本發(fā)明涉及無線通信技術領域，尤指一種室內(nèi)弱覆蓋的確定方法及裝置。

背景技術：

弱覆蓋是基站所需要覆蓋面積大、基站間距過大、或者建筑物遮擋而導致的邊界區(qū)域信號較弱，弱覆蓋直接影響網(wǎng)絡性能以及通話質(zhì)量。

傳統(tǒng)的發(fā)現(xiàn)室內(nèi)弱覆蓋的方法，一般都通過室內(nèi)測試、投訴等手段去實現(xiàn)。其中，室內(nèi)測試方法，即由測試人員攜帶移動筆記本電腦、測試終端等測試設備，在室內(nèi)不同樓層和區(qū)域進行遍歷測試，并將測試位置、信號電平、干擾等數(shù)據(jù)以打點方式記錄下來，之后，再由優(yōu)化分析人員進行測試數(shù)據(jù)分析，如rsrp(referencesignalreceivingpower，參考信號接收功率)分布情況，來發(fā)現(xiàn)室內(nèi)弱覆蓋。通過投訴手段來判斷室內(nèi)弱覆蓋的方法，即搜集用戶投訴信息，篩選來源于室內(nèi)場景的投訴，了解投訴記錄信息，有必要的還要結合復測結果，來判斷投訴是否是由于室內(nèi)弱覆蓋導致。

然而，在現(xiàn)有技術中，確定室內(nèi)弱覆蓋位置的方法存在以下缺陷：

現(xiàn)場測試手段只能采集某些樓宇的網(wǎng)絡情況，即只能發(fā)現(xiàn)被測試的樓宇的網(wǎng)絡覆蓋情況，而對于大多數(shù)遍布于城市中的樓宇，其網(wǎng)絡覆蓋情況則不得而知。同樣的，基于投訴手段發(fā)現(xiàn)的網(wǎng)絡覆蓋問題，雖然可以較為精準的定位到有弱覆蓋問題的樓宇，但要依賴于有客戶去投訴反饋問題。然而大多數(shù)弱覆蓋的樓宇是不會被客戶上報投訴的，那么問題就不會被發(fā)現(xiàn)，造成在大多樓宇內(nèi)，用戶實際使用網(wǎng)絡時發(fā)生的接入失敗、掉線掉話、速率低等問題，未被及時發(fā)現(xiàn)并解決，影響網(wǎng)絡性能，降低用戶體驗。

技術實現(xiàn)要素：

本發(fā)明實施例提供一種室內(nèi)弱覆蓋的確定方法及裝置，用以解決現(xiàn)有技術中存在無法快速定位室內(nèi)弱覆蓋區(qū)域的問題。

因此，本發(fā)明實施例提供的一種室內(nèi)弱覆蓋的確定方法，包括：

獲取室內(nèi)網(wǎng)絡各接口的數(shù)據(jù)，將所述數(shù)據(jù)按照通信流程進行關聯(lián)；

根據(jù)選定的通信事件在已關聯(lián)的所述數(shù)據(jù)中篩選與所述通信事件相關的待挖掘數(shù)據(jù)；

對所述待挖掘數(shù)據(jù)進行聚類；

對所述聚類的結果進行分析，確定導致所述通信事件發(fā)生的屬性信息；

根據(jù)所述屬性信息定位室內(nèi)弱覆蓋的區(qū)域。

在一種可能的實現(xiàn)方式中，在本發(fā)明實施例提供的上述方法中，所述通信事件通過以下方式選定：

在確定已經(jīng)發(fā)生網(wǎng)絡問題時，根據(jù)確定的已經(jīng)發(fā)生的網(wǎng)絡問題以及網(wǎng)絡問題分析索引，選定與已經(jīng)發(fā)生的網(wǎng)絡問題對應的通信事件作為與室內(nèi)弱覆蓋相關的通信事件。

在一種可能的實現(xiàn)方式中，在本發(fā)明實施例提供的上述方法中，所述通信事件通過以下方式選定：

在未確定已經(jīng)發(fā)生網(wǎng)絡問題時，選定網(wǎng)絡通信流程中出現(xiàn)問題次數(shù)超過預設范圍的通信事件。

在一種可能的實現(xiàn)方式中，在本發(fā)明實施例提供的上述方法中，在將所述數(shù)據(jù)按照通信流程進行關聯(lián)之后，且在根據(jù)選定的通信事件在已關聯(lián)的所述數(shù)據(jù)中篩選與所述通信事件相關的待挖掘數(shù)據(jù)之前，還包括：

