[发明专利]利用测试数据建立小区道路同邻频干扰模型的方法和系统

说明书

技术领域

本发明涉及通信领域，尤其涉及一种利用测试数据建立小区道路同邻频干扰模型的方法和系统。

背景技术

在GSM(Global System for Mobile communication，全球移动通信系统)优化工作当中，日常及区域变频优化往往基于MR(Mobile Measurement，测量报告)的网络干扰模型，但是在实际大量的优化工作中发现，整网性的MR数据分析优化手段，对于运营商关心的道路、特定场景上取得的改善及质量的提高往往达不到预期，甚至出现恶化的情况。同时，集团公司对各省公司的质量考核往往都是通过现场测试的方式进行，道路质量的高低往往决定了整网质量评分，而频率干扰是影响道路质量的最重要因素之一，因此也是影响整网质量评分的关键因素之一。

发明内容

本发明的目的是提供一种利用测试数据建立小区道路同邻频干扰模型的方法和系统，能够以定量方式对小区道路之间的同邻频干扰影响度进行描述，为实际网络中的小区道路质量优化提升提供有力支撑。

本发明的目的是通过以下技术方案实现的：

本发明提供一种利用测试数据建立小区道路同邻频干扰模型的方法，其包括：

步骤100，在小区道路取多个采样点收集测试数据；所述测试数据中包含：主服务小区和邻区的电平测量数据、主服务小区和邻区的广播控制信道BCCH/基站标识码BSIC信息；

步骤200，结合所述小区道路基础网络信息，根据每个采样点获得的、主服务小区和邻区的BCCH/BSIC，对邻区进行定位识别；

步骤300，对于定位识别到的邻区，计算其与主服务小区的电平测量数据差值，并将该差值与同频道干扰保护比C/I、邻频道干扰保护比C/A比值分别对比，根据多个采样点的对比结果构建小区道路之间的同邻频干扰模型。

其中，步骤100中在小区道路取多个采样点收集测试数据的过程包括：

在小区道路取多个采样点，连接两部测试设备进行拨打测试，测试时间选择在系统忙；

根据主服务小区上报的信息，得到每个采样点相应的测量数据。

其中，步骤200包括：根据小区道路基础网络信息，通过每个采样点获得的邻区对应的BCCH/BSIC，对每个采样点获得的电平测量数据最强的六个邻区，分别进行定位识别，并按距离最近为原则，确定每个采样点中距离主服务小区最近的邻区。

其中，步骤300包括：

根据全球移动通信系统GSM规范中关于同频保护比和邻频保护比的要求，对于定位识别到的邻区，计算其与主服务小区的电平测量数据差值；

将该差值与C/I、C/A比值分别对比，若该差值落在GSM规范中所要求的C/I、C/A比值所构建的区间中，则确定该采样点这对小区之间存在的同频/邻频干扰影响；

对所有采样点按设定规则过滤，并对有效采样点进行汇总，将所有邻区对主服务小区有同频/邻频干扰影响的采样点除以主服务小区的总采样点数，得到邻区对主服务小区的同频/邻频干扰影响度，并得到这对道路小区相应的干扰模型。

其中，所述对所有采样点按设定规则过滤的过程包括：

将主服务小区总采样点低于100的测试数据丢弃。

本发明还提供一种利用测试数据建立小区道路同邻频干扰模型的系统，其包括：

数据获取单元，用于收集小区道路多个采样点主服务小区上报的测试数据；所述测试数据中包含：主服务小区和邻区的电平测量数据、主服务小区和邻区的BCCH/BSIC信息；

定位识别单元，结合所述小区道路基础网络信息，根据每个采样点获得的、主服务小区和邻区的BCCH/BSIC，对邻区进行定位识别；

模型构建单元，对于定位识别到的邻区，计算其与主服务小区的电平测量数据差值，并将该差值与C/I、C/A比值分别对比，根据多个采样点的对比结果构建小区道路之间的同邻频干扰模型。

由以上技术方案可以看出，本发明通过在小区道路多个采样点收集的测试数据，以及小区道路基础网络信息，构建得到反映小区之间同邻频干扰影响度的干扰模型，从而能够以定量方式对小区道路之间的同邻频干扰影响度进行描述，为实际网络中的小区道路质量优化提升提供有力支撑。

附图说明

图1为本发明第一实施例的流程图；

图2为本发明第二实施例的结构原理图。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明得到道路小区的同邻频干扰模型的方法作进一步详细说明。