CN104717679A - 信号优化方法和系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种信号优化方法和系统，涉及移动通信技术领域。能够通过计算统计平均测量时段内指定小区与其它小区的同频干扰概率；获取与指定小区存在信号功率覆盖重叠区域的邻接簇小区集，及与指定小区两两间均存在功率重叠区域的最大联通簇小区集；根据其所占用载频总数与系统可用最大频点总数之间的关系，确定指定小区的同频干扰类型及进行信号优化处理。通过分析不同无线网络覆盖情况，精确的分析其存在干扰的可能性和必然性，进而根据干扰存在的具体类型，能够准确的确定通过网络结构优化的方式还是通过频率优化的方式实现信号优化，信号优化精确，并且算法简单，效率高；能够为调整优化无线网络结构提供科学准确的测量和分析手段。

Description

信号优化方法和系统

技术领域

本发明涉及移动通信技术领域，特别涉及一种信号优化方法和系统。

背景技术

在传统的移动通信系统分析理论中，对GSM、CDMA等蜂窝无线网络覆盖和干扰的分析和比较通常以规则几何蜂窝簇复用形式建模，结合特定的多址复用模式、无线传播模型，以及相应的均匀用户分布特性等主要因素进行计算分析。由于现实无线传播环境的复杂性、不规则性和随机性，传统蜂窝覆盖和干扰理论分析的误差是一个很大的问题。并且，对于分析不同无线网络覆盖结构，分析其存在干扰的可能性和必然性问题时采用传统的分析算法有很大的局限性。

发明内容

鉴于上述问题，本发明实施例提供一种信号优化方法和系统，能够针对不同蜂窝无线网络覆盖结构条件，分析定位干扰存在的可能性和必然性，并确定具体采用的信号优化方案。

本发明实施例采用了如下技术方案：

本发明一个实施例提供了一种信号优化方法，所述方法包括：

计算统计平均测量时段内指定服务小区与其它服务小区的同频干扰概率；

根据计算得到的所述同频干扰概率，获取与所述指定服务小区存在信号功率覆盖重叠区域的服务小区集合，作为所述指定服务小区的邻接簇小区集；

在所述指定服务小区的邻接簇小区集中，获取与所述指定服务小区两两间均存在功率重叠区域的服务小区集合，作为所述指定服务小区的最大联通簇小区集；

判断所述最大联通簇小区集所占用载频总数与系统可用最大频点总数之间的关系，根据所述关系确定所述指定服务小区的同频干扰类型；

根据所述指定服务小区的同频干扰类型进行信号优化处理。

所述根据计算得到的所述同频干扰概率，获取与所述指定服务小区存在信号功率覆盖重叠区域的服务小区集合，作为所述指定服务小区的邻接簇小区集包括：

判断满足邻接条件的其它服务小区集合；所述邻接条件为：所述指定服务小区受其它服务小区同频干扰概率不为0；或者，其它服务小区受所述指定服务小区同频干扰概率不为0；

获取满足所述邻接条件的其它服务小区集合，作为所述指定服务小区的邻接簇小区集。

所述在所述指定服务小区的邻接簇小区集中，获取与所述指定服务小区两两间均存在功率重叠区域的服务小区集合，作为所述指定服务小区的最大联通簇小区集包括：

在所述邻接簇小区集中判断满足联通条件的服务小区集合；所述联通条件为：所述指定服务小区受其它服务小区同频干扰概率不为0，并且，其它服务小区受所述指定服务小区同频干扰概率不为0；

获取满足所述联通条件的服务小区集合，作为所述指定服务小区的最大联通簇小区集。

所述判断所述最大联通簇小区集所占用载频总数与系统可用最大频点总数之间的关系，根据所述关系确定所述指定服务小区的同频干扰类型包括：

判断所述最大联通簇小区集所占用载频总数若大于系统可用最大频点总数，则确定所述指定服务小区存在的同频干扰类型为不可用频点优化类型；

判断所述最大联通簇小区集所占用载频总数若小于或等于系统可用最大频点总数与所述最大联通簇小区集中存在同频干扰频点数的差值，则确定所述指定服务小区存在的同频干扰类型为可用频点优化类型；

