CN103167511A - 无线通信网络中基站站间距的获取处理方法与装置 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种无线通信网络中基站站间距的获取处理方法与装置，其中，方法包括：根据当前网络子区域的类型与基站的分布密度属性信息，确定当前网络子区域的基站站间距统计样本数N；根据当前网络子区域内各基站的经纬度信息，分别计算当前网络子区域内各基站与其余M-1个基站之间的站间距；分别针对根据当前网络子区域内的每个基站，从M-1个站间距中选择最小的N个站间距作为基站站间距统计样本；去除当前网络子区域内重复的基站站间距统计样本；按照距离大小对目标网络区域内的所有基站站间距统计样本进行统计分析，得到目标网络区域内基站站间距的总体分布情况信息。本发明可以获取无线通信网络中网络区域内部基站实际站间距的分布情况。

Description

无线通信网络中基站站间距的获取处理方法与装置

技术领域

本发明涉及通信技术，尤其是一种无线通信网络中基站站间距的获取处理方法与装置。

背景技术

当前，在无线网络规划与优化领域中，通常利用网络区域面积与其中所包含的基站数量来估算网络中基站之间的平均站间距。根据这种计算方法，假设网络区域面积为S，其中包含的基站数量为N，则可以使用以下公式大致估算网络中基站之间的平均站间距d：

$d=1.732*\sqrt{S/N/\mathrm{\π}}$

基于上述基站之间站间距的估算方法，其前提是假设网络区域内部所有的基站均匀分布，且每个基站覆盖范围一致。

在实现本发明的过程中，发明人发现，上述基站之间站间距的估算方法仅仅给出了网络区域中基站之间的平均站间距，而实际应用中，网络区域中的多个基站可能分布不均匀，且每个基站的覆盖范围并不一致。因此，基于上述基站之间站间距的估算方法估算出的平均站间距并不能真正反映网络区域内部基站实际站间距的分布情况。采用基站之间站间距的估算方法得到的平均站间距，无法指导实际网络规划与优化工作，在准确性与完备性方面存在明显不足，不利于网络的进一步发展与网络性能的提升。

发明内容

本发明实施例所要解决的技术问题是：提供一种无线通信网络中基站站间距的获取处理方法与装置，以获取无线通信网络中网络区域内部基站实际站间距的分布情况。

本发明实施例提供的一种无线通信网络中基站站间距的获取处理方法，包括：

根据当前网络子区域的类型与基站的分布密度属性信息，确定当前网络子区域的基站站间距统计样本数N，N为大于零的整数，所述当前网络子区域内设置有M个基站，M为大于或等于N的整数；

根据当前网络子区域内各基站的经纬度信息，分别计算当前网络子区域内各基站与其余M-1个基站之间的站间距；

分别针对根据当前网络子区域内的每个基站，从M-1个站间距中选择站间距最小的N个站间距作为基站站间距统计样本；

去除当前网络子区域内重复的基站站间距统计样本，所述重复的基站站间距统计样本为同样两个基站之间均包含的基站站间距统计样本，得到当前网络子区域内的所有基站站间距统计样本；

按照距离大小对目标网络区域内的所有基站站间距统计样本进行统计分析，得到目标网络区域内基站站间距的总体分布情况信息，所述目标网络区域被划分为不同类型的网络子区域。

本发明实施例提供的一种无线通信网络中基站站间距的获取处理装置，包括：

存储单元，用于存储目标网络区域内各基站的经纬度信息，所述目标网络区域被划分为不同类型的网络子区域；

确定单元，用于根据当前网络子区域的类型与基站的分布密度属性信息，确定当前网络子区域的基站站间距统计样本数N，N为大于零的整数，所述当前网络子区域内设置有M个基站，M为大于或等于N的整数；

计算单元，用于根据存储单元中存储的当前网络子区域内各基站的经纬度信息，分别计算当前网络子区域内各基站与其余M-1个基站之间的站间距；

选择单元，用于分别针对根据当前网络子区域内的每个基站，从计算单元计算得到的M-1个站间距中选择站间距最小的N个站间距作为基站站间距统计样本；

去除单元，用于从选择单元选择出的基站站间距统计样本中，去除当前网络子区域内重复的基站站间距统计样本，所述重复的基站站间距统计样本为同样两个基站之间均包含的基站站间距统计样本，得到当前网络子区域内的所有基站站间距统计样本；

