一种区域网络覆盖检测方法及系统.pdf

本发明公开了一种区域网络覆盖检测方法，包括如下步骤：对待检测区域的一组测试点进行测量，获得所述一组测试点的网络信号值；根据所述一组测试点的坐标及网络信号值，采用插值算法计算所述待检测区域内的插值点的信号估值；根据所述一组测试点的网络信号值及所述插值点的信号估值，获得所述待检测区域的网络覆盖情况；及对比在不同组的测试点下获得的网络覆盖情况，分析所述网络覆盖情况。本发明实施例提供的区域网络覆盖检测方法，能够获得整个区域的网络覆盖情况，并可对不同组测试点获得的网络覆盖情况进行比对分析，结果可靠性高。

1.  一种区域网络覆盖检测方法，其特征在于，包括如下步骤：
对待检测区域的一组测试点进行测量，获得所述一组测试点的网络信号值；
根据所述一组测试点的坐标及网络信号值，采用插值算法计算所述待检测区域内的插值点的信号估值；及
根据所述一组测试点的网络信号值及所述插值点的信号估值，获得所述待检测区域的网络覆盖情况；及
对比不同组的测试点获得的网络覆盖情况，分析所述网络覆盖情况。

2.  根据权利要求1所述的区域网络覆盖检测方法，其特征在于，
所述一组测试点分布于所述待检测区域内的预定路径。

3.  根据权利要求1所述的区域网络覆盖检测方法，其特征在于，所述插值算法包括反距离权重、克里金插值、样条插值。

4.  根据权利要求1所述的区域网络覆盖检测方法，其特征在于，所述插值算法为反距离权重算法，所述根据所述测试点的坐标及网络信号值，采用插值算法计算所述待检测区域内的插值点的信号估值，包括：
根据所述测试点i的坐标及插值点j的坐标，获取插值算法的权重函数w_ij，其中，wij=1/dijkΣi=1N1/dijk,dij=(xi-xj)2+(yi-yj)2]]>为插值点i与测试点j之间的距离，表示d_ij的k次方；
根据所述权重函数及所述测试点的网络信号值z_i，获取所述插值点的信号估值z_j，其中，N为插值点j周围的测试点数目。

5.  根据权利要求4所述的区域网络覆盖检测方法，其特征在于，所述区域 网络覆盖检测方法还包括：
修正所述权重函数的参数k，以减少所述信号估值的估计误差。

6.  一种区域网络覆盖检测系统，其特征在于，包括：
测量模块，用于对待检测区域的一组测试点进行测量，获得所述一组测试点的网络信号值；
插值模块，根据所述一组测试点的坐标及网络信号值，采用插值算法计算所述待检测区域内的插值点的信号估值；
网络覆盖计算单元，用于根据所述一组测试点的网络信号值及所述插值点的信号估值，获得所述待检测区域的网络覆盖情况；及
对比模块，用于对比不同组的测试点获得的网络覆盖情况，分析所述网络覆盖情况。

7.  根据权利要求6所述的区域网络覆盖检测系统，其特征在于，
所述一组测试点分布于所述待检测区域内的预定路径。

8.  根据权利要求6所述的区域网络覆盖检测系统，其特征在于，所述插值算法包括反距离权重、克里金插值、样条插值。

9.  根据权利要求6所述的区域网络覆盖检测系统，其特征在于，所述插值算法为反距离权重算法，所述插值模块包括：
权重函数计算单元，用于根据所述测试点i的坐标及插值点j的坐标，获取插值算法的权重函数w_ij，其中，wij=1/dijkΣi=1N1/dijk,dij=(xi-xj)2+(yi-yj)2]]>为插值点i与测试点j之间的距离，表示d_ij的k次方；
估值单元，用于根据所述权重函数及所述测试点的网络信号值z_i，获取所述 插值点的信号估值z_j，其中，N为插值点j周围的测试点数目。

