CN105592481A - 一种确定频点的干扰系数的方法及装置 - Google Patents

Abstract

本发明实施例公开了一种确定频点的干扰系数的方法及装置。本发明实施例根据切换统计算法得到服务小区每个频点的第一干扰系数；根据NCS测量结果得到服务小区每个频点的第二干扰系数；根据服务小区每个频点的所述第一干扰系数和所述第二干扰系数，得到服务小区每个频点的干扰系数。本发明实施例根据可估算频率质量的要素，分别得到服务小区每个频点的第一干扰系数、服务小区每个频点的第二干扰系数，然后融合第一干扰系数和第二干扰系数，得到每个频点最终的干扰系数，以确定出最优频点，从而使得频率质量的判断标准更加准确，提高了频率优化效果。

Description

一种确定频点的干扰系数的方法及装置

技术领域

本发明涉及通信技术领域，尤其涉及一种确定频点的干扰系数的方法及装置。

背景技术

随着网络规模的不断扩大，频率优化的难度也随之上升。现有技术中通过传播模型、链路预算等理论的频率规划算法，结合地理位置，由人工在MAPINFO图层上进行判断的频率优化方式会带来优化频点与现网实际情况存在一定差异和人工判断缺少统计标准两方面问题。为改善这两方面问题，基于NCS(NeighboringCellSupport)测量的频率优化方式应运而生。NCS测量是利用服务小区用户通话对所有频点进行测量，得出服务小区的全量频点的同频干扰系数和邻频干扰系数。基于NCS测量的频率优化方式以现网实际测量得出的频点干扰系数作为频率质量的判断标准，以此来进行频率优化。

然而，现有技术中基于NCS测量的频率优化方式存在服务小区广播控制信道(BroadcastControlChannel，BCCH)&基站识别码(BaseStationIdentityCode，BSIC)测量不准确，导致NCS测量结果不精确的问题，从而造成频率质量的判断标准出现误差，影响频率优化效果。

发明内容

本发明实施例提供一种确定频点的干扰系数的方法及装置，用以解决现有技术中基于NCS测量的频率优化方式会存在因NCS测量结果不精确而导致频率质量的判断标准出现误差，影响频率优化效果的技术问题。

本发明实施例提供的一种确定频点的干扰系数的方法，包括：

根据服务小区与第一层邻区的切换权重、所述服务小区与第二层邻区的切换权重、邻区对所述服务小区的天线干扰权重、邻区对所述服务小区的同频干扰权重、邻区对所述服务小区的邻频干扰权重，得到所述服务小区每个频点的第一干扰系数；

根据NCS测量结果得到所述服务小区每个频点的第二干扰系数；

根据所述服务小区每个频点的所述第一干扰系数和所述第二干扰系数，得到所述服务小区每个频点的干扰系数。

较佳地，根据以下公式得到服务小区一个频点的第一干扰系数：

$P=\underset{z=1}{\overset{k}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\α}}_z*{\mathrm{\μ}}_z*\mathrm{\γ}{1}_z+\underset{j=1}{\overset{h}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\β}}_j*{\mathrm{\μ}}_j*\mathrm{\γ}{1}_j+\underset{z=1}{\overset{k}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\α}}_z*{\mathrm{\μ}}_z*\mathrm{\γ}{2}_z+\underset{j=1}{\overset{h}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\β}}_j*{\mathrm{\μ}}_j*\mathrm{\γ}{2}_j$

其中，P为一个频点的第一干扰系数，α_z为所述服务小区与第z个第一层邻区的切换权重，β_j为所述服务小区与第j个第二层邻区的切换权重，μ_z为第z个第一层邻区对所述服务小区的天线干扰权重，μ_j为第j个第二层邻区对所述服务小区的天线干扰权重，γ1_z为第z个第一层邻区对所述服务小区的同频干扰权重，γ1_j为第j个第二层邻区对所述服务小区的同频干扰权重，γ2_z为第z个第一层邻区对所述服务小区的同频干扰权重，γ2_j为第j个第二层邻区对所述服务小区的邻频干扰权重。

较佳地，所述根据NCS测量结果得到所述服务小区每个频点的第二干扰系数，包括：

根据以下公式得到服务小区一个频点的同频干扰系数：

$Q_1=\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}\frac{{\mathrm{TIMESRELSS}}_i}{{\mathrm{REPARFCN}}_i}$

其中，Q₁为服务小区一个频点的同频干扰系数，TIMESRELSS_i为第i个小区信号强度高于服务小区信号强度第一个门限值的测量报告数目；REPARFCN_i为第i个小区的的频点ARFCN出现在服务小区BA表时间内收集到的测量报告数目；n为服务小区能够测量到的同频段小区的个数；

根据以下公式得到服务小区一个频点的邻频干扰系数：

$Q_2=\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}\frac{{\mathrm{TIMESRELSS}}_i}{{\mathrm{REPARFCN}}_i}$

其中，Q₂为服务小区一个频点的邻频干扰系数，TIMESRELSS_i为第i个小区信号强度高于服务小区信号强度第二个门限值的测量报告数目；REPARFCN_i为第i个小区的的频点ARFCN出现在服务小区BA表时间内收集到的测量报告数目；

