CN106162668A - 确定网络参数的方法和装置 - Google Patents

Abstract

本发明实施例提供一种确定网络参数的方法和装置，其中，该装置包括：第一选择单元，其用于根据无线网络规划场景选择进行无线网络规划所需要的网络参数；第一计算单元，其用于针对无线网络规划方案计算选择的网络参数；通过本实施例的上述方法和装置确定的网络参数，能够准确的反映无线网络的优劣，降低无线网络规划方案计算的复杂度，并得到满足用户需求且网络性能较优的无线网络规划方案。

Description

确定网络参数的方法和装置

技术领域

本发明涉及通信技术领域，尤其涉及一种确定网络参数的方法和装置。

背景技术

无线通信技术的发展为用户随时随地接入网络带来了极大的便利，无线局域网络(Wireless Local Area Networks,WLAN)是一种基于电气和电子工程师协会(Instituteof Electrical and Electronics Engineers，IEEE)802.11系列标准的无线通信技术。IEEE802.11系列标准提供了三种网络模型。其中，由接入点(Access Point,AP)负责组织网络的模型应用最为广泛，其基础架构模型(infrastructure model)是一种以AP为中心组织起来的单跳网络。在该网络模型中，用户(User)直接和AP连接，由AP为该用户提供服务。并且规划AP的数量、位置、所用信道和发射功率决定了网络的性能。在WLAN网络规划时，通常使用遗传算法对第i代规划方案集中的每一个规划方案进行处理，经过多次迭代获得满足需求的规划方案。

应该注意，上面对技术背景的介绍只是为了方便对本发明的技术方案进行清楚、完整的说明，并方便本领域技术人员的理解而阐述的。不能仅仅因为这些方案在本发明的背景技术部分进行了阐述而认为上述技术方案为本领域技术人员所公知。

发明内容

目前，现有的无线网络规划方法只考虑固定的单一网络参数，因此无法准确的反映出当前无线网络规划场景的网络性能优劣，而如果针对每个无线网络规划场景都考虑固定的多个网络参数，虽然是能够相对准确的反映出网络性能的优劣，但会导致计算复杂度的增加。

本发明实施例提出了一种确定网络参数的方法和装置。其中，根据不同的无线网络规划场景选择进行无线网络规划所需要的网络参数；从而能够准确的反映无线网络的优劣，降低无线网络规划方案计算的复杂度，并得到满足用户需求且网络性能较优的无线网络规划方案。

本发明实施例的上述目的是通过如下技术方案实现的：

根据本发明实施例的第一个方面，提供了一种确定网络参数的装置，该装置包括：

第一选择单元，其用于根据无线网络规划场景选择进行无线网络规划所需要的网络参数；

第一计算单元，其用于针对无线网络规划方案计算选择的该网络参数。

根据本发明实施例的第二个方面，提供了一种无线网络规划装置，该装置包括：

第三选择单元，其用于根据无线网络规划场景选择进行无线网络规划所需要的网络参数；

第二计算单元，其用于针对第i代无线网络规划方案集中的每个无线网络规划方案计算选择的该网络参数；

第一处理单元，其根据该第二计算单元计算的网络参数对第i代无线网络规划方案集进行处理，得到第i+1代无线网络规划方案集，在满足第三预定条件时，将该第i+1代无线网络规划方案集确定为最终的无线网络规划方案集。

根据本发明实施例的第三个方面，提供了一种确定网络参数的方法，该方法包括：

根据无线网络规划场景选择进行无线网络规划所需要的网络参数；

针对无线网络规划方案计算选择的该网络参数。

本发明实施例的有益效果在于，通过本发明实施例的确定网络参数的方法和装置，能够准确的反映无线网络的优劣，降低无线网络规划方案计算的复杂度，并得到满足用户需求且网络性能较优的无线网络规划方案。

参照后文的说明和附图，详细公开了本发明的特定实施方式，指明了本发明的原理可以被采用的方式。应该理解，本发明的实施方式在范围上并不因而受到限制。在所附权利要求的精神和条款的范围内，本发明的实施方式包括许多改变、修改和等同。

针对一种实施方式描述和/或示出的特征可以以相同或类似的方式在一个或更多个其他实施方式中使用，与其他实施方式中的特征相组合，或替代其他实施方式中的特征。

应该强调，术语“包括/包含”在本文使用时指特征、整件、步骤或组件的存在，但并不排除一个或更多个其他特征、整件、步骤或组件的存在或附加。

附图说明

参照以下的附图可以更好地理解本发明的很多方面。附图中的部件不是成比例绘制的，而只是为了示出本发明的原理。为了便于示出和描述本发明的一些部分，附图中对应部分可能被放大或缩小。在本发明的一个附图或一种实施方式中描述的元素和特征可以与一个或更多个其他附图或实施方式中示出的元素和特征相结合。此外，在附图中，类似的标号表示几个附图中对应的部件，并可用于指示多于一种实施方式中使用的对应部件。

在附图中：

图1是本发明实施例1的确定网络参数的方法流程图；

图2是本发明实施例1的用户分布不均匀的场景示意图；

图3是本发明实施例2的无线网络规划方法流程图；

图4是本发明实施例3的确定网络参数的装置一种实施方式构成示意图；

图5是本发明实施例3的参数确定单元403一种实施方式构成示意图；

图6是本发明实施例3的参数确定单元403一种实施方式构成示意图；

图7是本发明实施例3的确定网络参数的装置另一种实施方式构成示意图；

图8是本发明实施例4的无线网络规划装置一种实施方式构成示意图；

图9是本发明实施例4的无线网络规划装置另一种实施方式构成示意图。

具体实施方式

参照附图，通过下面的说明书，本发明实施例的前述以及其他特征将变得明显。这些实施方式只是示例性的，不是对本发明的限制。为了使本领域的技术人员能够容易地理解本发明的原理和实施方式，本发明实施例以WLAN网络为例进行说明，但可以理解，本发明实施例并不限于WLAN网络，例如，本发明实施例提供的方法和装置也适用于其他无线网络。

