CN113938954B - 负荷均衡优化方法、装置及存储介质 - Google Patents

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Abstract

本公开提供一种负荷均衡优化方法、装置及存储介质，该方法包括：通过获取室内分布***的网络性能数据和用户感知数据，之后根据网络性能数据和用户感知数据，确定具备负荷均衡优化条件的第一目标室分小区；然后以第一目标室分小区对应的室分天线覆盖区域为单位，将第一目标室分小区进行量化，得到目标分片；最后针对目标分片进行负荷均衡优化，以达到室内分布***的负荷均衡。本公开使得负荷均衡判断的条件的多元化。另外，通过天线划小分片的方式，对每个分片进行负荷均衡优化，相对于均衡参数优化和新增设备而言，可以解决优化均衡参数受限以及设备布放空间受限的问题，避免人力和/或物力的浪费。

Description

负荷均衡优化方法、装置及存储介质
技术领域
本公开涉及通信技术领域，尤其涉及一种负荷均衡优化方法、装置及存储介质。
背景技术
近年来，随着无线通信技术的快速发展，4G和5G用户的数量也在快速增加，网络结构的复杂化和业务多样化使得用户感知的提升越来越复杂。其中，高层楼宇、地铁线路、大型场馆、机场高铁站室内等复杂的室内场景越来越多，室内分布***扩容所需的布线、施工、物业、设备存放空间等均存在很大的限制，负荷均衡判断及优化难度非常大，但这些室内场景内各小区间的负荷也存在较大区别，这既带来了机遇也带来了挑战。
目前，传统的负荷均衡判断及优化手段是仅通过网络管理平台的网络性能数据分析进行负荷均衡判断，再通过人工在现场新增设备或调整均衡参数进行负荷均衡优化。该方案中，负荷均衡判断的条件单一；另外，针对室内场景，新增设备布放空间限制性很大，且均衡参数优化局限性较高，这些优化方法耗费了大量的人力和物力。
发明内容
为了解决上述问题，本公开提供了一种负荷均衡优化方法。不但节约了人力和物力，同时可以更加精准的进行负荷均衡优化。
第一方面，本公开提供了一种负荷均衡优化方法，包括：
获取室内分布***的网络性能数据和用户感知数据，室内分布***包括至少两个室分小区；
根据网络性能数据和用户感知数据，确定具备负荷均衡优化条件的第一目标室分小区，负荷均衡优化条件为至少两个室分小区中具备高负荷特征和用户感知差特征的室分小区；
以第一目标室分小区对应的室分天线覆盖区域为单位，将第一目标室分小区进行量化，得到目标分片；
针对目标分片进行负荷均衡优化，以达到室内分布***的负荷均衡。
一种可能的实施方式中，针对目标分片进行负荷均衡优化，以达到室内分布***的负荷均衡，包括：将目标分片中的用户终端确定为样本点集合；从样本点集合中选择预设阈值个目标样本点，将目标样本点重定向至第二目标室分小区，第二目标室分小区为至少两个室分小区中不具备高负荷特征的室分小区；在优化分配后，重新获取室内分布***的网络性能数据，并根据重新获取的网络性能数据确定是否达到室内分布***的负荷均衡；若未达到室内分布***的负荷均衡，则从样本点集合中重新选择预设阈值个目标样本点，将目标样本点重定向至第二目标室分小区的步骤，直至达到室内分布***的负荷均衡。
一种可能的实施方式中，根据重新获取的网络性能数据确定是否达到室内分布***的负荷均衡，包括以下至少一种：
若根据重新获取的网络性能数据，确定第一目标室分小区具备高负荷特征，第二目标室分小区不具备高负荷特征，则确定未达到室内分布***的负荷均衡；若根据重新获取的网络性能数据，确定第一目标室分小区不具备高负荷特征，第二目标室分小区具备高负荷特征，则将目标样本点回迁至第一目标室分小区，并确定未达到室内分布***的负荷均衡；若根据重新获取的网络性能数据，确定第一目标室分小区不具备高负荷特征，第二目标室分小区不具备高负荷特征，则确定达到室内分布***的负荷均衡；若根据重新获取的网络性能数据，确定第一目标室分小区具备高负荷特征，第二目标室分小区具备高负荷特征，则确定达到室内分布***的负荷均衡。
一种可能的实施方式中，从样本点集合中选择预设阈值个目标样本点，将目标样本点重定向至第二目标室分小区，包括：每经过预设的时间窗口后，从样本点集合中选择预设阈值个目标样本点，将第一目标样本点重定向至第二目标室分小区。
一种可能的实施方式中，根据网络性能数据和用户感知数据，确定具备负荷均衡优化条件的第一目标室分小区，包括：根据网络性能数据，确定具备高负荷特征的第一室分小区；根据用户感知数据，确定具备用户感知差特征的第二室分小区；根据第一室分小区和第二室分小区，确定具备负荷均衡优化条件的第一目标室分小区。
一种可能的实施方式中，网络性能数据包括小区下行流量和小区下行PRB资源利用率，根据网络性能数据，确定具备高负荷特征的第一室分小区，包括：确定小区下行流量大于或者等于小区下行流量阈值，且小区下行PRB资源利用率大于或者等于小区下行PRB资源利用率阈值的室分小区为具备高负荷特征的第一室分小区。
一种可能的实施方式中，网络性能数据包括小区下行流量和小区RRC连接用户数，根据网络性能数据，确定具备高负荷特征的第一室分小区，包括：确定小区下行流量大于或者等于小区下行流量阈值，且小区RRC连接用户数大于或者等于小区RRC连接用户数阈值的室分小区为具备高负荷特征的第一室分小区。
一种可能的实施方式中，用户感知数据包括小区信道质量、小区卡顿次数、小区时延和小区平均速率，根据用户感知数据，确定具备用户感知差特征的第二室分小区，包括：确定小区信道质量小于或者等于小区信道质量阈值，小区卡顿次数大于或者等于小区卡顿次数阈值，小区时延大于或者等于小区时延阈值，小区平均速率小于或者等于小区平均速率阈值的室分小区为具备用户感知差特征的第二室分小区。
一种可能的实施方式中，负荷均衡优化条件还包括：第一目标室分小区的邻域中存在第二目标室分小区，第二目标室分小区为至少两个室分小区中不具备高负荷特征的室分小区。
一种可能的实施方式中，还包括：若不存在第二目标室分小区，则结束流程。
第二方面，本公开提供一种负荷均衡优化装置，包括：
获取模块，用于获取室内分布***的网络性能数据和用户感知数据，室内分布***包括至少两个室分小区；
确定模块，用于根据网络性能数据和用户感知数据，确定具备负荷均衡优化条件的第一目标室分小区，负荷均衡优化条件为至少两个室分小区中具备高负荷特征和用户感知差特征的室分小区；