根据以下公式得到服务小区一个频点的干扰系数：

Q＝Q₁+Q₂

其中，Q为服务小区一个频点的干扰系数。

较佳地，所述根据所述服务小区每个频点的所述第一干扰系数和所述第二干扰系数，得到所述服务小区每个频点的干扰系数，包括：

根据所述服务小区每个频点的所述第一干扰系数，对所述频点进行分类，得到第一分类结果；

根据所述服务小区每个频点的所述第二干扰系数，对所述频点进行分类，得到第二分类结果；

根据第N频点在所述第一分类结果中的类别和所述第N频点在所述第二分类结果中的类别，确定融合算法，得到所述第N频点的干扰系数。

较佳地，所述根据所述服务小区每个频点的所述第一干扰系数和所述第二干扰系数，得到所述服务小区每个频点的干扰系数，包括：

根据所述服务小区每个频点的所述第一干扰系数，对所述频点进行降序排列，得到第一序列；根据第一阈值对所述第一序列进行分类，得到所述第一分类结果；所述第一分类结果包括在第一序列中的排名小于等于第一阈值的类别和在第一序列中的排名大于第一阈值的类别；

根据所述服务小区每个频点的所述第二干扰系数，对所述频点进行降序排列，得到第二序列；根据第二阈值和第三阈值对所述第二序列进行分类，得到所述第二分类结果；第二分类结果包括在第二序列中的排名小于等于第二阈值的类别、在第二序列中的排名大于第二阈值且小于等于第三阈值的类别和在第二序列中的排名大于第三阈值的类别；

若第N频点在第一序列中的排名小于等于第一阈值，在第二序列中的排名小于等于第二阈值，则根据以下公式得到所述第N频点的干扰系数：

$F=\frac{P+Q}{2}$

其中，F为所述第N频点的干扰系数，P为所述第N频点的第一干扰系数，Q为所述第N频点的第二干扰系数；

若第N频点在第一序列中的排名大于第一阈值，在第二序列中的排名大于第二阈值且小于等于第三阈值，则根据以下公式得到所述第N频点的干扰系数：

F＝P*x₁+Q*y₁

其中，x₁，y₁为预先设置的权重值，且x₁大于y₁；

若第N频点在第一序列中的排名大于第一阈值，且在第二序列中的排名大于第三阈值，则根据以下公式得到所述第N频点的干扰系数：

F＝P*x₂+Q*y₂

其中，x₂，y₂为预先设置的权重值，且x₂小于y₂。

本发明实施例提供一种确定频点的干扰系数的装置，该装置包括：

获取第一干扰系数模块，用于根据服务小区与第一层邻区的切换权重、所述服务小区与第二层邻区的切换权重、邻区对所述服务小区的天线干扰权重、邻区对所述服务小区的同频干扰权重、邻区对所述服务小区的邻频干扰权重，得到所述服务小区每个频点的第一干扰系数；

获取第二干扰系数模块，用于根据NCS测量结果得到所述服务小区每个频点的第二干扰系数；

确定干扰系数模块，用于根据所述服务小区每个频点的所述第一干扰系数和所述第二干扰系数，得到所述服务小区每个频点的干扰系数。

较佳地，所述获取第一干扰系数模块还用于：

根据以下公式得到服务小区一个频点的第一干扰系数：

$P=\underset{z=1}{\overset{k}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\α}}_z*{\mathrm{\μ}}_z*\mathrm{\γ}{1}_z+\underset{j=1}{\overset{h}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\β}}_j*{\mathrm{\μ}}_j*\mathrm{\γ}{1}_j+\underset{z=1}{\overset{k}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\α}}_z*{\mathrm{\μ}}_z*\mathrm{\γ}{2}_z+\underset{j=1}{\overset{h}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\β}}_j*{\mathrm{\μ}}_j*\mathrm{\γ}{2}_j$

其中，P为一个频点的第一干扰系数，α_z为所述服务小区与第z个第一层邻区的切换权重，β_j为所述服务小区与第j个第二层邻区的切换权重，μ_z为第z个第一层邻区对所述服务小区的天线干扰权重，μ_j为第j个第二层邻区对所述服务小区的天线干扰权重，γ1_z为第z个第一层邻区对所述服务小区的同频干扰权重，γ1_j为第j个第二层邻区对所述服务小区的同频干扰权重，γ2_z为第z个第一层邻区对所述服务小区的同频干扰权重，γ2_j为第j个第二层邻区对所述服务小区的邻频干扰权重。

较佳地，所述获取第二干扰系数模块还用于：

根据以下公式得到服务小区一个频点的同频干扰系数：

$Q_1=\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}\frac{{\mathrm{TIMESRELSS}}_i}{{\mathrm{REPARFCN}}_i}$

其中，Q₁为服务小区一个频点的同频干扰系数，TIMESRELSS_i为第i个小区信号强度高于服务小区信号强度第一个门限值的测量报告数目；REPARFCN_i为第i个小区的的频点ARFCN出现在服务小区BA表时间内收集到的测量报告数目；n为服务小区能够测量到的同频段小区的个数；

根据以下公式得到服务小区一个频点的邻频干扰系数：

$Q_2=\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}\frac{{\mathrm{TIMESRELSS}}_i}{{\mathrm{REPARFCN}}_i}$

其中，Q₂为服务小区一个频点的邻频干扰系数，TIMESRELSS_i为第i个小区信号强度高于服务小区信号强度第二个门限值的测量报告数目；REPARFCN_i为第i个小区的的频点ARFCN出现在服务小区BA表时间内收集到的测量报告数目；

