CN102595428B - 小区吞吐量的计算方法及装置 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种小区吞吐量的计算方法及装置，该方法包括：采集MIMO模式的用户集合所对应CINR的CDF曲线；获得CINR-MIMO模式概率表；根据CINR-MIMO模式概率表，计算对应的吞吐量，形成CINR-MIMO模式概率-吞吐量表；计算规划区域每一栅格点的CINR值；根据每一栅格点的CINR值，在CINR-MIMO模式概率-吞吐量表中查找对应的吞吐量；以及根据规划区域内每一栅格点的吞吐量，获得整个规划区域的小区吞吐量。上述小区吞吐量的计算方法及装置，较好地体现了无线网络中自适应技术的实际情况，避免了使用单一的门限值来划分不同MIMO模式的使用，更准确地计算出自适应技术下的小区吞吐量。

Description

小区吞吐量的计算方法及装置

技术领域

本发明涉及无线通信网络规划技术，尤其涉及一种小区吞吐量的计算方法及装置。

背景技术

随着无线通信技术的高速发展，对于无线通信的速率的需求也越来越高。多输入多输出(Multi-input Multi-output，MIMO)技术成为增加无线通信速率的一个重要技术。在新一代无线网络通信技术中，如长期演进(Long TermEvolution，LTE)等，采用了该项技术。对于无线通信网络的部署，网络规划是其中一个重要的环节。在无线网络规划中，通常要对规划区域的网络覆盖和容量等进行计算。在计算规划区域的小区吞吐量时，需要考虑各种因素，其中之一是该小区使用的MIMO技术。

对于频分双工(Frequency Division Duplexing，FDD)系统，主要的MIMO技术包括空间复用和空间分集，以及两者相结合的自适应技术。对于单一的MIMO模式，该小区的吞吐量的计算比较简单，只需给出不同的载波与干扰和噪声比(Carrier to Interference plus Noise Ratio，CINR)下不同的容量增益的对应表，就可获得这两种MIMO技术对于小区吞吐量的影响，即可以获得CINR与单一MIMO技术下吞吐量的对应表。

对于自适应技术，传统的网规技术主要采用以下的实现方式来计算小区吞吐量：根据规划区域每一栅格点的CINR值，依据一个给定的门限值，大于该门限值的点使用空间复用方式，小于该门限值的使用空间分集方式。另有其他的实现方法如根据每一点的CINR值，分别查找对应的空间复用增益和空间分集增益，两者其中取大者作为该点使用的MIMO技术方式，由于CINR值越大，空间复用的增益越大。后一种实现方法其本质与第一种一致。

传统的计算方法，其思想是寻求小区内更大的吞吐量，以CINR作为判断MIMO技术的依据，该方法存在以下不足：该方法不能较好地体现无线网络的实际情况。实际无线网络中，对于每一个终端，MIMO技术的选择不是单纯的由CINR确定的，MIMO技术的选择主要还与多径环境等相关。在相同的CINR下，不同位置的终端可能会采用不同的MIMO模式，用CINR的门限值来划分不同MIMO技术的使用是不符合实际的。

发明内容

为了解决上述技术问题，本发明提供了一种小区吞吐量的计算方法，以充分考虑影响MIMO技术的多径环境等因素，从而体现出在不同的CINR下，不同MIMO模式的终端都存在的网络实际。

