CN110519769A - 基于o域与b域数据的站点规划方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种基于O域与B域数据的站点规划方法，包括如下步骤：获取待规划地区内用户的O域数据信息以及B域数据信息，并将B域数据信息与O域数据信息相关联；将待规划地区均等分成多个预设面积的栅格，根据O域数据信息将用户匹配至相应的栅格内，其中，预设面积不超过50平方米；根据用户的O域数据信息确定待规划地区内的质差栅格区域，并获取各质差区域的中心参考位置；根据质差栅格区域内用户的业务内容信息以及中心参考位置，确定待规划地区内的建站栅格区域；根据B域的数据信息通过加权重算法确定建站栅格区域内最终的规划站点区域。利用上述方法能够准确的获取用户的位置并根据O域数据信息确定最终的规划站点区域。

Description

基于O域与B域数据的站点规划方法及系统

技术领域

本发明涉及站点规划领域，更为具体地，涉及一种基于O域与B域数据的站点规划方法及系统。

背景技术

随着经济的稳步发展，移动通信已进入一个飞速发展阶段。用户数持续增长，移动用户普及率不断提高，对国民经济的直接贡献和间接贡献越来越明显，已经成为国民经济支柱产业、先导产业，并促进了国民经济增长方式向节约资源、保护环境、促进可持续发展的内涵集约型方式转变。然而，近年来在基站选址和建设方面移动运营商面临两难的境地，为了满足用户不断增长的通信需求，提高服务质量，运营商需要建设更多的基站以不断完善网络覆盖。

传统的网络站点的规划方案主要有两种，第一种是通过采取路面扫测的方式收集当地覆盖情况，然后针对覆盖弱区域进行网络站点规划，然而，由于一些用户并没有开启GPS位置共享功能，这样就会出现漏测的现象；此外，由于用户活动轨迹的不确定性；并不能比较全方面地测试出弱覆盖区域，实际规划出来的站点并不能很好的解决问题。

第二种是对待规划地区的用户投诉情况以及用户进行话务情况进行分析，根据分析的结果，针对某些区域的话务的增长情况对当地的基站进行网络站点规划。

然而这两种网络站点规划方式不仅太过简单，而且过于盲目，往往没有很好的针对性，不能够有效的解决网络信号差的问题，有时还会出现重复建站的现象，浪费大量人力财力；此外，传统的站点规划方法也没有全面、长远的发展规划，仅仅只是针对当时的网络信号差的问题进行建站，并没有对电信事业未来的发展方向、目标、步骤、设备和费用起到估计和预测。

针对上述传统网络站点的规划方案的问题，急需一种能够精确的获取弱覆盖区域并能够结合用户的业务信息进行全面、长远的发展的一种网络站点规划方法。

发明内容

鉴于上述问题，本发明的目的是提供一种基于O域与B域数据的站点规划方法，该方法包括如下步骤：

S110：获取待规划地区内用户的O域数据信息以及B域数据信息，并将所述B域数据信息与所述O域数据信息相关联；

其中，所述O域数据信息包括经纬度信息以及RSRP信息，所述B域数据信息包括业务内容信息；

S120：将所述待规划地区均等分成多个预设面积的栅格，根据所述经纬度信息将所述用户匹配至相应的栅格内，其中，所述预设面积不超过50平方米；

S130：根据用户的RSRP信息确定待规划地区内的质差栅格区域，并获取各质差区域的中心参考位置；

S140：根据所述质差栅格区域内用户的业务内容信息以及中心参考位置，确定所述待规划地区内的建站栅格区域；

S150：根据所述B域的数据信息通过加权重算法确定所述建站栅格区域内最终的规划站点区域。

优选地，获取所述经纬度信息的过程包括：在预设时间段内实时连续获取所述用户的经纬度值，根据连续获取的经纬度值构建用户的活动轨迹，通过所述活动轨迹确定用户在预设时间段内的经纬度信息。

