CN102970696A - 一种用于通信系统的频率优化方法 - Google Patents

一种用于通信系统的频率优化方法 Download PDF

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Abstract

本发明提供一种用于通信系统的频率优化方法，其包括：根据所述网络测量报告数据确定网络中小区间干扰概率；根据小区间所述主载波干扰概率生成待优化小区列表；根据待优化小区列表、现网小区频点数据，计算所有小区在主载波频点下的干扰概率之和；计算频率分组中的各频点作为待优化小区的频点时的干扰概率之和，以从所述频率分组中选出干扰概率的频点；将所述干扰最小的频点作为小区主频点，为小区分配与所述主频点对应的频率分组以进行频率优化，所述频率优化按照主载波频点总干扰概率由大到小的顺序进行。该频率优化方法减少了频率优化需要的人力物力测试成本，而且优化结果更符合实际网络用户的移动性。

Description

一种用于通信系统的频率优化方法
技术领域
本发明涉及通信技术领域，尤其涉及一种用于通信系统的频率优化方法。
背景技术
频率规划是降低无线干扰、改善GSM网络载干比、提升通信质量和网络性能的重要手段；频率优化工作是解决GSM系统网络干扰、优化网络最基本和最重要的工作之一。
目前GSM自动改频已成为现网频率优化的主要方式，其通过软件平台实现频率的自动分配，大大节省了规划人员繁琐的工作，提高了工作效率；同时通过对现网数据的全面采集分析，也提高了频率规划的质量。
GSM基于MR频率优化干扰矩阵技术原理：
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，通过收集和分析这些测量报告，我们就能够得到网络内所有小区之间的信号干扰情况而形成干扰矩阵。通过这个干扰矩阵，自动频率分配工具就能够根据不同小区间的干扰情况决定是否能够分配同频或者邻频。自动频率分配工具运用基因算法，不断对分频方案进行评估、再分频的重复运算。最终使网络中的干扰值降为最低。
GSM基于MR频率优化干扰矩阵技术存在如下缺点：逐个频点分配只适用于频点较多的GSM窄带系统，对频点有限的3G宽带系统，效果不佳；未考虑网络拓扑情况，对未上报MR报告但地理位置相近的小区，可能造成同频干扰；遗传（基因）算法效率不高，反复迭代后也不一定是最优解。
随着TD-SCDMA网络建设的开展和3G用户日趋增多，需要根据站点分布的不断增加和小区配置的扩容，尤其是对于平均站间距小，站点分布密集，以及业务热点区域，小区载频配置高的区域，往往网络的干扰会比较高，同时由于日常优化频繁地频率调整和工程建设导致频点扰码混乱出现干扰,需要持续的进行频率优化，来降低控制信道和业务信道干扰，提高网络质量和用户感知。鉴于此情况，对TD-SCDMA网络需要全网的周期性的进行频率优化，以提升网络负荷提高时的性能指标。但传统的频率优化需要大规模的扫频优化测试，测试范围需要遍历每个小区，耗费大量人力物力，且只能覆盖道路小区交叠情况，所以频率优化结果更偏向于道路覆盖情况，对实际用户分布及移动性情况无法考虑。
发明内容
（一）技术问题
本发明要解决的问题是：传统的频率优化需要大规模的扫频优化测试，测试范围需要遍历每个小区，耗费大量人力物力，且只能覆盖道路小区交叠情况，所以频率优化结果更偏向于道路覆盖情况，对实际用户分布及移动性情况无法考虑。
（二）技术方案
本发明提供一种用于通信系统的频率优化方法，该方法包括：
S1.获取主服务小区以及其邻小区的测量报告数据；
S2.根据所述测量报告数据确定网络中小区间干扰概率，所述干扰概率包括小区间主载波干扰概率和小区间辅载波干扰概率；
S3.根据小区间所述主载波干扰概率生成待优化小区列表；
S4.计算频率分组中的各频点作为待优化小区的频点时的干扰概率之和，以从所述频率分组中选出干扰概率之和最小的频点；
S5.将所述干扰最小的频点作为待优化小区的主频点，为小区分配与所述主频点对应的频率分组。
可选的，所述步骤S4、S5按照主载波频点总干扰概率由大到小的顺序对待优化列表中的各待优化小区进行。
可选的，所述步骤S4、S5之间还包括有步骤：
所述载波频点总干扰概率为所有邻区ID与其主载波干扰概率乘积的和。
