CN104349358A - 一种天馈优化方法 - Google Patents

Abstract

本发明提出了一种天馈优化方法，该方法利用遗传算法，在进行小区天馈参数优化配置时，充分考虑了小区间关系，以避免单个小区调整时对周遭小区的波及影响。采用本发明可以提高优化效率，大大降低工作人员爬塔调天馈参数的次数，降低网优成本，提高网络质量。

Description

一种天馈优化方法

技术领域

本发明涉及移动通信技术，特别是涉及一种天馈优化方法。

背景技术

图1为现有移动通信系统中通常采用的天馈优化方法示意图，如图1所示主要包括以下步骤：

步骤101、调整单个小区的天馈参数。

步骤102、检查被调整小区的覆盖情况，判断是否满足覆盖要求。

步骤103、核查周边小区覆盖指标是否满足要求。这里，由于小区覆盖存在极强关联性，一个小区的调整通常会波及周遭小区的覆盖情况，存在当前覆盖参数得到优化但周遭小区覆盖参数恶化的情况，因此必须对邻区及周遭小区进行核查。

步骤104、如果存在被波及的小区，需要重新审视刚刚被调整过的小区：如果小区不很关键，可以重新调整以降低对周遭小区的影响，则进行重新调整；如果小区很关键，没有其他代替的覆盖方案，则只能对被波及到的小区进行天馈参数调整。

步骤105、对于被波及到的小区的调整流程，与当前小区的调整流程一致。

从上述方案可以看出，传统的天馈优化方法采用的是调整→核查→再调整→再核查这样反复多次的过程，每次调整都要工作人员爬至天线处，用扳手人工调整。因此，传统的天馈优化方法存在工作周期长，人力成本高的问题。

发明内容

有鉴于此，本发明的主要目的在于提供一种天馈优化方法，该方法具有较高的优化效率、且大大降低网优的人力成本。

为了达到上述目的，本发明提出的技术方案为：

一种天馈优化方法，包括：

a、根据网络优化需求和网络中各小区的天馈参数的可调性，确定当前需要进行天馈优化的区域；

b、根据当前所述区域中各小区的天馈参数实际值，构建第一代群体，所述第一代群体包括J个个体，每个所述个体由K组天馈参数构成，每组所述天馈参数与所述区域中的每个小区一一对应；初始化群体代数变量i为1，不同个体各自对应的K组天馈参数值不相同；

c、对于第i代群体中的每个所述个体，根据按照该个体进行配置天馈参数后所得到的优化区域内的RSRP和RS-SINR统计结果，确定该个体的适应度；

d、根据所述适应度，判断当前是否满足预设的退出规则；如果是，则退出所述方法；否则，执行步骤e；

e、对于第i代群体中的每个所述个体，将该个体中的K组天馈参数，分别按照进制编码的方式进行编码，所述编码后的值为一整数，将该个体的所有组天馈参数对应的编码值进行组合，得到该个体对应的基因组；

f、根据第i代群体中的所有个体对应的基因组，通过选择、交叉和变异的方式，得到第i+1代的J个个体;

g、对所述第i+1代群体中的每个所述个体，将该个体对应的基因组中的各编码值进行解码，得到相应的一组天馈参数值；按照i=i+1，更新所述i，转入步骤c。

综上所述，本发明提出的天馈优化方法，利用遗传算法，在进行小区天馈参数优化配置时，充分考虑了小区间关系，如此可以避免单个小区调整时对周遭小区的波及影响，从而可以提高优化效率，大大降低工作人员爬塔调天馈参数的次数，降低网优成本，提高网络质量。

附图说明

图1为传统的天馈优化方法的流程示意图；

图2为本发明实施例一的流程示意图。

具体实施方式

为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图及具体实施例对本发明作进一步地详细描述。

本发明的核心思想是：利用遗传算法，对已有网络射频参数进行自动优化。即，结合现网天馈数据和参数调整限制（规划区内哪几个或哪些小区的天馈参数不可调整），一次性给出规划区内所有小区的天馈调整方案，统一部署至基站。由于给出的调整方案已考虑小区间关系，因此可避免单个小区调整时对周遭小区的波及影响，大大降低工作人员爬塔调参的次数，降低网优成本提高网络质量。

