深度覆盖评估算法研究

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白盒测试中的测试覆盖度评估与分析

白盒测试中的测试覆盖度评估与分析

白盒测试中的测试覆盖度评估与分析在软件开发过程中,测试是至关重要的一环。

而在测试中,测试覆盖度评估与分析是确保软件质量的关键步骤之一。

本文将探讨白盒测试中的测试覆盖度评估与分析的方法和重要性。

一、概述测试覆盖度评估与分析是通过对软件系统中各个组件的测试程度进行全面评估和分析,以确定测试用例覆盖到的代码行、语句、函数等的比例。

通过测试覆盖度分析,可以评估测试用例的质量,并发现潜在的代码缺陷,确保软件系统的稳定性和可靠性。

二、测试覆盖度评估方法在白盒测试中,常用的测试覆盖度评估方法有以下几种。

1. 语句覆盖度(Statement Coverage)语句覆盖度是评估测试用例对代码中每个语句的覆盖程度。

通过执行测试用例,记录代码中每个语句的执行情况,进而计算语句覆盖度。

语句覆盖度高表示大部分语句都被测试用例覆盖到,但并不能保证测试用例的完备性。

2. 判定覆盖度(Decision Coverage)判定覆盖度是评估测试用例对代码中每个判定条件的覆盖程度。

判定覆盖度要求每个判定条件的取值都至少被测试了一次,以保证程序在不同的条件下能够正确执行。

判定覆盖度比语句覆盖度更加具体和准确。

3. 条件覆盖度(Condition Coverage)条件覆盖度是评估测试用例对代码中每个条件的覆盖程度。

条件覆盖度要求每个条件的取值都至少被测试了一次,并且能够覆盖到条件的所有可能取值,以发现潜在的逻辑错误。

4. 路径覆盖度(Path Coverage)路径覆盖度是评估测试用例对代码中各个执行路径的覆盖程度。

路径覆盖度要求测试用例能够覆盖到代码中的所有可能执行路径,包括正常情况下的路径和异常情况下的路径。

路径覆盖度是最全面、最严格的测试覆盖度评估方法,但也是最困难的。

三、测试覆盖度分析工具为了方便测试人员进行测试覆盖度评估与分析,有许多测试覆盖度分析工具能够自动化地完成该任务。

常用的测试覆盖度分析工具有以下几种。

1. JaCoCoJaCoCo是一种开源的Java代码覆盖度工具。

软件测试中的测试覆盖率评估与提升方法探讨

软件测试中的测试覆盖率评估与提升方法探讨

软件测试中的测试覆盖率评估与提升方法探讨软件测试是保证软件质量的重要环节之一,而测试覆盖率评估则是衡量测试的全面性和有效性的重要指标。

本文将探讨测试覆盖率的定义与评估方法,并介绍一些提升测试覆盖率的有效方法。

测试覆盖率是衡量测试过程中代码执行的全面性和有效性的指标。

它用于确定测试集是否充分覆盖被测软件的所有功能和代码,以及是否能发现潜在的错误。

常见的测试覆盖率指标包括语句覆盖率、分支覆盖率、条件覆盖率和路径覆盖率等。

语句覆盖率是最基本的覆盖率指标,它指的是测试用例执行过程中覆盖到的代码语句占总代码语句的比例。

分支覆盖率则是评估测试用例是否覆盖到了程序中的所有分支语句。

条件覆盖率则是评估测试用例是否覆盖到了程序中的所有条件语句,包括if语句和循环语句等。

路径覆盖率评估的是是否覆盖了程序执行的所有可能路径。

评估测试覆盖率可以通过静态分析工具、代码覆盖率工具或符号执行等方法来实现。

静态分析工具可以分析代码的结构和依赖关系,从而提供测试覆盖率的评估。

代码覆盖率工具可以对测试用例执行过程中的代码覆盖情况进行跟踪和统计,从而得出覆盖率报告。

符号执行则是通过符号代替具体的输入值来执行程序,以评估测试用例是否能够覆盖到所有的执行路径。

为了提高测试覆盖率,可以采用以下几种有效的方法。

设计合理的测试用例是提高测试覆盖率的前提。

测试用例需要覆盖到不同的路径和边界条件,以确保尽可能地覆盖到被测软件的全部功能和代码。

可以使用等价类划分和边界值分析等测试设计技术来指导测试用例的设计。

使用代码覆盖率工具可以帮助发现测试用例未覆盖到的代码部分。

通过代码覆盖率工具的报告,可以清晰地了解到哪些代码没有被测试到,从而补充对应的测试用例,以提高测试覆盖率。

使用静态分析工具可以在代码编写阶段就帮助识别和纠正潜在的错误,从而提高软件可测试性。

静态分析工具可以检查代码的结构和规范性,发现潜在的逻辑错误、数据错误和安全漏洞等。

还可以采用生成测试用例的方法来提高测试覆盖率。

TD-LTE深度覆盖解决方案研究

TD-LTE深度覆盖解决方案研究

TD-LTE深度覆盖解决方案研究
如今的移动互联网大数据时代,高速的数据业务不可避免的正在发展为主流,人们对高速的数据业务要求越来越高,TD-LTE技术正是未来高速数据业务承载
的主要网络,其网络质量和覆盖能力将直接影响到未来的市场竞争力,其中深度覆盖尤为重要。

本论文从业务、容量、覆盖三个维度,并结合用户定位、栅格赋值、立体仿真、价值评估、MR测量等五个因素来精确定位深度覆盖的区域,分析造成深度覆盖不足原因,采用宏基站RF调整,室分建设,微基站补盲建设等手段,提高深度覆盖。

本文将着重介绍微基站在和MDT新型技术在解决深度覆盖中的作用。

论文研究提出的深度覆盖方案通过实际工程实施,取得了较好的成效,通过在包括高架桥遮挡区域、城中村和高层等多种类型的应用场景实测结果,表明论文提出的深度覆盖方案可以有效地解决现网存在的问题。