10.  根据权利要求9所述的区域网络覆盖检测系统，其特征在于，所述插值模块还包括：
修正单元，用于修正所述权重函数的参数k，以减少所述信号估值的估计误差。

一种区域网络覆盖检测方法及系统
技术领域
本发明涉及移动通信领域，尤其涉及一种区域网络覆盖检测方法及系统。
背景技术
在无线网络规划与优化工作中，通常采用抽样测试的方法对区域内的网络覆盖进行评估。抽样测试的作用在于：在特定网络环境下，对区域内的网络覆盖效果进行抽样评估测量，以确定网络覆盖效果；通过对比不同网络环境下的覆盖效果，分析网络覆盖情况差异，进而分析网络环境变化对覆盖效果的影响。在网络部署中，也常常需要根据抽样测试数据来评估网络在目标的指标是否达到了设计的要求；在日常优化工作中，也需要通过抽样测试来发现网络中存在的问题。
目前，在抽样测试过程中，测试人员按照预先选定的位置或预先设定的移动路径移动，利用携带的测试终端对所经过的路径上的间隔位置进行位置数据和网络信号数据进行采样记录，从而获得特定位置或路径上间隔位置的信号强度。然而，由于对信号的采样和处理是基于特定位置或特定路径上的间隔位置进行的，因此现有的方法只能反映特定位置的信号强度情况，无法反映覆盖区域的整体覆盖情况；并且在进行前后不同测试数据对比时，会由于前后不同测试位置和路径上间隔位置的偏差，导致各次测量的网络覆盖数据之间不同，简单进行前后两次数据的对比，作为前后两次测试中区域整体的覆盖差异，将引入抽样测试空间密度不同所带来的误差，从而影响结果的可靠性。
发明内容
针对上述问题，本发明的目的在于提供一种区域网络覆盖检测方法及系统， 能够获得整个区域的网络覆盖情况，可靠性高。
本发明提供一种区域网络覆盖检测方法，包括如下步骤：
对待检测区域的一组测试点进行测量，获得所述一组测试点的网络信号值；
根据所述一组测试点的坐标及网络信号值，采用插值算法计算所述待检测区域内的插值点的信号估值；
根据所述一组测试点的网络信号值及所述插值点的信号估值，获得所述待检测区域的网络覆盖情况；及
对比在不同组的测试点下获得的网络覆盖情况，分析所述网络覆盖情况。
作为上述方案的改进，所述一组测试点分布于所述待检测区域内的预定路径。
作为上述方案的改进，所述插值算法包括反距离权重、克里金插值、样条插值。
作为上述方案的改进，所述插值算法为反距离权重算法，所述根据所述测试点的坐标及网络信号值，采用插值算法计算所述待检测区域内的插值点的信号估值，包括：
根据所述测试点i的坐标及插值点j的坐标，获取插值算法的权重函数w_ij，其中，wij=1/dijkΣi=1N1/dijk,dij=(xi-xj)2+(yi-yj)2]]>为插值点i与测试点j之间的距离，表示d_ij的k次方；
根据所述权重函数及所述测试点的网络信号值z_i，获取所述插值点的信号估值z_j，其中，N为插值点j周围的测试点数目。
作为上述方案的改进，所述区域网络覆盖检测方法还包括：
修正所述权重函数的参数k，以减少所述信号估值的估计误差。
本发明还提供一种区域网络覆盖检测系统，包括：
测量模块，用于对待检测区域的一组测试点进行测量，获得所述一组测试 点的网络信号值；
插值模块，根据所述一组测试点的坐标及网络信号值，采用插值算法计算所述待检测区域内的插值点的信号估值；
网络覆盖计算单元，用于根据所述一组测试点的网络信号值及所述插值点的信号估值，获得所述待检测区域的网络覆盖情况；及
对比模块，用于对比不同组的测试点获得的网络覆盖情况，分析所述网络覆盖情况。
作为上述方案的改进，所述一组测试点分布于所述待检测区域内的预定路径。
作为上述方案的改进，所述插值算法包括反距离权重、克里金插值、样条插值。
作为上述方案的改进，所述插值算法为反距离权重算法，所述插值模块包括：
权重函数计算单元，用于根据所述测试点i的坐标及插值点j的坐标，获取插值算法的权重函数w_ij，其中，wij=1/dijkΣi=1N1/dijk,dij=(xi-xj)2+(yi-yj)2]]>为插值点i与测试点j之间的距离，表示d_ij的k次方；
