CN107124727A - 一种pci优化方法及装置 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种物理小区标识(PCI)优化方法，所述方法包括：确定待优化区域；对所述待优化区域内的各小区之间的PCI相互影响进行量化处理；根据量化处理结果生成整体干扰函数；基于所述整体干扰函数遍历预设约束条件下所有的允许的PCI值，寻找整体最低相互影响的PCI分配方案。本发明还同时公开了一种PCI优化装置。采用本发明技术方案，能对小区间的影响进行具体地量化，达到优化分配PCI的目的，且优化效率得到大幅度提升。
Description
技术领域
本发明涉及通信技术领域，尤其涉及一种PCI优化方法及装置。
背景技术
长期演进(LTE，Long Term Evolution)的物理小区标识(PCI，Physical CellID)是用于区分不同小区的无线信号，保证在相关小区覆盖范围内没有相同的物理小区标识。目前最新协议规定物理层小区组有168个，每个小区组由3个ID组成，因此共有168*3＝504个独立的PCI。
在日常优化过程中，网络中存在很多的PCI模3/30/50干扰。LTE网络中PCI＝3*Group ID(S-SS)+Sector ID(P-SS)，如果PCI mod 3值相同的话，那么就会造成P-SS的干扰；进而影响网络信号与干扰加噪声比(SINR，Signalto Interference plus Noise Ratio)并且导致网络吞吐率；其中，S-SS是指辅同步信号(Secondary Synchronization Signal)，P-SS是指主同步信号(PrimarySynchronization Signal)。此外PCI模30/50干扰与PCI模3/30/50干扰类似。
PCI优化的主要目的，就是尽量避免全网的PCI模3/30/50干扰。
现有的PCI优化方案，基本上都是基于地理信息系统(GIS，GeographicInformation System)呈现，人工或者机器判断是否存在小区之间的相互影响，并据此进行PCI和PCI组的分配。但是，该方案至少存在如下缺点：
1、人工分配存在人为误差，导致判决的基础不可靠，且耗费大量人力；
2、PCI优化工期漫长，对于地市级别的优化，基本上要以月为单位；
3、只能简单的针对“是否模3”、“是否模30”、“是否模50”等常见约束进行简单判断，对于更复杂的约束条件，例如PCI复用、整体影响等，就很难综合考虑；
4、对所有的相互影响，无法精确量化。
因此，如何提供一种更好地的PCI优化方法成为亟待解决的问题。
发明内容
有鉴于此，本发明期望提供一种PCI优化方法及装置，能对小区间的影响进行具体地量化，达到优化分配PCI的目的。
为达到上述目的，本发明的技术方案是这样实现的：
本发明公开了一种物理小区标识PCI优化方法，所述方法包括：
确定待优化区域；
对所述待优化区域内的各小区之间的PCI相互影响进行量化处理；
根据量化处理结果生成整体干扰函数；
基于所述整体干扰函数遍历预设约束条件下所有的允许的PCI值，寻找整体最低相互影响的PCI分配方案。
上述方案中，优选地，所述对所述待优化区域内的各小区之间的PCI相互影响进行量化处理，包括：
利用MRO文件中的数据计算两两小区之间的干扰值，并将该情形下计算得出的干扰值组成矩阵，记为MRO矩阵{Mij}；
利用DT路测数据计算两两小区之间的干扰值，并将该情形下计算得出的干扰值组成矩阵，记为DT矩阵{Dij}；
利用ATU数据计算两两小区之间的干扰值，并将该情形下计算得出的干扰值组成矩阵，记为ATU矩阵{Aij}；
利用站间距数据计算两两小区之间的干扰值，并将该情形下计算得出的干扰值组成矩阵，记为几何矩阵{Gij}；
其中，干扰值的计算公式如下：
其中，Nik表示第i个小区的PCI模k干扰，Mij为第j个小区对第i个小区的干扰程度，而Pij为第j个小区对第i个小区是否表现为模k干扰；PCIi、PCIj分别为小区i、j的PCI取值；H()表示阶跃函数，当-mod(PCIi-PCIj，k)的值小于0时，H＝0；当-mod(PCIi-PCIj，k)的值大于等于0时，H＝1；
计算两两小区是否同频，并将该情形下计算得出的值组成矩阵，记为同异频矩阵{Fij}；其中，若第i个小区与第j个小区同频，则记Fij＝1，若第i个小区与第j个小区异频，则记Fij＝0。
上述方案中，优选地，所述根据量化处理结果生成整体干扰函数，包括：
利用MRO矩阵{Mij}、DT矩阵{Dij}、ATU矩阵{Aij}、几何矩阵{Gij}、同异频矩阵{Fij}来确定综合系数矩阵M’；
其中，M’的计算公式如下：
M’＝M·D·A·G·F；
其中，M表示MRO矩阵{Mij}，MRO测量中汇总的第j个小区对第i个小区的干扰；D表示DT矩阵{Dij}，道路测试中的测量结果中汇总的第j个小区对第i个小区的干扰；A表示ATU矩阵{Aij}，ATU测试中的测量结果中汇总的第j个小区对第i个小区的干扰；G表示几何矩阵{Gij}，平面几何影响结果汇总的第j个小区对第i个小区的影响；F表示同异频矩阵{Fij}，第j个小区与第i个小区是否同频；
计算整体相互影响，整体相互影响的计算公式为：
其中，γk为模K的系数，γk～[0，1]，同频PCI模3对应的γk为0.7，同频PCI模30对应的γk为0.2，同频PCI模50对应的γk为0.1，同频其他情况对应的γk为0.05，其他对应的γk为0；PCIi、PCIj分别为小区i、j的PCI取值。