优选地，所述O域数据信息还包括主服务小区、邻小区1以及邻小区2，

对于未能获取所述经纬度信息的用户，通过限定区域加权最邻近法将所述用户分配至相应的栅格内，所述限定区域加权最邻近法包括如下步骤：

通过用户的主服务小区、邻小区1以及邻小区2确定用户的限定区域；

对所述限定区域进行多指标加权运算，确定所述用户的应属栅格；

将所述用户分配至所述应属栅格内。

优选地，根据用户的RSRP信息获取待规划地区的质差栅格区域的过程包括如下步骤：

根据预设的弱覆盖门限值筛选出待规划地区内的质差栅格；

对所述质差栅格进行汇聚统计，获取待规划地区内的所有连续质差栅格区；

统计各连续质差栅格区的质差栅格总数，将所述质差栅格总数大于十的连续质差栅格区记录为所述质差栅格区域。

优选地，根据所述质差栅格区域内用户的业务内容信息以及中心参考位置，确定所述待规划地区内的建站栅格区域如下步骤：

对各质差栅格区域内用户的业务内容信息进行统计，获取所述质差栅格区域的业务总量；

根据基站覆盖预设值以及所述中心参考位置从所述业务总量在前百分之二十的质差栅格区域中挑选所述建站栅格区。

优选地，所述B域数据信息还包括用户等级以及业务时长，根据所述B域的数据信息通过加权重算法确定所述建站栅格区域内最终的规划站点区域的过程包括如下步骤：

分别统计所述建站栅格区内各栅格的用户总数、用户等级总数、业务时长总量以及业务总量；

分别对所述用户总数、所述用户等级总数、所述业务时长总量以及所述业务总量进行预设权重分配并计算各栅格的总权重值；

将总权重值在前百分之二十的栅格确定为最终的规划站点区域。

此外，本发明还提供一种基于O域与B域数据的站点规划系统，该系统包括：数据信息获取单元，用于获取待规划地区用户的O域数据信息以及B域数据信息，并将所述B域数据信息与所述O域数据信息相关联；其中，所述O域数据信息包括经纬度信息以及RSRP信息，所述B域数据信息包括业务内容信息；

数据信息获取单元，获取待规划地区内用户的O域数据信息以及B域数据信息，并将所述B域数据信息与所述O域数据信息相关联；

其中，所述O域数据信息包括经纬度信息以及RSRP信息，所述B域数据信息包括业务内容信息；

区域栅格化单元，用于将所述待规划地区均等分成多个预设面积的栅格，根据所述经纬度信息将所述用户匹配至相应的栅格内，其中，所述预设面积不超过50平方米；

质差栅格区域确定单元，用于根据用户的RSRP信息确定待规划地区内的质差栅格区域，并获取各质差区域的中心参考位置；

建站栅格区域确定单元，用于根据所述质差栅格区域内用户的业务内容信息以及中心参考位置，确定所述待规划地区内的建站栅格区域；

规划站点确定单元，用于根据所述B域的数据信息通过加权重算法确定所述建站栅格区域内最终的规划站点区域。

利用上述根据本发明的基于O域与B域数据的站点规划方法及装置，可以有效地定位待规划地区内所有用户的位置，从而精确地定位出待规划地区的质差区域，通过用户的业务数据对质差区域进行分析，从而确定最终的规划站点的位置，此外，将O域与B域数据先结合，能够使得网络站点的规划更加全面与长远。

为了实现上述以及相关目的，本发明的一个或多个方面包括后面将详细说明并在权利要求中特别指出的特征。下面的说明以及附图详细说明了本发明的某些示例性方面。然而，这些方面指示的仅仅是可使用本发明的原理的各种方式中的一些方式。此外，本发明旨在包括所有这些方面以及它们的等同物。

附图说明

通过参考以下结合附图的说明及权利要求书的内容，并且随着对本发明的更全面理解，本发明的其它目的及结果将更加明白及易于理解。在附图中：

图1为根据本发明的基于O域与B域数据的站点规划方法的流程图；

图2为根据本发明的基于O域与B域数据的站点规划系统的逻辑结构框图。

在所有附图中相同的标号指示相似或相应的特征或功能。

具体实施方式

在下面的描述中，出于说明的目的，为了提供对一个或多个实施例的全面理解，阐述了许多具体细节。然而，很明显，也可以在没有这些具体细节的情况下实现这些实施例。在其它例子中，为了便于描述一个或多个实施例，公知的结构和设备以方框图的形式示出。

