Page 23 - 网络电信2019年9月刊上

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（3）弱覆盖区域轮廓的自动勾画 图6 连片距离为2√2￣D多边形轮廓勾画
弱栅格连片包含栅格的顶点，通过Alpha Shape算法检测出
边缘轮廓点，从而勾画出弱覆盖区域轮廓。根据轮廓勾画算法
原理，采用长度跟连片距离相等的线段，选取位置最高的顶点
作为初始点，线段一端首先固定在该初始点，从水平方向开始
逆时针旋转，当相交另一个顶点，线段保持方向移动，另一端
固定在该顶点，继续逆时针旋转，直到线段相交初始点为止，
输出线段经历顶点就是该区域的边缘轮廓点。如图5所示，当连
片距离设置为2 D时，实现流程如下：
图5 连片距离为√2￣D多边形轮廓勾画

附近扇区：距离弱覆盖区域中心点最近的5个扇区，用于分
析弱覆盖区域附近小区原因。

四、方案应用验证
人工路测与本方案测评结果对比如表1所示，路测弱路段表
示至少连续100m弱覆盖路段，而系统弱覆盖区域表示至少10个
20m×20m弱栅格连片的区域，验证了75个路段覆盖情况，整体
匹配准确率为93.33%，其中区域A验证情况如图7所示，该区域
路测总弱路段为21段，其中系统只有编号18路段没有匹配上，
1）把弱区1每个栅格顶点去重，得到11个点，取经纬度编 匹配准确率为95.24%。
号最大的点a作为初始点；
表1 路测与系统匹配验证
2）以a为圆心，连片距离为半径，从水平方向逆时针旋
转，相交于点d，则d作为下一个顶点；
3）以d为圆心，连片距离为半径，从a点开始逆时针旋转，
相交于点e，则e作为下一个顶点；
4）以e为圆心，连片距离为半径，从d点开始逆时针旋转，
相交于点g，则g作为下一个顶点；
5）如此类推，当下一个顶点是初始点的时候，就停止计
算，可以输出弱覆盖区域1的边界，弱覆盖区域2也类似这么处
理。
图7 区域A本方案弱区识别与路测对比
当连片距离设置为2 D，则栅格C与栅格E、F满足距离条
件，则分组1和分组2合并成一个分组，轮廓勾画出的结果如图6
所示:
（4）测评指标的智能生成
为了提升网络优化支撑的智能化水平，减少多个系统兜转
人工分析，通过结合DPI、KPI、MR、CDR、基站台账等多系统全
方位指标实现弱覆盖区域的智能测评，测评输出指标包括处理
措施、处理优先级、接入扇区和附近扇区。
处理措施：根据附近基站扇区状况以及场景，输出规划、
维护、工程和优化建议。
处理优先级：根据弱栅格数、4G切3G次数、4G用户数、4G
流量、4G感知优良率等指标进行计算。
接入扇区：弱覆盖区域MR数量最多的5个主服务接入扇区，
同时，基于本方案实现了弱覆盖区域的自动精准识别、基
用于分析弱覆盖区域接入小区原因。
站扇区覆盖地理化分析及重要场景弱覆盖智能测评功能，经过
22 网络电信 二零一九年九月