CN107809737A - 一种确定基站的网络流量的方法和装置 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种确定基站的网络流量的方法和装置,属于通信技术领域。该方法包括:技术人员在新建基站之前,可以根据待建立的第一基站的位置信息,确定与第一基站的覆盖范围存在交集的目标小区,并且根据第一基站的每个小区的位置信息,估计在第一基站建立后第一基站的每个小区从目标小区吸收终端的数目,根据预设历史时长内的不同时间点统计的目标小区的终端的数目与单终端网络流量的对应关系,以及每个小区从目标小区吸收终端的数目,可以估计在第一基站建立后每个小区的单终端网络流量,然后根据每个小区从目标小区吸收终端的数目,以及每个小区的单终端网络流量,确定第一基站的网络流量。采用本发明,可以估计新建的基站可以调度的网络流量。
Description
技术领域
本发明是关于通信技术领域,尤其是关于一种确定基站的网络流量的方法和装置。
背景技术
随着通信技术的发展,通信网络中的用户越来越多,而单个基站可以调度的网络流量是一定的,进而能承载的用户终端数量也是一定的,为了保证每个用户终端的数据传输速度,可以新建基站,新建的基站可以从已有的基站吸收距离自身相对较近的用户终端。而技术人员在新建基站时,想要预测新建的基站可以调度的网络流量,根据新建的基站可以调度的网络流量,来判断新建的基站是否可以满足用户需求。
现有技术中,在计算基站可以调度的网络流量时,可以根据基站中每个小区中的用户终端上报给基站的信号质量指示信息和功率信息,计算每个小区可以调度的网络流量,然后将基站包含的多个小区可以调度的网络流量进行相加,得到基站可以调度的网络流量。
在实现本发明的过程中,发明人发现现有技术至少存在以下问题:
新建的基站还未正式使用,并不能获取到基站包含的每个小区中的用户终端上报给新建的基站的信号质量指示信息和功率信息,从而无法确定每个小区可以调度的网络流量,进而不能确定新建的基站可以调度的网络流量。
发明内容
为了克服相关技术中存在的问题,本发明提供了一种确定基站的网络流量的方法和装置。技术方案如下:
根据本发明实施例的第一方面,提供一种的方法,所述方法包括:
终端根据待建立的第一基站的位置信息,可以确定与第一基站的覆盖范围存在交集的目标小区,并估计在第一基站建立后第一基站的每个小区从目标小区吸收终端的数目,然后根据预设历史时长内的不同时间点统计的目标小区的终端的数目与单终端网络流量的对应关系,以及每个小区从目标小区吸收终端的数目,估计在第一基站建立后每个小区的单终端网络流量,然后根据每个小区从目标小区吸收终端的数目,以及每个小区的单终端网络流量,确定第一基站的网络流量。
本发明实施例所示的方案,小区的单终端网络流量为单位时长内每个终端可以使用的网络流量的平均值。终端可以根据待建立的第一基站的位置信息,确定与其有交集的小区,并且可以确定自身包含的小区分别吸收的终端的数目,然后终端可以根据目标小区预设历史时长内的终端的数目与单终端网络流量的对应关系,估计出在第一基站建立后每个小区的单终端网络流量,然后可以根据每个小区的单终端网络流量、以及吸收终端的数目,确定出第一基站的网络流量。
在一种可能的实现方式中,根据预设历史时长内的不同时间点统计的目标小区的终端的数目与单终端网络流量的对应关系,以及每个小区从目标小区吸收终端的数目,估计在第一基站建立后每个小区的单终端网络流量,包括:
根据预设历史时长内的不同时间点统计的目标小区的终端的数目与单终端网络流量的对应关系,进行曲线拟合,得到目标小区的终端的数目与单终端网络流量的关系曲线,根据关系曲线,以及每个小区从目标小区吸收终端的数目,估计在第一基站建立后每个小区的单终端网络流量。
本发明实施例所示的方案,目标小区的终端的数目与单终端网络流量的对应关系中包括以目标小区的终端的数目为横轴、单终端网络流量为纵轴组成的直角坐标系中多个横坐标为目标小区的终端的数目、纵坐标为单终端网络流量的坐标点。终端可以使用拟合算法对目标小区的终端的数目与单终端网络流量的对应关系,进行曲线拟合,得到目标小区的终端的数目与单终端网络流量的关系曲线,然后从该关系曲线中,查找到每个小区从目标小区吸收终端的数目对应的单终端网络流量。
在一种可能的实现方式中,根据预设历史时长内的不同时间点统计的目标小区的终端的数目与单终端网络流量的对应关系,进行曲线拟合,得到目标小区的终端的数目与单终端网络流量的关系曲线,包括:
获取预设历史时长内的不同时间点统计的目标小区的终端的数目与单终端网络流量的对应关系,基于密度聚类算法和线性拟合算法,在预设历史时长内的不同时间点统计的目标小区的终端的数目与单终端网络流量的对应关系中,进行对应关系项的添加,可以得到目标小区的终端的数目与单终端网络流量的添加处理后的对应关系,根据添加处理后的对应关系,进行曲线拟合,可以得到目标小区的终端的数目与单终端网络流量的关系曲线。
本发明实施例所示的方案,终端可以获取预设历史时长内的不同时间点统计的目标小区的终端的数目与单终端网络流量的对应关系,并且基于密度聚类算法,对该对应关系中的关系项分区域,然后对密度小于预设阈值的区域,按照线性拟合算法,添加该对应关系的关系项,然后终端可以按照添加处理后的对应关系,进行曲线拟合,得到目标小区的终端的数目与单终端网络流量的关系曲线,这样,进行曲线拟合时,样本比较多,从而得到的关系曲线更准确。
在一种可能的实现方式中,得到目标小区的终端的数目与单终端网络流量的添加处理后的对应关系之后,还包括:
根据添加处理后的对应关系,进行曲线拟合,得到目标小区的终端的数目与单终端网络流量的预测关系曲线,对于添加处理后的对应关系中的任一数目,如果任一数目在添加处理后的对应关系中对应的单终端网络流量与任一数目在预测关系曲线中对应的单终端网络流量之间的差值大于预设阈值,则在添加处理后的对应关系中,将任一数目和对应的单终端网络流量删除。
根据添加处理后的对应关系,进行曲线拟合,得到目标小区的终端的数目与单终端网络流量的关系曲线,包括:根据删除处理后的对应关系,进行曲线拟合,得到目标小区的终端的数目与单终端网络流量的关系曲线。
本发明实施例所示的方案,终端可以对添加处理后的对应关系,进行曲线拟合,得到目标小区的终端的数目与单终端网络流量的预测关系曲线。然后将添加处理对应关系中,对于任一数目,终端可以将与预测关系曲线得到的单终端网络流量偏差较大的单终端网络流量、以及对应的终端的数目删除,然后终端可以对删除处理后的对应关系,进行曲线拟合,得到目标小区的终端的数目与单终端网络流量的关系曲线,这样,除去了添加处理后的对应关系中,偏差较大的关系项,从而拟合得到的拟合曲线比较接近实际。
在一种可能的实现方式中,根据预设历史时长内的不同时间点统计的目标小区的终端的数目与单终端网络流量的对应关系,进行曲线拟合,得到目标小区的终端的数目与单终端网络流量的关系曲线,包括:
根据预设历史时长内的不同时间点统计的目标小区的终端的数目与单终端网络流量的对应关系,并基于至少一种拟合算法,分别确定每种拟合算法对应的目标小区的终端的数目与单终端网络流量的关系曲线,