量化模块，用于以第一目标室分小区对应的室分天线覆盖区域为单位，将第一目标室分小区进行量化，得到目标分片；
优化模块，用于针对目标分片进行负荷均衡优化，以达到室内分布***的负荷均衡。
一种可能的实施方式中，优化模块具体用于：将目标分片中的用户终端确定为样本点集合；从样本点集合中选择预设阈值个目标样本点，将目标样本点重定向至第二目标室分小区，第二目标室分小区为至少两个室分小区中不具备高负荷特征的室分小区；在优化分配后，重新获取室内分布***的网络性能数据，并根据重新获取的网络性能数据确定是否达到室内分布***的负荷均衡；若未达到室内分布***的负荷均衡，则从样本点集合中重新选择预设阈值个目标样本点，将目标样本点重定向至第二目标室分小区的步骤，直至达到室内分布***的负荷均衡。
一种可能的实施方式中，确定模块具体用于以下至少一种：
若根据重新获取的网络性能数据，确定第一目标室分小区具备高负荷特征，第二目标室分小区不具备高负荷特征，则确定未达到室内分布***的负荷均衡；若根据重新获取的网络性能数据，确定第一目标室分小区不具备高负荷特征，第二目标室分小区具备高负荷特征，则将目标样本点回迁至第一目标室分小区，并确定未达到室内分布***的负荷均衡；若根据重新获取的网络性能数据，确定第一目标室分小区不具备高负荷特征，第二目标室分小区不具备高负荷特征，则确定达到室内分布***的负荷均衡；若根据重新获取的网络性能数据，确定第一目标室分小区具备高负荷特征，第二目标室分小区具备高负荷特征，则确定达到室内分布***的负荷均衡。
一种可能的实施方式中，优化模块具体用于：每经过预设的时间窗口后，从样本点集合中选择预设阈值个目标样本点，将目标样本点重定向至第二目标室分小区。
一种可能的实施方式中，确定模块具体用于：根据网络性能数据，确定具备高负荷特征的第一室分小区；根据用户感知数据，确定具备用户感知差特征的第二室分小区；根据第一室分小区和第二室分小区，确定具备负荷均衡优化条件的第一目标室分小区。
一种可能的实施方式中，确定模块具体用于：确定小区下行流量大于或者等于小区下行流量阈值，且小区下行PRB资源利用率大于或者等于小区下行PRB资源利用率阈值的室分小区为具备高负荷特征的第一室分小区。
一种可能的实施方式中，确定模块具体用于：确定小区下行流量大于或者等于小区下行流量阈值，且小区RRC连接用户数大于或者等于小区RRC连接用户数阈值的室分小区为具备高负荷特征的第一室分小区。
一种可能的实施方式中，确定模块具体用于：确定小区信道质量小于或者等于小区信道质量阈值，小区卡顿次数大于或者等于小区卡顿次数阈值，小区时延大于或者等于小区时延阈值，小区平均速率小于或者等于小区平均速率阈值的室分小区为具备用户感知差特征的第二室分小区。
一种可能的实施方式中，负荷均衡优化条件还包括：第一目标室分小区的邻域中存在第二目标室分小区，第二目标室分小区为至少两个室分小区中不具备高负荷特征的室分小区。
一种可能的实施方式中，确定模块还用于：若不存在第二目标室分小区，则结束流程。
第三方面，本公开提供一种电子设备，包括：处理器，以及与所述处理器通信连接的存储器；
所述存储器存储计算机执行指令；
所述处理器执行所述存储器存储的计算机执行指令，以实现第一方面的负荷均衡优化方法。
第四方面，本公开一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质中存储有计算机执行指令，计算机执行指令被处理器执行时用于实现第一方面的负荷均衡优化方法。
第五方面，本公开提供一种计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现第一方面的负荷均衡优化方法。
本公开提供一种负荷均衡优化方法、装置及存储介质，通过获取室内分布***的网络性能数据和用户感知数据，室内分布***包括至少两个室分小区；之后根据网络性能数据和用户感知数据，确定具备负荷均衡优化条件的第一目标室分小区，其中，负荷均衡优化条件为至少两个室分小区中具备高负荷特征和用户感知差特征的室分小区；然后以第一目标室分小区对应的室分天线覆盖区域为单位，将第一目标室分小区进行量化，得到目标分片；最后针对目标分片进行负荷均衡优化，以达到室内分布***的负荷均衡。本公开根据网络性能数据和用户感知数据对室分小区是否满足负荷均衡条件进行判断，使得负荷均衡判断的条件的多元化。另外，通过室分天线划小分片的方式，对每个分片区进行负荷均衡优化，相对于均衡参数优化和新增设备而言，可以解决优化均衡参数受限以及设备布放空间受限的问题，避免人力和/或物力的浪费。
附图说明
为了更清楚地说明本公开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做一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本公开的一些实施例，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为本公开一实施例提供的室内分布***的示意图；
图2为本公开一实施例提供的负荷均衡优化方法的流程图；
图3为本公开另一实施例提供的针对目标分片进行负荷均衡优化的流程图；
图4为本公开又一实施例提供的针对目标分片进行负荷均衡优化的流程图；
图5为本公开一实施例提供的负荷均衡优化装置的结构示意图；
图6为本公开一实施例提供的电子设备的结构示意图。
具体实施方式
为使本公开实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本公开实施例中的附图，对本公开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公开一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本公开中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本公开保护的范围。
首先，对本公开涉及的部分技术术语进行解释说明：
