CN101888650A - 机器对机器业务接入容量的确定方法及系统 - Google Patents
机器对机器业务接入容量的确定方法及系统 Download PDFInfo
- Publication number
- CN101888650A CN101888650A CN201010210980XA CN201010210980A CN101888650A CN 101888650 A CN101888650 A CN 101888650A CN 201010210980X A CN201010210980X A CN 201010210980XA CN 201010210980 A CN201010210980 A CN 201010210980A CN 101888650 A CN101888650 A CN 101888650A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- business
- setting regions
- traffic
- load
- network
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
Images
Landscapes
- Mobile Radio Communication Systems (AREA)
- Telephonic Communication Services (AREA)
Abstract
本发明公开了一种机器对机器业务接入容量的确定方法，应用于无线蜂窝网络中，所述方法包括：对网络中的话务进行统计，按话务负荷对设定区域进行分级，并确定各级设定区域的现网负荷百分比，以及M2M业务的业务模型和地理分布集中度；根据设定区域的设定目标负荷百分比与现网负荷百分比，确定各级设定区域的容量裕量；根据容量裕量，以及M2M业务在设定区域的分配比例、地理分布集中度和业务模型，计算各级设定区域的M2M业务的允许接入用户数；将所计算的M2M业务的允许接入用户数作为M2M业务的接入容量。本发明同时公开了一种机器对机器业务接入容量的确定系统。本发明所确定出的M2M业务的接入容量准确，方便了网络运营商的业务部署。
Description
技术领域
本发明涉及机器对机器(M2M，Machine to Machine)业务接入技术，尤其涉及一种无线蜂窝网络中机器对机器业务接入容量的确定方法及系统。
背景技术
近年来，利用现有移动通信网络承载行业应用的M2M业务，已经在中国和其他国家规模兴起。它是移动通信网络的一种增值应用，是物联网的重要组成部分，一方面有利于充分利用移动通信网络，增加移动通信运营商的收入，另一方面也大大方便了特殊行业通信应用的规模商用，可促进多种行业的健康发展，实现通信企业和企事业单位的双赢，对社会经济发展有利。
现有的移动通信网络的容量规划，通常分为语音业务和数据业务等两大类主营业务，经过多年的发展积累，两类主营业务的容量规划方法，都相对成熟。但对于新兴的M2M业务，由于具有以下特点：
1)不是移动通信网络的主营业务，而是利用网络承载主营业务的容量裕量；
2)地理分布有特殊性，不像主营业务那样广泛分布，每种M2M业务只分布于该行业运营的区域，其他区域，即使网络有容量裕量，该M2M业务也无法利用；
3)业务模型特殊，与主营业务差异很大，或者流量很低，或者流量很高且前向、反向不平衡等等。
在对多种业务应用类型分析后，根据其占用网络资源的特点，可以将其大体上分为三类：
1)实时视频监控类：特点是要求实时传输，反向速率要求较高，有比较明确的反向速率最低要求。
2)低流量类：特点是终端定期、以不同的频率向后端发送少量数据，占用空口和信道单元(CE，Channel Element)资源，但反向传输速率低(例如＜＝1kByte/s)，对网络的吞吐量基本上没有影响，或影响很小。
3)普通上网办公和数据传输类：速率没有严格要求，弹性较大，占用网络资源的特点与普通3G(3rd Generation)手机类业务差异不大。
对常见的行业应用的特点简要小结，如表1所示。
表1
移动运营商常常不知如何评估某种M2M业务还可以发展多少用户规模，会不会对现网用户的通信质量造成明显影响，能不能保证M2M业务的运营质量等诸多的问题，这无疑会影响运营商与行业客户商用合同的签订，错过了M2M业务的顺利开展的好时机，或者因过于激进，过大规模发展新业务，导致M2M业务或主营业务服务质量明显下降，用户大量投诉。
从现有技术资料来看，M2M业务的容量规划技术尚不成熟，还处于起步阶段。如何准确地确定出当前网络的M2M业务的用户数量，是对M2M业务进行容量规划的前提，遗憾的是，现有技术并不能准确确定出M2M业务的用户数量。
发明内容
有鉴于此，本发明的主要目的在于提供一种机器对机器业务接入容量的确定方法及系统，能对网络中当前允许接入的M2M业务的用户数量进行较准确地统计，方便运营商针对M2M业务接入的部署。
为达到上述目的，本发明的技术方案是这样实现的：
一种机器对机器业务接入容量的确定方法，包括：
对网络中的话务进行统计，按话务负荷对设定区域进行分级，并确定各级设定区域的现网负荷百分比，以及M2M业务的业务模型和地理分布集中度；
根据设定区域的设定目标负荷百分比与现网负荷百分比，确定各级设定区域的容量裕量；
根据容量裕量，以及M2M业务在设定区域的分配比例、地理分布集中度和业务模型，计算各级设定区域的M2M业务的允许接入用户数；
将所计算的M2M业务的允许接入用户数作为M2M业务的接入容量。
优选地，所述确定各级设定区域的现网负荷百分比，为：
根据设定区域中的话务统计结果，确定现网中各种业务的话务量；
