基于終端測量報告的用戶群精確定位方法研究

摘" 要：當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化工作模式面臨著現(xiàn)場數(shù)據(jù)采集成本高昂、分析效率不足以及數(shù)據(jù)實(shí)時性差的挑戰(zhàn)。為了應(yīng)對這些問題，此研究提出了一種新的方法，通過對現(xiàn)有的測量報告數(shù)據(jù)進(jìn)行深入分析和處理，結(jié)合時間提前量（TA）分布規(guī)律和無線信號傳播特性，探索提高用戶群體定位精度的有效途徑。這種方法不僅能夠?qū)崿F(xiàn)對現(xiàn)場無線環(huán)境的高精度和高實(shí)時性展示，而且能夠?yàn)榫W(wǎng)絡(luò)的深度優(yōu)化和市場發(fā)展提供強(qiáng)有力的支持。智能化的處理模式，可以實(shí)現(xiàn)降低成本、提高效率的目標(biāo)，從而為網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化領(lǐng)域帶來創(chuàng)新和變革。

關(guān)鍵詞：數(shù)據(jù)擬合；場強(qiáng)分布；多元定位；場景包絡(luò)；四維熱力圖

中圖分類號：TN929.52 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A 文章編號：2096-4706（2025）04-0011-05

Research on Precise Positioning Method for User Groups Based on Terminal Measurement Reports

LU Zhiquan， HU Wenling

（Hebei University of Economics and Business， Shijiazhuang" 050061， China）

Abstract： The current network optimization work model is confronted with challenges such as high costs of on-site data collection， insufficient analysis efficiency， and poor data real-time performance. To address these issues， this research proposes a new method. By conducting in-depth analysis and processing of the existing measurement report data， and combining the distribution patterns of Timing Advance （TA） with the characteristics of wireless signal propagation， it explores the effective ways to enhance the precision of user group positioning. This method can not only achieve high-precision and high-real-time display of the on-site wireless environment， but also provide robust support for in-depth network optimization and market development. The intelligent processing mode can achieve the goals of cost reduction and efficiency improvement， thus bringing innovation and transformation to the field of network optimization.

Keywords： data fitting; field strength distribution; multivariate positioning; scene envelope; four-dimensional heat map

0" 引" 言

網(wǎng)絡(luò)拓?fù)鋸?fù)雜且規(guī)模巨大，工程師現(xiàn)場摸查用戶集中區(qū)域效率低，且無法準(zhǔn)確定位用戶聚集區(qū)域。根據(jù)統(tǒng)計，用戶的大部分網(wǎng)絡(luò)需求和業(yè)務(wù)位于室內(nèi)，但室內(nèi)環(huán)境復(fù)雜，測試工作量巨大，測試范圍和覆蓋評估準(zhǔn)確性都難以保證[1]。傳統(tǒng)優(yōu)化模式中后臺分析的最小粒度為小區(qū)級，精度不夠。數(shù)據(jù)不夠精細(xì)、成本壓力大、獲取現(xiàn)場數(shù)據(jù)流程煩瑣一直是網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化的痛點(diǎn)[2]。隨著計算機(jī)對大數(shù)據(jù)的處理能力越來越強(qiáng)，原始數(shù)據(jù)中秒級別的用戶信息可以與其他數(shù)據(jù)源融合分析，為以后的無線網(wǎng)絡(luò)自動智能優(yōu)化提供較可靠的大數(shù)據(jù)支撐，具有廣泛的應(yīng)用前景[3]。本方法基于現(xiàn)有的MR數(shù)據(jù)，通過對數(shù)據(jù)的智能化處理，可以實(shí)現(xiàn)TA級別的場強(qiáng)映射以及用戶密度地理化展示，在不增加硬件和人工成本的基礎(chǔ)上可以極大提高數(shù)據(jù)準(zhǔn)度和工作效率。

1" 現(xiàn)有數(shù)據(jù)源及工作模式分析

位置信息服務(wù)（LBS）與人們?nèi)粘Ｉ钕⑾⑾嚓P(guān)。精準(zhǔn)可靠的LBS依賴于高精度的定位技術(shù)。除衛(wèi)星定位外，藍(lán)牙、UWB、Wi-Fi等也是定位技術(shù)的補(bǔ)充方案但這些技術(shù)均需布設(shè)信源設(shè)備，對運(yùn)營商造成極大的成本壓力[4]。當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化過程主要使用的數(shù)據(jù)來源包括兩種：DT/CQT測試數(shù)據(jù)和MR柵格化數(shù)據(jù)[5]。

