CN102572854A - 一种小区的邻区确定方法及装置 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种小区的邻区确定方法及装置，包括：将各基站表征的位置点分别映射成平面上的离散点；并基于各离散点，采用泰森多边形法确定出由各基站形成的各小区的覆盖范围；以及根据当前小区的覆盖范围与其它各小区的覆盖范围之间的关系，确定出当前小区的邻区。采用本发明实施例提供的方案，提高了小区的邻区确定的准确性和效率。

Description

一种小区的邻区确定方法及装置

技术领域

本发明涉及无线通信技术领域，尤其涉及一种小区的邻区确定方法及装置。

背景技术

随着移动通信网络的快速发展，网络用户越来越多，其网络的结构也越来越复杂，从而网络维护也变得越来越困难。因此利用有效的手段对网络进行监视与优化，提高网络通信质量，变得至关重要。而邻区优化是其中一个重要的组成部分。

移动通信网络与固话网络最大的区别之一就是用户终端的移动性，所以在网络运行过程中，用户终端会发生服务小区的切换，而由于网络配置和网络资源使用不合理等原因，经常导致小区切换失败，从而在切换过程中产生掉话现象，降低了网络通信的服务质量。

由于网络配置导致小区切换失败的一个重要因素是邻区缺失问题，即实际中用户终端可能从一个小区切换到另一个小区的相邻的两个小区，在网络配置中并没有配置为互为邻区，则使得用户终端无法从一个小区切换到另一个小区，进而导致用户终端在这两个小区之间的切换失败。

鉴于存在上述邻区缺失问题，所以需要对小区的邻区进行优化，以及在网络中布置新的小区时，需要准确的确定出新小区的邻区。目前，现有技术中小区的邻区的确定主要依靠人工来完成，由相关工作人员根据基站之间的位置和距离，初步确定出小区的邻区，并在网络中完成邻区配置，然后通过实际路测的结果，判断初步确定出的邻区是否合理，并在不合理时重新修正邻区的确定结果，直至根据实际路测结果确定不存在邻区缺失问题为止。

然而，上述方法是由人工根据经验来确定和判断，没有理论依据，确定结果不够准确，且需要反复的进行确定、测量和修正，所以确定效率较低。

发明内容

本发明实施例提供一种小区的邻区确定方法，用以提高小区的邻区确定的准确性和效率。

本发明实施例提供一种小区的邻区确定方法，包括：

将各基站表征的位置点分别映射成平面上的离散点；

基于各所述离散点，采用泰森多边形法确定出由所述各基站形成的各小区的覆盖范围；

根据当前小区的覆盖范围与其它各小区的覆盖范围之间的关系，确定出所述当前小区的邻区。

本发明实施例还提供一种小区的邻区确定装置，包括：

映射单元，用于将各基站表征的位置点分别映射成平面上的离散点；

范围确定单元，基于各所述离散点，采用泰森多边形法确定出由所述各基站形成的各小区的覆盖范围；

邻区确定单元，用于根据当前小区的覆盖范围与其它各小区的覆盖范围之间的关系，确定出所述当前小区的邻区。

本发明实施例提供的方法中，首先将各基站表征的位置点分别映射成平面上的离散点，并基于各离散点，采用泰森多边形法确定出由各基站形成的各小区的覆盖范围，由于泰森多边形内的点到该泰森多边形对应离散点的距离最近的特性，所以确定出的各小区的覆盖范围相比由人工根据经验确定出的小区的覆盖范围更科学，也更准确，所以根据准确的各小区的覆盖范围所确定出的当前小区的邻区的准确性也更高，进而不需要再通过多次的实际测量来修正邻区的确定结果，因此提高了邻区确定的效率。

