CN104936205B - 无线网络结构评估方法和系统 - Google Patents

无线网络结构评估方法和系统 Download PDF

Info

Publication number
CN104936205B
CN104936205B CN201410104245.9A CN201410104245A CN104936205B CN 104936205 B CN104936205 B CN 104936205B CN 201410104245 A CN201410104245 A CN 201410104245A CN 104936205 B CN104936205 B CN 104936205B
Authority
CN
China
Prior art keywords
cell
sampled point
limited
rsrp
covering
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
CN201410104245.9A
Other languages
English (en)
Other versions
CN104936205A (zh
Inventor
梁晓洪
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
China Mobile Group Guizhou Co Ltd
Original Assignee
China Mobile Group Guizhou Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by China Mobile Group Guizhou Co Ltd filed Critical China Mobile Group Guizhou Co Ltd
Priority to CN201410104245.9A priority Critical patent/CN104936205B/zh
Publication of CN104936205A publication Critical patent/CN104936205A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN104936205B publication Critical patent/CN104936205B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Landscapes

  • Mobile Radio Communication Systems (AREA)

Abstract

本发明公开了一种无线网络结构评估方法和系统，所述方法包括：根据采样点的数据确定相应的信号与干扰加噪声比（SINR）、以及参考信号接收功率（RSRP）；根据所述SINR、所述RSRP，以及预设的SINR门限和RSRP门限，确定所述采样点的类型；根据小区中不同类型的采样点的比例、以及对应的比例门限，确定所述小区的类型。通过本发明的技术方案，实现了对无线网络结构的量化评估，从而能够指导网络优化工作有序、高效开展，有效改善无线网络结构的健康程度，推动无线网络可持续发展。