统计分析单元，用于按照距离大小，对去除单元得到的目标网络区域内的所有基站站间距统计样本进行统计分析，得到目标网络区域内基站站间距的总体分布情况信息，所述目标网络区域被划分为不同类型的网络子区域。

基于本发明上述实施例提供的无线通信网络中基站站间距的获取处理方法与装置，将目标网络区域划分为不同类型的网络子区域。根据当前网络子区域的类型与基站的分布密度属性信息，确定当前网络子区域的基站站间距统计样本数N，根据当前网络子区域内各基站的经纬度信息，分别计算当前网络子区域内各基站与其余M-1个基站之间的站间距，分别针对根据当前网络子区域内的每个基站，从M-1个站间距中选择站间距最小的N个站间距作为基站站间距统计样本，去除当前网络子区域内重复的基站站间距统计样本，并按照距离大小对目标网络区域内的所有基站站间距统计样本进行统计分析，得到目标网络区域内基站站间距的总体分布情况信息，与现有技术相比，可以获取无线通信网络中网络区域内部基站实际站间距的分布情况，实现了对网络区域内部基站实际站间距的准确、详细获取，从而可以有效指导实际网络规划与优化工作，不仅可以填补当前规划软件功能上的缺失，还能够极大增强网络规划工作的准确性与效率，有利于网络的进一步发展与网络性能的提升。

下面通过附图和实施例，对本发明的技术方案做进一步的详细描述。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明无线通信网络中基站站间距的获取处理方法一个实施例的流程图；

图2为无线通信网络的一个经典蜂窝组网结构示意图；

图3为本发明无线通信网络中基站站间距的获取处理方法另一个实施例的流程图；

图4为基站站间距与基站覆盖半径关系示意图；

图5为本发明无线通信网络中基站站间距的获取处理装置一个实施例的结构示意图；

图6为本发明无线通信网络中基站站间距的获取处理装置另一个实施例的结构示意图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

图1为本发明无线通信网络中基站站间距的获取处理方法一个实施例的流程图。如图1所示，该实施例无线通信网络中基站站间距的获取处理方法包括：

101，根据当前网络子区域的类型与基站的分布密度属性信息，确定当前网络子区域的基站站间距统计样本数N。

其中，N为大于零的整数，当前网络子区域内设置有M个基站，M为大于或等于N的整数。

102，根据当前网络子区域内各基站的经纬度信息，分别计算当前网络子区域内各基站与其余M-1个基站之间的站间距。

103，分别针对根据当前网络子区域内的每个基站，从M-1个站间距中选择站间距最小的N个站间距作为基站站间距统计样本。

104，去除当前网络子区域内重复的基站站间距统计样本，得到当前网络子区域内的所有基站站间距统计样本。

其中，重复的基站站间距统计样本具体为同样两个基站之间均包含的基站站间距统计样本，

105，按照距离大小对目标网络区域内的所有基站站间距统计样本进行统计分析，得到目标网络区域内基站站间距的总体分布情况信息，例如，包括但不限于以概率密度函数(Probability DistributionFunction，以下简称：PDF)和/或累积分布函数(CumulativeDistribution Function，以下简称：CDF)表示的基站站间距的总体分布情况。其中的目标网络区域被划分为不同类型的网络子区域。

基于本发明上述实施例提供的无线通信网络中基站站间距的获取处理方法，将目标网络区域划分为不同类型的网络子区域。根据当前网络子区域的类型与基站的分布密度属性信息，确定当前网络子区域的基站站间距统计样本数N，根据当前网络子区域内各基站的经纬度信息，分别计算当前网络子区域内各基站与其余M-1个基站之间的站间距，分别针对根据当前网络子区域内的每个基站，从M-1个站间距中选择站间距最小的N个站间距作为基站站间距统计样本，去除当前网络子区域内重复的基站站间距统计样本，并按照距离大小对目标网络区域内的所有基站站间距统计样本进行统计分析，得到目标网络区域内基站站间距的总体分布情况信息，可以获取无线通信网络中网络区域内部基站实际站间距的分布情况，实现了对网络区域内部基站实际站间距的准确、详细获取，从而可以有效指导实际网络规划与优化工作，不仅可以填补当前规划软件功能上的缺失，还能够极大增强网络规划工作的准确性与效率，有利于网络的进一步发展与网络性能的提升。

