CN111246494B - Massive MIMO天线波束优化方法及装置 - Google Patents
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Abstract
本发明实施例提供一种Massive MIMO天线波束优化方法及装置，该方法包括：根据目标小区波束的吞吐量分布获取目标小区当前用户的业务量分布，并根据目标小区波束的噪声分布和同频邻区波束的吞吐量分布获取***的业务量分布；根据当前用户的业务量分布和***的业务量分布，获取按每一权值调整前和按每一权值调整后的用户业务量分布，根据按每一权值调整前和按每一权值调整后的用户业务量分布，获取目标小区波束按每一权值调整后吞吐量预期增益；根据每一波束权值对应的吞吐量预期增益，选取用于波束优化的权值进行波束调整。由于根据吞吐量预期增益，选取用于波束优化的权值，从而具有较高的优化效率和优化准确率。
Description
技术领域
本发明实施例涉及移动通信领域，尤其涉及一种Massive MIMO天线波束优化方法及装置。
背景技术
大规模天线(Massive MIMO)技术，是指在传统多入多出(Multiple-InputMultiple-Output，简称MIMO)***的基础上，将收发天线增加到几十甚至上百根。MassiveMIMO***作为一种新的蜂窝网络结构，保留了传统MIMO***的优点，并利用数量众多的天线将***噪声和不相干的小区间干扰平均掉。天线数量的增加，使得***容量随之大大增加，Massive MIMO特性能够提升小区容量，这些特点决定了Massive MIMO***具有广阔的应用前景。在LTE网络中，由于LTE网络每个小区的覆盖方向相对固定，会出现热点用户集中在波瓣角之外的情况，从而影响波瓣角外的用户感知。
在面对上述问题时，目前Massive MIMO的广播波束权值优化通过手动调整来实现，即按照应用场景手动进行配置实现优化。这种方式无法保证调整结果最优，且在大规模部署Massive MIMO的场景下，手动调整的工作量将会很大。
现有技术针对波束权值的优化方案的效果明显滞后于调整工作，导致往往只对明显异常小区进行针对性调整优化，而无法兼顾整个网络。对于优化后效果不佳的区域需再做优化调整时，将会导致优化周期长，无法一步到位等问题。优化调整方案全凭人工判断进行处理，从而此优化方法需要大量时间和人力。因此，目前的优化方法效率低，且方案准确性无法保证。
发明内容
为了解决上述问题，本发明实施例提供一种Massive MIMO天线波束优化方法及装置。
第一方面，本发明提供一种Massive MIMO天线波束优化方法，包括：根据目标小区波束的吞吐量分布获取目标小区当前用户的业务量分布，并根据所述目标小区波束的噪声分布和同频邻区波束的吞吐量分布获取***的业务量分布；根据当前用户的业务量分布和***的业务量分布，获取按每一权值调整前和按每一权值调整后的用户业务量分布，根据按每一权值调整前和按每一权值调整后的用户业务量分布，获取目标小区波束按每一权值调整后吞吐量预期增益；根据每一波束权值对应的吞吐量预期增益，选取用于波束优化的权值进行波束调整。
第二方面，本发明提供一种Massive MIMO天线波束优化装置，包括：获取模块，用于根据目标小区波束的吞吐量分布获取目标小区当前用户的业务量分布，并根据所述目标小区波束的噪声分布和同频邻区波束的吞吐量分布获取***的业务量分布；处理模块，用于根据当前用户的业务量分布和***的业务量分布，获取按每一权值调整前和按每一权值调整后的用户业务量分布，根据按每一权值调整前和按每一权值调整后的用户业务量分布，获取目标小区波束按每一权值调整后吞吐量预期增益；输出模块，用于根据每一波束权值对应的吞吐量预期增益，选取用于波束优化的权值进行波束调整。
第三方面，本发明提供一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，处理器执行程序时实现本发明第一方面Massive MIMO天线波束优化方法的步骤。
第四方面，本发明提供一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现本发明第一方面Massive MIMO天线波束优化方法的步骤。
本发明实施例提供的Massive MIMO天线波束优化方法，根据当前用户的业务量分布和***的业务量分布，获取按每一权值调整前和按每一权值调整后的用户业务量分布，并获取波束按每一权值调整后吞吐量预期增益，根据每一波束权值对应的吞吐量预期增益，选取用于波束优化的权值，从而具有较高的优化效率和优化准确率。
