CN110662225B - 一种设备选型方法和装置 - Google Patents

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Abstract

本发明的实施例提供了一种设备选型方法和装置，涉及通信技术领域，解决了如何根据拟建基站区域的用户需求，选择合适的AAU设备的问题。该方法包括，获取第一移动通信技术下的典型信道仿真数据以及指定区域内的场景地图；根据典型信道仿真数据，确定SINR的第一累积分布函数；根据第一累积分布函数，确定中心值；根据中心值，确定SINR区间，并对SINR区间和设备类型进行匹配，确定对应关系；对场景地图进行仿真，确定第二累积分布函数；根据第二累积分布函数，确定第一目标SINR；根据映射关系和第一目标SINR，确定第二目标SINR；根据第二目标SINR和对应关系，确定指定区域内部署的设备类型。

Description

一种设备选型方法和装置
技术领域
本发明涉及通信技术领域，尤其涉及一种设备选型方法和装置。
背景技术
第五代移动通信技术(英文全称：5th-generation，简称：5G)作为全新的下一代通信系统，从设备的层面进行了全面突破，首先将天线阵子数由长期演进(英文全称：longterm evolution，简称：LTE)的32个提升到新空口(英文全称：new radio，简称：NR)的128、192个，其次，如图1所示射频拉远单元(英文全称：Active Antenna Unit，简称：AAU)设备的发射和接收通道数也由LTE的2发射(英文全称：transmit，简称：T)2接收(英文全称：receive，简称：R)提升到8T8R、16T16R、32T32R、64T64R，还有从将天线与RRU设备进行紧耦合，减少了大量阵子和射频拉远单元(英文全称：Radio Remote Unit，简称：RRU)设备间的馈线损耗，提高了设备的天线增益。
5G多种通道技术可以进行多种场景的覆盖，8TR、16TR的设备可以进行一个垂直维度的覆盖，而32TR的设备可以进行2个垂直维度的覆盖、64TR的设备可以进行4个垂直维度的覆盖，适用范围更广。
由上述可知，由于5G网络中AAU具备多种设备类型，如何根据拟建基站区域的用户需求，选择合适的AAU设备成为了一个亟待解决的问题。
发明内容
本发明的实施例提供一种设备选型方法和装置，解决了如何根据拟建基站区域的用户需求，选择合适的AAU设备的问题。
为达到上述目的，本发明的实施例采用如下技术方案：
第一方面，本发明的实施例提供一种设备选型方法，包括：获取第一移动通信技术下的典型信道仿真数据以及指定区域内的场景地图；其中，典型信道仿真数据通过对第一移动通信技术下的典型场景按照指定的信道模型进行仿真得到的，典型场景包括密集城区、郊区和开阔区域中的至少一项；根据典型信道仿真数据，确定第一移动通信技术下的SINR的第一累积分布函数；根据第一累积分布函数，确定每个设备类型在第一移动通信技术下的中心值；根据中心值，确定第一移动通信技术下的SINR区间，并对SINR区间和设备类型进行匹配，确定SINR区间和设备类型的对应关系；对场景地图进行仿真，确定指定区域在第二移动通信技术下的第二累积分布函数；根据第二累积分布函数，确定指定区域在第二移动通信技术下的第一目标SINR；根据第一移动通信技术下SINR与第二移动通信技术下SINR的映射关系和第一目标SINR，确定指定区域在第一移动通信技术下的第二目标SINR；根据第二目标SINR和对应关系，确定指定区域内部署的设备类型；其中，第一移动通信技术的发布时间晚于第二移动通信技术的发布时间。
由上述方案可知，当第一移动通信技术为5G，第二移动通信技术为4G，设备类型包括16TR设备、32TR设备、64TR设备，指定区域为拟建基站区域时，本发明的实施例提供的设备选型方法，通过对5G的典型场景按照指定的信道模型进行仿真，从而可以确定5G的典型信道仿真数据，并根据该典型信道仿真数据确定5G的SINR的第一累积分布函数，进一步根据第一累积分布函数，可以确定5G的SINR区间和设备类型的对应关系；对拟建基站区域的场景地图进行仿真，从而可以确定该建基站区域内用户需求；同时根据对拟建基站区域的场景地图进行仿真确定的4G的SINR的第二累积分布函数，可以确定该拟建基站区域在4G的第一目标SINR，进而根据4G的第一目标SINR和映射关系，可以确定该拟建基站区域在5G的第二目标SINR，从而根据第二目标SINR和对应关系，确定拟建基站区域内部署的设备类型，使得用户可以根据5G的典型信道仿真数据和4G的SINR仿真数据，来预测拟建基站区域需要部署的5G设备类型，解决了如何根据拟建基站区域的用户需求，选择合适的AAU设备的问题。
