一种中断小区检测方法及装置制造方法及图纸

本申请公开了一种中断小区检测方法及装置，涉及通信领域，用于检测发生中断的小区。包括：获取n个目标小区中各目标小区的特征向量。其中，特征向量用于表示特征向量所属目标小区在预设时间内，目标小区接收到的测量报告MR中邻区关系变化情况，以及以目标小区为服务小区的用户设备UE的小区切换情况。n≥2。利用K均值聚类算法对获取到的各目标小区的特征向量进行分类，生成分类结果。若分类结果，将n个目标小区分为了至少两类，则确定n个目标小区中存在中断小区。本申请实施例应用于中断小区检测，能够快速准确的检测出中断小区。

A detection method and device of interrupt cell

【技术实现步骤摘要】
一种中断小区检测方法及装置
本专利技术涉及通信领域，尤其涉及一种中断小区检测方法及装置。
技术介绍
目前NSA网络现网普遍采用opotion3x方式组网，用户驻留4G网络，并在5G覆盖区域采用双连接方式与4G和5G网络同时建立连接。在NSA网络中，存在一种异常小区称作睡眠小区，这种小区在查询其状态时完全正常，也没有任何异常告警上报，但用户实际上是不能够接入的，网络运维人员很难发现这种异常。睡眠小区因为很难及时被发现，导致用户投诉增加，所以是商用网上一类比较严重的问题。现有技术方案通过在4G场景下，利用用户上报的小区RSRP(referencesignalreceivingpower，参考信号接收功率)与先验模型进行比较，来判断是否为睡眠小区。这种方法需要大量的5G小区下的测量报告作为训练集，并且发送这些测量报告的用户设备很多处于小区边缘，RSRP强度差，导致识别结果不够准确。
技术实现思路
本申请的实施例提供一种中断小区检测方法及装置，用于检测出区域内的中断小区。为达到上述目的，本申请的实施例采用如下技术方案本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种中断小区检测方法，其特征在于，包括：/n获取n个目标小区中各目标小区的特征向量；其中，所述特征向量用于表示所述特征向量所属目标小区在预设时间内，所述目标小区接收到的测量报告MR中邻区关系变化情况，以及以所述目标小区为服务小区的用户设备UE的小区切换情况；n≥2；/n利用K均值聚类算法对获取到的所述各目标小区的特征向量进行分类，生成分类结果；/n若所述分类结果，将所述n个目标小区分为了至少两类，则确定所述n个目标小区中存在中断小区。/n

【技术特征摘要】
1.一种中断小区检测方法，其特征在于，包括：
获取n个目标小区中各目标小区的特征向量；其中，所述特征向量用于表示所述特征向量所属目标小区在预设时间内，所述目标小区接收到的测量报告MR中邻区关系变化情况，以及以所述目标小区为服务小区的用户设备UE的小区切换情况；n≥2；
利用K均值聚类算法对获取到的所述各目标小区的特征向量进行分类，生成分类结果；
若所述分类结果，将所述n个目标小区分为了至少两类，则确定所述n个目标小区中存在中断小区。


2.根据权利要求1所述的中断小区检测方法，其特征在于，所述方法还包括：
所述K均值聚类算法的K值为2，以使得根据所述各目标小区的特征向量，将所述n个目标小区最多分为两类。


3.根据权利要求1所述的中断小区检测方法，其特征在于，所述特征向量，具体包括：
所述预设时间内所述目标小区接收到的各MR中包含的邻区数量的总和、所述预设时间内以所述目标小区为邻区的MR的数量、所述预设时间内曾经以所述目标小区为服务小区，之后发生小区切换的UE的数量、所述预设时间内以所述目标小区为服务小区，且前后发送的MR中邻区数量发生了变化的UE的数量；
所述目标小区属于所述n个目标小区中的任意一个。


4.根据权利要求2所述的中断小区检测方法，其特征在于，所述方法还包括：
若n＝2，则利用K均值聚类算法对所述各目标小区的特征向量进行分类并生成分类结果后：
若所述分类结果将所述n个目标小区分为了两类，则确定所述n个目标小区中，存在中断小区。


5.根据权利要求2或4所述的中断小区检测方法，其特征在于，所述方法还包括：
若n≥3，则利用K均值聚类算法对所述各目标小区的特征向量进行分类，确定数量少的一类中包含的特征向量所属的目标小区为中断小区。


6.一种中断小区检测装置，其特征在于，所述装置包括：获取单...

【专利技术属性】
技术研发人员：马昱，朱佳佳，田元兵，乔金剑，吕非彼，刘亮，王洋，
申请(专利权)人：中国联合网络通信集团有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11