根据关系曲线,以及每个小区从目标小区吸收终端的数目,估计在第一基站建立后每个小区的单终端网络流量,包括:
根据每种拟合算法对应的关系曲线,以及每个小区从目标小区吸收终端的数目,可以分别估计出基于每种拟合算法,在第一基站建立后每个小区的单终端网络流量,根据预先存储的每种拟合算法对应的权值,以及每种拟合算法对应的在第一基站建立后每个小区的单终端网络流量,可以确定在第一基站建立后每个小区的单终端网络流量。
本发明实施例所示的方案,技术人员可以预设至少一种拟合算法,终端可以基于每种拟合算法,得到每种拟合算法对应的目标小区的终端的数目与单终端网络流量的关系曲线,进而可以根据以及每个小区从目标小区吸收终端的数目,估计出每种拟合算法对应的在第一基站建立后每个小区的单终端网络流量。然后分别对每种拟合算法对应的在第一基站建立后每个小区的单终端网络流量进行加权,得到在第一基站建立后每个小区的单终端网络流量,这样,终端得到的每个小区的单终端网络流量更准确。
在一种可能的实现方式中,根据预设历史时长内的不同时间点统计的目标小区的终端的数目与单终端网络流量的对应关系,以及每个小区从目标小区吸收终端的数目,估计在第一基站建立后每个小区的单终端网络流量,包括:
根据预设历史时长内的不同时间点统计的目标小区的终端的数目与终端平均在线速率的对应关系、预设历史时长内的不同时间点统计的目标小区的终端的数目与小区信号质量的对应关系、预设历史时长内的不同时间点统计的目标小区的终端的数目与终端接入基站的平均距离的对应关系和预设历史时长内的不同时间点统计的目标小区的终端的数目与小区发射功率的对应关系中的一种或多种对应关系,并根据预设历史时长内的不同时间点统计的目标小区的终端的数目与单终端网络流量的对应关系,以及每个小区从目标小区吸收终端的数目,估计在第一基站建立后每个小区的单终端网络流量。
本发明实施例所示的方案,其中,终端平均在线速率为单位时长内终端传输数据量的平均值,小区信号质量为单位时长内的小区信号质量的平均值,小区发射功率为单位时长内发射信号使用的发射功率的平均值,终端接入基站的平均距离为小区内每个终端接入基站的距离的平均值。终端平均在线速率随着终端的数目的变化而变化,小区信号质量随着终端的数目的变化而变化,小区发射功率随着终端的数目的变化而变化,终端接入基站的平均距离随着终端的数目的变化而变化。终端可以依据上述对应关系,得到包含目标小区的终端的数目与单终端网络流量在内的多维关系曲线。根据该多维关系曲线,终端可以查找到每个小区从目标小区吸收终端的数目对应的在第一基站建立后每个小区的单终端网络流量。
在一种可能的实现方式中,根据每个小区从目标小区吸收终端的数目,以及每个小区的单终端网络流量,确定第一基站的网络流量,包括:
终端可以分别将每个小区从目标小区吸收终端的数目与对应小区的单终端网络流量相乘,得到每个小区的小区流量,并将每个小区的小区流量相加,得到第一基站的网络流量。
本发明实施例所示的方案,终端可以分别将每个小区从目标小区吸收终端的数目与对应小区的单终端网络流量相乘,得到的乘积为每个小区的小区流量,终端将每个小区的小区流量相加,得到的值即为第一基站的网络流量。
在一种可能的实现方式中,根据待建立的第一基站的位置信息,确定与第一基站的覆盖范围存在交集的目标小区,并估计在第一基站建立后第一基站的每个小区从目标小区吸收终端的数目,包括:
根据待建立的第一基站的位置信息,可以确定与第一基站的覆盖范围存在交集的目标小区,在第一基站的每个小区与目标小区的覆盖范围的交集区域中,终端可以确定与第一基站的距离小于与目标小区所属的第二基站的距离的目标区域,然后根据目标小区的目标区域中的历史平均终端数目,估计在第一基站建立后第一基站的每个小区从目标小区吸收终端的数目。
本发明实施例所示的方案,终端可以根据待建立的第一基站的位置信息,确定与第一基站的覆盖范围存储在交集的目标小区,并且确定第一基站的每个小区的覆盖范围与目标小区的覆盖范围,然后确定第一基站的每个小区与目标小区的覆盖范围的交集区域,在第一基站的每个小区与目标小区的覆盖范围的交集区域中,终端可以根据目标小区所属的第二基站的位置信息,确定与第一基站的距离小于与目标小区所属的第二基站的距离的目标区域,这样,终端可以确定第一基站中每个小区对应的目标区域,然后终端可以获取预先存储的目标小区的目标区域中的历史平均终端数目。对于第一基站的某个小区,终端可以将该小区对应的多个目标区域中的历史平均终端数目相加,得到该小区从该目标小区吸收的终端的数目。依次类推,终端可以估计在第一基站建立后第一基站的每个小区从目标小区吸收终端的数目。
第二方面,提供了一种确定基站的网络流量的装置,该装置包括处理器、存储器,处理器被配置为执行存储器中存储的指令;处理器通过执行指令来实现上述第一方面所提供的确定基站的网络流量的方法。
第三方面,提供了一种确定基站的网络流量的装置,该装置包括至少一个模块,该至少一个模块用于实现上述第一方面所提供的确定基站的网络流量的方法。
上述本发明实施例第二到第三方面所获得的技术效果与第一方面中对应的技术手段获得的技术效果近似,在这里不再赘述。
本发明实施例提供的技术方案带来的有益效果是:
本发明实施例中,根据待建立的第一基站的位置信息,确定与第一基站的覆盖范围存在交集的目标小区,并且根据第一基站的每个小区的位置信息,估计在第一基站建立后第一基站的每个小区从目标小区吸收终端的数目,根据预设历史时长内的不同时间点统计的目标小区的终端的数目与单终端网络流量的对应关系,以及每个小区从目标小区吸收终端的数目,可以估计在第一基站建立后每个小区的单终端网络流量,然后根据每个小区从目标小区吸收终端的数目,以及每个小区的单终端网络流量,确定第一基站的网络流量。这样,在建立第一基站时,可以根据附近的小区的终端的数目与单终端网络流量的对应关系,预测第一基站的网络流量。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案,下面将对实施例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,对于本领域普通用户来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本发明实施例提供的一种终端结构示意图;
图2是本发明实施例提供的一种确定基站的网络流量的方法流程图;
图3是本发明实施例提供的一种***场景图;
图4是本发明实施例提供的一种***场景图;
图5是本发明实施例提供的一种确定基站的网络流量的装置结构示意图;
图6是本发明实施例提供的一种确定基站的网络流量的装置结构示意图;
图7是本发明实施例提供的一种确定基站的网络流量的装置结构示意图;
图8是本发明实施例提供的一种确定基站的网络流量的装置结构示意图。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚,下面将结合附图对本发明实施方式作进一步地详细描述。
本发明实施例提供了一种确定基站的网络流量的方法,该方法的执行主体为具有确定基站的网络流量的能力的终端,其中,该终端可以是安装有确定基站的网络流量的应用程序的电脑等。下述实施例以设备为电脑为例进行详细的说明,其他情况与之类似,不再进行赘述。