Description

无线网络结构评估方法和系统
技术领域
本发明涉及无线通信技术，特别涉及一种无线网络结构评估方法和系统。
背景技术
无线网络结构合理是指考察区域内小区集的覆盖范围，小区之间的相关性适度，同邻频干扰现象。网络结构包含了网络覆盖、网络容量和频率等相互影响、相互制约的多个维度，从根本上决定了网络质量的好坏，只有在网络结构合理的基础上建设，才能有较好的网络性能。目前从宏观上看，区域性的无线网络评价没有统一量化标准，无法实现区域网络结构的横向、纵向比较，决策人员在规划网络发展方向时缺乏明确的数据依据和指导原则。
发明内容
本发明实施例提供一种无线网络结构评估方法和系统，能够确定无线网络结构复杂的原因，便于降低无线网络结构复杂度，提升无线网络质量和用户感知。
本发明实施例提供一种无线网络结构评估方法，所述方法包括：
根据采样点的数据确定相应的信号与干扰加噪声比(SINR，Signal toInterference plus Noise Ratio)、以及参考信号接收功率(RSRP，Reference SignalReceiving Power)；
根据所述SINR、所述RSRP，以及预设的SINR门限和RSRP门限，确定所述采样点的类型；
根据小区中不同类型的采样点的比例、以及对应的比例门限，确定所述小区的类型。
优选地，所述采样点的类型包括：
达标采样点、覆盖受限采样点和干扰受限采样点；
相应地，所述根据所述SINR、所述RSRP，以及预设的SINR门限和RSRP门限，确定所述采样点中的覆盖受限采样点和干扰受限采样点，包括：
当所述采样点的RSRP不小于所述RSRP门限、且所述采样点的SINR不小于所述SINR门限时，确定所述采样点为达标采样点；
当所述采样点的RSRP不小于所述RSRP门限、且所述采样点的SINR小于所述SINR门限时，确定所述采样点为覆盖受限采样点；
当所述采样点的RSRP小于所述RSRP门限时，确定所述采样点为干扰受限采样点。
优选地，所述小区的类型包括：
达标小区；干扰受限、覆盖不受限小区；覆盖受限、干扰不受限小区；覆盖受限、且干扰受限小区；
相应地，所述根据小区中不同类型的采样点的比例、以及对应的比例门限，确定所述小区的类型，包括：
当所述小区中达标采样点的比例大于或等于预设达标门限时，确定所述小区为达标小区；
当满足以下条件时：所述小区中达标采样点的比例小于预设达标门限；所述小区中覆盖受限采样点的比例小于预设覆盖受限门限；所述小区中干扰受限采样点的比例大于或等于预设干扰受限门限；确定所述小区为干扰受限、覆盖不受限小区；
当满足以下条件时：所述小区中达标采样点的比例小于预设达标门限；覆盖受限采样点的比例大于或等于预设覆盖受限门限；干扰受限采样点的比例小于预设干扰受限门限；确定所述小区为覆盖受限、干扰不受限小区；
当满足以下条件时：所述小区中达标采样点的比例小于预设达标门限；覆盖受限采样点的比例大于或等于预设覆盖受限门限；干扰受限采样点的比例大于或等于预设干扰受限门限；确定所述小区为覆盖受限、且干扰受限小区。
优选地，所述方法还包括：
当所述采样点的主服务小区与邻区之间的重叠覆盖比例大于重叠覆盖比例门限时，确定所述邻区为所述主服务小区的干扰源小区。
优选地，所述方法还包括：
确定所述采样点对应的主服务小区的邻区中，所述邻区作为不同主服务小区的重叠覆盖小区的次数；
将作为重叠覆盖小区次数最多的M个所述邻区确定为第一强干扰小区，M为预设门限。
优选地，所述方法还包括：
确定所述采样点对应的主服务小区中，每个主服务小区中的重叠覆盖点的数量；
将包括重叠覆盖点最多的主服务小区对应的干扰源小区，确定为第二强干扰小区。
本发明实施例还提供一种无线网络结构评估系统，所述系统包括：
第一确定单元，用于根据采样点的数据确定相应的SINR、以及RSRP；
第二确定单元，用于根据所述SINR、所述RSRP，以及预设的SINR门限和RSRP门限，确定所述采样点的类型；
第三确定单元，用于根据小区中不同类型的采样点的比例、以及对应的比例门限，确定所述小区的类型。
优选地，所述采样点的类型包括：
达标采样点、覆盖受限采样点和干扰受限采样点；
