基于MR数据的修正无线传播模型的方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种基于MR数据的修正无线传播模型的方法及装置，所述方法包括以下步骤：获取目标区域的MR数据；对所述目标区域的MR数据进行预处理，包括：对所述目标区域进行栅格划分；对于任一栅格，按照不同的施主小区分别统计MR数据的数量，仅保留MR数据的数量大于等于预设的数量阈值的施主小区的MR数据；过滤异常的MR数据；利用预处理后的MR数据对无线传播模型进行修正。本发明专利技术利用MR数据修正无线传播模型，能够提升无线传播模型的精确性。

Method and device for modifying wireless propagation model based on MR data

The present invention discloses a method and device for a modified wireless propagation model based on MR data. The method comprises the following steps: obtaining the MR data of the target area; preprocessing the MR data of the target area, including the grid division of the target area; for any grid, according to the different donor small. The number of MR data is counted respectively, only the MR data of the donor community with the number of MR data more than the predetermined number of thresholds is retained; the abnormal MR data is filtered, and the wireless propagation model is modified by the pre processed MR data. The invention corrections the wireless propagation model by using MR data, and can improve the accuracy of the wireless propagation model.

【技术实现步骤摘要】
基于MR数据的修正无线传播模型的方法及装置
本专利技术涉及无线通信领域，更具体地，涉及一种基于MR数据的修正无线传播模型的方法及装置。
技术介绍
无线传播模型的修正是无线网络规划的前提，传播模型的准确度直接影响到无线网络规划的规模估算、站点分布、仿真及规划的准确度。传统的校正方法是通过CW(ContinuousWave，连续波)模拟测试数据来校正，模型校正的准确度取决于CW模拟测试数据的质量，而高质量的模拟测试数据往往较难获取。无线传播模型是描述无线信号在空间传播过程中的慢衰落效应的数学模型，基于统计的Okumura-Hata模型、标准传播模型(SPM)在实际工程中应用较为广泛。无线信号在自由空间传播，其衰落主要由三部分组成：自由空间衰落、慢衰落、快衰落。自由空间衰落表征的是信号在空间的扩散效果；慢衰落、快衰落则相对复杂，慢衰落是由于传播空间存在的山体、树木、建筑物等物体遮挡了信号的传播，引起的阴影衰落效应；快衰落则是信号由于多径效应叠加而引起的抖动，快衰落在时域上的变化尺度远远快于慢衰落。传播模型研究对象实际上就是准确的描述特定区域的慢衰落效应，而不同地区、不同城市内的地物地貌、地类人文等特征存在较大差异，理论上每个区域应映射不同的传播模型(类似人的指纹)。传播模型大体分为2类：一类是基于无线电传播理论的理论分析方法，例如Volcano模型、WaveSight模型、WinProp模型等；一类是建立在大量测试数据和经验公式基础上的实测统计方法，例如Okumura-Hata模型、COST231-Hata模型、Keenan-Motley模型等。在移动通信系统中，由于移动台不断运动，传播信道不仅受到多普勒效应的影响，而且还受地形、地物的影响，另外移动系统本身的干扰和外界干扰也不能忽视。基于移动通信系统的上述特性，严格的理论分析很难实现，往往需对传播环境进行近似、简化，从而使得理论模型误差较大。因此工程应用一般都使用统计模型。最著名的统计模型要数Okumura模型，它是Okumura以其在日本的大量测试数据为基础统计出的以曲线图表示的传播模型；COST231-Hata模型是在Okumura-Hata模型发展而来，此传播模型是EURO-COST组成的COST工作委员会开发的Hata模型的扩展版本。而SPM(标准传播模型)传播模型建立在COST231-Hata经验模型的基础上，用于150～2000MHz频段的无线电波传播损耗预测，路径损耗Ploss的相关表达式如下：Ploss＝K1+K2log(d)K3log(Heff)+K4Diffraction+K5log(d)×log(Heff)+K6(Hmeff)+Kclutterf(clluteri)利用CW连续波测试数据修正无线传播模型的过程是：(1)使用连续波作为信号源，将其固定在待测区域的中心较高位置，使连续波信号可以覆盖全部待测区域。