DT/CQT測試數(shù)據(jù)是外場工程師使用專用儀表和軟件到現(xiàn)場采樣得到的log文件。

MR柵格化數(shù)據(jù)來源于用戶終端上報的測量報告，經(jīng)過采集、推送、解析、入庫等流程把數(shù)據(jù)加工成可操作的數(shù)據(jù)表形式，之后使用特定算法將采樣點(diǎn)測量數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為固定格式的柵格數(shù)據(jù)以供地理化展示。

1.1" 現(xiàn)有數(shù)據(jù)源

1.1.1" DT/CQT測試數(shù)據(jù)

DT/CQT全稱為道路測試/通話質(zhì)量測試，是檢查無線覆蓋水平和業(yè)務(wù)質(zhì)量的常用測試手段。

無線場景大致可以分為室外場景和室分場景兩類。室外場景指具有空間開闊，信號覆蓋距離較遠(yuǎn)等特點(diǎn)的一類場景，與之相對的室分場景是指空間相對封閉，信號傳播距離較近的一類場景。兩種場景雖特點(diǎn)不同，但測試方式大致相同，都需要進(jìn)行覆蓋水平、干擾水平、空口上下行吞吐量、Ping時延以及語音質(zhì)量等業(yè)務(wù)測試。

1.1.2" MR柵格化數(shù)據(jù)

MR是由網(wǎng)絡(luò)控制終端周期性上報參考信號接收功率（Reference Signal Receiving Power， RSRP）、參考信號接收質(zhì)量（Reference Signal Receiving Quality， RSRQ）等測量報告而生成的大數(shù)據(jù)[6]。依托于大數(shù)據(jù)算法和架構(gòu)的發(fā)展，數(shù)據(jù)處理效率大幅提升，現(xiàn)在有多個平臺都可以實(shí)現(xiàn)對MR數(shù)據(jù)源的處理和應(yīng)用，其中最廣泛的用途就是MR柵格化呈現(xiàn)。MR柵格化呈現(xiàn)需要足量的用戶MR數(shù)據(jù)，依托大數(shù)據(jù)平臺算力對數(shù)據(jù)進(jìn)行采集、推送、解析和入庫等一系列處理程序，之后將采樣數(shù)據(jù)與事先設(shè)定的柵格進(jìn)行匹配，得到柵格級覆蓋數(shù)據(jù)。最后再借助GoogleEarth等軟件加載柵格圖層，完成網(wǎng)絡(luò)環(huán)境的地理化展示。

1.2" 現(xiàn)有工作模式分析

無線網(wǎng)絡(luò)環(huán)境復(fù)雜多變，日常優(yōu)化工作中既需要工程師有豐富的知識儲備和經(jīng)驗(yàn)積累，也需要有足夠的數(shù)據(jù)支撐。當(dāng)問題出現(xiàn)在個別區(qū)域或線路上時，DT/CQT測試響應(yīng)速度快，可以及時獲取到現(xiàn)場的實(shí)際指標(biāo)，支撐工程師做出判斷并給出解決方案；當(dāng)需要對整體網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行評估優(yōu)化時，DT/CQT采集工作量大、流程煩瑣、采樣比例低的特點(diǎn)會導(dǎo)致數(shù)據(jù)量不足，影響分析結(jié)果，此時MR柵格化數(shù)據(jù)覆蓋面廣、數(shù)據(jù)量大、成本低的優(yōu)勢會更加明顯。

除應(yīng)用場景不同外，兩種工作模式也在成本、效率和準(zhǔn)確度上存在一些差異。

1.2.1" 成本分析

兩種模式下的主要成本項目如表1所示。

從表1中可以看出，DT/CQT的成本特點(diǎn)為PC、終端和GPS等設(shè)備一次性成本較低，人工費(fèi)、軟件license費(fèi)、車輛租費(fèi)和燃油費(fèi)等疊加成本高。對于MR柵格化處理工作模式而言，服務(wù)器的采購費(fèi)用等一次性成本高，平臺的license費(fèi)用和維護(hù)服務(wù)費(fèi)用等平均成本較低。

1.2.2" 效率分析

在小范圍或者線路分析時，DT/CQT模式可以快速響應(yīng)，及時到達(dá)現(xiàn)場采集信息，縮短處理時間，提高處理效率；范圍較大時，每個環(huán)節(jié)花費(fèi)時間越多，處理效率越低。對于MR柵格化處理模式而言，范圍對其效率影響不是很大，此種模式下采集、推送等關(guān)鍵步驟耗時較長。當(dāng)范圍較小時，效率不如DT/CQT模式高；范圍較大時，可以有效節(jié)約時間，提高效率。

