CN103974330A - 一种均衡小区业务量的方法及装置 - Google Patents

Abstract

本发明实施例提供一种均衡小区业务量的方法及装置，分别确定在多个预设时间段内，小区的业务量是否达到预设业务量阈值；根据上述多个预设时间段内，上述小区的业务量是否达到预设业务量阈值的结果，确定表征上述小区在上述多个预设时间段内负荷情况的负荷指标值；当确定的上述负荷指标值达到预设负荷阈值时，将上述小区作为高负荷小区，并均衡上述小区的业务量。本发明降低了均衡小区业务量时处理资源的开销。本发明涉及移动通信领域。

Description

一种均衡小区业务量的方法及装置

技术领域

本发明涉及移动通信技术领域，尤其涉及一种均衡小区业务量的方法及装置

背景技术

依据用户在每天的不同时间段的不同行为，小区在每天的不同时间段具有不同的业务量，业务量高的小区负荷高，业务量低的小区负荷低；为了减轻该高负荷小区的业务量，通常通过低负荷小区对该高负荷小区的业务量进行均衡。

现有技术中，通常采用的方法为：针对预设的指定时间段，统计在该指定时间段内各小区的业务量，筛选出来业务量大的小区作为高负荷小区，再对筛选出来的高负荷小区的业务量进行均衡。

在实际应用中，针对多个指定时间段，分别筛选出来的高负荷小区可能不相同，例如，针对第一个指定时间段，网络侧统计在该第一个指定时间段内各小区的业务量，筛选出a小区为高负荷小区，则对a小区的业务量进行均衡；而针对接下来的第二个指定时间段，网络侧统计在该第二个指定时间段内各小区的业务量，筛选出b小区为高负荷小区，则对b小区的业务量进行均衡，依此类推。网络侧这样每次只根据某一个指定时间段内，小区业务量高低来确定高负荷小区，并均衡高负荷小区的业务量。

然而，针对每一个指定时间段均进行小区是否为高负荷小区的判断，并对高负荷小区的业务量进行均衡，需要网络侧提供较多的处理资源实现，使得网络侧的处理资源开销过大。

发明内容

本发明实施例提供了一种均衡小区业务量的方法及装置，用以解决现有技术中均衡小区业务量时处理资源开销过大的问题。

基于上述问题，本发明实施例提供的一种均衡小区业务量的方法，包括：

分别确定在多个预设时间段内，小区的业务量是否达到预设业务量阈值；

根据所述多个预设时间段内，所述小区的业务量是否达到预设业务量阈值的结果，确定表征所述小区在所述多个预设时间段内负荷情况的负荷指标值；

当确定的所述负荷指标值达到预设负荷阈值时，将所述小区确定为高负荷小区，并均衡所述小区的业务量。

本发明实施例提供的一种均衡小区业务量的装置，包括：

业务量确定模块，用于分别确定在多个预设时间段内，小区的业务量是否达到预设业务量阈值；

高负荷小区确定模块，用于根据所述多个预设时间段内，所述业务量确定模块确定的所述小区的业务量是否达到预设业务量阈值的结果，确定表征所述小区在所述多个预设时间段内负荷情况的负荷指标值；当确定的所述负荷指标值达到预设负荷阈值时，将所述小区确定为高负荷小区；

业务量均衡模块，用于当所述高负荷小区确定模块将所述小区确定为高负荷小区之后，均衡所述小区的业务量。

本发明实施例的有益效果包括：

本发明实施例提供一种均衡小区业务量的方法及装置，分别确定在多个预设时间段内，小区的业务量是否达到预设业务量阈值；根据上述多个预设时间段内，上述小区的业务量是否达到预设业务量阈值的结果，确定表征上述小区在上述多个预设时间段内负荷情况的负荷指标值；当确定的上述负荷指标值达到预设负荷阈值时，将上述小区作为高负荷小区，并均衡上述小区的业务量。本发明实施例中可以设置多个预设时间段，通过统计小区在多个预设时间段的业务量情况，筛选高负荷小区，并对筛选出来的高负荷小区进行业务量均衡；与现有技术中，根据某一个指定时间段的业务量确定高负荷小区，并针对该高负荷小区的业务量进行均衡的技术方案相比，降低了均衡小区业务量时处理资源的开销。

附图说明

图1为本发明实施例提供的一种均衡小区业务量的方法的流程图；

图2为本发明实施例一提供的一种均衡小区业务量的方法的流程图；

图3为本发明实施例二提供的一种均衡小区业务量的方法的流程图；

图4为本发明实施例三提供的一种均衡小区业务量的方法的流程图；

图5为本发明实施例提供的一种均衡小区业务量的装置的结构图。

具体实施方式

下面结合说明书附图，对本发明实施例提供的一种均衡小区业务量的方法及装置的具体实施方式进行说明。

本发明实施例提供的一种均衡小区业务量的方法及装置，如图1所示，具体包括以下步骤：

S101、分别确定在多个预设时间段内，小区的业务量是否达到预设业务量阈值。

S102、根据上述多个预设时间段内，该小区的业务量是否达到预设业务量阈值的结果，确定表征该小区在上述多个预设时间段内负荷情况的负荷指标值。

S103、当确定的负荷指标值达到预设负荷阈值时，将该小区确定为高负荷小区。

S104、均衡该小区的业务量。

进一步地，上述步骤S102中，负荷指标值有多种计量方法，可以确定上述多个预设时间段内，该小区的业务量达到上述预设业务量阈值的预设时间段的数量，使用该数量作为表征该小区在上述多个预设时间段内负荷情况的负荷指标值；该小区的业务量达到业务量阈值的时间段的数量越多，该小区的负荷指标值越高；也可以依次针对上述多个预设时间段中的每个预设时间段设置对应的调整增量值，当在该预设时间段内该小区的业务量达到预设业务量阈值时，更新表征该小区在上述多个预设时间段内负荷情况的负荷指标值，为当前负荷指标值加上与该预设时间段对应的调整增量的和值；当在该预设时间段内该小区的业务量未达到预设业务量阈值时，保持负荷指标值不变，负荷指标值的初始值为预设的初始负荷指标值；该小区的业务量达到预设业务量阈值的时间段对应的调整增量越大，该小区的负荷指标值越高。