第二方面，本发明的实施例提供一种设备选型装置，包括：获取单元，用于获取第一移动通信技术下的典型信道仿真数据以及指定区域内的场景地图；其中，典型信道仿真数据通过对第一移动通信技术下的典型场景按照指定的信道模型进行仿真得到的，典型场景包括密集城区、郊区和开阔区域中的至少一项；处理单元，用于根据获取单元获取的典型信道仿真数据，确定第一移动通信技术下的SINR的第一累积分布函数；处理单元，还用于根据第一累积分布函数，确定每个设备类型在第一移动通信技术下的中心值；处理单元，还用于根据中心值，确定第一移动通信技术下的SINR区间，并对SINR区间和设备类型进行匹配，确定SINR区间和设备类型的对应关系；处理单元，还用于对获取单元获取的场景地图进行仿真，确定指定区域在第二移动通信技术下的第二累积分布函数；处理单元，还用于根据第二累积分布函数，确定指定区域在第二移动通信技术下的第一目标SINR；处理单元，还用于根据第一移动通信技术下SINR与第二移动通信技术下SINR的映射关系和第一目标SINR，确定指定区域在第一移动通信技术下的第二目标SINR；处理单元，还用于根据第二目标SINR和对应关系，确定指定区域内部署的设备类型；其中，第一移动通信技术的发布时间晚于第二移动通信技术的发布时间。
第三方面，本发明的实施例提供一种设备选型装置，包括：通信接口、处理器、存储器、总线；存储器用于存储计算机执行指令，处理器与存储器通过总线连接，当设备选型装置运行时，处理器执行存储器存储的计算机执行指令，以使设备选型装置执行如上述第一方面提供的方法。
第四方面，本发明的实施例提供一种计算机存储介质，包括指令，当其在计算机上运行时，使得计算机执行如上述第一方面提供的方法。
可以理解地，上述提供的任一种设备选型装置用于执行上文所提供的第一方面对应的方法，因此，其所能达到的有益效果可参考上文第一方面的方法以及下文具体实施方式中对应的方案的有益效果，此处不再赘述。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为现有技术中LTE天线阵子数和几种典型的NR设备阵子数分布情况；
图2为现有技术中Massive MIMO进行无线覆盖时的示意图；
图3为本发明的实施例提供的一种设备选型方法的网络架构图；
图4为本发明的实施例提供的一种设备选型方法的流程示意图之一；
图5为本发明的实施例提供的一种设备选型方法的流程示意图之二；
图6为本发明的实施例提供的一种设备选型方法的5G的SINR的分布情况；
图7为本发明的实施例提供的一种设备选型方法的流程示意图之三；
图8为本发明的实施例提供的一种设备选型方法的流程示意图之四；
图9为本发明的实施例提供的一种设备选型方法的流程示意图之五；
图10为本发明的实施例提供的一种设备选型方法的对场景地图进行仿真得到的4G的SINR的CDF曲线的示意图；
图11为本发明的实施例提供的一种设备选型方法的流程示意图之六；
图12为本发明的实施例提供的一种设备选型方法的流程示意图之七；
图13为本发明的实施例提供的一种设备选型装置的结构示意图之一；
图14为本发明的实施例提供的一种设备选型装置的结构示意图之二；
图15为本发明的实施例提供的一种设备选型装置的结构示意图之三。
附图标记：
设备选型装置-10；
获取单元-101；处理单元-102。
具体实施方式
下面结合附图，对本发明的实施例进行描述。
为了便于清楚描述本发明实施例的技术方案，在本发明的实施例中，采用了“第一”、“第二”等字样对功能和作用基本相同的相同项或相似项进行区分，本领域技术人员可以理解“第一”、“第二”等字样并不是在对数量和执行次序进行限定。
在本发明实施例中，“示例性的”或者“例如”等词用于表示作例子、例证或说明。本发明实施例中被描述为“示例性的”或者“例如”的任何实施例或设计方案不应被解释为比其它实施例或设计方案更优选或更具优势。确切而言，使用“示例性的”或者“例如”等词旨在以具体方式呈现相关概念。
在本发明实施例的描述中，除非另有说明，“多个”的含义是指两个或两个以上。例如，多个网络是指两个或两个以上的网络。
本文中术语“和/或”，仅仅是一种描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，A和/或B，可以表示：单独存在A，同时存在A和B，单独存在B这三种情况。本文中符号“/”表示关联对象是或者的关系，例如A/B表示A或者B。
图2示出了一种本发明的实施例提供的一种设备选型方法的网络架构图，包括：5G的典型场景，拟建基站区域(本发明中表示指定区域)和设备选型装置；其中，设备选型装置包括获取单元和处理单元，获取单元需要分别获取第一移动通信技术下的典型信道仿真数据以及指定区域内的场景地图；处理单元，用于根据获取单元获取的典型信道仿真数据，确定第一移动通信技术下的信号与干扰加噪声比(英文全称：signal to interference plusnoise ratio，简称：SINR)的第一累积分布函数(英文全称：Cumulative DistributionFunction，简称：CDF)；处理单元，还用于根据第一累积分布函数，确定每个设备类型在第一移动通信技术下的中心值；处理单元，还用于根据中心值，确定第一移动通信技术下的SINR区间，并对SINR区间和设备类型进行匹配，确定SINR区间和设备类型的对应关系；处理单元，还用于对获取单元获取的场景地图进行仿真，确定第二移动通信技术下的第二累积分布函数；处理单元，还用于根据第二累积分布函数，确定第二移动通信技术下的第一目标SINR；处理单元，还用于根据第一移动通信技术下的SINR与第二移动通信技术下的SINR的映射关系和第一目标SINR，确定第一移动通信技术下的第二目标SINR；处理单元，还用于根据第二目标SINR和对应关系，确定指定区域内部署的设备类型。
