CN101577918A - 一种基于手机测量报告的干扰矩阵建立方法 - Google Patents

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熊宙实
周铁健
杨健
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Abstract

本发明提供一种基于手机测量报告的干扰矩阵建立方法，其特征在于包括如下步骤，通过对手机测量报告的收集与分析，得到网络中各小区间的电平差值；以邻频－6dB和同频12dB为界，分别用HIGH、MID和LOW表示高、中、低干扰强度，进行采样点统计；小区间干扰概率的计算；小区范围内各邻区对它的干扰概率计算；全网干扰概率计算；全网干扰矩阵建立。本发明主要是通过手机测量报告(MR)数据的收集，从用户群层级，关联网络质量和用户感知，针对性、高效地建立全网性的干扰矩阵。

Description

一种基于手机测量报告的干扰矩阵建立方法
技术领域
本发明属于网络频率规划技术领域，涉及网络频率规划过程中建立基于手机测量报告的干扰矩阵方法。
背景技术
在GSM网络中，频率规划的好坏直接影响了网络的表现性能。当前应用于GSM网络频率规划优化主要有四种技术：
基于传统蜂窝理论的频率复用技术
基于覆盖预测的自动频率规划技术
基于测量统计的自动频率优化技术
基于切换统计的自动频率优化技术
第一种技术奠定了频率规划的理论基础，第二种技术在目前的规划工具中大量应用，但由于电子地图及传播模型的不准确，并且基于覆盖的预测不能真实反映用户话务的分布情况，所得到的频率规划结果并不能最大程度上的避免对于用户的干扰。第三种技术是基于网络实际测量统计数据来进行频率的自动优化，现有各大无线通信设备厂家基本都提供了针对本厂家设备的自动频率优化工具，改善效果非常好，是人工优化不能与之比拟的。第四种技术是基于话务统计中的切换数据来进行频率的自动优化，由于切换过程中各小区间的切换门限在现网不不统一，影响数据统计的正确性。
现有各大通信设备厂家的自动频率优化技术，采用的测量统计数据为手机测量报告，其干扰矩阵建立方法描述模糊，仅局限于本厂家设备的应用。而且部分厂家的干扰矩阵使用同频干扰矩阵与邻频干扰矩阵两张表，在运用干扰矩阵进行自动频率规划的过程中，运算时间相对比较长，对终端要求也比较高。
发明内容
本发明的目的是提供一种基于手机测量报告的干扰矩阵建立方法，解决了现有技术中存在的运用干扰矩阵进行自动频率规划的过程中干扰矩阵运算时间相对比较长，对终端要求比较高的问题。
本发明系统所采用的技术方案是，提供一种基于手机测量报告的干扰矩阵建立方法，包括如下步骤，
通过对手机测量报告的收集与分析，得到网络中各小区间的电平差值；
以邻频-6dB和同频12dB为界，分别用HIGH、MID和LOW表示高、中、低干扰强度，进行采样点统计；
小区间干扰概率的计算；
小区范围内各邻区对它的干扰概率计算；
全网干扰概率计算；
全网干扰矩阵建立。
本发明的有益效果是，
使用手机测量报告的数据来构建干扰矩阵。干扰矩阵表可以用一张表即可建立。采样点数据是通话过程中产生，无须增加话务量等其他因素的考虑。
所关联的数据，除了手机测量报告外，不再需要其他另外如话务量加权等数据导入；
本技术方案能分不同时间、分不同大小覆盖区建立网络干扰矩阵。
本技术方案既考虑了某覆盖区域的手机类型分布，也考虑了话务因素对干扰矩阵的影响；
本技术方案简洁、运算方便，便于自动频率优化算法的实现。
附图说明
图1是手机测量报告部分数据结构图。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施方式对本发明进行详细说明。
