CN104980944B - 一种对数据业务的下行功控进行配置的方法和设备 - Google Patents

一种对数据业务的下行功控进行配置的方法和设备 Download PDF

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Abstract

本发明实施例提供一种对数据业务的下行功控进行配置的方法和设备，方法包括：根据语音测量报告计算出干扰小区干扰强度，根据干扰小区干扰强度以及干扰小区的业务参数计算出干扰小区对于服务小区的干扰影响比例；获取服务小区的数据业务的协议数据单元包长组成分布，根据协议数据单元包长组成分布计算出小区数据业务价值类型；根据小区数据业务价值类型和干扰影响比例自动配置干扰小区的数据业务下行功控调整策略，根据数据业务下行功控调整策略实时自动配置以及调整干扰小区的数据业务下行功控参数。根据服务小区的质量情况、干扰小区的PS干扰话务量以及数据业务价值等进行多维度的综合分析，能够提供灵活的数据业务下行功控调整策略。

Description

一种对数据业务的下行功控进行配置的方法和设备
技术领域
本发明涉及数据业务技术，特别是指一种对数据业务的下行功控进行配置的方法和设备。
背景技术
现有全球移动通信系统(GSM，Global System for Mobile communication)的数据业务下行功控配置主要根据整网或区域下行语音业务质量进行固定的参数配置。参数配置主要涉及功控启动目标C/I、编码方式和功控调整步长等，现有网络通常以深度或浅度功控成套参数固定配置：语音业务质量较差的区域采用深度功控的参数配置，以降低干扰，保障语音业务质量；语音业务质量较好的区域采用浅度功控的参数配置，减少对数据业务感知的影响。
随着数据用户数、移动网络带宽、智能手机以及数据消费内容/应用的快速增长，移动互联网流量呈爆炸式发展，数据业务占用信道资源比例持续扩大，而由于数据信道采用全功率发射，这会对网络产生较大的干扰。数据业务下行功控能有效降低数据业务带来的网络干扰，减小基站收发信机(BTS，Base Transceiver Station)功耗，提升系统容量。
现有的数据业务下行功控技术中：功控对象都局限于区域进行同类的参数配置；参数配置主要以区域下行语音业务质量情况为配置标准，尚未根据服务小区的质量情况、干扰小区的分组交换(PS，Packet Switch)干扰话务量以及数据业务价值等进行多维度的综合分析；通常为深度功控或浅度功控方式固定配置，由于每个小区话务模型变化较大，无法根据网络实际变化进行实时调整，导致灵活性差。
现有技术存在如下问题：数据业务下行功控技术在功控对象、功控精度、参数配置标准以及设置灵活性方面均不理想。
发明内容
本发明要解决的技术问题是提供一种对数据业务的下行功控进行配置的方法和设备，解决现有数据业务下行功控技术在功控对象、功控精度、参数配置标准以及设置灵活性方面均不能满足实际需要的缺陷。
为解决上述技术问题，本发明的实施例提供一种对数据业务的下行功控进行配置的方法，包括：根据语音测量报告计算出干扰小区干扰强度，根据所述干扰小区干扰强度以及干扰小区的业务参数计算出干扰小区对于服务小区的干扰影响比例；获取服务小区的数据业务的协议数据单元包长组成分布，根据协议数据单元包长组成分布计算出小区数据业务价值类型；根据所述小区数据业务价值类型和干扰影响比例自动配置干扰小区的数据业务下行功控调整策略，根据所述数据业务下行功控调整策略实时自动配置以及调整所述干扰小区的数据业务下行功控参数。
所述的方法中，根据语音测量报告计算出干扰小区干扰强度包括：对于一个语音测量报告，根据语音测量报告中记录的邻小区电平，比较服务小区电平和邻小区电平，当邻小区电平>=服务小区电平-干扰电平门限时，将该语音测量报告作为一个干扰测量报告；对于一个服务小区，若存在一个邻小区，该邻小区的干扰测量报告数/总测量报告数大于第一阈值，且该邻小区与服务小区配置有相同频点，则该邻小区是所述服务小区的干扰小区；干扰小区干扰强度=Σ邻小区的干扰测量报告数/Σ总测量报告数。
