CN103702337B - 一种小型基站部署位置的确定方法 - Google Patents

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Abstract

本发明实施例公开了一种小型基站部署位置的确定方法，应用在同频异构组网中第二层基站布置场景中，本发明实施例所提出的技术方案首先对业务分布地图进行网格化，把网格的业务归结到相应的像素点，像素点即网格线交点作为候选的基站站址，网格的疏密程度决定了最后站址的精确程度，再以给定的网络元素模型参数作为输入，提出了一个综合考虑了网络的业务量和信道质量状况参数，通过查找该参数最大值的位置点来等价获取网络能效最优的基站位置布置方案，相比已有的基因遗传算法等随机搜索方法具有更低的时间复杂度。

Description

一种小型基站部署位置的确定方法
技术领域
本发明涉及通信技术领域，尤其涉及一种小型基站部署位置的确定方法。
背景技术
借着移动通信网络的发展，灵活、成本低、支持大容量的小型基站(Small cell)被视为下一阶段网络部署中传统蜂窝网络之外的另一支生力军，已经被多家国际运营商用于解决商业区、数据密集发生区域的网络覆盖尤其是网络容量承载问题。
随着通信对人们生活影响的日益加深，小型基站在城市的应用是发展趋势，其目的在于吸收热点通信业务，加强深度覆盖。但大规模应用也会带来设备形态多样、维护成本高等问题。
如何合理的对小型基站进行布局，从而实现组网布局成本和能效优化的完美结合，成为了业内广泛研究的热点。
在现有的技术中，比较广泛应用的小型基站部署位置的确定方法是基因遗传算法等随机搜索方法。
顾名思义，基因遗传算法是通过模拟自然选择和生物进化机制，逐代更新种群个体直至找到最优解的一种算法。
在实现本发明实施例所提出的技术方案的过程中，发明人发现了以下问题：
基因遗传算法需要较高的时间复杂度，从而达到多代筛选，而随机分布本身的不确定性，也大大增加了相应的随机算法中算法实现过程的复杂性，降低了获取最优小型基站部署方案的效率。
发明内容
本发明实施例的目的在于提供一种小型基站部署位置的确定方法，用于在将业务分布地图网格化处理后，通过评价参数确定最优的小型基站部署方案，提高小型基站的选址效率。
为了达到上述目的，本发明实施例提供了一种小型基站部署位置的确定方法，应用在同频异构组网中第二层基站站址选择场景中，包括：
步骤1、对当前的业务分布地图进行网格化处理，根据所述业务分布地图中的第一层基站站址，以及当前已经确定的小型基站部署位置集合，确定各候选的基站站址的接入状况，其中，每个网格的业务归结到所述网格的中心，各网格线的交点作为所述候选的基站站址；
步骤2、结合预设的网络元素模型参数，所述各候选的基站站址的接入状况，以及评价参数的算法，确定所述各候选的基站站址的评价参数；
步骤3、在步骤2所确定的各评价参数中，选择最大的评价参数值所对应的候选的基站站址作为本次循环中最优小型基站部署位置，并确定在所述本次循环中最优小型基站部署位置新增小型基站之后的系统能效值；
步骤4、将步骤3所确定的系统能效值，与新增小型基站之前的系统能效值进行比较；
如果比较结果为小于，则确定当前已经确定的小型基站部署位置集合为最优的小型基站部署位置方案，如果比较结果为不小于，则将所述待定的小型基站部署位置添加到所述当前已经确定的小型基站部署位置集合中，并返回步骤1，开始下一个待定的小型基站部署位置的确定过程。
与现有技术相比，本发明实施例所提出的技术方案具有以下优点：
本发明应用在同频异构组网中第二层基站布置场景中，相比已有的基因遗传算法等随机搜索方法具有更低的时间复杂度。本方法首先对业务分布地图进行网格化，把网格的业务归结到相应的像素点，像素点即网格线交点作为候选的基站站址，网格的疏密程度决定了最后站址的精确程度，再以给定的网络元素模型参数(包括基站功耗模型，路径模型，天线模型，初始基站分布位置)作为输入，提出了一个综合考虑了网络的业务量和信道质量状况参数，本方法通过查找该参数最大值的位置点来等价获取网络能效最优的基站位置布置方案。一定的业务分布状况下，为提高网络覆盖和用户服务质量可以添加一定数量的小型基站，使用本方法能确保所添加的小型基站所在的站址为网络能效所能达到的最优值。在未来的异构布网中，具有良好的推广前景。
