CN105554798A - 一种基站优先级确定方法及优先级确定装置 - Google Patents
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Abstract
本发明提供一种基站优先级确定方法及优先级确定装置,涉及通信技术领域,用于确定基站的优先级数值。包括:a.确定待评估扇区对应于质量指标的特征值以及待评估扇区的N-1个参考扇区对应于该质量指标的N-1个特征值;b.根据待评估扇区对应于该质量指标的特征值以及N-1个特征值计算获得该质量指标的质量值;c.针对待评估扇区的质量指标集合中的M个质量指标中的每个质量指标,执行步骤a和步骤b,计算获得M个质量值;d.获取M个质量指标对应的M个积值,将M个积值相加获得待评估扇区的优先级数值;积值为所述质量指标与所述质量指标对应的权重系数的乘积;e.根据待评估基站服务小区覆盖的N个扇区的优先级数值,计算待评估基站优先级数值。
Description
技术领域
本发明涉及通信技术领域,尤其涉及一种基站优先级确定方法及优先级确定装置。
背景技术
目前的移动网络建设领域中,主要是以小区为评估粒度,基于路测数据、MR数据与投诉数据的分析结果对基站的优先级进行评估。
现有评估方法更多的是对网络KPI指标的反映,以小区为粒度对基站优先级进行评估,并不能反映小区下单用户的具体网络覆盖感知情况,因此,无法在基站建设及优化过程中提出改善用户体验的针对性措施,不利于网络的精细化建设运营。
发明内容
本发明实施例提供一种基站优先级确定方法及优先级确定装置,以用户及扇区为粒度,计算出基站服务小区包括的多个扇区的优先级数值,再根据各个扇区的优先级数值确定基站的优先级数值,有利于进行移动网络的精细化建设运营。
为达到上述目的,本发明实施例采用的技术方案是,
第一方面,公开了一种基站优先级确定方法,包括:
a.确定待评估扇区对应于质量指标的特征值以及所述待评估扇区的N-1个参考扇区对应于所述质量指标的N-1个特征值;所述待评估扇区是待评估基站覆盖的N个扇区中的任一个,所述N为大于等于1的整数,所述参考扇区是所述待评估基站覆盖的N个扇区除所述待评估扇区外的N-1个扇区中的任一个,所述特征值为用户数或上报点;
b.根据所述待评估扇区对应于所述质量指标的特征值以及所述N-1个特征值计算获得所述质量指标的质量值;
c.针对所述待评估扇区的质量指标集合中的M个质量指标,执行步骤a和步骤b,计算获得所述质量指标集合中的M个质量指标的M个质量值;
d.获取所述M个质量指标对应的M个积值,将所述M个积值相加获得所述待评估扇区的优先级数值;所述积值为所述质量指标与所述质量指标对应的权重系数的乘积;
e.根据所述待评估基站服务小区覆盖的N个扇区的优先级数值,计算所述待评估基站优先级数值;
其中,所述质量指标集合包括:用户偏好情况质量指标、高月均消费用户偏好情况质量指标、明星终端用户偏好情况质量指标、扇区覆盖情况质量指标、高月均消费用户弱覆盖集中情况质量指标、明星终端用户弱覆盖集中情况质量指标中的至少一个。
结合第一方面,在第一方面的第一种可能的实现方式中,所述根据所述待评估基站覆盖的N个扇区的优先级系数,计算所述待评估基站优先级数值具体包括:
将所述待评估基站覆盖的N个扇区的优先级系数的平均值确定为所述待评估基站的优先级数值。
结合第一方面或第一方面的第一种可能的实现方式,在第一方面的第二种可能的实现方式中,所述待评估扇区对应于所述用户偏好情况质量指标的特征值为偏好所述待评估扇区的用户数;所述待评估扇区对应于所述高月均消费用户偏好情况质量指标的特征值为偏好所述待评估扇区的高月均消费用户数;所述待评估扇区对应于所述明星终端用户偏好情况质量指标的特征值为偏好所述待评估扇区的明星终端用户数;所述待评估扇区对应于所述扇区覆盖情况质量指标的特征值为所述待评估扇区的弱覆盖上报点比例;所述待评估扇区对应于所述高月均消费用户弱覆盖集中情况质量指标的特征值为所述待评估扇区下高月均消费且弱覆盖用户数;所述待评估扇区对应于所述明星终端用户弱覆盖集中情况质量指标的特征值为所述待评估扇区下弱覆盖的明星终端用户数;
所述参考扇区对应于所述用户偏好情况质量指标的特征值为偏好所述参考扇区的用户数;所述参考扇区对应于所述高月均消费用户偏好情况质量指标的特征值为偏好所述参考扇区的高月均消费用户数;所述参考扇区对应于所述明星终端用户偏好情况质量指标的特征值为偏好所述参考扇区的明星终端用户数;所述参考扇区对应于所述扇区覆盖情况质量指标的特征值为所述参考扇区的弱覆盖上报点比例;所述参考扇区对应于所述高月均消费用户弱覆盖集中情况质量指标的特征值为所述参考扇区下高月均消费且弱覆盖用户数;所述参考扇区对应于所述明星终端用户弱覆盖集中情况质量指标的特征值为所述参考扇区下弱覆盖的明星终端用户数。
