一种移动网络的小区场景自动识别方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术实施例提供一种移动网络的小区场景自动识别方法及装置。所述方法包括获取子场景信息和基站的基站信息；根据基站信息，获取与所述基站相对应的小区的覆盖范围；根据覆盖范围和子场景信息，获取覆盖范围下的小区子场景集；根据所述小区子场景集中包含的每个子场景的子场景类型，从小区子场景集中获取至少一个与所述子场景类型相对应的小区子场景分类集，分别根据所述小区子场景分类集以及与所述子场景类型相对应的评分规则计算与所述小区子场景分类集相对应的二级场景的分类得分；然后根据所述二级场景的分类得分，获取所述二级场景的得分并进行排序，以确定所述小区的小区场景。本发明专利技术实施例通过对小区覆盖范围内子场景进行评分以识别小区场景，从而提高识别的效率和准确性。

【技术实现步骤摘要】
一种移动网络的小区场景自动识别方法及装置
本专利技术实施例涉及移动网络
，尤其涉及一种移动网络的小区场景自动识别方法及装置。
技术介绍
高铁、高校、地铁人流密集，是影响网络口碑和效益的关键场景，需要全网集中优势资源，采用新技术、新方法，做好差异化的处理。无线网络与周边地理环境、人群特征等密切相关，这也决定了日常网优工作具有明显的场景化特征，在进行网络规划、参数配置、节假日保障等工作都需要结合场景特点来差异化的开展。但小区到底归属什么类型的场景，一直以来都是工作人员手工填报，这就导致小区的场景信息没有数据依据，因而准确性堪忧，且手工填报工作效率低下。
技术实现思路
本专利技术实施例提供一种移动网络的小区场景自动识别方法及装置，用以解决现有技术中用户需要工作人员手工填报，导致小区场景识别不够准确且效率低下。第一方面，本专利技术提供了一种移动网络的小区场景自动识别方法，包括：获取子场景信息和基站的基站信息；根据所述基站信息，获取与所述基站相对应的小区的覆盖范围；根据所述覆盖范围和所述子场景信息，获取所述覆盖范围下的小区子场景集；根据所述小区子场景集中包含的每个子场景的子场景类型，从小区子场景集中获取至少一个与所述子场景类型相对应的小区子场景分类集，分别根据所述小区子场景分类集以及与所述子场景类型相对应的评分规则计算与所述小区子场景分类集相对应的二级场景的分类得分；然后根据所述二级场景的分类得分，获取所述二级场景的得分并进行排序，以确定所述小区的小区场景。第二方面，本专利技术实施例提供了一种移动网络的小区场景自动识别装置，包括：获取子场景信息和基站的基站信息；根据所述基站信息，获取与所述基站相对应的小区的覆盖范围；根据所述覆盖范围和所述子场景信息，获取所述覆盖范围下的小区子场景集；根据所述小区子场景集中包含的每个子场景的子场景类型，从小区子场景集中获取至少一个与所述子场景类型相对应的小区子场景分类集，分别根据所述小区子场景分类集以及与所述子场景类型相对应的评分规则计算与所述小区子场景分类集相对应的二级场景的分类得分；然后根据所述二级场景的分类得分，获取所述二级场景的得分并进行排序，以确定所述小区的小区场景。第三方面，本专利技术实施例还提供了一种电子设备，包括：处理器、存储器、通信接口和总线；其中，所述处理器、存储器、通信接口通过所述总线完成相互间的通信；所述通信接口用于该测试设备与显示装置的通信设备之间的信息传输；所述存储器存储有可被所述处理器执行的程序指令，所述处理器调用所述程序指令能够执行如下方法：获取子场景信息和基站的基站信息；根据所述基站信息，获取与所述基站相对应的小区的覆盖范围；根据所述覆盖范围和所述子场景信息，获取所述覆盖范围下的小区子场景集；根据所述小区子场景集中包含的每个子场景的子场景类型，从小区子场景集中获取至少一个与所述子场景类型相对应的小区子场景分类集，分别根据所述小区子场景分类集以及与所述子场景类型相对应的评分规则计算与所述小区子场景分类集相对应的二级场景的分类得分；然后根据所述二级场景的分类得分，获取所述二级场景的得分并进行排序，以确定所述小区的小区场景。