以下将结合附图对本发明的具体实施例进行详细描述，图1示出了根据本发明的O域与B域数据的站点规划方法的流程图。

如图1所示，本发明提供的基于O域与B域数据的站点规划方法，包括如下步骤：

S110：获取待规划地区内用户的O域数据信息以及B域数据信息，并将B域数据信息与O域数据信息相关联；

其中，O域数据信息包括可以IMSI信息、RSRP信息、经纬度信息以及占用小区等信息，B域数据信息可以包括用户的消费习惯、终端信息、业务内容信息以及业务受众人群等信息。

实际应用中，获取该O域数据信息和该B域数据信息的方式有很多，为了确保获取的数据的准确性，从而保证最终确定的规划站点区域更加准确，本发明中的O域数据信息是由预先从大数据平台采集的无线TRACE数据及核心网XDR通过解析获取来的，该B域数据信息是从企业内部的计费系统、客服系统、帐务系统、结算系统以及经营分析系统中采集来的。

S120：对待规划地区进行栅格处理，将待规划地区均分为多个预设面积值的栅格；根据各用户的经纬度信息将用户分配至相应的栅格内。

由于用户一般都有自己的活动范围，为了能够更加准确的将用户分配至相应的栅格内，从而提高用户的定位精度，栅格的预设面积一般不超过50平方米。

需要说明的是，待规划地区的栅格的具体数量以及栅格的大小由待规划地区的面积以及待规划地区的用户量而定，以海南省为例，全网用户数量大约有7千万，如果选用50米*50米的栅格来对海南省进行栅格化，整个海南省规模恒定在2567.557万个栅格，平均每个栅格内的用户大约有3个，这样不仅能够保证用户的精度在50m范围内，而且能够避免每一栅格内的用户过多，影响后期评判栅格内信号质量的准确度。

此外，由于待规划地区的用户量一般相对较多，如果基于每一个用户都进行长时间的监控来获取该用户的活动轨迹，效率及运算能力都将遇到瓶颈。因此，可以在预设时间段(比如一周)内实时连续获取各用户的经纬度值来确定用户的活动轨迹，然后根据该用户的活动轨迹确定该用户经纬度信息，例如，对用户的活动轨迹进行时间加权判定，可以将活动轨迹中用户的所待的时间权重最大的位置的经纬度作为该用户的经纬度信息，当然也可以取该用户的活动轨迹的地理位置中心作为该用户的经纬度信息。

在本发明的一个具体的实施方式中，O域数据信息还包括主服务小区、邻小区1以及邻小区2，由于有一些用户的移动终端设备没有位置共享功能或者未开启位置共享，因此不能在获取O域数据信息中找到该用户的经纬度信息，为了能够准确的将该用户分配至对应的栅格内，可以采用限定区域加权最邻近法将用户定位至相应的栅格内，该限定区域加权最邻近法的过程包括如下步骤：

首先，找到与该用户的O域数据信息中的主服务小区、邻小区1以及邻服务2均相同且进行了位置共享的所有用户，然后找到这些用户所属的栅格，将这些栅格记录为限定区域；

然后获取限定区域内主服务小区的RSRP信息、邻小区1的RSRP信息以及邻小区1的RSRP信息均分别与该用户的主服务小区的RSRP信息、邻小区1的RSRP信息以及邻小区1的RSRP信息相近的近参用户；其中，服务小区的RSRP信息、邻小区1的RSRP信息以及邻小区1的RSRP信息均用户的O域数据信息。

最后将拥有近参用户最多的栅格作为该用户的所属栅格，并该用户分配至所属栅格内。

需要说明的是，上述提到的相近的近参用户，可以以百分之八十近似度为指标，例如，该用户的主服务小区的RSRP信息为-100，相近就是指主服务小区的RSRP信息在-80至-120，当然，这里的相似度指标百分之八十只是一个优选值，在实际应用中可根据实际情况进行上下调节。

