CN104581745B - 一种自动扇区规划方法 - Google Patents

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Abstract

本申请公开了一种自动扇区规划方法，其特征在于，包括：根据小区间重叠的覆盖面积和小区间的距离，将待规划区域中的小区划分为预设的k个小区簇的集合，k>1；以小区簇为分布式优化的基本处理范围，采用基于迭代更新的分布式‑集中处理方法，进行小区优化，得到每个小区的优化配置参数。采用本发明可以提高优化效率且可以有效确保整体优化性能。

Description

一种自动扇区规划方法
技术领域
本发明涉及移动通信技术，特别是涉及一种自动扇区规划方法。
背景技术
目前的LTE系统中，引入了自动扇区规划(Automatic Cell Planning，ACP)技术，其主要功能是依据用户输入的工程信息，通过调整天线参数(包括机械下倾角、方位角、电子下倾角、发射功率、天线挂高、天线类型)和激活或关闭基站，对测试报告(MeasureReport)数据或预测数据进行分析和优化，以使得这些区域上的栅格的各项指标，包括参考信号接收功率(RSRP)、信号与噪声干扰比(SINR)、1st-Nth导频污染(Nth＝4th，5th)、组合目标以及负载均衡指数等，满足某种用户设定的要求。现有的自动扇区规划方案的实施过程，如图1所示。
近年来，已有多位学者与机构对ACP方案进行了研究与开发，然而这些研究中的优化区域均为100余个小区，没有考虑更大范围的情况(例如1000个优化小区)。对于大范围优化区域的情况，目前有文献提出来针对750个小区的ACP方案，但是其优化时间达20余个小时，因此存在耗时过高的问题。为了提高优化效率，目前，也有文献提出了一种局部优化的ACP方案，该方案可以很好地减少时间复杂度，但是，该局部优化方案只是对整个区域中的某个子区域进行最优化处理，由于干扰等原因，子区域之间会相互影响，因此，子区域最优无法保证整个区域也是最优的。
由此可见，传统的自动扇区规划方法，存在时耗长或优化性能得不到保证的问题。
发明内容
有鉴于此，本发明的主要目的在于提供一种自动扇区规划方法，该方法可以提高优化效率且可以有效确保整体优化性能。
为了达到上述目的，本发明提出的技术方案为：
一种自动扇区规划方法，包括：
a、根据小区间重叠的覆盖面积和小区间的距离，将待规划区域中的小区划分为预设的k个小区簇的集合，k>1；
b、以小区簇为分布式优化的基本处理范围，采用基于迭代更新的分布式-集中处理方法，进行小区优化，得到每个小区的优化配置参数。
综上所述，本发明提出的自动扇区规划方法，通过以小区簇为分布式优化的基本处理范围，可以有效降低小区优化的复杂度，提高优化效率，同时，还充分考虑了小区簇间的影响，通过小区簇间的协作有效保障待规划区域的整体性能。
附图说明
图1为现有的自动扇区规划方案的流程示意图；
图2为本发明实施例一的流程示意图；
图3为本发明中小区间有效距离示意图。
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：先将待规划区域中的小区划分为若干小区簇，然后以小区簇为基本的小区优化范围，即在单个小区簇范围内进行优化小区参数配置的优化，同时，通过小区簇间协作的方式，来克服相邻小区簇之间的影响，从而不仅可以实现每个小区簇的高效优化，同时还可以保证整个待规划区域的优化，因此，可以实现高效且准确地大范围区域规划。
图2为本发明实施例一的流程示意图，如图2所示，该实施例主要包括：
步骤201、根据小区间重叠的覆盖面积和小区间的距离，将待规划区域中的小区划分为预设的k个小区簇的集合，k>1。
本步骤用于将待规划区域划分为多个小区簇，以便此后以小区簇为基本的优化范围进行优化，以提高区域优化效率。
较佳地，在进行划分时需要按照小区簇之间的联系尽可能小(重叠覆盖栅格数尽量少)且各小区簇的规模近似的原则进行划分，因为如果簇和簇之间的联系过大(如重叠覆盖栅格数太多)将使得两个簇的优化会由于相互之间巨大的影响而出现收敛变慢甚至不收敛的情况，因此，这里在进行小区簇的划分时应尽量减小小区簇之间的关联。同时，考虑到某个规模过大的小区将降低该簇内的优化性能且会大幅影响整体优化效率，因此，这里也需要各个小区簇的规模近似，避免存在较大差异。
在实际应用中，所述小区簇的数量k设置的过大会导致各个簇的规模太小以至于小区簇之间的联系无法忽略从而影响算法的收敛性，小区簇数量设置的过小会导致优化速率得不到较大幅度的提升，具体地，可由本领域技术人员根据实际需要通过仿真设置合适的k值。
较佳地，本步骤具体可以采用下述步骤实现，以保证所划分出k个小区簇之间的联系尽可能小且各小区簇的规模近似：