附图说明
图1为本发明实施例提供的一种小型基站部署位置的确定方法的流程示意图；
图2为本发明实施例提供的一种具体应用场景中的小型基站部署位置的确定方法的流程示意图；
图3为本发明实施例提供的一种具体应用场景中的业务分布示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明中的附图，对本发明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的部分实施例，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做出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。
本发明实施例提供一种小型基站部署位置的确定方法，用于在将业务分布地图网格化处理后，通过评价参数确定最优的小型基站部署方案，提高小型基站的选址效率
为了达到上述目的，本发明实施例提供一种小型基站部署位置的确定方法，如图1所示，为本发明实施例提供的小型基站部署位置的确定方法的流程示意图，该方法应用在同频异构组网中第二层基站站址选择场景中，该方法具体包括：
步骤S101、对当前的业务分布地图进行网格化处理，根据所述业务分布地图中的第一层基站站址，以及当前已经确定的小型基站部署位置集合，确定各候选的基站站址的接入状况。
其中，每个网格的业务归结到所述网格的中心，各网格线的交点作为所述候选的基站站址；
步骤S102、结合预设的网络元素模型参数，所述各候选的基站站址的接入状况，以及评价参数的算法，确定所述各候选的基站站址的评价参数。
在具体的应用场景中，所述预设的网络元素模型参数，具体包括宏基站模型，基站功耗模型，路径损耗模型，天线模型，以及系统传输带宽为W的简化LTE无线网络，
所述宏基站模型，具体为一个宏基站包括三个扇区的基本宏基站模型；
所述基站功耗模型，具体为采用包括静态功耗和动态功耗两部分的线性功耗模型，用公式表示为：P＝Psta+αPdyn；
其中，Psta为基站静态功耗；
Pdyn为基站动态功率，其数值取决于基站使用的资源比例β，即其中，为基站最大发射功率；
α为动态功率的线性系数。
步骤S103、在步骤S102所确定的各评价参数中，选择最大的评价参数值所对应的候选的基站站址作为本次循环中最优小型基站部署位置，并确定在所述本次循环中最优小型基站部署位置新增小型基站之后的系统能效值。
步骤S104、将步骤S103所确定的系统能效值，与新增小型基站之前的系统能效值进行比较。
如果比较结果为小于，则确定当前已经确定的小型基站部署位置集合为最优的小型基站部署位置方案。
如果比较结果为不小于，则将所述待定的小型基站部署位置添加到所述当前已经确定的小型基站部署位置集合中，并返回步骤S101，开始下一个待定的小型基站部署位置的确定过程。
与现有技术相比，本发明实施例所提出的技术方案具有以下优点：
本发明应用在同频异构组网中第二层基站布置场景中，相比已有的基因遗传算法等随机搜索方法具有更低的时间复杂度。本方法首先对业务分布地图进行网格化，把网格的业务归结到相应的像素点，像素点即网格线交点作为候选的基站站址，网格的疏密程度决定了最后站址的精确程度，再以给定的网络元素模型参数(包括基站功耗模型，路径模型，天线模型，初始基站分布位置)作为输入，提出了一个综合考虑了网络的业务量和信道质量状况参数，本方法通过查找该参数最大值的位置点来等价获取网络能效最优的基站位置布置方案。一定的业务分布状况下，为提高网络覆盖和用户服务质量可以添加一定数量的小型基站，使用本方法能确保所添加的小型基站所在的站址为网络能效所能达到的最优值。在未来的异构布网中，具有良好的推广前景。
