本发明专利技术实施例涉及通信技术领域，公开了一种信号覆盖估计方法，该方法包括：获取待估计区域的环境参数及基站参数；将所述待估计区域的环境参数及基站参数输入传播场景模型，得到待估计区域的信道参数；其中，所述传播场景模型根据信道数据样本训练得到；所述信道数据样本为利用射线跟踪方法及电磁计算对重构场景进行信道估计，并进行信道参数聚簇得到；根据所述信道参数确定所述待估计区域的信号覆盖信息。通过上述方式，本发明专利技术实施例实现了信号覆盖估计效率高且准确度高的效果。覆盖估计效率高且准确度高的效果。覆盖估计效率高且准确度高的效果。
【技术实现步骤摘要】
信号覆盖估计方法、装置及计算机设备
[0001]本专利技术实施例涉及通信
，具体涉及一种信号覆盖估计方法、装置、计算机设备及计算机可读存储介质。
技术介绍
[0002]目前，随着大规模MIMO天线、Sub
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6G频段的使用和复杂天线波束赋形新技术的出现，仅凭网络规划人员的现场经验和经验传播模型已经无法满足不同场景下无线网络的精确的规划与优化。5G信号在大气中的传播衰减和建筑穿透损耗十分严重，使传输距离大幅度降低，影响通信质量，限制基站的有效覆盖范围，环境因素对信号覆盖范围影响大，密集城市、城市、郊区都需要建立不同的传播模型。因此，现有的信号覆盖预测方法，仅凭传统方法对于5G信号的室内外覆盖效果难以预测，亟需一种信号覆盖预测技术能够对5G/B5G网络进行仿真，支撑网络规划建设工作。
技术实现思路
[0003]鉴于上述问题，本专利技术实施例提供了一种信号覆盖估计方法、装置、计算机设备及计算机可读存储介质，用于解决现有技术中存在的信号覆盖预测效率低、准确度低的问题。
[0004]根据本专利技术实施例的一个方面，提供了一种信号覆盖估计方法，所述方法包括：
[0005]获取待估计区域的环境参数及基站参数；
[0006]将所述待估计区域的环境参数及基站参数输入传播场景模型，得到待估计区域的信道参数；其中，所述传播场景模型根据信道数据样本训练得到；所述信道数据样本为利用射线跟踪方法及电磁计算对重构场景进行信道估计，并进行信道参数聚簇得到；
[0007]根据所述信道参数确定所述待估计区域的信号覆盖信息。
[0008]在一种可选的方式中，所述将所述待估计区域的环境参数及基站参数输入传播场景模型，得到待估计区域的信道参数之前，所述方法包括：
[0009]获取原始环境数据；
[0010]根据所述原始环境数据进行场景重构，得到重构场景数据；
[0011]根据所述重构场景数据及样本基站参数，通过射线跟踪方法进行仿真并进行电磁计算，得到样本信道参数；
[0012]根据时延信息和角度信息对所述样本信道参数进行参数聚簇，得到所述信道数据样本。
[0013]在一种可选的方式中，所述根据所述原始环境数据进行场景重构，得到重构场景，包括：
[0014]对于所述原始环境数据中的建筑物，采用柱状建模方式，离散化为若干三维面片，将所述三维面片拆分为三维顶点的组合；
[0015]对于所述原始环境数据中的地形重构，利用栅格数字高程模型将地形转换后形成规则三角网络模型；
[0016]根据所述三维顶点的组合及所述规则三角网络模型，得到所述重构场景数据。
[0017]在一种可选的方式中，所述样本信道参数包括各个传输路径对应的样本信道参数；所述根据时延信息和角度信息对所述样本信道参数进行参数聚簇，得到所述信道数据样本，包括：
[0018]使用多径分量距离算法，计算各个传输路径之间的样本信道参数的距离，得到初始的多个信道参数聚簇；
[0019]采用分数值指标确定所述信道参数聚簇的聚簇效果，以对所述初始的多个信道参数聚簇进行调节，得到最终的信道参数聚簇，以形成所述信道数据样本。
[0020]在一种可选的方式中，所述使用多径分量距离算法，计算各个传输路径之间的样本信道参数的距离，得到初始的多个信道参数聚簇，包括：
[0021]计算任意两个传输路径之间的样本信道参数的到达角距离和时延距离；
[0022]根据所述到达角距离和所述时延距离，计算任意两个所述传输路径之间的多径分量距离；
[0023]根据所述多径分量距离，得到初始的多个信道参数聚簇。
[0024]在一种可选的方式中，所述将所述待估计区域的环境参数及基站参数输入传播场景模型，得到待估计区域的信道参数之前，所述方法还包括：
[0025]将所述信道数据样本输入预设的神经网络模型，得到预测值；
[0026]计算所述预测值与所述信道数据样本对应的预期值之间的偏差；
[0027]根据所述偏差调整所述神经网络模型的参数，并重新输入所述信道数据样本进行迭代训练，直至所述预测值与所述信道数据样本对应的预期值之间的偏差小于预设值或达到预设迭代次数，得到所述传播场景模型。
[0028]根据本专利技术实施例的另一方面，提供了一种信号覆盖估计装置，包括：
[0029]第一获取模块，用于获取待估计区域的环境参数及基站参数；
[0030]估计模块，用于将所述待估计区域的环境参数及基站参数输入传播场景模型，得到待估计区域的信道参数；其中，所述传播场景模型根据信道数据样本训练得到；所述信道数据样本为利用射线跟踪方法及电磁计算对重构场景进行信道估计，并进行信道参数聚簇得到；
