CN101287269A - 一种移动通信网络优化的方法、装置与系统 - Google Patents

Abstract

本发明实施例公开了一种移动通信网络优化的方法和装置，根据网络区域内的小区的业务条件和/或地物条件将网络区域内的小区划分为至少1簇，每1簇包含至少1个小区；根据网络性能选取优选小区，并根据所述优选小区的参数，调整所述优选小区所在簇包含的小区的参数。使用本发明实施例提供的技术方案，当相同小区中包含多种业务类型时，以及当网络范围内包含了多种地物类型的区域时，在将网络区域中的小区进行分簇之后，对小区参数的配置能够获得优化的网络性能。

Description

一种移动通信网络优化的方法、装置与系统

技术领域

本发明涉及通信领域，特别地涉及一种移动通信网络优化的方法、装置与系统。

背景技术

随着蜂窝无线通信网络的迅速发展，需要建设大量小区来进行网络覆盖。随着网络规模的不断扩大，网络规划设计和优化已经很难同时对大量小区进行网络规划设计和优化，特别是基站参数数量随着系统复杂度和站点数量的提高而急遽增长，这对于网络运营维护的集中化带来了很大的技术和操作难度。同时，随着网络对业务支持能力的增强，特别是通用分组无线业务GPRS(General Packet Radio Service)网络的引入，不同业务对各小区的优化提出了不同的质量要求和参数配置要求，这也造成了网络规划优化中不同业务之间的矛盾。

这些问题的解决都需要通过对小区进行分组形成簇，并通过簇优化和调整来减少配置参数数量，满足相应业务、网络运营维护的需求。由于簇优化的策略体现了先局部后整体的系统运筹学思想，缩短了在通信网络竞争加剧环境下网络开通周期，降低了网络规模扩大后从整网角度进行优化的复杂度，因此分簇成为网络规划优化中必不可少的环节。

恰当地分簇有助于网优实施的方便性、有助于网优措施的准确度、有助于参数模板的推广，能够极大地提高网优效率，特别是在存在自干扰的网络中，分簇的好坏将直接影响系统性能，因而从实际工作的角度出发，通信网络设计、建设和运营相关行业对于簇的分类方法都非常重视，并且有很多相关专利和文献。例如：

(1)华为技术有限公司，《管理网络设备的方法》，专利公开号：CN1437354A，申请号02103927.5。

(2)法国无线电话公司，《局部区域的规划》，专利公开号：CN 1265657C，申请号02128570.5。

(3)NOKIA，《METHOD FOR CONFIGURING A NETWORK BYDEFINING CLUSTERS》，(诺基亚公司，《基于分簇的网络配置方法》)国际专利PCT公开号：WO 02/080458A1。

资料(1)提供了用于网络设备管理中分簇的方法，主要是根据端口、电路板归属等特征信息对网络进行划分；资料(2)提供了局部区域规划中簇的划分方法，主要是通过假设终端运动是布朗运动，然后根据各小区吞吐量大小判断基站控制单元如BSC/RNC应当管理多少站点；资料(3)提供了利用不同小区性能的差异对网络中小区分簇的方法，采用自组织方法针对一段时间内收集的小区性能指标进行分析，根据分析结果进行小区分簇并进行相应参数配置。

另外，还有一些资料从定性角度给出了小区分簇应当考虑的因素，例如干扰、位置区/路由区划分、现有网络管理的延续等。

现有的方法主要考虑了设备归属以及网络性能，当相同小区中包含多种业务类型时，以及当网络范围内包含了多种地物类型的区域时，在使用现有技术对网络区域中包含的小区进行分簇之后，对小区参数的配置往往不易获得优化的网络性能。

发明内容

针对现有技术中当相同小区中包含多种业务类型时，以及当网络范围内包含了多种地物类型的区域时，对小区参数的配置往往不易获得优化的网络性能的问题，本发明实施例提供如下的技术方案：

一种移动通信网络优化的方法，包括如下步骤：根据网络区域内的小区的业务条件和/或地物条件将网络区域内的小区划分为至少1簇，每1簇包含至少1个小区；根据小区的网络性能选取优选小区，并根据所述优选小区的参数，调整所述优选小区所在簇包含的小区的参数。

一种移动通信网络优化装置，包括组成模块、小区与簇的相似度计算模块和判断模块，其中，

所述组成模块，用于根据网络区域内的小区的业务条件和/或地物条件，选择网络区域中的小区组成至少1簇并且不同的簇不包含相同的小区；

所述小区与簇的相似度计算模块，用于计算网络区域内不属于任一簇的小区与网络区域中的簇的相似度；

所述判断模块，用于判断若所述网络区域内不属于任一簇的小区与网络区域中的簇的相似度大于设定值，则将所述不属于任一簇的小区划入所述网络区域中的簇。

一种移动通信网络优化系统，包括分簇模块和调整模块，其中，

所述分簇模块，用于根据网络区域内的小区的业务条件和/或地物条件将网络区域内的小区划分为至少1簇，每1簇包含至少1个小区；

所述调整模块，用于根据小区的网络性能选取优选小区，并根据所述优选小区的参数，调整所述优选小区所在簇包含的小区的参数。

使用本发明实施例提供的技术方案，当相同小区中包含多种业务类型时，以及当网络范围内包含了多种地物类型的区域时，在将网络区域中的小区进行分簇之后，对小区参数的配置能够获得优化的网络性能。

