[发明专利]一种基于信令数据的LTE网络盲区识别方法和装置

说明书

本发明涉及一种基于信令数据的LTE网络盲区识别方法和装置，其中基于信令数据的LTE网络盲区识别方法，包括：获取测试终端在连接态的异系统重定向事件数据；获取测试终端在空闲态的跟踪区域更新事件数据；获取测试终端的位置信息；关联异系统重定向事件数据、跟踪区域更新事件数据和测试终端的位置信息得到测试终端的盲区信息；汇聚测试终端的盲区信息得到网络盲区。本发明通过在测试终端的连接态和空闲态两方面对盲区进行识别，更全面、更精确识别网络盲区。本发明根据用户在LTE网络连接态重定向及空闲态TAU的特征，识别4G到2G、2G至4G的临界区域，利用测试终端上报的经纬度信息确定位置，汇聚所有盲区测试终端的盲区信息，实现LTE网络的盲区定位。

技术领域

本发明涉及通信技术领域，具体涉及一种基于信令数据的LTE网络盲区识别方法和装置。

背景技术

本部分向读者介绍可能与本发明的各个方面相关的背景技术，相信能够向读者提供有用的背景信息，从而有助于读者更好地理解本发明的各个方面。因此，可以理解，本部分的说明是用于上述目的，而并非构成对现有技术的承认。

随着LTE网络建设的不断推进，关注重点从广度覆盖转向深度覆盖，目前4G网络缺少对网络覆盖盲区的全面评估，制约了规划、建设、市场推广等工作的效率，因此准确快速定位网络盲区对于优化工作具有重要的意义。目前市面上的实施方案有传统DT(DRIVETEST，驱车测试)+CQT(CALL QUALITY TEST，即通话质量测试)、基于MR(MeasurementReport，测量报告)仿真的覆盖评估两种方法。

传统DT+CQT方法中:DT为了掌握网络信号质量、电平、覆盖等状况，通过驱车搭载无线测试设备沿一定道路行驶测量无线网络性能的一种方法。CQT通常是采用定点拨打的方式开展的一种的网络性能测试。使用DT和CQT方法通过现场测试获取网络的覆盖情况，需要租用测试车辆、购买测试软件、购买测试设备，需要大量测试工程师进行前台测试和后台分析，经济成本高；受限于路况与室内场景的复杂性，现场测试耗时较长，测试数据的处理和分析复杂，人工分析效率较低，测试分析周期长、效率低；DT和CQT只能获取道路和部分定点的测试数据，无法对网络覆盖的所有区域进行评估，无法反映全面反映网络覆盖情况。

基于MR仿真的覆盖评估方法利用MR数据、电子地图、工参等数据，进行传播模型校正，并基于校正后的传播模型，对现网的覆盖情况进行立体覆盖仿真，结合MR室内外立体定位技术，建立指纹库形成特征向量值，立体呈现网络覆盖情况，识别弱覆盖区域。通过本方法可能获取用户在LTE网络下的覆盖情况，但无法获取用户因覆盖问题脱离LTE网络的信息。基于MR仿真的覆盖评估方法受制于传播模型的准确性，现网的网络结构复杂，难以保证校正后的传播模型与实际传播情况精确吻合，影响评估结果的准确性；缺少用户级信息，无法获取用户级的评估结果；覆盖盲区无MR数据上报：仅能获取用户在网络信号覆盖场景下的网络信息，则无法获取用户脱离LTE网络时的相关信息。

发明内容

要解决的技术问题是如何提供一种基于信令数据的LTE网络盲区识别方法和装置。

针对现有技术中的缺陷，本发明提供基于信令数据的LTE网络盲区识别方法，可以低成本精准实现盲区定位。

第一方面，本发明提供了一种基于信令数据的LTE网络盲区识别方法，包括：

获取测试终端在连接态的异系统重定向事件数据；

获取测试终端在空闲态的跟踪区域更新事件数据；

获取测试终端的位置信息；

关联所述异系统重定向事件数据、所述跟踪区域更新事件数据和所述测试终端的位置信息得到测试终端的盲区信息；

汇聚所述测试终端的盲区信息得到网络盲区。

可选地，所述获取测试终端在连接态的异系统重定向事件数据包括：