进一步地，上述步骤S103中，均衡该小区的业务量可以首先根据确定出的包括上述小区在内的多个高负荷小区划分热点区域，使得每个热点区域包括至少一个高负荷小区；对于热点区域中的每个高负荷小区，利用该热点区域内与该高负荷小区具有邻区关系的非高负荷小区或者与该高负荷小区具有重叠覆盖范围的非高负荷小区，对该高负荷小区进行业务量均衡。对于高负荷小区，尤其对于分布比较集中的高负荷小区能够从整体上更加有效的对其业务量进行均衡。现有技术中不划分热点区域，对于确定出来的高负荷小区通过该高负荷小区附近的与该高负荷小区具有邻区关系的非高负荷小区，或者与该高负荷小区具有重叠覆盖范围的非高负荷小区对该高负荷小区进行业务量均衡，对于高负荷小区分布比较集中的区域，该区域中的高负荷小区各自通过周围的非高负荷小区进行业务量均衡，而由于该区域中高负荷小区分布比较集中，周围的非高负荷小区的数量有限，当周围的非高负荷小区需要为不同的多个高负荷小区进行业务量均衡时，有时不能满足高负荷小区的需求，并且在为多个高负荷小区进行业务量均衡之后，非高负荷小区可能会成为新的高负荷小区，使得均衡效果不好，并且效率很低。而本发明实施例中提出的根据确定出的多个高负荷小区划分热点区域，对热点区域中的多个高负荷小区从整体考虑利用对应的非高负荷小区进行业务均衡，使得均衡的效果好，并且均衡的效率高。

为了更好的说明本发明提供的一种均衡小区业务量的方法，本发明提供了具体的实施例：

实施例一：

图2为实施例一提供的一种均衡小区业务量的方法的流程图，实施例一提供的一种均衡小区业务量的方法具体步骤如下：

S201、分别确定在多个预设时间段内，小区的业务量是否达到预设业务量阈值。

在本步骤中，小区的业务量可以包括数据业务量和话务量，数据业务量和话务量有各自对应的数据业务量阈值和话务量阈值，如果需要对数据业务高负荷小区的数据业务量进行均衡，可以使用该小区的数据业务量与数据业务量阈值做比较，如果需要对话务高负荷小区的话务量进行均衡，可以使用该小区的话务量与话务量阈值做比较，如果需要同时对数据业务高负荷及话务高负荷小区的数据业务量和话务量进行均衡，可以使用小区的数据业务量和话务量分别与数据业务量阈值和话务量阈值分别做比较。

具体实施时，多个预设时间段可以根据实际情况进行设置。实际应用中，根据用户在不同时段的不同行为，将每天业务量比较大的时段（一般是一个小时）称为忙时，例如，10点至11点为传统话务的忙时，称为10点忙时，15点忙时为传统室分系统忙时，20点忙时为话务和数据业务忙时，22点忙时为数据业务忙时。为了综合考虑数据业务忙时和话务忙时，并综合考虑白天和晚上的忙时，可以选取上述4个忙时为每天的预设时间段，也可以设置一周中每天的上述4个忙时为预设时间段，即28个预设时间段。

进一步地，为了节约系统资源，在选择小区进行忙时统计时，不需要对全网所有小区都进行忙时（预设时间段）业务量统计，可以按24小时中小区的业务量平均值排名，对排名前10%的小区进行忙时业务量统计。

S202、确定上述多个预设时间段中，小区的业务量达到预设业务量阈值的预设时间段的数量，该数量为表征上述小区在上述多个预设时间段内负荷情况的负荷指标值。

具体实施时，如果确定一周7天中每天的上述4个忙时为预设时间段，那么小区的数据业务量负荷指标值的统计方法可以为：在上述28个预设时间段内，若存在10个时间段，使得小区的数据业务量在这10个时间段内分别达到了数据业务量阈值，那么可以确定该小区的数据业务量负荷指标值为10，也可以设置系数x，即确定该小区的数据业务量负荷指标值为10x，x的值根据实际情况进行设置。

S203、当确定的负荷指标值达到预设负荷阈值时，将小区确定为高负荷小区。

在本步骤中，设置预设负荷阈值，根据步骤S202中计算出的小区的负荷指标值与该预设负荷阈值进行比较，若小区的负荷指标值达到预设负荷阈值，则将小区确定为高负荷小区。具体实施时，根据前述步骤，可以设置预设负荷阈值为14至28（2*7至4*7），其中，预设负荷阈值最小为14，表示在每天平均2个预设时间段内，小区业务量分别达到业务量阈值，预设负荷阈值最大为28，表示在每天平均4个预设时间段内，小区业务量分别达到业务量阈值，符合上述条件的小区确定为高负荷小区。

循环执行下述步骤S204至步骤S206划分热点区域，直到上述多个高负荷小区中的每个高负荷小区均属于一个热点区域：

S204、针对上述多个高负荷小区中且当前不属于任何热点区域的高负荷小区，基于其中负荷指标值最高的高负荷小区，是否能够从中确定出至少一个高负荷小区，其中，确定出的高负荷小区与负荷指标值最高的高负荷小区组成的各高负荷小区中，每两个高负荷小区之间的距离均小于等于第一预设距离，且除上述各高负荷小区之外的高负荷小区中，不存在与上述各高负荷小区中的每个高负荷小区之间的距离均小于等于第一预设距离的高负荷小区；若能够确定，则进入步骤S205，若不能够确定，则进入步骤S208。

具体实施时，可以首先在多个尚不属于任何热点区域的高负荷小区中，选择负荷指标值最高的高负荷小区，然后选择一个与该负荷指标值最高的高负荷小区之间的距离小于等于第一预设距离的高负荷小区，再基于这两个高负荷小区，选择与这两个高负荷小区距离均小于等于第一预设距离的第三个高负荷小区，再基于选出的三个高负荷小区选择第四个高负荷小区，使得第四个高负荷小区与选出的三个高负荷小区之间的距离两两小于等于第一预设距离，依此类推，直到找不到与已选出的所有高负荷小区之间的距离均小于等于第一预设距离的高负荷小区。

S205、对于步骤S204中选出的各高负荷小区中的每个高负荷小区，确定与该高负荷小区之间的距离小于等于第二预设距离的、且与该高负荷小区具有邻区关系的非高负荷小区，和/或与该高负荷小区之间的距离小于等于上述第二预设距离的、且与该高负荷小区具有重叠覆盖范围的非高负荷小区。