可选的，该方法还包括：
S6.如果步骤S5分配失败，则直接从待优化小区列表删除所述小区主频点，如果分配成功，按照频率分组更新小区的主、辅载波频率信息，并从待优化列表中删除已重新分配频率组的小区；
S7.判断待优化小区列表是否为空，如果不为空，重复执行步骤S5-S7，直到待优化列表为空或者达到预定的迭代次数。
可选的，小区间辅载波干扰概率=Xij0/（Xij0+Xij1+Xij2），
小区间主载波干扰概率=（Xij0+Xij1）/（Xij0+Xij1+Xij2），
其中Xij0表示高干扰邻区采样点数，Xij1表示一般干扰邻区采样点数，Xij2表示低干扰邻区采样点数。
可选的，根据小区与其邻区的电平差，确定高干扰邻区、一般干扰邻区和低干扰邻区。
可选的，所述步骤S2进一步包括：
S23.根据所述小区间干扰概率建立小区间干扰矩阵。
可选的，所述步骤S23进一步包括：
S231.计算小区i的邻区j话务量权重系数Ki，j=小区i的邻区j的采样点数/小区i总采样点数；
S232.计算网络级干扰概率：
Zi=TOTALi/(TOTAL1+……+TOTALi+……+TOTALn)，其中TOTALi为小区i下所有采样点总量；
S233.根据所述系数Ki，j和网络级干扰概率计算网络中辅载波干扰概率Pt（i，j）和网络中主载波干扰概率Pi（i，j）：
Pt（i，j）=Ki，j*Zi*Xij0/（Xij0+Xij1+Xij2）
Pi（i，j）=Ki，j*Zi*（Xij0+Xij1）/（Xij0+Xij1+Xij2）。
可选的，所步骤S3进一步包括：
将所有邻区ID与其主载波干扰概率乘积的和不为零的小区加入待优化列表。
可选的，所述步骤S4中所述频率分组满足如下条件：
每个频率分组内没有相同的频点；
每个频率分组的主频点不相同。
可选的，所述步骤S4进一步包括：
将小区的各邻区在所述频点的辅载波干扰概率乘上一辅载波系数，再与各邻区在所述频点的主载波干扰概率进行相加以计算小区在各频点的干扰概率之和。
可选的，所述辅载波系数的取值范围为[0,1]。
可选的，所述步骤S5中为小区分配频率分组时还满足如下条件：
同一基站下的各小区主频点不同；
对打小区不同主频。
可选的，所述步骤S7进一步包括：
当待优化小区列表为空时，计算所有小区主载波的总干扰概率之和，如果低于优化前的总干扰概率之和，则结束；如果不低于优化前的总干扰之和，则选择小区优化后的主载波总干扰概率最高的10%小区加入待优化列表，重复执行步骤S5-S7进行迭代。
可选的，小区主频点满足同站小区不同主频，对打小区不同频。
（三）技术效果
本发明通过基于测量值计算小区间干扰情况及生成小区干扰矩阵，根据干扰概率进行小区频率优化，减少了频率优化需要的人力物力测试成本，而且优化结果更符合实际网络用户的移动性。
附图说明
图1表示本发明实施例1中的频率优化方法流程图；
图2表示本发明中的小区间的距离和相对角度示意图；
图3表示本发明实施例2中的频率优化方法流程图。
具体实施方式
本发明提供一种用于通信系统的频率优化方法，如图1所示，该方法包括：
S1.获取主服务小区以及其邻小区的测量报告数据，；
S2.根据所述测量报告数据确定网络中小区间干扰概率，所述干扰概率包括小区间主载波干扰概率和小区间辅载波干扰概率；
S3.根据小区间所述主载波干扰概率生成待优化小区列表；
S4.计算频率分组中的各频点作为待优化小区的频点时的干扰概率之和，以从所述频率分组中选出干扰概率之和最小的频点；
S5.将所述干扰最小的频点作为待优化小区的主频点，为小区分配与所述主频点对应的频率分组。
可选的，所述步骤S4、S5按照主载波频点总干扰概率由大到小的顺序对待优化列表中的各待优化小区进行。
可选的，所述步骤S4、S5之间还包括有步骤：
所述载波频点总干扰概率为所有邻区ID与其主载波干扰概率乘积的和。
可选的，该方法还包括：
S6.如果步骤S5分配失败，则直接从待优化小区列表删除所述小区主频点，如果分配成功，按照频率分组更新小区的主、辅载波频率信息，并从待优化列表中删除已重新分配频率组的小区；
S7.判断待优化小区列表是否为空，如果不为空，重复执行步骤S5-S7，直到待优化列表为空或者达到预定的迭代次数。