所述的方法中，干扰小区的业务参数包括：干扰小区的数据业务等效话务量占比和同频点碰撞概率，所述干扰小区的数据业务等效话务量占比=干扰小区的数据业务等效话务量/总话务量；干扰小区对服务小区的业务的干扰作用记作数据业务干扰影响比率，所述数据业务干扰影响比率=干扰小区的数据业务等效话务量占比*同频点碰撞概率=(干扰小区的数据业务等效话务量/总话务量)*[干扰小区与服务小区同频点数2/(干扰小区配置频点数*服务小区配置频点数)]*100%。
所述的方法中，根据干扰小区干扰强度和数据业务干扰影响比率计算出干扰小区对于服务小区的干扰影响比例：干扰影响比例=数据业务干扰影响比率*干扰小区干扰强度。
所述的方法中，根据所述小区数据业务价值类型和干扰影响比例自动配置干扰小区的数据业务下行功控调整策略包括：若服务小区属于数据业务高价值类型，且干扰影响比例高于判决门限，采用中度功控确保语音业务质量，并减少对数据业务的影响；若服务小区属于数据业务高价值类型，且干扰影响比例低于等于判决门限，采用浅度功控确保数据业务质量；若服务小区属于数据业务低价值类型，且干扰影响比例高于判决门限，采用深度功控确保语音业务质量；若服务小区属于数据业务低价值类型，且干扰影响比例低于等于判决门限，采用浅度功控；深度功控的调整幅度最大；中度功控的调整幅度介于深度功控和浅度功控之间；浅度功控的调整幅度最小。
所述的方法中，若数据业务中，包长小于字节阈值的协议数据单元包数与总的协议数据单元包数的比值大于价值类型阈值时，服务小区属于数据业务低价值类型；反之，服务小区属于数据业务高价值类型。
一种对数据业务的下行功控进行配置的设备，包括：干扰影响比例单元，用于根据语音测量报告计算出干扰小区干扰强度，根据干扰小区干扰强度、干扰小区的业务参数计算出干扰小区对于服务小区的干扰影响比例；价值类型单元，用于获取服务小区的数据业务的协议数据单元包长组成分布，根据协议数据单元包长组成分布计算出小区数据业务价值类型；功控调整策略单元，用于根据所述小区数据业务价值类型和干扰影响比例自动配置干扰小区的数据业务下行功控调整策略，根据所述数据业务下行功控调整策略实时自动配置以及调整所述干扰小区的数据业务下行功控参数。
所述的设备中，干扰影响比例单元包括：数据业务干扰影响比率模块，用于定义干扰小区的业务参数包括：干扰小区的数据业务等效话务量占比和同频点碰撞概率，干扰小区的数据业务等效话务量占比=干扰小区的数据业务等效话务量/总话务量；定义干扰小区对服务小区的业务的干扰作用记作数据业务干扰影响比率，数据业务干扰影响比率=干扰小区的数据业务等效话务量占比*同频点碰撞概率=(干扰小区的数据业务等效话务量/总话务量)*[干扰小区与服务小区同频点数2/(干扰小区配置频点数*服务小区配置频点数)]*100%。
所述的设备中，干扰影响比例单元还包括：计算模块，用于计算出干扰影响比例=数据业务干扰影响比率*干扰小区干扰强度。
所述的设备中，功控调整策略单元包括：中度功控模块，用于若服务小区属于数据业务高价值类型，且干扰影响比例高于判决门限，采用中度功控确保语音业务质量，并减少对数据业务的影响；中度功控的调整幅度介于深度功控和浅度功控之间；浅度功控模块，用于若服务小区属于数据业务高价值类型，且干扰影响比例低于等于判决门限，采用浅度功控确保数据业务质量；浅度功控的调整幅度最小；深度功控模块，用于若服务小区属于数据业务低价值类型，且干扰影响比例高于判决门限，采用深度功控确保语音业务质量；深度功控的调整幅度最大；浅度功控模块，还用于若服务小区属于数据业务低价值类型，且干扰影响比例低于等于判决门限，采用浅度功控；浅度功控的调整幅度最小。