VOLTE建筑物级别的深度覆盖风险评估和规划方法

VOLTE建筑物级别的深度覆盖风险评估和规划方法

杭州电信VoLTE建筑物级别的深度覆盖评估和规划方法杭州电信杭州电信VOLTE网络质量提升小组2019年03月目录VoLTE建筑物级别的深度覆盖风险评估和规划 (3)一、问题描述 (3)二、分析过程 (3)2.1评估流程 (3)2.2风险识别及解决方案 (4)三、解决措施 (5)3.1建筑物POI名称爬取 (5)3.2建筑物POI最近的室分直放站关联 (7)3.3建筑物VoLTE放号风险识别及评分 (8)四、经验总结 (13)VoLTE建筑物级别的深度覆盖风险评估和规划朱臻【摘要】LTE组网以来,各大厂家对MR大数据分析都有研究,对于覆盖评估也多以栅格化方式呈现,精度100米/50米甚至20米,对于网络优化和网络规划部门分析提供了重要参考,而对定位问题栅格区域的具体位置需要匹配Mapinfo或者GE电子地图,大多时候靠人工识别具体位置。

本课题通过研究将栅格地理化数据叠加到5m高精度电子地图,以建筑物为单位汇聚MR栅格化数据,最终得到全网建筑物楼宇级别的覆盖、业务情况,输出弱覆盖楼宇表(覆盖率80%以下)结合价值排序,基于MR条数(用户数)、下行流量、高倒流次数、最近室分情况(通过距离判断)及类型(单C、单L、CL、直放站等)等维度,给出弱覆盖楼宇优化建设优先级,实现快速建站,提升解决效率。

【关键字】建筑物级覆盖、弱覆盖楼宇、价值建站【业务类别】VoLTE、无线网、覆盖提升、网络规划等一、问题描述通过MR大数据分析,结合定位算法,可将LTE网络的覆盖情况栅格地理化,浙江电信每月都有定期输出50米精度的MR栅格化网络覆盖评估结果用于辅助日常的网络优化和建设。

网规网优部门在使用这些栅格数据时,经常会碰到定位问题栅格区域的具体位置需要精准匹配Mapinfo或者GE电子地图,且只能靠人工识别具体位置,对电子地图准确性要求较高,而目前Mapinfo电子地图都相对简单和陈旧,一方面存在判断误差,另外一方面,对于全网的问题区域识别,数量较多,耗费大量人力和时间。

LTE深度覆盖评估体系及专项优化工具

LTE深度覆盖评估体系及专项优化工具

LTE 深度覆盖评估体系及专项优化工具姚柒零,张锐,蒋佩文,张弘(中国移动通信集团设计院有限公司,北京 100080)摘 要 本文从用户感知的角度出发,综合考虑覆盖水平、干扰、VoLTE业务体验等方面,提出了一套建立以客户感知为主的深度覆盖体系,同时运用研发的一系列专项优化工具,用以全方位评估网络的深度覆盖能力。

关键词 LTE;广覆盖;深度覆盖中图分类号 TN929.5 文献标识码 A 文章编号 1008-5599(2017)11-0078-05收稿日期:2017-09-211 LTE 深度覆盖体系架构LTE 网络中的网元类型多样,位置无序,配置灵活,网络结构不再规整,是一种无序的结构,网络建设将依据用户的需求而灵活的调整。

因此,网络优化目标将从网元位置向客户位置转变,站间距、站高等网元级别的指标不再适用,网络优化的目标应该从客户感知出发,在增强网络覆盖的基础上,控制网内干扰。

复杂的网络环境导致室内移动用户的通信感知呈下降趋势,特别是居民小区,用户投诉量不断攀升。

目前,在网络覆盖类投诉中,室内覆盖引发的客户投诉占比高达50%以上,室内覆盖网络质量的提升已成为亟待解决的主要工作。

传统的评估LTE 网络深度覆盖只是从覆盖维度进行评估,导致运营商为了指标而进行优化指标,不能达到预期效果,而同时关注小区的性能和用户的感知更能评估LTE 网络的深度覆盖。

从覆盖、驻留、性能和感知4个维度,从中选取与用户感知相关性最高的指标作为主要指标综合评估网络深度覆盖,如表1所示。

并且依据各个指标的相关性强弱,设置门限进行分级处理,优质的网络应做到覆盖合理、干扰抑制和业务均衡,因此LTE 网络性能评估与优化主要指标需从覆盖、干扰和容量3个维度同时开展。

基于用户感知的深度覆盖评估更具合理性和客观性。

评估指标按重要程度分为3级,不同级别指标的定义:1级指标:评估深度覆盖最核心指标,必须达到。

2级指标:间接影响深度覆盖,部分达到。

基于大数据分析的室内深度覆盖优化方法研究

基于大数据分析的室内深度覆盖优化方法研究

运营技术广角基于大数据分析的室内深度覆盖优化方法研究宫元峰,黄轶(中国联合网络通信有限公司辽宁省分公司,辽宁沈阳110003)摘要:室内深度覆盖传统预测方式包括用户投诉、CQT和传播模型校正,此方法的预测误差和工作量都比较大。

首先介绍了室内覆盖优化方法,然后介绍了基于大数据的室内深度覆盖优化方法,显著提升了网络质量与用户感知,最后介绍了应用案例,为后期室内深度覆盖建设、优化和维护提供了非常重要的参考和指导意义。

关键词:大数据;MR;投资效益;室内深度覆盖中图分类号:TN929.53文献标识码:Adoi:10.11959/j.issn.l000-0801.2019140Optimization method of wireless indoorcoverage based on big data analysisGONG Yuanfeng,HUANG YiLiaoning Branch of China United Network Communications Co.,Ltd.,Shenyang110003,ChinaAbstract:The indoor prediction method of indoor depth coverage includes user complaints,CQT and propagation model correction,and the prediction error of these methods is large.Firstly,the indoor coverage optimization method was introduced.Then,the indoor deep coverage optimization method based on big data was introduced,which sig­nificantly improved the network quality and user perception.Finally,the application case was introduced,which pro vided a very important reference and guiding significance for the construction,optimization and maintenance of in­door deep coverage in the later period.Key words:big data,MR,investment efficiency,wireless indoor coverage1引言随着国内各运营商“不限量”套餐战略的推广,移动互联网流量势必呈现爆发式增长。

