CN109121140A - 一种无线网络小区的参数配置方法及设备 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种无线网络小区的参数配置方法及设备，所述方法包括：获取在地理维度上的预设区域内的N个无线网络小区中的每个无线网络小区的网络属性参数信息；基于所述每个无线网络小区的网络属性参数信息，将所述N个无线网络小区划分为M个场景簇；其中，在同一个场景簇中的任意两个无线网络小区之间的网络属性参数信息的相似度大于第一预设阈值，在不同的场景簇中的任意两个无线网络小区之间的网络属性参数信息的相似度小于所述第一预设阈值；基于预设的场景簇配置参数数据库及所述M个场景簇，为所述每个无线网络小区配置参数值；其中，位于同一个场景簇中的任意两个无线网络小区的参数值之间的差异值小于第二预设阈值。

Description

一种无线网络小区的参数配置方法及设备

技术领域

本发明涉及无线通信技术领域，尤其涉及一种无线网络小区的参数配置方法及设备。

背景技术

LTE(Long Term Evolution，长期演进)小区参数自动规划优化设置是网络优化自动化工程中最重要的环节，近年来随着网络优化数据量越来越大、网络优化应用需求变化越来越快，传统的优化方式渐渐地难以胜任实时性的工作，因此必须推进网络优化的自动化进程。

现有技术中的LTE小区参数自动优化设置方法是首先确定目标LTE小区的各个参数的所属类别，然后根据现网的备选参数信息，通过对所属类别中的备选参数信息进行汇总，分析，从里面提取出满足预设门限值的距离集合，从而根据距离集合，计算出该小区参数中的某一类别的参数值。但门限值的设置需要进行大量的优化过程来验证，门限值的取值过程复杂；同时，由于备选数据较大，计算参数值的过程耗时较长。因此，现有技术中的LTE小区参数自动优化设置方法一方面可能由于参数的设置依赖门限值造成设置的参数的准确性不高，另一方面由于备选数据较大可能导致参数设置的效率低的技术问题。

发明内容

本发明提供一种无线网络小区的参数配置方法及设备，用以解决现有技术中的LTE小区参数自动优化设置方法由于参数的设置依赖门限值造成设置的参数的准确性不高的技术问题。

本发明第一方面提供了一种无线网络小区的参数配置方法，所述方法包括

获取在地理维度上的预设区域内的N个无线网络小区中的每个无线网络小区的网络属性参数信息；其中，所述网络属性参数信息用于表征所述每个无线网络小区的无线网络条件以及在所述每个无线网络小区中的终端设备与网络侧进行数据交互时的行为特征，N为正整数；

基于所述每个无线网络小区的网络属性参数信息，将所述N个无线网络小区划分为M个场景簇；其中，在同一个场景簇中的任意两个无线网络小区之间的网络属性参数信息的相似度大于第一预设阈值，在不同的场景簇中的任意两个无线网络小区之间的网络属性参数信息的相似度小于所述第一预设阈值，M为正整数；

基于预设的场景簇配置参数数据库及所述M个场景簇，为所述每个无线网络小区配置参数值；其中，位于同一个场景簇中的任意两个无线网络小区的参数值之间的差异值小于第二预设阈值。

可能的实施方式中，所述基于所述每个无线网络小区的网络属性参数信息，将所述N个无线网络小区划分为M个场景簇，包括：

基于所述每个无线网络小区与K个预设场景簇中每个预设场景簇的中心位置的距离，将所述每个无线网络小区划分至与所述每个无线网络小区距离最近的预设场景簇中，获得K个场景簇中；其中，所述K个场景簇中的每个场景簇中包括所述N个无线网络小区中的至少一个无线网络小区，K为正整数，所述每个无线网络小区与所述每个预设场景簇的中心位置的距离为所述每个无线网络小区的网络属性参数信息的平均值与所述中心位置的距离，；

基于所述K个场景簇中的每两个场景簇之间的差异度，将所述K个场景簇中的差异度小于第三预设阈值的两个场景簇合并，获得所述M个场景簇；其中，所述每两个场景簇之间的差异度距离为所述每两个场景簇中的第一场景簇的中心位置与所述每两个场景簇中的第二场景簇的中心位置在空间上的距离，K为大于等于M的整数。

可能的实施方式中，所述将所述N个无线网络小区划分至K个预设的场景簇中，获得K个场景簇，包括：

将所述N个无线网络小区随机分配到所述K个预设的场景簇中，获得K个第一场景簇；其中，所述K个第一场景簇中的每个场景簇中包括所述N个无线网络小区中的至少一个无线网络小区；

基于所述K个第一场景簇中每个第一场景簇的至少一个无线网络小区的网络属性参数信息，计算所述K个第一场景簇中的每个场景簇的中心位置；

确定所述N个无线网络小区中的每个无线网络小区与所述每个场景簇的中心位置在空间上的距离；

基于所述每个无线网络小区与所述每个场景簇的中心位置在空间上的距离，将所述N个无线网络小区中的每个无线网络小区划分至与所述每个无线网络小区的距离最近的场景簇中，获得K个场景簇。

可能的实施方式中，所述基于所述K个场景簇中的每两个场景簇之间的差异度距离，将所述K个场景簇合并至所述M个场景簇，包括：

基于所述M个场景簇中每个场景簇的至少一个无线网络小区的网络属性参数信息，计算所述M个场景簇中的每个场景簇的中心位置；

计算所述M个场景簇中每两个场景簇的中心位置在空间上的距离；

将每两个场景簇的中心位置在空间上的距离小于等于所述第三预设阈值的两个场景簇合并，获得所述M个场景簇。

可能的实施方式中，所述获取在地理维度上的预设区域内的N个无线网络小区中的每个无线网络小区的网络属性参数信息，包括：

获取所述N个无线网络小区中的每个无线网络小区的所有网络属性参数信息；

i依次取1至N，从所述N个无线网络小区的第i个无线网络小区的所有网络属性参数信息中获取部分网络属性参数信息，并将所述部分网络属性参数信息作为所述第i个无线网络小区的网络属性参数信息；其中，i为大于0且小于等于N的整数，所述部分网络属性参数信息为所述所有网络属性参数信息的一部分。

可能的实施方式中，在所述获取所述N个无线网络小区中的每个无线网络小区的所有网络属性参数信息之后，所述方法还包括：

i依次取1至N，从所述N个无线网络小区的第i个无线网络小区的所有网络属性参数信息中获取部分网络属性参数信息；其中，i为大于0且小于等于N的整数，所述部分网络属性参数信息为所述所有网络属性参数信息的一部分；

i依次取1至N，对所述第i个无线网络小区的部分网络属性参数信息进行归一化处理，获得归一化部分网络属性参数信息，并将所述归一化部分网络属性参数信息作为所述第i个无线网络小区的网络属性参数信息。

可能的实施方式中，所述从所述N个无线网络小区的第i个无线网络小区的所有网络属性参数信息中获取部分网络属性参数信息，包括：

获取网络属性参数信息的相关系数映射关系；其中，所述相关系统映射关系用于表征所述所有网络属性参数信息中每两个网络属性参数信息之间的相关程度；

基于所述相关系统映射关系，从所述第i个无线网络小区的所有网络属性信息中确定相关程度大于预设阈值的P组网络属性信息；其中，所述P组网络属性信息中的每组目标网络属性信息中包含至少两个网络属性信息；

从所述P组网络属性信息中的每组网络属性信息中获取一个目标网络属性信息，共获取P个目标网络属性信息；

获取所述所有网络属性信息中的除所述P组网络属性信息外的剩余网络属性信息及所述P个目标网络属性信息作为所述第i个无线网络小区的网络属性参数信息。

本发明第二方面提供一种网络设备，包括：

获取模块，用于获取在地理维度上的预设区域内的N个无线网络小区中的每个无线网络小区的网络属性参数信息；其中，所述网络属性参数信息用于表征所述每个无线网络小区的无线网络条件以及在所述每个无线网络小区中的终端设备与网络侧进行数据交互时的行为特征，N为正整数；

