CN104427531B - 一种邻区优化方法及装置 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种邻区优化方法及装置,涉及无线通信技术领域,解决了现有技术中邻区优化方法效率低、存在遗漏、可靠性差等技术问题。其中,该方法包括:根据从通信接口获取到的测量报告MR数据建立覆盖关系矩阵;根据覆盖关系矩阵中的载干比计算相邻小区的邻区关系度系数;根据所述邻区关系度系数和小区优化系数确定删除或添加小区的优化方案。本发明主要用于小区优化。
Description
技术领域
本发明涉及无线通信技术领域,特别涉及一种邻区优化方法及装置。
背景技术
在GSM网络中,为了保证移动终端通话的接续性,网络会根据用户上报的MR(测量报告)消息进行切换判决,当满足Locationg切换算法时,将产生切换,切换成功后,用户将在新的信道上进行通话,然而切换的前提需要定义一个合理的邻区,只有邻区关系合理了,才能保证通话的持续性。
合理的邻区关系是保证GSM网络切换的前提。现有日常邻区优化的方法主要针对冗余邻区和漏配两方面进行分析和优化,对冗余邻区的处理通过邻区间的切换测量,邻区间的距离以及邻区间的电平分布情况来作为评估和判断是否存在冗余邻区关系,对于冗余邻区的判断常常需要考虑切换是否延时以及是否切换失败等,同时冗余邻区会增加没必要的信令负荷,给现网造成一定的损失。而针对漏配邻区,现网中大部分采用在BA2表(一般情况下,BA1表和BA2表是一致的,都是邻区关系,BA1表用来小区重选,BA2表用来切换)中增加虚拟测量频点,通过增加的测量频点和该频点所对应的BSIC码后,可以得到相应小区的CI(小区识别码),然后通过人工观察该小区和源小区是否存在一定的切换频次、切换前后的质量、电平好坏等来进行判断:当该小区满足一定的切换频次、以及切换前后的电平、质量时,就可以作为真实的邻区加入邻区列表;另外一种方式是基于小区的地理位置分布、无线环境话务预测、距离、方向角预测,认为当满足这些条件时,可以作为实际的邻区加入邻区表。这两种方法往往人工的因素太多,没有很强的依据性和可靠性,经常造成邻区添加不合理,工作效率低。
综上所述,现有的邻区优化方法中对于冗余邻区和漏配邻区的实现方法至少存在如下技术问题:
现有冗余邻区的判断方法需要针对小区间的切换关系判断是否出现切换时延过长、切换失败次数较多以及综合考虑小区间距离、电平分布等情况,处理周期较慢,并且效率较低。
现有漏配邻区的判断的2种方法中,针对虚拟频点测量的方法来增加邻区具备一定的数据依据和可靠性,但也存在一定的局限性:
首先:BA表的长度是有限的,如果新增的频点信息没有很强的目的性,则会带来不必要的工作量,并且需要反复尝试,处理周期比较长,效率并不高。
其次:虚拟频点的增加,没有全面的考虑实际小区的站点分布和无线环境,有些小区可能会存在漏加,但由于方法较单一,还是会存在一定的遗漏。
再次:虚拟频点的增加,可能需要设备厂商人员进行,第三方网优人员可能无法进行操作。
发明内容
为了解决现有技术中邻区优化方法效率低、存在遗漏、可靠性差等技术问题,本发明提出一种邻区优化方法和装置。
一种邻区优化方法,包括:
根据从通信接口获取到的测量报告MR数据建立覆盖关系矩阵;
根据覆盖关系矩阵中的载干比计算相邻小区的邻区关系度系数;
根据所述邻区关系度系数和小区优化系数确定删除或添加小区的优化方案。
一种邻区优化装置,包括:
建立模块,用于根据从通信接口获取到的测量报告MR数据建立覆盖关系矩阵;
计算模块,用于根据覆盖关系矩阵中的载干比计算相邻小区的邻区关系度系数;方案确定模块,用于根据所述邻区关系度系数和小区优化系数确定删除或添加小区的优化方案。
