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    基于場(chǎng)景的柵格圖層應(yīng)用研究

    2019-09-02 08:26:58史文祥于寧鳳馮秋明中訊郵電咨詢(xún)?cè)O(shè)計(jì)院有限公司鄭州分公司河南鄭州450007中國(guó)聯(lián)通甘肅省分公司甘肅蘭州730030
    郵電設(shè)計(jì)技術(shù) 2019年8期
    關(guān)鍵詞:業(yè)務(wù)量邊框多邊形

    張 星,史文祥,于寧鳳,馮秋明(.中訊郵電咨詢(xún)?cè)O(shè)計(jì)院有限公司鄭州分公司,河南鄭州450007;.中國(guó)聯(lián)通甘肅省分公司,甘肅蘭州730030)

    1 概述

    數(shù)以?xún)|萬(wàn)計(jì)的MR采樣點(diǎn)可以通過(guò)柵格的方式直觀(guān)、簡(jiǎn)潔地呈現(xiàn)在地理圖層上。但是,無(wú)論是利用傳統(tǒng)的MR數(shù)據(jù)制作的50 m×50 m柵格圖層,還是借助于A(yíng)-GPS MR數(shù)據(jù)制作的更精準(zhǔn)的柵格圖層,柵格圖層的地理化呈現(xiàn)方法均存在以下問(wèn)題。

    a)對(duì)使用者要求較高。柵格圖層能夠直觀(guān)地展示區(qū)域內(nèi)的網(wǎng)絡(luò)水平,但如需定位問(wèn)題區(qū)域所在具體位置,則需使用者對(duì)現(xiàn)場(chǎng)地理情況十分熟悉。

    b)無(wú)法定量分析。目前常用的柵格圖層僅能定性地展示或逐個(gè)分析目標(biāo)區(qū)域網(wǎng)絡(luò)的各項(xiàng)指標(biāo),無(wú)法批量地定量分析目標(biāo)區(qū)域的網(wǎng)絡(luò)指標(biāo)。

    2 基于場(chǎng)景的柵格圖層分析方法

    該方法首先需要提取目標(biāo)區(qū)域的電子邊框,利用柵格和采樣點(diǎn)位置信息將柵格和采樣點(diǎn)數(shù)據(jù)映射到目標(biāo)區(qū)域的電子邊框,然后經(jīng)過(guò)對(duì)區(qū)域和場(chǎng)景聚類(lèi)分析,實(shí)現(xiàn)柵格數(shù)據(jù)的定量分析和問(wèn)題區(qū)域的自動(dòng)定位。最后,通過(guò)泰森格面積切割方法計(jì)算目標(biāo)區(qū)域業(yè)務(wù)量、用戶(hù)數(shù)等用戶(hù)側(cè)數(shù)據(jù),從而實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)側(cè)、用戶(hù)側(cè)數(shù)據(jù)支撐的網(wǎng)絡(luò)和市場(chǎng)協(xié)同發(fā)展(見(jiàn)圖1)。

    圖1 基于場(chǎng)景的柵格圖層分析方法示意圖

    2.1 電子邊框提取方法

    目前常用的目標(biāo)區(qū)域電子邊框提取的方法有網(wǎng)絡(luò)爬取法和人工提取法。網(wǎng)絡(luò)爬取法是借助數(shù)據(jù)爬取工具和網(wǎng)絡(luò)地圖獲取目標(biāo)區(qū)域電子邊框的方法。人工提取法是依靠熟悉目標(biāo)區(qū)域的人員利用谷歌地圖或者M(jìn)apinfo軟件手工完成區(qū)域電子邊框提取的方法。

    網(wǎng)絡(luò)爬取法和人工提取法各有利弊。網(wǎng)絡(luò)爬取法能夠快速、準(zhǔn)確地提取網(wǎng)絡(luò)地圖預(yù)先處理好的區(qū)域電子邊框,但對(duì)于網(wǎng)絡(luò)地圖未提前處理的區(qū)域無(wú)法提取電子邊框;人工提取法不受網(wǎng)絡(luò)地圖的限制,但要求操作人員對(duì)目標(biāo)區(qū)域邊界十分熟悉。

    通過(guò)網(wǎng)絡(luò)爬取法或人工提取法獲取區(qū)域電子邊框后,能夠較為準(zhǔn)確地反映某區(qū)域的區(qū)域名稱(chēng),將會(huì)大大減少使用者對(duì)現(xiàn)場(chǎng)地理情況熟悉的依賴(lài),使使用者能夠快速準(zhǔn)確地找到目標(biāo)區(qū)域。