附图说明
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一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图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为本发明实施例提供的Massive MIMO天线波束优化方法流程图；
图2为本发明实施例提供的Massive MIMO天线波束优化装置结构图；
图3为本发明实施例提供的一种电子设备的实体结构示意图。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，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。
目前，对于Massive MIMO天线波束优化主要通过根据应用场景手动调整来实现，导致往往只对明显异常小区进行针对性调整优化，而无法兼顾整个网络。优化调整方案全凭人工判断进行处理，从而此优化方法需要大量时间和人力。因此，目前的优化方法效率低，且方案准确性无法保证。
为解决这一问题，本发明实施例提供一种Massive MIMO天线波束优化方法。该方法可应用于上述Massive MIMO天线波束优化的场景。该方法对应的执行主体可以为Massive MIMO天线所在的基站，也可以为独立设置的Massive MIMO天线波束优化装置，本发明实施例对此也不作具体限定。为了便于说明，本发明实施例以执行主体为MassiveMIMO天线所在的基站为例，对本发明实施例提供的Massive MIMO天线波束优化方法进行阐述。
图1为本发明实施例提供的Massive MIMO天线波束优化方法流程图，如图1所示，本发明实施例提供一种Massive MIMO天线波束优化方法，包括：
101，根据目标小区波束的吞吐量分布获取目标小区当前用户的业务量分布，并根据目标小区波束的噪声分布和同频邻区波束的吞吐量分布获取***的业务量分布。
由于同频邻区的数据通过邻区所在eNodeB(Evolved Node B，LTE基站)获得，在101之前还包括获取同频邻区所在eNodeB的过程。本发明实施例不对同频邻区所在eNodeB获取方法作具体限定，包括但不限于，选取正向的第一层和第二层邻区，选取背向的第一层邻区，并筛选出与Massive MIMO小区同频的小区。按照eNodeB ID去重，得到Massive MIMO小区同频邻区所在的eNodeB的清单。
在101中，目标小区是待优化的Massive MIMO小区，统计的是Massive MIMO小区天线波瓣角覆盖内的用户的业务量分布情况，以及Massive MIMO小区天线波瓣角覆盖区域外相临近的用户的业务量分布情况，用户的业务量分布主要体现在用户的热点方位以及相应用户业务产生的吞吐量大小。
Massive MIMO天线是由多个天线阵元组成的，Massive MIMO天线对目标小区覆盖的波束的吞吐量分布反应了目标小区当前用户的业务量分布。波瓣角覆盖外的是***，通过权值调整波瓣角后可能将***中的部分用户覆盖在波束范围内。波瓣角覆盖外的用户会对覆盖内的用户产生一定的噪声影响，通过波束的噪声分布可反映波瓣角之外的***的状况，结合邻区波束的吞吐量分布，能够获取***的业务分布状况。
102，根据当前用户的业务量分布和***的业务量分布，获取按每一权值调整前和按每一权值调整后的用户业务量分布，根据按每一权值调整前和按每一权值调整后的用户业务量分布，获取目标小区波束按每一权值调整后吞吐量预期增益。
当前用户的业务量分布对应着按权值调整前的用户业务量分布，波束按权值调整后当会从***中吸纳部分新的用户进行覆盖，当前用户中的部分用户可能会因权值调整后波瓣角覆盖范围的变化而不在覆盖范围内。根据当前用户的业务量分布和***的业务量分布和对应的权值，可获取权值调整后的用户业务量分布。根据权值调整前后的用户业务量分布，以及对应的用户的业务量，可获取权值调整前波瓣角覆盖范围内的用户的吞吐量状况，以及获取权值调整后波瓣角覆盖范围内的用户的吞吐量状况。根据权值调整前后的用户吞吐量状况，获取按该权值调整后相对于调整前的吞吐量预期增益。
103，根据每一波束权值对应的用户吞吐量的预期增益，选取用于波束优化的权值进行波束调整。