具体实施时，第二预设距离可以大于第一预设距离。

S206、将步骤S204中确定的各高负荷小区覆盖的区域与步骤S205中确定的各非高负荷小区覆盖的区域组成的区域确定为热点区域。

S207、上述多个高负荷小区中是否存在高负荷小区当前不属于任何热点区域；若存在，则进入步骤S204，若不存在，则进入步骤S210。

S208、当在上述多个高负荷小区中且当前不属于任何热点区域的高负荷小区中，不存在与其中负荷指标值最高的高负荷小区之间的距离小于等于第一预设距离的高负荷小区时，可以确定与该负荷指标值最高的高负荷小区之间的距离小于等于第二预设距离的、且与该负荷指标值最高的高负荷小区具有邻区关系的非高负荷小区，和/或与该负荷指标值最高的高负荷小区之间的距离小于等于所述第二预设距离的、且与该负荷指标值最高的高负荷小区具有重叠覆盖范围的非高负荷小区。

S209、将该负荷指标值最高的高负荷小区覆盖的区域与确定的与该负荷指标值最高的高负荷小区对应的非高负荷小区覆盖的区域组成的区域确定为热点区域。进入步骤S207。

S210、对于热点区域中的每个高负荷小区，利用该热点区域内与该高负荷小区具有邻区关系的非高负荷小区或者与该高负荷小区具有重叠覆盖范围的非高负荷小区，对该高负荷小区进行业务量均衡。

实施例二：

图3为实施例二提供的一种均衡小区业务量的方法的流程图，实施例二提供的一种均衡小区业务量的方法具体步骤如下：

S301、分别确定在多个预设时间段内，小区的业务量是否达到预设业务量阈值。

S302、依次针对上述多个预设时间段中的每个预设时间段，当在该预设时间段内上述小区的业务量达到预设业务量阈值时，更新表征上述小区在上述多个预设时间段内负荷情况的负荷指标值，为当前负荷指标值加上与该预设时间段对应的调整增量的和值；当在该预设时间段内上述小区的业务量未达到预设业务量阈值时，保持所述负荷指标值不变，负荷指标值的初始值为预设的初始负荷指标值。

具体实施时，以实施例一中确定一周7天中每天4个忙时共28个忙时为预设时间段为例，设置负荷指标值的初始值以及为每个预设时间段设置对应的调整增量值：可以将每天的10点忙时及20点忙时两个预设时间段调整增量值分别设置为3，其余预设时间段设置调整增量值分别设置为1，负荷指标值的初始值为0，如果小区在7天中每天的10点忙时、20点忙时以及22点忙时的每个预设时间段内，业务量均达到业务量阈值，则该小区的负荷指标值为：（3+3+1）*7=49；也可以按照如下方法设置预设时间段的调整增量：如果小区在指定的预设时间段的业务量均达到业务量阈值，则为该小区增加调整增量，例如，在为20点忙时的预设时间段设置调整增量时，首先判断小区在8点忙时的预设时间段业务量是否达到业务量阈值，如果达到了，则设置小区在20点忙时的预设时间段的调整增量为3，如果没有达到，则设置小区在20点忙时的预设时间段的调整增量为1。

S303、当确定的负荷指标值达到预设负荷阈值时，将小区确定为高负荷小区。

循环执行步骤S304至步骤S307划分热点区域，直到上述多个高负荷小区中的每个高负荷小区均属于一个热点区域：

S304、针对上述多个高负荷小区中且当前不属于任何热点区域的高负荷小区，基于其中负荷指标值最高的第一高负荷小区，是否能够从中确定出至少一个第一高负荷小区，其中，确定出的第一高负荷小区与上述负荷指标值最高的第一高负荷小区组成的各第一高负荷小区中，每两个第一高负荷小区之间的距离均小于等于第三预设距离，且除上述各第一高负荷小区之外的高负荷小区中，不存在与上述各第一高负荷小区中的每个第一高负荷小区之间的距离均小于等于第三预设距离的高负荷小区；若能够确定，则进入步骤S305，若不能够确定，则进入步骤S309。

S305、对于步骤S304中确定出的各第一高负荷小区，在上述多个高负荷小区除各第一高负荷小区之外的高负荷小区中，确定与至少一个第一高负荷小区之间的距离小于等于第四预设距离的第二高负荷小区。

本步骤中，如果不能确定出与至少一个第一高负荷小区之间的距离小于等于第四预设距离的第二高负荷小区，可以修改第四预设距离的值，使至少一个第二高负荷小区与至少一个第一高负荷小区之间的距离小于等于第四预设距离；或者，对每一个第一高负荷小区确定与该第一高负荷小区之间的距离小于等于第五预设距离的、且与该第一高负荷小区具有邻区关系的非高负荷小区，和/或与该第一高负荷小区之间的距离小于等于所述第五预设距离的、且与该第一高负荷小区具有重叠覆盖范围非高负荷小区，将各第一高负荷小区覆盖的区域、以及确定的各非高负荷小区覆盖的区域共同组成的区域作为热点区域。

本步骤中，从各第一高负荷小区周围的其他高负荷小区中，筛选出第二高负荷小区，尽管第二高负荷小区不能满足与每个第一高负荷小区之间的距离都小于等于第三预设距离，但能够保证与至少一个第一高负荷小区之间的距离小于等于第四预设距离。

S306、对于步骤S304中确定出的各第一高负荷小区以及步骤S305中确定出的各第二高负荷小区组成的各高负荷小区中的每个高负荷小区，确定与该高负荷小区之间的距离小于等于第五预设距离的、且与该高负荷小区具有邻区关系的第一非高负荷小区，和/或与该高负荷小区之间的距离小于等于所述第五预设距离的、且与该高负荷小区具有重叠覆盖范围第一非高负荷小区。

S307、将各第一高负荷小区覆盖的区域、各第二高负荷小区覆盖的区域、以及确定的各第一非高负荷小区覆盖的区域共同组成的区域作为热点区域。

S308、上述多个高负荷小区中是否存在高负荷小区当前不属于任何热点区域，若存在，则进入步骤S304；若不存在，则进入步骤S314。

S309、当在上述多个高负荷小区中且当前不属于任何热点区域的高负荷小区中，不存在与其中负荷指标值最高的第一高负荷小区之间的距离小于等于第三预设距离的高负荷小区时，可以在上述多个高负荷小区中且当前不属于任何热点区域的高负荷小区中，确定与该负荷指标值最高的第一高负荷小区之间的距离小于等于第四预设距离的第三高负荷小区；若存在该第三高负荷小区，则进入步骤S310，若不存在该第三高负荷小区，则进入步骤S312。