本发明的上述技术方案的有益效果如下：自动采集语音测量报告和数据业务的PDU包长组成分布，根据服务小区的质量情况、干扰小区的PS干扰话务量以及数据业务价值等进行多维度的综合分析，得到具有足够灵活性的数据业务下行功控调整策略，针对网络实际变化根据数据业务下行功控调整策略进行实时调整。
附图说明
图1表示一种对数据业务的下行功控进行智能配置的方法流程示意图；
图2表示对数据业务的下行功控进行智能配置的流程详图；
图3表示干扰小区干扰强度与服务小区下行语音业务质量关系统计分析；
图4表示即时通信业务包的大小区间的占比累计图；
图5表示浏览类业务包的大小区间的占比累计图；
图6表示包长小于字节阈值的PDU包数比例下的小区占比分布示意图。
具体实施方式
为使本发明要解决的技术问题、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图及具体实施例进行详细描述。
本发明实施例中涉及语音业务和数据业务。一个服务小区有可能被其邻小区干扰，由于数据信道采用全功率发射，因此，随着邻小区的数据业务占用信道资源比例的持续扩大，这会对网络特别是服务小区产生较大的干扰。
对于服务小区，应当保证其提供的语音业务和数据业务能够正常运行，且满足需要。
对于干扰小区，采用下行功控调整策略实时自动配置以及调整干扰小区的数据业务下行功控参数，降低干扰小区的数据业务对于服务小区的干扰。
本发明实施例提供一种对数据业务的下行功控进行智能配置的方法，如图1所示，包括：
步骤11，根据语音测量报告(MR，Measurement Report)计算出干扰小区干扰强度，根据所述干扰小区干扰强度以及干扰小区的业务参数计算出干扰小区对于服务小区的干扰影响比例；
获取服务小区的数据业务的协议数据单元(PDU，Protocol Data Unit)包长组成分布，根据PDU包长组成分布计算出小区数据业务价值类型；
步骤12，根据所述干扰影响比例和小区数据业务价值类型确定干扰小区的数据业务下行功控调整策略，根据所述数据业务下行功控调整策略实时自动配置以及调整所述干扰小区的数据业务下行功控参数。
应用所提供的技术，自动采集语音测量报告和数据业务的PDU包长组成分布，根据服务小区的质量情况、干扰小区的PS干扰话务量以及数据业务价值等进行多维度的综合分析，得到具有足够灵活性的数据业务下行功控调整策略，针对网络实际变化根据数据业务下行功控调整策略进行实时调整。
为解决技术问题，需要部署智能优化平台，如图2所示，在智能优化平台上获取语音测量报告MR以及服务小区的主流数据业务的PDU包长组成分布。
在一个优选实施例中，根据语音测量报告计算出干扰小区干扰强度包括：
对于一个语音测量报告，根据语音测量报告中记录的邻小区电平，比较服务小区电平和邻小区电平，当邻小区电平>=服务小区电平-干扰电平门限时，将该语音测量报告作为一个干扰测量报告。获取并分析语音测量报告的这一过程统计为一次可干扰测量。
干扰电平门限可根据网络实际进行设置，根据经验，采用的干扰电平门限=12db，即当邻小区电平>服务小区电平-12db时，统计为一次可干扰测量。
在一个优选实施例中，对于一个服务小区，若存在一个邻小区，该邻小区的干扰测量报告数/总测量报告数大于第一阈值(3%)，且该邻小区与服务小区配置有相同频点，则该邻小区是所述服务小区的干扰小区；
干扰小区干扰强度=Σ邻小区的干扰测量报告数/Σ总测量报告数。
如图3所示，当干扰小区干扰强度达到3%以上时，服务小区语音质量出现明显劣化，因此可将第一阈值3%作为所述干扰小区干扰强度的判定门限。
在一个优选实施例中，干扰小区的业务参数包括：干扰小区的数据业务等效话务量占比和同频点碰撞概率，所述干扰小区的数据业务等效话务量占比=干扰小区的数据业务等效话务量/总话务量；
干扰小区对服务小区的业务的干扰作用记作数据业务干扰影响比率，所述数据业务干扰影响比率=干扰小区的数据业务等效话务量占比*同频点碰撞概率=(干扰小区的数据业务等效话务量/总话务量)*[干扰小区与服务小区同频点数2/(干扰小区配置频点数*服务小区配置频点数)]*100%。