第四方面，本专利技术实施例还提供了一种计算机程序，包括程序代码，所述程序代码用于执行如下操作：所述处理器用于调用所述存储器中的逻辑指令，以执行如下方法：获取子场景信息和基站的基站信息；根据所述基站信息，获取与所述基站相对应的小区的覆盖范围；根据所述覆盖范围和所述子场景信息，获取所述覆盖范围下的小区子场景集；根据所述小区子场景集中包含的每个子场景的子场景类型，从小区子场景集中获取至少一个与所述子场景类型相对应的小区子场景分类集，分别根据所述小区子场景分类集以及与所述子场景类型相对应的评分规则计算与所述小区子场景分类集相对应的二级场景的分类得分；然后根据所述二级场景的分类得分，获取所述二级场景的得分并进行排序，以确定所述小区的小区场景。第五方面，本专利技术实施例还提供了一种存储介质，用于存储如前所述的计算机程序。本专利技术实施例提供的移动网络的小区场景自动识别方法及装置，通过从互联网等渠道获取的子场景信息，对小区覆盖范围内子场景进行评分，从而得到小区内二级场景的得分，以确定所述小区的小区场景，从而提高了小区场景识别的效率和准确性，以实现数字化、可视化场景识别算法。附图说明图1为本专利技术实施例的移动网络的小区场景自动识别方法流程图；图2为本专利技术实施例的室分的小区覆盖范围示意图；图3为本专利技术实施例的微站的小区覆盖范围示意图；图4为本专利技术实施例的宏站的小区覆盖范围示意图；图5为本专利技术实施例的小区覆盖范围下面子场景集分布示意图；图6为本专利技术实施例的小区覆盖范围下线子场景集分布示意图；图7为本专利技术实施例的小区覆盖范围下另一线子场景集分布示意图；图8为本专利技术实施例的小区覆盖范围下点子场景集分布示意图；图9为本专利技术实施例的移动网络的小区场景自动识别装置结构示意图；图10为本专利技术实施例的电子设备结构示意图。具体实施方式为使本专利技术实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。图1为本专利技术实施例的移动网络的小区场景自动识别方法流程图。如图1所示，所述方法包括：步骤S01，获取子场景信息和基站的基站信息；小区场景的确认是通过对小区覆盖范围内所有子场景与小区的关系分析得出的。所以先要获取所有子场景的子场景信息和所有基站的基站信息，其中所述子场景信息至少包括每个子场景的子场景标识、子场景名称、子场景类型、所属的二级场景、子场景位置信息和子场景范围信息等，而所述的基站信息至少包括每个基站的基站标识、基站类型和基站位置信息等。获取上述信息的方法有很多，可以是自行通过互联网爬取，也可以通过第三方来获得。进一步地，所述基站具体为但不限于宏站、微站或室分。每个基站根据其在移动网络架构中所起的作用来对基站进行分类以确定基站的基站类型，常用的一种分类方式是将基站分为宏站、微站和室分，其中所述宏站用来构建大型的宏站小区，微站用来构建小型的微站小区，而所述室分则用来构建室内的室分小区。当然具体的基站分类方法会根据实际的使用情况来进行，在此并不作具体的限定，但为了表述方便，在下面的实施例中都以将基站分为宏站、微站和室分三种基站类型为例。进一步地，所述子场景类型具体为但不限于面类、线类或点类。每个子场景可以通过其形状和面积等信息将子场景按子场景类型进行分类，常用的一种分类方式是将子场景类型分为面类、线类和点类，其中所述面类的子场景，即面子场景例如为清华大学、人民医院和大型游乐场等，所述线类的子场景，即线子场景例如为京沈高速、沪杭铁路和103国道等，所述点类的子场景，即点子场景例如为设区食堂、小区诊所和中关村公交站等。当然具体的子场景分类方法会根据实际的使用情况来进行，在此并不作具体的限定，但为了表述方便，在下面的实施例中都以将子场景类型分为面类、线类和点类为例。