CN101466102A - 预测容差对无线网利用率影响程度的估算方法 - Google Patents

Abstract

预测容差对无线网利用率影响程度的估算方法，其特征是在已知全网载频数和预测系统忙时话务量的情况下，通过将预测系统忙时话务量的偏差值和无线网络基本情况相结合，得到不同预测载频偏差对无线网利用率偏差的影响程度。本发明能够直观反映在网络规划中预测话务量与实际到达话务量的偏差会对无线网利用率水平造成多大的影响，从而为移动运营商制定利用率考核目标提供参考。

Description

预测容差对无线网利用率影响程度的估算方法

技术领域

本发明涉及通信技术，更具体地说是应用在移动通信领域中，分析预测容差对无线网利用率影响程度的方法。

背景技术

在移动通信领域中，一个新的地理位置上新建的一个实体小区称为新建小区，对已有的一个实体进行设备扩容的小区称为扩容小区。

自上世纪九十年代末以来，中国移动通信产业发展突飞猛进，移动用户快速增长，各省市移动通信公司都对GSM网络进行了大规模的建设，以求提高网络服务能力和服务质量，适应竞争激烈的市场和进一步巩固市场份额。

目前，移动通信网络的发展正处在一个转型时期，随着用户增长的势头逐渐放缓以及竞争的加剧，质量、成本和服务越来越受到运营商的关注。同时向第三代通信网络的演进已经启动，由于3G的空中接口和GSM完全不兼容，GSM无线网络将逐步被第三代无线网络替代，GSM无线网络的过度投资将增加成本风险。对网络资源配置进行评估和优化，提升网络的服务能力和服务质量，已经成为运营商的核心竞争力。依靠大规模新建基站和交换机来增加网络承载能力的时期即将过去，GSM网络承载能力的增加将主要通过设备扩容和资源优化的方式进行。

为适应网络建设的需要，必须把提高网络资源利用率作为网络规划的指导思想和总体原则之一，并体现在规划的每个步骤和考虑中。

对于无线网络利用率的考核：

从式(2)可以看出，影响考核指标的因素有两个，一个是系统忙时话务量，一个是全网总载频数。由于系统忙时话务量和全网载频数不是线性关系，在网络规划和可研的过程中，首先需要对系统忙时话务量进行预测，作为进一步进行无线网络配置的基础，也是衡量未来无线网络规模的一种手段。依据预测到达的系统忙时话务量，采用一定的网络规划方法测算出网络规模，由此可测算无线网预计所能达到的利用率水平。

受到人文、政治、经济的发展以及预测方法等因素的影响，系统忙时话务量的预测结果与实际话务量的发展会有一定的偏差，主要的影响因素包括：

1、非正常日的影响

非正常日包括：国家法定节假日、民间传统佳节、各地民俗节日。

非正常日的影响方式：非正常日中手机用户通信量激增，导致系统话务量激增。

2、移动公司资费政策调整

移动公司对于资费的下调会在一定程度上增加手机用户的通话时间，并由此增加系统话务量。

对于未来一年或者两年时间内的资费调整手段的预测要结合市场的营销策略，在这方面给话务量的预测带来一定难度。

3、政府经济政策和各地经济特色

政府根据各种客观情况，会有针对性的改变一个地方的经济政策，从而试图达到一定的经济效果。这种政府经济政策的调整对地区经济的影响是巨大的，珠江三角洲以及各个特区的建立充分显示了这一点。在经济政策影响经济的同时，也会影响一个地区的无线网话务量。一个利好的经济政策会促进一个地区快速发展，同样促进话务量的快速增加。

各地的经济特色对话务量也有较大的影响，比如安徽省毫州市每年一度的药交会，药交会会导致话务量猛增，甚至可以达到春节时候的水平。

此外，受限于预测方法，话务量的预测结果也会有一定的偏差。目前常用的预测方法主要有趋势外推法、增长率法、单机话务量法和专家预测法。趋势外推法、增长率法和单机话务量法是基于现有数据不变的基础上，依照其发展规律进行测算的方法，这两种方法难以估计突发事件的影响，在没有新的资费和经济发展政策的情况下，这两种方法会具有一定的借鉴性。专家预测法可以根据外部环境的变化对话务量的影响进行估计，但是这种方法主观性强。

由于外部环境的不确定性和预测方法的局限性，预测的系统忙时话务量很难能和网络实际发展的情况完全吻合，会有一定的偏差。这样预测未来无线网所能到达的利用率水平将会有一定的偏差，利用率水平预计偏差将会导致对网络的发展估计不足。利用率预计过高会造成网络配置过大、资源浪费；利用率预计过低造成网络负荷重，难以满足用户的发展需求。

发明内容

本发明是为避免上述现有技术所存在的不足之处，提供一种预测容差对无线网利用率影响程度的估算方法，以期能够直观反映在网络规划中预测话务量与实际到达话务量的偏差会对无线网利用率水平造成多大的影响，从而为移动运营商制定利用率考核目标提供参考。