本发明提供了一种小区吞吐量的计算方法，该方法包括：

采集多输入多输出(MIMO)模式的用户集合所对应载波与干扰和噪声比(CINR)的累积分布函数(CDF)曲线；

获得CINR-MIMO模式概率表；

根据所述CINR-MIMO模式概率表，计算对应的吞吐量，形成CINR-MIMO模式概率-吞吐量表；

计算规划区域每一栅格点的CINR值；

根据所述每一栅格点的CINR值，在所述CINR-MIMO模式概率-吞吐量表中查找对应的吞吐量；以及

根据规划区域内每一栅格点的吞吐量，获得整个规划区域的小区吞吐量。

优选地，上述小区吞吐量的计算方法可具有如下特点：

所述获得CINR-MIMO模式概率表包括：

确定CINR的上界、下界与颗粒度，形成CINR向量；以及

对于每一个CINR向量，根据所述CDF曲线计算不同MIMO模式的概率，形成CINR-MIMO模式概率表。

优选地，上述小区吞吐量的计算方法可具有如下特点：

所述确定CINR的上界、下界与颗粒度，形成CINR向量包括：

确定CINR的上界为a，下界为b，颗粒度为P，形成CINR向量；

所述对于每一个CINR，根据所述CDF曲线计算不同MIMO模式的概率，形成CINR-MIMO模式概率表包括：

从CINR取a至a+p开始，依次计算(a+(n-1)*p)～(a+n*p)(dB)间的N种MIMO模式的概率，其中n＝1，2，3……，直到a+n*p＞b；形成CINR-MIMO模式概率表；

其中，对于(a+(n-1)*p)～(a+n*p)(dB)间的N种MIMO模式的概率，计算方式如下：

MIMOm模式的用户概率MPm为：

$(\mathrm{CDFm}(a+n*p)-\mathrm{CDFm}(a+(n-1)*p))*\mathrm{MUm}/\underset{k=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}[(\mathrm{CDFk}(a+n*p)-\mathrm{CDFk}(a+(n-1)*p))*\mathrm{MUk}]$

CDFm(x)为CINR＝x时，使用MIMOm模式的用户的CDF；MUm为MIMOm模式的用户在总用户中所占的比例，m为[1，N]的整数；CDFk(x)为CINR＝x时，使用MIMOk模式的用户的CDF，MUk为MIMOk模式的用户在总用户中所占的比例。

优选地，上述小区吞吐量的计算方法可具有如下特点：

所述根据所述CINR-MIMO模式概率表，计算对应的吞吐量包括：

根据吞吐量计算公式依次计算(a+(n-1)*p)～(a+n*p)(dB)间的N种MIMO模式的吞吐量；

其中，所述吞吐量计算公式为：

$\underset{m=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}(\mathrm{MTPm}*\mathrm{MPm})$

对于MIMOm模式，CINR在(a+(n-1)*p)～(a+n*p)(dB)间时，所有用户均为MIMOm模式时的吞吐量为MTPm。

优选地，上述小区吞吐量的计算方法可具有如下特点：

所述计算规划区域每一栅格点的CINR值包括：

下行CINR值为所述栅格点所属最佳小区的业务信道接收功率除以覆盖小区业务信道在该栅格点处的干扰，其中该覆盖小区不包含当前小区；

上行CINR值为当前小区对终端的接收功率除以终端受到覆盖小区同频终端的干扰。

本发明还提供了一种小区吞吐量的计算装置，所述装置包括：

采集模块，用于采集多输入多输出(MIMO)模式的用户集合所对应载波与干扰和噪声比(CINR)的累积分布函数(CDF)曲线；

获得模块，用于获得CINR-MIMO模式概率表；

形成模块，用于根据所述CINR-MIMO模式概率表，计算对应的吞吐量，形成CINR-MIMO模式概率-吞吐量表；

计算模块，用于计算规划区域每一栅格点的CINR值；

查找模块，用于根据所述每一栅格点的CINR值，在所述CINR-MIMO模式概率-吞吐量表中查找对应的吞吐量；以及

吞吐量获得模块，用于根据规划区域内每一栅格点的吞吐量，获得整个规划区域的小区吞吐量。

优选地，上述小区吞吐量的计算装置可具有如下特点：

所述获得模块包括：

确定单元，用于确定CINR的上界、下界与颗粒度，形成CINR向量；以及

形成单元，用于对于每一个CINR向量，根据所述CDF曲线计算不同MIMO模式的概率，形成CINR-MIMO模式概率表。

优选地，上述小区吞吐量的计算装置还可具有如下特点：

所述形成单元，进一步用于确定CINR的上界为a，下界为b，颗粒度为P，形成CINR向量；

所述形成单元，进一步用于从CINR取a至a+p开始，依次计算(a+(n-1)*p)～(a+n*p)(dB)间的N种MIMO模式的概率，其中n＝1，2，3……，直到a+n*p＞b；形成CINR-MIMO模式概率表；