所述最大联通簇小区集所占用载频总数为：最大联通簇小区集中各服务小区的收发信机TRX数的总和。

所述根据所述指定服务小区的同频干扰类型进行信号优化处理包括：

所述指定服务小区存在的同频干扰类型为不可用频点优化类型时，通过对所述指定服务小区所在区域的无线网络结构优化实现对信号的优化处理；

所述指定服务小区存在的同频干扰类型为可用频点优化类型时，通过对所述指定服务小区所在区域的无线网络频率优化实现对信号的优化处理。

通过平均接收功率或载干比概率计算得到指定服务小区与其它服务小区的同频干扰概率。

另外，本发明实施例还提供了一种信号优化系统，所述系统包括：

干扰概率计算模块，用于计算统计平均测量时段内指定服务小区与其它服务小区的同频干扰概率；

邻接簇小区集获取模块，用于根据计算得到的所述同频干扰概率，获取与所述指定服务小区存在信号功率覆盖重叠区域的服务小区集合，作为所述指定服务小区的邻接簇小区集；

最大联通簇小区集获取模块，用于在所述指定服务小区的邻接簇小区集中，获取与所述指定服务小区两两间均存在功率重叠区域的服务小区集合，作为所述指定服务小区的最大联通簇小区集；

同频干扰判断模块，用于判断所述最大联通簇小区集所占用载频总数与系统可用最大频点总数之间的关系，根据所述关系确定所述指定服务小区的同频干扰类型；

信号优化处理模块，用于根据所述指定服务小区的同频干扰类型进行信号优化处理。

所述邻接簇小区集获取模块包括：

邻接判断单元，用于判断满足邻接条件的其它服务小区集合；所述邻接条件为：所述指定服务小区受其它服务小区同频干扰概率不为0；或者，其它服务小区受所述指定服务小区同频干扰概率不为0；和

邻接获取单元，用于获取满足所述邻接条件的其它服务小区集合，作为所述指定服务小区的邻接簇小区集；

所述最大联通簇小区集获取模块包括：

联通判断单元，用于在所述邻接簇小区集中判断满足联通条件的服务小区集合；所述联通条件为：所述指定服务小区受其它服务小区同频干扰概率不为0，并且，其它服务小区受所述指定服务小区同频干扰概率不为0；和

联通获取单元，用于获取满足所述联通条件的服务小区集合，作为所述指定服务小区的最大联通簇小区集。

所述同频干扰判断模块包括：

第一判断单元，用于判断所述最大联通簇小区集所占用载频总数若大于系统可用最大频点总数，则确定所述指定服务小区存在的同频干扰类型为不可用频点优化类型；

所述信号优化处理模块包括：

结构优化单元，用于所述指定服务小区存在的同频干扰类型为不可用频点优化类型时，通过对所述指定服务小区所在区域的无线网络结构优化实现对信号的优化处理；

所述最大联通簇小区集所占用载频总数为：最大联通簇小区集中各服务小区的收发信机TRX数的总和。

所述同频干扰判断模块包括：

第二判断模块，用于判断所述最大联通簇小区集所占用载频总数若小于或等于系统可用最大频点总数与所述最大联通簇小区集中存在同频干扰频点数的差值，则确定所述指定服务小区存在的同频干扰类型为可用频点优化类型；

所述信号优化处理模块包括：

频率优化单元，用于所述指定服务小区存在的同频干扰类型为可用频点优化类型时，通过对所述指定服务小区所在区域的无线网络频率优化实现对信号的优化处理；

所述最大联通簇小区集所占用载频总数为：最大联通簇小区集中各服务小区的收发信机TRX数的总和。

可见，本发明实施例提供一种信号优化方法和系统，提出了一种新的频率干扰判断和优化方法，能够通过计算统计平均测量时段内指定服务小区与其它服务小区的同频干扰概率；根据同频干扰概率获取与指定服务小区存在信号功率覆盖重叠区域的邻接簇小区集，及在邻接簇小区集中获取与指定服务小区两两间均存在功率重叠区域的最大联通簇小区集；根据最大联通簇小区集所占用载频总数与系统可用最大频点总数之间的关系，确定所述指定服务小区的同频干扰类型；进而针对性的进行信号优化处理。可见，本发明实施例能够适用于不同的无线网络结构，通过分析不同无线网络覆盖情况，精确的分析其存在干扰的可能性和必然性，进而根据干扰存在的具体类型，能够准确的确定通过网络结构优化的方式还是通过频率优化的方式实现信号优化，信号优化精确，并且算法简单，效率高；能够为调整优化无线网络结构提供科学准确的测量和分析手段。