本实施例提供的上述方案利用从Abis接口获取到的MR数据能够建立小区到小区满足C/I条件的覆盖关系矩阵,并根据该覆盖关系矩阵中的C/I和FER权重关系建立精准的邻区关系度系数,再根据该邻区关系度系数以及小区距离、切换次数等参数给出删除邻区和漏配邻区的优化方案,整个过程可自动执行,解决了现有技术中获取删除或添加邻区优化方案效率低、存在遗漏、可靠性差等技术问题,进而取得可快速、准确的判断出现网需要进行删除和需要进行漏配的邻区,效率高,可靠性强的技术效果。
附图说明
附图用来提供对本发明的进一步理解,并且构成说明书的一部分,与本发明的实施例一起用于解释本发明,并不构成对本发明的限制。在附图中:
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案,下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动性的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明实施例1提供的一种邻区优化方法的流程图;
图2为本发明实施例1提供的FER与C/I权重关系的示意图;
图3为本发明实施例1提供的室外小区邻区优化判断流程的示意图;
图4为本发明实施例1提供的室内小区邻区优化判断流程的示意图;
图5为本发明实施例1提供的部分覆盖矩阵表的示意图;
图6为本发明实施例2提供的一种邻区优化装置的结构图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围。并且,以下各实施例均为本发明的可选方案,实施例的排列顺序及实施例的编号与其优选执行的顺序无关。
实施例1
本实施例提供一种邻区优化方法,该方法适合部署在一个与通信接口Abis接口可进行交互的平台上或装置上。如图1所示,该方法包括:
步骤101,根据从通信接口获取到的测量报告MR数据建立覆盖关系矩阵。
上述通信接口具体为Abis接口,由于终端发送的MR数据是通过Abis接口上报到网络侧的,因此本实施例中仅需从经过Abis接口的信令中便可截取到终端发送的MR数据。
其中,步骤101中包括建立的覆盖关系矩阵可以是以覆盖关系矩阵表的方式存在,该矩阵表中主要包括三部分数据。1、小区间关系度/干扰概率;2、主服务小区与相邻小区的电平差统计;3、主服务小区与各相邻小区之间的载干比(即C/I,是接收到的有用信号(主服务小区)电平与所有非有用信号(相邻小区)电平的比值,一般来说同频载干比一般要求在C/I>9db,这里借用C/I的关系,建立MR数据中小区和小区之间的C/I关系,用以衡量小区之间的干扰情况。)其中,C代表主服务小区的电平值,I代表相邻小区的电平值。其中,由于上述1和2的数据可以直接从MR数据中获取到,在此不赘述。针对3中的相邻小区可分为两部分得到。一部分是通过MR数据中上报所直接得到的相邻小区;另一部分是通过满足虚拟小区条件这种虚拟补偿测量的方式筛选得到的虚拟的相邻小区,虚拟补偿测量方式得到的相邻小区是为了防止漏配邻区。
由此,上述步骤101可通过如下方式实现:
从通信接口获取MR数据中上报的主服务小区和其相邻小区的电平值,将主服务小区和其相邻小区各自的电平值按照载干比的大小进行排列,并记录及形成覆盖关系矩阵。
进一步的,该步骤还包括:从通信接口获取MR数据中上报的所有小区的电平值,如果其中任意两小区的电平值的载干比满足虚拟小区条件,则将所述任意两小区作为虚拟主服务小区和其相邻小区记录都覆盖关系矩阵中。
