CN108243427B - 一种半径参数的优化方法及装置 - Google Patents

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CN108243427B CN201611223816.6A CN201611223816A CN108243427B CN 108243427 B CN108243427 B CN 108243427B CN 201611223816 A CN201611223816 A CN 201611223816A CN 108243427 B CN108243427 B CN 108243427B
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Abstract

本申请提供了一种半径参数的优化方法及装置。其特征在于，所述方法包括：从无线交换设备上采集网络中一定周期内所有小区的测量报告数据；从所述测量报告数据中分析出服务小区时间提前量；根据所述服务小区时间提前量计算每个小区的最大覆盖距离和平均覆盖距离；采集网络中所有小区的参数数据文件，解析出每个小区的半径参数数据；将所述每个小区的半径参数数据与所述小区的最大覆盖距离和平均覆盖距离进行比较，得出半径参数数据设置异常的小区；对半径参数数据设置异常的小区，给出所述小区的建议半径参数数据。用于解决现有技术无法针对每个小区提供最优的小区半径参数数据设置以合理平衡接入性能和接入容量的问题。

Description

一种半径参数的优化方法及装置
技术领域
本申请涉及无线网络技术领域，特别地，涉及一种半径参数的优化方法及装置。
背景技术
长期演进（LTE，Long Term Evolution）无线网络参数中，循环移位区间配置（NCS，Cyclic Shift Zone Config），也称为小区半径参数，用于指示物理随机接入信道（PRACH，Physical Random Access Channel）前导序列生成时所使用的循环移位区间配置的索引值。
LTE无线网络参数中，小区半径参数数据对PRACH根序列规划起关键作用。若小区半径参数数据设置较小，可以节省根序列，使复用距离更大，提升网络接入容量，但也可能导致远距离用户前导相关性不足影响接入性能；若小区半径参数数据设置过大则远距离用户前导相关性较好，但减少了可用根序列资源，影响接入容量。
目前的小区半径参数数据设置，都是采用无线通信设备厂家的默认配置。在小区性能出现明显问题时，再对单个小区进行现场人工测试，进而根据测试结果调整小区半径参数数据。
采用设备厂家默认配置加人工参数调整的现有技术，需消耗大量的人力成本，且无法对全网参数进行整体调优。
发明内容
本申请提供一种小区半径参数的优化方法及装置，用于解决现有技术无法针对每个小区提供最优的小区半径参数设置以合理平衡接入性能和接入容量的问题。
本申请公开的一种半径参数的优化方法，包括：
从无线交换设备上采集网络中一定周期内所有小区的测量报告数据；
从所述测量报告数据中分析出服务小区时间提前量；所述测量报告数据包括服务小区时间提前量每个区间的采样点数据汇总；
根据所述服务小区时间提前量计算每个小区的最大覆盖距离和平均覆盖距离；
采集网络中所有小区的参数数据文件，解析出每个小区的半径参数数据；
将所述每个小区的半径参数数据与所述小区的最大覆盖距离和平均覆盖距离进行比较，得出半径参数数据设置异常的小区；
对半径参数数据设置异常的小区，给出所述小区的建议半径参数数据。
进一步的，所述测量报告数据是来自用户设备、演进型节点B的物理层和无线链路层控制协议中计算产生的测量报告数据。
进一步的，所述从所述测量报告中分析出服务小区时间提前量，包括：
在随机接入过程中，通过演进型节点B测量接收导频信号，确定服务小区时间提前量；
所述服务小区时间提前量分为45个区间，每个区间对应一个服务小区时间提前量值。
进一步的，所述根据所述服务小区时间提前量计算每个小区的最大覆盖距离和平均覆盖距离，具体包括：
步长转换：所述服务小区时间提前量以16Ts为步长单位，每1步长对应距离为78米，即每一个Ts对应距离为4.875米；
计算平均覆盖距离：将所述每个服务小区时间提前量区间的采样点数据与所述区间对应的Ts值的乘积相加，所得数据除以所有区间总的采样点数据，得出平均覆盖距离的Ts值，再与每个Ts对应距离相乘，即可得到所述小区的平均覆盖距离；将所述平均覆盖距离单位转换为千米；