下面参照附图对本发明的实施方式进行说明。

实施例1

图1是本发明实施例1的确定网络参数的方法流程图。请参照图1，该方法包括：

步骤101，根据无线网络规划场景选择进行无线网络规划所需要的网络参数；

步骤102，针对无线网络规划方案计算选择的所述网络参数。

由上述实施例可知，根据不同的无线网络规划场景选择进行无线网络规划所需要的网络参数，从而能够准确的反映无线网络的优劣，降低无线网络规划方案计算的复杂度，并得到满足用户需求且网络性能较优的无线网络规划方案。

在本实施例中，可以根据无线网络规划场景中的用户分布情况、已存在的其他网络情况和已存在的其他干扰源情况将无线网络规划场景分为以下类型的场景：

1)用户分布不均匀的场景

在待规划区域内，不同范围内的用户密度不相同，因此会导致某些范围的用户密度很大，但某些范围的用户密度很小。图2是本实施例中用户分布不均匀的场景示意图，如图2所示，待规划区域内的上半部分的用户密度小于下半部分的用户密度，因此，在这种用户分布不均匀的场景下选择的网络参数要能体现出用户分布对网络性能的影响。

2)已存在WLAN的场景

在待规划区域内，已存在WLAN网络的情况下，需要在该待规划区域内规划新的无线网络，其中新的无线网络与已存在的WLAN网络互相独立，因此，在这种已存在WLAN的场景下，选择的网络参数要能体现出已存在WLAN网络对网络性能的影响。

3)已存在其他干扰源的场景

在待规划区域内，还存在其他与待规划的无线网络同频的干扰源的情况下，例如微波炉、无绳电话或者Zigbee设备，因此，在这种已存在其他干扰源场景下，选择的网络参数要能体现出已存在其他干扰源对网络性能的影响。

在本实施例中，仅对上述类型的无线网络规划场景进行说明，但无线网络规划场景还可以包括其他类型的场景，例如用户均匀分布的场景等，本实施例并不以此作为限制。

在本实施例中，无线网络规划所需要的网络参数也可以称为无线网络的规划目标，各个规划目标反映当前无线网络的性能，通常作为在使用遗传算法计算无线网络规划方案时的适应度函数，以便根据适应度函数进行遗传迭代过程中的帕累托排序处理，能够达到多个规划目标的需求，从而优化无线网络规划方案，节约建设成本。

在本实施例中，无线网络规划所需要的网络参数包括以下参数中的一个或一个以上：接入点的覆盖度、接入点的成本、接入点的重叠度、以及信号与干扰噪声比(SINR)等。另外，还可以包括吞吐量、时延等其他网络参数，本实施例并不以此作为限制。

其中，接入点的覆盖度(Coverage)用于评估无线网络规划方案对于待规划区域的覆盖情况，可以根据待规划区域内用户的实际分布情况或设置的采样点计算覆盖度。例如，可以采用如下两种方法计算覆盖度：

A.按照用户的实际分布情况计算覆盖度

在待规划区域内共规划了N个用户，能够连接上接入点的用户或采样点的数量为N'，覆盖度Cv＝N'/N，其中，N为正整数，N'为非负整数。

B.按照设置的采样点计算覆盖度

在待规划区域内设置采样点，数量为S。能够连接AP的采样点数量为S'，覆盖度Cv＝S'/S，其中，S为正整数，S'为非负整数；

采样点数量S可采用如下方式获得：设置的采样点呈m行n列分布，采样点数量S＝m×n。

其中，在待规划区域内，两个接入点或者多个接入点的覆盖范围可能存在重叠部分，如果这些接入点工作在同一个信道上(即工作频率相同)，则在这些重叠范围内的用户在发送数据时会受到这些AP的干扰，接入点的重叠度(Overlap)用于表征这种干扰的大小。该重叠度可以根据待规划区域内用户的实际分布情况或设置的采样点计算重叠度。例如，可以采用如下两种方法计算重叠度：

C.按照用户的实际分布情况计算覆盖度

在待规划区域内，共有N个用户。统计在用户i的通信范围内、与该用户i工作在同一信道的除该用户i连接的接入点外的其他接入点的数量N_i，对于每个用户，对N_i求和获得∑N_i，重叠度Ov＝(∑N_i)/N，其中，N为正整数，N_i为非负整数。

D.按照设置的采样点计算覆盖度

在待规划区域内，设置采样点，数量为S。统计在采样点i的通信范围内、与该采用点i工作在同一信道的除该用户i连接的接入点外的其他接入点的数量S_i，对于每个用户，对S_i求和获得∑S_i，重叠度Ov＝(∑S_i)/S；其中，S为正整数，S_i为非负整数，该采样点的数量S的获取方式如上所述，此处不再赘述。

其中，接入点的成本(Cost)与接入点的数量成正比，因此可以通过计算接入点的数量来计算接入点的成本。

其中，信号与干扰噪声比(SINR)用于表示干扰源和工作在同频信道的用户对于规划方案网络性能的影响，可以根据待规划区域内用户的实际分布情况计算SINR。例如，可以采用如下方法计算SINR：