附图说明

图1为本发明实施例给出的方法流程图；

图2(a)和图2(b)为两个小区匹配程度的取值表；

图3为本发明实施例给出的小区分簇方法流程图；

图4为本发明实施例给出的移动通信网络优化系统示意图；

图5为本发明实施例给出的组成模块示意图；

图6为本发明实施例给出的另一组成模块示意图。

具体实施方式

在移动通信网络中，随着网络规模的不断扩大，网络范围内包含的小区数目和覆盖区域的地物类型日益增多，同时网络区域中的业务也在也越来越多样化。为了对网络区域中的小区进行合理的分簇，使得小区参数的配置能够获得优化的网络性能，本发明实施例给出一种移动通信网络优化的方法，根据网络区域内的小区的业务条件和/或地物条件将网络区域内的小区划分为至少1簇，每1簇包含至少1个小区；根据小区的网络性能选取小区，并根据所选取小区的参数，调整所选取小区所在簇包含的其他小区的参数。

在上述方法中，将小区分簇后，每簇中的小区之间应当是业务条件较为接近并且地物条件较为相似的，如何做到这一点在下文中详细说明。因为同一簇内的小区业务条件、地物条件的近似性，所以如果在簇中选取性能较佳的小区作为优选小区，根据这些优选小区的参数调整簇中小区的参数，则被调整参数的小区的性能就能得到优化。簇中的优选小区可以是1个，也可以是多个，当选取了多个优选小区时，也可以参照簇中其他优选小区的参数来调整其中一个优选小区的参数。在进行参数调整之后，检查簇中小区的性能，如果高于性能指标或者性能较之调整前较优的小区的数目不超过簇中小区总数的50％或设定的其他百分数，则应当重复上述步骤，即根据网络区域内的小区的业务条件和/或地物条件将网络区域内的小区划分为至少1簇，每1簇包含至少1个小区；根据小区的网络性能选取优选小区，并根据所述优选小区的参数，调整所述优选小区所在簇包含的小区的参数的步骤，并且保存调整的小区的参数。上述方法如图1所示。

本发明实施例给出的分簇方法是结合网络区域内的小区的业务条件和/或地物条件来进行。业务条件例如小区中的业务类型，以及每种业务类型的用户的比例，即使用该业务的用户数与小区的总用户数的比值。地物条件包括各种地理地貌，如平原、丘陵、湖泊，也包括城市、乡村等建筑等疏密有区别的各种地区。

为了说明本发明实施例中小区的分簇方法，有必要先说明2个小区之间的相似度、多个小区之间的相似度和小区与簇的相似度的计算方法。下面一一进行介绍。

2个小区之间的相似度有多种计算方法，(1)式给出了其中一种：

$R_{\mathrm{ij}}=\underset{k=1}{\overset{M}{\mathrm{\Σ}}}{f}_k{g}_k\·\underset{l=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{c}_l{m}_l---\left(1\right)$

其中R_ij为第i个小区与第j个小区的相似度。M和N分别为网络区域内业务类型和地物类型的数目；f_k和c_l分别为第k种业务类型和第l种地物类型的权重，当小区内不包含某项业务或某种地物类型时，对应的业务类型和地物类型的权重值取0。f_k和c_l的取值都不小于0且不大于1。

(1)式中g_k和m_l分别表示第i个小区和第j个小区的业务匹配程度和地物匹配程度，第i个小区和第j个小区中使用第k种业务的用户数比例值越接近或者第l种地物区域的面积比例越接近，则相应地g_k或m_l的取值越高，即若a＞c＞b，则：

若第i个小区和第j个小区中使用第k种业务的用户数比例都高于设定值或都低于设定值或都为0，则g_k＝a，若第i个小区和第j个小区二者之中有且仅有1个小区使用第k种业务的用户数比例为0，则g_k＝b，若第i个小区和第j个小区二者之中1个小区使用第k种业务的用户数比例高于设定值而另1个小区使用第k种业务的用户数比例低于设定值，则g_k＝c；

若第i个小区和第j个小区中第l种地物区域的面积比例都高于设定值或都低于设定值或都为0，则m_l＝a，若第i个小区和第j个小区二者之中有且仅有1个小区第l种地物区域的面积比例为0，则m_l＝b，若第i个小区和第j个小区二者之中1个小区第l种地物区域的面积比例高于设定值而另1个小区第l种地物区域的面积比例低于设定值，则m_l＝c。

图2(a)和图2(b)的表格给出了g_k和m_l的取值的一个例子。

从(1)式中可以看出，项

和项

分别体现了两个小区的业务条件相似度和地物条件相似度，二者处于同等重要地位，若其中一个取得较低数值，则计算得出的小区之间相似度的值也较低。

如果对于两个小区的业务条件相似度和地物条件相似度有不同侧重的考虑，那么在两个小区之间的相似度计算中，给予业务条件相似度和地物条件相似度不同的权重，即按下式计算两个小区的相似度：