计算最大覆盖距离：取服务小区时间提前量值最大的预设比例的测量报告总采样点数据，计算所述预设比例的测量报告总采样点数据的平均覆盖距离为所述小区的最大覆盖距离；将所述最大覆盖距离单位转换为千米。
进一步的，所述采集网络中所有小区的参数数据文件，解析出每个小区的半径参数数据，包括：
从某一设备厂家采集网络中所有小区的参数数据文件，所述参数数据文件包括小区半径参数值和数值单位，所述小区的半径参数数据为所述小区半径参数值与数值单位的乘积；
将所述小区的半径参数数据单位转换为千米。
进一步的，所述将所述每个小区的半径参数数据与所述小区的最大覆盖距离和平均覆盖距离进行比较，得出半径参数数据设置异常的小区，包括：
排除测量报告数据过少的小区；
判断每个小区的半径参数数据是否小于所述小区的平均覆盖距离，如果是，则所述小区半径参数数据设置过小；
判断每个小区的半径参数数据是否大于所述小区的最大覆盖距离，如果是，则所述小区半径参数数据设置过大；
当所述小区半径参数数据设置过小或过大时，定义所述小区为半径参数数据设置异常的小区。
进一步的，所述排除测量报告数据过少的小区，包括：
设定一个测量报告数据门限值；
判断所述小区的测量报告数据是否低于所述测量报告数据门限值，如果是，则所述小区计算的最大覆盖距离或平均覆盖距离不准确，将所述小区从后续工作中排除。
进一步的，所述对半径参数数据设置异常的小区，给出所述小区的建议半径参数数据，包括：
将所述小区的最大覆盖距离作为所述半径参数数据设置异常的小区的建议半径参数数据。
本申请公开的一种半径参数的优化装置，包括：
采集模块：用于从无线交换设备上采集网络中一定周期内所有小区的测量报告数据；
分析模块，用于从所述测量报告数据中分析出服务小区时间提前量；所述测量报告数据包括服务小区时间提前量每个区间的采样点数据汇总；
计算模块，用于根据所述服务小区时间提前量计算每个小区的最大覆盖距离和平均覆盖距离；
半径参数数据解析模块，用于采集网络中所有小区的参数数据文件，解析出每个小区的半径参数数据；
判断模块，用于将所述每个小区的半径参数数据与所述小区的最大覆盖距离和平均覆盖距离进行比较，得出半径参数数据设置异常的小区；
优化模块，用于对半径参数数据设置异常的小区，给出所述小区的建议半径参数数据。
进一步的，所述计算模块，包括：
步长转换单元，用于转换每一步长的对应距离：所述服务小区时间提前量以16Ts为步长单位，每1步长对应距离为78米，即每一Ts对应距离为4.875米；
平均覆盖距离计算单元，用于计算平均覆盖距离：将所述每个服务小区时间提前量区间的采样点数据与所述区间对应的Ts值的乘积相加，所得数据除以所有区间总的采样点数据，得出平均覆盖距离的Ts值，再与每个Ts对应距离相乘，即可得到所述小区的平均覆盖距离；将所述平均覆盖距离单位转换为千米；
最大覆盖距离计算单元，用于计算最大覆盖距离：取服务小区时间提前量值最大的预设比例的测量报告总采样点数据，计算所述预设比例的测量报告总采样点数据的平均覆盖距离为所述小区的最大覆盖距离；将所述最大覆盖距离单位转换为千米。
与现有技术相比，本申请具有以下优点：
本发明提供的小区半径参数的优化方法及装置，基于系统自动采集到的测量报告（MR，Measurement Report）数据进行分析，可以对全网的小区半径参数进行全部的自动分析，并给出每个小区的调整优化技术方案，提升了网优人员的工作效率；同时合理平衡了接入性能和接入容量，大大提升了网络质量。
附图说明
附图仅用于示出优选实施方式的目的，而并不认为是对本申请的限制。而且在整个附图中，用相同的参考符号表示相同的部件。在附图中：
图1为本申请实施例一种小区半径参数的优化方法的流程图；
图2为本申请实施例一种小区半径参数的优化装置的结构示意图。
具体实施方式
为使本申请的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图和具体实施方式对本申请作进一步详细的说明。
在本申请的描述中，需要理解的是，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括一个或者更多个该特征。“多个”的含义是两个或两个以上，除非另有明确具体的限定。术语“包括”、“包含”及类似术语应该被理解为是开放性的术语，即“包括/包含但不限于”。术语“基于”是“至少部分地基于”。其他术语的相关定义将在下文描述中给出。
参照图1，示出了本申请实施例一种小区半径参数的优化方法的流程图。
以中兴厂家一个小区的数据为例说明，本优选方法实施例包括以下步骤：
