一种无线网络覆盖盲区检测方法

    公开(公告)号:CN108990095B

    公开(公告)日:2020-10-16

    申请号:CN201810850046.0

    申请日:2018-07-28

    Abstract: 本发明公开了一种无线网络覆盖盲区检测方法,包括:根据用户终端反馈的信令数据确定用户位置和用户移动速度;剔除快速移动用户的用户数据;计算中低速用户信号的相对衰减值;根据用户信号的相对衰减值确定深度衰落点,根据深度衰落点的分布确定疑似覆盖盲区;若疑似覆盖盲区持续保持在深度衰落状态,则将该疑似覆盖盲区域确认为信号覆盖盲区。与现有方法相比,本发明方法充分利用了运营商现有数据,能够计算得到更为精准的用户移动速度从而有效剔除无效的用户数据,并利用了用户信号的相对衰减值,提高了覆盖盲区的检测精度,节省了人力物力。

    一种无线网络覆盖盲区检测方法

    公开(公告)号:CN108990095A

    公开(公告)日:2018-12-11

    申请号:CN201810850046.0

    申请日:2018-07-28

    Abstract: 本发明公开了一种无线网络覆盖盲区检测方法,包括:根据用户终端反馈的信令数据确定用户位置和用户移动速度;剔除快速移动用户的用户数据;计算中低速用户信号的相对衰减值;根据用户信号的相对衰减值确定深度衰落点,根据深度衰落点的分布确定疑似覆盖盲区;若疑似覆盖盲区持续保持在深度衰落状态,则将该疑似覆盖盲区域确认为信号覆盖盲区。与现有方法相比,本发明方法充分利用了运营商现有数据,能够计算得到更为精准的用户移动速度从而有效剔除无效的用户数据,并利用了用户信号的相对衰减值,提高了覆盖盲区的检测精度,节省了人力物力。

    一种基于信令数据分析的人流密度预测方法及系统

    公开(公告)号:CN108055639B

    公开(公告)日:2020-07-10

    申请号:CN201711292665.4

    申请日:2017-12-08

    Abstract: 本发明公开了一种基于信令数据分析的人流密度预测方法及系统,属于数据分析与处理技术领域,其中,方法的实现包括:根据用户终端反馈的信令数据信息确定对应用户数据的时间;并根据信令数据利用高精度定位技术确定用户位置,创建用户记录;根据用户的时间和位置估计用户的移动速度和方向,更新用户记录;根据更新后的用户记录,预测指定区域的用户密度。本发明充分利用运营商的用户终端的信令数据,可实现指定区域的人口密度预测,为城市安全和应急通信处理提供重要保障。

    一种基于信令数据分析的人流密度预测方法及系统

    公开(公告)号:CN108055639A

    公开(公告)日:2018-05-18

    申请号:CN201711292665.4

    申请日:2017-12-08

    Abstract: 本发明公开了一种基于信令数据分析的人流密度预测方法及系统,属于数据分析与处理技术领域,其中,方法的实现包括:根据用户终端反馈的信令数据信息确定对应用户数据的时间;并根据信令数据利用高精度定位技术确定用户位置,创建用户记录;根据用户的时间和位置估计用户的移动速度和方向,更新用户记录;根据更新后的用户记录,预测指定区域的用户密度。本发明充分利用运营商的用户终端的信令数据,可实现指定区域的人口密度预测,为城市安全和应急通信处理提供重要保障。

    一种基于多径时延的多设备信号传输方法、基站及设备

    公开(公告)号:CN110351215A

    公开(公告)日:2019-10-18

    申请号:CN201910576980.2

    申请日:2019-06-28

    Abstract: 本发明公开一种基于多径时延的多设备信号传输方法、基站及设备,包括:(1)利用同一种LFM信号对各个设备发送信息进行调制(2)根据各个设备多径时延计算出每个设备发送信号在分数域的最小平移量,保证各个设备发送信号经过信道后在分数域不重叠;(3)将各个设备按照计算得到的最小平移量在分数域进行平移后变换回时域;(4)将接收信号按照LFM信号最佳变换阶数变换到分数域,通过矩形窗分离各个设备的接收信号;(5)将分离得到的各个设备信号在分数域逆循环移位,实现多设备信号分离。本发明通过分离多设备信号,易于实现,具有分离精度高和节省时频资源的优势,能够应用于各种多设备或者多设备系统中的信号分离。