    2.2 位置信息關(guān)聯(lián)方法

    位置信息關(guān)聯(lián)是將采樣點(diǎn)和柵格歸屬于相應(yīng)電子邊框,即判斷采樣點(diǎn)或柵格中心經(jīng)緯度是否落于某個(gè)電子邊框內(nèi)。判斷點(diǎn)是否在多邊形內(nèi)部,常用的方法有面積和判別法、角度和判別法及交叉點(diǎn)數(shù)判別法,其中面積和判別法僅適用于凸多邊形,角度和判別法與交叉點(diǎn)數(shù)判別法適用于任意簡(jiǎn)單多邊形(沒(méi)有交叉點(diǎn))。

    a)面積和判別法:判斷目標(biāo)點(diǎn)與多邊形的每條邊組成的三角形面積和是否等于該多邊形,相等則在多邊形內(nèi)部。

    b)夾角和判別法:判斷目標(biāo)點(diǎn)與所有邊的夾角和是否為360°,為360°則在多邊形內(nèi)部。

    c)交叉點(diǎn)數(shù)判別法:從目標(biāo)點(diǎn)出發(fā)引一條射線(xiàn),看這條射線(xiàn)和多邊形所有邊的交點(diǎn)數(shù)目。如果有奇數(shù)個(gè)交點(diǎn),則說(shuō)明在內(nèi)部,如果有偶數(shù)個(gè)交點(diǎn),則說(shuō)明在外部。

    交叉點(diǎn)數(shù)判別法基本步驟如下:

    a)過(guò)P點(diǎn)垂直向上作一條射線(xiàn)。

    b)判斷此射線(xiàn)與n邊形n條邊的交點(diǎn)。

    c)把所有交點(diǎn)相加,如果是奇數(shù)則說(shuō)明在多邊形內(nèi),否則在多邊形外。

    交叉點(diǎn)數(shù)判別法存在以下幾種特殊情況。

    a)射線(xiàn)與多邊形的頂點(diǎn)相交;比如射線(xiàn)過(guò)多邊形的Pi點(diǎn),則如果Pi-1和Pi+1在此射線(xiàn)的異側(cè),此交點(diǎn)可以算一個(gè),如果此2點(diǎn)在射線(xiàn)的同側(cè),則此交點(diǎn)不計(jì)。

    b)P點(diǎn)在多邊形的某一條邊上,也認(rèn)為P在多邊形中。

    c)P不在多邊形的邊上,但P的射線(xiàn)與多邊形的某一條邊重合;比如與Pi、Pi+1線(xiàn)段重合,則如果Pi-1和Pi+2在射線(xiàn)的兩側(cè),此情況也算一個(gè)交點(diǎn),否則此情況不計(jì)交點(diǎn)。

    2.3 柵格圖層場(chǎng)景化分析指標(biāo)計(jì)算方法

    根據(jù)柵格中心經(jīng)緯度、采樣點(diǎn)經(jīng)緯度將柵格和采樣點(diǎn)映射到目標(biāo)區(qū)域電子邊框,然后根據(jù)區(qū)域和場(chǎng)景進(jìn)行聚類(lèi)匯總,可以分析目標(biāo)區(qū)域的弱覆蓋采樣點(diǎn)占比、有效柵格占比、弱覆蓋柵格占比和重疊覆蓋柵格占比等指標(biāo),其中弱覆蓋采樣點(diǎn)占比代表區(qū)域內(nèi)總體覆蓋水平,有效柵格占比代表區(qū)域內(nèi)有效數(shù)據(jù)面積占比,弱覆蓋柵格占比代表區(qū)域內(nèi)弱覆蓋區(qū)域面積占比,重疊覆蓋柵格占比代表區(qū)域內(nèi)重疊覆蓋區(qū)域面積占比。根據(jù)泰森格面積切割的方法,可以獲得區(qū)域內(nèi)的業(yè)務(wù)量。具體計(jì)算公式如下:

    式中:

    sij——第j個(gè)區(qū)域切割i小區(qū)的面積

    si——i小區(qū)的覆蓋面積

    Di——i小區(qū)的業(yè)務(wù)量

    3 格圖層場(chǎng)景化分析及應(yīng)用

    3.1 目標(biāo)區(qū)域柵格圖層指標(biāo)分析

    以某地(市)水泉社區(qū)村為例(見(jiàn)圖2),該區(qū)域的有效柵格占比為94.3%,弱覆蓋柵格占比為15.8%,弱覆蓋采樣點(diǎn)占比為14.6%,日均數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)量為146 GB。對(duì)比弱覆蓋柵格圖層來(lái)看,在該區(qū)域的東北角存在連續(xù)弱覆蓋,重點(diǎn)排查該弱覆蓋區(qū)域周邊3個(gè)基站的覆蓋有效性,通過(guò)現(xiàn)場(chǎng)勘查,制定有效的網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化方案。具體見(jiàn)表1。