其中，i、j表示用户i和用户j，m表示连接用户i的接入点，S(i)表示用户i到接入点m的信号强度，Noise等预定值，其表示热噪声，n表示其他干扰源到接入点m的信号强度，pr(j,m)表示其他用户j对接入点m的干扰大小，其中用户j连接除接入点m以外的接入点，并且用户j和接入点之间的距离小于预定值；其中，S(i)，Noise，n和pr(j,m)为非负实数。

在一个实施方式中，针对每一个接入点可以设定一个最大用户连接数L，当一个接入点连接的用户量超过L时，该接入点就不能再连接其他用户了。其中，用户或采样点可以根据如下规则选择其连接的接入点，例如该用户或采样点可以根据其和接入点之间的距离，选择距离最近的接入点连接，或者当距离最近的接入点已经连接超过L个用户时，选择还未超过L个用户连接的接入点，其中可按照距离由小到大的顺序选择，也可从这些接入点中任意选择。

在本实施例中，能够连接上接入点的用户或采样点是指：在一个接入点的通信范围内，与一个接入点的距离最近的且该一个接入点已连接的用户的数量或采样点的数量未超过预定值L的用户或采样点。而在根据上述规则进行接入点选择后，发现没有接入点可以选择时，这个用户或采样点为不能够连接上接入点的用户或采样点。

在本实施例中，步骤101根据无线网络规划场景选择进行无线网络规划所需要的网络参数，例如：

为了能够准确反映出用户分布对于网络性能的影响，在无线网络规划场景为用户分布不均匀时，所选择的网络参数为：接入点的覆盖度、接入点的成本和接入点的重叠度；

为了能够准确反映出已存在WLAN网络对网络性能的影响，在无线网络规划场景为用户分布均匀且在规划区域已存在WLAN时，所选择的网络参数为：接入点的覆盖度、接入点的成本和接入点的重叠度；

为了能够准确反映出已存在的其他干扰源对网络性能的影响，在无线网络规划场景为在规划区域存在其他干扰源时，所选择的网络参数为：接入点的覆盖度、接入点的成本和SINR。

以上，仅以上述三种类型的场景为例对本实施例步骤101进行说明，但本实施例并不限制于此，例如，在无线网络规划场景为在规划区域已存在WLAN并且存在其他干扰源时，所选择的网络参数为接入点的覆盖度、接入点的成本、接入点的重叠度和SINR，以便能够准确反映出已存在WLAN网络和已存在的其他干扰源对网络性能的影响。

在本实施例中，在步骤101选定了相关的网络参数后，步骤102针对无线网络规划方案计算选择的网络参数，以便根据计算出的网络参数的值，使用遗传算法获得最终的规划方案。

在一个实施方式中，为了计算出准确的网络参数的值，步骤102还可以根据不同的无线网络规划场景选择不同的计算网络参数的方法，例如：

在无线网络规划场景为用户分布不均匀时，根据待规划区域内用户的实际分布情况计算覆盖度和重叠度，即上述A中计算覆盖度的方法，上述C中计算重叠度的方法；

在无线网络规划场景为用户分布均匀且在规划区域已存在WLAN时，根据待规划区域内设置的采样点计算覆盖度，即上述B中计算覆盖度的方法，另外，重叠度的计算可以根据用户实际分布情况，也可以根据设置的采样点来计算，本实施例并不以此作为限制；

在无线网络规划场景为在规划区域存在其他干扰源时，根据待规划区域内设置的采样点的分布情况计算覆盖度，即上述B中计算覆盖度的方法，根据用户的实际分布情况计算SINR，即上述E中计算SINR的方法。

由上述方法可知，通过选择与无线网络规划场景相对应的网络参数的计算方法，能够使计算出的网络参数更加准确，更能准确的反映出网络性能。

在本实施例中，该方法还可以包括：

步骤103，根据计算的网络参数确定最终的网络参数。

在一个实施方式中，在计算的网络参数中的一个或一个以上网络参数满足第一预定条件时，该一个或一个以上网络参数不作为最终的网络参数；

通过上述实施方式，设置第一预定条件，可以将满足需求的网络参数从最终的网络参数中排除，即在使用遗传算法根据网络参数获得最终的规划方案时，可以不考虑已满足需求的网络参数对网络性能的影响，由此进一步降低了计算的复杂度。

其中，该第一预定条件用于选择使网络性能较优的网络参数，从而在确定最终的网络参数时将该满足第一预定条件的网络参数从最终的网络参数中排除，仅根据其他不满足第一预定条件的网络参数进行帕累托排序或其他遗传算法的处理。

其中，该第一预定条件可以为计算的网络参数的值小于第一预定值或计算的网络参数的值大于第二预定值；例如，当计算的网络参数中的一个网络参数为接入点的成本时，由于接入点的成本越低越好，因此，该第一预定条件可以为计算的网络参数的值小于第一预定值，在针对一个无线网络规划方案计算的网络参数中的接入点成本值小于第一预定值，使用遗传算法根据计算出的网络参数进行处理时，将成本这一网络参数从计算出的网络参数中排除，即不考虑成本对无线网络的影响；例如，当计算的网络参数中的一个网络参数为覆盖度时，由于覆盖度越大越好，因此，该第一预定条件可以为计算的网络参数的值大于第二预定值，在针对一个无线网络规划方案计算的网络参数中的覆盖度大于第二预定值，使用遗传算法根据计算出的网络参数进行处理时，将覆盖度这一网络参数从网络参数中排除，即不考虑覆盖度对无线网络的影响1由此进一步降低了计算的复杂度。