(2)然后规划测试路线，路线应尽量遍布区域内的所有地物类型。(3)将装有GPS定位装置的接收机按规划路线均速遍历，并按一定频率记录过程中的GPS位置信息及连续波信号电平值。(4)测试完成后，将所有GPS位置点及其对应电平值作为修正数据导入传播模型修正软件，软件可输出修正后的无线传播模型。可以看出，传统CW测试工作复杂、周期较长，且数据质量取决于测试路线、测试终端、测试车辆、车速等等因素，具有很大的局限性，限制了传播模型修正在实际工程中的应用。而传播模型是移动通信网小区规划的基础，传播模型的准确与否密切关系到小区规划是否合理，运营商能否以比较经济合理的投资满足用户的需求。因此为了获得符合本地区实际环境的无线传播模型，为网络规划打好基础，亟需一种新的传播模型修正方案。
技术实现思路
本专利技术的一个目的是提供一种基于MR数据的修正无线传播模型的方法及装置的新技术方案，以提升无线传播模型的准确性。根据本专利技术的第一方面，提供了一种基于MR数据的修正无线传播模型的方法，包括以下步骤：获取目标区域的MR数据，所述MR数据中至少含有以下信息：RSRP值、地理位置信息、施主小区信息和频段信息；对所述目标区域的MR数据进行预处理，包括：对所述目标区域进行栅格划分；对于任一栅格，按照不同的施主小区分别统计MR数据的数量，仅保留MR数据的数量大于等于预设的数量阈值的施主小区的MR数据；过滤异常的MR数据，包括下列步骤的任一或者组合：过滤地理位置与施主小区对应的基站之间的距离大于第一距离阈值的MR数据；过滤地理位置与施主小区对应的基站之间的距离小于第二距离阈值的MR数据；过滤非主波束方向的MR数据；过滤施主小区与该地理位置的预测施主小区不一致的MR数据；用预处理后的MR数据对无线传播模型进行修正。优选地，所述预处理还包括以下步骤：计算同一地理位置的属于同一施主小区的MR数据的RSRP值的平均值，并且将该地理位置的该施主小区的各MR数据的RSRP值修正为该平均值。优选地，所述栅格的边长小于等于40倍的波长，所述数量阈值大于等于30。优选地，所述第一距离阈值为两倍站间距；所述第二距离阈值为倍站间距。可选地，所述预测施主小区是通过以下步骤确定：做发射机覆盖范围预测，得到各发射机的预测覆盖范围；查询覆盖所述MR数据的地理位置的发射机，所述MR数据的预测施主小区为覆盖该MR数据的地理位置的发射机所属的小区。可选地，所述MR数据中还含有上报周期信息；所述对所述目标区域的MR数据进行预处理，还包括：筛选上报周期为120ms-1024ms的MR数据。根据本专利技术的第二方面，提供了一种基于MR数据的修正无线传播模型的装置，包括存储器和处理器；所述存储器用于存储计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：获取目标区域的MR数据，所述MR数据中至少含有以下信息：RSRP值、地理位置信息、施主小区信息和频段信息；对所述目标区域的MR数据进行预处理，包括：对所述目标区域进行栅格划分；对于任一栅格，按照不同的施主小区分别统计MR数据的数量，仅保留MR数据的数量大于等于预设的数量阈值的施主小区的MR数据；过滤异常的MR数据，包括下列步骤的任一或者组合：过滤地理位置与施主小区对应的基站之间的距离大于第一距离阈值的MR数据；过滤地理位置与施主小区对应的基站之间的距离小于第二距离阈值的MR数据；过滤非主波束方向的MR数据；过滤施主小区与该地理位置的预测施主小区不一致的MR数据；用预处理后的MR数据对无线传播模型进行修正。优选地，所述预处理还包括以下步骤：计算同一地理位置的属于同一施主小区的MR数据的RSRP值的平均值，并且将该地理位置的该施主小区的各MR数据的RSRP值修正为该平均值。优选地，所述栅格的边长小于等于40倍的波长，所述数量阈值大于等于30。优选地，所述第一距离阈值为两倍站间距；所述第二距离阈值为倍站间距。可选地，所述预测施主小区是通过以下步骤确定：做发射机覆盖范围预测，得到各发射机的预测覆盖范围；查询覆盖所述MR数据的地理位置的发射机，所述MR数据的预测施主小区为覆盖该MR数据的地理位置的发射机所属的小区。可选地，所述MR数据中还含有上报周期信息；所述对所述目标区域的MR数据进行预处理，还包括：筛选上报周期为120ms-1024ms的MR数据。根据本专利技术提供的基于MR本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于MR数据的修正无线传播模型的方法，其特征在于，包括以下步骤：获取目标区域的MR数据，所述MR数据中至少含有以下信息：RSRP值、地理位置信息、施主小区信息和频段信息；对所述目标区域的MR数据进行预处理，包括：对所述目标区域进行栅格划分；对于任一栅格，按照不同的施主小区分别统计MR数据的数量，仅保留MR数据的数量大于等于预设的数量阈值的施主小区的MR数据；过滤异常的MR数据，包括下列步骤的任一或者组合：过滤地理位置与施主小区对应的基站之间的距离大于第一距离阈值的MR数据；过滤地理位置与施主小区对应的基站之间的距离小于第二距离阈值的MR数据；过滤非主波束方向的MR数据；过滤施主小区与该地理位置的预测施主小区不一致的MR数据；用预处理后的MR数据对无线传播模型进行修正。