相应地，所述第二确定单元，还用于当所述采样点的RSRP不小于所述RSRP门限、且所述采样点的SINR不小于所述SINR门限时，确定所述采样点为达标采样点；
当所述采样点的RSRP不小于所述RSRP门限、且所述采样点的SINR小于所述SINR门限时，确定所述采样点为覆盖受限采样点；
当所述采样点的RSRP小于所述RSRP门限时，确定所述采样点为干扰受限采样点。
优选地，所述小区的类型包括：
达标小区；干扰受限、覆盖不受限小区；覆盖受限、干扰不受限小区；覆盖受限、且干扰受限小区；
所述第三确定单元，还用于当所述小区中达标采样点的比例大于或等于预设达标门限时，确定所述小区为达标小区；
当满足以下条件时：所述小区中达标采样点的比例小于预设达标门限；小区中覆盖受限采样点的比例小于预设覆盖受限门限；小区中干扰受限采样点的比例大于或等于预设干扰受限门限；确定所述小区为干扰受限、覆盖不受限小区；
当满足以下条件时：所述小区中达标采样点的比例小于预设达标门限；覆盖受限采样点的比例大于或等于预设覆盖受限门限；干扰受限采样点的比例小于预设干扰受限门限；确定所述小区为覆盖受限、干扰不受限小区；
当满足以下条件时：所述小区中达标采样点的比例小于预设达标门限；覆盖受限采样点的比例大于或等于预设覆盖受限门限；干扰受限采样点的比例大于或等于预设干扰受限门限；确定所述小区为覆盖受限、且干扰受限小区。
优选地，所述第三确定单元，还用于当所述采样点的主服务小区与邻区之间的重叠覆盖比例大于重叠覆盖比例门限时，确定所述邻区为所述主服务小区的干扰源小区。
优选地，所述第三确定单元，还用于确定所述采样点对应的主服务小区的邻区中，所述邻区作为不同主服务小区的重叠覆盖小区的次数；
将作为重叠覆盖小区次数最多的M个所述邻区确定为第一强干扰小区，M为预设门限。
优选地，所述第三确定单元，还用于确定所述采样点对应的主服务小区中，每个主服务小区中的重叠覆盖点的数量；
将包括重叠覆盖点最多的主服务小区对应的干扰源小区，确定为第二强干扰小区。
本发明实施例中实现了对无线网络结构的量化评估，从而能够指导网络优化工作有序、高效开展，有效改善无线网络结构的健康程度，推动无线网络可持续发展。
附图说明
图1为本发明实施例中无线网络结构评估方法的实现流程示意图；
图2为本发明实施例中无线网络结构评估系统的结构示意图。
具体实施方式
下面结合附图及具体实施例对本发明作进一步详细说明。
本发明实施例记载一种无线网络结构评估方法，如图1所示，所述方法包括以下步骤：
步骤101，根据采样点的数据确定相应的SINR、以及RSRP。
步骤102，根据所述SINR、所述RSRP，以及预设的SINR门限和RSRP门限，确定所述采样点的类型。
步骤103，根据小区中不同类型的采样点的比例、以及对应的比例门限，确定所述小区的类型。
其中，所述采样点的类型包括：
达标采样点、覆盖受限采样点和干扰受限采样点；
相应地，所述根据所述SINR、所述RSRP，以及预设的SINR门限和RSRP门限，确定所述采样点中的覆盖受限采样点和干扰受限采样点，包括：
当所述采样点的RSRP不小于所述RSRP门限、且所述采样点的SINR不小于所述SINR门限时，确定所述采样点为达标采样点；
当所述采样点的RSRP不小于所述RSRP门限、且所述采样点的SINR小于所述SINR门限时，确定所述采样点为覆盖受限采样点；
当所述采样点的RSRP小于所述RSRP门限时，确定所述采样点为干扰受限采样点。
其中，所述小区的类型包括：
达标小区；干扰受限、覆盖不受限小区；覆盖受限、干扰不受限小区；覆盖受限、且干扰受限小区；
相应地，所述根据小区中不同类型的采样点的比例、以及对应的比例门限，确定所述小区的类型，包括：
当所述小区中达标采样点的比例大于或等于预设达标门限时，确定所述小区为达标小区；
当满足以下条件时，所述小区中达标采样点的比例小于预设达标门限；小区中覆盖受限采样点的比例小于预设覆盖受限门限；小区中干扰受限采样点的比例大于或等于预设干扰受限门限；确定所述小区为干扰受限、覆盖不受限小区；
当满足以下条件时，所述小区中达标采样点的比例小于预设达标门限；覆盖受限采样点的比例大于或等于预设覆盖受限门限；干扰受限采样点的比例小于预设干扰受限门限；确定所述小区为覆盖受限、干扰不受限小区；