步骤S101：从无线交换设备上采集网络中一定周期内所有小区的MR数据；
具体实施时，从中兴厂家采集MR数据，所述MR数据是来自用户设备（UE，UserEquipment）、演进型节点B（eNodeB，Evolved Node B）的物理层和无线链路控制（RLC，RadioLink Control）层控制协议中计算产生的MR数据，如下代码所示：
“</object>
</measurement>
<measurement mrName="MR.Tadv">
<smr>MR.Tadv.00 MR.Tadv.01 MR.Tadv.02 MR.Tadv.03 MR.Tadv.04MR.Tadv.05 MR.Tadv.06 MR.Tadv.07 MR.Tadv.08 MR.Tadv.09 MR.Tadv.10 MR.Tadv.11MR.Tadv.12 MR.Tadv.13 MR.Tadv.14 MR.Tadv.15 MR.Tadv.16 MR.Tadv.17 MR.Tadv.18MR.Tadv.19 MR.Tadv.20 MR.Tadv.21 MR.Tadv.22 MR.Tadv.23 MR.Tadv.24 MR.Tadv.25MR.Tadv.26 MR.Tadv.27 MR.Tadv.28 MR.Tadv.29 MR.Tadv.30 MR.Tadv.31 MR.Tadv.32MR.Tadv.33 MR.Tadv.34 MR.Tadv.35 MR.Tadv.36 MR.Tadv.37 MR.Tadv.38 MR.Tadv.39MR.Tadv.40 MR.Tadv.41 MR.Tadv.42 MR.Tadv.43 MR.Tadv.44</smr>
<object id="110699826">
<v>0 10 65 148 132 257 455 286 47 85 168 66 61 21 3 15 0 0 0 0 0 0 00 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 </v>”
采集一周的数据，汇总的采样点数据如下表所示：
Tadv 00 1739
Tadv 01 34161
Tadv 02 34511
Tadv 03 42795
Tadv 04 4186
Tadv 05 4645
Tadv 06 781
Tadv 07 685
Tadv 08 1291
Tadv 09 1195
Tadv 10 2261
Tadv 11 1456
Tadv 12 2573
Tadv 13 34
Tadv 14 41
Tadv 15 0
Tadv 16 0
Tadv 17 0
Tadv 18 0
Tadv 19 0
Tadv 20 0
Tadv 21 0
Tadv 22 0
Tadv 23 0
Tadv 24 0
Tadv 25 0
Tadv 26 0
Tadv 27 0
Tadv 28 0
Tadv 29 0
Tadv 30 0
Tadv 31 0
Tadv 32 0
Tadv 33 0
Tadv 34 0
Tadv 35 0
Tadv 36 0
Tadv 37 0
Tadv 38 0
Tadv 39 0
Tadv 40 0
Tadv 41 0
Tadv 42 0
Tadv 43 0
Tadv 44 0
表1 Tadv区间采样点数据
步骤S102：从所述MR数据中分析出MR. Tadv；所述MR数据包括服务小区时间提前量（Tadv，Timing Advance）每个区间的采样点数据汇总，参见表1。
在随机接入过程中，通过eNodeB测量接收导频信号，确定Tadv；所述Tadv取值范围为（0，1，2，…，1282）x16Ts。
所述Tadv数据分为45个区间，每个区间对应一个Tadv值，分别从Tadv00-Tadv44。
从0-192Ts，每16 Ts为一个区间，对应Tadv值为MR. Tadv 00-MR. Tadv 11；从192Ts-1024 Ts，每32 Ts为一个区间，对应Tadv值为MR. Tadv 12-MR. Tadv37；从1024 Ts-2048 Ts，每256 Ts为一个区间，对应Tadv值为MR. Tadv 38-MR. Tadv41；从2048Ts-4096Ts，每1048Ts为一个区间，对应Tadv值为MR.Tadv 42-MR.Tadv 43；大于4096Ts，对应Tadv值为MR.Tadv 44，如下表所示：
MR统计数据 Tadv区间分布