根据所述设定区域的各种业务的设定业务模型、通信阻塞率的基本通信要求，以及所述设定区域平均每载扇的容量资源配置，确定所述设定区域的各种业务的话务量所需的载扇数量；
所需载扇数量与网络为所述设定区域配置的总载扇数量之比，为所述设定区域的现网负荷百分比。
优选地，所述确定各级设定区域的M2M业务的业务模型，为：
对所述设定区域中M2M业务的每次呼叫的话务量和前向反向链路吞吐量；
将网络的M2M业务总话务量除以从营帐计费数据库获取的M2M业务放号用户数，获得M2M业务的平均每用户话务量；将网络的M2M业务前向反向链路吞吐量除以总话务量，获得M2M业务的平均前向反向激活链路速率；
将所获得的M2M业务的平均每用户话务量以及平均前向反向激活链路速率作为各设定区域的业务模型。
优选地，所述设定区域为以扇区为最小组成单位的区域，或为以基站的无线信号覆盖区域为最小组成单位的区域。
优选地，所述确定各级设定区域的M2M业务的地理分布集中度，为：
根据设定区域中的话务统计结果，滤除低于设定的M2M业务话务量门限的基站无线信号覆盖区域/扇区，确定所述设定区域中剩余的基站无线信号覆盖区域/扇区的载扇总数，除以所述设定区域的载扇总数，将计算商值作为M2M业务在所述设定区域的地理分布集中度。
优选地，根据容量裕量，以及M2M业务在设定区域的分配比例、地理分布集中度和业务模型，计算各级设定区域的M2M业务的允许接入用户数，为：
假设所述设定区域现网载扇数为N_cs，每载扇仅承载M2M业务A的用户数为N_usr_cs_A，现网负荷为Load_current，网络在所述设定区域的目标负荷为Load_object，现网剩余容量分配给M2M业务A的比例为Ratio_A，根据业务模型计算出每载扇可承载M2M业务A用户数为N_usr_cs_A，M2M业务A的地理分布集中度为CR_A，则所述设定区域M2M业务的允许接入用户数为：
N_cs×(Load_object-Load_current)×Ratio_A×CR_A×N_usr_cs_A。
一种机器对机器业务接入容量的确定系统，包括统计单元、第一确定单元、第二确定单元、计算单元和第三确定单元；其中，
统计单元，用于对网络中的话务进行统计，并按话务负荷对设定区域进行分级；
第一确定单元，用于确定各级设定区域的现网负荷百分比，以及M2M业务的业务模型和地理分布集中度；
第二确定单元，用于根据设定区域的设定目标负荷百分比与现网负荷百分比，确定各级设定区域的容量裕量；
计算单元，用于根据容量裕量，以及M2M业务在设定区域的分配比例、地理分布集中度和业务模型，计算各级设定区域的M2M业务的允许接入用户数；
第三确定单元，用于将所计算的M2M业务的允许接入用户数确定为M2M业务的接入容量。
优选地，所述第一确定单元，进一步地，根据设定区域中的话务统计结果，确定现网中各种业务的话务量；根据所述设定区域的各种业务的设定业务模型、通信阻塞率的基本通信要求，以及所述设定区域平均每载扇的容量资源配置，确定所述设定区域的各种业务的话务量所需的载扇数量；
将所需载扇数量与网络为所述设定区域配置的总载扇数量之比，确定为所述设定区域的现网负荷百分比。
优选地，所述第一确定单元，进一步地，对所述设定区域中M2M业务的每次呼叫的话务量和前向反向链路吞吐量；
将网络的M2M业务总话务量除以从营帐计费数据库获取的M2M业务放号用户数，获得M2M业务的平均每用户话务量；将网络的M2M业务前向反向链路吞吐量除以总话务量，获得M2M业务的平均前向反向激活链路速率；
将所获得的M2M业务的平均每用户话务量以及平均前向反向激活链路速率确定为各设定区域的业务模型。
优选地，所述设定区域为以扇区为最小组成单位的区域，或为以基站的无线信号覆盖区域为最小组成单位的区域。
优选地，所述第一确定单元进一步地，根据设定区域中的话务统计结果，滤除低于设定的M2M业务话务量门限的基站无线信号覆盖区域/扇区，确定所述设定区域中剩余的基站无线信号覆盖区域/扇区的载扇总数，除以所述设定区域的载扇总数，将计算商值确定为M2M业务在所述设定区域的地理分布集中度。
优选地，所述计算单元，在假设所述设定区域现网载扇数为N_cs，每载扇仅承载M2M业务A的用户数为N_usr_cs_A，现网负荷为Load_current，网络在所述设定区域的目标负荷为Load_object，现网剩余容量分配给M2M业务A的比例为Ratio_A，M2M业务A的地理分布集中度为CR_A的情况下，按下式确定所述设定区域M2M业务的允许接入用户数：
N_cs×(Load_object-Load_current)×Ratio_A×CR_A×N_usr_cs_A。
本发明中，首先针对话务的负荷情况进行区域划分，并按所划分区域进行M2M业务的允许接入的情况进行确定。具体的，本发明首先确定设定区域中的当前的容量裕量，并根据该区域中的当前话务情况设置M2M业务的接入比例、地理分布集中度、话务模型等参数共同确定出当前允许M2M业务用户接入的数量。由于充分考虑到了M2M业务在网络中分布的特点以及其他业务对了M2M业务的影响，以及M2M业务在不同话务负荷区域中的分布特点等，本发明所确定出的M2M业务的允许接入用户数量将会相当准确，这无疑方便了网络运营商针对M2M业务用户的业务部署。
附图说明
图1为本发明机器对机器业务接入容量的确定方法的流程图；
图2为应用本发明技术方案的通信网络示意图；
图3本发明按话务负荷划分的设定区域示意图；
图4为本发明机器对机器业务接入容量的确定系统的组成结构示意图。
具体实施方式