附图说明

图1为本发明实施例提供的小区的邻区确定方法的流程图；

图2为本发明实施例中各基站表征的位置点分别映射成平面上的离散点的示意图；

图3为本发明实施例1中将各相邻离散点连接成三角形的示意图；

图4为本发明实施例1中作每个三角形各边的垂直平分线的示意图；

图5为本发明实施例1中确定出的泰森多边形示意图；

图6为本发明实施例1中确定出的各小区的覆盖范围的示意图；

图7为本发明实施例1中确定出的小区B1-c的修正覆盖范围的示意图；

图8为本发明实施例2中确定各离散点的修正离散点的示意图；

图9为本发明实施例2中确定出的各修正离散点的位置示意图；

图10为本发明实施例2中将各相邻修正离散点连接成三角形的示意图；

图11为本发明实施例2中作每个三角形各边的垂直平分线的示意图；

图12为本发明实施例2中确定出的各小区的覆盖范围的示意图；

图13为本发明实施例3提供的小区的邻区确定装置的结构示意图。

具体实施方式

为了给出提高小区的邻区确定的准确性和效率的实现方案，本发明实施例提供了一种小区的邻区确定方法及装置，以下结合说明书附图对本发明的优选实施例进行说明，应当理解，此处所描述的优选实施例仅用于说明和解释本发明，并不用于限定本发明。并且在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。

本发明实施例提供一种小区的邻区确定方法，如图1所示，包括：

步骤S101、将各基站表征的位置点分别映射成平面上的离散点。

步骤S102、基于各离散点，采用泰森多边形法确定出由各基站形成的各小区的覆盖范围。

步骤S103、根据当前小区的覆盖范围与其它各小区的覆盖范围之间的关系，确定出当前小区的邻区。

本发明实施例中，在确定出各基站形成的各小区的覆盖范围时，采用了泰森多边形法，泰森多边形法是一种根据离散分布的点来进行计算的方法，即将所有相邻的离散点连成三角形，作这些三角形各边的垂直平分线，于是每个离散点周围的若干垂直平分线便围成一个多边形，则称这个多边形为泰森多边形，且泰森多边形具有如下特性：

1、每个泰森多边形内仅含有一个离散点；

2、泰森多边形内的点到该泰森多边形内的离散点的距离最近；

3、位于泰森多边形边上的点到其两边的离散点的距离相等。

下面结合附图，用具体实施例对本发明提供的方法及装置进行详细描述。

实施例1：

上述步骤S101中，将各基站表征的位置点分别映射成平面上的离散点，具体可以根据基站的经纬度所表征的位置点分别映射成平面上的离散点，如图2所示，以11个基站为例，将11个基站的经纬度所表征的位置点分别对应映射为离散点B1-B11。

本发明实施例1中，上述步骤S102，具体包括：基于各离散点，采用泰森多边形法确定出每个离散点所位于的泰森多边形的覆盖范围；根据每个基站所形成的各小区的方向角，划分该基站对应离散点所位于的泰森多边形的覆盖范围，得到该基站形成的各小区的覆盖范围，详细描述如下：

基于图2所示的各离散点B1-B11，将所有相邻的离散点连接成三角形，得到如图3所示的若干个三角形；

作图3中每个三角形各边的垂直平分线，如图4中所示的虚线即为每条边的垂直平分线，由多条垂直平分线围成的多边形即称作泰森多边形；

为便于理解，将图4中各离散点连接成的三角形的边去掉，得到如图5所示的各泰森多边形示意图，从中可见，每个泰森多边形内仅包括一个离散点，例如，离散点B1、B2和B7分别位于不同的三个泰森多边形中；

由于每个离散点表征了对应基站的位置点，所以每个离散点所位于的泰森多边形的覆盖范围相当于该离散点对应基站所形成的小区的覆盖范围，但实际网络中可以通过在每个基站上的天线的方向角和辐射方向的设置，使得一个基站只形成一个小区，也可以形成多个小区，所以可以根据每个基站所形成的各小区的方向角，划分该基站对应离散点所位于的泰森多边形的覆盖范围，得到该基站形成的各小区的覆盖范围；

本发明实施例1中以每个基站形成三个小区，且三个小区的的覆盖方向的角度范围相同，均是120度为例，将每个基站对应离散点所位于的泰森多边形的覆盖范围划分为三部分，具体按照每个小区的方向角所指示的方向进行划分，如图6所示，将每个泰森多边形划分成三部分，例如，离散点B1所位于的泰森多边形的覆盖范围划分为B1-a、B1-b和B1-c三部分，每部分对应一个小区的覆盖范围。

