CN102404743B - 基于语音+数据业务的手机测量报告的干扰矩阵生成方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及移动通信网络算法领域,特别是涉及一种基于语音+数据业务的手机测量报告的干扰矩阵生成方法。本发明提出了计算每个小区数据业务修正因子X的方法,每个小区数据业务修正因子X=(该小区语音业务话务量+该小区数据业务等效话务量)/该小区语音业务话务量;并在此基础上对采集的数据样本进行修正,从而得出干扰矩阵,最真实和准确地反映了网络实际情况和用户感知。
Description
技术领域
本发明涉及移动通信网络算法领域,特别是涉及一种基于语音+数据业务的手机测量报告的干扰矩阵生成方法。
背景技术
现有基于手机测量报告的干扰矩阵生成方法只有一种,即基于语音业务的手机测量报告生成干扰矩阵。该生成方法是手机在语音通话时将其测量到的手机测量报告数据上报给BSC,作为切换判断依据,这些数据经BSC汇总再上报给OMC,作为生成干扰矩阵的基础数据。
现有的基于手机测量报告的干扰矩阵生成方法只考虑语音通话时的手机测量报告数据而忽略了数据业务时的手机测量报告数据。造成这一现象的原因是由于无线网络参数“网络控制模式NCO”的设置,NCO参数定义如下所示:
网络控制模式:NCO
目前的GPRS/EGPRS网络都没有配置PBCCH信道,网络控制模式为NCO,因此小区的选择和重选使用还是C1和C2算法。
目前网络控制模式NCO参数设置为NCO即手机在数据业务时不会将其测量到的手机测量报告数据上报给BSC和OMC,这些数据不会作为生成干扰矩阵的基础数据。
这样对于高数据业务低语音业务的小区(如覆盖高校的小区)而言,使用现有方法生成的干扰矩阵严重失真,根本无法反映其真实干扰情况。造成整个干扰矩阵的不准确性。
发明内容
本发明的目的,是提供一种基于语音业务+数据业务的手机测量报告生成干扰矩阵,最真实和准确地放映了网络实际情况和用户感知。
本发明的技术方案如下:基于语音+数据业务的手机测量报告的干扰矩阵生成方法,其特征在于:所述方法包括如下步骤:
1.1定义一话务密集时段;
1.2采集每个小区在上述时段的语音业务话务量,定义为语音信道TCH占用后产生的话务量,统计每个语音信道TCH上从“Assignment Complete”指派完成到相应的“Clear Command”清除命令之间的时间间隔,并求和,包括半速率信道话务量和全速率信道话务量;
1.3采集每个小区在上述时段的数据业务等效话务量,定义为上行数据业务等效话务量和下行数据业务等效话务量的最大值;
1.4计算每个小区数据业务修正因子X,每个小区数据业务修正因子X=(该小区语音业务话务量+该小区数据业务等效话务量)/该小区语音业务话务量;
1.5采集每个小区在上述时段的手机测量报告数据,数据样本如下:
其中:
(1)HIGH代表C/I<-3dB的采样点总和,MID代表-3dB<C/I<12dB的采样点总和,LOW代表C/I>12dB的采样点总和
(2)SAMPLE_i是小区i作为服务小区时采样点总和,可以由小区i语音业务话务量除以0.48得到;SAMPLE_i_j是小区i作为服务小区时收到小区j的干扰信号的采样点总和;
1.6使用小区i和小区j的数据业务修正因子Xi和Xj对上述采样点数据修正,修正后的数据样本为:
1.7 根据步骤1.6修正后的数据样本生成干扰矩阵。
进一步的,所述的方法中,所述话务密集时段定义为周一到周五每天早8点到晚9点。
进一步的,所述的方法中,所述干扰矩阵的具体实现方法如下:
干扰矩阵分为同频干扰矩阵和邻频干扰矩阵;
同频IMij=(SAMPLE_i_j_MID*Xj+SAMPLE_i_j_HIGH*Xj)/SAMPLE_i*Xi;
邻频IMij=(SAMPLE_i_j_HIGH*Xj)/SAMPLE_i*Xi;
以此类推。
本发明从根本上解决了基于手机测量报告生成干扰矩阵的理论基础,提升了网络干扰矩阵的精度。
具体实施方式
本发明的具体实施方式如下:
假设有小区A,B,C,D,E。
1、定义某一时段,建议周一到周五,每天早8点到晚9点
2、采集每个小区在上述时段的语音业务话务量,定义为TCH占用后产生的话务量,统计每个TCH上从“Assignment Complete”到相应的“Clear Command”之间的时间间隔,并求和;包括半速率信道话务量和全速率信道话务量。
1、采集每个小区在上述时段的数据业务等效话务量,定义为上行数据业务等效话务量和下行数据业务等效话务量的最大值。
2、计算每个小区数据业务修正因子,每个小区数据业务修正因子=(该小区语音业务话务量+该小区数据业务等效话务量)/该小区语音业务话务量,分别得到小区A,B,C,D,E的数据业务修正因子为Xa,Xb,Xc,Xd,Xe。
3、采集每个小区在上述时段的手机测量报告数据:以A小区为服务小区,B,C,D为干扰小区采集;再以以B小区为服务小区,A,C,D,E为干扰小区采集;数据样本如下:
其中:
1)HIGH代表C/I<-3dB的采样点总和,MID代表-3dB<C/I<12dB的采样点总和,LOW代表C/I>12dB的采样点总和
2)SAMPLE_A是小区A作为服务小区时采样点总和,可以由小区A语音业务话务量除以0.48得到(语音业务时手机每480毫秒上报一个测量报告,对于服务小区记作一个采样点,对于干扰小区本别记作一个采样点);SAMPLE_A_B是小区A作为服务小区时收到小区B的干扰信号的采样点总和,该数值越大说明小区B对小区A的干扰越严重;SAMPLE_A_C是小区A作为服务小区时收到小区C的干扰信号的采样点总和,该数值越大说明小区C对小区A的干扰越严重;SAMPLE_A_D是小区A作为服务小区时收到小区D的干扰信号的采样点总和,该数值越大说明小区D对小区A的干扰越严重;
3)SAMPLE_B是小区B作为服务小区时采样点总和,可以由小区B语音业务话务量除以0.48得到(语音业务时手机每480毫秒上报一个测量报告,对于服务小区记作一个采样点,对于干扰小区本别记作一个采样点);SAMPLE_B_A是小区B作为服务小区时收到小区A的干扰信号的采样点总和,该数值越大说明小区A对小区B的干扰越严重;SAMPLE_B_C是小区B作为服务小区时收到小区C的干扰信号的采样点总和,该数值越大说明小区C对小区B的干扰越严重; SAMPLE_B_D是小区B作为服务小区时收到小区D的干扰信号的采样点总和,该数值越大说明小区D对小区B的干扰越严重;SAMPLE_B_E是小区B作为服务小区时收到小区E的干扰信号的采样点总和,该数值越大说明小区E对小区B的干扰越严重;
4、使用小区A,B,C,D,E的数据业务修正因子Xa,Xb,Xc,Xd,Xe对上述采样点数据修正,修正后的数据样本为:
根据上述修正后的数据样本生成干扰矩阵。
5、干扰矩阵的具体实现方法如下:
a)干扰矩阵分为同频干扰矩阵和邻频干扰矩阵
b)干扰矩阵是有方向的,IMab代表A小区为服务小区时干扰小区B对小区A的干扰矩阵,IMba代表B小区为服务小区时干扰小区A对小区B干扰矩阵。IMab和IMba可以只存在一个值或者是两个都存在。
c)干扰矩阵具有不对称性,IMab不等于IMba。
d)同频IMab=(SAMPLE_A_B_MID*Xb+SAMPLE_A_B_HIGH*Xb)/SAMPLE_A*Xa
e)邻频IMab=(SAMPLE_A_B_HIGH*Xb)/SAMPLE_A*Xa
f)同频IMba=(SAMPLE_B_A_MID*Xa+SAMPLE_B_A_HIGH*Xa)/SAMPLE_B*Xb
g)邻频IMba=(SAMPLE_B_A_HIGH*Xa)/SAMPLE_B*Xb
h)以此类推。
Claims (3)
1.基于语音+数据业务的手机测量报告的干扰矩阵生成方法,其特征在于:
所述方法包括如下步骤:
1.1定义一话务密集时段;
1.2采集每个小区在上述时段的语音业务话务量,定义为语音信道TCH占用后产生的话务量,统计每个语音信道TCH上从“Assignment Complete”指派完成到相应的“Clear Command”清除命令之间的时间间隔,并求和,包括半速率信道话务量和全速率信道话务量;
1.3采集每个小区在上述时段的数据业务等效话务量,定义为上行数据业务等效话务量和下行数据业务等效话务量的最大值;
1.4计算每个小区数据业务修正因子X,每个小区数据业务修正因子X=(该小区语音业务话务量+该小区数据业务等效话务量)/该小区语音业务话务量;
1.5采集每个小区在上述时段的手机测量报告数据,数据样本如下:
其中:
(1)HIGH代表C/I<-3dB的采样点总和,MID代表-3dB<C/I<12dB的采样点总和,LOW代表C/I>12dB的采样点总和
(2)SAMPLE_i是小区i作为服务小区时采样点总和,可以由小区i语音业务话务量除以0.48得到;SAMPLE_i_j是小区i作为服务小区时收到小区j的干扰信号的采样点总和;
1.6使用小区i和小区j的数据业务修正因子Xi和Xj对上述采样点数据修正,修正后的数据样本为:
1.7根据步骤1.6修正后的数据样本生成同频干扰矩阵或邻频干扰矩阵。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于:所述话务密集时段定义为周一到周五每天早8点到晚9点。
3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于:所述干扰矩阵的具体实现方法如下:
干扰矩阵分为同频干扰矩阵和邻频干扰矩阵;
同频IMij=(SAMPLE_i_j_MID*Xj+SAMPLE_i_j_HIGH*Xj)/SAMPLE_i*Xi;
邻频IMij=(SAMPLE_i_j_HIGH*Xj)/SAMPLE_i*Xi;
以此类推。
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