一种无线网络的深度覆盖评估方法及其装置[发明专利]

一种无线网络的深度覆盖评估方法及其装置[发明专利]

专利名称:一种无线网络的深度覆盖评估方法及其装置
专利类型:发明专利
发明人:刘玮,董江波,韩云波,孙浩,任冶冰,陈燕雷,刘娜,李楠申请号:CN201510481896.4
申请日:20150803
公开号:CN106412932A
公开日:
20170215
专利内容由知识产权出版社提供
摘要:本发明公开了一种无线网络的深度覆盖评估方法及其装置,将待评估区域划分为N个子区域,根据地理位置信息从所述N个子区域中确定属于室内覆盖的子区域,获取待评估区域在统计时间段内的测量报告,所述测量报告包括MRS和MRO;根据所述测量报告的位置信息,确定各室内覆盖的子区域对应的测量报告,并确定各室内覆盖的子区域对应的测量报告中满足设定指标的测量报告的数目;根据各室内覆盖的子区域中的测量报告的数目及各室内覆盖的子区域中满足设定指标的测量报告的数目,确定所述待评估区域的深度覆盖率,用以解决现有技术中存在利用室外基站接收的数据进行深度覆盖评估,评估结果不准确的问题。

申请人:中国移动通信集团设计院有限公司
地址:100080 北京市海淀区丹棱街甲16号
国籍:CN
代理机构:北京同达信恒知识产权代理有限公司
代理人:郭润湘
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移动网络面覆盖规划质量评估方法分析

移动网络面覆盖规划质量评估方法分析

关键词:网络规划;覆盖;在服率引言覆盖是移动网络提供可靠通信的基础,覆盖的连续性是移动通信保持性的保障。

移动网络的覆盖是移动网络质量与用户感知体验的命脉,网络覆盖出现问题,也会导致网络容量与质量的连锁出现问题,因此,运营商准确评估和管控好网络覆盖,既是做好网络优化与运维工作,也是持续改善用户体验的基础。

传统的DT、CQT和MR等评估方法浪费较多的人力物力,也由于测试资源有限,无法全面对网络所有区域进行评估,所以难以直观明了反映网络的真实覆盖情况。

整体网络覆盖能否满足用户对网络质量的基本需求,在运营商内部如何管控,也需要一个指标解决移动网络“整体”覆盖(含无信号区域)评估和日常覆盖管控的问题。

本文主要针对如何全面准确地对移动网络覆盖质量评估进行研究。

1技术原理1.1规划在服率数据准备与分析目前各运营商均已建立了移动通信网络基站全流程综合管理平台,从已有平台提取站点清单经纬度,提取站点清单及业务量。

根据提取的数据,利用规划在服率的面覆盖评估方法分析不同的场景,再通过传统的评估验证,确定不同规划在服率水平代表不同的网络面覆盖质量水平。

以第三方抽测569个网格数据为样本进行规划在服率与覆盖率关联性分析(如图1),规划在服率达到85%的网格465个,其中450网格等级达到良好以上,占比97%,良好以上覆盖等级的网格在规划在服率85%为拐点累计数上升明显,少数规划在服率低于85%网格,但实际测试达到卓越的,需要修正“三滚”规划数据或确认测试路线数据合理性。

通过上述分析,该区域网络面覆盖一般需要规划在服率达到85%以上,网络覆盖质量方能有保障。

而从MR、DT、用户投诉与指标性能统计分析,规划在服率指标越高,网络覆盖质量越好。

1.2面覆盖评估与规划在服率计算方法根据前面对面覆盖质量与规划在服率关系的分析,面覆盖评估主要研究利用规划在服率指标的计算来实现对面覆盖评估。

其计算方法以周评估为例,如下:(1)确定待评估区域规划站点总数待评估区域规划站点总数就是该区域类目标网络的规划站址数,通过规划的不断累积继承,逐步更新完善,为便于管理,确定以各运营商每年三年滚动的规划站址数据准,即表明在该片区域范围内,针对特定的覆盖目标,客观上需要站址总数。

软件测试中的覆盖度评估与测试优化算法研究

软件测试中的覆盖度评估与测试优化算法研究

软件测试中的覆盖度评估与测试优化算法研究一、引言软件测试是保证软件质量的关键步骤之一。

在软件测试中,如何评估测试覆盖度并优化测试算法,成为提高测试效果和效率的重要研究方向。

本文将探讨软件测试中的覆盖度评估方法以及测试优化算法的研究现状与方法。

二、覆盖度评估方法覆盖度评估是软件测试中的关键环节,通过评估测试是否充分覆盖了软件的各个功能和路径,可以判断测试的有效性和可行性。

在软件测试中常用的覆盖度评估方法包括:行覆盖(Statement Coverage)、分支覆盖(Branch Coverage)、条件覆盖(Condition Coverage)和路径覆盖(Path Coverage)等。

1. 行覆盖行覆盖是最基本的覆盖度评估方法之一,它通过判断每一行代码是否被测试执行来决定测试覆盖度。

行覆盖评估方法简单有效,可以很容易地获取测试覆盖度的百分比。

2. 分支覆盖分支覆盖是基于行覆盖的一种扩展评估方法,它不仅要求每一行被执行,还要求每个分支都要被覆盖到。

分支覆盖评估方法相对于行覆盖来说,在评估测试覆盖度的精确性方面有所提升。

3. 条件覆盖条件覆盖是对分支覆盖的进一步扩展,它要求每个条件语句(if语句)的True和False都要执行到。

条件覆盖评估方法对于测试用例的设计和生成有一定的指导作用。

4. 路径覆盖路径覆盖是最为完备和详细的覆盖度评估方法,它要求测试用例能够覆盖到每一个可能的路径。

路径覆盖评估方法的覆盖度最高,但同时也会带来测试用例设计和生成上的困难。

三、测试优化算法测试优化算法是为了提高软件测试效率和效果而进行的算法研究。

优化测试算法可以减少测试用例的数量,提高测试覆盖度,并加速测试的执行过程,从而降低测试成本和时间。

1. 遗传算法遗传算法是一种模拟生物进化思想的优化算法,通过选择、交叉和变异等操作,不断优化测试用例生成的过程。

遗传算法在测试用例生成和路径选择上具有一定的优势,但对于大规模软件的优化效果可能有限。

TD-LTE网络基于MR指纹库的深度覆盖研究

TD-LTE网络基于MR指纹库的深度覆盖研究

TD-LTE网络基于MR指纹库的深度覆盖研究摘要:良好的网络室内覆盖在确保运营商竞争优势和用户体验方面发挥着及其重要的作用,而根据国外运营商的数据,随着数据业务的进一步普及,70%以上的移动数据业务在室内发生,室内覆盖的性能将直接影响运营商的客户体验。