【技术特征摘要】
1.一种基于MR数据的修正无线传播模型的方法，其特征在于，包括以下步骤：获取目标区域的MR数据，所述MR数据中至少含有以下信息：RSRP值、地理位置信息、施主小区信息和频段信息；对所述目标区域的MR数据进行预处理，包括：对所述目标区域进行栅格划分；对于任一栅格，按照不同的施主小区分别统计MR数据的数量，仅保留MR数据的数量大于等于预设的数量阈值的施主小区的MR数据；过滤异常的MR数据，包括下列步骤的任一或者组合：过滤地理位置与施主小区对应的基站之间的距离大于第一距离阈值的MR数据；过滤地理位置与施主小区对应的基站之间的距离小于第二距离阈值的MR数据；过滤非主波束方向的MR数据；过滤施主小区与该地理位置的预测施主小区不一致的MR数据；用预处理后的MR数据对无线传播模型进行修正。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预处理还包括以下步骤：计算同一地理位置的属于同一施主小区的MR数据的RSRP值的平均值，并且将该地理位置的该施主小区的各MR数据的RSRP值修正为该平均值。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述栅格的边长小于等于40倍的波长，所述数量阈值大于等于30。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一距离阈值为两倍站间距；所述第二距离阈值为倍站间距。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预测施主小区是通过以下步骤确定：做发射机覆盖范围预测，得到各发射机的预测覆盖范围；查询覆盖所述MR数据的地理位置的发射机，所述MR数据的预测施主小区为覆盖该MR数据的地理位置的发射机所属的小区。6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述MR数据中还含有上报周期信息；所述对所述目标区域的MR数据进行预处理，还包括：筛选上报周期为120ms-1024ms的MR数据。7.一种基于MR数据的修正无线传播模...

【专利技术属性】
技术研发人员：于仰源，孟俊辉，王磊，王雅红，铁小辉，孙宜军，朱运起，罗海港，吴海迁，马涛，马哲锐，焦良全，
申请(专利权)人：中国通信建设集团设计院有限公司，
类型：发明
国别省市：北京,11