CN110572831B - 一种共覆盖扇区确定与扇区资源均衡判定方法及装置 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种共覆盖扇区确定与扇区资源均衡判定方法及装置，用以解决现有技术中，LTE系统下共覆盖小区的确定方法准确率低，以及现有的资源均衡判断方法不适用于基于共覆盖小区的资源均衡判定的问题。共覆盖扇区确定方法：接收预设时间段内各采样点下终端上报的测量报告MR数据，MR数据包括主服小区信息和主服小区的邻区信息；根据邻区信息与预先存储的基础工参数据确定邻区的名称与经纬度；根据主服小区与邻区的经纬度确定主服小区的优选邻区；根据主服小区与各优选邻区的RSRP确定各共覆盖度；根据共覆盖度判断主服小区与优选邻区是否为双向共覆盖小区；将与主服小区为双向共覆盖的优选邻区与主服小区组成的扇区确定为共覆盖扇区。

Description

一种共覆盖扇区确定与扇区资源均衡判定方法及装置
技术领域
本发明涉及无线通信技术领域，尤其涉及一种共覆盖扇区确定与扇区资源均衡判定方法及装置。
背景技术
随着LTE(Long Term Evolution，长期演进)网络部署策略的推进，已实现网络连续覆盖及深度覆盖，并且逐步向多层网覆盖发展。对于多层网络，用户可以使用其中一层网络，如何最大化地利用多层网络资源，保证用户感知最大化，对于多层网络规划与优化工作有着重要的意义。
目前共覆盖小区的确定以及小区资源均衡的分析方法主要基于以下几种：
(1)现场测试，即测试人员使用无线测试设备到现场进行测试，测试在该区域的主覆盖小区及共覆盖邻区。然而，现场测试只适合局部区域的测试，无法对整个小区的覆盖范围进行遍历测试，且由于用户集中区域不同，共覆盖情况会存在一定差异，现场测试无法针对用户实际位置进行共覆盖判定。
(2)基于工参数据中方位角数据的共覆盖小区判定，主要利用共站情况下小区覆盖方向是否一致进行判断。该方法虽然可以通过共站情况下覆盖方向相同在一定程度上判断共覆盖小区，但由于频段之间存在站高差异，不同频段的覆盖范围很难进行界定，同时，用户位置的实际网络情况也会对频段的选择有一定影响。
(3)基于RRC(Radio Resource Control,无线资源控制)、PRB(Physical ResourceBlock，物理资源块)资源利用率的资源均衡判断，此方法主要用于对同一基站的不同小区进行负载均衡，并不适用于基于共覆盖小区的资源均衡判定。
发明内容
为了解决现有技术中，LTE系统下共覆盖小区的确定方法准确率低，以及现有的基于RRC、PRB资源利用率的资源均衡判断不适用于基于共覆盖小区的资源均衡判定的问题，本发明实施例提供了一种共覆盖扇区确定与扇区资源均衡判定方法及装置。
第一方面，本发明实施例提供了一种共覆盖扇区确定方法，包括：
接收预设时间段内各采样点下终端上报的测量报告MR数据，其中，所述MR数据包括主服小区信息和所述主服小区的邻区信息，所述主服小区信息包括所述主服小区的参考信号接收功率RSRP，所述邻区信息包括邻区频点号、邻区物理小区标识PCI以及邻区的RSRP；
根据所述邻区信息与预先存储的各小区的基础工参数据确定所述邻区的名称与经纬度，其中，所述基础工参数据包括小区标识、小区经纬度、小区频点号和小区PCI；
根据所述主服小区经纬度和邻区经纬度确定所述主服小区的优选邻区；
根据所述主服小区的RSRP与所述各优选邻区的RSRP确定所述主服小区与所述各优选邻区的共覆盖度，其中，所述共覆盖度表征小区之间的共覆盖程度；
根据所述共覆盖度判断所述主服小区与所述各优选邻区是否为双向共覆盖小区，所述双向共覆盖表征主服小区与优选邻区的共覆盖度、以及优选邻区与主服小区的共覆盖度均大于设定值；
将与所述主服小区互为双向共覆盖的优选邻区与所述主服小区组成的扇区确定为共覆盖扇区。
采用本发明实施例提供的共覆盖扇区确定方法，在LTE系统下，基站接收预设时间段内各采样点下终端上报的MR(Measurement Report，测量报告)数据，MR数据包括主服小区信息和若干该主服小区的邻区信息，其中，主服小区信息包括主服小区的RSRP(Reference Signal Receiving Power，参考信号接收功率)值，邻区信息包括该邻区频点号、邻区PCI(Physical Cell Identifier，物理小区标识)和邻区的RSRP值，进而，基站根据上述各邻区信息与预先存储的各小区的基础工参数据确定各邻区的名称与经纬度，其中，基础工参数据包括小区标识、小区经纬度、小区频点号和小区PCI，再根据主服小区经纬度和各邻区经纬度确定主服小区的优选邻区，进而，根据主服小区的RSRP与各优选邻区的RSRP确定主服小区与各优选邻区的共覆盖度，其中，共覆盖度用于表征小区之间的共覆盖程度，根据共覆盖度判断主服小区与各优选邻区是否为双向共覆盖小区，其中，双向共覆盖表征主主服小区与优选邻区的共覆盖度、以及优选邻区与主服小区的共覆盖度均大于设定值，进一步地，将与主服小区互为双向共覆盖的优选邻区与该主服小区组成的扇区确定为共覆盖扇区，本发明实施例提供的上述共覆盖扇区确定方法，结合终端上报的MR数据及预先存储的各小区的基础工参数据的统计分析，确定用户实际所处环境中的共覆盖小区资源，并进一步确定共覆盖扇区，由于MR数据能够真实反映用户所处时间位置的网络环境，最大程度的体现扇区资源实际利用情况，大大提高了LTE系统下共覆盖小区确定方法的准确率。
较佳地，根据所述邻区信息与预先存储的各小区的基础工参数据确定所述邻区的名称与经纬度，具体包括：
根据所述邻区信息中的邻区频点号和邻区PCI与预先存储的所述各小区的基础工参数据中的小区频点号、小区PCI与小区标识、经纬度的对应关系确定所述邻区的名称与经纬度。
较佳地，根据所述主服小区经纬度和邻区经纬度确定所述主服小区的优选邻区，具体包括：
根据所述主服小区经纬度和邻区经纬度计算所述主服小区与所述邻区之间的距离；
将与所述主服小区的距离小于等于第一预设阈值的邻区确定为所述主服小区的优选邻区。
本发明实施例中，将邻区信息中的邻区频点号、邻区PCI在预先存储的各小区的基础工参数据中进行查找，将邻区信息中的邻区频点号、邻区PCI与基础工参数据中的小区频点号、小区PC、小区标识、经纬度一一对应，确定出邻区的名称与经纬度，进一步根据主服小区经纬度和邻区经纬度确定主服小区的优选邻区，从而缩小主服小区的邻区范围，具体地，根据主服小区经纬度和邻区经纬度计算主服小区与邻区之间的距离，将与主服小区的距离小于等于第一预设阈值的邻区确定为主服小区的优选邻区。
较佳地，根据所述主服小区的RSRP与所述各优选邻区的RSRP确定所述主服小区与所述各优选邻区的共覆盖度，具体包括：
针对每一采样点，根据所述主服小区与所述各优选邻区的RSRP判断所述主服小区与所述各优选邻区在该采样点下是否共覆盖；
根据判断结果确定所述主服小区与所述各优选邻区的共覆盖度。
较佳地，针对每一采样点，根据所述主服小区与所述各优选邻区的RSRP判断所述主服小区与所述各优选邻区在该采样点下是否共覆盖，具体包括：