基站(Base Station)：即公用移动通信基站是无线电台站的一种形式，是指在一定的无线电覆盖区中，通过移动通信交换中心，与移动电话终端之间进行信息传递的无线电收发信电台。
小区ID：服务小区所属基站小区的标识编码。
经度：小区地理经度。
纬度：小区地理纬度。
时延(Delay)：是指一个报文或分组从一个网络的一端传送到另一个端所需要的时间，是网络运营商表征时延水平的性能指标。
速率(Speed)：是网络传输的快慢，即速率是速度的大小或等价于文件传输的变化率，是网络运营商表征传输快慢的性能指标。
信道质量指示符(Chartered Quality Institute，简称CQI)：是无线信道的通信质量的测量标准，是网络运营商表征信道质量的性能指标。
室内分布***：利用室内天线分布***将基站的信号均匀分布在室内每个角落，从而保证室内区域拥有理想的信号覆盖。
本公开为了解决现有技术中负荷均衡判断的条件单一以及负荷均衡优化耗费时间长、人工成本高、效率低、可行性差等问题，提供了一种负荷均衡优化方法、装置及存储介质，从网络性能数据和用户感知数据两个维度出发，进行负荷均衡优化的判断，使得负荷均衡判断的条件多元化；并通过覆盖区域重新分配进行负荷均衡优化，提高负荷均衡优化效率、提高资源利用率、降低成本和提升负荷均衡优化的可行性，且还可以提升用户感知。
图1为本公开一实施例提供的室内分布***的示意图。如图1所示，本室内分布***中，包含有基站100，其中，该基站100覆盖的室分小区包括室分小区101、室分小区102和室分小区103。其中，室内小区101中包含有终端设备4，室分小区102中包含有终端设备1、终端设备2和终端设备3。
图1中，室分小区102有三个终端设备，从基站100可以获取室分小区102的网络性能数据和用户感知数据。通过室分小区102的网络性能数据和用户感知数据，可以判断室分小区102是否处于高负荷且感知性能差的状态。若室分小区102处于高负荷且感知性能差的状态，即具备高负荷特征和用户感知差特征，则室分小区102具备负荷均衡优化条件。
进一步地，由于室分小区101中包含1个终端设备，负载较少，其处于低负荷状态的概率较大，因此，可以将室分小区102中的终端设备重定向至室分小区101中，例如，将终端设备1重定向至室分小区101中。
需明确的是，室分小区是否具备负荷均衡优化条件，不单纯依赖于其中包含的终端设备的个数，还和其中终端设备执行的业务相关，这里仅为方便理解进行示例说明，但不构成对本公开的限制。
由于本公开是针对室内场景的负荷均衡优化，因此，图1以室分小区为例进行说明。
将室分小区102中的终端设备重定向至室分小区101后，室分小区102的负荷降低。该情况下，若室分小区102处于低负荷状态，且室分小区101仍然处于低负荷状态，则可以认为负荷均衡优化完成。
需要说明的是，图1仅是本公开实施例提供的一种应用场景的示意图，本公开实施例不对图1中包括的设备进行限定，也不对图1中设备个数以及设备之间的位置关系进行限定。另外，终端设备可以是手机，也可以是电脑或者其它通信设备，本公开不对其加以限定。
接下来，通过具体实施例介绍负荷均衡优化方法。
图2为本公开一实施例提供的负荷均衡优化方法的流程图。如图2所示，该负荷均衡优化方法包括：
S201、获取室内分布***的网络性能数据和用户感知数据，室内分布***包括至少两个室分小区。
具体地，该室内分布***可以包括基站，如图1所示。进一步地，基站可以是室内基站，本公开不对其加以限定。
示例地，可以通过网络管理平台从基站处获取室内分布***的网络性能数据和用户感知数据。该网络数据可以表征出各室分小区的负荷情况，例如，小区下行物理资源块(Physical Resource Block，简称PRB)资源利用率、小区下行流量和小区平均用户数等信息。用户感知数据可以表征出各室分小区用户的业务使用情况，例如小区卡顿次数、小区卡顿率、小区时延、小区信道质量以及小区平均速率等信息。
此外，还可以获取室内分布***的工程物理参数，该工程物理参数可以包括室分小区的经度、维度、小区号、小区名称以及覆盖区域等。
一些实施例中，可以根据上述的网络性能数据、用户感知数据以及工程物理参数，建立数据库。该数据库可以包括但不限于以下数据：
Figure BDA0003298843410000091
其中，数据库由Qx表示，{Ci}表征为网络性能数据库包含的所有室分小区集合；{PRBi}表征为小区下行PRB资源利用率集合；{Useri}表征为小区RRC连接用户数集合；{Flowi}表征为小区下行流量集合；{CQIi}表征为小区信道质量集合；{Catoni}表征为小区卡顿次数的集合；{Delayi}表征为小区时延集合；{Speedi}表征为小区平均速率集合。
其中，数据库中网络性能数据涉及的关键字段如表1所示：
表1
Figure BDA0003298843410000092
数据库中用户感知数据涉及的关键字段如表2所示：
表2
Figure BDA0003298843410000093
数据库中工程物理参数涉及的关键字段如表3所示：
表3
Figure BDA0003298843410000101
S202、根据网络性能数据和用户感知数据，确定具备负荷均衡优化条件的第一目标室分小区，负荷均衡优化条件为至少两个室分小区中具备高负荷特征和用户感知差特征的室分小区。
通过对网络性能数据和用户感知数据的分析，可以从多个室分小区中选择出具备高负荷特征和用户感知差特征的室分小区。可以理解，当网络性能数据和/或用户感知数据不同时，确定具备负荷均衡优化条件的第一目标室分小区所对应的具体实现也可能是不同。以下进行示例说明：
示例地，一种具体实现中，根据网络性能数据和用户感知数据，确定具备负荷均衡优化条件的第一目标室分小区，可以包括：根据网络性能数据，确定具备高负荷特征的第一室分小区；根据用户感知数据，确定具备用户感知差特征的第二室分小区；根据第一室分小区和第二室分小区，确定具备负荷均衡优化条件的第一目标室分小区。
可选的，针对上述所得的第一室分小区和第二室分小区，做“且”的算法匹配运算，筛选清洗出同时满足高负荷特征和用户感知差特征的室分小区。筛选清洗出具备负荷均衡优化条件的第一目标室分小区的方法为：
Figure BDA0003298843410000102
其中，Cellj表征具备负荷均衡优化条件的第一目标室分小区，Cellx表征具备高负荷特征的室分小区；Celly表征具备用户感知差特征的室分小区。
