发明内容
本发明所要解决的技术问题是克服现有技术存在的问题,为GPRS/EDGE网络的运营提供一种GPRS/EDGE网络中数据业务无线信道的分配方法。旨在克服信道利用率上升了则用户对数据业务服务质量的感受就变差了的问题,使合理的数据业务信道数满足用户对数据业务QoS的最低要求,运营商也能相应的减少一定数量的投资,使网络达到质量与效率的平衡。
为解决上述技术问题,本发明采用如下技术方案予以实现。该方法依次包括下列步骤:
1)建立GPRS/EDGE网络中临时流块TBF/ETBF排队模型;
2)求解GPRS/EDGE网络中临时流块TBF/ETBF排队模型输入参量;
3)利用临时流块排队模型根据网络中用户的数据业务流量和一定的数据业务服务质量QoS指标计算出实际EDGE/GPRS网络中分组域数据业务窗口数;
4)将数据业务窗口数转换成GPRS/EDGE网络中的无线信道数。
技术方案中所述的建立GPRS/EDGE网络中临时流块TBF/ETBF排队模型是将GPRS/EDGE网络中的临时流块TBF/ETBF看作网络中承载数据的基本单位,建立如公式(1)所示的GPRS/EDGE网络延时拒绝排队模型
式中:Ex(Erl量纲)-GPRS/EDGE数据量,Pn-空口数据阻塞率,n-GPRS/EDGE系统容量,m-EGDE和GPRS所需的数据业务窗口数。
技术方案中所述的求解GPRS/EDGE网络中临时流块TBF/ETBF排队模型输入参量是指求解GPRS/EDGE网络中小区的数据量Ex、空口数据阻塞率Pn、GPRS和EDGE系统容量n这三个临时流块TBF/ETBF排队模型输入参量;
1)GPRS/EDGE网络中小区的数据量Ex可由公式(2)计算获得;
2)利用实际数据建立以数据独享信道数为输入的拟合方程(19),最终确定Pn;
3)根据公式(20)分别计算GPRS和EDGE的系统容量n;
n=Lq+m (20)
其中m为GPRS/EDGE网络中小区的数据业务窗口数。
技术方案中在所述的最终确定Pn之前要计算所需的相关参数:
1)数据综合流量EXP
通过公式(3)将GPRS/EDGE数据量转化为单位为Erl的GPRS/EDGE数据量,
数据综合流量(Erl)=GPRS数据流量(Erl)+EDGE数据流量(Erl) (3)
2)数据综合系统容量np
nP=mP+LP (4)
公式中:LP为数据综合排队长度。
利用Little定理
λWq=Lp (5)
公式中:Wq为等待时间,Lp为等待队长,λ为TBF/ETBF的到达率,为
公式中:忙时TBF/ETBF到达数,统计周期至少为一周,统计级别为全网或小区级别,
公式中:TBF/ETBF的平均大小和其承载方式无关,此数据为统计平均值,只要数据量足够多即可,采用全网级数据作参考;全网统计时间(全天)内的TBF/ETBF建立成功数为
TBF/ETBF建立成功数=统计时间内(全天)TBF/ETBF×(1-TBF/ETBF上行建立失败率
-TBF/ETBF下行建立失败率) (8)
由公式(5)有
Lqe=λWqe (11)
Lqg=λWqg (12)
根据计算排队队长Lqe、Lqg和TBF的到达率λ,根据公式(11)、公式(12)可求出Lqe和Lqg。根据公式(13)得出Lp。
结合公式(4)就可以得出np。
3)数据综合窗口数mp
平均有效时隙=(TCH业务信道数-承载语音信道数)×PDCH激活分配比
(15)
+FPDCH信道数
数据独享信道数X为EDGE和GPRS下行ETBF/TBF独享信道数的加权平均值。
技术方案中在所述的根据公式n=Lq+m分别计算GPRS和EDGE的系统容量n之前由公式
求出等待时间Wqg、Wqg,由公式Lqe=λWqe、由公式Lqg=λWqg分别求出EDGE和GPRS的等待队长Lqe、Lqg。
技术方案中所述的计算出实际EDGE/GPRS网络中分组域数据业务窗口数是将参量GPRS/EDGE数据量Ex、空口数据阻塞率Pn、GPRS和EDGE系统容量n代入公式(1)中,分别算出EGDE和GPRS所需的数据业务窗口数m。
技术方案中所述的分别计算出EGDE和GPRS所需的数据业务窗口数m,为了提高计算的精度,应用GPRS/EDGE网络中数据业务无线信道的分配方法时并没有直接使用公式(1)计算数据业务窗口数,而是将离散的公式(1)通过拟合变成一簇连续函数,应用时根据Pn的不同可以选择附件中所列的不同的拟合公式,将参数带入所选用的拟合公式中进行计算。