针对每一优选邻区，在该采样点下所述优选邻区的RSRP高于所述主服小区的RSRP或者所述主服小区的RSRP与所述优选邻区的RSRP的差值小于第二预设阈值时，则确定所述主服小区与所述优选邻区在该采样点下共覆盖；
否则，确定所述主服小区与所述优选邻区在该采样点下非共覆盖。
较佳地，根据判断结果确定所述主服小区与所述各优选邻区的共覆盖度，具体包括：
针对每一优选邻区，通过以下公式计算所述主服小区与所述优选邻区的共覆盖度：
Figure BDA0001687214410000041
其中，M表示主服小区，L表示优选邻区；
SF(M,L)表示主服小区M与优选邻区L的共覆盖度；
Si表示在该采样点i下，主服小区M与优选邻区L是否共覆盖，Si＝1表示共覆盖，Si＝0表示非共覆盖；
N表示采样点总数量。
本发明实施例中，针对每一采样点根据主服小区与各优选邻区的RSRP判断主服小区与各优选邻区在该采样点下是否共覆盖，进而，再根据判断结果确定所述主服小区与所述各优选邻区的共覆盖度。
第二方面，本发明实施例提供了一种共覆盖扇区确定装置，包括：
接收单元，用于接收预设时间段内各采样点下终端上报的测量报告MR数据，其中，所述MR数据包括主服小区信息和所述主服小区的邻区信息，所述主服小区信息包括所述主服小区的参考信号接收功率RSRP，所述邻区信息包括邻区频点号、邻区物理小区标识PCI以及邻区的RSRP；
第一确定单元，用于根据所述邻区信息与预先存储的各小区的基础工参数据确定所述邻区的名称与经纬度，其中，所述基础工参数据包括小区标识、小区经纬度、小区频点号和小区PCI；
第二确定单元，用于根据所述主服小区经纬度和邻区经纬度确定所述主服小区的优选邻区；
第三确定单元，用于根据所述主服小区的RSRP与所述各优选邻区的RSRP确定所述主服小区与所述各优选邻区的共覆盖度，其中，所述共覆盖度表征小区之间的共覆盖程度；
判断单元，用于根据所述共覆盖度判断所述主服小区与所述各优选邻区是否为双向共覆盖小区，所述双向共覆盖表征主服小区与优选邻区的共覆盖度、以及优选邻区与主服小区的共覆盖度均大于设定值；
第四确定单元，用于将与所述主服小区互为双向共覆盖的优选邻区与所述主服小区组成的扇区确定为共覆盖扇区。
较佳地，所述第一确定单元，具体用于根据所述邻区信息中的邻区频点号和邻区PCI与预先存储的所述各小区的基础工参数据中的小区频点号、小区PCI与小区标识、经纬度的对应关系确定所述邻区的名称与经纬度。
较佳地，所述第二确定单元，具体用于根据所述主服小区经纬度和邻区经纬度计算所述主服小区与所述邻区之间的距离；将与所述主服小区的距离小于等于第一预设阈值的邻区确定为所述主服小区的优选邻区。
较佳地，所述第三确定单元，具体用于针对每一采样点，根据所述主服小区与所述各优选邻区的RSRP判断所述主服小区与所述各优选邻区在该采样点下是否共覆盖；根据判断结果确定所述主服小区与所述各优选邻区的共覆盖度。
较佳地，所述第三确定单元，具体用于针对每一优选邻区，在该采样点下所述优选邻区的RSRP高于所述主服小区的RSRP或者所述主服小区的RSRP与所述优选邻区的RSRP的差值小于第二预设阈值时，则确定所述主服小区与所述优选邻区在该采样点下共覆盖；否则，确定所述主服小区与所述优选邻区在该采样点下非共覆盖。
较佳地，所述第三确定单元，具体用于针对每一优选邻区，通过以下公式计算所述主服小区与所述优选邻区的共覆盖度：
Figure BDA0001687214410000061
其中，M表示主服小区，L表示优选邻区；
SF(M,L)表示主服小区M与优选邻区L的共覆盖度；
Si表示在该采样点i下，主服小区M与优选邻区L是否共覆盖，Si＝1表示共覆盖，Si＝0表示非共覆盖；
N表示采样点总数量。
本发明第二方面提供的共覆盖扇区确定装置，其技术效果可以参见上述第一方面或第一方面的各个实现方式的技术效果，此处不再赘述。
第三方面，本发明实施例提供了一种扇区资源均衡判定方法，所述扇区为通过第一方面所述的共覆盖扇区确定方法确定的共覆盖扇区，包括：
根据在预设时间段内采集的扇区中各共覆盖小区的可用物理资源块PRB资源利用率与各共覆盖小区的已使用PRB资源确定扇区的PRB资源均衡度，其中，所述PRB资源均衡度表征扇区下的所有共覆盖小区的PRB资源分配均衡程度；
根据在预设时间段内采集的扇区中各共覆盖小区的流量确定扇区的流量均衡度，所述流量均衡度表征一个扇区下的所有共覆盖小区的用户流量均衡程度；
根据所述PRB资源均衡度和所述流量均衡度确定扇区资源均衡度，所述扇区资源均衡度表征扇区下的所有共覆盖小区的资源分配均衡程度；
当确定所述扇区资源均衡度小于等于第四预设阈值时，则判定所述扇区资源均衡，当确定所述扇区资源均衡度大于第四预设阈值时，则判定所述扇区资源不均衡。
本发明实施例提供的扇区资源均衡判定方法，提出扇区的PRB资源均衡度、流量均衡度的概念与计算方法，并结合PRB资源均衡度和流量均衡度计算扇区资源均衡度，对共覆盖扇区的资源均衡进行判定，本发明实施例提出了一种适用于基于共覆盖小区的资源均衡判定方法，既适用于共站小区，又适用于非共站小区，且对共覆盖扇区资源的均衡判定准确性高。
较佳地，通过以下公式确定扇区资源均衡度：
A＝PRB均×f(P)+F均×f(F)
其中，A表示扇区资源均衡度；
f表示权重函数，f(P)+f(F)＝1；
PRB均表示扇区的PRB资源均衡度；
F均表示扇区的流量均衡度。
较佳地，通过以下公式确定扇区的PRB资源均衡度：
Figure BDA0001687214410000071
Figure BDA0001687214410000081
其中，PRB均表示扇区的PRB资源均衡度；
Figure BDA0001687214410000082
表示扇区平均PRB资源利用率；
m表示扇区中的小区总数量；
Uj表示扇区中小区j在所述预设时间段内的已使用PRB资源；
Tj表示扇区中小区j在所述预设时间段内的可用PRB资源。
较佳地，通过以下公式确定扇区的流量均衡度：
Figure BDA0001687214410000083
其中，F均表示扇区的流量均衡度；
m表示扇区中的小区总数量；
Fj表示扇区中小区j在所述时间段内的流量。
第四方面，本发明实施例提供了一种扇区资源均衡判定装置，所述扇区为通过第一方面所述的共覆盖扇区确定方法确定的共覆盖扇区，包括：
第五确定单元，用于根据在预设时间段内采集的扇区中各共覆盖小区的可用物理资源块PRB资源利用率与各共覆盖小区的已使用PRB资源确定扇区的PRB资源均衡度，其中，所述PRB资源均衡度表征扇区下的所有共覆盖小区的PRB资源分配均衡程度；
第六确定单元，用于根据在预设时间段内采集的扇区中各共覆盖小区的流量确定扇区的流量均衡度，所述流量均衡度表征一个扇区下的所有共覆盖小区的用户流量均衡程度；
第七确定单元，用于根据所述PRB资源均衡度和所述流量均衡度确定扇区资源均衡度，所述扇区资源均衡度表征扇区下的所有共覆盖小区的资源分配均衡程度；
判定单元，用于当确定所述扇区资源均衡度小于等于第四预设阈值时，则判定所述扇区资源均衡，当确定所述扇区资源均衡度大于第四预设阈值时，则判定所述扇区资源不均衡。
较佳地，所述第七确定单元，具体用于通过以下公式确定扇区资源均衡度：
A＝PRB均×f(P)+F均×f(F)