终端可以包括处理器110、存储器120,处理器110可以与存储器120进行连接,如图1所示。处理器110可以是终端的控制中心,利用各种接口和线路连接终端的各个部分,通过运行或执行存储在存储器120内的软件程序和/或模块,以及调用存储在存储器120内的数据,执行终端的各种功能和处理数据,从而对终端进行整体监控。处理器110可以包括一个或多个处理单元;处理器110可以是通用处理器,包括中央处理器(central processingunit,简称CPU)、网络处理器(network processor,简称NP)等;还可以是数字信号处理器(DSP)、专用集成电路(ASIC)、现场可编程门阵列(FPGA)或者其他可编程逻辑器件等。存储器110可以用于存储程序。具体地,程序可以包括程序代码,程序代码包括计算机操作指令,本发明实施例中,存储器120还可以用于存储预设历史时长内的不同时间点统计的所述目标小区的终端的数目与单终端网络流量的对应关系等。存储器120可能包含RAM,也可能还包括非易失性存储器(non-volatile memory),例如至少一个磁盘存储器。处理器110执行存储器120中存储的程序代码,以实现各种功能,其中,本发明实施例中,存储器120还可以用于存储下述处理过程中需要和产生的数据。
如图2所示,该方法的具体处理流程可以包括如下的步骤:
步骤201,终端根据待建立的第一基站的位置信息,确定与第一基站的覆盖范围存在交集的目标小区,并估计在第一基站建立后第一基站的每个小区从目标小区吸收终端的数目。
其中,第一基站为技术人员要新建的任一基站,目标小区为已建基站的小区。
在实施中,技术人员在建立第一基站时,可以首先根据第一基站想要覆盖的范围,确定第一基站的位置信息,该位置信息中包含第一基站的位置。终端可以根据第一基站的位置信息,确定第一基站的覆盖范围,然后根据附近的基站的各个小区的覆盖范围,确定第一基站附近的基站中与第一基站的覆盖范围存在交集的目标小区,例如,如图3所示,第一基站的覆盖范围与两个小区的覆盖范围存在交集。并且终端可以确定第一基站被技术人员分为了几个小区,然后可以根据目标小区的位置信息与第一基站的每个小区的位置信息,估计第一基站建立以后第一基站的每个小区从目标小区吸收终端的数目,例如,如图4所示,第一基站包括三个小区(小区1、小区2和小区3),有四个目标小区与这三个小区存在交集,这三个小区可以从与之有交集的目标小区中吸收终端。
可选的,根据待建立的第一基站的位置信息,确定与第一基站的覆盖范围存在交集的目标小区,在第一基站的每个小区与目标小区的覆盖范围的交集区域中,确定与第一基站的距离小于与目标小区所属的第二基站的距离的目标区域,根据目标小区的目标区域中的历史平均终端数目,估计在第一基站建立后第一基站的每个小区从目标小区吸收终端的数目。
其中,第二基站为目标小区所属的基站,目标小区可以为一个小区或多个小区。
在实施中,技术人员在建立第一基站时,可以首先根据第一基站想要覆盖的范围,确定第一基站的位置,该位置信息中包含第一基站的位置。终端可以根据第一基站的位置信息,确定第一基站的覆盖范围,然后根据附近的基站的各个小区的覆盖范围,确定第一基站附近的基站中与第一基站的覆盖范围存在交集的目标小区。并且终端可以确定第一基站被技术人员分为了几个小区,然后确定第一基站的每个基站与目标小区的覆盖范围的交集区域,在第一基站的每个小区与目标小区的覆盖范围的交集区域中,终端可以根据目标小区所属的第二基站的位置信息,确定与第一基站的距离小于与目标小区所属的第二基站的距离的目标区域,这样,终端可以确定第一基站中每个小区对应的目标区域,然后终端可以获取预先存储的目标小区的目标区域中的历史平均终端数目。对于第一基站的某个小区,终端可以将该小区对应的目标区域中的历史平均终端数目相加,得到该小区从该目标小区吸收的终端的数目。依次类推,终端可以估计在第一基站建立后第一基站的每个小区从目标小区吸收终端的数目。
该处理过程具体可以由处理器110和存储器120共同来实现。
步骤202,终端根据预设历史时长内的不同时间点统计的目标小区的终端的数目与单终端网络流量的对应关系,以及每个小区从目标小区吸收终端的数目,估计在第一基站建立后每个小区的单终端网络流量。
其中,预设历史时长可以由技术人员设置,并且存储至终端中,如一周等,不同时间点也可以是由技术人员设置,并且存储至终端中,如每隔一小时等。小区的单终端网络流量为单位时长内每个终端可以使用的网络流量的平均值。
在实施中,技术人员可以将预设历史时长内的不同时间点统计的单位时长内的目标小区的终端的数目与单终端网络流量的对应关系存储至终端中。终端确定在第一基站建立后第一基站的每个小区从目标小区吸收终端的数目后,终端可以获取预设历史时长内不同时间点统计的单位时长内的目标小区的终端的数目与单终端网络流量的对应关系,目标小区的终端的数目与单终端网络流量的对应关系中可以包括以目标小区的终端的数目为横轴、单终端网络流量为纵轴构成的直角坐标系中的多个坐标点,每个坐标点的横坐标为目标小区的终端的数目、纵坐标为对应的单终端网络流量。然后终端可以获取步骤101中估计的在第一基站建立后第一基站的每个小区从目标小区吸收终端的数目,根据第一基站的每个小区从目标小区吸收终端的数目,以及多个目标小区的终端的数目与对应的单终端网络流量的坐标点,估计每个小区从目标小区吸收终端的数目对应的单终端网络流量,确定为在第一基站建立后每个小区的单终端网络流量。
可选的,可以进行曲线拟合,估计在第一基站建立后每个小区的单终端网络流,相应的步骤202的处理可以如下:
根据预设历史时长内的不同时间点统计的目标小区的终端的数目与单终端网络流量的对应关系,进行曲线拟合,得到目标小区的终端的数目与单终端网络流量的关系曲线,根据关系曲线,以及每个小区从目标小区吸收终端的数目,估计在第一基站建立后每个小区的单终端网络流量。
在实施中,终端确定在第一基站建立后第一基站的每个小区从目标小区吸收终端的数目后,终端可以获取预设历史时长内不同时间点统计的单位时长内的目标小区的终端的数目与单终端网络流量的对应关系,目标小区的终端的数目与单终端网络流量的对应关系包括以目标小区的终端的数目为横轴、单终端网络流量为纵轴构成的直角坐标系中的多个坐标点,每个坐标点的横坐标为目标小区的终端的数目、纵坐标为对应的单终端网络流量。终端可以使用拟合算法(如GAM(generalized additive mode;广义加性算法)、多项式算法、GLM(generalized linear model,广义线性模型)等),将多个目标小区的终端的数目与对应的单终端网络流量的坐标点,进行曲线拟合,得到目标小区的终端的数目与单终端网络流量的关系曲线,在该关系曲线上一个目标小区的终端的数目对应一个单终端网络流量。
终端可以根据每个小区从目标小区吸收终端的数目,在上述确定的关系曲线上,查找每个小区吸收终端的数目对应的单终端网络流量。这样,终端可以大概估计出在第一基站建立后每个小区的单终端网络流量。