    一种基于网络信令数据分析的用户定位方法及系统

    公开(公告)号:CN108093361A

    公开(公告)日:2018-05-29

    申请号:CN201711292428.8

    申请日:2017-12-08

    Abstract: 本发明公开了一种基于网络信令数据分析的用户定位方法及系统,属于数据分析与处理技术领域,其中,方法的实现包括:根据用户终端反馈的信令数据中的时间提前量和到达角对用户的位置进行粗定位得到粗定位数据;剔除粗定位数据中的重复位置数据得到初始目标定位数据;筛除初始目标定位数据中的异常数据得到目标定位数据;对地图进行分区,标定出第一区域和第二区域,第一区域表示用户可能到达的区域,第二区域表示用户无法到达的区域;将目标定位数据在所述地图上撒点,结合第一区域和第二区域确定用户的目标位置,与其他定位技术相比,本发明设计方法具有估计精度高,应用范围广的优点,同时本发明方法充分利用了运营商网络数据,节约了成本。

    一种基于路径合成的多径时延估计方法

    公开(公告)号:CN107465472A

    公开(公告)日:2017-12-12

    申请号:CN201710659728.9

    申请日:2017-08-04

    Inventor: 彭薇 赵学辉 江涛

    Abstract: 本发明公开了一种基于路径合成的多径时延估计方法,包括以下步骤:在预处理阶段发送端首先向接收端发送一次大功率导频信号;接收端根据接收到的导频信号获取信道的多径时延结构,完成时延估计的预处理;信号发送端向接收端发送常规功率的导频信号,信号接收端根据接收到的导频信号和参考导频信号利用算法计算得到峰值函数;根据计算得到的峰值函数和预先估计到的多径时延结构利用路径合成算法估计信号多径时延。本发明能够获得比常规的多径时延估计算法更精准的时延估计。与其他时延估计方法相比,本发明设计方法具有估计精度高,计算复杂度小的优点;不仅仅能在单用户系统中适用,而且在多用户系统中也有较好的估计效果。

    一种基于多径时延的多设备信号传输方法、基站及设备

    公开(公告)号:CN110351215B

    公开(公告)日:2020-08-18

    申请号:CN201910576980.2

    申请日:2019-06-28

    Abstract: 本发明公开一种基于多径时延的多设备信号传输方法、基站及设备,包括:(1)利用同一种LFM信号对各个设备发送信息进行调制(2)根据各个设备多径时延计算出每个设备发送信号在分数域的最小平移量,保证各个设备发送信号经过信道后在分数域不重叠;(3)将各个设备按照计算得到的最小平移量在分数域进行平移后变换回时域;(4)将接收信号按照LFM信号最佳变换阶数变换到分数域,通过矩形窗分离各个设备的接收信号;(5)将分离得到的各个设备信号在分数域逆循环移位,实现多设备信号分离。本发明通过分离多设备信号,易于实现,具有分离精度高和节省时频资源的优势,能够应用于各种多设备或者多设备系统中的信号分离。

    一种基于网络信令数据分析的用户定位方法及系统

    公开(公告)号:CN108093361B

    公开(公告)日:2020-05-19

    申请号:CN201711292428.8

    申请日:2017-12-08

    Abstract: 本发明公开了一种基于网络信令数据分析的用户定位方法及系统,属于数据分析与处理技术领域,其中,方法的实现包括:根据用户终端反馈的信令数据中的时间提前量和到达角对用户的位置进行粗定位得到粗定位数据;剔除粗定位数据中的重复位置数据得到初始目标定位数据;筛除初始目标定位数据中的异常数据得到目标定位数据;对地图进行分区,标定出第一区域和第二区域,第一区域表示用户可能到达的区域,第二区域表示用户无法到达的区域;将目标定位数据在所述地图上撒点,结合第一区域和第二区域确定用户的目标位置,与其他定位技术相比,本发明设计方法具有估计精度高,应用范围广的优点,同时本发明方法充分利用了运营商网络数据,节约了成本。

    一种基于路径合成的多径时延估计方法

    公开(公告)号:CN107465472B

    公开(公告)日:2020-05-19

    申请号:CN201710659728.9

    申请日:2017-08-04

    Inventor: 彭薇 赵学辉 江涛

    Abstract: 本发明公开了一种基于路径合成的多径时延估计方法,包括以下步骤:在预处理阶段发送端首先向接收端发送一次大功率导频信号;接收端根据接收到的导频信号获取信道的多径时延结构,完成时延估计的预处理;信号发送端向接收端发送常规功率的导频信号,信号接收端根据接收到的导频信号和参考导频信号利用算法计算得到峰值函数;根据计算得到的峰值函数和预先估计到的多径时延结构利用路径合成算法估计信号多径时延。本发明能够获得比常规的多径时延估计算法更精准的时延估计。与其他时延估计方法相比,本发明设计方法具有估计精度高,计算复杂度小的优点;不仅仅能在单用户系统中适用,而且在多用户系统中也有较好的估计效果。

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