下面以具体的实施例对上述技术方案的处理过程做详细的阐述，但并不局限于下述实施例。
如图2所示，为本发明实施例提供的一种具体应用场景中的小型基站部署位置的确定方法的流程示意图，该方法具体包括：
步骤S201、对当前的业务分布地图进行网格化处理。
其中，每个网格的业务归结到所述网格的中心，各网格线的交点作为所述候选的基站站址。
在具体的应用场景中，所述业务分布图是指业务量-坐标图，分布图显示了所展示区域中不同坐标对应的业务量。同时地图上还包括已有无线网络第一层宏基站的坐标。
在具体的应用场景中，本步骤的处理过程为：根据最后获得站址的坐标的精度对业务分布地图进行网格化，把每个网格的业务量需求归结于网格中心点，网格中心点表示为i∈I，网格线的交点定义为小型基站候选站址，表示为s∈S。
需要说明的是，在本步骤完成之后，还可以进一步包括以下的处理操作：
按照公式计算第i个网格中心点接收到第l个宏基站的第σ个扇区的功率，其中，Gilσ为中心点i到宏基站l中的路径损耗，为相应的天线增益，Losp为20dB的渗透损耗，为宏基站的最大天线发射功率；
按照公式计算第i个网格中心点接收到第j个小型基站的功率，其中，Gij为像素点i到小型基站j中的路径损耗，为相应的天线增益，为小型基站的天线发射功率。
步骤S202、根据所述业务分布地图中的第一层基站站址，以及当前已经确定的小型基站部署位置集合，确定各候选的基站站址的接入状况。
在具体的应用场景中，本步骤的处理具体为：
根据最大接收功率确定中心点i的接入基站，若接入宏基站，则否则，
步骤S203、根据步骤S202中的中心点的接入基站状况，计算各中心点的信干噪比SINRi。
具体的，根据接入基站情况的差异，本步骤可以包括以下两种情况：
情况一、中心点接入宏基站l的扇区σ，则信干噪比SINRi通过公式得到，其中，n为高斯白噪声，J为当前已经确定的小型基站部署位置集合，L为宏基站集合，Σ为宏基站扇区集合，为不同宏基站的信号，为当前宏基站不同扇区的信号，为所有小型基站的信号；
情况二、中心点接入小型基站j，则信干噪比SINRi通过公式得到，其中，为去除当前小型基站的其他小型基站的信号，为所有宏基站的干扰信号。
步骤S204、根据公式计算候选站址s的估计覆盖范围的评价参数
其中，Φs为候选站址s的估计覆盖范围，在具体的应用场景中，为以s为中心的距离为D以内的网格中心点，定义为
wi为中心点i的业务量；
为中心点i的频谱效率，其计算公式为：其中，ηBW系统的有效带宽比例，SINReff为信噪比阈值。
需要指出的是，所述的估计覆盖范围，其参数D是综合考虑了宏基站和小型基站的功耗和路损模型，在宏基站以相同密度均匀分布情况下，小型基站随机分布时小型基站的平均覆盖半径，其具体取值只需不过大和过小就不会影响算法结果，具体的取值变化并不会影响本发明的保护范围。
步骤S205、选择第k个候选站址使得v∈S,v≠k。
步骤S206、根据最大接收功率确定站址k的实际覆盖范围Φa。
在具体的应用场景中，实际覆盖范围Φa具体为站址k处放下小型基站后，所述小型基站能覆盖的范围，其中，
因为基站间的相互影响，考虑到路径损耗的不同，当小型基站的站址位于宏基站小区不同位置处所能覆盖的范围不会如估计覆盖范围那样一成不变，因此，需要确定站址k处放下小型基站后能覆盖的范围，根据最大接收功率确定站址k的实际覆盖范围Φa，如图3中的黑色条纹网格所示。
步骤S207、根据公式计算站址k的实际覆盖范围下的评价参数。
重复步骤S203至步骤S207的操作M次，得到M个评价参数EBK，其中K为M次循环中得到站址。
关于所述的循环次数M的大小的确定，当M越大，优化的结果理论上更加的准确，但是随着M的增大，算法的运算时间也随之增长，因此M需要根据需求折中选择。具体的M的取值变化并不会影响本发明的保护范围。