可选的,在进行曲线拟合之前,还需要对目标小区的终端的数目与单终端网络流量的对应关系进行处理,相应的处理可以如下:
获取预设历史时长内的不同时间点统计的目标小区的终端的数目与单终端网络流量的对应关系,基于密度聚类算法和线性拟合算法,在预设历史时长内的不同时间点统计的目标小区的终端的数目与单终端网络流量的对应关系中,进行对应关系项的添加,得到目标小区的终端的数目与单终端网络流量的添加处理后的对应关系,根据添加处理后的对应关系,进行曲线拟合,得到目标小区的终端的数目与单终端网络流量的关系曲线。
在实施中,技术人员可以将预设历史时长内的不同时间点统计的单位时长内的目标小区的终端的数目与单终端网络流量的对应关系存储至终端中,终端确定在第一基站建立后第一基站的每个小区从目标小区吸收终端的数目后,终端可以获取预设历史时长内不同时间点统计的单位时长内的目标小区的终端的数目与单终端网络流量的对应关系,目标小区的终端的数目与单终端网络流量的对应关系为包括以目标小区的终端的数目为横轴、单终端网络流量为纵轴构成的直角坐标系中的多个坐标点,每个坐标点的横坐标为目标小区的终端的数目、纵坐标为对应的单终端网络流量。
终端可以基于密度聚类算法(如DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering ofApplications with Noise,具有噪声的基于密度的聚类方法)等)对以目标小区的终端的数目为横轴、单终端网络流量为纵轴构成的直角坐标系中的多个坐标点划分到多个区域,并确定每一个区域最大的目标小区的终端的数目,和最小的目标小区的终端的数目,然后确定划分好的区域中坐标点的密度小于预设阈值的区域,并计算该区域中最小的目标小区的终端的数目对应的每个单终端网络流量的平均值、以及最大的目标小区的终端的数目对应的每个单终端网络流量的平均值,然后将横坐标为最小的目标小区的终端的数目、纵坐标为最小的目标小区的终端的数目对应的每个单终端网络流量的平均值的坐标点,与横坐标为最大的目标小区的终端的数目、纵坐标为最大的目标小区的终端的数目对应的每个单终端网络流量的平均值的坐标点进行连线,取这条连线上的坐标点,添加到目标小区的终端的数目与单终端网络流量的对应关系中。然后终端可以使用拟合算法(如GAM、多项式算法、GLM等),将添加处理后的对应关系中多个目标小区的终端的数目与对应的单终端网络流量的坐标点,进行曲线拟合,得到目标小区的终端的数目与单终端网络流量的关系曲线,在该关系曲线上一个目标小区的终端的数目对应一个单终端网络流量。终端可以根据每个小区从目标小区吸收终端的数目,在上述确定的关系曲线上,查找每个小区吸收终端的数目对应的单终端网络流量。这样,终端可以大概估计出在第一基站建立后每个小区的单终端网络流量。
可选的,终端还可以对添加处理后的对应关系中的坐标点进行删除,并确定目标小区的终端的数目与单终端网络流量的关系曲线,相应的处理可以如下:
根据添加处理后的对应关系,进行曲线拟合,得到目标小区的终端的数目与单终端网络流量的预测关系曲线,对于添加处理后的对应关系中的任一数目,如果任一数目在添加处理后的对应关系中对应的单终端网络流量与任一数目在预测关系曲线中对应的单终端网络流量之间的差值大于预设阈值,则在添加处理后的对应关系中,将任一数目和对应的单终端网络流量删除,根据删除处理后的对应关系,进行曲线拟合,得到目标小区的终端的数目与单终端网络流量的关系曲线。
在实施中,预设阈值可以由技术人员预设,并且存储至终端中。终端在确定添加处理后的对应关系后,终端可以使用拟合算法(如GAM等),对添加处理后的对应关系中的坐标点,进行曲线拟合,得到目标小区的终端的数目与单终端网络流量的预测关系曲线。然后判断对于任一数目在在添加处理后的对应关系中对应的单终端网络流量与任一数目在预测关系曲线中对应的单终端网络流量之间的差值是否大于预设阈值,如果任一终端的数目在在添加处理后的对应关系中对应的单终端网络流量与任一数目在预测关系曲线中对应的单终端网络流量之间的差值大于预设阈值,则将添加处理后的对应关系中的任一数目和对应的单终端网络流量删除,这样,就得到了删除处理后的对应关系。然后终端可以对删除处理后的对应关系中的每个终端的数目与对应的单终端网络流量的坐标点,使用拟合算法(如GAM等)进行曲线拟合,得到目标小区的终端的数目与单终端网络流量的关系曲线,这样,除去了添加处理后的对应关系中偏差较大的坐标点,终端拟合出的关系曲线更加准确。
可选的,终端可以使用多种拟合算法的权值,确定在第一基站建立后每个小区的单终端网络流量,相应的处理可以如下:
根据预设历史时长内的不同时间点统计的目标小区的终端的数目与单终端网络流量的对应关系,并基于至少一种拟合算法,分别确定每种拟合算法对应的目标小区的终端的数目与单终端网络流量的关系曲线,根据每种拟合算法对应的关系曲线,以及每个小区从目标小区吸收终端的数目,分别估计基于每种拟合算法,在第一基站建立后每个小区的单终端网络流量,根据预先存储的每种拟合算法对应的权值,以及每种拟合算法对应的在第一基站建立后每个小区的单终端网络流量,确定在第一基站建立后每个小区的单终端网络流量。
在实施中,技术人员在终端中预存了多种拟合算法,例如GAM、多项式、GLM等,并且存储了每种拟合算法的权值。终端可以分别使用这多种拟合算法,对预设历史时长内的不同时间点统计的目标小区的终端的数目与单终端网络流量的对应关系,进行曲线拟合,得到每种拟合算法对应的关系曲线。然后终端可以根据每个小区从目标小区吸收终端的数目,从每种拟合算法对应的关系曲线中,查找对应的单终端网络流量。然后终端可以获取预先存储的每种拟合算法对应的权值,并且分别将每种拟合算法对应的单终端网络流量与每种拟合算法对应的权值相乘,然后将每种拟合算法对应的单终端网络流量与每种拟合算法对应的权值相乘后的乘积相加,这样,就得到了在第一基站建立后每个小区的单终端网络流量,使用多种拟合算法得到的在第一基站建立后每个小区的单终端网络流量比较准确。例如,终端中存储有三种拟合算法GAM,GLM和多项式,终端的数目为15个时,基于GAM,GLM和多项式分别得到的单终端网络流量为80M、78M和81M,GAM,GLM和多项式分别对应的权值为40%、30%和30%,终端可以分别将每种拟合算法对应的权值与对应的单终端网络流量相乘80M*40%+78M*30%+81M*30%,得到的单终端网络流量为79.7M。
可选的,终端还可以基于终端平均在线速率、小区信号质量、终端接入基站的距离和小区发射功率中的一种或多种,并根据目标小区的终端的数目,估计在第一基站建立后每个小区的单终端网络流量,相应的步骤202的处理可以如下:
根据预设历史时长内的不同时间点统计的目标小区的终端的数目与终端平均在线速率的对应关系、预设历史时长内的不同时间点统计的目标小区的终端的数目与小区信号质量的对应关系、预设历史时长内的不同时间点统计的目标小区的终端的数目与终端接入基站的距离的对应关系和预设历史时长内的不同时间点统计的目标小区的终端的数目与小区发射功率的对应关系中的一种或多种对应关系,并根据预设历史时长内的不同时间点统计的目标小区的终端的数目与单终端网络流量的对应关系,以及每个小区从目标小区吸收终端的数目,估计在第一基站建立后每个小区的单终端网络流量。