MR.Tadv 00 Tadv<16
MR.Tadv 01 16≤Tadv<32
… …
MR.Tadv 11 176≤Tadv<192
MR.Tadv 12 192≤Tadv<224
… …
MR.Tadv 37 992≤Tadv<1024
MR.Tadv 38 1024≤Tadv<1280
… …
MR.Tadv 41 1792≤Tadv<2048
MR.Tadv 42 2048≤Tadv<3072
MR.Tadv 43 3072≤Tadv<4096
MR.Tadv 44 4096≤Tadv
表2 Tadv值及区间分布
步骤S103：根据所述Tadv计算每个小区的最大覆盖距离和平均覆盖距离，具体包括：
步长转换：所述Tadv以16Ts为步长单位，每1步长对应距离为78米，即每一个Ts对应距离为78/16，即4.875米。
计算平均覆盖距离：将所述每个Tadv区间的采样点数据与所述区间对应的Ts值的乘积相加，所得数据除以所有区间总的采样点数据，得出平均覆盖距离的Ts值，再与每个Ts对应距离相乘，即可得到所述小区的平均覆盖距离，将所述小区的平均覆盖距离单位转换为千米。
参照表2，由于每个Tadv值对应一个区间，计算时00取16Ts，01及以后取区间的中间值，依次为：24，40，56，72，88，104，120，136，152，168，18，208，240，272，304，336，368，400，432，464，496，528，560，592，624，656，688，720，752，784，816，848，880，912，944，976，1008，1152，1408，1664，1920，2560，3584。44取左节点值4096。
因此，上述平均覆盖距离计算公式为：
（MR.Tadv00*16+ MR.Tadv01*24+ MR.Tadv02*40+ MR.Tadv03*56+ MR.Tadv04*72+ MR.Tadv05*88+ MR.Tadv06*104+ MR.Tadv07*120+ MR.Tadv08*136+ MR.Tadv09*152+MR.Tadv10*168+ MR.Tadv11*184+ MR.Tadv12*208+ MR.Tadv13*240+ MR.Tadv14*272+MR.Tadv15*304+ MR.Tadv16*336+ MR.Tadv17*368+ MR.Tadv18*400+ MR.Tadv19*432+MR.Tadv20*464+ MR.Tadv21*496+ MR.Tadv22*528+ MR.Tadv23*560+ MR.Tadv24*592+MR.Tadv25*624+ MR.Tadv26*656+ MR.Tadv27*688+ MR.Tadv28*720+ MR.Tadv29*752+MR.Tadv30*784+ MR.Tadv31*816+ MR.Tadv32*848+ MR.Tadv33*880+ MR.Tadv34*912+MR.Tadv35*944+ MR.Tadv36*976+ MR.Tadv37*1008+ MR.Tadv38*1152+ MR.Tadv39*1408+MR.Tadv40*1664+ MR.Tadv41*1920+ MR.Tadv42*2560+ MR.Tadv43*3584+ MR.Tadv44*4096）/count（MR.Tadv）*4.875
采集到的MR.Tadv数据，实际上是每个Tadv区间的采样点数据汇总。则表2结合表1，所述小区的平均覆盖距离依据上述公式计算为：
（1739*16+34161*24+34511*40+42795*56+4186*72+4645*88+781*104+685*120+1291*136+1195*152+2261*168+1456*184+2573*208+34*240+41*272+0*304+……0*4096）/（1739+34161+34511+42795+4186+4645+781+685+1291+1195+2261+1456+2573+34+41）*4.875≈259.956米。
将所述平均覆盖距离单位换为千米，为0.259956千米。
计算最大覆盖距离：取Tadv值最大的预设比例的MR总采样点数据，计算所述预设比例的MR总采样点数据的平均覆盖距离为所述小区的最大覆盖距离；将所述最大覆盖距离单位转换为千米。
优选的，所述预设比例为10%。
实施例中，MR总采样点数据为：