$R_{\mathrm{ij}}=W_s\underset{k=1}{\overset{M}{\mathrm{\Σ}}}{f}_k{g}_k+W_t\underset{l=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{c}_l{m}_l---\left(2\right)$

其中R_ij、M、N、f_k、c_l、g_k和m_l的含义与式(1)中相同，g_k和m_l的取值如图2(a)和图2(b)中的表格所示。W_s和W_t分别为业务条件和地物条件的权重，用以调节这两种条件对相似度计算结果的影响，W_s和W_t的取值都不小于0且不大于1。

因为若两个小区中某种业务的用户数比例或者某种地物区域的面积比例越接近，这两个小区的匹配程度就越高，所以类似地还可以使用两个小区的某种业务的用户数比例的差值以及某种地物区域的面积比例的差值来表征小区之间的匹配程度，即根据下式计算小区之间的相似度：

$R_{\mathrm{ij}}=W_s\underset{k=1}{\overset{M}{\mathrm{\Σ}}}{f}_k(1-|g_{\mathrm{ik}}-g_{\mathrm{jk}}\left|\right)+W_t\underset{l=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{c}_l(1-|m_{\mathrm{il}}-m_{\mathrm{jl}}\left|\right)---\left(3\right)$

其中R_ij，W_s，W_t，M，N，f_k和c_l的含义与式(2)中相同；g_ik和g_jk分别为第i个小区和第j个小区中使用第k种业务的用户数比例；m_il和m_jl分别为第i个小区和第j个小区中第l种地物区域的面积比例。

如果将业务条件和地物条件置于同等地位考虑，则不需分别赋予二者权重，即使用下式计算两个小区之间的相似度：

$R_{\mathrm{ij}}=\underset{k=1}{\overset{M}{\mathrm{\Σ}}}{f}_k(1-|g_{\mathrm{ik}}-g_{\mathrm{jk}}\left|\right)\·\underset{l=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{c}_l(1-|m_{\mathrm{il}}-m_{\mathrm{jl}}\left|\right)---\left(4\right)$

其中各个量的含义与式(3)中相同。

式(1)-(4)为两个小区之间的相似度的计算方式，下面再介绍2个以上即多个小区之间的相似度的计算方法，本发明实施例给出以下两式：

$R_h=\underset{k=1}{\overset{M}{\mathrm{\Σ}}}{f}_k\{1-[\frac{\underset{i=1}{\overset{h}{\mathrm{\Σ}}}{g}_{\mathrm{ik}}^2}{h}-{\left(\frac{\underset{i=1}{\overset{h}{\mathrm{\Σ}}}{g}_{\mathrm{ik}}}{h}\right)}^2\left]\right\}\·\underset{l=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{c}_l\{1-[\frac{\underset{j=1}{\overset{h}{\mathrm{\Σ}}}{m}_{\mathrm{jl}}^2}{h}-{\left(\frac{\underset{j=1}{\overset{h}{\mathrm{\Σ}}}{m}_{\mathrm{jl}}}{h}\right)}^2\left]\right\}---\left(5\right)$

$R_h=W_s\underset{k=1}{\overset{M}{\mathrm{\Σ}}}{f}_k\{1-[\frac{\underset{i=1}{\overset{h}{\mathrm{\Σ}}}{g}_{\mathrm{ik}}^2}{h}-{\left(\frac{\underset{i=1}{\overset{h}{\mathrm{\Σ}}}{g}_{\mathrm{ik}}}{h}\right)}^2\left]\right\}+W_t\underset{l=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{c}_l\{1-[\frac{\underset{j=1}{\overset{h}{\mathrm{\Σ}}}{m}_{\mathrm{jl}}^2}{h}-{\left(\frac{\underset{j=1}{\overset{h}{\mathrm{\Σ}}}{m}_{\mathrm{jl}}}{h}\right)}^2\left]\right\}---\left(6\right)$

式(5)和式(6)中R_h为h个小区之间的相似度，W_s，W_t，M，N，f_k和c_l的含义与式(2)中相同，g_ik为h个小区的第i个小区中使用第k种业务的用户数比例，m_jl为h个小区的第j个小区中第l种地物区域的面积比例。可以看出式(5)和式(6)中的项和

分别为变量g_ik和m_jl的方差，所以式(5)和式

(6)能够反映簇中各小区关于变量g_ik和m_jl的相似程度。

下面再介绍小区与簇的相似度的计算，本发明实施例给出式(7)和式(8)的两种方法：

$R_{\mathrm{ix}}=W_s\underset{k=1}{\overset{M}{\mathrm{\Σ}}}{f}_k(1-|g_{\mathrm{ik}}-g_{\mathrm{xk}}\left|\right)+W_t\underset{l=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{c}_l(1-|m_{\mathrm{il}}-m_{\mathrm{xl}}\left|\right)---\left(7\right)$

$R_{\mathrm{ix}}=\underset{k=1}{\overset{M}{\mathrm{\Σ}}}{f}_k(1-|g_{\mathrm{ik}}-g_{\mathrm{jk}}\left|\right)\·\underset{l=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{c}_l(1-|m_{\mathrm{il}}-m_{\mathrm{xl}}\left|\right)---\left(8\right)$