[0031]确定模块，用于根据所述信道参数确定所述待估计区域的信号覆盖信息。
[0032]在一种可选的方式中，所述装置进一步包括：
[0033]第二获取模块，用于获取原始环境数据；
[0034]重构模块，用于根据所述原始环境数据进行场景重构，得到重构场景数据；
[0035]仿真模块，用于根据所述重构场景数据及样本基站参数，通过射线跟踪方法进行仿真并进行电磁计算，得到样本信道参数；
[0036]聚簇模块，用于根据时延信息和角度信息对所述样本信道参数进行参数聚簇，得到所述信道数据样本。
[0037]根据本专利技术实施例的另一方面，提供了一种计算机设备，包括：处理器、存储器、通信接口和通信总线，所述处理器、所述存储器和所述通信接口通过所述通信总线完成相互间的通信；
[0038]所述存储器用于存放至少一可执行指令，所述可执行指令使所述处理器执行所述
的信号覆盖估计方法的操作。
[0039]根据本专利技术实施例的又一方面，提供了一种计算机可读存储介质，所述存储介质中存储有至少一可执行指令，所述可执行指令在计算机设备上运行时，使得计算机设备执行所述的信号覆盖估计方法的操作。
[0040]本专利技术实施例通过获取待估计区域的环境参数及基站参数；将所述待估计区域的环境参数及基站参数输入传播场景模型，得到待估计区域的信道参数；其中，所述传播场景模型根据信道数据样本训练得到；所述信道数据样本为利用射线跟踪方法及电磁计算对重构场景进行信道估计，并进行信道参数聚簇得到；根据所述信道参数确定所述待估计区域的信号覆盖信息，能够对信号覆盖进行准确且高效的估计。
[0041]上述说明仅是本专利技术实施例技术方案的概述，为了能够更清楚了解本专利技术实施例的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本专利技术实施例的上述和其它目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举本专利技术的具体实施方式。
附图说明
[0042]附图仅用于示出实施方式，而并不认为是对本专利技术的限制。而且在整个附图中，用相同的参考符号表示相同的部件。在附图中：
[0043]图1示出了本专利技术实施例提供的信号覆盖估计方法的流程示意图；
[0044]图本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种信号覆盖估计方法，其特征在于，所述方法包括：获取待估计区域的环境参数及基站参数；将所述待估计区域的环境参数及基站参数输入传播场景模型，得到待估计区域的信道参数；其中，所述传播场景模型根据信道数据样本训练得到；所述信道数据样本为利用射线跟踪方法及电磁计算对重构场景进行信道估计，并进行信道参数聚簇得到；根据所述信道参数确定所述待估计区域的信号覆盖信息。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述待估计区域的环境参数及基站参数输入传播场景模型，得到待估计区域的信道参数之前，所述方法包括：获取原始环境数据；根据所述原始环境数据进行场景重构，得到重构场景数据；根据所述重构场景数据及样本基站参数，通过射线跟踪方法进行仿真并进行电磁计算，得到样本信道参数；根据时延信息和角度信息对所述样本信道参数进行参数聚簇，得到所述信道数据样本。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述原始环境数据进行场景重构，得到重构场景，包括：对于所述原始环境数据中的建筑物，采用柱状建模方式，离散化为若干三维面片，将所述三维面片拆分为三维顶点的组合；对于所述原始环境数据中的地形重构，利用栅格数字高程模型将地形转换后形成规则三角网络模型；根据所述三维顶点的组合及所述规则三角网络模型，得到所述重构场景数据。4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述样本信道参数包括各个传输路径对应的样本信道参数；所述根据时延信息和角度信息对所述样本信道参数进行参数聚簇，得到所述信道数据样本，包括：使用多径分量距离算法，计算各个传输路径之间的样本信道参数的距离，得到初始的多个信道参数聚簇；采用分数值指标确定所述信道参数聚簇的聚簇效果，以对所述初始的多个信道参数聚簇进行调节，得到最终的信道参数聚簇，以形成所述信道数据样本。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述使用多径分量距离算法，计算各个传输路径之间的样本信道参数的距离，得到初始的多个信道参数聚簇，包括：计算任意两个传输路径之间的样本信道参数的到达角距离和时延距离；根据所述到达角距离和所述时延距离，计算任意两个所述传输路径之间的多径分量距离；根据所述多径分量距...
【专利技术属性】
技术研发人员：蒋珊，屠永伟，王伟锋，丁迪，徐亮，
申请(专利权)人：中国移动通信集团有限公司，
类型：发明
国别省市：
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