去除已關聯(lián)的所述數(shù)據(jù)中非有效值、奇點值和不合理的數(shù)據(jù)。

在一種可能的實現(xiàn)方式中，在本發(fā)明實施例提供的上述方法中，所述對所述待挖掘數(shù)據(jù)進行聚類，包括：

對所述待挖掘數(shù)據(jù)按照分類算法、關聯(lián)算法、聚類算法或預測算法進行聚 類。

本發(fā)明實施例還提供了一種室內(nèi)弱覆蓋的確定裝置，包括：

數(shù)據(jù)獲取模塊，用于獲取室內(nèi)網(wǎng)絡各接口的數(shù)據(jù)，將所述數(shù)據(jù)按照通信流程進行關聯(lián)；

第一數(shù)據(jù)篩選模塊，用于根據(jù)選定的通信事件在已關聯(lián)的所述數(shù)據(jù)中篩選與所述通信事件相關的待挖掘數(shù)據(jù)；

數(shù)據(jù)挖掘模塊，用于對所述待挖掘數(shù)據(jù)進行聚類；

結果分析模塊，用于對所述聚類的結果進行分析，確定導致所述通信事件發(fā)生的屬性信息；

定位模塊，用于根據(jù)所述屬性信息定位室內(nèi)弱覆蓋的區(qū)域。

在一種可能的實現(xiàn)方式中，在上述裝置中，所述裝置還包括通信事件確定模塊，用于在確定已經(jīng)發(fā)生網(wǎng)絡問題時，根據(jù)確定的已經(jīng)發(fā)生的網(wǎng)絡問題以及網(wǎng)絡問題分析索引，選定與已經(jīng)發(fā)生的網(wǎng)絡問題對應的通信事件作為與室內(nèi)弱覆蓋相關的通信事件。

在一種可能的實現(xiàn)方式中，在上述裝置中，所述通信事件確定模塊還用于在未確定已經(jīng)發(fā)生網(wǎng)絡問題時，選定網(wǎng)絡通信流程中出現(xiàn)問題次數(shù)超過預設范圍的通信事件。

在一種可能的實現(xiàn)方式中，在上述裝置中，所述裝置還包括第二數(shù)據(jù)篩選模塊，用于去除已關聯(lián)的所述數(shù)據(jù)中非有效值、奇點值和不合理的數(shù)據(jù)。

在一種可能的實現(xiàn)方式中，在上述裝置中，所述數(shù)據(jù)挖掘模塊，具體用于對所述待挖掘數(shù)據(jù)按照分類算法、關聯(lián)算法、聚類算法或預測算法進行聚類。本發(fā)明實施例的有益效果包括：

本發(fā)明實施例提供的一種室內(nèi)弱覆蓋的確定方法，通過獲取室內(nèi)網(wǎng)絡各接口的數(shù)據(jù)，將所述數(shù)據(jù)按照通信流程進行關聯(lián)；根據(jù)選定的通信事件在已關聯(lián)的所述數(shù)據(jù)中篩選與所述通信事件相關的待挖掘數(shù)據(jù)；對所述待挖掘數(shù)據(jù)進行聚類；對所述聚類的結果進行分析，確定導致所述通信事件發(fā)生的屬性信息； 根據(jù)所述屬性信息定位室內(nèi)弱覆蓋的區(qū)域。通過室內(nèi)網(wǎng)絡各接口的數(shù)據(jù)和選定的通信事件，對待挖掘數(shù)據(jù)進行聚類后可以得到導致該通信事件發(fā)生的屬性信息，并可以快速定位室內(nèi)弱覆蓋的區(qū)域，避免了人為實地測量，并且可以全面分析網(wǎng)絡覆蓋范圍內(nèi)的室內(nèi)弱覆蓋情況。

