本發(fā)明涉及LTE通信技術(shù)領(lǐng)域，特別涉及一種基于統(tǒng)計(jì)模型的MR數(shù)據(jù)室內(nèi)外分離方法。

背景技術(shù)：

當(dāng)前LTE（Long Term Evolution，長(zhǎng)期演進(jìn))網(wǎng)絡(luò)廣度覆蓋建設(shè)已經(jīng)完成，城市道路的RSRP指標(biāo)都已經(jīng)達(dá)到廣度覆蓋的目標(biāo)要求，網(wǎng)絡(luò)深度覆蓋的建設(shè)和優(yōu)化已成為主要工作。統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)顯示，70%以上的移動(dòng)通信業(yè)務(wù)量都發(fā)生在室內(nèi)，如果在室內(nèi)存在弱覆蓋等問題，將會(huì)嚴(yán)重的影響用戶體驗(yàn)，因此能否快速、準(zhǔn)確的識(shí)別與定位城市室內(nèi)深度弱覆蓋區(qū)域，是解決深度覆蓋的首要任務(wù)。

傳統(tǒng)的人工室內(nèi)掃樓測(cè)試耗時(shí)、耗力、成本極高且測(cè)試不全面，無法有效支撐深度覆蓋的評(píng)估與優(yōu)化。MR（Measurement Report，測(cè)量報(bào)告）數(shù)據(jù)是通過網(wǎng)絡(luò)通信設(shè)備采集匯總的用戶通信的真實(shí)測(cè)量結(jié)果，包含了RSRP(Reference Signal Receiving Power，參考信號(hào)接收功率)、RSRQ（ReferenceSignalReceivingQuality，LTE參考信號(hào)接收質(zhì)量）等通信質(zhì)量關(guān)鍵指標(biāo)，代表了用戶的真實(shí)感知，通過對(duì)MR數(shù)據(jù)的分析，可以低成本、快速的發(fā)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)問題，提升用戶網(wǎng)絡(luò)體驗(yàn)。因此，利用MR數(shù)據(jù)來進(jìn)行室內(nèi)外覆蓋分析作為一種非常有前途的方法已經(jīng)逐漸成為了當(dāng)前的研究熱點(diǎn)。然而，根據(jù)3GPP協(xié)議規(guī)定，MR數(shù)據(jù)中并沒有用戶身份、坐標(biāo)等信息，所以無法直接對(duì)MR數(shù)據(jù)所攜帶的信息進(jìn)行室內(nèi)外MR點(diǎn)區(qū)分。不能區(qū)分室內(nèi)外，不僅無法實(shí)現(xiàn)對(duì)室內(nèi)覆蓋的監(jiān)測(cè)，還進(jìn)一步影響到了MR點(diǎn)坐標(biāo)的準(zhǔn)確定位。

因此，如何對(duì)MR數(shù)據(jù)進(jìn)行室內(nèi)外分離，成為了業(yè)界重點(diǎn)關(guān)注的課題。

目前，研究人員圍繞這一課題，從基站類型、用戶行為、運(yùn)動(dòng)狀態(tài)、信號(hào)特征等不同角度出發(fā)，提出了一些有針對(duì)性的解決方法。其中根據(jù)信號(hào)特征的分離方法，依據(jù)是室內(nèi)外信號(hào)所具備的不同特征，室內(nèi)信號(hào)因?yàn)槭艿綁Ρ谧钃醣幌魅?，相比較于室外信號(hào)，信號(hào)強(qiáng)度較弱，信號(hào)數(shù)量較少，據(jù)此可以區(qū)分室內(nèi)外情形，但是要區(qū)分每一條MR數(shù)據(jù)并設(shè)定區(qū)分門限卻是很困難的，因?yàn)椴煌h(huán)境的室內(nèi)外MR數(shù)據(jù)特征門限是不一樣的。因而根據(jù)信號(hào)特征的MR數(shù)據(jù)分離方法，目前缺乏更進(jìn)一步的理論方法指導(dǎo)，尚難以走向?qū)嵱谩?/p>