在完成步骤S203到步骤S207的M次操作循环后，执行步骤S208。
步骤S208、在步骤S207所确定的各评价参数中，选择最大的评价参数值所对应的候选的基站站址作为本次循环中最优小型基站部署位置，并确定在所述本次循环中最优小型基站部署位置新增小型基站之后的系统能效值。
在具体的应用场景中，本步骤的处理具体为：
根据M次操作循环的步骤S207中所确定的各评价参数EBK，选择站址d，使得EBd≥EBk,作为本次循环中最优小型基站部署位置。
根据公式计算系统的能量效率EE，其中，分别为宏基站l扇区σ和小型基站j的功耗，当网格中心点i业务被满足则xi＝1，否则xi＝0。
需要说明的是，基站功耗包括了基站的静态功耗和动态功耗；动态功耗根据实际基站接入业务量所占用的资源与总带宽资源的比值确定；其中业务占用带宽资源与总带宽资源比值和xi的具体取值受到具体的资源分配策略影响，但不会影响到最优基站位置的选择结果。
步骤S209、将步骤S208所确定的系统能效值，与新增小型基站之前的系统能效值进行比较。
如果比较结果为小于，则表示在所述本次循环中最优小型基站部署位置新增小型基站之后，系统能效开始下降，因此，确定当前已经确定的小型基站部署位置集合为最优的小型基站部署位置方案。
如果比较结果为不小于，则表示在所述本次循环中最优小型基站部署位置新增小型基站之后，系统能效不会下降，而是继续提高或者持平，因此，将所述待定的小型基站部署位置添加到所述当前已经确定的小型基站部署位置集合中，并返回步骤S201，开始下一个待定的小型基站部署位置的确定过程。
与现有技术相比，本发明实施例所提出的技术方案具有以下优点：
本发明应用在同频异构组网中第二层基站布置场景中，相比已有的基因遗传算法等随机搜索方法具有更低的时间复杂度。本方法首先对业务分布地图进行网格化，把网格的业务归结到相应的像素点，像素点即网格线交点作为候选的基站站址，网格的疏密程度决定了最后站址的精确程度，再以给定的网络元素模型参数(包括基站功耗模型，路径模型，天线模型，初始基站分布位置)作为输入，提出了一个综合考虑了网络的业务量和信道质量状况参数，本方法通过查找该参数最大值的位置点来等价获取网络能效最优的基站位置布置方案。一定的业务分布状况下，为提高网络覆盖和用户服务质量可以添加一定数量的小型基站，使用本方法能确保所添加的小型基站所在的站址为网络能效所能达到的最优值。在未来的异构布网中，具有良好的推广前景。
通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到本发明可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述的方法。
本领域技术人员可以理解附图只是一个优选实施例的示意图，附图中的模块或流程并不一定是实施本发明所必须的。
本领域技术人员可以理解实施例中的装置中的模块可以按照实施例描述进行分布于实施例的装置中，也可以进行相应变化位于不同于本实施例的一个或多个装置中。上述实施例的模块可以合并为一个模块，也可以进一步拆分成多个子模块。
上述本发明实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。
以上公开的仅为本发明的几个具体实施例，但是，本发明并非局限于此，任何本领域的技术人员能思之的变化都应落入本发明的保护范围。

Claims (2)

1.一种小型基站部署位置的确定方法，应用在同频异构组网中第二层基站站址选择场景中，其特征在于，包括：
步骤1、对当前的业务分布地图进行网格化处理，根据所述业务分布地图中的第一层基站站址，以及当前已经确定的小型基站部署位置集合，确定各候选的基站站址的接入状况，其中，每个网格的业务归结到所述网格的中心，各网格线的交点作为所述候选的基站站址；
