利用众所周知数据进行移动覆盖分析

有效评估移动网络覆盖并精确定位服务薄弱环节对网络运营商提升用户质量体验（QoE）至关重要。 本文提出了一种 novel 框架，用于利用众所周知的 QoE 数据进行移动覆盖和薄弱环节分析。 我们的 methodology 的核心在于对单个小区（天线）级别的覆盖进行分析，然后聚合到站点级别，利用经验地理位置数据。 本研究的关键贡献之一是应用单类支持向量机（OC-SVM）算法计算移动网络覆盖。 该方法将决策超平面建模为有效覆盖轮廓，从而便于计算单个小区和整个站点的覆盖区域。 同样的方法被扩展用于分析众所周知的服务损失报告，从而识别并量化地理上局部化的薄弱环节。 我们发现，此 novel 框架在准确绘制移动覆盖方面有效，特别是在复杂城市环境中，能够突出显示信号不足的细粒度区域。