CN103716800B - 小区优化方法及装置 - Google Patents
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Abstract
本发明提供一种小区优化方法及装置，属于移动通信领域。其中，该小区优化方法包括:由弱覆盖问题区域确定问题小区，并确定问题小区所对应的影响小区；对问题小区所对应基站的天线参数进行调整，同时对影响小区的性能参数进行评估；在影响小区的性能参数值达到阈值时，停止调整天线参数，并将此时的天线参数值确定为最终的优化方案。本发明的技术方案能够解决弱覆盖问题。
Description
技术领域
本发明涉及移动通信领域，特别是指一种小区优化方法及装置。
背景技术
在TD-SCDMA网络中，出现弱覆盖问题区域是常见的现象，传统的算法需要根据路测数据发现问题区域，并由路测人员根据经验来判断区域归属情况，手动调整基站端天线参数来尝试寻找优化解。这种方式需要使用大量人力物力，而且效率低，成本高。而遍历地进行天线参数调整时所需要的时间复杂度较高，这种现象在多小区联合进行优化时表现尤为明显。
发明内容
本发明要解决的技术问题是提供一种小区优化方法及装置，能够解决TD-SCDMA网络中出现弱覆盖问题区域的问题。
为解决上述技术问题，本发明的实施例提供技术方案如下：
一方面，提供一种小区优化方法，包括:
由弱覆盖问题区域确定问题小区，并确定问题小区所对应的影响小区；
对问题小区所对应基站的天线参数进行调整，并对影响小区的性能参数进行评估；
在影响小区的性能参数值达到阈值时，停止调整天线参数，并将此时的天线参数值确定为最终的优化方案。
进一步地，所述由弱覆盖问题区域确定问题小区包括：
以弱覆盖问题区域的中心点为圆心，确定与所述中心点的距离在预设长度以内的用户设备所对应的归属小区为问题小区。
进一步地，所述确定问题小区所对应的影响小区包括：
以问题小区对应的基站为基准点，计算问题小区的邻近小区到该基准点的接收信号码功率RSCP值并降序排列，取RSCP值最大的前n个小区为影响小区。
进一步地，所述对问题小区所对应基站的天线参数进行调整包括：
设置k组天线参数其中为第k组参数中问题小区所对应的第s个基站的智能天线权值的值，为第k组参数中问题小区所对应的第s个基站的智能天线下倾角的值，为第k组参数中问题小区所对应的第s个基站的智能天线方位角的值，为第k组参数中问题小区所对应的第s个基站的智能天线功率的值；
对所述k组参数进行迭代筛选，筛选过程中其中Pw,Pθ,Pp分别代表智能天线的权值、方位角、下倾角、功率被调整的概率。
进一步地，所述对影响小区的性能参数值进行评估包括：
通过下述公式计算影响小区内的每一栅格点的分值f(x,y)：
其中，x为该栅格点测量到的RSCP值，y为该栅格点测量到的CIR值，a、b为常数；
通过下述公式计算得到影响小区的性能参数值F：
其中，S0为影响小区内的所有栅格点的个数，S1为影响小区内分值小于预设值的栅格点的个数。
本发明实施例还提供了一种小区优化装置，包括:
确定模块，用于由弱覆盖问题区域确定问题小区，并确定问题小区所对应的影响小区；
评估模块，用于对问题小区所对应基站的天线参数进行调整，并对影响小区的性能参数进行评估；
处理模块，用于在影响小区的性能参数值达到阈值时，停止调整天线参数，并将此时的天线参数值确定为最终的优化方案。
进一步地，所述确定模块包括：
第一确定子模块，用于以弱覆盖问题区域的中心点为圆心，确定与所述中心点的距离在预设长度以内的用户设备所对应的归属小区为问题小区。
进一步地，所述确定模块包括：
第二确定子模块，用于以问题小区对应的基站为基准点，计算问题小区的邻近小区到该基准点的接收信号码功率RSCP值并降序排列，取RSCP值最大的前n个小区为影响小区。
进一步地，所述评估模块包括：
调整子模块，用于设置k 组天线参数其中为第k组参数中问题小区所对应的第s个基站的智能天线权值的值，为第k组参数中问题小区所对应的第s个基站的智能天线下倾角的值，为第k组参数中问题小区所对应的第s个基站的智能天线方位角的值，为第k组参数中问题小区所对应的第s个基站的智能天线功率的值；对所述k组参数进行迭代筛选，筛选过程中其中Pw,Pθ,Pp分别代表智能天线的权值、方位角、下倾角、功率被调整的概率。
进一步地，所述评估模块包括：
