CN103686745B - 一种lte系统中频率优化的方法及装置 - Google Patents

Abstract

本发明涉及通信领域，公开了一种LTE系统中频率优化的方法及装置，用以在频率混合组网的环境下实现小区频率优化。该方法为：服务器利用客户端上报的MR数据来计算表征网络性能的各类目标评估参数，并基于各类目标评估参数触发针对恶化小区的自动频率优化，在确定需要进行频率优化时，通过MR数据筛选出弱覆盖小区和强干扰小区并进行针对性的频率调整，这样，可以令全网范围内各个小区的性能趋于均衡，整个过程无需人工干预，有效提高了频率优化的执行效率，并且可以提高频率优化的准确性，提升优化效果，有效地改善系统整体性能，使得系统覆盖、干扰和容量达到一个整体最优的状态。

Description

一种LTE系统中频率优化的方法及装置

技术领域

本发明涉及通信领域，特别涉及一种LTE系统中频率优化的方法及装置。

背景技术

现有技术下，为了便于管理，通常将频谱划分为多个频段并采用不同英文字母进行命名，如，将频谱划分为A频段、B频段、C频段……。

在网络开通阶段，频率的配置都是同频组网，由于F频段只有20M带宽，容易出现资源紧张的问题，因此D频段的使用是不可避免的；其最终的必然趋势一定是F频段和D频段的共同承载，对于特大城市和大城市的核心区域，F频段和D频段一定要同步规划。目前，在时分同步码分多址－长期演进（TD-SCDMA Long Term Evolution，TD-LTE）无线网络中，室外小区通常采用F频段和D频段的不同应用组合进行覆盖；包括F频段升级、F频段独立建设、D频段独立建设和F/D频段混合建设等组网方式。

对于F频段，无论是F频段升级还是F频段新建，都要保证时分同步的码分多址技术（Time Division-Synchronous Code Division Multiple Access，TDS）和分时长期演进（Time Division Long Term Evolution，TDL）的上下行时隙对齐，这样就会造成下行容量损失约20%。此外，因为F频段的带宽只有20MHz，假设单用户数据流量需求是1个GB，那么在一个密集城区的主要区域内，F频段只能满足1年甚至只有半年的使用需求，这样的容量能力，是一定不够用的。

对于D频段，其频率资源方面有特有优势。目前，国家已经明确划分了190MHz的D频段资源给时分双工（Time division duplex，TDD）系统使用，D频段的资源显然比F频段要充裕，为未来实施容量扩容、异频组网带来了可能。

在扩大规模试验网中（包括不同站间距下、不同场景下D频段和F频段的对比），发现在站距较远的室外场景下，D频段和F频段在传播特性上有一定差异，并且不同的组网方式还是会产生频率配置不合理的现象，导致下行吞吐率会有较大的恶化，甚至发生掉线，而这将会在D频段和F频段共同组网的环境中造成弱覆盖小区及强干扰小区。目前，通常会采用天馈参数优化或功率调整来优化上述弱覆盖小区及强干扰小区，但是受限于各参数的调整范围，很难保证降低干扰的优化效果。

有鉴于此，需要设计一种新的方式在F频段和D频段共同组网的环境下实现小区优化。

发明内容

本发明实施例提供一种LTE系统中的频率优化方法及装置，用以在F频段和D频段共同组网的环境下实现小区频率优化。

本发明实施例提供的具体技术方案如下：

第一方面，一种LTE系统中进行频率优化的方法，包括：

接收各eNB上报的MR数据，根据获得的MR数据计算获得目标评估参数；

确定获得的各类目标评估参数中，任意一类目标评估参数不满足相应的判决门限值时，根据获得的MR数据筛选出弱覆盖小区和强干扰小区；

对筛选出的弱覆盖小区和强干扰小区进行频率优化。

这样，服务器实时采样MR数据，并将MR数据作为频率优化的数据源，利用客户端上报的MR数据来计算表征网络性能的各类目标评估参数，并基于各类目标评估参数触发针对恶化小区的自动频率优化，即通过判断各类目标评估参数是否满足相应的判决门限来确定是否需要进行频率优化，在确定需要进行频率优化时，通过MR数据筛选出弱覆盖小区和强干扰小区，再针对弱覆盖小区进行增强性频率调整，对强干扰小区进行减弱性频率调整，这样，可以令全网范围内各个小区的性能趋于均衡，整个过程无需人工干预，有效提高了频率优化的执行效率，并且对弱覆盖小区和强干扰小区进行针对性的频率优化，可以提高频率优化的准确性，提升优化效果，有效地改善系统整体性能，使得系统覆盖、干扰和容量达到一个整体最优的状态。

结合第一方面、在第一种可能的实现方式中，根据获得的MR数据计算获得目标评估参数，包括：

根据获得的MR数据计算获得各小区的小区弱覆盖系数、全网重叠覆盖系数和各小区的小区重叠覆盖系数。

结合第一方面的第一种可能的实现方式，在第二种可能的实现方式中，根据获得的MR数据计算获得各小区的小区弱覆盖系数、全网重叠覆盖系数和各小区的小区重叠覆盖系数，包括：

根据获得的MR数据，分别确定各个采样点归属的信号最强小区或主服务小区的接收信号参考功率RSRP，再分别将每一采样点对应的RSRP与设定的小区弱覆盖判决门限进行比较，接着，以小区为单位，分别判断每一个小区中，对应的RSRP小于上述小区弱覆盖判决门限的采样点，与相应小区中全部采样点的数目的比值，并将获得的各个比值作为相应小区的小区弱覆盖系数。

根据获得的MR数据，分别计算出每一个采样点的重叠覆盖小区数和邻区干扰强度，再根据获得的每一个采样点的重叠覆盖小区数和邻区干扰强度，筛选出位于指定区域范围之外的采样点，以及根据筛选出的采样点的数目与全网中采样点的总数目计算第一比值，并将获得的第一比值作为全网重叠覆盖系数；

根据每一个采样点的重叠覆盖小区数和邻区干扰强度，以小区为单位，分别确定每一个小区中位于所述指定的区域范围之外的采样点的数目，与相应小区中全部采样点的数目的比值，并将获得的各个比值作为相应小区的小区重叠覆盖系数。

结合第一方面的第一种或第二种可能的实现方式，在第三种可能的实现方式中，确定获得的各类目标评估参数中，任意一类目标评估参数不满足相应的判决门限值时，包括：

在获得各小区的小区弱覆盖系数后，将各小区的小区弱覆盖系数与设定阈值进行比较，将小区弱覆盖系数低于该设定阈值的小区确定为弱覆盖小区，并根据弱覆盖小区的数目与全部小区的总数目计算第二比值，以及在确定所述第二比值大于或等于预设的全网小区弱覆盖判决门限时，判定小区弱覆盖系数不满足相应的全网小区弱覆盖判决门限；