如图3所示5G作为全新的技术体系，使用大规模天线技术Massive MIMO技术，改变了LTE宽波束覆盖的模式，而是使用窄波束进行覆盖，使得无线侧设备的设备类型发生了较大的改变，其中变化最大的是AAU设备的接收通道数发生了较大的改变，由单一的2TR设备变为64TR、32TR、16TR、8TR等多样化的通道数的设备类型。但是目前如何为拟建5G基站的区域选取合适的设备类型成为目前不少的难点，是平衡运营商布网的成本的重要问题；为解决上述问题，本发明的实施例提供的设备选型方法，根据5G典型场景进行不同设备类型、站间距和站高的仿真，获取各个典型场景下的5G SINR分布情况，从而可以确定5G的SINR的第一CDF曲线，然后基于第一CDF曲线，可以确定SINR区间和设备类型的对应关系；由于指定区域尚未建设第四代移动通信技术(英文全称：the4th generation mobile communicationtechnology，简称：4G)的场景，因此需要对该区域的场景地图进行仿真，得到该指定区域的4G的SINR的第二CDF曲线，进而根据该第二CDF曲线确定4G下的第一目标SINR，然后根据第5G的SINR与4G的SINR的映射关系和第一目标SINR，确定5G的第二目标SINR；根据第二目标SINR和对应关系，确定指定区域内部署的设备类型，从而确定部署5G基站的场景需要部署的设备类型，解决了如何根据拟建基站区域的用户需求，选择合适的AAU设备的问题。
示例性的，以第一移动通信技术为5G，第二移动通信技术为4G，设备类型包括16TR设备、32TR设备、64TR设备，指定区域为拟建基站区域为例进行说明，具体的实现过程如下：
实施例一
本发明的实施例提供一种设备选型方法，如图4所示包括：
S101、获取第一移动通信技术下的典型信道仿真数据以及指定区域内的场景地图；其中，典型信道仿真数据通过对第一移动通信技术下的典型场景按照指定的信道模型进行仿真得到的，典型场景包括密集城区、郊区和开阔区域中的至少一项。
需要说明的是，在实际的应用中，获取5G的SINR的典型信道仿真数据时，需要对同一个设备类型在相同的典型场景、相同的站高、相同的站间距下进行用户撒点仿真，从而可以得到该设备类型的5G的典型信道仿真数据。
示例性的，获取第一移动通信技术下的典型信道仿真数据，包括：
For s＝16TR设备，32TR设备，64TR设备/输入多种设备类型。
For C＝密集城区、郊区、开阔区域(按照第三代合作伙伴计划(英文全称：3rdGeneration Partnership Project，简称：3GPP)TS38.901标准中规定的信道模型)/输入多种典型场景。
For h＝15，20，25，30，35，/输入多种站高。
For d＝100：100:3000/输入多种站间距。
进行基于设备类型、典型场景、站高、站间距的5G网络仿真。
For num＝1:1000。
进行单用户随机撒点，获取每次仿真的SINR，并记录(s，C，h，d，num，SINR)/注：s为设备类型，C为信道模型，h为站高，d为站间距，num为用户的撒点编号，SINR为用户的5G的SINR值。
具体的，在实际的应用中，进行基于信道模型、设备类型、典型场景、站高、站间距的5G网络仿真时，对每种网络配置(信道模型、设备类型、典型场景、站高、站间距)下进行N次(N为大于0的整数，示例的N为1000次)仿真(每次仿真只能获取一个SINR值，因为是单用户撒点)，然后根据获取的M个(M为大于0的整数，示例性的M为1000)用户的SINR，确定每种网络配置下的典型信道仿真数据(示例性的，典型信道仿真数据为同一网络配置下M个用户的SINR的平均值)。
需要说明的是，在实际的应用中，同一个设备类型通过对典型场景下的典型站高和典型站间距进行分析，获取一个最典型值，从而根据最典型值确定该设备类型的典型信道仿真数据。
S102、根据典型信道仿真数据，确定第一移动通信技术下的SINR的第一累积分布函数。
可选的，根据典型信道仿真数据，确定第一移动通信技术下的SINR的第一累积分布函数，如图5所示包括：
S1020、根据典型信道仿真数据，确定第一移动通信技术下的SINR的第一累积分布函数；其中，第一累积分布函数包括：
Figure BDA0002204897190000071
其中，F1(CDF)表示第一移动通信技术下的用户在SINR出现的概率，SINRs,C,h,d表示第一移动通信技术下的SINR，a1，b1，c1和d1均为常数。