S130：根据用户的RSRP信息确定待规划地区内所有的质差栅格区域，并获取各质差区域的中心参考位置。

为了更加精准的确定质差区域，可以首先根据用户的RSRP信息以及预设弱覆盖门限值对形成的栅格进行分类，将待规划地区的所有栅格分为差栅格、好栅格以及不良栅格；

其中，弱覆盖门限值为RSRP信息＝-110，具体的分类原则为：

不良栅格：RSRP信息<-110的采样点大于10％，小于30％，

质差栅格：RSRP信息<-110的采样点大于30％，

好栅格：RSRP信息≥-110的采样点大于等于90％。

然后，对质差栅格进行汇聚统计，获取待规划地区内的所有连续质差栅格区；

统计各连续质差栅格区的质差栅格总数，将质差栅格总数大于预设值(比如10)的连续质差栅格区记录为质差栅格区域。

通过这种方式，不仅能够通过对栅格分类的方式精准地确定待规划地区的所有质差栅格，而且可以根据预设值确定所需的连续的质差栅格区域。

进一步地，为了提高获取的质差栅格区域的精度，可以将栅格设置为正方形，然后以万有引力算法为基础模型，汇聚一个质差栅格周边八个栅格进行连续统计，之后再以相邻质差栅格进行二阶统计，直至N阶没有质差栅格出现，形成连续质差栅格区域，最后，统计各连续质差栅格区的质差栅格总数，将质差栅格总数大于十的连续质差栅格区记录为质差栅格区域。

S140：根据质差栅格区域内用户的业务内容信息以及中心参考位置，确定待规划地区内的建站栅格区域。

为了更加准确的确定该建站栅格区域，可以先根据用户的业务内容信息确定待规划地区所有的质差栅格区域中的高业务质差栅格区域，然后根据各高业务质差栅格区域的中心参考位置从所有的各高业务质差栅格区域中选出多个位置分布相对均衡的高业务质差栅格区域，将这些位置分布相对均衡的高业务质差栅格区域作为最终的建站栅格区域。

进一步地，根据用户的业务内容信息确定待规划地区所有的质差栅格区域中的高业务质差栅格区域的过程包括：

首先根据质差栅格区域内用户的业务内容计算出所有质差栅格区域的总业务量；

然后对各质差栅格区域的总业务量进行比较，确定出总业务量在前百分之二十的质差栅格区域作为高业务质差栅格区域。

通过上述方式不仅能够非常精准的确定该高业务质差栅格区域，而且能够通过该高业务质差栅格区域确定最终的建站栅格区域。

S150：根据建站栅格区域内的用户的业务内容信息以及B域的数据信息确定最终的规划站点区域。

为了能够更准确的确定最终的规划栅格区域，该B域数据信息还可以包括用户等级以及业务时长，可以根据用户等级以及业务时长等B域数据信息确定最终的规划栅格区域，该过程具体包括：

根据分别统计建站栅格区内各栅格的用户总数、用户等级总数、业务时长总量以及业务总量；

分别对用户总数、用户等级总数、业务时长总量以及业务总量进行预设权重分配并计算各栅格的总权重值，通过加权重算法确定最终的规划站点区域。

例如，用户总数分配0.5，用户等级总数分配0.3，业务时长总量分配0.1业务总量分配0.1，然后计算建站栅格区域内所有栅格的总的权重值，将具有总权重值在前百分之二十的栅格作为最终的规划站点区域。

进一步地，为了提高最终的规划站点区域的精度，在进行加权重算法之前，可以先通过线性回归法对建站栅格区域进行预处理，通过预处理的方式获取该建站栅格区域内的站点预设区域；然后通过权重算法确定站点预设区域内最终的规划站点区域。

需要说明的是，线性回归算法是一种在统计学中常用的算法，本发明在使用该线性回归算法时，只需要将相应的O域数据信息以及B域数据信息，系统将会自动输出相应的预设区域；关于该线性回归算法对于O域数据信息以及B域数据信息的具体处理过程，在此不再赘述。

需要进一步说明的是，在最终的规划站点区域确定之后，工作人员可以对该区域进行实地测试，根据实际测试结果，在该规划站点区域内选择最终的建站点；当然根据实际情况，比如规划站点区域内的楼房高度、国家的城市规划政策，在保证对规划站点区域进行信号高强度覆盖的情况下，也可以在该规划站点区域外选择最终的建站点。

上述实施例提出的基于O域与B域数据的站点规划方法首先通过对待规划地区进行栅格化处理并将待规划地区内的所有用户匹配到栅格内，能够实现所有用户的准确定位，然后，根据用户的RSRP信息以及业务信息内容在待规划地区确定较佳的几个建站栅格区域，最后根据B域的数据信息通过加权重算法以及线性回归法精准的确定建站栅格区域内最终的规划站点区域。

