[发明专利]一种基于WLAN网络的多网覆盖优化系统及优化方法在审

专利信息
申请号: 201410082825.2 申请日: 2014-03-07
公开(公告)号: CN103874098A 公开(公告)日: 2014-06-18
发明(设计)人: 黄恒绥;覃洋;黎英征 申请(专利权)人: 广西深睿科技有限公司
主分类号: H04W24/02 分类号: H04W24/02;H04W24/00;H04W16/20
代理公司: 北海市海城区佳旺专利代理事务所(普通合伙) 45115 代理人: 林以坤
地址: 530003 广西壮族自治区南宁市科*** 国省代码: 广西;45
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摘要:
搜索关键词: 一种 基于 wlan 网络 覆盖 优化 系统 方法
【说明书】:

 

技术领域

发明属无线电通信技术领域,特别是涉及一种基于WLAN网络的多网覆盖优化系统及方法的设计和制造。

背景技术

无线通信最重要的是给用户提供一个可靠的、安全无缝的覆盖网络,当移动通信网络发展到一定阶段,室内覆盖的优化就是一个重要的服务内容。移动通信室内覆盖不仅仅是对室内信号盲区的改善,同时也包括对室内移动通信话音质量、网络质量、系统容量的改善。

随着移动网络的普及,WLAN、TD-SCDMA、LTE网络的不断发展,为降低网络建设的成本,WLAN与GSM、TD-SCDMA、WCDMA、CDMA、LTE室内覆盖分布系统普遍采用合路建设,WLAN与GSM、TD-SCDMA、WCDMA、CDMA、LTE的网络信号合路后从同一个天线发出。由于这几种网络制式所用的通信频率是不一样的,无线信号的穿透性和损耗也不一样,导致在同一位置各网络制式的信号强度也不一样。通信业界在进行网络覆盖优化过程中,当进行天线位置、天线倾角、增加衰减器等调整操作时,将会影响到多个网络的覆盖效果。因此每次调整,就必须需对该天线信号所覆盖的区域进行覆盖测试,已验证调整效果。由于电脑性能及续航能力限制,通常测试都是采取一网一套测试设备一套测试人员的配置,在多网合路时需对多个网络分别进行测试,工作量大,效率低,测试成本高测试效率低。

申请号为CN201110278050.2 ,发明创造名称为“一种WLAN网络质量智能测试管理系统及方法”只是针对WLAN一种网络进行测试及覆盖分析,并未对TD-SCDMA、CDMA、WCDMA、LTE、GSM等网络进行覆盖分析,该项申请仅针对WLAN网络进行优化,在目前的WLAN与GSM、TD-SCDMA、WCDMA、CDMA、LTE室内覆盖分布系统普遍采用合路建设的情况下,该项技术已经受到了很大的局限。

申请号为CN200810052199.7,发明创造名称为“智能多网络测试系统”也是只支持GSM、CDMA、CDMA2000三种网络测试,而且每一种网络需要一套与该网络相应的工程测试手机进行数据的测试采集,工作量大,设备配套繁多。

发明内容

本发明的目的是提供一种基于WLAN网络的多网覆盖优化系统及优化方法,以克服目前多网覆盖优化中,采取一网一套测试设备一套测试人员的配置,在多网合路时需对多个网络分别进行测试,工作量大、效率低、测试成本高、测试效率低的缺点。

本发明的目的是这样现的:一种基于WLAN网络的多网覆盖优化系统,包括计算机系统,其特征为:还具有与计算机系统相连的无线网卡收发设备。

无线网卡收发设备是无线网卡或测试终端。

一种基于WLAN网络的多网覆盖优化系统的优化方法,其特征为:通过运行基于WLAN网络的多网覆盖优化系统,利用配置的与计算机系统相连的无线网卡接收器,接收所在地的WLAN网络信号,对WLAN网络信号进行解码;再根据Wlan网络的信号站点分布,分别选用适宜其它网络制式的传播模型,输出各网络制式的覆盖测试评估情况,通过调整信号站点的配置参数,调整各网络制式的覆盖性能,最后得出具有针对性和实用性的多网协同覆盖优化方案。

选用适宜其它网络制式的传播模型为Okumura/Hata传播模型或COST231-Hata传播模型或COST231 Walfish-Ikegami传播模型或SPM传播模型或ASSET传播模型。

一种基于WLAN网络的多网覆盖优化系统的优化方法,其特征为:优化的具体步骤为:

a  将无线网络收发设备连接至笔记本电脑,无线网络收发设备可以是无线网卡或测试终端;

b  运行测试评估软件,通过串口通信或网络数据包抓包的方式,接收无线网络收发设备采集到的WLAN网络数据;

c  根据3GPP或IP/TCP或WLAN协议对步骤(b)中接收到的数据进行解码,获得当前网络信号强度;

d  根据Wlan网络的信号站点分布,分别选用适宜其它网络制式的传播模型,如Okumura/Hata传播模型、COST231-Hata传播模型、COST231 Walfish-Ikegami传播模型、SPM传播模型、ASSET传播模型;

e根据步骤(d)中的模型与信号站点数据,输出与模型相对应的网络的信号强度;

f综合步骤(c)的当前网络信号强度,步骤(d)的模型,步骤(e)获得的评估信号强度,建立条件匹配算法;

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