本发明的基本思想为，针对目前网络运营商很难准确确定当前M2M业务的允许接入用户数量的问题，对网络当前的话务情况进行统计，对现有网络按话务负荷情况进行区域设定，并根据设定区域的具体情况设定各种业务的话务模型、设定区域的业务分布特点及要求等因素，根据当前的设定区域的容量裕量，对各设定区域中的M2M业务接入数量进行确定，从而能确定出较准确的M2M业务接入用户数量。
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚明白，以下举实施例并参照附图，对本发明进一步详细说明。
图1为本发明机器对机器业务接入容量的确定方法的流程图，如图1所示，本发明机器对机器业务接入容量的确定方法具体包括以下步骤：
步骤101，对网络中的话务进行统计，按话务负荷对设定区域进行分级，并确定各级设定区域的现网负荷百分比，以及机器对机器M2M业务的业务模型和地理分布集中度。
本步骤中，首先对网络中的话务分布情况进行统计。话务统计是针对全网络进行的。本领域技术人员应当理解，通过设置于网络侧的话务统计数据库，实现话务统计是容易实现的。
本发明中，可以以一个业务区为单位，统计全网各基站或扇区的每天最忙时的话务量(激活连接时长)，按照话务量高低分级门限，把全网基站分布地理范围划分为几级区域，例如高、中、低三级负荷区域，输出各级话务负荷扇区地理分布图。上述的话务量的门限由运营商根据实际的话务负荷情况进行设定。如设置中等话务区域是指忙时话务量介于6Erl(话务量单位：爱尔兰)和15Erl之间的区域，话务量低于6Erl的区域为低负荷区域，高于15Erl的为高负荷区域。
参考运营商定义的业务模型基本要求，对每级区域，分别统计其现网负荷百分比。对每级话务负荷区域分别进行统计。具体的，首先从操作维护中心(OMC，Operation Maintenance Center)的话务数据库，分别统计该区域的主营业务总话务量、各种M2M业务的话务量；
其次从OMC配置资源数据库，统计该区域的总载扇数，和各载扇主要限制资源，例如CE、最大激活用户数门限等；
最后，根据运营商对主营业务、M2M业务定义的业务模型、通信阻塞率的基本要求，和该区域平均每载扇的容量资源配置，计算满足指定质量要求时，承载所统计总话务量需要的载扇数量，先按主营业务、M2M业务分别计算，然后叠加为总数；
将所计算的需要的载扇数量，除以该区域的总载扇数，得到该区域现网负荷百分比。
指定M2M业务的简化业务模型的获取方法，是在OMC话务统计中，对指定M2M业务的每次呼叫连接，加业务识别号，以便识别此业务所有的连接时长(话务量)和前向反向链路吞吐量。全网总话务量除以从营帐计费数据库获得的该业务放号用户数，得到该业务平均每用户话务量，全网前向反向链路吞吐量除以总话务量，得到该业务平均前向反向激活链路速率。
在前述各级话务负荷基站/扇区的统计基础上，滤除低于指定M2M业务话务量门限的基站/扇区，剩下为该M2M业务主要分布的基站/扇区，结合OMC配置资源数据库得到的该M2M业务主要分布的基站/扇区的载扇总数，除以该级话务负荷区域的载扇总数，结果为该M2M业务在该级话务负荷区域的地理分布集中度。
上述的设定区域，具体为按扇区为最小单位划分的区域，也可以是以基站所覆盖区域为单位划分的区域。上述设定区域可以是某商业区、某街道或社区、农村区域、远郊区域等，上述区域，根据用户业务的分布情况，很容易实现按话务负荷进行统计的具体区域。
步骤102，根据设定区域的设定目标负荷百分比与现网负荷百分比，确定各级设定区域的容量裕量。
本步骤中，主要是根据网络中对设定区域的目标负荷情况以及现网(当前网络)的负荷情况，确定设定区域当前的容量裕量，以确定在该容量裕量下，所能允许接入的M2M业务的用户数量。
步骤103，根据容量裕量，以及M2M业务在设定区域的分配比例、地理分布集中度和业务模型，计算各级设定区域的M2M业务的允许接入用户数。
具体的，设某区域现网载扇数为N_cs，现网负荷为Load，理想目标负荷为Load_object，现网剩余容量分配给M2M业务A的比例为Ratio_A，根据业务模型，每载扇可承载业务A用户数为N_usr_cs_A(该值可由该业务模型和载扇的承载能力计算得到)，业务A的“地理分布集中度”为CR_A，则该区域剩余容量可发展业务A的用户数为：
N_usr_A＝N_cs×(Load_object-Load_current)×Ratio_A×CR_A×N_usr_cs_A。
全网可允许接入的M2M业务A的用户数为各级区域结果之和。上述所有业务的分配比例之和不大于1，即Ratio_A+Ratio_B+...≤1。
步骤104，将所计算的M2M业务的允许接入用户数作为M2M业务的接入容量。
本步骤中，可以针对不同的设定区域，分别确定出M2M业务的允许接入用户数，也可以将各设定区域分别确定出M2M业务的允许接入用户数进行累加，作为整个网络的M2M业务的允许接入用户数。
上述方法可根据具体的M2M业务类型分别确定允许接入的用户数。
以下通过一具体示例，进一步阐明本发明技术方案的实质。
图2为应用本发明技术方案的通信网络示意图，如图2所示，在移动蜂窝通信系统中，除了主营普通业务如语音电话业务、数据下载业务等之外，还包括无线全球眼、自动抄表以及出租车定位等M2M业务。在网络侧，还包括对网络中的话务量进行统计的OMC话务数据库、OMC配置数据库和营帐计费数据库，OMC话务数据库实现对网络中发生的各种通信业务的话务量进行统计并存储；OMC配置数据库中存储有OMC的相关配置如扇区的资源配置信息等；营帐计费数据库用于对各种业务进行的计费进行统计并存储。
在实现本发明技术方案之前，需确定出以下参数：
1)运营商要求的目标负荷百分比，该目标负荷百分比具体按上述的设定区域进行确定，具体由运营商根据实际的网络场景而设置；
2)话务负荷分级门限；