上述方案中，优选地，所述预设约束条件至少包括：
允许使用的PCI列表；
是否优先选择分配连续的PCI值；
待优化区域中所允许的小区修改的比例阈值。
上述方案中，优选地，所述寻找整体最低相互影响的PCI分配方案，包括：
对所有站点进行遍历搜索，将同站的PCI修改到相同的辅同步信号SSS，PSS数值保持不变，以进行同站同SSS校正；
对参与修改PCI的小区进行本站点的同站模3校正，若发现有同站模3相等的情况，则进行6种同站模3分配模式的遍历计算，选择整体最低影响度的PCI分配方案；
对同站小区间有模30/50相等的PCI进行校正，遍历PCI选择模3相等且整体影响度最低的PCI进行分配；
对主服务小区和相邻小区进行同频同PCI校正，遍历PCI选择模3相等且整体影响度最低的非同PCI进行分配；
对同一个主服务小区的相邻关系进行同频同PCI校正，遍历PCI选择模3相等且整体影响度最低的非同PCI进行分配；
对非同站近距离的小区进行同频同PCI校正，遍历PCI选择模3相等且整体影响度最低的非同PCI进行分配；
对近距离的小区进行同频模30/50进行校正，遍历PCI选择模3相等且整体影响度最低的非模30/50PCI进行分配。
本发明还提供了一种PCI优化装置，所述装置包括：
确定模块，用于确定待优化区域；
量化模块，用于对所述待优化区域内的各小区之间的PCI相互影响进行量化处理；
生成模块，用于根据量化处理结果生成整体干扰函数；
处理模块，用于基于所述整体干扰函数遍历预设约束条件下所有的允许的PCI值，寻找整体最低相互影响的PCI分配方案。
上述方案中，优选地，所述量化模块，还用于：
利用MRO文件中的数据计算两两小区之间的干扰值，并将该情形下计算得出的干扰值组成矩阵，记为MRO矩阵{Mij}；
利用DT路测数据计算两两小区之间的干扰值，并将该情形下计算得出的干扰值组成矩阵，记为DT矩阵{Dij}；
利用ATU数据计算两两小区之间的干扰值，并将该情形下计算得出的干扰值组成矩阵，记为ATU矩阵{Aij}；
利用站间距数据计算两两小区之间的干扰值，并将该情形下计算得出的干扰值组成矩阵，记为几何矩阵{Gij}；
其中，干扰值的计算公式如下：
其中，Nik表示第i个小区的PCI模k干扰，Mij为第j个小区对第i个小区的干扰程度，而Pij为第j个小区对第i个小区是否表现为模k干扰；PCIi、PCIj分别为小区i、j的PCI取值；H()表示阶跃函数，当-mod(PCIi-PCIj，k)的值小于0时，H＝0；当-mod(PCIi-PCIj，k)的值大于等于0时，H＝1；
计算两两小区是否同频，并将该情形下计算得出的值组成矩阵，记为同异频矩阵{Fij}；其中，若第i个小区与第j个小区同频，则记Fij＝1，若第i个小区与第j个小区异频，则记Fij＝0。
上述方案中，优选地，所述生成模块，还用于：
利用MRO矩阵{Mij}、DT矩阵{Dij}、ATU矩阵{Aij}、几何矩阵{Gij}、同异频矩阵{Fij}来确定综合系数矩阵M’；
其中，M’的计算公式如下：
M’＝M·D·A·G·F；
其中，M表示MRO矩阵{Mij}，MRO测量中汇总的第j个小区对第i个小区的干扰；D表示DT矩阵{Dij}，道路测试中的测量结果中汇总的第j个小区对第i个小区的干扰；A表示ATU矩阵{Aij}，ATU测试中的测量结果中汇总的第j个小区对第i个小区的干扰；G表示几何矩阵{Gij}，平面几何影响结果汇总的第j个小区对第i个小区的影响；F表示同异频矩阵{Fij}，第j个小区与第i个小区是否同频；
计算整体相互影响，整体相互影响的计算公式为：
其中，γk为模K的系数，γk～[0，1]，同频PCI模3对应的γk为0.7，同频PCI模30对应的γk为0.2，同频PCI模50对应的γk为0.1，同频其他情况对应的γk为0.05，其他对应的γk为0；PCIi、PCIj分别为小区i、j的PCI取值。
上述方案中，优选地，所述预设约束条件至少包括：
允许使用的PCI列表；
是否优先选择分配连续的PCI值；
待优化区域中所允许的小区修改的比例阈值。
上述方案中，优选地，所述处理模块，还用于：
对所有站点进行遍历搜索，将同站的PCI修改到相同的辅同步信号SSS，PSS数值保持不变，以进行同站同SSS校正；
对参与修改PCI的小区进行本站点的同站模3校正，若发现有同站模3相等的情况，则进行6种同站模3分配模式的遍历计算，选择整体最低影响度的PCI分配方案；
对同站小区间有模30/50相等的PCI进行校正，遍历PCI选择模3相等且整体影响度最低的PCI进行分配；
对主服务小区和相邻小区进行同频同PCI校正，遍历PCI选择模3相等且整体影响度最低的非同PCI进行分配；
对同一个主服务小区的相邻关系进行同频同PCI校正，遍历PCI选择模3相等且整体影响度最低的非同PCI进行分配；
对非同站近距离的小区进行同频同PCI校正，遍历PCI选择模3相等且整体影响度最低的非同PCI进行分配；
对近距离的小区进行同频模30/50进行校正，遍历PCI选择模3相等且整体影响度最低的非模30/50PCI进行分配。
本发明所提供的PCI优化方法及装置，对小区之间的PCI影响进行量化处理，使用干扰矩阵的方式对小区之间的相互影响进行量化描述，形成整体干扰函数，再遍历选择合适的PCI分配，遍历所有的允许的PCI值，寻找整体最低相互影响的PCI分配方案，处理过程中综合考虑各项约束，最后形成可实施的PCI优化方案；如此，能对小区间的影响进行具体地量化，达到优化分配PCI的目的，且优化效率大幅度提升。