    3.2 場(chǎng)景化聚類(lèi)分析

    對(duì)該地(市)的區(qū)域按照?qǐng)鼍熬垲?lèi)分析,可以從宏觀(guān)上分析地(市)的網(wǎng)絡(luò)指標(biāo)。以某地(市)為例,該市弱覆蓋區(qū)域集中在工業(yè)園區(qū)、3A級(jí)景區(qū)和城市開(kāi)闊地。具體見(jiàn)表2。

    圖2 水泉社區(qū)村柵格覆蓋示意圖

    表1 水泉社區(qū)村柵格情況

    表2 某地(市)弱覆蓋區(qū)域分布情況

    3.3 柵格圖層場(chǎng)景化分析應(yīng)用

    通過(guò)分析區(qū)域內(nèi)業(yè)務(wù)量和弱覆蓋柵格占比,可有效地支撐和指導(dǎo)網(wǎng)絡(luò)建設(shè)和市場(chǎng)發(fā)展。對(duì)于業(yè)務(wù)量高而弱覆蓋柵格占比低的區(qū)域,應(yīng)重點(diǎn)維系和網(wǎng)絡(luò)維護(hù);對(duì)于業(yè)務(wù)量低而弱覆蓋柵格占比高的區(qū)域,應(yīng)保持適度關(guān)注;對(duì)于業(yè)務(wù)量高而弱覆蓋柵格占比高的區(qū)域,應(yīng)重點(diǎn)進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)覆蓋提升,補(bǔ)齊網(wǎng)絡(luò)短板;對(duì)于業(yè)務(wù)量低而弱覆蓋柵格占比低的區(qū)域,應(yīng)重點(diǎn)進(jìn)行市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo),發(fā)揮網(wǎng)絡(luò)價(jià)值。

    3.3.1 網(wǎng)絡(luò)補(bǔ)短

    以某區(qū)域?yàn)槔?018年1月份該區(qū)域有效柵格占比為30.4%,弱覆蓋柵格占比位64.9%,日均數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)量為96 GB。通過(guò)場(chǎng)景化分析后發(fā)現(xiàn)該區(qū)域存在網(wǎng)絡(luò)覆蓋短板問(wèn)題,2018年3月在該區(qū)域新增4G站址,2018年5月份數(shù)據(jù)表明,該區(qū)域弱覆蓋柵格占比已降為7.0%,覆蓋問(wèn)題得到顯著改善(見(jiàn)表3)。

    3.3.2 市場(chǎng)發(fā)力

    以某區(qū)域?yàn)槔?018年1月份該區(qū)域有效柵格占比為20.5%,LTE SC RSRP<-110 dBm采樣點(diǎn)占比為5.0%,日均數(shù)據(jù)流量?jī)H為0.08 GB,經(jīng)過(guò)市場(chǎng)努力,至2018年5月份,該區(qū)域有效柵格占比達(dá)到56.3%,LTE SC RSRP<-110 dBm采樣點(diǎn)占比為4.1%,日均數(shù)據(jù)流量為12 GB(見(jiàn)表4)。

    表4 市場(chǎng)發(fā)展前后網(wǎng)絡(luò)指標(biāo)對(duì)比

    4 結(jié)束語(yǔ)

    本文從柵格圖層地理化呈現(xiàn)在實(shí)際應(yīng)用中要求使用者對(duì)現(xiàn)場(chǎng)地理非常熟悉和無(wú)法進(jìn)行定量分析2個(gè)問(wèn)題點(diǎn)出發(fā),提出了基于場(chǎng)景的柵格圖層分析方法。該方法能夠?qū)偃f(wàn)級(jí)別的柵格數(shù)據(jù)降低到千級(jí)別的區(qū)域數(shù)據(jù),甚至到十級(jí)別的場(chǎng)景數(shù)據(jù),實(shí)現(xiàn)柵格圖層問(wèn)題區(qū)域的自動(dòng)定位和定量分析。通過(guò)實(shí)際工作驗(yàn)證,該方法能夠有效地指導(dǎo)網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃、建設(shè)、維護(hù)、優(yōu)化和市場(chǎng)發(fā)展的工作,減小一線(xiàn)人員的工作量和工作壓力。后續(xù)將實(shí)現(xiàn)該方法的平臺(tái)化運(yùn)行,實(shí)現(xiàn)按區(qū)域和場(chǎng)景的網(wǎng)絡(luò)實(shí)時(shí)監(jiān)控、問(wèn)題自主發(fā)現(xiàn)和預(yù)警,進(jìn)而達(dá)到網(wǎng)絡(luò)管理互聯(lián)網(wǎng)化的目的。

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