步骤2011、对于待规划区域中的每个小区，根据小区间重叠的覆盖面积和小区间的距离，计算该小区与待规划区域中的其他小区之间的关联系数。
本步骤，可以按照下述方法计算任意两个小区(假设分别用小区i与小区j表示)间的关联系数Wij：
步骤20111、按照Dij＝d+x·d·(cosβ-cosα)，计算两个小区间的有效距离Dij。
这里，考虑到两个小区的方向角朝向的不同，需要定义小区之间的有效距离。
其中，d为两个小区之间的水平地面距离。
x为预设的方向系数，0<x<1，其具体取值可由本领域技术人员通过仿真获得。
角度α和β分别为小区i和小区j各自的天线最大主波瓣方向与两小区的基站连线的夹角，如图3所示。
步骤20112、按照Wij＝weight1·(Si∩Sj)-weight2·Dij，计算两个小区间的关联系数Wij。
其中，Si和Sj分别为小区i与小区j的覆盖面积，Si∩Sj为小区i与小区j的重叠覆盖面积，weight1为预设的信号覆盖权重，weight2为预设的距离权重，weight1+weight2＝1。
从上述公式中可以看出该关联系数综合考虑了两个小区之间的信号覆盖和距离，即信号重叠覆盖的面积越大，两个小区的距离越近，其关联系数越大。
步骤2012、根据所有小区的所述关联系数，构建一有权无向图，其中，所述有权无向图中的顶点表示小区(基站所在位置)，所述有权无向图中的边的权重表示对两端点所对应的两小区之间的关联系数。
步骤2013、按照各子图间的割的权重之和最小的原则，将所述有权无向图划分为k个子图，对于每个子图，将该子图所包含的顶点对应的小区集合确定为一个小区簇。
本步骤划分子图的准则是应当尽量降低各个子区域之间的关联且各小区簇的规模近似，即要使得各子图之间的割的权重之和最小。这里，使得各子图之间的割的权重之和最小的具体方法为本领域技术人员所掌握，具体包括下述步骤：
步骤20131、用邻接矩阵的形式表示所述有权无向图，记为W，W为N×N矩阵。
步骤20132、把W的每一列元素加起来得到N个数，把它们放在对角线上(其他地方都是零)，组成一个N×N的矩阵，记为D。并令L＝D-W。
步骤20133、求出L的前k个特征值(“前k个”指按照特征值的大小从小到大的顺序)以及对应的特征向量。
步骤20134、把这k个特征(列)向量排列在一起组成一个N×k的矩阵，将其中每一行看作k维空间中的一个向量，并使用K-means算法进行聚类，得到k个子图。
这里需要说明的是，上述N×k的矩阵中，每一行对应于一个小区。用K-means算法对该矩阵进行聚类之后，每一行都会得到一个编号，标号相同的行(即小区)即属于同一个簇，也就是同一个子区域。
步骤202、以小区簇为分布式优化的基本处理范围，采用基于迭代更新的分布式-集中处理方法，进行小区优化，得到每个小区的优化配置参数。
这里，以小区簇为分布式优化的基本处理范围，使得优化将以小区簇为单位进行的，也就是各个小区簇分别进行独立优化，这样，由于每个小区簇内的小区数量较少，因此，可以大幅度降低优化的复杂度、提高优化效率。
另外，考虑到小区簇划定后，由于每个小区簇边缘区域的栅格不但受到本小区簇内的小区的影响，还受到相邻小区簇的小区的影响，如果忽略这种影响将使每个小区的优化结果偏离整区域的优化结果，因此，这里，采用基于迭代更新的分布式-集中处理方法，将小区簇之间的影响纳入考虑之中，通过小区簇的协作，使得优化后的小区配置参数既能确保本小区的网络性能，又能确保整个区域的网络性能。
本步骤中，基于迭代更新的分布式-集中处理方法为本领域技术人员所掌握，具体地，包括以下步骤：
在每个预设的迭代周期内，每个小区簇在本小区簇范围内进行小区配置参数的优化，并在迭代周期结束时，将优化后得到的配置参数上报给网络侧的集中处理模块，所述集中处理模块根据所述上报的所有小区的配置参数评估网络的整体性能，然后再反馈给各小区簇，各小区簇再根据反馈结果在下一个迭代周期在本小区簇范围内进行小区配置参数的优化，并上报优化结果给所述集中处理模块进行性能评估，如此迭代直到整个网络的性能评估结果达到目标值。
在上述基于迭代更新的分布式-集中处理方法中，每个迭代周期中，每个小区簇都会将当前的小区配置参数的优化结果报告给网络侧的集中处理模块，网络模块再评价每个簇的性能时将会使用其上报的优化结果来计算相邻簇到该簇内目标栅格的相关性能参数，从而更准确地计算目标栅格的各项性能参数值。可见采用上述基于迭代更新的分布式-集中处理方法，可以保证每个小区簇的优化与整个区域的优化是同步的，不会发生大的偏差，从而可以使得每个小区的参数配置得到优化的同时，整个待规划区域的性能也能得到保证。
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 (2)