其中，A表示扇区资源均衡度；
f表示权重函数，f(P)+f(F)＝1；
PRB均表示扇区的PRB资源均衡度；
F均表示扇区的流量均衡度。
较佳地，所述第五确定单元，具体用于通过以下公式确定扇区的PRB资源均衡度：
Figure BDA0001687214410000091
其中，PRB均表示扇区的PRB资源均衡度；
Figure BDA0001687214410000092
表示扇区平均PRB资源利用率；
m表示扇区中的小区总数量；
Uj表示扇区中小区j在所述预设时间段内的已使用PRB资源；
Tj表示扇区中小区j在所述预设时间段内的可用PRB资源。
较佳地，所述第六确定单元，具体用于通过以下公式确定扇区的流量均衡度：
Figure BDA0001687214410000101
其中，F均表示扇区的流量均衡度；
m表示扇区中的小区总数量；
Fj表示扇区中小区j在所述时间段内的流量。
本发明第四方面提供的扇区资源均衡判定装置，其技术效果可以参见上述第三方面或第三方面的各个实现方式的技术效果，此处不再赘述。
第五方面，本发明实施例提供了一种通信设备，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现本发明所述的共覆盖扇区确定方法。
第六方面，本发明实施例提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现本发明所述的共覆盖扇区确定方法中的步骤。
第七方面，本发明实施例提供了一种通信设备，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现本发明所述的扇区资源均衡判定方法。
第八方面，本发明实施例提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现本发明所述的扇区资源均衡判定方法中的步骤。
本发明的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点可通过在所写的说明书、权利要求书、以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。
附图说明
此处所说明的附图用来提供对本发明的进一步理解，构成本发明的一部分，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。在附图中：
图1为本发明实施例中，共覆盖扇区确定与扇区资源均衡判定方法的应用场景示意图；
图2为本发明实施例提供的共覆盖扇区确定法的实施流程示意图；
图3为本发明实施例中，确定主服小区的优选邻区的实施流程示意图；
图4为本发明实施例中，优选邻区划分实例示意图；
图5为本发明实施例中，确定主服小区与各优选邻区的共覆盖度的实施流程示意图；
图6为本发明实施例提供的共覆盖扇区确定装置的结构示意图；
图7为本发明实施例提供的扇区资源均衡判定方法的实施流程示意图；
图8为本发明实施例提供的扇区资源均衡判定装置的结构示意图；
图9为本发明实施例提供的通信设备的结构示意图。
具体实施方式
为了解决现有技术中，LTE系统下共覆盖小区的确定方法准确率低，以及现有的基于RRC、PRB资源利用率的资源均衡判断不适用于基于共覆盖小区的资源均衡判定的问题，本发明提出了一种共覆盖扇区确定与扇区资源均衡判定方法及装置。
本发明实施例提供的共覆盖扇区确定方法的实施原理是：本发明实施例提供的共覆盖扇区确定方法，在LTE系统下，基站接收预设时间段内各采样点下终端上报的MR数据，MR数据包括主服小区信息和若干该主服小区的邻区信息，其中，主服小区信息包括主服小区的RSRP值，邻区信息包括该邻区频点号、邻区PCI和邻区的RSRP值，进而，基站根据上述各邻区信息与预先存储的各小区的基础工参数据确定各邻区的名称与经纬度，其中，基础工参数据包括小区标识、小区经纬度、小区频点号和小区PCI，再根据主服小区经纬度和各邻区经纬度确定主服小区的优选邻区，进而，根据主服小区的RSRP与各优选邻区的RSRP确定主服小区与各优选邻区的共覆盖度，其中，共覆盖度用于表征小区之间的共覆盖程度，根据共覆盖度判断主服小区与各优选邻区是否为双向共覆盖小区，其中，双向共覆盖表征主服小区与优选邻区的共覆盖度、以及优选邻区与主服小区的共覆盖度均大于设定值，进一步地，将与主服小区互为双向共覆盖的优选邻区与该主服小区组成的扇区确定为共覆盖扇区，本发明实施例提供的上述共覆盖扇区确定方法，结合终端上报的MR数据及预先存储的各小区的基础工参数据的统计分析，确定用户实际所处环境中的共覆盖小区资源，并进一步确定共覆盖扇区，由于MR数据能够真实反映用户所处时间位置的网络环境，最大程度的体现扇区资源实际利用情况，大大提高了LTE系统下共覆盖小区确定方法的准确率。
以下结合说明书附图对本发明的优选实施例进行说明，应当理解，此处所描述的优选实施例仅用于说明和解释本发明，并不用于限定本发明，并且在不冲突的情况下，本发明中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
首先参考图1，其为本发明实施例提供的共覆盖扇区确定与扇区资源均衡判定方法的应用场景示意图。如图1所示，由基站10、主服小区11、与主服小区11的若干邻区12组成，其中，主服小区即为主覆盖小区。本发明实施例中，主服小区11及其邻区均可以在LTE系统下，主服小区11和其邻区12可以由同一基站覆盖，也可以由不同基站覆盖，本发明实施例对此不作限定。
下面结合图1的应用场景，参考图2～5来描述根据本发明示例性实施方式的共覆盖扇区确定方法。需要注意的是，上述应用场景仅是为了便于理解本发明的精神和原理而示出，本发明的实施方式在此不受任何限制。相反，本发明的实施方式可以应用于适用的任何场景。
如图2所示，其为本发明实施例提供的共覆盖扇区确定方法的实施流程示意图，可以包括以下步骤：
S21、接收预设时间段内各采样点下终端上报的测量报告MR数据，其中，所述MR数据包括主服小区信息和所述主服小区的邻区信息，所述主服小区信息包括所述主服小区的参考信号接收功率RSRP，所述邻区信息包括邻区频点号、邻区物理小区标识PCI以及邻区的RSRP，各采样点即为预设时间点内的各采样时刻。
具体实施时，基站接收预设时间段内各采样点下终端上报的MR数据，其中，MR数据包括主服小区信息和主服小区的邻区信息，主服小区信息可以包括该主服小区的RSRP值，邻区信息可以包括邻区频点号、邻区PCI以及邻区的RSRP值。
S22、根据所述邻区信息与预先存储的各小区的基础工参数据确定所述邻区的名称与经纬度，其中，所述基础工参数据包括小区标识、小区经纬度、小区频点号和小区PCI。
具体实施时，基站根据各邻区信息与预先存储的各小区的基础工参数据确定各邻区的名称与经纬度，其中，基础工参数据可以包括：小区标识、小区经纬度、小区频点号和小区PCI。