场景划分模块，用于基于所述每个无线网络小区的网络属性参数信息，将所述N个无线网络小区划分为M个场景簇；其中，在同一个场景簇中的任意两个无线网络小区之间的网络属性参数信息的相似度大于第一预设阈值，在不同的场景簇中的任意两个无线网络小区之间的网络属性参数信息的相似度小于所述第一预设阈值，M为正整数；

参数配置模块，用于基于预设的场景簇配置参数数据库及所述M个场景簇，为所述每个无线网络小区配置参数值；其中，位于同一个场景簇中的任意两个无线网络小区的参数值之间的差异值小于第二预设阈值。

可能的实施方式中，所述场景划分模块具体用于：

基于所述每个无线网络小区与K个预设场景簇中每个预设场景簇的中心位置的距离，将所述每个无线网络小区划分至与所述每个无线网络小区距离最近的预设场景簇中，获得K个场景簇中；其中，所述K个场景簇中的每个场景簇中包括所述N个无线网络小区中的至少一个无线网络小区，K为正整数，所述每个无线网络小区与所述每个预设场景簇的中心位置的距离为所述每个无线网络小区的网络属性参数信息的平均值与所述中心位置的距离，；

基于所述K个场景簇中的每两个场景簇之间的差异度，将所述K个场景簇中的差异度小于第三预设阈值的两个场景簇合并，获得所述M个场景簇；其中，所述每两个场景簇之间的差异度距离为所述每两个场景簇中的第一场景簇的中心位置与所述每两个场景簇中的第二场景簇的中心位置在空间上的距离，K为大于等于M的整数。

可能的实施方式中，所述场景划分模块具体用于：

将所述N个无线网络小区随机分配到所述K个预设的场景簇中，获得K个第一场景簇；其中，所述K个第一场景簇中的每个场景簇中包括所述N个无线网络小区中的至少一个无线网络小区；

基于所述K个第一场景簇中每个第一场景簇的至少一个无线网络小区的网络属性参数信息，计算所述K个第一场景簇中的每个场景簇的中心位置；

确定所述N个无线网络小区中的每个无线网络小区与所述每个场景簇的中心位置在空间上的距离；

基于所述每个无线网络小区与所述每个场景簇的中心位置在空间上的距离，将所述N个无线网络小区中的每个无线网络小区划分至与所述每个无线网络小区的距离最近的场景簇中，获得K个场景簇。

可能的实施方式中，所述场景划分模块具体用于：

基于所述M个场景簇中每个场景簇的至少一个无线网络小区的网络属性参数信息，计算所述M个场景簇中的每个场景簇的中心位置；

计算所述M个场景簇中每两个场景簇的中心位置在空间上的距离；

将每两个场景簇的中心位置在空间上的距离小于等于所述第三预设阈值的两个场景簇合并，获得所述M个场景簇。

可能的实施方式中，所述获取模块具体用于：

获取所述N个无线网络小区中的每个无线网络小区的所有网络属性参数信息；

i依次取1至N，从所述N个无线网络小区的第i个无线网络小区的所有网络属性参数信息中获取部分网络属性参数信息，并将所述部分网络属性参数信息作为所述第i个无线网络小区的网络属性参数信息；其中，i为大于0且小于等于N的整数，所述部分网络属性参数信息为所述所有网络属性参数信息的一部分。

可能的实施方式中，所述获取模块还用于：

i依次取1至N，从所述N个无线网络小区的第i个无线网络小区的所有网络属性参数信息中获取部分网络属性参数信息；其中，i为大于0且小于等于N的整数，所述部分网络属性参数信息为所述所有网络属性参数信息的一部分；

i依次取1至N，对所述第i个无线网络小区的部分网络属性参数信息进行归一化处理，获得归一化部分网络属性参数信息，并将所述归一化部分网络属性参数信息作为所述第i个无线网络小区的网络属性参数信息。

可能的实施方式中，所述获取模块具体用于：

获取网络属性参数信息的相关系数映射关系；其中，所述相关系统映射关系用于表征所述所有网络属性参数信息中每两个网络属性参数信息之间的相关程度；

基于所述相关系统映射关系，从所述第i个无线网络小区的所有网络属性信息中确定相关程度大于预设阈值的P组网络属性信息；其中，所述P组网络属性信息中的每组目标网络属性信息中包含至少两个网络属性信息；

从所述P组网络属性信息中的每组网络属性信息中获取一个目标网络属性信息，共获取P个目标网络属性信息；

获取所述所有网络属性信息中的除所述P组网络属性信息外的剩余网络属性信息及所述P个目标网络属性信息作为所述第i个无线网络小区的网络属性参数信息。

本发明第三方面提供一种网络设备，包括处理器、存储器和收发机，其中，收发机在处理器的控制下接收和发送数据，存储器中保存有预设的程序，处理器读取存储器中的程序，按照该程序执行以下过程：

处理器通过收发机获取在地理维度上的预设区域内的N个无线网络小区中的每个无线网络小区的网络属性参数信息；其中，所述网络属性参数信息用于表征所述每个无线网络小区的无线网络条件以及在所述每个无线网络小区中的终端设备与网络侧进行数据交互时的行为特征，N为正整数；

处理器基于所述每个无线网络小区的网络属性参数信息，将所述N个无线网络小区划分为M个场景簇；其中，在同一个场景簇中的任意两个无线网络小区之间的网络属性参数信息的相似度大于第一预设阈值，在不同的场景簇中的任意两个无线网络小区之间的网络属性参数信息的相似度小于所述第一预设阈值，M为正整数；

处理器基于存储器中预设的场景簇配置参数数据库及所述M个场景簇，为所述每个无线网络小区配置参数值；其中，位于同一个场景簇中的任意两个无线网络小区的参数值之间的差异值小于第二预设阈值。

可能的实施方式中，处理器基于所述每个无线网络小区与K个预设场景簇中每个预设场景簇的中心位置的距离，将所述每个无线网络小区划分至与所述每个无线网络小区距离最近的预设场景簇中，获得K个场景簇中；其中，所述K个场景簇中的每个场景簇中包括所述N个无线网络小区中的至少一个无线网络小区，K为正整数，所述每个无线网络小区与所述每个预设场景簇的中心位置的距离为所述每个无线网络小区的网络属性参数信息的平均值与所述中心位置的距离，；

处理器基于所述K个场景簇中的每两个场景簇之间的差异度，将所述K个场景簇中的差异度小于第三预设阈值的两个场景簇合并，获得所述M个场景簇；其中，所述每两个场景簇之间的差异度距离为所述每两个场景簇中的第一场景簇的中心位置与所述每两个场景簇中的第二场景簇的中心位置在空间上的距离，K为大于等于M的整数。

可能的实施方式中，处理器将所述N个无线网络小区随机分配到所述K个预设的场景簇中，获得K个第一场景簇；其中，所述K个第一场景簇中的每个场景簇中包括所述N个无线网络小区中的至少一个无线网络小区；

处理器基于所述K个第一场景簇中每个第一场景簇的至少一个无线网络小区的网络属性参数信息，计算所述K个第一场景簇中的每个场景簇的中心位置；

处理器确定所述N个无线网络小区中的每个无线网络小区与所述每个场景簇的中心位置在空间上的距离；

处理器基于所述每个无线网络小区与所述每个场景簇的中心位置在空间上的距离，将所述N个无线网络小区中的每个无线网络小区划分至与所述每个无线网络小区的距离最近的场景簇中，获得K个场景簇。