具体而言,MS在通话过程中会上报6个测量到的最强信号的相邻小区,将主服务小区和对应的测量到的6个相邻小区的电平直接按照C/I的大小关系进行采样点详细记录,并将这样的C/I关系汇总入库,形成一张覆盖关系矩阵表(这只是一部分);另一方面,定义当MR数据中主服务小区和任一个相邻邻区满足【S_Rxlev_sub_down(主服务小区)-N_Rxlev_sub_down(相邻小区)】>-6DB】即:C/I>-6DB时,虚拟构建测量关系,通过这样的关系,可以得出一个这样的结论:举一个例子来说明:假如A小区和B小区具备测量关系,B小区和C小区也具备测量关系,但是开始A小区和C小区并没有测量关系,通过上面描述的这样一种(C/I>-6DB)虚拟构建测量关系的形成,当满足主服务小区和邻小区差值在-6DB时,就可以建立A小区和C小区的虚拟测量关系,即将A小区和C小区作为虚拟主服务小区和其相邻小区,以此类推将这样的方式扩展到全网,就能够得到一张完整的虚拟补偿测量小区(后续作为漏配邻区的采样点参考),将该部分汇总入库,和上述按照C/I关系大小入库的覆盖关系矩阵表进行合并,就形成了一张完整的覆盖关系矩阵表。
步骤102,根据覆盖关系矩阵中的载干比(即主服务小区与各相邻小区的C/I)计算主服务小区与其中一相邻小区的邻区关系度系数。
该步骤可通过如下方式实现:
根据覆盖关系矩阵中的载干比计算主服务小区分别与各相邻小区的同频干扰权重;将所述同频干扰权重作为所述主服务小区与各相邻小区的第一邻区关系度系数。具体可参考下式一
同频干扰权重:Q=FER(C/I)=1/(1+e-0.357+0.248C/I) (一)
其中,Q为某一邻区的同频干扰权重;
C/I为主服务小区与该某一邻区的载干比;
FER:误帧率;和C/I存在一定对应关系,一般情况下,误帧率大,C/I差。具体关系如上述公式一所描述。
进一步地,具体还包括:根据MR数据中提供的主服务小区和各相邻小区的频段信息和小区类型信息,按照预设的频段权重系数表和小区类型权重系数表查找到主服务小区分别与各相邻小区的第二邻区关系度系数;根据所述第一邻区关系度系数和第二邻区关系度系数计算主服务小区分别与各相邻小区的邻区关系度系数。
本步骤中的某一小区的邻区关系度系数也可从两方面考虑计算得到。一方面考虑C/I的权重与主服务小区的小区误帧率(FER)之间的关系得到的同频干扰权重(即第一邻区关系度系数),另一方面考虑频段权重系数和小区类型权重系数(即第二邻区关系度系数),该第一邻区关系度系数*第二邻区关系度系数=相邻小区的邻区关系度系数。
具体而言,第一邻区关系度系数是按照之前覆盖关系矩阵表中C/I的关系并结合小区误帧率(FER)的关系来进行确定。具体原由,如图2所示,通过研究发现,FER和C/I,存在一定的权重关系。结合FER和C/I的权重关系,可以总结得到任意两小区之间的C/I的权重,从而结合小区之间覆盖关系矩阵表中小区和小区之间C/I形成的采样点的数量,得到准确的第一邻区关系度系数(具体计算方法参照上述公式一)。有了该第一邻区关系度系数,可以初步作为小区之间邻区的相关性判断依据,参照下表一。
表一
其中,表一中的某小区可以认为是主服务小区,区段1-12以上可以认为是相邻小区。权重Q可参考上述公式一计算得到。
进一步地,为了能够更加准确的得到小区间的邻区关系度系数,还需要结合小区自身的属性和关系来进行衡量进而得到第二邻区关系度系数。通常情况小区有分为900M和1800M类型的小区,并且还分为室内和室外类型的小区,因此一个小区同时会具备两种类型(即:频段类型和小区类型)。由于现网小区之间互为邻区时,对于900小区和1800小区、室内和室外小区在组合并且互为邻区关系时,是存在一定优先级的,因此我们基于小区之间的类型关系,再进一步分配一定的小区类型权重。这部分从两方面考虑,一方面为频段权重系数,另一方面为小区类型权重系数。
