发明内容
本发明要解决的技术问题是,提供一种WCDMA网络扩容规划的方法和装置,实现较准确的中长期网络扩容规划。
本发明所述WCDMA网络扩容规划的方法,包括:
收集现网中同一类型各小区的当前业务量以及现网资源消耗量,并据此建立资源消耗量与业务量的关联关系;
基于所述关联关系计算出预期业务量对应的所述类型各小区的预期资源消耗量;
通过将所述类型各小区的预期资源消耗量与设定的资源消耗量门限进行比较,确定是否对现网进行网络扩容。
进一步的,所述方法还包括:
根据小区相关参数对小区进行分类,小区相关参数包括:区域类型、小区发射功率、室内与室外站、以及HSDPA(High Speed Downlink Packet Access,高速下行分组接入)与R99(Release 99,即WCDMA技术的版本号)异同频策略;
针对不同类型的小区分别建立资源消耗量与业务量的关联关系。
进一步的,所述收集现网中同一类型各小区的当前业务量以及现网资源消耗量,并据此建立资源消耗量与业务量的关联关系,具体包括:
将收集到的同一类型各小区的当前业务量作为自变量,将收集到的现网资源消耗量作为因变量,通过回归拟合或者插值的方式确定出资源消耗量与业务量的关联关系。
进一步的,建立关联关系的资源消耗量与业务量的组合包括:
上行组合:资源消耗量为小区上行负荷或者基站上行CE消耗数量,业务量至少包括以下众多业务的话务量之一:小区CS(Circuit Switch,电路交换域)类业务、小区PS(Packet Switch,数据包交换域)类上行业务的话务量;
下行组合:资源消耗量为非HSDPA码资源利用率、非HSDPA载频发射功率利用率、载频发射功率利用率、Iub口(即无线网络控制器与基站之间的标准接口)带宽利用率或者基站下行CE消耗数量,业务量至少包括以下众多业务的话务量之一:小区CS类业务、小区PS类下行业务的话务量。
进一步的,所述通过将所述类型各小区的预期资源消耗量与设定的资源消耗量门限进行比较,确定是否对现网进行网络扩容,具体包括:
若所述类型某一小区的预期资源消耗量超过设定的资源消耗量门限,则对该小区的相应资源进行网络扩容,否则,不对该小区的相应资源进行网络扩容。
本发明还提供一种WCDMA网络扩容规划的装置,包括:
关联关系建立模块,用于收集现网中同一类型各小区的当前业务量以及现网资源消耗量,并据此建立资源消耗量与业务量的关联关系;
预期资源消耗量计算模块,用于基于所述关联关系计算出预期业务量对应的所述类型各小区的预期资源消耗量;
网络扩容判断执行模块,用于通过将所述类型各小区的预期资源消耗量与设定的资源消耗量门限进行比较,确定是否对现网进行网络扩容。
进一步的,所述装置还包括:
小区类型划分模块,用于根据小区相关参数对小区进行分类,小区相关参数包括:区域类型、小区发射功率、室内与室外站、以及HSDPA与R99异同频策略;
所述关联关系建立模块,还用于针对不同类型的小区分别建立资源消耗量与业务量的关联关系。
进一步的,所述关联关系建立模块,具体用于:
将收集到的同一类型各小区的当前业务量作为自变量,将收集到的现网资源消耗量作为因变量,通过回归拟合或者插值的方式确定出资源消耗量与业务量的关联关系。
进一步的,建立关联关系的资源消耗量与业务量的组合包括:
上行组合:资源消耗量为小区上行负荷或者基站上行CE消耗数量,业务量至少包括以下众多业务的话务量之一:小区CS类业务、小区PS类上行业务的话务量;
下行组合:资源消耗量为非HSDPA码资源利用率、非HSDPA载频发射功率利用率、载频发射功率利用率、Iub口带宽利用率或者基站下行CE消耗数量,业务量至少包括以下众多业务的话务量之一:小区CS类业务、小区PS类下行业务的话务量。
进一步的,所述网络扩容判断执行模块,具体用于:
判断出所述类型某一小区的预期资源消耗量超过设定的资源消耗量门限时,对该小区的相应资源进行网络扩容,否则,不对该小区的相应资源进行网络扩容。
采用上述技术方案,本发明至少具有下列优点:
本发明所述WCDMA网络扩容规划的方法和装置,与现有技术相比较,由于是采用现网数据来确定资源消耗量与业务量的关联关系,所以保证了规划方法与现网情况的吻合;由于不需要输入预规划所需的网络状态参数,减少了网络扩容规划的工作量;最后,这种方法的过程简洁有效,操作简单,容易实现,应用面较广。
具体实施方式
为更进一步阐述本发明为达成预定目的所采取的技术手段及功效,以下结合附图及较佳实施例,对本发明进行详细说明如后。
本发明第一实施例,一种WCDMA网络扩容规划的方法,如图1所示,包括以下具体步骤:
步骤S101,根据小区相关参数对小区进行分类,小区相关参数包括:区域类型(比如:密集城区、一般城区、郊区、农村、道路等)、小区发射功率、室内与室外站、以及HSDPA与R99异同频策略。具体的,按照上述四种小区相关参数的不同取值对小区进行分类,只要有一项参数不同,则为新的一类小区。
步骤S102,收集现网中同一类型各小区的当前业务量以及现网资源消耗量,并据此建立资源消耗量与业务量的关联关系,依此类推,针对不同类型的小区分别建立资源消耗量与业务量的关联关系。
具体的,上述根据收集的现网数据建立资源消耗量与业务量之间的关联关系的方法如下:
将收集到的同一类型各小区的当前业务量作为自变量,将收集到的现网资源消耗量作为因变量,通过回归拟合或者插值的方式确定出资源消耗量与业务量的关联关系。
在WCDMA系统中,可以建立关联关系的资源消耗量与业务量的组合包括:
上行组合:
资源消耗量为小区上行负荷或者基站上行CE消耗数量,业务量至少包括以下众多业务的话务量之一:小区CS类业务和小区PS类上行业务的话务量。小区CS类业务包括:AMR(Adaptive Multi-Rate,自适应多速率语音编解码)12.2K业务、CS64K业务等,小区PS类上行业务包括:PS8K上行业务、PS16K上行业务、PS32K上行业务、PS64K上行业务、PS128K上行业务、PS384K上行业务、HSUPA(High Speed Uplink Packet Access,高速上行链路分组接入)业务等。在工程实践中,业务量的选取可以参考小区中实际运行的业务类型。
下行组合:
资源消耗量为非HSDPA码资源利用率、非HSDPA载频发射功率利用率、载频发射功率利用率、Iub口带宽利用率或者基站下行CE消耗数量,业务量至少包括以下众多业务的话务量之一:小区CS类业务、小区PS类下行业务的话务量。小区CS类业务包括:AMR12.2K业务、CS64K业务等,小区PS类下行业务包括:PS8K下行业务、PS16K下行业务、PS32K下行业务、PS64K下行业务、PS128K下行业务、PS384K下行业务、HSDPA业务等。
因为是通过回归拟合或者插值的方法来确定资源消耗量与业务量的关联关系,所以在每种可用的组合中业务量的种类选用的越多,该关联关系确定的越准确。
步骤S103,基于所述关联关系计算出预期业务量对应的特定类型的各小区的预期资源消耗量;预期业务量可以通过市场分析获知或者为用户设定的下一期业务量目标。
步骤S104,通过将该特定类型各小区的预期资源消耗量与设定的资源消耗量门限进行比较,确定是否对现网进行网络扩容。
具体的,若所述类型某一小区的预期资源消耗量超过设定的资源消耗量门限,则对该小区的相应资源进行网络扩容,否则,不对该小区的相应资源进行网络扩容。
本发明第二实施例,一种WCDMA网络扩容规划的装置,如图2所示,包括以下组成部分:
小区类型划分模块10,用于根据小区相关参数对小区进行分类,小区相关参数包括:区域类型(比如:密集城区、一般城区、郊区、农村、道路等)、小区发射功率、室内与室外站、以及HSDPA与R99异同频策略。