当满足以下条件时，所述小区中达标采样点的比例小于预设达标门限；覆盖受限采样点的比例大于或等于预设覆盖受限门限；干扰受限采样点的比例大于或等于预设干扰受限门限；确定所述小区为覆盖受限、且干扰受限小区。
在一个实施方式中，所述方法还包括：
当所述采样点的主服务小区与邻区之间的重叠覆盖比例大于重叠覆盖比例门限时，确定所述邻区为所述主服务小区的干扰源小区。
在一个实施方式中，所述方法还包括：
确定所述采样点对应的主服务小区的邻区中，所述邻区作为不同主服务小区的重叠覆盖小区的次数；
将作为重叠覆盖小区次数最多的M个所述邻区确定为第一强干扰小区，M为预设门限。
在一个实施方式中，所述方法还包括：
确定所述采样点对应的主服务小区中，每个主服务小区中的重叠覆盖点的数量；
将包括重叠覆盖点最多的主服务小区对应的干扰源小区，确定为第二强干扰小区。
本发明实施例还记载一种无线网络结构评估系统，如图2所示，所述系统包括：
第一确定单元21，用于根据采样点的数据确定相应的信号与干扰加噪声比SINR、以及参考信号接收功率RSRP；
第二确定单元22，用于根据所述SINR、所述RSRP，以及预设的SINR门限和RSRP门限，确定所述采样点的类型；
第三确定单元23，用于根据小区中不同类型的采样点的比例、以及对应的比例门限，确定所述小区的类型。
其中，所述采样点的类型包括：
达标采样点、覆盖受限采样点和干扰受限采样点；
相应地，所述第二确定单元22，还用于当所述采样点的RSRP不小于所述RSRP门限、且所述采样点的SINR不小于所述SINR门限时，确定所述采样点为达标采样点；
当所述采样点的RSRP不小于所述RSRP门限、且所述采样点的SINR小于所述SINR门限时，确定所述采样点为覆盖受限采样点；
当所述采样点的RSRP小于所述RSRP门限时，确定所述采样点为干扰受限采样点。
其中，所述小区的类型包括：
达标小区；干扰受限、覆盖不受限小区；覆盖受限、干扰不受限小区；覆盖受限、且干扰受限小区；
所述第三确定单元23，还用于当所述小区中达标采样点的比例大于或等于预设达标门限时，确定所述小区为达标小区；
当满足以下条件时，所述小区中达标采样点的比例小于预设达标门限；小区中覆盖受限采样点的比例小于预设覆盖受限门限；小区中干扰受限采样点的比例大于或等于预设干扰受限门限；确定所述小区为干扰受限、覆盖不受限小区；
当满足以下条件时，所述小区中达标采样点的比例小于预设达标门限；覆盖受限采样点的比例大于或等于预设覆盖受限门限；干扰受限采样点的比例小于预设干扰受限门限；确定所述小区为覆盖受限、干扰不受限小区；
当满足以下条件时，所述小区中达标采样点的比例小于预设达标门限；覆盖受限采样点的比例大于或等于预设覆盖受限门限；干扰受限采样点的比例大于或等于预设干扰受限门限；确定所述小区为覆盖受限、且干扰受限小区。
其中，第三确定单元23还用于当所述采样点的主服务小区与邻区之间的重叠覆盖比例大于重叠覆盖比例门限时，确定所述邻区为所述主服务小区的干扰源小区。
其中，第三确定单元23还用于确定所述采样点对应的主服务小区的邻区中，所述邻区作为不同主服务小区的重叠覆盖小区的次数；
将作为重叠覆盖小区次数最多的M个所述邻区确定为第一强干扰小区，M为预设门限。
其中，第三确定单元23还用于确定所述采样点对应的主服务小区中，每个主服务小区中的重叠覆盖点的数量；
将包括重叠覆盖点最多的主服务小区对应的干扰源小区，确定为第二强干扰小区。
本发明实施例所记载的系统，可以设置于一个服务器上，也可以设置于多个服务器组成的集群中；相应地，所述系统中的第一确定单元21、第二确定单元22、第三确定单元23均可由所述服务器中的中央处理器(CPU，Central Processing Unit)、数字信号处理器(DSP，Digital Signal Processor)或现场可编程门阵列(FPGA，Field Programmable GateArray)实现。
本发明实施例还记载一种计算机存储介质，所述计算机存储介质中存储有计算机可执行指令，所述计算机可执行指令用于图1所示的无线网络结构评估方法。
下面再结合实例对上述方法和系统进行说明。