其中R_ix为第i个小区与第x簇的相似度，W_s和W_t分别为业务类型和地物类型的权重，M和N分别为所述网络区域内业务类型和地物类型的数目，f_k和c_l分别为第k种业务类型和第l种地物类型的权重，g_ik为第i个小区中使用第k种业务的用户数比例，g_xk为第x簇中对应第k种业务类型的设定值，m_il为第i个小区中第l种地物区域的面积比例，m_xl为第x簇中对应第l种地物类型的设定值，并且W_s，W_t，f_k，c_l，g_ik，g_xk，m_il，m_xl∈[0，1]。

关于g_xk和m_xl的设定以及“第x簇”的含义，具体见下述的小区分簇方法。

上文依次介绍了2个小区之间的相似度、多个小区之间的相似度和小区与簇的相似度的计算方法，下面介绍根据小区的分簇方法，以覆盖了约包含1000个小区，分为40簇的大城市的网络区域为例分析如何根据网络区域内的小区的业务条件和/或地物条件对小区分簇进行分簇。

小区分簇的总体目标是将网络区域内的所有小区分成若干簇，以降低网络优化的复杂度，这样，就应当使得属于同一簇的各个小区的业务条件、地物条件尽可能地相似，而且网络区域中划分的簇的数目又尽可能地小；为了达到这个目的，分簇应当使属于同簇的各个小区之间的业务条件、地物条件尽可能地相似，属于不同簇的小区之间业务条件、地物条件尽可能地有较大区别。

首先从整体上考察网络区域中的小区之间相似情况，为此先根据式(1)-(6)计算网络区域中每2个或3个小区之间的相似度，通常大城市中包含上千个小区，以1000个为例，则计算网络区域中每2个小区之间的相似度所需的计算次数为 $C_{1000}^2=\frac{1000\×999}{2}=\mathrm{49,9500},$ 或者计算网络区域中每3个小区之间的相似度所述需的计算次数为 $C_{1000}^3=\frac{1000\×999\×998}{3\×2}=\mathrm{1,6616,7000}.$ 结合前文介绍的2个小区之间相似度的计算方法，可以看出现有的计算设备能够满足这种计算量的要求。事实上，如果先考虑选取的关键业务和主要地物类型对于小区分簇的影响，则可以大大降低上述计算的次数。例如网络区域中存在某一种或几种关键业务，则应当先将所有小区按关键业务分组，以存在一种关键业务为例，应将所有小区分作2组，这2组使用该种关键业务的用户数比例分别高于和低于设定值，例如50％；或将所有小区分为三组，每组小区有不同的该关键业务的用户数比例，例如分别为0-30％、30％-70％、70％-100％。又如网络区域内存在两种主要地物类型：平原和丘陵，则应当将所有小区按所处地为平原或丘陵分为两组。继而如果将关键业务和主要地物类型结合，则可将网络区域中的小区分为多组，以存在1种关键业务和2种主要地物类型为例，可以将网络区域按该业务在小区中的用户比例在50％以上和50％以下以及处于第一种和第二种主要地物类型分为2×2＝4组，再对其中每一组，考察其中小区之间的相似度，按前述的方法，需计算 $C_{250}^2=\frac{250\×249}{2}=\mathrm{3,1125}$ 次或 $C_{250}^3=\frac{250\×249\×248}{3\×2}=\mathrm{257,3000}$ 次，可以看出相比未分组的方法大大减少了计算次数。所以优选地应当先将网络区域中的小区按关键业务和地物类型分组，再对每组进行分簇，即每簇中的小区都来自相同的组。下面叙述仍以不分组并且计算每3个小区之间的相似度的情况为例，如果先分组再对每一组分簇，则每一组中的分簇方法与下面要介绍的方法相类似。

在根据式(5)或式(6)计算了网络区域中每3个小区之间的相似度之后，划分出若干个由3个相似度较大的小区组成的簇，并且不同的簇中不包含相同小区；根据前面叙述，属于不同簇的小区之间业务条件、地物条件须尽可能地有较大区别，所以对于这里的由3个小区组成的簇，不同簇的小区之间的相似度须尽可能地低，此时可以再计算一下网络区域中每2个小区之间的相似度，根据计算结果来考察这里不同簇的小区之间的相似度。经过计算与选取，可以得到网络区域内40个各包含了3个小区的簇，接下来就是决定网络区域中剩余小区应当划入哪个簇，上述步骤如图3所示。

对于选取的网络区域内40个簇，在判断某个小区是否应当划入某簇时，需应用到前面介绍的小区与簇的相似度的计算方法。显然若当某小区与某簇的相似度较大时，应当将该小区划入该簇。为此可以设定一个参考值，依次计算该小区与该40个簇中每一簇的相似度，当某小区与某簇的相似度大于该值时就将该小区划入该簇。在有些情况下，小区与簇的相似度可能无法达到设定值，此时应当适当调整设定值，或者将该小区划入与之相似度最大的一簇。