其中,终端平均在线速率为单位时长内终端传输数据量的平均值,小区信号质量为单位时长内的小区信号质量的平均值,小区发射功率为单位时长内发射信号使用的发射功率的平均值,终端接入基站的平均距离为小区内每个终端接入基站的距离的平均值。终端平均在线速率随着终端的数目的变化而变化,小区信号质量随着终端的数目的变化而变化,小区发射功率随着终端的数目的变化而变化,终端接入基站的平均距离随着终端的数目的变化而变化。例如,如果终端平均在线速率用X1表示,小区信号质量用X2表示,小区发射功率用X3表示,终端距离基站的平均距离用X4表示,终端的数目用X表示,则X1=f1(X),X2=f2(X),X3=f3(X),X4=f4(X)。
在实施中,技术人员可以在终端中预先存储预设历史时长内的不同时间点统计的目标小区的终端的数目与终端平均在线速率的对应关系、预设历史时长内的不同时间点统计的目标小区的终端的数目与小区信号质量的对应关系、预设历史时长内的不同时间点统计的目标小区的终端的数目与终端接入基站的平均距离的对应关系和预设历史时长内的不同时间点统计的目标小区的终端的数目与小区发射功率的对应关系。单终端网络流量使用Y表示,终端在进行曲线拟合时,可以使用目标小区的终端的数目与终端平均在线速率的对应关系、目标小区的终端的数目与小区信号质量的对应关系、目标小区的终端的数目与终端接入基站的平均距离的对应关系和目标小区的终端的数目与小区发射功率的对应关系中的一种或多种,并使用目标小区的终端的数目与单终端网络流量的对应关系,基于拟合算法(如GAM、GLM等),进行曲线拟合,得到的目标小区的终端的数目与单终端网络流量的关系曲线可以表示为Y=f5(X、X1、X2……)。
终端在得到关系曲线后,可以根据每个小区从目标小区吸收终端的数目,从得到的关系曲线中,估计在第一基站建立后每个小区的单终端网络流量。
另外,终端也可以使用步骤202中的方法对目标小区的终端的数目与终端平均在线速率的对应关系、目标小区的终端的数目与小区信号质量的对应关系、目标小区的终端的数目与终端接入基站的平均距离的对应关系和目标小区的终端的数目与小区发射功率的对应关系进行添加处理和删除处理,这样,可以使这几个对应关系中包括的坐标点比较多,拟合出的关系曲线会更准确。
该处理过程具体可以由处理器110和存储器120共同来实现。
步骤203,终端根据每个小区从目标小区吸收终端的数目,以及每个小区的单终端网络流量,确定第一基站的网络流量。
在实施中,终端估计出每个小区的单终端网络流量后,可以根据第一基站每个小区从目标小区吸收终端的数目,以及每个小区的单终端网络流量,计算第一基站的网络流量。
可选的,终端可以利用乘法,确定第一基站的网络流量,相应的步骤203的处理可以如下:
分别将每个小区从目标小区吸收终端的数目与对应小区的单终端网络流量相乘,得到每个小区的小区流量,并将每个小区的小区流量相加,得到第一基站的网络流量。
在实施中,终端估计出每个小区的单终端网络流量后,可以获取步骤201中确定的第一基站每个小区从目标小区吸收终端的数目,然后将每个小区从目标小区吸收终端的数目与对应小区的单终端网络流量相乘,得到每个小区的小区流量,即得到每个小区的网络流量,然后将每个小区的小区流量相加,得到的和为第一基站的网络流量。
该处理过程具体可以由处理器110来实现。
另外,本发明实施例中,终端还可以估计在第一基站建成后被第一基站吸收了终端的已建基站的网络流量,相应的处理可以如下:
终端可以根据第一基站的位置信息,确定与第一基站的覆盖范围存在交集的已建基站,进而确定已建基站中与第一基站的覆盖范围存在交集的目标小区,并且将每个目标小区未被吸收终端前的终端的数目,减去被第一基站吸收的终端的数目,得到在第一基站开始使用后每个目标小区剩余的终端的数目。然后终端可以获取步骤102中确定的目标小区的终端的数目与单终端网络流量的关系曲线,终端可以从该关系曲线中查找到每个目标小区的终端的数目对应的单终端网络流量,以及已建基站中未被吸收终端的小区的终端的数目对应的单终端网络流量。对于任一与第一基站的覆盖范围存在交集的已建基站,终端可以将已建基站中的目标小区剩余的终端的数目与对应的单终端网络流量相乘,得到目标小区的小区流量,对于已建基站中未被吸收终端的小区,终端可以将未被吸收终端的小区中的终端数目分别与对应的单终端网络流量相乘,得到未被吸收终端的小区的小区流量,终端可以将已建基站中包括的目标小区和未被吸收终端的小区的小区流量相加,得到第一基站建立后已建基站的网络流量。
本发明实施例中,根据待建立的第一基站的位置信息,确定与第一基站的覆盖范围存在交集的目标小区,并且根据第一基站的每个小区的位置信息,估计在第一基站建立后第一基站的每个小区从目标小区吸收终端的数目,根据预设历史时长内的不同时间点统计的目标小区的终端的数目与单终端网络流量的对应关系,以及每个小区从目标小区吸收终端的数目,可以估计在第一基站建立后每个小区的单终端网络流量,然后根据每个小区从目标小区吸收终端的数目,以及每个小区的单终端网络流量,确定第一基站的网络流量。这样,在建立第一基站时,可以根据附近的小区的终端的数目与单终端网络流量的对应关系,预测第一基站的网络流量。
图5是本发明实施例提供的确定基站的网络流量的装置的框图。该确定基站的网络流量的装置可以通过软件、硬件或者两者的结合实现成为设备中的部分或者全部。本发明实施例提供的确定基站的网络流量的装置可以实现本发明实施例图2所述的流程,该确定基站的网络流量的装置包括:估计模块510、确定模块520、删除模块530,其中:
所述估计模块510,用于根据待建立的第一基站的位置信息,确定与所述第一基站的覆盖范围存在交集的目标小区,并估计在所述第一基站建立后所述第一基站的每个小区从所述目标小区吸收终端的数目,具体可以实现上述步骤201中的估计功能,以及用于估计在所述第一基站建立后所述第一基站的每个小区从所述目标小区吸收终端的数目的其他隐含步骤。
所述估计模块510,用于根据预设历史时长内的不同时间点统计的所述目标小区的终端的数目与单终端网络流量的对应关系,以及所述每个小区从所述目标小区吸收终端的数目,估计在所述第一基站建立后所述每个小区的单终端网络流量,具体可以实现上述步骤202中的估计功能,以及用于估计在所述第一基站建立后所述每个小区的单终端网络流量的其他隐含步骤。
确定模块520,用于根据所述每个小区从所述目标小区吸收终端的数目,以及所述每个小区的单终端网络流量,确定所述第一基站的网络流量,具体可以实现上述步骤203中的确定功能,以及用于确定所述第一基站的网络流量的其他隐含步骤。
可选的,如图6所示,所述估计模块510包括拟合子模块511和估计子模块512,其中:
所述拟合子模块511,用于根据预设历史时长内的不同时间点统计的所述目标小区的终端的数目与单终端网络流量的对应关系,进行曲线拟合,得到所述目标小区的终端的数目与单终端网络流量的关系曲线;
所述估计子模块512,用于根据所述关系曲线,以及所述每个小区从所述目标小区吸收终端的数目,估计在所述第一基站建立后所述每个小区的单终端网络流量。
