3.2扇区化泰森多边形

　　如上述生成的泰森多边形包含同一基站多个小区的覆盖范围，使用此多边形聚合测试数据不能保证数据较强的相关性，会对分析形成干扰，因此还需要将泰森多边形进一步分割，使包含的测试数据尽量反映单一小区的特性，方法如下。对大于等于3小区的基站，在其对应多边形内做同基站小区间夹角平分线，从而分裂为3个或3个以上的多边形。对2个小区的基站在对应多边形内做同基站小区间夹角的平分线及其延长线，分裂为2个多边形。对单小区基站，其对应的泰森多边形保持不变。泰森多边形扇区化后，其第二条性质未变，能够保证所包含数据一定程度上的相关性，如图2所示。

　　3.3汇聚区域的重要属性定义

　　为了便于后期测试数据的汇聚，汇聚区域需要一些必备属性用于测试统计数据的匹配。名称属性：使用对应小区名称命名，主要用于小区级别的统计和测试结果。地理属性：在GIS中属于Region对象，有面积、坐标，用于匹配点状测试结果，如路测、ATU等。

　　4数据的汇聚及应用

　　4.1测试数据的整理及汇聚

　　后台统计、MR数据精确到小区级别，可使用小区名与汇聚区域名称匹配的方法汇聚，其他可精确到经纬度的测试数据利用GIS软件的SQL语句加上within（）函数匹配，最终形成包含表1字段的数据。其中解决方法分类包括调整工程参数、调整系统参数、新增站点，解决方法详述应包含问题的分析及具体解决方案。

　　4.2汇聚数据在优化中的应用

　　优化中遇到的.问题点应该包括问题现象、问题经纬度、相关小区名称、测量数据等。优化分析工程师拿到数据后应首先把问题汇聚到相应的汇聚区域内，然后查询汇聚区域内是否有类似现象的问题点。如果有类似现象的问题点，则可参考已有的分析和解决方案，并根据现状评估已有方案的效果或可行性，避免不必要的分析，从而提高效率。如果汇聚区域内无类似问题现象，应对此问题加以分析，找出具体原因，然后查找汇聚区域内是否有相同原因引起的问题点，如果有，需评估已有方案是否可行，是否需要更改。如果测试统计数据没有进行汇聚，将会产生不必要的分析，甚至会制定出已验证不可行的方案。

　　4.3汇聚数据在规划中的应用

　　网络规划中的扩容、新增站点都需要参考测试数据的分析以及话务统计，其中新增站点分为容量站点和覆盖站点。如某期规划原则中有一般城区连续覆盖的要求，这时需要查找分析以往的测试统计数据。在没有数据汇聚的情况下，查找发现有20个弱覆盖问题点需要新增站点解决。由于可能有些问题点距离很近，无需每个问题点新增站点解决，往往1个新增站点可以解决附近的多个问题点。因此在确定新增站点前还需要利用地理信息系统（GIS）软件，分析每个问题点的距离，以确定最优的新增站点数量。针对上述规划原则，在已有区域汇聚数据的情况下，只需以汇聚区域为对象分析是否需要规划站点，然后再根据汇聚区域面积进行微调，重点关注面积较大的汇聚区域。这种情况下需要分析的数据量大大减少，提高了规划的效率。

　　5结束语

　　以上提出一种无线通信网络多口径数据汇聚方法，目的是尽量把相关度较高的数据作为一个整体加以利用，避免了过度离散的数据给后期的使用带来困扰。汇聚数据的使用效果离不开日常维护优化中对问题点的准确描述和原因分析，这样的数据对网络的发展有重要的参考指导意义。

　　参考文献

　　[1]韩斌杰.GSM原理及其网络优化[M].北京:机械工业出版社,2009

　　[2]张守国.LTE无线网络优化实践[M].北京:人民邮电出版社,2014

　　[3]张康聪.地理信息系统导论[M].北京:电子工业出版社,2014

　　[4]张云勇,房秉毅,程莹,等.中国联通数据中心SDN的研究及实践[J].电信技术,2014(6)