S310、若存在与该负荷指标值最高的第一高负荷小区之间的距离小于等于第四预设距离的第三高负荷小区，可以对于该负荷指标值最高的第一高负荷小区以及各第三高负荷小区组成的各高负荷小区中的每个高负荷小区，确定与该高负荷小区之间的距离小于等于第五预设距离的、且与该高负荷小区具有邻区关系的第二非高负荷小区，和/或与该高负荷小区之间的距离小于等于所述第五预设距离的、且与该高负荷小区具有重叠覆盖范围的第二非高负荷小区。

S311、将该负荷指标值最高的第一高负荷小区覆盖的区域、各第三高负荷小区覆盖的区域、以及各第二非高负荷小区覆盖的区域组成的区域确定为热点区域；进入步骤S308。

S312、若不存在与该负荷指标值最高的第一高负荷小区之间的距离小于等于第四预设距离的第三高负荷小区，可以确定与该负荷指标值最高的第一高负荷小区之间的距离小于等于第五预设距离的、且与该负荷指标值最高的第一高负荷小区具有邻区关系的第三非高负荷小区，和/或与该负荷指标值最高的第一高负荷小区之间的距离小于等于所述第五预设距离的、且与该负荷指标值最高的第一高负荷小区具有重叠覆盖范围的第三非高负荷小区。

S313、将该负荷指标值最高的第一高负荷小区覆盖的区域以及各第三非高负荷小区覆盖的区域组成的区域确定为热点区域；进入步骤S308。

S314、对于热点区域中的每个高负荷小区，利用该热点区域内与该高负荷小区具有邻区关系的非高负荷小区或者与该高负荷小区具有重叠覆盖范围的非高负荷小区，对该高负荷小区进行业务量均衡。

实施例三：

图4为实施例三提供的一种均衡小区业务量的方法的流程图，实施例三提供的一种均衡小区业务量的方法中，首先针对小区的数据业务进行数据业务高负荷小区筛选，划分热点区域，再进行数据业务量均衡，然后基于数据业务量的均衡结果，针对小区的数据业务和话务综合业务量情况，对综合业务高负荷小区进行筛选，划分热点区域，再进行综合业务量均衡。具体步骤如下：

S401、分别确定在多个预设时间段内，小区的数据业务量是否达到预设数据业务量阈值。

对于数据业务量高负荷小区的筛选，筛选的条件可以为数据业务量高，但话务量相对较低的小区，例如分组数据信道（PDCH，Packet Data Channel）复用度大于4，而每线话务量小于0.3的小区。

S402、根据上述多个预设时间段内，小区的数据业务量是否达到预设数据业务量阈值的结果，确定表征上述小区在上述多个预设时间段内数据业务负荷情况的数据业务负荷指标值。

S403、当确定的上述数据业务负荷指标值达到预设数据业务负荷阈值时，将上述小区确定为数据业务高负荷小区。

S404、均衡上述小区的数据业务量。

本步骤中，可以通过调整功率、切换、重选以及信道配置等参数，使得热点区域内的非高负荷小区对高负荷小区的数据业务量进行均衡，例如，可以增大非高负荷小区的功率，减小高负荷小区的功率，使得归属高负荷小区的终端切换到非高负荷小区中；或者通过信道配置，使得用于话务的信道能够配置为数据业务信道，均衡了高负荷数据业务量。

S405、分别确定在接下来的多个预设时间段内，该小区的数据业务量是否达到预设数据业务量阈值，以及话务量是否达到预设话务量阈值。

本步骤中，基于步骤S404中对小区的数据业务量均衡的结果对小区进行综合业务的均衡。综合业务量包括数据业务量和话务量。对于综合业务量高的小区的筛选，筛选条件可以为：数据业务量高且话务量较高，例如：PDCH复用度大于4且每线话务量大于0.6的小区。也可以基于步骤S404中对小区的数据业务量均衡的结果对小区进行话务量的均衡。具体步骤与步骤S405至步骤S408类似，这里不再赘述。

具体实施时，在步骤S401至步骤S404中，对小区的数据业务量均衡的过程中，有可能会导致本来话务量非高负荷的小区，成为话务量高负荷小区，因此，本发明实施例提供的这种先均衡数据业务高负荷小区的数据业务量，再根据均衡结果，对数据业务以及话务的综合业务量高负荷小区进行综合业务量均衡，使均衡的方案更加合理，均衡效果更好，效率更高。

S406、根据该多个预设时间段内，该小区的数据业务量是否达到预设数据业务量阈值，以及话务量是否达到预设话务量阈值的结果，确定表征该小区在该多个预设时间段内综合业务负荷情况的综合业务负荷指标值。

本步骤中，确定表征小区在多个时间段内综合业务负荷情况的综合业务负荷指标值的方法与确定表征小区在多个时间段内数据业务负荷情况的数据业务负荷指标值，或者确定表征小区在多个时间段内话务负荷情况的话务负荷指标值的方法相似，条件变为小区在多个时间段内的数据业务量达到预设数据业务量阈值，同时话务量达到预设话务量阈值。例如，在上述多个预设时间段中，将小区的数据业务量达到预设数据业务量阈值，同时话务量达到预设话务量阈值的预设时间段个数作为该小区在该多个预设时间段内综合业务负荷情况的综合业务负荷指标值

S407、当确定的上述数据业务量以及话务量负荷指标值达到预设综合业务负荷阈值时，将该小区确定为综合业务高负荷小区。

S408、均衡该小区的数据业务量和话务量。

基于同一发明构思，本发明实施例还提供了一种均衡小区业务量的装置，由于这些装置所解决问题的原理与前述一种均衡小区业务量的方法相似，因此该装置的实施可以参见前述方法的实施，重复之处不再赘述。

本发明实施例提供了一种均衡小区业务量的装置，如图5所示，具体包括如下模块：

业务量确定模块501，用于分别确定在多个预设时间段内，小区的业务量是否达到预设业务量阈值；

高负荷小区确定模块502，用于根据上述多个预设时间段内，上述业务量确定模块501确定的上述小区的业务量是否达到预设业务量阈值的结果，确定表征上述小区在上述多个预设时间段内负荷情况的负荷指标值；当确定的上述负荷指标值达到预设负荷阈值时，将上述小区确定为高负荷小区；

业务量均衡模块503，用于当上述高负荷小区确定模块502将上述小区确定为高负荷小区之后，均衡上述小区的业务量。

进一步地，上述高负荷小区确定模块502，具体用于确定上述多个预设时间段中，上述小区的业务量达到上述预设业务量阈值的预设时间段的数量，上述数量为表征上述小区在上述多个预设时间段内负荷情况的负荷指标值；或者，依次针对上述多个预设时间段中的每个预设时间段，当在该预设时间段内所述小区的业务量达到预设业务量阈值时，更新表征上述小区在所述多个预设时间段内负荷情况的负荷指标值，为当前负荷指标值加上与该预设时间段对应的调整增量的和值；当在该预设时间段内上述小区的业务量未达到预设业务量阈值时，保持上述负荷指标值不变，上述负荷指标值的初始值为预设的初始负荷指标值。

