基站使用状态的检测方法及其装置、电子设备及存储介质与流程

本发明涉及通信领域或其他相关，具体而言，涉及一种基站使用状态的检测方法及其装置、电子设备及存储介质。

背景技术：

1、随着移动通信技术的快速发展，4glte及5gnr网络已成为社会运行的关键基础设施。为了降低建设成本、提高网络覆盖效率并响应提速降费及共建共享的号召，通信资源提供方与各基础电信运营商广泛开展了基站站址的共建共享合作。在共建共享模式下，站址资源提供方向运营商出租铁塔、机房、电源及空调等资源；运营商则负责安装和维护各自的通信设备。

2、在共建共享的实际运营中，随着共建共享规模的扩大，运营商出于自身降本增效的需要，频繁提出退租、减租或变更共享范围的需求。例如，运营商可能在实际使用了铁塔资源的情况下，依据历史合同或模糊的共享协议要求退租；或者在共享站点中，某家运营商实际使用的资源（如扇区数、频段）与其租赁合同不符，存在多用少付或非法占用的情况；或者某家运营商签署了共建共享的优惠协议确并未进行共建共享，导致站址资源提供方存在经济损失。因此，对基站的使用状态进行检测，能够在一定程度上减少站址资源提供方的经济损失。

3、相关技术中，通过人工巡检基站和人工进行订单校对的方式对基站的使用状态进行检测，存在检测效率低，容易漏检错检的情况，导致检测结果不准确。

4、针对上述的问题，目前尚未提出有效的解决方案。

技术实现思路

1、本发明实施例提供了一种基站使用状态的检测方法及其装置、电子设备及存储介质，以至少解决相关技术中，通过人工巡检基站和人工进行订单校对的方式对基站的使用状态进行检测，存在检测效率低，容易漏检错检的技术问题。

2、根据本发明实施例的一个方面，提供了一种基站使用状态的检测方法，包括：对目标基站覆盖范围内的无线信号进行全频段扫描，获取原始信号数据；采用密度聚类算法对所述原始信号数据进行聚类，得到多个聚类簇，基于所述聚类簇识别主信号并剔除干扰信号，得到所述目标基站的有效信号候选集；结合所述有效信号候选集，采用特征阈值判决算法确定信号归属对象，并采用时空一致性校验算法剔除异常信号，基于剔除异常信号后的所述有效信号候选集和所述信号归属对象得到有效信号集和初始归属结果；获取基站租赁订单信息，将所述有效信号集、所述初始归属结果和所述基站租赁订单信息输入至匹配模型，输出所述目标基站的匹配度得分，其中，所述匹配模型是基于梯度提升算法预先构建的用于对信号和基站租赁订单进行匹配度量化的模型；在所述匹配度得分小于匹配度阈值的情况下，将所述有效信号集、所述初始归属结果和所述基站租赁订单信息输入至异常识别模型，识别所述目标基站的异常使用情况，并基于所述目标基站的匹配度得分和所述异常使用情况生成所述目标基站的使用状态检测结果，其中，所述异常识别模型是基于孤立森林算法构建的进行基站异常检测的模型。

3、进一步地，采用密度聚类算法对所述原始信号数据进行聚类，得到多个聚类簇的步骤包括：对所述原始信号数据中的各信号的参考信号接收功率值和地理位置坐标进行归一化处理，得到标准化的信号强度特征和空间位置特征；加载预设的邻域半径阈值和最小信号点数阈值，以所述信号强度特征为权重，以所述空间位置特征为约束，对所述原始信号数据中的每一个数据点计算邻域密度分布；根据所述数据点的邻域密度分布，将邻域内密度大于所述最小信号点数阈值且距离值小于所述邻域半径阈值的数据点合并为同一聚类簇，得到多个所述聚类簇。

4、进一步地，基于所述聚类簇识别主信号并剔除干扰信号，得到所述目标基站的有效信号候选集的步骤包括：计算每个所述聚类簇内所有数据点的参考信号接收功率均值，并统计每个所述聚类簇的聚类簇密度；筛选出参考信号接收功率均值最大和/或所述聚类簇密度最大的所述聚类簇，将该聚类簇作为主信号簇，将所述主信号簇内的所有数据点作为主信号，得到主信号集合；将剩余聚类簇中的数据点作为干扰信号进行剔除；将所述主信号集合作为初始候选数据，结合所述目标基站的地理位置信息确定有效范围，过滤地理位置在有效范围之外的数据点，得到所述目标基站的有效信号候选集。

5、进一步地，结合所述有效信号候选集，采用特征阈值判决算法确定信号归属对象的步骤包括：读取运营商特征阈值表，获取不同运营商对应的信号阈值特征，其中，所述信号阈值特征至少包括：物理层标识pci段、跟踪区代码tac段、基站标识enodeid 号段；基于所述运营商特征阈值表中记载的信号阈值特征从所述有效信号候选集中的候选信号数据提取与所述信号阈值特征对应的归属特征；将所述归属特征与对应的所述信号阈值特征进行匹配，基于匹配结果确定所述信号归属对象。

6、进一步地，采用时空一致性校验算法剔除异常信号的步骤包括：从所述有效信号候选集中提取候选信号的采集时间戳和经纬度坐标；基于所述目标基站的预设地理围栏范围，校验所述有效信号候选集中所述候选信号的经纬度坐标是否落在所述预设地理围栏范围内，得到空间校验结果；校验所述候选信号的采集时间戳是否处于预设的采集时序区间内，得到时间校验结果；基于所述空间校验结果和所述时间校验结果剔除异常信号。