其中，同频点碰撞概率=干扰小区与服务小区同频点数2/(干扰小区配置频点数*服务小区配置频点数)*100%。
实施例中，干扰小区的数据等效话务量为5Erl，总话务量为20Erl，则干扰小区的数据等效话务量占比是5Erl/20Erl*100%=25%。
同频点碰撞概率的计算方式包括：干扰小区与服务小区同频点数是1个，干扰小区配置频点数为4个，被干扰的服务小区配置频点数为5个，则同频点碰撞概率是(1/4)*(1/5)*100%=5%。
最终计算出的数据业务干扰影响比率=25%*5%=1.25%。
在一个优选实施例中，根据干扰小区干扰强度和数据业务干扰影响比率计算出干扰小区对于服务小区的干扰影响比例：
干扰影响比例=数据业务干扰影响比率*干扰小区干扰强度。
如图3所示，对现网小区进行分析发现：若同频点碰撞概率为5%，数据业务等效话务量占比大于40%，则数据业务干扰影响比率为2%，若干扰小区干扰强度3%，则干扰影响比例超过0.06%，即服务小区的下行话音质量在干扰小区干扰强度3%处相比于最优的下行话音质量下降了0.06%。根据经验，0.06%可作为干扰小区数据业务的干扰影响比率的判决门限，判决门限的具体取值通常是根据现网实际情况设定的。
在一个优选实施例中，获取服务小区的主流数据业务对应的PDU包长组成分布包括：
如图2所示，基于操作维护中心(OMC)采集测量数据，包括：服务小区中的PDU包长，语音测量报告，频率配置信息，语音话务量，干扰小区的数据业务等效话务量等。语音测量报告中包含语音业务质量及邻小区电平测量。
利用Gb平台对主流业务的PDU包长占比进行研究，得出数据包长占比与业务价值关联模型，结合数据包长占比与业务价值关联模型以及PDU包长占比统计模型，推导出服务小区的数据业务价值类型。Gb平台是基于Gb口采集数据，进行数据业务的深度包检测(DPI，Deep Packet Inspection)、识别和分析的平台。
在一个优选实施例中，若数据业务中，包长小于字节阈值的协议数据单元包数与总的协议数据单元包数的比值大于价值类型阈值时，服务小区属于数据业务低价值类型；反之，服务小区属于数据业务高价值类型。在低价值业务小区，用户对数据业务感知敏感度较低，且投入产出比低，可采用深度功控以保障语音业务质量。
网络业务构成中，浏览类业务占比65%，即时消息占比为18%，两者流量占比之和达到83%，因此是最主要的业务构成-主流业务，分别分析其数据包长占比模型，可知PDU包长占比统计模型具有一定的规律：
如图4所示，即时通信类业务小包占比高，包长小于500字节的包数占比达80%。
如图5所示，浏览类业务主要为大包业务。
两种业务类型的包长分布存在明显的差异，研究表明：即时通信类业务具有心跳机制、每次请求业务量小等特征，对无线资源的消耗较大；而浏览类业务无心跳机制，未进行业务时，无线网络会及时释放掉无线信道资源，且每次请求业务量较大，投入产出比远远高于即时通信类业务，所以即时通信类业务是低价值业务；浏览类业务则是高价值业务。
基于分析，根据不同业务类型的PDU包长占比统计模型、数据包长占比与业务价值关联模型进行关联分析，推导出小区的业务价值类型。
分析全网存在14.9%的低价值小区数，因此采用小区PDU包长小于500字节数据包比例大于85%作为数据业务低价值小区判定标准，判定标准可根据网络实际模型适当调整。
按照包长500字节为划分门限，统计小区PDU包长小于500字节的数据包数X，小区总的PDU数据包数为Y，若小区X/Y大于85%时，表明该小区小包业务占比较高，属于低价值业务。如图6所示，不同的小区中的X/Y的数值是不同的，可以从图中观察到现有网络中，X/Y大于85%的小区在全部小区中的比例并非很高。
在一个优选实施例中，根据所述小区数据业务价值类型和干扰影响比例自动配置干扰小区的数据业务下行功控调整策略包括：