进一步地，上述业务量均衡模块503，具体用于根据上述高负荷小区确定模块502确定出的包括所述小区在内的多个高负荷小区划分热点区域，使得每个上述热点区域包括至少一个高负荷小区；对于热点区域中的每个高负荷小区，利用该热点区域内与该高负荷小区具有邻区关系的非高负荷小区或者与该高负荷小区具有重叠覆盖范围的非高负荷小区，对该高负荷小区进行业务量均衡。

进一步地，上述业务量均衡模块503，具体用于循环执行如下步骤划分热点区域，直到上述多个高负荷小区中的每个高负荷小区均属于一个热点区域：针对上述多个高负荷小区中且当前不属于任何热点区域的高负荷小区，基于其中负荷指标值最高的高负荷小区，从中确定出至少一个高负荷小区，其中，确定出的高负荷小区与负荷指标值最高的高负荷小区组成的各高负荷小区中，每两个高负荷小区之间的距离均小于等于第一预设距离，且除上述各高负荷小区之外的高负荷小区中，不存在与上述各高负荷小区中的每个高负荷小区之间的距离均小于等于第一预设距离的高负荷小区；对于上述各高负荷小区中的每个高负荷小区，确定与该高负荷小区之间的距离小于等于第二预设距离的、且与该高负荷小区具有邻区关系的非高负荷小区，和/或与该高负荷小区之间的距离小于等于上述第二预设距离的、且与该高负荷小区具有重叠覆盖范围的非高负荷小区；将上述各高负荷小区覆盖的区域与确定的各非高负荷小区覆盖的区域组成的区域确定为热点区域；当在上述多个高负荷小区中且当前不属于任何热点区域的高负荷小区中，不存在与其中负荷指标值最高的高负荷小区之间的距离小于等于第一预设距离的高负荷小区时，确定与该负荷指标值最高的高负荷小区之间的距离小于等于第二预设距离的、且与该负荷指标值最高的高负荷小区具有邻区关系的非高负荷小区，和/或与该负荷指标值最高的高负荷小区之间的距离小于等于所述第二预设距离的、且与该负荷指标值最高的高负荷小区具有重叠覆盖范围的非高负荷小区；将该负荷指标值最高的高负荷小区覆盖的区域与确定的与该负荷指标值最高的高负荷小区对应的非高负荷小区覆盖的区域组成的区域确定为热点区域。

进一步地，上述业务量均衡模块503，具体用于循环执行如下步骤划分热点区域，直到上述多个高负荷小区中的每个高负荷小区均属于一个热点区域：针对上述多个高负荷小区中且当前不属于任何热点区域的高负荷小区，基于其中负荷指标值最高的第一高负荷小区，从中确定出至少一个第一高负荷小区，其中，确定出的第一高负荷小区与上述负荷指标值最高的第一高负荷小区组成的各第一高负荷小区中，每两个第一高负荷小区之间的距离均小于等于第三预设距离，且除上述各第一高负荷小区之外的高负荷小区中，不存在与上述各第一高负荷小区中的每个第一高负荷小区之间的距离均小于等于第三预设距离的高负荷小区；对于上述各第一高负荷小区，在上述多个高负荷小区除上述各第一高负荷小区之外的高负荷小区中，确定与至少一个第一高负荷小区之间的距离小于等于第四预设距离的第二高负荷小区；对于各第一高负荷小区以及各第二高负荷小区组成的各高负荷小区中的每个高负荷小区，确定与该高负荷小区之间的距离小于等于第五预设距离的、且与该高负荷小区具有邻区关系的第一非高负荷小区，和/或与该高负荷小区之间的距离小于等于所述第五预设距离的、且与该高负荷小区具有重叠覆盖范围第一非高负荷小区；将各第一高负荷小区覆盖的区域、各第二高负荷小区覆盖的区域、以及确定的各第一非高负荷小区覆盖的区域共同组成的区域作为热点区域；当在上述多个高负荷小区中且当前不属于任何热点区域的高负荷小区中，不存在与其中负荷指标值最高的第一高负荷小区之间的距离小于等于第三预设距离的高负荷小区时，在上述多个高负荷小区中且当前不属于任何热点区域的高负荷小区中，确定与该负荷指标值最高的第一高负荷小区之间的距离小于等于第四预设距离的第三高负荷小区；若存在与该负荷指标值最高的第一高负荷小区之间的距离小于等于第四预设距离的第三高负荷小区，则对于该负荷指标值最高的第一高负荷小区以及各第三高负荷小区组成的各高负荷小区中的每个高负荷小区，确定与该高负荷小区之间的距离小于等于第五预设距离的、且与该高负荷小区具有邻区关系的第二非高负荷小区，和/或与该高负荷小区之间的距离小于等于所述第五预设距离的、且与该高负荷小区具有重叠覆盖范围的第二非高负荷小区；将该负荷指标值最高的第一高负荷小区覆盖的区域、各第三高负荷小区覆盖的区域、以及各第二非高负荷小区覆盖的区域组成的区域确定为热点区域；若不存在与该负荷指标值最高的第一高负荷小区之间的距离小于等于第四预设距离的第三高负荷小区，则确定与该负荷指标值最高的第一高负荷小区之间的距离小于等于第五预设距离的、且与该负荷指标值最高的第一高负荷小区具有邻区关系的第三非高负荷小区，和/或与该负荷指标值最高的第一高负荷小区之间的距离小于等于所述第五预设距离的、且与该负荷指标值最高的第一高负荷小区具有重叠覆盖范围的第三非高负荷小区；将该负荷指标值最高的第一高负荷小区覆盖的区域以及各第三非高负荷小区覆盖的区域组成的区域确定为热点区域。

进一步地，上述业务量确定模块501，具体用于分别确定在多个预设时间段内，小区的数据业务量是否达到预设数据业务量阈值；

上述高负荷小区确定模块502，具体用于根据上述业务量确定模块确定的上述多个预设时间段内，上述小区的数据业务量是否达到预设数据业务量阈值的结果，确定表征上述小区在上述多个预设时间段内数据业务负荷情况的数据业务负荷指标值；当确定的上述负荷指标值达到预设负荷阈值时，将上述小区确定为高负荷小区；