现在可以解释式(7)和式(8)中关于g_xk和m_xl的设定以及“第x簇”的含义。显然“第x簇”在本发明实施例中即为选取的网络区域内40个簇。g_xk和m_xl的设定应使得某小区划入第x簇之后，第x簇内的小区之间仍具有较高的相似度。为此将g_xk设定为第x簇内的小区使用第k种业务的用户数比例的平均值，将m_xl设定为第x簇内的小区第l种地物区域的面积比例的平均值。

需要指出的是，上述的g_xk和m_xl的设定可以由网络设计人员直接给出，此时应当设定一组g_xk和m_xl的值，组数为网络区域中划分的簇数，若采取这种做法，就不必根据式(1)-式(4)进行计算以确定每簇中初始的3个小区，这样可以看成是虚构了每个簇，而不是象上述的已有3个小区的簇，然后再根据式(7)或式(8)进行计算，确定每个簇的小区成员。可以看出最后确定的各个簇中小区的数目是不同的。若随着网络的发展，网络区域被扩大，包含了新的小区，则根据式(7)或式(8)计算并决定该新小区应当划入现有的哪一簇中。

上面是以包含了1000个小区的网络区域为例进行说明。如果网络区域包含的小区数目较少，例如300个，当按照式(5)或式(6)计算时，可以计算每4或5个小区之间的相似度，以选出初始的簇的成员，这样能够选出尽量多的相似度较大的小区；还可以按上述的分组方法先将这300个小区分为几组，例如8组，这样每一组约40个小区，如果计划每10个小区作为一簇，则可从这40个小区中选取10个，根据式(5)或式(6)进行计算这10个小区之间的相似度。选取的方式共有 $C_{40}^{10}=\frac{40!}{(40-10)!\×10!}=\mathrm{8,4766,0528}$ 种，然后从这些选取方式中挑出相似度较大的由10个小区组成的组，并且不同的组不包含相同小区，由这样的组直接构成网络区域中的每一簇。使用这种方法虽然在计算10个小区之间的相似度时需计算8,4766,0528次，但该步计算之后直接选择相似度较大的由10个小区组成的小组作为簇即可，不用再进行用于决定是否将其他小区划入某簇的计算，所以仍然有着较好的效率。

基于上述方法，如图4所示，本发明实施例给出一种移动通信网络优化系统，包括分簇模块和调整模块。分簇模块用于根据网络区域内的小区的业务条件和/或地物条件将网络区域内的小区划分为若干簇，每一簇包含若干小区。调整模块，用于根据选取的小区的参数调整该小区所在簇包含的小区的参数。

分簇模块包括组成模块、小区与簇的相似度计算模块和判断模块。组成模块用于根据网络区域内的小区的业务条件和/或地物条件，选择网络区域中的若干小区组成若干簇并且不同的簇不包含相同的小区。小区与簇的相似度计算模块用于计算网络区域的小区与簇的相似度，这里的小区与簇的相似度是网络区域内不属于任一簇的小区与网络区域中的簇之间的相似度。判断模块用于判断若某小区与某簇的相似度大于设定值，则将该小区划入该簇。

另外本实施例给出的移动通信网络优化的系统还可以包括统计模块，用于对调整模块所调整参数的小区进行统计，若若所述优选小区所在簇中低于设定数目比例的小区的性能高于性能指标或者低于设定数目比例的小区的性能较之所述调整前较优，则向分簇模块发送通知信息，分簇模块和调整模块重新进行分簇和调整参数的工作。

本实施例给出的系统中的分簇模块是一种移动通信网络优化装置。其中的组成模块的一种结构如图5所示，包括小区之间相似度计算单元和选择单元。小区之间相似度计算单元用于计算网络区域的小区之间相似度。选择单元用于根据所述计算网络区域的小区之间相似度的结果选择网络区域中的小区组成若干簇。

组成模块的另一种结构如图6所示，包括分组单元、小区之间相似度计算单元和选择单元。分组单元用于根据小区中使用选定业务的用户数比例和/或小区中选定地物类型的面积比例将网络区域内的小区划分为若干组，每一组包含若干小区。小区之间相似度计算单元，用于计算组内的小区之间相似度。选择单元用于在各组中选择小区并组成若干簇，每簇中的小区属于同一组。

经过图4中判断模块判断若某小区与某簇的相似度大于设定值，则将该小区划入该簇，网络区域中的各个小区就有选择地划入各个簇中，并且簇内的小区的业务条件、地物条件有着较高的相似程度，于是当图4中的调整模块根据簇中性能较优的小区的参数来调整该簇其他小区的参数时，其他小区的性能就得到了优化。

使用本发明实施例给出的分簇方法即可实现根据网络区域内的小区的业务条件和/或地物条件将网络区域内的小区分簇，这种分簇方法充分考虑了网络发展中面临的地形地物环境以及业务发展状况，通过分簇不仅提高网络性能，同时大大降低了参数配置的难度。当网络范围扩大，有新的小区需要分簇时，就可以使用本发明实施例提供的相关公式直接判定该新小区应当划入网络中现有的哪一簇，然后按照所在簇中性能较优的小区的参数来调整新划入的小区的参数。所以使用本发明实施例提供的技术方案，当相同小区中包含多种业务类型以及当网络范围内包含了多种地物类型的区域时，以及在网络范围不断发展的情况下，在将网络区域中的小区进行分簇之后，能够方便地对小区参数进行配置，而且能够获得优化的网络性能。