若服务小区属于数据业务高价值类型，且干扰影响比例高于判决门限，采用中度功控确保语音业务质量，并减少对数据业务的影响；
若服务小区属于数据业务高价值类型，且干扰影响比例低于等于判决门限，采用浅度功控确保数据业务质量；
若服务小区属于数据业务低价值类型，且干扰影响比例高于判决门限，采用深度功控确保语音业务质量；
若服务小区属于数据业务低价值类型，且干扰影响比例低于等于判决门限，采用浅度功控；
深度功控的调整幅度最大，提升语音业务质量的幅度最大，对数据业务的性能有降低；
中度功控的调整幅度介于深度功控和浅度功控之间，提升语音业务质量的幅度介于深度功控和浅度功控之间，对数据业务的性能负面影响小于深度功控；
浅度功控的调整幅度最小，提升语音业务质量的幅度最小，对数据业务的性能无负面影响。
在一个优选实施例中，智能优化平台将分析后的数据业务下行功控配置方案下发至OMC，OMC进行自动优化调整。
在一个应用场景中，如图2所示，包括：
步骤201，智能优化平台周期性采集无线OMC相关测量数据；
步骤202，根据语音MR及频率配置确定干扰小区并分析其干扰强度；
步骤203，根据干扰小区数据等效话务量占比和同频点碰撞概率分析小区PS干扰影响比例；
步骤204，计算得出小区PS干扰影响程度；
步骤205，基于Gb平台研究主流业务不同PDU包长分布模型；
步骤206，根据PDU包长分布模型推导出小区数据业务价值类型；
步骤207，是否干扰影响程度较高，且数据业务价值较低，若是转步骤210，否则转步骤208；
步骤208，是否干扰影响程度较高，且数据业务价值较高，若是转步骤211，否则转步骤209；
步骤209，是否干扰影响程度较低，若是转步骤212；
步骤210，采用深度功控配置方案，转步骤213；
步骤211，采用中度功控配置方案，转步骤213；
步骤212，采用浅度功控配置方案，转步骤213。
步骤213，智能优化平台将下行功控参数配置方案下发至OMC，实现自动配置优化。
其中，根据小区数据业务价值类型和干扰影响比例得到了步骤210～步骤213中的各种配置方案，即服务小区的数据业务下行功控调整策略：
在一个应用场景中，以诺西设备为例，数据业务下行功控方案的参数配置中，主要调整参数为PCCI(PC C/I TARGET)和PCPSK(PC PSK8BEP TARGET)，分别为当通用分组无线业务(GRPS，General Packet Radio Service)或增强型数据速率GSM演进技术(EGPRS，Enhanced Data Rate for GSM Evolution)用户分别满足目标C/I或8PSK BEP都在门限以上时启动下行功控，这包括：
适用原则及场景：
深度功控：调整幅度大，语音业务质量提升明显，但对数据性能有所牺牲—应用于小区数据业务干扰影响比率较高，数据业务低价值小区；
中度功控：调整幅度较大，语音业务质量有所提升，对数据性能影响较小—应用于小区数据业务干扰影响比率较高，数据业务高价值小区；
浅度功控：调整幅度较小，语音业务质量提升较小，对数据性能基本无影响—应用于小区数据业务干扰影响比率较低小区。
本发明实施例提供一种对数据业务的下行功控进行配置的设备，包括：
干扰影响比例单元，用于根据语音测量报告计算出干扰小区干扰强度，根据干扰小区干扰强度、干扰小区的业务参数计算出干扰小区对于服务小区的干扰影响比例；
价值类型单元，用于获取服务小区的数据业务的协议数据单元包长组成分布，根据协议数据单元包长组成分布计算出小区数据业务价值类型；
功控调整策略单元，用于根据所述小区数据业务价值类型和干扰影响比例自动配置干扰小区的数据业务下行功控调整策略，根据所述数据业务下行功控调整策略实时自动配置以及调整所述干扰小区的数据业务下行功控参数。
在一个优选实施例中，干扰影响比例单元包括：
数据业务干扰影响比率模块，用于定义干扰小区的业务参数包括：干扰小区的数据业务等效话务量占比和同频点碰撞概率，干扰小区的数据业务等效话务量占比=干扰小区的数据业务等效话务量/总话务量；