本实施例记载的无线网络结构评估方法应用与无线网络评估系统中，由无线网络评估系统对采样点的数据进行处理，以对无线网络结构进行评估。采样点的数据包括小区的频点、扰码、接收电平值、质量、接收信号强度指示(RSSI，Received Signal StrengthIndication)等信息；采样点的数据可以通过扫频仪或终端上报的数据获取。
对于采样点，确定相应的信号与干扰加噪声比(SINR，Signal to Interferenceplus Noise Ratio)，步骤如下：
1)遍历采样点的主服务小区的邻区k。
对于每个邻区k，确定相应的有用信号功率Ilinear_i，其中，有用信号的功率根据采样点i的主服务小区的物理层小区标识(PCID，Physical Layer Cell Identity)模3的值、以及邻区k的主服务小区的PCID模3的值是否相同确定；如果相同，则Ilinear_i的值如式(1)所示；如果不同，则Ilinear_i的值如式(2)所示；
Ilinear_i＝power(10,RSRPik/10)×L (1)
Ilinear_i＝power(10,RSRPik/10) (2)
其中，算子power(a,b)表示以a为底数，以b为幂指数的运算；L为采样点i的主服务小区的物理下行控制信道(PDCCH，Physical Downlink Control Channel)信道负荷；RSRPik为采样点i的主服务小区的参考信号接收功率(RSRP，Reference Signal ReceivingPower)RSRPi，与邻区k的参考信号接收功率RSRPk的差值。
2)确定干扰和信号功率(以线性值的形式表示)N0。
N0的值根据式(3)确定：
N0＝热噪声密度+10×log10(BW)+噪声指数 (3)
其中，BW指单个资源粒子(RE，Resource Element)的带宽，RE是上下行传输使用的最小资源单位。
3)确定采样点i对应的信号与干扰和噪声比(SINR，Signal to Interferenceplus Noise Ratio)即SINRi，SINRi根据式(1)、(2)所示的Ilinear_i、以及式(4)确定：
基于上述SINRi以及RSRPi，在采样点层面对无线网络结构分为以下三种情况进行评估：
1)当小区中采样点i的SINRi以及RSRPi满足式(5)所示的条件时，确定采样点i达标：
RSRPi≥RSRPth，且SINRi≥SINRth (5)
其中，RSRPth和SINRth为预设的门限值；
2)当小区中采样点i的SINRi以及RSRPi满足式(6)所示的条件时，确定采样点i覆盖受限：
RSRPi≥RSRPth，且SINRi＜SINRth (6)
3)当小区中采样点i的SINRi以及RSRPi满足式(7)所示的条件时，确定采样点i干扰受限：
RSRPi＜RSRPth (7)
当小区中采样点i的SINRi以及RSRPi满足式(7)所示的条件时，确定采样点i干扰受限：
根据式(5)～(7)确定小区中覆盖受限采样点、干扰受限采样点、以及达标采样点的数量，并根据小区中所有采样点的数量，确定覆盖受限采样点、干扰受限采样点、以及达标采样点的比例，即覆盖受限比例、干扰受限比例、以及达标比例，能够确定无线网络结构中覆盖受限区域、干扰受限区域以及达标区域。下面进行说明：
a)当小区中采样点的数量小于采样点的预设数量门限时，确定小区采样点不足。
b)当小区中达标采样点的比例大于或等于预设达标门限时，确定小区为达标小区。
c)当满足以下条件时，
小区中达标采样点的比例小于预设达标门限；
小区中覆盖受限采样点的比例小于预设覆盖受限门限；
小区中干扰受限采样点的比例大于或等于预设干扰受限门限；
确定小区为干扰受限、覆盖不受限小区。
d)当满足以下条件时，
小区中达标采样点的比例小于预设达标门限；覆盖受限采样点的比例大于或等于预设覆盖受限门限；干扰受限采样点的比例小于预设干扰受限门限；
确定小区为覆盖受限、干扰不受限小区。
e)当满足以下条件时，
小区中达标采样点的比例小于预设达标门限；
覆盖受限采样点的比例大于或等于预设覆盖受限门限；
干扰受限采样点的比例大于或等于预设干扰受限门限；
确定小区为覆盖受限、且干扰受限小区。
f)对于满足以下条件时，本实施例中不作讨论。
小区的达标比例小于达标门限；