图2为本发明实施例一的流程示意图，如图1所示，该实施例一包括：

步骤201、根据网络优化需求和网络中各小区的天馈参数的可调性，确定当前需要进行天馈优化的区域。

步骤202、根据当前所述区域中各小区的天馈参数实际值，构建第一代群体，所述第一代群体包括J个个体，每个所述个体由K组天馈参数构成，每组所述天馈参数与所述区域中的每个小区一一对应；初始化群体代数变量i为1，不同个体各自对应的K组天馈参数值不相同。

本步骤中，具体的实现方法可通过下述步骤实现：

步骤2021、根据当前所述需要进行天馈优化的区域中各小区的天馈参数实际值，构建第一代群体的第一个个体。

步骤2022、利用所述第一个个体，生成第一代群体的其它J-1个个体。

本步骤中，所述J用于限定每代个体的数量。J的取值范围为J>1，在实际应用中，J的取值和优化效果有一定的关系，具体地，J较小时本发明的优化效果会很小，而当J增大到一定程度时，即过大时，随着J的增加又不能与J的增加幅度等幅度的提高优化效果。另外，J的取值还与规划区域内小区个数有关，相同的J，规划区域内小区数量小的优化效果好。较佳地，15个小区，J可以取25左右。具体地，J可由本领域技术人员根据实际情况和上述规则设置合适取值。

这里，较佳地，可以采用下述方法利用第一个个体来生成第一代群体的其它任意一个个体：

采用随机选择的方式，确定出需要改变的天馈参数；

对于所述第一个个体中的每组天馈参数，采用随机生成的方式，为该组天馈参数中的每个所述需要改变的天馈参数生成新的参数值，得到K组新的天馈参数，如果该K组新的天馈参数与所述第一个个体中的K组天馈参数不相同，则利用该K组新的天馈参数构建第一代群体的一个新的个体。

下面通过一个示例对采用随机选择的方式来确定出需要改变的天馈参数的具体方法进行说明，但不限于此：

假设天馈参数包括发射功率、下倾角和天线方向角三种参数。

首先，产生[1,7]内的一个随机整数；然后，将该随机整数转换为二进制。比如6转换成二进制是(110)₂，三位依次表示发射功率、下倾角和天线方向角。二进制0表示不需要优化，1表示需要优化，由此可以确定，当前需要随机化的是前两个：功率和方位角。

步骤203、对于第i代群体中的每个所述个体，根据按照该个体进行配置天馈参数后所得到的优化区域内的参考信号接收功率（RSRP）和参考信号-信干噪比（RS-SINR）统计结果，确定该个体的适应度。

本步骤用于确定第i代群体中的每个个体的适应度，以便确定第i代群体中的参数设置是否满足了规划要求。

较佳地，可以采用下述方法确定该个体的适应度：

步骤2031、确定所述区域中的同时满足RSRP>T₁和RS-SINR>T₂的栅格的数量m；其中，T₁为预设的RSRP门限值，T₂为预设的RS-SINR门限值。

步骤2032、计算得到第i代群体的第j个个体的适应度Fitness_i,j；其中，所述M为所述区域内的栅格总数。

步骤204、根据所述适应度，判断当前是否满足预设的退出规则；如果是，则退出所述方法；否则，执行步骤205。

较佳地，本步骤中的退出规则具体可以为：满足预设的第一条件、第二条件和第三条件中的任意一种即可退出。

所述第一条件为i≥G₂，所述G₂为预设的群体代数最大值。满足第一条件，说明当前已达到了群体代数最大值，为了避免不必要的系统运算开销，需要退出。

所述第二条件为i≥G₁且其中，所述Fitness_i为第i代群体的所有个体适应度的平均值，Fitness_i-1为第i-1代群体的所有个体适应度的平均值，所述G₁为预设的群体代数最小值。

满足第二条件时，说明群体的代数达到一定阈值即G₁后，随着代数的增加，群体中个体的配置没有变好的趋势，为了减少不必要的系统运算开销，需要退出。

所述第三条件为当前第i代群体中存在至少一个个体的所述适应度大于等于0.99，i∈[G₁,G₂]。

满足第二条件时，说明当前出现了一个非常优秀的个体，即出现了一个个体的适应度大于等于0.99。

步骤205、对于第i代群体中的每个所述个体，将该个体中的K组天馈参数，分别按照进制编码的方式进行编码，所述编码后的值为一整数，将该个体的所有组天馈参数对应的编码值进行组合，得到该个体对应的基因组。