估值单元，用于根据所述权重函数及所述测试点的网络信号值z_i，获取所述插值点的信号估值z_j，其中，N为插值点j周围的测试点数目。
作为上述方案的改进，所述插值模块还包括：
修正单元，用于修正所述权重函数的参数k，以减少所述信号估值的估计误差。
本发明实施例提供的区域网络覆盖检测方法及系统，通过对测试点的网络信号值进行插值处理，从而得到整个待检测区域内的整体网络覆盖情况，由于采用了全局化推算的手段对路测数据进行处理，因此直观地反映出覆盖区域内整体的覆盖效果，并可对比分析不同组测试点获得的结果，分析结果可靠性高， 满足实际的使用需求。
附图说明
为了更清楚地说明本发明的技术方案，下面将对实施方式中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施方式，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本发明实施例提供区域网络覆盖检测方法的流程图。
图2是本发明实施例提供的待检测区域内的测试点与插值点的分布示意图。
图3是本发明实施例提供区域网络覆盖检测系统的模块示意图。
图4是图3所示的插值模块的模块示意图。
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。
请参阅图1，本发明实施例提供一种区域网络覆盖检测方法，用于检测并分析特定区域的网络覆盖情况，其至少包括如下步骤：
S101，对待检测区域的一组测试点进行测量，获得所述测试点的网络信号值。
在本发明实施例中，在无线网络规划与优化工作中，通常需要对待检测区域内的网络覆盖进行评估，以确定网络覆盖情况。通过对比不同网络环境下的覆盖效果，分析网络覆盖情况差异，进而分析网络环境变化对覆盖效果的影响。
请一并参阅图2，在本发明实施例中，为了获得待检测区域内的网络覆盖情况，需先获取待检测区域的一组测试点的网络信号值，所述一组测试点的网络信号值可由相关的测试终端进行测试得到。其中，这些测试点可以是均匀的分 布于所述待检测区域，也可以不均匀的分布于所述待检测区域内。例如可按照预定的算法进行分布，特别地，所述测试点可分布于一条预先设定好的路径上，并等间隔的分布于该路径上(即每隔相等的距离设置一个测试点)。
如图2所示，图2所示的方框为所述待检测区域，则所述方框中的黑色实心圆点即为所述一组测试点，可以理解的是，在本发明实施例中，所述一组测试点的选取可以是任意的，而不仅限于图2所示的选取和分布方式。
S102，根据所述测试点的坐标及网络信号值，采用插值算法计算所述待检测区域内的插值点的信号估值。
在本发明实施例中，为了获得所述待检测区域的网络覆盖情况，原则上应获得所述待检测区域上每一点的网络信号值。所述插值算法可根据上述获得的测试点的坐标及网络信号值，计算得到其他坐标的点(插值点)的信号估值，具体地，所述插值算法是指根据已知的数据来计算出相关的其它未知点的方法。通过插值，可以估计出缺失点的观测数据，提高数据密度，并且可以使数据网格化，把非规则分布的空间数据内插为规则分布的空间数据。
在本发明实施例中，以所述插值算法为反距离权重算法为例，所述根据所述一组测试点的坐标及网络信号值，采用插值算法计算所述待检测区域内的插值点的信号估值，包括：
首先，根据所述测试点i的坐标及插值点j的坐标，获取插值算法的权重函数w_ij，其中，wij=1/dijkΣi=1N1/dijk,dij=(xi-xj)2+(yi-yj)2]]>为插值点i与测试点j之间的距离，表示距离d_ij的k次方。
如图2所示，图2中的黑色实心圆点均为测试点i，空心圆点为插值点j，则权重函数w_ij可通过计算所述插值点j与附近的所有测试点i的距离获得，k为可调整参数。
然后，根据所述权重函数及所述测试点的网络信号值z_i，获取所述插值点的 信号估值z_j，其中，N为插值点j周围的测试点数目。
在本发明实施例中，由于z_i和权重函数w_ij都是已知的，因而可得到插值点j的信号估值z_j。