根据本发明无线通信网络中基站站间距的获取处理方法的一个具体示例而非限制，在图1所示实施例的流程之前，还可以执行以下操作：将目标网络区域被划分为内部区域与网络边缘区域两种不同类型的网络子区域；根据目标网络区域内各基站的经纬度信息，将目标网络区域内的各基站分别划分到内部区域或网络边缘区域，形成类型为内部区域与网络边缘区域的两个网络子区域，并分别针对类型为内部区域与网络边缘区域的两个网络子区域，执行根据当前网络子区域的类型与基站的分布密度属性信息，确定当前网络子区域的基站站间距统计样本数N的操作。

示例性地，网络区域中位于最外一层的基站可以划分为属于网络边缘区域，其余基站属于网络内部区域。

如图2所示，为无线通信网络的一个经典蜂窝组网结构示意图。蜂窝为等边六边形结构，基站位于六边形一角，基站每扇区覆盖一个蜂窝。根据本发明实施例的一个示例，可以以无线通信网络的经典蜂窝组网模型为实例，示例性的说明本发明实施例。例如，图2中空心圆圈表示的基站位于网络区域中最外一层，属于网络边缘区域，其余的7个基站，即：图2中实心圆点表示的基站，属于网络内部区域。

根据本发明无线通信网络中基站站间距的获取处理方法的另一个具体示例而非限制，当前网络子区域为网络内部区域时，N的取值为N_centre＝4～6，其中，基站的分布密度越大，N_centre的取值越大；当前网络子区域为网络边缘区域时，N的取值为N_edgee＝2～3，其中，基站的分布密度越大，N_edgee的取值越大。

图3为本发明无线通信网络中基站站间距的获取处理方法另一个实施例的流程图。如图1所示，该实施例无线通信网络中基站站间距的获取处理方法包括：

201，将目标网络区域被划分为网络内部区域与网络边缘区域两种不同类型的网络子区域。

202，根据目标网络区域内各基站的经纬度信息，将目标网络区域内的各基站分别划分到网络内部区域或网络边缘区域，形成类型为网络内部区域与网络边缘区域的两个网络子区域。分别针对类型为网络内部区域与网络边缘区域的两个网络子区域，执行以下203～206的操作。

示例性地，由于基站的经纬度数据表示该基站的实际位置，可以根据目标网络区域内各基站的经纬度信息，通过电子地图来显示目标网络区域内各基站的实际位置，从而获得将各基站划分到网络内部区域或者网络边缘区域。

203，假设当前网络子区域内设置有M个基站，根据当前网络子区域的类型与基站的分布密度属性信息，确定当前网络子区域的基站站间距统计样本数N。其中，N为大于零的整数，M为大于或等于N的整数。

其中，基站的分布密度属性信息是指基站的分布密度大小，具体应用中，可以根据网络区域属于密集市区、市区、郊区和农村等区域类型来确定基站的分布密度大小，例如，基站的分布密度大小按照密集市区、市区、郊区、农村依次降低。

当前网络子区域为网络内部区域时，N的取值为N_centre＝4～6，其中，基站的分布密度越大，N_centre的取值越大；当前网络子区域为网络边缘区域时，N的取值为N_edgee＝2～3，其中，基站的分布密度越大，N_edgee的取值越大。

具体应用中，对于密集城区及一般城区，基站的分布密度较大，通常选择N_centre＝4和N_edgee＝3；对于郊区和农村场景，基站的分布密度较小，通常选择N_centre＝5～6，N_edgee＝2～3。例如，对于密集市区，可以取值N_centre＝6，市区N_centre＝5，郊区和农村N_centre＝4；密集市区和市区N_edgee＝3，郊区和农村N_edgee＝3。

示例性地，图2中，基站之间的虚线连接为网络边缘区域中基站的站间距统计样本，基站之间点划线连接为网络内部区域基站的站间距统计样本；某个基站所有的统计样本的数量之和为统计样本数。

204，根据当前网络子区域内各基站的经纬度信息，分别计算当前网络子区域内各基站与其余M-1个基站之间的站间距。

具体地，通过以下方式计算当前网络子区域内基站B_i与其余M-1个基站中基站B_j之间的站间距d_i，j，i的取值依次遍历为1～N，针对每一个i的取值，j的取值依次依次遍历1～M：