此外，本发明还提供了一种基于O域与B域数据的站点规划系统，图2为该规划系统的逻辑结构框图，如图2所示，基于O域与B域数据的站点规划系统200包括如下单元：

数据信息获取单元210，获取待规划地区内用户的O域数据信息以及B域数据信息，并将B域数据信息与O域数据信息相关联；

其中，O域数据信息包括经纬度信息以及RSRP信息，B域数据信息包括业务内容信息；

区域栅格化单元220，用于将待规划地区均等分成多个预设面积的栅格，根据经纬度信息将用户匹配至相应的栅格内，其中，预设面积不超过50平方米；

质差栅格区域确定单元230，用于根据用户的RSRP信息确定待规划地区内的质差栅格区域，并获取各质差区域的中心参考位置；

建站栅格区域确定单元240，用于根据质差栅格区域内用户的业务内容信息以及中心参考位置，确定待规划地区内的建站栅格区域；

规划站点确定单元250，用于根据B域的数据信息通过加权重算法确定建站栅格区域内最终的规划站点区域。

优选地，对于未能直接获取经纬度信息的用户，可以通过预设的限定区域加权最邻近单元将用户分配至相应的栅格内，该限定区域加权最邻近单元进一步可以包括：

限定区域确定单元，用于通过用户的主服务小区、邻小区1以及邻小区2确定用户的限定区域；

应属栅格确定单元，用于对所述限定区域进行多指标加权运算，确定所述用户的应属栅格；

用户分配单元，用于将未能直接获取经纬度信息的用户分配至所述应属栅格内。

此外，为了更加精准的确定待规划地区内的所有的质差栅格区域，该质差栅格区域确定单元230还可以包括如下单元：

质差栅格筛选单元，用于根据预设的弱覆盖门限值筛选出待规划地区内的质差栅格；

连续质差栅格区确定单元，用于对质差栅格进行汇聚统计，获取待规划地区内的所有连续质差栅格区；

质差栅格区域记录单元，用于统计各连续质差栅格区的质差栅格总数，将质差栅格总数大于十的连续质差栅格区记录为质差栅格区域。

另外，为了精准的确定该质差栅格区域内的建站栅格区域，该建站栅格区域确定单元240可以包括：

用户业务总量统计单元，用于对各质差栅格区域内用户的业务内容信息进行统计，获取质差栅格区域的业务总量；

建站栅格区挑选单元，用于根据基站覆盖预设值以及中心参考位置从业务总量在前百分之二十的质差栅格区域中挑选建站栅格区域。

需要说明的是，本发明提供的基于O域与B域数据的站点规划系统的具体实施方式与上述方法的具体实施方式大致相同，在此不再赘述。

如上参照图1和图2以示例的方式描述根据本发明的基于O域与B域数据的站点规划方法及系统。但是，本领域技术人员应当理解，对于上述本发明所提出的基于O域与B域数据的站点规划方法及系统，还可以在不脱离本发明内容的基础上做出各种改进。因此，本发明的保护范围应当由所附的权利要求书的内容确定。

Claims (10)

1.一种基于O域与B域数据的站点规划方法，其特征在于，包括如下步骤：

S110：获取待规划地区内用户的O域数据信息以及B域数据信息，并将所述B域数据信息与所述O域数据信息相关联；

其中，所述O域数据信息包括经纬度信息以及RSRP信息，所述B域数据信息包括业务内容信息；

S120：将所述待规划地区均等分成多个预设面积的栅格，根据所述经纬度信息将所述用户匹配至相应的栅格内，其中，所述预设面积不超过50平方米；

S130：根据用户的RSRP信息确定待规划地区内的质差栅格区域，并获取各质差区域的中心参考位置；

S140：根据所述质差栅格区域内用户的业务内容信息以及中心参考位置，确定所述待规划地区内的建站栅格区域；

S150：根据所述B域的数据信息通过加权重算法确定所述建站栅格区域内最终的规划站点区域。

2.如权利要求1所述的基于O域与B域数据的站点规划方法，其特征在于，获取所述经纬度信息的过程包括：

在预设时间段内实时连续获取所述用户的经纬度值，根据连续获取的经纬度值构建用户的活动轨迹，通过所述活动轨迹确定用户在预设时间段内的经纬度信息作为待规划地区内用户的经纬度信息。