附图说明

图1为本发明实施例提供的一种信号优化方法流程图；

图2为本发明实施例提供的一种信号优化系统结构框图。

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，下面将结合附图对本发明实施方式作进一步地详细描述。

参见图1，本发明实施例提供一种信号优化方法，具体包括：

S101：计算统计平均测量时段内指定服务小区与其它服务小区的同频干扰概率。

本发明实施例针对移动通信系统蜂窝无线网络中，采用服务小区之间干扰矩阵来反映无线网络的覆盖重叠关系。下面公式（1）为蜂窝无线的同频干扰矩阵（也称同频约束矩阵）。其中，为D_j时统计平均测量时段内服务小区CELL_i受服务小区CELL_l的同频干扰概率。

$C^{D_j}=\left[\begin{array}{cccc}{C}_{11}^{D_j}& C_{12}^{D_j}& \·\·\·& C_{1N}^{D_j}\\ C_{21}^{D_j}& C_{22}^{D_j}& \·\·\·& C_{2N}^{D_j}\\ \·& \·& & \·\\ \·& \·& & \·\\ \·& \·& & \·\\ C_{i1}^{D_j}& C_{i2}^{D_j}& \·\·\·& C_{\mathrm{iN}}^{D_j}\\ \·& \·& \·& \·\\ \·& \·& \·& \·\\ \·& \·& \·& \·\\ C_{N1}^{D_j}& C_{N2}^{D_j}& \·\·\·& C_{\mathrm{NN}}^{D_j}\end{array}\right]$     公式(1)

其中， $0\≤C_{\mathrm{il}}^{D_j}\≤1,i\≠l;$ $C_{\mathrm{ii}}^{D_j}=1.$

本领域技术人员可以理解，若则说明服务小区CELL_i不存在受服务小区CELL_l无线网络同频干扰覆盖重叠关系，而若则说明服务小区CELL_i存在受服务小区CELL_l无线网络同频干扰覆盖重叠关系，且越大，则说明覆盖重叠越严重。

需要说明的是，在具体实现中，可以通过平均接收功率或载干比概率计算得到指定服务小区与其它服务小区的同频干扰概率。具体的说，同频约束矩阵的生成算法可以是基于平均接收功率ARP（Average Received Power）的干扰矩阵算法，或基于载干比概率CIP（Carrier over Interferer Probability）的干扰矩阵算法等。