具体地，基站根据所述邻区信息中的邻区频点号和邻区PCI与预先存储的所述各小区的基础工参数据中的小区频点号、小区PCI与小区标识、经纬度的对应关系确定所述邻区的名称与经纬度。由于MR上报数据中仅包含邻区频点号和邻区PCI，这组数据在邻区数据中是唯一的，但是在全网级数据中是不唯一的，无法对应出邻区的其他数据信息如流量、PRB利用率等，因此，需要将MR数据与性能数据进行关联。具体实施，将邻区信息中的邻区频点号、邻区PCI在预先存储的各小区的基础工参数据中进行查找，将邻区信息中的邻区频点号、邻区PCI与基础工参数据中的小区频点号、小区PC、小区标识、经纬度一一对应，确定出邻区的名称与经纬度。
S23、根据所述主服小区经纬度和邻区经纬度确定所述主服小区的优选邻区。
具体实施时，通过如图3所示的流程确定主服小区的优选邻区，可以包括步骤：
S231、根据所述主服小区经纬度和邻区经纬度计算所述主服小区与所述邻区之间的距离。
S232、将与所述主服小区的距离小于等于第一预设阈值的邻区确定为所述主服小区的优选邻区。
具体实施时，根据主服小区所处的经纬度与其邻区所处的经纬度计算主服小区与邻区之间的距离，将与主服小区的距离小于等于第一预设阈值的邻区确定为主服小区的优选邻区，其中，第一预设阈值可以根据经验值设定，例如可以为K公里，如图4所示，将与主服小区之间的距离在K公里之内的邻区A、B、C和D确定为主服小区的优选邻区，由于其它邻区如邻区E、G、F、G距离主服小区均大于K公里，则不将它们划为优选邻区。
S24、根据所述主服小区的RSRP与所述各优选邻区的RSRP确定所述主服小区与所述各优选邻区的共覆盖度，其中，所述共覆盖度表征小区之间的共覆盖程度。
具体实施时，基站根据主服小区的RSRP与确定出的各优选邻区的RSRP确定主服小区与各优选邻区的共覆盖度。
具体地，可以通过如图5所示的流程确定主服小区与各优选邻区的共覆盖度，包括以下步骤：
S241、针对每一采样点，根据所述主服小区与所述各优选邻区的RSRP判断所述主服小区与所述各优选邻区在该采样点下是否共覆盖。
具体实施时，针对每一优选邻区，在该采样点下所述优选邻区的RSRP高于主服小区的RSRP或者主服小区的RSRP与优选邻区的RSRP的差值小于第二预设阈值时，则确定主服小区与所述优选邻区在该采样点下共覆盖；否则，确定主服小区与所述优选邻区在该采样点下非共覆盖。共覆盖即表示主服小区与其优选邻区的覆盖范围存在重合区域，其中，第二预设阈值可以根据经验值设定，本发明实施例对此不作限定。
假设M表示主服小区，L表示优选邻区，主服小区M的RSRP值为PM，优选邻区L的RSRP值为PL，第二预设阈值为WdB，则当PM小于PL，或者PM与PL的差值PM-PL小于WdB时，M与L在该采样点下共覆盖，用参数值1表示，否则M与L在该采样点下非共覆盖，用参数值0表示。
S242、根据判断结果确定所述主服小区与所述各优选邻区的共覆盖度。
具体实施时，针对每一优选邻区，可以通过以下公式计算所述主服小区与所述优选邻区的共覆盖度：
Figure BDA0001687214410000151
其中，M表示主服小区，L表示优选邻区；
SF(M,L)表示主服小区M与优选邻区L的共覆盖度；
Si表示在该采样点i下，主服小区M与优选邻区L是否共覆盖，Si＝1表示共覆盖，Si＝0表示非共覆盖；
N表示采样点总数量。
S25、根据所述共覆盖度判断所述主服小区与所述各优选邻区是否为双向共覆盖小区，所述双向共覆盖表征主服小区与优选邻区的共覆盖度、以及优选邻区与主服小区的共覆盖度均大于设定值。
具体实施时，针对每一优选邻区，当所述主服小区与所述优选邻区的共覆盖度大于设定值时，则确定所述优选邻区为所述主服小区的共覆盖小区，定义所述主服小区与所述优选邻区单向共覆盖，单向共覆盖表示所述主服小区下的终端可以接收到所述优选邻区的信号，即主服小区下的终端可以使用优选邻区的资源。假设设定值取值SF0，即当SF(M,L)大于SF0，L为M的共覆盖小区，M与L单向共覆盖，即M下的用户可以接收到L的信号，即M下的用户可以使用L的资源。
同样地，优选邻区L与主服小区M的共覆盖度SF(L,M)的算法与SF(M,L)相同，此处不再赘述。
进一步地，针对每一优选邻区，当确定所述主服小区与所述优选邻区的共覆盖度以及所述优选邻区与所述主服小区的共覆盖度均大于设定值时，则判定所述主服小区与所述优选邻区为双向共覆盖小区，定义所述主服小区与所述优选邻区互为双向共覆盖，双向共覆盖表示所述主服小区下的终端可以接收到所述优选邻区的信号，同时所述优选邻区下的终端也可以接收到所述主服小区的信号，且信号强度同时达到一定程度。假设设定值取值SF0，即当SF(M,L)大于SF0且SF(L,M)均大于SF0时，则确定M与L互为双向共覆盖小区，定义M与L为双向共覆盖。
S26、将与所述主服小区互为双向共覆盖的优选邻区与所述主服小区组成的扇区确定为共覆盖扇区。
具体实施时，基站将与主服小区互为双向共覆盖的优选邻区与所述主服小区组成的扇区确定为共覆盖扇区。至此，流程结束。
本发明实施例提供的共覆盖扇区确定方法，在LTE系统下，基站接收预设时间段内各采样点下终端上报的MR数据，MR数据包括主服小区信息和若干该主服小区的邻区信息，其中，主服小区信息包括主服小区的RSRP值，邻区信息包括该邻区频点号、邻区PCI和邻区的RSRP值，进而，基站根据上述各邻区信息与预先存储的各小区的基础工参数据确定各邻区的名称与经纬度，其中，基础工参数据包括小区标识、小区经纬度、小区频点号和小区PCI，再根据主服小区经纬度和各邻区经纬度确定主服小区的优选邻区，进而，根据主服小区的RSRP与各优选邻区的RSRP确定主服小区与各优选邻区的共覆盖度，其中，共覆盖度用于表征小区之间的共覆盖程度，根据共覆盖度判断主服小区与各优选邻区是否为双向共覆盖小区，其中，双向共覆盖表征主服小区与优选邻区的共覆盖度、以及优选邻区与主服小区的共覆盖度均大于设定值，进一步地，将与主服小区互为双向共覆盖的优选邻区与该主服小区组成的扇区确定为共覆盖扇区，本发明实施例提供的上述共覆盖扇区确定方法，结合终端上报的MR数据及预先存储的各小区的基础工参数据的统计分析，确定用户实际所处环境中的共覆盖小区资源，并进一步确定共覆盖扇区，由于MR数据能够真实反映用户所处时间位置的网络环境，最大程度的体现扇区资源实际利用情况，大大提高了LTE系统下共覆盖小区确定方法的准确率。
基于同一发明构思，本发明实施例还提供了一种共覆盖扇区确定装置，由于上述共覆盖扇区确定装置解决问题的原理与共覆盖扇区确定方法相似，因此上述系统的实施可以参见方法的实施，重复之处不再赘述。
如图6所示，其为本发明实施例提供的共覆盖扇区确定装置的结构示意图，可以包括：
接收单元31，用于接收预设时间段内各采样点下终端上报的测量报告MR数据，其中，所述MR数据包括主服小区信息和所述主服小区的邻区信息，所述主服小区信息包括所述主服小区的参考信号接收功率RSRP，所述邻区信息包括邻区频点号、邻区物理小区标识PCI以及邻区的RSRP；
第一确定单元32，用于根据所述邻区信息与预先存储的各小区的基础工参数据确定所述邻区的名称与经纬度，其中，所述基础工参数据包括小区标识、小区经纬度、小区频点号和小区PCI；
第二确定单元33，用于根据所述主服小区经纬度和邻区经纬度确定所述主服小区的优选邻区；