根据以下公式得到服务小区一个频点的干扰系数：

Q＝Q₁+Q₂

其中，Q为服务小区一个频点的干扰系数。

较佳地，所述确定干扰系数模块还用于：

根据所述服务小区每个频点的所述第一干扰系数，对所述频点进行分类，得到第一分类结果；

根据所述服务小区每个频点的所述第二干扰系数，对所述频点进行分类，得到第二分类结果；

根据第N频点在所述第一分类结果中的类别和所述第N频点在所述第二分类结果中的类别，确定融合算法，得到所述第N频点的干扰系数。

较佳地，所述确定干扰系数模块还用于：

根据所述服务小区每个频点的所述第一干扰系数，对所述频点进行降序排列，得到第一序列；根据第一阈值对所述第一序列进行分类，得到所述第一分类结果；所述第一分类结果包括在第一序列中的排名小于等于第一阈值的类别和在第一序列中的排名大于第一阈值的类别；

根据所述服务小区每个频点的所述第二干扰系数，对所述频点进行降序排列，得到第二序列；根据第二阈值和第三阈值对所述第二序列进行分类，得到所述第二分类结果；第二分类结果包括在第二序列中的排名小于等于第二阈值的类别、在第二序列中的排名大于第二阈值且小于等于第三阈值的类别和在第二序列中的排名大于第三阈值的类别；

若第N频点在第一序列中的排名小于等于第一阈值，在第二序列中的排名小于等于第二阈值，则根据以下公式得到所述第N频点的干扰系数：

$F=\frac{P+Q}{2}$

其中，F为所述第N频点的干扰系数，P为所述第N频点的第一干扰系数，Q为所述第N频点的第二干扰系数；

若第N频点在第一序列中的排名大于第一阈值，在第二序列中的排名大于第二阈值且小于等于第三阈值，则根据以下公式得到所述第N频点的干扰系数：

F＝P*x₁+Q*y₁

其中，x₁，y₁为预先设置的权重值，且x₁大于y₁；

若第N频点在第一序列中的排名大于第一阈值，且在第二序列中的排名大于第三阈值，则根据以下公式得到所述第N频点的干扰系数：

F＝P*x₂+Q*y₂

其中，x₂，y₂为预先设置的权重值，且x₂小于y₂。

本发明实施例根据服务小区与第一层邻区的切换权重、所述服务小区与第二层邻区的切换权重、邻区对所述服务小区的天线干扰权重、邻区对所述服务小区的同频干扰权重、邻区对所述服务小区的邻频干扰权重，得到所述服务小区每个频点的第一干扰系数；根据NCS测量结果得到所述服务小区每个频点的第二干扰系数；根据所述服务小区每个频点的所述第一干扰系数和所述第二干扰系数，得到所述服务小区每个频点的干扰系数。本发明实施例根据可估算频率质量的要素，分别得到服务小区每个频点的第一干扰系数、服务小区每个频点的第二干扰系数，然后融合第一干扰系数和第二干扰系数，得到每个频点最终的干扰系数，以确定出最优频点，从而使得频率质量的判断标准更加准确，提高了频率优化效果。

附图说明

图1为本发明实施例提供的确定频点的干扰系数的流程示意图；

图2为本发明实施例提供的确定频点的干扰系数的装置示意图。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明作进一步地详细描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。

图1为本发明实施例提供的确定频点的干扰系数的方法所对应的流程示意图，该方法包括如下步骤101至步骤103：

步骤101，根据服务小区与第一层邻区的切换权重、所述服务小区与第二层邻区的切换权重、邻区对所述服务小区的天线干扰权重、邻区对所述服务小区的同频干扰权重、邻区对所述服务小区的邻频干扰权重，得到所述服务小区每个频点的第一干扰系数；

步骤102，根据NCS测量结果得到所述服务小区每个频点的第二干扰系数；

步骤103，根据所述服务小区每个频点的所述第一干扰系数和所述第二干扰系数，得到所述服务小区每个频点的干扰系数。

较佳地，在步骤101中，根据以下公式得到服务小区一个频点的第一干扰系数：

$P=\underset{z=1}{\overset{k}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\α}}_z*{\mathrm{\μ}}_z*\mathrm{\γ}{1}_z+\underset{j=1}{\overset{h}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\β}}_j*{\mathrm{\μ}}_j*\mathrm{\γ}{1}_j+\underset{z=1}{\overset{k}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\α}}_z*{\mathrm{\μ}}_z*\mathrm{\γ}{2}_z+\underset{j=1}{\overset{h}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\β}}_j*{\mathrm{\μ}}_j*\mathrm{\γ}{2}_j$

其中，P为一个频点的第一干扰系数，α_z为所述服务小区与第z个第一层邻区的切换权重，β_j为所述服务小区与第j个第二层邻区的切换权重，μ_z为第z个第一层邻区对所述服务小区的天线干扰权重，μ_j为第j个第二层邻区对所述服务小区的天线干扰权重，γ1_z为第z个第一层邻区对所述服务小区的同频干扰权重，γ1_j为第j个第二层邻区对所述服务小区的同频干扰权重，γ2_z为第z个第一层邻区对所述服务小区的同频干扰权重，γ2_j为第j个第二层邻区对所述服务小区的邻频干扰权重。