由于权值有多个，需根据每一个权值获取该权值对应的吞吐量预期增益。吞吐量预期增益是统计分析得到的，根据权值调整波瓣角的过程此时并未实施。根据每一权值和每一权值对应的预期增益，选取满足需求的权值进行波束优化，并实施波束的调整。如可选取吞吐量预期增益最大的权值进行波束的优化。
根据每一权值和对应的用户吞吐量预期增益可生成如下表1所示的权值和用户吞吐量预期增益关系对照表，用于选取用于波束优化的权值进行波束调整。以2_h65_v8_tilt3为例进行说明：h65水平波瓣角为65°，v8垂直波瓣角为8°，tilt3是电下倾角，权值通过这三个参数对波束进行调整。
表1
本发明实施例提供的Massive MIMO天线波束优化方法，根据当前用户的业务量分布和***的业务量分布，获取按每一权值调整前和按每一权值调整后的用户业务量分布，并获取波束按每一权值调整后吞吐量预期增益，根据每一波束权值对应的吞吐量预期增益，选取用于波束优化的权值，从而具有较高的优化效率和优化准确率。
基于上述实施例的内容，作为一种可选实施例，根据目标小区波束的吞吐量分布获取目标小区当前用户的业务量分布，并根据所述目标小区波束的噪声分布和同频邻区波束的吞吐量分布获取***的业务量分布之前，还包括：根据预设忙时内获取的呼叫历史报告(call history report，简称CHR)或测量报告(measurement report,简称MR)数据，获取波束的吞吐量分布及噪声分布，并根据预设忙时内获取的同频邻区的CHR或MR数据，获取同频邻区波束的吞吐量分布。
CHR或MR数据中有用户通信时的测量数据，如用户的吞吐量和波束的噪声等信息，从而可用于统计波束的吞吐量。预设忙时是数据采集的时间段，忙时更能反映出用户的业务量分布情况，如晚上19:00-23:00是居民区业务量的峰值时期。以采集CHR数据为例，对eNodeB订阅相关数据如表2所示。
表2
其中，PERIOD_INTRA_FREQ_MEASUREMENT为统计的用户频率，PERIOD_PRIVATE_THROUGHPUT_MEASUREMENT为统计的用户吞吐量，PERIOD_PRIVATE_BEAM_TRAFFIC为用户波束信息以及BEAM_NOISE_TRACKING为统计的噪声分布。根据获取的Massive MIMO站的CHR数据，能够获取波束的吞吐量分布及噪声分布，根据获取的同频邻区的CHR数据，能够获取同频邻区***波束的吞吐量分布。
本发明实施例提供的Massive MIMO天线波束优化方法，根据CHR或MR数据，能够有效获取目标小区和同频邻区波束的吞吐量分布。
基于上述实施例的内容，作为一种可选实施例，根据按每一权值调整前和按每一权值调整后的用户业务量分布，获取波束按每一权值调整后吞吐量预期增益，包括：根据按每一权值调整前和按每一权值调整后的用户业务量分布的话统数据，获取每一权值吞吐量预期增益。
话统数据中的信息可用于统计吞吐量增益，根据按每一权值调整前和按每一权值调整后的用户业务量分布的话统数据，能够获取每一权值吞吐量预期增益。话统数据中用于计算吞吐量增益的相关指标如表3所示：
表3
吞吐量增益KPI(Key Performance Indicator，关键绩效指标)用于统计和计算每一权值吞吐量预期增益，基础KPI为权值调整后需满足的必要条件。KPI的指标和参数值按需求设置，采集时间建议为一周。
基于上述实施例的内容，作为一种可选实施例，根据每一波束权值对应的吞吐量预期增益，选取用于波束优化的权值进行波束调整，包括：根据筛选条件，从每一波束权值对应的吞吐量预期增益中，选取用于波束优化的权值进行波束调整。
考虑到吞吐量预期增益最大的权值并不一定适合用于权值调整，对于用于波束优化的权值选取还需满足一定的筛选条件，筛选条件包括但不限于：
水平波宽、垂直波宽以及下倾角最多同时调整2个，避免大幅调整权值造成吸收大量的边缘用户引起用户吞吐率下降；若波束垂直方向用户业务量分布较广，则应该优先调整垂直波宽，若波束水平方向用户业务量分布较广，则应该优先调整水平波宽，调整权值所对应的波宽尽可能覆盖话务占比高的波束。
本发明实施例提供的Massive MIMO天线波束优化方法，通过筛选条件的限制，使波束优化更为合理。
基于上述实施例的内容，作为一种可选实施例，根据目标小区波束的吞吐量分布获取目标小区当前用户的业务量分布之后，根据当前用户的业务量分布和***的业务量分布，获取按每一权值调整前和按每一权值调整后的用户业务量分布之前，还包括：根据当前用户的业务量分布调整天线方位角。