显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。

Claims (21)

1、一种移动通信网络优化的方法，其特征在于，包括如下步骤：

A、根据网络区域内的小区的业务条件和/或地物条件将网络区域内的小区划分为至少1簇，每1簇包含至少1个小区；

B、根据网络性能选取优选小区，并根据所述优选小区的参数，调整所述优选小区所在簇包含的小区的参数。

2、如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述调整所述优选小区所在簇包含的小区的参数之后包括：若所述优选小区所在簇中低于设定比例的小区的性能高于设定的性能指标，则重新进行所述步骤A和B。

3、如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述调整所选取小区所在簇包含的其他小区的参数之后包括：若所述优选小区所在簇中低于设定比例的小区的性能较该小区调整前为优，则重新进行所述步骤A和B。

4、如权利要求1所述的方法，其特征在于：

所述小区的业务条件包括该小区包含的业务类型和各个业务类型对应的用户数量；

所述小区的地物条件包括该小区覆盖的地理范围包含的地物类型和各个地物类型的面积比例。

5、如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据网络区域内的小区的业务条件和/或地物条件将网络区域内的小区划分为至少1簇包括：

根据网络区域内的小区的业务条件和/或地物条件，选择网络区域中的小区组成至少1簇，不同的簇不包含相同的小区；

计算网络区域内不属于任一簇的小区与网络区域中的簇的相似度；

若所述相似度大于设定值，则将所述不属于任一簇的小区划入所述簇。

6、如权利要求5所述的方法，其特征在于，所述选择网络区域中的小区组成至少1簇包括：

根据网络区域内的小区的业务条件和/或地物条件，计算网络区域的小区之间相似度；

根据所述相似度，选择网络区域中的小区组成至少1簇。

7、如权利要求5所述的方法，其特征在于，所述选择网络区域中的小区组成至少1簇包括：

选择所述网络区域中的至少1种业务类型和至少1种地物类型，根据小区中使用选择的业务类型的用户数比例和/或选择的地物类型的面积比例将所述网络区域内的小区划分为至少1组，每1组包含至少1个小区，不同组不包含相同小区；

计算所述组内小区之间相似度；

根据所述计算所述组内小区之间相似度的结果，分别在各个所述组内选择小区并组成至少1簇，每簇中的小区属于同一所述组。

8、如权利要求6或7所述的方法，其特征在于，所述小区之间相似度根据如下4式之一进行计算：

$R_{\mathrm{ij}}=W_s\underset{k=1}{\overset{M}{\mathrm{\Σ}}}{f}_k{g}_k+W_t\underset{l=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{c}_l{m}_l,$

$R_{\mathrm{ij}}=\underset{k=1}{\overset{M}{\mathrm{\Σ}}}{f}_k{g}_k\·\underset{l=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{c}_l{m}_l,$

$R_{\mathrm{ij}}=W_s\underset{k=1}{\overset{M}{\mathrm{\Σ}}}{f}_k(1-|g_{\mathrm{ik}}-g_{\mathrm{jk}}\left|\right)+W_t\underset{l=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{c}_l(1-|m_{\mathrm{il}}-m_{\mathrm{jl}}\left|\right),$

$R_{\mathrm{ij}}=\underset{k=1}{\overset{M}{\mathrm{\Σ}}}{f}_k(1-|g_{\mathrm{ik}}-g_{\mathrm{jk}}\left|\right)\·\underset{l=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{c}_l(1-|m_{\mathrm{il}}-m_{\mathrm{jl}}\left|\right),$

其中R_ij为第i和第j个小区之间相似度，W_s和W_t分别为业务类型和地物类型的权重，M和N分别为所述网络区域内业务类型和地物类型的数目，f_k和c_l分别为第k种业务类型和第l种地物类型的权重，W_s，W_t，f_k，c_l∈[0，1]，g_ik和g_jk分别为第i个小区和第j个小区中使用第k种业务的用户数比例，m_il和m_jl分别为第i个小区和第j个小区中第l种地物类型的面积比例，

若第i个小区和第j个小区二者之中有且仅有1个小区使用第k种业务的用户数比例为0，则g_k＝b，

若第i个小区和第j个小区二者之中1个小区使用第k种业务的用户数比例高于设定值而另1个小区使用第k种业务的用户数比例低于设定值，则g_k＝c，

若第i个小区和第j个小区中第l种地物区域的面积比例都高于设定值或都低于设定值或都为0，则m_l＝a，

若第i个小区和第j个小区二者之中有且仅有1个小区第l种地物区域的面积比例为0，则m_l＝b，

若第i个小区和第j个小区二者之中1个小区第l种地物区域的面积比例高于设定值而另1个小区第l种地物区域的面积比例低于设定值，则m_l＝c，

其中a、b、c是设定值且a＞c＞b，a，b，c∈[0，1]。

9、如权利要求6或7所述的方法，其特征在于，所述小区之间相似度根据如下2式之一进行计算：

$R_h=W_s\underset{k=1}{\overset{M}{\mathrm{\Σ}}}{f}_k\{1-[\frac{\underset{i=1}{\overset{h}{\mathrm{\Σ}}}{g}_{\mathrm{ik}}^2}{h}-{\left(\frac{\underset{i=1}{\overset{h}{\mathrm{\Σ}}}{g}_{\mathrm{ik}}}{h}\right)}^2\left]\right\}+W_t\underset{l=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{c}_l\{1-[\frac{\underset{j=1}{\overset{h}{\mathrm{\Σ}}}{m}_{\mathrm{jl}}^2}{h}-{\left(\frac{\underset{j=1}{\overset{h}{\mathrm{\Σ}}}{m}_{\mathrm{jl}}}{h}\right)}^2\left]\right\},$