附图说明
图1为本发明提供的PCI优化方法的实现流程图；
图2为本发明提供的确定问题网格列表的具体流程示意图；
图3为本发明提供的一种进行PCI优化处理的具体流程示意图；
图4为本发明提供的一种对PCI结果进行处理的流程示意图；
图5为本发明提供的一次PCI优化前后的道路测试的下行SINR对比的示意图；
图6为本发明提供的PCI优化装置的组成结构示意图。
具体实施方式
为了能够更加详尽地了解本发明的特点与技术内容，下面结合附图对本发明的实现进行详细阐述，所附附图仅供参考说明之用，并非用来限定本发明。
图1为本发明提供的PCI优化方法的实现流程图，如图1所示，所述方法主要包括以下步骤：
步骤101：确定待优化区域。
在一具体实施方式中，所述确定待优化区域的方式为：
综合考虑网管指标、路测(DT，Drive Test)指标、测量报告(MR，MeasurementReport)指标；
根据各项指标与PCI干扰的相关性来设置相应的权重，并制定指标评估体系；
利用所述指标评估体系，对第一区域所有的网格进行评估；
基于评估结果找出符合预设条件的问题网格。
一般来说，由周期性触发条件触发的测量报告(MR)，需要手工开启测量任务，并配置上报周期，测量数据周期性汇总生成MRO和MRS文件。目前，我们的统计和分析数据均采用周期性测量数据(即：MRO和MRS文件)。
其中，所述根据各项指标与PCI干扰的相关性来设置相应的权重，包括：
权重与PCI干扰的相关性成正比，即：相关性越强，其对应的权重越大；相关性越弱，其对应的权重越小。
其中，所述符合预设条件的问题网格通常为在评估结果中排名为最后的几个网格或排名为后x％的多个网格，其中，x为正数。
这里，所述第一区域通常是指地域范围，如全国、或全省、或全市等。
举例来说，定期(如每月)对全省范围内所有的网格进行评估，对于评估分数差(TOP排名为最后3～5)的问题网格，优先开展主动性的PCI优化；地市突发的劣化网格也可申请被动性的PCI优化。
图2示出了确定问题网格列表的具体流程示意图，如图2所示，
步骤201：将搜集的原始数据导入指标评估体系；
步骤202：利用指标评估体系对全省的所有网格进行评分；
步骤203：根据评分结果，筛选出排名为后几名的问题网格，以便优先对所述问题网格开展PCI优化。
步骤102：对所述待优化区域内的各小区之间的PCI相互影响进行量化处理。
在一具体实施方式中，所述对所述待优化区域内的各小区之间的PCI相互影响进行量化处理，包括：
利用MRO文件中的数据计算两两小区之间的干扰值，并将该情形下计算得出的干扰值组成矩阵，记为MRO矩阵{Mij}；
利用DT路测数据计算两两小区之间的干扰值，并将该情形下计算得出的干扰值组成矩阵，记为DT矩阵{Dij}；
利用ATU数据计算两两小区之间的干扰值，并将该情形下计算得出的干扰值组成矩阵，记为ATU矩阵{Aij}；
利用站间距数据计算两两小区之间的干扰值，并将该情形下计算得出的干扰值组成矩阵，记为几何矩阵{Gij}；
其中，干扰值的计算公式如下：
其中，Nik表示第i个小区的PCI模k干扰，Mij为第j个小区对第i个小区的干扰程度，而Pij为第j个小区对第i个小区是否表现为模k干扰；PCIi、PCIj分别为小区i、j的PCI取值；H()表示阶跃函数，当-mod(PCIi-PCIj，k)的值小于0时，H＝0；当-mod(PCIi-PCIj，k)的值大于等于0时，H＝1；
计算两两小区是否同频，并将该情形下计算得出的值组成矩阵，记为同异频矩阵{Fij}；其中，若第i个小区与第j个小区同频，则记Fij＝1，若第i个小区与第j个小区异频，则记Fij＝0。
步骤103：根据量化处理结果生成整体干扰函数。
具体地，所述根据量化处理结果生成整体干扰函数，包括：
利用MRO矩阵{Mij}、DT矩阵{Dij}、ATU矩阵{Aij}、几何矩阵{Gij}、同异频矩阵{Fij}来确定综合系数矩阵M’；
其中，M’的计算公式如下：
M’＝M·D·A·G·F；
其中，M表示MRO矩阵{Mij}，MRO测量中汇总的第j个小区对第i个小区的干扰；D表示DT矩阵{Dij}，道路测试中的测量结果中汇总的第j个小区对第i个小区的干扰；A表示ATU矩阵{Aij}，ATU测试中的测量结果中汇总的第j个小区对第i个小区的干扰；G表示几何矩阵{Gij}，平面几何影响结果汇总的第j个小区对第i个小区的影响；F表示同异频矩阵{Fij}，第j个小区与第i个小区是否同频；
计算整体相互影响，整体相互影响的计算公式为：
其中，γk为模K的系数，γk～[0，1]，同频PCI模3对应的γk为0.7，同频PCI模30对应的γk为0.2，同频PCI模50对应的γk为0.1，同频其他情况对应的γk为0.05，其他对应的γk为0；PCIi、PCIj分别为小区i、j的PCI取值。
步骤104：基于所述整体干扰函数遍历预设约束条件下所有的允许的PCI值，寻找整体最低相互影响的PCI分配方案。
其中，所述预设约束条件至少包括：
允许使用的PCI列表；
是否优先选择分配连续的PCI值；
待优化区域中所允许的小区修改的比例阈值。
这里，所述比例阈值包括最大比例与最小比例。
在一具体实施方式中，所述寻找整体最低相互影响的PCI分配方案，包括：
对所有站点进行遍历搜索，将同站的PCI修改到相同的辅同步信号SSS，PSS数值保持不变，以进行同站同SSS校正；