可选的,如图7所示,所述拟合子模块511包括获取单元5111、添加单元5112和拟合单元5113,其中:
所述获取单元5111,用于获取预设历史时长内的不同时间点统计的所述目标小区的终端的数目与单终端网络流量的对应关系;
所述添加单元5112,用于基于密度聚类算法和线性拟合算法,在预设历史时长内的不同时间点统计的所述目标小区的终端的数目与单终端网络流量的对应关系中,进行对应关系项的添加,得到所述目标小区的终端的数目与单终端网络流量的添加处理后的对应关系;
所述拟合单元5113,用于根据所述添加处理后的对应关系,进行曲线拟合,得到所述目标小区的终端的数目与单终端网络流量的关系曲线。
可选的,所述拟合子模块511还用于:
根据所述添加处理后的对应关系,进行曲线拟合,得到所述目标小区的终端的数目与单终端网络流量的预测关系曲线;
如图8所示,所述装置还包括:
删除模块530,用于对于所述添加处理后的对应关系中的任一数目,如果所述任一数目在所述添加处理后的对应关系中对应的单终端网络流量与所述任一数目在所述预测关系曲线中对应的单终端网络流量之间的差值大于预设阈值,则在所述添加处理后的对应关系中,将所述任一数目和对应的单终端网络流量删除;
所述拟合单元5113,用于:
根据所述删除处理后的对应关系,进行曲线拟合,得到所述目标小区的终端的数目与单终端网络流量的关系曲线。
可选的,所述拟合子模块511,用于:
根据预设历史时长内的不同时间点统计的所述目标小区的终端的数目与单终端网络流量的对应关系,并基于至少一种拟合算法,分别确定每种拟合算法对应的所述目标小区的终端的数目与单终端网络流量的关系曲线;
所述估计子模块512,用于
根据所述每种拟合算法对应的关系曲线,以及所述每个小区从所述目标小区吸收终端的数目,分别估计基于所述每种拟合算法,在所述第一基站建立后所述每个小区的单终端网络流量;
所述确定模块520,用于根据预先存储的所述每种拟合算法对应的权值,以及所述每种拟合算法对应的在所述第一基站建立后所述每个小区的单终端网络流量,确定在所述第一基站建立后所述每个小区的单终端网络流量。
可选的,所述估计模块510,用于:
根据所述预设历史时长内的不同时间点统计的所述目标小区的终端的数目与终端平均在线速率的对应关系、所述预设历史时长内的不同时间点统计的所述目标小区的终端的数目与小区信号质量的对应关系、所述预设历史时长内的不同时间点统计的所述目标小区的终端的数目与终端接入基站的平均距离的对应关系和所述预设历史时长内的不同时间点统计的所述目标小区的终端的数目与小区发射功率的对应关系中的一种或多种对应关系,并根据预设历史时长内的不同时间点统计的所述目标小区的终端的数目与单终端网络流量的对应关系,以及所述每个小区从所述目标小区吸收终端的数目,估计在所述第一基站建立后所述每个小区的单终端网络流量。
可选的,所述确定模块530,用于:
分别将所述每个小区从所述目标小区吸收终端的数目与对应小区的单终端网络流量相乘,得到每个小区的小区流量,并将所述每个小区的小区流量相加,得到所述第一基站的网络流量。
所述估计模块510,用于:
根据待建立的第一基站的位置信息,确定与所述第一基站的覆盖范围存在交集的目标小区,在所述第一基站的每个小区与所述目标小区的覆盖范围的交集区域中,确定与所述第一基站的距离小于与所述目标小区所属的第二基站的距离的目标区域,根据所述目标小区的所述目标区域中的历史平均终端数目,估计在所述第一基站建立后所述第一基站的每个小区从所述目标小区吸收终端的数目。
需要说明的是,上述估计模块510、确定模块520、删除模块530可以由处理器实现,或者处理器配合存储器来实现,或者,处理器执行存储器中的程序指令来实现。
本发明实施例中,根据待建立的第一基站的位置信息,确定与第一基站的覆盖范围存在交集的目标小区,并且根据第一基站的每个小区的位置信息,估计在第一基站建立后第一基站的每个小区从目标小区吸收终端的数目,根据预设历史时长内的不同时间点统计的目标小区的终端的数目与单终端网络流量的对应关系,以及每个小区从目标小区吸收终端的数目,可以估计在第一基站建立后每个小区的单终端网络流量,然后根据每个小区从目标小区吸收终端的数目,以及每个小区的单终端网络流量,确定第一基站的网络流量。这样,在建立第一基站时,可以根据附近的小区的终端的数目与单终端网络流量的对应关系,预测第一基站的网络流量。
需要说明的是:上述实施例提供的确定基站的网络流量的装置在确定基站的网络流量时,仅以上述各功能模块的划分进行举例说明,实际应用中,可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能模块完成,即将装置的内部结构划分成不同的功能模块,以完成以上描述的全部或者部分功能。另外,上述实施例提供的确定基站的网络流量的装置与确定基站的网络流量的方法实施例属于同一构思,其具体实现过程详见方法实施例,这里不再赘述。
本领域普通用户可以理解实现上述实施例的全部或部分步骤可以通过硬件来完成,也可以通过程序来指令相关的硬件完成,所述的程序可以存储于一种计算机可读存储介质中,上述提到的存储介质可以是只读存储器,磁盘或光盘等。
以上所述仅为本发明的较佳实施例,并不用以限制本发明,凡在本发明的精神和原则之内,所作的任何修改、等同替换、改进等,均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (24)
1.一种确定基站的网络流量的方法,其特征在于,所述方法包括:
根据待建立的第一基站的位置信息,确定与所述第一基站的覆盖范围存在交集的目标小区,并估计在所述第一基站建立后所述第一基站的每个小区从所述目标小区吸收终端的数目;
根据预设历史时长内的不同时间点统计的所述目标小区的终端的数目与单终端网络流量的对应关系,以及所述每个小区从所述目标小区吸收终端的数目,估计在所述第一基站建立后所述每个小区的单终端网络流量;
根据所述每个小区从所述目标小区吸收终端的数目,以及所述每个小区的单终端网络流量,确定所述第一基站的网络流量。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据预设历史时长内的不同时间点统计的所述目标小区的终端的数目与单终端网络流量的对应关系,以及所述每个小区从所述目标小区吸收终端的数目,估计在所述第一基站建立后所述每个小区的单终端网络流量,包括:
根据预设历史时长内的不同时间点统计的所述目标小区的终端的数目与单终端网络流量的对应关系,进行曲线拟合,得到所述目标小区的终端的数目与单终端网络流量的关系曲线;
根据所述关系曲线,以及所述每个小区从所述目标小区吸收终端的数目,估计在所述第一基站建立后所述每个小区的单终端网络流量。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述根据预设历史时长内的不同时间点统计的所述目标小区的终端的数目与单终端网络流量的对应关系,进行曲线拟合,得到所述目标小区的终端的数目与单终端网络流量的关系曲线,包括:
