[发明专利]一种基于大数据技术的无线网络覆盖趋势预测方法及装置

说明书

本文公开了一种基于大数据技术的无线网络覆盖趋势预测方法及装置。所述方法包括：从GSM‑R移动网络覆盖的铁路线路沿线的通信数据中提取预定时间范围内的Abis接口测量报告，结合所述铁路线路的无线网络配置信息生成数据记录集合；确定每一个小区的边缘区域，按照小区边缘区域对所述数据记录集合进行分组，生成每一个小区边缘区域的下行电平数据集；利用每一个小区边缘区域的下行电平数据集确定所述小区边缘区域下行电平值与时间的对应关系，根据所述对应关系预测所述小区边缘区域的下行电平覆盖趋势。本文的技术方案能够利用大数据技术提前发现覆盖趋势下降的小区，为列车控制系统的可靠运行提供保障。

技术领域

本发明涉及通信技术领域，尤其涉及的是一种基于大数据技术的无线网络覆盖趋势预测方法及装置。

背景技术

CTCS-3(简称C3)系统是我国目前支持列车运营速度最高的列车运行控制系统，利用GSM-R(GSM for Railways，用于铁路的全球移动通信系统)移动通信网络作为车-地双向安全数据传输通道，整个系统中的两大关键设备为车载ATP(Automatic TrainProtection，列车超速防护)和地面RBC(Radio Blocking Center，无线闭塞中心)。

LOCOTROL(动力分布多机无线重联同步控制技术)是重载铁路的控制核心，成功应用于大秦重载铁路。LOCOTROL系统也利用GSM-R移动通信网络作为数据传输通道，车载设备OCU(On-board Communication Unit，车载通信单元)和地面设备AN(Application Node，应用节点)联合工作，达到重载列车的安全可靠运行。

随着大数据技术和人工智能技术的迅速发展，越来越多的相关应用在互联网领域中得到充分的应用，但是受限于一些因素，在传统技术领域中，这些先进技术还没有得到充分利用。

对于铁路移动通信，由于基站俯仰角的变化或者基站性能下降等原因，小区下行电平的覆盖范围可能会发生变化，小区下行电平覆盖范围下降，会导致承载C3或LOCOTROL等列控业务呼叫中断概率增大，影响列车正常行驶。

发明内容

本文提供一种基于大数据技术的无线网络覆盖趋势预测方法及装置，能够利用大数据技术提前发现覆盖趋势下降的小区，为列车控制系统的可靠运行提供保障。

根据本申请的第一方面，本发明实施例提供一种基于大数据技术的无线网络覆盖趋势预测方法，包括：

从GSM-R移动网络覆盖的铁路线路沿线的通信数据中提取预定时间范围内的Abis接口测量报告，结合所述铁路线路的无线网络配置信息生成数据记录集合；

确定每一个小区的边缘区域，按照小区边缘区域对所述数据记录集合进行分组，生成每一个小区边缘区域的下行电平数据集；

利用每一个小区边缘区域的下行电平数据集确定所述小区边缘区域下行电平值与时间的对应关系，根据所述对应关系预测所述小区边缘区域的下行电平覆盖趋势。

根据本申请的第二方面，本发明实施例提供一种基于大数据技术的无线网络覆盖趋势预测装置，包括：

数据获取模块，用于从GSM-R移动网络覆盖的铁路线路沿线的通信数据中提取预定时间范围内的Abis接口测量报告，结合所述铁路线路的无线网络配置信息生成数据记录集合；

数据集生成模块，用于确定每一个小区的边缘区域，按照小区边缘区域对所述数据记录集合进行分组，生成每一个小区边缘区域的下行电平数据集；

覆盖趋势预测模块，用于利用每一个小区边缘区域的下行电平数据集确定所述小区边缘区域下行电平值与时间的对应关系，根据所述对应关系预测所述小区边缘区域的下行电平覆盖趋势。