3)根据测试获得的M2M业务模型(该M2M业务第一次应用时，运营后可从现网提取生成，初始时可按经验进行设定)；
4)运营商定义的，对应各种M2M业务的网络容量裕量分配比例；
5)在各级话务负荷区域，各种M2M业务的地理分布集中度(该M2M业务第一次应用时，运营后可选按现网统计或人工定义)；
6)运营商要求的通信阻塞率(GOS)、主营业务模型基本要求(例如激活链路平均速率最低要求)。
以上参数值均只需要输入一次，后续根据网络发展情况，和运营商的要求，可进行调整。
驻留在应用服务器的软件，每天自动从OMC话务数据库、配置数据库、营帐计费数据库中提取数据，自动运算并在输入输出终端自动输出：
1)各级话务负荷区域的地理分布情况，现网负荷百分比；当现网负荷百分比达到指定门限时，显示预警信号；
2)现网运营的各类M2M业务的简化业务模型；
3)现网运营的各类M2M业务，主要话务出现的地理分布图，在各级话务负荷区域的地理分布集中度；
4)各级话务负荷区域，对应于各种M2M业务，分别还可以继续发展的用户规模；全网可发展用户规模为各级话务负荷区域结果之和。
假设某地业务区CDMA2000 1xEV-DO系统(以下简称EVDO)现网有约1200个室外基站，覆盖市区和周边郊县。根据营帐计费数据，该市业务区现有EVDO出帐用户数约75000。
以往的现网话务分析通常是以整个业务区(地级市)为单位，或直接以基站为单位进行排序，前者的分析过于粗泛，难以体现话务地理分布的不均衡性，难以给出细节的指导操作，而后者的地理分析又过于凌乱，分析缺乏层次感。
为了在容量规划方面向精细化方向发展，降低分析误差，更贴近实际情况，对M2M业务放号，以及网络的扩容建设提供更准确的支撑，使分析结果更具指导意义，需将全网地理范围按照话务负载状况，划分为高、中、低三类区域，分别评估不同区域的话务特点和发展潜力，分别进行分析预算，最后再进行全网统计。
当地运营商对主营普通上网业务的业务模型的基本要求，是前向激活链路平均速率的要求是不低于150kbps。运营商认为理想的网络负荷目标值是60％，一旦达到此门限值，运营商进入扩容准备阶段，当现网负荷达到70％时，实施扩容。
各类区域现网负荷的简要计算思路，是通过现网话务统计得到该区域的话务量，利用运营商要求的业务模型，可计算得到需要多少载扇才能满足要求，所需要的载扇数除以该区域现网载扇数，得到现网负荷。
图3本发明按话务负荷划分的设定区域示意图，如图3所示，本发明中，按话务量对业务区域进行划分，包括高话务区、中话务区以及低话务区，当然，也可以按话务量设置各种等级，如设置为第一等级区域、第二等级区域、第三等级区域......，每个等级对应于一个话务量阈值，与图3所示的高、中、低话务区域的设置方式类似。
根据OMC话务数据和网络配置数据，可以统计得到这几类话务区的简要对比，具体如表2所示。
| 分区 | 高话务区 | 中话务区 | 低话务区 |
| 地理分布 | 市中心区、机场、高新区 | 市区近郊和县城 | 其余部分，远郊和广大农村 |
| 基站数量 | 190 | 457 | 553 |
| 占全网比例 | 15.8％ | 38％ | 37％ |
| 载扇数量 | 1028 | 2057 | 1618 |
| 占全网比例 | 22％ | 44％ | 34％ |
| 话务量 | 2731Erl | 3882Erl | 1616Erl |
| 占全网比例 | 33％ | 47％ | 20％ |
| 现网负荷 | 58％ | 41％ | 22％ |
表2
由表2可知，业务分布特点总体上呈现为：低话务区域网络资源较多(载扇数占34％)，但话务分担较小(占20％)，现网负荷低(22％)，整体上远远未达到扩容的需求；高话务区域网络资源较少(载扇数占16％)，但话务分担较多的状况(占33％)，现网负荷高(58％)，已经接近60％的目标值，仍然是未来扩容的首要目标。
其中，根据网络设计指标、主营业务模型最低要求(前向速率不低于150kbps)、现网话务和资源配置情况计算现网负荷的步骤和关键参数如表3所示。
| 网络设计指标 | 备注 | |
| 软切换比例％ | 35％ | H |
| 载扇前向吞吐量设计值(kbps) | 1200 | F |
| 网络设计指标 | 备注 | |
| 载扇反向吞吐量设计值(kbps) | 700 | R，含软切换 |
| 现状主营业务参数 | 备注 | |
| 总话务量(Erl) | 2731 | T |
| 载扇前向激活链路限制数量 | 8 | NF＝INT(F/150k) |
| 载扇反向有效激活链路限制数量 | 10 | NR＝INT(R/50k)/(1+H) |
| 载扇激活链路限制数量 | 8 | NT＝Min{NF，NR} |
| 商用环境激活链路限制数量 | 25 | NB商用网常用值 |
| 载扇有效激活链路数量 | 8 | N＝Min{NT，NB} |
| 载扇可承载话务量(Erl) | 4.54 | TCS＝ErlB(N，5％) |
| 现状需要载扇数量 | 599.3 | NCS＝T/TCS |
| 现网负荷 | 58％ | ＝NCS/现网载扇数 |
表3
当网络负荷未达到理想目标值之前，则还有剩余容量可分配给各种业务使用，例如上例还剩余2％的裕量。在设定各业务分配剩余容量比例，特殊行业应用的地理分布集中度等取值后，则各区域利用现网资源，可发展各种业务的用户规模可以计算出来。
因为是此两种业务在当地第一次应用，运营商根据试用测试结果，对常见的两种M2M业务的业务模型定义如表4所示，其中低流量M2M业务主要指出租车定位和图片传输，视频监控业务主要指公交车视频监控。当业务商用运营后，表4所示的业务模型结果可由监控系统自动从话务数据库、营帐计费数据库中提取计算获得。