在一个实施方式中，在计算的网络参数中的一个或一个以上网络参数满足第二预定条件时，将针对该无线网络规划方案计算的所有网络参数的值确定为最终的网络参数，并设为最差值。

通过上述实施方式，设置第二预定条件，可以实现对该无线网络规划方案网络参数(适应度函数)的惩罚，使得对应该最差值的无线网络规划方案逐渐被淘汰，由此得到满足需求且网络性能较优的规划方案。

其中，该第二预定条件用于选择使网络性能较差的网络参数，从而在确定最终的网络参数时，将针对无线网络规划方案计算的所有网络参数的值设为最差值，即在满足第二预定条件时，对该规划方案的所有网络参数进行惩罚，将其设为最差值，可以在利用遗传算法对无线网络规划方案进行处理时，使得对应该最差值的无线网络规划方案逐渐被淘汰。

其中，该第二预定条件可以为计算的网络参数的值大于第三预定值或计算的网络参数的值小于第四预定值；例如，当计算的网络参数中的一个网络参数为接入点的成本时，由于接入点的成本越低越好，因此，该第二预定条件可以为计算的网络参数的值小于第三预定值，在针对一个无线网络规划方案计算的网络参数中的接入点成本值大于第三预定值，使用遗传算法根据计算出的网络参数进行处理时，将该无线网络规划方案的所有网络参数均设为最差值；例如，当计算的网络参数中的一个网络参数为覆盖度时，由于覆盖度越大越好，因此，该第二预定条件可以为计算的网络参数的值小于第四预定值，在针对一个无线网络规划方案计算的网络参数中的覆盖度小于第四预定值，使用遗传算法根据计算出的网络参数进行处理时，将该无线网络规划方案的所有网络参数均设为最差值。从而实现对该无线网络规划方案网络参数(适应度函数)的惩罚。

上述第一预设条件和第二预设条件中第一预定值、第二预定值、第三预定值和第四预定值的取值可根据实际情况设定。以下举实例说明：

例如，第一预定值40和第三预定值80是针对接入点成本设置的判断阈值，其中，针对规划方案A，计算得到的接入点成本为90，针对规划方案B，计算得到的接入点成本为30，规划方案A的接入点成本大于第三预定值，即规划方案A的成本过高，则将规划方案A的所有网络参数设为最差值，即对该无线网络规划方案的所有网络参数进行惩罚；规划方案B的接入点成本小于第一预定值，即表示规划方案B的成本在可接受范围内，可以将接入点的成本这一网络参数从最终的网络参数中排除，即仅根据其他网络参数对无线网络规划方案进行处理。

例如，第二预定值90％和第四预定值50％是针对接入点覆盖度设置的判断阈值，其中，针对规划方案A，计算得到的覆盖度为95％，针对规划方案B，计算得到的覆盖度为45％，规划方案A的覆盖度大于第二预定值，即规划方案A的覆盖度在可接受范围内，则将规划方案A的覆盖度这一网络参数从最终的网络参数中排除，即仅根据其他网络参数对无线网络规划方案进行处理；规划方案B的覆盖度小于第四预定值，即表示规划方案B的覆盖度过低，则将规划方案B的所有网络参数设为最差值，即对该无线网络规划方案的所有网络参数进行惩罚。

由上述方法可知，通过设置第二预定条件，可以实现对该无线网络规划方案网络参数(适应度函数)的惩罚，使得对应该最差值的无线网络规划方案逐渐被淘汰，由此得到满足需求且网络性能较优的规划方案，通过设置第一与预定条件，可以将满足需求的网络参数从最终的网络参数中排除，即在使用遗传算法根据网络参数获得最终的规划方案时，可以不考虑已满足需求的网络参数对网络性能的影响，由此进一步降低了计算的复杂度。

由上述实施例可知，根据不同的无线网络规划场景选择进行无线网络规划所需要的网络参数；从而能够准确的反映无线网络的优劣，降低无线网络规划方案计算的复杂度，并得到满足用户需求且网络性能较优的无线网络规划方案。

实施例2

图3是本发明实施例2的无线网络规划方法流程图。请参照图2，该方法包括：

步骤301，根据无线网络规划场景选择进行无线网络规划所需要的网络参数；

步骤302，针对第i代无线网络规划方案集中的每个无线网络规划方案计算选择的该网络参数；

步骤303，根据步骤302中计算的网络参数对第i代无线网络规划方案集进行处理，得到第i+1代无线网络规划方案集，在满足第三预定条件时，将该第i+1代无线网络规划方案集确定为最终的无线网络规划方案集；其中，i为非负整数。

其中，步骤301和步骤302中确定网络参数的方法可参考实施例1，将实施例1的内容合并与此，此处不再赘述。

在本实施例中，当i＝0时，该第i代无线网络规划方案为初始规划方案集。

在步骤303中，首先利用遗传算法对第i代(第0代)规划方案集进行处理，以获得新的规划方案集，即第i+1代(第1代)规划方案集。在满足第三预定条件时，将该第i+1代规划方案集作为最终的规划方案集；否则针对生成的第i+1代规划方案集，利用遗传算法对该第i+1代规划方案进行处理，即相当于i等于1，直至获得最终的规划方案。其中利用遗传算法对第i代规划方案集进行处理主要包括：对第i代规划方案集进行包括选择、交叉、变异的处理。