本发明解决技术问题采用如下技术方案：

本发明预测容差对无线网利用率影响程度的估算方法是：

已知：

全网载频数为C_a；

预测系统忙时话务量为t_M；

系统忙时话务量总偏差值为D，其中因新建所带来的新建小区话务量偏差值为A，因扩容所带来的扩容小区话务量偏差值为B，则D＝A+B；

设定：

新建小区载频数为n₁类型，n₁＝1、2、3…或12；

扩容小区扩容载频为n₂类型，n₂＝1、2、3…或11；

无线网话务配置模型中载频数为d的小区所承载的话务量为T_d；

本发明方法的特点是：

对于已知系统忙时话务量总偏差值A+B，根据所述无线网话务配置模型计算得到偏差载频数；并进一步计算得到无线网利用率偏差值，步骤如下：

a、分别得出新建小区和扩容小区的小区偏差数量；

新建小区偏差数量为：A/T_n1，扩容小区偏差数量为：B/T_n2，

其中：T_n1为根据无线网话务配置模型得到的n₁类型小区承载的话务量；

      T_n2为根据无线网话务配置模型得到的n₂类型小区承载的话务量；

b、分别得出新建小区载频偏差量和扩容小区的载频偏差量；

新建小区载频偏差量设为M，则M＝A/T_n1×n₁；

扩容小区载频偏差量设为N，则N＝B/T_n2×n₂；

载频总偏差量E＝新建小区载频偏差量+扩容小区载频偏差量；

则有：E＝M+N＝A/T_n1×n₁+B/T_n2×n₂

c、通过载频总偏差量得到无线网利用率偏差值σ_u

无线网利用率偏差值σ_u为无线网利用率实际到达值和由于预测偏差导致的无线网利用率预测值之间的偏差，即：

${\mathrm{\σ}}_u=\frac{C\_a*D-t_M*E}{C\_a*(C\_a+E)*6.6*0.7}---\left(1\right)$

以所述无线网利用率偏差值σ_u的绝对值表征预测容差对无线网利用率的影响程度。

本发明方法基于：

D为系统忙时话务量总偏差值，正值表示实际话务量高于预测话务量，负值表示实际话务量低于预测话务量。

E为载频总偏差量，正值表示实际载频高于预测载频，负值表示实际载频低于预测载频。

则：按预测系统忙时话务量计算的无线网利用率U_ac：

$U_{\mathrm{ac}}=\frac{t_M}{(C\_a*6.6*0.7)}$

按实际达到的系统忙时话务量计算的无线网利用率U_aa：

$U_{\mathrm{aa}}=\frac{t_M+D}{((C\_a+E)*6.6*0.7)}$

由以上可得预测偏差导致的无线网利用率偏差σ_u：

${\mathrm{\σ}}_u=U_{\mathrm{ac}}-U_{\mathrm{aa}}=\frac{C\_a*D-t_M*E}{C\_a*(C\_a+E)*6.6*0.7}$

若σ_u＝0，则预测容差对无线网利用率没有影响，网络完全基于预计的方向发展；

|σ_u|值越大，则说明预测容差对无线网利用率影响程度越大；

当预测容差对无线网利用率影响程度较大时，预测的系统忙时话务量很难能和网络实际发展的情况完全吻合，将会带来网络资源浪费或者网络负荷过重的问题。

与已有技术相比，本发明有益效果体现在：

1、由于外部环境的不确定性和预测方法的局限性，预测的系统忙时话务量很难能和网络实际发展的情况完全吻合。本发明方法能够提供一个由于预测偏差影响利用率程度的直观数值。