具体的，在实际的应用中，首先对5G的典型场景按照指定的信道模型进行仿真得到的(s，C，h，d，num，SINR)进行归类，即固定s，C，h，d，对同一种网络配置下全部用户的SINR进行CDF计算，如图6所示：
Figure BDA0002204897190000072
其中a1，b1，c1和d1分也称为拟合参数，由实际小区情况决定。
S103、根据第一累积分布函数，确定每个设备类型在第一移动通信技术下的中心值。
可选的，根据第一累积分布函数，确定每个设备类型在第一移动通信技术下的中心值，如图7所示包括：
S1030、根据第一累积分布函数，确定每个设备类型在第一移动通信技术下的第一指定SINR。
S1031、根据第一累积分布函数，确定第一反函数；其中，第一反函数包括：
Figure BDA0002204897190000081
其中，SINR′s,C,h,d和F1 -1(CDF)均表示第一反函数，SINRs,C,h,d表示第一移动通信技术下的SINR，a1，b1，c1和d1均为常数。
S1032、根据第一反函数和第一指定SINR，确定每个设备类型在第一移动通信技术下的中心值。
需要说明的是，在实际的应用中，用户在不同的SINR出现的概率并不相同，为了尽可能反映指定区域内用户的平均需求，这里选择用户出现概率为50％的点对应的SINR作为该指定区域的第一指定SINR，如图6所示。
具体的，确定中心值，包括：取F(CDF)为50％，则根据
Figure BDA0002204897190000082
可以确定选择用户出现概率为50％的点对应的第一指定SINR。
将该第一指定SINR带入第一反函数，从而每个设备类型在第一移动通信技术下的中心值。
S104、根据中心值，确定第一移动通信技术下的SINR区间，并对SINR区间和设备类型进行匹配，确定SINR区间和设备类型的对应关系。
具体的，根据中心值，确定第一移动通信技术下的SINR区间，并对SINR区间和设备类型进行匹配，确定SINR区间和设备类型的对应关系，包括：
首先对S103得到的每个类别(每个类别对应一个网络配置)的中心值进行平均，确定每个设备类型的平均中心值CTs；其中，
Figure BDA0002204897190000091
其中，s为设备类型，C为信道模型，h为站高，d为站间距；(由于本发明的设备类型包括16TR设备、32TR设备、64TR设备，因此S取值1，2，3)。
然后，根据平均中心值CTs，确定5G的SINR区间，示例性的，可以按照如下方式划分SINR区间：
Figure BDA0002204897190000092
然后，进行SINR区间与设备类型的匹配；示例性的，可以按照以下方式，确定设备类型与SINR区间的对应关系；其中，对应关系包括：
16TR设备要求符合T1区间；
32TR设备要求符合T2区间；
64TR设备要求符合T3区间。
具体的，SINR区间归属的移动通信技术与设备类型归属的移动通信技术相同；如：SINR区间中包含的均为5G的SINR时，则设备类型归属的移动通信技术为5G(即设备类型为5G设备的设备类型)。
S105、对场景地图进行仿真，确定指定区域在第二移动通信技术下的第二累积分布函数。
可选的，场景地图包括三维(英文全称：3Dimensions，简称：3D)地图或者规划图；对场景地图进行仿真，确定指定区域在第二移动通信技术下的第二累积分布函数，如图8和图9所示包括：
S1050、对3D地图进行仿真，确定指定区域在第二移动通信技术下的SINR的第二累积分布函数；
或者，
S1051、对规划图进行仿真，确定指定区域在第二移动通信技术下的SINR的第二累积分布函数；
其中，第二累积分布函数包括：
Figure BDA0002204897190000101
其中，F2(CDF)表示第二移动通信技术下的用户在SINR出现的概率，SINR2表示第二移动通信技术下的SINR，a2，b2，c2和d2均为常数。
需要说明的是，在实际的应用中，根据3D地图或者规划图，确定SINR的累积分布函数包括：
1、场景重现法
可以获取指定精度的3D地图(如精度为2米×2米的3D地图)，将3D地图导入仿真软件(如Atoll)后，配置基站参数，并进行用户撒点仿真，然后计算SINR的CDF曲线，如下图10所示：
Figure BDA0002204897190000102
其中，F2(CDF)表示第二移动通信技术下的用户在SINR出现的概率，SINR2表示第二移动通信技术下的SINR，a2，b2，c2和d2均为常数。
2、场景假设法
该方法适用于没有进行基站建设的场景，在只知道楼宇和其他的一些建筑物信息的情况下，则需要计算不同类型穿透损耗的占比情况，具体的如表1所示：
表1
穿透损耗类型 穿透损耗占比
室外(outdoor)
室内低穿损
室内高穿损
示例性的，室外(outdoor)的穿透损耗占比可以为20％，室内低穿损的穿透损耗占比可以为40％，室内高穿损的穿透损耗占比可以为40％(取自3GPP TR 38.901table7.4.3-2)。
