[发明专利]基于用户行为特征的深度覆盖网络质量评估方法和系统

摘要

本发明公开了一种基于用户行为特征的深度覆盖网络质量评估方法和系统，包括以下步骤：S1.获取MR数据，并将其存储在数据库中；S2.从数据库中提取MR数据，并从该MR数据中解析出MR数据的原始时间，将该原始时间存储在数据库中；S3.按照室外场景和室内场景将MR数据分为两类；S4.选取室外场景中速率小于第一阈值的用户的MR数据；S5.将室外场景中速率小于第一阈值的用户的MR数据和室内场景中的MR数据聚合到N*N米的栅格中；S6.为步骤S5中的每个栅格设置覆盖场景；S7.分场景评估深度覆盖网络质量。本发明弥补了传统呼叫质量测试CQT随机性强、费时费力、设备操作复杂和不能全面反映网络质量的不足。

主权项

1.基于用户行为特征的深度覆盖网络质量评估方法，其特征在于：包括以下步骤：S1.获取MR数据，并将其存储在数据库中；S2.从数据库中提取MR数据，并从MR数据中解析出MR数据的原始时间，将原始时间存储在数据库中；S3.按照室外场景和室内场景将MR数据分为两类；S4.选取室外场景中移动速率小于第一阈值的用户的MR数据；S5.将室外场景中移动速率小于第一阈值的用户的MR数据和室内场景中的MR数据聚合到N*N米的栅格中；S6.为步骤S5中的每个栅格设置覆盖场景；S7.分场景评估深度覆盖网络质量；所述步骤S3和步骤S4之间还包括如下步骤：对室内场景中的MR数据进行去噪处理；所述对室内场景中的MR数据进行去噪处理包括以下子步骤：滤除距离大于第二阈值的MR数据：计算当前MR数据的采样点的经纬度和产生MR数据的小区的经纬度之间的距离，若该距离大于第二阈值，则判断当前MR数据为噪声数据，滤除该MR数据；滤除道路面的MR数据：计算当前MR数据采样点的经纬度和道路数据库的所有打点的经纬度之间的间距，得到第一间距集合，若该第一间距集合中的最小间距小于第三阈值，则判断当前MR数据为噪声数据，滤除该MR数据；所述步骤S4包括以下子步骤：S41.对室外场景中的MR数据进行排序：先将室外场景中的MR数据按用户进行排序，再将按用户进行排序后的MR数据按照用户发起业务的时间顺序进行排序；S42.根据MR数据的打点经纬度计算用户的移动速率：根据用户的MR数据轨迹得到相邻两点间的第二间距集合，然后根据第二间距集合和MR数据的上报间隔时间计算得到用户的移动速率集合；S43.对用户的移动速率进行去噪处理：滤除用户的移动速率集合中值大于第四阈值的移动速率；S44.计算用户单次会话的平均速率；S45.获取室外场景中移动速率小于第一阈值的用户的MR数据：选取室外场景中所有对应的用户单次会话的平均速率大于零且小于第一阈值的MR数据。