示例地，具备负荷均衡优化条件的第一目标室分小区也可以由表4表示：
表4
Figure BDA0003298843410000111
另一种具体实现中，根据网络性能数据和用户感知数据，确定具备负荷均衡优化条件的第一目标室分小区，可以包括：根据网络性能数据，确定具备高负荷特征的第一室分小区；根据用户感知数据，从第一室分小区中确定具备用户感知差特征的室分小区为第一目标室分小区。
又一种具体实现中，根据网络性能数据和用户感知数据，确定具备负荷均衡优化条件的第一目标室分小区，可以包括：根据用户感知数据，确定具备用户感知差特征的第二室分小区；根据网络性能数据，从第二室分小区中确定具备高负荷特征的室分小区为第一目标室分小区。
S203、以第一目标室分小区对应的室分天线覆盖区域为单位，将第一目标室分小区进行量化，得到目标分片。
每个室分小区中包括了至少一个室分天线，且每个室分天线负责覆盖该室分小区的一片区域。通过根据室分天线的覆盖区域对之前确定的第一目标室分小区进行分区：
将每个室分天线覆盖的区域作为基本单元，最终，该第一目标室分小区被分成了多个基本单元，实现了目标分片的操作。从而便于精细化管理多个基本单元下的用户终端设备。
S204、针对目标分片进行负荷均衡优化，以达到室内分布***的负荷均衡。
将室分小区进行细化后，负荷均衡优化的问题从室分小区转化到了室分小区下其中一室分天线的覆盖区域(目标分片)。通过对多个目标分片进行负荷均衡优化，进而实现对室内分布***的负荷均衡优化。
一些实施例中，负荷均衡优化条件还可以包括：第一目标室分小区的邻域中存在第二目标室分小区，第二目标室分小区为至少两个室分小区中不具备高负荷特征的室分小区。
可选地，结合工程物理参数同基站下挂小区清单进行算法匹配，通过算法匹配后，筛选清洗出具备负荷均衡优化条件(同室内基站下既存在具备高负荷特征和用户感知差特征的室分小区，又存在不具备高负荷特征的其它室分小区)的第一目标室分小区。筛选清洗出具备负荷均衡优化条件的第一目标室分小区Cellm的方法为：
Figure BDA0003298843410000121
其中，Cella表征同室内基站下具备高负荷特征和用户感知差特征的室分小区；Cella+1表征同室内基站下不具备高负荷特征的室分小区；NodeBa表征室内基站；a表征同室内基站下的室分小区数量。
上式中，NodeBa既包含具有高负荷特征和用户感知差特征的室分小区Cella，又存在不具备高负荷特征的室分小区Cella+1。
第一目标室分小区可以由表5表示：
表5
Figure BDA0003298843410000122
可选地，本公开的负荷均衡优化方法还可以包括：若不存在第二目标室分小区，则结束流程。
本公开实施例中，通过获取室内分布***的网络性能数据和用户感知数据，其中，室内分布***包括至少两个室分小区；之后根据网络性能数据和用户感知数据，确定具备负荷均衡优化条件的第一目标室分小区，其中，负荷均衡优化条件为至少两个室分小区中具备高负荷特征和用户感知差特征的室分小区；然后以第一目标室分小区对应的室分天线覆盖区域为单位，将第一目标室分小区进行量化，得到目标分片；最后针对目标分片进行负荷均衡优化，以达到室内分布***的负荷均衡。本公开根据网络性能数据和用户感知数据对室分小区是否满足负荷均衡条件进行判断，使得负荷均衡判断的条件的多元化。另外，通过室分天线划小分片的方式，对每个分片区进行负荷均衡优化，相对于均衡参数优化和新增设备而言，可以解决优化均衡参数受限以及设备布放空间受限的问题，避免人力和/或物力的浪费。
基于上述实施例，针对目标分片进行负荷均衡优化，以达到室内分布***的负荷均衡的具体实现，可以由图3所示流程来表示。如图3所示，S204可以进一步包括：
S301、将目标分片中的用户终端确定为样本点集合。
为了进行负荷均衡优化操作，首先需要量化目标分片中的用户终端个数，将上述用户终端组成为一样本点集合。该集合中的每个样本点对应一个用户终端。
S302、从样本点集合中选择预设阈值个目标样本点，将目标样本点重定向至第二目标室分小区，第二目标室分小区为至少两个室分小区中不具备高负荷特征的室分小区。
为了进行负荷均衡优化，需要将样本点集合中的至少一个目标样本点重定向至其他室分小区。
示例地，预设阈值为大于或等于1的整数，且预设阈值是可以改变的。该第二目标室分小区与第一目标室分小区可以是相邻的关系。
所谓重定向，即是将原本属于第一目标室分小区中某个目标分片中的用户终端定向至第二目标室分小区中某个室分天线的覆盖范围内。
进一步地，一些实施例中，从样本点集合中选择预设阈值个目标样本点，将目标样本点重定向至第二目标室分小区，可以包括：每经过预设的时间窗口后，从样本点集合中选择预设阈值个目标样本点，将目标样本点重定向至第二目标室分小区。
设置时间窗口也可以理解为设置一时间周期T，即每经过时间周期T后，将至少一个目标样本点重定向至第二目标室分小区。设置时间周期T的原因为可根据实际情况灵活调整重定向的频率。示例地，对于多个室分小区而言，若每个室分小区都无法再容纳更多的用户终端，因此其无法进行多次重定向操作，这种情况下，需要设置时间周期T的值较大。示例地，其可以是10秒。若存在一第一目标室分小区和多个第二目标室分小区时，此时可以设置时间周期T的值较小。具体地，其可以是5秒。另外，还需要考虑到重定向设备的损耗，若设置时间周期T过小，会加大重定向设备的损耗，从而降低了使用寿命。
作为一种示例，上述步骤如下：
量化划小分片后的室分天线覆盖区域确定为样本点集合{Antennap}；从样本点集合{Antennap}中选择一个或多个目标样本点，预设确定用户调整策略的时间周期为T，间隔每一个时间周期T后，将所有目标样本点重定向至邻域同室内基站下的不具备高负荷特征的室分小区Cella+1中。(时间周期T可以根据现场需要设置为10、20或60秒等)。
本公开实施例中，通过引入时间窗口，可以灵活设置重定向的频率，进而满足了更多的应用场景。另外，相对于不设置时间窗口而言，提高了重定向设备的使用寿命。
S303、在优化分配后，重新获取室内分布***的网络性能数据，并根据重新获取的网络性能数据确定是否达到室内分布***的负荷均衡。