其中，一种计算得到指定服务小区与其它服务小区的同频干扰概率的方法可以是：

确定各帧周期内各时隙的边界及中心点；

针对一个频点的各时隙，根据得到的时隙的边界及中心点，计算当前时隙的平均接收功率和最大接收功率；

根据平均接收功率和最大接收功率计算当前时隙的信噪比。

其中，所述接收功率具体为训练序列码TSC功率；

所述根据得到的时隙的边界及中心点，计算当前时隙的平均接收功率和最大接收功率包括：

根据得到的时隙的边界及中心点，获取当前时隙SLOT_v接收采样信号的正弦基带信号I和余弦基带信号Q两路信号的功率序列；

根据正弦基带信号I和余弦基带信号Q的功率序列计算当前时隙SLOT_v的平均接收功率；以及，在当前时隙功率峰值处利用延时器组计算最大TSC功率。

优选的，所述在当前时隙功率峰值处利用延时器组计算最大TSC功率包括：

以当前时隙功率峰值的当前时间值为中心点，设置延时器组对该中心点前后预设时间内信号功率进行监测；

逐个记录该延时器组中各延时器超时当前信号对应的各TSC功率值，并计算各延时器超时时当前信号对应的最大TSC功率值。

优选的，所述延时器组包括21个延时器，各延时器的延时值T为1μs。

所述获取当前时隙SLOT_v接收采样信号的正弦基带信号I和余弦基带信号Q两路信号的功率序列具体为：

I_S(SLOT_v,t-kT)={I_S(SLOT_v,n,t-kT),n=0,1,2,...,N-1}

Q_S(SLOT_v,t-kT)={Q_S(SLOT_v,n,t-kT),n=0,1,2,...,N-1}

所述根据正弦基带信号I和余弦基带信号Q的功率序列计算当前时隙SLOT_v的平均接收功率的具体为：

$\stackrel{\‾}{P}({\mathrm{SLOT}}_v,t-\mathrm{kT})=\frac{1}{N}(\underset{n=0}{\overset{N-1}{\mathrm{\Σ}}}{\left|I_S({\mathrm{SLOT}}_v,n,t-\mathrm{kT})\right|}^2+\underset{n=0}{\overset{N-1}{\mathrm{\Σ}}}{\left|Q_S({\mathrm{SLOT}}_v,n,t-\mathrm{kT})\right|}^2)$

所述在当前时隙功率峰值处利用延时器组计算最大TSC功率具体为：

$P_{\mathrm{corrMAX}}({\mathrm{SLOT}}_v,{\mathrm{TSC}}_l,t-\mathrm{kT})=\underset{k=-10}{\overset{10}{\mathrm{MAX}}}\underset{{\mathrm{TSC}}_i,i=0}{\overset{8}{\mathrm{MAX}}}\left[P_{\mathrm{corr}}({\mathrm{SLOT}}_v,{\mathrm{TSC}}_m,S_i(t-\mathrm{kT})\right]$

其中，t为测试时刻，SLOT_v表示帧周期内的第v个时隙，TSC_l表示为被服务小区CELL_h分配的第l个训练序列码TSC，S_i表示该帧周期中第i个功率峰值，t-kT表示延时器组中的第k个延时器在t-kT时刻发生超时，N为当前时隙周期内GMSK调制符号数。

所述根据时隙平均接收功率和服务小区的TSC最大相关接收功率计算当前时隙的信噪比具体为：

$\mathrm{CtoI}({\mathrm{SLOT}}_v,t-\mathrm{kT})=10\lg \frac{P_{\mathrm{corrMAX}}({\mathrm{SLOT}}_v,{\mathrm{TSC}}_l,t-\mathrm{kT})}{\stackrel{\‾}{P}({\mathrm{SLOT}}_v,t-\mathrm{kT})-P_{\mathrm{corrMAX}}({\mathrm{SLOT}}_v,{\mathrm{TSC}}_l,t-\mathrm{kT})}$

如果服务小区同其他小区存在同频干扰,则同频干扰概率的算法如下:

${C^{D_j}}_{\mathrm{ij}}=\mathrm{FER}\left[\mathrm{CtoI}({\mathrm{SLOT}}_v,t-\mathrm{kT})\right]$

$=\frac{1}{1+e^{-0.357+0.248\×\mathrm{CtoI}({\mathrm{SLOT}}_v,t-\mathrm{kT})}}$

S102：根据计算得到的同频干扰概率，获取与指定服务小区存在信号功率覆盖重叠区域的服务小区集合，作为指定服务小区的邻接簇小区集。

优选的，本步骤所述根据计算得到的同频干扰概率，获取与指定服务小区存在信号功率覆盖重叠区域的服务小区集合，作为指定服务小区的邻接簇小区集包括：

判断满足邻接条件的其它服务小区集合。

其中，所述邻接条件为：所述指定服务小区受其它服务小区同频干扰概率不为0；或者，其它服务小区受所述指定服务小区同频干扰概率不为0。

获取满足所述邻接条件的其它服务小区集合，作为所述指定服务小区的邻接簇小区集。

也就是说，与指定服务小区存在信号功率覆盖重叠区域的所有小区组成的小区集合称为该服务小区的邻接簇。

用干扰矩阵描述指定小区CELLi的邻接簇小区集Φ_A的算法如下：

${\mathrm{\Φ}}_A\left(i\right)=\{{\mathrm{CELL}}_j,C_{\mathrm{ij}}^{D_j}\≠0,(j=\mathrm{1,2},...,N)\}\∪\{{\mathrm{CELL}}_l,C_{\mathrm{li}}^{D_j}\≠0,(l=\mathrm{1,2},...,N)\}$

