[发明专利]时间提前量预测方法、装置及通信系统

权利要求书

1.一种时间提前量预测方法，包括：

获取由终端集合中的至少一个终端向一个基站发送的多条测量报告MR数据，其中，所述终端集合中的任意两个终端之间的距离小于第一阈值；

根据用户会话ID对该多条MR数据进行分组得到多组MR数据；

根据每条MR数据的发送时间，对每组MR数据中的多条MR数据进行排序；

在排序后，对于一组MR数据中缺失时间提前量的一条MR数据，确定在所述一条MR数据前是否存在另一条MR数据以及在所述一条MR数据后是否存在再一条MR数据，其中，所述另一条MR数据和所述再一条MR数据均不缺失时间提前量；和

在确定存在所述另一条MR数据和所述再一条MR数据的情况下，采用线性插值的方法来预测所述一条MR数据缺失的时间提前量。

2.根据权利要求1所述的时间提前量预测方法，其中，线性插值的方法包括：

利用所述另一条MR数据和所述再一条MR数据来预测所述一条MR数据。

3.根据权利要求2所述的时间提前量预测方法，其中，所述另一条MR数据与所述一条MR数据之间不存在MR数据，或所述另一条MR数据与所述一条MR数据之间存在的MR数据均缺失时间提前量。

4.根据权利要求2所述的时间提前量预测方法，其中，所述再一条MR数据与所述一条MR数据之间不存在MR数据，或所述再一条MR数据与所述一条MR数据之间存在的MR数据均缺失时间提前量。

5.根据权利要求1所述的时间提前量预测方法，还包括：

在确定不存在所述另一条MR数据或所述再一条MR数据的情况下，采用特征向量相似匹配的方法来预测所述一条MR数据缺失的时间提前量。

6.根据权利要求5所述的时间提前量预测方法，其中，采用特征向量相似匹配的方法来预测所述一条MR数据缺失的时间提前量包括：

构建所述每组MR数据的特征向量；

确定与所述一条MR数据对应且不缺失时间提前量的其他条MR数据所在的其他组MR数据；

计算所述一组MR数据的特征向量分别与所述其他组MR数据中的每组MR数据的特征向量之间的相似度；和

根据相似度最高的另一组MR数据中对应的一条MR数据来预测所述一条MR数据缺失的时间提前量。

7.根据权利要求6所述的时间提前量预测方法，其中，构建所述每组MR数据的特征向量包括：

对应于所述每组MR数据，分别构建主小区特征向量和邻区特征向量。

8.根据权利要求7所述的时间提前量预测方法，其中，计算所述一组MR数据的特征向量分别与其他组MR数据中的每组MR数据的特征向量之间的相似度包括：

计算所述一组MR数据的主小区特征向量分别与其他组MR数据中的每组MR数据的主小区特征向量之间的第一相似度；

计算所述一组MR数据的邻区特征向量分别与其他组MR数据中的每组MR数据的邻区特征向量之间的第二相似度；

根据对应于其他组MR数据中的每组MR数据的所述第一相似度和所述第二相似度，来分别计算所述一组MR数据的特征向量与其他组MR数据中的每组MR数据的特征向量之间的相似度。

9.根据权利要求1所述的时间提前量预测方法，其中，在排序后的每组MR数据中，第一条MR数据和最后一条MR数据的发送时间差小于第二阈值。