评估子模块，用于通过下述公式计算影响小区内的每一栅格点的分值f(x,y)：
其中，x为该栅格点测量到的RSCP值，y为该栅格点测量到的CIR值，a、b为常数；
通过下述公式计算得到影响小区的性能参数值F：
其中，S0为影响小区内的所有栅格点的个数，S1为影响小区内分值小于预设值的栅格点的个数。
本发明的实施例具有以下有益效果：
上述方案中，由弱覆盖问题区域确定问题小区，并确定问题小区所对应的影响小区，对问题小区所对应基站的天线参数进行调整，并对影响小区的性能参数进行评估；在影响小区的性能参数值达到阈值时，确定问题小区所对应基站的天线参数的调整策略，之后按照该调整策略进行小区优化即可解决弱覆盖问题。本发明的技术方案在调整的过程中，考虑到参数调整对于问题小区和影响小区的影响，从而能够保证调整的结果不会给其他区域带来负面影响。
附图说明
图1为本发明实施例的小区优化方法的流程示意图；
图2为本发明实施例的小区优化装置的结构示意图；
图3为本发明实施例的由问题区域确定问题小区示意图；
图4为本发明实施例的弱覆盖问题区域、问题小区和影响小区示意图。
具体实施方式
为使本发明的实施例要解决的技术问题、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图及具体实施例进行详细描述。
本发明的实施例针对现有技术中出现弱覆盖问题区域时，由路测人员根据经验来判断区域归属情况，手动调整基站端天线参数来尝试寻找优化解，需要使用大量人力物力，而且效率低，成本高的问题，提供一种小区优化方法及装置，能够解决TD-SCDMA网络中出现弱覆盖问题区域的问题。
图1为本发明实施例的小区优化方法的流程示意图，如图1所示，本实施例包括：
步骤101：由弱覆盖问题区域确定问题小区，并确定问题小区所对应的影响小区；
步骤102：对问题小区所对应基站的天线参数进行调整，并对影响小区的性能参数进行评估；
步骤103：在影响小区的性能参数值达到阈值时，停止调整天线参数，并将此时的天线参数值确定为最终的优化方案。
上述方案中，由弱覆盖问题区域确定问题小区，并确定问题小区所对应的影响小区，对问题小区所对应基站的天线参数进行调整，并对影响小区的性能参数进行评估；在影响小区的性能参数值达到阈值时，确定问题小区所对应基站的天线参数的调整策略，之后按照该调整策略进行小区优化即可解决弱覆盖问题。本发明的技术方案在调整的过程中，考虑到参数调整对于问题小区和影响小区的影响，从而能够保证调整的结果不会给其他区域带来负面影响。
图2为本发明实施例的小区优化装置的结构示意，如图2所示，本实施例包括：
确定模块20，用于由弱覆盖问题区域确定问题小区，并确定问题小区所对应的影响小区；
评估模块21，用于对问题小区所对应基站的天线参数进行调整，并对影响小区的性能参数进行评估；
处理模块22，用于在影响小区的性能参数值达到阈值时，并将此时的天线参数值确定为最终的优化方案。
进一步地，确定模块20包括：
第一确定子模块，用于以弱覆盖问题区域的中心点为圆心，确定与中心点的距离在预设长度以内的用户设备所对应的归属小区为问题小区。
进一步地，确定模块20包括：
第二确定子模块，用于以问题小区对应的基站为基准点，计算问题小区的邻近小区到该基准点的接收信号码功率RSCP值并降序排列，取RSCP值最大的前n个小区为影响小区。
进一步地，评估模块21包括：
调整子模块，用于设置k组天线参数其中为第k组参数中问题小区所对应的第s个基站的智能天线权值的值，为第k组参数中问题小区所对应的第s个基站的智能天线下倾角的值，为第k组参数中问题小区所对应的第s个基站的智能天线方位角的值，为第k组参数中问题小区所对应的第s个基站的智能天线功率的值；对k组参数进行迭代筛选，筛选过程中其中Pw,Pθ,Pp分别代表智能天线的权值、方位角、下倾角、功率被调整的概率。
进一步地，评估模块21包括：
评估子模块，用于通过下述公式计算影响小区内的每一栅格点的分值f(x,y)：
其中，x为该栅格点测量到的RSCP值，y为该栅格点测量到的CIR值，a、b为常数；
通过下述公式计算得到影响小区的性能参数值F：
其中，S0为影响小区内的所有栅格点的个数，S1为影响小区内分值小于预设值的栅格点的个数。