可能的实施方式中，处理器基于所述M个场景簇中每个场景簇的至少一个无线网络小区的网络属性参数信息，计算所述M个场景簇中的每个场景簇的中心位置；

处理器计算所述M个场景簇中每两个场景簇的中心位置在空间上的距离；

处理器将每两个场景簇的中心位置在空间上的距离小于等于所述第三预设阈值的两个场景簇合并，获得所述M个场景簇。

可能的实施方式中，处理器通过收发机获取所述N个无线网络小区中的每个无线网络小区的所有网络属性参数信息；

i依次取1至N，处理器从所述N个无线网络小区的第i个无线网络小区的所有网络属性参数信息中获取部分网络属性参数信息，并将所述部分网络属性参数信息作为所述第i个无线网络小区的网络属性参数信息；其中，i为大于0且小于等于N的整数，所述部分网络属性参数信息为所述所有网络属性参数信息的一部分。

可能的实施方式中，i依次取1至N，处理器从所述N个无线网络小区的第i个无线网络小区的所有网络属性参数信息中获取部分网络属性参数信息；其中，i为大于0且小于等于N的整数，所述部分网络属性参数信息为所述所有网络属性参数信息的一部分；

i依次取1至N，处理器对所述第i个无线网络小区的部分网络属性参数信息进行归一化处理，获得归一化部分网络属性参数信息，并将所述归一化部分网络属性参数信息作为所述第i个无线网络小区的网络属性参数信息。

可能的实施方式中，处理器获取存储器中存储的网络属性参数信息的相关系数映射关系；其中，所述相关系统映射关系用于表征所述所有网络属性参数信息中每两个网络属性参数信息之间的相关程度；

处理器基于所述相关系统映射关系，从所述第i个无线网络小区的所有网络属性信息中确定相关程度大于预设阈值的P组网络属性信息；其中，所述P组网络属性信息中的每组目标网络属性信息中包含至少两个网络属性信息；

处理器从所述P组网络属性信息中的每组网络属性信息中获取一个目标网络属性信息，共获取P个目标网络属性信息；

处理器获取所述所有网络属性信息中的除所述P组网络属性信息外的剩余网络属性信息及所述P个目标网络属性信息作为所述第i个无线网络小区的网络属性参数信息。

本发明实施例中的技术方案具有如下有益效果：

在本发明实施例提供的技术方案中，首先获取在地理维度上的预设区域内的N个无线网络小区中的每个无线网络小区的网络属性参数信息，然后，根据每个无线网络小区的网络属性参数信息，将N个无线网络小区划分为M个场景簇，从而使在同一个场景簇中的任意两个无线网络小区之间的网络属性参数信息的相似度大于第一预设阈值，而在不同的场景簇中的任意两个无线网络小区之间的网络属性参数信息的相似度小于所述第一预设阈值；在确定每个无限网络小区所属的场景簇后，则根据预设的场景簇配置参数数据库，为每个无线网络小区配置参数值。这样，实现了通过区分不同无线网络小区的场景，自动为无线网络小区配置参数，同时，在自动为无线网络小区配置参数时，无需再预先设置门限值，且无需对现网的备选参数进行分析计算，解决了现有技术中的LTE小区参数自动优化设置方法一方面可能由于参数的设置依赖门限值造成设置的参数的准确性不高，另一方面由于备选数据较大可能导致参数设置的效率低的技术问题。

附图说明

图1为本发明一实施例中提供的无线网络小区的参数配置方法的流程图；

图2A-图2D为本发明实施例中提供的将N个无线网络小区划分至预设的K个场景簇中的方法的示意图；

图3A-图3B为本发明一实施例中提供的将距离较近的场景簇进行合并的方法的示意图；

图4为本发明一实施例中提供的将距离较近的场景簇进行合并的方法的另简化示意图；

图5为本发明一实施例中提供的一种网络设备的结构框图；

图6为本发明一实施例中提供的一种网络设备的结构示意图。

具体实施方式

本发明提供一种无线网络小区的参数配置方法及设备，用以解决现有技术中的LTE小区参数自动优化设置方法由于参数的设置依赖门限值造成设置的参数的准确性不高的技术问题。

为了解决上述技术问题，本发明总体思路如下：

在本发明实施例提供的技术方案中，首先获取在地理维度上的预设区域内的N个无线网络小区中的每个无线网络小区的网络属性参数信息，然后，根据每个无线网络小区的网络属性参数信息，将N个无线网络小区划分为M个场景簇，从而使在同一个场景簇中的任意两个无线网络小区之间的网络属性参数信息的相似度大于第一预设阈值，而在不同的场景簇中的任意两个无线网络小区之间的网络属性参数信息的相似度小于所述第一预设阈值；在确定每个无限网络小区所属的场景簇后，则根据预设的场景簇配置参数数据库，为每个无线网络小区配置参数值。这样，实现了通过区分不同无线网络小区的场景，自动为无线网络小区配置参数，同时，在自动为无线网络小区配置参数时，无需再预先设置门限值，且无需对现网的备选参数进行分析计算，解决了现有技术中的LTE小区参数自动优化设置方法一方面由于参数的设置依赖门限值造成设置的参数的准确性不高，另一方面由于备选数据较大可能导致参数设置的效率低的技术问题。

为了更好的了解上述技术方案，下面通过附图以及具体实施例对本发明技术方案进行详细的说明，应当理解本发明实施例以及实施例中的具体特征是对本发明技术方案的详细的说明，而不是对本发明技术方案的限定，在不冲突的情况下，本发明实施例以及实施例中的技术特征可以相互组合。

本发明实施例第一方面提供了一种无线网络小区的参数配置方法，请参考图1所示，图1为本发明实施例提供的无线网络小区的参数配置方法的流程图。该无线网络小区的参数配置方法可以应用于例如LTE系统、新无线(New Radio，NR)系统等无线通信系统中，例如，应用在通信系统的基站中，所述基站可以是宏基站、家庭基站等；或者，应用在通信系统的网络优化设备中，当然，也可以是其他具有网络优化设置功能的设备中，在此不作限定。在下面的描述中，将以该方法的执行主体为网络优化设备为例，来进行说明。如图1所示，该无线网络小区的参数配置方法包括：

步骤101：获取在地理维度上的预设区域内的N个无线网络小区中的每个无线网络小区的网络属性参数信息；其中，所述网络属性参数信息用于表征所述每个无线网络小区的无线网络条件以及在所述每个无线网络小区中的终端设备与网络侧进行数据交互时的行为特征，N为正整数；

步骤102：基于所述每个无线网络小区的网络属性参数信息，将所述N个无线网络小区划分为M个场景簇；其中，在同一个场景簇中的任意两个无线网络小区之间的网络属性参数信息的相似度大于第一预设阈值，在不同的场景簇中的任意两个无线网络小区之间的网络属性参数信息的相似度小于所述第一预设阈值，M为正整数；

步骤103：基于预设的场景簇配置参数数据库及所述M个场景簇，为所述每个无线网络小区配置参数值；其中，位于同一个场景簇中的任意两个无线网络小区的参数值之间的差异值小于第二预设阈值。

在本发明实施例步骤101中，所述N个无线网络小区为预设区域内的所有小区，例如，50*50平方公里内的所有无线网络小区等，该预设区域可由技术人员进行设置，在此不作限定。

每个无线网络小区可以被多个属性参数所表征，例如，电路交换域或分组交换域的接入类参数，保持类参数，移动类参数，质量类参数，当然，也可以包括其他能够概括当前小区的无线网络环境和该小区下的终端与网络侧进行交互的行为特征的属性参数。