可选的，小区间辅载波干扰概率=Xij0/（Xij0+Xij1+Xij2），
小区间主载波干扰概率=（Xij0+Xij1）/（Xij0+Xij1+Xij2），
其中Xij0表示高干扰邻区采样点数，Xij1表示一般干扰邻区采样点数，Xij2表示低干扰邻区采样点数。
可选的，根据小区与其邻区的电平差，确定高干扰邻区、一般干扰邻区和低干扰邻区。
可选的，所述步骤S2进一步包括：
S23.根据所述小区间干扰概率建立小区间干扰矩阵。
可选的，所述步骤S23进一步包括：
S231.计算小区i的邻区j话务量权重系数Ki，j=小区i的邻区j的采样点数/小区i总采样点数；
S232.计算网络级干扰概率：
Zi=TOTALi/(TOTAL1+……+TOTALi+……+TOTALn)，其中TOTALi为小区i下所有采样点总量；
S233.根据所述系数Ki，j和网络级干扰概率计算网络中辅载波干扰概率Pt（i，j）和网络中主载波干扰概率Pi（i，j）：
Pt（i，j）=Ki，j*Zi*Xij0/（Xij0+Xij1+Xij2）
Pi（i，j）=Ki，j*Zi*（Xij0+Xij1）/（Xij0+Xij1+Xij2）。
可选的，所步骤S3进一步包括：
将所有邻区ID与其主载波干扰概率乘积的和不为零的小区加入待优化列表。
可选的，所述步骤S4中所述频率分组满足如下条件：
每个频率分组内没有相同的频点；
每个频率分组的主频点不相同。
可选的，所述步骤S4进一步包括：
将小区的各邻区在所述频点的辅载波干扰概率乘上一辅载波系数，再与各邻区在所述频点的主载波干扰概率进行相加以计算小区在各频点的干扰概率之和。
可选的，所述辅载波系数的取值范围为[0,1]。
可选的，所述步骤S5中为小区分配频率分组时还满足如下条件：
同一基站下的各小区主频点不同；
对打小区不同主频。
可选的，所述步骤S7进一步包括：
当待优化小区列表为空时，计算所有小区主载波的总干扰概率之和，如果低于优化前的总干扰概率之和，则结束；如果不低于优化前的总干扰之和，则选择小区优化后的主载波总干扰概率最高的10%小区加入待优化列表，重复执行步骤S5-S7进行迭代。
可选的，小区主频点满足同站小区不同主频，对打小区不同频。
实施例2
将实施例1所述的频率优化方法应用于TD-SCDMA网络系统。
一、具体地干扰矩阵算法如下：
服务器获取各小区的网络测量报告，所述测量报告包括服务小区PCCPCH RSCP值和测量到的邻小区PCCPCH RSCP值。
从海量测试报告中统计出主服小区与邻区之间电平分布情况，生成小区与小区间MR的分布情况，进行根据干扰矩阵计算出网络中任意小区间存在干扰的可能性。进行及选出小区中每一个频点的同邻频干扰度，进而计算出网络中所有小区的干扰度情况。具体算法如下：
1、统计所有邻区对的MR分布比例：
根据主服小区与邻区电平差，干扰程度可化分为高干扰、一般干扰和低干扰三个区间：
高干扰邻区：主服小区-邻区<αdB；
一般干扰邻区：αdB≤主服小区-邻区<βdB
低干扰邻区：主服小区-邻区≥βdB
其中，高干扰门限值α，默认阈值为-3；一般干扰门限值β，默认阈值为10，两参数可设，有效范围为[-12.12],单位精度为1dB，且β一定要大于α；
以默认值为例，按门限值统计的MR分布表为：
Figure BDA00002589132300081
2、建立小区间的干扰概率关系
小区间辅载波干扰概率：高干扰邻区采用点数/邻区总采样点数=Xij0/（Xij0+Xij1+Xij2）
小区间主载波干扰概率=（高干扰+一般干扰邻区采用点数）/邻区总采样点数=（Xij0+Xij1）/（Xij0+Xij1+Xij2）
对小区干扰概率乘上相应的邻区话务量权重系数Ki，j，即某小区下邻区采样点数量占比，建立小区级的邻区干扰概率，其中
小区i的邻区j话务量权重系数Ki，j=小区i下邻区j的采样点数/小区i总采样点数。
3、计算网络级小区干扰概率
通过统计小区话务量权重，即该小区的总采样点占全网比重，建立网络级干扰概率：
Zi=TOTALi/(TOTAL1+……+TOTALi+……+TOTALn)
其中TOTALi为小区S_Celli下所有采样点总量
4、建立小区间干扰矩阵：
