CN103167510A - 一种覆盖评估方法、装置及*** - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种覆盖评估方法、装置及***。其中该方法包括:根据小区信息预估每个小区的覆盖范围,根据各所述小区的覆盖范围为核心小区选取包含多个小区的簇;从包括不同频段的簇内和簇外小区中选取覆盖层小区;根据小区的覆盖范围计算所述核心小区对簇外覆盖层小区的等效干扰面积;根据所述等效干扰面积计算所述核心小区的覆盖效率。本发明通过计算核心小区对簇外小区的等效干扰面积和小区覆盖效率,将过覆盖问题进行了量化,可用于全网覆盖健康度评估及过覆盖问题小区的筛选,提高了覆盖优化工作效率,避免人为经验影响过覆盖问题判断。
Description
技术领域
本发明涉及一种无线技术,尤其涉及一种覆盖评估方法、装置及***。
背景技术
随着城市发展、话务需求激增,每年有大量新站入网,各种网络优化调整、无线环境改变令网络覆盖情况不断变化。根据微蜂窝频率复用原理,必须及时调整、合理控制小区覆盖范围,否则将造成严重的带内干扰。运营商对2G网络结构优化越来越关注,并且认识到过覆盖问题影响结构复杂度的一个重要因素,并且是造成现网的带内干扰的主要因素。
但是如何判断过覆盖,以往优化人员只能依靠路测数据及经验判断过覆盖问题,覆盖优化效率低且依赖个人经验,没有可用的量化手段。
发明内容
本发明的目的在于,提供一种覆盖评估方法、装置及***,将过覆盖问题进行了量化,可用于全网覆盖健康度评估及过覆盖问题小区的筛选,提高了覆盖优化工作效率,避免人为经验影响过覆盖问题判断。
为实现上述目的,根据本发明的一个方面,提供一种覆盖评估方法,包括:
根据小区信息预估每个小区的覆盖范围,根据各所述小区的覆盖范围为核心小区选取包含多个小区的簇;
从包括不同频段的簇内和簇外小区中选取覆盖层小区;
根据小区的覆盖范围计算所述核心小区对簇外覆盖层小区的等效干扰面积;
根据所述等效干扰面积计算所述核心小区的覆盖效率。
其中,根据小区信息预估每个小区的覆盖范围包括:根据小区的天线经纬度和天线方位角,利用泰森多边形原理,预估每个小区的覆盖范围。
簇内小区包括:所述核心小区,与所述核心小区同站的其他列向的小区,与所述核心小区邻接的第一层小区,当所述核心小区的天线为定向天线时,所述核心小区天线方位角正负60°内且与所述核心小区之间间隔一个小区的第二层小区,当核心小区的天线为全向天线,与核心小区之间间隔一个小区的所有第二层小区;簇外小区包括:所述核心小区的受干扰小区集内除簇内小区外的其他小区。
另外,根据所述小区的覆盖范围为核心小区选取包含多个小区的簇包括:根据手机测量报告生成干扰矩阵;根据所述干扰矩阵选择与所述核心小区之间同频干扰系数不为0的小区作为所述核心小区的受干扰小区集;选择受干扰小区集内除簇内小区外的其他小区作为簇外小区。
从包括不同频段的簇内和簇外小区中选取覆盖层小区包括:选取其中一个频段的小区为覆盖层小区;当没有该频段的小区时,选取另一频段的小区作为覆盖层小区;当有两个或两个以上同覆盖的该频段小区时,选取其中一个作为覆盖层小区。
具体地,根据小区的覆盖范围计算所述核心小区对簇外小区的等效干扰面积包括:根据以下公式计算所述核心小区A对簇外覆盖层小区i的等效干扰面积SAtoi:SAtoi=CoAtoi*Si,其中,CoAtoi为小区A对小区i的同频干扰系数,Si为i小区覆盖范围的面积。
根据所述等效干扰面积计算所述核心小区的覆盖效率包括:根据以下公式计算所述核心小区的覆盖效率ηcover:
为实现上述目的,根据本发明的另一个方面,提供一种覆盖评估服务器,包括:
簇选取装置,用于根据小区信息预估每个小区的覆盖范围;根据各所述小区的覆盖范围为核心小区选取包含多个小区的簇;
覆盖层小区选取装置,用于从包括不同频段的簇内和簇外小区中选取覆盖层小区;
第一计算装置,用于根据小区的覆盖范围计算所述核心小区对簇外覆盖层小区的等效干扰面积;
第二计算装置,用于根据所述等效干扰面积计算所述核心小区的覆盖效率。