1.2.3" 準(zhǔn)確度分析

雖然在數(shù)據(jù)來源、數(shù)據(jù)處理過程和呈現(xiàn)形式上存在差異，但在同一無線環(huán)境下兩種模式輸出的結(jié)果應(yīng)該是一致的。從實(shí)際效果看MR柵格化后的數(shù)據(jù)會和DT/CQT數(shù)據(jù)存在些許偏差。造成這種情況的原因是柵格化后的數(shù)據(jù)是將柵格內(nèi)的采樣點(diǎn)做了算術(shù)平均。同一柵格內(nèi)的電平差異無法體現(xiàn)。DT/CQT的采樣精度和柵格精度不在同一量級。

2" 用戶群精確定位方法原理介紹

如上文所述，現(xiàn)有工作模式在不同場景下的表現(xiàn)各有千秋，DT/CQT精度高，響應(yīng)迅速，應(yīng)對大范圍需求時會導(dǎo)致成本激增；MR柵格化處理輸出數(shù)據(jù)多，覆蓋面廣，效率和精度是短板。

當(dāng)今無線網(wǎng)絡(luò)大規(guī)模建設(shè)的步伐已經(jīng)逐漸放緩，網(wǎng)絡(luò)整體架構(gòu)也基本定型。在沒有足以改變用戶習(xí)慣的革命性新產(chǎn)品出現(xiàn)之前，用戶會對現(xiàn)有網(wǎng)絡(luò)提出更高的要求，這需要我們具備在小區(qū)維度內(nèi)進(jìn)一步區(qū)分網(wǎng)絡(luò)環(huán)境和用戶的能力。

2.1" 數(shù)據(jù)源說明

在小區(qū)維度內(nèi)進(jìn)一步區(qū)分網(wǎng)絡(luò)環(huán)境和用戶，意味著要在小區(qū)粒度以下做區(qū)域切割和用戶定位。現(xiàn)有的無線應(yīng)答中沒有小區(qū)粒度以下的劃分公式。不過MR文件中都是對采樣信息進(jìn)行的分段收集，例如時間提前量，MR文件中定義了不同區(qū)間對應(yīng)的時間提前量范圍，不同范圍代表終端距離天線的遠(yuǎn)近。和時間提前量類似的還有參考信號接收功率。MR文件中定義了不同區(qū)間對應(yīng)的時間提前量范圍，不同范圍代表終端距離天線的遠(yuǎn)近。參考信號接收功率則以區(qū)間編號的形式對用戶上報的電平值進(jìn)行記錄。由于路徑損耗等因素的存在，信號衰減會與無線信號在大氣中的傳播模型相吻合，信號強(qiáng)度基本滿足近大遠(yuǎn)小，中心線方向大，兩側(cè)小的特點(diǎn)。將參考信號接收功率與時間提前量分布特征做映射，即可得到TA粒度的場強(qiáng)分布圖和用戶群分布圖。

方法中涉及的兩個主要數(shù)據(jù)源介紹如下。

2.1.1" 時間提前量

時間提前量（Tadv）定義為UE用于調(diào)整其主小區(qū)PUCCH/PUSCH/SRS上行發(fā)送的時間。時間提前量取值范圍為（0，1，2，…，1 282）×16 Ts。本次得到的最新的時間提前量即為上次記錄的時間提前量與本次基站測量得到的調(diào)整值之和。

2.1.2" 參考信號接收功率

參考信號接收功率（RSRP）定義為在考慮測量的頻帶上，承載小區(qū)專屬參考信號的資源單元（RE）的功率（W）的線性平均值，是反映服務(wù)小區(qū)覆蓋的主要指標(biāo)。

2.2" 精確定位方法概述

在現(xiàn)有的的工程參數(shù)中，我們可以得到小區(qū)經(jīng)緯度、天線發(fā)射功率等關(guān)鍵參數(shù)，再計算出用戶在小區(qū)內(nèi)的方位和距離等信息就可以定位用戶的大概位置，如果將終端接收的參考信號強(qiáng)度同步匹配到對應(yīng)方位上，就可以實(shí)現(xiàn)用戶群的場強(qiáng)分布。

2.2.1" Tadv數(shù)據(jù)解析定位

Tadv數(shù)據(jù)解析定位是將采樣時段內(nèi)的所有采樣點(diǎn)從TA區(qū)間和相應(yīng)采樣點(diǎn)數(shù)量兩個維度進(jìn)行處理，在中國移動TD-LTE-OMC-R測量報告技術(shù)要求規(guī)范V2.0.0[7]中定義的每個TA對應(yīng)到實(shí)際場景中約為78米。