可选地，根据以下公式得到邻区切换权重：

$V=\frac{N}{M}$ 公式二

其中，V为邻区切换权重，N为同邻频邻区切换次数，M为切换请求总次数。

具体地，假设根据公式二得到服务小区与第一层邻区Cell1的切换权重为α1，第一层邻区Cell1与第二层邻区Cell2的切换权重为α2，则可根据α1和α2得到服务小区与第二层邻区Cell2的切换权重为α1*α2。

在计算服务小区的频点干扰系数时，考虑天线方位角的相关系数，即每一对天线之间的相对位置关系，能够进一步提高频率分析的精度。较佳地，本发明实施例中在计算服务小区每个频点的第一干扰系数时，融入了邻区对所述服务小区的天线干扰权重以使频率质量的判断更为准确。

具体地，天线的基本特性主要包括：(1)通常天线的功率前后比为30dB左右；(2)计算天线方位角相对因子系数只需考虑水平半功率角，考虑到目前常规天线为60°半功率角；(3)在不考虑天线增益的情况下，考虑到一般基站的单载波输出功率在20W，因此输出的电平值在43dBm。

基于以上特性通过和KATHREIN的标准天线的水平波瓣进行拟合，可得出如下统计公式：

μ₁＝-9E-0.6X²-0.0026X+1公式三

其中，μ₁为天线方位角相对因子系数，X为角度。

通过比对，公式三和KATHREIN天线的拟合度高于90％，且最大功率差值在2dB以内，因此符合现网统计要求。

通过公式三得出的是一维数据，即服务小区方位角正对干扰邻区，邻区的水平波瓣对服务小区的影响。然而，由于现网的每一对小区之间不存在完全正对的关系，因此可通过迭代方法来计算出每一对小区之间的角度权重，具体公式如下：

μ＝(-9E-0.6A²-0.0026A+1)*(-9E-0.6B²-0.0026B+1)公式四

其中，μ为天线干扰权重，A为服务小区的夹角，B为邻区的夹角。

具体地，干扰邻区的夹角为B，假设服务小区方位角正对干扰邻区，基于方位角相对因子系数就可以确定干扰邻区的干扰权重；服务小区的夹角为A，假设干扰邻区方位角正对服务小区，再基于方位角相对因子系数就可以确定来自干扰邻区对服务小区的干扰权重；把得到的上述两个权重值相乘即可得出干扰邻区对服务小区的天线干扰权重。

可选地，同频干扰权重γ1和邻频干扰权重γ2是经验值，具体取值如表1所示。

表1：同邻频干扰权重

	第一层邻区	第二层邻区
			同频干扰权重γ1	64	16
邻频干扰权重γ2	4	1

较佳地，在步骤101中，仅统计同频段的小区；对于第二层邻区，由于包含服务小区和第一层邻区信息，因此可通过如下两种方式来避免重复累加的情况：

方式一：剔除第二层邻区中是服务小区的统计结果；

方式二：保留二层邻区中一层邻区的统计结果。

较佳地，在步骤102中，所述根据NCS测量结果得到所述服务小区每个频点的第二干扰系数，包括：

根据以下公式得到服务小区一个频点的同频干扰系数：

$Q_1=\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}\frac{{\mathrm{TIMESRELSS}}_i}{{\mathrm{REPARFCN}}_i}$ 公式五

其中，Q₁为服务小区一个频点的同频干扰系数，TIMESRELSS_i为第i个小区信号强度高于服务小区信号强度第一个门限值的测量报告数目；REPARFCN_i为收集到的第i个小区的频点ARFCN出现在服务小区BA表时间内收集到的测量报告数目；n为服务小区能够测量到的同频段小区的个数；

根据以下公式得到服务小区一个频点的邻频干扰系数：

$Q_2=\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}\frac{{\mathrm{TIMESRELSS}}_i}{{\mathrm{REPARFCN}}_i}$ 公式六

其中，Q₂为服务小区一个频点的邻频干扰系数，TIMESRELSS_i为第i个小区信号强度高于服务小区信号强度第二个门限值的测量报告数目；REPARFCN_i为第i个小区的的频点ARFCN出现在服务小区BA表时间内收集到的测量报告数目；

根据以下公式得到服务小区一个频点的干扰系数：

Q＝Q₁+Q₂公式七

其中，Q为服务小区一个频点的干扰系数。

可选地，全球移动通信系统GSM规范中一般要求同频干扰保护比C/I>9dB，工程中一般加3dB余量，即要求C/I>12dB；邻频干扰保护比C/A>-9dB，因此需要应用NCS测量的相对信号强度测量来提取邻小区比服务小区大-12dB的数据来参与同频干扰系数计算，提取邻小区比服务小区大9dB的数据来参与邻频干扰系数计算，即可将第一个门限值设置为-12dB，将第二个门限值设置为9dB。

可选地，由于NCS测量的服务小区BCCH&BSIC会出现异常，所以需要删除服务小区BCCH&BSIC的NCS测量结果，以避免影响后序步骤中的排序；测量采样点太少会影响测量精确度，故也需要删除，删除标准为：剔除AFRCN&BSIC<150/hour的测量频点的NCS测量结果。