在本发明实施例中，步骤101可能的实现方式可以有多种，以下将列举说明。

步骤101的第一种可能的实现方式是：

获取所述N个无线网络小区中的每个无线网络小区的所有网络属性参数信息；

i依次取1至N，从所述N个无线网络小区的第i个无线网络小区的所有网络属性参数信息中获取部分网络属性参数信息，并将所述部分网络属性参数信息作为所述第i个无线网络小区的网络属性参数信息；其中，i为大于0且小于等于N的整数，所述部分网络属性参数信息为所述所有网络属性参数信息的一部分。

在具体实施过程中，由于每个无线网络小区的属性参数有很多，为了简化计算量，提高小区参数配置的效率，在本发明实施例中，在获取每个无线网络小区的属性参数后，仅将其中的一部分参数用作表征该无线网络小区的网络属性参数信息，例如，无线网络小区的所有属性参数共包括接入类参数，保持类参数，移动类参数以及质量类参数，在为无线网络小区配置参数时，仅使用接入类参数和保持类参数表征无线网络小区的网络属性参数信息。

当然，从所有的网络属性参数信息中获取部分网络属性信息的方式有多种，例如，可以是预先确定好需要使用的属性信息的类型，在获取每个无线网络小区的网络属性参数信息时，则直接获取每个无线网络小区中与需要使用的属性信息的类型对应的属性参数信息即可。

在本发明实施例中，提供一种从所有网络属性参数信息中获取部分网络属性参数信息的方法，该方法的具体实现如下：

获取网络属性参数信息的相关系数映射关系；其中，所述相关系统映射关系用于表征所述所有网络属性参数信息中每两个网络属性参数信息之间的相关程度；

基于所述相关系统映射关系，从所述第i个无线网络小区的所有网络属性信息中确定相关程度大于预设阈值的P组网络属性信息；其中，所述P组网络属性信息中的每组目标网络属性信息中包含至少两个网络属性信息；

从所述P组网络属性信息中的每组网络属性信息中获取一个目标网络属性信息，共获取P个目标网络属性信息；

获取所述所有网络属性信息中的除所述P组网络属性信息外的剩余网络属性信息及所述P个目标网络属性信息作为所述第i个无线网络小区的网络属性参数信息。

在具体实施过程中，在理想情况下，描述每个无线网络小区的属性信息应该不包含无关和冗余的属性信息，即无线网络小区的每个属性信息应该与待配置的小区参数强相关，例如，待配置的小区参数为接入类参数和保持类参数，则选择的用于描述每个无线网络小区的属性信息也必须使用这两类参数，而不能使用其他类型的参数；同时，选择的用于描述每个无线网络小区的各个属性信息之间是不相关或是弱相关的。

在本发明实施例中，预先存储网络属性参数信息的相关系数映射关系，通过该映射关系来选择用于描述每个无线网络小区的属性信息，该映射关系可以为表格形式，如表1所示；另外，也可以是函数形式；当然，也可以是其他形式，在此不作限定。下面将以该映射关系为表格为例，来对本发明实施例中的选取属性信息的过程进行详细描述。

表1

	网络属性信息1	网络属性信息2	网络属性信息3	网络属性信息4
					网络属性信息1	1
网络属性信息2	相关指数1	1
					网络属性信息3	相关指数2	相关指数4	1
网络属性信息4	相关指数3	相关指数5	相关指数6	1

在具体实施过程中，相关指数1-相关指数6分别为具体的数值，在本发明实施例中仅以数字1-6作为标记，来表征不同的数值，并不限定本申请所提供的方案只能使用上述表格中的具体数值实现。具体来讲，网络属性信息间的相关指数的值介于–1与+1之间，即–1≤x≤+1，其中，x为相关指数的值。当x>0时，表示两个网络属性信息正相关；x<0时，表示两个网络属性信息为负相关；当|x|＝1时，表示两个网络属性信息为完全线性相关；当x＝0时，表示两个网络属性信息间无线性相关关系。当0<|x|<1时，表示两个网络属性信息存在一定程度的线性相关，且|x|越接近1，两个网络属性信息间线性关系越密切；|x|越接近于0，表示两个网络属性信息的线性相关越弱。

两个网络属性信息之间的相关程度一般可按三级划分：例如，x位于0～0.4时，表征两个网络属性信息为低度相关；x位于0.4～0.7时，表征两个网络属性信息为显著性相关；x位于0.7～1时，表征两个网络属性信息为高度相关。

通过如表1所示的映射关系，可评估每个无线网络小区中所有网络属性信息间的相关程度，并对相关程度高的网络属性信息进行筛选，例如，从相关程度高的两个网络属性信息中任意去除一个或多个网络属性信息或者相关程度高的一组网络属性信息中只保留一个网络属性信息，然后，用剩余的网络属性信息表征该无线网络小区。

下面，将以根据上述映射关系确定用于表征第i个无线网络小区的网络属性参数信息为例进行说明。

网络优化设备获取第i个无线网络小区的所有网络属性信息为网络属性信息1-网络属性信息6，预先设定两个网络属性信息的相关指数的值大于0.5，则认为这两个网络属性信息相关程度高。通过查询表1，网络优化设备确定网络属性信息1和网络属性信息2的相关指数为0.6>0.5，网络属性信息3、网络属性信息4和网络属性信息5的相关指数为0.7>0.5，从而，确定相关程度高的两组网络属性信息，然后使两组网络属性信息中分别只保留一个网络属性信息，例如，网络优化设备将第一组网络属性信息中的网络属性信息1保留，同时去除网络属性信息2；将第二组网络属性信息中的网络属性信息4保留，同时去除网络属性信息3和网络属性信息5，此时，第i个无线网络小区的剩余网络属性信息为网络属性信息1、网络属性信息4以及网络属性信息6，进而网络优化设备确定出第i个无线网络小区的网络属性参数信息为网络属性信息1、网络属性信息4以及网络属性信息6。

为了消除网络属性信息采用不同的量纲导致对小区参数配置的准确性的影响，本发明实施例提供步骤101的第二种可能的实现方式，具体如下：

获取所述N个无线网络小区中的每个无线网络小区的所有网络属性参数信息；

i依次取1至N，从所述N个无线网络小区的第i个无线网络小区的所有网络属性参数信息中获取部分网络属性参数信息；其中，i为大于0且小于等于N的整数，所述部分网络属性参数信息为所述所有网络属性参数信息的一部分；

i依次取1至N，对所述第i个无线网络小区的部分网络属性参数信息进行归一化处理，获得归一化部分网络属性参数信息，并将所述归一化部分网络属性参数信息作为所述第i个无线网络小区的网络属性参数信息。

在具体实施过程中，在网络优化设备获取每个无线网络小区的所有网络属性参数信息后，则从所有网络属性参数信息中确定出部分网络属性参数信息，可采用步骤101的第一种可能的实现方式中的方法，在此不再赘述。

在网络优化设备确定每个无线网络小区的部分网络属性参数信息后，则对该部分网络属性参数信息进行预处理操作，即进行归一化处理。其中，归一化的公式如下：

其中，x为每个无线网络小区的网络属性参数信息，x'为网络属性参数信息x进行归一化处理的结果，μ为网络优化设备的存储单元中存储的与x属性相同的所有样本数据的均值，δ为网络优化设备的存储单元中存储的与x属性相同的所有样本数据的标准差。

然后，网络优化设备将每个无线网络小区中的每个网络属性参数信息的归一化结果作为该无线网络小区的网络属性参数信息。

在完成步骤101之后，则执行步骤102，即基于所述每个无线网络小区的网络属性参数信息，将所述N个无线网络小区划分为M个场景簇；其中，在同一个场景簇中的任意两个无线网络小区之间的网络属性参数信息的相似度大于第一预设阈值，在不同的场景簇中的任意两个无线网络小区之间的网络属性参数信息的相似度小于所述第一预设阈值，M为正整数。