表4
参考表3的计算思路，基于表4的业务模型，同样可以对网络的一个载频扇区，承载每种M2M业务的能力进行计算，具体如表5所示。
| 参数 | 低流量M2M业务 | 视频监控业务 | 备注 |
| 载扇前向激活链路限制数量 | 250 | 60 | |
| 载扇反向有效激活链路限制数量 | 145 | 4 | |
| 载扇激活链路限制数量 | 145 | 4 | |
| 商用环境激活链路限制数量 | 25 | 25 | |
| 载扇有效激活链路数量 | 25 | 4 | |
| 载扇可承载话务量(Erl) | 19.99 | 1.52 | Tcs |
| 载扇可承载用户数 | 199 | 17 | ＝Tcs/Tuser |
表5
另外考虑到M2M业务的具体应用，地域分布通常有其特殊性，例如电力抄表、环保水文监测等业务，一般只分布于指定的区域，不会在无线网络范围内全面铺开；出租车公交车虽然流动性高、位置不确定，但也有其业务集中区域，因此这些行业应用只会占用部分基站、部分小区的网络资源，不可能利用所有基站的资源。因此针对行业应用，本发明在对M2M业务进行接入用户数量计算时，增加一个参数概念——地理分布集中度，即该业务集中在一部分载扇下运营，该部分载扇占网络载扇总数的比例。地理分布集中度的取值，可通过技术方案所述的方法，根据现网话务数据计算出来，或需要对行业应用业务很熟悉，同时对网络配置非常熟悉的专业人员，根据经验进行取值。
当然，容量裕量可以用来发展各种业务，各种业务之间应该有一定的分配比例，不太可能把剩余容量全部给某种新业务使用，该比例应由运营商决策部门制定。如果缺乏经验的话，可以先假设一个值，待商用业务开展之后，再根据商用话务统计得到的业务模型和用户规模进行修正。
设某区域现网载扇数为N_cs，现网负荷为Load，现网剩余容量分配给业务1的比例为Ratio1，业务1每载扇可承载用户数为N_usr_cs_1，业务1的“地理分布集中度”为CR1，则该区域剩余容量可发展业务1的用户数为N_usr＝N_cs×(60％-Load)×Ratio1×CR1×N_usr_cs_1
表6是在输入输出终端上，某业务区高话务区现网剩余容量，可发展M2M业务用户规模的输出结果示例。
| 现有载扇数 | 1028 | 现有负荷 | 58％ | ||
| 扩容前承载负荷 | 60％ | 扩容前剩余载扇数 | 17 | ||
| 普通BE业务 | 低流量M2M业务 | 视频监控业务 | |||
| 剩余容量分配给此业务比例 | 80％ | 剩余容量分配给此业务比例 | 10％ | 剩余容量分配给此业务比例 | 10％ |
| 业务地理分布集中度 | 1.0 | 业务地理分布集中度 | 0.5 | 业务地理分布集中度 | 0.3 |
| 剩余容量可承载用户数 | 561 | 剩余容量可承载用户数 | 169 | 剩余容量可承载用户数 | 8 |
表6
通过应用本发明的技术方案，M2M等在移动通信网络上开展的业务应用涉及的用户和容量发展规模，可以得到科学有效地评估，各种业务的通信质量可得到保障。应用本发明的技术方案，移动运营商的市场、网络建设和网络优化等部门在对M2M业务发展和控制时，其工作质量和工作效率可得到大幅提升。
图2为本发明机器对机器业务接入容量的确定系统的组成结构示意图，如图2所示，本发明机器对机器业务接入容量的确定系统包括统计单元40、第一确定单元41、第二确定单元42、计算单元43和第三确定单元44；其中，
统计单元40，用于对网络中的话务进行统计，并按话务负荷对设定区域进行分级；
第一确定单元41，用于确定各级设定区域的现网负荷百分比，以及M2M业务的业务模型和地理分布集中度；
第二确定单元42，用于根据设定区域的设定目标负荷百分比与现网负荷百分比，确定各级设定区域的容量裕量；
计算单元43，用于根据容量裕量，以及M2M业务在设定区域的分配比例、地理分布集中度和业务模型，计算各级设定区域的M2M业务的允许接入用户数；
第三确定单元44，用于将所计算的M2M业务的允许接入用户数确定为M2M业务的接入容量。
上述第一确定单元41，进一步地，根据设定区域中的话务统计结果，确定现网中各种业务的话务量；根据所述设定区域的各种业务的设定业务模型、通信阻塞率的基本通信要求，以及所述设定区域平均每载扇的容量资源配置，确定所述设定区域的各种业务的话务量所需的载扇数量；
将所需载扇数量与网络为所述设定区域配置的总载扇数量之比，确定为所述设定区域的现网负荷百分比。
上述第一确定单元41，进一步地，对所述设定区域中M2M业务的每次呼叫的话务量和前向反向链路吞吐量；
将网络的M2M业务总话务量除以从营帐计费数据库获取的M2M业务放号用户数，获得M2M业务的平均每用户话务量；将网络的M2M业务前向反向链路吞吐量除以总话务量，获得M2M业务的平均前向反向激活链路速率；
将所获得的M2M业务的平均每用户话务量以及平均前向反向激活链路速率确定为各设定区域的业务模型。
上述设定区域为以扇区为最小组成单位的区域，或为以基站的无线信号覆盖区域为最小组成单位的区域。
上述第一确定单元41进一步地，根据设定区域中的话务统计结果，滤除低于设定的M2M业务话务量门限的基站无线信号覆盖区域/扇区，确定所述设定区域中剩余的基站无线信号覆盖区域/扇区的载扇总数，除以所述设定区域的载扇总数，将计算商值确定为M2M业务在所述设定区域的地理分布集中度。
上述计算单元43，在假设所述设定区域现网载扇数为N_cs，每载扇仅承载M2M业务A的用户数为N_usr_cs_A，现网负荷为Load_current，网络在所述设定区域的目标负荷为Load_object，现网剩余容量分配给M2M业务A的比例为Ratio_A，M2M业务A的地理分布集中度为CR_A的情况下，按下式确定所述设定区域M2M业务的允许接入用户数：