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

本發(fā)明目的在于克服現(xiàn)有方法的不足，提出了一種基于統(tǒng)計(jì)模型的MR數(shù)據(jù)室內(nèi)外分離方法。

本發(fā)明技術(shù)方案提供一種基于統(tǒng)計(jì)模型的MR數(shù)據(jù)室內(nèi)外分離方法，針對(duì)室外宏站每個(gè)小區(qū)的MR采樣數(shù)據(jù)進(jìn)行接收信號(hào)的特征值統(tǒng)計(jì)，所述特征值統(tǒng)計(jì)包括統(tǒng)計(jì)主區(qū)電平；進(jìn)行混合高斯分布的分離及概率計(jì)算，根據(jù)室內(nèi)概率，獲得相應(yīng)室內(nèi)外分離結(jié)果；

所述進(jìn)行混合高斯分布的分離及概率計(jì)算，實(shí)現(xiàn)方式如下，

根據(jù)室外基站接收的信號(hào)是由室內(nèi)信號(hào)正態(tài)分布和室外信正態(tài)分布的疊加形成的混合高斯分布，進(jìn)行混合正態(tài)分布分離，得到室內(nèi)信號(hào)正態(tài)分布和室外信號(hào)正態(tài)分布的擬合曲線；

在兩個(gè)擬合曲線有上下重疊的地方，對(duì)某一統(tǒng)計(jì)區(qū)間值，通過兩個(gè)曲線分別相應(yīng)的室內(nèi)概率比值A(chǔ)和室外概率比值B，進(jìn)一步計(jì)算出室內(nèi)概率PA和室外概率PB，PA=A/(A+B)×100%，PB=B/(A+B)×100%。

而且，所述特征值統(tǒng)計(jì)包括統(tǒng)計(jì)主區(qū)電平、主鄰電平差和鄰區(qū)數(shù)量，分別進(jìn)行混合高斯分布的分離及概率計(jì)算，按以下組合模型獲得相應(yīng)室內(nèi)外分離結(jié)果，

室內(nèi)概率=(主區(qū)電平室內(nèi)概率×權(quán)重1+主鄰電平差室內(nèi)概率×權(quán)重2+鄰區(qū)數(shù)量室內(nèi)概率×權(quán)重3)×100%，

其中，權(quán)重1+權(quán)重2+權(quán)重3=1。

而且，在進(jìn)行初步判斷后，余下的不能判斷的采樣點(diǎn)再通過組合模型獲得相應(yīng)室內(nèi)外分離結(jié)果。

本發(fā)明從信號(hào)特征這個(gè)角度入手分離MR數(shù)據(jù)，對(duì)信號(hào)特征的門限閾值確定提供了一種全新的指導(dǎo)方法，使得根據(jù)信號(hào)特征分離MR數(shù)據(jù)的方法更加可行，提高了MR數(shù)據(jù)室內(nèi)外分離的準(zhǔn)確度。其中主要利用了MR數(shù)據(jù)的信號(hào)強(qiáng)度和信號(hào)數(shù)量在統(tǒng)計(jì)意義上呈現(xiàn)出的由室內(nèi)和室外兩個(gè)正態(tài)分布進(jìn)行組合的數(shù)據(jù)特征，可以計(jì)算得到不同信號(hào)強(qiáng)度和信號(hào)數(shù)量出現(xiàn)在室內(nèi)或者室外的概率，從而為每一條MR數(shù)據(jù)室內(nèi)外特征門限的確定提供了客觀依據(jù)。