将全网小区重叠覆盖系数与设定的区域重叠覆盖判决门限进行比较，确定所述全网小区重叠覆盖系数大于或等于所述区域重叠覆盖判断门限时，判定所述全网小区重叠覆盖系数不满足相应的区域重叠覆盖判断门限；

服务器在获得各小区的小区重叠覆盖系数后，分别判决每一个小区重叠覆盖系数是否达到所述区域重叠覆盖判决门限，并根据未达到所述区域重叠覆盖判决门限的小区的数目与全网内小区的总数目计算第三比值，以及在确定所述第三比值大于或等于设定的小区重叠覆盖判决门限时，判定小区重叠覆盖系数不满足相应的小区重叠覆盖判决门限。

结合第一方面的第一种或第二种可能的实现方式，在第四种可能的实现方式中，根据获得的MR数据筛选出强干扰小区，包括：

根据获得的MR数据分别计算每一个小区被采样点上报为干扰小区的次数，以及计算每一个小区的小区干扰系数；

当确定某一小区被采样点上报为干扰小区的次数大于或等于设定的强干扰小区门限，且所述某一小区的小区干扰系数大于或等于设定的小区干扰系数门限，则确定所述某一小区为强干扰小区。

结合第一方面的第四种可能的实现方式，在第五种可能的实现方式中，确定某一小区被上报为干扰小区，包括：

根据各个采样点上报的MR数据，计算所述某一小区与各个采样点的服务小区的信号强度差值；

确定所述某一小区与某一采样点的服务小区之间的信号强度差值大于或等于设定的小区干扰判决门限时，确定所述某一小区被所述某一采样点上报为干扰小区。

结合第一方面的第五种可能的实现方式，在第六种可能的实现方式中，计算所述某一小区的小区干扰系数，包括：

根据所述某一小区被上报为干扰小区的次数，和所述某一小区中采样点的总数目，计算第四比值，并将所述第四比值作为所述某一小区的小区干扰系数。

结合第一方面的上述任意一种可能的实现方式，在第七种可能的实现方式中，对筛选出的弱覆盖小区和强干扰小区进行频率优化，包括：

若弱覆盖小区当前使用F频段，则在弱覆盖小区所在区域进行加站或加扇区；

若弱覆盖小区当前使用D频段，则将弱覆盖小区使用的频段由D频段调整为F频段；

若强干扰小区当前使用F频段，则将强干扰小区使用的频段由F频段调整为D频段；

若强干扰小区当前使用D频段，则将强干扰小区使用的频段由D频段中的第一区域调整至第二区域。

第二方面，一种服务器，包括：

第一处理单元，用于接收各eNB上报的MR数据，根据获得的MR数据计算获得目标评估参数；

第二处理单元，用于确定获得的各类目标评估参数中，任意一类目标评估参数不满足相应的判决门限值时，根据获得的MR数据筛选出弱覆盖小区和强干扰小区，以及对筛选出的弱覆盖小区和强干扰小区进行频率优化。

这样，服务器实时采样MR数据，并将MR数据作为频率优化的数据源，利用客户端上报的MR数据来计算表征网络性能的各类目标评估参数，并基于各类目标评估参数触发针对恶化小区的自动频率优化，即通过判断各类目标评估参数是否满足相应的判决门限来确定是否需要进行频率优化，在确定需要进行频率优化时，通过MR数据筛选出弱覆盖小区和强干扰小区，再针对弱覆盖小区进行增强性频率调整，对强干扰小区进行减弱性频率调整，这样，可以令全网范围内各个小区的性能趋于均衡，整个过程无需人工干预，有效提高了频率优化的执行效率，并且对弱覆盖小区和强干扰小区进行针对性的频率优化，可以提高频率优化的准确性，提升优化效果，有效地改善系统整体性能，使得系统覆盖、干扰和容量达到一个整体最优的状态。

结合第二方面，在第一种可能的实现方式中，所述第一处理单元具体用于：

根据获得的MR数据计算获得各小区的小区弱覆盖系数、全网重叠覆盖系数和各小区的小区重叠覆盖系数。

结合第二方面的第一种可能的实现方式中，在第二种可能的实现方式中，所述第一处理单元具体用于：

根据获得的MR数据，分别确定各个采样点归属的信号最强小区或主服务小区的接收信号参考功率RSRP，再分别将每一采样点对应的RSRP与设定的小区弱覆盖判决门限进行比较，接着，以小区为单位，分别判断每一个小区中，对应的RSRP小于上述小区弱覆盖判决门限的采样点，与相应小区中全部采样点的数目的比值，并将获得的各个比值作为相应小区的小区弱覆盖系数；

根据获得的MR数据，分别计算出每一个采样点的重叠覆盖小区数和邻区干扰强度，再根据获得的每一个采样点的重叠覆盖小区数和邻区干扰强度，筛选出位于指定区域范围之外的采样点，以及根据筛选出的采样点的数目与全网中采样点的总数目计算第一比值，并将获得的第一比值作为全网重叠覆盖系数；

根据每一个采样点的重叠覆盖小区数和邻区干扰强度，以小区为单位，分别确定每一个小区中位于所述指定的区域范围之外的采样点的数目，与相应小区中全部采样点的数目的比值，并将获得的各个比值作为相应小区的小区重叠覆盖系数。

结合第二方面的第一种或第二种可能的实现方式，在第三种可能的实现方式中，所述第二处理单元具体用于：

在获得各小区的小区弱覆盖系数后，将各小区的小区弱覆盖系数与设定阈值进行比较，将小区弱覆盖系数低于该设定阈值的小区确定为弱覆盖小区，并根据弱覆盖小区的数目与全部小区的总数目计算第二比值，以及在确定所述第二比值大于或等于预设的全网小区弱覆盖判决门限时，判定小区弱覆盖系数不满足相应的全网小区弱覆盖判决门限；

将全网小区重叠覆盖系数与设定的区域重叠覆盖判决门限进行比较，确定所述全网小区重叠覆盖系数大于或等于所述区域重叠覆盖判断门限时，判定所述全网小区重叠覆盖系数不满足相应的区域重叠覆盖判断门限；

服务器在获得各小区的小区重叠覆盖系数后，分别判决每一个小区重叠覆盖系数是否达到所述区域重叠覆盖判决门限，并根据未达到所述区域重叠覆盖判决门限的小区的数目与全网内小区的总数目计算第三比值，以及在确定所述第三比值大于或等于设定的小区重叠覆盖判决门限时，判定小区重叠覆盖系数不满足相应的小区重叠覆盖判决门限。

结合第二方面的第一种或第二种可能的实现方式，在第四种可能的实现方式中，所述第二处理单元具体用于：

根据获得的MR数据分别计算每一个小区被采样点上报为干扰小区的次数，以及计算每一个小区的小区干扰系数；

当确定某一小区被采样点上报为干扰小区的次数大于或等于设定的强干扰小区门限，且所述某一小区的小区干扰系数大于或等于设定的小区干扰系数门限，则确定所述某一小区为强干扰小区。