结合第一方面或第一方面的第一或第二种可能的实现方式,在第一方面的第三种可能的实现方式中,所述根据所述待评估扇区对应于所述质量指标的特征值以及所述N-1个特征值计算获得所述质量指标的质量值包括:
计算所述根据所述待评估扇区对应于所述质量指标的特征值以及所述N-1个特征值的平均值
根据所述以及所述待评估扇区对应于所述质量指标的特征值和所述N-1个特征值计算获得所述待评估基站覆盖的N个扇区对应于所述质量指标的N个特征值的标准差σ;
根据计算获得所述质量指标的质量值X,其中,所述X′为所述待评估扇区对应于所述质量指标的特征值。
第二方面,公开了一种优先级确定装置,包括:
确定单元,用于确定待评估扇区对应于质量指标的特征值以及所述待评估扇区的N-1个参考扇区对应于所述质量指标的N-1个特征值;所述待评估扇区是待评估基站覆盖的N个扇区中的任一个,所述N为大于等于1的整数,所述参考扇区是所述待评估基站覆盖的N个扇区除所述待评估扇区外的N-1个扇区中的任一个,所述特征值为用户数或上报点;
计算单元,用于根据所述待评估扇区对应于所述质量指标的特征值以及所述N-1个特征值计算获得所述质量指标的质量值;
所述计算单元还用于,针对所述待评估扇区的质量指标集合中的M个质量指标,计算获得所述质量指标集合中的M个质量指标的M个质量值;
所述计算单元还用于,获取所述M个质量指标对应的M个积值,将所述M个积值相加获得所述待评估扇区的优先级数值;所述积值为所述质量指标与所述质量指标对应的权重系数的乘积;
所述计算单元还用于,根据所述待评估基站服务小区覆盖的N个扇区的优先级数值,计算所述待评估基站优先级数值;
其中,所述质量指标集合包括:用户偏好情况质量指标、高月均消费用户偏好情况质量指标、明星终端用户偏好情况质量指标、扇区覆盖情况质量指标、高月均消费用户弱覆盖集中情况质量指标、明星终端用户弱覆盖集中情况质量指标中的至少一个。
结合第二方面,在第二方面的第一种可能的实现方式中,所述计算单元具体用于,将所述待评估基站覆盖的N个扇区的优先级系数的平均值确定为所述待评估基站的优先级数值。
结合第二方面或第二方面的第一种可能的实现方式,在第二方面的第二种可能的实现方式中,所述待评估扇区对应于所述用户偏好情况质量指标的特征值为偏好所述待评估扇区的用户数;所述待评估扇区对应于所述高月均消费用户偏好情况质量指标的特征值为偏好所述待评估扇区的高月均消费用户数;所述待评估扇区对应于所述明星终端用户偏好情况质量指标的特征值为偏好所述待评估扇区的明星终端用户数;所述待评估扇区对应于所述扇区覆盖情况质量指标的特征值为所述待评估扇区的弱覆盖上报点比例;所述待评估扇区对应于所述高月均消费用户弱覆盖集中情况质量指标的特征值为所述待评估扇区下高月均消费且弱覆盖用户数;所述待评估扇区对应于所述明星终端用户弱覆盖集中情况质量指标的特征值为所述待评估扇区下弱覆盖的明星终端用户数;
所述参考扇区对应于所述用户偏好情况质量指标的特征值为偏好所述参考扇区的用户数;所述参考扇区对应于所述高月均消费用户偏好情况质量指标的特征值为偏好所述参考扇区的高月均消费用户数;所述参考扇区对应于所述明星终端用户偏好情况质量指标的特征值为偏好所述参考扇区的明星终端用户数;所述参考扇区对应于所述扇区覆盖情况质量指标的特征值为所述参考扇区的弱覆盖上报点比例;所述参考扇区对应于所述高月均消费用户弱覆盖集中情况质量指标的特征值为所述参考扇区下高月均消费且弱覆盖用户数;所述参考扇区对应于所述明星终端用户弱覆盖集中情况质量指标的特征值为所述参考扇区下弱覆盖的明星终端用户数。
结合第二方面或第二方面的第一或第二种可能的实现方式,在第二方面的第三种可能的实现方式中,所述计算单元具体用于,计算所述根据所述待评估扇区对应于所述质量指标的特征值以及所述N-1个特征值的平均值
根据所述以及所述待评估扇区对应于所述质量指标的特征值和所述N-1个特征值计算获得所述待评估基站覆盖的N个扇区对应于所述质量指标的N个特征值的标准差σ;
根据计算获得所述质量指标的质量值X,其中,所述X′为所述待评估扇区对应于所述质量指标的特征值。
本发明实施例提供一种基站优先级确定方法及优先级确定装置,针对待评估基站覆盖的每个扇区,确定该扇区的质量指标集合,获取质量指标集合中的每一个质量指标的质量值,根据每一个质量指标的权重系数以及该质量指标的质量值计算获得该扇区的优先级数值。根据待评估基站覆盖的每个扇区的优先级数据,计算获得待评估基站的优先级数值。现有技术以小区为粒度对基站优先级进行评估,并不能反映小区下单用户的具体网络覆盖感知情况,无法在基站建设及优化过程中提出改善用户体验的针对性措施,不利于网络的精细化建设运营。本发明提供的方法及装置,以用户及扇区为粒度确定基站的优先级数值,有利于进行移动网络的精细化建设运营。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案,下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明实施例提供基站与扇区的关系示意图;