根据GSM规范，为了能对通话中的手机进行功控和切换控制，网络必须得到手机的相关信息，这些信息是由手机汇报的。对于GSM网络中的手机来说，在通话状态下，手机以480毫秒的周期定期向网络汇报它所测量到的服务小区和邻小区的测量报告，每个测量报告主要包括服务小区的BCCH、信号电平、通话质量和TA值等，另外还包括信号最强的6个邻小区的BCCH、信号电平和BSIC(网络色码)等。而BSC则根据这些测量报告，根据网络定义的功率控制和切换的参数进行功率控制和切换控制等。但手机并不同时测量GSM频段上的所有频点，根据网络参数的设置，手机所上报的邻区信息仅局限于BCCH频点位于该服务小区所定义的BA表即邻区列表的小区。
由于手机上行发射的测量报告包括了网络内所有用户在所有时段通话时在其所在位置的各个小区间信号强度情况。网络中各种类型的手机所收到的电平差值是一个相对值，所以测量报告具有普遍性与通用性。
邻区电平差是通过一些矢量值来保存。我们可以利用其电平差的采样点数量，根据GSM工程规范要求的12dB与-6dB进行分类统计，从而得出网络中各小区间的干扰概率。
干扰矩阵建立方法描述：
1、手机测量报告数据的分析
由于手机测量报告数据的数据量比较大，不会存储全部的手机测量报告数据，而通过一些矢量值来保存。下面举例进行说明：
手机测量报告原始二进制文档中存储的数据如图1所示：
其中RMS8b为4B长度，可以存放42亿大小的数据，但RMS8a的10个篮子中存放的数据为1B长度/个，单个篮子最大可以存放254的数据，需要对原始二进制数据进行复原操作，将数据恢复为实际数值。
数据的换算方式如下：RMS8ai＝Vij*RMS8b/254
其中Vij为存放在MR原始报告的原始二进制数据，
经过数据换算后，可以得出下表1.单小区基础数据库的相关数据，该数据表示了主服务小平与邻区电平差值按主邻区电平差模板设置的篮子存放的采样点数量。
  某小区   RMS8a0   RMS8a1   RMS8a2   RMS8a3  RMS8a4   RMS8a5   RMS8a6   RMS8a7  RMS8a8   RMS8a9
  与邻区电平差 -12以下 -12～-9 -9～-6 -6～-3 -3～0 0～3 3～6 6～9 9～12 12以上
  采样点数量 X0 X1 X2 X3 X4 X5 X6 X7 X8 X9
表1.单小区基础数据库
而建立干扰矩阵只是需要取得在不同的采样点下，邻区电平与主服务小区电平的差值，根据电平差值取得邻区对主服务小区的干扰概率。
根据GSM规范工程要求，即以邻频-6dB和同频12dB为界，分别用HIGH、MID和LOW表示干扰强度，进行采样点统计。两小区间的邻频干扰概率可以用HIGH采样点数量与总采样点数量的比表示，两小区间同频干扰概率可以用HIGH+MID采样点数量与总采样点数量的比表示。
2、干扰矩阵的建立
(1)小区间干扰概率的计算
干扰矩阵表可按下表2.设计：
  CELL1   CELL2  CELL3  CELL4 CELLj ......   CELLn
  CELL1 P(1，2) P(1，3) P(1，4) P(1，j) ...... P(1，n)
  CELL2 P(2，1) P(2，3) P(2，4) P(2，j) ...... P(2，n)
  CELL3 P(3，1) P(3，2) P(3，4) P(3，j) ...... P(3，n)
  CELL4 P(4，1) P(4，2) P(4，3) P(4，j) ...... P(4，n)
  CELLi P(i，1) P(i，2) P(i，3) P(i，4) P(i，j) ...... P(i，n)
  ......   ......   ......  ......  ...... ......   ......
  CELLn P(n，1) P(n，2) P(n，3) P(n，4) P(n，j) ......