Massive MIMO波束在Massive MIMO建网初期无法获取小区内的用户分布，设置的天线方位角不一定能满足最优覆盖。根据目标小区波束的吞吐量分布获取目标小区当前用户的业务量分布之后，需根据当前用户的业务量分布调整天线方位角。
收发两端的信号发射与接收可通过波离角和波达角进行描述。角度问题是由移动用户位置决定的，从基站到用户的视距方向包含了发射端信号的离开角度(波离角)，以及接收端信道的到达角度(波达角)。波离角与波达角共同组成了信号的指向性，再结合天线构造就形成信号导向矢量，根据信号导向矢量可进行天线方位角的调整。
基于上述实施例的内容，作为一种可选实施例，目标小区有多个，相应地，根据每一波束权值对应的吞吐量预期增益，选取用于波束优化的权值进行波束调整，包括：根据每一目标小区的每一波束权值对应的吞吐量预期增益，选取吞吐量预期增益最高的目标小区进行权值调整，并选取用于波束优化的相应权值进行波束调整。
Massive MIMO站覆盖多个小区时，选择预期增益最高的小区进行权值调整。Massive MIMO连续组网场景下，避免同时调整相邻的Massive MIMO小区(如同站小区、相邻对打小区等)，在重叠覆盖区域内选择预期增益最高的小区进行权值调整。
基于上述实施例的内容，作为一种可选实施例，可对目标小区是否实施天线波束优化做进一步筛选，包括但不限于，实施天线波束优化的小区需满足以下条件：小区的权值优化吞吐量预期增益大于5％；小区的忙时下行PRB利用率低于50％(可通过话统数据获取)；小区的近端用户占比大于50％(可通过话统数据获取)。
基于上述实施例的内容，作为一种可选实施例，权值是通过权值工具计算得到的。
权值包括波束的水平波瓣角、垂直波瓣角以及天线的电下倾角三个参数。通过用于对天线进行调整，首先进行波束调向，波束调向是简单的扫描波束形式，通过选择权值，使得天线主波束指向目标方向，让波束形成器的各权值幅度相等，权值间相差exp(-j2πfτ)，天线阵的权值如下：
公式中，M为天线阵中的阵元个数，
是信号导向矢量。工作原理为：导向矢量是在信号接收过程中两个阵元接收信号间的相位差，而天线具有收发互异性，即接收过程的处理也可以运用到发送过程中，由于在接收一个θ0方向的信号时，在阵元之间会产生相差a(θ0)，在发送时，人为给阵元之间设定a(θ0)，则阵元之间的干涉图自然会指θ0方向，形成波束指向。
首先对每个用户进行预编码波束形成权值、天线联合优化。假设有K个用户，对第K个用户进行优化，以SINR(Signal to Interference plus Noise Ratio，信号与干扰加噪声比)为优化准则，同时对天线阵列和波束形成权值双目标进行联合优化，天线阵列位置和波束形成权值组成联合优化阵列Wk＝[Wk1，Wk2，Wk3],Wk1为波束形成权值，Wk2，Wk3为天线阵元位置矩阵，与用户角度信息等共同描述用户k的信道矩阵Hk，则***的信噪比SINR表示为：
其中，Hf是发射端到其他用户接收端利用固定发射阵列求得的信道矩阵，Mσ2是噪声矩阵。
权值可根据上式计算得到，权值工具是现已使用的能够快速计算出符合噪比SINR的权值并生成包含多个权值文件的现有工具。Massive MIMO天线波束优化根据得到的每一权值进行。根据每一波束权值对应的吞吐量预期增益，选取用于波束优化的权值进行波束调整。
本发明实施例提供的Massive MIMO天线波束优化方法，根据权值工具计算每一权值，处理快速方便。
图2为本发明实施例提供的Massive MIMO天线波束优化装置结构图，如图2所示，该Massive MIMO天线波束优化装置包括：获取模块201、处理模块202以及输出模块203。其中，获取模块201，用于根据目标小区波束的吞吐量分布获取目标小区当前用户的业务量分布，并根据所述目标小区波束的噪声分布和同频邻区波束的吞吐量分布获取***的业务量分布；处理模块202，用于根据当前用户的业务量分布和***的业务量分布，获取按每一权值调整前和按每一权值调整后的用户业务量分布，根据按每一权值调整前和按每一权值调整后的用户业务量分布，获取目标小区波束按每一权值调整后吞吐量预期增益；输出模块203，用于根据每一波束权值对应的吞吐量预期增益，选取用于波束优化的权值进行波束调整。
获取模块201获取当前用户的业务量分布和***的业务量分布，处理模块202根据当前用户的业务量分布和***的业务量分布，获取按每一权值调整前和按每一权值调整后的用户业务量分布，根据按每一权值调整前和按每一权值调整后的用户业务量分布，获取目标小区波束按每一权值调整后吞吐量预期增益。