在本发明实施例中，场景簇可以是根据地理区域不同，而划分的不同的地理场景簇，例如为室内场景簇、办公楼场景簇等，也可以是根据无线信号传播过程中表现出的不同行为特征，而划分的不同的无线场景簇，例如为覆盖场景簇、干扰场景簇或者衰落场景簇等，在本发明实施例中不作限制。

在本发明实施例中，步骤102的具体实现方式如下：

基于所述每个无线网络小区与K个预设场景簇中每个预设场景簇的中心位置的距离，将所述每个无线网络小区划分至与所述每个无线网络小区距离最近的预设场景簇中，获得K个场景簇中；其中，所述K个场景簇中的每个场景簇中包括所述N个无线网络小区中的至少一个无线网络小区，K为正整数，所述每个无线网络小区与所述每个预设场景簇的中心位置的距离为所述每个无线网络小区的网络属性参数信息的平均值与所述中心位置的距离，；

基于所述K个场景簇中的每两个场景簇之间的差异度，将所述K个场景簇中的差异度小于第三预设阈值的两个场景簇合并，获得所述M个场景簇；其中，所述每两个场景簇之间的差异度距离为所述每两个场景簇中的第一场景簇的中心位置与所述每两个场景簇中的第二场景簇的中心位置在空间上的距离，K为大于等于M的整数。

沿用上述例子，当网络优化设备确定用于表征每个无线网络小区的网络属性参数信息后，则根据确定的网络属性参数信息，将多个无线网络小区划分成多个不同的场景。

网络优化设备可以将每个无线网络小区的多个网络属性参数信息组成一个特征向量，例如，每个无线网络小区中包含有P个网络属性参数信息，从而表征每一个无线网络小区的特征向量为P维的，然后由N个无线网络小区组成了一个N*P的矩阵，如下所示：

在本发明实施例中，首先定义两个无线网络小区间差异度如下：

其中i＝(x_i1,x_i2,…,x_ip)和j＝(x_j1,x_j2,…,x_jp)是两个无线网络小区的特征向量，q为正整数，a₁…a_p为特征属性的附加权值，当每个网络属性参数信息对场景划分结果的影响程度不同时，使用附加权值可进行算法的调整，例如，x₁对场景划分结果的影响大于x₂对场景划分的结果，从而可以设置a₁的值大于a₂的值，当然，也可以是a₁的值小于a₂的值，本领域技术人员根据实际需求进行设置。

接下来，网络优化设备则根据每两个无线网络小区的差异度来划分场景。具体来讲分为两个步骤：第一步，将N个无线网络小区划分至预设的K个场景簇中；第二步，将距离较近的场景簇进行合并。

在本发明实施例中，将N个无线网络小区划分至预设的K个场景簇中的方法如下：

将所述N个无线网络小区随机分配到所述K个预设的场景簇中，获得K个第一场景簇；其中，所述K个第一场景簇中的每个场景簇中包括所述N个无线网络小区中的至少一个无线网络小区；

基于所述K个第一场景簇中每个第一场景簇的至少一个无线网络小区的网络属性参数信息，计算所述K个第一场景簇中的每个场景簇的中心位置；

确定所述N个无线网络小区中的每个无线网络小区与所述每个场景簇的中心位置在空间上的距离；

基于所述每个无线网络小区与所述每个场景簇的中心位置在空间上的距离，将所述N个无线网络小区中的每个无线网络小区划分至与所述每个无线网络小区的距离最近的场景簇中，获得K个场景簇。

在具体实施过程中，以N为9、K为2为例，网络优化设备首先随机地把9无线网络小区分配到2个预设的非空的场景簇中，例如无线场景A和无线场景B，如图2A所示，将无线网络小区1-5分配到无线场景A中，将无线网络小区6-9分配到无线场景A中。然后，网络优化设备根据每个场景簇中的无线网络小区的特征向量，计算出每个场景簇中的特征向量的平均值，即为该场景簇的中心位置，如图2B所示，根据无线网络小区1-5的特征向量确定无线场景A的中心位置1，根据无线网络小区6-9的特征向量确定无线场景A的中心位置2。进一步，根据每个场景簇的中心位置，计算每个无线网络小区与每个场景簇的中心位置的差异度，并按照距离最近的原则重新分配到与它最近的场景簇中。例如，计算出无线网络小区1与中心位置1的距离为s1，无线网络小区1与中心位置2的距离为b1，且s1<b1，因此，无线网络小区1仍然被分配到无线场景A中；计算出无线网络小区5与中心位置1的距离为s5，无线网络小区5与中心位置2的距离为b5，且s5>b5，因此，无线网络小区5则被分配到无线场景B中，同理，无线网络小区6被分配到无线场景A中，如图2C所示。最后，重新计算每个场景簇的中心位置，以及每个无线网络小区与中心位置的距离，按照距离最近原则再次重新分配到与每个无线网络小区最近的场景簇中，直到不再有新的场景分配发生，如图2D所示。

在本发明实施例中，在完成第一步后，将会形成若干凸面形状的精细场景簇，如图3A所示。但是出于精细识别场景的目的，在上述第一步过程中，可能会通过调整算法参数，将小区场景数量划分过多，这样，又会导致网络中通用场景划分过细。为了解决这个问题，构造出大小合理的不规则场景模型，本发明实施例中提供一种二次合并算法，即本发明实施例根据差异度划分场景的第二步，用于合并相似场景簇，避免过度细分。

根据差异度划分场景的第二步的方法如下：

基于所述M个场景簇中每个场景簇的至少一个无线网络小区的网络属性参数信息，计算所述M个场景簇中的每个场景簇的中心位置；

计算所述M个场景簇中每两个场景簇的中心位置在空间上的距离；

将每两个场景簇的中心位置在空间上的距离小于等于所述第三预设阈值的两个场景簇合并，获得所述M个场景簇。

在具体实施过程中，如图3A所示，1)计算每个场景簇内的无线网络小区的特征向量的平均值，并用该平均值代表该场景簇的中心位置；2)确定每两个场景簇的中心位置的距离，并将距离小于预设值的两个场景簇合并成一个新的场景簇，如图3B所示。重复步骤1)、2)，直到划分的场景簇达到所设定的场景划分门限数量为止，该场景划分门限数量可以为任意数值。以场景划分门限数量为1为例，如图4所示，经过上述步骤，将5个场景簇合并成1个新的场景簇。

经过上述步骤，则完成了对N个无线网络小区的场景划分过程。在现有技术中场景划分都是技术人员根据网络规划经验来人为配置的，是一种粗粒度的定性的划分，并不能作为参数精细化调整的准确依据。本发明实施例通过每个无线网络小区的网络属性参数信息，实现了自动为无线网络小区划分场景的过程，大大降低了人工成本，确保了参数的准确性。

在执行完成步骤102之后，则执行步骤103，即：基于预设的场景簇配置参数数据库及所述M个场景簇，为所述每个无线网络小区配置参数值；其中，位于同一个场景簇中的任意两个无线网络小区的参数值之间的差异值小于第二预设阈值。。

在网络优化设备的存储单元中，预先存储与每个场景簇对应的配置参数，当确定每个无线网络小区的场景簇后，则根据该场景簇的配置参数对无线网络小区进行参数配置。在具体实施过程中，网络优化设备也可以将为每个无线网络小区确定的配置参数发送到显示屏进行显示，以告知技术人员，由技术人员根据实际情况对该配置参数进行调整后，再对无线网络小区进行参数配置。

当然，网络优化设备的存储单元中也可以预先存储不同场景簇的多个样本参数，在确定每个无线网络小区的场景簇之后，则通过对每个场景簇的样本参数进行分析计算，确定出每个场景簇的配置参数，进而对无线网络小区进行参数配置。