上述方案中，由弱覆盖问题区域确定问题小区，并确定问题小区所对应的影响小区，对问题小区所对应基站的天线参数进行调整，并对影响小区的性能参数进行评估；在影响小区的性能参数值达到阈值时，确定问题小区所对应基站的天线参数的调整策略，之后按照该调整策略进行小区优化即可解决弱覆盖问题。本发明的技术方案在调整的过程中，考虑到参数调整对于问题小区和影响小区的影响，从而能够保证调整的结果不会给其他区域带来负面影响。
下面对本发明的小区优化方法进行详细介绍，具体包括以下步骤1~4：
步骤1、由弱覆盖问题区域确定问题小区；
如图3所示，具体地，可以以该弱覆盖问题区域的中心点为圆心，以长度lcir为半径画圆，作为判定范围；确定现网中UE（用户设备）的地理位置，具体地，计算当前UE与所述圆心的距离，对于处于判定范围内的UE，找到其归属小区，其归属小区即为问题小区，从而建立起当前弱覆盖问题区域的问题小区库。
步骤2、由问题小区确定影响小区；
如图4所示为弱覆盖问题区域、问题小区和影响小区示意图，在确定了问题小区之后，以每一个问题小区对应的基站为基准点，计算其邻近小区到该基准点的RSCP（ReceivedSignal Code Power，接收信号码功率）值并降序排列，取前n个小区为影响小区，具体地，n值可以为3。
步骤3、对问题小区所对应基站的天线参数进行调整，对影响小区的性能参数进行评估；
影响小区可以划分为许多个栅格点，对于影响小区内的每一个栅格点，用代价函数可以对其进行评分，计算每一栅格点的分值f(x,y)，具体如下：
其中，x为该栅格点测量到的RSCP值，y为该栅格点测量到的CIR值，a、b为常数；
由此可以确定每一个栅格点的分值，记录影响小区内的所有栅格点个数为S0，分值大于预设值的栅格点个数为S1，则可以计算出影响小区的性能参数值F：
对天线参数进行调整的目标是使得F这一指标值能够达到阈值以下。
天线参数进行调整的具体算法介绍如下：天线调整过程中，考虑到参数调整的便利性，遵循软调整优先于硬调整的原则，天线权值的调整优先级最高，其次是下倾角、方位角，最后是功率。发生调整时，具体地，可以设定Pw＝0.8,Pθ＝0.5,Pp＝0.3；其中Pw,Pθ,Pp分别代表权值、方位角、下倾角、功率被调整的概率。在某些特殊的地域，可以根据实际情况改变各参数调整的概率，若某小区的某参数在实际中不便于进行调整，可将其对应的概率设置为0，则此参数在参加RF自动优化时变化的概率为0，亦即不调整此参数。
天线参数的调整具体包括如下子步骤：
步骤S1：
(1)以当前问题小区的天线参数为第一组参数，其中，一共有s个问题小区：
(2)设定参数集合数量为100，则生成的第k组参数为：
其中离散型参量满足：
其中，其他随机权值是指在给定的权值库里随机选取的权值。
其余连续型参量满足：
λ1，λ2为0~1之间的随机数。
初始参数集合内，没有重复参数，即任意参数x均不存在重复。
步骤S2：对初始参数集合进行自动迭代筛选
(1)采用归一化代价函数计算每组参数的得分F(X(k))∈(0,1)，判断有无优化解，如果有优化解，则优化完成，否则进入第（2）步;
(2)对F(X(k))进行降序排列，删除最末尾的m组参数，将最前列的m组参数复制，保证整个参数集合数量仍为n个，并记录最优解；
(3)对这n组参数进行两两配对，对任一元素，设置交换概率Pc，进行对应参数交换，具体方式如下：
对于离散变量，直接将参数对换；
对于连续型变量，假设配对的两组参数中对应元素为a，b，生成新的两个元素为c,d；则满足其中α、β为0~1之间的随机数，且对c,d根据实际情况设置取值范围，超过取值范围则使用边界值；
(4)对于每一组参数的每一个元素，根据一定的概率 进行变化，从而保证能够更大限度的逼近最优；
(5)计算所有参数的代价函数，若有优化解或者达到最大运行时间则优化结束，否则删除代价函数最差的解，并用(3)中所述最优解替换，进入(2)步。
步骤4、在影响小区的性能参数值达到阈值时，按照此时问题小区对应基站的天线参数值进行小区优化，解决弱覆盖问题。
下面以一个具体的优化方案为例，说明本发明的小区优化方法所能达到的效果：
调整方案如下（均采用双极化天线）：
波束序号意义：
波束序号1
| 权值 | 0.41 | 1 | 1 | 0.66 |
| 相位 | 14 | 0 | 0 | 173 |
波束序号2
| weight | 0.54 | 1 | 1 | 0.54 |