技术方案中所述的将数据业务窗口数转换成GPRS/EDGE网络中的无线信道数是按下面的公式进行转换的:
EDGE有效时隙数=EDGE数据业务窗口数×下行ETBF独享信道数 (21)
GPRS有效时隙数=GPRS数据业务窗口数×下行ETBF独享信道数 (22)
无线信道数=δ(EDGE有效时隙数+GPRS有效时隙数) (23)
δ为常数,通常取1。
与现有技术相比本发明的有益效果是:
1.通过本发明进行EDGE/GPRS移动通信网中分组域数据业务无线信道分配,可以根据网络中用户的数据业务流量和一定的数据业务服务质量指标合理的计算数据业务所需要的无线信道数,使其恰好满足用户对数据业务QoS的最低要求。这样用户既能够获得对数据业务服务质量的基本满意程度,运营商也能相应的减少一定数量的投资,使网络达到质量与效率的平衡。
2.本发明使用的所有参数均可在GPRS/EDGE网络日常维护统计数据中得到和量化计算,并采用了公式拟合等手段,使本发明的工程应用的实际价值得以体现,可以更加方便的服务广大人民群众。
3.在本发明中,所有的数据采集及参数计算都是以临时流块TBF/ETBF为基本计算单位,由于临时流块为数据通信的数据链路层的基础数据,所以计算精度大大提高。
4.本发明对EDGE/GPRS移动通信网中分组域数据业务无线信道分配建立的模型及参数求解方法都是理论在实际应用的新的探索,对目前没有规范定义的数据业务服务质量,有一定理论价值。。
具体实施方式
下面结合附图对本发明作详细的描述:
技术方案中所有的数据采集及参数计算都是以临时流块(Temporary Block Flow)TBF/ETBF为基本单位,由于临时流块为数据通信的数据链路层的基础数据,所以计算精度大大提高。本发明定义了空口数据阻塞率Pn,并提出一种根据实际数据可量化计算Pn的方法。通过数值拟合的方法,得到Pn和数据独享信道数的拟合公式,并计算得到移动通信网中小区的Pn,对目前没有规范定义的数据业务服务质量(Quality of Service)QoS有一定意义。发明中采用数值拟合使公式更简单化,其工程应用的实际价值得以体现。
参阅图1,GPRS/EDGE网络中数据业务无线信道的分配方法包括有建立GPRS/EDGE网络中临时流块排队模型、求解GPRS/EDGE网络中临时流块排队模型输入参量、利用临时流块排队模型根据网络中用户的数据业务流量和一定的数据业务服务质量指标计算出实际EDGE/GPRS网络中分组域数据业务窗口数和将数据业务窗口数转换成GPRS/EDGE网络中的无线信道数。
本发明在GPRS/EDGE系统数据业务信道计算中使用M/M/m(n)延时拒绝制公式,在数据业务信道的计算上,绝大多数模型都基于Markov(马尔可夫算法)过程,即均要求满足假定:被服务事件到达系统的时间间隔服从泊松(Poisson)分布,并且每个事件相互独立的到达系统,用户的到达为一个泊松流,系统为每个到达事件服务的时间服从负指数分布。
临时流块特性符合具有不耐烦顾客的等待制Markov排队模型。不耐烦是指当顾客到达系统时,发现服务者均忙则排队等候,如果等待的队列很长,或服务者的服务效率很低,顾客长时间等待后引起不耐烦情绪,最终选择离开系统。
而工程上通常使用的Erlang B公式与Erlang C公式都无法很好的适用于这种数据业务系统模式:Erlang B公式是从损失制系统推导出来的,即用户发现线路忙后马上离开,而数据业务是存在一定排队的,所以Erlang B公式对于数据业务并不适用;Erlang C公式来自于多服务者等待制系统,即用户进入系统后一直等到服务完成才离开。一般认为分组数据业务应该使用Erlang C公式,因为它的传输信道带有缓存,是典型的等待制系统,但是对通信服务质量QoS的约束条件分析后看出,Erlang C公式的约束是相对时延,也就是允许等待时间用数据传输时间的倍数来约束,而数据通信系统无线信道上的带宽只有几十到几百kbps,远不能与有线网的带宽相比,数据传输时延本身就很大,所以数据通信系统的无线信道在下行方向上即使有缓存,但是考虑到实际移动用户容忍程度这一约束条件,Erlang C公式对网络上提供的大多数数据业务是不适用的。