图2是本发明实施例1提供的基站优先级确定方法的流程示意图;
图3是本发明实施例2提供的优先级确定装置的结构框图;
图4是本发明实施例3提供的优先级确定装置的结构框图。
具体实施方式
目前的移动网络基站建设与优化优先级评估,主要是基于路测数据、MR数据与投诉数据的分析结果,更多的是对网络KPI指标的反映,粒度只是到小区,不能反映小区下单用户的具体覆盖感知情况,特别是高价值用户的覆盖水平。因此,在建设与优化中不能根据不同用户群体的密度与覆盖情况提出针对性措施,不利于网络日常的精细化建设运营。
本发明的原理在于,针对待评估基站覆盖的每一个扇区,确定该扇区选择合适的评估维度,即确定该扇区的质量指标结合。利用RNC呼叫记录数据,结合B侧数据与终端库数据,以用户与扇区为颗粒度,计算待评估基站覆盖的每个扇区的优先级数值,进而计算获得待评估基站的优先级数值。提升了网络建设与优化的精细化水平。
首先,对基站与扇区的关系做以介绍。如图1所示,通常基站的覆盖范围为蜂窝状,可以分为三个扇区。
其次,对本发明涉及的各个质量指标做以说明。
1)用户偏好情况质量指标:3G网络中,业务持续过程中,用户终端每个8s就会上报其所处位置的无线环境情况。用户终端在不同扇区下的周期性测量上报的点数有高有低,取其中上报点数最多的扇区,即认为该用户终端偏好的扇区。所谓用户偏好情况质量指标,即偏好该扇区的用户终端数目。需要说明的是,用户终端上报的是其测量获得的RSCP(ReceivedSignalCodePower,接收信号码功率),上报一次RSCP就记为一个上报点。
2)高月均消费用户偏好情况质量指标:同理,高月均消费用户偏好情况质量指标,即偏好该扇区的高月均消费用户的数目。根据运营商制定的标准,可以将月均消费额高于某一门限值的用户定义为高月均消费用户,在此不作限定。
3)明星终端用户偏好情况质量指标:同理,明星终端用户偏好情况质量指标,即偏好该扇区的明星终端的数目。根据运营商制定的标准,可以将满足预设规则的终端定义为明星终端,在此不作限定。
4)扇区覆盖情况质量指标为扇区该扇区下的上报点数中,RSCP小于-100dBm的点数所占的比例。
5)高月均消费用户弱覆盖集中情况质量指标,为该扇区下为高月均消费用户,且为弱覆盖用户的用户终端的数目。其中,若用户终端在扇区下上报的点数中,RSCP小于-100dBm的点数占该用户终端在该扇区上报的总点数的比例大于30%,则认为该用户终端是该扇区下的弱覆盖用户;
6)明星终端用户弱覆盖集中情况质量指标,为该扇区下为明星终端用户,且为弱覆盖用户的用户终端的数目。
实施例1:
本发明实施例提供一种基站优先级确定方法,如图2所示,所述方法包括以下步骤:
101、确定待评估扇区对应于质量指标的特征值以及所述待评估扇区的N-1个参考扇区对应于所述质量指标的N-1个特征值。
其中,所述待评估扇区是待评估基站覆盖的N个扇区中的任一个,所述N为大于等于1的整数,所述参考扇区是所述待评估基站覆盖的N个扇区除所述待评估扇区外的N-1个扇区中的任一个,所述特征值为用户数或上报点;所述质量指标是待评估扇区的质量指标集合中的任一个。
需要说明的是,所述质量指标集合包括:用户偏好情况质量指标、高月均消费用户偏好情况质量指标、明星终端用户偏好情况质量指标、扇区覆盖情况质量指标、高月均消费用户弱覆盖集中情况质量指标、明星终端用户弱覆盖集中情况质量指标中的至少一个;所述待评估扇区是待评估基站覆盖的N个扇区中的任一个,所述N为大于等于1的整数。
102、根据所述待评估扇区对应于所述质量指标的特征值以及所述N-1个特征值计算获得所述质量指标的质量值。
其中,所述待评估扇区对应于所述用户偏好情况质量指标的特征值为偏好所述待评估扇区的用户数;所述待评估扇区对应于所述高月均消费用户偏好情况质量指标的特征值为偏好所述待评估扇区的高月均消费用户数;所述待评估扇区对应于所述明星终端用户偏好情况质量指标的特征值为偏好所述待评估扇区的明星终端用户数;所述待评估扇区对应于所述扇区覆盖情况质量指标的特征值为所述待评估扇区的弱覆盖上报点比例;所述待评估扇区对应于所述高月均消费用户弱覆盖集中情况质量指标的特征值为所述待评估扇区下高月均消费且弱覆盖用户数;所述待评估扇区对应于所述明星终端用户弱覆盖集中情况质量指标的特征值为所述待评估扇区下弱覆盖的明星终端用户数;