然后，基于穿透损耗占比和该小区的基站参数，使用系统仿真软件(如matlab等)进行仿真，并进行用户撒点仿真，然后计算SINR的CDF曲线，如图10所示(横坐标为SINR，纵坐标为F(CDF))：
Figure BDA0002204897190000111
其中，F2(CDF)表示第二移动通信技术下的用户在SINR出现的概率，SINR2表示第二移动通信技术下的SINR，a2，b2，c2和d2均为常数。
其中，穿透损耗占比由38.901标准中定义的不同穿损模型进行场景构建确定的，基站参数包括：仿真场景、站间距(英文全称：Inter-Site Distance，简称：ISD)、站点数量(周围基站的总个数)、基站天线高度、信道模型、子载波间隔、业务模型、每扇区用户数量、用户分布、室内外用户分布(不同穿透损耗占比)、用户移动性、频段、系统带宽、物理资源块(英文全称：Physical Resource Block，简称：PRB)数、帧结构、演进型基站(英文全称：Evolved Node B，简称：eNB)发射功率、天线阵子数、天线阵子辐射模型、收发单元数。
S106、根据第二累积分布函数，确定指定区域在第二移动通信技术下的第一目标SINR。
可选的，根据第二累积分布函数，确定指定区域在第二移动通信技术下的第一目标SINR，如图11所示包括：
S1060、根据第二累积分布函数，确定指定区域在第二移动通信技术下的第二指定SINR。
S1061、根据第二累积分布函数，确定第二反函数；其中，第二反函数包括：
Figure BDA0002204897190000112
其中，SINR′2和F2 -1(CDF)均表示第二反函数，SINR2表示第二移动通信技术下的SINR，a2，b2，c2和d2均为常数；
S1062、根据第二反函数和第二指定SINR，确定指定区域在第二移动通信技术下的第一目标SINR。
需要说明的是，在实际的应用中，用户在不同的SINR出现的概率并不相同，为了尽可能反映指定区域内用户的平均需求，这里选择用户出现概率为50％的点对应的SINR作为该指定区域的第二指定SINR，如图10所示。
具体的，确定第一目标SINR，包括：取F(CDF)为50％，则根据
Figure BDA0002204897190000121
可以确定选择用户出现概率为50％的点对应的第二指定SINR。
然后，将该第二指定SINR带入第二反函数，从而确定第一目标SINR。
S107、根据第一移动通信技术下SINR与第二移动通信技术下SINR的映射关系和第一目标SINR，确定指定区域在第一移动通信技术下的第二目标SINR。
可选的，根据第一移动通信技术下SINR与第二移动通信技术下SINR的映射关系和第一目标SINR，确定指定区域在第一移动通信技术下的第二目标SINR，如图12所示包括：
S1070、根据第一移动通信技术下SINR与第二移动通信技术下SINR的映射关系和第一目标SINR，确定指定区域在第一移动通信技术下的第二目标SINR；其中，映射关系包括：
SINR″＝SINR′2+3；
其中，SINR″表示第二目标SINR，SINR′表示第一目标SINR。
S108、根据第二目标SINR和对应关系，确定指定区域内部署的设备类型；其中，第一移动通信技术的发布时间晚于第二移动通信技术的发布时间。
具体的，根据第二目标SINR和对应关系，确定指定区域内部署的设备类型，包括：
根据第二目标SINR所属的SINR区间，从而选定设备类型；示例性的，当指定区域内任一个小区的第二目标SINR属于T1区间时，则确定该小区部署的设备类型为16TR设备；当指定区域内任一个小区的第二目标SINR属于T2区间时，则确定该小区部署的设备类型为32TR设备；当指定区域内任一个小区的第二目标SINR属于T3区间时，则确定该小区部署的设备类型为64TR设备。
需要说明的是，本发明的实施例提供的设备选型方法中，当第一移动通信技术为5G，由于第一移动通信技术的发布时间晚于第二移动通信技术的发布时间，因此第二通信技术只能是发布时间早于5G的移动通信技术；如：第三代移动通信技术(3rd-Generation，简称：3G)或4G。
由上述方案可知，当第一移动通信技术为5G，第二移动通信技术为4G，设备类型包括16TR设备、32TR设备、64TR设备，指定区域为拟建基站区域时，本发明的实施例提供的设备选型方法，通过对5G的典型场景按照指定的信道模型进行仿真，从而可以确定5G的典型信道仿真数据，并根据该典型信道仿真数据确定5G的SINR的第一累积分布函数，进一步根据第一累积分布函数，可以确定5G的SINR区间和设备类型的对应关系；对拟建基站区域的场景地图进行仿真，从而可以确定该建基站区域内用户需求；同时根据对拟建基站区域的场景地图进行仿真确定的4G的SINR的第二累积分布函数，可以确定该拟建基站区域在4G的第一目标SINR，进而根据4G的第一目标SINR和映射关系，可以确定该拟建基站区域在5G的第二目标SINR，从而根据第二目标SINR和对应关系，确定拟建基站区域内部署的设备类型，使得用户可以根据5G的典型信道仿真数据和4G的SINR仿真数据，来预测拟建基站区域需要部署的5G设备类型，解决了如何根据拟建基站区域的用户需求，选择合适的AAU设备的问题。