每次经过负荷均衡优化后，都需要重新判断整个室内分布***的负荷状态，进而判断是否可以进一步进行负荷均衡优化。
示例地，可以通过获取网络性能数据判断此时各个室分小区的负荷状态。
一些实施中，针对目标分片进行负荷均衡优化，以达到室内分布***的负荷均衡，可以包括以下至少一种：
若根据重新获取的网络性能数据，确定第一目标室分小区具备高负荷特征，第二目标室分小区不具备高负荷特征，则确定未达到室内分布***的负荷均衡；若根据重新获取的网络性能数据，确定第一目标室分小区不具备高负荷特征，第二目标室分小区具备高负荷特征，则将目标样本点回迁至第一目标室分小区，并确定未达到室内分布***的负荷均衡；若根据重新获取的网络性能数据，确定第一目标室分小区不具备高负荷特征，第二目标室分小区不具备高负荷特征，则确定达到室内分布***的负荷均衡；若根据重新获取的网络性能数据，确定第一目标室分小区具备高负荷特征，第二目标室分小区具备高负荷特征，则确定达到室内分布***的负荷均衡。
示例地，上述步骤可以写为：
若满足：
Figure BDA0003298843410000151
且/>
Figure BDA0003298843410000152
式中，基站NodeBa下挂的室分小区包含Cellm、Cella+1、...，包含最少2个室分小区。其中，Cellm属于具备高负荷特征的室分小区，Cella+1为不具备高负荷特征的室分小区。
若满足：
Figure BDA0003298843410000153
且/>
Figure BDA0003298843410000154
则退回上一步覆盖区域重新优化分配操作，且从样本点集合中替换选择一组新的目标样本点，重新执行上述的重定向优化分配操作。
式中，基站NodeBa下挂的室分小区包含Cellm、Cella+1、...，包含最少2个室分小区，其中，Cellm为不具备高负荷特征的室分小区，Cella+1为具备高负荷特征的室分小区。
若：
情况1：
Figure BDA0003298843410000155
且/>
Figure BDA0003298843410000156
情况2：
Figure BDA0003298843410000157
且/>
Figure BDA0003298843410000158
满足以上情况之一，则停止上述的重定向优化分配操作，上述两种情况皆代表该基站下的各个室分小区(以及室分小区内部的各个目标分片)已经达到负荷均衡状态。
式中，基站NodeBa下的室分小区包含Cellm、Cella+1、...，包含最少2个室分小区，其中，情况1中，Cellm属于不具备高负荷特征的室分小区且Cella+1也属于不具备高负荷特征的室分小区；情况2中，Cellm属于具备高负荷特征的室分小区，且Cella+1也属于具备高负荷特征的室分小区。
S304、若未达到室内分布***的负荷均衡，则从样本点集合中重新选择预设阈值个目标样本点，将目标样本点重定向至第二目标室分小区的步骤，直至达到室内分布***的负荷均衡。
本公开实施例中，对具备负荷均衡优化条件的第一目标室分小区，基于时间窗口进行负荷均衡优化。具体地，对目标分片下的用户终端进行负荷均衡优化。在优化过程中，当所有小区均为具备高负荷特征的室分小区；或者，所有小区均为不具备高负荷特征的室分小区时。此时负荷均衡优化结束，该基站下的室分小区实现负荷均衡。除此之外，对于其他情况，还会进一步进行负荷均衡优化。这种方法提高了优化的全面性，优化速度快，精准性强。
可选地，网络性能数据可以包括小区下行流量和小区下行PRB资源利用率，根据网络性能数据，确定具备高负荷特征的第一室分小区，可以包括：
确定小区下行流量大于或者等于小区下行流量阈值，且小区下行PRB资源利用率大于或者等于小区下行PRB资源利用率阈值的室分小区为具备高负荷特征的第一室分小区。
另一些实施例中，网络性能数据还可以包括小区下行流量和小区RRC连接用户数，根据网络性能数据，确定具备高负荷特征的第一室分小区，可以包括：确定小区下行流量大于或者等于小区下行流量阈值，且小区RRC连接用户数大于或者等于小区RRC连接用户数阈值的室分小区为具备高负荷特征的第一室分小区。
示例性地，具备高负荷特征的室分小区Cellx需满足如下条件：
Figure BDA0003298843410000161
或/>
Figure BDA0003298843410000162
式中，其中，Flowi表征为小区下行流量；Flowth表征为小区流量阈值；PRBi表征为小区下行PRB资源利用率；PRBth表征为小区下行PRB资源利用率阈值；Useri表征为小区RRC连接用户数；Userth表征为小区RRC连接用户数阈值。
具体地，小区流量阈值可以设置为8.4GB，小区下行PRB资源利用率阈值可设置为80％，小区RRC连接用户数阈值可以设置为160个。具备高负荷特征的第一室分小区可以由表6所示：
表6
Figure BDA0003298843410000171
可选地，上述实施例中，用户感知数据可以包括小区信道质量、小区卡顿次数、小区时延和小区平均速率，根据用户感知数据，确定具备用户感知差特征的第二室分小区，可以包括：
确定小区信道质量小于或者等于小区信道质量阈值，小区卡顿次数大于或者等于小区卡顿次数阈值，小区时延大于或者等于小区时延阈值，小区平均速率小于或者等于小区平均速率阈值的室分小区为具备用户感知差特征的第二室分小区。
示例地，具备用户感知差特征的室分小区Celly需要具备如下条件：
Figure BDA0003298843410000172
其中，CQIi表征为小区信道质量；CQIth表征为小区信道质量阈值；Catoni表征为小区卡顿；Catonth表征为小区卡顿阈值；Delayi表征为小区时延；Delayth表征为小区时延阈值；Speedi表征为小区平均速率；Speedth表征为小区平均速率阈值。
另外，还需要说明的是，在一些实施例中，具备用户感知差特征的第二室分小区可以是满足上述条件的一个或者多个。本公开实施例不对其加以限定。具体地，小区信道质量阈值可以设置为10，小区卡顿阈值可以设置为70次，小区时延阈值可以设置为80MS，小区平均速率阈值可以设置为10Mbps。
具备用户感知差特征的第二室分小区可以由表7表示：
表7
Figure BDA0003298843410000181