如下表二所示的为频段权重系数定义:
表二
如下表三所示的为小区类型权重系数定义:
表三
可将上述表二和表三的内容预先定义到平台上,在考察某相邻小区与主服务小区的第二邻区关系度系数是时,可以从MR数据中得到主服务小区和相邻小区的上述类型、频段等,通过查找上述表二和三,将查找结果的小区频段系数*小区类型权重系数=第二邻区关系度系数,由此可以准确的得到小区之间的邻区关系度系数。因此考虑了以上两种因素第一邻区关系度系数和第二邻区关系度系数的影响,就建立了小区间精准的邻区关系度系数,便于下一步做判断。优选方案中,可以将计算出的邻区关系度系数记录到覆盖矩阵表中对应的小区,与该小区关联,如图5所示的覆盖矩阵表。
步骤103,根据所述邻区关系度系数和小区优化系数确定删除或添加小区的优化方案。
其中,邻区关系度系数将取其绝对值的数据。小区优化系数包括:站点距离(小区之间的距离,任意两小区之间的距离可预存在平台上,在计算时提起相应值)和/或小区的切换次数(即切换至某邻区的次数,该数据可根据MR数据中上报的切换次数统计或采取预定义的方式)。
本实施例中的优化方案包括检测到漏配邻区时确定是否添加该漏配邻区的优化方案以及检测到冗余邻区时确定是否删除该冗余邻区的优化方案。
该步骤103可根据相邻小区是室外宏站类型还是室内室分类型的不同,分别通过如下方式实现,包括:
在相邻小区为室分小区时,将相邻小区的邻区关系度系数按照从小到大的顺序排列,并以室分小区邻区关系度门限(如25)为界,将相邻小区分成添加邻区组(主要将有可能添加到邻区列表中的小区整理到添加邻区组)和删除邻区组(主要将有可能从邻区列表中删除的小区整理到添加邻区组);将添加邻区组中满足站点距离(如是否小于0.5KM)和邻区关系度系数条件(如邻区关系度系数是否大于0.005)的相邻小区添加到基站的邻区列表中;将删除邻区组中满足站点距离(如是否大于0.5KM)、小区的切换次数(如是否小于200次)和邻区关系度系数条件(如邻区关系度系数是否小于0.002)的相邻小区从基站的邻区列表删除。
在相邻小区为宏站小区时,将相邻小区的邻区关系度系数按照从小到大的顺序排列,并以宏站小区邻区关系度门限为界(如31),将相邻小区分成添加邻区组和删除邻区组;将添加邻区组中满足站点距离(如是否小于1.0KM)和邻区关系度系数条件(如邻区关系度系数是否大于0.01)的相邻小区添加到基站的邻区列表中;将删除邻区组中满足站点距离(如是否大于1.0KM)、小区的切换次数(如是否小于200次)和邻区关系度系数条件(如邻区关系度系数是否小于0.003)的相邻小区从基站的邻区列表删除。
具体而言,有了小区间完整的覆盖矩阵表以及邻区关系度系数,就可以开始判断邻区之间的合理性关系。在GSM网络中,协议规定,对于任意小区BA2表广播控制信道BCCH频点的添加不会超过31个,因此对于室外小区,针对覆盖矩阵表中的邻区关系度系数(倒序排列)并按照31位置的阈值来进行划定,对于31位之前的(非现有邻区)进行漏配邻区的增加;对于31位之后的邻区(现有邻区)进行删除。当然,在增加和删除的判断中,我们还需要考虑邻区关系度系数的绝对值(保证达到一定值能够作为邻区或者能够删除邻区)、站点距离(小区之间的距离因素)、切换次数(对于冗余邻区判断参考),通过这些因素的判断,可以得到准确的邻区操作建议判断,如图3所示,包括:
S200,将覆盖关系矩阵表中的邻区关系度系数取绝对值后按照从大到小的顺序排列。