本步骤，用于采用遗传算法对天馈参数进行编码，进一步得到第i代群体中的每个个体的基因组，以便在此基础上进一步利用遗传算法得到下一代的群体。

较佳地，本步骤中所述将该个体中的每组天馈参数，按照进制编码的方式进行编码包括：

对于个体j的第n组天馈参数中的每个天馈参数，按照该天馈参数对应的天馈参数编码映射表，确定该天馈参数对应的编码值；按照预设的编码公式，将该第n组天馈参数中所有天馈参数进行组合，得到该第n组天馈参数对应的编码值。

较佳的，当所述天馈参数组包括的天馈参数为发射功率、下倾角和天线方向角时，所述编码公式为W＝n_x+n_y·N_x+n_z·(N_x·N_y)，其中，n_x、n_y和n_z分别为发射功率、下倾角和天线方向角的编码取值，N_x、N_y和N_z分别为n_x、n_y和n_z各自对应的编码取值集合中的元素总数，所述W为天馈参数组对应的编码值。

较佳的，当天馈参数为导频功率时，对应的天馈参数编码映射表为：

其中，所述a₁为预设的导频功率调整范围的最小值，所述a₂为预设的导频功率调整范围的最大值，所述N_x为预设的导频功率编码取值数量。例如，a₁=-5，a₂=10，N_x=4。

较佳的，当天馈参数为下倾角时，对应的天馈参数编码映射表为：

其中，所述b₁为预设的下倾角调整范围的最小值，所述b₂为预设的下倾角调整范围的最大值，所述N_y为预设的下倾角编码取值数量。例如，b₁=1，b₂=6，N_y=5。

较佳的，当天馈参数为方位角时，对应的天馈参数编码映射表为：

其中，所述c₁为预设的方位角调整相对量的最小值，所述c₂为预设的方位角调整相对量的最大值，所述r为天馈参数对应小区的天线方位角初始值，N_z为预设的下倾角编码取值数量。例如，c₁=-5，c₂=5，N_z=5。步骤206、根据第i代群体中的所有个体对应的基因组，通过选择、交叉和变异的方式，得到第i+1代的J个个体。

较佳地，本步骤可以采用下述方法生成第i+1代的个体：

首先，选择出算子，即：从当前第i代群体的所有个体中，按照适应度值越大、被选中概率越大的原则，选择出一个个体f作为父个体，按照随机选择的原则，选择出一个个体m作为一个母个体；所述父个体与所述母个体不相同。

其次，确定出交叉算子，利用所述父个体与所述母个体按照某种方法进行转换得到2个新的个体。具体如下：

产生随机数s，2≤s≤K-1，将所述父个体对应的基因组{W_f,1,W_f,2,…,W_f,K}中的前s组天馈参数的编码组合{W_f,1,W_f,2,…,W_f,s}与所述母个体对应的基因组{W_m,1,W_m,2,…,W_m,K}中后K-s组天馈参数的编码组合{W_m,s+1,W_m,s+2,…,W_m,K}进行组合，得到第一交叉基因组{W_f,1,W_f,2,…,W_f,s,W_m,s+1,W_m,s+2,…,W_m,K}；将所述母个体对应的基因组{W_m,1,W_m,2,…,W_m,K}中的前s组天馈参数的编码组合{W_m,1,W_m,2,…,W_m,s}与所述父个体对应的基因组中后K-s组天馈参数的编码组合{W_f,s+1,W_f,s+2,…,W_f,K}进行组合，得到第二交叉基因组{W_m,1,W_m,2,…,W_m,s,W_f,s+1,W_f,s+2,…,W_f,K}。

最后，确定出变异算子，具体如下：

对于所述第一交叉基因组和第二交叉基因组分别进行变异处理，得到变异后的第一交叉基因组和变异后的第二交叉基因组；所述变异处理包括：

产生随机数h，1≤h≤K，对于待变异处理的交叉基因组中第h组天馈参数编码值对应的天馈参数组中的各参数，在该参数的编码取值空间内，进行随机重新取值，并根据各参数重新取值后的编码值计算出新的天馈参数组编码值，将该新的天馈参数组编码值作为待变异处理的交叉基因组中第h组天馈参数编码值；

将变异处理后得到的第一交叉基因组对应的个体作为第i+1代群体中的个体f，将变异处理后得到的第二交叉基因组对应的个体作为第i+1代群体中的个体m，将第i代群体中的其他J-2个个体分别作为第i+1代群体中的对应个体。