获取预设历史时长内的不同时间点统计的所述目标小区的终端的数目与单终端网络流量的对应关系;
基于密度聚类算法和线性拟合算法,在预设历史时长内的不同时间点统计的所述目标小区的终端的数目与单终端网络流量的对应关系中,进行对应关系项的添加,得到所述目标小区的终端的数目与单终端网络流量的添加处理后的对应关系;
根据所述添加处理后的对应关系,进行曲线拟合,得到所述目标小区的终端的数目与单终端网络流量的关系曲线。
4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述得到所述目标小区的终端的数目与单终端网络流量的添加处理后的对应关系之后,还包括:
根据所述添加处理后的对应关系,进行曲线拟合,得到所述目标小区的终端的数目与单终端网络流量的预测关系曲线;
对于所述添加处理后的对应关系中的任一数目,如果所述任一数目在所述添加处理后的对应关系中对应的单终端网络流量与所述任一数目在所述预测关系曲线中对应的单终端网络流量之间的差值大于预设阈值,则在所述添加处理后的对应关系中,将所述任一数目和对应的单终端网络流量删除;
所述根据所述添加处理后的对应关系,进行曲线拟合,得到所述目标小区的终端的数目与单终端网络流量的关系曲线,包括:
根据所述删除处理后的对应关系,进行曲线拟合,得到所述目标小区的终端的数目与单终端网络流量的关系曲线。
5.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述根据预设历史时长内的不同时间点统计的所述目标小区的终端的数目与单终端网络流量的对应关系,进行曲线拟合,得到所述目标小区的终端的数目与单终端网络流量的关系曲线,包括:
根据预设历史时长内的不同时间点统计的所述目标小区的终端的数目与单终端网络流量的对应关系,并基于至少一种拟合算法,分别确定每种拟合算法对应的所述目标小区的终端的数目与单终端网络流量的关系曲线;
所述根据所述关系曲线,以及所述每个小区从所述目标小区吸收终端的数目,估计在所述第一基站建立后所述每个小区的单终端网络流量,包括:
根据所述每种拟合算法对应的关系曲线,以及所述每个小区从所述目标小区吸收终端的数目,分别估计基于所述每种拟合算法,在所述第一基站建立后所述每个小区的单终端网络流量;
根据预先存储的所述每种拟合算法对应的权值,以及所述每种拟合算法对应的在所述第一基站建立后所述每个小区的单终端网络流量,确定在所述第一基站建立后所述每个小区的单终端网络流量。
6.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据预设历史时长内的不同时间点统计的所述目标小区的终端的数目与单终端网络流量的对应关系,以及所述每个小区从所述目标小区吸收终端的数目,估计在所述第一基站建立后所述每个小区的单终端网络流量,包括:
根据所述预设历史时长内的不同时间点统计的所述目标小区的终端的数目与终端平均在线速率的对应关系、所述预设历史时长内的不同时间点统计的所述目标小区的终端的数目与小区信号质量的对应关系、所述预设历史时长内的不同时间点统计的所述目标小区的终端的数目与终端接入基站的平均距离的对应关系和所述预设历史时长内的不同时间点统计的所述目标小区的终端的数目与小区发射功率的对应关系中的一种或多种对应关系,并根据预设历史时长内的不同时间点统计的所述目标小区的终端的数目与单终端网络流量的对应关系,以及所述每个小区从所述目标小区吸收终端的数目,估计在所述第一基站建立后所述每个小区的单终端网络流量。
7.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据所述每个小区从所述目标小区吸收终端的数目,以及所述每个小区的单终端网络流量,确定所述第一基站的网络流量,包括:
分别将所述每个小区从所述目标小区吸收终端的数目与对应小区的单终端网络流量相乘,得到每个小区的小区流量,并将所述每个小区的小区流量相加,得到所述第一基站的网络流量。
8.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据待建立的第一基站的位置信息,确定与所述第一基站的覆盖范围存在交集的目标小区,并估计在所述第一基站建立后所述第一基站的每个小区从所述目标小区吸收终端的数目,包括:
根据待建立的第一基站的位置信息,确定与所述第一基站的覆盖范围存在交集的目标小区,在所述第一基站的每个小区与所述目标小区的覆盖范围的交集区域中,确定与所述第一基站的距离小于与所述目标小区所属的第二基站的距离的目标区域,根据所述目标小区的所述目标区域中的历史平均终端数目,估计在所述第一基站建立后所述第一基站的每个小区从所述目标小区吸收终端的数目。
9.一种确定基站的网络流量的装置,其特征在于,所述装置包括处理器和存储器,其中:
所述处理器,用于根据待建立的第一基站的位置信息,确定与所述第一基站的覆盖范围存在交集的目标小区,并估计在所述第一基站建立后所述第一基站的每个小区从所述目标小区吸收终端的数目;
所述处理器,用于根据预设历史时长内的不同时间点统计的所述目标小区的终端的数目与单终端网络流量的对应关系,以及所述每个小区从所述目标小区吸收终端的数目,估计在所述第一基站建立后所述每个小区的单终端网络流量;
所述处理器,用于根据所述每个小区从所述目标小区吸收终端的数目,以及所述每个小区的单终端网络流量,确定所述第一基站的网络流量。
10.根据权利要求9所述的装置,其特征在于,所述处理器,用于:
根据预设历史时长内的不同时间点统计的所述目标小区的终端的数目与单终端网络流量的对应关系,进行曲线拟合,得到所述目标小区的终端的数目与单终端网络流量的关系曲线;
根据所述关系曲线,以及所述每个小区从所述目标小区吸收终端的数目,估计在所述第一基站建立后所述每个小区的单终端网络流量。
11.根据权利要求10所述的装置,其特征在于,所述处理器,用于:
获取预设历史时长内的不同时间点统计的所述目标小区的终端的数目与单终端网络流量的对应关系;
基于密度聚类算法和线性拟合算法,在预设历史时长内的不同时间点统计的所述目标小区的终端的数目与单终端网络流量的对应关系中,进行对应关系项的添加,得到所述目标小区的终端的数目与单终端网络流量的添加处理后的对应关系;
根据所述添加处理后的对应关系,进行曲线拟合,得到所述目标小区的终端的数目与单终端网络流量的关系曲线。
12.根据权利要求11所述的装置,其特征在于,所述处理器,还用于:
根据所述添加处理后的对应关系,进行曲线拟合,得到所述目标小区的终端的数目与单终端网络流量的预测关系曲线;
对于所述添加处理后的对应关系中的任一数目,如果所述任一数目在所述添加处理后的对应关系中对应的单终端网络流量与所述任一数目在所述预测关系曲线中对应的单终端网络流量之间的差值大于预设阈值,则在所述添加处理后的对应关系中,将所述任一数目和对应的单终端网络流量删除;
根据所述删除处理后的对应关系,进行曲线拟合,得到所述目标小区的终端的数目与单终端网络流量的关系曲线。
13.根据权利要求10所述的装置,其特征在于,所述处理器,用于:
