[发明专利]一种室内外测量报告的区分方法及网络设备

权利要求书

1.一种室内外测量报告的区分方法，其特征在于，应用于宏站，所述方法包括：

获得包含有测量数据以及对应的室内/外标识的源数据；所述源数据中包含的测量数据至少包括小区标识和服务小区接收信号信息；

对所述测量数据进行特征提取获得原始特征量；

根据所述原始特征量进行特征运算，基于运算结果以及所述室内/外标识采用预设分类算法进行模型训练获得表征室内/外测量数据的分类模型；

获得待分类的第一测量数据，对所述第一测量数据进行特征提取获得第一原始特征量；

根据所述第一原始特征量进行特征运算获得第一运算结果；

基于所述第一运算结果和所述分类模型确定所述第一测量数据是室内测量数据或室外测量数据。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获得包含有测量数据以及对应的室内/外标识的源数据，包括：

获得测量数据以及对应的室内/外标识；

对所述测量数据进行筛选，滤除不包括小区标识和服务小区接收信号信息的测量数据以及对应的室内/室外标识以获得源数据。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述原始特征量包括：服务小区参考信号接收功率RSRP、服务小区标识、服务小区频点、邻小区RSRP及对应的邻小区标识和频点。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述原始特征量进行特征运算，包括：

对服务小区的RSRP与任一邻小区的RSRP序列进行特征运算获得统计信息；和/或，

对任一邻小区的RSRP序列进行特征运算获得统计信息；和/或，

对服务小区的RSRP序列和任一邻小区的RSRP序列的差值序列进行特征运算获得统计信息；和/或，

对任一邻小区的RSRP序列的差值序列进行特征运算获得统计信息；和/或，

对服务小区的频点信息进行特征运算获得统计信息；和/或，

对任一邻小区的频点信息进行特征运算获得统计信息；

其中，所述特征运算包括以下运算的至少之一：最大值运算、最小值运算、均值运算、方差运算。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述基于运算结果以及所述室内/外标识采用预设分类算法进行模型训练获得表征室内/外测量数据的分类模型，包括：

分别对所述服务小区的频点信息和任意邻小区的频点信息进行二元属性的离散处理，统计处于同一频点的邻区数量以及邻小区的总数量；

对服务小区和邻小区分别对应的原始特征量、特征运算获得的统计信息、以及统计获得处于同一频点的邻区数量以及邻小区的总数量分别进行归一化处理；

将处理结果以及分别对应的室内/外标识采用预设二元分类算法进行训练获得表征室内/外测量数据的分类模型。

6.一种网络设备，其特征在于，应用于宏站，所述网络设备包括：采集单元、特征处理单元、模型训练单元和分类确定单元；其中，

所述采集单元，用于获得包含有测量数据以及对应的室内/外标识的源数据；所述源数据中包含的测量数据至少包括小区标识和服务小区接收信号信息；

所述特征处理单元，用于对所述采集单元获得的源数据中的测量数据进行特征提取获得原始特征量；根据所述原始特征量进行特征运算；

所述模型训练单元，用于基于所述特征处理单元获得的运算结果以及所述室内/外标识采用预设分类算法进行模型训练获得表征室内/外测量数据的分类模型；

所述采集单元，还用于获得待分类的第一测量数据；

所述特征处理单元，还用于对所述第一测量数据进行特征提取获得第一原始特征量；根据所述第一原始特征量进行特征运算获得第一运算结果；

所述分类确定单元，用于基于所述第一运算结果和所述模型训练单元建立的分类模型确定所述第一测量数据是室内测量数据或室外测量数据。

7.根据权利要求6所述的网络设备，其特征在于，所述采集单元，还用于获得测量数据以及对应的室内/外标识；对所述测量数据进行筛选，滤除不包括小区标识和服务小区接收信号信息的测量数据以及对应的室内/室外标识以获得源数据。