2.2.2" RSRP數(shù)據(jù)模型化

RSRP數(shù)據(jù)模型化的目的是對采樣數(shù)據(jù)做初步定位，標(biāo)識終端與天線的距離和終端對天線法線的偏離程度。從法線方向來看，信號強(qiáng)度隨著距離的增加逐漸減弱；從覆蓋方位來看，偏離法線距離越大，信號衰減越明顯。

通過RSRP和Tadv值的初步匹配，可以完成對采樣數(shù)據(jù)的初篩，匹配到電平值的歸屬方位。

2.2.3" TA級數(shù)據(jù)擬合

RSRP數(shù)據(jù)模型化處理后，可以得到各個TA范圍內(nèi)的采樣點(diǎn)數(shù)和同一TA范圍內(nèi)采樣點(diǎn)之間的偏離關(guān)系，這種偏離度可以體現(xiàn)相對遠(yuǎn)近，但是不能體現(xiàn)相對距離。如果對用戶進(jìn)行精確定位，還需要建立場強(qiáng)參考模型。場強(qiáng)參考模型是在充分考慮天線物理特性、電磁波空間傳播特點(diǎn)等因素條件下，計算得到的天線覆蓋區(qū)域內(nèi)不同距離，不同方位的場強(qiáng)參考值。

將RSRP數(shù)據(jù)模型化后與場強(qiáng)參考模型擬合，TA值與RSRP值一一對應(yīng)，可以將采樣點(diǎn)映射到相應(yīng)的場強(qiáng)區(qū)域內(nèi)，實(shí)現(xiàn)相對距離的體現(xiàn)。由于信號的覆蓋效果是關(guān)于法線對稱的，所以除落在天線法線上的采樣點(diǎn)外，其余采樣點(diǎn)會在場強(qiáng)參考模型上擬合出關(guān)于法線對稱的2個點(diǎn)位。如果要進(jìn)一步區(qū)分位置，需要引入其他小區(qū)信息，進(jìn)行多元定位。

2.2.4" 多元定位

多元定位的實(shí)現(xiàn)得益于MRO中終端關(guān)于鄰區(qū)RSRP的測量上報。在MRO中，終端除上報服務(wù)小區(qū)RSRP/Tadv外，還會上報鄰區(qū)RSRP（MR.LteNcRSRP）、鄰區(qū)PCI（MR.LteNcPci）和鄰區(qū)下行頻點(diǎn)（MR.LteNcEarfcn）。

無線側(cè)組網(wǎng)過程中為了規(guī)避同頻干擾，PCI復(fù)用距離較大[8]，這就保證了鄰區(qū)可以被確定。由于采樣數(shù)據(jù)是同時滿足服務(wù)小區(qū)和鄰區(qū)的場強(qiáng)分布的，鄰區(qū)確定之后將服務(wù)小區(qū)和鄰區(qū)TA級擬合數(shù)據(jù)相結(jié)合，借助多條鄰區(qū)關(guān)系即可唯一標(biāo)定用戶點(diǎn)位。

使用Tadv解析數(shù)據(jù)和場強(qiáng)分布做擬合，可以得到TA粒度的場強(qiáng)分布圖。

使用Tadv解析數(shù)據(jù)和采樣點(diǎn)分布做擬合，可以得到TA粒度的用戶群分布圖。

3" 精確定位方法可行性評估

3.1" 定向天線場景

定向天線在空間中有很明顯的方向性[9]，在天線法線方向上，距離越遠(yuǎn)，信號強(qiáng)度越低；在同一距離內(nèi)，距離法線越遠(yuǎn)，信號強(qiáng)度越低。

如圖1所示，使用Tadv和RSRP值進(jìn)行數(shù)據(jù)擬合后，采樣點(diǎn)會擬合在其中的TA4區(qū)域兩個點(diǎn)位上，兩個點(diǎn)位關(guān)于天線法線對稱，此時無法做進(jìn)一步定位。

之后引入采樣數(shù)據(jù)中關(guān)于鄰區(qū)的信息，在綠色TA圖中會有兩個點(diǎn)位，如圖2所示，根據(jù)小區(qū)的相對位置關(guān)系即可在兩個鏡像點(diǎn)中確定實(shí)際位置。如果兩個小區(qū)正好完全對向覆蓋，再引入第2條鄰區(qū)之后即可完成定位。