| phase | 0 | 115 | 130 | 45 |
波束序号3
| weight | 0.54 | 1 | 1 | 0.54 |
| phase | 0 | 145 | 190 | 135 |
波束序号4
| weight | 0.53 | 1 | 1 | 0.53 |
| phase | -70 | 0 | 0 | -70 |
波束序号5
| weight | 0.49 | 1 | 1 | 0.49 |
| phase | 80 | 0 | 0 | 80 |
通过实际测量可以判断出，在调整天线参数之后，弱覆盖问题区域用户的RSCP性能较优化前提升明显，从而解决了弱覆盖问题。同时，用户的CIR变化不大，从而保证天线参数的调整不会给非问题区域的用户带来负面影响。
现有技术中，在出现弱覆盖问题区域时，通常是由测试人员手动确定问题小区，会有一定概率出现误判错判的情况，本发明通过UE上报给主服务基站的位置确定UE是否处于判断区域内，从而确定判断区域内UE对应的服务小区为问题小区，避免了路测人员经验选取可能带来的误差。另外，现有网络优化工作中，在天线参数的调整过程中可能会导致之前的正常覆盖区域出现弱覆盖问题，本发明在小区优化过程中时刻考虑全局性能，对影响小区进行评估，关注系统整体覆盖情况，从而能够保证调整的结果不会给其他区域带来负面影响。同时，对调整较为困难的参数设置较小的调整概率，对调整较为容易的参数设置较大的调整概率，从而保证优化结果可以在实际网络优化中正常实施，极大地提升了优化结果的可靠性和可用性。
本发明的技术方案在天线参数调整过程中随时可以根据优化情况进行优化过程的终止操作，能够在一定程度上根据不同优化时间要求进行相对最优解的选取。同时，由于优化过程是收敛的，会放弃优化中较差性能的参数，从而避免了迭代操作的高复杂性，以实现优化时间的可控性和优化结果的有效性。
此说明书中所描述的许多功能部件都被称为模块，以便更加特别地强调其实现方式的独立性。
本发明实施例中，模块可以用软件实现，以便由各种类型的处理器执行。举例来说，一个标识的可执行代码模块可以包括计算机指令的一个或多个物理或者逻辑块，举例来说，其可以被构建为对象、过程或函数。尽管如此，所标识模块的可执行代码无需物理地位于一起，而是可以包括存储在不同位里上的不同的指令，当这些指令逻辑上结合在一起时，其构成模块并且实现该模块的规定目的。
实际上，可执行代码模块可以是单条指令或者是许多条指令，并且甚至可以分布在多个不同的代码段上，分布在不同程序当中，以及跨越多个存储器设备分布。同样地，操作数据可以在模块内被识别，并且可以依照任何适当的形式实现并且被组织在任何适当类型的数据结构内。所述操作数据可以作为单个数据集被收集，或者可以分布在不同位置上（包括在不同存储设备上），并且至少部分地可以仅作为电子信号存在于系统或网络上。
在模块可以利用软件实现时，考虑到现有硬件工艺的水平，所以可以以软件实现的模块，在不考虑成本的情况下，本领域技术人员都可以搭建对应的硬件电路来实现对应的功能，所述硬件电路包括常规的超大规模集成（VLSI）电路或者门阵列以及诸如逻辑芯片、晶体管之类的现有半导体或者是其它分立的元件。模块还可以用可编程硬件设备，诸如现场可编程门阵列、可编程阵列逻辑、可编程逻辑设备等实现。
在本发明各方法实施例中，所述各步骤的序号并不能用于限定各步骤的先后顺序，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，对各步骤的先后变化也在本发明的保护范围之内。
以上所述是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明所述原理的前提下，还可以作出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。
Claims (2)
1.一种小区优化方法，其特征在于，包括:
由弱覆盖问题区域确定问题小区，并确定问题小区所对应的影响小区,以弱覆盖问题区域的中心点为圆心，以长度lcir为半径画圆，作为判定范围，处于判定范围内的UE的归属小区为问题小区，以每一个问题小区对应的基站为基准点，计算其邻近小区到该基准点的接收信号码功率值RSCP并降序排列，取前n个小区为影响小区；
对问题小区所对应基站的天线参数进行调整，同时对影响小区的性能参数进行评估；