需要说明的是，在本发明实施例中，在计算到所述插值点的信号估值后，可通过修正k来减少估值误差，例如，可通过实地测量所述插值点j的网络信号值，并与计算得到的信号估值进行比较，再通过修正k以使得所述插值点j的网络信号值与信号估值之间的误差尽量小。
需要说明的是，在本发明其他实施例中，也可采用其他的插值算法计算插值点的信号估值，如克里金插值、样条插值等各种已知的插值算法，本发明不做具体限定。
S103，根据所述一组测试点网络信号值及所述插值点的信号估值，获取所述待检测区域的网络覆盖情况。
在本发明实施例中，根据所述测试点的网络信号值及所述插值点的信号估值，即可获取所述待检测区域的全部网络覆盖情况。
S104，对比不同组的测试点获得的网络覆盖情况，分析所述网络覆盖情况。
在本发明实施例中，为了更准确的获得所述待检测区域的网络覆盖情况，可能需要对所述待检测区域的网络覆盖情况进行多次的计算和测量(如对不同网络环境下的网络覆盖情况进行计算测量)，并对比多次的计算和测量得到的结果，从而对所述待检测区域的网络情况进行相关的分析。例如可对前后两次或多次测量获得的若干组测试点的网络信号值和根据这些测试点获得的信号估值进行比对分析，分析网络覆盖情况随时间或网络环境变化的差异，以及时发现可能存在的网络问题等。由于本发明实施例采用插值算法得到了全局的推算结果，可防止由于在前后两次或多次测量获得的若干组测试点由于在空间上的偏差而导致无法进行准确的数据分析的情况。例如，如果先后对同一条路径上的测试点进行两次测量获得两组测试点网络信号值，然而两次测量的测试点在空间和密度上会存在一定偏差，因而仅仅利用这些测试点的网络信号进行网络覆 盖情况的分析就可能存在分析结果不可靠的缺点，而本发明实施例提供的区域网络覆盖检测方法由于采用插值算法得到了全局的推算结果，可很好的解决这个问题。
本发明实施例提供的区域网络覆盖检测方法，通过对测试点的网络信号值进行空间插值处理，从而得到整个待检测区域内的整体覆盖效果，由于采用了全局化推算的手段对路测数据进行处理，因此直观地反映出覆盖区域内整体的覆盖效果，并且能够减小在不同测试过程中(如前后两次测试)，由于测试路径或测试点的偏离引起的误差，满足实际的使用需求。
请参阅图3，本发明实施例提供一种区域网络覆盖检测系统100，用于检测并分析特定区域的网络覆盖情况，其包括：
测量模块10，用于对待检测区域的一组测试点进行测量，获得所述测试点的网络信号值。
在本发明实施例中，在无线网络规划与优化工作中，通常需要对待检测区域内的网络覆盖进行评估，以确定网络覆盖效果。通过对比不同网络环境下的覆盖效果，分析网络覆盖情况差异，进而分析网络环境变化对覆盖效果的影响。
请一并参阅图2，在本发明实施例中，为了获得待检测区域内的网络覆盖情况，需先获取待检测区域的一组测试点的网络信号值，所述一组测试点的网络信号值可由所述测量模块10进行测试得到。其中，这些测试点可以是均匀的分布于所述待检测区域，也可以不均匀的分布于所述待检测区域内。例如可按照预定的算法进行分布，特别地，所述测试点可分布于一条预先设定好的路径上，并等间隔的分布于该路径上(即每隔相等的距离设置一个测试点)。
如图2所示，图2所示的方框为所述待检测区域，则所述方框中的黑色实心圆点即为所述测试点。
插值模块20，用于所述测试点的坐标及网络信号值，采用插值算法计算所述待检测区域内的插值点的信号估值。
在本发明实施例中，为了获得所述待检测区域的网络覆盖情况，原则上应 获得所述待检测区域上每一点的网络信号值。所述插值模块20可根据上述获得的测试点的坐标及网络信号值，计算得到其他坐标的点(插值点)的信号估计，具体地，所述插值模块20可根据已知的数据来计算出相关的其它未知点，通过插值，可以估计出缺失点的观测数据，提高数据密度，并且可以使数据网格化，把非规则分布的空间数据内插为规则分布的空间数据。
在本发明实施例中，当所述插值算法为反距离权重算法时，所述插值模块20包括：