较佳地，在步骤103中，所述根据所述服务小区每个频点的所述第一干扰系数和所述第二干扰系数，得到所述服务小区每个频点的干扰系数，包括：

根据所述服务小区每个频点的所述第一干扰系数，对所述频点进行分类，得到第一分类结果；

根据所述服务小区每个频点的所述第二干扰系数，对所述频点进行分类，得到第二分类结果；

根据第N频点在所述第一分类结果中的类别和所述第N频点在所述第二分类结果中的类别，确定融合算法，得到所述第N频点的干扰系数。

较佳地，所述根据所述服务小区每个频点的所述第一干扰系数和所述第二干扰系数，得到所述服务小区每个频点的干扰系数，包括：

根据所述服务小区每个频点的所述第一干扰系数，对所述频点进行降序排列，得到第一序列；根据第一阈值对所述第一序列进行分类，得到所述第一分类结果；所述第一分类结果包括在第一序列中的排名小于等于第一阈值的类别和在第一序列中的排名大于第一阈值的类别；

根据所述服务小区每个频点的所述第二干扰系数，对所述频点进行降序排列，得到第二序列；根据第二阈值和第三阈值对所述第二序列进行分类，得到所述第二分类结果；第二分类结果包括在第二序列中的排名小于等于第二阈值的类别、在第二序列中的排名大于第二阈值且小于等于第三阈值的类别和在第二序列中的排名大于第三阈值的类别；

若第N频点在第一序列中的排名小于等于第一阈值，在第二序列中的排名小于等于第二阈值，则根据以下公式得到所述第N频点的干扰系数：

$F=\frac{P+Q}{2}$

其中，F为所述第N频点的干扰系数，P为所述第N频点的第一干扰系数，Q为所述第N频点的第二干扰系数；

若第N频点在第一序列中的排名大于第一阈值，在第二序列中的排名大于第二阈值且小于等于第三阈值，则根据以下公式得到所述第N频点的干扰系数：

F＝P*x₁+Q*y₁

其中，x₁，y₁为预先设置的权重值，且x₁大于y₁；

若第N频点在第一序列中的排名大于第一阈值，且在第二序列中的排名大于第三阈值，则根据以下公式得到所述第N频点的干扰系数：

F＝P*x₂+Q*y₂

其中，x₂，y₂为预先设置的权重值，且x₂小于y₂。

可选地，第一阈值可设置为20，第二阈值可设置为15，第三阈值可设置为第二序列中频点总数的65％；x₁可设置为40％，y₁可设置为60％；x₂可设置为60％，y₂可设置为40％。

本发明实施例根据可估算频率质量的要素，分别得到服务小区每个频点的第一干扰系数、服务小区每个频点的第二干扰系数，然后融合第一干扰系数和第二干扰系数，得到每个频点最终的干扰系数，以确定出最优频点，从而使得频率质量的判断标准更加准确，提高了频率优化效果。

针对上述方法流程，本发明实施例还提供一种确定频点的干扰系数的装置，该装置的具体内容可以参照上述方法实施，在此不再赘述。

图2为本发明实施例提供的确定频点的干扰系数的装置示意图，该装置包括：

获取第一干扰系数模块201，用于根据服务小区与第一层邻区的切换权重、所述服务小区与第二层邻区的切换权重、邻区对所述服务小区的天线干扰权重、邻区对所述服务小区的同频干扰权重、邻区对所述服务小区的邻频干扰权重，得到所述服务小区每个频点的第一干扰系数；

获取第二干扰系数模块202，用于根据NCS测量结果得到所述服务小区每个频点的第二干扰系数；

确定干扰系数模块203，用于根据所述服务小区每个频点的所述第一干扰系数和所述第二干扰系数，得到所述服务小区每个频点的干扰系数。

较佳地，所述获取第一干扰系数模块201还用于：

根据以下公式得到服务小区一个频点的第一干扰系数：

$P=\underset{z=1}{\overset{k}{\mathrm{\&Sigma;}}}{\mathrm{\&alpha;}}_z*{\mathrm{\&mu;}}_z*\mathrm{\&gamma;}{1}_z+\underset{j=1}{\overset{h}{\mathrm{\&Sigma;}}}{\mathrm{\&beta;}}_j*{\mathrm{\&mu;}}_j*\mathrm{\&gamma;}{1}_j+\underset{z=1}{\overset{k}{\mathrm{\&Sigma;}}}{\mathrm{\&alpha;}}_z*{\mathrm{\&mu;}}_z*\mathrm{\&gamma;}{2}_z+\underset{j=1}{\overset{h}{\mathrm{\&Sigma;}}}{\mathrm{\&beta;}}_j*{\mathrm{\&mu;}}_j*\mathrm{\&gamma;}{2}_j$

其中，P为一个频点的第一干扰系数，α_z为所述服务小区与第z个第一层邻区的切换权重，β_j为所述服务小区与第j个第二层邻区的切换权重，μ_z为第z个第一层邻区对所述服务小区的天线干扰权重，μ_j为第j个第二层邻区对所述服务小区的天线干扰权重，γ1_z为第z个第一层邻区对所述服务小区的同频干扰权重，γ1_j为第j个第二层邻区对所述服务小区的同频干扰权重，γ2_z为第z个第一层邻区对所述服务小区的同频干扰权重，γ2_j为第j个第二层邻区对所述服务小区的邻频干扰权重。

较佳地，所述获取第二干扰系数模块202还用于：

根据以下公式得到服务小区一个频点的同频干扰系数：

$Q_1=\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\&Sigma;}}}\frac{{\mathrm{TIMESRELSS}}_i}{{\mathrm{REPARFCN}}_i}$