所述参考扇区对应于所述用户偏好情况质量指标的特征值为偏好所述参考扇区的用户数;所述参考扇区对应于所述高月均消费用户偏好情况质量指标的特征值为偏好所述参考扇区的高月均消费用户数;所述参考扇区对应于所述明星终端用户偏好情况质量指标的特征值为偏好所述参考扇区的明星终端用户数;所述参考扇区对应于所述扇区覆盖情况质量指标的特征值为所述参考扇区的弱覆盖上报点比例;所述参考扇区对应于所述高月均消费用户弱覆盖集中情况质量指标的特征值为所述参考扇区下高月均消费且弱覆盖用户数;所述参考扇区对应于所述明星终端用户弱覆盖集中情况质量指标的特征值为所述参考扇区下弱覆盖的明星终端用户数。
具体地,确定偏好所述待评估扇区的用户数X′1、偏好所述待评估扇区的高月均消费用户数X′2、偏好所述待评估扇区的明星终端用户数X′3、所述待评估扇区的弱覆盖上报点比例X′4、所述待评估扇区下高月均消费且弱覆盖用户数X′5以及所述待评估扇区下弱覆盖的明星终端用户数X′6;
具体实现中,根据用户在各扇区下的采样点数情况确定其偏好扇区。如表1所示,**s3即为用户46**01的偏好扇区。
表1
进而,对该扇区下的各个用户进行如上的分析,就可以确定偏好所述待评估扇区的用户数X′1。需要说明的是,每个用户可能在某个扇区上报了不只一次,但是在计算偏好该扇区的用户数目时,同一个用户只能被计算为一个用户。
具体实现中,可以将上述确定的偏好所述待评估扇区的用户中,月均消费大于某一门限值的用户,确定为偏好所述待评估扇区的高月均消费用户数X′2。
将上述确定的偏好所述待评估扇区的用户中,满足预设条件的用户确定为偏好所述待评估扇区的明星终端用户数X′3。示例的,可以根据用户终端的型号区分用户是否为明星终端用户。
具体实现中,根据待评估扇区上报的各个点的RSCP值,确定该待评估扇区的弱覆盖上报点比例X′4。如表2所示,扇区**s1、**s2、**s3、**s4对应的弱覆盖上报点比例X′4分别为:4.9%、14.53%、7.14%、31.01%。
表2
具体实现中,根据各个用户在该待评估扇区下的采样点数情况确定用户是否为所述待评估扇区的弱覆盖用户,进而就可以获得所述待评估扇区下高月均消费且弱覆盖用户数X′5。如表3所示,由于用户46**04在扇区**s4上报的RSCP<-100dBm的点所占比例大于30%,因此用户46**04为扇区**s4的弱覆盖用户。另外,所谓高月均消费用户是根据运营商的规则设定的月均消费额大于某一门限值的用户。可以先确定待评估扇区下的用户,再确定其中的高月均消费用户。最后将高月均消费用户与弱覆盖用户的重叠部分的用户确定为所述待评估扇区下高月均消费且弱覆盖用户数X′5。
表3
具体实现中,先确定待评估扇区下的用户,再确定其中的明星终端用户。最后将明星终端用户与弱覆盖用户的重叠部分的用户确定为所述待评估扇区下弱覆盖的明星终端用户数X′6。
同理,可以针对所述待评估扇区的每一个参考扇区,确定偏好该参考扇区的用户数Y1、偏好该参考扇区的高月均消费用户数Y2、偏好该参考扇区的明星终端用户数Y3、该参考扇区的弱覆盖上报点比例Y4、该参考扇区下高月均消费且弱覆盖用户数Y5以及该参考扇区下弱覆盖的明星终端用户数Y6。需要说明的是,所述参考扇区是所述待评估基站覆盖的N个扇区除所述待评估扇区外的N-1个扇区中的任一个。
根据所X′1以及每一个所述参考扇区对应的Y1计算获得所述待评估扇区的用户偏好情况质量指标的质量值X1;根据所X′2以及每一个所述参考扇区对应的Y2计算获得所述待评估扇区的高月均消费用户偏好情况质量指标的质量值X2;根据所X′3以及每一个所述参考扇区对应的Y3计算获得所述待评估扇区的明星终端用户偏好情况质量指标的质量值X3;根据所X′4以及每一个所述参考扇区对应的Y4计算获得所述待评估扇区的扇区覆盖情况质量指标的质量值X4;根据所X′5以及每一个所述参考扇区对应的Y5计算获得所述待评估扇区的高月均消费用户弱覆盖集中情况质量指标的质量值X5;根据所X′6以及每一个所述参考扇区对应的Y6计算获得所述待评估扇区的明星终端用户弱覆盖集中情况质量指标的质量值X6。
示例的,如表4,为计算获得的待评估扇区的质量指标的质量值以及待评估的参考扇区的质量指标的质量值。
表4
其中,扇区**s1、**s2、**s3、**s4均为待评估基站覆盖的扇区,扇区**s1是待评估扇区,扇区**s2、**s3、**s4扇区**s1的参考扇区,根据扇区**s2、**s3、**s4的各个质量指标的质量值计算获得待评估扇区的用户偏好情况质量指标的质量值X1;高月均消费用户偏好情况质量指标的质量值X2;明星终端用户偏好情况质量指标的质量值X3;扇区覆盖情况质量指标的质量值X4;高月均消费用户弱覆盖集中情况质量指标的质量值X5;明星终端用户弱覆盖集中情况质量指标的质量值X6。如表5所示:
表5
扇区 | X1 | X2 | X3 | X4 | X5 | X6 |