结合第二方面的第四种可能的实现方式，在第五种可能的实现方式中，所述第二处理单元具体用于：

根据各个采样点上报的MR数据，计算所述某一小区与各个采样点的服务小区的信号强度差值；

确定所述某一小区与某一采样点的服务小区之间的信号强度差值大于或等于设定的小区干扰判决门限时，确定所述某一小区被所述某一采样点上报为干扰小区。

结合第二方面的第五种可能的实现方式，在第六种可能的实现方式中，所述第二处理单元具体用于：

根据所述某一小区被上报为干扰小区的次数，和所述某一小区中采样点的总数目，计算第四比值，并将所述第四比值作为所述某一小区的小区干扰系数。

结合第二方面的上述任意一种可能的实现方式，在第七种可能的实现方式中，所述第二处理单元具体用于：

若弱覆盖小区当前使用F频段，则在弱覆盖小区所在区域进行加站或加扇区；

若弱覆盖小区当前使用D频段，则将弱覆盖小区使用的频段由D频段调整为F频段；

若强干扰小区当前使用F频段，则将强干扰小区使用的频段由F频段调整为D频段；

若强干扰小区当前使用D频段，则将强干扰小区使用的频段由D频段中的第一区域调整至第二区域。

第三方面，一种服务器，包括：

第一处理器，用于接收各eNB上报的MR数据，根据获得的MR数据计算获得目标评估参数；

第二处理器，用于确定获得的各类目标评估参数中，任意一类目标评估参数不满足相应的判决门限值时，根据获得的MR数据筛选出弱覆盖小区和强干扰小区，以及对筛选出的弱覆盖小区和强干扰小区进行频率优化。

结合第三方面，在第一种可能的实现方式中，所述第一处理器具体用于：

根据获得的MR数据计算获得各小区的小区弱覆盖系数、全网重叠覆盖系数和各小区的小区重叠覆盖系数。

这样，服务器实时采样MR数据，并将MR数据作为频率优化的数据源，利用客户端上报的MR数据来计算表征网络性能的各类目标评估参数，并基于各类目标评估参数触发针对恶化小区的自动频率优化，即通过判断各类目标评估参数是否满足相应的判决门限来确定是否需要进行频率优化，在确定需要进行频率优化时，通过MR数据筛选出弱覆盖小区和强干扰小区，再针对弱覆盖小区进行增强性频率调整，对强干扰小区进行减弱性频率调整，这样，可以令全网范围内各个小区的性能趋于均衡，整个过程无需人工干预，有效提高了频率优化的执行效率，并且对弱覆盖小区和强干扰小区进行针对性的频率优化，可以提高频率优化的准确性，提升优化效果，有效地改善系统整体性能，使得系统覆盖、干扰和容量达到一个整体最优的状态。

结合第三方面的第一种可能的实现方式中，在第二种可能的实现方式中，所述第一处理器具体用于：

根据获得的MR数据，分别确定各个采样点归属的信号最强小区或主服务小区的接收信号参考功率RSRP，再分别将每一采样点对应的RSRP与设定的小区弱覆盖判决门限进行比较，接着，以小区为单位，分别判断每一个小区中，对应的RSRP小于上述小区弱覆盖判决门限的采样点，与相应小区中全部采样点的数目的比值，并将获得的各个比值作为相应小区的小区弱覆盖系数；

根据获得的MR数据，分别计算出每一个采样点的重叠覆盖小区数和邻区干扰强度，再根据获得的每一个采样点的重叠覆盖小区数和邻区干扰强度，筛选出位于指定区域范围之外的采样点，以及根据筛选出的采样点的数目与全网中采样点的总数目计算第一比值，并将获得的第一比值作为全网重叠覆盖系数；

根据每一个采样点的重叠覆盖小区数和邻区干扰强度，以小区为单位，分别确定每一个小区中位于所述指定的区域范围之外的采样点的数目，与相应小区中全部采样点的数目的比值，并将获得的各个比值作为相应小区的小区重叠覆盖系数。

结合第三方面的第一种或第二种可能的实现方式，在第三种可能的实现方式中，所述第二处理器具体用于：

在获得各小区的小区弱覆盖系数后，将各小区的小区弱覆盖系数与设定阈值进行比较，将小区弱覆盖系数低于该设定阈值的小区确定为弱覆盖小区，并根据弱覆盖小区的数目与全部小区的总数目计算第二比值，以及在确定所述第二比值大于或等于预设的全网小区弱覆盖判决门限时，判定小区弱覆盖系数不满足相应的全网小区弱覆盖判决门限；

将全网小区重叠覆盖系数与设定的区域重叠覆盖判决门限进行比较，确定所述全网小区重叠覆盖系数大于或等于所述区域重叠覆盖判断门限时，判定所述全网小区重叠覆盖系数不满足相应的区域重叠覆盖判断门限；

服务器在获得各小区的小区重叠覆盖系数后，分别判决每一个小区重叠覆盖系数是否达到所述区域重叠覆盖判决门限，并根据未达到所述区域重叠覆盖判决门限的小区的数目与全网内小区的总数目计算第三比值，以及在确定所述第三比值大于或等于设定的小区重叠覆盖判决门限时，判定小区重叠覆盖系数不满足相应的小区重叠覆盖判决门限。

结合第三方面的第一种或第二种可能的实现方式，在第四种可能的实现方式中，所述第二处理器具体用于：

根据获得的MR数据分别计算每一个小区被采样点上报为干扰小区的次数，以及计算每一个小区的小区干扰系数；

当确定某一小区被采样点上报为干扰小区的次数大于或等于设定的强干扰小区门限，且所述某一小区的小区干扰系数大于或等于设定的小区干扰系数门限，则确定所述某一小区为强干扰小区。

结合第三方面的第四种可能的实现方式，在第五种可能的实现方式中，所述第二处理器具体用于：

根据各个采样点上报的MR数据，计算所述某一小区与各个采样点的服务小区的信号强度差值；

确定所述某一小区与某一采样点的服务小区之间的信号强度差值大于或等于设定的小区干扰判决门限时，确定所述某一小区被所述某一采样点上报为干扰小区。

结合第三方面的第五种可能的实现方式，在第六种可能的实现方式中，所述第二处理器具体用于：

根据所述某一小区被上报为干扰小区的次数，和所述某一小区中采样点的总数目，计算第四比值，并将所述第四比值作为所述某一小区的小区干扰系数。

结合第三方面的上述任意一种可能的实现方式，在第七种可能的实现方式中，所述第二处理器具体用于：

若弱覆盖小区当前使用F频段，则在弱覆盖小区所在区域进行加站或加扇区；

若弱覆盖小区当前使用D频段，则将弱覆盖小区使用的频段由D频段调整为F频段；

若强干扰小区当前使用F频段，则将强干扰小区使用的频段由F频段调整为D频段；

若强干扰小区当前使用D频段，则将强干扰小区使用的频段由D频段中的第一区域调整至第二区域。

附图说明

图1为本发明实施例中LTE系统中进行频率优化流程图；

图2和图3为本发明实施例中eNB结构图。

具体实施方式

为了在F频段和D频段共同组网的环境下实现小区频率优化。本发明实施例中，后台用于规划管理各小区的服务器通过配置测量报告（MeasurementReport，MR）任务的方式自动获取MR数据，再根据采集到的MR数据对网络中各小区的覆盖状况进行实时监测和分析，以及在预设的监测时段和监控性能指标满足一定条件时，从小区频率调整入手来解决网络覆盖和质量方面的一系列问题，实现各小区频率的自优化。