1739+34161+34511+42795+4186+4645+781+685+1291+1195+2261+1456+2573+34+41=132354，则10%的MR总采样点数据为13235.4。
取Tadv值最大的10%的MR总采样点数据，则从表1中采样点数据非零的Tadv值中取最大（14），依次往前，直至所选的Tadv区间对应的采样点数据之和为13235.4。对应选取Tadv值为14至5。
则所述小区的最大覆盖距离计算如下：
（4645*88+781*104+685*120+1291*136+1195*152+2261*168+1456*184+2573*208+34*240+41*272）/（4645+781+685+1291+1195+2261+1456+2573+34+41）*4.875≈694.545米
将所述最大覆盖距离单位转换为千米，为0.694545千米。
步骤S104：采集网络中所有小区的参数数据文件，解析出每个小区的半径参数数据。
中兴半径参数说明如下表：
英文名称 网管中名称 参数级别 设置范围 默认值 数值单位 数值类型
cellRadius 小区半径（10米） 小区 [5..12000] 53 10米 整数
表3 中兴半径参数说明
从中兴厂家采集参数数据文件，部分样例如下：
“<EUtranCellFDD_List>
<EUtranCellFDD id="4443">
<SubNetwork>999999</SubNetwork>
<MEID>4444</MEID>
<ENBFunctionFDD>4444</ENBFunctionFDD>
<EUtranCellFDD>4443</EUtranCellFDD>
<userLabel>4443</userLabel>
<alias>4443</alias>
<cellLocalId>43</cellLocalId>
<refPlmn>SubNetwork=999999,MEID=4444,Operator=1,Plmn=1</refPlmn> <refECellEquipmentFunction>SubNetwork=999999,MEID=4444,ENBFunctionFDD=4444,ECellEquipmentFunction=2</refECellEquipmentFunction>
<pci>43</pci>
<pciList>0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0</pciList>
<eai>0</eai>
<tac>0</tac>
<cellRadius>300</cellRadius>
<phyChCPSel>0</phyChCPSel>
<cellSize>1</cellSize>”
解析，可得到小区“4443”的小区半径参数值为300，对应的半径参数数据为小区半径参数值（300）与数值单位（10米）的乘积，3000米，即3千米。则所述小区的半径参数数据为3千米。
步骤S105：将所述每个小区的半径参数数据与所述小区的最大覆盖距离和平均覆盖距离进行比较，得出半径参数数据设置异常的小区；具体包括：
步骤（1）排除MR数据过少的小区；具体包括：
设定一个MR数据门限值；所述MR数据为MR采样点数据；优选的，所述门限值为1000；
判断所述小区的MR数据是否低于所述MR数据门限值；如果是，则所述小区计算的最大覆盖距离或平均覆盖距离不准确，将所述小区从后续工作中排除。
实施例中，所述小区的MR采样点数据总和为132354，大于1000，则所述小区不排除，继续进行下面的步骤。
步骤（2）判断每个小区的半径参数数据是否小于所述小区的平均覆盖距离，如果是，则所述小区半径参数数据设置过小；
步骤（3）判断每个小区的半径参数数据是否大于所述小区的最大覆盖距离，如果是，则所述小区半径参数数据设置过大；
步骤（4）当所述小区半径参数数据设置过小或过大时，定义所述小区为半径参数数据设置异常的小区。
实施例中，所述小区的半径参数数据（3千米）大于所述小区的最大覆盖距离（0.694545千米），则所述小区为半径参数数据设置异常的小区。
步骤S106：对半径参数数据设置异常的小区，给出所述小区的建议半径参数数据：将所述小区的最大覆盖距离作为所述半径参数数据设置异常的小区的建议半径参数数据。
则，所选样例中，4443小区的建议半径参数数据为0.694545千米。