表2.干扰矩阵表
CELLi表示主小区ID号、
CELLj表示干扰小区ID号(即主小区的邻区)、
P(n，j)表示表示干扰小区对主小区的干扰概率
n表示主小区
j表示干扰小区
针对CELLi来说，它周边邻区CELLj对它的干扰概率可以直接从MR报告中的采样点占比得出。如下公式(1)、(2)表示：
公式(1)小区间邻频干扰概率
HIGH/(HIGH+MID+LOW)＝(Xij0+Xij1+Xij2)/(Xij0+Xij1+......+Xij9)
公式(2)小区间同频干扰概率
(HIGH+MID)/(HIGH+MID+LOW)＝(Xij0+Xij1+...+Xij8)/(Xij0+Xij1+......+Xij9)
其中HIGH、MID、LOW分别表示高、中、低干扰强度，X表示采样点数量
(2)小区范围内各邻区对它的干扰概率计算
上面的小区间干扰概率仅仅表示了干扰情况是一种线性的情况下，没有考虑话务量所带来的影响，所以在计算单小区覆盖范围内的邻区干扰概率，需要在此基础上增加一个话务量的分析。而手机测量报告是在通话状态下生成，所以一个小区下采样点的多少即表示了其话务量的高低。
在下面的表格中，将各邻区所收集到的采样点占小区内总采样点的比例，作为邻区与主小区的相关程度ki，见公式(3)
公式(3)：N_CELLi小区相关度ki
ki＝TOTAL_i/(TOTAL_1+......+TOTAL_i+......+TOTAL_n)
其中TOTAL_i为小区S_Cell下N_CELLi小区所有采样点总量。
然后将上面表2中的干扰概率与公式(3)的相关度相乘，得出下面的干扰矩阵，即单个小区内同、邻频的干扰概率。
如下表3所示：
  S_Cell   N_Cell   HIGH   MID   LOW
  CELL1   N_CELL1 P_HIGH1*k1 P_MID1*k1 P_LOW1*k1
  CELL1   N_CELL2 P_HIGH2*k2 P_MID2*k2 P_LOW2*k2
  CELL1   N_CELL3 P_HIGH3*k3 P_MID3*k3 P_LOW3*k3
  CELL1   N_CELL4 P_HIGH4*k4 P_MID4*k4 P_LOW4*k4
  CELL1   ......   ......   ......   ......
  CELL1   N_CELLn P_HIGHn*kn P_MIDn*kn P_LOWn*kn
表3.小区范围内各邻区对它的干扰概率
(3)全网干扰概率计算
若建立全网的干扰矩阵时，需要考虑全网干扰概率，增加一项“小区与全网的相关程度Zi”，见公式(4)
公式(4)小区S_Cell全网相关度Zi
Zi＝TOTALi/(TOTAL1+......+TOTALi+......+TOTALn)
其中TOTAL_i为小区S_Celli下所有采样点总量。
将主小区所收集的所有采样与全网采样点的比例作为全网相关度概率作为一个参考值，加入到干扰矩阵中。
即：同频P(i，j)＝Ki*Zi*(Xij0+Xij1+Xij2)/(Xij0+Xij1+......+Xij9)
邻频P(i，j)＝Ki*Zi*(Xij0+Xij1+Xij2+......+Xij8)/(Xij0+Xij1+......+Xij9)
其中：Ki＝TOTAL_i/(TOTAL_1+TOTAL_2+......+TOTAL_n)
Zi＝TOTALi/(TOTAL1+TOTAL2+......+TOTALn)
(4)全网干扰矩阵建立
运用全网干扰概率的计算方法，将全网内各小区间的干扰情况清楚的表示出来；根据干扰概率情况建立干扰矩阵表：
  主小区ID 干扰小区ID 高干扰概率 中干扰概率 低干扰概率 小区相关度 全网相关度
  CELL1   CELL2   0.00000005   0.00000089   0.00000235   0.00003196   0.10287726
  CELL1   CELL3   0   0.00024512   0.00627101   0.06333892   0.10287726
  CELL1   CELL4   0   0.00028604   0.00093248   0.01184441   0.10287726
  CELL1   CELL5   0.00222583   0.01754907   0.00139304   0.20575924   0.10287726
  CELL1   CELL6   0   0   0.00000002   0.00000023   0.10287726
  CELL1   CELL7   0.00000199   0.0000371   0.00003643   0.00073412   0.10287726
  CELL1   CELL8   0.00000718   0.00027832   0.00021321   0.0048475   0.10287726
  CELL1   CELL9   0.00011659   0.00523157   0.01011628   0.15031931   0.10287726