在影响小区的性能参数值达到阈值时，停止调整天线参数，并将此时的天线参数值确定为最终的优化方案；
其中，所述对问题小区所对应基站的天线参数进行调整包括：
设置k组天线参数其中为第k组参数中问题小区所对应的第s个基站的智能天线权值的值，为第k组参数中问题小区所对应的第s个基站的智能天线下倾角的值，为第k组参数中问题小区所对应的第s个基站的智能天线方位角的值，为第k组参数中问题小区所对应的第s个基站的智能天线功率的值；
对所述k组参数进行迭代筛选，筛选过程中其中Pw,Pθ,Pp分别代表智能天线的权值、方位角、下倾角、功率被调整的概率；
所述对影响小区的性能参数值进行评估包括：
通过下述公式计算影响小区内的每一栅格点的分值f(x,y)：
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其中，x为该栅格点测量到的RSCP值，y为该栅格点测量到的CIR值，a、b为常数；
通过下述公式计算得到影响小区的性能参数值F：
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其中，S0为影响小区内的所有栅格点的个数，S1为影响小区内分值小于预设值的栅格点的个数。
2.一种小区优化装置，其特征在于，包括:
确定模块，用于由弱覆盖问题区域确定问题小区，并确定问题小区所对应的影响小区,以弱覆盖问题区域的中心点为圆心，以长度lcir为半径画圆，作为判定范围，处于判定范围内的UE的归属小区为问题小区，以每一个问题小区对应的基站为基准点，计算其邻近小区到该基准点的接收信号码功率值RSCP并降序排列，取前n个小区为影响小区；
评估模块，用于对问题小区所对应基站的天线参数进行调整，并对影响小区的性能参数进行评估；
处理模块，用于在影响小区的性能参数值达到阈值时，停止调整天线参数，并将此时的天线参数值确定为最终的优化方案；
所述评估模块包括：
调整子模块，用于设置k组天线参数其中为第k组参数中问题小区所对应的第s个基站的智能天线权值的值，为第k组参数中问题小区所对应的第s个基站的智能天线下倾角的值，为第k组参数中问题小区所对应的第s个基站的智能天线方位角的值，为第k组参数中问题小区所对应的第s个基站的智能天线功率的值；对所述k组参数进行迭代筛选，筛选过程中其中Pw,Pθ,Pp分别代表智能天线的权值、方位角、下倾角、功率被调整的概率；
所述评估模块包括：
评估子模块，用于通过下述公式计算影响小区内的每一栅格点的分值f(x,y)：
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<mi>m</mi>
<mi>i</mi>
<mi>n</mi>
</mrow>
</msub>
<mo><</mo>
<mi>y</mi>
<mo><</mo>
<msub>
<mi>CIR</mi>
<mrow>
<mi>m</mi>
<mi>a</mi>
<mi>x</mi>
</mrow>
</msub>
</mrow>
</mtd>
</mtr>
<mtr>
<mtd>
<mn>1</mn>
</mtd>
<mtd>
<mrow>
<mi>y</mi>
<mo>&GreaterEqual;</mo>
<msub>
<mi>CIR</mi>
<mi>max</mi>
</msub>
</mrow>
</mtd>
</mtr>
</mtable>
</mfenced>
</mrow>
其中，x为该栅格点测量到的RSCP值，y为该栅格点测量到的CIR值，a、b为常数；
通过下述公式计算得到影响小区的性能参数值F：
<mrow>
<mi>F</mi>
<mo>=</mo>
<mfrac>
<msub>
<mi>S</mi>
<mn>1</mn>
</msub>
<msub>
<mi>S</mi>
<mn>0</mn>
</msub>
</mfrac>
<mo>&times;</mo>
<mn>100</mn>
<mi>%</mi>
</mrow>
其中，S0为影响小区内的所有栅格点的个数，S1为影响小区内分值小于预设值的栅格点的个数。
Priority Applications (1)
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