$d_{i,j}=2*\mathrm{Arc}\sin \left(\sqrt{\begin{array}{c}\mathrm{si}{n}^2\left(\frac{\mathrm{Lat}\_B_i-\mathrm{Lat}\_B_j}{2}\right)+\\ \cos (\mathrm{Lat}\_B_i)*\cos (\mathrm{Lat}\_B_j)*{\sin }^2\left(\frac{\mathrm{Long}\_B_i-\mathrm{Long}\_B_j}{2}\right)\end{array}}\right)*{\mathrm{Radius}}_{\mathrm{earth}}$

其中，Long_B_i和Lat_B_t分别为基站B_i的经度和纬度，Long_B_j和Lat_B_j分别为基站B_j的经度和纬度，d_i，j的单位为米，经度与纬度的单位为弧度，弧度＝角度＊pi/180，Radius_earth为地球半径，Radius_earth＝6378140米。

205，分别针对根据当前网络子区域内的每个基站，从M-1个站间距中选择站间距最小的N个站间距作为基站站间距统计样本。其中，站间距越小，说明两个基站越临近。

206，去除当前网络子区域内重复的基站站间距统计样本，得到当前网络子区域内的所有基站站间距统计样本。其中，重复的基站站间距统计样本是指同样两个基站之间均包含的基站站间距统计样本。

若基站B_i的站间距样本和基站B_j的站间距样本中同时包含基站B_i与基站B_j之间的站间距d_i，j、d_j，i，则保留基站B_i站间距样本中的d_i，j，将间距样本d_j，i从基站B_j的站间距样本中去除。

207，按照距离大小对目标网络区域，包括网络内部区域与网络边缘区域内的所有基站站间距统计样本进行统计分析，得到目标网络区域内以PDF和/或CDF表示的基站站间距的总体分布情况信息。

基于本发明上述各实施例，获得网络区域内各基站站间距的总体分布情况后，可以根据基站站间距与基站覆盖半径之间的换算关系，获得网络区域内各基站的覆盖半径分布情况，从而获得网络区域内基站覆盖半径分布的统计数据。

图4为基站站间距与基站覆盖半径关系示意图。其中，基站站间距为d，基站覆盖半径为R。结合图4，可以获知基站站间距与基站覆盖半径之间的关系如下：

$d=\sqrt{3}*R$ 或 $R=d/\sqrt{3}$

图5为本发明无线通信网络中基站站间距的获取处理装置一个实施例的结构示意图。该实施例的装置可用于实现本发明上述各实施例方法的相应流程。如图5所示，其包括存储单元301、确定单元302、计算单元303、选择单元304、去除单元305与统计分析单元。

其中，存储单元301，用于存储目标网络区域内各基站的经纬度信息，该目标网络区域被划分为不同类型的网络子区域。

确定单元302，用于根据当前网络子区域的类型与基站的分布密度属性信息，确定当前网络子区域的基站站间距统计样本数N。其中，N为大于零的整数，当前网络子区域内设置有M个基站，M为大于或等于N的整数。

计算单元303，用于根据存储单元301中存储的当前网络子区域内各基站的经纬度信息，分别计算当前网络子区域内各基站与其余M-1个基站之间的站间距。

选择单元304，用于分别针对根据当前网络子区域内的每个基站，从计算单元303计算得到的M-1个站间距中选择站间距最小的N个站间距作为基站站间距统计样本。

去除单元305，用于从选择单元304选择出的基站站间距统计样本中，去除当前网络子区域内重复的基站站间距统计样本，得到当前网络子区域内的所有基站站间距统计样本。其中，重复的基站站间距统计样本为同样两个基站之间均包含的基站站间距统计样本。

统计分析单元306，用于按照距离大小，对去除单元305得到的目标网络区域内的所有基站站间距统计样本进行统计分析，得到目标网络区域内基站站间距的总体分布情况信息，目标网络区域被划分为不同类型的网络子区域。示例性地，目标网络区域内基站站间距的总体分布情况信息包括但不限于以PDF和/或CDF表示的基站站间距的总体分布情况。