附圖說明

圖1為本發(fā)明實施例提供的一種室內(nèi)弱覆蓋的確定方法的流程圖之一；

圖2為本發(fā)明實施例提供的一種室內(nèi)弱覆蓋的確定方法的流程圖之二；

圖3為本發(fā)明實施例提供的一種室內(nèi)弱覆蓋的確定裝置的結構示意圖。

具體實施方式

下面結合附圖，對本發(fā)明實施例提供的室內(nèi)弱覆蓋的確定方法及裝置的具體實施方式進行詳細地說明。

具體地，本發(fā)明實施例提供的一種室內(nèi)弱覆蓋的確定方法，如圖1所示，具體包括以下步驟：

s101、獲取室內(nèi)網(wǎng)絡各接口的數(shù)據(jù)，將數(shù)據(jù)按照通信流程進行關聯(lián)；

s102、根據(jù)選定的通信事件在已關聯(lián)的數(shù)據(jù)中篩選與通信事件相關的待挖掘數(shù)據(jù)；

s103、對待挖掘數(shù)據(jù)進行聚類；

s104、對聚類的結果進行分析，確定導致所述通信事件發(fā)生的屬性信息；

s105、根據(jù)屬性信息定位室內(nèi)弱覆蓋的區(qū)域。

本發(fā)明實施例提供的室內(nèi)弱覆蓋的確定方法，通過室內(nèi)網(wǎng)絡各接口的數(shù)據(jù)和選定的通信事件，對待挖掘數(shù)據(jù)進行聚類后可以得到導致該通信事件發(fā)生的屬性信息，并可以快速定位室內(nèi)弱覆蓋的區(qū)域，避免了人為實地測量，并且可以全面分析網(wǎng)絡覆蓋范圍內(nèi)的室內(nèi)弱覆蓋情況。

下面對上述各步驟的具體實現(xiàn)方式進行詳細的說明。

在上述步驟s101中，獲取室內(nèi)網(wǎng)絡各接口的數(shù)據(jù)，可以通過采集lte(longtermevolution，通用移動通信技術的長期演進)網(wǎng)絡接口的數(shù)據(jù)實現(xiàn)，例如可以通過采集lte網(wǎng)絡接口uu、x2、s1-mme、s1-u、s10/11、s6a、s5/8等接口的數(shù)據(jù)。將獲取到的數(shù)據(jù)按照通信流程進行關聯(lián)，是指將獲取到的室內(nèi)網(wǎng)絡各接口的數(shù)據(jù)按照各接口協(xié)議棧規(guī)范進行解析，對每一個通信流程，將涉及到的各單接口信令流程關聯(lián)合成為完整的流程記錄。

具體地，在上述步驟s101中，獲取室內(nèi)網(wǎng)絡各接口的數(shù)據(jù)，具體可以包括：

根據(jù)輸入的硬采數(shù)據(jù)、軟采數(shù)據(jù)以及測量報告數(shù)據(jù)，獲取室內(nèi)網(wǎng)絡各接口相關的數(shù)據(jù)。

進一步地，在上述步驟102中，分析與選定的通信事件相關的屬性信息，并在已關聯(lián)的數(shù)據(jù)中篩選出與該通信事件相關數(shù)據(jù)作為待挖掘數(shù)據(jù)，以便后續(xù)分析影響選定的通信事件的原因。

具體地，上述待挖掘數(shù)據(jù)按照來源形式的不同，包括可以從xdr直接讀取的信息，例如時間、位置、終端型號等屬性信息；可以從mr(measurementreport，測量報告)數(shù)據(jù)中得到的信息，例如場強、干擾等屬性信息；以及可以統(tǒng)計與該通信流程相關的問題分析索引而生成的信息，例如業(yè)務請求(servicerequest)成功率、失敗原因等信息。

進一步地，在上述步驟102中的通信事件可以通過以下方式選定：

在確定已經(jīng)發(fā)生網(wǎng)絡問題時，根據(jù)確定的已經(jīng)發(fā)生的網(wǎng)絡問題以及網(wǎng)絡問題分析索引，選定與已經(jīng)發(fā)生的網(wǎng)絡問題對應的通信事件作為與室內(nèi)弱覆蓋相關的通信事件。這樣可以針對已經(jīng)發(fā)生的網(wǎng)絡問題有目的的進行分析。例如，確定已經(jīng)發(fā)生的網(wǎng)絡問題為業(yè)務請求建立成功率低，則根據(jù)該網(wǎng)絡問題以及網(wǎng)絡問題分析索引，可以選定通信事件業(yè)務請求失敗作為與室內(nèi)弱覆蓋相關的通信事件。

具體地，上述網(wǎng)絡問題分析索引可以通過dpi(deeppacketinspection，深 度報文檢測)系統(tǒng)中基于網(wǎng)絡信令統(tǒng)計生成，生成的網(wǎng)絡問題分析索引可以如表1所示：