利用MR指纹库定位系统来做好LTE网络深度覆盖分析,可以有针对性的发现和解决室内覆盖质量问题,提升室内覆盖质量。

关键词: LTE深度覆盖 MR指纹库;一、基于MR指纹库定位方法的介绍1.射线模型的介绍目前移动通信场强覆盖预测计算模型可分为两大类:一类统计模型:建立在大量测试数据和经验公式基础上的实测统计;一类确定模型:基于无线电传播理论的理论分析。

统计学模型中最著名的统计模型是Okumura模型,它是Okumura以其在日本的大量测试数据为基础统计出的以曲线图表示的传播模型。

在Okumura模型的基础上,利用回归方法拟合出便于计算机计算的解析经验公式,这些经验公式有适用于宏蜂窝的Hata模型公式、COST 231-Hata模型公式等。

传统的方法是通过规划仿真软件使用宏蜂窝传播模型及三维电子地图对规划方案进行仿真验证;然而,宏蜂窝传播模型的应用范围和自身局限性限制了规划方案仿真验证的精度:首先,宏蜂窝传播模型的应用范围一般在500米以上,而CBD区域基站的覆盖半径一般在500米以下。

其次,宏蜂窝传播模型只能从宏观上反映方案覆盖效果,只能从统计意义上对建筑物的影响进行粗略的估计,如通过一定的地物偏移(clutter offset)来考虑不同地物的影响,无法根据建筑物的高度从微观上反映局部的覆盖情况。

因此,需要采用更合适的传播模型配合高精度的三维电子地图对CBD区域的规划方案进行仿真验证,以确保该重点区域无线网络建成后的网络性能。

2.MR指纹库的核心算法主要涉及的关键技术如下:MR指纹库构建:指纹库是指基于工参、5m三维地图、扫频/路测、MR历史数据,计算训练得来的反应地理上5m×5m栅格各项特征的数据集合。

软件测试中的多维度覆盖准则与评估方法探索

软件测试中的多维度覆盖准则与评估方法探索

软件测试中的多维度覆盖准则与评估方法探索软件测试是保证软件质量的重要环节,在测试过程中,覆盖准则和评估方法对于测试结果的准确性和完整性起着关键作用。

多维度覆盖准则和评估方法能够确保测试能够涵盖软件的各个方面,从而提高测试效果和效率。

本文将探索软件测试中的多维度覆盖准则和评估方法,以帮助软件测试人员更好地进行测试工作。

一、多维度覆盖准则1. 语句覆盖语句覆盖是指测试用例能够覆盖到软件代码中的每一个语句。

通过对软件代码的全面覆盖,可以发现潜在的逻辑错误和代码漏洞。

在进行语句覆盖时,测试用例需要涵盖不同的执行路径,包括正常路径、边界路径和异常路径。

2. 分支覆盖分支覆盖是指测试用例能够覆盖到软件代码中的每一个分支语句。

在测试中,分支覆盖能够帮助测试人员检查软件代码是否能够正确地处理各种情况和条件。

通过覆盖不同的分支,可以检测到潜在的逻辑错误和条件错误。

3. 条件覆盖条件覆盖是指测试用例能够覆盖到软件代码中的所有条件判断语句。

在进行条件覆盖时,测试用例需要考虑到不同的条件取值和组合情况。

通过覆盖不同的条件,可以发现潜在的条件错误和逻辑错误。

4. 路径覆盖路径覆盖是指测试用例能够覆盖到软件代码的所有执行路径。

在进行路径覆盖时,测试人员需要考虑到各种可能的路径组合和循环结构。

通过路径覆盖,可以发现潜在的路径错误、循环错误和逻辑错误。

二、多维度评估方法1. 全面评估全面评估是指对软件测试的每个方面进行综合评估。

在进行全面评估时,需要对各种覆盖准则的执行结果进行统计和分析,并结合实际测试情况进行综合判断。

全面评估能够综合考虑各个维度的测试结果,对软件质量进行全面的评估。

2. 效率评估效率评估是指评估测试工作的效率和效果。

在进行效率评估时,需要考虑到测试用例的设计和执行时间、资源消耗等因素。

通过对测试工作的效率进行评估,可以优化测试策略和提高测试效果。

3. 异常评估异常评估是指评估测试过程中出现的异常情况和问题。

吉林移动TD-LTE网络深度覆盖评估与精细优化方案

吉林移动TD-LTE网络深度覆盖评估与精细优化方案

吉林移动TD-LTE网络深度覆盖评估与精细优化方案
陈力;王相锐
【期刊名称】《通信世界》
【年(卷),期】2016(0)5
【摘要】随着中国移动TD-LTE的高速发展,4G基站快速大量入网,但由于建设周
期过短,在基站建设选址、建设方式、新方法应用上并不能完全达到精细化要求,同时网络结构日益复杂,导致了个别弱覆盖(边缘覆盖)场景下业务感知较差,尤其是高清语音视频业务(VoLTE)体验不佳。

本文通过对传统深度覆盖分析的方法进行研究,并利用四个维度的数据,深度发掘吉林移动LTE网络深度覆盖问题,并提出了基于场景的深度覆盖精细化解决方案。

【总页数】2页(P50-51)
【作者】陈力;王相锐
【作者单位】吉林移动网络优化中心;吉林移动网络优化中心
【正文语种】中文
【相关文献】
1.中国移动TD-LTE精品网深度覆盖优化研究 [J], 曾国威;
2.密集旅游观光区TD-LTE网络深度覆盖规划方法 [J], 杨永辉
3.深度覆盖实现TD-LTE网络精细化经营——中兴通讯Pico RRU室内覆盖方案[J],
4.实现室内深度覆盖助力无限沟通引擎——大唐移动全制式室内分布优化方案 [J],
5.中国移动TD-LTE精品网深度覆盖优化研究 [J], 曾国威
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利用深度神经网络分析土地覆盖变化的方法研究