其中，对于(a+(n-1)*p)～(a+n*p)(dB)间的N种MIMO模式的概率，计算方式如下：

MIMOm模式的用户概率MPm为：

$(\mathrm{CDFm}(a+n*p)-\mathrm{CDFm}(a+(n-1)*p))*\mathrm{MUm}/\underset{k=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}[(\mathrm{CDFk}(a+n*p)-\mathrm{CDFk}(a+(n-1)*p))*\mathrm{MUk}]$

CDFm(x)为CINR＝x时，使用MIMOm模式的用户的CDF；MUm为MIMOm模式的用户在总用户中所占的比例，m为[1，N]的整数；CDFk(x)为CINR＝x时，使用MIMOk模式的用户的CDF，MUk为MIMOk模式的用户在总用户中所占的比例。

优选地，上述小区吞吐量的计算装置还可具有如下特点：

所述形成模块，进一步用于根据吞吐量计算公式依次计算(a+(n-1)*p)～(a+n*p)(dB)间的N种MIMO模式的吞吐量；

其中，所述吞吐量计算公式为：

$\underset{m=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}(\mathrm{MTPm}*\mathrm{MPm})$

对于MIMOm模式，CINR在(a+(n-1)*p)～(a+n*p)(dB)间时，所有用户均为MIMOm模式时的吞吐量为MTPm。

优选地，上述小区吞吐量的计算装置还可具有如下特点：

所述计算模块，进一步用于计算下行CINR值和上行CINR值，其中，下行CINR值为所述栅格点所属最佳小区的业务信道接收功率除以覆盖小区业务信道在该栅格点处的干扰，其中该覆盖小区不包含当前小区；上行CINR值为当前小区对终端的接收功率除以终端受到覆盖小区同频终端的干扰。

上述小区吞吐量的计算方法及装置，较好地体现了无线网络中自适应技术的实际情况，避免了使用单一的门限值来划分不同MIMO模式的使用，更准确地计算自适应技术下的小区吞吐量，更能体现出在不同的CINR下，不同MIMO模式的终端都存在的网络实际。

附图说明

图1为本发明小区吞吐量计算方法的流程图；

图2为本发明小区吞吐量计算方法实施例的流程图；

图3为本发明两种MIMO模式的用户集合所对应CINR的累积分布函数CDF曲线图；

图4为本发明小区吞吐量计算装置的结构示意图。

具体实施方式

下面根据附图介绍各实施例。需要说明的是，本发明内容可以用以下实施例解释，但不限于以下的实施例。

如图1所示，为本发明小区吞吐量计算方法的流程图，该方法包括：

步骤101、对于N种MIMO模式的自适应多天线系统，分别获得MIMO模式1～N的用户集合所对应CINR的累积分布函数(cumulative distributionfunction，CDF)曲线；

步骤102、获得CINR-MIMO模式概率表；

该步骤可以包括：1)确定CINR的上界、下界与颗粒度，形成CINR向量；2)对于每一个CINR，根据步骤101得出的累积分布函数曲线计算不同MIMO模式的概率，形成CINR-MIMO模式概率表；

步骤103、根据构建的CINR-MIMO模式概率表和每一个CINR对应的不同MIMO模式的概率，计算对应的吞吐量，形成完整的CINR-MIMO模式概率-吞吐量表；

步骤104、计算规划区域每一个栅格点的CINR值；

步骤105、根据步骤104获得的每一栅格点的CINR值，在CINR-MIMO模式概率-吞吐量表查找对应的吞吐量；

步骤106、根据规划区域内每一栅格点的吞吐量，获得整个规划区域的小区吞吐量的预测结果。

与现有技术相比较，本发明在计算小区吞吐量时，引入了不同CINR下，采用不同MIMO模式的终端概率的对应结果。该结果的引入，较好地体现了无线网络中自适应技术的实际情况；避免了使用单一的门限值来划分不同MIMO模式的使用，更准确地计算自适应技术下的小区吞吐量，更能体现出在不同的CINR下，不同MIMO模式的终端都存在的网络实际。