在本实施例中，根据遗传算法确定最终的无线网络规划方案集的具体实施方式可以包括：根据步骤302中计算出的网络参数，利用帕累托排序方法为所述第i代规划方案集中的每一个规划方案设置等级；根据设置的等级计算每一个规划方案的选择概率；根据计算出的每一个规划方案的选择概率，从第i代规划方案集中选择第一预定数量的规划方案，以获得第一规划方案集(遗传算法中的选择处理)；从第一规划方案集中，选定第二预定数量组的规划方案，其中每组规划方案包含两个规划方案，将每组规划方案中的两个规划方案的预定位置的接入点规划方案互换(遗传算法中的交叉处理)；从处理后的第一规划方案集中选定第三预定数量的规划方案，将第三预定数量的规划方案中的每一个规划方案中预定位置的接入点规划方案改变为与其当前规划方案不同的规划方案(遗传算法中的变异处理)，以获得所述第i+1代规划方案集。

由上述实施例可知，根据不同的无线网络规划场景选择进行无线网络规划所需要的网络参数；并根据确定的网络参数，获得最终的无线网络规划方案，从而能够准确的反映无线网络的优劣，降低无线网络规划方案计算的复杂度，并得到满足用户需求且网络性能较优的无线网络规划方案。

实施例3

本发明实施例3还提供了一种确定网络参数的装置，由于该装置解决问题的原理与实施例1的方法类似，因此其具体的实施可以参照实施例1的方法的实施，重复之处不再赘述。

图4是本发明实施例3的确定网络参数的装置构成示意图，该装置包括：

第一选择单元401，其于根据无线网络规划场景选择进行无线网络规划所需要的网络参数；

第一计算单元402，其用于针对无线网络规划方案计算第一计算单元4010选择的所述网络参数。

由上述实施例可知，根据不同的无线网络规划场景选择进行无线网络规划所需要的网络参数；从而能够准确的反映无线网络的优劣，降低无线网络规划方案计算的复杂度，并得到满足用户需求且网络性能较优的无线网络规划方案。

在本实施例中，第一选择单元401和第一计算单元402的具体实施方式可以参考实施例1中的步骤101和步骤102，此处不再重复。

在本实施例中，该网络参数包括以下参数中的一个或一个以上：

接入点的覆盖度、接入点的成本、接入点的重叠度、以及信号与干扰噪声比(SINR)。

在本实施例中，第一计算单元402还可以包括：第二选择单元4021，其用于根据无线网络规划场景选择第一计算单元401计算网络参数的方法；参数计算单元4022，其用于针对无线网络规划方案、且利用第二选择单元4021选择的方法来计算选择的所述网络参数，由此进一步能够准确的反映出网络性能的优劣。

在一个实施方式中，在无线网络规划场景为用户分布不均匀时，第二选择单元4021选择根据待规划区域内用户的实际分布情况计算覆盖度；

在一个实施方式中，在无线网络规划场景为用户分布均匀且在规划区域已存在WLAN时，第二选择单元4021选择根据待规划区域内设置的采样点计算覆盖度；

在一个实施方式中，在无线网络规划场景为在规划区域存在其他干扰源时，第二选择单元4021选择根据待规划区域内设置的采样点的分布情况计算覆盖度，根据用户的实际分布情况计算SINR。

在本实施例中，各个网络参数的具体计算方法可以参考实施例1，此处不再赘述。

在一个实施方式中，在无线网络规划场景为用户分布不均匀时，第一选择单元401所选择的网络参数为：接入点的覆盖度、接入点的成本和接入点的重叠度；

在一个实施方式中，在无线网络规划场景为用户分布均匀且在规划区域已存在WLAN时，第一选择单元401所选择的网络参数为：接入点的覆盖度、接入点的成本和接入点的重叠度；

在一个实施方式中，在无线网络规划场景为在规划区域存在其他干扰源时，第一选择单元401所选择的网络参数为：接入点的覆盖度、接入点的成本和SINR。

在本实施例中，该装置还包括：

参数确定单元403，其根据第一计算单元402计算的网络参数确定最终的网络参数。

图5是本实施例中参数确定单元403的一种实施方式构成示意图，如图5所示，该参数确定单元包括：

第一判断单元501，其用于判断计算的网络参数中的一个或一个以上网络参数是否满足第一预定条件；

第一确定单元502，其用于在第一判断单元501的判断结果为是时，不将该一个或一个以上网络参数作为最终的网络参数。

图6是本实施例中参数确定单元403的另一种实施方式构成示意图，如图6所示，该参数确定单元包括：

第二判断单元601，其用于判断计算的网络参数中的一个或一个以上网络参数是否满足第二预定条件；

第二确定单元602，其用于在第二判断单元601的判断结果为是时，将针对该无线网络规划方案计算的所有网络参数的值确定为最终的网络参数，并设为最差值。

由上述实施方式可知，通过设置第二预定条件，可以实现对该无线网络规划方案网络参数(适应度函数)的惩罚，使得对应该最差值的无线网络规划方案逐渐被淘汰，由此得到满足需求且网络性能较优的规划方案，通过设置第一与预定条件，可以将满足需求的网络参数从最终的网络参数中排除，即在使用遗传算法根据网络参数获得最终的规划方案时，可以不考虑已满足需求的网络参数对网络性能的影响，由此进一步降低了计算的复杂度。

图7是本发明实施例确定网络参数的装置的另一构成示意图，如图7所示，装置700可以包括：一个接口(图中未示出)，中央处理器(CPU)720和存储器710；存储器710耦合到中央处理器720。其中存储器710可存储各种数据；此外还存储确定网络参数的程序，并且在中央处理器720的控制下执行该程序，并存储各种预定值等。