在通过上述步骤S102确定出各基站形成的各小区的覆盖范围后，即可通过上述步骤S103确定出小区的邻区，首先选定需要确定邻区的当前小区，并根据当前小区的覆盖范围与其它各小区的覆盖范围之间的关系，确定出该当前小区的邻区，具体可以包括如下三种确定方式：

第一种方式：确定与当前小区的覆盖范围相接壤或相重叠的覆盖范围所对应的小区为该当前小区的邻区；如图6所示，以小区B1-c为例，可见与小区B1-c的覆盖范围相接壤的小区为B1-a、B1-b、B5-a、B6-a和B7-a共计5个小区，所以确定这5个小区为小区B1-c的邻区。

第二种方式：考虑到每个小区对应天线的天线高度和天线倾角可能不同，所以即便采用的天线相同，但每个小区的覆盖可能不同，所以，为了更准确的确定小区的覆盖范围，进而更准确的确定出邻区，避免邻区缺失问题，可以根据小区的天线高度和天线倾角的设置，适当扩大该小区的覆盖范围，具体为：根据小区的天线高度和天线倾角分别与各小区的天线高度均值和天线倾角均值的关系，扩大该小区的覆盖范围，得到该小区的修正覆盖范围，例如：

首先采用如下公式计算出该小区的修正权重因子：

$Q_H=\max (0,(H-\stackrel{\‾}{H})/\stackrel{\‾}{H});$

$Q_O=\max (0,(\stackrel{\‾}{O}-O)/\stackrel{\‾}{O});$

Q＝0.5*Q_H+0.5*Q_O；

其中，H为该小区的天线高度，

为各小区的天线高度均值，Q_H为该小区的高度权重因子；O为该小区的天线倾角，

为各小区的天线角度均值，Q_O为该小区的倾角权重因子；Q为该小区的修正权重因子；

由于该修正权重因子表征了该小区的天线高度与天线倾角的设置的情况，所以基于该修正权重因子，可以采用设定扩大策略扩大该小区的覆盖范围，得到该小区的修正覆盖范围；例如，基于小区的覆盖范围的面积进行扩大，首先根据经验和小区的实际特性设定一个面积扩大规范值，将该修正权重因子与面积扩大规范值的乘积，作为该小区的覆盖范围的面积的扩大值，或者是扩大倍数；还可以基于小区的覆盖范围的每条边进行扩大，同样可以首先根据经验和小区的实际特性设定一个边扩大规范值，将该修正权重因子与边扩大范围值的乘积，作为该小区的覆盖范围的每条边向外扩大的距离值。

本第二种方式中，首先采用上述小区的修正覆盖范围的确定方法，得到当前小区的修正覆盖范围，并确定与该当前小区的修正覆盖范围相接壤或相重叠的覆盖范围所对应的小区为该当前小区的邻区，如图7所示，以小区B1-c作为当前小区为例，将小区B1-c的覆盖范围进行扩大，得到如图7中实线所示的小区B1-c的修正覆盖范围，进而确定出与小区B1-c的修正覆盖范围相重叠的小区除B1-a、B1-b、B5-a、B6-a和B7-a这5个小区外，还包括了小区B7-b。可见相比第一种方式，确定出的邻区更准确。

第三种方式：根据每个小区的天线高度和天线倾角分别与各小区的天线高度均值和天线倾角均值的关系，扩大每个小区的覆盖范围，得到每个小区的修正覆盖范围；并确定与当前小区的修正覆盖范围相接壤或相重叠的修正覆盖范围所对应的小区为当前小区的邻区。小区的修正覆盖范围的具体确定方法与上述第二种方式中描述的相同，在此不再以图示为例进行详细描述。

实施例2：

本发明实施例2中，同样以图2中所示的11个基站为例，将11个基站的经纬度所表征的位置点分别对应映射为离散点B1-B11。

与上述实施例1不同的是，本发明实施例2中，上述步骤S102，具体包括：沿每个基站所形成的各小区的方向角指示方向，将该基站对应离散点偏移设定距离，得到该基站所形成的各小区分别对应的修正离散点；基于各修正离散点，采用泰森多边形法确定出每个修正离散点所位于的泰森多边形的覆盖范围；确定每个修正离散点所位于的泰森多边形的覆盖范围为该修正离散点对应的小区的覆盖范围，详细描述如下：