如图2所示，为本发明小区吞吐量计算方法实施例的流程图，该过程包括：

步骤201、获取系统仿真数据；

在密集城区环境下，采用2×2单双流自适应的MIMO模式，采集秩(RI，Rank Index)＝1及秩＝2所对应的用户CINR CDF曲线；系统仿真采用空间信道模型增强(Spatial Channel Model Enhancement，SCME)信道，链路数据采用加性白高斯噪声(Additive White Gaussion Noise，AWGN)信道下的仿真数据；

在该仿真环境下，采用空间分集的终端占总终端的42.2149％，采用空间复用的终端占总终端的57.7851％，图3为两种MIMO模式的用户集合所对应CINR的累积分布函数CDF曲线图；

步骤202、获得CINR-MIMO模式概率表；

首先确定CINR的上界、下界与颗粒度，形成CINR向量，在本实施例中取CINR的界限为0～20dB，颗粒度为5dB；其次，对于每一个CINR，计算不同MIMO模式的概率，形成CINR-MIMO模式概率表；以CINR在5dB到10dB之间为例，从图3中可以得知，采用空间分集的终端中，88％的终端CINR小于10dB、62.85％的终端CINR小于5dB，即分布在5dB到10dB之间的终端占88％-62.85％＝25.15％；同理，分布在5dB到10dB之间的采用空间复用的终端占50.29％-29.8％＝20.49％；则在5dB到10dB之间，采用空间分集的终端所占的比例为：

25.15％*42.2149％/(25.15％*42.2149％+20.49％*57.7851％)＝47.28％；采用空间复用的终端所占比例为：

20.49％*57.7851％/(25.15％*42.2149％+20.49％*57.7851％)＝52.72％。

以此类推，可以获得如下表格：

表1CINR-MIMO模式概率表

CINR	0～5dB	5～10dB	10～15dB	15～20dB
					空间分集(％)	63.69	47.82	27.84	4.65
空间复用(％)	36.31	52.72	72.16	95.35

对于N种MIMO模式的一般情况，

假定CINR的界限定为a～b(dB)，颗粒度为p(dB)；

MIMO模式分别为MIMO1，MIMO2，…MIMON；

各种MIMO模式总的用户比例分别为的MU1，MU2，…MUN。

从CINR取a(dB)至a+p(dB)开始，依次计算(a+(n-1)*p)～(a+n*p)(dB)间的不同MIMO模式的概率，其中n＝1，2，3……，直到a+n*p＞b。

假定对于MIMOm，CINR＝x时，使用该MIMO模式的用户的CDF为CDFm(x)。

对于(a+(n-1)*p)～(a+n*p)(dB)间的不同MIMO模式的概率，计算方式如下：

对于MIMOm，该模式的用户概率MPm为：

$(\mathrm{CDFm}(a+n*p)-\mathrm{CDFm}(a+(n-1)*p))*\mathrm{MUm}/\underset{k=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}[(\mathrm{CDFk}(a+n*p)-\mathrm{CDFk}(a+(n-1)*p))*\mathrm{MUk}]$

根据该公式，可获得不同CINR区间不同MIMO模式的概率，最终形成完整的CINR-MIMO模式概率表；

步骤203、根据上述获得的CINR-MIMO模式概率表，计算对应的吞吐量，形成完整的CINR-MIMO模式概率-吞吐量表；

假定对于MIMOm模式，CINR在(a+(n-1)*p)～(a+n*p)(dB)间时，所有终端均为MIMOm模式时的吞吐量为MTPm，该模式的用户概率由步骤203获得的CINR-MIMO模式概率表获知为MPm；

则在该CINR区间，N种MIMO模式自适应时的吞吐量为：

$\underset{m=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}(\mathrm{MTPm}*\mathrm{MPm})$