利用深度神经网络分析土地覆盖变化的方法研究

利用深度神经网络分析土地覆盖变化的方法研究土地覆盖变化是指在一定时期内土地表面的植被、水体和石质地面等的分布和比例的改变。

这是一个重要的环境问题,因为它会直接影响到自然资源的可持续利用和人类的生存环境。

因此,分析土地覆盖变化是一项紧迫的任务。

随着深度神经网络在计算机科学领域的快速发展,研究人员开始使用深度神经网络来分析土地覆盖变化。

本文将介绍这种方法的研究过程和结果。

一、深度神经网络基础深度神经网络(Deep Neural Network)是一种基于神经网络的机器学习算法。

它具有多层神经元组成的结构,可以有效地处理复杂的非线性问题。

深度神经网络通常由多个隐藏层和一个输出层组成,每个隐藏层中包含多个神经元。

在训练神经网络模型时,需要将大量的数据输入到模型中进行训练。

在每次训练中,神经网络使用梯度下降算法不断更新模型的参数,以最小化其预测结果与实际结果之间的误差。

二、利用深度神经网络分析土地覆盖变化深度神经网络可以用于分析土地覆盖变化的方法如下:1. 数据收集首先,需要获取一段时间内的卫星遥感图像,此外,还需要历史土地利用和覆盖变化数据。

这些数据将被用于训练和测试深度神经网络。

2. 数据预处理卫星遥感图像通常比较大,并且包含很多冗余信息。

因此,在输入深度神经网络模型之前,需要对这些图像进行预处理。

常见的预处理方法包括图像分割和特征提取。

3. 模型训练在预处理完数据之后,需要利用历史土地利用和覆盖变化数据来训练深度神经网络模型。

训练结束后,可以使用测试数据评估模型的表现。

4. 土地覆盖变化分析利用训练好的深度神经网络模型可以预测未来土地覆盖变化情况。

通过将这些预测结果与历史数据进行对比,可以分析土地覆盖变化的趋势和影响因素。

三、深度神经网络分析土地覆盖变化的优势利用深度神经网络分析土地覆盖变化的方法有以下优势:1. 准确性高深度神经网络可以通过学习复杂的非线性函数来准确地预测土地覆盖变化情况。

因此,它通常比传统的方法具有更高的准确性。

生信审核中覆盖度分析

生信审核中覆盖度分析

生信审核中覆盖度分析
覆盖度分析是生物信息学中的基本分析之一,用于评估次世代测序数据的质量。

覆盖度是指目标基因序列在测序数据中被读取的次数和覆盖的区域大小的比值。

覆盖度分析可以通过计算目标基因组上每个碱基的覆盖次数来评估测序的深度和覆盖度。

生信审核中的覆盖度分析可以帮助确定测序深度是否足够,并且可以检查是否有低质量的区域或者是未被覆盖的区域。

此外,通过覆盖度分析还可以确定变异的类型和位置,从而帮助诊断疾病或者检测基因突变等。

在覆盖度分析中,常用的指标有平均覆盖度、覆盖度均匀性和深度分布等。

平均覆盖度指目标基因组上的每个位点平均被测序的次数。

覆盖度均匀性指测序深度的差异变化是否均匀,如果测序深度存在不均匀性,则可能会导致遗漏或者误差。

深度分布则可以帮助确定低质量序列的来源。

总之,覆盖度分析是生物信息学研究中必不可少的步骤,可以帮助筛选低质量的区域和提高测序的准确性。

全面覆盖的一种研究方法

全面覆盖的一种研究方法

全面覆盖的一种研究方法引言在进行科学研究时,寻求全面准确的结果是每一个研究者的追求。

然而,由于时间、经费和资源等限制,很多研究往往只能涉及到研究问题的某个方面,无法全面覆盖。

然而,全面覆盖是研究的核心要素之一,对于获得可靠的研究结论至关重要。

本文将介绍一种能够全面覆盖的研究方法,有助于研究者在有限的条件下获取更加全面准确的研究结果。

主体1. 多学科合作多学科合作是实现全面覆盖的重要手段之一。

在研究问题时,往往需要跨越不同学科的界限,利用各个领域的知识和方法进行综合研究。

例如,针对一种疾病的研究,需要涉及医学、生物学、统计学等多个学科的知识和方法。

通过与不同学科的专家合作,可以充分利用各领域的专业技术,全面分析研究问题,提高研究的覆盖面。

2. 大样本研究大样本研究是保证全面覆盖的重要途径。

在样本容量有限的情况下,研究往往只涉及到某一特定群体的一部分个体,无法代表整体情况。

通过扩大样本容量,可以更好地反映整个群体的特征和变异情况,提高研究结果的泛化能力。

在实际研究中,可以采用随机抽样方法,确保样本的代表性和可靠性。

3. 多方法综合多方法综合是实现全面覆盖的有效策略之一。

研究问题往往可以从不同的角度进行分析,而不同的方法可以突出不同的问题或特点。

通过采用多种方法进行综合分析,可以促使研究者对问题有更加全面和深入的理解。

例如,可以结合定性和定量方法,或者运用不同的数据收集技术,从而获得更加全面准确的研究结果。

4. 多层次观察多层次观察是实现全面覆盖的重要策略之一。

研究问题往往可以从不同的层次进行观察和分析,而不同层次的分析可以揭示不同的因果关系和机制。

通过从个体、家庭、社区等不同层次进行观察,可以全面了解问题的各个方面。

例如,通过观察个体行为、家庭背景和社会环境等因素,可以更好地理解行为模式背后的原因和机制。

5. 反复迭代研究反复迭代研究是实现全面覆盖的重要途径之一。

在研究中,往往需要重新审视问题,重新设计研究方法,以获得更准确全面的结果。

5G通信系统深度覆盖分析与研究

5G通信系统深度覆盖分析与研究

5G通信系统深度覆盖分析与研究作者:吴俊卿来源:《移动通信》2019年第03期【摘; 要】首先对5G深度覆盖面临的问题进行分析与总结;其次对5G深度覆盖解决方案进行研究;随后针对每一种解决方案给出部署策略和应用指导;最后對本文所述解决方案进行总结和对比。