步骤207、对所述第i+1代群体中的每个所述个体，将该个体对应的基因组中的各编码值进行解码，得到相应的一组天馈参数值；按照i=i+1，更新所述i，转入步骤203。

本步骤用于对第i+1代群体中的每个个体的基因组中的各编码值进行解码，即还原出小区天馈参数组，以便进入步骤203对第i+1代群体进行适应度的计算，确定该第i+1代群体是否合适。

较佳地，当所述天馈参数组包括的天馈参数为发射功率、下倾角和天线方向角，并采用的编码公式为W＝n_x+n_y·N_x+n_z·(N_x·N_y)时，本步骤中已知一组天馈参数组的编码值W对该W进行解码得到对应的n_x、n_y和n_z可以采用下述方法实现：

首先，按照 W-n_z·(N_x·N_y)-n_y·N_x＝n_x，得到一组天馈参数组编码值W对应的所述n_x、n_y和n_z，或者，按照

（N％(N_x·N_y))％N_x=n_x,得到一组天馈参数组编码值W对应的所述n_x、n_y和n_z，其中，表示向下取整，%表示求余数运算。

然后，对于W对应的所述n_x、n_y和n_z，分别按照各自对应的所述天馈参数编码映射表，得到相应的天馈参数取值。

通过上述方案，利用遗传算法，可以实现对网络射频参数的自动优化，从而可以大大降低工作人员爬塔调参的次数，降低网优成本提高网络质量。

综上所述，以上仅为本发明的较佳实施例而已，并非用于限定本发明的保护范围。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (12)

1.一种天馈优化方法，其特征在于，包括：

a、根据网络优化需求和网络中各小区的天馈参数的可调性，确定当前需要进行天馈优化的区域；

b、根据当前所述区域中各小区的天馈参数实际值，构建第一代群体，所述第一代群体包括J个个体，每个所述个体由K组天馈参数构成，每组所述天馈参数与所述区域中的每个小区一一对应；初始化群体代数变量i为1，不同个体各自对应的K组天馈参数值不相同；

c、对于第i代群体中的每个所述个体，根据按照该个体进行配置天馈参数后所得到的优化区域内的RSRP和RS-SINR统计结果，确定该个体的适应度；

d、根据所述适应度，判断当前是否满足预设的退出规则；如果是，则退出所述方法；否则，执行步骤e；

e、对于第i代群体中的每个所述个体，将该个体中的K组天馈参数，分别按照进制编码的方式进行编码，所述编码后的值为一整数，将该个体的K组天馈参数对应的编码值进行组合，得到该个体对应的基因组；

f、根据第i代群体中的所有个体对应的基因组，通过选择、交叉和变异的方式，得到第i+1代的J个个体;

g、对所述第i+1代群体中的每个所述个体，将该个体对应的基因组中的各编码值进行解码，得到相应的一组天馈参数值；按照i=i+1，更新所述i，转入步骤c。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤c中确定该个体的适应度包括：

确定所述区域中的同时满足RSRP>T₁和RS-SINR>T₂的栅格的数量m；其中，T₁为预设的RSRP门限值，T₂为预设的RS-SINR门限值；

计算得到第i代群体的第j个个体的适应度Fitness_i,j；其中，所述M为所述区域内的栅格总数。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述退出规则为满足预设的第一条件、第二条件和第三条件中的任意一种；

其中，所述第一条件为i≥G₂，所述G₂为预设的群体代数最大值；

所述第二条件为i≥G₁且其中，所述Fitness_i为第i代群体的所有个体适应度的平均值，Fitness_i-1为第i-1代群体的所有个体适应度的平均值，所述G₁为预设的群体代数最小值；

所述第三条件为当前第i代群体中存在至少一个个体的所述适应度大于等于0.99，i∈[G₁,G₂]。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤e中所述编码包括：

对于个体j的第n组天馈参数中的每个天馈参数，按照该天馈参数对应的天馈参数编码映射表，确定该天馈参数对应的编码值；按照预设的编码公式，将该第n组天馈参数中所有天馈参数进行组合，得到该第n组天馈参数对应的编码值。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，当所述天馈参数组包括的天馈参数为发射功率、下倾角和天线方向角时，所述编码公式为W＝n_x+n_y·N_x+n_z·(N_x·N_y)，其中，n_x、n_y和n_z分别为发射功率、下倾角和天线方向角的编码取值，N_x、N_y和N_z分别为n_x、n_y和n_z各自对应的编码取值集合中的元素总数，所述W为天馈参数组对应的编码值。