N_cs×(Load_object-Load_current)×Ratio_A×CR_A×N_usr_cs_A。
本领域技术人员应当理解，本发明图2所示的机器对机器业务接入容量的确定系统是为实现前述的机器对机器业务接入容量的确定方法而设计的，上述各处理单元的实现功能可参照前述的上行反馈的方法的相关描述而理解。图中的各处理单元的功能可通过运行于处理器上的程序而实现，也可通过具体的逻辑电路而实现。
以上所述，仅为本发明的较佳实施例而已，并非用于限定本发明的保护范围。
Claims (12)
1.一种机器对机器业务接入容量的确定方法，其特征在于，所述方法包括：
对网络中的话务进行统计，按话务负荷对设定区域进行分级，并确定各级设定区域的现网负荷百分比，以及机器对机器M2M业务的业务模型和地理分布集中度；
根据设定区域的设定目标负荷百分比与现网负荷百分比，确定各级设定区域的容量裕量；
根据容量裕量，以及M2M业务在设定区域的分配比例、地理分布集中度和业务模型，计算各级设定区域的M2M业务的允许接入用户数；
将所计算的M2M业务的允许接入用户数作为M2M业务的接入容量。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定各级设定区域的现网负荷百分比，为：
根据设定区域中的话务统计结果，确定现网中各种业务的话务量；
根据所述设定区域的各种业务的设定业务模型、通信阻塞率的基本通信要求，以及所述设定区域平均每载扇的容量资源配置，确定所述设定区域的各种业务的话务量所需的载扇数量；
所需载扇数量与网络为所述设定区域配置的总载扇数量之比，为所述设定区域的现网负荷百分比。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定各级设定区域的M2M业务的业务模型，为：
对所述设定区域中M2M业务的每次呼叫的话务量和前向反向链路吞吐量；
将网络的M2M业务总话务量除以从营帐计费数据库获取的M2M业务放号用户数，获得M2M业务的平均每用户话务量；将网络的M2M业务前向反向链路吞吐量除以总话务量，获得M2M业务的平均前向反向激活链路速率；
将所获得的M2M业务的平均每用户话务量以及平均前向反向激活链路速率作为各设定区域的业务模型。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述设定区域为以扇区为最小组成单位的区域，或为以基站的无线信号覆盖区域为最小组成单位的区域。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述确定各级设定区域的M2M业务的地理分布集中度，为：
根据设定区域中的话务统计结果，滤除低于设定的M2M业务话务量门限的基站无线信号覆盖区域/扇区，确定所述设定区域中剩余的基站无线信号覆盖区域/扇区的载扇总数，除以所述设定区域的载扇总数，将计算商值作为M2M业务在所述设定区域的地理分布集中度。
6.根据权利要求1至5任一项所述的方法，其特征在于，根据容量裕量，以及M2M业务在设定区域的分配比例、地理分布集中度和业务模型，计算各级设定区域的M2M业务的允许接入用户数，为：
假设所述设定区域现网载扇数为N_cs，每载扇仅承载M2M业务A的用户数为N_usr_cs_A，现网负荷为Load_current，网络在所述设定区域的目标负荷为Load_object，现网剩余容量分配给M2M业务A的比例为Ratio_A，M2M业务A的地理分布集中度为CR_A，则所述设定区域M2M业务的允许接入用户数为：
N_cs×(Load_object-Load_current)×Ratio_A×CR_A×N_usr_cs_A。
7.一种机器对机器业务接入容量的确定系统，其特征在于，所述系统包括统计单元、第一确定单元、第二确定单元、计算单元和第三确定单元；其中，
统计单元，用于对网络中的话务进行统计，并按话务负荷对设定区域进行分级；
第一确定单元，用于确定各级设定区域的现网负荷百分比，以及M2M业务的业务模型和地理分布集中度；
第二确定单元，用于根据设定区域的设定目标负荷百分比与现网负荷百分比，确定各级设定区域的容量裕量；
计算单元，用于根据容量裕量，以及M2M业务在设定区域的分配比例、地理分布集中度和业务模型，计算各级设定区域的M2M业务的允许接入用户数；
第三确定单元，用于将所计算的M2M业务的允许接入用户数确定为M2M业务的接入容量。
8.根据权利要求7所述的系统，其特征在于，所述第一确定单元，进一步地，根据设定区域中的话务统计结果，确定现网中各种业务的话务量；根据所述设定区域的各种业务的设定业务模型、通信阻塞率的基本通信要求，以及所述设定区域平均每载扇的容量资源配置，确定所述设定区域的各种业务的话务量所需的载扇数量；
将所需载扇数量与网络为所述设定区域配置的总载扇数量之比，确定为所述设定区域的现网负荷百分比。
9.根据权利要求7所述的系统，其特征在于，所述第一确定单元，进一步地，对所述设定区域中M2M业务的每次呼叫的话务量和前向反向链路吞吐量；
将网络的M2M业务总话务量除以从营帐计费数据库获取的M2M业务放号用户数，获得M2M业务的平均每用户话务量；将网络的M2M业务前向反向链路吞吐量除以总话务量，获得M2M业务的平均前向反向激活链路速率；
将所获得的M2M业务的平均每用户话务量以及平均前向反向激活链路速率确定为各设定区域的业务模型。
10.根据权利要求7所述的系统，其特征在于，所述设定区域为以扇区为最小组成单位的区域，或为以基站的无线信号覆盖区域为最小组成单位的区域。