表1通信事件及相關網(wǎng)絡問題分析索引

進一步地，在未確定已經(jīng)發(fā)生網(wǎng)絡問題時，選定網(wǎng)絡通信流程中出現(xiàn)問題次數(shù)超過預設范圍的通信事件。這樣可以發(fā)現(xiàn)未體現(xiàn)在網(wǎng)絡問題索引中的隱含問題。例如，發(fā)現(xiàn)選定的網(wǎng)絡通信流程中，業(yè)務承載e-rab釋放異常次數(shù)多、發(fā)起volte呼叫失敗次數(shù)多、servicerequest發(fā)起失敗次數(shù)多等，可以通過這些網(wǎng)絡問題，選定對應的通信事件。

進一步地，在步驟s101之后，且在步驟s102之前，還可以包括：

去除已關聯(lián)的所述數(shù)據(jù)中非有效值、奇點值和不合理的數(shù)據(jù)。以便減少后續(xù)數(shù)據(jù)處理過程中的計算量。

具體的，在上述步驟103可以具體包括：

對待挖掘數(shù)據(jù)按照分類算法、關聯(lián)算法、聚類算法或預測算法進行聚類。上述分類算法、關聯(lián)算法、聚類算法和預測算法都屬于數(shù)據(jù)挖掘算法，其中，分類算法可以包括貝葉斯分類器、人工神經(jīng)網(wǎng)絡、支持向量機等算法，關聯(lián)算法可以包括apriori、fp增長算法等，聚類算法可以包括k均值、dbscan等，預測算法可以包括多元回歸等。當然，也可以使用其他具有聚類效果的算法進行數(shù)據(jù)挖掘。通過對待挖掘數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)挖掘，可以將選定的通信事件的不同 類別的屬性信息進行聚類，得到的聚類結果為影響該通信事件發(fā)生的屬性信息。

具體地，上述步驟s103中對待挖掘數(shù)據(jù)的聚類過程可以基于spss、modoler、中國移動蘇研院的大數(shù)據(jù)處理平臺等平臺實現(xiàn)，也可以通過其他數(shù)據(jù)挖掘平臺實現(xiàn)。

進一步地，上述步驟s103可以得到如下聚類結果：經(jīng)緯度信息的聚類結果、小區(qū)標識的聚類結果、終端型號的聚類結果以及其他聚類結果。

具體的，在上述步驟104中，分析聚類的結果中的屬性信息與哪些因素有關，從而確定導致該通信事件發(fā)生的屬性信息。若聚類結果產(chǎn)生了多個導致該通信事件發(fā)生的屬性信息，則分析多個屬性信息之間是否存在邏輯上的聯(lián)系，若有些屬性信息與該通信事件發(fā)生不可能有關，則需要剔除該屬性信息重新進行數(shù)據(jù)挖掘。

具體地，在上述步驟s105中，在導致通信事件發(fā)生的屬性信息中，重點分析這些屬性信息中包含位置信息的屬性信息，例如經(jīng)緯度信息的聚類結果，以經(jīng)緯度作為樣本點，該聚類結果為一簇簇的樣本點，這些樣品點即各個集中的室內(nèi)弱覆蓋位置的集合，再結合地理圖層，將這些樣本點投射到對應的樓宇位置，即得到室內(nèi)弱覆蓋的位置。此處只是以經(jīng)緯度信息的聚類結果進行舉例，也可以通過其他位置信息定位室內(nèi)弱覆蓋的區(qū)域。

進一步地，為了得到更加可信的聚類結果，可以對多種類型的數(shù)據(jù)進行分析，或者嘗試采用多種挖掘算法，或者每一種挖掘算法嘗試多種算法參數(shù)的設置，也可以將這幾種方式結合到一起進行挖掘分析。

下面通過以選定的通信事件為業(yè)務請求(servicerequest)失敗，并且挖掘算法采用k均值聚類算法為例，說明本發(fā)明實施例提供的室內(nèi)弱覆蓋的確定方法。

其具體實現(xiàn)流程如圖2所示，具體包括以下幾個步驟：

s201、獲取室內(nèi)網(wǎng)絡各接口的數(shù)據(jù)，將數(shù)據(jù)按照通信流程進行關聯(lián)；

s202、去除已關聯(lián)的數(shù)據(jù)中非有效值、奇點值和不合理的數(shù)據(jù)；

s203、在已關聯(lián)的所述數(shù)據(jù)中篩選與業(yè)務請求失敗相關的待挖掘數(shù)據(jù)；

s204、采用k均值聚類算法對待挖掘數(shù)據(jù)進行聚類；

s205、對聚類的結果進行分析，確定導致業(yè)務請求失敗發(fā)生的屬性信息；

s206、根據(jù)屬性信息定位室內(nèi)弱覆蓋的區(qū)域。

具體地，上述步驟s201可以具體包括：

獲取一段時間內(nèi)(例如一周、半個月等)室內(nèi)網(wǎng)絡各接口的數(shù)據(jù)，將這些數(shù)據(jù)按照通信流程進行關聯(lián)。