对参与修改PCI的小区进行本站点的同站模3校正，若发现有同站模3相等的情况，则进行6种同站模3分配模式的遍历计算，选择整体最低影响度的PCI分配方案；
对同站小区间有模30/50相等的PCI进行校正，遍历PCI选择模3相等且整体影响度最低的PCI进行分配；
对主服务小区和相邻小区进行同频同PCI校正，遍历PCI选择模3相等且整体影响度最低的非同PCI进行分配；
对同一个主服务小区的相邻关系进行同频同PCI校正，遍历PCI选择模3相等且整体影响度最低的非同PCI进行分配；
对非同站近距离的小区进行同频同PCI校正，遍历PCI选择模3相等且整体影响度最低的非同PCI进行分配；
对近距离的小区进行同频模30/50进行校正，遍历PCI选择模3相等且整体影响度最低的非模30/50PCI进行分配。
本发明所提供的PCI优化方法，对小区之间的PCI影响进行量化处理，使用干扰矩阵的方式对小区之间的相互影响进行量化描述，形成整体干扰函数，再遍历选择合适的PCI分配，遍历所有的允许的PCI值，寻找整体最低相互影响的PCI分配方案，处理过程中综合考虑各项约束，最后形成可实施的PCI优化方案；如此，能对小区间的影响进行具体地量化，达到优化分配PCI的目的，且优化效率大幅度提升。
图3为本发明提供的一种进行PCI优化处理的具体流程示意图，如图3所示，该流程主要包括：
步骤301：确定待优化区域；
具体地，综合考虑网管指标、DT指标、MR指标；
根据各项指标与PCI干扰的相关性来设置相应的权重，并制定指标评估体系；
利用所述指标评估体系，对第一区域所有的网格进行评估；
基于评估结果找出符合预设条件的问题网格。
步骤302：确定预设约束条件；
在一具体实施方式中，所确定的预设约束条件，主要包括：
允许使用的PCI列表，对于该区域允许使用的PCI列表；
是否优先同站同SSS，如选择优先分配同站同SSS，则在分配PCI时3小区站点优先分配同SSS的PCI序列；
修改小区比例，设定优化区域的小区修改最大比例，即修改的小区数量占优化区域的小区数量的比例。
步骤303：输入所采集的工程参数数据；
其中，所述工程参数数据包括：各个小区对应的经纬度、方向角、半功率角、覆盖半径等相关数据。
具体地，可通过现有设备采集上述工程参数数据。
步骤304：生成干扰矩阵；
具体地，利用不同的数据源生成不同的干扰矩阵。
在一具体实施方式中，所述生成干扰矩阵，主要包括：
步骤304a：利用MRO文件中的数据计算两两小区之间的干扰值，并将该情形下计算得出的干扰值记为MRO矩阵。
具体地，特定小区Celli的PCI模k干扰Nik表现为周边所有小区对该小区的模k干扰的叠加，计算如下：
其中，Mij为第j个小区对第i个小区的干扰程度，而Pij为第j个小区对第i个小区是否表现为模k干扰。
步骤304b：利用DT路测数据计算两两小区之间的干扰值，并将该情形下计算得出的干扰值记为DT矩阵。
具体地，特定小区Celli的PCI模k干扰Nik表现为周边所有小区对该小区的模k干扰的叠加，测算如下：
其中，Mij为第j个小区对第i个小区的干扰程度，而Pij为第j个小区对第i个小区是否表现为模k干扰。
步骤304b：利用ATU数据计算两两小区之间的干扰值，并将该情形下计算得出的干扰值记为ATU矩阵。
其中，ATU的英文全称是Auxiliary Test Unit，它是中国移动采用的一种测试自动路测工具。
具体地，特定小区Celli的PCI模k干扰Nik表现为周边所有小区对该小区的模k干扰的叠加，测算如下：
其中，Mij为第j个小区对第i个小区的干扰程度，而Pij为第j个小区对第i个小区是否表现为模k干扰。
步骤304c：利用站间距数据计算两两小区之间的干扰值，并将该情形下计算得出的干扰值记为几何矩阵。
具体地，所述步骤304c，主要包括：
步骤304c1：计算站间距；
其中，站间距的计算方法主要有两种：
一种是方位角算法，另一种是泰森多边形算法；
具体地，可以通过数据来源为网优平台中间表数据字典(tdl_cm_cell.SITE_DISTANCE_ts)的数据，利用方位角算法得出站间距；也可以通过数据来源为网优平台中间表数据字典(tdl_cm_cell.SITE_DISTANCE_fw)的数据，利用泰森多边形算法得出站间距。
步骤304c2：计算小区覆盖半径；
根据以上两种算法计算出的两个站间距数值，选择较大者作为小区覆盖半径。
步骤304c3：计算小区间影响系数；
不同的小区之间可能有覆盖区域的重叠，根据这些重叠的面积以及重叠区域中心与小区之间的距离，可以定义出各个小区之间相互影响。
步骤304c4：对小区间相互影响进行评估；
对小区间的干扰数据进行叠加，测算小区收到的综合干扰值。
步骤304c5：输出以所有小区经纬度为圆心，以小区覆盖半径为半径的区域内的所有小区形成的扇形，这些扇形以各自的经纬度为圆心，以各自的站间距(方位角算法/泰森多边形算法)Ri为半径，以各自的方位角为覆盖方向，以各自的半功率角为扇形最大/最小角度。
步骤304c6：计算区域的范围内所有小区对之间形成的重叠面积Sij、距离Dij值。
当Dij<Ri/2时，取Dij＝Ri/2，i为优化站点的小区序号，j为相邻小区的序号，下同；分别计算Sij的影响系数Xij＝Sij/(Dij*Dij)。
步骤304d：计算两两小区是否同频，并将该情形下计算结果记为同异频矩阵。
具体地，判断特定小区Celli与Cellj是否同频；若同频，则记Fij＝1，若异频，则记Fij＝0。
