5G小区弱覆盖自动检测和优化方法及装置

技术领域

本发明属于5G网络弱覆盖技术领域，尤其涉及5G小区弱覆盖自动检测和优化方法及装置。

背景技术

弱覆盖是5G网络优化的常见问题之一，当小区覆盖范围过小时，在小区的边缘用户终端UE接收到的服务小区SS-RSRP信号强度较低，容易造成掉话、上网卡顿等问题，严重影响用户业务体验。弱覆盖可以通过调整小区工程参数进行优化，其中最常用的优化参数是天线下倾角，分为机械下倾角和电子下倾角，在5G网络优化中一般调整的是电子下倾角，其优点是可以远程通过网管软件进行操作，无需工程师现场操作，提升了网络优化的效率。

为了发现并解决5G网络弱覆盖问题，目前主要采用路测的方法，前端路测工程师按照预先设计的测试路线进行网络信号数据的采集，通过人工方式分析存在弱覆盖的区域，根据造成弱覆盖的原因，后台网优工程师对小区的相关参数进行优化调整，然后由前端路测工程师进行复测，如此反复，一直到弱覆盖问题消除为止。此种方式需要耗费大量的人力物力，且路测并不能覆盖所有的区域，无法发现全部的弱覆盖问题，成为了进一步提升网络覆盖质量的瓶颈。

为了提升5G网络弱覆盖问题检测的准确性，实现优化过程的智能化，降低网络运营维护成本，可以利用网络中基站与终端采集的各项网络数据，实现5G小区弱覆盖问题的自动检测和优化功能。

发明内容

本发明的目的是针对现有的问题，提供了5G小区弱覆盖自动检测和优化方法及装置，解决了背景技术中提出的技术问题。

本发明是通过以下技术方案实现的：5G小区弱覆盖自动检测和优化方法及装置，包括以下步骤：

S1：获取服务小区的全部测量报告MR，并进行栅格划分；

S2：计算每个栅格服务小区平均SS-RSRP值；

S3：筛选弱覆盖栅格，计算弱覆盖比例；

S4：判定是否为弱覆盖小区；

S5：调整天线电子下倾角消除弱覆盖问题。

优选的，所述S1中，根据MR上报周期的大小合理设置MR收集时长，以获取小区中各个地理位置更详尽的MR数据，按照一定的距离间隔，对5G服务小区覆盖范围进行栅格划分。

优选的，所述S2中，对基站收集的MR测量报告按照其中的位置信息分组归入各个栅格中，提取每个栅格中的所有MR测量报告中服务小区的SS-RSRP值，将所有的MR测量报告中的服务小区的SS-RSRP值相加，然后除以MR测量报告数量，获得每个栅格服务小区平均SS-RSRP值。

优选的，所述S3中，在获得服务小区在各个栅格中的信号覆盖强度的基础上，从中筛选出SS-RSRP处于弱覆盖水平的栅格，统计弱覆盖栅格总数，计算获得弱覆盖比例。

优选的，所述S4中，根据弱覆盖比例阈值，判定服务小区是否为弱覆盖小区，弱覆盖比例阈值一般设置为5％，根据网络实际应用场景可作适当调整。

进一步的，提出5G小区弱覆盖自动检测和优化装置，包括模块组和计算设备：

所述模块组包括服务小区MR获取与栅格划分模块、弱覆盖比例计算模块、弱覆盖小区判断模块和弱覆盖优化模块；

MR获取与栅格划分模块，用于获取5G小区弱覆盖问题分析的数据，并对服务小区覆盖范围进行栅格划分；

弱覆盖比例计算模块，获得服务小区弱覆盖比例；

弱覆盖小区判断模块，设定弱覆盖比例阈值，一般设置为5％，根据网络实际应用场景可作适当调整；

弱覆盖优化模块，根据弱覆盖小区判断结果，执行相应弱覆盖优化操作。

优选的，所述计算设备包括处理器、存储器、通信总线和通信接口；

处理器，处理器是中央处理器CPU，或者是特定集成电路ASIC，用于执行5G小区弱覆盖自动检测和优化方法相关程序，实现5G小区弱覆盖问题自动检测和优化各个步骤；

存储器，用于存放5G小区弱覆盖问题自动检测和优化方法相关程序，包含高速RAM存储器和非易失性存储器；

通信总线，提供处理器、存储器、通信接口之间的信息传输通道；

通信接口，用于与其它设备比如客户端或服务器等网元通信。

本发明的有益效果是：

1、与传统的路测方法相比，基于MR的5G小区弱覆盖问题自动检测和优化方法，能够利用网络中基站和终端交换的MR数据进行5G小区弱覆盖问题自动检测，无需网优工程师进行外场测试，节省了人力和物力成本。