11.根据权利要求10所述的系统，其特征在于，所述第一确定单元进一步地，根据设定区域中的话务统计结果，滤除低于设定的M2M业务话务量门限的基站无线信号覆盖区域/扇区，确定所述设定区域中剩余的基站无线信号覆盖区域/扇区的载扇总数，除以所述设定区域的载扇总数，将计算商值确定为M2M业务在所述设定区域的地理分布集中度。
12.根据权利要求7至11任一项所述的系统，其特征在于，所述计算单元，在假设所述设定区域现网载扇数为N_cs，每载扇仅承载M2M业务A的用户数为N_usr_cs_A，现网负荷为Load_current，网络在所述设定区域的目标负荷为Load_object，现网剩余容量分配给M2M业务A的比例为Ratio_A，M2M业务A的地理分布集中度为CR_A的情况下，按下式确定所述设定区域M2M业务的允许接入用户数：
N_cs×(Load_object-Load_current)×Ratio_A×CR_A×N_usr_cs_A。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201010210980.XA CN101888650B (zh) | 2010-06-28 | 2010-06-28 | 机器对机器业务接入容量的确定方法及系统 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201010210980.XA CN101888650B (zh) | 2010-06-28 | 2010-06-28 | 机器对机器业务接入容量的确定方法及系统 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN101888650A true CN101888650A (zh) | 2010-11-17 |
| CN101888650B CN101888650B (zh) | 2014-12-17 |
Family
ID=43074320
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN201010210980.XA Active CN101888650B (zh) | 2010-06-28 | 2010-06-28 | 机器对机器业务接入容量的确定方法及系统 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN101888650B (zh) |
Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2011147362A1 (zh) * | 2011-02-01 | 2011-12-01 | 华为技术有限公司 | 选择公众陆地移动通信网络接入网络的方法和装置 |
| CN109905271A (zh) * | 2018-05-18 | 2019-06-18 | 华为技术有限公司 | 一种预测方法、训练方法、装置及计算机存储介质 |
| CN105144101B (zh) * | 2013-01-30 | 2020-07-24 | 大陆-特韦斯贸易合伙股份公司及两合公司 | 用于降低要提供的总运算容量的方法、车对x通信设备及包括该设备的机动车 |
| CN111739368A (zh) * | 2020-06-12 | 2020-10-02 | 深圳市讯方技术股份有限公司 | 一种5g通信仿真方法和电子设备 |
Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN101137176A (zh) * | 2007-08-31 | 2008-03-05 | 中兴通讯股份有限公司 | 移动通信仿真系统中确定用户分布的方法 |
| CN101247612A (zh) * | 2007-02-13 | 2008-08-20 | 中兴通讯股份有限公司 | 可视电话话务量预测方法及容量规模估计方法 |
| CN100463468C (zh) * | 2002-12-03 | 2009-02-18 | 中兴通讯股份有限公司 | 一种测量区域间分布话务量的系统和方法 |
| CN101568127A (zh) * | 2008-04-22 | 2009-10-28 | 中国移动通信集团设计院有限公司 | 一种网络仿真中确定话务分布的方法及装置 |
-
2010
- 2010-06-28 CN CN201010210980.XA patent/CN101888650B/zh active Active
Patent Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN100463468C (zh) * | 2002-12-03 | 2009-02-18 | 中兴通讯股份有限公司 | 一种测量区域间分布话务量的系统和方法 |
| CN101247612A (zh) * | 2007-02-13 | 2008-08-20 | 中兴通讯股份有限公司 | 可视电话话务量预测方法及容量规模估计方法 |
| CN101137176A (zh) * | 2007-08-31 | 2008-03-05 | 中兴通讯股份有限公司 | 移动通信仿真系统中确定用户分布的方法 |
| CN101568127A (zh) * | 2008-04-22 | 2009-10-28 | 中国移动通信集团设计院有限公司 | 一种网络仿真中确定话务分布的方法及装置 |