权重函数计算单元21，用于根据所述测试点i的坐标及插值点j的坐标，获取插值算法的权重函数w_ij，其中，wij=1/dijkΣi=1N1/dijk,dij=(xi-xj)2+(yi-yj)2]]>为插值点i与测试点j之间的距离，表示距离d_ij的k次方。
如图2所示，图2中的黑色实心圆点均为测试点i，空心圆点为插值点j，则权重函数计算单元21可通过计算所述插值点j与附近的所有测试点i的距离获得权重函数w_ij，k为可调整参数。
估值单元22，用于根据所述权重函数及所述测试点的网络信号值z_i，获取所述插值点的信号估值z_j，其中，N为插值点j周围的测试点数目。
在本发明实施例中，由于z_i和权重函数w_ij都是已知的，因而所述估值单元22可得到插值点j的信号估值z_j。
需要说明的是，在本发明实施例中，所述插值模块20还可包括修正单元23，用于修正所述权重函数的参数k，以减少所述信号估值的估计误差。
具体地，在计算到所述插值点的信号估值后，修正单元23可通过修正k来减少估值误差，例如，可通过实地测量所述插值点j的网络信号值，并与计算得到的信号估值进行比较，再通过修正k以使得所述插值点j的网络信号值与信号估值之间的误差尽量小。
需要说明的是，在本发明其他实施例中，也可采用其他的插值算法计算插 值点的信号估值，如克里金插值、样条插值等各种已知的插值算法，本发明不做具体限定。
网络覆盖计算单元30，根据所述一组测试点网络信号值及所述插值点的信号估值，获取所述待检测区域的网络覆盖情况。
在本发明实施例中，所述网络覆盖获取单元30根据所述测试点的网络信号值及所述插值点的信号估值，即可获取所述待检测区域的全部网络覆盖情况。
对比单元40，对比不同组的测试点获得的所述待检测区域的网络覆盖情况。
在本发明实施例中，为了更准确的获得所述待检测区域的网络覆盖情况，可能需要对所述待检测区域的网络覆盖情况进行多次的计算和测量(如对不同网络环境下的网络覆盖情况进行计算测量)，并通过所述对比单元40对比多次的计算和测量得到的结果，从而对所述待检测区域的网络情况进行相关的分析。例如可对前后两次或多次测量获得的若干组测试点的网络信号值和根据这些测试点获得的信号估值进行比对分析，分析网络覆盖情况随时间或网络环境变化的差异，以及时发现可能存在的网络问题等。由于本发明实施例采用插值算法得到了全局的推算结果，可防止由于在前后两次或多次测量获得的若干组测试点由于在空间上的偏差而导致无法进行准确的数据分析的情况。例如，如果先后对同一条路径上的测试点进行两次测量获得两组测试点网络信号值，然而两次测量的测试点在空间和密度上会存在一定偏差，因而仅仅利用这些测试点的网络信号进行网络覆盖情况的分析就可能存在分析结果不可靠的缺点，而本发明实施例提供的区域网络覆盖检测方法由于采用插值算法得到了全局的推算结果，可很好的解决这个问题。
本发明实施例提供的区域网络覆盖检测系统，通过对测试点的网络信号值进行空间插值处理，从而得到整个待检测区域内的整体覆盖效果，由于采用了全局化推算的手段对路测数据进行处理，因此直观地反映出覆盖区域内整体的覆盖效果，并且能够减小在不同测试过程中(如前后两次测试)，由于测试路径或测试点偏离引起的误差，满足实际的使用需求。
以上所揭露的仅为本发明一种较佳实施例而已，当然不能以此来限定本发 明之权利范围，本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例的全部或部分流程，并依本发明权利要求所作的等同变化，仍属于发明所涵盖的范围。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的程序可存储于一计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，所述的存储介质可为磁碟、光盘、只读存储记忆体(Read-Only Memory，ROM)或随机存储记忆体(Random Access Memory，RAM)等。