本发明专利技术涉及无线通信技术领域，公开了一种移动网络信号覆盖盲区识别方法、装置、设备及介质，方法包括获取发射单元和接收单元所在区域的DEM格网数据；其中，所述DEM格网数据包括多个DEM格网单元；从所述接收单元中选取一个目标点，并根据所述DEM格网数据计算所述目标点的空间衰减权值，通过累加计算得到信号总衰减值；根据所述信号总衰减值判断所述目标点是否能通信，并再次从所述接收单元中选取一个目标点，直至所有接收单元被选取一次；根据所有所述目标点的判断结果得到发射单元的覆盖盲区。本方法能快速准确的识别信号覆盖盲区，满足优化无线信号的需求。足优化无线信号的需求。足优化无线信号的需求。
【技术实现步骤摘要】
一种移动网络信号覆盖盲区识别方法、装置、设备及介质
[0001]本专利技术涉及无线通信
，尤其涉及一种移动网络信号覆盖盲区识别方法、装置、设备及存储介质。
技术介绍
[0002]随着移动互联网、物联网、5G通信等技术的发展和应用，对移动网络信号覆盖范围、信号质量的要求日益提高。在实际生产当中，不同基站所在位置的周边环境存在极大差异，需要针对性地分析基站周边的信号遮挡物、其他无线信号发射设施等影响信号覆盖的物体分布，以提高基站的覆盖范围，提升信号覆盖质量，减少移动网络信号覆盖盲区。
[0003]目前，移动网络信号覆盖盲区的分析主要基于人工经验，或者基于相关终端设备测试等方式。但是，依赖人工经验确定移动网络信号覆盖盲区，准确度较低；依赖其他接入终端设备测试移动网络信号覆盖盲区的方法，费时费力，且盲区范围不直观。
[0004]综上，现有技术中的信号覆盖盲区分析方法，不能快速准确的识别信号覆盖盲区，无法满足优化无线信号的需求。
技术实现思路
[0005]本专利技术提供了一种移动网络信号覆盖盲区识别方法、装置、设备及介质，以现有技术中的信号覆盖盲区分析方法，不能快速准确的识别信号覆盖盲区，无法满足优化无线信号的需求的技术问题。
[0006]第一方面，为了解决上述技术问题，本专利技术提供了一种移动网络信号覆盖盲区识别方法，包括：
[0007]获取发射单元和接收单元所在区域的DEM格网数据；其中，所述DEM格网数据包括多个DEM格网单元；
[0008]从所述接收单元中选取一个目标点，并根据所述DEM格网数据计算所述目标点的空间衰减权值，通过累加计算得到信号总衰减值；
[0009]根据所述信号总衰减值判断所述目标点是否能通信，并再次从所述接收单元中选取一个目标点，直至所有接收单元被选取一次；
[0010]根据所有所述目标点的判断结果得到发射单元的覆盖盲区。
[0011]优选地，所述根据所述DEM格网数据计算所述目标点的空间衰减权值，通过累加计算得到信号总衰减值，包括：
[0012]读入DEM格网数据，逐个计算除发射单元之外的每个DEM格网单元；
[0013]遍历所有DEM格网单元，并获取每一DEM格网单元的参数信息；
[0014]基于视线构建发射单元与接收单元的第一菲涅尔区；
[0015]计算介于所述第一菲涅尔区半径的预设系数内与障碍物之间的相对净空区指数；
[0016]计算连接发射单元和目标点的视线路径上中间DEM格网单元的信号衰变量；
[0017]对所述信号衰变量累加计算，得到信号总衰减值。
[0018]优选地，所述计算连接发射单元和目标点的视线路径上中间DEM格网单元的信号衰变量，包括：
[0019]判断所述目标点是否在视野范围内，若是，则直接计算信号衰变量；若否，则通过插值得到所述目标点的格网交叉点，并计算所述格网交叉点的信号衰变量。
[0020]优选地，所述相对净空区指数C
ffz
的计算公式为：
[0021]C
ffz
＝C
L
‑
0.6
×
R
ijk
[0022]其中，C
ffz
为相对净空区指数，0.6为系数，C
L
为该中间格网单元k所对应相对于障碍物的LOS视线净空区指数，R
ijk
为该所述第一菲涅尔区半径。
[0023]优选地，所述信号衰变量I
ij
的计算公式包括：
[0024][0025]其中，I
ij
为所述信号衰变量。
[0026]优选地，所述根据所述信号总衰减值判断所述目标点是否能通信，包括：
[0027]根据所述信号总衰减值、预先获取的发射天线的信号量计算信号衰减率；
[0028]根据所述信号衰减率判断所述目标点是否能通信；其中，若所述信号衰减率小于预设阈值，则判定所述目标点能通信；若所述信号衰减率大于或等于预设阈值则判定所述目标点不能通信。
[0029]第二方面，本专利技术提供了一种移动网络信号覆盖盲区识别装置，包括：
[0030]数据获取模块，用于获取发射单元和接收单元所在区域的DEM格网数据；其中，所述DEM格网数据包括多个DEM格网单元；
[0031]衰减值计算模块，用于从所述接收单元中选取一个目标点，并根据所述DEM格网数据计算所述目标点的空间衰减权值，通过累加计算得到信号总衰减值；
