[发明专利]一种基于最短距离的5G基站搜索方法及系统

说明书

本发明提供了5G通信技术领域的一种基于最短距离的5G基站搜索方法及系统，方法包括：步骤S10、获取经纬度数据集；步骤S20、对纬度数据集分类生成5G基站数据集、移动终端数据集；步骤S30、创建矩形框选所有5G基站，将矩形均分成若干个经纬网格，设定各经纬网格的权重；步骤S40、查找移动终端所处的经纬网格，计算移动终端与经纬网格内的5G基站的第一最短距离；步骤S50、基于权重查找与移动终端所处的经纬网格相邻的经纬网格，计算各移动终端与相邻的经纬网格内的5G基站的第二最短距离；步骤S60、基于第一最短距离和第二最短距离将移动终端的5G信号进行切换。本发明的优点在于：极大的提升了5G基站搜索的效率以及精度。

技术领域

本发明涉及5G通信技术领域，特别指一种基于最短距离的5G基站搜索方法及系统。

背景技术

随着5G开始慢慢普及，5G基站的建设数量也与日俱增。由于5G基站发射的5G信号的覆盖半径比3G和4G都小，并且随着与5G基站距离的增加，5G的传输速率比4G下降更快，因此，需要快速的给用户更新最近的5G基站，便于用户接入距离更近的5G基站，提升5G信号传输速率，进而提高用户体验。

由于5G基站是离散分布的，传统上对5G基站进行搜索(更新最近的5G基站)，需对每一个用户(目标体)进行全量的5G基站比对与计算，存在计算量大、效率低、存在偏差、结果不稳定等缺点。

传统的距离计算算法有Dijkstra距离算法、Manhattan距离算法、Chebyshev距离算法、Euclidean距离算法。Dijkstra距离算法需要指定起点，将搜索到的每一个点计算完距离之后加入一个集合，直到遍历完所有点再进行排序；Manhattan距离算法是将城市划分成街道，搜索最短与最快捷的路径距离，但不是最短弧面距离，一般应用于出租车距离；Chebyshev距离算法虽然计算的是静态距离，但计算的是最短直线距离；而Euclidean距离算法计算的是直线距离，但是地球是球体，使得计算精度不佳。即传统的算法的计算效率以及精度无法满足5G场景下的需求。

因此，如何提供一种基于最短距离的5G基站搜索方法及系统，实现提升5G基站搜索的效率以及精度，成为一个亟待解决的问题。

发明内容

本发明要解决的技术问题，在于提供一种基于最短距离的5G基站搜索方法及系统，实现提升5G基站搜索的效率以及精度。

第一方面，本发明提供了一种基于最短距离的5G基站搜索方法，包括如下步骤：

步骤S10、获取所有5G基站以及移动终端的经纬度数据集，对所述经纬度数据集进行预处理；

步骤S20、对预处理后的所述经纬度数据集进行分类，生成5G基站数据集以及移动终端数据集；

步骤S30、创建一矩形框选所述5G基站数据集中包含的所有5G基站，将所述矩形分成若干个经纬网格，并设定各所述经纬网格的权重；

步骤S40、分别查找所述移动终端数据集中各移动终端所处的经纬网格，利用多线程技术基于距离计算算法计算各移动终端与经纬网格内的5G基站的第一最短距离；

步骤S50、基于所述权重查找与移动终端所处的经纬网格相邻的24个经纬网格，利用多线程技术基于距离计算算法计算各移动终端与相邻的经纬网格内的5G基站的第二最短距离；

步骤S60、基于所述第一最短距离以及第二最短距离确定实际最短距离，将移动终端的5G信号基于所述实际最短距离切换至对应的5G基站，完成5G基站搜索。

进一步地，所述步骤S10中，所述对所述经纬度数据集进行预处理具体为：

将所述经纬度数据集中的特殊字符、经纬度缺失、5G基站的基站号缺失、5G基站的工作状态缺失的数据进行剔除；

所述步骤S20具体为：