下面结合附图对本发明优选的实施方式进行详细说明。

本实施例中，服务器会根据管理人员的指示建立MR数据采集任务，具体为，通过管理控制界面设置的以下参数：优化的网元对象（如，指定现网中的eNB）、分析时间范围（可具体到小时）、MR数据采集周期、目标评估参数和及其判决参数门限。服务器将MR数据采集任务分配至各个eNB，各eNB按照分配到的MR数据采集任务接收各个采样点（如，各类客户端）上报的MR数据并上报至服务器。其中，较佳的，各eNB周期性地在预设的时段采用所需的网元数据。

获得各eNB上报的MR数据后，服务器会将获得的MR数据进行汇总并分析，计算出目标评估参数，并将目标评估参数和相应的预设目标门限进行比较，以识别出弱覆盖小区和强干扰小区并对其进行频率优化。

参阅图1所示，本发明实施例中，服务器在系统中进行频率优化的具体流程如下：

步骤100：服务器接收各eNB上报的MR数据，根据获得的MR数据计算获得目标评估参数。

本发明实施例中，服务器可以根据需要评估的性能指标和预设的监控时段，从获得的MR数据中提取MR接收信号参考功率（Reference Signal ReceivedPower，RSRP），统计监测时段内各小区采样点的RSRP，计算获得上述监测时段内的目标评估参数，本实施例中，可选的，目标评估参数可以包含但不限于：小区弱覆盖系数、全网重叠覆盖系数和小区重叠覆盖系数。当然，为了降低计算量，以及提高计算结果精准度，本发明实施例中，服务器可以在监控时段内（时间段可以由用户自定义，也可以为系统默认配置），通过上报的MR数据来计算获得各类目标评估参数。

步骤110：服务器确定获得的各类目标评估参数中，任意一类目标评估参数不满足相应的判决门限值时，根据计算获得的目标评估参数筛选出弱覆盖小区和强干扰小区。

本发明实施例中，每一类目标评估参数都对应设置有相应的判决门限值，服务器会分别判断各类目标评估参数是否均满足相应的判决门限值，任意一类目标评估参数不满足时，均可触发频率优化分析。

步骤120：服务器对筛选出的弱覆盖小区和强干扰小区进行频率优化。

本实施例中，步骤130中所执行的频率优化默认为在对弱覆盖小区和强干扰小区已完成天馈参数及小区专属导频信号（Cell-specific reference signals，CRS）发射功率优化的基础上进行的.

本发明实施例中，弱覆盖小区可能使用F频段，也可以使用D频段；同理，强干扰小区可以使用F频段，也可以使用D频段，服务器要根据其具体的应用情况进行适应性调整。

基于上述实施例，在执行步骤100时，可以采用但不限于以下操作：

第一方面，本发明实施例中，在计算单个小区的小区弱覆盖系数时，先根据每一个采样点上报的MR数据，分别确定各个采样点归属的信号最强小区或主服务小区的RSRP，再分别将每一采样点对应的RSRP与设定的小区弱覆盖判决门限进行比较，接着，以小区为单位，分别判断每一个小区，对应的RSRP小于上述小区弱覆盖判决门限的采样点，与相应小区中全部采样点的数目的比值，假设该比值分别为5％，2％、3％等等，那么这些比值即是每一个小区的小区弱覆盖系数。

第二方面，本发明实施例中，在计算全网重叠覆盖系数时，具体过程如下：

首先需要基于各个采样点上报的MR数据，分别计算出每一个采样点的重叠覆盖小区数和邻区干扰强度。具体方式如下：

以采样点A为例，在计算采样点A的重叠覆盖小区系数时，根据采样点A上报的MR数据分别计算采样点A的服务小区和每一个邻小区之间的信号强度差值，获得与服务小区的信息强度差值在设定范围内（如，10dB）的邻小区的数目，再加上服务小区的数目（即＋1），即获得了采样点A对应的重叠覆盖小区数目。如，根据采样点A上报的MR数据，获知与采样点A的服务小区信号强度相差10db之内的邻小区有6个，则重叠覆盖小区数为6+1=7。

仍以采样点A为例，在计算采样点A的邻区干扰强度时，可以采用但不限于以下方式：

在同频组网情况下，采样点上报的信号强度弱于服务小区信号N范围内的邻区信号均会对主信号产生较强干扰，且场强和最强信号差值越小其干扰强度越高，通过对邻区信号进行加权统计可以精确反映邻区干扰强度，例如，可以采用以下公式：

μ=∑μ_i=∑((10^(N_i/10))/(10^(N₁/10)))

μ_i为预设的干扰小区加权值；N_i为测量获得的干扰小区信号强度和服务小区信号强度的差值；N₁为预设的TDL小区相关阀值。

接着，根据获得的每一个采样点的重叠覆盖小区数和邻区干扰强度，筛选出位于指定区域范围之外的采样点，再计算筛选出的采样点的数目与全网中采样点的总数目的比值，并将获得的该比值作为全网重叠覆盖系数。

例如，假设以重叠覆盖小区的取值为横坐标N，以邻区干扰强度的取值为纵坐标M，那么，假设指定的区域范围为（N,M）=（0,0）、（0,30）、（3,0）、（3,30）,那么，在全网范围内，统计位置位于上述指定区域范围之外的采样点的数目，与全网范围内全部采样点的数目的比值，假设该比值为18％，那么18％即为全网重叠覆盖系数，本实施例中，全网重叠覆盖系数自身便是以比例值的形式记录的。

第三方面，根据每一个采样点的重叠覆盖小区数和邻区干扰强度，以小区为单位，分别确定每一个小区中位于上述指定的区域范围之外的采样点的数目，与相应小区中全部采样点的数目的比值，假设该比值分别为10％，15％、18％等等，那么这些比值即是每一个小区的小区重叠覆盖系数。

在上述实施例中，在执行步骤110，，所谓目标评估参数不满足相应的判决门限值，可以是以下任意一种情况：

第一方面，本发明实施例中，服务器在获得各小区的小区弱覆盖系数后，服务器将各小区的小区弱覆盖系数与设定阈值进行比较，低于该设定阈值的即是弱覆盖小区，例如，假设小区A中RSRP<-100dBm的采样点占全部采样点的比例高5%的为弱覆盖小区。然后，服务器计算弱覆盖小区的数目与全部小区的总数目的比值，即弱覆盖小区比例＝弱覆盖小区数目/总小区数目。