第三确定单元34，用于根据所述主服小区的RSRP与所述各优选邻区的RSRP确定所述主服小区与所述各优选邻区的共覆盖度，其中，所述共覆盖度表征小区之间的共覆盖程度；
判断单元35，用于根据所述共覆盖度判断所述主服小区与所述各优选邻区是否为双向共覆盖小区，所述双向共覆盖表征主服小区与优选邻区的共覆盖度、以及优选邻区与主服小区的共覆盖度均大于设定值；
第四确定单元36，用于将与所述主服小区为双向共覆盖的优选邻区与所述主服小区组成的扇区确定为共覆盖扇区。
较佳地，所述第一确定单元32，具体用于根据所述邻区信息中的邻区频点号和邻区PCI与预先存储的所述各小区的基础工参数据中的小区频点号、小区PCI与小区标识、经纬度的对应关系确定所述邻区的名称与经纬度。
较佳地，所述第二确定单元33，具体用于根据所述主服小区经纬度和邻区经纬度计算所述主服小区与所述邻区之间的距离；将与所述主服小区的距离小于等于第一预设阈值的邻区确定为所述主服小区的优选邻区。
较佳地，所述第三确定单元34，具体用于针对每一采样点，根据所述主服小区与所述各优选邻区的RSRP判断所述主服小区与所述各优选邻区在该采样点下是否共覆盖；根据判断结果确定所述主服小区与所述各优选邻区的共覆盖度。
较佳地，所述第三确定单元34，具体用于针对每一优选邻区，在该采样点下所述优选邻区的RSRP高于所述主服小区的RSRP或者所述主服小区的RSRP与所述优选邻区的RSRP的差值小于第二预设阈值时，则确定所述主服小区与所述优选邻区在该采样点下共覆盖；否则，确定所述主服小区与所述优选邻区在该采样点下非共覆盖。
较佳地，所述第三确定单元34，具体用于针对每一优选邻区，通过以下公式计算所述主服小区与所述优选邻区的共覆盖度：
Figure BDA0001687214410000181
其中，M表示主服小区，L表示优选邻区；
SF(M,L)表示主服小区M与优选邻区L的共覆盖度；
Si表示在该采样点i下，主服小区M与优选邻区L是否共覆盖，Si＝1表示共覆盖，Si＝0表示非共覆盖；
N表示采样点总数量。
针对利用本发明实施例提供的共覆盖扇区确定方法确定的共覆盖扇区，本发明实施例还提出一种扇区资源均衡判定方法，即所述扇区为利用本发明实施例提供的共覆盖扇区确定方法确定的共覆盖扇区。
如图7所示，其为本发明实施例提供的扇区资源均衡判定方法的实施流程示意图，可以包括以下步骤：
S41、根据在预设时间段内采集的扇区中各共覆盖小区的可用物理资源块PRB资源利用率与各共覆盖小区的已使用PRB资源确定扇区的PRB资源均衡度。
具体实施时，基站根据在预设时间段内采集的所述共覆盖扇区中各共覆盖小区的可用PRB资源利用率与各共覆盖小区的已使用PRB资源确定所述共覆盖扇区的PRB资源均衡度，其中，所述PRB资源均衡度表征扇区下的所有共覆盖小区的PRB资源分配均衡程度。本步骤中的预设时间段即步骤S21中的预设时间段，此处不再赘述。
具体地，可以通过以下公式计算所述共覆盖扇区的PRB资源均衡度：
Figure BDA0001687214410000191
其中，PRB均表示扇区的PRB资源均衡度；
Figure BDA0001687214410000192
表示扇区平均PRB资源利用率；
m表示扇区中的小区总数量；
Uj表示扇区中小区j在所述预设时间段内的已使用PRB资源；
Tj表示扇区中小区j在所述预设时间段内的可用PRB资源。
S42、根据在预设时间段内采集的扇区中各共覆盖小区的流量确定扇区的流量均衡度。
具体实施时，基站根据在预设时间段内采集的扇区中各共覆盖小区的流量确定扇区的流量均衡度，其中，所述流量均衡度表征一个扇区下的所有共覆盖小区的用户流量均衡程度。
具体地，可以通过以下公式计算扇区的流量均衡度：
Figure BDA0001687214410000201
其中，F均表示扇区的流量均衡度；
m表示扇区中的小区总数量；
Fj表示扇区中小区j在所述时间段内的流量。
S43、根据所述PRB资源均衡度和所述流量均衡度确定扇区资源均衡度。
具体实施时，基站根据PRB资源均衡度和流量均衡度确定扇区资源均衡度，其中，所述扇区资源均衡度表征扇区下的所有共覆盖小区的资源分配均衡程度。
具体地，可以通过以下公式计算扇区资源均衡度：
A＝PRB均×f(P)+F均×f(F)
其中，A表示扇区资源均衡度；
f表示权重函数，f(P)+f(F)＝1；
PRB均表示扇区的PRB资源均衡度；
F均表示扇区的流量均衡度。
具体实施时，f(P)和f(F)的取值可以根据PRB资源均衡度和流量均衡度的重要程度进行设定，本发明实施例对此不作限定。
S44、当确定所述扇区资源均衡度小于等于第四预设阈值时，则判定所述扇区资源均衡，当确定所述扇区资源均衡度大于第四预设阈值时，则判定所述扇区资源不均衡。
具体实施时，如果所述扇区资源均衡度小于等于第四预设阈值，则判定所述扇区资源均衡，如果所述扇区资源均衡度大于第四预设阈值，则判定所述扇区资源不均衡。其中，第四预设阈值可以根据经验值设定，本发明实施例对此不作限定。
本发明实施例提供的扇区资源均衡判定方法，提出扇区的PRB资源均衡度、流量均衡度的概念与计算方法，并结合PRB资源均衡度和流量均衡度计算扇区资源均衡度，对共覆盖扇区的资源均衡进行判定，本发明实施例提出了一种适用于基于共覆盖小区的资源均衡判定方法，既适用于共站小区，又适用于非共站小区，且对共覆盖扇区资源的均衡判定准确性高。
基于同一发明构思，本发明实施例还提供了一种扇区资源均衡判定装置，由于上述扇区资源均衡判定装置解决问题的原理与扇区资源均衡判定方法相似，因此上述系统的实施可以参见方法的实施，重复之处不再赘述。
如图8所示，其为本发明实施例提供的扇区资源均衡判定装置，所述扇区为通过本发明实施例提供的上述共覆盖扇区确定方法确定的共覆盖扇区，所述装置可以包括：
第五确定单元51，用于根据在预设时间段内采集的扇区中各共覆盖小区的可用物理资源块PRB资源利用率与各共覆盖小区的已使用PRB资源确定扇区的PRB资源均衡度，其中，所述PRB资源均衡度表征扇区下的所有共覆盖小区的PRB资源分配均衡程度；
第六确定单元52，用于根据在预设时间段内采集的扇区中各共覆盖小区的流量确定扇区的流量均衡度，所述流量均衡度表征一个扇区下的所有共覆盖小区的用户流量均衡程度；
第七确定单元53，用于根据所述PRB资源均衡度和所述流量均衡度确定扇区资源均衡度，所述扇区资源均衡度表征扇区下的所有共覆盖小区的资源分配均衡程度；
判定单元54，用于当确定所述扇区资源均衡度小于等于第四预设阈值时，则判定所述扇区资源均衡，当确定所述扇区资源均衡度大于第四预设阈值时，则判定所述扇区资源不均衡。
较佳地，所述第七确定单元53，具体用于通过以下公式确定扇区资源均衡度：
A＝PRB均×f(P)+F均×f(F)
其中，A表示扇区资源均衡度；
f表示权重函数，f(P)+f(F)＝1；
PRB均表示扇区的PRB资源均衡度；
F均表示扇区的流量均衡度。
较佳地，所述第五确定单元51，具体用于通过以下公式确定扇区的PRB资源均衡度：
Figure BDA0001687214410000221
其中，PRB均表示扇区的PRB资源均衡度；
Figure BDA0001687214410000222