覆盖受限比例大于或等于预设覆盖受限门限；
干扰受限比例大于或等于预设干扰受限门限。
本发明实施例中还基于采样点数据，根据小区的重叠覆盖比例、小区间的重叠覆盖比例，确定干扰源小区、主动干扰小区，从而确定强干扰小区，下面进行说明。
1)确定重叠覆盖小区数量
对于一个采样点i，如果该采样点i的主服务小区的邻区k满足(8)所示的条件：
RSRPi≥RSRPth，且RSRPik＜RSRPth (8)
则邻区k为对应该采样点i的主服务小区的重叠覆盖小区，遍历邻区得到对应主服务小区的重叠覆盖小区数量。
2)确定小区的重叠覆盖比例
对于一个主服务小区，将归属于该主服务小区的采样点中重叠覆盖点的个数，与归属于该主服务小区的采样点数量的比值，确定为该主服务小区的重叠覆盖比例。
所述重叠覆盖点是指，当存在一个以上的邻区为对应采样点的主服务小区的重叠覆盖小区时，则该采样点为重叠覆盖点。
3)确定小区间的重叠覆盖比例
对于一主服务小区，遍历归属于该主服务小区的采样点的邻区，当邻区是该主服务小区的重叠覆盖小区时，将此邻区中对于该主服务小区的重叠覆盖点的数量、与归属于该主服务小区的采样点的比值，确定为小区间的重叠覆盖比例。
小区间的重叠覆盖比例的一个示例如下表所示：
重叠覆盖比例
邻区1 2％
邻区2 3％
表1
如表1所示，对于一个主服务小区存在两个重叠覆盖小区：邻区1和邻区2；其中，邻区1与主服务小区间的重叠覆盖比例为2％；邻区2与主服务小区间的重叠覆盖比例为3％。
4)确定干扰源小区和主动干扰小区
当采样点对应的主服务小区与邻区之间的重叠覆盖比例大于预设重叠覆盖比例门限时，确定所述邻区为干扰源小区；当所述邻区作为干扰源小区的次数超过预设门限时，确定所述邻区为主动干扰小区。
主服务小区1 主服务小区2 主服务小区3
邻区1 干扰源小区 干扰源小区 干扰源小区
邻区2 - 干扰源小区 -
表2
如表2所示，邻区1为3个主服务小区的干扰源小区，若对应的预设门限M为2，则邻区1为主动干扰小区。
5)确定第一强干扰小区和第二强干扰小区
将采样点对应的主服务小区的邻区中，所述邻区作为不同主服务小区的重叠覆盖小区的次数进行计数，将作为重叠覆盖小区次数最多的M(M为预设门限)个邻区确定为第一强干扰小区。
主服务小区1 主服务小区2 主服务小区3
邻区1 重叠覆盖小区 重叠覆盖小区 重叠覆盖小区
邻区2 - 重叠覆盖小区
邻区3 重叠覆盖小区 重叠覆盖小区
表3
以表3为例，邻区1作为3个主服务小区的重叠覆盖小区，邻区2作为1个主服务小区的重叠覆盖小区，邻区3作为2个主服务小区的重叠覆盖小区，邻区1、2、3作为重叠覆盖小区的次数对应为1、2、3，如果上述门限M为2，则邻区1和邻区3为第一强干扰小区。
把小区间的重叠覆盖比例以[邻区][主服务小区]的形式进行存储和统计，当采样点对应的主服务小区、与所述主服务小区的各个邻区的重叠覆盖点的总数，超过预设重叠覆盖点门限时，则将该邻区确定为第二强干扰小区。
表4
如表4所示，当主服务小区1至3与邻区1的重叠覆盖点的总量超过预设门限时，确定邻区1为第二强干扰小区；
当主服务小区2相对于邻区2的重叠覆盖点的数量超过预设门限时，确定邻区2为第二强干扰小区。
根据上述处理，即可对网络结构进行完全分类和评估分析，找出网络中覆盖受限区域/小区、干扰受限区域/小区，发现强干扰小区。
本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本发明可采用硬件实施例、软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器和光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本发明是参照根据本发明实施例的方法、系统、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
以上所述仅是本发明实施例的实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明实施例原理的前提下，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实施例的保护范围。

