[发明专利]基于用户行为特征评估道路网络质量的方法

摘要

本发明公开了一种基于用户行为特征评估道路网络质量的方法，它包括以下步骤：S1：MR数据采集并存储在数据库相应的表中；S2：MR数据解析：在数据库中提取MR原始码流，按照应答数据格式，解析MR原始时间并存储在数据库中；S3：MR室内外分离；S4：对分离出的室外MR去除噪声数据；S5：计算室外MR的移动性；S6：对高速移动用户的MR进行聚类；S7：将高速移动的MR栅格实施道路拟合；S8：对拟合后的MR栅格实施网络质量评估。本发明弥补了传统车载测试DT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，采用用户实际使用网络产生的全天候实时海量数据，数据获取成本很低，大大降低了人工测试强度。

主权项

1.基于用户行为特征评估道路网络质量的方法，其特征在于：它包括以下步骤：S1：MR数据采集：在OMC‑R网元上采集MR数据原始码流，并存储在数据库相应的表中；S2：MR数据解析：在数据库中提取MR原始码流，按照应答数据格式，解析MR原始时间并存储在数据库中；S3：MR室内外分离：提取数据库中的原始MR数据，实施基于室分数据源、用户移动性、室外测试特征分离法将MR分类为室外和室内场景；S4：对分离出的室外MR去除噪声数据：对不合法以及不符合逻辑的室外MR数据实施过滤；S5：计算室外MR的移动性：按用户IMSI以及用户发起业务的时间对用户进行排序，计算用户的移动速率；S6：对高速移动用户的MR进行聚类：将高速移动用户的MR实施地理化聚类，聚合到N*N米的栅格中；S7：将高速移动的MR栅格实施道路拟合：采集道路路测DT数据，同样将DT数据实施栅格化，将高速MR栅格与DT栅格进行匹配，完成高速MR栅格道路拟合；S8：对拟合后的MR栅格实施网络质量评估：评估拟合后的栅格覆盖、质量、业务量网络水平；所述的步骤S3包括以下子步骤：S31：提取数据库中的原始MR数据；S32：判断主小区或者邻区中的PSC是否大于N1，如果是的话则将MR认为是室内MR，否则进入步骤S33；S33：采用贝叶斯进行分离：分别计算室外概率和室内概率，并计算rate值，所述rate值为室外概率除以室内概率得到的值；其中，若rate值大于N2，则将MR认为是室外MR；若rate值小于N3，则将MR认为是室内MR，若rate值大于N3小于N2，则认为通过贝叶斯分离未成功，此时进入步骤S34；S34：采用神经网络模型进行判断。