【关键词】深度覆盖;3D-MIMO;微小基站;数字化室分;传统DAS中图分类号:TN929.53文献标志码:A; ; ; 文章编号:1006-1010(2019)04-0057-06[Abstract];Firstly, the problems faced by 5G depth coverage are analyzed and summarized. Secondly, the solution to 5G depth coverage is studied. Then, the deployment strategy and application guidance are given for each solution. Finally, the solutions described in this paper are summarized and compared.[Key words]depth coverage; 3D-MIMO; micro/femto device; digital indoor distribution system; traditional DAS1; ;引言人们对移动通信的需求随着社会的发展不断提高,以解决三大场景(eMBB、uRLLC、mMTC)为主要目标的5G移动通信系统应运而生。

深度覆盖作为5G移动通信网络建设的重要组成部分一直备受业界关注。

本文对5G深度覆盖进行研究与分析,旨在对5G网络建设提供帮助和参考。

2; ;5G深度覆盖面临的典型场景和主要问题2.1 5G深度覆盖面临的典型场景5G深度覆盖面临的典型场景包括:密集城市环境、城中村建筑物及其道路、高层住宅楼宇、具有广度与深度的大型楼宇、热点区域、工厂与隧道。

基于深度学习的覆盖与接收服务预测算法研究

基于深度学习的覆盖与接收服务预测算法研究

基于深度学习的覆盖与接收服务预测算法研究随着移动通信技术的快速发展,无线网络的覆盖和接收服务已成为日常生活中不可或缺的一部分。

在不同的网络环境下,如何准确地预测无线网络的覆盖范围和接收服务质量,对于优化网络资源的分配和提高用户体验至关重要。

本文将介绍基于深度学习的覆盖与接收服务预测算法的研究内容,探讨该算法在无线通信领域的应用前景。

首先,我们将介绍深度学习在无线网络覆盖与接收服务预测中的基本原理。

深度学习是一种通过构建多层神经网络模型来实现高效学习和数据建模的方法。

在无线网络中,我们可以通过收集大量的网络测量数据,如信号强度、噪声水平、路径损耗等,将这些数据作为输入,建立一个深度神经网络模型,用于预测无线网络的覆盖范围和接收服务质量。

通过深度网络的多层次特征提取和自动学习能力,预测算法可以有效地识别网络中的关键特征,并将其与实际情况相匹配。

其次,我们将探讨基于深度学习的覆盖与接收服务预测算法的研究方法。

首先,我们需要构建一个合适的数据集,包括各种可能影响网络覆盖和接收服务的因素。

然后,我们使用深度神经网络模型对数据进行训练和优化,以寻找最佳的参数配置。

在训练过程中,我们还可以利用一些优化技术,如批处理和正则化,来改善算法的性能和稳定性。

一旦训练完成,我们就可以使用该模型来预测无线网络的覆盖范围和接收服务质量。

接下来,我们将探讨基于深度学习的覆盖与接收服务预测算法的应用前景。

当前,无线网络技术正在不断发展,如5G和物联网等,这些新兴技术将进一步增加网络的复杂性和规模。

传统的覆盖和接收服务预测方法可能无法应对这些挑战,而基于深度学习的算法具有很大的潜力。

深度学习算法可以更好地处理大规模、高维度的数据,并具有较强的泛化能力和自适应性,适用于各种网络环境和场景。

因此,基于深度学习的覆盖与接收服务预测算法有望在未来的无线通信领域得到广泛应用。

最后,我们将总结基于深度学习的覆盖与接收服务预测算法的研究内容和未来可能的扩展方向。

深覆盖测量方法

深覆盖测量方法

深覆盖测量方法English:Deep coverage measurement methods are techniques used to assess the extent and quality of wireless network coverage in indoor and outdoor environments. These methods involve the use of various tools and technologies such as drive test equipment, signal analyzers, and simulation software to collect data on signal strength, signal quality, and coverage areas. Drive testing is a popular method where a vehicle equipped with testing equipment is driven through the coverage area to measure and record signal characteristics. Signal analyzers are also used to monitor signal strength and quality at specific locations, while simulation software can be used to model and predict coverage patterns. Additionally, crowd-sourced data from users’ mobile devices can also be utilized to gather information on network coverage. These methods provide valuable insights for network operators to optimize coverage, identify areas of poor signal quality, and improve overall network performance.中文翻译:深度覆盖测量方法是用于评估室内和室外环境中无线网络覆盖范围及质量的技术手段。

LTE FDD网络深度覆盖评估方案研究

LTE FDD网络深度覆盖评估方案研究

LTE FDD网络深度覆盖评估方案研究
何泽鹏
【期刊名称】《移动信息》
【年(卷),期】2017(000)001
【摘要】目前,电信运营商一方面需要解决无线网络室内等区域的深度覆盖,另一方面又要提高投资效益,保证站点规划到最有投资价值的地方——优先覆盖用户多、流量高的区域。

这就要求准确识别出深度弱覆盖的具体区域,依据深度覆盖评估的数据进行站点规划,并针对具体场景选择合适的解决方案进行网络建设,解决深度弱覆盖问题,提升覆盖水平,改善用户体验。

【总页数】5页(P72-75)
【作者】何泽鹏
【作者单位】广东省电信规划设计院有限公司广东广州510630
【正文语种】中文
【中图分类】TN929.5
【相关文献】
1.FDD-LTE室分深度覆盖与网络优化方法研究 [J], 刘海
2.FDD-LTE室分深度覆盖与网络优化方法的分析 [J], 苏哲
3.FDD-LTE室分深度覆盖及4G网络优化设计 [J], 冯国刚
4.FDD-LTE室分深度覆盖及4G网络优化设计探讨 [J], 周民
5.FDD-LTE室分深度覆盖及4G网络优化设计方案分析 [J], 应霏;郑辉
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深度覆盖评估算法研究商亮1,刘玮2,池刚毅1,任冶冰2(1 中国移动通信集团公司,北京 100033; 2 中国移动通信集团设计院有限公司,北京 100080)摘 要 数据业务主要分布于室内,室内深度覆盖质量的好坏直接反应数据业务的满意程度。

