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摘 要：
介绍了“覆盖率”的传统分析方法和MDT技术的演进，总结了MDT在NSA无线网络覆盖评估中的方法和优缺点。针对地理化后“覆盖率”失真的问题，提出一种基于地图图像识别的覆盖率修正方法，使覆盖率指标能更准确地反映网络覆盖实际情况。
关键词：MDT；覆盖率；图像识别；NSA
doi：10.12045/j.issn.1007-3043.2020.06.008
概述
在无线通信领域，覆盖率是网络规划、建设、运维和优化工作中最基本的指标，也是对用户感知影响最直接的指标。如何对无线网络覆盖率进行精准的评估是运营商一直所关注的问题。普通用户对“覆盖率”最直观的理解是“有信号区域面积占全部区域的比例”，运营商也希望能通过这种覆盖率的指标，了解无线网络的部署情况，发现覆盖问题区域。但实际上，长期以来“覆盖率”指标没有统一的定义标准，例如工信部发布的报告中，我国4G网络覆盖率在2018年已超过98%［1］。但这难以说明网络覆盖已足够完善，因为这里覆盖率指的是人口覆盖率，即4G移动通信服务用户数占当地人口总数的比例。该指标一般在规划建设阶段使用，对网络的运维优化难以起到指导作用。运营商常用的覆盖率定义为达到一定覆盖强度的信号采样占全部信号采样的比例，根据具体数据采集方法，有路测覆盖率或MR（Mesurement Report）小区覆盖率。其中路测能定位覆盖问题的地理位置，但不具备遍历性且成本高；而小区MR统计的缺点，一是没有位置信息，二是无法评估覆盖空洞。这些覆盖率的评估方法都具有一定局限性。随着手机定位技术的成熟和无线网络的演进，MDT（Minimum DriverTest）技术的引入使得运营商能够通过网络侧采集全网终端上报的具有精确地理位置的MR信息。这为运营商的覆盖分析提供了低成本遍历全网的大数据资源，如何利用MDT数据精准地评估无线网络覆盖是业内关注的热点。