進一步地，上述步驟s203可以具體包括：

在已關聯(lián)的數(shù)據(jù)中，篩選出業(yè)務請求失敗的所有通信記錄樣本，定義為“樣本集合”；

過濾該樣本集合中，已關聯(lián)的mr數(shù)據(jù)中rsrp﹤-120dbm的采樣點，定義為“數(shù)據(jù)處理集合”，即待挖掘數(shù)據(jù)。

進一步地，上述步驟s204可以具體包括：

對“數(shù)據(jù)處理集合”中采樣點的屬性信息進行k均值聚類，該屬性信息如表2所示：

表2“數(shù)據(jù)處理集合”中采樣點的屬性信息

對k均值聚類的聚類結果進行分析，查找該聚類結果中，是否存在表2中的某個字段值按照一定的聚類效果形成的一類明顯的聚類，將所有這樣的字 段值篩選出來，作為“疑似聚類集合”，定義為集合m。

不限制rsrp的取值，對“樣本集合”重復上述聚類過程，得到“原始聚類集合”，定義為集合n。

將集合m和集合n進行比較，取集合m且不屬于集合n的那部分，定義為r，即該集合r為數(shù)據(jù)挖掘得到的聚類結果。

進一步地，上述步驟s205可以具體包括：

上述聚類結果(集合r)中包含如下聚類結果：經(jīng)緯度信息的聚類結果、小區(qū)標識的聚類結果、終端型號的聚類結果以及其他聚類結果，這些屬性信息即影響該通信事件發(fā)生的主要屬性信息。

重點分析集合r中包含位置信息的屬性信息，例如經(jīng)緯度信息的聚類結果，以經(jīng)緯度作為樣本點，該聚類結果為一簇簇的樣本點，這些樣品點即各個集中的室內(nèi)弱覆蓋位置的集合，定義為集合l。

進一步地，上述步驟s206可以具體包括：

對于集合l，結合地理圖層，將集合l中的樣本點投射到對應的樓宇位置，即得到室內(nèi)弱覆蓋的位置。此處只是以經(jīng)緯度信息的聚類結果進行舉例，也可以通過其他位置信息定位室內(nèi)弱覆蓋的區(qū)域。

基于同一發(fā)明構思，本發(fā)明實施例還提供了一種室內(nèi)弱覆蓋的確定裝置，由于該裝置解決問題的原理與前述一種室內(nèi)弱覆蓋的確定方法相似，因此該裝置的實施可以參見方法的實施，重復之處不再贅述。

本發(fā)明實施例提供的一種室內(nèi)弱覆蓋的確定裝置，如圖3所示，包括：

數(shù)據(jù)獲取模塊301，用于獲取室內(nèi)網(wǎng)絡各接口的數(shù)據(jù)，將所述數(shù)據(jù)按照通信流程進行關聯(lián)；

第一數(shù)據(jù)篩選模塊302，用于根據(jù)選定的通信事件在已關聯(lián)的所述數(shù)據(jù)中篩選與所述通信事件相關的待挖掘數(shù)據(jù)；

數(shù)據(jù)挖掘模塊303，用于對所述待挖掘數(shù)據(jù)進行聚類；

結果分析模塊304，用于對所述聚類的結果進行分析，確定導致所述通信 事件發(fā)生的屬性信息；

定位模塊305，用于根據(jù)所述屬性信息定位室內(nèi)弱覆蓋的區(qū)域。

具體地，在上述裝置中，所述裝置還包括通信事件確定模塊，用于在確定已經(jīng)發(fā)生網(wǎng)絡問題時，根據(jù)確定的已經(jīng)發(fā)生的網(wǎng)絡問題以及網(wǎng)絡問題分析索引，選定與已經(jīng)發(fā)生的網(wǎng)絡問題對應的通信事件作為與室內(nèi)弱覆蓋相關的通信事件。