其中，l≠i，j≠i。

S103：在所述指定服务小区的邻接簇小区集中，获取与所述指定服务小区两两间均存在功率重叠区域的服务小区集合，作为所述指定服务小区的最大联通簇小区集。

优选的，本步骤所述在所述指定服务小区的邻接簇小区集中，获取与所述指定服务小区两两间均存在功率重叠区域的服务小区集合，作为所述指定服务小区的最大联通簇小区集包括：

在所述邻接簇小区集中判断满足联通条件的服务小区集合。

其中，所述联通条件为：所述指定服务小区受其它服务小区同频干扰概率不为0，并且，其它服务小区受所述指定服务小区同频干扰概率不为0。

获取满足所述联通条件的服务小区集合，作为所述指定服务小区的最大联通簇小区集。

也就是说，在指定小区的邻接簇中两两间均存在功率重叠区域的小区组成的小区集合称为该服务小区的最大联通簇。

用干扰矩阵描述指定小区CELL_i的邻接簇小区集Φ_C的算法如下：

${\mathrm{\Φ}}_C\left(i\right)=\{{\mathrm{CELL}}_j,C_{\mathrm{ij}}^{D_j}\≠0\∩C_{\mathrm{ji}}^{D_j}\≠0,(j=\mathrm{1,2},...,N)\}$ 其中，j≠i。

显然有：

${\mathrm{\Φ}}_C\left(i\right)\⊆{\mathrm{\Φ}}_A\left(i\right)$

S104：判断最大联通簇小区集所占用载频总数与系统可用最大频点总数之间的关系，根据所述关系确定所述指定服务小区的同频干扰类型。

所述判断所述最大联通簇小区集所占用载频总数与系统可用最大频点总数之间的关系，根据所述关系确定所述指定服务小区的同频干扰类型包括：

判断所述最大联通簇小区集所占用载频总数若大于系统可用最大频点总数，则确定所述指定服务小区存在的同频干扰类型为不可用频点优化类型。因为已经没有可用的频点用于优化调整。

判断所述最大联通簇小区集所占用载频总数若小于或等于系统可用最大频点总数与所述最大联通簇小区集中存在同频干扰频点数的差值，则确定所述指定服务小区存在的同频干扰类型为可用频点优化类型。也就是说，这种情况下，有足够的频点用于优化调整。

其中，所述最大联通簇小区集所占用载频总数为：最大联通簇小区集中各服务小区的收发信机TRX数的总和。

也就是说，在指定服务小区的邻接簇间存在同频干扰的充分必要条件是该服务小区的最大联通簇所占用载频总数大于可用频点总数。

同频干扰必然存在充分必要条件的数学算法描述如下：

$\underset{i,{\mathrm{CELL}}_i\∈{\mathrm{\Φ}}_C\left(i\right)}{\mathrm{\Σ}}V\left(i\right)>M$

因为最大联通簇中的小区两两间均存在话务重叠覆盖区域，所以最大联通簇中的任何同频复用必然导致同频干扰。

另一方面，如果无线网络中指定服务小区的最大联通簇中存在n对同频干扰频点，则该服务小区的最大联通簇覆盖区域的同频干扰问题可以通过频率优化解决的条件是也就是说，最大联通簇小区集所占用载频总数若小于或等于系统可用最大频点总数与所述最大联通簇小区集中存在同频干扰频点数的差值，则说明有足够的频点可用于调整，避开同频干扰。

其中，M为系统可用最大频点总数。V(i)表示指定服务小区CELL_i的收发信机TRX个数，每个TRX需要分配一个载频。

举例说明如下：假定在所研究的GSM蜂窝无线网络中，有N个小区、M个可供复用的载频、L个TRX（收发信机）需要分配载频。

蜂窝无线网络的小区载频需求向量如下：

V＝[V(1),V(2),V(3),...,V(N)]