实际网络中可以通过在每个基站上的天线的方向角和辐射方向的设置，使得一个基站只形成一个小区，也可以形成多个小区，所以可以根据每个基站所形成的各小区的方向角，将基站所表征的离散点沿该基站所形成的各小区的方向角指示方向进行偏移，得到每个小区对应的修正离散点；

本发明实施例2中以每个基站形成三个小区，且三个小区的的覆盖方向的角度范围相同，均是120度为例，沿每个基站所形成的各小区的方向角指示方向，将该基站对应离散点偏移设定距离，基于图2所示的各离散点B1-B11，偏移示意图如图8所示，得到该基站所形成的各小区分别对应的修正离散点，如图9所示为偏移后的各修正离散点；

具体可以采用如下公式计算出每个离散点形成的各小区所对应的修正离散点的位置：

Lonnew＝lon+S*sin(ber*π/180)；

Latnew＝lat+S*cos(ber*π/180)；

其中，lon为离散点的经度，lat为离散点的纬度，ber为小区的方向角指示角度，Lonnew为修正离散点的经度，Latnew修正离散点的纬度，S为偏移距离调整参量，可根据经验和小区的实际特性进行调整和设定。

基于图9所示的各修正离散点，将所有相邻的修正离散点连接成三角形，得到如图10所示的若干个三角形；

作图10中每个三角形各边的垂直平分线，如图11中所示的虚线即为每条边的垂直平分线，由多条垂直平分线围成的多边形即称作泰森多边形；

为便于理解，将图11中各离散点连接成的三角形的边去掉，得到如图12所示的各泰森多边形示意图，从中可见，每个泰森多边形内仅包括一个修正离散点，即每个修正离散点所位于的泰森多边形的覆盖范围为该修正离散点对应的小区的覆盖范围。

在通过上述步骤S102确定出各基站形成的各小区的覆盖范围后，即可通过上述步骤S103确定出小区的邻区，首先选定需要确定邻区的当前小区，并根据当前小区的覆盖范围与其它各小区的覆盖范围之间的关系，确定出该当前小区的邻区，具体可以包括如上述实施例1中描述的三种确定方式，在此不再进行详细描述。

本发明上述实施例1和2中，提供了基于泰森多边形法的小区的邻区确定方法，相比现有技术中的人工根据经验确定的方法，采用本发明实施例提供的方法确定出的小区的覆盖范围更科学，也更准确，所以根据准确的各小区的覆盖范围所确定出的当前小区的邻区的准确性也更高，进而不需要再通过多次的实际测量来修正邻区的确定结果，因此提高了邻区确定的效率；并且，基于确定出的邻区进行小区之间互为邻区的网络配置，用于邻区优化和新小区的建立，进而还能够提高网络的服务质量。

实施例3：

基于同一发明构思，根据本发明上述实施例提供的小区的邻区确定方法，相应地，本发明实施例3还提供了一种小区的邻区确定装置，其结构示意图如图13所示，包括：

映射单元1301，用于将各基站表征的位置点分别映射成平面上的离散点；

范围确定单元1302，基于各离散点，采用泰森多边形法确定出由各基站形成的各小区的覆盖范围；

邻区确定单元1303，用于根据当前小区的覆盖范围与其它各小区的覆盖范围之间的关系，确定出当前小区的邻区。

较佳的，范围确定单元1302，具体用于基于各离散点，采用泰森多边形法确定出每个离散点所位于的泰森多边形的覆盖范围；并根据每个基站所形成的各小区的方向角，划分该基站对应离散点所位于的泰森多边形的覆盖范围，得到该基站形成的各小区的覆盖范围。

较佳的，范围确定单元1302，具体用于沿每个基站所形成的各小区的方向角指示方向，将该基站对应离散点偏移设定距离，得到该基站所形成的各小区分别对应的修正离散点；并基于各修正离散点，采用泰森多边形法确定出每个修正离散点所位于的泰森多边形的覆盖范围；以及确定每个修正离散点所位于的泰森多边形的覆盖范围为该修正离散点对应的小区的覆盖范围。