具體地，在上述裝置中，所述通信事件確定模塊還用于在未確定已經(jīng)發(fā)生網(wǎng)絡問題時，選定網(wǎng)絡通信流程中出現(xiàn)問題次數(shù)超過預設范圍的通信事件。

具體地，在上述裝置中，所述裝置還包括第二數(shù)據(jù)篩選模塊，用于去除已關聯(lián)的所述數(shù)據(jù)中非有效值、奇點值和不合理的數(shù)據(jù)。

具體地，在上述裝置中，所述數(shù)據(jù)挖掘模塊303，具體用于對所述待挖掘數(shù)據(jù)按照分類算法、關聯(lián)算法、聚類算法或預測算法進行聚類。具體地，可以在數(shù)據(jù)挖掘模塊303中進行數(shù)據(jù)挖掘應用，該模塊可以提供數(shù)據(jù)挖掘的工具平臺，包括各類挖掘算法的調(diào)用流程的圖形化呈現(xiàn)，每類挖掘算法以及每類挖掘算法中的具體挖掘算法都可以用一種圖標的形式呈現(xiàn)，通過該模塊，用戶只需拖拽各個圖標，搭建其所設計的流程算法，則該模塊會自動按照用戶設計好的流程順序，執(zhí)行挖掘算法程序。在數(shù)據(jù)挖掘過程中，對每一次挖掘應用，可以嘗試多種類型的數(shù)據(jù)輸入，并且，每種類型的數(shù)據(jù)輸入，也可以嘗試多種挖掘算法，每種挖掘算法，可以嘗試多種算法參數(shù)的設置。

具體地，可以通過結果分析模塊304對數(shù)據(jù)挖掘模塊303得到的聚類結果進行分析，分析聚類得到的屬性信息是否能夠?qū)е峦ㄐ攀录l(fā)生，若聚類結果產(chǎn)生了多個導致通信事件發(fā)生的屬性信息，則分析多個屬性信息之間是否存在邏輯上的聯(lián)系，若有些屬性信息與該通信事件發(fā)生不可能有關，則需要剔除該屬性信息重新進行數(shù)據(jù)挖掘。

若通過數(shù)據(jù)挖掘算法進行多次聚類，則分析多個聚類結果中哪個結果對該通信事件影響更大，即更符合室內(nèi)弱覆蓋的場景，從而重點分析該聚類結果， 進而找到避免該通信事件發(fā)生的方案。

對多個通信事件進行多次大數(shù)據(jù)挖掘分析，將分析每一個通信事件時使用的挖掘算法以及影響每一個通信事件發(fā)生的屬性信息進行固化，形成固定的專題功能模塊，方便之后同類問題的大數(shù)據(jù)挖掘分析，進而優(yōu)化室內(nèi)網(wǎng)絡質(zhì)量。

本發(fā)明實施方式提供的一種室內(nèi)弱覆蓋的確定方法及裝置，可以構架于搭建了網(wǎng)絡各接口采集、解析、關聯(lián)的信令數(shù)據(jù)處理平臺，例如，可以構架于中國移動統(tǒng)一dpi系統(tǒng)。

本發(fā)明實施方式提供的一種室內(nèi)弱覆蓋的確定方法及裝置，通過室內(nèi)網(wǎng)絡各接口的數(shù)據(jù)和選定的通信事件，對待挖掘數(shù)據(jù)進行聚類后可以得到導致該通信事件發(fā)生的屬性信息，并可以快速定位室內(nèi)弱覆蓋的區(qū)域，避免了人為實地測量，節(jié)約了測試成本，以及彌補了人為測量只能測試重點樓宇、投訴樓宇，而忽略掉大多數(shù)樓宇網(wǎng)絡問題的缺陷，可以全面分析網(wǎng)絡覆蓋范圍內(nèi)的室內(nèi)弱覆蓋情況。在未確定已經(jīng)發(fā)生網(wǎng)絡問題時，選定網(wǎng)絡通信流程中出現(xiàn)問題次數(shù)超過預設范圍的通信事件進行挖掘分析，可以摸索其中未知規(guī)律以及可能的網(wǎng)絡性能問題，有利于解決潛在的影響網(wǎng)絡性能的問題、故障等。

顯然，本領域的技術人員可以對本發(fā)明進行各種改動和變型而不脫離本發(fā)明的精神和范圍。這樣，倘若本發(fā)明的這些修改和變型屬于本發(fā)明權利要求及其等同技術的范圍之內(nèi)，則本發(fā)明也意圖包含這些改動和變型在內(nèi)。