附圖說明

圖1為本發(fā)明實(shí)施例原理圖。

具體實(shí)施方式

以下結(jié)合附圖和實(shí)施例詳細(xì)說明本發(fā)明技術(shù)方案。

首先闡述方案實(shí)現(xiàn)原理：

室外無線基站的選址布局大致呈現(xiàn)蜂窩狀，每個(gè)基站都能夠以一定的電平范圍收發(fā)無線信號(hào)，經(jīng)過調(diào)校，基站會(huì)以某個(gè)最經(jīng)濟(jì)合理的電平值為中心收發(fā)信號(hào)，觀察某基站大量MR采樣點(diǎn)的接收電平RSRP，會(huì)發(fā)現(xiàn)其取值在這個(gè)中心電平值附近的聚集的最多，隨著電平值的增大或者減小，采樣點(diǎn)數(shù)量會(huì)逐漸減小，大體呈現(xiàn)一種鐘形分布，因此可以推斷MR采樣點(diǎn)的接收電平RSRP值是以這個(gè)中心電平值為中心出現(xiàn)了正負(fù)的隨機(jī)偏差。如果一件事情受很多隨機(jī)的微小因素影響，每種因素的影響又非常小的情況下，它就符合正態(tài)分布，MR采樣點(diǎn)的接收電平RSRP值雖然會(huì)被調(diào)校到一個(gè)最合適的值附近，但是還是會(huì)受到距離、遮擋等很多隨機(jī)微小因素影響，所以可以確定，MR采樣點(diǎn)的RSRP的分布是一個(gè)以中心電平值為期望的正態(tài)分布。實(shí)際統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)也表明，室外電平的分布服從某種近似的正態(tài)分布。

室外信號(hào)進(jìn)入室內(nèi)，受到墻壁阻擋影響被削弱，因?yàn)槭艿降挠绊懸蛩囟际窍嗤?，一個(gè)正態(tài)分布如果受到同一因素影響，那么得到的新的分布也服從正態(tài)分布，所以削弱后的室內(nèi)信號(hào)其電平值產(chǎn)生又一個(gè)獨(dú)立的正態(tài)分布。

因此，室外基站接收信號(hào)統(tǒng)計(jì)特征的分布原理是，室外基站采集的MR數(shù)據(jù)同時(shí)包含了室外和室內(nèi)兩類信號(hào)，室外信號(hào)分布呈現(xiàn)正態(tài)分布，室內(nèi)信號(hào)受到墻壁阻擋這一相同因素影響被削弱形成另一個(gè)獨(dú)立的正態(tài)分布，室外基站接收的信號(hào)是由室內(nèi)信號(hào)和室外信號(hào)兩個(gè)正態(tài)分布的疊加形成的混合高斯分布。

因此在研究室外宏站采集到的大量MR數(shù)據(jù)接收電平值RSRP的分布時(shí)，如果以電平值為橫軸，分布于該電平值的采樣值統(tǒng)計(jì)數(shù)量占比為縱軸，繪制直方圖，會(huì)觀察到其分布是由室內(nèi)信號(hào)和室外信號(hào)兩個(gè)正態(tài)分布的疊加形成。其分布情況如附圖1所示，直方圖顯示靠左邊電平較弱的區(qū)域是室內(nèi)正態(tài)分布，靠右邊電平較強(qiáng)的區(qū)域是室外正態(tài)分布。

多個(gè)正態(tài)分布疊加形成的分布稱為混合高斯分布（GMM），采用數(shù)學(xué)方法（如EM算法）對(duì)這個(gè)分布進(jìn)行參數(shù)估計(jì)，可得到兩個(gè)正態(tài)分布的擬合曲線。通過擬合曲線可進(jìn)一步計(jì)算得到某個(gè)電平值處于室外或者是室內(nèi)的概率。那么當(dāng)單個(gè)MR點(diǎn)需要根據(jù)接收電平RSRP進(jìn)行室內(nèi)外判定時(shí)，其門限閾值可以通過計(jì)算得來的概率來指導(dǎo)確定。

某一個(gè)小區(qū)的MR數(shù)據(jù)特征，不僅是主區(qū)信號(hào)電平的分布是室內(nèi)和室外兩個(gè)正態(tài)分布的疊加，主鄰電平差、鄰區(qū)數(shù)量等特征值也都呈現(xiàn)同樣的室內(nèi)外兩個(gè)正態(tài)分布左右疊加的分布形態(tài)，這些特征同樣也可以用來輔助進(jìn)行本小區(qū)MR數(shù)據(jù)采樣點(diǎn)的室內(nèi)外區(qū)分。

不同小區(qū)之間MR數(shù)據(jù)特征的分布形態(tài)各不相同，參數(shù)估計(jì)得到的擬合曲線也互有差異，因此每個(gè)小區(qū)都要分別統(tǒng)計(jì)計(jì)算得到各自對(duì)應(yīng)的特征值概率分布，本小區(qū)的特征值概率分布只能指導(dǎo)本小區(qū)室內(nèi)外判定的閾值確定。本發(fā)明實(shí)施例的具體實(shí)現(xiàn)如下：