依据上式，依次计算(a+(n-1)*p)～(a+n*p)(dB)间的N种MIMO模式自适应时的吞吐量，其中n＝1，2，3……，直到a+n*p＞b。根据该结果把步骤203获得的CINR-MIMO模式概率表扩展为CINR-MIMO模式概率-吞吐量表；

步骤204、计算规划区域每一个栅格点的CINR值；

具体地，可采用如下计算公式：

下行CINR＝栅格点所属最佳小区的业务信道接收功率/覆盖小区(不包含本小区)业务信道在该栅格点处的干扰；

上行CINR＝本小区对终端的接收功率/终端受到覆盖小区同频终端的干扰；

步骤205、根据步骤204获得的每一点CINR值，在步骤203获得的CINR-MIMO模式概率-吞吐量表查找对应的吞吐量；

在查找时，依据CINR-MIMO模式概率-吞吐量表中CINR的上下界和颗粒度进行查找，当CINR低于下界时，取该点吞吐量为0；高于上界时，取最大CINR区间的取值；CINR等于两个CINR区间相交的边界值时，取CINR较低的区间；

步骤206、根据规划区域内每一栅格点的吞吐量，获得整个规划区域的小区吞吐量的预测结果。

如图4所示，为本发明小区吞吐量计算装置的结构示意图，该装置包括采集模块41、获得模块42、形成模块43、计算模块44、查找模块45和吞吐量获得模块46；其中，采集模块用于采集多输入多输出(MIMO)模式的用户集合所对应载波与干扰和噪声比(CINR)的累积分布函数(CDF)曲线；获得模块用于获得CINR-MIMO模式概率表；形成模块用于根据所述CINR-MIMO模式概率表，计算对应的吞吐量，形成CINR-MIMO模式概率-吞吐量表；计算模块用于计算规划区域每一栅格点的CINR值；查找模块用于根据所述每一栅格点的CINR值，在所述CINR-MIMO模式概率-吞吐量表中查找对应的吞吐量；吞吐量获得模块用于根据规划区域内每一栅格点的吞吐量，获得整个规划区域的小区吞吐量。

其中，所述获得模块包括确定单元和形成单元，该确定单元用于确定CINR的上界、下界与颗粒度，形成CINR向量；该形成单元用于对于每一个CINR向量，根据所述CDF曲线计算不同MIMO模式的概率，形成CINR-MIMO模式概率表。

优选地，所述形成单元可以进一步用于确定CINR的上界为a，下界为b，颗粒度为P，形成CINR向量；所述形成单元可以进一步用于从CINR取a至a+p开始，依次计算(a+(n-1)*p)～(a+n*p)(dB)间的N种MIMO模式的概率，其中n＝1，2，3……，直到a+n*p＞b；形成CINR-MIMO模式概率表；其中，对于(a+(n-1)*p)～(a+n*p)(dB)间的N种MIMO模式的概率，计算方式如下：

MIMOm模式的用户概率MPm为：

$(\mathrm{CDFm}(a+n*p)-\mathrm{CDFm}(a+(n-1)*p))*\mathrm{MUm}/\underset{k=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}[(\mathrm{CDFk}(a+n*p)-\mathrm{CDFk}(a+(n-1)*p))*\mathrm{MUk}]$

CDFm(x)为CINR＝x时，使用MIMOm模式的用户的CDF；MUm为MIMOm模式的用户在总用户中所占的比例，m为[1，N]的整数；CDFk(x)为CINR＝x时，使用MIMOk模式的用户的CDF，MUk为MIMOk模式的用户在总用户中所占的比例。

优选地，所述形成模块可以进一步用于根据吞吐量计算公式依次计算(a+(n-1)*p)～(a+n*p)(dB)间的N种MIMO模式的吞吐量；

其中，所述吞吐量计算公式为：

$\underset{m=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}(\mathrm{MTPm}*\mathrm{MPm})$