$R_h=\underset{k=1}{\overset{M}{\mathrm{\Σ}}}{f}_k\{1-[\frac{\underset{i=1}{\overset{h}{\mathrm{\Σ}}}{g}_{\mathrm{ik}}^2}{h}-{\left(\frac{\underset{i=1}{\overset{h}{\mathrm{\Σ}}}{g}_{\mathrm{ik}}}{h}\right)}^2\left]\right\}\·\underset{l=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{c}_l\{1-[\frac{\underset{j=1}{\overset{h}{\mathrm{\Σ}}}{m}_{\mathrm{jl}}^2}{h}-{\left(\frac{\underset{j=1}{\overset{h}{\mathrm{\Σ}}}{m}_{\mathrm{jl}}}{h}\right)}^2\left]\right\}$

其中W_s和W_t分别为业务条件和地物条件的权重，M和N分别为所述网络区域内业务类型和地物类型的数目，f_k和c_l分别为第k种业务类型和第l种地物类型的权重，W_s，W_t，f_k，c_l∈[0，1]，g_ik为所述h个小区的第i个小区中使用第k种业务的用户数比例，m_jl为所述h个小区的第j个小区中第l种地物区域的面积比例，h≥2且为自然数。

10、如权利要求6所述的方法，其特征在于，所述网络区域内不属于任一簇的小区与网络区域中的簇的相似度根据如下2式之一进行计算：

$R_{\mathrm{ix}}=W_s\underset{k=1}{\overset{M}{\mathrm{\Σ}}}{f}_k(1-|g_{\mathrm{ik}}-g_{\mathrm{xk}}\left|\right)+W_t\underset{l=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{c}_l(1-|m_{\mathrm{il}}-m_{\mathrm{xl}}\left|\right),$

$R_{\mathrm{ix}}=\underset{k=1}{\overset{M}{\mathrm{\Σ}}}{f}_k(1-|g_{\mathrm{ik}}-g_{\mathrm{xk}}\left|\right)\·\underset{l=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{c}_l(1-|m_{\mathrm{il}}-m_{\mathrm{xl}}\left|\right),$

其中R_ix为第i个小区与第x簇的相似度，W_s和W_t分别为业务类型和地物类型的权重，M和N分别为所述网络区域内业务类型和地物类型的数目，f_k和c_l分别为第k种业务类型和第l种地物类型的权重，W_s，W_t，f_k，c_l∈[0，1]，g_ik为第i个小区中使用第k种业务的用户数比例，m_il为第i个小区中第l种地物类型的面积比例，g_xk为第x簇中对应第k种业务类型的设定值，m_xl为第x簇中对应第l种地物类型的设定值，g_xk，m_xl∈[0，1]。

11、如权利要求7所述的方法，其特征在于，所述网络区域内不属于任一簇的小区与网络区域中的簇的相似度根据如下2式之一进行计算：

$R_{\mathrm{ix}}=W_s\underset{k=1}{\overset{M}{\mathrm{\Σ}}}{f}_k(1-|g_{\mathrm{ik}}-g_{\mathrm{xk}}\left|\right)+W_t\underset{l=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{c}_l(1-|m_{\mathrm{il}}-m_{\mathrm{xl}}\left|\right),$

$R_{\mathrm{ix}}=\underset{k=1}{\overset{M}{\mathrm{\Σ}}}{f}_k(1-|g_{\mathrm{ik}}-g_{\mathrm{xk}}\left|\right)\·\underset{l=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{c}_l(1-|m_{\mathrm{il}}-m_{\mathrm{xl}}\left|\right),$

其中R_ix为第i个小区与第x簇的相似度，第x簇为所述同一组中的簇，W_s和W_t分别为业务类型和地物类型的权重，M和N分别为所述第i个小区所在的所述组内的业务类型和地物类型的数目，f_k和c_l分别为所述第i个小区所在的所述组内第k种业务类型和第l种地物类型的权重，W_s，W_t，f_k，c_l∈[0，1]，g_ik为第i个小区中使用第k种业务的用户数比例，m_il为第i个小区中第l种地物类型的面积比例，g_xk为第x簇中对应第k种业务类型的设定值，m_xl为第x簇中对应第l种地物类型的设定值，g_xk，m_xl∈[0，1]。