在一个实施方式中，确定网络参数的功能可以被集成到中央处理器720中。其中，中央处理器720可以被配置为：根据无线网络规划场景选择进行无线网络规划所需要的网络参数；针对无线网络规划方案计算选择的所述网络参数。

其中，中央处理器720还可以被配置为：该网络参数包括以下参数中的一个或一个以上：接入点的覆盖度、接入点的成本、接入点的重叠度、以及信号与干扰噪声比(SINR)。

其中，中央处理器720还可以被配置为：在无线网络规划场景为用户分布不均匀时，所选择的网络参数为：接入点的覆盖度、接入点的成本和接入点的重叠度；在无线网络规划场景为用户分布均匀且在规划区域已存在WLAN时，所选择的网络参数为：接入点的覆盖度、接入点的成本和接入点的重叠度；在无线网络规划场景为在规划区域存在其他干扰源时，所选择的网络参数为：接入点的覆盖度、接入点的成本和SINR。

其中，中央处理器720还可以被配置为：根据不同的无线网络规划场景确定不同的计算网络参数的方法，由此进一步能够准确的反映出网络性能的优劣。

其中，在无线网络规划场景为用户分布不均匀时，根据待规划区域内用户的实际分布情况计算覆盖度；在无线网络规划场景为用户分布均匀且在规划区域已存在WLAN时，根据待规划区域内设置的采样点计算覆盖度；在无线网络规划场景为在规划区域存在其他干扰源时，根据待规划区域内设置的采样点的分布情况计算覆盖度，根据用户的实际分布情况计算SINR。

其中，中央处理器720还可以被配置为：根据计算的网络参数确定最终的网络参数。

其中，在计算的网络参数中的一个或一个以上网络参数满足第一预定条件时，该一个或一个以上网络参数不作为最终的网络参数，在计算的网络参数中的一个或一个以上网络参数满足第二预定条件时，将计算的所有网络参数的值确定为最终的网络参数，并设为最差值。

在另一个实施方式中，也可以将上述确定网络参数的功能配置在与中央处理器720连接的芯片(图中未示出)上，通过中央处理器720的控制来实现确定网络参数的功能。

由上述实施例可知，根据不同的无线网络规划场景选择进行无线网络规划所需要的网络参数；从而能够准确的反映无线网络的优劣，降低无线网络规划方案计算的复杂度，并得到满足用户需求且网络性能较优的无线网络规划方案。

实施例4

本发明实施例4还提供了一种无线网络规划装置，由于该装置解决问题的原理与实施例2的方法类似，因此其具体的实施可以参照实施例2的方法的实施，重复之处不再赘述。

图8是一种无线网络规划装置构成示意图，该装置包括：

第三选择单元801，其根据无线网络规划场景选择进行无线网络规划所需要的网络参数；

第二计算单元802，其针对第i代无线网络规划方案集中的每个无线网络规划方案计算选择的所述网络参数；

第一处理单元803，其根据第二计算单元802计算的网络参数对第i代无线网络规划方案集进行处理，得到第i+1代无线网络规划方案集，在满足第三预定条件时，将所述第i+1代无线网络规划方案集确定为最终的无线网络规划方案集。

在本实施例中，第三选择单元801、第二计算单元802和第一处理单元803的具体实施方式可以参考实施例2中的步骤301～303，此处不再重复。

在本实施例中，该装置还可以包括：

生成单元(未图示)，其用于生成初始(第0代)规划方案集。

其中该初始规划方案集可随机生成，例如，如果采用二进制编码方式，则随机生成n个二进制串，该二进制串的长度等于可部署AP的候选位置数量等，本实施例并不以此作为限制。

图9是本发明实施例确定网络参数的装置的另一构成示意图，如图9所示，装置900可以包括：一个接口(图中未示出)，中央处理器(CPU)920和存储器910；存储器910耦合到中央处理器920。其中存储器910可存储各种数据；此外还存储无线网络规划的程序，并且在中央处理器920的控制下执行该程序，并存储各种预定值等。

在一个实施方式中，无线网络规划的功能可以被集成到中央处理器920中。其中，中央处理器920可以被配置为：根据无线网络规划场景选择进行无线网络规划所需要的网络参数；针对第i代无线网络规划方案集中的无线网络规划方案计算选择的所述网络参数；根据计算的网络参数对第i代无线网络规划方案集进行处理，得到第i+1代无线网络规划方案集，在满足第三预定条件时，将所述第i+1代无线网络规划方案集确定为最终的无线网络规划方案集。

在另一个实施方式中，也可以将上述无线网络规划的功能配置在与中央处理器9520连接的芯片(图中未示出)上，通过中央处理器920的控制来实现无线网络规划的功能。

如图9所示，装置900还可以包括：输入单元930，其用于输入初始的无线网络规划方案，显示器940，其用于显示最终确定的无线网络规划方案等；其中，上述部件的功能与现有技术类似，此处不再赘述。值得注意的是，装置900也并不是必须要包括图9中所示的所有部件；此外，装置900还可以包括图9中没有示出的部件，可以参考现有技术。

由上述实施例可知，根据不同的无线网络规划场景选择进行无线网络规划所需要的网络参数；并根据确定的网络参数，获得最终的无线网络规划方案，从而能够准确的反映无线网络的优劣，降低无线网络规划方案计算的复杂度，并得到满足用户需求且网络性能较优的无线网络规划方案。