传统深度覆盖评估方法单纯使用测量报告(Measure Report Ourdoor,MR)数据,LTE用户量少、接入Wi-Fi等原因会使部分室内区域没有MR数据从而最终导致整个区域深度覆盖评估结果不准确。

为此,本文引入系统仿真数据,提出一种MR与系统仿真数据相结合的深度覆盖评估方法,并对整个方法的操作步骤、算法合理性和有效性进行了介绍与验证。

关键词 深度覆盖;MR;系统仿真中图分类号 TN929.5 文献标识码 A 文章编号 1008-5599(2016)03-0006-05收稿日期:2016-01-071 引言随着移动互联网业务的迅速发展,LTE 网络承载的主要流量来自数据业务。

然而,数据业务与传统话音业务差别较为明显,忙时用户主要分布于室内。

因此,为了进一步提高LTE 网络的服务质量,对于室内覆盖(以下称深度覆盖)质量的要求日益提高,未来则会加大深度覆盖建设力度。

LTE 网络经过几年建设,形成了比较完善的广覆盖现状,通过室外覆盖室内的方法能够吸收一部分室内数据业务,但是吸收效果如何,LTE 室内深度覆盖现状如何,未来应该采取什么样的深度覆盖方案,是即将要解决的问题。

定义一块区域的深度覆盖率=满足指标要求的室内区域面积/总室内面积,通常通过深度覆盖率指标可以反映出该区域内深度覆盖情况。

因此,深度覆盖评估方法的实质就是深度覆盖率的计算,衡量深度覆盖评估方法优劣的标准为深度覆盖率计算的准确性。

本文首先介绍了传统的深度覆盖评估方法,并对其存在的主要问题进行了分析;其次,引入系统仿真数据,提出了一种MR 与系统仿真数据相结合的LTE 深度覆盖评估方法,并对其合理性和操作步骤进行了详细论述;最后,通过仿真手段,验证了本文所提方法在深度覆盖率计算方面的合理性与优势。

2 LTE 深度覆盖评估方法2.1 传统技术方案与分析目前,LTE 深度覆盖评估方法大多延续了TD-SCDMA、WCDMA 等系统室外覆盖评估的思路,单纯采用室外MRO 数据分析覆盖是否达到通信质量要求。

评估方法的大致思路是:先预设一个信号质量门限,再逐条MRO 数据判断导频信号是否达到预设门限,最后综合一个小区中所有MRO数据进行统计,判断该小区是否存在弱覆盖问题。

可以看出,上述完全依赖MRO数据的深度覆盖评估方法没有考虑到从TD-SCDMA、WCDMA到LTE,从室外场景到室内场景转换过程中发生的网络本身与场景特点的变化,即没有考虑到覆盖评估方法直接移植的可行性。

如果将上述深度覆盖评估方法应用于LTE网络,则会出现以下几点问题。

与TD-SCDMA、WCDMA相比,LTE网络仍处于发展阶段,用户量有限,MRO数据样本点数有待提高,因此会出现部分区域没有MRO数据的情况。

此时,如果依然采用现有的技术方案,则会将这些由于LTE用户量少而缺少MRO数据的区域错误的视为弱覆盖区域,最终导致深度覆盖评估不准确。

与室外场景不同,室内用户如果连接到Wi-Fi上则不会上报MRO数据,那么,该室内区域内则会出现没有或者只有少量MRO数据的情况。

此时,如果依然采用现有的技术方案,则会将这些由于用户没有接入4G网络而缺少或者只有少量MRO数据的区域错误的视为弱覆盖区域,最终导致深度覆盖评估不准确。

MRO数据只能反映室外覆盖室内的深度覆盖情况,而LTE室内分布系统会上报自身的MRS数据,可以直接反映室内分布系统覆盖室内的情况。

室外覆盖室内与室内分布系统相结合才能完全反映深度覆盖情况,而现有技术方案没有将MRS数据加以利用。

图1 现有技术方案中对弱覆盖区域的错误判断其中,第1点和第2点问题可总结为现有LTE深度覆盖评估方法会将由于LTE用户数少、用户连接Wi-Fi等可能并非弱覆盖的区域错误的判断为弱覆盖,如图 1;第3点问题则为现有LTE深度覆盖评估方法考虑因素不够全面;综上所述,现有LTE深度覆盖评估方法无法准确的评估出LTE网络深度覆盖情况。

2.2 MR与系统仿真数据相结合的LTE深度覆盖评估方法现有无线网络规划仿真平台能够基于基站工程参数、地图、GIS系统、仿真参数等数据获取到区域内覆盖情况,已有大量数据证明,规划仿真结果与实际路测结果相匹配,误差能够做到3 dB以内。

因此,为了解决上述几点现有技术方案存在的问题,为了进一步提升LTE深度覆盖评估结果的准确性,本文引入规划仿真平台输出的规划仿真数据,提出一种MR数据与规划仿真数据相结合的LTE深度覆盖评估方法,其中MR数据包含MRO与MRS两种。

本方法的核心思想是:首先将待评估区域通过地图与GIS系统栅格化,划分成5 m×5 m/20 m×20 m 的一系列栅格,且每个栅格均属于一种地物类型,如Building、Open Area、Forest等,并筛选出地物类型属性为Building的栅格集合为室内区域,即需要深度覆盖的区域;其次将MRO与MRS数据通过定位处理等赋予其经纬度信息,将其放置在栅格上,根据栅格上是否有足够量的MR数据将室内区域的所有栅格划分为有效栅格集与无效/空白栅格集两类;最后,分别统计出有效栅格集与无效/空白栅格集两类的深度覆盖率后进行加权得到待评估区域内的总的深度覆盖率,其中,无效/空白栅格集在计算深度覆盖率过程中需引入规划仿真数据,如图2所示。