首先進(jìn)行接收信號(hào)的特征值統(tǒng)計(jì)：

室外宏站采集的MR數(shù)據(jù)同時(shí)包含了室外和室內(nèi)信號(hào)。針對(duì)室外宏站每個(gè)小區(qū)的MR采樣數(shù)據(jù)進(jìn)行大數(shù)據(jù)量統(tǒng)計(jì)，統(tǒng)計(jì)指標(biāo)包括主區(qū)電平，進(jìn)一步地，可以包括主鄰電平差、鄰區(qū)數(shù)量等，按照各指標(biāo)采樣值為統(tǒng)計(jì)區(qū)間，對(duì)處于每個(gè)區(qū)間的MR采樣點(diǎn)數(shù)量進(jìn)行匯總，匯總特征值需要達(dá)到足夠數(shù)量(具體實(shí)施時(shí)本領(lǐng)域技術(shù)人員可預(yù)設(shè)取值，建議取10000個(gè)以上)以使得后面的擬合曲線和概率計(jì)算能夠達(dá)到較好的效果。

然后進(jìn)行混合高斯分布的分離及概率計(jì)算

首先是擬合曲線的計(jì)算。采用EM算法實(shí)現(xiàn)混合正態(tài)分布分離，先假設(shè)一個(gè)分布的均值和方差，然后采用最大似然法篩選出屬于這個(gè)分布的采樣點(diǎn)，那么剩下的采樣點(diǎn)屬于第二個(gè)分布，分離完成后，根據(jù)分離的采樣點(diǎn)估算得到兩個(gè)分布的參數(shù)(均值和方差)，此時(shí)完成一次迭代，然后再次將所有采樣點(diǎn)用最大似然法向兩個(gè)分布拆分（即進(jìn)行根據(jù)兩個(gè)分布的參數(shù)進(jìn)行匯聚的過程），再次進(jìn)行參數(shù)估算，后面也是一樣層層迭代，直到參數(shù)不再發(fā)生變化或者變化幅度小到預(yù)設(shè)的閾值范圍內(nèi)為止為止，此時(shí)得到兩個(gè)正態(tài)分布的參數(shù)和擬合曲線。

通過擬合曲線可以確定每個(gè)統(tǒng)計(jì)區(qū)間是室內(nèi)還是室外的概率。在兩個(gè)擬合曲線有上下重疊的地方，對(duì)某一統(tǒng)計(jì)區(qū)間值，通過兩個(gè)曲線可分別取到室內(nèi)外的占比值，其比值就是該區(qū)間取值的室內(nèi)概率比值A(chǔ)和室外概率比值B，進(jìn)一步可計(jì)算出室內(nèi)概率PA和室外概率PB，PA=A/(A+B)×100%，PB=B/(A+B)×100%。例如在圖1中，電平強(qiáng)度為16時(shí)，根據(jù)區(qū)間統(tǒng)計(jì)占比結(jié)果，室內(nèi)電平采樣點(diǎn)占比為0.5%，室外電平占比為0%，對(duì)比可得電平強(qiáng)度為16的采樣點(diǎn)，室內(nèi)的概率為0.5%/(0.5%+0%)=100%，室外的概率為0%/(0.5%+0%)=0%；電平強(qiáng)度為50時(shí)，兩擬合曲線相交，此時(shí)室內(nèi)外電平采樣點(diǎn)占比都為0.8%，對(duì)比可得電平強(qiáng)度為50的采樣點(diǎn)，室內(nèi)外的概率都為0.8%/(0.8%+0.8%)=50%；電平強(qiáng)度為52時(shí)，室內(nèi)電平采樣點(diǎn)占比為0.5%，室外電平占比為1%，對(duì)比可得電平強(qiáng)度為52的采樣點(diǎn)，室內(nèi)的概率為1%/(0.5%+1%)=66.67%，室外的概率為0.5%/(0.5%+1%)=33.33%。