定义干扰小区对服务小区的业务的干扰作用记作数据业务干扰影响比率，数据业务干扰影响比率=干扰小区的数据业务等效话务量占比*同频点碰撞概率=(干扰小区的数据业务等效话务量/总话务量)*[干扰小区与服务小区同频点数2/(干扰小区配置频点数*服务小区配置频点数)]*100%。
在一个优选实施例中，干扰影响比例单元还包括：
计算模块，用于计算出干扰影响比例=数据业务干扰影响比率*干扰小区干扰强度。
在一个优选实施例中，功控调整策略单元包括：
中度功控模块，用于若服务小区属于数据业务高价值类型，且干扰影响比例高于判决门限，采用中度功控确保语音业务质量，并减少对数据业务的影响；中度功控的调整幅度介于深度功控和浅度功控之间，提升语音业务质量的幅度介于深度功控和浅度功控之间，对数据业务的性能负面影响小于深度功控；
浅度功控模块，用于若服务小区属于数据业务高价值类型，且干扰影响比例低于等于判决门限，采用浅度功控确保数据业务质量；浅度功控的调整幅度最小，提升语音业务质量的幅度最小，对数据业务的性能无负面影响；
深度功控模块，用于若服务小区属于数据业务低价值类型，且干扰影响比例高于判决门限，采用深度功控确保语音业务质量；深度功控的调整幅度最大，提升语音业务质量的幅度最大，对数据业务的性能有降低；
浅度功控模块，还用于若服务小区属于数据业务低价值类型，且干扰影响比例低于等于判决门限，采用浅度功控；浅度功控的调整幅度最小，提升语音业务质量的幅度最小，对数据业务的性能无负面影响。
采用本方案之后的优势是：自动采集语音测量报告和主流数据业务的PDU包长组成分布，根据干扰服务小区的质量情况、干扰小区的PS干扰话务量以及数据业务价值等进行多维度的综合分析，得到具有足够灵活性的数据业务下行功控调整策略，针对网络实际变化根据数据业务下行功控调整策略进行实时调整。
以上所述是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明所述原理的前提下，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的保护范围。

Claims (9)

1.一种对数据业务的下行功控进行配置的方法，其特征在于，包括：
根据语音测量报告计算出干扰小区干扰强度，根据所述干扰小区干扰强度以及干扰小区的业务参数计算出干扰小区对于服务小区的干扰影响比例；
获取服务小区的数据业务的协议数据单元包长组成分布，根据协议数据单元包长组成分布计算出小区数据业务价值类型，其中，若数据业务中，包长小于字节阈值的协议数据单元包数与总的协议数据单元包数的比值大于价值类型阈值时，服务小区属于数据业务低价值类型；反之，服务小区属于数据业务高价值类型；
根据所述小区数据业务价值类型和干扰影响比例自动配置干扰小区的数据业务下行功控调整策略，根据所述数据业务下行功控调整策略实时自动配置以及调整所述干扰小区的数据业务下行功控参数。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据语音测量报告计算出干扰小区干扰强度包括：
对于一个语音测量报告，根据语音测量报告中记录的邻小区电平，比较服务小区电平和邻小区电平，当邻小区电平>＝服务小区电平-干扰电平门限时，将该语音测量报告作为一个干扰测量报告；
对于一个服务小区，若存在一个邻小区，该邻小区的干扰测量报告数/总测量报告数大于第一阈值，且该邻小区与服务小区配置有相同频点，则该邻小区是所述服务小区的干扰小区；
干扰小区干扰强度＝Σ邻小区的干扰测量报告数/Σ总测量报告数。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，
干扰小区的业务参数包括：干扰小区的数据业务等效话务量占比和同频点碰撞概率，所述干扰小区的数据业务等效话务量占比＝干扰小区的数据业务等效话务量/总话务量；