表示扇区平均PRB资源利用率；
m表示扇区中的小区总数量；
Uj表示扇区中小区j在所述预设时间段内的已使用PRB资源；
Tj表示扇区中小区j在所述预设时间段内的可用PRB资源。
较佳地，所述第六确定单元52，具体用于通过以下公式确定扇区的流量均衡度：
Figure BDA0001687214410000223
其中，F均表示扇区的流量均衡度；
m表示扇区中的小区总数量；
Fj表示扇区中小区j在所述时间段内的流量。
本发明实施例还提供了一种通信设备600，参照图9所示，通信设备600用于实施上述方法实施例记载的共覆盖扇区确定方法，该实施例的通信设备600可以包括：存储器601、处理器602以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，例如共覆盖扇区确定程序。所述处理器执行所述计算机程序时实现上述各个共覆盖扇区确定方法实施例中的步骤，例如图2所示的步骤S21。或者，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述各装置实施例中各模块/单元的功能，例如31。
本发明实施例中不限定上述存储器601、处理器602之间的具体连接介质。本申请实施例在图9中以存储器601、处理器602之间通过总线603连接，总线603在图9中以粗线表示，其它部件之间的连接方式，仅是进行示意性说明，并不引以为限。所述总线603可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便于表示，图9中仅用一条粗线表示，但并不表示仅有一根总线或一种类型的总线。
存储器601可以是易失性存储器(volatile memory)，例如随机存取存储器(random-access memory，RAM)；存储器601也可以是非易失性存储器(non-volatilememory)，例如只读存储器，快闪存储器(flash memory)，硬盘(hard disk drive，HDD)或固态硬盘(solid-state drive，SSD)、或者存储器601是能够用于携带或存储具有指令或数据结构形式的期望的程序代码并能够由计算机存取的任何其他介质，但不限于此。存储器601可以是上述存储器的组合。
处理器602，用于实现如图2所示的一种共覆盖扇区确定方法，包括：
所述处理器602，用于调用所述存储器601中存储的计算机程序执行如图2中所示的步骤S21、接收预设时间段内各采样点下终端上报的测量报告MR数据，其中，所述MR数据包括主服小区信息和所述主服小区的邻区信息，所述主服小区信息包括所述主服小区的参考信号接收功率RSRP，所述邻区信息包括邻区频点号、邻区物理小区标识PCI以及邻区的RSRP，步骤S22、根据所述邻区信息与预先存储的各小区的基础工参数据确定所述邻区的名称与经纬度，其中，所述基础工参数据包括小区标识、小区经纬度、小区频点号和小区PCI，步骤S23、根据所述主服小区经纬度和邻区经纬度确定所述主服小区的优选邻区，步骤S24、根据所述主服小区的RSRP与所述各优选邻区的RSRP确定所述主服小区与所述各优选邻区的共覆盖度，其中，所述共覆盖度表征小区之间的共覆盖程度，步骤S25、根据所述共覆盖度判断所述主服小区与所述各优选邻区是否为双向共覆盖小区，所述双向共覆盖表征主服小区与优选邻区的共覆盖度、以及优选邻区与主服小区的共覆盖度均大于设定值，和步骤S26、将与所述主服小区互为双向共覆盖的优选邻区与所述主服小区组成的扇区确定为共覆盖扇区。
本申请实施例还提供了一种计算机可读存储介质，存储为执行上述处理器所需执行的计算机可执行指令，其包含用于执行上述处理器所需执行的程序。
在一些可能的实施方式中，本发明提供的共覆盖扇区确定方法的各个方面还可以实现为一种程序产品的形式，其包括程序代码，当所述程序产品在通信设备上运行时，所述程序代码用于使所述通信设备执行本说明书上述描述的根据本发明各种示例性实施方式的共覆盖扇区确定方法中的步骤，例如，所述通信设备可以执行如图2中所示的步骤S21、接收预设时间段内各采样点下终端上报的测量报告MR数据，其中，所述MR数据包括主服小区信息和所述主服小区的邻区信息，所述主服小区信息包括所述主服小区的参考信号接收功率RSRP，所述邻区信息包括邻区频点号、邻区物理小区标识PCI以及邻区的RSRP，步骤S22、根据所述邻区信息与预先存储的各小区的基础工参数据确定所述邻区的名称与经纬度，其中，所述基础工参数据包括小区标识、小区经纬度、小区频点号和小区PCI，步骤S23、根据所述主服小区经纬度和邻区经纬度确定所述主服小区的优选邻区，步骤S24、根据所述主服小区的RSRP与所述各优选邻区的RSRP确定所述主服小区与所述各优选邻区的共覆盖度，其中，所述共覆盖度表征小区之间的共覆盖程度，步骤S25、根据所述共覆盖度判断所述主服小区与所述各优选邻区是否为双向共覆盖小区，所述双向共覆盖表征主服小区与优选邻区的共覆盖度、以及优选邻区与主服小区的共覆盖度均大于设定值，和步骤S26、将与所述主服小区互为双向共覆盖的优选邻区与所述主服小区组成的扇区确定为共覆盖扇区。
所述程序产品可以采用一个或多个可读介质的任意组合。可读介质可以是可读信号介质或者可读存储介质。可读存储介质例如可以是——但不限于——电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。可读存储介质的更具体的例子(非穷举的列表)包括：具有一个或多个导线的电连接、便携式盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、便携式紧凑盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。
本发明的实施方式的用于共覆盖扇区确定的程序产品可以采用便携式紧凑盘只读存储器(CD-ROM)并包括程序代码，并可以在计算设备上运行。然而，本发明的程序产品不限于此，在本文件中，可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。
可读信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了可读程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括——但不限于——电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。可读信号介质还可以是可读存储介质以外的任何可读介质，该可读介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。
可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括——但不限于——无线、有线、光缆、RF等等，或者上述的任意合适的组合。