基于本发明上述实施例提供的无线通信网络中基站站间距的获取处理装置，将目标网络区域划分为不同类型的网络子区域。根据当前网络子区域的类型与基站的分布密度属性信息，确定当前网络子区域的基站站间距统计样本数N，根据当前网络子区域内各基站的经纬度信息，分别计算当前网络子区域内各基站与其余M-1个基站之间的站间距，分别针对根据当前网络子区域内的每个基站，从M-1个站间距中选择站间距最小的N个站间距作为基站站间距统计样本，去除当前网络子区域内重复的基站站间距统计样本，并按照距离大小对目标网络区域内的所有基站站间距统计样本进行统计分析，得到目标网络区域内基站站间距的总体分布情况信息，可以获取无线通信网络中网络区域内部基站实际站间距的分布情况，实现了对网络区域内部基站实际站间距的准确、详细获取，从而可以有效指导实际网络规划与优化工作，不仅可以填补当前规划软件功能上的缺失，还能够极大增强网络规划工作的准确性与效率，有利于网络的进一步发展与网络性能的提升。

图6为本发明无线通信网络中基站站间距的获取处理装置另一个实施例的结构示意图。其中，网络子区域的类型包括网络内部区域与网络边缘区域两种不同类型。如图6所示，与图5所示的实施例相比，该实施例的装置还可以包括区域获取单元307，用于根据存储单元301中存储的目标网络区域内各基站的经纬度信息，将目标网络区域内的各基站分别划分到网络内部区域或网络边缘区域，形成类型为网络内部区域与网络边缘区域的两个网络子区域。相应的，确定单元302，具体根据区域获取单元307划分后的当前网络子区域的类型与基站的分布密度属性信息，确定当前网络子区域的基站站间距统计样本数N。

根据本发明无线通信网络中基站站间距的获取处理装置的一个示例而非限制，图6所示的实施例中，当前网络子区域为网络内部区域时，N的取值可以为N_centre＝4～6，其中，基站的分布密度越大，N_centre的取值越大；当前网络子区域为网络边缘区域时，N的取值可以为N_edgee＝2～3，其中，基站的分布密度越大，N_edgee的取值越大。

根据本发明无线通信网络中基站站间距的获取处理装置的另一个示例而非限制，本发明上述各实施例的装置中，计算单元303具体可以通过以下方式计算当前网络子区域内基站B_i与其余M-1个基站中基站B_j之间的站间距d_i，j：

$d_{i,j}=2*\mathrm{Arc}\sin \left(\sqrt{\begin{array}{c}\mathrm{si}{n}^2\left(\frac{\mathrm{Lat}\_B_i-\mathrm{Lat}\_B_j}{2}\right)+\\ \cos (\mathrm{Lat}\_B_i)*\cos (\mathrm{Lat}\_B_j)*{\sin }^2\left(\frac{\mathrm{Long}\_B_i-\mathrm{Long}\_B_j}{2}\right)\end{array}}\right)*{\mathrm{Radius}}_{\mathrm{earth}}$

其中，Long_B_i和Lat_B_t分别为基站B_i的经度和纬度，Long_B_j和Lat_B_j分别为基站B_j的经度和纬度，d_i，j的单位为米，经度与纬度的单位为弧度，弧度＝角度＊pi/180，Radius_earth为地球半径，Radius_earth＝6378140米，i的取值依次遍历为1～N，针对每一个i的取值，j的取值依次依次遍历1～M。

进一步地，再参见图6，本发明上述各实施例的装置还可以包括获取单元308，用于根据统计分析单元306得到的目标网络区域内基站站间距的总体分布情况信息，获取目标网络区域内各基站的覆盖半径分布情况。

以下以对城市A、B和C三个密集城区的网络区域内基站实际站间距的分布情况的分析为例，来进一步体现本发明基于无线通信网络中基站站间距的获取处理方法与装置相对于现有技术的有益效果。

如果采用现有技术基站之间站间距的估算方法，可以得到城市A、B和C三个密集城区的网络区域内基站之间的平均站间距如下表所示：

城市	基站数量	面积/km2	平均站间距/m
				A	353.00	157.00	651.68
B	101.00	29.38	527.03
				C	246.00	52.91	453.18

如果采用本发明实施例无线通信网络中基站站间距的获取处理方法与装置，选择网络内部区域统计样本数N_centre＝4，选择网络边缘区域统计样本数N_centre＝3，对城市A、B和C三个密集城区的网络区域中基站站间距进行获取，则可以准确获取得到城市A、B和C三个密集城区的网络区域内以PDF和/或CDF表示的基站站间距的总体分布情况信息，如下表所示：