其中，Q₁为服务小区一个频点的同频干扰系数，TIMESRELSS_i为第i个小区信号强度高于服务小区信号强度第一个门限值的测量报告数目；REPARFCN_i为第i个小区的的频点ARFCN出现在服务小区BA表时间内收集到的测量报告数目；n为服务小区能够测量到的同频段小区的个数；

根据以下公式得到服务小区一个频点的邻频干扰系数：

$Q_2=\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\&Sigma;}}}\frac{{\mathrm{TIMESRELSS}}_i}{{\mathrm{REPARFCN}}_i}$

其中，Q₂为服务小区一个频点的邻频干扰系数，TIMESRELSS_i为第i个小区信号强度高于服务小区信号强度第二个门限值的测量报告数目；REPARFCN_i为第i个小区的的频点ARFCN出现在服务小区BA表时间内收集到的测量报告数目；

根据以下公式得到服务小区一个频点的干扰系数：

Q＝Q₁+Q₂

其中，Q为服务小区一个频点的干扰系数。

较佳地，所述确定干扰系数模块203还用于：

根据所述服务小区每个频点的所述第一干扰系数，对所述频点进行分类，得到第一分类结果；

根据所述服务小区每个频点的所述第二干扰系数，对所述频点进行分类，得到第二分类结果；

根据第N频点在所述第一分类结果中的类别和所述第N频点在所述第二分类结果中的类别，确定融合算法，得到所述第N频点的干扰系数。

较佳地，所述确定干扰系数模块203还用于：

根据所述服务小区每个频点的所述第一干扰系数，对所述频点进行降序排列，得到第一序列；根据第一阈值对所述第一序列进行分类，得到所述第一分类结果；所述第一分类结果包括在第一序列中的排名小于等于第一阈值的类别和在第一序列中的排名大于第一阈值的类别；

根据所述服务小区每个频点的所述第二干扰系数，对所述频点进行降序排列，得到第二序列；根据第二阈值和第三阈值对所述第二序列进行分类，得到所述第二分类结果；第二分类结果包括在第二序列中的排名小于等于第二阈值的类别、在第二序列中的排名大于第二阈值且小于等于第三阈值的类别和在第二序列中的排名大于第三阈值的类别；

若第N频点在第一序列中的排名小于等于第一阈值，在第二序列中的排名小于等于第二阈值，则根据以下公式得到所述第N频点的干扰系数：

$F=\frac{P+Q}{2}$

其中，F为所述第N频点的干扰系数，P为所述第N频点的第一干扰系数，Q为所述第N频点的第二干扰系数；

若第N频点在第一序列中的排名大于第一阈值，在第二序列中的排名大于第二阈值且小于等于第三阈值，则根据以下公式得到所述第N频点的干扰系数：

F＝P*x₁+Q*y₁

其中，x₁，y₁为预先设置的权重值，且x₁大于y₁；

若第N频点在第一序列中的排名大于第一阈值，且在第二序列中的排名大于第三阈值，则根据以下公式得到所述第N频点的干扰系数：

F＝P*x₂+Q*y₂

其中，x₂，y₂为预先设置的权重值，且x₂小于y₂。

从上述内容可以看出：本发明实施例根据服务小区与第一层邻区的切换权重、所述服务小区与第二层邻区的切换权重、邻区对所述服务小区的天线干扰权重、邻区对所述服务小区的同频干扰权重、邻区对所述服务小区的邻频干扰权重，得到所述服务小区每个频点的第一干扰系数；根据NCS测量结果得到所述服务小区每个频点的第二干扰系数；根据所述服务小区每个频点的所述第一干扰系数和所述第二干扰系数，得到所述服务小区每个频点的干扰系数。本发明实施例根据可估算频率质量的要素，分别得到服务小区每个频点的第一干扰系数、服务小区每个频点的第二干扰系数，然后融合第一干扰系数和第二干扰系数，得到每个频点最终的干扰系数，以确定出最优频点，从而使得频率质量的判断标准更加准确，提高了频率优化效果。

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、或计算机程序产品。因此，本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、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、CD-ROM、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、设备(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。

尽管已描述了本发明的优选实施例，但本领域内的技术人员一旦得知了基本创造性概念，则可对这些实施例作出另外的变更和修改。所以，所附权利要求意欲解释为包括优选实施例以及落入本发明范围的所有变更和修改。

显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。

Claims (10)

1.一种确定频点的干扰系数的方法，其特征在于，该方法包括：

根据服务小区与第一层邻区的切换权重、所述服务小区与第二层邻区的切换权重、邻区对所述服务小区的天线干扰权重、邻区对所述服务小区的同频干扰权重、邻区对所述服务小区的邻频干扰权重，得到所述服务小区每个频点的第一干扰系数；

根据NCS测量结果得到所述服务小区每个频点的第二干扰系数；

根据所述服务小区每个频点的所述第一干扰系数和所述第二干扰系数，得到所述服务小区每个频点的干扰系数。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，根据以下公式得到服务小区一个频点的第一干扰系数：