3.如权利要求1所述的基于O域与B域数据的站点规划方法，所述O域数据信息还包括主服务小区、邻小区1以及邻小区2，其特征在于，

对于未能获取所述经纬度信息的用户，通过限定区域加权最邻近法将所述用户分配至相应的栅格内，所述限定区域加权最邻近法包括如下步骤：

通过用户的主服务小区、邻小区1以及邻小区2确定用户的限定区域；

对所述限定区域进行多指标加权运算，确定所述用户的应属栅格；

将所述用户分配至所述应属栅格内。

4.如权利要求1所述的基于O域与B域数据的站点规划方法，其特征在于，根据用户的RSRP信息获取待规划地区的质差栅格区域的过程包括：

根据预设的弱覆盖门限值筛选出待规划地区内的质差栅格；

对所述质差栅格进行汇聚统计，获取待规划地区内的所有连续质差栅格区；

统计各连续质差栅格区的质差栅格总数，将所述质差栅格总数大于十的连续质差栅格区记录为所述质差栅格区域。

5.如权利要求1所述的基于O域与B域数据的站点规划方法，其特征在于，根据所述质差栅格区域内用户的业务内容信息以及中心参考位置，确定所述待规划地区内的建站栅格区域的过程包括：

对各质差栅格区域内用户的业务内容信息进行统计，获取所述质差栅格区域的业务总量；

根据基站覆盖预设值以及所述中心参考位置从所述业务总量在前百分之二十的质差栅格区域中挑选所述建站栅格区域。

6.如权利要求1所述的基于O域与B域数据的站点规划方法，所述B域数据信息还包括用户等级以及业务时长，其特征在于，根据所述B域的数据信息通过加权重算法确定所述建站栅格区域内最终的规划站点区域的过程包括：

分别统计所述建站栅格区内各栅格的用户总数、用户等级总数、业务时长总量以及业务总量；

分别对所述用户总数、所述用户等级总数、所述业务时长总量以及所述业务总量进行预设权重分配并计算各栅格的总权重值；

将总权重值在前百分之二十的栅格确定为最终的规划站点区域。

7.如权利要求6所述的基于O域与B域数据的站点规划方法，其特征在于，在进行所述加权重算法之前，

先通过线性回归法对所述建站栅格区域进行预处理，获取所述建站栅格区域内的站点预设区域；

然后通过所述权重算法确定所述站点预设区域内最终的规划站点区域。

8.一种基于O域与B域数据的站点规划系统，包括：

数据信息获取单元，获取待规划地区内用户的O域数据信息以及B域数据信息，并将所述B域数据信息与所述O域数据信息相关联；

其中，所述O域数据信息包括经纬度信息以及RSRP信息，所述B域数据信息包括业务内容信息；

区域栅格化单元，用于将所述待规划地区均等分成多个预设面积的栅格，根据所述经纬度信息将所述用户匹配至相应的栅格内，其中，所述预设面积不超过50平方米；

质差栅格区域确定单元，用于根据用户的RSRP信息确定待规划地区内的质差栅格区域，并获取各质差区域的中心参考位置；

建站栅格区域确定单元，用于根据所述质差栅格区域内用户的业务内容信息以及中心参考位置，确定所述待规划地区内的建站栅格区域；

规划站点确定单元，用于根据所述B域的数据信息通过加权重算法确定所述建站栅格区域内最终的规划站点区域。

9.如权利要求8所述的基于O域与B域数据的站点规划系统，进一步包括：

经纬度信息获取单元，在预设时间段内实时连续获取所述用户的经纬度值，根据连续获取的经纬度值构建用户的活动轨迹，通过所述活动轨迹确定用户在预设时间段内的经纬度信息。

10.如权利要求8所述的基于O域与B域数据的站点规划系统，其特征在于，所述O域数据信息还包括主服务小区、邻小区1以及邻小区2，其特征在于，

对于未能获取所述经纬度信息的用户，通过限定区域加权最邻近法将所述用户分配至相应的栅格内，所述限定区域加权最邻近法包括如下步骤：

通过用户的主服务小区、邻小区1以及邻小区2确定用户的限定区域；

对所述限定区域进行多指标加权运算，确定所述用户的应属栅格；

将所述用户分配至所述应属栅格内。