**s1 | 0.112 | -0.120 | -0.143 | -0.551 | -0.534 | -0.534 |
**s2 | -0.224 | 1.084 | 0.714 | 0.571 | 0.000 | 0.000 |
**s3 | -1.346 | -1.565 | -1.571 | -1.306 | -1.069 | -1.069 |
**s4 | 1.458 | 0.602 | 1.000 | 1.286 | 1.603 | 1.603 |
103、针对所述待评估扇区的质量指标集合中的M个质量指标中的每个质量指标,执行步骤101和步骤102,计算获得所述质量指标集合中的M个质量指标的M个质量值。
104、获取所述M个质量指标对应的M个积值,将所述M个积值相加获得所述待评估扇区的优先级数值。
其中,所述积值为所述质量指标与所述质量指标对应的权重系数的乘积;这里,每个质量指标的权重系数可以是经验值,也可以是根据经验值确定的权重系数。所述权重系数大于0且小于1。
具体地,根据S=N1×X1+N2×X2+N3×X3+N4×X4+N5×X5+N6×X6计算获得所述待评估扇区的优先级数值S;
其中,所述X1.....X6分别代表用户偏好情况质量指标的质量值、高月均消费用户偏好情况质量指标的质量值、明星终端用户偏好情况质量指标的质量值、扇区覆盖情况质量指标的质量值、高月均消费用户弱覆盖集中情况质量指标的质量值、明星终端用户弱覆盖集中情况质量指标的质量值;所述N1.....N6分别代表用户偏好情况质量指标的权重系数、高月均消费用户偏好情况质量指标的权重系数、明星终端用户偏好情况质量指标的权重系数、扇区覆盖情况质量指标的权重系数、高月均消费用户弱覆盖集中情况质量指标的权重系数、明星终端用户弱覆盖集中情况质量指标的权重系数。
105、根据所述待评估基站服务小区覆盖的N个扇区的优先级数值数,计算所述待评估基站优先级数值。
具体地,可以将待评估基站覆盖的N个扇区的优先级数值的平均值作为所述待评估基站的优先级数值。
在本发明的优选实施例中,根据所述待评估扇区对应于所述质量指标的特征值以及所述N-1个特征值计算获得所述质量指标的质量值包括:
计算所述根据所述待评估扇区对应于所述质量指标的特征值以及所述N-1个特征值的平均值
根据所述以及所述待评估扇区对应于所述质量指标的特征值和所述N-1个特征值计算获得所述待评估基站覆盖的N个扇区对应于所述质量指标的N个特征值的标准差σ;
根据计算获得所述质量指标的质量值X,其中,所述X′为所述待评估扇区对应于所述质量指标的特征值。示例的,当计算用户偏好情况质量指标的质量值时,所述X′为偏好所述待评估扇区的用户数;当计算高月均消费用户偏好情况质量指标的质量值时,所述X′为偏好所述待评估扇区的高月均消费用户数。
示例的,参考表4,计算扇区**s1的用户偏好情况质量值X1。首先计算**s2、**s3、**s4的对应于用户偏好情况质量值的特征值,即用户偏好数21、18、8、33的平均数再计算21、18、8、33的方差σ1,最后代入计算获得扇区**s1的用户偏好情况质量指标的质量值X1。
实施例2:
本发明实施例提供一种优先级确定装置,用于确定基站的优先级数值,如图3所示,所述装置包括:确定单元201和计算单元202。
确定单元201,确定待评估扇区对应于质量指标的特征值以及所述待评估扇区的N-1个参考扇区对应于所述质量指标的N-1个特征值;所述待评估扇区是待评估基站覆盖的N个扇区中的任一个,所述N为大于等于1的整数,所述参考扇区是所述待评估基站覆盖的N个扇区除所述待评估扇区外的N-1个扇区中的任一个,所述特征值为用户数或上报点。
计算单元202,用于根据所述待评估扇区对应于所述质量指标的特征值以及所述N-1个特征值计算获得所述质量指标的质量值。
所述计算单元202还用于,针对所述待评估扇区的质量指标集合中的M个质量指标,计算获得所述质量指标集合中的M个质量指标的M个质量值。
所述计算单元202还用于,获取所述M个质量指标对应的M个积值,将所述M个积值相加获得所述待评估扇区的优先级数值;所述积值为所述质量指标与所述质量指标对应的权重系数的乘积。
所述计算单元202还用于,根据所述待评估基站服务小区覆盖的N个扇区的优先级数值,计算所述待评估基站优先级数值;
其中,所述质量指标集合包括:用户偏好情况质量指标、高月均消费用户偏好情况质量指标、明星终端用户偏好情况质量指标、扇区覆盖情况质量指标、高月均消费用户弱覆盖集中情况质量指标、明星终端用户弱覆盖集中情况质量指标中的至少一个。
所述计算单元202具体用于,将所述待评估基站覆盖的N个扇区的优先级系数的平均值确定为所述待评估基站的优先级数值。
需要说明的是,所述待评估扇区对应于所述用户偏好情况质量指标的特征值为偏好所述待评估扇区的用户数;所述待评估扇区对应于所述高月均消费用户偏好情况质量指标的特征值为偏好所述待评估扇区的高月均消费用户数;所述待评估扇区对应于所述明星终端用户偏好情况质量指标的特征值为偏好所述待评估扇区的明星终端用户数;所述待评估扇区对应于所述扇区覆盖情况质量指标的特征值为所述待评估扇区的弱覆盖上报点比例;所述待评估扇区对应于所述高月均消费用户弱覆盖集中情况质量指标的特征值为所述待评估扇区下高月均消费且弱覆盖用户数;所述待评估扇区对应于所述明星终端用户弱覆盖集中情况质量指标的特征值为所述待评估扇区下弱覆盖的明星终端用户数。