为实现上述目的,根据本发明的另一个方面,提供一种覆盖评估***,包括:基础数据库,用于存储各个小区的信息;干扰矩阵服务器,用于根据手机测量报告生成干扰矩阵数据;覆盖评估服务器,用于根据小区信息预估每个小区的覆盖范围,根据各所述小区的覆盖范围为核心小区选取包含多个小区的簇;从包括不同频段的簇内和簇外小区中选取覆盖层小区;根据小区的覆盖范围计算所述核心小区对簇外覆盖层小区的等效干扰面积;根据所述等效干扰面积计算所述核心小区的覆盖效率。
本发明的覆盖评估方法、装置及***,通过计算核心小区对簇外小区的等效干扰面积和小区覆盖效率,将过覆盖问题进行了量化,可用于全网覆盖健康度评估及过覆盖问题小区的筛选,提高了覆盖优化工作效率,避免人为经验影响过覆盖问题判断。
附图说明
图1是本发明本发明覆盖评估方法实施例的流程图;
图2是本发明本发明簇选取示意图;
图3是本发明本发明覆盖评估服务器实施例的结构图;
图4是本发明本发明覆盖评估***实施例的结构图。
具体实施方式
以下结合附图对本发明进行详细说明。
如图1所示,本发明覆盖评估方法实施例包括以下步骤:
步骤102,根据小区信息预估每个小区的覆盖范围;
步骤104,根据各小区的覆盖范围为核心小区选取包含多个小区的簇;
步骤106,从包括不同频段的簇内和簇外小区中选取覆盖层小区;
步骤108,根据小区的覆盖范围计算核心小区对簇外覆盖层小区的等效干扰面积;
步骤110,根据等效干扰面积计算核心小区的覆盖效率。
如图2所示,步骤102中,根据小区天线的经纬度和天线方位角,利用泰森多边形原理,预估每个小区的覆盖范围。
步骤104中,为核心小区选取包含多个小区的簇主要包括;
(1)划分簇内小区
如图2所示,核心小区簇内小区包括:核心小区A,与核心小区A同站的其他2列向的小区,与核心小区A邻接的第一层小区,当核心小区的天线为定向天线时,核心小区天线方位角正负60°内且与核心小区之间间隔一个小区的第二层小区;如果核心小区的天线为全向天线,则簇包括与核心小区之间间隔一个小区的所有第二层小区;
(2)划分簇外小区
核心小区的簇外小区包括:核心小区的受干扰小区集内除簇内小区外的其他小区,即根据手机测量报告生成干扰矩阵;根据干扰矩阵选择与核心小区之间同频干扰系数不为0的小区作为所述核心小区的受干扰小区集;选择受干扰小区集内除簇内小区外的其他小区作为簇外小区。
OMC或者干扰矩阵处理服务器根据收集的手机用户通话期间的手机测量报告,生成小区之间的干扰关系数据--干扰矩阵数据。如下表1所示。
表1
干扰矩阵数据中主要包括小区之间的同频干扰系数Co,它能体现小区之间话务分布和无线环境方面密切关系程度。例如,B小区(干扰小区)对A小区(服务小区的)的同频干扰系数为CoBtoA,它是一个0~100%的数。他的含义是假设A与B同频情况下,如果话务建立在A小区,其误帧率就是CoBtoA。也就是说,如果两个小区距离比较近,天线朝向为互相对打,则这两个小区之间的Co值就会比较大,体现出两个站之间的关系比较紧密。如果两个小区距离比较远,覆盖互相重叠的区域少,则这两个小区之间的Co值就会比较小。
在干扰矩阵中能收到核心小区干扰的小区,即当话务建立在这些小区时,如果它和核心小区同频的的情况下,Co值不为0。换句话说,即这些小区作为服务小区时,干扰矩阵数据中有待干扰小区作为干扰小区时对应的Co值。而其他的小区,因为距离核心小区更远,不会受到核心小区的干扰,因此干扰矩阵中没有相关数据。
这样,在评估分析每个小区的时候,都会有一个以其为核心的簇,协助框定该小区合理的影响范围。如果核心小区干扰到了簇外小区,则说明存在过覆盖情况。通过干扰矩阵数据中,影响簇外小区的程度可评估其过覆盖问题的严重程度。这种过覆盖造成的干扰,是无法通过全网定期分频解决的。必须通过覆盖控制,降低结构复杂度,进行优化。
步骤106,从包括不同频段的簇外和簇内小区中选取覆盖层小区,选取其中一个频段的小区为覆盖层小区;当没有该频段的小区时,选取另一频段的小区作为覆盖层小区;当有两个或两个以上同覆盖的该频段小区时,选取其中一个作为覆盖层小区。