其中，V(i)表示指定小区CELL_i的TRX个数，每个TRX需要分配一个载频。

S105：根据所述指定服务小区的同频干扰情况进行信号优化处理。

同频干扰存在性定理为蜂窝无线网络中存在的干扰的可调整性或必然性（及可通过频率优化解决干扰问题或无法通过频率优化解决干扰问题）的判断提供了理论依据。

优选的，所述根据所述指定服务小区的同频干扰类型进行信号优化处理包括：

所述指定服务小区存在的同频干扰类型为不可用频点优化类型时，通过对所述指定服务小区所在区域的无线网络结构优化实现对信号的优化处理。

所述指定服务小区存在的同频干扰类型为可用频点优化类型时，通过对所述指定服务小区所在区域的无线网络频率优化实现对信号的优化处理。

具体而言，按照同频干扰存在性定理，如果无线某一区域的网络结构过于复杂性，导致同频干扰不能避免，即那必须对该区域的无线网络进行结构优化。

如果无线网络中指定小区的最大联通簇中存在n对同频干扰频点，当则该小区的最大联通簇覆盖区域的同频干扰问题可以通过频率优化解决。

在对网络结构客观分析的基础上，结合同频干扰概率对服务小区见覆盖重叠关系进行定位和干扰分析，对网络进行综合性优化，能够挖掘无线网络的最大潜在性能。

可见，本发明实施例提供一种信号优化方法，提出了一种新的频率干扰判断和优化方法，能够通过计算统计平均测量时段内指定服务小区与其它服务小区的同频干扰概率；根据同频干扰概率获取与指定服务小区存在信号功率覆盖重叠区域的邻接簇小区集，及在邻接簇小区集中获取与指定服务小区两两间均存在功率重叠区域的最大联通簇小区集；根据最大联通簇小区集所占用载频总数与系统可用最大频点总数之间的关系，确定所述指定服务小区的同频干扰类型；进而针对性的进行信号优化处理。可见，本发明实施例能够适用于不同的无线网络结构，通过分析不同无线网络覆盖情况，精确的分析其存在干扰的可能性和必然性，进而根据干扰存在的具体类型，能够准确的确定通过网络结构优化的方式还是通过频率优化的方式实现信号优化，信号优化精确，并且算法简单，效率高；能够为调整优化无线网络结构提供科学准确的测量和分析手段。

参见图2，本发明实施例还提供一种信号优化系统，所述系统包括：

干扰概率计算模块201，用于计算统计平均测量时段内指定服务小区与其它服务小区的同频干扰概率。

邻接簇小区集获取模块202，用于根据计算得到的所述同频干扰概率，获取与所述指定服务小区存在信号功率覆盖重叠区域的服务小区集合，作为所述指定服务小区的邻接簇小区集。

最大联通簇小区集获取模块203，用于在所述指定服务小区的邻接簇小区集中，获取与所述指定服务小区两两间均存在功率重叠区域的服务小区集合，作为所述指定服务小区的最大联通簇小区集。

同频干扰判断模块204，用于判断所述最大联通簇小区集所占用载频总数与系统可用最大频点总数之间的关系，根据所述关系确定所述指定服务小区的同频干扰类型。

信号优化处理模块205，用于根据所述指定服务小区的同频干扰类型进行信号优化处理。

需要说明的是，在具体实现中，可以通过平均接收功率或载干比概率计算得到指定服务小区与其它服务小区的同频干扰概率。

优选的，所述邻接簇小区集获取模块包括：

邻接判断单元，用于判断满足邻接条件的其它服务小区集合。

其中，所述邻接条件为：所述指定服务小区受其它服务小区同频干扰概率不为0；或者，其它服务小区受所述指定服务小区同频干扰概率不为0。

和，邻接获取单元，用于获取满足所述邻接条件的其它服务小区集合，作为所述指定服务小区的邻接簇小区集。

所述最大联通簇小区集获取模块包括：

联通判断单元，用于在所述邻接簇小区集中判断满足联通条件的服务小区集合。

其中，所述联通条件为：所述指定服务小区受其它服务小区同频干扰概率不为0，并且，其它服务小区受所述指定服务小区同频干扰概率不为0。

和，联通获取单元，用于获取满足所述联通条件的服务小区集合，作为所述指定服务小区的最大联通簇小区集。

作为本发明的一个优选实施例，所述同频干扰判断模块包括：

第一判断单元，用于判断所述最大联通簇小区集所占用载频总数若大于系统可用最大频点总数，则确定所述指定服务小区存在的同频干扰类型为不可用频点优化类型。

相应的，所述信号优化处理模块包括：

结构优化单元，用于所述指定服务小区存在的同频干扰类型为不可用频点优化类型时，通过对所述指定服务小区所在区域的无线网络结构优化实现对信号的优化处理。

其中，所述最大联通簇小区集所占用载频总数为：最大联通簇小区集中各服务小区的收发信机TRX数的总和。

作为本发明的另一优选实施例，所述同频干扰判断模块包括：

第二判断模块，用于判断所述最大联通簇小区集所占用载频总数若小于或等于系统可用最大频点总数与所述最大联通簇小区集中存在同频干扰频点数的差值，则确定所述指定服务小区存在的同频干扰类型为可用频点优化类型。