所述参考扇区对应于所述用户偏好情况质量指标的特征值为偏好所述参考扇区的用户数;所述参考扇区对应于所述高月均消费用户偏好情况质量指标的特征值为偏好所述参考扇区的高月均消费用户数;所述参考扇区对应于所述明星终端用户偏好情况质量指标的特征值为偏好所述参考扇区的明星终端用户数;所述参考扇区对应于所述扇区覆盖情况质量指标的特征值为所述参考扇区的弱覆盖上报点比例;所述参考扇区对应于所述高月均消费用户弱覆盖集中情况质量指标的特征值为所述参考扇区下高月均消费且弱覆盖用户数;所述参考扇区对应于所述明星终端用户弱覆盖集中情况质量指标的特征值为所述参考扇区下弱覆盖的明星终端用户数。
所述计算单元202具体用于,计算所述根据所述待评估扇区对应于所述质量指标的特征值以及所述N-1个特征值的平均值
根据所述以及所述待评估扇区对应于所述质量指标的特征值和所述N-1个特征值计算获得所述待评估基站覆盖的N个扇区对应于所述质量指标的N个特征值的标准差σ。
根据计算获得所述质量指标的质量值X,其中,所述X′为所述待评估扇区对应于所述质量指标的特征值。
本发明实施例提供的优先级确定装置,针对待评估基站覆盖的每个扇区,确定该扇区的质量指标集合,获取质量指标集合中的每一个质量指标的质量值,根据每一个质量指标的权重系数以及该质量指标的质量值计算获得该扇区的优先级数值。根据待评估基站覆盖的每个扇区的优先级数据,计算获得待评估基站的优先级数值。现有技术以小区为粒度对基站优先级进行评估,并不能反映小区下单用户的具体网络覆盖感知情况,无法在基站建设及优化过程中提出改善用户体验的针对性措施,不利于网络的精细化建设运营。本发明提供的装置,以用户及扇区为粒度确定基站的优先级数值,有利于进行移动网络的精细化建设运营。
需要说明的是,本实施例中的确定单元以及计算单元为单独设立的处理器,也可以集成在接入设备的某一个处理器中实现,此外,也可以程序代码的形式存储于客户终端的存储器中,由客户终端的某一个处理器调用并执行以上加密单元的功能。这里所述的处理器可以是一个中央处理器(CentralProcessingUnit,CPU),或是特定集成电路(ApplicationSpecificIntegratedCircuit,ASIC)。
实施例3:
本发明实施例提供一种优先级确定装置,如图4所示,所述装置包括:处理器301、系统总线302以及存储器303。
其中,处理器301可以为中央处理器(英文:centralprocessingunit,缩写:CPU)。
存储器303,用于存储程序代码,并将该程序代码传输给该处理器301,处理器301根据程序代码执行下述指令。存储器303可以包括易失性存储器(英文:volatilememory),例如随机存取存储器(英文:random-accessmemory,缩写:RAM);存储器303也可以包括非易失性存储器(英文:non-volatilememory),例如只读存储器(英文:read-onlymemory,缩写:ROM),快闪存储器(英文:flashmemory),硬盘(英文:harddiskdrive,缩写:HDD)或固态硬盘(英文:solid-statedrive,缩写:SSD)。存储器303还可以包括上述种类的存储器的组合。处理器301、存储器303之间通过系统总线302连接并完成相互间的通信。
处理器301,用于确定待评估扇区对应于质量指标的特征值以及所述待评估扇区的N-1个参考扇区对应于所述质量指标的N-1个特征值;所述待评估扇区是待评估基站覆盖的N个扇区中的任一个,所述N为大于等于1的整数,所述参考扇区是所述待评估基站覆盖的N个扇区除所述待评估扇区外的N-1个扇区中的任一个,所述特征值为用户数或上报点。
处理器301还用于,根据所述待评估扇区对应于所述质量指标的特征值以及所述N-1个特征值计算获得所述质量指标的质量值;针对所述待评估扇区的质量指标集合中的M个质量指标,计算获得所述质量指标集合中的M个质量指标的M个质量值;获取所述M个质量指标对应的M个积值,将所述M个积值相加获得所述待评估扇区的优先级数值;所述积值为所述质量指标与所述质量指标对应的权重系数的乘积;根据所述待评估基站服务小区覆盖的N个扇区的优先级数值,计算所述待评估基站优先级数值;
其中,所述质量指标集合包括:用户偏好情况质量指标、高月均消费用户偏好情况质量指标、明星终端用户偏好情况质量指标、扇区覆盖情况质量指标、高月均消费用户弱覆盖集中情况质量指标、明星终端用户弱覆盖集中情况质量指标中的至少一个。