对于前述的各方法实施例，为了描述简单，故将其都表述为一系列的动作组合，但是本领域的技术人员应该知悉，本申请并不受所描述的动作顺序的限制，因为根据本申请，某些步骤可以采用其他顺序或同时执行；其次，本领域技术人员也应该知悉，上述方法实施例均属于优选实施例，所涉及的动作和模块并不一定是本申请所必须的。
参照图2，示出了本申请实施例一种小区半径参数的优化装置的结构示意图，包括：
采集模块21：用于从无线交换设备上采集网络中一定周期内所有小区的MR数据；
分析模块22，用于从所述MR数据中分析出Tadv；所述MR数据包括Tadv每个区间的采样点数据汇总；
计算模块23，用于根据所述Tadv计算每个小区的最大覆盖距离和平均覆盖距离；
半径参数数据解析模块24，用于采集网络中所有小区的参数数据文件，解析出每个小区的半径参数数据；
判断模块25，用于将所述每个小区的半径参数数据与所述小区的最大覆盖距离和平均覆盖距离进行比较，得出半径参数数据设置异常的小区；
优化模块26，用于对半径参数数据设置异常的小区，给出所述小区的建议半径参数数据。
所述计算模块24，包括：
步长转换单元，用于转换每一步长的对应距离：所述Tadv以16Ts为步长单位，每1步长对应距离为78米，即每一Ts对应距离为4.875米；
平均覆盖距离计算单元，用于计算平均覆盖距离：将所述每个Tadv区间的采样点数据与所述区间对应的Ts值的乘积相加，所得数据除以所有区间总的采样点数据，得出平均覆盖距离的Ts值，再与每个Ts对应距离相乘，即可得到所述小区的平均覆盖距离；将所述平均覆盖距离单位转换为千米；
最大覆盖距离计算单元，用于计算最大覆盖距离：取Tadv值最大的预设比例的MR总采样点数据，计算所述预设比例的MR总采样点数据的平均覆盖距离为所述小区的最大覆盖距离；将所述最大覆盖距离单位转换为千米。
所述判断模块25，包括：
排除单元，用于排除MR数据过少的小区；
第一判断单元，用于判断每个小区的半径参数数据是否小于所述小区的平均覆盖距离；如果是，则所述小区半径参数数据设置过小；
第二判断单元，用于判断每个小区的半径参数数据是否大于所述小区的最大覆盖距离；如果是，则所述小区半径参数数据设置过大；
异常定义单元，用于当所述小区半径参数数据设置过小或过大时，定义所述小区为半径参数数据设置异常的小区。
需要说明的是，上述装置实施例属于优选实施例，所涉及的单元和模块并不一定是本申请所必须的。
本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可。对于本申请的装置实施例而言，由于其与方法实施例基本相似，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。
以上对本申请所提供的一种半径参数的优化方法及装置，进行了详细介绍，本文中应用了具体个例对本申请的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本申请的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本申请的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本申请的限制。

Claims (10)

1.一种半径参数的优化方法，其特征在于，所述方法包括：
从无线交换设备上采集网络中一定周期内所有小区的测量报告数据；
从所述测量报告数据中分析出服务小区时间提前量；所述测量报告数据包括服务小区时间提前量每个区间的采样点数据汇总；
根据所述服务小区时间提前量计算每个小区的最大覆盖距离和平均覆盖距离；
采集网络中所有小区的参数数据文件，解析出每个小区的半径参数数据，所述小区的半径参数是指循环移位区间配置，用于指示物理随机接入信道前导序列生成时所使用的循环移位区间配置的索引值；
将所述每个小区的半径参数数据与所述小区的最大覆盖距离和平均覆盖距离进行比较，得出半径参数数据设置异常的小区；
对半径参数数据设置异常的小区，给出所述小区的建议半径参数数据。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述测量报告数据是来自用户设备、演进型节点B的物理层和无线链路层控制协议中计算产生的测量报告数据。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述从所述测量报告中分析出服务小区时间提前量，包括：
在随机接入过程中，通过演进型节点B测量接收导频信号，确定服务小区时间提前量；