实施例二
本发明的实施例提供一种设备选型装置10，如图13所示包括：
获取单元101，用于获取第一移动通信技术下的典型信道仿真数据以及指定区域内的场景地图；其中，典型信道仿真数据通过对第一移动通信技术下的典型场景按照指定的信道模型进行仿真得到的，典型场景包括密集城区、郊区和开阔区域中的至少一项。
处理单元102，用于根据获取单元101获取的典型信道仿真数据，确定第一移动通信技术下的SINR的第一累积分布函数。
处理单元102，还用于根据第一累积分布函数，确定每个设备类型在第一移动通信技术下的中心值。
处理单元102，还用于根据中心值，确定第一移动通信技术下的SINR区间，并对SINR区间和设备类型进行匹配，确定SINR区间和设备类型的对应关系。
处理单元102，还用于对获取单元101获取的场景地图进行仿真，确定指定区域在第二移动通信技术下的第二累积分布函数。
处理单元102，还用于根据第二累积分布函数，确定指定区域在第二移动通信技术下的第一目标SINR；
处理单元102，还用于根据第一移动通信技术下SINR与第二移动通信技术下SINR的映射关系和第一目标SINR，确定指定区域在第一移动通信技术下的第二目标SINR。
处理单元102，还用于根据第二目标SINR和对应关系，确定指定区域内部署的设备类型；其中，第一移动通信技术的发布时间晚于第二移动通信技术的发布时间。
可选的，处理单元102，具体用于根据获取单元101获取的典型信道仿真数据，确定第一移动通信技术下的SINR的第一累积分布函数；其中，第一累积分布函数包括：
Figure BDA0002204897190000141
其中，F1(CDF)表示第一移动通信技术下的用户在SINR出现的概率，SINRs,C,h,d表示第一移动通信技术下的SINR，a1，b1，c1和d1均为常数。
可选的，处理单元102，具体用于根据第一累积分布函数，确定每个设备类型在第一移动通信技术下的第一指定SINR；处理单元102，具体用于根据第一累积分布函数，确定第一反函数；其中，第一反函数包括：
Figure BDA0002204897190000142
其中，SINR′s,C,h,d和F1 -1(CDF)均表示第一反函数，SINRs,C,h,d表示第一移动通信技术下的SINR，a1，b1，c1和d1均为常数。
处理单元102，具体用于根据第一反函数和第一指定SINR，确定每个设备类型在第一移动通信技术下的中心值。
可选的，场景地图包括3D地图或者规划图；
处理单元102，具体用于对获取单元101获取的3D地图进行仿真，确定指定区域在第二移动通信技术下的SINR的第二累积分布函数；
或者，
处理单元102，具体用于对获取单元101获取的规划图进行仿真，确定指定区域在第二移动通信技术下的SINR的第二累积分布函数；
其中，第二累积分布函数包括：
Figure BDA0002204897190000151
其中，F2(CDF)表示第二移动通信技术下的用户在SINR出现的概率，SINR2表示第二移动通信技术下的SINR，a2，b2，c2和d2均为常数。
可选的，处理单元102，具体用于根据第二累积分布函数，确定指定区域在第二移动通信技术下的第二指定SINR；处理单元102，具体用于根据第二累积分布函数，确定第二反函数；其中，第二反函数包括：
Figure BDA0002204897190000152
其中，SINR′2和F2 -1(CDF)均表示第二反函数，SINR2表示第二移动通信技术下的SINR，a2，b2，c2和d2均为常数；
处理单元102，具体用于根据反函数和第二指定SINR，确定指定区域在第二移动通信技术下的第一目标SINR。
可选的，处理单元102，具体用于根据第一移动通信技术下SINR与第二移动通信技术下SINR的映射关系和第一目标SINR，确定指定区域在第一移动通信技术下的第二目标SINR；其中，映射关系包括：
SINR″＝SINR′2+3；
其中，SINR″表示第二目标SINR，SINR′表示第一目标SINR。
具体的，在实际的应用中，如图14所示，设备选型装置中获取单元包括5G典型场景仿真与数据提取模块，5G典型场景仿真与数据提取模块用于获取第一移动通信技术下的典型信道仿真数据以及指定区域内的场景地图；处理单元包括5G设备选择判决方法选择模块和5G设备选择模块；其中，5G设备选择判决方法选择模块，用于根据5G典型场景仿真与数据提取模块获取的典型信道仿真数据，确定第一移动通信技术下的SINR的第一累积分布函数；5G设备选择判决方法选择模块，还用于根据第一累积分布函数，确定每个设备类型在第一移动通信技术下的中心值；5G设备选择判决方法选择模块，还用于根据中心值，确定第一移动通信技术下的SINR区间，并对SINR区间和设备类型进行匹配，确定SINR区间和设备类型的对应关系；5G设备选择模块，还用于对5G典型场景仿真与数据提取模块获取的场景地图进行仿真，确定指定区域在第二移动通信技术下的第二累积分布函数；5G设备选择模块，还用于根据第二累积分布函数，确定指定区域在第二移动通信技术下的第一目标SINR；5G设备选择模块，还用于根据第一移动通信技术下SINR与第二移动通信技术下SINR的映射关系和第一目标SINR，确定指定区域在第一移动通信技术下的第二目标SINR；5G设备选择模块，还用于根据第二目标SINR和5G设备选择判决方法选择模块确定的对应关系，确定指定区域内部署的设备类型。