1.一种自动扇区规划方法，其特征在于，包括：
a、根据小区间重叠的覆盖面积和小区间的距离，将待规划区域中的小区划分为预设的k个小区簇的集合，k>1；
b、以小区簇为分布式优化的基本处理范围，采用基于迭代更新的分布式-集中处理方法，进行小区优化，得到每个小区的优化配置参数；
所述步骤a包括：
对于待规划区域中的每个小区，根据小区间重叠的覆盖面积和小区间的距离，计算该小区与待规划区域中的其他小区之间的关联系数；
根据所有小区的所述关联系数，构建一有权无向图，其中，所述有权无向图中的顶点表示小区，所述有权无向图中的边的权重表示对两端点所对应的两小区之间的关联系数；
按照各子图间的割的权重之和最小的原则，将所述有权无向图划分为k个子图，对于每个子图，将该子图所包含的顶点对应的小区集合确定为一个小区簇。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，两个小区间的所述关联系数的计算包括：
按照Dij＝d+x·d·(cosβ-cosα)，计算两个小区间的有效距离Dij，其中，d为所述两个小区之间的水平地面距离，x为预设的方向系数，0<x<1，α和β分别为所述两个小区各自的天线最大主波瓣方向与所述两小区的基站连线的夹角；
按照Wij＝weight1·(Si∩Sj)-weight2·Dij，计算所述两个小区间的关联系数Wij；其中，Si和Sj分别为所述两个小区各自的覆盖面积，Si∩Sj为所述两个小区之间的重叠覆盖面积，weight1为预设的信号覆盖权重，weight2为预设的距离权重，weight1+weight2＝1。
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Families Citing this family (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN106714192B (zh) * 2015-11-17 2020-06-02 华为技术有限公司 网络调整方法及装置
CN112584401B (zh) * 2019-09-30 2024-09-20 中兴通讯股份有限公司 一种网络优化方法及装置
CN113438657A (zh) * 2020-03-23 2021-09-24 中兴通讯股份有限公司 一种子网簇划分方法、网络设备及存储介质

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101287269A (zh) * 2008-04-22 2008-10-15 中国移动通信集团设计院有限公司 一种移动通信网络优化的方法、装置与系统
CN101345973A (zh) * 2008-09-01 2009-01-14 中国移动通信集团山东有限公司 通信网中使用小区簇进行网络优化调整的方法及系统
CN102075941A (zh) * 2009-11-25 2011-05-25 中国移动通信集团北京有限公司 基站优化的实现方法和装置

Family Cites Families (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
FR2883445B1 (fr) * 2005-03-18 2007-05-04 Alcatel Sa Dispositif d'optimisation de modeles de configuration de cellules d'un reseau de communication radio

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101287269A (zh) * 2008-04-22 2008-10-15 中国移动通信集团设计院有限公司 一种移动通信网络优化的方法、装置与系统
CN101345973A (zh) * 2008-09-01 2009-01-14 中国移动通信集团山东有限公司 通信网中使用小区簇进行网络优化调整的方法及系统
CN102075941A (zh) * 2009-11-25 2011-05-25 中国移动通信集团北京有限公司 基站优化的实现方法和装置

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