[0032]通信判断模块，用于根据所述信号总衰减值判断所述目标点是否能通信，并再次从所述接收单元中选取一个目标点，直至所有接收单元被选取一次；
[0033]盲区识别模块，用于根据所有所述目标点的判断结果得到发射单元的覆盖盲区。
[0034]优选地，所述衰减值计算模块包括：
[0035]数据计算单元，用于读入DEM格网数据，逐个计算除发射单元之外的每个DEM格网单元；
[0036]格网遍历单元，用于遍历所有DEM格网单元，并获取每一DEM格网单元的参数信息；
[0037]构建单元，用于基于视线构建发射单元与接收单元的第一菲涅尔区；
[0038]指数计算单元，用于计算介于所述第一菲涅尔区半径的预设系数内与障碍物之间的相对净空区指数；
[0039]衰变量计算单元，用于计算连接发射单元和目标点的视线路径上中间DEM格网单元的信号衰变量；
[0040]累加单元，用于对所述信号衰变量累加计算，得到信号总衰减值。
[0041]第三方面，本专利技术还提供了一种终端设备，包括处理器、存储器以及存储在所述存
储器中且被配置为由所述处理器执行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述中任意一项所述的移动网络信号覆盖盲区识别方法。
[0042]第四方面，本专利技术还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质包括存储的计算机程序，其中，在所述计算机程序运行时控制所述计算机可读存储介质所在设备执行上述中任意一项所述的移动网络信号覆盖盲区识别方法。
[0043]相比于现有技术，本专利技术具有如下有益效果：
[0044]本专利技术提供一种移动网络信号覆盖盲区识别方法，包括：获取发射单元和接收单元所在区域的DEM格网数据；其中，所述DEM格网数据包括多个DEM格网单元；从所述接收单元中选取一个目标点，并根据所述DEM格网数据计算所述目标点的空间衰减权值，通过累加计算得到信号总衰减值；根据所述信号总衰减值判断所述目标点是否能通信，并再次从所述接收单元中选取一个目标点，直至所有接收单元被选取一次；根据所有所述目标点的判断结果得到发射单元的覆盖盲区。本专利技术基于DEM数据，实现了智能、准确、快速、直观、可及时更新的网络覆盖盲区分析，解决了目前分析网络覆盖盲区存在的不足。
附图说明
[0045]图1是本专利技术第一实施例提供的移动网络信号覆盖盲区识别方法流程示意图；
[本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种移动网络信号覆盖盲区识别方法，其特征在于，包括：获取发射单元和接收单元所在区域的DEM格网数据；其中，所述DEM格网数据包括多个DEM格网单元；从所述接收单元中选取一个目标点，并根据所述DEM格网数据计算所述目标点的空间衰减权值，通过累加计算得到信号总衰减值；根据所述信号总衰减值判断所述目标点是否能通信，并再次从所述接收单元中选取一个目标点，直至所有接收单元被选取一次；根据所有所述目标点的判断结果得到发射单元的覆盖盲区。2.根据权利要求1所述的移动网络信号覆盖盲区识别方法，其特征在于，所述根据所述DEM格网数据计算所述目标点的空间衰减权值，通过累加计算得到信号总衰减值，包括：读入DEM格网数据，逐个计算除发射单元之外的每个DEM格网单元；遍历所有DEM格网单元，并获取每一DEM格网单元的参数信息；基于视线构建发射单元与接收单元的第一菲涅尔区；计算介于所述第一菲涅尔区半径的预设系数内与障碍物之间的相对净空区指数；计算连接发射单元和目标点的视线路径上中间DEM格网单元的信号衰变量；对所述信号衰变量累加计算，得到信号总衰减值。3.根据权利要求2所述的移动网络信号覆盖盲区识别方法，其特征在于，所述计算连接发射单元和目标点的视线路径上中间DEM格网单元的信号衰变量，包括：判断所述目标点是否在视野范围内，若是，则直接计算信号衰变量；若否，则通过插值得到所述目标点的格网交叉点，并计算所述格网交叉点的信号衰变量。4.根据权利要求2所述的移动网络信号覆盖盲区识别方法，其特征在于，所述相对净空区指数C
ffz
的计算公式为：C
ffz
＝C
L
‑
0.6
×
R
ijk
其中，C
ffz
为相对净空区指数，0.6为预设系数，C
L
为该中间格网单元k所对应相对于障碍物的LOS视线净空区指数，R
ijk
为该所述第一菲涅尔区半径。5.根据权利要求4所述的移动网络信号覆盖盲区识别方法，其特征在于，所述信号衰变量I
ij
的计算公式包括：其中，I
【专利技术属性】
技术研发人员：陈鸿键，付承启，朱宇刚，何峥，
申请(专利权)人：广东宜通衡睿科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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