12、如权利要求10或11所述的方法，其特征在于，

所述第x簇中对应第k种业务类型的设定值为所述第x簇内的小区使用所述第k种业务的用户数比例的平均值，

所述第x簇中对应第l种地物类型的设定值为所述第x簇内的小区所述第l种地物类型的面积比例的平均值。

13、一种移动通信网络优化装置，其特征在于，包括组成模块、小区与簇的相似度计算模块和判断模块，其中，

所述组成模块，用于根据网络区域内的小区的业务条件和/或地物条件，选择网络区域中的小区组成至少1簇并且不同的簇不包含相同的小区；

所述小区与簇的相似度计算模块，用于计算网络区域内不属于任一簇的小区与网络区域中的簇的相似度；

所述判断模块，用于判断若所述网络区域内不属于任一簇的小区与网络区域中的簇的相似度大于设定值，则将所述不属于任一簇的小区划入所述网络区域中的簇。

14、如权利要求13所述的装置，其特征在于，所述组成模块包括小区之间相似度计算单元和选择单元，其中，

所述小区之间相似度计算单元，用于根据网络区域内的小区的业务条件和/或地物条件，计算网络区域的小区之间相似度；

所述选择单元，用于根据所述计算网络区域的小区之间相似度的结果选择网络区域中的小区组成至少1簇。

15、如权利要求13所述的装置，其特征在于，所述组成模块包括分组单元、小区之间相似度计算单元和选择单元，其中，

所述分组单元，用于选择所述网络区域中的至少1种业务类型和至少1种地物类型并根据选择的业务类型的用户数比例和/或选择的地物类型的面积比例将所述网络区域内的小区划分为至少1组，每一组包含至少1个小区，不同组不包含相同小区；

所述小区之间相似度计算单元，用于计算所述组的小区之间相似度；

所述选择单元，用于根据所述计算所述组的小区之间相似度在各个所述组中选择小区并组成至少1簇，每簇中的小区属于同一所述组。

16、一种移动通信网络优化系统，其特征在于，包括分簇模块和调整模块，其中，

所述分簇模块，用于根据网络区域内的小区的业务条件和/或地物条件将网络区域内的小区划分为至少1簇，每1簇包含至少1个小区；

所述调整模块，用于根据小区的网络性能选取优选小区，并根据所述优选小区的参数，调整所述优选小区所在簇包含的小区的参数。

17、如权利要求16所述的系统，其特征在于，所述分簇模块包括组成模块、小区与簇的相似度计算模块和判断模块，其中，

所述组成模块，用于根据网络区域内的小区的业务条件和/或地物条件，选择网络区域中的小区组成至少1簇并且不同的簇不包含相同的小区；

所述小区与簇的相似度计算模块，用于计算网络区域内不属于任一簇的小区与网络区域中的簇的相似度；

所述判断模块，用于判断若所述网络区域内不属于任一簇的小区与网络区域中的簇的相似度大于设定值，则将所述不属于任一簇的小区划入所述网络区域中的簇。

18、如权利要求17所述的系统，其特征在于，所述组成模块包括小区之间相似度计算单元和选择单元，其中，

所述小区之间相似度计算单元，用于根据网络区域内的小区的业务条件和/或地物条件，计算网络区域的小区之间相似度；

所述选择单元，用于根据所述计算网络区域的小区之间相似度的结果选择网络区域中的小区组成至少1簇。

19、如权利要求17所述的系统，其特征在于，所述组成模块包括分组单元、小区之间相似度计算单元和选择单元，其中，

所述分组单元，用于选择所述网络区域中的至少1种业务类型和至少1种地物类型并根据选择的业务类型的用户数比例和/或选择的地物类型的面积比例将所述网络区域内的小区划分为至少1组，每一组包含至少1个小区，不同组不包含相同小区；

所述小区之间相似度计算单元，用于计算所述组的小区之间相似度；

所述选择单元，用于根据所述计算所述组的小区之间相似度在各个所述组中选择小区并组成至少1簇，每簇中的小区属于同一所述组。

20、如权利要求16至19之中任一权利要求所述的系统，其特征在于，还包括统计模块，用于根据调整模块的所述调整所选取小区所在簇包含的小区的参数的结果进行统计，若所述优选小区所在簇中低于设定比例的小区的性能高于设定的性能指标，则向所述分簇模块发送通知信息；

所述分簇模块收到通知信息后进行所述根据网络区域内的小区的业务条件和/或地物条件将网络区域内的小区划分为至少1簇的步骤，所述调整模块根据该步骤划分的簇，进行所述根据小区的网络性能选取优选小区，并根据所述优选小区的参数，调整所述优选小区所在簇包含的小区的参数的步骤。

21、如权利要求16至19之中任一权利要求所述的系统，其特征在于，还包括统计模块，用于根据调整模块的所述调整所选取小区所在簇包含的小区的参数的结果进行统计，若所述优选小区所在簇中低于设定比例的小区的性能较该小区调整前为优，则向所述分簇模块发送通知信息；

所述分簇模块收到通知信息后进行所述根据网络区域内的小区的业务条件和/或地物条件将网络区域内的小区划分为至少1簇的步骤，所述调整模块根据该步骤划分的簇，进行所述根据小区的网络性能选取优选小区，并根据所述优选小区的参数，调整所述优选小区所在簇包含的小区的参数的步骤。

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