在实际网络中,正如下面将提到的数据空口阻塞率的定义规定的一样,用户的等待往往是有限度的,即系统中有一定的排队长度,超过这个排队长度,用户会因为无法忍受时延而自动离开系统,也就是说根据系统中用户的忍耐程度,可以唯一确定该系统的排队长度。正是为了符合这种有限排队等待制系统,本发明采用了以M/M/m(n)延时拒绝制公式为核心的临时流块TBF/ETBF排队模型,解决了数据系统中的无线信道的分配问题。
下面结合附图1对GPRS/EDGE网络中数据业务无线信道的分配方法的具体实施作详细的描述:
一.建立GPRS/EDGE网络中临时流块TBF/ETBF排队模型
TBF(Temporary Block Flow)全称叫临时块流,它是两个对等的无线资源管理实体使用的一个物理连接,用以支持逻辑链路层的分组数据单元在分组数据无线链路上单向传输,符合具有不耐烦顾客的等待制Markov排队模型。EDGE是GPRS系统的升级,但GPRS/EDGE系统中,TBF与ETBF在物理概念是一致的,为了区分承载方式的不同,将EDGE系统中的临时流块称为ETBF。
将GPRS/EDGE网络中的临时流块TBF/ETBF看作网络中承载数据的基本单位,建立如公式(1)所示的GPRS/EDGE网络延时拒绝排队模型
公式中:Ex(Erl量纲)-GPRS/EDGE数据量,Pn-空口数据阻塞率,n-GPRS/EDGE系统容量,m-EGDE和GPRS所需的数据业务窗口数。
二.求解GPRS/EDGE网络中临时流块排队模型输入参量
所述的求解GPRS/EDGE网络中临时流块排队模型输入参量是指求解GPRS/EDGE数据量Ex、空口数据阻塞率Pn、GPRS和EDGE系统容量n这三个临时流块排队模型输入参量。
1.计算GPRS/EDGE网络中小区的数据量Ex
GPRS/EDGE网络中小区的数据量Ex可由公式(2)计算获得,它的物理意义是将临时流块看作网络中实际的数据用户,一定GPRS/EDGE数据流量(MB)所对应的每个临时流块对PDCH信道的占用时长。
2.计算得到GPRS/EDGE网络中小区的Pn
通过数值拟合的方法得到Pn和数据独享信道数的拟合公式,并通过计算得到GPRS/EDGE网络中小区的Pn。
1)数据阻塞率定义
在等待制系统中,当数据业务等待服务的时间大于系统时间的T倍时(0≤T≤1,推荐T取50%),该数据业务认为被损失,其损失的业务数和业务总数的百分比定义为数据阻塞率(数据业务定义为一个TBF/ETBF过程,T可根据实际用户忍耐程度调节,当等待服务的时间为持续时间的0%时,系统为不可等待系统即即时拒绝系统)。
2)空口数据阻塞率Pn定义
在等待制系统中,由于空口资源不足,使数据业务无法接入或使数据业务带宽下降,导致数据业务等待服务的时间大于系统时间的T倍(0≤T≤1,推荐T取50%),造成数据业务的损失,其损失的业务数和业务总数的百分比定义为空口数据阻塞率,用Pn表示。
3)Pn的计算方法
利用实际数据建立以数据独享信道数为输入的拟合方程,最终确定Pn。
小区的选取:选取PCU阻塞基本为零的BSC下空口资源紧张的小区(数据和语音有争夺),因为在这种情况下才会有数据阻塞的出现。
通过大量小区进行数据统计,计算出现网络的数据综合流量EXP、数据综合系统容量np和数据综合窗口数mp,根据延时拒绝模型公式(1),得出实际存在的Pn。
4)求解Pn所需的相关参数计算
以下计算的各参数统计级别越小(全网级、BSC级数、小区级),对于小区模型中信道数的计算越精确。
①数据综合流量EXP
通过公式(3)将GPRS/EDGE数据量转化为单位为Erl的GPRS/EDGE数据量。
数据综合流量(Erl)=GPRS数据流量(Erl)+EDGE数据流量(Erl) (3)
②数据综合系统容量np
数据综合系统容量为
nP=mP+LP (4)
公式中:LP为数据综合排队长度。
利用Little定理
λWq=Lp (5)
分别求出EDGE和GPRS系统的排队队长Lqe和Lqg。公式(5)中,Wq为等待时间,λ为TBF/ETBF的到达率,为
公式(6)中:忙时(全网语音忙时及全网数据忙时)TBF/ETBF到达数(包括建立成功数和建立失败数),统计周期至少为一周,统计级别为全网或小区级别。
公式(7)中:TBF/ETBF的平均大小和其承载方式无关,此数据为统计平均值,只要数据量足够多即可,采用全网级数据作参考;全网统计时间(全天)内的TBF/ETBF建立成功数为
TBF/ETBF建立成功数=统计时间内(全天)TBF/ETBF×(1-TBF/ETBF上行建立失败率-