可以以一种或多种程序设计语言的任意组合来编写用于执行本发明操作的程序代码，所述程序设计语言包括面向对象的程序设计语言—诸如Java、C++等，还包括常规的过程式程序设计语言—诸如“C”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算设备上执行、部分地在用户设备上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算设备上部分在远程计算设备上执行、或者完全在远程计算设备或服务器上执行。在涉及远程计算设备的情形中，远程计算设备可以通过任意种类的网络——包括局域网(LAN)或广域网(WAN)—连接到用户计算设备，或者，可以连接到外部计算设备(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。
本发明实施例还提供了另一种通信设备，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现本发明所述的扇区资源均衡判定方法。其实施原理和结构与上述通信设备类似，此处不再赘述。
本发明实施例提供了另一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现本发明所述的扇区资源均衡判定方法中的步骤。其实施原理与上述计算机可读存储介质类似，此处不再赘述。
应当注意，尽管在上文详细描述中提及了装置的若干单元或子单元，但是这种划分仅仅是示例性的并非强制性的。实际上，根据本发明的实施方式，上文描述的两个或更多单元的特征和功能可以在一个单元中具体化。反之，上文描述的一个单元的特征和功能可以进一步划分为由多个单元来具体化。
此外，尽管在附图中以特定顺序描述了本发明方法的操作，但是，这并非要求或者暗示必须按照该特定顺序来执行这些操作，或是必须执行全部所示的操作才能实现期望的结果。附加地或备选地，可以省略某些步骤，将多个步骤合并为一个步骤执行，和/或将一个步骤分解为多个步骤执行。
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、装置、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、CD-ROM、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(装置)、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。
尽管已描述了本发明的优选实施例，但本领域内的技术人员一旦得知了基本创造性概念，则可对这些实施例做出另外的变更和修改。所以，所附权利要求意欲解释为包括优选实施例以及落入本发明范围的所有变更和修改。
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 (22)

1.一种共覆盖扇区确定方法，其特征在于，包括：
接收预设时间段内各采样点下终端上报的测量报告MR数据，其中，所述MR数据包括主服小区信息和所述主服小区的邻区信息，所述主服小区信息包括所述主服小区的参考信号接收功率RSRP，所述邻区信息包括邻区频点号、邻区物理小区标识PCI以及邻区的RSRP；
根据所述邻区信息与预先存储的各小区的基础工参数据确定所述邻区的名称与经纬度，其中，所述基础工参数据包括小区标识、小区经纬度、小区频点号和小区PCI；
根据所述邻区信息与预先存储的各小区的基础工参数据确定所述邻区的名称与经纬度，具体包括：根据所述邻区信息中的邻区频点号和邻区PCI与预先存储的所述各小区的基础工参数据中的小区频点号、小区PCI与小区标识、经纬度的对应关系确定所述邻区的名称与经纬度；
根据所述主服小区经纬度和邻区经纬度确定所述主服小区的优选邻区；
根据所述主服小区的RSRP与所述各优选邻区的RSRP确定所述主服小区与所述各优选邻区的共覆盖度，其中，所述共覆盖度表征小区之间的共覆盖程度；
根据所述共覆盖度判断所述主服小区与所述各优选邻区是否为双向共覆盖小区，所述双向共覆盖表征主服小区与优选邻区的共覆盖度、以及优选邻区与主服小区的共覆盖度均大于设定值；
将与所述主服小区互为双向共覆盖的优选邻区与所述主服小区组成的扇区确定为共覆盖扇区。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述主服小区经纬度和邻区经纬度确定所述主服小区的优选邻区，具体包括：
根据所述主服小区经纬度和邻区经纬度计算所述主服小区与所述邻区之间的距离；
将与所述主服小区的距离小于等于第一预设阈值的邻区确定为所述主服小区的优选邻区。
3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述主服小区的RSRP与所述各优选邻区的RSRP确定所述主服小区与所述各优选邻区的共覆盖度，具体包括：
针对每一采样点，根据所述主服小区与所述各优选邻区的RSRP判断所述主服小区与所述各优选邻区在该采样点下是否共覆盖；
根据判断结果确定所述主服小区与所述各优选邻区的共覆盖度。
4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，针对每一采样点，根据所述主服小区与所述各优选邻区的RSRP判断所述主服小区与所述各优选邻区在该采样点下是否共覆盖，具体包括：
针对每一优选邻区，在该采样点下所述优选邻区的RSRP高于所述主服小区的RSRP或者所述主服小区的RSRP与所述优选邻区的RSRP的差值小于第二预设阈值时，则确定所述主服小区与所述优选邻区在该采样点下共覆盖；
否则，确定所述主服小区与所述优选邻区在该采样点下非共覆盖。
5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，根据判断结果确定所述主服小区与所述各优选邻区的共覆盖度，具体包括：
针对每一优选邻区，通过以下公式计算所述主服小区与所述优选邻区的共覆盖度：
Figure FDA0003892864280000021
其中，M表示主服小区，L表示优选邻区；
SF(M,L)表示主服小区M与优选邻区L的共覆盖度；
Si表示在该采样点i下，主服小区M与优选邻区L是否共覆盖，Si＝1表示共覆盖，Si＝0表示非共覆盖；
N表示采样点总数量。
6.一种共覆盖扇区确定装置，其特征在于，包括：
接收单元，用于接收预设时间段内各采样点下终端上报的测量报告MR数据，其中，所述MR数据包括主服小区信息和所述主服小区的邻区信息，所述主服小区信息包括所述主服小区的参考信号接收功率RSRP，所述邻区信息包括邻区频点号、邻区物理小区标识PCI以及邻区的RSRP；
第一确定单元，用于根据所述邻区信息与预先存储的各小区的基础工参数据确定所述邻区的名称与经纬度，其中，所述基础工参数据包括小区标识、小区经纬度、小区频点号和小区PCI；
所述第一确定单元，具体用于根据所述邻区信息中的邻区频点号和邻区PCI与预先存储的所述各小区的基础工参数据中的小区频点号、小区PCI与小区标识、经纬度的对应关系确定所述邻区的名称与经纬度；
第二确定单元，用于根据所述主服小区经纬度和邻区经纬度确定所述主服小区的优选邻区；