接着，服务器将弱覆盖小区比例与设定的全网小区弱覆盖判决门限进行比较，确定弱覆盖小区比例达到全网小区弱覆盖判决门限时，判定小区弱覆盖系数不满足相应的全网小区弱覆盖判决门限，即当前网络需要进行频率优化分析。

例如：假设全网小区弱覆盖判决门限的取值为2％，那么，服务器判断通过计算获知的弱覆盖小区数目占全网小区总数目的比例值是否等于或大于2％，若是，则判定需要进行频率优化分析，否则，判定弱覆盖小区比例满足网络指标要求，无需触发频率优化分析。

第二方面，服务器将全网小区重叠覆盖系数与设定的区域重叠覆盖判决门限进行比较，确定全网小区重叠覆盖系数所表征的“在全网中位于指定的区域范围之外的采样点的数目占小区采样点的总数目的比例值”，达到区域重叠覆盖判断门限时，判定全网小区重叠覆盖系数不满足相应的区域重叠覆盖判断门限，即判定当前网络需要进行频率优化分析。

例如：假设区域重叠覆盖判决门限为20％，那么，服务器判断全网小区重叠覆盖系数是否等于或大于20％，若是，则判定需要进行频率优化分析，否则，判定全网小区重叠覆盖系数满足网络指标要求，无需触发频率优化分析。

第三方面，服务器在获得各小区的小区重叠覆盖系数后，分别判决每一个小区重叠覆盖系数是否达到上述区域重叠覆盖判决门限，并计算未达到区域重叠覆盖判决门限的小区的数目与全网内小区的总数目的比值，即小区重叠覆盖系数不达标小区比例＝小区重叠覆盖系数不达标小区数目/总小区数目。当然，实际应用中，也可以不采用上述区域重叠覆盖判决门限作为判断条件，而设置其他门限作为判断条件，在此不再一一赘述。

然后服务器将小区重叠覆盖系数不达标小区比例与预设的小区重叠覆盖判决门限进行比较，确定小区重叠覆盖系数不达标小区比例达到小区弱覆盖判决门限时，判定小区重叠覆盖系数不满足相应的小区重叠覆盖判决门限，即当前网络需要进行频率优化分析。

例如：假设小区弱覆盖判决门限为10％，那么，服务器判断小区重叠覆盖系数不达标小区比例是否等于或大于10％，若是，则判定需要进行频率优化分析，否则，判定小区重叠覆盖系数不达标小区比例满足网络指标要求，无需触发频率优化分析。

另一方面，服务器在根据计算获得的目标评估参数筛选弱覆盖小区时，可以直接根据步骤110的执行结果，将小区弱覆盖系数低于设定阈值的小区确定为弱覆盖小区。

而服务器在根据计算获得的目标评估参数筛选强干扰小区时，可以采用但不限于以下方法：

服务器根据获得的MR数据分别计算每一个小区被采样点上报为干扰小区的次数，以及计算每一个小区的小区干扰系数，当确定某一小区（以下称为小区X）被上报为干扰小区的次数超过设定的强干扰小区门限时，以及确定小区X的小区干扰系数大于或等于设定的小区干扰系数门限时，确定小区X为强干扰小区。

其中，服务器确定小区X被上报为干扰小区时，采用以下方式：服务器可以根据在监控时段内获得的各个采样点的MR数据，分别计算每一个采样点的服务小区与其各个邻区之间的信号强度差值，当服务器根据某一个采样点（以下称为采样点X）上报的MR数据确定采样点X的服务小区与第一邻区（假设第一邻区即为小区X）的信号强度差值小于或等于设定的小区干扰判决门限（如，10db）时，则确定小区X对采样点X的服务小区造成了干扰，即小区X被采样点X上报为干扰小区。采用这种方式，服务器可以获知全网范围内小区X被上报为干扰小区的数目，即将小区X上报为干扰小区的采样点的数目。

而所谓小区干扰系数，其计算方式如下：服务器计算各个小区中将小区X上报为干扰小区的采样点的数目，与小区X中采样点的总数目的比值，将该比值作为小区X的小区干扰系数，干扰系数越大，说明小区X对周边小区的干扰超强。

然后，当服务器确定小区X的小区干扰系数达到（即大于或等于）设定的小区干扰系数门限（如，50％），以及将小区X上报为干扰小区的采样点的数目超过设定的强干扰小区门限时（如，500个），确定小区X为采样点X的服务小区的强干扰小区。

例如，假设采各个小区中，有600个采样点（大于500）上报的MR数据均表明小区X与其各自的服务小区之间的信号强度差值小于或等于10db，同时，小区X的小区干扰系数为600/1000*100%＝60％（大于50％），则服务器可以将小区X确定为一个强干扰小区。

本实施例中，在执行步骤120时，服务器对弱覆盖小区和强干扰小区进行频率优化时，所执行的频率优化原则如下：

对于弱覆盖小区：

若弱覆盖小区当前使用F频段，则在弱覆盖小区所在区域进行加站或加扇区，以增强弱覆盖小区所在区域的信号强度。

若弱覆盖小区当前使用D频段，则将弱覆盖小区使用的频段由D频段调整为F频段。

对于强干扰小区：

若强干扰小区当前使用F频段，则将强干扰小区使用的频段由F频段调整为D频段。

若强干扰小区当前使用D频段，则将强干扰小区使用的频段由D频段中的第一区域调整至第二区域。

基于上述实施例，在执行步骤120中的频率优化原则时，其相关操作如下：

先读取需要做频率优化的小区列表S，包括弱覆盖小区、强干扰小区；

针对弱覆盖小区，将各弱覆盖小区按照小区弱覆盖系数从大至小进行排序，依次对各个弱覆盖小区进行频率优化，频段优化原则如前所述。

例如：从列表A中选择一个弱覆盖小区，为弱覆盖系数最大。

若弱覆盖小区初始配置频率为F频段，则在“频率优化结果”报表中建议该弱覆盖小区所在区域需要新增站点或远端射频装置（Remote Radio Unit，RRU）。

若弱覆盖小区初始配置频率为D频段，则优化结果如下：

若弱覆盖小区正向覆盖方向站间距小于或等于D（D的取值根据不同场景而定，针对特大城市、大城市和小城市D的取值不同），则在“频率优化结果”报表中提示该弱覆盖小区的覆盖范围有地物阻断，提示网优工程师需要采用其它优化手段，解决网络覆盖问题。

若弱覆盖小区正向覆盖方向站间距大于D，在“频率优化结果”报表中建议将该弱覆盖小区所使用的频段修改为F频段。

更新列表A，即将已经做过频率优化的弱覆盖小区删除，重复执行上述弱覆盖小区的频率优化操作，直至列表A中指示的弱覆盖小区为空，即列表A中的弱覆盖小区都进行了频率优化；