较佳的，邻区确定单元1303，具体用于确定与当前小区的覆盖范围相接壤或相重叠的覆盖范围所对应的小区为当前小区的邻区；或者

根据当前小区的天线高度和天线倾角分别与各小区的天线高度均值和天线倾角均值的关系，扩大当前小区的覆盖范围，得到当前小区的修正覆盖范围；并确定与当前小区的修正覆盖范围相接壤或相重叠的覆盖范围所对应的小区为当前小区的邻区；或者

根据每个小区的天线高度和天线倾角分别与各小区的天线高度均值和天线倾角均值的关系，扩大每个小区的覆盖范围，得到每个小区的修正覆盖范围；并确定与当前小区的修正覆盖范围相接壤或相重叠的修正覆盖范围所对应的小区为当前小区的邻区。

较佳的，邻区确定单元1303，具体用于采用如下公式计算出该小区的修正权重因子：

$Q_H=\max (0,(H-\stackrel{\‾}{H})/\stackrel{\‾}{H});$

$Q_O=\max (0,(\stackrel{\‾}{O}-O)/\stackrel{\‾}{O});$

Q＝0.5*Q_H+0.5*Q_O；

其中，H为该小区的天线高度，

为各小区的天线高度均值，Q_H为该小区的高度权重因子；O为该小区的天线倾角，

为各小区的天线角度均值，Q_O为该小区的倾角权重因子；Q为该小区的修正权重因子；

基于修正权重因子，采用设定扩大策略扩大该小区的覆盖范围，得到该小区的修正覆盖范围。

综上所述，本发明实施例提供的方案，包括：将各基站表征的位置点分别映射成平面上的离散点；并基于各离散点，采用泰森多边形法确定出由各基站形成的各小区的覆盖范围；以及根据当前小区的覆盖范围与其它各小区的覆盖范围之间的关系，确定出当前小区的邻区。采用本发明实施例提供的方案，提高了小区的邻区确定的准确性和效率。

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 (10)

1.一种小区的邻区确定方法，其特征在于，包括：

将各基站表征的位置点分别映射成平面上的离散点；

基于各所述离散点，采用泰森多边形法确定出由所述各基站形成的各小区的覆盖范围；

根据当前小区的覆盖范围与其它各小区的覆盖范围之间的关系，确定出所述当前小区的邻区。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，基于各所述离散点，采用泰森多边形法确定出由所述各基站形成的各小区的覆盖范围，具体包括：

基于各所述离散点，采用泰森多边形法确定出每个所述离散点所位于的泰森多边形的覆盖范围；

根据每个基站所形成的各小区的方向角，划分该基站对应离散点所位于的泰森多边形的覆盖范围，得到该基站形成的各小区的覆盖范围。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，基于各所述离散点，采用泰森多边形法确定出由所述各基站形成的各小区的覆盖范围，具体包括：

沿每个基站所形成的各小区的方向角指示方向，将该基站对应离散点偏移设定距离，得到该基站所形成的各小区分别对应的修正离散点；

基于各所述修正离散点，采用泰森多边形法确定出每个所述修正离散点所位于的泰森多边形的覆盖范围；

确定每个所述修正离散点所位于的泰森多边形的覆盖范围为该所述修正离散点对应的小区的覆盖范围。

4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，根据当前小区的覆盖范围与其它各小区的覆盖范围之间的关系，确定出所述当前小区的邻区，具体包括：

确定与当前小区的覆盖范围相接壤或相重叠的覆盖范围所对应的小区为所述当前小区的邻区；或者

根据当前小区的天线高度和天线倾角分别与各小区的天线高度均值和天线倾角均值的关系，扩大所述当前小区的覆盖范围，得到所述当前小区的修正覆盖范围；并确定与所述当前小区的修正覆盖范围相接壤或相重叠的覆盖范围所对应的小区为所述当前小区的邻区；或者