本方法的具体流程如图3。

(1) 将待评估区域通过地图与GIS系统栅格化,划分成5 m×5 m/20 m×20 m的一系列栅格,且每个栅格均属于一种地物类型,如Building、Open Area、Forest等;(2) 筛选出地物类型属性为Building 的栅格集合为室内区域,即需要深度覆盖的区域。

(3) 输入区域内所有室内分布小区工程参数(包含经度、纬度),将室内分布小区放置在相应的栅格上,以该栅格为中心,周围一定数量圈数内的栅格可视为该室内分布系统覆盖范围,具体圈数依栅格大小而定,如20 m×20 m 的栅格则建议采取3圈,则此时一个室内分布小区即覆盖49个栅格。

(4) 输入MRS 数据,将MRS 数据根据主服务小区Cell ID 找到所属的室内分布小区,最终使每条MRS 数据都有所属。

(5) 将所有室内分布小区内的MRS 数据映射到栅格上,映射方法为平均映射在室内分布小区所覆盖的范围内,如一个室内分布系统内有5 000条MRS 数据,采用20 m×20 m 栅格大小时,这5 000条MRS 数据平均分配在49个栅格上。

(6) 输入MRO 数据,通过定位处理赋予每条MRO 数据经度、纬度,根据经纬度将其放置在栅格上。

(7) 将栅格上的MRS 数据条数与MRO 数据条数相加,作为该栅格的MR 数据总条数,最终使室内区域内的所有栅格都有MR 数据总条数。

(8) 根据栅格上MR 数据总条数是否满足门限要求,将室内区域内的所有栅格划分成有效栅格、无效/空白栅格两类,其中门限大小与MRS、MRO 数据采集时间有关。

(9) 分别统计步骤8得出的有效栅格总数与无效/空白栅格总数。

(10) 计算有效栅格的深度覆盖率=∑_有效栅格集满足指标要求的MR 数据条数/总的MR 数据条数,其中MR 数据包含MRS 与MRO。

(11) 对于无效栅格,则需引入仿真数据加以评估。

输入室外宏站的工程参数,通过网络规划仿真平台可得出每个无效栅格覆盖情况,计算无效栅格的深度覆盖率=仿真结果满足指标要求的栅格数/无效栅格总数。

(12) 加权计算区域内总的深度覆盖率,区域内深度覆盖率=α×有效栅格的深度覆盖率图2 MR数据与规划仿真数据相结合的LTE深度覆盖评估方法核心思想图3 MR数据与规划仿真数据相结合的LTE深度覆盖评估方法流程+β×无效/空白栅格的深度覆盖率,其中:α、β为有效栅格、无效栅格的权重。

(13) 可以将不满足指标要求的栅格渲染在地图上,可以直观的看到弱覆盖区域的分布与范围。

3 仿真验证搭建真实外场环境进行研究验证,往往受限于人工、时间、费用等方面因素的限制。

为此,对于本文所提深度评估方法的验证,将采用无线网络规划仿真工具APC 进行仿真研究,其中本文所提方案已经内置于APC 中。

首先,验证系统仿真的准确性,以证明本文所提方法中引入系统仿真数据的合理性;其次,通过一个应用实例来验证本文所提方法在解决传统技术方案问题方面的有效性。

3.1 系统仿真准确性验证选取某一大城市密集城区作为仿真准确性的验证场所,如图4所示。

分别对其进行系统仿真与实际路测,将两者测试结果进行对比,如图5所示。

根据图 6对比仿真结果,可以看出:系统仿真结果RSRP 与实际路测结果基本一致,均值相差1dB 左右。

图5 系统仿真与实际路测结果因此,在本文提出的深度覆盖评估方法中引入系统仿真数据是合理的。

图4 系统仿真准确性验证区域图6 系统仿真与实际路测结果对比统计项RSRP 均值/dB系统仿真统计-79.38实际测试统计-80.253.2 MR 数据与规划仿真数据相结合的LTE 深度覆盖评估方法有效性验证利用无线网络规划仿真工具APC 对图 4区域进行深度覆盖评估,评估结果如表1所示。

从上述仿真结果可以看出:有效栅格仅占整个区域的36.9%,也就是说该待评估区域内有63.1%的栅格上都没有足够的MR 数据,无法用传统技术方案进行深度覆盖评估。

使用相同的研究方法,另选4个区域进行深度覆盖评估,如表2,可以得出相同的仿真结论:有效栅格占整个区域的比例较低,平均仅为33%。

为了进一步验证本文所提方案的准确性,需要在真Research on the deep coverage evaluationSHANG Liang 1, LIU Wei 2, CHI Gang-yi 1, REN Ye-bing 2(1 China Mobile Group Co., Ltd., Beijing 100032, China; 2 China Mobile Group Design Institute Co., Ltd., Beijing 100080, China)Abstract Data service is mainly distributed in indoor, the quality of dee p coverage can refl ect the satisfaction ofdata service. The traditional deep coverage evaluation only uses the MR data. There are some reasons can make no MR data in some indoor area, like a little LTE user, Wi-Fi access. And then, the result of the assessment is not accurate. In this paper, there is a new deep coverage evaluation of LTE system. Joining the system simulation data is to solve this problem. Introducing the operation steps, researching the rationality and validity are all the main contents of this paper.Keywords deep coverage; MR; system simulation参考文献[1] 岳磊, 王玮, 夏龙根, 等. 基于MR测量的越区覆盖评估算法[J]. 通信技术,2013(7)[2] 刘德全, 胡宪华, 何志勇. 基于实测数据的TD—SCDMA无线网覆盖模型评估[J]. 电信工程技术与标准化, 2013(7).有效栅格占比深度覆盖率36.9%86.40%表1 LTE深度覆盖评估方法验证结果1 有效栅格占比区域127%区域234%区域320%区域452%表2 LTE深度覆盖评估方法验证结果2实外场环境中进行实际深度覆盖率的测试与计算,并与本方案的评估结果进行对比,这是本文下一步的工作计划。

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