通过以上描述可知，在本发明实施例提供的技术方案中，首先获取在地理维度上的预设区域内的N个无线网络小区中的每个无线网络小区的网络属性参数信息，然后，根据每个无线网络小区的网络属性参数信息，将N个无线网络小区划分为M个场景簇，从而使在同一个场景簇中的任意两个无线网络小区之间的网络属性参数信息的相似度大于第一预设阈值，而在不同的场景簇中的任意两个无线网络小区之间的网络属性参数信息的相似度小于所述第一预设阈值；在确定每个无限网络小区所属的场景簇后，则根据预设的场景簇配置参数数据库，为每个无线网络小区配置参数值。这样，实现了通过区分不同无线网络小区的场景，自动为无线网络小区配置参数，同时，在自动为无线网络小区配置参数时，无需再预先设置门限值，且无需对现网的备选参数进行分析计算，解决了现有技术中的LTE小区参数自动优化设置方法一方面可能由于参数的设置依赖门限值造成设置的参数的不准确性，另一方面由于备选数据较大可能导致参数设置的效率低的技术问题。

本发明实施例第二方面提供一种网络设备，如图5所示，所述网络设备包括：

获取模块501，用于获取在地理维度上的预设区域内的N个无线网络小区中的每个无线网络小区的网络属性参数信息；其中，所述网络属性参数信息用于表征所述每个无线网络小区的无线网络条件以及在所述每个无线网络小区中的终端设备与网络侧进行数据交互时的行为特征，N为正整数；

场景划分模块502，用于基于所述每个无线网络小区的网络属性参数信息，将所述N个无线网络小区划分为M个场景簇；其中，在同一个场景簇中的任意两个无线网络小区之间的网络属性参数信息的相似度大于第一预设阈值，在不同的场景簇中的任意两个无线网络小区之间的网络属性参数信息的相似度小于所述第一预设阈值，M为正整数；

参数配置模块503，用于基于预设的场景簇配置参数数据库及所述M个场景簇，为所述每个无线网络小区配置参数值；其中，位于同一个场景簇中的任意两个无线网络小区的参数值之间的差异值小于第二预设阈值。

可能的实施方式中，所述场景划分模块502具体用于：

基于所述每个无线网络小区与K个预设场景簇中每个预设场景簇的中心位置的距离，将所述每个无线网络小区划分至与所述每个无线网络小区距离最近的预设场景簇中，获得K个场景簇中；其中，所述K个场景簇中的每个场景簇中包括所述N个无线网络小区中的至少一个无线网络小区，K为正整数，所述每个无线网络小区与所述每个预设场景簇的中心位置的距离为所述每个无线网络小区的网络属性参数信息的平均值与所述中心位置的距离，；

基于所述K个场景簇中的每两个场景簇之间的差异度，将所述K个场景簇中的差异度小于第三预设阈值的两个场景簇合并，获得所述M个场景簇；其中，所述每两个场景簇之间的差异度距离为所述每两个场景簇中的第一场景簇的中心位置与所述每两个场景簇中的第二场景簇的中心位置在空间上的距离，K为大于等于M的整数。

可能的实施方式中，所述场景划分模块502具体用于：

将所述N个无线网络小区随机分配到所述K个预设的场景簇中，获得K个第一场景簇；其中，所述K个第一场景簇中的每个场景簇中包括所述N个无线网络小区中的至少一个无线网络小区；

基于所述K个第一场景簇中每个第一场景簇的至少一个无线网络小区的网络属性参数信息，计算所述K个第一场景簇中的每个场景簇的中心位置；

确定所述N个无线网络小区中的每个无线网络小区与所述每个场景簇的中心位置在空间上的距离；

基于所述每个无线网络小区与所述每个场景簇的中心位置在空间上的距离，将所述N个无线网络小区中的每个无线网络小区划分至与所述每个无线网络小区的距离最近的场景簇中，获得K个场景簇。

可能的实施方式中，所述场景划分模块502具体用于：

基于所述M个场景簇中每个场景簇的至少一个无线网络小区的网络属性参数信息，计算所述M个场景簇中的每个场景簇的中心位置；

计算所述M个场景簇中每两个场景簇的中心位置在空间上的距离；

将每两个场景簇的中心位置在空间上的距离小于等于所述第三预设阈值的两个场景簇合并，获得所述M个场景簇。

可能的实施方式中，所述获取模块501具体用于：

获取所述N个无线网络小区中的每个无线网络小区的所有网络属性参数信息；

i依次取1至N，从所述N个无线网络小区的第i个无线网络小区的所有网络属性参数信息中获取部分网络属性参数信息，并将所述部分网络属性参数信息作为所述第i个无线网络小区的网络属性参数信息；其中，i为大于0且小于等于N的整数，所述部分网络属性参数信息为所述所有网络属性参数信息的一部分。

可能的实施方式中，所述获取模块501还用于：

i依次取1至N，从所述N个无线网络小区的第i个无线网络小区的所有网络属性参数信息中获取部分网络属性参数信息；其中，i为大于0且小于等于N的整数，所述部分网络属性参数信息为所述所有网络属性参数信息的一部分；

i依次取1至N，对所述第i个无线网络小区的部分网络属性参数信息进行归一化处理，获得归一化部分网络属性参数信息，并将所述归一化部分网络属性参数信息作为所述第i个无线网络小区的网络属性参数信息。

可能的实施方式中，所述获取模块501具体用于：

获取网络属性参数信息的相关系数映射关系；其中，所述相关系统映射关系用于表征所述所有网络属性参数信息中每两个网络属性参数信息之间的相关程度；

基于所述相关系统映射关系，从所述第i个无线网络小区的所有网络属性信息中确定相关程度大于预设阈值的P组网络属性信息；其中，所述P组网络属性信息中的每组目标网络属性信息中包含至少两个网络属性信息；

从所述P组网络属性信息中的每组网络属性信息中获取一个目标网络属性信息，共获取P个目标网络属性信息；

获取所述所有网络属性信息中的除所述P组网络属性信息外的剩余网络属性信息及所述P个目标网络属性信息作为所述第i个无线网络小区的网络属性参数信息。

由于本发明实施例第二方面提供的网络设备是在与本发明实施例第一方面提供的无线网络小区的参数配置方法的相同构思下提出的，因此前述图1-4实施例中的无线网络小区的参数配置的各种变化方式和具体实施例同样适用于本实施例的网络设备，通过前述对无线网络小区的参数配置方法的详细描述，本领域技术人员可以清楚的知道本实施例中网络设备的实施过程，所以为了说明书的简洁，在此不再详述。

本发明实施例第三方面提供一种网络设备，如图6所示，该网络设备包括处理器601、存储器602和收发机603，其中，收发机603在处理器601的控制下接收和发送数据，存储器602中保存有预设的程序，处理器601读取存储器602中的程序，按照该程序执行以下过程：

处理器601通过收发机603获取在地理维度上的预设区域内的N个无线网络小区中的每个无线网络小区的网络属性参数信息；其中，所述网络属性参数信息用于表征所述每个无线网络小区的无线网络条件以及在所述每个无线网络小区中的终端设备与网络侧进行数据交互时的行为特征，N为正整数；

处理器601基于所述每个无线网络小区的网络属性参数信息，将所述N个无线网络小区划分为M个场景簇；其中，在同一个场景簇中的任意两个无线网络小区之间的网络属性参数信息的相似度大于第一预设阈值，在不同的场景簇中的任意两个无线网络小区之间的网络属性参数信息的相似度小于所述第一预设阈值，M为正整数；

处理器601基于存储器602中预设的场景簇配置参数数据库及所述M个场景簇，为所述每个无线网络小区配置参数值；其中，位于同一个场景簇中的任意两个无线网络小区的参数值之间的差异值小于第二预设阈值。

