[发明专利]识别网络覆盖结构空洞的方法、装置、计算机系统与服务器

权利要求书

1.一种识别网络覆盖结构空洞的方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1、以现网小区中的宏站和微站为基础数据，根据不同的场景和频段下的覆盖半径进行仿真，建立以小区的覆盖位置信息的正打方向的基础覆盖模型；所述基础覆盖模型的建立过程中使用shapely地理空间几何库制作矢量图层，利用已知经纬度和方位角信息计算其覆盖距离外的经纬度点；

步骤2、基于COST231 HATA传播模型对基础覆盖模型进行第一次修正，得到修正模型，修正小区的实际站高的覆盖距离；

步骤3、基于小区覆盖半径内的楼宇高度的对修正模型进行第二次修正，根据与小区覆盖半径一半距离内的楼宇平均高度相关的高度差比值对修正模型进行修正，修正小区覆盖距离；

步骤4、结合场景交叠进行第三次修正，修正场景覆盖缓冲区；

步骤5、将经过三次修正后的覆盖模型对应的矢量图层与矢量地图图层进行匹配和差分运算，得到原始覆盖空洞数据；

步骤6、结合水域矢量图层，确定每个水域的质心的经纬度，并基于水域质心的经纬度进行水域聚合，汇聚水域矢量图层；

步骤7、对原始覆盖空洞数据剔除聚合的水域范围，得到最终的覆盖空洞数据；

其中，所述步骤2中，按照以下方式修正小区的实际站高的覆盖距离，修正后的距离表示为：

其中， 表示实际站高COST231 HATA传播模型覆盖距离，即根据小区实际站高计算出来的覆盖距离；

表示30米站高COST231 HATA传播模型覆盖距离，即根据每个小区固定30米站高计算出来的覆盖距离；

对应的COST231 HATA传播模型覆盖距离的确定方式如下：

其中：f表示小区的频率，Hbs表示小区的实际站高；

其中的步骤3的具体实现包括：

首先，计算出小区覆盖半径一半的距离内的楼宇平均高度，并计算出高度差，其中楼宇平均高度的计算方式如下：

然后，确定高度差比值，高度差比值 = 高度差 / 基站高度；

最后，根据高度差比值进行第二次模型修正；

其中的步骤6的具体包括以下过程：

导入水域矢量图层；

根据水域矢量图层确定每个水域的质心的经纬度，循环每个水域的矢量多边形的质心，并将每个水域质心的经纬度与对应的水域ID关联；

根据水域质心的经纬度查询接近的水域；

对接近的水域按照两两分组进行聚合，并判定聚合后的水域数量是否达到设定的阈值，如果达到则输出聚合的水域矢量图层，如果未达到则继续进行两两分组聚合，直到达到设定的阈值。

2.根据权利要求1所述的识别网络覆盖结构空洞的方法，其特征在于，所述步骤1中使用shapely地理空间几何库制作矢量图层，具体包括：

假设方位角是azimuth ,小区经纬度为(lon, lat)，小区的覆盖距离为D，则判断小区到覆盖最远点的平移距离分别为d*sin(azimuth)与 d*cos(azimuth)；得到最远点的经纬度(lon2,lat2)；

取极半径和赤道半径的平均值ARC为地球半径；

通过贝塞尔正反算方式以每10度计算一个经纬度，将其连成扇形区域，得到基础标准覆盖模型。

3.根据权利要求1所述的识别网络覆盖结构空洞的方法，其特征在于，所述步骤4中，区分农村交叠进行覆盖距离修正，具体包括：

首先，定义农村区域和非农村区域：

非农村区域：在规划图层中属于非农村区域的部分，其中热点和景区除外；

农村区域：非规划图层范围内的小区属于农村区域，加上热点和景区；

然后，将第二次修正后的覆盖模型缩小场景至覆盖半径的一半；并在农村区域去除覆盖到缩小的场景图层中的部分；

最后，合并农村和非农村图层得到全网有效覆盖区域图层。

4.根据权利要求1所述的识别网络覆盖结构空洞的方法，其特征在于，所述步骤6进行水域查询时，首先将水域质心的经纬度数据生成Rtree索引库，索引库为每一个水域质心添加一个独立索引；

然后，将水域的矢量多边形数据进行匹配和查找库，并返回距离最近的水域质心索引，根据索引得到对应的水域。