[发明专利]一种验证影响关键质量指标KQI相关的关键性能指标KPI的方法和装置

说明书

技术领域

本发明涉及网络通信技术，尤指一种验证影响关键质量指标KQI相关的关键性能指标KPI的方法和装置。

背景技术

目前，在无线通信系统中，关键质量指标(Key Quality Indicators，简称：KQI)是针对不同业务提出的贴近用户感受的业务质量参数，是以用户为中心，体现业务层面的关键指标。其中，当通信系统的服务网络的某项业务质量指标KQI恶化，就希望找出导致该KQI恶化的主要关键性能指标(Key Performance Indication，简称：KPI)，以进行参数调整或网络优化。

现有技术中，通常采用的是曲线拟合法和相关系数法，假设需要进行测算的KQI为HTTP响应时延，对于影响该KQI的KPI为负110dBm覆盖率，图1为现有技术中KPI对KQI的影响关系图，如图1所示，采用曲线拟合法得出结论：覆盖率越差，HTTP响应时延越低，而采用相关系数法得出结论：覆盖率与HTTP响应时延相关程度很小。

但是，采用现有技术，上述两个结论与工程经验及现场网络优化事实均不相符，这样仅仅是通过单个KPI的好坏来判断KQI是否超限，无法解决现场网络优化事实中的“KPI都好KQI却差，或KQI好KPI却差”的情况，使得对通信系统的服务网络的某项业务质量指标的网络优化效率低下。

发明内容

为了解决上述技术问题，本发明提供了一种验证影响关键质量指标KQI相关的关键性能指标KPI的方法和装置，能够全面准确地测算关键质量指标的关键性能指标，从而提高了通信系统中服务网络的某项业务关键质量指标的网络优化的效率。

为了达到本发明目的，第一方面，本发明提供了一种验证影响关键质量指标KQI相关的关键性能指标KPI的方法，该方法包括：

确定业务的关键质量指标KQI和至少一个与所述业务的关键质量指标KQI强相关的关键性能指标KPI；

根据所述强相关的关键性能指标KPI与所述关键质量指标KQI的关联度和每个强相关的关键性能指标KPI的权重值获取每个强相关的关键性能指标KPI的一维门限和多个强相关的关键性能指标KPI组合的多维门限；

根据所获取的每个强相关的关键性能指标KPI的一维门限和多个强相关的关键性能指标KPI组合的多维门限得到所述强相关的关键性能指标KPI的判对率；

若确定所述判对率符合预定的阈值时，获取所述强相关的关键性能指标KPI在所述关键质量指标KQI超过预定的恶化门限时的漏判率。

本发明实施例提供了一种验证影响关键质量指标KQI相关的关键性能指标KPI的方法，通过确定业务的KQI和对应的至少一个强相关的KPI，根据每个强相关的KPI与KQI的关联度和每个强相关的KPI的权重值可以获取到所有强相关的KPI的一维门限值和多维门限值，从而可以得到所述业务的KQI对应的至少一个强相关的KPI的完备程度，使得能够全面准确地验证关键质量指标的关键性能指标，提高了通信系统中服务网络的某项业务关键质量指标的网络优化的效率。

进一步地，在一个实施例中，在根据所获取的每个强相关的关键性能指标KPI的一维门限和多个强相关的关键性能指标KPI组合的多维门限得到所述强相关的关键性能指标KPI的判对率之后，还包括：

当误判率的上升比例超过偏移门限时，重新确定业务的关键质量指标KQI对应的强相关的关键性能指标KPI，其中，所述误判率为1-判对率。

通过对所获取的误判率进行偏差纠正，从而进一步可以使得更加准确地找出影响业务的KQI的KPI

进一步地，在一个实施例中，在根据所获取的每个强相关的关键性能指标KPI的一维门限和多个强相关的关键性能指标KPI组合的多维门限得到所述强相关的关键性能指标KPI的判对率之后，还包括：

调整所述判对率的预定阈值，若确定调整所述判对率后得到的漏判率逼近0，则确定影响所述关键质量指标KQI的强相关的关键性能指标KPI没有遗漏。

通过调整判对率的预定阈值，可以有效验证所确定的对业务的KQI影响的强相关的KPI是全面准确的。

进一步地，在一个实施例中，在调整所述判对率的预定阈值之后，还包括：

若确定调整所述判对率后得到的漏判率无法逼近0，则确定影响所述关键质量指标KQI的强相关的关键性能指标KPI有遗漏。

通过调整判对率的预定阈值，可以有效验证所确定的对业务的KQI影响的强相关的KPI是全面准确的。