上述业务量均衡模块503，具体用于当上述高负荷小区确定模块502将上述小区确定为高负荷小区之后，均衡上述小区的数据业务量。

进一步地，上述业务量确定模块501，还用于在上述业务量均衡模块均衡上述小区的数据业务量之后，分别确定在接下来的多个预设时间段内，上述小区的数据业务量是否达到预设数据业务量阈值，以及话务量是否达到预设话务量阈值；

上述高负荷小区确定模块502，还用于根据上述业务量确定模块501确定的该多个预设时间段内，该小区的数据业务量是否达到预设数据业务量阈值，以及话务量是否达到预设话务量阈值的结果，确定表征该小区在该多个预设时间段内综合业务负荷情况的综合业务负荷指标值；当确定的所述数据业务量以及话务量负荷指标值达到预设综合业务负荷阈值时，将该小区确定为综合业务高负荷小区；

上述业务量均衡模块503，还用于在上述高负荷小区确定模块502将该小区确定为综合业务高负荷小区之后，均衡该小区的数据业务量和话务量。

本发明实施例提供一种均衡小区业务量的方法及装置，分别确定在多个预设时间段内，小区的业务量是否达到预设业务量阈值；根据上述多个预设时间段内，上述小区的业务量是否达到预设业务量阈值的结果，确定表征上述小区在上述多个预设时间段内负荷情况的负荷指标值；当确定的上述负荷指标值达到预设负荷阈值时，将上述小区作为高负荷小区，并均衡上述小区的业务量。本发明实施例中可以设置多个预设时间段，通过统计小区在多个预设时间段的业务量情况，筛选高负荷小区，并对筛选出来的高负荷小区进行业务量均衡；与现有技术中，根据某一个指定时间段的业务量确定高负荷小区，并针对该高负荷小区的业务量进行均衡的技术方案相比，降低了均衡小区业务量时处理资源的开销。

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实施例可以通过硬件实现，也可以借助软件加必要的通用硬件平台的方式来实现。基于这样的理解，本发明实施例的技术方案可以以软件产品的形式体现出来，该软件产品可以存储在一个非易失性存储介质（可以是CD-ROM，U盘，移动硬盘等）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。

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

1.一种均衡小区业务量的方法，其特征在于，包括：

分别确定在多个预设时间段内，小区的业务量是否达到预设业务量阈值；

根据所述多个预设时间段内，所述小区的业务量是否达到预设业务量阈值的结果，确定表征所述小区在所述多个预设时间段内负荷情况的负荷指标值；

当确定的所述负荷指标值达到预设负荷阈值时，将所述小区确定为高负荷小区，并均衡所述小区的业务量。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述多个预设时间段内，所述小区的业务量是否达到预设业务量阈值的结果，确定表征所述小区在所述多个预设时间段内负荷情况的负荷指标值，具体为：

确定所述多个预设时间段中，所述小区的业务量达到所述预设业务量阈值的预设时间段的数量，所述数量为表征所述小区在所述多个预设时间段内负荷情况的负荷指标值；或者

依次针对所述多个预设时间段中的每个预设时间段，当在该预设时间段内所述小区的业务量达到预设业务量阈值时，更新表征所述小区在所述多个预设时间段内负荷情况的负荷指标值，为当前负荷指标值加上与该预设时间段对应的调整增量的和值；当在该预设时间段内所述小区的业务量未达到预设业务量阈值时，保持所述负荷指标值不变，所述负荷指标值的初始值为预设的初始负荷指标值。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，均衡所述小区的业务量，具体包括：

根据确定出的包括所述小区在内的多个高负荷小区划分热点区域，使得每个所述热点区域包括至少一个高负荷小区；

对于热点区域中的每个高负荷小区，利用该热点区域内与该高负荷小区具有邻区关系的非高负荷小区或者与该高负荷小区具有重叠覆盖范围的非高负荷小区，对该高负荷小区进行业务量均衡。

4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，根据确定出的包括所述小区在内的多个高负荷小区划分热点区域，具体包括：

循环执行如下步骤划分热点区域，直到所述多个高负荷小区中的每个高负荷小区均属于一个热点区域：

针对所述多个高负荷小区中且当前不属于任何热点区域的高负荷小区，基于其中负荷指标值最高的高负荷小区，从中确定出至少一个高负荷小区，其中，确定出的高负荷小区与负荷指标值最高的高负荷小区组成的各高负荷小区中，每两个高负荷小区之间的距离均小于等于第一预设距离，且除所述各高负荷小区之外的高负荷小区中，不存在与所述各高负荷小区中的每个高负荷小区之间的距离均小于等于第一预设距离的高负荷小区；

对于所述各高负荷小区中的每个高负荷小区，确定与该高负荷小区之间的距离小于等于第二预设距离的、且与该高负荷小区具有邻区关系的非高负荷小区，和/或与该高负荷小区之间的距离小于等于所述第二预设距离的、且与该高负荷小区具有重叠覆盖范围的非高负荷小区；

将所述各高负荷小区覆盖的区域与确定的各非高负荷小区覆盖的区域组成的区域确定为热点区域；

当在所述多个高负荷小区中且当前不属于任何热点区域的高负荷小区中，不存在与其中负荷指标值最高的高负荷小区之间的距离小于等于第一预设距离的高负荷小区时，确定与该负荷指标值最高的高负荷小区之间的距离小于等于第二预设距离的、且与该负荷指标值最高的高负荷小区具有邻区关系的非高负荷小区，和/或与该负荷指标值最高的高负荷小区之间的距离小于等于所述第二预设距离的、且与该负荷指标值最高的高负荷小区具有重叠覆盖范围的非高负荷小区；

将该负荷指标值最高的高负荷小区覆盖的区域与确定的与该负荷指标值最高的高负荷小区对应的非高负荷小区覆盖的区域组成的区域确定为热点区域。

5.如权利要求3所述的方法，其特征在于，根据确定出的包括所述小区在内的多个高负荷小区划分热点区域，具体包括：

循环执行如下步骤划分热点区域，直到所述多个高负荷小区中的每个高负荷小区均属于一个热点区域：

针对所述多个高负荷小区中且当前不属于任何热点区域的高负荷小区，基于其中负荷指标值最高的第一高负荷小区，从中确定出至少一个第一高负荷小区，其中，确定出的第一高负荷小区与所述负荷指标值最高的第一高负荷小区组成的各第一高负荷小区中，每两个第一高负荷小区之间的距离均小于等于第三预设距离，且除所述各第一高负荷小区之外的高负荷小区中，不存在与所述各第一高负荷小区中的每个第一高负荷小区之间的距离均小于等于第三预设距离的高负荷小区；