Claims (12)

1.一种无线网络结构评估方法，其特征在于，所述方法包括：
根据采样点的数据确定相应的信号与干扰加噪声比SINR、以及参考信号接收功率RSRP；
根据所述SINR、所述RSRP，以及预设的SINR门限和RSRP门限，确定所述采样点的类型；
根据小区中不同类型的采样点的比例、以及对应的比例门限，确定所述小区的类型。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述采样点的类型包括：
达标采样点、覆盖受限采样点和干扰受限采样点；
相应地，所述根据所述SINR、所述RSRP，以及预设的SINR门限和RSRP门限，确定所述采样点中的覆盖受限采样点和干扰受限采样点，包括：
当所述采样点的RSRP不小于所述RSRP门限、且所述采样点的SINR不小于所述SINR门限时，确定所述采样点为达标采样点；
当所述采样点的RSRP不小于所述RSRP门限、且所述采样点的SINR小于所述SINR门限时，确定所述采样点为覆盖受限采样点；
当所述采样点的RSRP小于所述RSRP门限时，确定所述采样点为干扰受限采样点。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述小区的类型包括：
达标小区；干扰受限、覆盖不受限小区；覆盖受限、干扰不受限小区；覆盖受限、且干扰受限小区；
相应地，所述根据小区中不同类型的采样点的比例、以及对应的比例门限，确定所述小区的类型，包括：
当所述小区中达标采样点的比例大于或等于预设达标门限时，确定所述小区为达标小区；
当满足以下条件时：所述小区中达标采样点的比例小于预设达标门限；所述小区中覆盖受限采样点的比例小于预设覆盖受限门限；所述小区中干扰受限采样点的比例大于或等于预设干扰受限门限；确定所述小区为干扰受限、覆盖不受限小区；
当满足以下条件时：所述小区中达标采样点的比例小于预设达标门限；覆盖受限采样点的比例大于或等于预设覆盖受限门限；干扰受限采样点的比例小于预设干扰受限门限；确定所述小区为覆盖受限、干扰不受限小区；
当满足以下条件时：所述小区中达标采样点的比例小于预设达标门限；覆盖受限采样点的比例大于或等于预设覆盖受限门限；干扰受限采样点的比例大于或等于预设干扰受限门限；确定所述小区为覆盖受限、且干扰受限小区。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
当所述采样点的主服务小区与邻区之间的重叠覆盖比例大于重叠覆盖比例门限时，确定所述邻区为所述主服务小区的干扰源小区。
5.根据权利要求1至4任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
确定所述采样点对应的主服务小区的邻区中，所述邻区作为不同主服务小区的重叠覆盖小区的次数，所述重叠覆盖小区为所述采样点的RSRP不小于所述RSRP门限，且采样点与所述邻区的RSRP小于所述RSRP门限时的所述邻区；
将作为重叠覆盖小区次数最多的M个所述邻区确定为第一强干扰小区，M为预设门限。
6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
确定所述采样点对应的主服务小区中，每个主服务小区中的重叠覆盖点的数量，所述重叠覆盖点为当存在一个以上的邻区为对应采样点的主服务小区的重叠覆盖小区时的采样点，所述重叠覆盖小区为所述采样点的RSRP不小于所述RSRP门限，且采样点与所述邻区的RSRP小于所述RSRP门限时的所述邻区；
当采样点对应的主服务小区、与所述主服务小区的各个邻区的重叠覆盖点的总数，超过预设重叠覆盖点门限时，则将该邻区确定为第二强干扰小区。
7.一种无线网络结构评估系统，其特征在于，所述系统包括：
第一确定单元，用于根据采样点的数据确定相应的信号与干扰加噪声比SINR、以及参考信号接收功率RSRP；
第二确定单元，用于根据所述SINR、所述RSRP，以及预设的SINR门限和RSRP门限，确定所述采样点的类型；
第三确定单元，用于根据小区中不同类型的采样点的比例、以及对应的比例门限，确定所述小区的类型。
8.根据权利要求7所述的系统，其特征在于，所述采样点的类型包括：
达标采样点、覆盖受限采样点和干扰受限采样点；
相应地，所述第二确定单元，还用于当所述采样点的RSRP不小于所述RSRP门限、且所述采样点的SINR不小于所述SINR门限时，确定所述采样点为达标采样点；
当所述采样点的RSRP不小于所述RSRP门限、且所述采样点的SINR小于所述SINR门限时，确定所述采样点为覆盖受限采样点；
当所述采样点的RSRP小于所述RSRP门限时，确定所述采样点为干扰受限采样点。
9.根据权利要求8所述的系统，其特征在于，所述小区的类型包括：
达标小区；干扰受限、覆盖不受限小区；覆盖受限、干扰不受限小区；覆盖受限、且干扰受限小区；
所述第三确定单元，还用于当所述小区中达标采样点的比例大于或等于预设达标门限时，确定所述小区为达标小区；
当满足以下条件时：所述小区中达标采样点的比例小于预设达标门限；小区中覆盖受限采样点的比例小于预设覆盖受限门限；小区中干扰受限采样点的比例大于或等于预设干扰受限门限；确定所述小区为干扰受限、覆盖不受限小区；
当满足以下条件时：所述小区中达标采样点的比例小于预设达标门限；覆盖受限采样点的比例大于或等于预设覆盖受限门限；干扰受限采样点的比例小于预设干扰受限门限；确定所述小区为覆盖受限、干扰不受限小区；
当满足以下条件时：所述小区中达标采样点的比例小于预设达标门限；覆盖受限采样点的比例大于或等于预设覆盖受限门限；干扰受限采样点的比例大于或等于预设干扰受限门限；确定所述小区为覆盖受限、且干扰受限小区。
10.根据权利要求7所述的系统，其特征在于，
所述第三确定单元，还用于当所述采样点的主服务小区与邻区之间的重叠覆盖比例大于重叠覆盖比例门限时，确定所述邻区为所述主服务小区的干扰源小区。
11.根据权利要求7至10任一项所述的系统，其特征在于，
所述第三确定单元，还用于确定所述采样点对应的主服务小区的邻区中，所述邻区作为不同主服务小区的重叠覆盖小区的次数，所述重叠覆盖小区为所述采样点的RSRP不小于所述RSRP门限，且采样点与所述邻区的RSRP小于所述RSRP门限时的所述邻区；
将作为重叠覆盖小区次数最多的M个所述邻区确定为第一强干扰小区，M为预设门限。
12.根据权利要求10所述的系统，其特征在于，
所述第三确定单元，还用于确定所述采样点对应的主服务小区中，每个主服务小区中的重叠覆盖点的数量，所述重叠覆盖点为当存在一个以上的邻区为对应采样点的主服务小区的重叠覆盖小区时的采样点，所述重叠覆盖小区为所述采样点的RSRP不小于所述RSRP门限，且采样点与所述邻区的RSRP小于所述RSRP门限时的所述邻区；
当采样点对应的主服务小区、与所述主服务小区的各个邻区的重叠覆盖点的总数，超过预设重叠覆盖点门限时，则将该邻区确定为第二强干扰小区。
CN201410104245.9A 2014-03-19 2014-03-19 无线网络结构评估方法和系统 Active CN104936205B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201410104245.9A CN104936205B (zh) 2014-03-19 2014-03-19 无线网络结构评估方法和系统