Cited By (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2011147362A1 (zh) * | 2011-02-01 | 2011-12-01 | 华为技术有限公司 | 选择公众陆地移动通信网络接入网络的方法和装置 |
| CN105144101B (zh) * | 2013-01-30 | 2020-07-24 | 大陆-特韦斯贸易合伙股份公司及两合公司 | 用于降低要提供的总运算容量的方法、车对x通信设备及包括该设备的机动车 |
| CN109905271A (zh) * | 2018-05-18 | 2019-06-18 | 华为技术有限公司 | 一种预测方法、训练方法、装置及计算机存储介质 |
| WO2019219052A1 (zh) * | 2018-05-18 | 2019-11-21 | 华为技术有限公司 | 一种预测方法、训练方法、装置及计算机存储介质 |
| CN109905271B (zh) * | 2018-05-18 | 2021-01-12 | 华为技术有限公司 | 一种预测方法、训练方法、装置及计算机存储介质 |
| CN111739368A (zh) * | 2020-06-12 | 2020-10-02 | 深圳市讯方技术股份有限公司 | 一种5g通信仿真方法和电子设备 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN101888650B (zh) | 2014-12-17 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| Oughton et al. | Assessing the capacity, coverage and cost of 5G infrastructure strategies: Analysis of the Netherlands | |
| Schneir et al. | A business case for 5G mobile broadband in a dense urban area | |
| CN109788488B (zh) | 一种网络站点的规划方法和装置 | |
| CN102970696B (zh) | 一种用于通信系统的频率优化方法 | |
| CN100464606C (zh) | 一种无线网络资源调整方法及系统 | |
| Zhang et al. | A novel LTE network deployment scheme using telecom big data | |
| US9906417B2 (en) | Method of operating a self organizing network and system thereof | |
| CN104244314B (zh) | 一种基于Mc接口信令的潜在集团客户识别方法 | |
| CN103338470B (zh) | 频谱需求预测方法及装置 | |
| CN109379736A (zh) | 小区网络质量的调整方法及装置 | |
| CN101888650B (zh) | 机器对机器业务接入容量的确定方法及系统 | |
| CN109587721B (zh) | 一种小区网络覆盖评估方法及装置 | |
| CN102291829A (zh) | 面向用户通信的数据资源开发与频谱资源最优化分配方法 | |
| CN100502581C (zh) | 一种基于无线网络动态负荷能力的载频配置调整方法 | |
| Cano et al. | Evaluating the performance of infrastructure sharing in mobile radio networks | |
| CN104486769B (zh) | 一种价值小区的选取方法及装置 | |
| CN108271160B (zh) | 一种网络资源优化方法和装置 | |
| CN103533624B (zh) | 一种移动基站能耗控制方法和系统 | |
| CN103916870B (zh) | 四网协同综合分析系统及方法 | |
| CN103118392B (zh) | 一种imt系统的频谱需求预测方法及设备 | |
| CN103188722A (zh) | 用于td-lte系统路测的分层测试方法及装置 | |
| CN101437232A (zh) | 密集话务区无线规划和优化方法 | |
| EP2335378A1 (en) | Estimating the cost of a user executable network operation | |
| CN104486782B (zh) | 一种基站站址价值的获取方法及系统 | |
| Singh et al. | A learning based mobile user traffic characterization for efficient resource management in cellular networks |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| C06 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| C10 | Entry into substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| C14 | Grant of patent or utility model | ||
| GR01 | Patent grant |