对于所述各第一高负荷小区，在所述多个高负荷小区除所述各第一高负荷小区之外的高负荷小区中，确定与至少一个第一高负荷小区之间的距离小于等于第四预设距离的第二高负荷小区；

对于各第一高负荷小区以及各第二高负荷小区组成的各高负荷小区中的每个高负荷小区，确定与该高负荷小区之间的距离小于等于第五预设距离的、且与该高负荷小区具有邻区关系的第一非高负荷小区，和/或与该高负荷小区之间的距离小于等于所述第五预设距离的、且与该高负荷小区具有重叠覆盖范围第一非高负荷小区；

将各第一高负荷小区覆盖的区域、各第二高负荷小区覆盖的区域、以及确定的各第一非高负荷小区覆盖的区域共同组成的区域作为热点区域；

当在所述多个高负荷小区中且当前不属于任何热点区域的高负荷小区中，不存在与其中负荷指标值最高的第一高负荷小区之间的距离小于等于第三预设距离的高负荷小区时，在所述多个高负荷小区中且当前不属于任何热点区域的高负荷小区中，确定与该负荷指标值最高的第一高负荷小区之间的距离小于等于第四预设距离的第三高负荷小区；

若存在与该负荷指标值最高的第一高负荷小区之间的距离小于等于第四预设距离的第三高负荷小区，则对于该负荷指标值最高的第一高负荷小区以及各第三高负荷小区组成的各高负荷小区中的每个高负荷小区，确定与该高负荷小区之间的距离小于等于第五预设距离的、且与该高负荷小区具有邻区关系的第二非高负荷小区，和/或与该高负荷小区之间的距离小于等于所述第五预设距离的、且与该高负荷小区具有重叠覆盖范围的第二非高负荷小区；将该负荷指标值最高的第一高负荷小区覆盖的区域、各第三高负荷小区覆盖的区域、以及各第二非高负荷小区覆盖的区域组成的区域确定为热点区域；

若不存在与该负荷指标值最高的第一高负荷小区之间的距离小于等于第四预设距离的第三高负荷小区，则确定与该负荷指标值最高的第一高负荷小区之间的距离小于等于第五预设距离的、且与该负荷指标值最高的第一高负荷小区具有邻区关系的第三非高负荷小区，和/或与该负荷指标值最高的第一高负荷小区之间的距离小于等于所述第五预设距离的、且与该负荷指标值最高的第一高负荷小区具有重叠覆盖范围的第三非高负荷小区；将该负荷指标值最高的第一高负荷小区覆盖的区域以及各第三非高负荷小区覆盖的区域组成的区域确定为热点区域。

6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，分别确定在多个预设时间段内，小区的业务量是否达到预设业务量阈值，具体为：

分别确定在多个预设时间段内，小区的数据业务量是否达到预设数据业务量阈值；

根据所述多个预设时间段内，所述小区的业务量是否达到预设业务量阈值的结果，确定表征所述小区在所述多个预设时间段内负荷情况的负荷指标值，具体为：

根据所述多个预设时间段内，所述小区的数据业务量是否达到预设数据业务量阈值的结果，确定表征所述小区在所述多个预设时间段内数据业务负荷情况的数据业务负荷指标值；

当确定的所述负荷指标值达到预设负荷阈值时，将所述小区确定为高负荷小区，并均衡所述小区的业务量，具体为：

当确定的所述数据业务负荷指标值达到预设数据业务负荷阈值时，将所述小区确定为数据业务高负荷小区，并均衡所述小区的数据业务量。

7.如权利要求6所述的方法，其特征在于，在均衡所述小区的数据业务量之后，还包括：

分别确定在接下来的多个预设时间段内，所述小区的数据业务量是否达到预设数据业务量阈值，以及话务量是否达到预设话务量阈值；

根据该多个预设时间段内，该小区的数据业务量是否达到预设数据业务量阈值，以及话务量是否达到预设话务量阈值的结果，确定表征该小区在该多个预设时间段内综合业务负荷情况的综合业务负荷指标值；

当确定的所述数据业务量以及话务量负荷指标值达到预设综合业务负荷阈值时，将该小区确定为综合业务高负荷小区，并均衡该小区的数据业务量和话务量。

8.一种均衡小区业务量的装置，其特征在于，包括：

业务量确定模块，用于分别确定在多个预设时间段内，小区的业务量是否达到预设业务量阈值；

高负荷小区确定模块，用于根据所述多个预设时间段内，所述业务量确定模块确定的所述小区的业务量是否达到预设业务量阈值的结果，确定表征所述小区在所述多个预设时间段内负荷情况的负荷指标值；当确定的所述负荷指标值达到预设负荷阈值时，将所述小区确定为高负荷小区；

业务量均衡模块，用于当所述高负荷小区确定模块将所述小区确定为高负荷小区之后，均衡所述小区的业务量。

9.如权利要求8所述的装置，其特征在于，所述高负荷小区确定模块，具体用于确定所述多个预设时间段中，所述小区的业务量达到所述预设业务量阈值的预设时间段的数量，所述数量为表征所述小区在所述多个预设时间段内负荷情况的负荷指标值；或者，依次针对所述多个预设时间段中的每个预设时间段，当在该预设时间段内所述小区的业务量达到预设业务量阈值时，更新表征所述小区在所述多个预设时间段内负荷情况的负荷指标值，为当前负荷指标值加上与该预设时间段对应的调整增量的和值；当在该预设时间段内所述小区的业务量未达到预设业务量阈值时，保持所述负荷指标值不变，所述负荷指标值的初始值为预设的初始负荷指标值。

10.如权利要求8所述的装置，其特征在于，所述业务量均衡模块，具体用于根据所述高负荷小区确定模块确定出的包括所述小区在内的多个高负荷小区划分热点区域，使得每个所述热点区域包括至少一个高负荷小区；对于热点区域中的每个高负荷小区，利用该热点区域内与该高负荷小区具有邻区关系的非高负荷小区或者与该高负荷小区具有重叠覆盖范围的非高负荷小区，对该高负荷小区进行业务量均衡。