针对强干扰小区，将各强干扰小区按照小区干扰系数从大至小进行排序，依次对各个强干扰小区进行频率优化，频率优化原则如前所述。

例如：再从列表A中选择一个强干扰小区，为小区干扰系数最大。

若强干扰小区初始配置频率为F频段，则在“频率优化结果”报表中建议将该强干扰小区频率修改为D频段。

若强小区初始配置频率为D频段，则在“频率优化结果”报表中建议将该强干扰小区频率修改为D频段中的其它载波，若无待选适合的D频段载波，再调整为F频段。

更新列表A，即将已经做过频率优化的强干扰小区删除，执行上述强干扰小区的频率优化操作，直至列表A中指示的强干扰小区为空，即列表A中的强干扰小区都进行了频率优化。

然后，服务器可以根据记录有频率优化结果的调整工单进行频率优化，进一步地，还可以将该调整工单下发下发至现网，用以持续监控调整后的网络覆盖指标，评估是否由于频率配置不合理而导致各小区的覆盖指标恶化，若覆盖指标提升，则说明覆盖指标恶化的原因是由频率配置不合理导致，若覆盖指标没有明显提升，则提示网优工程师需要采用其它优化手段。

基于上述实施例，参阅图2所示，本发明实施例中，服务器包括第一处理单元20和第二处理单元21，其中，

第一处理单元20，用于接收各eNB上报的MR数据，根据获得的MR数据计算获得目标评估参数；

第二处理单元21，用于确定获得的各类目标评估参数中，任意一类目标评估参数不满足相应的判决门限值时，根据获得的MR数据筛选出弱覆盖小区和强干扰小区，以及对筛选出的弱覆盖小区和强干扰小区进行频率优化。

第一处理单元20具体用于：

根据获得的MR数据计算获得各小区的小区弱覆盖系数、全网重叠覆盖系数和各小区的小区重叠覆盖系数。

第一处理单元20具体用于：

根据获得的MR数据，分别确定各个采样点归属的信号最强小区或主服务小区的接收信号参考功率RSRP，再分别将每一采样点对应的RSRP与设定的小区弱覆盖判决门限进行比较，接着，以小区为单位，分别判断每一个小区中，对应的RSRP小于上述小区弱覆盖判决门限的采样点，与相应小区中全部采样点的数目的比值，并将获得的各个比值作为相应小区的小区弱覆盖系数；

根据获得的MR数据，分别计算出每一个采样点的重叠覆盖小区数和邻区干扰强度，再根据获得的每一个采样点的重叠覆盖小区数和邻区干扰强度，筛选出位于指定区域范围之外的采样点，以及根据筛选出的采样点的数目与全网中采样点的总数目计算第一比值，并将获得的第一比值作为全网重叠覆盖系数；

根据每一个采样点的重叠覆盖小区数和邻区干扰强度，以小区为单位，分别确定每一个小区中位于指定的区域范围之外的采样点的数目，与相应小区中全部采样点的数目的比值，并将获得的各个比值作为相应小区的小区重叠覆盖系数。

第二处理单元21具体用于：

在获得各小区的小区弱覆盖系数后，将各小区的小区弱覆盖系数与设定阈值进行比较，将小区弱覆盖系数低于该设定阈值的小区确定为弱覆盖小区，并根据弱覆盖小区的数目与全部小区的总数目计算第二比值，以及在确定第二比值大于或等于预设的全网小区弱覆盖判决门限时，判定小区弱覆盖系数不满足相应的全网小区弱覆盖判决门限；

将全网小区重叠覆盖系数与设定的区域重叠覆盖判决门限进行比较，确定全网小区重叠覆盖系数大于或等于区域重叠覆盖判断门限时，判定全网小区重叠覆盖系数不满足相应的区域重叠覆盖判断门限；

服务器在获得各小区的小区重叠覆盖系数后，分别判决每一个小区重叠覆盖系数是否达到区域重叠覆盖判决门限，并根据未达到区域重叠覆盖判决门限的小区的数目与全网内小区的总数目计算第三比值，以及在确定第三比值大于或等于设定的小区重叠覆盖判决门限时，判定小区重叠覆盖系数不满足相应的小区重叠覆盖判决门限。

第二处理单元21具体用于：

根据获得的MR数据分别计算每一个小区被采样点上报为干扰小区的次数，以及计算每一个小区的小区干扰系数；

当确定某一小区被采样点上报为干扰小区的次数大于或等于设定的强干扰小区门限，且某一小区的小区干扰系数大于或等于设定的小区干扰系数门限，则确定某一小区为强干扰小区。

第二处理单元21具体用于：

根据各个采样点上报的MR数据，计算某一小区与各个采样点的服务小区的信号强度差值；

确定某一小区与某一采样点的服务小区之间的信号强度差值大于或等于设定的小区干扰判决门限时，确定某一小区被某一采样点上报为干扰小区。

第二处理单元21具体用于：

根据某一小区被上报为干扰小区的次数，和某一小区中采样点的总数目，计算第四比值，并将第四比值作为某一小区的小区干扰系数。

第二处理单元21具体用于：

若弱覆盖小区当前使用F频段，则在弱覆盖小区所在区域进行加站或加扇区；

若弱覆盖小区当前使用D频段，则将弱覆盖小区使用的频段由D频段调整为F频段；

若强干扰小区当前使用F频段，则将强干扰小区使用的频段由F频段调整为D频段；

若强干扰小区当前使用D频段，则将强干扰小区使用的频段由D频段中的第一区域调整至第二区域。

基于上述实施例中，参阅图3所示，本发明实施例中，eNB包括第一处理器30和第二处理器31，其中，

第一处理器30，用于接收各eNB上报的MR数据，根据获得的MR数据计算获得目标评估参数；

第二处理器31，用于确定获得的各类目标评估参数中，任意一类目标评估参数不满足相应的判决门限值时，根据获得的MR数据筛选出弱覆盖小区和强干扰小区，以及对筛选出的弱覆盖小区和强干扰小区进行频率优化。

第一处理器30具体用于：

根据获得的MR数据计算获得各小区的小区弱覆盖系数、全网重叠覆盖系数和各小区的小区重叠覆盖系数。

第一处理器30具体用于：

根据获得的MR数据，分别确定各个采样点归属的信号最强小区或主服务小区的接收信号参考功率RSRP，再分别将每一采样点对应的RSRP与设定的小区弱覆盖判决门限进行比较，接着，以小区为单位，分别判断每一个小区中，对应的RSRP小于上述小区弱覆盖判决门限的采样点，与相应小区中全部采样点的数目的比值，并将获得的各个比值作为相应小区的小区弱覆盖系数；

根据获得的MR数据，分别计算出每一个采样点的重叠覆盖小区数和邻区干扰强度，再根据获得的每一个采样点的重叠覆盖小区数和邻区干扰强度，筛选出位于指定区域范围之外的采样点，以及根据筛选出的采样点的数目与全网中采样点的总数目计算第一比值，并将获得的第一比值作为全网重叠覆盖系数；