根据网络中的MR的小区的情况，当网络结构一定的情况下，网络中干扰的概率就会确定，干扰概率计算如下：
辅载波干扰概率：Pt（i，j）=Ki，j*Zi*Xij0/（Xij0+Xij1+Xij2）
主载波干扰概率：Pi（i，j）=Ki，j*Zi*（Xij0+Xij1）/（Xij0+Xij1+Xij2）
二、具体的频率优化算法如下：
1、频率分组
频率分配方案基于频率分组，默认分组方案如下：
Figure BDA00002589132300091
Figure BDA00002589132300092
频率分组规则为：
每个分组内不可有相同的频点；
每个分组的主频点不能相同；
2、频率优化原则
同一基站下的各小区主频点不同；
如果考虑小区相对性，对打小区不同主频频；
小区分配到的主频点干扰概率最小；
3、频点总干扰表生成方法
假设小区C的主载波为F2，其邻区ID为1到9共9个小区，全网可用的频点组为F1、F2、F3、F4、F5，各邻小区对小区C的干扰如下表：
小区ID频点 1 2 3 4 5 6 7 8 9
F1 Pt(c,1) Pt(c,2) Pi(c，4) Pi(c,6) Pt(c,7) Pi(c,9)
F2 Pi(c,1) Pi(c,3) Pt(c,4) Pt(c,5) Pt(c,6) Pi(c,7) Pt(c,8)
F3 Pt(c,1) Pi(c,2) Pi(c,5) Pt(c,7) Pi(c,8) Pt(c,9)
F4 Pt(c,3) Pt(c,4) Pt(c,5) Pt(c,6) Pt(c,8) Pt(c,9)
F5 Pt(c,2) Pt(c,3)
其中，邻区的主载波频点使用主载波干扰概率Pi（i，j），辅载波频点使用辅载波干扰概率Pt（i，j）；如上表，小区1主载波为F2，辅载波为F1和F3。
在计算各个频点干扰度时，作为辅载波的频点需乘上辅载波干扰系数γ，默认值为0.5，取值范围为[0,1]；
计算小区C在各个频点上的干扰概率总和，如F1频点干扰概率和为(Pt(c,1)+Pt(c,2)+Pt(c,7))*γ+Pi(c,4)+Pi(c,6)+Pi(c,9)，选取干扰概率最小的频点作为小区C的主频点，并分配主频点对应的分组。
假设小区C频率分配为主载波为F5，辅载波为F3、F4，那小区C的总干扰就是主频点F5所有干扰概率之和。
4、天线相对及距离限制算法
在分配频率组时，还要考虑小区的距离和相对角度，计算方式如图2所示：
根据距离和相对角度，频率优化分组有以下限制：
两小区等效距离D小于等于500M，则不可为同主频；
两小区相对角度δ=（α-（180-β））在30度以内，则不可为同主频；
三、具体的频率优化流程如下，如图3所示：
导入主服务小区邻小区测量报告数据；
生成干扰矩阵，按干扰矩阵算法，生成邻区对间的主、副载波干扰概率阵列；
生成待优化小区列表，将所有∑j（Pi（i，j））干扰概率不为0的i小区加入列表；
根据现网小区频点数据，根据频点总干扰表生成方法，计算所有小区主载波的总干扰之和；
选择∑j（Pi（i，j））最大的小区；
生成小区频点干扰表，按频点总干扰表生成方法，与步骤d的区别为，d只计算小区主载波的干扰，用于评估现网干扰情况，步骤f是要为小区从所有频率分组中选出干扰最小的频点，所以步骤f要计算所有分组作为主频点时的干扰；
选择干扰度最小的频点作为小区主频点，且满足同站小区不同主频，对打小区不同频，按天线相对及距离限制算法；如果分配失败，则不修小区频点，直接从待优化小区列表中删除；
按照频率分组更新小区的主、辅载波频率信息，下次干扰表计算将基于新的小区频点数据；
从待优化小区表中剔除已重新分配频率组的小区；
判断待优化小区列表是否为空，如果不为空重复执行步骤e。
待优化小区表为空，则再次计算所有小区总干扰之和，并与优化前所有小区总干扰对比，如果低于优化前，则结束。
如总干扰没有降低，则继续选择小区优化后的主载波总干扰最高的10%小区加入待优化列表，执行步骤e
如迭代次数到达N，则强制结束，取N次迭代中总干扰最小的结果，作为翻频结果。
以上实施方式仅用于说明本发明，而并非对本发明的限制，如本发明还可用于GSM网络系统等其它网络系统，有关技术领域的普通技术人员，在不脱离本发明的精神和范围的情况下，还可以做出各种变化和变型，因此所有等同的技术方案也属于本发明的范畴，本发明的专利保护范围应由权利要求限定。