相应的，所述信号优化处理模块包括：

频率优化单元，用于所述指定服务小区存在的同频干扰类型为可用频点优化类型时，通过对所述指定服务小区所在区域的无线网络频率优化实现对信号的优化处理。

其中，所述最大联通簇小区集所占用载频总数为：最大联通簇小区集中各服务小区的收发信机TRX数的总和。

需要说明的是，本发明系统实施例中的各个模块或者子模块的工作原理和处理过程可以参见上述图1所示方法实施例中的相关描述，此处不再赘述。

可见，本发明实施例提供一种信号优化系统，提出了一种新的频率干扰判断和优化方案，能够通过计算统计平均测量时段内指定服务小区与其它服务小区的同频干扰概率；根据同频干扰概率获取与指定服务小区存在信号功率覆盖重叠区域的邻接簇小区集，及在邻接簇小区集中获取与指定服务小区两两间均存在功率重叠区域的最大联通簇小区集；根据最大联通簇小区集所占用载频总数与系统可用最大频点总数之间的关系，确定所述指定服务小区的同频干扰类型；进而针对性的进行信号优化处理。可见，本发明实施例能够适用于不同的无线网络结构，通过分析不同无线网络覆盖情况，精确的分析其存在干扰的可能性和必然性，进而根据干扰存在的具体类型，能够准确的确定通过网络结构优化的方式还是通过频率优化的方式实现信号优化，信号优化精确，并且算法简单，效率高；能够为调整优化无线网络结构提供科学准确的测量和分析手段。

为了便于清楚描述本发明实施例的技术方案，在发明的实施例中，采用了“第一”、“第二”等字样对功能和作用基本相同的相同项或相似项进行区分，本领域技术人员可以理解“第一”、“第二”等字样并不对数量和执行次序进行限定。

本领域普通技术人员可以理解，实现上述实施例方法中的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件来完成，所述的程序可以存储于一计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，包括如下步骤：（方法的步骤），所述的存储介质，如：ROM/RAM、磁碟、光盘等。

以上所述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，均包含在本发明的保护范围内。

Claims (10)

1.一种信号优化方法，其特征在于，所述方法包括：

计算统计平均测量时段内指定服务小区与其它服务小区的同频干扰概率；

根据计算得到的所述同频干扰概率，获取与所述指定服务小区存在信号功率覆盖重叠区域的服务小区集合，作为所述指定服务小区的邻接簇小区集；

在所述指定服务小区的邻接簇小区集中，获取与所述指定服务小区两两间均存在功率重叠区域的服务小区集合，作为所述指定服务小区的最大联通簇小区集；

判断所述最大联通簇小区集所占用载频总数与系统可用最大频点总数之间的关系，根据所述关系确定所述指定服务小区的同频干扰类型；

根据所述指定服务小区的同频干扰类型进行信号优化处理。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据计算得到的所述同频干扰概率，获取与所述指定服务小区存在信号功率覆盖重叠区域的服务小区集合，作为所述指定服务小区的邻接簇小区集包括：

判断满足邻接条件的其它服务小区集合；所述邻接条件为：所述指定服务小区受其它服务小区同频干扰概率不为0；或者，其它服务小区受所述指定服务小区同频干扰概率不为0；

获取满足所述邻接条件的其它服务小区集合，作为所述指定服务小区的邻接簇小区集。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述在所述指定服务小区的邻接簇小区集中，获取与所述指定服务小区两两间均存在功率重叠区域的服务小区集合，作为所述指定服务小区的最大联通簇小区集包括：

在所述邻接簇小区集中判断满足联通条件的服务小区集合；所述联通条件为：所述指定服务小区受其它服务小区同频干扰概率不为0，并且，其它服务小区受所述指定服务小区同频干扰概率不为0；

获取满足所述联通条件的服务小区集合，作为所述指定服务小区的最大联通簇小区集。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述判断所述最大联通簇小区集所占用载频总数与系统可用最大频点总数之间的关系，根据所述关系确定所述指定服务小区的同频干扰类型包括：