11.如权利要求10所述的装置，其特征在于，所述业务量均衡模块，具体用于循环执行如下步骤划分热点区域，直到所述多个高负荷小区中的每个高负荷小区均属于一个热点区域：针对所述多个高负荷小区中且当前不属于任何热点区域的高负荷小区，基于其中负荷指标值最高的高负荷小区，从中确定出至少一个高负荷小区，其中，确定出的高负荷小区与负荷指标值最高的高负荷小区组成的各高负荷小区中，每两个高负荷小区之间的距离均小于等于第一预设距离，且除所述各高负荷小区之外的高负荷小区中，不存在与所述各高负荷小区中的每个高负荷小区之间的距离均小于等于第一预设距离的高负荷小区；对于所述各高负荷小区中的每个高负荷小区，确定与该高负荷小区之间的距离小于等于第二预设距离的、且与该高负荷小区具有邻区关系的非高负荷小区，和/或与该高负荷小区之间的距离小于等于所述第二预设距离的、且与该高负荷小区具有重叠覆盖范围的非高负荷小区；将所述各高负荷小区覆盖的区域与确定的各非高负荷小区覆盖的区域组成的区域确定为热点区域；当在所述多个高负荷小区中且当前不属于任何热点区域的高负荷小区中，不存在与其中负荷指标值最高的高负荷小区之间的距离小于等于第一预设距离的高负荷小区时，确定与该负荷指标值最高的高负荷小区之间的距离小于等于第二预设距离的、且与该负荷指标值最高的高负荷小区具有邻区关系的非高负荷小区，和/或与该负荷指标值最高的高负荷小区之间的距离小于等于所述第二预设距离的、且与该负荷指标值最高的高负荷小区具有重叠覆盖范围的非高负荷小区；将该负荷指标值最高的高负荷小区覆盖的区域与确定的与该负荷指标值最高的高负荷小区对应的非高负荷小区覆盖的区域组成的区域确定为热点区域。

12.如权利要求10所述的装置，其特征在于，所述业务量均衡模块，具体用于循环执行如下步骤划分热点区域，直到所述多个高负荷小区中的每个高负荷小区均属于一个热点区域：针对所述多个高负荷小区中且当前不属于任何热点区域的高负荷小区，基于其中负荷指标值最高的第一高负荷小区，从中确定出至少一个第一高负荷小区，其中，确定出的第一高负荷小区与所述负荷指标值最高的第一高负荷小区组成的各第一高负荷小区中，每两个第一高负荷小区之间的距离均小于等于第三预设距离，且除所述各第一高负荷小区之外的高负荷小区中，不存在与所述各第一高负荷小区中的每个第一高负荷小区之间的距离均小于等于第三预设距离的高负荷小区；对于所述各第一高负荷小区，在所述多个高负荷小区除所述各第一高负荷小区之外的高负荷小区中，确定与至少一个第一高负荷小区之间的距离小于等于第四预设距离的第二高负荷小区；对于各第一高负荷小区以及各第二高负荷小区组成的各高负荷小区中的每个高负荷小区，确定与该高负荷小区之间的距离小于等于第五预设距离的、且与该高负荷小区具有邻区关系的第一非高负荷小区，和/或与该高负荷小区之间的距离小于等于所述第五预设距离的、且与该高负荷小区具有重叠覆盖范围第一非高负荷小区；将各第一高负荷小区覆盖的区域、各第二高负荷小区覆盖的区域、以及确定的各第一非高负荷小区覆盖的区域共同组成的区域作为热点区域；当在所述多个高负荷小区中且当前不属于任何热点区域的高负荷小区中，不存在与其中负荷指标值最高的第一高负荷小区之间的距离小于等于第三预设距离的高负荷小区时，在所述多个高负荷小区中且当前不属于任何热点区域的高负荷小区中，确定与该负荷指标值最高的第一高负荷小区之间的距离小于等于第四预设距离的第三高负荷小区；若存在与该负荷指标值最高的第一高负荷小区之间的距离小于等于第四预设距离的第三高负荷小区，则对于该负荷指标值最高的第一高负荷小区以及各第三高负荷小区组成的各高负荷小区中的每个高负荷小区，确定与该高负荷小区之间的距离小于等于第五预设距离的、且与该高负荷小区具有邻区关系的第二非高负荷小区，和/或与该高负荷小区之间的距离小于等于所述第五预设距离的、且与该高负荷小区具有重叠覆盖范围的第二非高负荷小区；将该负荷指标值最高的第一高负荷小区覆盖的区域、各第三高负荷小区覆盖的区域、以及各第二非高负荷小区覆盖的区域组成的区域确定为热点区域；若不存在与该负荷指标值最高的第一高负荷小区之间的距离小于等于第四预设距离的第三高负荷小区，则确定与该负荷指标值最高的第一高负荷小区之间的距离小于等于第五预设距离的、且与该负荷指标值最高的第一高负荷小区具有邻区关系的第三非高负荷小区，和/或与该负荷指标值最高的第一高负荷小区之间的距离小于等于所述第五预设距离的、且与该负荷指标值最高的第一高负荷小区具有重叠覆盖范围的第三非高负荷小区；将该负荷指标值最高的第一高负荷小区覆盖的区域以及各第三非高负荷小区覆盖的区域组成的区域确定为热点区域。

13.如权利要求8所述的装置，其特征在于，所述业务量确定模块，具体用于分别确定在多个预设时间段内，小区的数据业务量是否达到预设数据业务量阈值；

所述高负荷小区确定模块，具体用于根据所述业务量确定模块确定的所述多个预设时间段内，所述小区的数据业务量是否达到预设数据业务量阈值的结果，确定表征所述小区在所述多个预设时间段内数据业务负荷情况的数据业务负荷指标值；当确定的所述负荷指标值达到预设负荷阈值时，将所述小区确定为高负荷小区；

所述业务量均衡模块，具体用于当所述高负荷小区确定模块将所述小区确定为高负荷小区之后，均衡所述小区的数据业务量。

14.如权利要求13所述的装置，其特征在于，所述业务量确定模块，还用于在所述业务量均衡模块均衡所述小区的数据业务量之后，分别确定在接下来的多个预设时间段内，所述小区的数据业务量是否达到预设数据业务量阈值，以及话务量是否达到预设话务量阈值；

所述高负荷小区确定模块，还用于根据所述业务量确定模块确定的该多个预设时间段内，该小区的数据业务量是否达到预设数据业务量阈值，以及话务量是否达到预设话务量阈值的结果，确定表征该小区在该多个预设时间段内综合业务负荷情况的综合业务负荷指标值；当确定的所述数据业务量以及话务量负荷指标值达到预设综合业务负荷阈值时，将该小区确定为综合业务高负荷小区；

所述业务量均衡模块，还用于在所述高负荷小区确定模块将该小区确定为综合业务高负荷小区之后，均衡该小区的数据业务量和话务量。