Claims (15)

1.一种用于通信系统的频率优化方法，其特征在于，该方法包括：
S1.获取主服务小区以及其邻小区的测量报告数据；
S2.根据所述测量报告数据确定网络中小区间干扰概率，所述干扰概率包括小区间主载波干扰概率和小区间辅载波干扰概率；
S3.根据小区间所述主载波干扰概率生成待优化小区列表；
S4.计算频率分组中的各频点作为待优化小区的频点时的干扰概率之和，以从所述频率分组中选出干扰概率之和最小的频点；
S5.将所述干扰最小的频点作为待优化小区的主频点，为小区分配与所述主频点对应的频率分组。
2.如权利要求1所述的方法，其特征还在于：所述步骤S4、S5按照主载波频点总干扰概率由大到小的顺序对待优化列表中的各待优化小区进行。
3.如权利要求2所述的方法，其特征还在于：所述步骤S4、S5之间还包括有步骤：
所述载波频点总干扰概率为所有邻区ID与其主载波干扰概率乘积的和。
4.如权利要求1或2所述的方法，其特征还在于，该方法还包括：
S6.如果步骤S5分配失败，则直接从待优化小区列表删除所述小区主频点，如果分配成功，按照频率分组更新小区的主、辅载波频率信息，并从待优化列表中删除已重新分配频率组的小区；
S7.判断待优化小区列表是否为空，如果不为空，重复执行步骤S5-S7，直到待优化列表为空或者达到预定的迭代次数。
5.如权利要求1所述的方法，其特征还在于：
小区间辅载波干扰概率=Xij0/（Xij0+Xij1+Xij2），
小区间主载波干扰概率=（Xij0+Xij1）/（Xij0+Xij1+Xij2），
其中Xij0表示高干扰邻区采样点数，Xij1表示一般干扰邻区采样点数，Xij2表示低干扰邻区采样点数。
6.如权利要求5所述的方法，其特征还在于：
根据小区与其邻区的电平差，确定高干扰邻区、一般干扰邻区和低干扰邻区。
7.如权利要求1所述的方法，其特征还在于：所述步骤S2进一步包括：
S23.根据所述小区间干扰概率建立小区间干扰矩阵。
8.如权利要求7所述的方法，其特征还在于：所述步骤S23进一步包括：
S231.计算小区i的邻区j话务量权重系数Ki，j=小区i的邻区j的采样点数/小区i总采样点数；
S232.计算网络级干扰概率：
Zi=TOTALi/(TOTAL1+……+TOTALi+……+TOTALn)，其中TOTALi为小区i下所有采样点总量；
S233.根据所述系数Ki，j和网络级干扰概率计算网络中辅载波干扰概率Pt（i，j）和网络中主载波干扰概率Pi（i，j）：
Pt（i，j）=Ki，j*Zi*Xij0/（Xij0+Xij1+Xij2）
Pi（i，j）=Ki，j*Zi*（Xij0+Xij1）/（Xij0+Xij1+Xij2）。
9.如权利要求1所述的方法，其特征还在于，所步骤S3进一步包括：
将所有邻区ID与其主载波干扰概率乘积的和不为零的小区加入待优化列表。
10.如权利要求1所述的方法，其特征还在于，所述步骤S4中所述频率分组满足如下条件：
每个频率分组内没有相同的频点；
每个频率分组的主频点不相同。
11.如权利要求1所述的方法，其特征还在于，所述步骤S4进一步包括：
将小区的各邻区在所述频点的辅载波干扰概率乘上一辅载波系数，再与各邻区在所述频点的主载波干扰概率进行相加以计算小区在各频点的干扰概率之和。
12.如权利要求11所述的方法，其特征还在于，所述辅载波系数的取值范围为[0,1]。
13.如权利要求1所述的方法，其特征还在于，所述步骤S5中为小区分配频率分组时还满足如下条件：
同一基站下的各小区主频点不同；
对打小区不同主频。
14.如权利要求4所述的方法，其特征还在于，所述步骤S7进一步包括：
当待优化小区列表为空时，计算所有小区主载波的总干扰概率之和，如果低于优化前的总干扰概率之和，则结束；如果不低于优化前的总干扰之和，则选择小区优化后的主载波总干扰概率最高的10%小区加入待优化列表，重复执行步骤S5-S7进行迭代。
15.如权利要求1所述的方法，其特征还在于：
小区主频点满足同站小区不同主频，对打小区不同频。
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