2、采用栅格划分方法，通过弱覆盖栅格的筛选，能够更加全面准确地评估5G小区的弱覆盖情况，解决传统路测只能测试服务小区覆盖范围部分位置，无法发现全部弱覆盖区域的问题。

3、设计了5G小区弱覆盖自动优化方法，以0.5度为步长逐步减小天线电子下倾角，每次调整后重新收集统计下一个时间段的服务小区MR测试报告，再次分析判断服务小区是否为弱覆盖小区，直至小区成为非弱覆盖小区，此种方法提升了网络优化的智能化水平，也提升了网络优化的精准度。

附图说明

图1为本发明的5G小区弱覆盖自动检测和优化方法流程图；

图2为本发明的5G服务小区覆盖范围栅格划分示意图；

图3为本发明的5G小区弱覆盖优化方法示意图；

图4为本发明的5G小区弱覆盖自动检测和优化模块组结构示意图；

图5为本发明的5G小区弱覆盖自动检测和优化计算设备结构示意图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

实施例：

请参阅图1-3所示，本发明提供一种技术方案：5G小区弱覆盖自动检测和优化方法及装置，包括以下步骤：

步骤1：获取服务小区的全部测量报告MR，并进行栅格划分；

收集业务忙时某段时间内小区覆盖范围内全部UE上报给5G服务小区的全部测量报告MR，根据MR上报周期的大小合理设置MR收集时长，比如设置为MR上报周期的100倍，以获取小区中各个地理位置更详尽的MR数据，MR数据包含该服务小区和邻小区的CGI、PCI、SS-RSRP等信息，同时含有MR上报UE的实时位置信息，从而获得服务小区覆盖范围各个位置的小区信号强度信息，MR测量报告内容如下表所示，需要使用的是其中服务小区的测量信息。

表1 5G MR测量报告内容

按照一定的距离间隔，对5G服务小区覆盖范围进行栅格划分，对小区覆盖范围进行栅格划分，横向分割距离和纵向分割距离保持一致，某个方向上分割的栅格数用N表示，为了提升覆盖质量评估的准确性，N的取值可以设置为100，根据覆盖范围的实际大小，可作适当调整。按照横向序号i和纵向序号j对划分的栅格进行编号，序号取值从1到N，使用栅格A

步骤2：计算每个栅格服务小区平均SS-RSRP值；

对基站收集的MR测量报告按照其中的位置信息分组归入各个栅格中，提取每个栅格中的所有MR测量报告中服务小区的SS-RSRP值，将所有的MR测量报告中的服务小区的SS-RSRP值相加，然后除以MR测量报告数量，获得每个栅格服务小区平均SS-RSRP值。

步骤3：筛选弱覆盖栅格，计算弱覆盖比例；

在获得服务小区在各个栅格中的信号覆盖强度的基础上，从中筛选出SS-RSRP处于弱覆盖水平的栅格，弱覆盖SS-RSRP判定公式：SS-RSRP≤弱覆盖临界值，工程中弱覆盖临界值一般设置为-110dBm，根据网络应用场景，弱覆盖临界值可作适当调整，统计弱覆盖栅格总数，除以服务小区覆盖范围栅格总数，获得弱覆盖比例。

步骤4：判定是否为弱覆盖小区；

根据弱覆盖比例阈值，判定服务小区是否为弱覆盖小区，弱覆盖比例阈值一般设置为5％，根据网络实际应用场景可作适当调整，如果弱覆盖比例低于阈值，则判定服务小区为非弱覆盖小区，如果弱覆盖比例高于阈值，则判定服务小区为弱覆盖小区。