根据预设历史时长内的不同时间点统计的所述目标小区的终端的数目与单终端网络流量的对应关系,并基于至少一种拟合算法,分别确定每种拟合算法对应的所述目标小区的终端的数目与单终端网络流量的关系曲线;
所述根据所述关系曲线,以及所述每个小区从所述目标小区吸收终端的数目,估计在所述第一基站建立后所述每个小区的单终端网络流量,包括:
根据所述每种拟合算法对应的关系曲线,以及所述每个小区从所述目标小区吸收终端的数目,分别估计基于所述每种拟合算法,在所述第一基站建立后所述每个小区的单终端网络流量;
根据预先存储的所述每种拟合算法对应的权值,以及所述每种拟合算法对应的在所述第一基站建立后所述每个小区的单终端网络流量,确定在所述第一基站建立后所述每个小区的单终端网络流量。
14.根据权利要求9所述的装置,其特征在于,所述处理器,用于:
根据所述预设历史时长内的不同时间点统计的所述目标小区的终端的数目与终端平均在线速率的对应关系、所述预设历史时长内的不同时间点统计的所述目标小区的终端的数目与小区信号质量的对应关系、所述预设历史时长内的不同时间点统计的所述目标小区的终端的数目与终端接入基站的平均距离的对应关系和所述预设历史时长内的不同时间点统计的所述目标小区的终端的数目与小区发射功率的对应关系中的一种或多种对应关系,并根据预设历史时长内的不同时间点统计的所述目标小区的终端的数目与单终端网络流量的对应关系,以及所述每个小区从所述目标小区吸收终端的数目,估计在所述第一基站建立后所述每个小区的单终端网络流量。
15.根据权利要求9所述的装置,其特征在于,所述处理器,用于:
分别将所述每个小区从所述目标小区吸收终端的数目与对应小区的单终端网络流量相乘,得到每个小区的小区流量,并将所述每个小区的小区流量相加,得到所述第一基站的网络流量。
16.根据权利要求9所述的装置,其特征在于,所述处理器,用于:
根据待建立的第一基站的位置信息,确定与所述第一基站的覆盖范围存在交集的目标小区,在所述第一基站的每个小区与所述目标小区的覆盖范围的交集区域中,确定与所述第一基站的距离小于与所述目标小区所属的第二基站的距离的目标区域,根据所述目标小区的所述目标区域中的历史平均终端数目,估计在所述第一基站建立后所述第一基站的每个小区从所述目标小区吸收终端的数目。
17.一种确定基站的网络流量的装置,其特征在于,所述装置包括:
估计模块,用于根据待建立的第一基站的位置信息,确定与所述第一基站的覆盖范围存在交集的目标小区,并估计在所述第一基站建立后所述第一基站的每个小区从所述目标小区吸收终端的数目;
所述估计模块,用于根据预设历史时长内的不同时间点统计的所述目标小区的终端的数目与单终端网络流量的对应关系,以及所述每个小区从所述目标小区吸收终端的数目,估计在所述第一基站建立后所述每个小区的单终端网络流量;
确定模块,用于根据所述每个小区从所述目标小区吸收终端的数目,以及所述每个小区的单终端网络流量,确定所述第一基站的网络流量。
18.根据权利要求17所述的装置,其特征在于,所述估计模块包括拟合子模块和估计子模块,其中:
所述拟合子模块,用于根据预设历史时长内的不同时间点统计的所述目标小区的终端的数目与单终端网络流量的对应关系,进行曲线拟合,得到所述目标小区的终端的数目与单终端网络流量的关系曲线;
所述估计子模块,用于根据所述关系曲线,以及所述每个小区从所述目标小区吸收终端的数目,估计在所述第一基站建立后所述每个小区的单终端网络流量。
19.根据权利要求18所述的装置,其特征在于,所述拟合子模块包括获取单元、添加单元和拟合单元,其中:
所述获取单元,用于获取预设历史时长内的不同时间点统计的所述目标小区的终端的数目与单终端网络流量的对应关系;
所述添加单元,用于基于密度聚类算法和线性拟合算法,在预设历史时长内的不同时间点统计的所述目标小区的终端的数目与单终端网络流量的对应关系中,进行对应关系项的添加,得到所述目标小区的终端的数目与单终端网络流量的添加处理后的对应关系;
所述拟合单元,用于根据所述添加处理后的对应关系,进行曲线拟合,得到所述目标小区的终端的数目与单终端网络流量的关系曲线。
20.根据权利要求18所述的装置,其特征在于,所述拟合子模块还用于:
根据所述添加处理后的对应关系,进行曲线拟合,得到所述目标小区的终端的数目与单终端网络流量的预测关系曲线;
所述装置还包括:
删除单元,用于对于所述添加处理后的对应关系中的任一数目,如果所述任一数目在所述添加处理后的对应关系中对应的单终端网络流量与所述任一数目在所述预测关系曲线中对应的单终端网络流量之间的差值大于预设阈值,则在所述添加处理后的对应关系中,将所述任一数目和对应的单终端网络流量删除;
所述拟合单元,用于:
根据所述删除处理后的对应关系,进行曲线拟合,得到所述目标小区的终端的数目与单终端网络流量的关系曲线。
21.根据权利要求18所述的装置,其特征在于,所述拟合子模块,用于:
根据预设历史时长内的不同时间点统计的所述目标小区的终端的数目与单终端网络流量的对应关系,并基于至少一种拟合算法,分别确定每种拟合算法对应的所述目标小区的终端的数目与单终端网络流量的关系曲线;
所述估计子模块,用于根据所述每种拟合算法对应的关系曲线,以及所述每个小区从所述目标小区吸收终端的数目,分别估计基于所述每种拟合算法,在所述第一基站建立后所述每个小区的单终端网络流量;
所述确定模块,用于根据预先存储的所述每种拟合算法对应的权值,以及所述每种拟合算法对应的在所述第一基站建立后所述每个小区的单终端网络流量,确定在所述第一基站建立后所述每个小区的单终端网络流量。
22.根据权利要求17所述的装置,其特征在于,所述估计模块,用于:
根据所述预设历史时长内的不同时间点统计的所述目标小区的终端的数目与终端平均在线速率的对应关系、所述预设历史时长内的不同时间点统计的所述目标小区的终端的数目与小区信号质量的对应关系、所述预设历史时长内的不同时间点统计的所述目标小区的终端的数目与终端接入基站的平均距离的对应关系和所述预设历史时长内的不同时间点统计的所述目标小区的终端的数目与小区发射功率的对应关系中的一种或多种对应关系,并根据预设历史时长内的不同时间点统计的所述目标小区的终端的数目与单终端网络流量的对应关系,以及所述每个小区从所述目标小区吸收终端的数目,估计在所述第一基站建立后所述每个小区的单终端网络流量。
23.根据权利要求17所述的装置,其特征在于,所述确定模块,用于:
分别将所述每个小区从所述目标小区吸收终端的数目与对应小区的单终端网络流量相乘,得到每个小区的小区流量,并将所述每个小区的小区流量相加,得到所述第一基站的网络流量。
24.根据权利要求17所述的装置,其特征在于,所述估计模块,用于:
根据待建立的第一基站的位置信息,确定与所述第一基站的覆盖范围存在交集的目标小区,在所述第一基站的每个小区与所述目标小区的覆盖范围的交集区域中,确定与所述第一基站的距离小于与所述目标小区所属的第二基站的距离的目标区域,根据所述目标小区的所述目标区域中的历史平均终端数目,估计在所述第一基站建立后所述第一基站的每个小区从所述目标小区吸收终端的数目。
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