关联关系建立模块20,用于收集现网中同一类型各小区的当前业务量以及现网资源消耗量,并据此建立资源消耗量与业务量的关联关系,依此类推,针对不同类型的小区分别建立资源消耗量与业务量的关联关系。
具体的,关联关系建立模块20,将收集到的同一类型各小区的当前业务量作为自变量,将收集到的现网资源消耗量作为因变量,通过回归拟合或者插值的方式确定出资源消耗量与业务量的关联关系。
在WCDMA系统中,可以建立关联关系的资源消耗量与业务量的组合包括:
上行组合:
资源消耗量为小区上行负荷或者基站上行CE消耗数量,业务量至少包括以下众多业务的话务量之一:小区CS类业务和小区PS类上行业务的话务量。小区CS类业务包括:AMR12.2K业务、CS64K业务等,小区PS类上行业务包括:PS8K上行业务、PS16K上行业务、PS32K上行业务、PS64K上行业务、PS128K上行业务、PS384K上行业务、HSUPA业务等。
下行组合:
资源消耗量为非HSDPA码资源利用率、非HSDPA载频发射功率利用率、载频发射功率利用率、Iub口带宽利用率或者基站下行CE消耗数量,业务量至少包括以下众多业务的话务量之一:小区CS类业务、小区PS类下行业务的话务量。小区CS类业务包括:AMR12.2K业务、CS64K业务等,小区PS类下行业务包括:PS8K下行业务、PS16K下行业务、PS32K下行业务、PS64K下行业务、PS128K下行业务、PS384K下行业务、HSDPA业务等。
预期资源消耗量计算模块30,用于基于所述关联关系计算出预期业务量对应的所述类型各小区的预期资源消耗量。
网络扩容判断执行模块40,用于通过将所述类型各小区的预期资源消耗量与设定的资源消耗量门限进行比较,确定是否对现网进行网络扩容。
具体的,网络扩容判断执行模块40,判断出所述类型某一小区的预期资源消耗量超过设定的资源消耗量门限时,对该小区的相应资源进行网络扩容,否则,不对该小区的相应资源进行网络扩容。
下面基于上述第一、二实施例,介绍本发明网络扩容规划方法的两个应用实例:
应用实例1:
这里以一个AMR12.2K业务、HSDPA业务话务量的增长来预测载频发送功率利用率的情况为例,来说明实施的流程,如图3所示,包括如下六个步骤:
第一步,收集现网数据,作为输入数据。收集的现网数据包括:AMR12.2K业务话务量、HSDPA类下行业务话务量、载频发送功率利用率以及小区相关参数,小区相关参数为:密集城区站间距小于400米的小区、小区发射功率20W、以及HSPDA与R99同频。小区相关参数可根据不同网络的实际情况进行提取分类,进而确定不同类型的小区。
在本应用实例中,收集的现网数据数值如下面表1所示:
表1应用实例1中收集的现网数据数值
为追求预测的准确性,原始数据越多越好,本实施例采用一个星期的数据,时间粒度为15分钟,分别取出AMR12.2K业务话务量、HSDPA业务话务量在一个星期中的最大采样值填入表1中。
第二步,基于上述收集到的现网数据进行回归拟合。
具体的,采用三次线性函数,以AMR12.2K业务话务量和HSDPA业务话务量为自变量,载频发送功率利用率为因变量,进行回归拟合。
这里因变量y是载频发送功率利用率;
自变量x1是AMR12.2K业务话务量;
自变量x2是HSDPA业务话务量;
K1~K7是校正的系数值。
拟合结果如下:
K1 |
K2 |
K3 |
K4 |
K5 |
K6 |
K7 |
0.2687 |
-0.00566 |
0.001015 |
-2.2E-05 |
0.0005 |
-2.6695E-07 |
1.23E-11 |
第三步,根据第一步的小区相关参数确定小区类型,将这个拟合结果按照确定的小区类型保存到关联数据库相应的类别中。