当前用户的业务量分布对应着按权值调整前的用户业务量分布，波束按权值调整后当会从***中吸纳部分新的用户进行覆盖，当前用户中的部分用户可能会因权值调整后波瓣角覆盖范围的变化而不在覆盖范围内。根据当前用户的业务量分布和***的业务量分布和对应的权值，可获取权值调整后的用户业务量分布。处理模块202根据权值调整前后的用户业务量分布，以及对应的用户的业务量，可获取权值调整前波瓣角覆盖范围内的用户的吞吐量状况，以及获取权值调整后波瓣角覆盖范围内的用户的吞吐量状况。根据权值调整前后的用户吞吐量状况，获取按该权值调整后相对于调整前的吞吐量预期增益。
由于权值有多个，需根据每一个权值获取该权值对应的吞吐量预期增益。吞吐量预期增益是统计分析得到的，根据权值调整波瓣角的过程此时并未实施。输出模块203根据每一权值和每一权值对应的预期增益，选取满足需求的权值进行波束优化，并实施波束的调整。如可选取吞吐量预期增益最大的权值进行波束的优化。
本发明实施例提供的Massive MIMO天线波束优化装置，获取模块获取当前用户的业务量分布和***的业务量分布，处理模块获取按每一权值调整前和按每一权值调整后的用户业务量分布，并获取波束按每一权值调整后吞吐量预期增益，输出模块根据每一波束权值对应的吞吐量预期增益，选取用于波束优化的权值，从而具有较高的优化效率和优化准确率。
本发明实施例提供的装置实施例是为了实现上述各方法实施例的，具体流程和详细内容请参照上述方法实施例，此处不再赘述。
图3为本发明实施例提供的一种电子设备的实体结构示意图，如图3所示，该电子设备可以包括：处理器(processor)301、通信接口(Communications Interface)302、存储器(memory)303和总线304，其中，处理器301，通信接口302，存储器303通过总线304完成相互间的通信。通信接口302可以用于电子设备的信息传输。处理器301可以调用存储器303中的逻辑指令，以执行包括如下的方法：根据目标小区波束的吞吐量分布获取目标小区当前用户的业务量分布，并根据目标小区波束的噪声分布和同频邻区波束的吞吐量分布获取***的业务量分布；根据当前用户的业务量分布和***的业务量分布，获取按每一权值调整前和按每一权值调整后的用户业务量分布，根据按每一权值调整前和按每一权值调整后的用户业务量分布，获取目标小区波束按每一权值调整后吞吐量预期增益；根据每一波束权值对应的吞吐量预期增益，选取用于波束优化的权值进行波束调整。
此外，上述的存储器303中的逻辑指令可以通过软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明上述各方法实施例的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
本发明实施例提供一种非暂态计算机可读存储介质，该非暂态计算机可读存储介质存储计算机指令，该计算机指令使计算机执行上述实施例所提供的Massive MIMO天线波束优化方法，例如包括：根据目标小区波束的吞吐量分布获取目标小区当前用户的业务量分布，并根据目标小区波束的噪声分布和同频邻区波束的吞吐量分布获取***的业务量分布；根据当前用户的业务量分布和***的业务量分布，获取按每一权值调整前和按每一权值调整后的用户业务量分布，根据按每一权值调整前和按每一权值调整后的用户业务量分布，获取目标小区波束按每一权值调整后吞吐量预期增益；根据每一波束权值对应的吞吐量预期增益，选取用于波束优化的权值进行波束调整。
以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，其中所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性的劳动的情况下，即可以理解并实施。
通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到各实施方式可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件。基于这样的理解，上述技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在计算机可读存储介质中，如ROM/RAM、磁碟、光盘等，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行各个实施例或者实施例的某些部分所述的方法。