所述处理器301具体用于,将所述待评估基站覆盖的N个扇区的优先级系数的平均值确定为所述待评估基站的优先级数值。
需要说明的是,所述待评估扇区对应于所述用户偏好情况质量指标的特征值为偏好所述待评估扇区的用户数;所述待评估扇区对应于所述高月均消费用户偏好情况质量指标的特征值为偏好所述待评估扇区的高月均消费用户数;所述待评估扇区对应于所述明星终端用户偏好情况质量指标的特征值为偏好所述待评估扇区的明星终端用户数;所述待评估扇区对应于所述扇区覆盖情况质量指标的特征值为所述待评估扇区的弱覆盖上报点比例;所述待评估扇区对应于所述高月均消费用户弱覆盖集中情况质量指标的特征值为所述待评估扇区下高月均消费且弱覆盖用户数;所述待评估扇区对应于所述明星终端用户弱覆盖集中情况质量指标的特征值为所述待评估扇区下弱覆盖的明星终端用户数;
所述参考扇区对应于所述用户偏好情况质量指标的特征值为偏好所述参考扇区的用户数;所述参考扇区对应于所述高月均消费用户偏好情况质量指标的特征值为偏好所述参考扇区的高月均消费用户数;所述参考扇区对应于所述明星终端用户偏好情况质量指标的特征值为偏好所述参考扇区的明星终端用户数;所述参考扇区对应于所述扇区覆盖情况质量指标的特征值为所述参考扇区的弱覆盖上报点比例;所述参考扇区对应于所述高月均消费用户弱覆盖集中情况质量指标的特征值为所述参考扇区下高月均消费且弱覆盖用户数;所述参考扇区对应于所述明星终端用户弱覆盖集中情况质量指标的特征值为所述参考扇区下弱覆盖的明星终端用户数。
所述处理器301具体用于,计算所述根据所述待评估扇区对应于所述质量指标的特征值以及所述N-1个特征值的平均值
根据所述以及所述待评估扇区对应于所述质量指标的特征值和所述N-1个特征值计算获得所述待评估基站覆盖的N个扇区对应于所述质量指标的N个特征值的标准差σ;
根据计算获得所述质量指标的质量值X,其中,所述X′为所述待评估扇区对应于所述质量指标的特征值。
本发明实施例提供一种优先级确定装置,针对待评估基站覆盖的每个扇区,确定该扇区的质量指标集合,获取质量指标集合中的每一个质量指标的质量值,根据每一个质量指标的权重系数以及该质量指标的质量值计算获得该扇区的优先级数值。根据待评估基站覆盖的每个扇区的优先级数据,计算获得待评估基站的优先级数值。现有技术以小区为粒度对基站优先级进行评估,并不能反映小区下单用户的具体网络覆盖感知情况,无法在基站建设及优化过程中提出改善用户体验的针对性措施,不利于网络的精细化建设运营。本发明提供的装置,以用户及扇区为粒度确定基站的优先级数值,有利于进行移动网络的精细化建设运营。
Claims (8)
1.一种基站优先级确定方法,其特征在于,包括:
a.确定待评估扇区对应于质量指标的特征值以及所述待评估扇区的N-1个参考扇区对应于所述质量指标的N-1个特征值;所述待评估扇区是待评估基站覆盖的N个扇区中的任一个,所述N为大于等于1的整数,所述参考扇区是所述待评估基站覆盖的N个扇区除所述待评估扇区外的N-1个扇区中的任一个,所述特征值为用户数或上报点;
b.根据所述待评估扇区对应于所述质量指标的特征值以及所述N-1个特征值计算获得所述质量指标的质量值;
c.针对所述待评估扇区的质量指标集合中的M个质量指标中的每个质量指标,执行步骤a和步骤b,计算获得所述质量指标集合中的M个质量指标的M个质量值;
d.获取所述M个质量指标对应的M个积值,将所述M个积值相加获得所述待评估扇区的优先级数值;所述积值为所述质量指标与所述质量指标对应的权重系数的乘积;
e.根据所述待评估基站服务小区覆盖的N个扇区的优先级数值,计算所述待评估基站优先级数值;
其中,所述质量指标集合包括:用户偏好情况质量指标、高月均消费用户偏好情况质量指标、明星终端用户偏好情况质量指标、扇区覆盖情况质量指标、高月均消费用户弱覆盖集中情况质量指标、明星终端用户弱覆盖集中情况质量指标中的至少一个。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据所述待评估基站覆盖的N个扇区的优先级系数,计算所述待评估基站优先级数值具体包括:
将所述待评估基站覆盖的N个扇区的优先级系数的平均值确定为所述待评估基站的优先级数值。
3.根据权利要求1或2所述的方法,其特征在于,
所述待评估扇区对应于所述用户偏好情况质量指标的特征值为偏好所述待评估扇区的用户数;所述待评估扇区对应于所述高月均消费用户偏好情况质量指标的特征值为偏好所述待评估扇区的高月均消费用户数;所述待评估扇区对应于所述明星终端用户偏好情况质量指标的特征值为偏好所述待评估扇区的明星终端用户数;所述待评估扇区对应于所述扇区覆盖情况质量指标的特征值为所述待评估扇区的弱覆盖上报点比例;所述待评估扇区对应于所述高月均消费用户弱覆盖集中情况质量指标的特征值为所述待评估扇区下高月均消费且弱覆盖用户数;所述待评估扇区对应于所述明星终端用户弱覆盖集中情况质量指标的特征值为所述待评估扇区下弱覆盖的明星终端用户数;