本发明实施例还提供一种计算机可读程序，其中当在确定网络参数的装置中执行该程序时，该程序使得计算机在该确定网络参数的装置中执行如上面实施例1的确定网络参数的方法。

本发明实施例还提供一种存储有计算机可读程序的存储介质，其中该计算机可读程序使得计算机在确定网络参数的装置中执行上面实施例1中的确定网络参数的方法。

本发明实施例还提供一种计算机可读程序，其中当在无线网络规划装置中执行该程序时，该程序使得计算机在该无线网络规划装置中执行如上面实施例2的无线网络规划的方法。

本发明实施例还提供一种存储有计算机可读程序的存储介质，其中该计算机可读程序使得计算机在无线网络规划中执行上面实施例2中的无线网络规划的方法。

以上参照附图描述了本发明的实施方式。这些实施方式的许多特征和优点根据该详细的说明书是清楚的，因此所附权利要求旨在覆盖这些实施方式的落入其真实精神和范围内的所有这些特征和优点。此外，由于本领域的技术人员容易想到很多修改和改变，因此不是要将本发明的实施方式限于所例示和描述的精确结构和操作，而是可以涵盖落入其范围内的所有合适修改和等同物。

应当理解，本发明的各部分可以用硬件、软件、固件或者它们的组合来实现。在上述实施方式中，多个步骤或方法可以用存储在存储器中且由合适的指令执行系统执行的软件或固件来实现。例如，如果用硬件来实现，和在另一实施方式中一样，可以用本领域共知的下列技术中的任一项或者他们的组合来实现：具有用于对数据信号实现逻辑功能的逻辑门电路的离散逻辑电路，具有合适的组合逻辑门电路的专用集成电路，可编程门阵列(PGA)，现场可编程门阵列(FPGA)等。

关于包括以上多个实施例的实施方式，还公开下述的附记。

附记1、一种确定网络参数的装置，其中，所述装置包括：

第一选择单元，其用于根据无线网络规划场景选择进行无线网络规划所需要的网络参数；

第一计算单元，其用于针对无线网络规划方案计算选择的所述网络参数。

附记2、根据附记1所述的装置，其中，所述网络参数包括以下参数中的一个或一个以上：

接入点的覆盖度、接入点的成本、接入点的重叠度、以及信号与干扰噪声比(SINR)。

附记3、根据附记1所述的装置，所述第一计算单元包括：

第二选择单元，其用于根据所述无线网络规划场景选择所述第一计算单元计算网络参数的方法；

参数计算单元，其用于针对无线网络规划方案、且利用所述第二选择单元选择的方法来计算选择的所述网络参数。

附记4、根据附记3所述的装置，其中，在所述无线网络规划场景为用户分布不均匀时，所述第二选择单元选择根据待规划区域内用户的实际分布情况计算覆盖度；

在所述无线网络规划场景为用户分布均匀且在规划区域已存在WLAN时，所述第二选择单元选择根据待规划区域内设置的采样点计算覆盖度；

在所述无线网络规划场景为在规划区域存在其他干扰源时，所述第二选择单元选择根据待规划区域内设置的采样点的分布情况计算覆盖度，根据用户的实际分布情况计算SINR。

附记5、根据附记1所述的装置，其中，所述装置还包括：

参数确定单元，其根据所述第一计算单元计算的网络参数确定最终的网络参数。

附记6、根据附记5所述的装置，其中，所述参数确定单元包括：

第一判断单元，其用于判断计算的网络参数中的一个或一个以上网络参数是否满足第一预定条件；

第一确定单元，其用于在所述第一判断单元的判断结果为是时，不将所述一个或一个以上网络参数作为最终的网络参数。

附记7、根据附记5所述的装置，其中，所述参数确定单元包括：

第二判断单元，其用于判断计算的网络参数中的一个或一个以上网络参数是否满足第二预定条件；

第二确定单元，其用于在所述第二判断单元的判断结果为是时，将针对所述无线网络规划方案计算的所有网络参数的值确定为最终的网络参数，并设为最差值。

附记8、根据附记1所述的装置，其中，，在所述无线网络规划场景为用户分布不均匀时，所述第一选择单元所选择的网络参数为：接入点的覆盖度、接入点的成本和接入点的重叠度；

在所述无线网络规划场景为用户分布均匀且在规划区域已存在WLAN时，所述第一选择单元所选择的网络参数为：接入点的覆盖度、接入点的成本和接入点的重叠度；

在所述无线网络规划场景为在规划区域存在其他干扰源时，所述第一选择单元所选择的网络参数为：接入点的覆盖度、接入点的成本和SINR。

附记9、一种无线网络规划装置，其中，所述装置包括：

第三选择单元，其用于根据无线网络规划场景选择进行无线网络规划所需要的网络参数；

第二计算单元，其用于针对第i代无线网络规划方案集中的每个无线网络规划方案计算选择的所述网络参数；

第一处理单元，其根据所述第二计算单元计算的网络参数对第i代无线网络规划方案集进行处理，得到第i+1代无线网络规划方案集，在满足第三预定条件时，将所述第i+1代无线网络规划方案集确定为最终的无线网络规划方案集。