步骤S02，根据所述基站信息，获取与所述基站相对应的小区的覆盖范围；在获取基站的基站信息后，根据每本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种移动网络的小区场景自动识别方法，其特征在于，包括：获取子场景信息和基站的基站信息；根据所述基站信息，获取与所述基站相对应的小区的覆盖范围；根据所述覆盖范围和所述子场景信息，获取所述覆盖范围下的小区子场景集；根据所述小区子场景集中包含的每个子场景的子场景类型，从小区子场景集中获取至少一个与所述子场景类型相对应的小区子场景分类集，分别根据所述小区子场景分类集以及与所述子场景类型相对应的评分规则计算与所述小区子场景分类集相对应的二级场景的分类得分；然后根据所述二级场景的分类得分，获取所述二级场景的得分并进行排序，以确定所述小区的小区场景。

【技术特征摘要】
1.一种移动网络的小区场景自动识别方法，其特征在于，包括：获取子场景信息和基站的基站信息；根据所述基站信息，获取与所述基站相对应的小区的覆盖范围；根据所述覆盖范围和所述子场景信息，获取所述覆盖范围下的小区子场景集；根据所述小区子场景集中包含的每个子场景的子场景类型，从小区子场景集中获取至少一个与所述子场景类型相对应的小区子场景分类集，分别根据所述小区子场景分类集以及与所述子场景类型相对应的评分规则计算与所述小区子场景分类集相对应的二级场景的分类得分；然后根据所述二级场景的分类得分，获取所述二级场景的得分并进行排序，以确定所述小区的小区场景。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基站具体为但不限于宏站、微站或室分。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述子场景类型具体为但不限于面类、线类或点类。4.根据权利要求1-3任一所述的方法，其特征在于，所述根据所述基站信息，获取与所述基站相对应的小区的覆盖范围，具体为，若所述基站为室分，则室分小区的覆盖范围为圆形，其中所述圆形以所述室分为圆心，以预设室分半径为半径；若所述基站为微站，则微站小区的覆盖范围为微站扇形，其中所述微站扇形以微站为所述微站扇形的顶点，以微站的天线左右各取预设微站角度为所述微站扇形方向和角度，以预设的微站半径为所述微站扇形的半径；若所述基站为宏站，则宏站小区的覆盖范围为宏站扇形，其中所述宏站扇形以宏站为所述宏站扇形的顶点，以宏站的天线左右各取预设宏站角度为所述宏站扇形的方向和角度，以宏站半径为所述宏站扇形的半径，其中所述宏站半径为与所述宏站小区的小区类型相对应的预设第一宏站半径，或者为与所述子场景类型相对应的第二宏站半径，其中所述第二宏站半径根据平均站间距和与所述子场景类型相对应的预设调整因子获取。5.根据权利要求1-3任一所述的方法，其特征在于，所述根据所述小区子场景集中包含的每个子场景的子场景类型，从小区子场景集中获取至少一个与所述子场景类型相对应的小区子场景分类集，分别根据所述小区子场景分类集以及与所述子场景类型相对应的评分规则计算所述小区子场景分类集相对应的二级场景的分类得分，具体为，若所述子场景类型为面类，则从小区子场景集中获取与所述面类相对应的面子场景集，根据所述面子场景集所包含的每个面子场景和所述基站信息，分别获取每个面子场景的中心点与基站的距离，以及每个面子场景的相交面积占比，其中所述相交面积占比为每个面子场景和所述覆盖范围相交的单个面积与所有面子场景和所述覆盖范围相交的总面积的比值，然后根据预设的面打分标准以及预设的面权重比，获取每个面子...

【专利技术属性】
技术研发人员：张毅华，秦文杰，左修玉，吕绍庆，
申请(专利权)人：北京市天元网络技术股份有限公司，
类型：发明
国别省市：北京,11