7、进一步地，将所述有效信号集、所述初始归属结果和所述基站租赁订单信息输入至匹配模型，输出所述目标基站的匹配度得分的步骤包括：基于所述有效信号集、所述初始归属结果和所述基站租赁订单信息构建多维特征向量；将所述多维特征向量输入至匹配模型，由所述匹配模型的决策树根据预设权重对信号特征和订单特征的一致性进行加权计算；集成多个所述决策树的计算结果，输出所述目标基站的匹配度得分。

8、进一步地，将所述有效信号集、所述初始归属结果和所述基站租赁订单信息输入至异常识别模型，识别所述目标基站的异常使用情况，并基于所述目标基站的匹配度得分和所述异常使用情况生成所述目标基站的使用状态检测结果的步骤包括：将所述有效信号集、所述初始归属结果以及所述目标基站的匹配度得分作为输入数据，输入至所述异常识别模型进行异常检测，由所述异常识别模型识别偏离基准分布的异常数据，并根据偏离程度和损失风险，输出异常标签，其中，所述异常标签至少包括：未签约共享异常、签约未共享异常、超范围共享异常、退租后复用的共享异常；综合所述匹配度得分和所述异常标签，生成所述目标基站的使用状态检测结果。

9、根据本发明实施例的另一方面，还提供了一种基站使用状态的检测系统，包括：功能集成芯片，部署在前端设备，用于对目标基站覆盖范围内的无线信号进行全频段扫描，获取原始信号数据，采用密度聚类算法对所述原始信号数据进行聚类，得到多个聚类簇，基于所述聚类簇识别主信号并剔除干扰信号，得到所述目标基站的有效信号候选集，结合所述有效信号候选集，采用特征阈值判决算法确定信号归属对象，并采用时空一致性校验算法剔除异常信号，基于剔除后异常信号的所述有效信号候选集和所述信号归属对象得到有效信号集和初始归属结果；云平台决策子系统，用于获取基站租赁订单信息，将所述有效信号集、所述初始归属结果和所述基站租赁订单信息输入至匹配模型，输出所述目标基站的匹配度得分，其中，所述匹配模型是基于梯度提升算法预先构建的用于进行匹配度量化的模型，在所述匹配度得分小于匹配度阈值的情况下，将所述有效信号集、所述初始归属结果和所述基站租赁订单信息输入至异常识别模型，识别所述目标基站的异常使用情况，并基于所述目标基站的匹配度得分和所述异常使用情况生成所述目标基站的使用状态检测结果，其中，所述异常识别模型是基于孤立森林算法构建的进行基站异常检测的模型。

10、根据本发明实施例的另一方面，还提供了一种计算机可读存储介质所述计算机可读存储介质包括存储的计算机程序，其中，在所述计算机程序运行时控制所述计算机可读存储介质所在设备执行上述任意一项基站使用状态的检测方法。

11、根据本发明实施例的另一方面，还提供了一种电子设备，包括一个或多个处理器和存储器，所述存储器用于存储一个或多个程序，其中，当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行时，使得所述一个或多个处理器实现上述任意一项基站使用状态的检测方法。

12、在本技术中，通过以下步骤：对目标基站覆盖范围内的无线信号进行全频段扫描，获取原始信号数据；采用密度聚类算法对原始信号数据进行聚类，得到多个聚类簇，基于聚类簇识别主信号并剔除干扰信号，得到目标基站的有效信号候选集；结合有效信号候选集，采用特征阈值判决算法确定信号归属对象，并采用时空一致性校验算法剔除异常信号，基于剔除异常信号后的有效信号候选集和信号归属对象得到有效信号集和初始归属结果；获取基站租赁订单信息，将有效信号集、初始归属结果和基站租赁订单信息输入至匹配模型，输出目标基站的匹配度得分，其中，匹配模型是基于梯度提升算法预先构建的用于对信号和基站租赁订单进行匹配度量化的模型；在匹配度得分小于匹配度阈值的情况下，将有效信号集、初始归属结果和基站租赁订单信息输入至异常识别模型，识别目标基站的异常使用情况，并基于目标基站的匹配度得分和异常使用情况生成目标基站的使用状态检测结果，其中，异常识别模型是基于孤立森林算法构建的进行基站异常检测的模型。

13、在本技术中，对目标基站覆盖范围内的无线信号进行全频段自动扫描，实现不间断的数据采集，终端侧采用轻量化密度聚类算法，自动从海量原始信号中识别主信号并剔除邻区干扰，快速生成有效信号候选集；随后通过特征阈值判决和时空一致性校验，精准锁定本塔信号并确定初步归属。利用基于梯度提升算法的匹配模型，将终端上报的有效信号集、初始归属结果与基站租赁订单、工参数据进行多维度特征融合，输出匹配度得分，当匹配度得分低于阈值时，自动触发基于孤立森林算法的异常识别模型，深入挖掘目标基站的使用异常行为，实现基站使用状态的自动化检测，提升检测效率，抑制漏检错检测，提升对基站使用状态检测的全面性和准确性。进而解决了相关技术中，通过人工巡检基站和人工进行订单校对的方式对基站的使用状态进行检测，存在检测效率低，容易漏检错检的技术问题。