其中，上述方法实施例涉及的各步骤的所有相关内容均可以援引到对应功能模块的功能描述，其作用在此不再赘述。
在采用集成的模块的情况下设备选型装置10包括：存储单元、处理单元以及获取单元。处理单元用于对设备选型装置的动作进行控制管理，例如，处理单元用于支持设备选型装置执行图4中的过程S101、S102、S103、S104、S105、S106、S107和S108；获取单元用于支持设备选型装置与其他设备的信息交互。存储单元，用于存储设备选型装置的程序代码和数据。
其中，以处理单元为处理器，存储单元为存储器，获取单元为通信接口为例。其中，设备选型装置参照图15中所示，包括通信接口501、处理器502、存储器503和总线504，通信接口501、处理器502通过总线504与存储器503相连。
处理器502可以是一个通用中央处理器(英文全称：Central Processing Unit，简称：CPU)，微处理器，特定应用集成电路(英文全称：Application-Specific IntegratedCircuit，简称：ASIC)，或一个或多个用于控制本申请方案程序执行的集成电路。
存储器503可以是只读存储器(英文全称：Read-Only Memory，简称：ROM)或可存储静态信息和指令的其他类型的静态存储设备，随机存取存储器(英文全称：Random AccessMemory，简称：RAM)或者可存储信息和指令的其他类型的动态存储设备，也可以是电可擦可编程只读存储器(英文全称：Electrically Erasable Programmable Read-only Memory，简称：EEPROM)、只读光盘(英文全称：Compact Disc Read-Only Memory，简称：CD-ROM)或其他光盘存储、光碟存储(包括压缩光碟、激光碟、光碟、数字通用光碟、蓝光光碟等)、磁盘存储介质或者其他磁存储设备、或者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。存储器可以是独立存在，通过总线与处理器相连接。存储器也可以和处理器集成在一起。
其中，存储器503用于存储执行本申请方案的应用程序代码，并由处理器502来控制执行。通信接口501用于与其他设备进行信息交互，例如与遥控器的信息交互。处理器502用于执行存储器503中存储的应用程序代码，从而实现本申请实施例中所述的方法。
此外，还提供一种计算存储媒体(或介质)，包括在被执行时进行上述实施例中的设备选型装置执行的方法操作的指令。另外，还提供一种计算机程序产品，包括上述计算存储媒体(或介质)。
应理解，在本发明的各种实施例中，上述各过程的序号的大小并不意味着执行顺序的先后，各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本发明实施例的实施过程构成任何限定。
本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本发明的范围。
所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的系统、装置和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的系统、设备和方法，可以通过其它的方式实现。例如，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，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的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，机械或其它的形式。
所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者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者全部单元来实现本实施例方案的目的。
另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。