最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例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；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。
Claims (9)
1.一种Massive MIMO天线波束优化方法，其特征在于，包括：
根据目标小区波束的吞吐量分布获取目标小区当前用户的业务量分布，并根据所述目标小区波束的噪声分布和同频邻区波束的吞吐量分布获取***的业务量分布；
根据当前用户的业务量分布和***的业务量分布，获取按每一权值调整前和按每一权值调整后的用户业务量分布，根据按每一权值调整前和按每一权值调整后的用户业务量分布，获取目标小区波束按每一权值调整后吞吐量预期增益；
根据每一波束权值对应的吞吐量预期增益，选取用于波束优化的权值进行波束调整，所述权值是通过权值工具根据公式
计算得到的，其中，M为天线阵中的阵元个数，
是信号导向矢量。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据目标小区波束的吞吐量分布获取目标小区当前用户的业务量分布，并根据所述目标小区波束的噪声分布和同频邻区波束的吞吐量分布获取***的业务量分布之前，还包括：
根据预设忙时内获取的CHR或MR数据，获取波束的吞吐量分布及噪声分布，并根据预设忙时内获取的同频邻区的CHR或MR数据，获取同频邻区波束的吞吐量分布。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据按每一权值调整前和按每一权值调整后的用户业务量分布，获取波束按每一权值调整后吞吐量预期增益，包括：
根据按每一权值调整前和按每一权值调整后的用户业务量分布的话统数据，获取每一权值吞吐量预期增益。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据每一波束权值对应的吞吐量预期增益，选取用于波束优化的权值进行波束调整，包括：
根据筛选条件，从每一波束权值对应的吞吐量预期增益中，选取用于波束优化的权值进行波束调整。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据目标小区波束的吞吐量分布获取目标小区当前用户的业务量分布之后，所述根据当前用户的业务量分布和***的业务量分布，获取按每一权值调整前和按每一权值调整后的用户业务量分布之前，还包括：
根据当前用户的业务量分布调整天线方位角。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述目标小区有多个，相应地，所述根据每一波束权值对应的吞吐量预期增益，选取用于波束优化的权值进行波束调整，包括：
根据每一目标小区的每一波束权值对应的吞吐量预期增益，选取吞吐量预期增益最高的目标小区进行权值调整，并选取用于波束优化的相应权值进行波束调整。
7.一种Massive MIMO天线波束优化装置，其特征在于，包括：
获取模块，用于根据目标小区波束的吞吐量分布获取目标小区当前用户的业务量分布，并根据所述目标小区波束的噪声分布和同频邻区波束的吞吐量分布获取***的业务量分布；
处理模块，用于根据当前用户的业务量分布和***的业务量分布，获取按每一权值调整前和按每一权值调整后的用户业务量分布，根据按每一权值调整前和按每一权值调整后的用户业务量分布，获取目标小区波束按每一权值调整后吞吐量预期增益；
输出模块，用于根据每一波束权值对应的吞吐量预期增益，选取用于波束优化的权值进行波束调整，所述权值是通过权值工具根据公式
计算得到的，其中，M为天线阵中的阵元个数，
是信号导向矢量。
8.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1至6任一项所述MassiveMIMO天线波束优化方法的步骤。
9.一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至6任一项所述Massive MIMO天线波束优化方法的步骤。
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