  CELL1   CELL10   0.00000041   0.0000012   0.00000007   0.00001633   0.10287726
  CELL1   CELL11   0.00000266   0.00002522   0.00000792   0.00034805   0.10287726
  CELL1   CELL12   0.00037141   0.00967583   0.00873277   0.1825477   0.10287726
  CELL1   CELL13   0   0.0002985   0.00126148   0.01516348   0.10287726
  CELL1   CELL14   0   0.00015004   0.0005921   0.00721386   0.10287726
  CELL1   CELL15   0.0002095   0.00814356   0.01077716   0.18595192   0.10287726
  CELL1   CELL16   0.0000006   0.00000278   0.00000259   0.00005809   0.10287726
  CELL1   CELL17   0.00004538   0.00588655   0.01153092   0.16974452   0.10287726
  CELL1   CELL18   0.00000274   0.00011659   0.0000947   0.00208036   0.10287726
①同频干扰概率
将高干扰概率与中干扰概率之和干扰概率作为同频干扰概率
②邻频干扰概率
将高干扰概率作为邻频干扰概率
(5)分频时干扰总量的计算
若要考虑在CELLi与CELLj这两个小区上分配邻频，干扰概率可计为
Pij＝Ki*Zi*(Xij0+Xij1+Xij2)/(Xij0+Xij1+......+Xij9)
Pij＝HIGHij+MIDij
若要考虑在CELLi与CELLj这两个小区上分配同频，干扰概率可计为
Pij＝Ki*Zi*(Xij0+Xij1+Xij2+......+Xij8)/(Xij0+Xij1+......+Xij9)
Pij＝HIGHij
把频点洒入现网环境中后，可以根据干扰矩阵计算现网中可能产生的干扰概率：
Figure A20091009825200121
在分频完成后，可以通过本干扰矩阵进行干扰概率求和，通过基因算法或收敛算法，使网络内各频点受到的干扰概率达到最低值，该频率方案是一个较为合适的方案。

Claims (4)

1、一种基于手机测量报告的干扰矩阵建立方法，其特征在于包括如下步骤，
通过对手机测量报告的收集与分析，得到网络中各小区间的电平差值；
以邻频-6dB和同频12dB为界，分别用HIGH、MID和LOW表示高、中、低干扰强度，进行采样点统计；
小区间干扰概率的计算；
小区范围内各邻区对它的干扰概率计算；
全网干扰概率计算；
全网干扰矩阵建立。
2、根据权1所述的基于手机测量报告的干扰矩阵建立方法，其特征在于，两小区间的邻频干扰概率用HIGH采样点数量与总采样点数量的比表示HIGH/(HIGH+MID+LOW)＝(Xij0+Xij1+Xij2)/(Xij0+Xij1+......+Xij9)；两小区间同频干扰概率用HIGH+MID采样点数量与总采样点数量的比表示(HIGH+MID)/(HIGH+MID+LOW)＝(Xij0+Xij1+...+Xij8)/(Xij0+Xij1+......+Xij9)，其中HIGH、MID、LOW分别表示高、中、低干扰强度，X表示采样点数量。
3、根据权1或权2所述的基于手机测量报告的干扰矩阵建立方法，其特征在于，单个小区内同频的干扰概率＝两小区间同频干扰概率*ki，单个小区内邻频的干扰概率＝两小区间领频干扰概率*ki，ki表示邻区与主小区的相关程度，ki＝TOTAL_i/(TOTAL_1+......+TOTAL_i+......+TOTAL_n)其中TOTAL_i为小区S_Cell下N_CELLi小区所有采样点总量。
4、根据权1所述的基于手机测量报告的干扰矩阵建立方法，其特征在于，全网同频干扰概率P(i，j)＝Ki*Zi*(Xij0+Xij1+Xij2)/(Xij0+Xij1+......+Xij9)；
全网邻频概率P(i，j)＝Ki*Zi*(Xij0+Xij1+Xij2+......+Xij8)/(Xij0+Xij1+......+Xij9)；
其中，ki表示邻区与主小区的相关程度，ki＝TOTAL_i/(TOTAL_1+......+TOTAL_i+......+TOTAL_n)TOTAL_i为小区S_Cell下N_CELLi小区所有采样点总量；
Zi表示S_Cell全网相关度，Zi＝TOTALi/(TOTAL1+......+TOTALi+......+TOTALn)TOTAL_i为小区S_Celli下所有采样点总量；
X表示采样点数量。
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