这样排列的目的是基于MR中主服务小区和相邻邻小区建立的覆盖关系矩阵,如图5所示,如果主-邻之间的邻区关系数越大,意味着主-邻之间的关系越密切,所以按照降序排列,可以把最紧密的邻区关系通过MR测量关系直接呈现出来,便于进行下一步的判断;另外,按照邻区关系度系数降序排列后,将位于前31位的非邻区,作为“添加邻区”组处理;将位于后31位的已有邻区,作“删除邻区”组处理。
S201,针对宏站下的小区(即室外小区)以31为邻区关系度系数门限,将宏站小的小区分为邻区关系度系数小于31的添加邻区组和邻区关系度系数大于31的删除邻区组。针对添加邻区组中的每个小区执行步骤204;针对删除邻区组中的每个小区执行步骤210。
S204,以一个小区为例,判断小区是否为主服务小区现有的相邻小区,若判定是,则执行S205;若判定否,则执行S206。
S205,直接确定该小区为现有相邻小区。
S206,根据步骤102计算的各小区的邻区关系度系数判断该小区的邻区关系度系数是否大于0.01,若判定是,则执行S207;若判定否,则执行S211。
S207,根据预存的站点距离判断该小区与主服务小区之间的距离是否小于1.0km,若判定是,则执行S208;若判定否,则执行S211。
S208,判断(现有相邻小区的个数-N)是否小于门限31,若判定是,则执行S209;若判定否,则执行S211。
S209,确定添加该小区到基站上的邻区列表中(不再执行下面步骤)。
S210,以一个小区为例,判断小区是否为主服务小区现有的相邻小区,若判定是,则执行S212;若判定否,则执行S211。
S212,判断是否该小区就是主服务小区,若判定是,则执行S213;否则执行S214。
S213,直接确定该小区为现有相邻小区。
S214,根据步骤102计算的各小区的邻区关系度系数判断该小区的邻区关系度系数(本流程以及下述流程中的邻区关系度系数均指该关系度系数的绝对值)是否小于0.003,若判定是,则执行S215;若判定否,则执行S216。
S215,根据预存的站点距离判断该小区的切换次数是否小于200次,若判定是,则执行S217;若判定否,则执行S216。
S216,直接确定该小区为现有相邻小区。
S217,根据预存的站点距离判断该小区与主服务小区之间的距离是否大于1.0km,若判定是,则执行S218;若判定否,则执行S216。
S218,确定该小区为冗余邻区,删除该小区。
S219,得到已删除邻区个数的累积值N,用于S208。
对于室内小区,针对覆盖矩阵表中的邻区关系度系数(倒序排列)并按照25位置的阈值来进行划定,对于25位之前的(非现有邻区)进行漏配邻区的增加;对于25位之后的邻区(现有邻区)进行删除。当然,在增加和删除的判断中,我们还需要考虑邻区关系度系数的绝对值(保证达到一定值能够作为邻区或者能够删除邻区)、站点距离(小区之间的距离因素)、切换次数(对于冗余邻区判断参考),通过这些因素的判断,可以得到准确的邻区操作建议判断,如图4所示,包括:
S300,将覆盖关系矩阵表中的邻区关系度系数取绝对值后倒序排列。
S301,针对宏站下的小区(即室外小区)以25为邻区关系度系数门限,将宏站小的小区分为邻区关系度系数小于25的添加邻区组合邻区关系度系数大于31的删除邻区组。针对添加邻区组中的每个小区执行步骤304;针对删除邻区组中的每个小区执行步骤310。
S304,以一个小区为例,判断小区是否为主服务小区现有的相邻小区,若判定是,则执行S305;若判定否,则执行S306。
S305,直接确定该小区为现有相邻小区。
S306,根据步骤102计算的各小区的邻区关系度系数判断该小区的邻区关系度系数是否大于0.005,若判定是,则执行S307;若判定否,则执行S311。