所述参考扇区对应于所述用户偏好情况质量指标的特征值为偏好所述参考扇区的用户数;所述参考扇区对应于所述高月均消费用户偏好情况质量指标的特征值为偏好所述参考扇区的高月均消费用户数;所述参考扇区对应于所述明星终端用户偏好情况质量指标的特征值为偏好所述参考扇区的明星终端用户数;所述参考扇区对应于所述扇区覆盖情况质量指标的特征值为所述参考扇区的弱覆盖上报点比例;所述参考扇区对应于所述高月均消费用户弱覆盖集中情况质量指标的特征值为所述参考扇区下高月均消费且弱覆盖用户数;所述参考扇区对应于所述明星终端用户弱覆盖集中情况质量指标的特征值为所述参考扇区下弱覆盖的明星终端用户数。
4.根据权利要求1-3任一项所述的方法,其特征在于,所述根据所述待评估扇区对应于所述质量指标的特征值以及所述N-1个特征值计算获得所述质量指标的质量值包括:
计算所述根据所述待评估扇区对应于所述质量指标的特征值以及所述N-1个特征值的平均值
根据所述以及所述待评估扇区对应于所述质量指标的特征值和所述N-1个特征值计算获得所述待评估基站覆盖的N个扇区对应于所述质量指标的N个特征值的标准差σ;
根据计算获得所述质量指标的质量值X,其中,所述X′为所述待评估扇区对应于所述质量指标的特征值。
5.一种优先级确定装置,其特征在于,包括:
确定单元,用于确定待评估扇区对应于质量指标的特征值以及所述待评估扇区的N-1个参考扇区对应于所述质量指标的N-1个特征值;所述待评估扇区是待评估基站覆盖的N个扇区中的任一个,所述N为大于等于1的整数,所述参考扇区是所述待评估基站覆盖的N个扇区除所述待评估扇区外的N-1个扇区中的任一个,所述特征值为用户数或上报点;
计算单元,用于根据所述待评估扇区对应于所述质量指标的特征值以及所述N-1个特征值计算获得所述质量指标的质量值;
所述计算单元还用于,针对所述待评估扇区的质量指标集合中的M个质量指标,计算获得所述质量指标集合中的M个质量指标的M个质量值;
所述计算单元还用于,获取所述M个质量指标对应的M个积值,将所述M个积值相加获得所述待评估扇区的优先级数值;所述积值为所述质量指标与所述质量指标对应的权重系数的乘积;
所述计算单元还用于,根据所述待评估基站服务小区覆盖的N个扇区的优先级数值,计算所述待评估基站优先级数值;
其中,所述质量指标集合包括:用户偏好情况质量指标、高月均消费用户偏好情况质量指标、明星终端用户偏好情况质量指标、扇区覆盖情况质量指标、高月均消费用户弱覆盖集中情况质量指标、明星终端用户弱覆盖集中情况质量指标中的至少一个。
6.根据权利要求5所述的装置,其特征在于,所述计算单元具体用于,将所述待评估基站覆盖的N个扇区的优先级系数的平均值确定为所述待评估基站的优先级数值。
7.根据权利要求5或6所述的装置,其特征在于,所述待评估扇区对应于所述用户偏好情况质量指标的特征值为偏好所述待评估扇区的用户数;所述待评估扇区对应于所述高月均消费用户偏好情况质量指标的特征值为偏好所述待评估扇区的高月均消费用户数;所述待评估扇区对应于所述明星终端用户偏好情况质量指标的特征值为偏好所述待评估扇区的明星终端用户数;所述待评估扇区对应于所述扇区覆盖情况质量指标的特征值为所述待评估扇区的弱覆盖上报点比例;所述待评估扇区对应于所述高月均消费用户弱覆盖集中情况质量指标的特征值为所述待评估扇区下高月均消费且弱覆盖用户数;所述待评估扇区对应于所述明星终端用户弱覆盖集中情况质量指标的特征值为所述待评估扇区下弱覆盖的明星终端用户数;
所述参考扇区对应于所述用户偏好情况质量指标的特征值为偏好所述参考扇区的用户数;所述参考扇区对应于所述高月均消费用户偏好情况质量指标的特征值为偏好所述参考扇区的高月均消费用户数;所述参考扇区对应于所述明星终端用户偏好情况质量指标的特征值为偏好所述参考扇区的明星终端用户数;所述参考扇区对应于所述扇区覆盖情况质量指标的特征值为所述参考扇区的弱覆盖上报点比例;所述参考扇区对应于所述高月均消费用户弱覆盖集中情况质量指标的特征值为所述参考扇区下高月均消费且弱覆盖用户数;所述参考扇区对应于所述明星终端用户弱覆盖集中情况质量指标的特征值为所述参考扇区下弱覆盖的明星终端用户数。
8.根据权利要求5-7任一项所述的装置,其特征在于,所述计算单元具体用于,计算所述根据所述待评估扇区对应于所述质量指标的特征值以及所述N-1个特征值的平均值
根据所述以及所述待评估扇区对应于所述质量指标的特征值和所述N-1个特征值计算获得所述待评估基站覆盖的N个扇区对应于所述质量指标的N个特征值的标准差σ;
根据计算获得所述质量指标的质量值X,其中,所述X′为所述待评估扇区对应于所述质量指标的特征值。
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