例如2G网络中包括900M和1800M两个频段,需要将网络中各个小区分成覆盖层小区和容量层小区后再处理:
A、同站共列向(共站同列向指:共站,即同经纬度;同列向-天线方位角差距小于30度)有一个900M小区和一个1800M小区,取900M的小区作为覆盖层小区,1800M作为容量层小区;
B、只有1800M小区覆盖,无共站同列向900M小区的,取1800M小区作为覆盖层小区;如果此时还有其他1800M小区,其他小区作为容量层小区;
C、共站同列向除一个900M小区外,还有其他900M小区:则取其中一个900M小区作为覆盖层小区,如取CI相对较小的小区作为覆盖层小区,其他作为容量层小区;如果此时还有其他1800M小区,也作为容量层小区。
在结构评估过程中,是分为不同频段进行结构计算的。如果某位置只有一个频段,例如某站某方向只有900M小区,没有1800M小区。则在计算1800M无线网络结构时,虽然该位置没有1800M小区,仍假设该处有1个0TCH载频的1800M小区。
步骤108中,根据以下公式计算所述核心小区A对簇外覆盖层小区i的等效干扰面积SAtoi:
SAtoi=CoAtoi*Si,其中,CoAtoi为小区A对小区i的同频干扰系数,Si为i小区覆盖范围的面积。
步骤110中,根据以下公式计算所述核心小区的覆盖效率ηcover:
其中,如图2所示,S为核心小区A、与核心小区A同站的其他列向的覆盖层小区B1、B2以及与核心小区A邻接的第一覆盖层小区C1-C6覆盖范围的面积之和,Sout为核心小区A对簇外所有覆盖层小区E1-E16的等效干扰面积之和,
小区覆盖效率ηcover是0到1之间的数,值越小,过覆盖越严重;小区覆盖效率越接近1,小区覆盖情况健康,
用小区覆盖效率评估小区覆盖健康程度的优势在于:
1、这个值不受话务量变化影响,只表征每个小区的过覆盖程度;
2、城区、郊区话务密度不同,站间距会有很大区别,通过簇的划分不受影响,能够自适应准确区分过覆盖问题;
3、当新站入网时,小区的簇结构会随之改变,如果没有及时进行覆盖调整,ηcover值会恶化,可以帮助维护人员及时发现和解决覆盖问题。
本实施例的覆盖评估方法,通过计算核心小区对簇外小区的等效干扰面积和小区覆盖效率,将过覆盖问题进行了量化,可用于全网覆盖健康度评估及过覆盖问题小区的筛选,提高了覆盖优化工作效率,避免人为经验影响过覆盖问题判断。
如图3所示,本发明覆盖评估服务器实施例包括:
簇选取装置31,用于根据预设的条件从包括不同频段的多层网络中选取覆盖层小区;根据所述覆盖层小区的信息预估每个小区的覆盖范围;根据各所述小区的覆盖范围为核心小区选取包含多个小区的簇;
覆盖层小区选取装置32,用于从包括不同频段的簇内和簇外小区中选取覆盖层小区;第一计算装置33,用于根据小区的覆盖范围计算所述核心小区对簇外覆盖层小区的等效干扰面积;根据以下公式计算所述核心小区A对簇外覆盖层小区i的等效干扰面积SAtoi:SAtoi=CoAtoi*Si,其中,CoAtoi为小区A对小区i的同频干扰系数,Si为i小区覆盖范围的面积。
第二计算装置34,用于根据所述等效干扰面积计算所述核心小区的覆盖效率,根据以下公式计算所述核心小区的覆盖效率ηcover:
本实施例的覆盖评估服务器,通过计算核心小区对簇外小区的等效干扰面积和小区覆盖效率,将过覆盖问题进行了量化,可用于全网覆盖健康度评估及过覆盖问题小区的筛选,提高了覆盖优化工作效率,避免人为经验影响过覆盖问题判断。
如图4所示,本发明覆盖评估***实施例包括:
基础数据库40,用于存储各个小区的信息;
干扰矩阵服务器50,用于根据手机测量报告生成干扰矩阵数据;
覆盖评估服务器30,用于根据小区信息预估每个小区的覆盖范围,根据各所述小区的覆盖范围为核心小区选取包含多个小区的簇;从包括不同频段的簇内和簇外小区中选取覆盖层小区;根据小区的覆盖范围及所述干扰矩阵数据计算所述核心小区对簇外覆盖层小区的等效干扰面积;根据所述等效干扰面积计算所述核心小区的覆盖效率。
本实施例的覆盖评估***,通过计算核心小区对簇外小区的等效干扰面积和小区覆盖效率,将过覆盖问题进行了量化,可用于全网覆盖健康度评估及过覆盖问题小区的筛选,提高了覆盖优化工作效率,避免人为经验影响过覆盖问题判断。