S307,根据预存的站点距离判断该小区与主服务小区之间的距离是否小于0.5km,若判定是,则执行S308;若判定否,则执行S311。
S308,判断现有相邻小区的个数-N是否小于门限25,若判定是,则执行S309;若判定否,则执行S311。
S309,确定添加该小区到基站上的邻区列表中(不再执行下面步骤)。
S310,以一个小区为例,判断小区是否为主服务小区现有的相邻小区,若判定是,则执行S312;若判定否,则执行S311。
S312,判断是否该小区就是主服务小区,若判定是,则执行S313;否则执行S314。
S313,直接确定该小区为现有相邻小区。
S314,根据步骤102计算的各小区的邻区关系度系数判断该小区的邻区关系度系数(本流程以及下述流程中的邻区关系度系数均指该关系度系数的绝对值)是否小于0.002,若判定是,则执行S315;若判定否,则执行S316。
S315,根据预存的站点距离判断该小区的切换次数是否小于200次,若判定是,则执行S317;若判定否,则执行S316。
S316,直接确定该小区为现有相邻小区。
S317,根据预存的站点距离判断该小区与主服务小区之间的距离是否大于,0.5km,若判定是,则执行S318;若判定否,则执行S316。
S218,确定该小区为冗余邻区,删除该小区。
S219,得到已删除邻区个数的累积值N,用于S308。
本实施例提供的方法,利用从Abis接口获取到的MR数据能够建立小区到小区满足C/I条件的覆盖关系矩阵,并根据该覆盖关系矩阵中的C/I和FER权重关系建立精准的邻区关系度系数,再根据该邻区关系度系数以及小区距离、切换次数等参数给出删除邻区和漏配邻区的优化方案,整个过程可自动执行,解决了现有技术中获取删除或添加邻区优化方案效率低、存在遗漏、可靠性差等技术问题,进而取得可快速、准确的判断出现网需要进行删除和需要进行漏配的邻区,效率高,可靠性强的技术效果。
实施例2
为了便于实施例1中的方法实现,本实施例提供一种邻区优化装置,、该装置可以安装在一个与通信接口Abis接口可进行交互的平台上,或者该装置就是该平台。如图6所示,包括:建立模块21,计算模块22,方案确定模块23。
建立模块21,用于根据从通信接口获取到的测量报告MR数据建立覆盖关系矩阵;计算模块22,用于根据覆盖关系矩阵中的载干比计算相邻小区的邻区关系度系数;方案确定模块23,用于根据所述邻区关系度系数和小区优化系数确定删除或添加小区的优化方案。
具体地,建立模块21包括:汇总单元,补偿单元.
汇总单元,用于从通信接口获取MR数据中上报的主服务小区和其相邻小区的电平值,将主服务小区和其相邻小区各自的电平值按照载干比的大小进行排列,并记录及形成覆盖关系矩阵;
补偿单元,用于从通信接口获取MR数据中上报的所有小区的电平值,如果其中任意两小区的电平值的载干比满足虚拟小区条件,则将所述任意两小区作为虚拟主服务小区和其相邻小区记录都覆盖关系矩阵中。
计算模块22包括:初步计算单元,精度计算单元。
初步计算单元,用于根据覆盖关系矩阵中的载干比计算主服务小区分别与各相邻小区的同频干扰权重,并将所述同频干扰权重作为所述主服务小区与各相邻小区的第一邻区关系度系数;
精度计算单元,用于根据MR数据中提供的主服务小区和各相邻小区的频段信息和小区类型信息,按照预设的频段权重系数表和小区类型权重系数表查找到主服务小区分别与各相邻小区的第二邻区关系度系数,并根据所述第一邻区关系度系数和第二邻区关系度系数计算主服务小区分别与各相邻小区的邻区关系度系数。
上述小区优化系数包括:站点距离和小区的切换次数;相应地方案确定模块23包括:室分确定单元,宏站确定单元。