步骤2、结合预设的网络元素模型参数，所述各候选的基站站址的接入状况，以及评价参数的算法，确定所述各候选的基站站址的评价参数；
步骤3、在步骤2所确定的各评价参数中，选择最大的评价参数值所对应的候选的基站站址作为本次循环中最优小型基站部署位置，并确定在所述本次循环中最优小型基站部署位置新增小型基站之后的系统能效值；
步骤4、将步骤3所确定的系统能效值，与新增小型基站之前的系统能效值进行比较；
如果比较结果为小于，则确定当前已经确定的小型基站部署位置集合为最优的小型基站部署位置方案，如果比较结果为不小于，则将待定的小型基站部署位置添加到所述当前已经确定的小型基站部署位置集合中，并返回步骤1，开始下一个待定的小型基站部署位置的确定过程；
其中，所述预设的网络元素模型参数，具体包括宏基站模型，基站功耗模型，路径损耗模型，天线模型，以及系统传输带宽为W的简化LTE无线网络，
所述宏基站模型，具体为一个宏基站包括三个扇区的基本宏基站模型；
所述基站功耗模型，具体为采用包括静态功耗和动态功耗两部分的线性功耗模型，用公式表示为：P＝Psta+αPdyn；
其中，Psta为基站静态功耗；
Pdyn为基站动态功率，其数值取决于基站使用的资源比例β，即 其中，为基站最大发射功率；
α为动态功率的线性系数；
所述步骤3，具体为：
根据步骤2中所确定的各评价参数EBK，选择站址d，使得 作为本次循环中最优小型基站部署位置；
根据公式计算系统的能量效率EE，其中， 分别为宏基站扇区σ和小型基站j的功耗，当网格中心点i业务被满足则xi＝1，否则xi＝0；
其中，所述根据最后获得站址的坐标的精度对业务分布地图进行网格化之后，还包括：
按照公式计算第i个网格中心点接收到第 个宏基站的第σ个扇区的功率，其中，为中心点i到宏基站 中的路径损耗， 为相应的天线增益，Losp为20dB的渗透损耗，为宏基站的最大天线发射功率；
按照公式计算第i个网格中心点接收到第j个小型基站的功率，其中，Gij为像素点i到小型基站j中的路径损耗，为相应的天线增益，为小型基站的天线发射功率；
所述步骤2，具体为：
步骤21、根据步骤1中的中心点的接入基站状况，计算各中心点的信干噪比SINRi；
步骤22、根据公式计算候选站址s的估计覆盖范围的评价参数其中，Φs为候选站址s的估计覆盖范围；wi为中心点i的业务量； 为中心点i的频谱效率；
步骤23、选择第k个候选站址使得
步骤24、根据最大接收功率确定站址k的实际覆盖范围Φa；
步骤25、根据公式计算站址k的实际覆盖范围下的评价参数；
重复步骤21至步骤25的操作M次，得到M个评价参数EBK，其中K为M次循环中得到站址；
所述步骤21，具体包括：
若中心点接入宏基站 的扇区σ，则信干噪比SINRi通过公式得到，其中，n为高斯白噪声，J为当前已经确定的小型基站部署位置集合，L为宏基站集合，Σ为宏基站扇区集合，为不同宏基站的信号，为当前宏基站不同扇区的信号，为所有小型基站的信号；
若中心点接入小型基站j，则信干噪比SINRi通过公式 得到，其中，为去除当前小型基站的其他小型基站的信号，为所有宏基站的干扰信号；
在所述步骤22中，
所述Φs为以s为中心的距离为D以内的网格中心点，定义为 为中心点i的频谱效率，其计算公式为：其中，ηBW系统的有效带宽比例，SINReff为信噪比阈值；
在所述步骤24中，
实际覆盖范围Φa具体为站址k处放下小型基站后，所述小型基站能覆盖的范围，其中，
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤1，具体为：
根据最后获得站址的坐标的精度对业务分布地图进行网格化，把每个网格的业务量需求归结于网格中心点，网格中心点表示为i∈I，网格线的交点定义为小型基站候选站址，表示为s∈S；
根据最大接收功率确定中心点i的接入基站，若接入宏基站，则 否则，
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