[发明专利]地铁移动用户感知优化分析方法及系统

权利要求书

1.一种地铁移动网络服务质量监控及优化分析方法，其特征在于，包含以下步骤：

地铁数字道路管理，该步骤利用数字地图的技术在系统中模拟现实的地铁线路地理信息；

地铁基站数据管理，该步骤管理移动网络中的基站分布，并利用数字地图的技术在系统中地理呈现基站；

信令数据采集，该步骤采集本系统所需的移动网络各接口信令数据；

用户呼叫记录识别，该步骤分析出移动网络中呼叫的呼叫记录；

地铁呼叫记录筛选，该步骤将从海量的呼叫记录中通过速度算法筛选出发生在地铁每趟车上的呼叫；

地铁信号覆盖评估，该步骤根据基站的分布情况，评估地铁信号整体覆盖情况；

按业务类型评估服务质量，按照不同的业务类型，进行服务质量评估，业务类型分为语音业务和数据业务；

按终端类型评估服务质量，按照不同的终端类型，进行服务质量评估，终端类型通过TAC号进行匹配，TAC号可定时更新；

按地铁列车行驶方向评估服务质量，按照用户在通话过程移动的方向进行服务质量的评估；

按地铁线路评估服务质量，分别对每条地铁线路进行服务质量评估；

按地铁途径站台评估服务质量，对地铁站台进行服务质量评估；

按地铁涉及RNC评估服务质量，按照地铁基站归属RNC，进行服务质量评估；

按地铁涉及服务小区评估服务质量，按照地铁涉及的隧道内外服务小区，进行服务质量评估；

地铁服务质量考核管理，根据各个省份地市所涉及的地铁的服务质量情况进行综合评分，便于运营商对地铁交通线路网络服务情况进行考核评估；

地铁基站状态管理，该步骤系统通过一系列规则，智能判断地铁隧道内外基站服务状态情况；

地铁用户统计，统计地铁每趟列车上的移动用户数；

地铁用户感知评估，通过一定规则，智能统计各条线路上用户感知好、中、差的数量和比例以及各条线路上用户感知差路段公里数和比例；

地铁覆盖差路段预测，根据一定的规则，智能预测每条地铁交通线路的覆盖差路段；

地铁质量差路段预测，根据一定的规则，智能预测每条地铁交通线路的质量差路段；

地铁用户感知差路段预测，根据一定的规则，智能预测每条地铁交通线路的用户感知差路段；

地铁高风险路段预测，根据覆盖差、质量差、用户感知差路段信息综合判断，预测每条地铁交通线路的高风险路段；

单次呼叫记录移动路线重现，针对单次呼叫在地理地图上直观的模拟地铁用户在发生呼叫时的移动轨迹；

异常呼叫记录查询，查询出所分析事件段内发生的所有异常呼叫，根据异常呼叫中记录的数据定位网络问题；

异常呼叫区域地理呈现，根据异常呼叫数据，定位异常呼叫常发生的地理位置；

呼叫详细信令流程查询，针对系统所记录的每个呼叫的信令数据进行查询；

地铁呼叫记录数据管理，管理地铁交通线路每条线路呼叫记录数据上传解析的及时性、完整性、准确性；

安全管理，为了保护用户隐私，本系统进行用户角色管理，用户权限管理，在特定模块设置双授权管理。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述地铁呼叫记录的筛选主要是从海量的呼叫记录中通过速度算法筛选出发生在地铁每趟车上的呼叫，定位隧道内外地铁用户。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述地铁信号覆盖评估，是将RSCP、EC/NO、TXPOWER指标具体栅格化地理地图呈现，以20米为单位。

4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述地铁基站状态管理的管理项目包括：分别对地铁隧道内外的未捕获小区、问题小区、故障小区、外延小区的智能判断。

5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述地铁用户感知评估项包括：用户数、用户感知好、用户感知中、用户感知差数量及比例、用户感知差路段公里数及比例。

6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述异常呼叫区域地理呈现，主要是将异常事件呼叫在地理地图上定位，确定异常呼叫发生的地理位置。