根据以上两个表的统计结果可以看出，采用本发明实施例获得的基站站间距统计数据比采用现有基站之间站间距的估算方法得到的平均站间距更加详细和准确，更加全面地反映了当前网络基站站间距的分布情况。

本说明书中各个实施例均采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其它实施例的不同之处，各个实施例之间相同或相似的部分相互参见即可。对于装置实施例而言，由于其与方法实施例基本相似，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。

本领域普通技术人员可以理解：实现上述方法实施例的全部或部分步骤可以通过程序指令相关的硬件来完成，前述的程序可以存储于一计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，执行包括上述方法实施例的步骤；而前述的存储介质包括：ROM、RAM、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

相对于现有技术基站之间站间距的估算方法，本发明实施例提供了一种与现有网络相符的，准确且可操作的无线通信网络基站站间距统计方法。基于基站经纬度数据，可以对基站站间距进行准确且详细的统计，获得网络区域基站站间距的PDF和CDF数据。本发明实施例为网络规划与网络优化工作提供有力的数据支撑，为网络的未来演进与发展提供参考。同时，本发明实施例也为无线通信网络规划软件实现基站站间距统计功能的可行性，增强网络规划工作的准确性与效率提供了技术支撑。

本发明的描述是为了示例和描述起见而给出的，而并不是无遗漏的或者将本发明限于所公开的形式。很多修改和变化对于本领域的普通技术人员而言是显然的。选择和描述实施例是为了更好说明本发明的原理和实际应用，并且使本领域的普通技术人员能够理解本发明从而设计适于特定用途的带有各种修改的各种实施例。

Claims (12)

1.一种无线通信网络中基站站间距的获取处理方法，其特征在于，包括：

根据当前网络子区域的类型与基站的分布密度属性信息，确定当前网络子区域的基站站间距统计样本数N，N为大于零的整数，所述当前网络子区域内设置有M个基站，M为大于或等于N的整数；

根据当前网络子区域内各基站的经纬度信息，分别计算当前网络子区域内各基站与其余M-1个基站之间的站间距；

分别针对根据当前网络子区域内的每个基站，从M-1个站间距中选择站间距最小的N个站间距作为基站站间距统计样本；

去除当前网络子区域内重复的基站站间距统计样本，所述重复的基站站间距统计样本为同样两个基站之间均包含的基站站间距统计样本，得到当前网络子区域内的所有基站站间距统计样本；

按照距离大小对目标网络区域内的所有基站站间距统计样本进行统计分析，得到目标网络区域内基站站间距的总体分布情况信息，所述目标网络区域被划分为不同类型的网络子区域。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：

将目标网络区域被划分为网络内部区域与网络边缘区域两种不同类型的网络子区域；

根据目标网络区域内各基站的经纬度信息，将目标网络区域内的各基站分别划分到网络内部区域或网络边缘区域，形成类型为网络内部区域与网络边缘区域的两个网络子区域，并分别针对类型为网络内部区域与网络边缘区域的两个网络子区域，执行所述根据当前网络子区域的类型与基站的分布密度属性信息，确定当前网络子区域的基站站间距统计样本数N的操作。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，当前网络子区域为网络内部区域时，N的取值为N_centre＝4～6，其中，基站的分布密度越大，N_centre的取值越大；

当前网络子区域为网络边缘区域时，N的取值为N_edgee＝2～3，其中，基站的分布密度越大，N_edgee的取值越大。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，通过以下方式计算当前网络子区域内基站B_i与其余M-1个基站中基站B_j之间的站间距d_i，j：

$d_{i,j}=2*\mathrm{Arc}\sin \left(\sqrt{\begin{array}{c}\mathrm{si}{n}^2\left(\frac{\mathrm{Lat}\_B_i-\mathrm{Lat}\_B_j}{2}\right)+\\ \cos (\mathrm{Lat}\_B_i)*\cos (\mathrm{Lat}\_B_j)*{\sin }^2\left(\frac{\mathrm{Long}\_B_i-\mathrm{Long}\_B_j}{2}\right)\end{array}}\right)*{\mathrm{Radius}}_{\mathrm{earth}}$