接下来，通过图4介绍一种实施例提供的对目标分片进行负荷均衡优化的方法，如图4所示，该方法包括：
S401、确定具备负荷均衡优化条件的第一目标室分小区。
该步骤前文已经叙述，此处不再赘述。
S402、以第一目标室分小区对应的室分天线覆盖区域为单位，将第一目标室分小区进行量化，得到目标分片，并将目标分片中的用户终端确定为样本点集合。
S403、从样本点集合中选择预设阈值个目标样本点，将目标样本点重定向至第二目标室分小区，第二目标室分小区为至少两个室分小区中不具备高负荷特征的室分小区。
S404、根据室内分布***的网络性能数据，判断室内分布***是否存在具备高负荷特征的室分小区。
若存在，则执行S406，若不存在，则执行S405。
S405、停止负荷均衡优化操作。
S406、判断第二目标室分小区是否为具备高负荷特征的室分小区。
若是，则执行S407，若否，则返回步骤S403。
S407、判断第一目标室分小区是否为具备高负荷特征的室分小区。
若是执行步骤S405，若否则执行步骤S408，并返回步骤S403。
上述可以看出，仅当满足一室分***下所有的室分小区都具备高负荷特征或者所有室分小区都不具备高负荷特征时，才实现了负荷均衡优化，进而停止负荷均衡优化。对于其它情况，还需要进一步执行S403。
S408、将当前目标样本点标记，放回原样本点集合中。
本公开目的在于搭建负荷均衡判断模型和负荷均衡优化模型，先输出一份具备负荷均衡优化条件的室分小区清单，再进行负荷均衡优化调整，达到负荷均衡及用户感知提升的目的。判断具备负荷均衡优化条件的室分小区包括：第一步，根据网络性能数据，判断出具备高负荷特征的室分小区；第二步，根据用户感知数据，判断出具备用户感知差特征的室分小区；第三步，对上述高负荷特征和用户感知差特征的室分小区，结合工程物理参数基站数据，通过算法运算判断出具备负荷均衡优化条件(同基站下挂室分小区中既存在具有高负荷特征和用户感知差特征的室分小区，又存在非高负荷其它室分小区的室分场景)的室分小区。通过以上算法筛选，得到具备负荷均衡优化条件的室分小区。然后基于室分小区下挂室分天线覆盖区域进行量化划小分片，对划小分片后的覆盖区域进行基于时间窗口的负荷均衡策略优化，最后达到负荷均衡及用户感知提升优化的目的。例如高层室内楼宇、地下铁路、大型室内场馆内、机场高铁站内等室内场景。以上均是物业难点、布线难点、施工难点、场馆内空间局限高的室内场景点。此类室内场景点具有用户群体多、且用户集中在某一区域、无线环境复杂、上站扩容及优化难度大、业务量集中等特性。
在介绍本公开的负荷均衡优化方法后，接下来，通过图5对本公开的负荷均衡优化装置进行介绍。如图5所示，本公开实施例的负荷均衡优化装置500包括：
获取模块501，用于获取室内分布***的网络性能数据和用户感知数据，室内分布***包括至少两个室分小区；
确定模块502，用于根据网络性能数据和用户感知数据，确定具备负荷均衡优化条件的第一目标室分小区，负荷均衡优化条件为至少两个室分小区中具备高负荷特征和用户感知差特征的室分小区；
量化模块503，用于以第一目标室分小区对应的室分天线覆盖区域为单位，将第一目标室分小区进行量化，得到目标分片；
优化模块504，用于针对目标分片进行负荷均衡优化，以达到室内分布***的负荷均衡。
一种可能的实施方式中，优化模块504具体用于：将目标分片中的用户终端确定为样本点集合；从样本点集合中选择预设阈值个目标样本点，将目标样本点重定向至第二目标室分小区，第二目标室分小区为至少两个室分小区中不具备高负荷特征的室分小区；在优化分配后，重新获取室内分布***的网络性能数据，并根据重新获取的网络性能数据确定是否达到室内分布***的负荷均衡；若未达到室内分布***的负荷均衡，则从样本点集合中重新选择预设阈值个目标样本点，将目标样本点重定向至第二目标室分小区的步骤，直至达到室内分布***的负荷均衡。
一种可能的实施方式中，确定模块502具体用于以下至少一种：
若根据重新获取的网络性能数据，确定第一目标室分小区具备高负荷特征，第二目标室分小区不具备高负荷特征，则确定未达到室内分布***的负荷均衡；若根据重新获取的网络性能数据，确定第一目标室分小区不具备高负荷特征，第二目标室分小区具备高负荷特征，则将目标样本点回迁至第一目标室分小区，并确定未达到室内分布***的负荷均衡；若根据重新获取的网络性能数据，确定第一目标室分小区不具备高负荷特征，第二目标室分小区不具备高负荷特征，则确定达到室内分布***的负荷均衡；若根据重新获取的网络性能数据，确定第一目标室分小区具备高负荷特征，第二目标室分小区具备高负荷特征，则确定达到室内分布***的负荷均衡。
一种可能的实施方式中，优化模块504具体用于：每经过预设的时间窗口后，从样本点集合中选择预设阈值个目标样本点，将目标样本点重定向至第二目标室分小区。
一种可能的实施方式中，确定模块502具体用于：根据网络性能数据，确定具备高负荷特征的第一室分小区；根据用户感知数据，确定具备用户感知差特征的第二室分小区；根据第一室分小区和第二室分小区，确定具备负荷均衡优化条件的第一目标室分小区。
一种可能的实施方式中，确定模块502具体用于：确定小区下行流量大于或者等于小区下行流量阈值，且小区下行PRB资源利用率大于或者等于小区下行PRB资源利用率阈值的室分小区为具备高负荷特征的第一室分小区。
一种可能的实施方式中，确定模块502具体用于：确定小区下行流量大于或者等于小区下行流量阈值，且小区RRC连接用户数大于或者等于小区RRC连接用户数阈值的室分小区为具备高负荷特征的第一室分小区。
一种可能的实施方式中，确定模块502具体用于：确定小区信道质量小于或者等于小区信道质量阈值，小区卡顿次数大于或者等于小区卡顿次数阈值，小区时延大于或者等于小区时延阈值，小区平均速率小于或者等于小区平均速率阈值的室分小区为具备用户感知差特征的第二室分小区。
一种可能的实施方式中，负荷均衡优化条件还包括：第一目标室分小区的邻域中存在第二目标室分小区，第二目标室分小区为至少两个室分小区中不具备高负荷特征的室分小区。
一种可能的实施方式中，确定模块502还用于：若不存在第二目标室分小区，则结束流程。
本公开实施例提供的装置，可用于执行如前所述的实施例的方法，其实现原理和技术效果类似，在此不再赘述。
需要说明的是，应理解以上装置的各个模块的划分仅仅是一种逻辑功能的划分，实际实现时可以全部或部分集成到一个物理实体上，也可以物理上分开。且这些模块可以全部以软件通过处理元件调用的形式实现；也可以全部以硬件的形式实现；还可以部分模块通过处理元件调用软件的形式实现，部分模块通过硬件的形式实现。例如，处理模块可以为单独设立的处理元件，也可以集成在上述装置的某一个芯片中实现，此外，也可以以程序代码的形式存储于上述装置的存储器中，由上述装置的某一个处理元件调用并执行以上处理模块的功能。其它模块的实现与之类似。此外这些模块全部或部分可以集成在一起，也可以独立实现。这里所述的处理元件可以是一种集成电路，具有信号的处理能力。在实现过程中，上述方法的各步骤或以上各个模块可以通过处理器元件中的硬件的集成逻辑电路或者软件形式的指令完成。
例如，以上这些模块可以是被配置成实施以上方法的一个或多个集成电路，例如：一个或多个特定集成电路(application specific integrated circuit，ASIC)，或，一个或多个微处理器(digital signal processor，DSP)，或，一个或者多个现场可编程门阵列(field programmable gate array，FPGA)等。再如，当以上某个模块通过处理元件调度程序代码的形式实现时，该处理元件可以是通用处理器，例如中央处理器(centralprocessing unit，CPU)或其它可以调用程序代码的处理器。再如，这些模块可以集成在一起，以片上***(system-on-a-chip，SOC)的形式实现。
在上述实施例中，可以全部或部分地通过软件、硬件、固件或者其任意组合来实现。当使用软件实现时，可以全部或部分地以计算机程序产品的形式实现。所述计算机程序产品包括一个或多个计算机指令。在计算机上加载和执行所述计算机程序指令时，全部或部分地产生按照本公开实施例所述的流程或功能。所述计算机可以是通用计算机、专用计算机、计算机网络、或者其他可编程装置。所述计算机指令可以存储在计算机可读存储介质中，或者从一个计算机可读存储介质向另一个计算机可读存储介质传输，例如，所述计算机指令可以从一个网站站点、计算机、服务器或数据中心通过有线(例如同轴电缆、光纤、数字用户线(DSL))或无线(例如红外、无线、微波等)方式向另一个网站站点、计算机、服务器或数据中心进行传输。所述计算机可读存储介质可以是计算机能够存取的任何可用介质或者是包含一个或多个可用介质集成的服务器、数据中心等数据存储设备。所述可用介质可以是磁性介质，(例如，软盘、硬盘、磁带)、光介质(例如，DVD)、或者半导体介质(例如固态硬盘solid state disk(SSD))等。
图6为本公开一实施例提供的电子设备的结构示意图。示例性地，电子设备可以被提供为一服务器或网络设备，例如基站。参照图6，电子设备600包括处理组件601，其进一步包括一个或多个处理器，以及由存储器602所代表的存储器资源，用于存储可由处理组件601的执行的指令，例如应用程序。存储器602中存储的应用程序可以包括一个或一个以上的每一个对应于一组指令的模块。此外，处理组件601被配置为执行指令，以执行上述任一方法实施例。
电子设备600还可以包括一个电源组件603被配置为执行电子设备600的电源管理，一个有线或无线网络接口604被配置为将电子设备600连接到网络，和一个输入输出(I/O)接口605。电子设备600可以操作基于存储在存储器602的操作***，例如WindowsServerTM，Mac OS XTM，UnixTM,LinuxTM，FreeBSDTM或类似。
本公开还提供一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质中存储有计算机执行指令，当处理器执行计算机执行指令时，实现如上负荷均衡优化方法的方案。
本公开还提供一种计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现如上的负荷均衡优化方法的方案。
上述的计算机可读存储介质，上述可读存储介质可以是由任何类型的易失性或非易失性存储设备或者它们的组合实现，如静态随机存取存储器(SRAM)，电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)，可擦除可编程只读存储器(EPROM)，可编程只读存储器(PROM)，只读存储器(ROM)，磁存储器，快闪存储器，磁盘或光盘。可读存储介质可以是通用或专用计算机能够存取的任何可用介质。
一种示例性的可读存储介质耦合至处理器，从而使处理器能够从该可读存储介质读取信息，且可向该可读存储介质写入信息。当然，可读存储介质也可以是处理器的组成部分。处理器和可读存储介质可以位于专用集成电路(Application Specific IntegratedCircuits，简称：ASIC)中。当然，处理器和可读存储介质也可以作为分立组件存在于负荷均衡优化装置中。
本领域普通技术人员可以理解：实现上述各方法实施例的全部或部分步骤可以通过程序指令相关的硬件来完成。前述的程序可以存储于一计算机可读取存储介质中。该程序在执行时，执行包括上述各方法实施例的步骤；而前述的存储介质包括：ROM、RAM、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
最后应说明的是：以上各实施例仅用以说明本公开的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述各实施例对本公开进行了详细的说明，
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，或者对其中部分或者全部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公开各实施例技术方案的范围。

Claims (10)

1.一种负荷均衡优化方法，其特征在于，包括：
获取室内分布***的网络性能数据和用户感知数据，所述室内分布***包括至少两个室分小区；
根据所述网络性能数据和所述用户感知数据，确定具备负荷均衡优化条件的第一目标室分小区，所述负荷均衡优化条件为所述至少两个室分小区中具备高负荷特征和用户感知差特征的室分小区；
以所述第一目标室分小区对应的室分天线覆盖区域为单位，将所述第一目标室分小区进行量化，得到目标分片；
针对所述目标分片进行负荷均衡优化，以达到所述室内分布***的负荷均衡；
所述根据所述网络性能数据和所述用户感知数据，确定具备负荷均衡优化条件的第一目标室分小区，包括：
根据所述网络性能数据，确定具备高负荷特征的第一室分小区；
根据所述用户感知数据，确定具备用户感知差特征的第二室分小区；
根据所述第一室分小区和所述第二室分小区，确定具备负荷均衡优化条件的第一目标室分小区；
所述针对所述目标分片进行负荷均衡优化，以达到所述室内分布***的负荷均衡，包括：
将所述目标分片中的用户终端确定为样本点集合；
从所述样本点集合中选择预设阈值个目标样本点，将所述目标样本点重定向至第二目标室分小区，所述第二目标室分小区为所述至少两个室分小区中不具备高负荷特征的室分小区；
在优化分配后，重新获取所述室内分布***的网络性能数据，并根据重新获取的网络性能数据确定是否达到所述室内分布***的负荷均衡；
若未达到所述室内分布***的负荷均衡，则从所述样本点集合中重新选择预设阈值个目标样本点，将所述目标样本点重定向至第二目标室分小区的步骤，直至达到所述室内分布***的负荷均衡。
2.根据权利要求1所述的负荷均衡优化方法，其特征在于，所述根据重新获取的网络性能数据确定是否达到所述室内分布***的负荷均衡，包括以下至少一种：
若根据所述重新获取的网络性能数据，确定所述第一目标室分小区具备高负荷特征，所述第二目标室分小区不具备高负荷特征，则确定未达到所述室内分布***的负荷均衡；
若根据所述重新获取的网络性能数据，确定所述第一目标室分小区不具备高负荷特征，所述第二目标室分小区具备高负荷特征，则将所述目标样本点回迁至所述第一目标室分小区，并确定未达到所述室内分布***的负荷均衡；
若根据所述重新获取的网络性能数据，确定所述第一目标室分小区不具备高负荷特征，所述第二目标室分小区不具备高负荷特征，则确定达到所述室内分布***的负荷均衡；
若根据所述重新获取的网络性能数据，确定所述第一目标室分小区具备高负荷特征，所述第二目标室分小区具备高负荷特征，则确定达到所述室内分布***的负荷均衡。
3.根据权利要求1所述的负荷均衡优化方法，其特征在于，所述从所述样本点集合中选择预设阈值个目标样本点，将所述目标样本点重定向至第二目标室分小区，包括：
每经过预设的时间窗口后，从所述样本点集合中选择预设阈值个目标样本点，将第一目标样本点重定向至第二目标室分小区。
4.根据权利要求1所述的负荷均衡优化方法，其特征在于，所述网络性能数据包括小区下行流量和小区下行物理资源块PRB资源利用率，所述根据所述网络性能数据，确定具备高负荷特征的第一室分小区，包括：
确定所述小区下行流量大于或者等于小区下行流量阈值，且所述小区下行PRB资源利用率大于或者等于小区下行PRB资源利用率阈值的室分小区为具备高负荷特征的第一室分小区。
5.根据权利要求1所述的负荷均衡优化方法，其特征在于，所述网络性能数据包括小区下行流量和小区无线资源控制RRC连接用户数，所述根据所述网络性能数据，确定具备高负荷特征的第一室分小区，包括：
确定所述小区下行流量大于或者等于小区下行流量阈值，且所述小区RRC连接用户数大于或者等于小区RRC连接用户数阈值的室分小区为具备高负荷特征的第一室分小区。
6.根据权利要求1所述的负荷均衡优化方法，其特征在于，所述用户感知数据包括小区信道质量、小区卡顿次数、小区时延和小区平均速率，所述根据所述用户感知数据，确定具备用户感知差特征的第二室分小区，包括：
确定小区信道质量小于或者等于小区信道质量阈值，小区卡顿次数大于或者等于小区卡顿次数阈值，小区时延大于或者等于所述小区时延阈值，小区平均速率小于或者等于小区平均速率阈值的室分小区为具备用户感知差特征的第二室分小区。
7.根据权利要求1至3任一项所述的负荷均衡优化方法，其特征在于，所述负荷均衡优化条件还包括：所述第一目标室分小区的邻域中存在第二目标室分小区，所述第二目标室分小区为所述至少两个室分小区中不具备高负荷特征的室分小区。
8.一种负荷均衡优化装置，其特征在于，所述负荷均衡优化装置包括：
获取模块，用于获取室内分布***的网络性能数据和用户感知数据，所述室内分布***包括至少两个室分小区；
确定模块，用于根据所述网络性能数据和所述用户感知数据，确定具备负荷均衡优化条件的第一目标室分小区，所述负荷均衡优化条件为所述至少两个室分小区中具备高负荷特征和用户感知差特征的室分小区；
量化模块，用于以所述第一目标室分小区对应的室分天线覆盖区域为单位，将所述第一目标室分小区进行量化，得到目标分片；
优化模块，用于针对所述目标分片进行负荷均衡优化，以达到所述室内分布***的负荷均衡；
所述确定模块，具体用于：
根据所述网络性能数据，确定具备高负荷特征的第一室分小区；
根据所述用户感知数据，确定具备用户感知差特征的第二室分小区；
根据所述第一室分小区和所述第二室分小区，确定具备负荷均衡优化条件的第一目标室分小区；
所述优化模块，具体用于：
将所述目标分片中的用户终端确定为样本点集合；
从所述样本点集合中选择预设阈值个目标样本点，将所述目标样本点重定向至第二目标室分小区，所述第二目标室分小区为所述至少两个室分小区中不具备高负荷特征的室分小区；
在优化分配后，重新获取所述室内分布***的网络性能数据，并根据重新获取的网络性能数据确定是否达到所述室内分布***的负荷均衡；
若未达到所述室内分布***的负荷均衡，则从所述样本点集合中重新选择预设阈值个目标样本点，将所述目标样本点重定向至第二目标室分小区的步骤，直至达到所述室内分布***的负荷均衡。
9.一种电子设备，包括：处理器，以及与所述处理器通信连接的存储器；
所述存储器存储计算机执行指令；
所述处理器执行所述存储器存储的计算机执行指令，以实现如权利要求1至7中任一项所述的负荷均衡优化方法。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质中存储有计算机执行指令，所述计算机执行指令被处理器执行时用于实现如权利要求1至7中任一项所述的负荷均衡优化方法。
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