TBF/ETBF下行建立失败率) (8)
由公式(5)有
Lqe=λWqe (11)
Lqg=λWqg (12)
由于TBF/ETBF块的平均大小是和承载方式无关的量,所以上面公式(9)和公式(10)中ETBF平均大小和TBF平均大小其实数值是一样的,只是说法不同。公式(9)和公式(10)中的T为数据业务等待服务时间与系统时间的比值,推荐T取50%;EPDCH信道带宽为EPDCH无线链路速率(DL kbps/PDCH),PDCH信道带宽为BPDCH无线链路速率(DL kbps/PDCH)。
根据计算排队队长Lqe、Lqg和TBF的到达率λ,根据公式(11)、公式(12)可求出Lqe和Lqg。根据公式(13)得出Lp。
结合公式(4)就可以得出np。
③数据综合窗口数mp
平均有效时隙数=(TCH业务信道数-承载语音信道数)×PDCH激活分配比
(15)
+FPDCH信道数
数据独享信道数X为EDGE和GPRS下行ETBF/TBF独享信道数的加权平均值。
这样数据阻塞率Pn公式(1)所需的参数:数据综合流量EXP(Erl)、数据综合系统容量nP和数据综合窗口数mp就都具备了,用公式(1)就可以估算出小区的Pn。
Erl加权平均公式
5)空口数据阻塞率Pn拟合
有许多因素可以影响Pn,我们认为数据的下行TBF/ETBF独享信道数和Pn有比较直接的联系。当下行TBF独享信道数为4时,说明全网的数据都能通过最大速率进行传输,数据业务没有阻塞;当下行TBF/ETBF独享信道数很小时,说明每个用户能分到的带宽很小,数据业务延迟加大,Pn就会很高。
为了得到Pn和数据独享信道数X的关系,本发明根据某市大量小区的Pn计算结果进行数值拟合,
拟合曲线表达式为
由上式可知数据独享信道数X越小,空口数据阻塞率Pn越高,下行TBF/ETBF独享信道数在4左右,Pn约为零,数据拟合结果符合实际的Pn趋势。在使用本发明时可以直接利用公式(19)来计算小区的Pn。
3.计算GPRS/EDGE网络中小区的系统容量n。
由公式(6)求出TBF的到达率λ,由公式(9)求出等待时间Wqe,由公式(11)、公式(12)分别求出EDGE和GPRS的等待队长Lqe与Lqg,根据公式(20)分别计算GPRS和EDGE的系统容量n,其中m为GPRS/EDGE移动通信网中小区的数据业务窗口数。
n=Lq+m (20)
三.计算GPRS/EDGE网络中小区的数据业务窗口数m
将参数GPRS/EDGE数据量Ex,空口数据阻塞率Pn,GPRS/EDGE的系统容量n,代入步骤一所示公式(1)中,即可分别算出EGDE和GPRS所需的数据业务窗口数m。
为了提高计算的精度,应用GPRS/EDGE网络中数据业务无线信道的分配方法时并没有直接使用公式(1)计算数据业务窗口数,而是将离散的公式(1)通过拟合变成一簇连续函数,应用时根据Pn的不同可以选择附件中所列的不同的拟合公式,将参数带入所选用的拟合公式中进行计算。
四.将数据业务窗口数转换成GPRS/EDGE网络中的无线信道数
利用公式(21)、公式(22)与公式(23)将数据业务窗口数转换成GPRS/EDGE网络中的无线信道数。
EDGE有效时隙数=EDGE数据业务窗口数×下行ETBF独享信道数 (21)
GPRS有效时隙数=GPRS数据业务窗口数×下行ETBF独享信道数 (22)
无线信道数=δ(EDGE有效时隙数+GPRS有效时隙数) (23)
公式(23)中δ为常数,此常数还与不同设备生产厂家的设备类型有关,通常取1即可。
由上述技术方案可知,本发明通过一种GPRS/EDGE网络中分组域数据业务无线信道分配的方法,将TBF/ETBF作为网络中承载数据的基本单位,结合无线侧的相关统计数据建立一个基于TBF/ETBF的排队模型,根据网络中用户的数据业务流量和一定的数据业务服务质量QoS指标计算得出在实际GPRS/EDGE网络中分组域数据业务的GPRS/EDGE无线信道数。而且发明中使用的所有参数均可在实际统计中得到和量化计算,可以完全客观的根据GPRS/EDGE网络状况得到满足一定数据业务服务质量QoS指标的无线信道分配,满足了GPRS/EDGE移动通信网络运营者和网络移动用户对于分组域数据业务的需求。
下面结合一个具体的实施例对GPRS/EDGE网络中数据业务无线信道的分配方法做进一步的说明。