$P=\underset{z=1}{\overset{k}{\mathrm{\&Sigma;}}}{\mathrm{\&alpha;}}_z*{\mathrm{\&mu;}}_z*{\mathrm{\&gamma;}1}_z+\underset{j=1}{\overset{h}{\mathrm{\&Sigma;}}}{\mathrm{\&beta;}}_j*{\mathrm{\&mu;}}_j*{\mathrm{\&gamma;}1}_j+\underset{z=1}{\overset{k}{\mathrm{\&Sigma;}}}{\mathrm{\&alpha;}}_z*{\mathrm{\&mu;}}_z*{\mathrm{\&gamma;}2}_z+\underset{j=1}{\overset{h}{\mathrm{\&Sigma;}}}{\mathrm{\&beta;}}_j*{\mathrm{\&mu;}}_j*{\mathrm{\&gamma;}2}_j$

其中，P为一个频点的第一干扰系数，α_z为所述服务小区与第z个第一层邻区的切换权重，β_j为所述服务小区与第j个第二层邻区的切换权重，μ_z为第z个第一层邻区对所述服务小区的天线干扰权重，μ_j为第j个第二层邻区对所述服务小区的天线干扰权重，γ1_z为第z个第一层邻区对所述服务小区的同频干扰权重，γ1_j为第j个第二层邻区对所述服务小区的同频干扰权重，γ2_z为第z个第一层邻区对所述服务小区的同频干扰权重，γ2_j为第j个第二层邻区对所述服务小区的邻频干扰权重。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据NCS测量结果得到所述服务小区每个频点的第二干扰系数，包括：

根据以下公式得到服务小区一个频点的同频干扰系数：

$Q_1=\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\&Sigma;}}}\frac{{\mathrm{TIMESRELSS}}_i}{{\mathrm{REPARFCN}}_i}$

其中，Q₁为服务小区一个频点的同频干扰系数，TIMESRELSS_i为第i个小区信号强度高于服务小区信号强度第一个门限值的测量报告数目；REPARFCN_i为第i个小区的的频点ARFCN出现在服务小区BA表时间内收集到的测量报告数目；n为服务小区能够测量到的同频段小区的个数；

根据以下公式得到服务小区一个频点的邻频干扰系数：

$Q_2=\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\&Sigma;}}}\frac{{\mathrm{TIMESRELSS}}_i}{{\mathrm{REPARFCN}}_i}$

其中，Q₂为服务小区一个频点的邻频干扰系数，TIMESRELSS_i为第i个小区信号强度高于服务小区信号强度第二个门限值的测量报告数目；REPARFCN_i为第i个小区的的频点ARFCN出现在服务小区BA表时间内收集到的测量报告数目；

根据以下公式得到服务小区一个频点的干扰系数：

Q＝Q₁+Q₂

其中，Q为服务小区一个频点的干扰系数。

4.如权利要求1至3中任一项所述的方法，其特征在于，所述根据所述服务小区每个频点的所述第一干扰系数和所述第二干扰系数，得到所述服务小区每个频点的干扰系数，包括：

根据所述服务小区每个频点的所述第一干扰系数，对所述频点进行分类，得到第一分类结果；

根据所述服务小区每个频点的所述第二干扰系数，对所述频点进行分类，得到第二分类结果；

根据第N频点在所述第一分类结果中的类别和所述第N频点在所述第二分类结果中的类别，确定融合算法，得到所述第N频点的干扰系数。

5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述服务小区每个频点的所述第一干扰系数和所述第二干扰系数，得到所述服务小区每个频点的干扰系数，包括：

根据所述服务小区每个频点的所述第一干扰系数，对所述频点进行降序排列，得到第一序列；根据第一阈值对所述第一序列进行分类，得到所述第一分类结果；所述第一分类结果包括在第一序列中的排名小于等于第一阈值的类别和在第一序列中的排名大于第一阈值的类别；

根据所述服务小区每个频点的所述第二干扰系数，对所述频点进行降序排列，得到第二序列；根据第二阈值和第三阈值对所述第二序列进行分类，得到所述第二分类结果；第二分类结果包括在第二序列中的排名小于等于第二阈值的类别、在第二序列中的排名大于第二阈值且小于等于第三阈值的类别和在第二序列中的排名大于第三阈值的类别；

若第N频点在第一序列中的排名小于等于第一阈值，在第二序列中的排名小于等于第二阈值，则根据以下公式得到所述第N频点的干扰系数：

$f=\frac{P+Q}{2}$

其中，F为所述第N频点的干扰系数，P为所述第N频点的第一干扰系数，Q为所述第N频点的第二干扰系数；

若第N频点在第一序列中的排名大于第一阈值，在第二序列中的排名大于第二阈值且小于等于第三阈值，则根据以下公式得到所述第N频点的干扰系数：

F＝P*x₁+Q*y₁

其中，x₁，y₁为预先设置的权重值，且x₁大于y₁；

若第N频点在第一序列中的排名大于第一阈值，且在第二序列中的排名大于第三阈值，则根据以下公式得到所述第N频点的干扰系数：

F＝P*x₂+Q*y₂

其中，x₂，y₂为预先设置的权重值，且x₂小于y₂。

6.一种确定频点的干扰系数的装置，其特征在于，该装置包括：

获取第一干扰系数模块，用于根据服务小区与第一层邻区的切换权重、所述服务小区与第二层邻区的切换权重、邻区对所述服务小区的天线干扰权重、邻区对所述服务小区的同频干扰权重、邻区对所述服务小区的邻频干扰权重，得到所述服务小区每个频点的第一干扰系数；