应说明的是:以上实施例仅用以说明本发明而非限制,本发明也并不仅限于上述举例,一切不脱离本发明的精神和范围的技术方案及其改进,其均应涵盖在本发明的权利要求范围中。
Claims (13)
1.一种覆盖评估方法,其特征在于,包括:
根据小区信息预估每个小区的覆盖范围,根据各所述小区的覆盖范围为核心小区选取包含多个小区的簇;
从包括不同频段的簇内和簇外小区中选取覆盖层小区;
根据小区的覆盖范围计算所述核心小区对簇外覆盖层小区的等效干扰面积;
根据所述等效干扰面积计算所述核心小区的覆盖效率。
2.根据权利要求1所述的覆盖评估方法,其特征在于,所述根据小区信息预估每个小区的覆盖范围包括:
根据小区的天线经纬度和天线方位角,利用泰森多边形原理,预估每个小区的覆盖范围。
3.根据权利要求2所述的覆盖评估方法,其特征在于,所述簇内小区包括:所述核心小区,与所述核心小区同站的其他列向的小区,与所述核心小区邻接的第一层小区,当所述核心小区的天线为定向天线时,所述核心小区天线方位角正负60°内且与所述核心小区之间间隔一个小区的第二层小区,当核心小区的天线为全向天线,与核心小区之间间隔一个小区的所有第二层小区;
簇外小区包括:所述核心小区的受干扰小区集内除簇内小区外的其他小区。
4.根据权利要求3所述的覆盖评估方法,其特征在于,所述根据各所述小区的覆盖范围为核心小区选取包含多个小区的簇包括:
根据手机测量报告生成干扰矩阵;
根据所述干扰矩阵选择与所述核心小区之间同频干扰系数不为0的小区作为所述核心小区的受干扰小区集;
选择受干扰小区集内除簇内小区外的其他小区作为簇外小区。
5.根据权利要求4所述的覆盖评估方法,其特征在于,所述从包括不同频段的簇内和簇外小区中选取覆盖层小区包括:
选取其中一个频段的小区为覆盖层小区;当没有该频段的小区时,选取另一频段的小区作为覆盖层小区;当有两个或两个以上同覆盖的该频段小区时,选取其中一个作为覆盖层小区。
6.根据权利要求5所述的覆盖评估方法,其特征在于,所述根据小区的覆盖范围计算所述核心小区对簇外小区的等效干扰面积包括:
根据以下公式计算所述核心小区A对簇外覆盖层小区i的等效干扰面积SAtoi:SAtoi=CoAtoi*Si,其中,CoAtoi为小区A对小区i的同频干扰系数,Si为i小区覆盖范围的面积。
8.一种覆盖评估服务器,其特征在于,包括:
簇选取装置,用于根据小区信息预估每个小区的覆盖范围;根据各所述小区的覆盖范围为核心小区选取包含多个小区的簇;
覆盖层小区选取装置,用于从包括不同频段的簇内和簇外小区中选取覆盖层小区;
第一计算装置,用于根据小区的覆盖范围计算所述核心小区对簇外覆盖层小区的等效干扰面积;
第二计算装置,用于根据所述等效干扰面积计算所述核心小区的覆盖效率。
9.根据权利要求8所述的覆盖评估服务器,其特征在于,所述第一计算装置,用于根据以下公式计算所述核心小区A对簇外覆盖层小区i的等效干扰面积SAtoi:SAtoi=CoAtoi*Si,其中,CoAtoi为小区A对小区i的同频干扰系数,Si为i小区覆盖范围的面积。
11.一种覆盖评估***,其特征在于,包括:
基础数据库,用于存储各个小区的信息;
干扰矩阵服务器,用于根据手机测量报告生成干扰矩阵数据;
覆盖评估服务器,用于根据小区信息预估每个小区的覆盖范围,根据各所述小区的覆盖范围为核心小区选取包含多个小区的簇;从包括不同频段的簇内和簇外小区中选取覆盖层小区;根据小区的覆盖范围计算所述核心小区对簇外覆盖层小区的等效干扰面积;根据所述等效干扰面积计算所述核心小区的覆盖效率。
12.根据权利要求11所述的覆盖评估***,其特征在于,所述覆盖评估服务器,用于根据以下公式计算所述核心小区A对簇外覆盖层小区i的等效干扰面积SAtoi:SAtoi=CoAtoi*Si,其中,CoAtoi为小区A对小区i的同频干扰系数,Si为i小区覆盖范围的面积。
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