所述服务小区时间提前量分为45个区间，每个区间对应一个服务小区时间提前量值。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述服务小区时间提前量计算每个小区的最大覆盖距离和平均覆盖距离，具体包括：
步长转换：所述服务小区时间提前量以16Ts为步长单位，每1步长对应距离为78米，即每一个Ts对应距离为4.875米；
计算平均覆盖距离：将所述每个服务小区时间提前量区间的采样点数据与所述区间对应的Ts值的乘积相加，所得数据除以所有区间总的采样点数据，得出平均覆盖距离的Ts值，再与每个Ts对应距离相乘，即可得到所述小区的平均覆盖距离；将所述平均覆盖距离单位转换为千米；
计算最大覆盖距离：取服务小区时间提前量值最大的预设比例的测量报告总采样点数据，计算所述预设比例的测量报告总采样点数据的平均覆盖距离为所述小区的最大覆盖距离；将所述最大覆盖距离单位转换为千米。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述采集网络中所有小区的参数数据文件，解析出每个小区的半径参数数据，包括：
从某一设备厂家采集网络中所有小区的参数数据文件，所述参数数据文件包括小区半径参数值和数值单位，所述小区的半径参数数据为所述小区半径参数值与数值单位的乘积；
将所述小区的半径参数数据单位转换为千米。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述每个小区的半径参数数据与所述小区的最大覆盖距离和平均覆盖距离进行比较，得出半径参数数据设置异常的小区，包括：
排除测量报告数据过少的小区；
判断每个小区的半径参数数据是否小于所述小区的平均覆盖距离，如果是，则所述小区半径参数数据设置过小；
判断每个小区的半径参数数据是否大于所述小区的最大覆盖距离，如果是，则所述小区半径参数数据设置过大；
当所述小区半径参数数据设置过小或过大时，定义所述小区为半径参数数据设置异常的小区。
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述排除测量报告数据过少的小区，包括：
设定一个测量报告数据门限值；
判断所述小区的测量报告数据是否低于所述测量报告数据门限值，如果是，则所述小区计算的最大覆盖距离或平均覆盖距离不准确，将所述小区从后续工作中排除。
8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对半径参数数据设置异常的小区，给出所述小区的建议半径参数数据，包括：
将所述小区的最大覆盖距离作为所述半径参数数据设置异常的小区的建议半径参数数据。
9.一种半径参数的优化装置，其特征在于，所述装置包括：
采集模块：用于从无线交换设备上采集网络中一定周期内所有小区的测量报告数据；
分析模块，用于从所述测量报告数据中分析出服务小区时间提前量；所述测量报告数据包括服务小区时间提前量每个区间的采样点数据汇总；
计算模块，用于根据所述服务小区时间提前量计算每个小区的最大覆盖距离和平均覆盖距离；
半径参数数据解析模块，用于采集网络中所有小区的参数数据文件，解析出每个小区的半径参数数据，所述小区的半径参数是指循环移位区间配置，用于指示物理随机接入信道前导序列生成时所使用的循环移位区间配置的索引值；
判断模块，用于将所述每个小区的半径参数数据与所述小区的最大覆盖距离和平均覆盖距离进行比较，得出半径参数数据设置异常的小区；
优化模块，用于对半径参数数据设置异常的小区，给出所述小区的建议半径参数数据。
10.根据权利要求9所述的装置，其特征在于，所述计算模块，包括：
步长转换单元，用于转换每一步长的对应距离：所述服务小区时间提前量以16Ts为步长单位，每1步长对应距离为78米，即每一Ts对应距离为4.875米；
平均覆盖距离计算单元，用于计算平均覆盖距离：将所述每个服务小区时间提前量区间的采样点数据与所述区间对应的Ts值的乘积相加，所得数据除以所有区间总的采样点数据，得出平均覆盖距离的Ts值，再与每个Ts对应距离相乘，即可得到所述小区的平均覆盖距离；将所述平均覆盖距离单位转换为千米；
最大覆盖距离计算单元，用于计算最大覆盖距离：取服务小区时间提前量值最大的预设比例的测量报告总采样点数据，计算所述预设比例的测量报告总采样点数据的平均覆盖距离为所述小区的最大覆盖距离；将所述最大覆盖距离单位转换为千米。
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