获取第二干扰系数模块，用于根据NCS测量结果得到所述服务小区每个频点的第二干扰系数；

确定干扰系数模块，用于根据所述服务小区每个频点的所述第一干扰系数和所述第二干扰系数，得到所述服务小区每个频点的干扰系数。

7.如权利要求6所述的装置，其特征在于，所述获取第一干扰系数模块还用于：

根据以下公式得到服务小区一个频点的第一干扰系数：

$P=\underset{z=1}{\overset{k}{\mathrm{\&Sigma;}}}{\mathrm{\&alpha;}}_z*{\mathrm{\&mu;}}_z*{\mathrm{\&gamma;}1}_z+\underset{j=1}{\overset{h}{\mathrm{\&Sigma;}}}{\mathrm{\&beta;}}_j*{\mathrm{\&mu;}}_j*{\mathrm{\&gamma;}1}_j+\underset{z=1}{\overset{k}{\mathrm{\&Sigma;}}}{\mathrm{\&alpha;}}_z*{\mathrm{\&mu;}}_z*{\mathrm{\&gamma;}2}_z+\underset{j=1}{\overset{h}{\mathrm{\&Sigma;}}}{\mathrm{\&beta;}}_j*{\mathrm{\&mu;}}_j*{\mathrm{\&gamma;}2}_j$

其中，P为一个频点的第一干扰系数，α_z为所述服务小区与第z个第一层邻区的切换权重，β_j为所述服务小区与第j个第二层邻区的切换权重，μ_z为第z个第一层邻区对所述服务小区的天线干扰权重，μ_j为第j个第二层邻区对所述服务小区的天线干扰权重，γ1_z为第z个第一层邻区对所述服务小区的同频干扰权重，γ1_j为第j个第二层邻区对所述服务小区的同频干扰权重，γ2_z为第z个第一层邻区对所述服务小区的同频干扰权重，γ2_j为第j个第二层邻区对所述服务小区的邻频干扰权重。

8.如权利要求6所述的装置，其特征在于，所述获取第二干扰系数模块还用于：

根据以下公式得到服务小区一个频点的同频干扰系数：

$Q_1=\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\&Sigma;}}}\frac{{\mathrm{TIMESRELSS}}_i}{{\mathrm{REPARFCN}}_i}$

其中，Q₁为服务小区一个频点的同频干扰系数，TIMESRELSS_i为第i个小区信号强度高于服务小区信号强度第一个门限值的测量报告数目；REPARFCN_i为第i个小区的的频点ARFCN出现在服务小区BA表时间内收集到的测量报告数目；n为服务小区能够测量到的同频段小区的个数；

根据以下公式得到服务小区一个频点的邻频干扰系数：

$Q_2=\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\&Sigma;}}}\frac{{\mathrm{TIMESRELSS}}_i}{{\mathrm{REPARFCN}}_i}$

其中，Q₂为服务小区一个频点的邻频干扰系数，TIMESRELSS_i为第i个小区信号强度高于服务小区信号强度第二个门限值的测量报告数目；REPARFCN_i为第i个小区的的频点ARFCN出现在服务小区BA表时间内收集到的测量报告数目；

根据以下公式得到服务小区一个频点的干扰系数：

Q＝Q₁+Q₂

其中，Q为服务小区一个频点的干扰系数。

9.如权利要求6至8中任一项所述的装置，其特征在于，所述确定干扰系数模块还用于：

根据所述服务小区每个频点的所述第一干扰系数，对所述频点进行分类，得到第一分类结果；

根据所述服务小区每个频点的所述第二干扰系数，对所述频点进行分类，得到第二分类结果；

根据第N频点在所述第一分类结果中的类别和所述第N频点在所述第二分类结果中的类别，确定融合算法，得到所述第N频点的干扰系数。

10.如权利要求9所述的装置，其特征在于，所述确定干扰系数模块还用于：

根据所述服务小区每个频点的所述第一干扰系数，对所述频点进行降序排列，得到第一序列；根据第一阈值对所述第一序列进行分类，得到所述第一分类结果；所述第一分类结果包括在第一序列中的排名小于等于第一阈值的类别和在第一序列中的排名大于第一阈值的类别；

根据所述服务小区每个频点的所述第二干扰系数，对所述频点进行降序排列，得到第二序列；根据第二阈值和第三阈值对所述第二序列进行分类，得到所述第二分类结果；第二分类结果包括在第二序列中的排名小于等于第二阈值的类别、在第二序列中的排名大于第二阈值且小于等于第三阈值的类别和在第二序列中的排名大于第三阈值的类别；

若第N频点在第一序列中的排名小于等于第一阈值，在第二序列中的排名小于等于第二阈值，则根据以下公式得到所述第N频点的干扰系数：

$F=\frac{P+Q}{2}$

其中，F为所述第N频点的干扰系数，P为所述第N频点的第一干扰系数，Q为所述第N频点的第二干扰系数；

若第N频点在第一序列中的排名大于第一阈值，在第二序列中的排名大于第二阈值且小于等于第三阈值，则根据以下公式得到所述第N频点的干扰系数：

F＝P*x₁+Q*y₁

其中，x₁，y₁为预先设置的权重值，且x₁大于y₁；

若第N频点在第一序列中的排名大于第一阈值，且在第二序列中的排名大于第三阈值，则根据以下公式得到所述第N频点的干扰系数：

F＝P*x₂+Q*y₂

其中，x₂，y₂为预先设置的权重值，且x₂小于y₂。