3.2" 全向天線場景

定向天線因?yàn)榇嬖诜较蛐裕行Ц采w區(qū)域類似于扇形，在區(qū)域分割和用戶定位上實(shí)現(xiàn)起來較容易[10]。全向天線可以使用運(yùn)營商場景邊框?qū)A擬合數(shù)據(jù)做場景包絡(luò)，有效縮小范圍，提高定位精度。

完成場景包絡(luò)之后，即可使用多元定位方法輸出場強(qiáng)分布和用戶群分布。

4" 四維熱力圖實(shí)現(xiàn)方法概述

由3.2節(jié)可知，TA粒度的場強(qiáng)分布圖和用戶群分布圖是Tadv解析數(shù)據(jù)與場強(qiáng)分布和采樣點(diǎn)分布分別擬合后得到的結(jié)果，這個結(jié)果是采樣數(shù)據(jù)的靜態(tài)展示。如果將不同時段內(nèi)的采樣數(shù)據(jù)分別處理并進(jìn)行地理化渲染，以時間線的形式呈現(xiàn)，即可實(shí)現(xiàn)場強(qiáng)分布和用戶群分布的四維熱力展示。

4.1" 場強(qiáng)分布四維熱力展示

每個區(qū)域TA-RSRP是唯一的，同時每個TA內(nèi)的RSRP值也是有合理范圍的。如果在擬合過程中出現(xiàn)無法定位的采樣點(diǎn)，說明該位置RSRP值偏離正常范圍，此時借助鄰區(qū)數(shù)據(jù)定位到問題區(qū)位并進(jìn)行提示，同時在時間參數(shù)的輔助下可以判定問題影響時長，為分析定位提供支持。

圖3為某小區(qū)正常狀態(tài)下的場強(qiáng)分布四維熱力概念圖概念圖。圖4為某小區(qū)異常狀態(tài)下的場強(qiáng)分布四維熱力概念圖。

4.2" 用戶群分布四維熱力展示

將采樣點(diǎn)歸屬到相應(yīng)的TA-RSRP后，使用不同顏色區(qū)分采樣點(diǎn)密度等級并渲染到點(diǎn)位圖中。加入時間因素后還可以展示不同時間段用戶群的分布情況，為分析用戶行為，優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)提供參考。

5" 應(yīng)用場景及價值

1）支撐投訴分析和網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化。精確定位方法可以將現(xiàn)有的小區(qū)級分析粒度縮小到TA級，提高分析精準(zhǔn)度。

2）支撐市場發(fā)展。用戶群分布四維熱力圖采集到了用戶群的活動范圍和活動特點(diǎn)，將其與現(xiàn)有的網(wǎng)絡(luò)覆蓋數(shù)據(jù)、性能指標(biāo)、運(yùn)營效果相匹配，可以定位網(wǎng)絡(luò)短板，為市場發(fā)展提供依據(jù)。

3）降本增效。傳統(tǒng)的工作模式需要耗費(fèi)大量的人力物力，成本高，效率差。用戶群精確定位和場強(qiáng)映射功能可以依托于智能化平臺實(shí)現(xiàn)，在壓降了人、材、機(jī)成本的同時還能獲得更準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)和更高的工作效率。

6" 結(jié)" 論

高精度的場強(qiáng)熱力圖和用戶群分布熱力圖意味著高精度的無線環(huán)境數(shù)據(jù)和用戶流動數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)對競爭日益激烈的通信市場而言是非常重要的。

對設(shè)備商而言，準(zhǔn)確的無線數(shù)據(jù)使其有能力對網(wǎng)絡(luò)盲點(diǎn)做深度定位；海量的用戶流動數(shù)據(jù)使其有條件挖掘潛在市場；實(shí)時的數(shù)據(jù)支撐為其推廣產(chǎn)品、拓展業(yè)務(wù)爭取了寶貴的時間。

對運(yùn)營商而言，也可以獲得海量的數(shù)據(jù)，為做好市場發(fā)展和網(wǎng)絡(luò)完善提供支持。

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作者簡介：盧志全（1994—），男，漢族，河北保定人，中級職稱，研究方向：大數(shù)據(jù)分析與信息管理；通信作者：胡文嶺（1973—），女，漢族，河北衡水人，副教授，碩士生導(dǎo)師，博士，研究方向：電子商務(wù)、數(shù)字經(jīng)濟(jì)、大數(shù)據(jù)管理。

收稿日期：2024-09-03

基金項目：河北經(jīng)貿(mào)大學(xué)科學(xué)研究與發(fā)展計劃項目（2022ZD06）