室分确定单元,用于在相邻小区为室分小区时,将相邻小区的邻区关系度系数按照从大到小的顺序排列,并以室分小区邻区关系度门限为界,将相邻小区分成添加邻区组和删除邻区组;将添加邻区组中满足站点距离和邻区关系度系数条件的相邻小区添加到基站的邻区列表中;将删除邻区组中满足站点距离、小区的切换次数和邻区关系度系数条件的相邻小区从基站的邻区列表删除。
宏站确定单元,用于在相邻小区为宏站小区时,将相邻小区的邻区关系度系数按照从大到小的顺序排列,并以宏站小区邻区关系度门限为界,将相邻小区分成添加邻区组和删除邻区组;将添加邻区组中满足站点距离和邻区关系度系数条件的相邻小区添加到基站的邻区列表中;将删除邻区组中满足站点距离、小区的切换次数和邻区关系度系数条件的相邻小区从基站的邻区列表删除。
本实施例提供的装置具有根据MR数据覆盖关系矩阵,并根据该覆盖关系矩阵中的C/I和FER权重关系建立精准的邻区关系度系数,再根据该邻区关系度系数以及小区距离、切换次数等参数给出删除邻区和漏配邻区的优化方案的功能,整个过程可自动执行,取得可快速、准确的判断出现网需要进行删除和需要进行漏配的邻区,效率高,可靠性强的技术效果。
以上所述,仅为本发明的具体实施方式,但本发明能有多种不同形式的具体实施方式,上文结合附图对本发明做举例说明,这并不意味着本发明所应用的具体实施方式只能局限在这些特定的具体实施方式中,本领域的技术人员应当了解,上文所提供的具体实施方式只是多种优选实施方式中的一些示例,任何体现本发明权利要求的具体实施方式均应在本发明权利要求所要求保护的范围之内;本领域的技术人员能够对上文各具体实施方式中所记载的技术方案进行修改,或者对其中部分技术特征进行等同替换。凡在本发明的精神和原则之内,所作的任何修改、等同替换或者改进等,均应包含在本发明权利要求的保护范围之内。
Claims (9)
1.一种邻区优化方法,其特征在于,包括:
根据从通信接口获取到的测量报告MR数据建立覆盖关系矩阵;
根据覆盖关系矩阵中的载干比计算相邻小区的邻区关系度系数;
根据所述邻区关系度系数和小区优化系数确定删除或添加小区的优化方案;
所述根据覆盖关系矩阵中的载干比计算相邻小区的邻区关系度系数,具体包括:
根据覆盖关系矩阵中的载干比计算主服务小区分别与各相邻小区的同频干扰权重;
将所述同频干扰权重作为所述主服务小区与各相邻小区的第一邻区关系度系数;
所述根据覆盖关系矩阵中的载干比计算相邻小区的邻区关系度系数,具体还包括:
根据MR数据中提供的主服务小区和各相邻小区的频段信息和小区类型信息,按照预设的频段权重系数表和小区类型权重系数表查找到主服务小区分别与各相邻小区的第二邻区关系度系数;
根据所述第一邻区关系度系数和第二邻区关系度系数计算主服务小区分别与各相邻小区的邻区关系度系数。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据从通信接口获取到的测量报告数据建立覆盖关系矩阵,具体包括:
从通信接口获取MR数据中上报的主服务小区和其相邻小区的电平值,将主服务小区和其相邻小区各自的电平值按照载干比的大小进行排列,并记录及形成覆盖关系矩阵。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述根据从通信接口获取到的测量报告数据建立覆盖关系矩阵,具体还包括:
从通信接口获取MR数据中上报的所有小区的电平值,如果其中任意两小区的电平值的载干比满足虚拟小区条件,则将所述任意两小区作为虚拟主服务小区和其相邻小区记录在覆盖关系矩阵中。
4.根据权利要求1或2所述的方法,其特征在于,所述小区优化系数包括:站点距离和小区的切换次数;