实施例目的:对某市GPRS/EDGE移动通信网利用本发明对其中一个小区(可任选)进行数据业务信道的分配。
该市的GPRS/EDGE移动通信网的统计数据如表1所示。
表1
统计时段(全网忙时) |
全网语音忙时平均小区下行EDGELLC流量Mbytes |
全网语音忙时平均小区下行GPRSLLC流量Mbytes |
EPDCH无线链路速率(DLkbps/PDCH) |
BPDCH无线链路速率(DLkbps/PDCH) |
全网语音忙时下行每个ETBF独享PDCH数 |
全网语音忙时下行每个TBF独享EPDCH数 |
数据综合独享信道数 |
计算全网数据阻塞率 |
20:00 |
3.76 |
3.68 |
40.03 |
10.74 |
1.9 |
2.3 |
2.2 |
3.08% |
表1中数据综合独享信道数根据公式(16)得到,全网数据阻塞率根据公式(19)得出。表1体现了该市的GPRS/EDGE移动通信网全网数据业务的共性特征。
根据该市的GPRS/EDGE移动通信网的统计数据,由公式(7)计算TBF/ETBF的平均大小,并根据以下公式计算TBF/ETBF的数据速率,数据如表2所示。
ETBF速率=EPDCH无线链路速率×ETBF独享EPDCH数
TBF速率=PDCH无线链路速率×TBF独享PDCH数
表2
全网数据流量MB(24时小时数据量总和) |
TBF(包括ETBF)建立成功数(24时统计总和) |
TBF平均大小(KB) |
ETBF速率(kbps) |
TBF速率(kbps) |
1382538 |
552702681 |
2.5 |
76.057 |
24.702 |
对于该市的GPRS/EDGE移动通信网来说,在对每个小区进行调整时需要使每个小区达到全网数据业务服务质量QoS的平均水平,即数据速率EDGE为76kbps、GPRS为24.7kbps,空口数据阻塞率为3%。
在该市的GPRS/EDGE移动通信网中选取小区GM1WYC1(可任选),统计该小区数据如表3所示。
表3
GM1WYC1小区统计参数(小区自忙时统计) |
下行EDGE LLC流量Mbytes |
下行GPRS LLC流量Mbytes |
EPDCH无线链路速率(DLkbps/PDCH) |
BPDCH无线链路速率(DLkbps/PDCH) |
语音忙时下行每个ETBF独享PDCH数 |
语音忙时下行每个TBF(不包括ETBF)独享PDCH数 |
13.4 |
10.2 |
39.5 |
10.2 |
1.85 |
2.25 |
通过以下步骤计算该小区达到全网数据业务服务质量QoS的平均水平,需要分配的分组域数据业务无线信道:
1.将GPRS/EDGE网络中的临时流块TBF/ETBF看作网络中承载数据的基本单位,建立如公式(1)所示的GPRS/EDGE网络延时拒绝排队模型。
2.计算GPRS/EDGE移动通信网中小区的数据量Ex。
根据公式(2)计算得到该小区的GPRS数据量为0.99Erl,EDGE数据量为0.41Erl。
3.该小区数据业务服务质量QoS应达到全网的平均水平,因此取小区空口数据阻塞率Pn与全网的Pn一致,根据表1中数据,可知该小区的Pn为3%。
4.计算GPRS/EDGE移动通信网中小区的系统容量n。
由公式(6)分别求出TBF/ETBF的到达率λ,由公式(9)、(10)求出等待时间Wqe、Wqg,由公式(11)、公式(12)求出EDGE和GPRS的等待队长Lqe、Lqg,计算结果如表4所示。
表4
GM1WYC1小区所需无线信道数计算结果 |
ETBF等待时间 |
ETBF到达率 |
ETBF排队长度 |
TBF等待时间 |
TBF到达率 |
TBF排队长度 |
0.27 |
1.49 |
0.41 |
0.87 |
1.13 |
0.99 |
根据公式(20)分别计算EDGE和GPRS的系统容量n,因为排队长度必须为整数,所以TBF和ETBF的排队长度均取1,即n=m+1。
5.计算GPRS/EDGE移动通信网中小区的数据业务窗口数m。
将参数GPRS/EDGE数据量Ex,空口数据阻塞率Pn,GPRS/EDGE的系统容量n,代入步骤1所示公式(1)中,即可分别算出EGDE和GPRS所需的数据业务窗口数m。
数据窗口数m与数据量Ex在空口数据阻塞率3%下的拟合公式如下所示