根据每个小区的天线高度和天线倾角分别与各小区的天线高度均值和天线倾角均值的关系，扩大每个小区的覆盖范围，得到每个小区的修正覆盖范围；并确定与所述当前小区的修正覆盖范围相接壤或相重叠的修正覆盖范围所对应的小区为所述当前小区的邻区。

5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，根据小区的天线高度和天线倾角与各小区的天线高度均值和天线倾角均值的关系，扩大该小区的覆盖范围，得到该小区的修正覆盖范围，具体包括：

采用如下公式计算出该小区的修正权重因子：

$Q_H=\max (0,(H-\stackrel{\‾}{H})/\stackrel{\‾}{H});$

$Q_O=\max (0,(\stackrel{\‾}{O}-O)/\stackrel{\‾}{O});$

Q＝0.5*Q_H+0.5*Q_O；

其中，H为该小区的天线高度，

为各小区的天线高度均值，Q_H为该小区的高度权重因子；O为该小区的天线倾角，

为各小区的天线角度均值，Q_O为该小区的倾角权重因子；Q为该小区的修正权重因子；

基于所述修正权重因子，采用设定扩大策略扩大该小区的覆盖范围，得到该小区的修正覆盖范围。

6.一种小区的邻区确定装置，其特征在于，包括：

映射单元，用于将各基站表征的位置点分别映射成平面上的离散点；

范围确定单元，基于各所述离散点，采用泰森多边形法确定出由所述各基站形成的各小区的覆盖范围；

邻区确定单元，用于根据当前小区的覆盖范围与其它各小区的覆盖范围之间的关系，确定出所述当前小区的邻区。

7.如权利要求6所述的装置，其特征在于，所述范围确定单元，具体用于基于各所述离散点，采用泰森多边形法确定出每个所述离散点所位于的泰森多边形的覆盖范围；并根据每个基站所形成的各小区的方向角，划分该基站对应离散点所位于的泰森多边形的覆盖范围，得到该基站形成的各小区的覆盖范围。

8.如权利要求6所述的装置，其特征在于，所述范围确定单元，具体用于沿每个基站所形成的各小区的方向角指示方向，将该基站对应离散点偏移设定距离，得到该基站所形成的各小区分别对应的修正离散点；并基于各所述修正离散点，采用泰森多边形法确定出每个所述修正离散点所位于的泰森多边形的覆盖范围；以及确定每个所述修正离散点所位于的泰森多边形的覆盖范围为该所述修正离散点对应的小区的覆盖范围。

9.如权利要求6所述的装置，其特征在于，所述邻区确定单元，具体用于确定与当前小区的覆盖范围相接壤或相重叠的覆盖范围所对应的小区为所述当前小区的邻区；或者

根据当前小区的天线高度和天线倾角分别与各小区的天线高度均值和天线倾角均值的关系，扩大所述当前小区的覆盖范围，得到所述当前小区的修正覆盖范围；并确定与所述当前小区的修正覆盖范围相接壤或相重叠的覆盖范围所对应的小区为所述当前小区的邻区；或者

根据每个小区的天线高度和天线倾角分别与各小区的天线高度均值和天线倾角均值的关系，扩大每个小区的覆盖范围，得到每个小区的修正覆盖范围；并确定与所述当前小区的修正覆盖范围相接壤或相重叠的修正覆盖范围所对应的小区为所述当前小区的邻区。

10.如权利要求9所述的装置，其特征在于，所述邻区确定单元，具体用于采用如下公式计算出该小区的修正权重因子：

$Q_H=\max (0,(H-\stackrel{\‾}{H})/\stackrel{\‾}{H});$

$Q_O=\max (0,(\stackrel{\‾}{O}-O)/\stackrel{\‾}{O});$

Q＝0.5*Q_H+0.5*Q_O；

其中，H为该小区的天线高度，

为各小区的天线高度均值，Q_H为该小区的高度权重因子；O为该小区的天线倾角，

为各小区的天线角度均值，Q_O为该小区的倾角权重因子；Q为该小区的修正权重因子；

基于所述修正权重因子，采用设定扩大策略扩大该小区的覆盖范围，得到该小区的修正覆盖范围。

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