進(jìn)一步地，本發(fā)明提出室內(nèi)外分布概率在室內(nèi)外識(shí)別上的應(yīng)用

（1）應(yīng)用統(tǒng)計(jì)概率的MR采樣值室內(nèi)外判定方法

一條MR數(shù)據(jù)包含主區(qū)電平、多個(gè)不同鄰區(qū)的電平，可以靈活選取需要的特征進(jìn)行室內(nèi)外判定。例如，可以只通過主區(qū)電平的統(tǒng)計(jì)特征來判斷，如果采樣點(diǎn)的主區(qū)電平值是室內(nèi)的概率大于某個(gè)預(yù)設(shè)閥值（具體實(shí)施時(shí)本領(lǐng)域技術(shù)人員可預(yù)設(shè)取值，例如80%）則該采樣點(diǎn)歸為室內(nèi)；也可以結(jié)合主區(qū)電平、主鄰電平差和鄰區(qū)數(shù)量等多種因素，對(duì)每種因素預(yù)先設(shè)定不同的權(quán)重，通過特定的組合模型判定輸出室內(nèi)外判定結(jié)果，MR采樣點(diǎn)室內(nèi)概率=(主區(qū)電平室內(nèi)概率×權(quán)重1+主鄰電平差室內(nèi)概率×權(quán)重2+鄰區(qū)數(shù)量室內(nèi)概率×權(quán)重3)×100%，其中權(quán)重1+權(quán)重2+權(quán)重3=1。具體實(shí)施時(shí)，本領(lǐng)域技術(shù)人員可自行預(yù)設(shè)權(quán)重取值。

和主區(qū)電平一樣，在每個(gè)MR采樣點(diǎn)數(shù)據(jù)中也可以提取主鄰電平差和鄰區(qū)數(shù)量。一條MR采樣點(diǎn)數(shù)據(jù)由一條主區(qū)和若干條鄰區(qū)記錄組成，每條記錄又包含了電平、頻點(diǎn)、小區(qū)號(hào)等信息。主鄰電平差是主區(qū)電平和最強(qiáng)鄰區(qū)電平之間的電平差值；鄰區(qū)數(shù)量是指的鄰區(qū)記錄條數(shù)。主鄰電平差、鄰區(qū)數(shù)量這兩種特征和主區(qū)電平一樣，其統(tǒng)計(jì)分布也具有兩個(gè)正態(tài)分布疊加的同樣特征，所以也可以同樣進(jìn)行混合高斯分布的分離及概率計(jì)算，作為判斷條件。

引入另外兩個(gè)特征主鄰電平差和鄰區(qū)數(shù)量來做輔助判斷，可以使得判斷結(jié)果更加科學(xué)準(zhǔn)確。

（2）綜合其他判斷方法聯(lián)合判斷

在本方法的基礎(chǔ)之上，還可以綜合其它角度的判斷方法，如信號(hào)特征、基站類型、用戶行為、運(yùn)動(dòng)狀態(tài)等，先在采用其它角度的判斷方法進(jìn)行初步判斷后，余下的不能判斷的采樣點(diǎn)再通過組合模型獲得相應(yīng)室內(nèi)外分離結(jié)果，從而得到一個(gè)綜合的判斷結(jié)果，這樣可以提高室內(nèi)外區(qū)分的判斷精度，取得比較滿意的結(jié)果。如果MR采樣點(diǎn)上報(bào)基站類型是室分站，則可歸為室內(nèi)；通過用戶行為的分析表明是用戶家庭和辦公所在地的，可歸為室內(nèi)；分析運(yùn)動(dòng)狀態(tài)為移動(dòng)狀態(tài)的，可歸為室外；余下的不能判斷的采樣點(diǎn)再通過前述統(tǒng)計(jì)概率模型進(jìn)行室內(nèi)外區(qū)分。

具體實(shí)施時(shí)，本發(fā)明所提供技術(shù)方案可采用軟件方式實(shí)現(xiàn)自動(dòng)運(yùn)行，從而進(jìn)行自動(dòng)地室內(nèi)外區(qū)分。

本文中所描述的具體實(shí)施例僅僅是對(duì)本發(fā)明精神作舉例說明。本發(fā)明所屬技術(shù)領(lǐng)域的技術(shù)人員可以對(duì)所描述的具體實(shí)施例做各種各樣的修改或補(bǔ)充或采用類似的方式替代，但并不會(huì)偏離本發(fā)明的精神或者超越所附權(quán)利要求書所定義的范圍。