根据每一个采样点的重叠覆盖小区数和邻区干扰强度，以小区为单位，分别确定每一个小区中位于指定的区域范围之外的采样点的数目，与相应小区中全部采样点的数目的比值，并将获得的各个比值作为相应小区的小区重叠覆盖系数。

第二处理器31具体用于：

在获得各小区的小区弱覆盖系数后，将各小区的小区弱覆盖系数与设定阈值进行比较，将小区弱覆盖系数低于该设定阈值的小区确定为弱覆盖小区，并根据弱覆盖小区的数目与全部小区的总数目计算第二比值，以及在确定第二比值大于或等于预设的全网小区弱覆盖判决门限时，判定小区弱覆盖系数不满足相应的全网小区弱覆盖判决门限；

将全网小区重叠覆盖系数与设定的区域重叠覆盖判决门限进行比较，确定全网小区重叠覆盖系数大于或等于区域重叠覆盖判断门限时，判定全网小区重叠覆盖系数不满足相应的区域重叠覆盖判断门限；

服务器在获得各小区的小区重叠覆盖系数后，分别判决每一个小区重叠覆盖系数是否达到区域重叠覆盖判决门限，并根据未达到区域重叠覆盖判决门限的小区的数目与全网内小区的总数目计算第三比值，以及在确定第三比值大于或等于设定的小区重叠覆盖判决门限时，判定小区重叠覆盖系数不满足相应的小区重叠覆盖判决门限。

第二处理器31具体用于：

根据获得的MR数据分别计算每一个小区被采样点上报为干扰小区的次数，以及计算每一个小区的小区干扰系数；

当确定某一小区被采样点上报为干扰小区的次数大于或等于设定的强干扰小区门限，且某一小区的小区干扰系数大于或等于设定的小区干扰系数门限，则确定某一小区为强干扰小区。

第二处理器31具体用于：

根据各个采样点上报的MR数据，计算某一小区与各个采样点的服务小区的信号强度差值；

确定某一小区与某一采样点的服务小区之间的信号强度差值大于或等于设定的小区干扰判决门限时，确定某一小区被某一采样点上报为干扰小区。

第二处理器31具体用于：

根据某一小区被上报为干扰小区的次数，和某一小区中采样点的总数目，计算第四比值，并将第四比值作为某一小区的小区干扰系数。

第二处理器31具体用于：

若弱覆盖小区当前使用F频段，则在弱覆盖小区所在区域进行加站或加扇区；

若弱覆盖小区当前使用D频段，则将弱覆盖小区使用的频段由D频段调整为F频段；

若强干扰小区当前使用F频段，则将强干扰小区使用的频段由F频段调整为D频段；

若强干扰小区当前使用D频段，则将强干扰小区使用的频段由D频段中的第一区域调整至第二区域。

综上所述，本发明实施例中，服务器实时采样MR数据，并将MR数据作为频率优化的数据源，利用客户端上报的MR数据来计算表征网络性能的各类目标评估参数，并基于各类目标评估参数触发针对恶化小区的自动频率优化，即通过判断各类目标评估参数是否满足相应的判决门限来确定是否需要进行频率优化，在确定需要进行频率优化时，通过MR数据筛选出弱覆盖小区和强干扰小区，再针对弱覆盖小区进行增强性频率调整，对强干扰小区进行减弱性频率调整，这样，可以令全网范围内各个小区的性能趋于均衡，整个过程无需人工干预，有效提高了频率优化的执行效率，并且对弱覆盖小区和强干扰小区进行针对性的频率优化，可以提高频率优化的准确性，提升优化效果，有效地改善系统整体性能，使得系统覆盖、干扰和容量达到一个整体最优的状态。

本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质（包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等）上实施的计算机程序产品的形式。

本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备（系统）、和计算机程序产品的流程图和／或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和／或方框图中的每一流程和／或方框、以及流程图和／或方框图中的流程和／或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和／或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。

这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和／或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。

这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和／或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。

尽管已描述了本发明的优选实施例，但本领域内的技术人员一旦得知了基本创造性概念，则可对这些实施例作出另外的变更和修改。所以，所附权利要求意欲解释为包括优选实施例以及落入本发明范围的所有变更和修改。

显然，本领域的技术人员可以对本发明实施例进行各种改动和变型而不脱离本发明实施例的精神和范围。这样，倘若本发明实施例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 (14)

1.一种长期演进LTE系统中进行频率优化的方法，其特征在于，包括：

接收各基站eNB上报的MR数据，根据获得的MR数据计算获得目标评估参数；

确定获得的各类目标评估参数中，任意一类目标评估参数不满足相应的判决门限值时，根据获得的MR数据筛选出弱覆盖小区和强干扰小区；

对筛选出的弱覆盖小区和强干扰小区进行频率优化，其中，对筛选出的弱覆盖小区和强干扰小区进行频率优化，包括：若弱覆盖小区当前使用F频段，则在弱覆盖小区所在区域进行加站或加扇区；若弱覆盖小区当前使用D频段，则将弱覆盖小区使用的频段由D频段调整为F频段；若强干扰小区当前使用F频段，则将强干扰小区使用的频段由F频段调整为D频段；若强干扰小区当前使用D频段，则将强干扰小区使用的频段由D频段中的第一区域调整至第二区域。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，根据获得的MR数据计算获得目标评估参数，包括：

根据获得的MR数据计算获得各小区的小区弱覆盖系数、全网重叠覆盖系数和各小区的小区重叠覆盖系数。

3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，根据获得的MR数据计算获得各小区的小区弱覆盖系数、全网重叠覆盖系数和各小区的小区重叠覆盖系数，包括：

根据获得的MR数据，分别确定各个采样点归属的信号最强小区或主服务小区的接收信号参考功率RSRP，再分别将每一采样点对应的RSRP与设定的小区弱覆盖判决门限进行比较，接着，以小区为单位，分别判断每一个小区中，对应的RSRP小于上述小区弱覆盖判决门限的采样点，与相应小区中全部采样点的数目的比值，并将获得的各个比值作为相应小区的小区弱覆盖系数；

根据获得的MR数据，分别计算出每一个采样点的重叠覆盖小区数和邻区干扰强度，再根据获得的每一个采样点的重叠覆盖小区数和邻区干扰强度，筛选出位于指定区域范围之外的采样点，以及根据筛选出的采样点的数目与全网中采样点的总数目计算第一比值，并将获得的第一比值作为全网重叠覆盖系数；

根据每一个采样点的重叠覆盖小区数和邻区干扰强度，以小区为单位，分别确定每一个小区中位于所述指定的区域范围之外的采样点的数目，与相应小区中全部采样点的数目的比值，并将获得的各个比值作为相应小区的小区重叠覆盖系数。