第四步,根据市场分析得到预期的话务量。
第五步,将预期的话务量输入关联数据库,得到预期的资源消耗量。
在本应用实例中,假设市场分析得到预期话务量为:AMR12.2K业务话务量增长到现网的1.5倍,HSDPA业务话务量增加到现网的3倍,通过上面确定的回归拟合函数式(1)的计算,得到该小区类型下所有小区的预期资源消耗量,即预期的载频发送功率利用率,如下面表2所示。
表2应用实例1中预期的网络数据数值
需要说明的是,这个应用实例只是一个简单的举例说明,在实践中,可以用更多的自变量来进行拟合。如考虑其它业务类型CS64K业务、PS64K下行业务、PS128K下行业务、PS384K下行业务等,以体现各业务类型对于载频发送功率利用率的不同需求。
第六步,根据预期的资源消耗量来制订网络扩容规划策略。
在本应用实例中,假设载频发送功率利用率的扩容门限为80%,那么凡是上面预期载频发送功率利用率消耗在到80%以上的小区都要考虑进行扩容。扩容的方式包括增加载波、增加功放和增加基站等。
应用实例2:
这里以AMR12.2K业务、HSDPA业务话务量来预测CE的扩容。流程与应用实例1大致相同。
第一步,收集现网数据,作为输入数据。收集的现网数据包括:AMR12.2K业务话务量、HSDPA类下行业务话务量、基站下行CE利用率以及小区相关参数,具体数值小区相关参数与应用实例1中相同,故小区的类型也相同。
先基于下面的关系式和所需的转换参数,计算出基站下行CE利用率对应的每小区下行CE消耗数量:
每小区下行CE消耗数量=基站下行CE利用率×CE配置数量/小区数;
数值转换过程的数值对应关系如下面表3所示:
表3数值转换过程的数值对应关系
在本应用实例中,收集的现网数据数值如下面表4所示:
表4应用实例2中收集的现网数据数值
小区名字 |
AMR12.2K业务话务量(Erl) |
HSDPA业务话务量(KB) |
B1 |
14.04 |
561.85 |
B2 |
27.66 |
146.99 |
B3 |
35.9 |
300.68 |
… |
… |
… |
第二步,采取公式(1)的拟合函数对上述的数据进行回归拟合。具体的,以AMR12.2K业务话务量和HSDPA业务话务量为自变量,载频发送功率利用率为因变量,进行回归拟合,拟合结果如下:
K1 |
K2 |
K3 |
K4 |
K5 |
K6 |
K7 |
2.064715 |
0.429449 |
-0.00212 |
7.18E-05 |
0.00523 |
-1.4E-05 |
1.43E-08 |
第三步,根据第一步的小区相关参数确定小区类型,将这个拟合结果按照确定的小区类型保存到关联数据库相应的类别中。
第四步,根据市场分析得到预期的话务量。
第五步,将预期的话务量输入关联数据库,得到预期的资源消耗量。
在本应用实例中,假设市场分析得到预期话务量为:AMR12.2K业务话务量增长到现网的1.5倍,HSDPA业务话务量增加到现网的3倍,通过上面确定的回归拟合函数式(1)的计算,得到该小区类型下所有小区的预期资源消耗量,即预期的下行CE消耗数量,如下面表5所示。
表5应用实例2中预期的网络数据数值
第六步,扩容判断。本应用实例中,设置的CE扩容门限是70%的下行CE消耗数量。各小区的扩容判断结果如下面表6所示。
表6各小区的扩容判断结果
小区B1、B2、B3的下行CE消耗数量都小于CE扩容门限,因此均无需扩容。
总之,本发明是基于当前网络数据进行的扩容规划,能很好地规避估算和仿真的准确性低以及工作量大的缺点,灵活方便地达到对预期资源的消耗进行判断,是一种非常适用于工程实践的方法。
通过具体实施方式的说明,应当可对本发明为达成预定目的所采取的技术手段及功效得以更加深入且具体的了解,然而所附图示仅是提供参考与说明之用,并非用来对本发明加以限制。