所述根据所述邻区关系度系数和小区优化系数确定删除或添加小区的优化方案,具体包括:
在相邻小区为室分小区时,将相邻小区的邻区关系度系数按照从大到小的顺序排列,并以室分小区邻区关系度门限为界,将相邻小区分成添加邻区组和删除邻区组;
将添加邻区组中满足站点距离和邻区关系度系数条件的相邻小区添加到基站的邻区列表中;
将删除邻区组中满足站点距离、小区的切换次数和邻区关系度系数条件的相邻小区从基站的邻区列表删除。
5.根据权利要求1或2所述的方法,其特征在于,所述小区优化系数包括:站点距离和小区的切换次数;
所述根据所述邻区关系度系数和小区优化系数确定删除或添加小区的优化方案,具体包括:
在相邻小区为宏站小区时,将相邻小区的邻区关系度系数按照从大到小的顺序排列,并以宏站小区邻区关系度门限为界,将相邻小区分成添加邻区组和删除邻区组;
将添加邻区组中满足站点距离和邻区关系度系数条件的相邻小区添加到基站的邻区列表中;
将删除邻区组中满足站点距离、小区的切换次数和邻区关系度系数条件的相邻小区从基站的邻区列表删除。
6.一种邻区优化装置,其特征在于,包括:
建立模块,用于根据从通信接口获取到的测量报告MR数据建立覆盖关系矩阵;
计算模块,用于根据覆盖关系矩阵中的载干比计算相邻小区的邻区关系度系数;
方案确定模块,用于根据所述邻区关系度系数和小区优化系数确定删除或添加小区的优化方案;
所述计算模块包括:
初步计算单元,用于根据覆盖关系矩阵中的载干比计算主服务小区分别与各相邻小区的同频干扰权重,并将所述同频干扰权重作为所述主服务小区与各相邻小区的第一邻区关系度系数;
精度计算单元,用于根据MR数据中提供的主服务小区和各相邻小区的频段信息和小区类型信息,按照预设的频段权重系数表和小区类型权重系数表查找到主服务小区分别与各相邻小区的第二邻区关系度系数,并根据所述第一邻区关系度系数和第二邻区关系度系数计算主服务小区分别与各相邻小区的邻区关系度系数。
7.根据权利要求6所述的装置,其特征在于,所述建立模块包括:
汇总单元,用于从通信接口获取MR数据中上报的主服务小区和其相邻小区的电平值,将主服务小区和其相邻小区各自的电平值按照载干比的大小进行排列,并记录及形成覆盖关系矩阵;
补偿单元,用于从通信接口获取MR数据中上报的所有小区的电平值,如果其中任意两小区的电平值的载干比满足虚拟小区条件,则将所述任意两小区作为虚拟主服务小区和其相邻小区记录在覆盖关系矩阵中。
8.根据权利要求6或7所述的装置,其特征在于,所述小区优化系数包括:站点距离和小区的切换次数;
所述方案确定模块包括:
室分确定单元,用于在相邻小区为室分小区时,将相邻小区的邻区关系度系数按照从大到小的顺序排列,并以室分小区邻区关系度门限为界,将相邻小区分成添加邻区组和删除邻区组;将添加邻区组中满足站点距离和邻区关系度系数条件的相邻小区添加到基站的邻区列表中;将删除邻区组中满足站点距离、小区的切换次数和邻区关系度系数条件的相邻小区从基站的邻区列表删除。
9.根据权利要求6或7所述的装置,其特征在于,所述小区优化系数包括:站点距离和小区的切换次数;
所述方案确定模块包括:
宏站确定单元,用于在相邻小区为宏站小区时,将相邻小区的邻区关系度系数按照从大到小的顺序排列,并以宏站小区邻区关系度门限为界,将相邻小区分成添加邻区组和删除邻区组;将添加邻区组中满足站点距离和邻区关系度系数条件的相邻小区添加到基站的邻区列表中;将删除邻区组中满足站点距离、小区的切换次数和邻区关系度系数条件的相邻小区从基站的邻区列表删除。
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