步骤304e：根据上述各种情形下所计算得出的干扰值确定综合系数矩阵。
也就是说，利用MRO矩阵{Mij}、DT矩阵{Dij}、ATU矩阵{Aij}、几何矩阵{Gij}、同异频矩阵{Fij}来计算综合系数矩阵。
具体地，使用综合系数矩阵作为小区间影响的评估标准，将综合系数矩阵M’，M’的计算公式如下：
M’＝M·D·A·G·F；
其中，M表示MRO矩阵{Mij}，即MRO测量中汇总的第j个小区对第i个小区的干扰；D表示DT矩阵{Dij}，即道路测试中的测量结果中汇总的第j个小区对第i个小区的干扰；A表示ATU矩阵{Aij}，即ATU测试中的测量结果中汇总的第j个小区对第i个小区的干扰；G表示几何矩阵{Gij}，即平面几何影响结果汇总的第j个小区对第i个小区的影响；F表示同异频矩阵{Fij}，即第j个小区与第i个小区是否同频。
步骤304f：计算整体相互影响；
区域范围内整体相互影响的计算公式为：
其中，γk为模K的系数，γk～[0，1]，其中同频PCI模3(γ1)则为0.7，同频PCI模30(γ2)则为0.2，同频PCI模50(γ3)则为0.1，同频其他情况(γ4)为0.05，其他(除上述情况之外的)为0(γ5)；PCIi、PCIj分别为小区i、j的PCI取值，取值范围为{0，1，2，…，503}。
步骤305：选择PCI分配方案；
遍历所有的6个PCI组合值，寻找整体最低相互影响的PCI分配方案，即
步骤306：对PCI结果进行适配处理。
图4为本发明提供的一种对PCI结果进行处理的流程示意图，如图4所示，该流程主要包括：
步骤401：同站同SSS校正；
具体地，所述同站同SSS校正，包括：
对所有站点进行遍历搜索，对3小区站点进行同站同SSS校正，即把同站3个PCI修改到同SSS，PSS不变。
步骤402：同站模3校正；
具体地，所述同站模3校正，包括：
对参与修改PCI的小区进行本站点的同站模3校正，如发现有同站模3相等的情况，则进行6种同站模3分配模式的遍历计算，选择整体最低影响度的PCI分配方案。
步骤403：同站模30/50校正；
具体地，所述同站模30/50校正，包括：
对同站小区间有模30/50相等的PCI进行校正，即遍历PCI选择模3相等且整体影响度最低的PCI进行分配。
步骤404：主邻同频同PCI校正；
具体地，所述主邻同频同PCI校正，包括：
对主服务小区和相邻小区进行同频同PCI校正，即遍历PCI选择模3相等且整体影响度最低的非同PCI进行分配。
步骤405：相邻同频同PCI校正；
具体地，所述相邻同频同PCI校正，包括：
对同一个主服务小区的相邻关系进行同频同PCI校正，即遍历PCI选择模3相等且整体影响度最低的非同PCI进行分配。
步骤406：非同站近距同频同PCI校正；
具体地，所述非同站近距同频同PCI校正，包括：
对非同站近距离的小区进行同频同PCI校正，即遍历PCI选择模3相等且整体影响度最低的非同PCI进行分配。
步骤407：邻站模30/50校正；
具体地，所述邻站模30/50校正，包括：
对近距离的小区进行同频模30/50进行校正，即遍历PCI选择模3相等且整体影响度最低的非模30/50PCI进行分配。
为了更好地说明本发明方法的实现效果，下面给出PCI优化的一个案例。图5为本发明提供的一次PCI优化前后的道路测试的下行SINR对比的示意图。具体地，在图5中，左半幅图为PCI优化前的道路测试的下行SINR，右半幅图为PCI优化后的道路测试的下行SINR，二者的区域1中的主控小区为同一个小区。在左半幅图中，区域1中主控小区的频点/PCI＝37900/371，该路段的最强的三个相邻小区频点/PCI分别为：37900/101、37900/100、37900/99，在PCI优化前，主控小区的PCI(PCI＝371时)与最强的相邻小区PCI(PCI＝101时)为模三干扰。
通过本发明所述PCI优化方法，根据综合影响最小原则判断主控小区的PCI应进行优化，且应将PCI由371变化至195，修改后主控小区(PCI＝195时)与最强的相邻小区(PCI＝101时)的模三不等，从右半幅图可以看出,该路段的下行SINR有明显改善。经实验统计可知，修改后该主控小区的平均下行SINR从8.07上升到15.86，下载速率从25347Kbps提升到27943Kbps，有明显改善。
图6为本发明提供的PCI优化装置的组成结构示意图，如图6所示，所述PCI优化装置包括：
确定模块61，用于确定待优化区域；
量化模块62，用于对所述待优化区域内的各小区之间的PCI相互影响进行量化处理；
生成模块63，用于根据量化处理结果生成整体干扰函数；
处理模块64，用于基于所述整体干扰函数遍历预设约束条件下所有的允许的PCI值，寻找整体最低相互影响的PCI分配方案。
上述方案中，优选地，所述量化模块62，还用于：
利用MRO文件中的数据计算两两小区之间的干扰值，并将该情形下计算得出的干扰值组成矩阵，记为MRO矩阵{Mij}；
利用DT路测数据计算两两小区之间的干扰值，并将该情形下计算得出的干扰值组成矩阵，记为DT矩阵{Dij}；
利用ATU数据计算两两小区之间的干扰值，并将该情形下计算得出的干扰值组成矩阵，记为ATU矩阵{Aij}；
利用站间距数据计算两两小区之间的干扰值，并将该情形下计算得出的干扰值组成矩阵，记为几何矩阵{Gij}；
其中，干扰值的计算公式如下：
其中，Nik表示第i个小区的PCI模k干扰，Mij为第j个小区对第i个小区的干扰程度，而Pij为第j个小区对第i个小区是否表现为模k干扰；PCIi、PCIj分别为小区i、j的PCI取值；H()表示阶跃函数，当-mod(PCIi-PCIj，k)的值小于0时，H＝0；当-mod(PCIi-PCIj，k)的值大于等于0时，H＝1；
计算两两小区是否同频，并将该情形下计算得出的值组成矩阵，记为同异频矩阵{Fij}；其中，若第i个小区与第j个小区同频，则记Fij＝1，若第i个小区与第j个小区异频，则记Fij＝0。
上述方案中，优选地，所述生成模块，还用于：
利用MRO矩阵{Mij}、DT矩阵{Dij}、ATU矩阵{Aij}、几何矩阵{Gij}、同异频矩阵{Fij}来确定综合系数矩阵M’；
其中，M’的计算公式如下：
M’＝M·D·A·G·F；
其中，M表示MRO矩阵{Mij}，MRO测量中汇总的第j个小区对第i个小区的干扰；D表示DT矩阵{Dij}，道路测试中的测量结果中汇总的第j个小区对第i个小区的干扰；A表示ATU矩阵{Aij}，ATU测试中的测量结果中汇总的第j个小区对第i个小区的干扰；G表示几何矩阵{Gij}，平面几何影响结果汇总的第j个小区对第i个小区的影响；F表示同异频矩阵{Fij}，第j个小区与第i个小区是否同频；
计算整体相互影响，整体相互影响的计算公式为：
其中，γk为模K的系数，γk～[0，1]，同频PCI模3对应的γk为0.7，同频PCI模30对应的γk为0.2，同频PCI模50对应的γk为0.1，同频其他情况对应的γk为0.05，其他对应的γk为0；PCIi、PCIj分别为小区i、j的PCI取值。
上述方案中，优选地，所述预设约束条件至少包括：
允许使用的PCI列表；
是否优先选择分配连续的PCI值；
待优化区域中所允许的小区修改的比例阈值。
上述方案中，优选地，所述处理模块64，还用于：
对所有站点进行遍历搜索，将同站的PCI修改到相同的辅同步信号SSS，PSS数值保持不变，以进行同站同SSS校正；
对参与修改PCI的小区进行本站点的同站模3校正，若发现有同站模3相等的情况，则进行6种同站模3分配模式的遍历计算，选择整体最低影响度的PCI分配方案；
对同站小区间有模30/50相等的PCI进行校正，遍历PCI选择模3相等且整体影响度最低的PCI进行分配；
对主服务小区和相邻小区进行同频同PCI校正，遍历PCI选择模3相等且整体影响度最低的非同PCI进行分配；
对同一个主服务小区的相邻关系进行同频同PCI校正，遍历PCI选择模3相等且整体影响度最低的非同PCI进行分配；
对非同站近距离的小区进行同频同PCI校正，遍历PCI选择模3相等且整体影响度最低的非同PCI进行分配；
对近距离的小区进行同频模30/50进行校正，遍历PCI选择模3相等且整体影响度最低的非模30/50PCI进行分配。
本领域技术人员应当理解，图6所示的PCI优化装置中的各模块的实现功能可参照前述图1中PCI优化方法的相关描述而理解。
实际应用中，所述确定单元61、量化单元62、生成单元63、处理单元64可由PCI优化装置或其所在设备中的中央处理器(CPU，Central ProcessingUnit)、微处理器(MPU，Micro Processor Unit)、数字信号处理器(DSP，DigitalSignal Processor)或现场可编程门阵列(FPGA，Field Programmable Gate Array)等实现。
本实施例所提供的PCI优化装置，能对小区间的影响进行具体地量化，达到优化分配PCI的目的，且优化效率大幅度提升。
在本发明所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的方法、设备和系统，可以通过其它的方式实现。以上所描述的设备实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，如：多个单元或组件可以结合，或可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另外，所显示或讨论的各组成部分相互之间的耦合、或直接耦合、或通信连接可以是通过一些接口，设备或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性的、机械的或其它形式的。
上述作为分离部件说明的单元可以是、或也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是、或也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，也可以分布到多个网络单元上；可以根据实际的需要选择其中的部分或全部单元来实现本实施例方案的目的。
另外，在本发明各实施例中的各功能单元可以全部集成在一个处理单元中，也可以是各单元分别单独作为一个单元，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中；上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用硬件加软件功能单元的形式实现。
本领域普通技术人员可以理解：实现上述方法实施例的全部或部分步骤可以通过程序指令相关的硬件来完成，前述的程序可以存储于一计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，执行包括上述方法实施例的步骤；而前述的存储介质包括：移动存储设备、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
或者，本发明实施例上述集成的单元如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，也可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明实施例的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机、服务器、或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分。而前述的存储介质包括：移动存储设备、ROM、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
以上所述，仅为本发明的较佳实施例而已，并非用于限定本发明的保护范围。凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (10)
1.一种物理小区标识PCI优化方法，其特征在于，所述方法包括：
确定待优化区域；
对所述待优化区域内的各小区之间的PCI相互影响进行量化处理；
根据量化处理结果生成整体干扰函数；
基于所述整体干扰函数遍历预设约束条件下所有的允许的PCI值，寻找整体最低相互影响的PCI分配方案。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述待优化区域内的各小区之间的PCI相互影响进行量化处理，包括：
利用MRO文件中的数据计算两两小区之间的干扰值，并将该情形下计算得出的干扰值组成矩阵，记为MRO矩阵{Mij}；
利用DT路测数据计算两两小区之间的干扰值，并将该情形下计算得出的干扰值组成矩阵，记为DT矩阵{Dij}；
利用ATU数据计算两两小区之间的干扰值，并将该情形下计算得出的干扰值组成矩阵，记为ATU矩阵{Aij}；
利用站间距数据计算两两小区之间的干扰值，并将该情形下计算得出的干扰值组成矩阵，记为几何矩阵{Gij}；
其中，干扰值的计算公式如下：
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其中，Nik表示第i个小区的PCI模k干扰，Mij为第j个小区对第i个小区的干扰程度，而Pij为第j个小区对第i个小区是否表现为模k干扰；PCIi、PCIj分别为小区i、j的PCI取值；H()表示阶跃函数，当-mod(PCIi-PCIj，k)的值小于0时，H＝0；当-mod(PCIi-PCIj，k)的值大于等于0时，H＝1；
计算两两小区是否同频，并将该情形下计算得出的值组成矩阵，记为同异频矩阵{Fij}；其中，若第i个小区与第j个小区同频，则记Fij＝1，若第i个小区与第j个小区异频，则记Fij＝0。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据量化处理结果生成整体干扰函数，包括：
利用MRO矩阵{Mij}、DT矩阵{Dij}、ATU矩阵{Aij}、几何矩阵{Gij}、同异频矩阵{Fij}来确定综合系数矩阵M’；
其中，M’的计算公式如下：
M’＝M·D·A·G·F；
其中，M表示MRO矩阵{Mij}，MRO测量中汇总的第j个小区对第i个小区的干扰；D表示DT矩阵{Dij}，道路测试中的测量结果中汇总的第j个小区对第i个小区的干扰；A表示ATU矩阵{Aij}，ATU测试中的测量结果中汇总的第j个小区对第i个小区的干扰；G表示几何矩阵{Gij}，平面几何影响结果汇总的第j个小区对第i个小区的影响；F表示同异频矩阵{Fij}，第j个小区与第i个小区是否同频；
计算整体相互影响，整体相互影响的计算公式为：
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其中，γk为模K的系数，γk～[0，1]，同频PCI模3对应的γk为0.7，同频PCI模30对应的γk为0.2，同频PCI模50对应的γk为0.1，同频其他情况对应的γk为0.05，其他对应的γk为0；PCIi、PCIj分别为小区i、j的PCI取值。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预设约束条件至少包括：
允许使用的PCI列表；
是否优先选择分配连续的PCI值；
待优化区域中所允许的小区修改的比例阈值。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述寻找整体最低相互影响的PCI分配方案，包括：
对所有站点进行遍历搜索，将同站的PCI修改到相同的辅同步信号SSS，PSS数值保持不变，以进行同站同SSS校正；
对参与修改PCI的小区进行本站点的同站模3校正，若发现有同站模3相等的情况，则进行6种同站模3分配模式的遍历计算，选择整体最低影响度的PCI分配方案；
对同站小区间有模30/50相等的PCI进行校正，遍历PCI选择模3相等且整体影响度最低的PCI进行分配；
对主服务小区和相邻小区进行同频同PCI校正，遍历PCI选择模3相等且整体影响度最低的非同PCI进行分配；
对同一个主服务小区的相邻关系进行同频同PCI校正，遍历PCI选择模3相等且整体影响度最低的非同PCI进行分配；
对非同站近距离的小区进行同频同PCI校正，遍历PCI选择模3相等且整体影响度最低的非同PCI进行分配；
对近距离的小区进行同频模30/50进行校正，遍历PCI选择模3相等且整体影响度最低的非模30/50PCI进行分配。
6.一种PCI优化装置，其特征在于，所述装置包括：
确定模块，用于确定待优化区域；
量化模块，用于对所述待优化区域内的各小区之间的PCI相互影响进行量化处理；
生成模块，用于根据量化处理结果生成整体干扰函数；
处理模块，用于基于所述整体干扰函数遍历预设约束条件下所有的允许的PCI值，寻找整体最低相互影响的PCI分配方案。
7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述量化模块，还用于：
利用MRO文件中的数据计算两两小区之间的干扰值，并将该情形下计算得出的干扰值组成矩阵，记为MRO矩阵{Mij}；
利用DT路测数据计算两两小区之间的干扰值，并将该情形下计算得出的干扰值组成矩阵，记为DT矩阵{Dij}；
利用ATU数据计算两两小区之间的干扰值，并将该情形下计算得出的干扰值组成矩阵，记为ATU矩阵{Aij}；
利用站间距数据计算两两小区之间的干扰值，并将该情形下计算得出的干扰值组成矩阵，记为几何矩阵{Gij}；
其中，干扰值的计算公式如下：
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其中，Nik表示第i个小区的PCI模k干扰，Mij为第j个小区对第i个小区的干扰程度，而Pij为第j个小区对第i个小区是否表现为模k干扰；PCIi、PCIj分别为小区i、j的PCI取值；H()表示阶跃函数，当-mod(PCIi-PCIj，k)的值小于0时，H＝0；当-mod(PCIi-PCIj，k)的值大于等于0时，H＝1；
计算两两小区是否同频，并将该情形下计算得出的值组成矩阵，记为同异频矩阵{Fij}；其中，若第i个小区与第j个小区同频，则记Fij＝1，若第i个小区与第j个小区异频，则记Fij＝0。
8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述生成模块，还用于：
利用MRO矩阵{Mij}、DT矩阵{Dij}、ATU矩阵{Aij}、几何矩阵{Gij}、同异频矩阵{Fij}来确定综合系数矩阵M’；
其中，M’的计算公式如下：
M’＝M·D·A·G·F；
其中，M表示MRO矩阵{Mij}，MRO测量中汇总的第j个小区对第i个小区的干扰；D表示DT矩阵{Dij}，道路测试中的测量结果中汇总的第j个小区对第i个小区的干扰；A表示ATU矩阵{Aij}，ATU测试中的测量结果中汇总的第j个小区对第i个小区的干扰；G表示几何矩阵{Gij}，平面几何影响结果汇总的第j个小区对第i个小区的影响；F表示同异频矩阵{Fij}，第j个小区与第i个小区是否同频；
计算整体相互影响，整体相互影响的计算公式为：
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其中，γk为模K的系数，γk～[0，1]，同频PCI模3对应的γk为0.7，同频PCI模30对应的γk为0.2，同频PCI模50对应的γk为0.1，同频其他情况对应的γk为0.05，其他对应的γk为0；PCIi、PCIj分别为小区i、j的PCI取值。
9.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述预设约束条件至少包括：
允许使用的PCI列表；
是否优先选择分配连续的PCI值；
待优化区域中所允许的小区修改的比例阈值。
10.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述处理模块，还用于：
对所有站点进行遍历搜索，将同站的PCI修改到相同的辅同步信号SSS，PSS数值保持不变，以进行同站同SSS校正；
对参与修改PCI的小区进行本站点的同站模3校正，若发现有同站模3相等的情况，则进行6种同站模3分配模式的遍历计算，选择整体最低影响度的PCI分配方案；
对同站小区间有模30/50相等的PCI进行校正，遍历PCI选择模3相等且整体影响度最低的PCI进行分配；
对主服务小区和相邻小区进行同频同PCI校正，遍历PCI选择模3相等且整体影响度最低的非同PCI进行分配；
对同一个主服务小区的相邻关系进行同频同PCI校正，遍历PCI选择模3相等且整体影响度最低的非同PCI进行分配；
对非同站近距离的小区进行同频同PCI校正，遍历PCI选择模3相等且整体影响度最低的非同PCI进行分配；
对近距离的小区进行同频模30/50进行校正，遍历PCI选择模3相等且整体影响度最低的非模30/50PCI进行分配。
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|---|---|---|---|
| CN201610100319.0A CN107124727B (zh) | 2016-02-24 | 2016-02-24 | 一种pci优化方法及装置 |
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|---|---|---|---|
| CN201610100319.0A Active CN107124727B (zh) | 2016-02-24 | 2016-02-24 | 一种pci优化方法及装置 |
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