对于MIMOm模式，CINR在(a+(n-1)*p)～(a+n*p)(dB)间时，所有用户均为MIMOm模式时的吞吐量为MTPm。

优选地，所述计算模块可以进一步用于计算下行CINR值和上行CINR值，其中，下行CINR值为所述栅格点所属最佳小区的业务信道接收功率除以覆盖小区业务信道在该栅格点处的干扰，其中该覆盖小区不包含当前小区；上行CINR值为当前小区对终端的接收功率除以终端受到覆盖小区同频终端的干扰。

该小区吞吐量计算装置可计算出小区的吞吐量，具体计算方法可参见图1和图2，此处不再赘述。

该小区吞吐量计算装置，避免了使用单一的门限值来划分不同MIMO模式的使用，更准确地计算自适应技术下的小区吞吐量，更能体现出在不同的CINR下，不同MIMO模式的终端都存在的网络实际。

本领域普通技术人员可以理解上述方法中的全部或部分步骤可通过程序来指令相关硬件完成，上述程序可以存储于计算机可读存储介质中，如只读存储器、磁盘或光盘等。可选地，上述实施例的全部或部分步骤也可以使用一个或多个集成电路来实现。相应地，上述实施例中的各模块/单元可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能模块的形式实现。本发明不限制于任何特定形式的硬件和软件的结合。

以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制，仅仅参照较佳实施例对本发明进行了详细说明。本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，而不脱离本发明技术方案的精神和范围，均应涵盖在本发明的权利要求范围当中。

Claims (8)

1.一种小区吞吐量的计算方法，其特征在于，所述方法包括：

采集多输入多输出(MIMO)模式的用户集合所对应载波与干扰和噪声比(CINR)的累积分布函数(CDF)曲线；

获得CINR-MIMO模式概率表：确定CINR的上界、下界与颗粒度，形成CINR向量；以及对于每一个CINR向量，根据所述CDF曲线计算不同MIMO模式的概率，形成CINR-MIMO模式概率表；

根据所述CINR-MIMO模式概率表，计算对应的吞吐量，形成CINR-MIMO模式概率-吞吐量表；

计算规划区域每一栅格点的CINR值；

根据所述每一栅格点的CINR值，在所述CINR-MIMO模式概率-吞吐量表中查找对应的吞吐量；以及

根据规划区域内每一栅格点的吞吐量，获得整个规划区域的小区吞吐量。

2.根据权利要求1所述的小区吞吐量的计算方法，其特征在于，所述确定CINR的上界、下界与颗粒度，形成CINR向量包括：

确定CINR的上界为a，下界为b，颗粒度为P，形成CINR向量；

所述对于每一个CINR，根据所述CDF曲线计算不同MIMO模式的概率，形成CINR-MIMO模式概率表包括：

从CINR取a至a+p开始，依次计算(a+(n-1)*p)～(a+n*p)(dB)间的N种MIMO模式的概率，其中n＝1，2，3…..,直到a+n*p>b；形成CINR-MIMO模式概率表；

其中，对于(a+(n-1)*p)～(a+n*p)(dB)间的N种MIMO模式的概率，计算方式如下:

MIMOm模式的用户概率MPm为：

$(\mathrm{CDFm}(a+n*p)-\mathrm{CDFm}(a+(n-1)*p))\mathrm{MUm}/\underset{k=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}[(\mathrm{CDFk}(a+n*p)-\mathrm{CDFk}(a+(n-1)*p))*\mathrm{MUk}]$

CDFm(x)为CINR＝x时，使用MIMOm模式的用户的CDF；MUm为MIMOm模式的用户在总用户中所占的比例，m为[1,N]的整数；CDFk(x)为CINR＝x时，使用MIMOk模式的用户的CDF,MUk为MIMOk模式的用户在总用户中所占的比例。

3.根据权利要求2所述的小区吞吐量的计算方法，其特征在于，所述根据所述CINR-MIMO模式概率表，计算对应的吞吐量包括：

根据吞吐量计算公式依次计算(a+(n-1)*p)～(a+n*p)(dB)间的N种MIMO模式的吞吐量；

其中，所述吞吐量计算公式为：

$\underset{m=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}(\mathrm{MTPm}*\mathrm{MPm})$