附记10、一种确定网络参数的方法，其中，所述方法包括：

根据无线网络规划场景选择进行无线网络规划所需要的网络参数；

针对无线网络规划方案计算选择的所述网络参数。

附记11、根据附记10所述的方法，其中，所述网络参数包括以下参数中的一个或一个以上：

接入点的覆盖度、接入点的成本、接入点的重叠度、以及信号与干扰噪声比(SINR)。

附记12、根据附记10所述的方法，所述方法还包括：根据所述无线网络规划场景选择所述第一计算单元计算网络参数的方法；针对选择的方法来计算选择的所述网络参数。

附记13、根据附记12所述的方法，其中，在所述无线网络规划场景为用户分布不均匀时，根据待规划区域内用户的实际分布情况计算覆盖度；

在所述无线网络规划场景为用户分布均匀且在规划区域已存在WLAN时，根据待规划区域内设置的采样点计算覆盖度；

在所述无线网络规划场景为在规划区域存在其他干扰源时，根据待规划区域内设置的采样点的分布情况计算覆盖度，根据用户的实际分布情况计算SINR。

附记14、根据附记10所述的方法，其中，所述方法还包括：

根据计算的网络参数确定最终的网络参数。

附记15、根据附记14所述的方法，其中，所述方法还包括：

在所述计算的网络参数中的一个或一个以上网络参数满足第一预定条件时，不将所述一个或一个以上网络参数作为最终的网络参数。

附记16、根据附记14所述的方法，其中，所述方法还包括：

所述计算的网络参数中的一个或一个以上网络参数满足第而预定条件时，将针对所述无线网络规划方案计算的所有网络参数的值确定为最终的网络参数，并设为最差值。

附记17、根据附记10所述的方法，其中，，在所述无线网络规划场景为用户分布不均匀时，选择的网络参数为：接入点的覆盖度、接入点的成本和接入点的重叠度；

在所述无线网络规划场景为用户分布均匀且在规划区域已存在WLAN时，所述所选择的网络参数为：接入点的覆盖度、接入点的成本和接入点的重叠度；

在所述无线网络规划场景为在规划区域存在其他干扰源时，选择的网络参数为：接入点的覆盖度、接入点的成本和SINR。

附记18、一种无线网络规划方法，其中，所述方法包括：

根据无线网络规划场景选择进行无线网络规划所需要的网络参数；

针对第i代无线网络规划方案集中的每个无线网络规划方案计算选择的所述网络参数；

根据计算的网络参数对第i代无线网络规划方案集进行处理，得到第i+1代无线网络规划方案集，在满足第三预定条件时，将所述第i+1代无线网络规划方案集确定为最终的无线网络规划方案集。

Claims (10)

1.一种确定网络参数的装置，其中，所述装置包括：

第一选择单元，其用于根据无线网络规划场景选择进行无线网络规划所需要的网络参数；

第一计算单元，其用于针对无线网络规划方案计算选择的所述网络参数。

2.根据权利要求1所述的装置，其中，所述网络参数包括以下参数中的一个或一个以上：

接入点的覆盖度、接入点的成本、接入点的重叠度、以及信号与干扰噪声比(SINR)。

3.根据权利要求1所述的装置，其中，所述第一计算单元包括：

第二选择单元，其用于根据所述无线网络规划场景选择所述第一计算单元计算网络参数的方法；

参数计算单元，其用于针对无线网络规划方案、且利用所述第二选择单元选择的方法来计算选择的所述网络参数。

4.根据权利要求3所述的装置，其中，在所述无线网络规划场景为用户分布不均匀时，所述第二选择单元选择根据待规划区域内用户的实际分布情况计算覆盖度；

在所述无线网络规划场景为用户分布均匀且在规划区域已存在WLAN时，所述第二选择单元选择根据待规划区域内设置的采样点计算覆盖度；

在所述无线网络规划场景为在规划区域存在其他干扰源时，所述第二选择单元选择根据待规划区域内设置的采样点的分布情况计算覆盖度，根据用户的实际分布情况计算SINR。

5.根据权利要求1所述的装置，其中，所述装置还包括：

参数确定单元，其根据所述第一计算单元计算的网络参数确定最终的网络参数。

6.根据权利要求5所述的装置，其中，所述参数确定单元包括：

第一判断单元，其用于判断计算的网络参数中的一个或一个以上网络参数是否满足第一预定条件；

第一确定单元，其用于在所述第一判断单元的判断结果为是时，不将所述一个或一个以上网络参数作为最终的网络参数。

7.根据权利要求5所述的装置，其中，所述参数确定单元包括：

第二判断单元，其用于判断计算的网络参数中的一个或一个以上网络参数是否满足第二预定条件；

第二确定单元，其用于在所述第二判断单元的判断结果为是时，将针对所述无线网络规划方案计算的所有网络参数的值确定为最终的网络参数，并设为最差值。

8.根据权利要求1所述的装置，其中，在所述无线网络规划场景为用户分布不均匀时，所述第一选择单元所选择的网络参数为：接入点的覆盖度、接入点的成本和接入点的重叠度；

在所述无线网络规划场景为用户分布均匀且在规划区域已存在WLAN时，所述第一选择单元所选择的网络参数为：接入点的覆盖度、接入点的成本和接入点的重叠度；

在所述无线网络规划场景为在规划区域存在其他干扰源时，所述第一选择单元所选择的网络参数为：接入点的覆盖度、接入点的成本和SINR。

9.一种无线网络规划装置，其中，所述装置包括：

第三选择单元，其用于根据无线网络规划场景选择进行无线网络规划所需要的网络参数；

第二计算单元，其用于针对第i代无线网络规划方案集中的每个无线网络规划方案计算选择的所述网络参数；

第一处理单元，其根据所述第二计算单元计算的网络参数对第i代无线网络规划方案集进行处理，得到第i+1代无线网络规划方案集，在满足第三预定条件时，将所述第i+1代无线网络规划方案集确定为最终的无线网络规划方案集。

10.一种确定网络参数的方法，其中，所述方法包括：

根据无线网络规划场景选择进行无线网络规划所需要的网络参数；

针对无线网络规划方案计算选择的所述网络参数。