判断所述最大联通簇小区集所占用载频总数若大于系统可用最大频点总数，则确定所述指定服务小区存在的同频干扰类型为不可用频点优化类型；

判断所述最大联通簇小区集所占用载频总数若小于或等于系统可用最大频点总数与所述最大联通簇小区集中存在同频干扰频点数的差值，则确定所述指定服务小区存在的同频干扰类型为可用频点优化类型；

所述最大联通簇小区集所占用载频总数为：最大联通簇小区集中各服务小区的收发信机TRX数的总和。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述指定服务小区的同频干扰类型进行信号优化处理包括：

所述指定服务小区存在的同频干扰类型为不可用频点优化类型时，通过对所述指定服务小区所在区域的无线网络结构优化实现对信号的优化处理；

所述指定服务小区存在的同频干扰类型为可用频点优化类型时，通过对所述指定服务小区所在区域的无线网络频率优化实现对信号的优化处理。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，通过平均接收功率或载干比概率计算得到指定服务小区与其它服务小区的同频干扰概率。

7.一种信号优化系统，其特征在于，所述系统包括：

干扰概率计算模块，用于计算统计平均测量时段内指定服务小区与其它服务小区的同频干扰概率；

邻接簇小区集获取模块，用于根据计算得到的所述同频干扰概率，获取与所述指定服务小区存在信号功率覆盖重叠区域的服务小区集合，作为所述指定服务小区的邻接簇小区集；

最大联通簇小区集获取模块，用于在所述指定服务小区的邻接簇小区集中，获取与所述指定服务小区两两间均存在功率重叠区域的服务小区集合，作为所述指定服务小区的最大联通簇小区集；

同频干扰判断模块，用于判断所述最大联通簇小区集所占用载频总数与系统可用最大频点总数之间的关系，根据所述关系确定所述指定服务小区的同频干扰类型；

信号优化处理模块，用于根据所述指定服务小区的同频干扰类型进行信号优化处理。

8.根据权利要求7所述的系统，其特征在于，所述邻接簇小区集获取模块包括：

邻接判断单元，用于判断满足邻接条件的其它服务小区集合；所述邻接条件为：所述指定服务小区受其它服务小区同频干扰概率不为0；或者，其它服务小区受所述指定服务小区同频干扰概率不为0；和

邻接获取单元，用于获取满足所述邻接条件的其它服务小区集合，作为所述指定服务小区的邻接簇小区集；

所述最大联通簇小区集获取模块包括：

联通判断单元，用于在所述邻接簇小区集中判断满足联通条件的服务小区集合；所述联通条件为：所述指定服务小区受其它服务小区同频干扰概率不为0，并且，其它服务小区受所述指定服务小区同频干扰概率不为0；和

联通获取单元，用于获取满足所述联通条件的服务小区集合，作为所述指定服务小区的最大联通簇小区集。

9.根据权利要求7所述的系统，其特征在于，所述同频干扰判断模块包括：

第一判断单元，用于判断所述最大联通簇小区集所占用载频总数若大于系统可用最大频点总数，则确定所述指定服务小区存在的同频干扰类型为不可用频点优化类型；

所述信号优化处理模块包括：

结构优化单元，用于所述指定服务小区存在的同频干扰类型为不可用频点优化类型时，通过对所述指定服务小区所在区域的无线网络结构优化实现对信号的优化处理；

所述最大联通簇小区集所占用载频总数为：最大联通簇小区集中各服务小区的收发信机TRX数的总和。

10.根据权利要求7所述的系统，其特征在于，所述同频干扰判断模块包括：

第二判断模块，用于判断所述最大联通簇小区集所占用载频总数若小于或等于系统可用最大频点总数与所述最大联通簇小区集中存在同频干扰频点数的差值，则确定所述指定服务小区存在的同频干扰类型为可用频点优化类型；

所述信号优化处理模块包括：

频率优化单元，用于所述指定服务小区存在的同频干扰类型为可用频点优化类型时，通过对所述指定服务小区所在区域的无线网络频率优化实现对信号的优化处理；

所述最大联通簇小区集所占用载频总数为：最大联通簇小区集中各服务小区的收发信机TRX数的总和。