4.如权利要求2或3所述的方法，其特征在于，确定获得的各类目标评估参数中，任意一类目标评估参数不满足相应的判决门限值时，包括：

在获得各小区的小区弱覆盖系数后，将各小区的小区弱覆盖系数与设定阈值进行比较，将小区弱覆盖系数低于该设定阈值的小区确定为弱覆盖小区，并根据弱覆盖小区的数目与全部小区的总数目计算第二比值，以及在确定所述第二比值大于或等于预设的全网小区弱覆盖判决门限时，判定小区弱覆盖系数不满足相应的全网小区弱覆盖判决门限；

将全网小区重叠覆盖系数与设定的区域重叠覆盖判决门限进行比较，确定所述全网小区重叠覆盖系数大于或等于所述区域重叠覆盖判断门限时，判定所述全网小区重叠覆盖系数不满足相应的区域重叠覆盖判断门限；

服务器在获得各小区的小区重叠覆盖系数后，分别判决每一个小区重叠覆盖系数是否达到所述区域重叠覆盖判决门限，并根据未达到所述区域重叠覆盖判决门限的小区的数目与全网内小区的总数目计算第三比值，以及在确定所述第三比值大于或等于设定的小区重叠覆盖判决门限时，判定小区重叠覆盖系数不满足相应的小区重叠覆盖判决门限。

5.如权利要求2或3所述的方法，其特征在于，根据获得的MR数据筛选出强干扰小区，包括：

根据获得的MR数据分别计算每一个小区被采样点上报为干扰小区的次数，以及计算每一个小区的小区干扰系数；

当确定某一小区被采样点上报为干扰小区的次数大于或等于设定的强干扰小区门限，且所述某一小区的小区干扰系数大于或等于设定的小区干扰系数门限，则确定所述某一小区为强干扰小区。

6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，确定某一小区被上报为干扰小区，包括：

根据各个采样点上报的MR数据，计算所述某一小区与各个采样点的服务小区的信号强度差值；

确定所述某一小区与某一采样点的服务小区之间的信号强度差值大于或等于设定的小区干扰判决门限时，确定所述某一小区被所述某一采样点上报为干扰小区。

7.如权利要求6所述的方法，其特征在于，计算所述某一小区的小区干扰系数，包括：

根据所述某一小区被上报为干扰小区的次数，和所述某一小区中采样点的总数目，计算第四比值，并将所述第四比值作为所述某一小区的小区干扰系数。

8.一种服务器，其特征在于，包括：

第一处理单元，用于接收各基站eNB上报的MR数据，根据获得的MR数据计算获得目标评估参数；

第二处理单元，用于确定获得的各类目标评估参数中，任意一类目标评估参数不满足相应的判决门限值时，根据获得的MR数据筛选出弱覆盖小区和强干扰小区，以及对筛选出的弱覆盖小区和强干扰小区进行频率优化，其中，对筛选出的弱覆盖小区和强干扰小区进行频率优化时，所述第二处理单元具体用于：若弱覆盖小区当前使用F频段，则在弱覆盖小区所在区域进行加站或加扇区；若弱覆盖小区当前使用D频段，则将弱覆盖小区使用的频段由D频段调整为F频段；若强干扰小区当前使用F频段，则将强干扰小区使用的频段由F频段调整为D频段；若强干扰小区当前使用D频段，则将强干扰小区使用的频段由D频段中的第一区域调整至第二区域。

9.如权利要求8所述的服务器，其特征在于，所述第一处理单元具体用于：

根据获得的MR数据计算获得各小区的小区弱覆盖系数、全网重叠覆盖系数和各小区的小区重叠覆盖系数。

10.如权利要求9所述的服务器，其特征在于，所述第一处理单元具体用于：

根据获得的MR数据，分别确定各个采样点归属的信号最强小区或主服务小区的接收信号参考功率RSRP，再分别将每一采样点对应的RSRP与设定的小区弱覆盖判决门限进行比较，接着，以小区为单位，分别判断每一个小区中，对应的RSRP小于上述小区弱覆盖判决门限的采样点，与相应小区中全部采样点的数目的比值，并将获得的各个比值作为相应小区的小区弱覆盖系数；

根据获得的MR数据，分别计算出每一个采样点的重叠覆盖小区数和邻区干扰强度，再根据获得的每一个采样点的重叠覆盖小区数和邻区干扰强度，筛选出位于指定区域范围之外的采样点，以及根据筛选出的采样点的数目与全网中采样点的总数目计算第一比值，并将获得的第一比值作为全网重叠覆盖系数；

根据每一个采样点的重叠覆盖小区数和邻区干扰强度，以小区为单位，分别确定每一个小区中位于所述指定的区域范围之外的采样点的数目，与相应小区中全部采样点的数目的比值，并将获得的各个比值作为相应小区的小区重叠覆盖系数。

11.如权利要求9或10所述的服务器，其特征在于，所述第二处理单元具体用于：

在获得各小区的小区弱覆盖系数后，将各小区的小区弱覆盖系数与设定阈值进行比较，将小区弱覆盖系数低于该设定阈值的小区确定为弱覆盖小区，并根据弱覆盖小区的数目与全部小区的总数目计算第二比值，以及在确定所述第二比值大于或等于预设的全网小区弱覆盖判决门限时，判定小区弱覆盖系数不满足相应的全网小区弱覆盖判决门限；

将全网小区重叠覆盖系数与设定的区域重叠覆盖判决门限进行比较，确定所述全网小区重叠覆盖系数大于或等于所述区域重叠覆盖判断门限时，判定所述全网小区重叠覆盖系数不满足相应的区域重叠覆盖判断门限；

服务器在获得各小区的小区重叠覆盖系数后，分别判决每一个小区重叠覆盖系数是否达到所述区域重叠覆盖判决门限，并根据未达到所述区域重叠覆盖判决门限的小区的数目与全网内小区的总数目计算第三比值，以及在确定所述第三比值大于或等于设定的小区重叠覆盖判决门限时，判定小区重叠覆盖系数不满足相应的小区重叠覆盖判决门限。

12.如权利要求9或10所述的服务器，其特征在于，所述第二处理单元具体用于：

根据获得的MR数据分别计算每一个小区被采样点上报为干扰小区的次数，以及计算每一个小区的小区干扰系数；

当确定某一小区被采样点上报为干扰小区的次数大于或等于设定的强干扰小区门限，且所述某一小区的小区干扰系数大于或等于设定的小区干扰系数门限，则确定所述某一小区为强干扰小区。

13.如权利要求12所述的服务器，其特征在于，所述第二处理单元具体用于：

根据各个采样点上报的MR数据，计算所述某一小区与各个采样点的服务小区的信号强度差值；

确定所述某一小区与某一采样点的服务小区之间的信号强度差值大于或等于设定的小区干扰判决门限时，确定所述某一小区被所述某一采样点上报为干扰小区。

14.如权利要求13所述的服务器，其特征在于，所述第二处理单元具体用于：

根据所述某一小区被上报为干扰小区的次数，和所述某一小区中采样点的总数目，计算第四比值，并将所述第四比值作为所述某一小区的小区干扰系数。