第三确定单元，用于根据所述主服小区的RSRP与所述各优选邻区的RSRP确定所述主服小区与所述各优选邻区的共覆盖度，其中，所述共覆盖度表征小区之间的共覆盖程度；
判断单元，用于根据所述共覆盖度判断所述主服小区与所述各优选邻区是否为双向共覆盖小区，所述双向共覆盖表征主服小区与优选邻区的共覆盖度、以及优选邻区与主服小区的共覆盖度均大于设定值；
第四确定单元，用于将与所述主服小区为双向共覆盖的优选邻区与所述主服小区组成的扇区确定为共覆盖扇区。
7.如权利要求6所述的装置，其特征在于，
所述第二确定单元，具体用于根据所述主服小区经纬度和邻区经纬度计算所述主服小区与所述邻区之间的距离；将与所述主服小区的距离小于等于第一预设阈值的邻区确定为所述主服小区的优选邻区。
8.如权利要求6所述的装置，其特征在于，
所述第三确定单元，具体用于针对每一采样点，根据所述主服小区与所述各优选邻区的RSRP判断所述主服小区与所述各优选邻区在该采样点下是否共覆盖；根据判断结果确定所述主服小区与所述各优选邻区的共覆盖度。
9.如权利要求8所述的装置，其特征在于，
所述第三确定单元，具体用于针对每一优选邻区，在该采样点下所述优选邻区的RSRP高于所述主服小区的RSRP或者所述主服小区的RSRP与所述优选邻区的RSRP的差值小于第二预设阈值时，则确定所述主服小区与所述优选邻区在该采样点下共覆盖；否则，确定所述主服小区与所述优选邻区在该采样点下非共覆盖。
10.如权利要求9所述的装置，其特征在于，
所述第三确定单元，具体用于针对每一优选邻区，通过以下公式计算所述主服小区与所述优选邻区的共覆盖度：
Figure FDA0003892864280000041
其中，M表示主服小区，L表示优选邻区；
SF(M,L)表示主服小区M与优选邻区L的共覆盖度；
Si表示在该采样点i下，主服小区M与优选邻区L是否共覆盖，Si＝1表示共覆盖，Si＝0表示非共覆盖；
N表示采样点总数量。
11.一种扇区资源均衡判定方法，所述扇区为通过权利要求1～5任一权利要求所述的共覆盖扇区确定方法确定的共覆盖扇区，其特征在于，包括：
根据在预设时间段内采集的扇区中各共覆盖小区的可用物理资源块PRB资源利用率与各共覆盖小区的已使用PRB资源确定扇区的PRB资源均衡度，其中，所述PRB资源均衡度表征扇区下的所有共覆盖小区的PRB资源分配均衡程度；
根据在预设时间段内采集的扇区中各共覆盖小区的流量确定扇区的流量均衡度，所述流量均衡度表征一个扇区下的所有共覆盖小区的用户流量均衡程度；
根据所述PRB资源均衡度和所述流量均衡度确定扇区资源均衡度，所述扇区资源均衡度表征扇区下的所有共覆盖小区的资源分配均衡程度；
当确定所述扇区资源均衡度小于等于第四预设阈值时，则判定所述扇区资源均衡，当确定所述扇区资源均衡度大于第四预设阈值时，则判定所述扇区资源不均衡。
12.如权利要求11所述的方法，其特征在于，通过以下公式确定扇区资源均衡度：
A＝PRB均×f(P)+F均×f(F)
其中，A表示扇区资源均衡度；
f表示权重函数，f(P)+f(F)＝1；
PRB均表示扇区的PRB资源均衡度；
F均表示扇区的流量均衡度。
13.如权利要求11或12所述的方法，其特征在于，通过以下公式确定扇区的PRB资源均衡度：
Figure FDA0003892864280000051
Figure FDA0003892864280000052
其中，PRB均表示扇区的PRB资源均衡度；
Figure FDA0003892864280000053
表示扇区平均PRB资源利用率；
m表示扇区中的小区总数量；
Uj表示扇区中小区j在所述预设时间段内的已使用PRB资源；
Tj表示扇区中小区j在所述预设时间段内的可用PRB资源。
14.如权利要求11或12所述的方法，其特征在于，通过以下公式确定扇区的流量均衡度：
Figure FDA0003892864280000061
其中，F均表示扇区的流量均衡度；
m表示扇区中的小区总数量；
Fj表示扇区中小区j在所述时间段内的流量。
15.一种扇区资源均衡判定装置，所述扇区为通过权利要求1～5任一权利要求所述的共覆盖扇区确定方法确定的共覆盖扇区，其特征在于，包括：
第五确定单元，用于根据在预设时间段内采集的扇区中各共覆盖小区的可用物理资源块PRB资源利用率与各共覆盖小区的已使用PRB资源确定扇区的PRB资源均衡度，其中，所述PRB资源均衡度表征扇区下的所有共覆盖小区的PRB资源分配均衡程度；
第六确定单元，用于根据在预设时间段内采集的扇区中各共覆盖小区的流量确定扇区的流量均衡度，所述流量均衡度表征一个扇区下的所有共覆盖小区的用户流量均衡程度；
第七确定单元，用于根据所述PRB资源均衡度和所述流量均衡度确定扇区资源均衡度，所述扇区资源均衡度表征扇区下的所有共覆盖小区的资源分配均衡程度；
判定单元，用于当确定所述扇区资源均衡度小于等于第四预设阈值时，则判定所述扇区资源均衡，当确定所述扇区资源均衡度大于第四预设阈值时，则判定所述扇区资源不均衡。
16.如权利要求15所述的装置，其特征在于，
所述第七确定单元，具体用于通过以下公式确定扇区资源均衡度：
A＝PRB均×f(P)+F均×f(F)
其中，A表示扇区资源均衡度；
f表示权重函数，f(P)+f(F)＝1；
PRB均表示扇区的PRB资源均衡度；
F均表示扇区的流量均衡度。
17.如权利要求15或16所述的装置，其特征在于，
所述第五确定单元，具体用于通过以下公式确定扇区的PRB资源均衡度：
Figure FDA0003892864280000071
Figure FDA0003892864280000072
其中，PRB均表示扇区的PRB资源均衡度；
Figure FDA0003892864280000073
表示扇区平均PRB资源利用率；
m表示扇区中的小区总数量；
Uj表示扇区中小区j在所述预设时间段内的已使用PRB资源；
Tj表示扇区中小区j在所述预设时间段内的可用PRB资源。
18.如权利要求15或16所述的装置，其特征在于，
所述第六确定单元，具体用于通过以下公式确定扇区的流量均衡度：
Figure FDA0003892864280000074
其中，F均表示扇区的流量均衡度；
m表示扇区中的小区总数量；
Fj表示扇区中小区j在所述时间段内的流量。
19.一种通信设备，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1～5任一项所述的共覆盖扇区确定方法。
20.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现如权利要求1～5任一项所述的共覆盖扇区确定方法中的步骤。
21.一种通信设备，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求11～14任一项所述的扇区资源均衡判定方法。
22.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现如权利要求11～14任一项所述的扇区资源均衡判定方法中的步骤。
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