[发明专利]一种天线辐射性能分析方法、装置及计算机可读存储介质

说明书

本申请实施例公开了一种天线辐射性能分析方法，包括获取目标网络的天线权值；根据所述天线权值，重构对应所述天线权值的天线方向图；根据预设匹配算法，将所述天线方向图与天线特征库中的标准图进行匹配，计算对应的匹配度；若所述匹配度大于预设值，确定所述目标网络的天线权值设置合理。本申请实施例提供的一种天线辐射性能分析方法，解决了目前还没有一种简单、高效、直观的分析天线辐射性能的方法的技术问题。本申请实施例还提供了一种天线辐射性能分析装置及计算机可读存储介质。

技术领域

本申请涉及智能天线技术领域，尤其涉及一种天线辐射性能分析方法、装置及计算机可读存储介质。

背景技术

智能天线通过广播波束赋形技术来优化5G无线网络覆盖，修改广播波束权值可以优化广播波束的波束赋形，使广播波束方向图与小区的实际覆盖情况更加匹配。广播波束权值参数对广播波束赋形有决定性作用，如设置不当将直接影响到5G用户的覆盖(RSRP)、信噪比(SINR)、下载速率等感知指标。

目前，对于5G天线辐射性能的分析，主要有MRO分析、OSS统计分析等手段。其中，MRO分析主要是根据5G服务小区的主载波RSRP的接收信号码功率及5G已定义邻区关系和未定义邻区关系小区的主载波RSRP的接收信号码功率计算小区重叠覆盖指数，该指数用于描述某小区覆盖范围内强信号邻区叠加的程度，从而分析5G天线的辐射性能。而OSS统计分析，是对对切换失败等KPI(Key Performance Indication)指标进行分析，从而容易可以发现某小区与周边小区间的覆盖交叉、边沿覆盖等事实，达到分析天线辐射性能的目的。

但以上的两种分析方法均具有明显的缺点。对于MRO分析，由于MR数据的缺失率严重，采样困难及采样人力成本高，大部分MR数据失去了方向角和TA时差两个重要的采集信息，因此无法对每个采样点进行准确定位，进一步，导致无法对重叠覆盖区域进行深度分析。对于OSS统计分析，其是通过分析eNodeB间的覆盖关系和切换关系，这可以认为是一种事后的分析，待KPI极度恶化或用户投诉后才能发现问题并试图解决问题，日常的KPI监测很难注意到轻度KPI问题，也很难注意到轻度KPI问题背后隐藏的用户感知KQI(KeyQualityIndicators)问题。同时，事后分析也导致KPI恶化的底层细节信息难以回溯，严重影响KPI分析和优化的效果。

因此，目前还没有一种简单、高效、直观的分析天线辐射性能的方法。

发明内容

本申请实施例提供了一种天线辐射性能分析方法、装置及计算机可读存储介质，解决了目前还没有一种简单、高效、直观的分析天线辐射性能的方法的技术问题。

有鉴于此，本申请第一方面提供了一种天线辐射性能分析方法，包括：

获取目标网络的天线权值；

根据所述天线权值，重构对应所述天线权值的天线方向图；

根据预设匹配算法，将所述天线方向图与天线特征库中的标准图进行匹配，计算对应的匹配度；

若所述匹配度大于预设值，确定所述目标网络的天线权值设置合理。

优选的，所述根据所述天线权值，重构对应所述天线权值的天线方向图之后还包括：

对所述天线方向图进行边缘提取得到所述天线方向图的线性边缘图；

所述根据预设匹配算法，将所述天线方向图与天线特征库中的标准图进行匹配，计算对应的匹配度具体包括：

根据预设匹配算法，将所述线性边缘图与天线特征库中的标准边缘图进行匹配，计算对应的匹配度。

优选的，所述天线特征库存储的所述标准边缘图具体包括：33°半功率角标准边缘图以及65°半功率角标准边缘图。

优选的，所述对所述天线方向图进行边缘提取得到所述天线方向图的线性边缘图具体包括：