m=0.23414e-2Ex 3-0.730548e-1Ex 2+1.89464Ex+0.664102
将步骤2中GPRS/EDGE数据量Ex带入上式,计算得出该小区需要GPRS数据窗口数为2.47,EDGE数据窗口数为1.42。
6.将数据业务窗口数转换成无线信道数。
根据公式(21)、公式(22)和公式(23),取δ=1,计算出该小区PDCH需要5.55个,EPDCH需要2.63个,一共需要9个(5.55+2.63=8.18,向上取整)无线信道。
最后应该说明的是,以上实施例仅用以说明而非限制本发明的技术方案,只是以上述实施例对本发明进行了详细说明,以求本领域的普通技术人员对GPRS/EDGE网络中数据业务无线信道的分配方法的理解,如果对本发明进行修改或者同等替换,而不脱离本发明技术方案的精神实质和范围,依然处在本发明的保护范围之内。
附件
数据阻塞率公式拟合簇
数据阻塞率公式符号含义如下:
data_pn——空口数据阻塞率Pn
x——数据量Ex
data_y——数据窗口数m
拟合公式为:
data_pn=0.5%时
data_y=0.600875e-2*x^3-0.149388*x^2+2.54431*x+1.04762
data_pn=1%时
data_y=0.432553e-2*x^3-0.116688*x^2+2.29329*x+0.897925
data_pn=1.5%时
data_y=0.341905e-2*x^3-0.975810e-1*x^2+2.13501*x+0.825158
data_pn=2%时
data_y=0.295828e-2*x^3-0.874029e-1*x^2+2.03842*x+0.752307
data_pn=2.5%时
data_y=0.258339e-2*x^3-0.789169e-1*x^2+1.95764*x+0.703184
data_pn=3%时
data_y=0.234140e-2*x^3-0.730548e-1*x^2+1.89464*x+0.664102
data_pn=3.5%时
data_y=0.211884e-2*x^3-0.677026e-1*x^2+1.83910*x+0.629378
data_pn=4%时
data_y=0.194603e-2*x^3-0.634080e-1*x^2+1.79208*x+0.596580
data_pn=4.5%时
data_y=0.180638e-2*x^3-0.598968e-1*x^2+1.75161*x+0.567336
data_pn=5%时
data_y=0.167875e-2*x^3-0.566487e-1*x^2+1.71439*x+0.543004
data_pn=5.5%时
data_y=0.157589e-2*x^3-0.539355e-1*x^2+1.68104*x+0.521208
data_pn=6%时
data_y=0.149132e-2*x^3-0.517050e-1*x^2+1.65246*x+0.498383
data_pn=6.5%时
data_y=0.142063e-2*x^3-0.497777e-1*x^2+1.62623*x+0.479864
data_pn=7%时
data_y=0.135151e-2*x^3-0.478846e-1*x^2+1.60149*x+0.457337
data_pn=7.5%时
data_y=0.130421e-2*x^3-0.466539e-1*x^2+1.58261*x+0.432889
data_pn=8%时
data_y=0.122717e-2*x^3-0.445001e-1*x^2+1.55658*x+0.420988
data_pn=8.5%时
data_y=0.118087e-2*x^3-0.431953e-1*x^2+1.53767*x+0.401974
data_pn=9%时
data_y=0.114088e-2*x^3-0.419982e-1*x^2+1.51854*x+0.391672
data_pn=9.5%时
data_y=0.110043e-2*x^3-0.408949e-1*x^2+1.50234*x+0.371666
data_pn=10%时
data_y=0.106257e-2*x^3-0.397511e-1*x^2+1.48468*x+0.361722