其中，在图6中，总线架构可以包括任意数量的互联的总线和桥，具体由处理器601代表的一个或多个处理器和存储器602代表的存储器的各种电路链接在一起。总线架构还可以将诸如外围设备、稳压器和功率管理电路等之类的各种其他电路链接在一起，这些都是本领域所公知的，因此，本文不再对其进行进一步描述。总线接口提供接口。收发机603可以是多个元件，即包括发送机和收发机，提供用于在传输介质上与各种其他装置通信的单元。处理器601负责管理总线架构和通常的处理，存储器602可以存储处理器601在执行操作时所使用的数据。

可能的实施方式中，处理器601基于所述每个无线网络小区与K个预设场景簇中每个预设场景簇的中心位置的距离，将所述每个无线网络小区划分至与所述每个无线网络小区距离最近的预设场景簇中，获得K个场景簇中；其中，所述K个场景簇中的每个场景簇中包括所述N个无线网络小区中的至少一个无线网络小区，K为正整数，所述每个无线网络小区与所述每个预设场景簇的中心位置的距离为所述每个无线网络小区的网络属性参数信息的平均值与所述中心位置的距离，；

处理器601基于所述K个场景簇中的每两个场景簇之间的差异度，将所述K个场景簇中的差异度小于第三预设阈值的两个场景簇合并，获得所述M个场景簇；其中，所述每两个场景簇之间的差异度距离为所述每两个场景簇中的第一场景簇的中心位置与所述每两个场景簇中的第二场景簇的中心位置在空间上的距离，K为大于等于M的整数。

可能的实施方式中，处理器601将所述N个无线网络小区随机分配到所述K个预设的场景簇中，获得K个第一场景簇；其中，所述K个第一场景簇中的每个场景簇中包括所述N个无线网络小区中的至少一个无线网络小区；

处理器601基于所述K个第一场景簇中每个第一场景簇的至少一个无线网络小区的网络属性参数信息，计算所述K个第一场景簇中的每个场景簇的中心位置；

处理器601确定所述N个无线网络小区中的每个无线网络小区与所述每个场景簇的中心位置在空间上的距离；

处理器601基于所述每个无线网络小区与所述每个场景簇的中心位置在空间上的距离，将所述N个无线网络小区中的每个无线网络小区划分至与所述每个无线网络小区的距离最近的场景簇中，获得K个场景簇。

可能的实施方式中，处理器601基于所述M个场景簇中每个场景簇的至少一个无线网络小区的网络属性参数信息，计算所述M个场景簇中的每个场景簇的中心位置；

处理器601计算所述M个场景簇中每两个场景簇的中心位置在空间上的距离；

处理器601将每两个场景簇的中心位置在空间上的距离小于等于所述第三预设阈值的两个场景簇合并，获得所述M个场景簇。

可能的实施方式中，处理器601通过收发机获取所述N个无线网络小区中的每个无线网络小区的所有网络属性参数信息；

i依次取1至N，处理器601从所述N个无线网络小区的第i个无线网络小区的所有网络属性参数信息中获取部分网络属性参数信息，并将所述部分网络属性参数信息作为所述第i个无线网络小区的网络属性参数信息；其中，i为大于0且小于等于N的整数，所述部分网络属性参数信息为所述所有网络属性参数信息的一部分。

可能的实施方式中，i依次取1至N，处理器601从所述N个无线网络小区的第i个无线网络小区的所有网络属性参数信息中获取部分网络属性参数信息；其中，i为大于0且小于等于N的整数，所述部分网络属性参数信息为所述所有网络属性参数信息的一部分；

i依次取1至N，处理器601对所述第i个无线网络小区的部分网络属性参数信息进行归一化处理，获得归一化部分网络属性参数信息，并将所述归一化部分网络属性参数信息作为所述第i个无线网络小区的网络属性参数信息。

可能的实施方式中，处理器601获取存储器602中存储的网络属性参数信息的相关系数映射关系；其中，所述相关系统映射关系用于表征所述所有网络属性参数信息中每两个网络属性参数信息之间的相关程度；

处理器601基于所述相关系统映射关系，从所述第i个无线网络小区的所有网络属性信息中确定相关程度大于预设阈值的P组网络属性信息；其中，所述P组网络属性信息中的每组目标网络属性信息中包含至少两个网络属性信息；

处理器601从所述P组网络属性信息中的每组网络属性信息中获取一个目标网络属性信息，共获取P个目标网络属性信息；

处理器601获取所述所有网络属性信息中的除所述P组网络属性信息外的剩余网络属性信息及所述P个目标网络属性信息作为所述第i个无线网络小区的网络属性参数信息。

由于本发明实施例第三方面提供的网络设备是在与本发明实施例第一方面提供的无线网络小区的参数配置方法的相同构思下提出的，因此前述图1-4实施例中的无线网络小区的参数配置的各种变化方式和具体实施例同样适用于本实施例的网络设备，通过前述对无线网络小区的参数配置方法的详细描述，本领域技术人员可以清楚的知道本实施例中网络设备的实施过程，所以为了说明书的简洁，在此不再详述。

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、系统、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和光学存储器等)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。

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 (14)

1.一种无线网络小区的参数配置方法，其特征在于，所述方法包括：

获取在地理维度上的预设区域内的N个无线网络小区中的每个无线网络小区的网络属性参数信息；其中，所述网络属性参数信息用于表征所述每个无线网络小区的无线网络条件以及在所述每个无线网络小区中的终端设备与网络侧进行数据交互时的行为特征，N为正整数；

基于所述每个无线网络小区的网络属性参数信息，将所述N个无线网络小区划分为M个场景簇；其中，在同一个场景簇中的任意两个无线网络小区之间的网络属性参数信息的相似度大于第一预设阈值，在不同的场景簇中的任意两个无线网络小区之间的网络属性参数信息的相似度小于所述第一预设阈值，M为正整数；

基于预设的场景簇配置参数数据库及所述M个场景簇，为所述每个无线网络小区配置参数值；其中，位于同一个场景簇中的任意两个无线网络小区的参数值之间的差异值小于第二预设阈值。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述每个无线网络小区的网络属性参数信息，将所述N个无线网络小区划分为M个场景簇，包括：

基于所述每个无线网络小区与K个预设场景簇中每个预设场景簇的中心位置的距离，将所述每个无线网络小区划分至与所述每个无线网络小区距离最近的预设场景簇中，获得K个场景簇中；其中，所述K个场景簇中的每个场景簇中包括所述N个无线网络小区中的至少一个无线网络小区，K为正整数，所述每个无线网络小区与所述每个预设场景簇的中心位置的距离为所述每个无线网络小区的网络属性参数信息的平均值与所述中心位置的距离，；

基于所述K个场景簇中的每两个场景簇之间的差异度，将所述K个场景簇中的差异度小于第三预设阈值的两个场景簇合并，获得所述M个场景簇；其中，所述每两个场景簇之间的差异度距离为所述每两个场景簇中的第一场景簇的中心位置与所述每两个场景簇中的第二场景簇的中心位置在空间上的距离，K为大于等于M的整数。

3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述将所述N个无线网络小区划分至K个预设的场景簇中，获得K个场景簇，包括：

将所述N个无线网络小区随机分配到所述K个预设的场景簇中，获得K个第一场景簇；其中，所述K个第一场景簇中的每个场景簇中包括所述N个无线网络小区中的至少一个无线网络小区；

基于所述K个第一场景簇中每个第一场景簇的至少一个无线网络小区的网络属性参数信息，计算所述K个第一场景簇中的每个场景簇的中心位置；

确定所述N个无线网络小区中的每个无线网络小区与所述每个场景簇的中心位置在空间上的距离；

基于所述每个无线网络小区与所述每个场景簇的中心位置在空间上的距离，将所述N个无线网络小区中的每个无线网络小区划分至与所述每个无线网络小区的距离最近的场景簇中，获得K个场景簇。