对于MIMOm模式，CINR在(a+(n-1)*p)～(a+n*p)(dB)间时，所有用户均为MIMOm模式时的吞吐量为MTPm。

4.根据权利要求1-3任一权利要求所述的小区吞吐量的计算方法，其特征在于，所述计算规划区域每一栅格点的CINR值包括：

下行CINR值为所述栅格点所属最佳小区的业务信道接收功率除以覆盖小区业务信道在该栅格点处的干扰，其中该覆盖小区不包含当前小区；

上行CINR值为当前小区对终端的接收功率除以终端受到覆盖小区同频终端的干扰。

5.一种小区吞吐量的计算装置，其特征在于，所述装置包括：

采集模块，用于采集多输入多输出(MIMO)模式的用户集合所对应载波与干扰和噪声比(CINR)的累积分布函数(CDF)曲线；

获得模块，用于获得CINR-MIMO模式概率表；所述获得模块包括：

确定单元，用于确定CINR的上界、下界与颗粒度，形成CINR向量；以及形成单元，用于对于每一个CINR向量，根据所述CDF曲线计算不同MIMO模式的概率，形成CINR-MIMO模式概率表；

形成模块，用于根据所述CINR-MIMO模式概率表，计算对应的吞吐量，形成CINR-MIMO模式概率-吞吐量表；

计算模块，用于计算规划区域每一栅格点的CINR值；

查找模块，用于根据所述每一栅格点的CINR值，在所述CINR-MIMO模式概率-吞吐量表中查找对应的吞吐量；以及

吞吐量获得模块，用于根据规划区域内每一栅格点的吞吐量，获得整个规划区域的小区吞吐量。

6.根据权利要求5所述的小区吞吐量的计算装置，其特征在于：

所述形成单元，进一步用于确定CINR的上界为a，下界为b，颗粒度为P，形成CINR向量；

所述形成单元，进一步用于从CINR取a至a+p开始，依次计算(a+(n-1)*p)～(a+n*p)(dB)间的N种MIMO模式的概率，其中n＝1，2，3…..,直到a+n*p>b；形成CINR-MIMO模式概率表；

其中，对于(a+(n-1)*p)～(a+n*p)(dB)间的N种MIMO模式的概率，计算方式如下:

MIMOm模式的用户概率MPm为：

$(\mathrm{CDFm}(a+n*p)-\mathrm{CDFm}(a+(n-1)*p))\mathrm{MUm}/\underset{k=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}[(\mathrm{CDFk}(a+n*p)-\mathrm{CDFk}(a+(n-1)*p))*\mathrm{MUk}]$

CDFm(x)为CINR＝x时，使用MIMOm模式的用户的CDF；MUm为MIMOm模式的用户在总用户中所占的比例，m为[1,N]的整数；CDFk(x)为CINR＝x时，使用MIMOk模式的用户的CDF,MUk为MIMOk模式的用户在总用户中所占的比例。

7.根据权利要求6所述的小区吞吐量的计算装置，其特征在于：

所述形成模块，进一步用于根据吞吐量计算公式依次计算(a+(n-1)*p)～(a+n*p)(dB)间的N种MIMO模式的吞吐量；

其中，所述吞吐量计算公式为：

$\underset{m=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}(\mathrm{MTPm}*\mathrm{MPm})$

对于MIMOm模式，CINR在(a+(n-1)*p)～(a+n*p)(dB)间时，所有用户均为MIMOm模式时的吞吐量为MTPm。

8.根据权利要求5-7任一权利要求所述的小区吞吐量的计算装置，其特征在于：

所述计算模块，进一步用于计算下行CINR值和上行CINR值，其中，下行CINR值为所述栅格点所属最佳小区的业务信道接收功率除以覆盖小区业务信道在该栅格点处的干扰，其中该覆盖小区不包含当前小区；上行CINR值为当前小区对终端的接收功率除以终端受到覆盖小区同频终端的干扰。