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201410104245.9A CN104936205B (zh) 2014-03-19 2014-03-19 无线网络结构评估方法和系统

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN104936205A CN104936205A (zh) 2015-09-23
CN104936205B true CN104936205B (zh) 2018-08-10

Family

ID=54123108

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201410104245.9A Active CN104936205B (zh) 2014-03-19 2014-03-19 无线网络结构评估方法和系统

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN104936205B (zh)

Families Citing this family (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN105407502A (zh) * 2015-10-30 2016-03-16 中国联合网络通信集团有限公司 一种确定存在重叠覆盖的小区的方法及装置
CN105979537A (zh) * 2016-04-28 2016-09-28 乐视控股（北京）有限公司 无线终端及其射频干扰的检测方法、干扰源的确定方法
CN110337081B (zh) * 2019-04-23 2020-11-13 深圳市名通科技股份有限公司 室内分布系统中局部故障的监控方法、装置及存储介质

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101494896A (zh) * 2008-01-25 2009-07-29 中兴通讯股份有限公司 一种中继无线通信网络的小区间干扰协调方法
CN102164375A (zh) * 2010-02-22 2011-08-24 华为技术有限公司 一种收集终端测量数据的方法和系统
CN102202330A (zh) * 2011-05-23 2011-09-28 北京邮电大学 蜂窝移动通信系统的覆盖自优化方法
GB2500254A (en) * 2012-03-16 2013-09-18 Renesas Mobile Corp Channel Quality Information (CQI) reporting

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101494896A (zh) * 2008-01-25 2009-07-29 中兴通讯股份有限公司 一种中继无线通信网络的小区间干扰协调方法
CN102164375A (zh) * 2010-02-22 2011-08-24 华为技术有限公司 一种收集终端测量数据的方法和系统
CN102202330A (zh) * 2011-05-23 2011-09-28 北京邮电大学 蜂窝移动通信系统的覆盖自优化方法
GB2500254A (en) * 2012-03-16 2013-09-18 Renesas Mobile Corp Channel Quality Information (CQI) reporting

Also Published As

Publication number Publication date
CN104936205A (zh) 2015-09-23

Similar Documents

Publication Publication Date Title
KR101853749B1 (ko) 무선 통신 시스템에서 무선 자원의 스케줄링 및/또는 뮤팅 방법
US8874099B2 (en) Method and apparatus for measuring multi-cell data efficiency in link adaptive wireless networks
CN110505650B (zh) 随机异构分层网容量智能评估方法及装置
CN109788488A (zh) 一种网络站点的规划方法和装置
CN104602347B (zh) 在多个资源块上对小区进行协调的方法和设备
Qin et al. Machine learning aided context-aware self-healing management for ultra dense networks with QoS provisions
Capozzi et al. A system-level simulation framework for LTE femtocells
CN104936205B (zh) 无线网络结构评估方法和系统
CN106559803A (zh) 一种基站建设评估方法及装置
CN103747474B (zh) 一种通过测量报告计算评估网络结构问题区域的方法
WO2010066175A1 (zh) 一种预测用户位置分布的方法和装置
CN108696888B (zh) 一种确定重叠覆盖小区的方法及装置
CN105519177A (zh) 一种基于异构网络的最小化路测的测量方法及设备
Decreusefond et al. Robust methods for LTE and WiMAX dimensioning
Tiwari et al. Analysis and design of an efficient handoff management strategy via velocity estimation in HetNets
CN105766012B (zh) 租用频谱系统中的频谱收回
CN113382477A (zh) 应用于无线网络用户间上行干扰建模的方法
US11425635B2 (en) Small cell identification using machine learning
Jaziri et al. System-level analysis of heterogeneous networks under imperfect traffic hotspot localization
Taranetz et al. A survey on modeling interference and blockage in urban heterogeneous cellular networks
CN106559836A (zh) 一种干扰处理方法、基站及网络设备
CN108810950A (zh) 一种识别可删除的小区的方法及相关设备
CN105530649A (zh) 一种lte预规划方法及装置
Gutierrez-Estevez et al. Spatial coverage cross-tier correlation analysis for heterogeneous cellular networks
CN103945502B (zh) 用于能量节省的方法和装置

Legal Events

Date Code Title Description
C06 Publication
PB01 Publication
C10 Entry into substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant