CN107431527B - 使用自主车辆闭环优化无线网络 - Google Patents

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Abstract

本文的实施例使用实时闭环系统来优化无线网络。系统包括由自组织网络(SON)控制来检索对应于无线网络的RF数据的无人设备。在一个实施例中，SON向无人设备提供穿过无线网络的覆盖区域的预定路径。当无人设备在该路径行进时，安装在无人设备上的RF扫描器收集RF数据。无人设备将该数据发送到SON，该SON处理RF数据以识别无线网络中的问题(例如，小区塔干扰)。SON产生用于纠正所识别的问题的一个或多个动作，并将这些动作发送到无线网络控制器。一旦无线网络控制器执行动作，SON就指示无人设备在路径的一部分上重新行进以确定问题是否已解决。

Description

使用自主车辆闭环优化无线网络
技术领域
本公开中呈现的实施例总体涉及优化无线网络，更具体地，涉及使用包括用于实时优化无线网络的无人设备的闭环系统。
背景技术
无线网络(例如，小区电话提供商、移动数据提供商等)的运营商通常依靠现场测试工程师收集可用于优化无线网络的RF数据。为了收集RF数据，现场测试工程师沿着预定的路径(例如在城市街道上的路线)行驶或携带测试设备，其测量沿着路径的不同位置处的RF数据。通常，测试设备包括收集由无线网络中的发送器(例如，小区塔)所发送的RF数据的RF扫描器。
在收集RF数据之后，网络工程师评估数据并标识无线网络中的问题，例如干扰或死点。网络工程师可以优化无线网络来纠正问题。例如，网络工程师可以提交改变无线网络中的一个小区塔的操作参数的请求。通常，由现场工程师测量的RF数据可能需要几天甚至几周才能使得无线网络得以更改。
附图说明
因此，可以通过对实施例(其中的一些实施例在附图中示出)的参考，来获得详细地理解本公开的上述特征的方式以及上文简要总结的本公开的具体说明。然而应当注意，附图仅示出了本公开的典型实施例，因此不应将附图视为限制本公开的范围，因为本公开可允许其它同等有效的实施例。
图1是根据本文所描述的一个实施例的用于优化无线网络的闭环系统的框图。
图2示出了根据本文所述的一个实施例的用于使用无人设备优化无线网络的闭环系统。
图3是根据本文所述的一个实施例的使用无人设备优化无线网络的流程图。
图4是根据本文所述的一个实施例的用于准备发射无人设备的流程图。
图5是根据本文所述的一个实施例的用于使用无人设备优化无线网络的流程图。
为了便于理解，在可能的情况下使用相同的附图标记来表示与图相同的相同元件。可以设想在一个实施例中公开的元件可以有利地用于其它实施例而无需特别说明。
具体实施方式
概述
在本公开中呈现的一个实施例是一种方法，包括：向无人设备(drone)发送路径，并且在自组织网络(SON)处接收由无人设备在行进(traverse)在该路径上时测量的RF数据。在基于所接收的RF数据确定无线网络中的问题时，方法包括发送改变无线网络的参数的动作。在发送改变参数的动作之后，方法包括通过SON指示无人设备测量路径上的与问题相对应的位置处的更新的RF数据。方法包括在SON处评估更新的RF数据以确定问题是否被解决。
在本公开中呈现的另一实施例是SON，包括：无人设备控制器，被配置为向无人设备发送路径；以及优化模块，被配置为接收由无人设备在行进该路径上时测量的RF数据，并且在基于所接收的RF数据确定无线网络中的问题时发送改变无线网络的参数的动作。优化模块被配置为通过无人设备控制器指示无人设备测量路径上的与问题相对应的位置处的更新的RF数据，并评估更新的RF数据以确定问题是否被解决。
在本公开中呈现的另一实施例是包括自主车辆(AV)、包括可由网络控制器控制以建立无线网络的多个小区塔的无线网络以及SON的通信系统。SON被配置为发送在无线网络中行进的路径到AV，并且接收由AV在路径中行进时测量的RF数据。在基于所接收的RF数据确定无线网络中的问题时，SON被配置为向网络控制器发送改变无线网络的参数的动作。SON被配置为指示AV测量路径上的与问题相对应的位置处的更新的RF数据，并在SON处评估更新的RF数据以确定问题是否被解决。
示例性实施例
本文的实施例使用实时闭环系统来优化无线网络。系统包括由自组织网络(SON)控制来检索对应于无线网络的RF数据的自主车辆(本文称为无人设备)。在一个实施例中，SON向无人设备提供穿过无线网络的覆盖区域的预定路径。当无人设备在路径上行进时，安装在无人设备上的RF扫描器收集RF数据。无人设备将RF数据发送到SON，SON处理数据以标识无线网络中的问题(例如，小区塔干扰或覆盖中的间隙)。SON生成纠正所标识的问题的一个或多个动作，并将这些动作发送到网络控制器。在一个示例中，动作包括调整无线网络中的小区塔的参数，例如改变其天线的发射功率或取向。
一旦网络控制器执行动作，SON就指示无人设备在与所标识的问题相对应的路径部分上重新行进。换言之，SON指示无人设备返回到该无人设备测量的指示无线网络中存在问题的RF数据的位置。无人设备再次测量该位置处的RF数据，SON处理上述RF数据以确定问题是否得到解决。如果问题被解决，则保持由网络控制器做出的改变。然而如果问题没有得到解决，则SON可以指示无线网络控制器实施不同的补救动作或者撤回这种改变，在这种情况下控制器可以生成由网络工程师手动干预的请求来解决问题。SON随后指示无人设备沿着路径继续收集无线网络中的不同位置处的其它RF数据。以这种方式，无人设备、SON和网络控制器形成其中无线网络中的问题能够被实时标识和解决的闭环系统。
图1是根据本文所述的一个实施例的用于优化无线网络的闭环系统100的框图。系统100包括无人设备105、SON服务器135、无线网络控制服务器155、以及小区塔165。无人设备105可以是任何类型的自主车辆，例如无人驾驶飞行器(UAV)、无人驾驶(或自行驾驶)汽车、履带车辆或使用双足或四足运动的车辆。在一个实施例中，无人设备105可以由内部控制器(即控制器120)或外部系统控制，而不从人类操作者接收指令。然而，在一个实施例中，在紧急情况下或者如果内部和/或外部控制器系统故障，则无人设备105可以由人类操作者控制。例如如下文将要详细讨论的，无人设备105接收预定路径以从SON 140行进；然而如果监视无人设备105的人操作者确定无人设备105将要与物体碰撞或者行为不规律，则操作员可以超越控制器120并安全地导航无人设备105。因此，本文的实施例不要求无人设备105始终在没有任何人控制的情况下操作。
除了控制器120之外，无人设备105包括RF扫描器110、用户设备(UE)115以及、无线接入网络(RAN)客户端125。RF扫描器110包括用于测量RF信号的一个或多个天线。在一个实施例中，无人设备105可以包括用于测量由不同无线通信协议使用的通信信号的不同RF扫描器110。例如，一个RF扫描器110可以测量长期演进(LTE)信号，而另一扫描器110测量通用移动电信信号(UMTS)，另一扫描器110测量使用全球移动通信系统(GSM)生成的信号。
UE 115可以包括用户在无线网络上进行通信所使用的一个或多个设备(例如，移动电话、平板计算机、笔记本电脑等)。在一个实施例中，仅包括设备的芯片组(例如调制解调器和处理器)，而不是将整个用户设备安装到无人设备105上。可以在无人设备105正在由SON 140提供的路径上行进时操作UE 115来确定UE 115是否在沿着路径的不同位置处正常工作。
RAN客户端125可以是辅助无人设备105和SON 140之间的通信的软件模块。例如，RAN客户端125可以从SON 140接收预定路径和配置参数。使用该信息，RAN客户端125配置RF扫描器110、UE 115和控制器120。随后，RAN客户端125将由RF扫描器和UE 115测量的RF数据中继到SON 140进行处理。在该示例中，RAN客户端125包括可用于过滤由RF扫描器110和UE115测量的数据的多个解析器130。例如，SON 140可以请求RAN客户端125仅发送关于无线网络沿路径的信号强度的数据。作为响应，对应于信号强度的解析器130被激活，而对应于其它类型的RF数据(例如，干扰或数据消息传送)的解析器130被去激活。以这种方式，RAN客户端125在将数据发送到SON服务器135之前对其进行预处理。RAN客户端125和控制器120可以是软件，硬件或其组合。
SON服务器135包括可包括软件、硬件或其组合的SON 140。此外，虽然图1示出了位于服务器135上的集中式SON(C-SON)，但SON 140可以分布在多个服务器135或计算设备上(即，分布式SON)。例如，可以在其中使用多个计算节点来执行本文描述的功能的数据中心或云环境中执行SON 140。
通常，SON 140能够自动配置小区塔165(例如，基站)以优化其覆盖和容量并且最小化塔165之间的干扰。例如，当新的小区塔165上电时，SON识别新的塔并且调整相邻小区塔165的RF参数以达到最佳的覆盖和容量。SON 140还可以生成小区塔165之间的自动邻居关系(ANR)和/或提供用于减少由故障导致的对无线网络的负面影响的自修复算法。
除了这些功能，SON 140还控制无人设备105在网络中行进的路径，以及由无人设备105测量的RF数据的类型。为此，SON 140包括生成并维持由无人设备105行进的路径的无人设备控制器150。例如，网络工程师可以通知无人设备控制器150应该测试无线网络的哪个部分或哪个地理区域。使用道路和/或地形图，无人设备控制器150生成无人设备105行进的路径，以测试无线网络的标识区域。当选择无人设备105的路径时，无人设备控制器150可以考虑区域中的障碍物，例如人造结构、道路状况、树木、地形等。此外，如果无人设备105是UAV，则无人设备控制器150可以指示无人设备105在路径中行进时应飞行的海拔或高度。
除了提供路径，无人设备控制器150还可以从无人设备105上的控制器120接收更新，以确定无人设备105是否跟沿着该路径行进。如果不是，则无人设备控制器150能够发送更新的信息以将无人设备105移动到期望的位置。如图所示，无人设备105和SON服务器135通过无线链路170通信地耦合。
SON 140还包括处理从无人设备105接收的RF数据的优化模块145。在一个实施例中，优化模块145包括用于标识和纠正无线网络中的问题(例如，低信号强度，干扰，接收或发送层1、2或3数据消息或分组的故障，以及类似问题)的一个或多个优化算法。一旦问题被标识出，优化模块145就生成优化无线网络以减轻或解决问题的一个或多个动作。例如，如果RF数据指示小区塔165中的两个在无人设备105的当前位置彼此干扰，则优化模块145生成降低小区塔165中的一个的输出功率，或者改变塔165的发射天线的物理取向(例如，倾斜天线)的指令。换言之，优化模块145使用的算法选择无线网络中的哪个参数应该被改变从而缓解所标识的问题。当然，优化模块145可以确定改变多个小区塔165上的几个参数(例如，降低一个小区塔165的发射功率但增加另一小区塔的发射功率)以缓解问题。
使用通信链路175(其可以是有线或无线链路)，优化模块145将指令发送到无线网络控制服务器155以供执行。具体地，服务器155包括经由(一个或多个)链路180通信地耦合到小区塔165的网络控制器160。网络控制器160执行从优化模块145接收的指令，以改变由小区塔165建立的无线网络中的参数。虽然图1示出了小区塔165，但是无线网络可以包括不同类型的发送器和/或接收器，例如中继器、网络设备等。当尝试解决所标识的问题时，优化模块145可以改变无线网络中的其它参数，例如便携式基站(例如，轮上小区)的位置、塔165之间的带宽分配、发射频率、切换协议等类似参数。
如下面更详细地描述的，在网络控制器160执行由优化模块145生成的动作之后，SON 140中的无人设备控制器150指示无人设备105返回到路径上的与所标识的问题相对应的位置。无人设备105再次测量由优化模块145处理的位置处的RF数据以确定问题是否已经解决。因此，系统100是闭环系统，其中能够使用网络控制器160实时地解决使用无人设备105和SON 140所标识的问题。此外，无人设备105能够返回到有问题的位置，并确认网络控制器160做出的改变解决了问题。在一个实施例中，与依靠测试工程师收集RF数据(其随后由标识无线网络的优化的网络工程师评估)相比，该闭环在没有任何(或最少的)人类输入或交互的情况下发挥功能，从而大大减少了优化无线网络所需的时间。
图2示出了根据本文描述的一个实施例的用于使用无人设备105来优化无线网络的闭环系统200。在该示例中，无人设备105是UAV，其可以包括用于引导无人设备105的飞行路径的一个或多个螺旋桨。虽然本文未示出，但无人设备105可以包括如图1中所示的RF扫描器110、UE 115、控制器120(例如，飞行控制器)以及RAN客户端125。
系统200还包括作为无人设备105上的飞行控制器和RAN服务器210之间的中介的UAV通信管理器205。即UAV通信管理器205使用有线或无线连接将由无人设备上的RF扫描器和UE测量的RF数据路由到RAN服务器210。UAV通信管理器205还将由SON服务器135生成的飞行路径信息提供给无人设备105。此外，UAV通信管理器205可以帮助无人设备105进行其它任务，例如避障、天气状况、监视内部系统等。
RAN服务器210提供通信管理器205和SON服务器135之间的连接。例如，RAN服务器210与在无人设备135上执行的RAN客户端进行通信。RAN服务器210将从RAN客户端接收的RF数据转发到SON服务器135。如上所述，RAN服务器135处理RF数据以标识无线网络中特定地理位置或区域处的问题。如果发现问题，则SON服务器生成一个或多个被转发到无线网络控制服务器155的动作。服务器155通过改变无线网络中的参数(例如改变小区塔中天线的取向)来执行所请求的动作。一旦动作完成，SON服务器135就通过RAN服务器210指示无人设备返回无线网络中的所述地理位置。通过再次测量该位置处的RF数据，SON服务器135可以确定该动作是否解决了无线网络中的问题。
图3是示出了根据本文描述的一个实施例的用于使用无人设备优化无线网络的方法300的流程图。在框305，SON中的无人设备控制器指示无人设备在无线网络中的预定路径上行进。如果无人设备是无人驾驶的汽车，则路径可能包括城市街道或高速公路上的路线。如果无人设备是UVA，则路径可以包括可在路径中的不同位置变化的期望海拔。无人设备上的控制器可以使用依赖于GPS信号或小区塔三角测量的引导系统来沿着预定路径移动无人设备。
在框310，无人设备上的RF扫描器和/或UE在无人设备在路径上行进时测量与无线网络相关联的RF数据。例如，RF扫描器可以测量特定无线频带或频率范围的干扰或信号强度。此外，错误率指示随着无人设备沿着路径移动，UE是否可以从无线网络中的小区塔接收数据消息。此外，RF数据可以指示在UE在不同小区塔的覆盖区域之间通过时是否正确地完成越区切换。然而，这些示例仅仅说明了能够由无人设备收集和测量的不同类型的RF数据中的一些。
在框315，无人设备上的RAN客户端将RF数据发送到SON中的优化模块，优化模块使用一个或多个优化算法对数据进行处理。在一个实施例中，优化模块标识无线网络中的问题或缺陷。为此，优化模块可以将所测量的RF数据与一个或多个阈值进行比较，以确定在无人设备的位置处的无线信号是否令人满意。在一个示例中，优化模块可以将无人设备的RF扫描器所测量的信号强度与最小阈值进行比较，以确保信号强度高于无人设备的当前地理位置的最小阈值。在另一示例中，优化模块可以确定UE的数据传输错误率是否满足最小错误率。
在框320，SON确定是否需要优化。如果在处理RF数据之后SON确定不应该改变无线网络——例如，RF数据在可接受的容差或阈值内，则方法300进行到框325，其中SON指示无人设备在路径上继续行进。方法300随后返回到框310，其中无人设备测量对应于沿着预定路径的不同位置的RF数据。
然而，如果RF数据不满足阈值中的一个，则SON通过改变无线网络中的参数来优化网络。例如，无人设备的位置处的信号强度可能低于最小底线，或者在使用UE发送或接收时太多的数据分组可能被丢失。作为响应，优化模块使用优化算法来标识在无线网络中改变的一个或多个参数，使得网络满足期望的阈值。在一个实施例中，优化算法可以执行对无线网络的模拟，其中改变无线网络中的参数以确定改变参数是否改善了在测量RF数据的位置处的信号质量。优化算法还可以确保改变参数不会导致无线网络中的其它位置不满足期望的阈值。
在一个实施例中，无人设备上的逻辑(例如，控制器)可以处理RF数据以标识网络中的问题。例如，无人设备可以评估RF数据以标识易于标识的问题——例如，如果信号强度小于期望的阈值。因为无人设备能够向SON通知所标识的问题而不是仅依靠优化模块来发现网络问题，所以允许无人设备处理一些或所有数据可以改善方法300的性能。
优化模块使用优化算法来标识无线网络中要改变的一个或多个参数。在框330，优化模块向网络控制器发送改变无线网络中所标识的参数的动作。如图1所示，网络控制器160通信地耦合到小区塔165，从而允许控制器160调整其RF参数。除了改变小区塔的RF参数之外，优化模块提供的动作可以改变无线网络中的其它参数，例如塔165之间的带宽分配、发射频率、切换协议等。
在框335，SON上的无人设备控制器指示无人设备在路径的一部分上重新行进，并再次测量RF数据。在一个实施例中，无人设备以离散间隔(例如每隔一分钟或两分钟一次)发送RF数据。因此，在SON的优化模块评估RF数据、生成解决无线网络中的问题的动作、并从执行动作的网络控制器接收到确认之前，无人设备可能已经移动到沿着路径的不同位置。在这种情况下，SON上的控制器向无人设备上的控制器发送使得无人设备返回到路径上的与所标识的问题相对应的位置的指令。换言之，无人设备返回到路径上测得SON在框320使用的RF数据的位置，以确定无线网络应被优化。
一旦位于先前位置，无人设备就再次测量该位置的RF数据并将该数据发送到SON。在一个实施例中，SON可以发送数据的子集，而不是将与先前发送的相同的RF数据发送到SON。例如，如果SON在该位置检测到干扰，但是数据消息错误率在容许限度内，则SON可以指示无人设备上的RAN客户端仅发送与干扰有关的RF数据，而关于数据消息错误率的RF数据(和在可容忍限度内的任何其它类型的RF数据)可以被忽略。因此，这限制了发送到SON的数据量，这可以使得SON更快地接收数据。
在框340，SON上的优化模块确定仍然需要优化。换言之，优化模块确定在框330处改变的参数是否纠正了在无线网络中的无人设备的位置处的问题。例如，优化模块可以通过处理更新的RF数据来确定信号强度现在是否高于最小期望阈值，或者数据消息错误率是否已低于最大允许比率。如果不是，则方法300继续到框345，其中SON指示网络控制器将在框330处对参数所做的改变恢复原状。此外，SON可以发送对人类操作者的手动干预的请求。换言之，SON可以将无人设备的位置标记为问题区域，并要求网络工程师尝试诊断并纠正问题。
在一个实施例中，当SON在框340确定仍然需要优化时，优化模块可以再次使用标识在无线网络中要改变的一个或多个参数的多次尝试以解决问题。优化模块可以使用不同的优化算法或调整优化模块的配置，从而输出不同的参数或参数值。以这种方式，SON可以在发送手动干预请求之前尝试通过改变不同的参数或使用不同的参数值来纠正所标识的问题。每次SON和网络控制器改变参数时，无人设备可以再次测量该位置处的RF数据(即，提供反馈)，从而SON可以确定问题是否已被纠正。
假设由SON生成的动作解决了所标识的问题，则方法300继续到框350，其中，SON指示网络控制器保存对无线网络中参数所做的改变。无论问题是否得到解决，方法300继续到框325，其中无人设备沿着预定路径继续行进。在一个实施例中，在框335，无人设备控制器指示无人设备返回到在无人设备重新行进路径的部分之前该无人设备所处的位置。方法300随后在框310处重复，其中无人设备继续测量沿着路径的新位置处的RF数据，该RF数据由SON处理以确定是否需要优化无线网络。
虽然在方法300中未示出，但无人设备上的控制器可以监视无人设备的内部系统以确保安全操作。例如，如果控制器确定无人设备的能源(例如，电池或汽油)不足，则控制器可以中止方法300并使无人设备返回到安全的位置。此外，如果控制器测得不安全的条件，诸如在特殊事件期间道路上的行人(如果无人设备是无人驾驶汽车)或不安全的天气条件(如果无人设备是UVA)，则控制器可以中止方法300并移动无人设备到安全的位置。类似地，如果无人设备中的组件或系统故障(例如，螺旋桨停止工作)，则控制器可以迫使无人设备着陆在安全的位置。
图4是示出了根据本文所述的一个实施例的用于准备发射无人设备的方法400的流程图。在框405，SON确定无线网络中的小区的RF参数是否被配置正确。SON可以例如确保相邻的塔不彼此干扰、或者小区塔提供期望的覆盖和容量。如果不是，方法400继续到框410，其中SON中的优化模块生成纠正RF参数的动作。优化模块可以调整与上文所述相同的参数(例如小区塔的发射功率或天线倾斜)以确保射频参数配置正确。在一个实施例中，SON调整RF参数以确保信号强度、干扰电平、数据消息错误率等在期望的元素内。然而，由于SON使用的算法可能不完善，所以无人设备能够用于测量RF数据以确保无线网络配置正确。在某些司法管辖区，收集RF数据以确保无线网络中的信号在可接受的限度内可能是政府机构的要求。
如果RF参数得以适当地配置，则在框415，SON确定小区塔中是否存在任何硬件警报。通常，硬件故障不在SON的范围之内，因此SON无法在没有人为干预的帮助下纠正这些问题。如果检测到硬件警报，则在框420，SON生成对于人类操作者的手动干预的请求，以评估和纠正硬件警报。例如，可以派遣服务人员来修理或更换生成警报的小区塔中的硬件组件。一旦请求完成，方法400结束，并且SON可以等待直到硬件报警被解决才能发射无人设备。然而在一个实施例中，SON可以将无人设备发送到不受硬件故障影响的无线网络的一部分。例如，SON可以为无人设备生成在需要维修的小区塔的覆盖区域之外的路径。在该示例中，方法400可以继续。
在框425，SON中的无人设备控制器向无人设备上传预定路径、扫描器简档和衰减简档(attenuation profile)。如上所述，预定路径定义通过无线网络的路线(route)。预定路径可以包括连续路线或无人设备在其间行进的离散点。此外，如果无人设备是UVA，则预定路径可以规定无人设备在沿着路径飞行时的海拔。
扫描器简档指示无人设备收集特定频率或频带的RF数据。在一个实施例中，扫描器简档对应于诸如LTE、UMTS或GSM之类的特定通信协议。无人设备上的RAN客户端可以使用扫描器简档来配置无人设备上的RF扫描器，以收集扫描器简档中指示的频率中的RF数据。
无人设备上的RAN客户端可以使用衰减简档来调整使用RF扫描器所收集的RF数据。在一个实施例中，衰减简档描述了不同程度地影响无线信号的区域地理变化。例如，地理区域可能具有较大量的湿气或来自树木的增多的树叶，这可能削弱无线信号。衰减简档在测量RF数据时考虑到这些变化。在一个实施例中，衰减简档调整RF数据以考虑收集RF数据的UAV的高度。例如，UAV可以在地面以上5-10米的高度收集RF数据。然而，由于用户设备在使用时通常将处于地平面，所以衰减简档允许RAN客户端调整在5-10米处测量的RF以对应于如果UAV处于地面水平时将测量的RF。换言之，衰减简档使得无人设备能够如同UAV是例如在道路上行驶的汽车一样来估计或推断RF数据的值，。
一旦预定路径被上传，SON就可以启动无人设备。在框430，SON确定无人设备是否正在预定路径上行进。例如，无人设备上的控制器可以连续或间隔地将无人设备的位置报告给SON。使用这些更新，SON中的无人设备控制器可以跟踪无人设备以确保无人设备在该路径上。
如果无人设备正在路径上行进，则在框435，无人设备上的RAN客户端激活解析器，解析器开始过滤并转发RF数据到SON。例如，SON可以请求RAN客户端仅发送关于沿着路径的无线网络的信号强度的数据。作为响应，对应于信号强度的解析器被激活，而对应于其它类型的RF数据的解析器(例如，干扰)被去激活。以这种方式，RAN客户端预处理RF数据以确定哪些类型的数据要发送到SON。
在一个实施例中，在无人设备到达预定路径的起点之前，SON不开始收集RF数据。换言之，无人设备可以等待直到无人设备到达路径的起点时才发送RF数据。一旦无人设备上的控制器或SON确认无人设备在路径的起始位置，则在框435，RAN客户端激活解析器并开始向SON发送RF数据。
图5是示出根据本文所述的一个实施例的用于使用无人设备优化无线网络的方法500的流程图。在一个实施例中，方法500可以在执行图4中的方法400之后开始。例如，方法400可以是用于确保无线网络和无人设备准备好执行方法500的预检查过程。
在框505，无人设备在预定路径上行进时开始使用RF扫描器和UE收集RF数据。如所讨论的，无人设备可以使用RAN客户端中的解析器处理(例如，过滤)所收集的RF数据。在框510，无人设备将解析的RF数据发送到SON，SON评估RF数据以确定数据是否指示在无线网络中存在问题或缺陷。例如，SON可以将所测量的信号强度或干扰与一个或多个阈值进行比较以标识问题。SON还能够标识数据消息递送中的错误、或未能正确执行小区塔切换的故障。
在框515，SON确定是否需要网络优化。假设确定无线网络中没有问题，则方法400进行到方框560，其中允许无人设备在预定路径上继续行进以测量新地理位置处的RF数据。然而如果标识出问题，则在框520，优化模块确定其是否能够优化无线网络以解决所标识的问题。RF数据可以指示在无线网络中存在不能由SON解决的问题，并且可能需要操作人员来处理。例如，RF数据可以指示小区塔的硬件问题或结构故障，或者优化模块可以确定需要添加或移动小区塔。这些问题可能需要人为操作来替换、修复、移动或构造物理组件，因此不能由SON执行。在框523，SON发送对手动干预的请求，手动干预请求可由网络工程师接收和评估。随后，在块560，SON允许无人设备沿着预定路径继续行进。
相反，如果所标识的问题是能够由SON处理的问题，则在框525，优化模块向网络控制器发送改变无线网络中的参数的动作。如上所述，动作可以包括调整信号强度或者小区塔中的发射天线的倾斜。其它动作可以包括改变形成无线网络背板的网络设备或其它组件的参数。
一旦网络控制器执行动作，在框530，SON中的无人设备控制器就向无人设备发送确认，并且在框535，指示无人设备在路径的一部分上重新行进。无人设备控制器指示无人设备返回无人设备测得指示无线网络应被优化的RF数据的地理位置。例如，当SON评估RF数据、标识问题、并指示网络控制器解决问题时，无人设备可以沿着路径继续行进。由于无人设备在不同的位置，所以在框535，无人设备控制器指示无人设备返回到先前行进的路径的一部分。然而在另一实施例中，无人设备可以停留在地理位置，直到SON评估数据并且在无人设备沿着路径移动到新位置之前确定网络没有问题。在这种情况下，无人设备不需要移动。
在框540，RF扫描器沿着路径中由无人设备已行进过的部分测量RF数据。RAN客户端可以再次使用解析器来解析该数据，并将RF数据发送到SON。在框545，SON确定是否仍然需要网络优化。例如，SON确定RF数据是否指示问题已被解决——例如，该位置处的信号强度高于预定的最小阈值。如果是，则在框550，SON指示网络控制器保存对无线网络中参数的改变。以这种方式，SON在实时反馈回路中使用无人设备来确认在框525改变无线网络中的参数改进了无线网络。
如果SON确定无线网络中的变化没有解决问题，则方法500继续到框555，其中SON指示网络控制器将对参数的改变恢复到先前值。然而在另一实施例中，如果对参数的改变改善了优化但并未完全解决问题，则SON可以指示网络控制器保存对该参数的改变。例如，如果改变小区塔的信号强度将地理位置处的信号强度提高了10％，但是需要15％的改进来满足最小信号强度要求，则SON可以指示网络控制器保存该更改而不是将参数还原到先前设置。
此外，SON发送对网络工程师或维修技术人员的手动干预请求。换言之，由于SON无法解决问题，所以SON可以要求操作人员处理该问题。无论是SON自身成功地解决了问题本身或者请求手动干预，方法500都继续到框560，其中SON指示无人设备在预定路径上继续以测量新的地理位置处的RF数据。
方法500随后在框510处重复直到无人设备完成路径，或者无人设备由于例如机械故障、低电池电量、恶劣天气等需要返回到基站。在一个实施例中，SON可以同时控制多个无人设备，每个无人设备被赋予预定路径或路线的一部分。在该示例中，每个无人设备可以在其自身的路径部分中行进，并且根据方法500来操作以标识和解决无线网络中的问题。在另一示例中，SON可以控制第一无人设备，使得其在预定路径上行进并收集SON用于标识网络中的问题的RF数据。SON可以指示第二无人设备导航到与问题相对应的地理位置，而第一无人设备沿着路径继续行进。在无线网络进行调整后，SON可以从第二台无人设备收集更新的RF数据以确定问题是否得到解决。一旦问题被解决(或者要求手动干预)，SON就可以指示第二无人设备导航到使用由第一无人设备测量的数据所标识出的下一个问题位置。以这种方式，第一无人设备不需要停止在路径上行进以提供反馈，而是可以在路径上继续行进，而第二无人设备测量数据以确定问题是否被解决。
在下文中，参考本公开中呈现的实施例。然而本公开的范围不限于具体描述的实施例。相反，考虑到以下特征和元件的任何组合都理解为实现和实践实施例，无论是否与不同实施例相关。此外，虽然本文公开的实施例可以实现优于其它可能的解决方案或超过现有技术的优点，但是通过给定实施例是否实现特定优点并不限制本公开的范围。因此，除非在(一个或多个)权利要求中明确地叙述，以下方面、特征、实施例和优点仅仅是说明性的，并且不被认为是所附权利要求的元素或限制。同样地，，除非在(一个或多个)权利要求中明确地叙述，对于“本发明”的引用不应被解释为本文公开的任何发明主题的一般化，并且不应被认为是所附权利要求的元素或限制。
如本领域技术人员将理解的，本文公开的实施例可以体现为系统、方法或计算机程序产品。因此，方面可以采取完全硬件实施例、完全软件实施例(包括固件、驻留软件、微代码等)的形式，或者将软件和硬件方面组合的实施例，这些方面可以在本文中通常被称为“电路”、“模块”或“系统”。此外，方面可以采用体现在其上体现有的计算机可读程序代码的一种或多种计算机可读介质中的计算机程序产品的形式。
本发明可以是系统、方法和/或计算机程序产品。计算机程序产品可以包括其上具有计算机可读程序指令的计算机可读存储介质(或介质)，用于使处理器执行本发明的各个方面。
可以使用一个或多个计算机可读介质的任何组合。计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或计算机可读存储介质。计算机可读存储介质可以是例如但不限于电、磁、光、电磁、红外或半导体系统、装置或设备，或前述项的任何合适的组合。计算机可读存储介质的更具体的示例(非详尽列表)将包括以下内容：具有一个或多个电线的电连接、便携式计算机软盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)只读存储器(ROM)、可擦除可编程只读存储器(EPROM或闪速存储器)、光纤、便携式光盘只读存储器(CD-ROM)、光存储设备，磁存储设备或任何上述项的合适组合。在本文档的上下文中，计算机可读存储介质是可以包含或存储由指令执行系统、装置或设备使用或与其连接的程序的任何有形介质。
计算机可读信号介质可以包括其中(例如在基带或作为载波的一部分)体现有计算机可读程序代码的传播数据信号。这种传播的信号可以采取各种形式的任何形式，包括但不限于电磁、光学或其任何合适的组合。计算机可读信号介质可以是并非计算机可读存储介质的任何计算机可读介质，并且可以通信、传播或传送程序以供由指令执行系统、设备或装置使用，或与指令执行系统、设备或装置结合使用。
可以使用包括但不限于无线、有线、光纤电缆、RF等的任何适当介质或前述的任何合适的组合来传输在计算机可读介质上实现的程序代码。
用于执行本公开的方面的操作的计算机程序代码可以以一种或多种编程语言的任何组合来编写，包括诸如Java、Smalltalk、C++等的面向对象的编程语言和常规程序性编程语言，例如“C”编程语言或类似的编程语言。程序代码可以完全在用户的计算机上执行、部分地在用户的计算机上执行、作为独立的软件包执行、部分地在用户的计算机且部分地在远程计算机上执行、或者完全在远程计算机或服务器上执行。在后一种情况下，远程计算机可以通过任何类型的网络(包括局域网(LAN)或广域网(WAN))连接到用户的计算机，或者可以(例如，通过互联网使用互联网服务提供商)做出到外部计算机的连接。
下面参考根据本公开中呈现的实施例的方法，装置(系统)和计算机程序产品的流程图和/或框图来描述本公开的方面。应当理解，流程图和/或框图的每个块以及流程图和/或框图中的块的组合可以由计算机程序指令来实现。这些计算机程序指令可以提供给通用计算机、专用计算机或其它可编程数据处理装置的处理器以生成机器，使得经由计算机的处理器或其它可编程数据处理装置执行的指令创建用于实现流程图和/或框图块或块中指定的功能/动作的手段。
这些计算机程序指令还可以存储在计算机可读介质中，计算机可读介质可引导计算机、其它可编程数据处理设备或其它设备以特定方式工作，使得存储在计算机可读介质中的指令生成包括实现流程图和/或框图块或块中指定的功能/动作的指令的制品。
计算机程序指令还可以被加载到计算机、其它可编程装置或其它设备上，以使得在计算机、其它可编程装置或其它设备执行一系列操作步骤生成计算机实现的过程，从而在计算机或其它可编程设备上执行的指令提供用于实现流程图和/或框图块或块中指定的功能/动作的过程。
可以通过云计算基础设施向最终用户提供本发明的实施例。云计算通常是指通过网络提供可扩展计算资源作为服务。更正式地，云计算可以被定义为在计算资源和其底层技术架构(例如，服务器、存储设备、网络)之间提供抽象的计算能力，使得方便地按需访问可配置计算资源的共享池(其能够在最少的管理精力或服务提供商的互动的情况下快速配置和发布的资源)成为可能。因此，云计算允许用户访问“云”中的虚拟计算资源(例如，存储设备、数据、应用、甚至完整的虚拟化计算系统)，而不考虑用于提供计算资源的基础物理系统(或这些系统的位置)。
通常，将云计算资源以按用户付费方式提供给用户，其中仅为实际使用的计算资源(例如，用户所消耗的存储空间量或用户实例化的虚拟化系统的数量)对用户计费。用户可以随时访问任何驻留在云中的资源，并可通过互联网访问任何资源。在本发明的上下文中，用户可以访问云中可用的应用(例如SON)或相关数据。例如，SON可以在云中的计算系统上执行，并与无人机和网络控制器进行通信。在这种情况下，SON可以识别接收到的RF数据中的问题并在云中的存储位置存储动作。这样做可以允许无人机从附接到云(例如互联网)的网络上的任何计算系统访问这些信息。
在附图中的流程图和框图示出了根据各种实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的架构、功能和操作，在这方面，流程图或框图中的每个框可以表示模块、段或部分代码，其包括用于实现指定的逻辑功能的一个或多个可执行指令。还应该注意，在一些替代的实施方式中，框中记录的功能可能不按照图中所示的顺序进行。例如，取决于所涉及的功能，依次示出的两个框实际上可以基本上同时执行，或者有时可以以相反的顺序执行块。还将注意到，框图和/或流程图的每个框和框图和/或流程图说明中的框的组合可以由执行指定功能或动作的专用基于硬件的系统来实现，或由专用硬件和计算机指令的组合来实现。
鉴于上述情况，本公开的范围由所附权利要求确定。

Claims (11)

1.一种用于优化无线网络的方法，包括：
从自组织网络SON处的无人设备控制器向无人设备处的无线接入网络RAN客户端发送路径；
所述SON处的优化模块接收由所述无人设备处的所述RAN客户端发送的RF数据，其中所述RF数据是所述无人设备在所述路径上行进时由所述无人设备处的RF扫描器测量的，并处理所述RF数据以确定在由所述无人设备已测量出所述RF数据的位置处是否两个小区塔彼此干扰，其中所述无人设备在高于地平面的一高度处在所述路径上行进，并且所述RAN客户端使用来自所述无人设备控制器的衰减简档来调节所述RF数据以对应于如果所述无人设备在所述地平面处将测量的RF数据；
一旦基于所接收的RF数据确定无线网络中由所述无人设备遍历的路径上的位置处的问题，则所述SON处的所述优化模块向网络控制器发送改变所述无线网络的参数的动作，其中所述网络控制器通信地耦合到生成所述无线网络的小区塔，其中所述动作是以下项中的一者或多者：
降低所述小区塔之一的输出功率；和
改变所述小区塔之一的发射天线的物理取向；
在所述网络控制器执行所述动作之后，所述SON处的所述无人设备控制器指示所述无人设备重新访问确定出所述问题的所述路径上的位置，以重新测量所述路径上的所述位置处的更新的RF数据；并且
所述SON处的所述优化模块接收并评估由所述无人设备处的所述RAN客户端所发送的所述更新的RF数据以确定所述问题是否得到解决。
2.如权利要求1所述的方法，还包括：
一旦基于所述更新的RF数据确定已解决了问题，则从所述SON处的所述优化模块向所述网络控制器发送保存所述无线网络的改变的参数的指令；并且
所述SON处的所述无人设备控制器指示所述无人设备沿所述路径移动到新的位置。
3.如权利要求1所述的方法，还包括：
一旦基于所述更新的RF数据确定未解决所述问题，则从所述SON处的所述优化模块向所述网络控制器发送指令以将改变的参数恢复到未更新的值；
由所述网络控制器发送对人类操作者干预的请求以解决所述问题；并且
所述SON处的所述无人设备控制器指示所述无人设备沿所述路径移动到新的位置。
4.如权利要求1所述的方法，还包括：
将扫描器简档从所述SON处的所述无人设备控制器将发送到所述无人设备，所述扫描器简档标识要由所述无人设备扫描以生成所述RF数据的一个或多个频率；并且
将另外的衰减简档从所述SON处的所述无人设备控制器发送到所述无人设备，所述另外的衰减简档基于沿所述路径的环境条件来提供用于处理所述RF数据的参数。
5.一种自组织网络SON，包括：
无人设备控制器，被配置为向无人设备处的无线接入网络RAN客户端发送路径；以及
优化模块，被配置为：
接收由所述无人设备处的所述RAN客户端发送的RF数据，其中所述RF数据是所述无人设备在所述路径上行进时由所述无人设备处的RF扫描器测量的，并处理所述RF数据以确定在由所述无人设备已测量出所述RF数据的位置处是否两个小区塔彼此干扰，其中所述无人设备在高于地平面的一高度处在所述路径上行进，并且所述RAN客户端使用来自所述无人设备控制器的衰减简档来调节所述RF数据以对应于如果所述无人设备在所述地平面处将测量的RF数据；
一旦基于所接收的RF数据确定无线网络中由所述无人设备遍历的路径上的位置处的问题，就向网络控制器发送改变所述无线网络的参数的动作，其中所述网络控制器通信地耦合到生成所述无线网络的小区塔，其中所述动作是以下项中的一者或多者：
降低所述小区塔之一的输出功率；和
改变所述小区塔之一的发射天线的物理取向；
在所述网络控制器执行所述动作之后，通过所述无人设备控制器指示所述无人设备重新访问确定出所述问题的所述路径上的位置，以重新测量所述路径上的所述位置处的更新的RF数据；并且
接收并评估由所述无人设备处的所述RAN客户端所发送的所述更新的RF数据以确定所述问题是否得到解决。
6.如权利要求5所述的SON，其中所述优化模块被配置为：
一旦基于所述更新的RF数据确定已解决了所述问题，则向所述网络控制器发送保存所述无线网络的改变的参数的指令；并且
其中所述无人设备控制器被配置为指示所述无人设备沿所述路径移动到新的位置。
7.如权利要求5所述的SON，其中所述优化模块被配置为：
一旦基于所述更新的RF数据确定未解决所述问题，则向所述网络控制器发送指令，以将改变的参数恢复到未更新的值；以及
由所述网络控制器发送对人类操作者干预的请求以解决所述问题；并且
其中所述无人设备控制器被配置为指示所述无人设备沿所述路径移动到新的位置。
8.如权利要求5所述的SON，其中所述无人设备控制器被配置为：
将扫描器简档从所述SON处的所述无人设备控制器发送到所述无人设备，所述扫描器简档标识要由所述无人设备扫描以生成所述RF数据的一个或多个频率；并且
将另外的衰减简档从所述SON处的所述无人设备控制器发送到所述无人设备，所述另外的衰减简档基于沿所述路径的环境条件来提供用于处理所述RF数据的参数。
9.一种通信系统，包括：
自主车辆AV，包括RF扫描器和无线接入网络RAN客户端；
无线网络，包括能由网络控制器控制以建立所述无线网络的多个小区塔；
SON，包括无人设备控制器和优化模块，并且被配置为：
由所述无人设备控制器向所述AV处的所述RAN客户端发送用于由所述AV在所述无线网络中行进的路径；
由所述优化模块接收由所述AV处的所述RAN客户端所发送的RF数据，其中，所述RF数据是所述AV在所述路径上行进时由所述RF扫描器测量的，并且处理所述RF数据以确定在由所述AV已测量出所述RF数据的位置处是否两个小区塔彼此干扰，其中所述AV在高于地平面的一高度处在所述路径上行进，并且所述RAN客户端使用来自所述无人设备控制器的衰减简档来调节所述RF数据以对应于如果所述AV在所述地平面处将测量的RF数据；
一旦基于所接收的RF数据确定所述无线网络中由所述AV遍历的路径上的位置处的问题，由所述优化模块向网络控制器发送改变所述无线网络的参数的动作，其中所述动作是以下项中的一者或多者：
降低所述小区塔之一的输出功率；和
改变所述小区塔之一的发射天线的物理取向；
在所述网络控制器执行所述动作之后，由所述无人设备控制器指示所述AV重新访问确定出所述问题的所述路径上的位置，以重新测量所述路径上的所述位置处的更新的RF数据；并且
由所述优化模块接收并评估由所述AV处的所述RAN客户端所发送的所述更新的RF数据以确定所述问题是否得到解决。
10.如权利要求9所述的通信系统，其中所述SON被配置为：
一旦基于所述更新的RF数据确定所述问题已解决，则由所述优化模块向所述网络控制器发送保存所述无线网络的改变的参数的指令；并且
由所述无人设备控制器指示所述AV沿所述路径移动到新的位置。
11.如权利要求9所述的通信系统，其中所述SON被配置为：
由所述无人设备控制器将扫描器简档发送到所述AV，所述扫描器简档标识要由所述AV扫描以生成所述RF数据的一个或多个频率；并且
由所述无人设备控制器将另外的衰减简档发送到所述AV，所述另外的衰减简档基于沿所述路径的环境条件来提供用于处理所述RF数据的参数。
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