其中，Long_B_i和Lat_B_t分别为基站B_i的经度和纬度，Long_B_j和Lat_B_j分别为基站B_j的经度和纬度，d_i，j的单位为米，经度与纬度的单位为弧度，弧度＝角度＊pi/180，Radius_earth为地球半径，Radius_earth＝6378140米。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述目标网络区域内基站站间距的总体分布情况信息包括以概率密度函数PDF和/或累积分布函数CDF表示的基站站间距的总体分布情况。

6.根据权利要求1至5任意一项所述的方法，其特征在于，还包括：

根据目标网络区域内基站站间距的总体分布情况信息，获取目标网络区域内各基站的覆盖半径分布情况。

7.一种无线通信网络中基站站间距的获取处理装置，其特征在于，包括：

存储单元，用于存储目标网络区域内各基站的经纬度信息，所述目标网络区域被划分为不同类型的网络子区域；

确定单元，用于根据当前网络子区域的类型与基站的分布密度属性信息，确定当前网络子区域的基站站间距统计样本数N，N为大于零的整数，所述当前网络子区域内设置有M个基站，M为大于或等于N的整数；

计算单元，用于根据存储单元中存储的当前网络子区域内各基站的经纬度信息，分别计算当前网络子区域内各基站与其余M-1个基站之间的站间距；

选择单元，用于分别针对根据当前网络子区域内的每个基站，从计算单元计算得到的M-1个站间距中选择站间距最小的N个站间距作为基站站间距统计样本；

去除单元，用于从选择单元选择出的基站站间距统计样本中，去除当前网络子区域内重复的基站站间距统计样本，所述重复的基站站间距统计样本为同样两个基站之间均包含的基站站间距统计样本，得到当前网络子区域内的所有基站站间距统计样本；

统计分析单元，用于按照距离大小，对去除单元得到的目标网络区域内的所有基站站间距统计样本进行统计分析，得到目标网络区域内基站站间距的总体分布情况信息，所述目标网络区域被划分为不同类型的网络子区域。

8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述网络子区域的类型包括网络内部区域与网络边缘区域两种不同类型；

所述装置还包括：

区域获取单元，用于根据存储单元中存储的目标网络区域内各基站的经纬度信息，将目标网络区域内的各基站分别划分到网络内部区域或网络边缘区域，形成类型为网络内部区域与网络边缘区域的两个网络子区域；

所述确定单元，具体根据区域获取单元划分后的当前网络子区域的类型与基站的分布密度属性信息，确定当前网络子区域的基站站间距统计样本数N。

9.根据权利要求8所述的装置，其特征在于，当前网络子区域为网络内部区域时，N的取值为N_centre＝4～6，其中，基站的分布密度越大，N_centre的取值越大；

当前网络子区域为网络边缘区域时，N的取值为N_edgee＝2～3，其中，基站的分布密度越大，N_edgee的取值越大。

10.根据权利要求9所述的装置，其特征在于，所述计算单元具体通过以下方式计算当前网络子区域内基站B_i与其余M-1个基站中基站B_j之间的站间距d_i，j：

$d_{i,j}=2*\mathrm{Arc}\sin \left(\sqrt{\begin{array}{c}\mathrm{si}{n}^2\left(\frac{\mathrm{Lat}\_B_i-\mathrm{Lat}\_B_j}{2}\right)+\\ \cos (\mathrm{Lat}\_B_i)*\cos (\mathrm{Lat}\_B_j)*{\sin }^2\left(\frac{\mathrm{Long}\_B_i-\mathrm{Long}\_B_j}{2}\right)\end{array}}\right)*{\mathrm{Radius}}_{\mathrm{earth}}$

其中，Long_B_i和Lat_B_t分别为基站B_i的经度和纬度，Long_B_j和Lat_B_j分别为基站B_j的经度和纬度，d_i，j的单位为米，经度与纬度的单位为弧度，弧度＝角度＊pi/180，Radius_earth为地球半径，Radius_earth＝6378140米。

11.根据权利要求10所述的装置，其特征在于，所述目标网络区域内基站站间距的总体分布情况信息包括以PDF和/或CDF表示的基站站间距的总体分布情况。

12.根据权利要求7至11任意一项所述的装置，其特征在于，还包括：

获取单元，用于根据统计分析单元得到的目标网络区域内基站站间距的总体分布情况信息，获取目标网络区域内各基站的覆盖半径分布情况。

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