步骤5：调整天线电子下倾角消除弱覆盖问题。

如果判定服务小区为弱覆盖小区，则通过调节小区天线电子下倾角增大小区覆盖范围，如图3所示，以0.5度为步长逐步减小天线电子下倾角，每次调整后重新收集统计下一个时间段的服务小区MR测试报告，重新判断服务小区是否为弱覆盖小区，如果为弱覆盖小区继续减小天线电子下倾角，如此反复，直至服务小区判定结果为非弱覆盖小区。

实施例二：

请参阅图4-5，在实施例一的基础上，本发明提供5G小区弱覆盖自动检测和优化装置：包括模块组和计算设备，所述模块组包括服务小区MR获取与栅格划分模块、弱覆盖比例计算模块、弱覆盖小区判断模块和弱覆盖优化模块；

服务小区MR获取与栅格划分模块：

MR是进行5G小区弱覆盖问题分析的数据基础，基站通过收集UE上报的MR消息，获取服务小区内的所有MR消息，MR测量报告中包含有服务小区的CGI、PCI、SS-RSRP、地理位置等信息。

栅格划分的目的是对服务小区覆盖区域各个位置的SS-RSRP信号强度进行全面精细的检测分析，对小区覆盖范围进行栅格划分，横向分割距离和纵向分割距离保持一致，某个方向上分割的栅格数用N表示，为了提升覆盖质量评估的准确性，N的取值可以设置为100，根据覆盖范围的实际大小，可作适当调整。按照横向序号i和纵向序号j对划分的栅格进行编号，序号取值从1到N，使用栅格A

弱覆盖比例计算模块：

根据基站收集的MR测量报告中的位置信息，将MR对应到不同的栅格中，然后对各个栅格范围内的所有MR测量报告中的服务小区SS-RSRP取平均，获得服务小区在各个栅格中的信号覆盖强度。从中筛选出SS-RSRP处于弱覆盖水平的栅格，弱覆盖SS-RSRP判定公式：SS-RSRP≤弱覆盖临界值，符合弱覆盖判定公式的栅格即为服务小区弱覆盖栅格，弱覆盖临界值一般设置为-110dBm，根据网络应用场景，弱覆盖临界值可作适当调整。统计弱覆盖栅格总数，除以服务小区覆盖范围栅格总数，获得服务小区弱覆盖比例。

弱覆盖小区判断模块：

设定弱覆盖比例阈值，一般设置为5％，根据网络实际应用场景可作适当调整。将前述服务小区弱覆盖比例与设定弱覆盖比例阈值进行比较，如果弱覆盖比例低于阈值，则判定服务小区为非弱覆盖小区，如果弱覆盖比例高于阈值，则判定服务小区为弱覆盖小区，获得弱覆盖小区判断结果。

弱覆盖优化模块：

根据弱覆盖小区判断结果，执行相应弱覆盖优化操作。如果判断结果为非弱覆盖小区，不进行优化操作，如果判断结果为弱覆盖小区，则通过调节小区天线电子下倾角增大小区覆盖范围，优化过程为按照0.5度为步长逐步减小天线电子下倾角，每次调整后重新收集统计下一个时间段的服务小区MR测试报告，再次分析判断服务小区是否为弱覆盖小区，如果为弱覆盖小区继续减小天线电子下倾角，如此反复，直至服务小区判定结果为非弱覆盖小区，实现弱覆盖自动优化功能。

本发明的计算设备结构示意图如图5所示，该设备包括处理器、存储器、通信总线和通信接口4个部分；

处理器，处理器是中央处理器CPU，或者是特定集成电路ASIC，用于执行5G小区弱覆盖自动检测和优化方法相关程序，实现5G小区弱覆盖问题自动检测和优化各个步骤；

存储器，用于存放5G小区弱覆盖问题自动检测和优化方法相关程序，包含高速RAM存储器和非易失性存储器；

通信总线，提供处理器、存储器、通信接口之间的信息传输通道；

通信接口，用于与其它设备比如客户端或服务器等网元通信。

综上所述，本发明的优点在于：与传统的路测方法相比，基于MR的5G小区弱覆盖问题自动检测和优化方法，能够利用网络中基站和终端交换的MR数据进行5G小区弱覆盖问题自动检测，无需网优工程师进行外场测试，节省了人力和物力成本。

尽管已经示出和描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。