2、本发明方法避免了由于对利用率估计过高所带来的资源浪费。

3、本发明方法避免了由于对利用率估计过低造成的网络负荷过重，从而导致难以满足用户的发展需求。

附图说明

图1为本发明各类载频配置偏差量示意图。

图2为本发明各类载频配置无线利用率偏差量。

以下通过具体实施方式，结合附图对本发明作进一步说明：

具体实施方式

本发明预测容差对无线网利用率影响程度的估算方法为：

已知：

全网载频数为C_a；

预测系统忙时话务量为t_M；

系统忙时话务量总偏差值为D，其中因新建所带来的新建小区话务量偏差值为A，因扩容所带来的扩容小区话务量偏差值为B，则D＝A+B；

设定：

新建小区载频数为n₁类型，n₁＝1、2、3…或12；

扩容小区扩容载频为n₂类型，n₂＝1、2、3…或11；

无线网话务配置模型中载频数为d的小区所承载的话务量为T_d；

对于已知系统忙时话务量总偏差值A+B，根据所述无线网话务配置模型计算得到偏差载频数；并进一步计算得到无线网利用率偏差值，步骤如下：

a、分别得出新建小区和扩容小区的小区偏差数量；

新建小区偏差数量为：A/T_n1，扩容小区偏差数量为：B/T_n2，

其中：T_n1为根据无线网话务配置模型得到的n₁类型小区承载的话务量；

      T_n2为根据无线网话务配置模型得到的n₂类型小区承载的话务量；

b、分别得出新建小区载频偏差量和扩容小区的载频偏差量；

新建小区载频偏差量设为M，则M＝A/T_n1×n₁；

扩容小区载频偏差量设为N，则N＝B/T_n2×n₂；

载频总偏差量E＝新建小区载频偏差量+扩容小区载频偏差量；

则有：E＝M+N＝A/T_n1×n₁+B/T_n2×n₂

c、通过载频总偏差量得到无线网利用率偏差值σ_u

无线网利用率偏差值σ_u为无线网利用率实际到达值和由于预测偏差导致的无线网利用率预测值之间的偏差，即：

${\mathrm{\σ}}_u=\frac{C\_a*D-t_M*E}{C\_a*(C\_a+E)*6.6*0.7}---\left(1\right)$

以所述无线网利用率偏差值σ_u的绝对值表征预测容差对无线网利用率的影响程度。

本实施例中，设某个地区预测系统忙时话务量t_M＝8000Erl，全网载频数C_a＝2500个，预测系统忙时话务量的偏差值D＝1000Erl，因新建所带来的新建小区话务量偏差值A＝400Erl，因扩容所带来的扩容小区话务量偏差值B＝600Erl，可以得到计算表1。

其中，新建小区载频数表示假设新建小区总体分别为1～12各类载频配置类型的时候，新建载频总数；扩容小区载频数表示假设扩容总体分别为1载频扩容到2载频～1载频扩容到11载频的时候，扩容的总载频数。

表1 总体估算法模型表

 

小区载频	预测系统忙时话务量的偏差值D(Erl)	因新建所带来的新建小区话务量偏差值A(Erl)	因扩容所带来的扩容小区话务量偏差值B(Erl)	新建小区载频偏差量M(个)	扩容小区载频偏差量N(个)	载频总偏差量E(个)
							1	1000	400	600	176	0	176
2	1000	400	600	122	139	261
							3	1000	400	600	99	120	219
4	1000	400	600	88	114	202
							5	1000	400	600	85	112	197
6	1000	400	600	78	105	183
							7	1000	400	600	77	108	185
8	1000	400	600	80	105	185
							9	1000	400	600	72	104	176
10	1000	400	600	70	99	169
							11	1000	400	600	77	100	177
12	1000	400	600	72	99	171

图1表示出各种新建小区配置和各种扩容配置情况下的载频偏差量。图中可以看出，新建小区总体为1载频，扩容小区总体为1载频扩容到2载频的时候，需要的载频数最大，为315；新建小区总体为10载频小区，扩容小区总体为1载频扩容到10载频的时候，需要的载频数最小，为169。

在以上假设情况下，预测无线网利用率为69.26％。

图2所示各种新建小区配置和各种扩容配置情况下的无线网利用率偏差值σ_u。

从图2中可以看出，新建小区总体为1载频，扩容小区总体为1载频扩容到2载频的时候，无线网利用率偏差值最小，为0.06％；新建小区总体为10载频小区，扩容小区总体为1载频扩容到10载频的时候，无线网利用率偏差值最大，为3.72％。根据本估算方法，σ_u为0.06％～3.72％之间。

显然，可以看出，移动运营商可以在已知本地市系统忙时话务量，载频数的基础上，根据系统忙时话务量总偏差值，总体上了解本网络的预测容差对无线网利用率影响程度。

Claims (1)

1、预测容差对无线网利用率影响程度的估算方法，

已知：全网载频数为C_a；

预测系统忙时话务量为t_M；

系统忙时话务量总偏差值为D，其中因新建所带来的新建小区话务量偏差值为A，因扩容所带来的扩容小区话务量偏差值为B，则D＝A+B；

设定：新建小区载频数为n₁类型，n₁＝1、2、3…或12；

扩容小区扩容载频为n₂类型，n₂＝1、2、3…或11；

无线网话务配置模型中载频数为d的小区所承载的话务量为T_d；

其特征是：对于已知系统忙时话务量总偏差值A+B，根据所述无线网话务配置模型计算得到偏差载频数；并进一步计算得到无线网利用率偏差值，步骤如下：

a、分别得出新建小区和扩容小区的小区偏差数量；

新建小区偏差数量为：A/T_n1，扩容小区偏差数量为：B/T_n2，

其中：T_n1为根据无线网话务配置模型得到的n₁类型小区承载的话务量；

T_n2为根据无线网话务配置模型得到的n₂类型小区承载的话务量；

b、分别得出新建小区载频偏差量和扩容小区的载频偏差量；

新建小区载频偏差量设为M，则M＝A/T_n1×n₁；

扩容小区载频偏差量设为N，则N＝B/T_n2×n₂；

载频总偏差量E＝新建小区载频偏差量+扩容小区载频偏差量；

则有：E＝M+N＝A/T_n1×n₁+B/T_n2×n₂

c、通过载频总偏差量得到无线网利用率偏差值σ_u

无线网利用率偏差值σ_u为无线网利用率实际到达值和由于预测偏差导致的无线网利用率预测值之间的偏差，即：

${\mathrm{\σ}}_u=\frac{C\_a*D-t_M*E}{C\_a*(C\_a+E)*6.6*0.7}$

以所述无线网利用率偏差值σ_u的绝对值表征预测容差对无线网利用率的影响程度。

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