6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，当天馈参数为导频功率时，对应的天馈参数编码映射表为：

其中，所述a₁为预设的导频功率调整范围的最小值，所述a₂为预设的导频功率调整范围的最大值，所述N_x为预设的导频功率编码取值数量。

7.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，当天馈参数为下倾角时，对应的天馈参数编码映射表为：

其中，所述b₁为预设的下倾角调整范围的最小值，所述b₂为预设的下倾角调整范围的最大值，所述N_y为预设的下倾角编码取值数量。

8.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，当天馈参数为方位角时，对应的天馈参数编码映射表为：

其中，所述c₁为预设的方位角调整相对量的最小值，所述c₂为预设的方位角调整相对量的最大值，所述r为天馈参数对应小区的天线方位角初始值，N_z为预设的下倾角编码取值数量。

9.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤f包括：

从当前第i代群体的所有个体中，按照适应度值越大、被选中概率越大的原则，选择出一个个体f作为父个体，按照随机选择的原则，选择出一个个体m作为一个母个体；所述父个体与所述母个体不相同；

产生随机数s，2≤s≤K-1，将所述父个体对应的基因组{W_f,1,W_f,2,…,W_f,K}中的前s组天馈参数的编码组合{W_f,1,W_f,2,…,W_f,s}与所述母个体对应的基因组{W_m,1,W_m,2,…,W_m,K}中后K-s组天馈参数的编码组合{W_m,s+1,W_m,s+2,…,W_m,K}进行组合，得到第一交叉基因组{W_f,1,W_f,2,…,W_f,s,W_m,s+1,W_m,s+2,…,W_m,K}；将所述母个体对应的基因组{W_m,1,W_m,2,…,W_m,K}中的前s组天馈参数的编码组合{W_m,₁,W_m,2,…,W_m,s}与所述父个体对应的基因组中后K-s组天馈参数的编码组合{W_f,s+1,W_f,s+2,…,W_f,K}进行组合，得到第二交叉基因组{W_m,1,W_m,2,…,W_m,s,W_f,s+1,W_f,s+2,…,W_f,K}；

对于所述第一交叉基因组和第二交叉基因组分别进行变异处理，得到变异后的第一交叉基因组和变异后的第二交叉基因组；所述变异处理包括：

产生随机数h，1≤h≤K，对于待变异处理的交叉基因组中第h组天馈参数编码值对应的天馈参数组中的各参数，在该参数的编码取值空间内，进行随机重新取值，并根据各参数重新取值后的编码值计算出新的天馈参数组编码值，将该新的天馈参数组编码值作为待变异处理的交叉基因组中第h组天馈参数编码值；

将变异处理后得到的第一交叉基因组对应的个体作为第i+1代群体中的个体f，将变异处理后得到的第二交叉基因组对应的个体作为第i+1代群体中的个体m，将第i代群体中的其他J-2个个体分别作为第i+1代群体中的对应个体。

10.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述步骤g中所述解码包括：

按照 W-n_z·(N_x·N_y)-n_y·N_x＝n_x，得到一组天馈参数组编码值W对应的所述n_x、n_y和n_z，或者，按照 (N%(N_x·N_y))%N_x＝n_x，得到一组天馈参数组编码值W对应的所述n_x、n_y和n_z，其中，表示向下取整，%表示求余数运算；

对于W对应的所述n_x、n_y和n_z，分别按照各自对应的所述天馈参数编码映射表，得到相应的天馈参数取值。

11.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤b中所述构建第一代群体包括：

b1、根据当前所述需要进行天馈优化的区域中各小区的天馈参数实际值，构建第一代群体的第一个个体；

b2、利用所述第一个个体，生成第一代群体的其它J-1个个体。

12.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤b2中利用所述第一个个体，生成第一代群体的其它任意一个个体的方法包括：

采用随机选择的方式，确定出需要改变的天馈参数；

对于所述第一个个体中的每组天馈参数，采用随机生成的方式，为该组天馈参数中的每个所述需要改变的天馈参数生成新的参数值，得到K组新的天馈参数，如果该K组新的天馈参数与所述第一个个体中的K组天馈参数不相同，则利用该K组新的天馈参数构建第一代群体的一个新的个体。