4.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述K个场景簇中的每两个场景簇之间的差异度距离，将所述K个场景簇合并至所述M个场景簇，包括：

基于所述M个场景簇中每个场景簇的至少一个无线网络小区的网络属性参数信息，计算所述M个场景簇中的每个场景簇的中心位置；

计算所述M个场景簇中每两个场景簇的中心位置在空间上的距离；

将每两个场景簇的中心位置在空间上的距离小于等于所述第三预设阈值的两个场景簇合并，获得所述M个场景簇。

5.如权利要求1-4中任一项所述的方法，其特征在于，所述获取在地理维度上的预设区域内的N个无线网络小区中的每个无线网络小区的网络属性参数信息，包括：

获取所述N个无线网络小区中的每个无线网络小区的所有网络属性参数信息；

i依次取1至N，从所述N个无线网络小区的第i个无线网络小区的所有网络属性参数信息中获取部分网络属性参数信息，并将所述部分网络属性参数信息作为所述第i个无线网络小区的网络属性参数信息；其中，i为大于0且小于等于N的整数，所述部分网络属性参数信息为所述所有网络属性参数信息的一部分。

6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，在所述获取所述N个无线网络小区中的每个无线网络小区的所有网络属性参数信息之后，所述方法还包括：

i依次取1至N，从所述N个无线网络小区的第i个无线网络小区的所有网络属性参数信息中获取部分网络属性参数信息；其中，i为大于0且小于等于N的整数，所述部分网络属性参数信息为所述所有网络属性参数信息的一部分；

i依次取1至N，对所述第i个无线网络小区的部分网络属性参数信息进行归一化处理，获得归一化部分网络属性参数信息，并将所述归一化部分网络属性参数信息作为所述第i个无线网络小区的网络属性参数信息。

7.如权利要求5或6所述的方法，其特征在于，所述从所述N个无线网络小区的第i个无线网络小区的所有网络属性参数信息中获取部分网络属性参数信息，包括：

获取网络属性参数信息的相关系数映射关系；其中，所述相关系统映射关系用于表征所述所有网络属性参数信息中每两个网络属性参数信息之间的相关程度；

基于所述相关系统映射关系，从所述第i个无线网络小区的所有网络属性信息中确定相关程度大于预设阈值的P组网络属性信息；其中，所述P组网络属性信息中的每组目标网络属性信息中包含至少两个网络属性信息；

从所述P组网络属性信息中的每组网络属性信息中获取一个目标网络属性信息，共获取P个目标网络属性信息；

获取所述所有网络属性信息中的除所述P组网络属性信息外的剩余网络属性信息及所述P个目标网络属性信息作为所述第i个无线网络小区的网络属性参数信息。

8.一种网络设备，其特征在于，所述设备包括：

获取模块，用于获取在地理维度上的预设区域内的N个无线网络小区中的每个无线网络小区的网络属性参数信息；其中，所述网络属性参数信息用于表征所述每个无线网络小区的无线网络条件以及在所述每个无线网络小区中的终端设备与网络侧进行数据交互时的行为特征，N为正整数；

场景划分模块，用于基于所述每个无线网络小区的网络属性参数信息，将所述N个无线网络小区划分为M个场景簇；其中，在同一个场景簇中的任意两个无线网络小区之间的网络属性参数信息的相似度大于第一预设阈值，在不同的场景簇中的任意两个无线网络小区之间的网络属性参数信息的相似度小于所述第一预设阈值，M为正整数；

参数配置模块，用于基于预设的场景簇配置参数数据库及所述M个场景簇，为所述每个无线网络小区配置参数值；其中，位于同一个场景簇中的任意两个无线网络小区的参数值之间的差异值小于第二预设阈值。

9.如权利要求8所述的设备，其特征在于，所述场景划分模块具体用于：

基于所述每个无线网络小区与K个预设场景簇中每个预设场景簇的中心位置的距离，将所述每个无线网络小区划分至与所述每个无线网络小区距离最近的预设场景簇中，获得K个场景簇中；其中，所述K个场景簇中的每个场景簇中包括所述N个无线网络小区中的至少一个无线网络小区，K为正整数，所述每个无线网络小区与所述每个预设场景簇的中心位置的距离为所述每个无线网络小区的网络属性参数信息的平均值与所述中心位置的距离，；

基于所述K个场景簇中的每两个场景簇之间的差异度，将所述K个场景簇中的差异度小于第三预设阈值的两个场景簇合并，获得所述M个场景簇；其中，所述每两个场景簇之间的差异度距离为所述每两个场景簇中的第一场景簇的中心位置与所述每两个场景簇中的第二场景簇的中心位置在空间上的距离，K为大于等于M的整数。

10.如权利要求9所述的设备，其特征在于，所述场景划分模块具体用于：

将所述N个无线网络小区随机分配到所述K个预设的场景簇中，获得K个第一场景簇；其中，所述K个第一场景簇中的每个场景簇中包括所述N个无线网络小区中的至少一个无线网络小区；

基于所述K个第一场景簇中每个第一场景簇的至少一个无线网络小区的网络属性参数信息，计算所述K个第一场景簇中的每个场景簇的中心位置；

确定所述N个无线网络小区中的每个无线网络小区与所述每个场景簇的中心位置在空间上的距离；

基于所述每个无线网络小区与所述每个场景簇的中心位置在空间上的距离，将所述N个无线网络小区中的每个无线网络小区划分至与所述每个无线网络小区的距离最近的场景簇中，获得K个场景簇。

11.如权利要求9所述的设备，其特征在于，所述场景划分模块具体用于：

基于所述M个场景簇中每个场景簇的至少一个无线网络小区的网络属性参数信息，计算所述M个场景簇中的每个场景簇的中心位置；

计算所述M个场景簇中每两个场景簇的中心位置在空间上的距离；

将每两个场景簇的中心位置在空间上的距离小于等于所述第三预设阈值的两个场景簇合并，获得所述M个场景簇。

12.如权利要求8-11中任一项所述的设备，其特征在于，所述获取模块具体用于：

获取所述N个无线网络小区中的每个无线网络小区的所有网络属性参数信息；

i依次取1至N，从所述N个无线网络小区的第i个无线网络小区的所有网络属性参数信息中获取部分网络属性参数信息，并将所述部分网络属性参数信息作为所述第i个无线网络小区的网络属性参数信息；其中，i为大于0且小于等于N的整数，所述部分网络属性参数信息为所述所有网络属性参数信息的一部分。

13.如权利要求12所述的设备，其特征在于，所述获取模块还用于：

i依次取1至N，从所述N个无线网络小区的第i个无线网络小区的所有网络属性参数信息中获取部分网络属性参数信息；其中，i为大于0且小于等于N的整数，所述部分网络属性参数信息为所述所有网络属性参数信息的一部分；

i依次取1至N，对所述第i个无线网络小区的部分网络属性参数信息进行归一化处理，获得归一化部分网络属性参数信息，并将所述归一化部分网络属性参数信息作为所述第i个无线网络小区的网络属性参数信息。

14.如权利要求12或13所述的设备，其特征在于，所述获取模块具体用于：

获取网络属性参数信息的相关系数映射关系；其中，所述相关系统映射关系用于表征所述所有网络属性参数信息中每两个网络属性参数信息之间的相关程度；

基于所述相关系统映射关系，从所述第i个无线网络小区的所有网络属性信息中确定相关程度大于预设阈值的P组网络属性信息；其中，所述P组网络属性信息中的每组目标网络属性信息中包含至少两个网络属性信息；

从所述P组网络属性信息中的每组网络属性信息中获取一个目标网络属性信息，共获取P个目标网络属性信息；

获取所述所有网络属性信息中的除所述P组网络属性信息外的剩余网络属性信息及所述P个目标网络属性信息作为所述第i个无线网络小区的网络属性参数信息。