干扰小区对服务小区的业务的干扰作用记作数据业务干扰影响比率，所述数据业务干扰影响比率＝干扰小区的数据业务等效话务量占比*同频点碰撞概率＝(干扰小区的数据业务等效话务量/总话务量)*[干扰小区与服务小区同频点数2/(干扰小区配置频点数*服务小区配置频点数)]*100％。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，根据干扰小区干扰强度和数据业务干扰影响比率计算出干扰小区对于服务小区的干扰影响比例：
干扰影响比例＝数据业务干扰影响比率*干扰小区干扰强度。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述小区数据业务价值类型和干扰影响比例自动配置干扰小区的数据业务下行功控调整策略包括：
若服务小区属于数据业务高价值类型，且干扰影响比例高于判决门限，采用中度功控确保语音业务质量，并减少对数据业务的影响；
若服务小区属于数据业务高价值类型，且干扰影响比例低于等于判决门限，采用浅度功控确保数据业务质量；
若服务小区属于数据业务低价值类型，且干扰影响比例高于判决门限，采用深度功控确保语音业务质量；
若服务小区属于数据业务低价值类型，且干扰影响比例低于等于判决门限，采用浅度功控；
深度功控的调整幅度最大；
中度功控的调整幅度介于深度功控和浅度功控之间；
浅度功控的调整幅度最小。
6.一种对数据业务的下行功控进行配置的设备，其特征在于，包括：
干扰影响比例单元，用于根据语音测量报告计算出干扰小区干扰强度，根据干扰小区干扰强度、干扰小区的业务参数计算出干扰小区对于服务小区的干扰影响比例；
价值类型单元，用于获取服务小区的数据业务的协议数据单元包长组成分布，根据协议数据单元包长组成分布计算出小区数据业务价值类型，其中，若数据业务中，包长小于字节阈值的协议数据单元包数与总的协议数据单元包数的比值大于价值类型阈值时，服务小区属于数据业务低价值类型；反之，服务小区属于数据业务高价值类型；
功控调整策略单元，用于根据所述小区数据业务价值类型和干扰影响比例自动配置干扰小区的数据业务下行功控调整策略，根据所述数据业务下行功控调整策略实时自动配置以及调整所述干扰小区的数据业务下行功控参数。
7.根据权利要求6所述的设备，其特征在于，干扰影响比例单元包括：
数据业务干扰影响比率模块，用于定义干扰小区的业务参数包括：干扰小区的数据业务等效话务量占比和同频点碰撞概率，干扰小区的数据业务等效话务量占比＝干扰小区的数据业务等效话务量/总话务量；
定义干扰小区对服务小区的业务的干扰作用记作数据业务干扰影响比率，数据业务干扰影响比率＝干扰小区的数据业务等效话务量占比*同频点碰撞概率＝(干扰小区的数据业务等效话务量/总话务量)*[干扰小区与服务小区同频点数2/(干扰小区配置频点数*服务小区配置频点数)]*100％。
8.根据权利要求7所述的设备，其特征在于，干扰影响比例单元还包括：
计算模块，用于计算出干扰影响比例＝数据业务干扰影响比率*干扰小区干扰强度。
9.根据权利要求6所述的设备，其特征在于，功控调整策略单元包括：
中度功控模块，用于若服务小区属于数据业务高价值类型，且干扰影响比例高于判决门限，采用中度功控确保语音业务质量，并减少对数据业务的影响；中度功控的调整幅度介于深度功控和浅度功控之间；
浅度功控模块，用于若服务小区属于数据业务高价值类型，且干扰影响比例低于等于判决门限，采用浅度功控确保数据业务质量；浅度功控的调整幅度最小；
深度功控模块，用于若服务小区属于数据业务低价值类型，且干扰影响比例高于判决门限，采用深度功控确保语音业务质量；深度功控的调整幅度最大；
浅度功控模块，还用于若服务小区属于数据业务低价值类型，且干扰影响比例低于等于判决门限，采用浅度功控；浅度功控的调整幅度最小。
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