CN100502581C

CN100502581C - 一种基于无线网络动态负荷能力的载频配置调整方法

Info

Publication number: CN100502581C
Application number: CNB2006101040285A
Authority: CN
Inventors: 张国华; 罗彩艳
Original assignee: Bright Oceans Inter Telecom Co Ltd
Current assignee: Bright Oceans Inter Telecom Co Ltd
Priority date: 2006-07-31
Filing date: 2006-07-31
Publication date: 2009-06-17
Anticipated expiration: 2026-07-31
Also published as: CN1905745A

Abstract

本发明公开了一种基于无线网络动态负荷能力的载频配置调整方法，包括：从动态数据库中选取载频完好率、话音信道拥塞次数满足网络服务质量要求的样本小区信息；将样本小区信息根据小区类型进行分类统计；将各类样本小区信息中的话务量按照不同的载频配置进行分组求平均，得出不同的载频配置小区的临界话务量，形成对应于各类样本小区的载频配置数和话务量的动态负荷能力模型；确定目标小区的类型；选取与所述目标小区类型相同的样本小区信息，确定与目标小区话务量最接近的临界话务量；参考对应的动态负荷能力模型，调整所述目标小区的载频配置。本方法可以确定更合理、更准确的载频资源配置，使载频资源调整得更加符合网络实际情况。

Description

一种基于无线网络动态负荷能力的载频配置调整方法

技术领域

本发明涉及无线通信技术领域，特别涉及无线网络规划和优化过程中如何对小区载频资源配置调整方法。

背景技术

随着移动通信技术的迅速发展，移动网络日趋成熟，网络规划与大规模的投资建设基本完成。日益增长的用户群、网络业务、用户和业务分布的不均衡性，使前期的规划越来越不能满足网络的实际需要。

为了加强自身的竞争实力，提升竞争地位，充分地利用和优化现有的网络资源，发挥效益的最大化，运营商开始积极地推动和实施精细化管理战略，努力地改善直接影响用户对网络通信满意度的指标。通过网络优化人员准确、及时地调整现有网络的载频资源，是均衡话务容量负荷，降低掉话率和拥塞率，提高话务接通率，提升网络服务质量的一种有效的技术手段。

目前，无线话务容量负荷均衡与小区载频数的调整选择一直采用对照爱尔兰B表的方法来确定。爱尔兰B表是一个关于网络容量的统计表，统计不同呼损下各种话音信道配置所能承受的话务量，如下表1所示，爱尔兰B表的横坐标是呼损率，纵坐标为信道数，表中虚线框包括的部分为不同呼损率下的各信道配置所能承载的话务量。工作人员计算得出目的小区的话务量，依据要求的呼损率，通过在爱尔兰B表中查找与所述目的小区的话务量最接近的话务量，参考与所述话务量对应的信道配置数，得出目的小区应分配的信道数，从而得出目的小区应分配的载频数。呼损率意为损失的话务量与流入的话务量的比值，其为衡量网络质量的一个标准，呼损率越低，则网络质量越高，反之，呼损率越高，则网络质量越低。

表1 爱尔兰B表

爱尔兰B表是一种通用模型，并且是静态的，使用爱尔兰B表公式计算的前提是呼叫需具备以下三个特性：呼叫随机性、呼叫时间概率相等和用户选用无线信道是任意且概率相等的。而实际流入信道的话务量往往很难完全满足上述三个条件，此时爱尔兰B公式不能准确描述小区无线呼损率、载频数和话务量三者之间的关系，理论值与实际值相差甚远。对网络实际情况的影响主要有下述原因：用户位置的变化造成业务量的移动性、呼叫重试及切换导致呼叫不完全独立、系统业务量的时间波动性、特定区域和网络设备交互影响下的呼叫峰值性等。所以在不同地区、不同时段下，网络的实际运行情况与爱尔兰B表的吻合程度有一定差异，导致依照爱尔兰B表进行信道或载频配置调整的小区网络的掉话率和拥塞率较高，话务接通率较低，网络服务质量较差。

发明内容

有鉴于此，本发明的主要目的在于提供一种基于无线网络动态负荷能力的载频配置调整方法，以克服采用爱尔兰B表调整小区载频数存在的网络服务质量缺陷，在不同地区、不同时段，根据网络服务质量要求更准确、合理地调整载频资源，使其更符合网络实际情况，均衡资源利用率及网络话务量，降低网络的掉话率和拥塞率，提高话务接通率，从而提升网络服务质量。

实际的无线网络容量和具体地区的地形地貌、用户模型、业务特征以及话务模型密切相关，需要根据不同地区的网络实际运行情况对各种载频配置小区的话务承载能力进行修正，形成更符合网络实际运行情况的负荷模型。

本发明将在不同的地区、不同话务模型下、不同的时间范围内、根据不同的服务质量而产生的载频配置数和话务量形成动态对应关系表，称之为无线网络动态负荷模型。运营商将小区一般按照所在地区的不同进行分类，如城区小区、城郊小区、农村小区等。

本发明提供的基于无线网络动态负荷能力的载频配置确定方法的技术方案是这样实现的：

基于无线网络动态负荷能力的载频配置调整方法，包括以下步骤：

从动态数据库中选取载频完好率、话音信道拥塞次数满足网络服务质量要求的样本小区信息；

将样本小区信息根据小区类型进行分类统计；

将各类样本小区信息中的话务量按照不同的载频配置进行分组求平均，得出不同的载频配置小区的临界话务量，形成对应于各类样本小区的载频配置数和话务量的动态对应关系表即动态负荷能力模型；

确定目标小区的类型；

选取与所述目标小区类型相同的样本小区信息，确定与目标小区话务量最接近的临界话务量；

参考与所述样本小区对应的动态负荷能力模型，调整所述目标小区的载频配置。

所述样本小区信息包括：小区名称、小区类型、载频配置、信道完好率、话音信道拥塞次数和话务量。

所述目标小区信息包括：小区名称、小区类型、载频配置和话务量。

所述目标小区信息中的话务量包括：一个时间段内的平均话务量或某个时间点的话务量或预先设置的话务量。

所述样本小区或目标小区的载频配置包括载频数的配置。

调整所述目标小区的载频配置的方式为：根据用户要求的各地不同的数据区间进行调整。

所述数据区间是根据各地网络的承受能力进行最优化选择的。

所述从动态数据库中选取话音信道拥塞次数满足网络服务质量要求的样本小区信息的具体实现包括：从动态数据库中选取话音信道拥塞次数为0～50次数的样本小区信息。

所述从动态数据库中选取载频完好率满足网络服务质量要求的样本小区信息的具体实现包括：从动态数据库中选取载频完好率为100％的样本小区信息。

上述基于无线网络动态负荷能力的载频配置调整方法的特点在于：

1、与使用爱尔兰B表公式计算不同，使用本方法不限制呼叫的特性，呼叫不需具备呼叫随机性、呼叫时间概率相等、用户选用无线信道是任意且概率相等特性，与网络的实际运行情况相符。

2、对不同地区的小区在不同的质量要求下按照其载频配置情况分类，分别进行话务量平均，得到各种配置小区出现拥塞时的临界话务量，从而在不同的地区、不同的时间段、不同质量要求将得到不同的负荷能力模型，体现动态的特点。

3、只选取拥塞次数在一定范围内的小区，要求其拥塞次数的选取能够保证用户所需要的网络质量。选定拥塞次数的大小，决定了该负荷能力模型能够提供的服务质量。选取合适的值，可以避免异常超忙小区和超闲小区参与模型的计算，使模型建立在正常运营且状态良好的小区数据之上。基于对载频完好率的考虑，只选取载频完好率在100％的小区进行统计，排除了故障小区参与模型的计算，提高模型的准确度。

4、根据不同地区、不同时间、不同配置的小区分类进行统计，消除了由于地形地貌、用户模型、话务模型对无线网络负荷的影响，从而使依据该模型所进行的载频调整能更贴合实际，进而使无线资源在满足用户满意度的前提下得到合理的利用。

5、由于一般突发性事件会引起话务量的突变，由此造成载频分析偏差较大，本发明将网络上的目标小区的话务量平均的方式，能最大限度地消除由于突发性事件引起话务量的突变造而成载频分析的偏差。

6、可以根据预期的话务量来了解所需的资源，以便很好地应对可预期的异常情况(如节假日、重大活动等)下的资源调整的需要。

7、参考与所述临界话务量对应的载频配置，调整所述目标小区的载频配置过程中，可以根据用户要求的各地不同的数据区间进行调整，根据可以承受的性能情况进行最优化选择。

上述基于无线网络动态负荷能力的载频配置确定方法的突出优点在于：由于考虑到了不同地区、不同时间范围以及不同的服务质量要求下的网络承载能力的不一致性，该方法可以有效地屏蔽地形地貌差异，从而调整网络负荷差异，使得用户模型、话务模型随着社会和经济发展而产生变化所带来的影响最小。根据一定的服务质量需求，以最大限度地符合现网实际承载能力的无线网络动态负荷模型代替原有常规使用的爱尔兰B表模型。以此模型为基准进行载频调整计算，能使载频资源调整得更加符合网络实际情况，确定更合理、更准确的载频资源配置，使载频资源调整得更加符合网络实际情况，均衡资源利用率及网络话务量，从而降低掉话率和拥塞率，提高话务接通率，提升网络服务质量。

附图说明

图1为发明基于无线网络动态负荷能力模型载频配置调整方法流程图；

图2为小区最优载频配置数选取示意图。

具体实施方式

本发明的方法是：

从动态数据库中选取载频完好率、话音信道拥塞次数满足条件的样本小区信息；将所述样本小区信息中的话务量按照不同的载频配置数进行分组求平均，得出不同的载频配置数的小区的临界话务量；确定与目标小区信息中的话务量最接近的临界话务量，参考与所述临界话务量对应的载频配置数，调整所述目标小区的载频配置数。

所述临界话务量为一个理想的临界点，即当小区话务量高于该临界值则出现拥塞，低于该临界值则不拥塞。

下面结合附图对本发明进行详细描述。

参见图1，当对某个目标小区的载频配置数开始进行调整时，首先进入步骤101；

步骤101：从动态数据库中选取载频完好率为100％的该目标小区所在地区所有样本小区。再从选出的样本小区信息中选出话音信道拥塞次数在0～50之间的所有小区。所述样本小区的信息包括小区名称、小区类型、载频配置数、信道完好率、话音信道拥塞次数、话务量。

话音信道拥塞次数与服务质量要求相关，可以根据服务质量的需要对其进行调整。

所述动态数据库记录了网络优化人员日常工作中积累的海量数据，这些数据包括各个小区的小区名称、小区类型、载频配置数、信道完好率、话音信道拥塞次数、话务量等信息，而各个小区的信息是处于不断更新变换中的，所以该数据库也不断地更新变换。

步骤102：将所述样本小区信息中的话务量按照不同的载频数进行分组求平均，得出不同载频配置数的小区的临界话务量(记为critical_traffic_n，其中n为载频个数)，从而形成该地区的载频配置数和话务量形成动态对应关系表即动态负荷能力模型，如表1所示。

表1列出了某地区(也即某类型地区)一个时间段内的载频配置数和话务量的动态对应关系表即无线网络动态负荷能力模型。

表1 无线网络动态负荷能力模型

载频个数	拥塞次数范围	出现拥塞的临界话务量(单位：爱尔兰)	临界值每信道话务量(单位：爱尔兰)
载频个数	拥塞次数范围	出现拥塞的临界话务量(单位：爱尔兰)	临界值每信道话务量(单位：爱尔兰)	1	0～30	1.61	0.18
2	0～30	4.57	0.35	1	0～30	1.61	0.18
2	0～30	4.57	0.35	3	0～25	9.01	0.42
4	0～25	14.05	0.49	3	0～25	9.01	0.42
4	0～25	14.05	0.49	5	0～20	19.30	0.56
6	0～20	25.20	0.57	5	0～20	19.30	0.56
6	0～20	25.20	0.57	7	0～20	30.93	0.57
8	0～15	36.21	0.61	7	0～20	30.93	0.57
8	0～15	36.21	0.61	9	0～15	43.91	0.65
10	0～50	50.28	0.69	9	0～15	43.91	0.65
10	0～50	50.28	0.69	11	0～50	57.16	0.73
12	0～50	65.70	0.75	11	0～50	57.16	0.73

在不同时期执行上述步骤101至步骤可形成各种负荷能力模型，如春节期间的负荷能力模型，大型活动、节假日的负荷能力模型，郊区负荷能力模型，等等。

临界话务量为一个理想的临界点，即当小区话务量高于该临界值则出现拥塞，低于该临界值则不拥塞。当小区的话务量高于所述临界话务量时，出现堵塞的概率越大，则表示采用的模型越贴合网络实际运行情况。

表2用实际数据说明了表1所示的模型能很好的贴合网络实际运行情况且能保证一定的服务质量。通过大量实践证明，通过前面步骤101-步骤102所得到的负荷能力模型中的话务量完全符合临界话务量的要求。使用本发明可保证小区话务量高于拥塞临界值时出现拥塞的概率在85％以上。

表2 无线网络动态负荷能力模型验证结果

载频数	拥塞小区临界值(单位：爱尔兰)	话务量低于临界值而没有拥塞情况(A)(单位：小区个数)	话务量低于临界值但出现拥塞情况(B)(单位：小区个数)	话务量低于临界值无拥塞的概率(C＝A/(A+B))	话务量高于临界值而出现拥塞情况(D)(单位：小区个数)	话务量高于临界值但没有拥塞情况(E)(单位：小区个数)	话务量高于临界值拥塞的概率(F＝D/(D+E))
载频数	拥塞小区临界值(单位：爱尔兰)	话务量低于临界值而没有拥塞情况(A)(单位：小区个数)	话务量低于临界值但出现拥塞情况(B)(单位：小区个数)	话务量低于临界值无拥塞的概率(C＝A/(A+B))	话务量高于临界值而出现拥塞情况(D)(单位：小区个数)	话务量高于临界值但没有拥塞情况(E)(单位：小区个数)	话务量高于临界值拥塞的概率(F＝D/(D+E))	1	1.61	2150	340	86％	163	53	75％
2	4.57	106857	5575	95％	5362	815	87％	1	1.61	2150	340	86％	163	53	75％
2	4.57	106857	5575	95％	5362	815	87％	3	9.01	33932	1111	97％	1141	99	92％
4	14.05	97859	3439	97％	3861	251	94％	3	9.01	33932	1111	97％	1141	99	92％
4	14.05	97859	3439	97％	3861	251	94％	5	19.30	20230	924	96％	950	70	93％
6	25.20	26907	955	97％	977	87	92％	5	19.30	20230	924	96％	950	70	93％
6	25.20	26907	955	97％	977	87	92％	7	30.93	4001	128	97％	111	11	91％
8	36.21	5713	152	97％	120	13	90％	7	30.93	4001	128	97％	111	11	91％
8	36.21	5713	152	97％	120	13	90％	9	43.91	812	15	98％	19	2	90％
10	50.28	2038	55	97％	57	2	97％	9	43.91	812	15	98％	19	2	90％
10	50.28	2038	55	97％	57	2	97％	11	57.16	44	2	96％	0	1	0％
12	65.70	1336	31	98％	3	1	75％	11	57.16	44	2	96％	0	1	0％
12	65.70	1336	31	98％	3	1	75％	总计		301879	12727	96％	12764	1405	90％

综合结果：低于临界值不拥塞概率96％，高于临界值拥塞概率90％。

步骤103：确定与目标小区信息中的话务量最接近的临界话务量，参考与所述临界话务量对应的载频配置数，调整所述目标小区的载频配置数。

根据一段时间内或某一个时间点目标小区的平均话务量以及其载频配置数，以步骤101-步骤102得出的不同配置小区话务承载能力动态模型为依据，查看与该目标小区的话务量最接近的临界值。

话务量可以根据用户需要，按以下两种算法确定：

1：一般的载频配置数调整建议选取一段时间，优选为一周，将这一周的话务量进行平均，得到参考话务量(Referenced Traffic)，采用此方法可以消除因突发事件对话务量的影响而造成的分析偏差。

2：为应对可预期的异常情况，例如春节期间，话务量可能是平时的好几倍，这时在春节之前，按照以往经验提供预期的话务量，以预期话务量为参考话务量(Referenced Traffic)来进行计算。

在步骤101中，从数据库中选取载频完好率为100％、话音信道拥塞次数为0～50的样本小区信息。选定拥塞次数的大小，决定了该负荷能力模型能够提供的服务质量。选取该值，可以避免异常超忙小区和超闲小区参与模型的计算，使模型建立在正常运营且状态良好的小区数据之上。基于对载频完好率的考虑，只选取载频完好率在100％的小区进行统计，排除了故障小区参与模型的计算，提高模型的准确度。

在步骤102中，将所述样本小区信息中的话务量按照不同的载频配置数进行分组求平均，得出不同载频配置数的小区的临界话务量，形成该时间段、该服务质量要求下载频配置数和话务量形成动态对应关系表即动态负荷能力模型。所述样本小区是指目标小区所在地区的小区，即与目标小区所在地区类型相同的地区的小区，利用载频配置数将其各个地区的小区的话务量进行分组平均求平均值的方法，可以消除由于地形地貌、用户模型、话务模型对无线网络负荷的影响，从而使依据该模型所进行的载频调整能更准确、更合理、更贴合实际。

步骤103中，确定与目标小区信息中的话务量最接近的临界话务量，参考与所述临界话务量对应的载频配置数，调整所述目标小区的载频配置数。其中，利用将目标小区的话务量在一个时间段内的话务量求平均的方法能最大限度地消除因话务量的突变而造成的载频分析误差。而根据预期的话务量来了解所需的资源，能很好地应对可预期的异常情况(如节假日、重大活动等)下的资源调整需要，而参考由步骤102得出的载频配置数和话务量形成动态对应关系表即动态负荷能力模型，能使载频数调整得更加合理、更准确、更符合网络实际情况，从而降低目标小区网络的掉话率和拥塞率，提高话务接通率，提升网络服务质量。

本发明的动态特点主要体现在：不同时间段或不同时间点，不同类型的小区在不同的质量要求下，形成不同的载频配置数与临界话务量之间的动态对应关系表即网络动态负荷模型。

每次对目标小区的载频配置数进行调整，均重复步骤101-步骤103。

当对多个不同类型的目标小区的载频配置数进行调整时，步骤101中的样本小区包括各个地区的小区，在进行步骤102之前，先对样本小区按照所在地区进行分类，如分成城区小区、城郊小区、农村小区等，步骤102完成，形成如城区小区模型、城郊小区模型等不同模型，在步骤103中确定目标小区的话务量之后，先确定目标小区的类型(城区小区或城郊小区或其他类型小区)，再根据对应的小区模型进行下一步操作。

根据步骤103中的确定目标小区话务量的两个方法选取出的小区的配置情况以及话务情况，以步骤102得出的载频配置数和话务量形成动态对应关系表也即动态负荷能力模型为基准，判断该小区的话务落于哪一个区间内，即确定[critical-traffic_n，critical_traffic_n+1]中n的值，以确定最优配置数。调整所述目标小区的载频配置数过程中，可以根据用户要求的各地不同的数据区间进行调整，根据可以承受的性能情况进行最优化选择，其具体方法如下：

定义a为载频个数N所对应的临界话务量critical_traffic_n，b为载频个数N+1所对应的临界话务量(critical_traffic_n+1)，c为用户自定义调整因子，范围为0～1，取值越大，载频数调整偏大，网络指标越好。

当参考话务量(Referenced Trafficr)落在动态模型区间[a，b]间中[b-(b-a)*c，b]的区间时，该小区的载频配置数应为N+1个，如果落在[a，b-(b-a)*c]的区间时，该小区的载频配置数为N个。

参见附图2，附图2中①表示动态负荷能力模型的示意图；附图2中②表示当用户定义的调整因子c为0.2时r＝23的小区所需载频数的示意图；附图2中③表示当用户定义的调整因子c为0.8时r＝23的小区所需载频数的示意图。

其中a为载频个数为N的小区的临界话务量，b为载频个数为N+1的小区的临界话务量，m为加入用户定义的调整因子后调整载频的参考话务量(m的计算方法为：m＝(b-(b-a)*c))，r为某小区的参考话务量(Referenced Traffic)。带斜线部分为载频个数应为N的话务量区域，没有斜线部分为载频个数应为N+1的话务量区域。

根据上述描述，从附图2中②可以看出：当用户定义的调整因子为0.2时，其调整载频的参考话务量为m＝20.5，则说明话务量在[20.5，25.2]区域内的小区最优载频数为N+1。图中的参考话务量r为23，则其需要载频个数为N+1。同理可得附图2中③，当用户定义的调整因子c为0.8时其需要的载频个数应为N。

最后网优人员根据上述步骤选定的最优载频配置数，对目标小区的载频数进行调整。

以上公开的仅为本发明的优选实施方式，但本发明并非局限于此，任何本领域的技术人员能思之的没有创造性的变化，以及在不脱离本发明原理前提下所作的若干改进和润饰，都应落在本发明的保护范围内。

Claims

1、一种基于无线网络动态负荷能力的载频配置调整方法，其特征在于，包括：

将样本小区信息根据小区类型进行分类统计；

确定目标小区的类型；

2、如权利要求1中所述的一种基于无线网络动态负荷能力的载频配置调整方法，其特征在于，所述样本小区信息包括：小区名称、小区类型、载频配置、信道完好率、话音信道拥塞次数或话务量。

3、如权利要求1中所述的一种基于无线网络动态负荷能力的载频配置调整方法，其特征在于，所述目标小区信息包括：小区名称、小区类型、载频配置或话务量。

4、如权利要求3所述的一种基于无线网络动态负荷能力的载频配置调整方法，其特征在于，所述目标小区信息中的话务量包括：一个时间段内的平均话务量或某个时间点的话务量或预先设置的话务量。

5、如权利要求1所述的一种基于无线网络动态负荷能力的载频配置调整方法，其特征在于，所述样本小区或目标小区的载频配置包括载频数的配置。

6、如权利要求1所述的一种基于无线网络动态负荷能力的载频配置调整方法，其特征在于，调整所述目标小区的载频配置的方式为：根据用户要求的各地不同的数据区间进行调整。

7、如权利要求6所述的一种基于无线网络动态负荷能力的载频配置调整方法，其特征在于，所述数据区间是根据各地网络的承受能力进行最优化选择的。

8、如权利要求1所述的一种基于无线网络动态负荷能力的载频配置调整方法，其特征在于，所述从动态数据库中选取话音信道拥塞次数满足网络服务质量要求的样本小区信息的具体实现包括：从动态数据库中选取话音信道拥塞次数为0～50次数的样本小区信息。

9、如权利要求1所述的一种基于无线网络动态负荷能力的载频配置调整方法，其特征在于，所述从动态数据库中选取载频完好率满足网络服务质量要求的样本小区信息的具体实现包括：从动态数据库中选取载频完好率为100％的样本小区信息。