所述功能如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，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，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案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步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(英文全称：read-only memory，简称：ROM)、随机存取存储器(英文全称：random access memory，简称：RAM)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
可以理解地，上述提供的任一种设备选型装置用于执行上文所提供的实施例一对应的方法，因此，其所能达到的有益效果可参考上文实施例一的方法以及下文具体实施方式中对应的方案的有益效果，此处不再赘述。
以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。

Claims (12)

1.一种设备选型方法，其特征在于，包括：
获取第一移动通信技术下的典型信道仿真数据以及指定区域内的场景地图；其中，所述典型信道仿真数据通过对第一移动通信技术下的典型场景按照指定的信道模型进行仿真得到的，所述典型场景包括密集城区、郊区和开阔区域中的至少一项；
根据所述典型信道仿真数据，确定第一移动通信技术下的SINR的第一累积分布函数；其中，所述第一累积分布函数包括：
Figure FDA0003478336780000011
其中，F1(CDF)表示第一移动通信技术下的用户在SINR出现的概率，SINRs,C,h,d表示第一移动通信技术下的SINR，a1，b1，c1和d1均为常数；
根据所述第一累积分布函数，确定每个设备类型在第一移动通信技术下的中心值；
根据所述中心值，确定所述第一移动通信技术下的SINR区间，并对所述SINR区间和所述设备类型进行匹配，确定所述SINR区间和所述设备类型的对应关系；
对所述场景地图进行仿真，确定所述指定区域在第二移动通信技术下的第二累积分布函数；
根据所述第二累积分布函数，确定所述指定区域在第二移动通信技术下的第一目标SINR；
根据第一移动通信技术下SINR与第二移动通信技术下的SINR的映射关系和所述第一目标SINR，确定所述指定区域在第一移动通信技术下的第二目标SINR；
根据所述第二目标SINR和所述对应关系，确定所述指定区域内部署的设备类型；其中，所述第一移动通信技术的发布时间晚于所述第二移动通信技术的发布时间；
所述根据所述第一累积分布函数，确定每个设备类型在第一移动通信技术下的中心值，包括：
根据所述第一累积分布函数，确定每个设备类型在第一移动通信技术下的第一指定SINR；
根据所述第一累积分布函数，确定第一反函数；
根据所述第一反函数和所述第一指定SINR，确定每个设备类型在第一移动通信技术下的中心值；
所述根据所述中心值，确定所述第一移动通信技术下的SINR区间，并对所述SINR区间和所述设备类型进行匹配，确定所述SINR区间和所述设备类型的对应关系，包括：
根据每个类别的中心值确定每个设备类型的平均中心值；
根据所述平均中心值确定所述SINR区间；
所述根据所述第二累积分布函数，确定所述指定区域在第二移动通信技术下的第一目标SINR，包括：
根据所述第二累积分布函数，确定所述指定区域在第二移动通信技术下的第二指定SINR；
根据所述第二累积分布函数，确定第二反函数；
根据所述第二反函数和所述第二指定SINR，确定所述指定区域在第二移动通信技术下的第一目标SINR。
2.根据权利要求1所述的设备选型方法，其特征在于，所述第一反函数包括：
Figure FDA0003478336780000021
其中，SINR′s,C,h,d和F1 -1(CDF)均表示第一反函数，SINRs,C,h,d表示所述第一移动通信技术下的SINR，a1，b1，c1和d1均为常数。
3.根据权利要求1所述的设备选型方法，其特征在于，所述场景地图包括3D地图或者规划图；对所述场景地图进行仿真，确定所述指定区域在第二移动通信技术下的第二累积分布函数，包括：
对所述3D地图进行仿真，确定所述指定区域在第二移动通信技术下的SINR的第二累积分布函数；
或者，
对所述规划图进行仿真，确定所述指定区域在第二移动通信技术下的SINR的第二累积分布函数；
其中，所述第二累积分布函数包括：
Figure FDA0003478336780000031
其中，F2(CDF)表示所述第二移动通信技术下的用户在SINR出现的概率，SINR2表示第二移动通信技术下的SINR，a2，b2，c2和d2均为常数。
4.根据权利要求1所述的设备选型方法，其特征在于，所述第二反函数包括：
Figure FDA0003478336780000032
其中，SINR′2和F2 -1(CDF)均表示第二反函数，SINR2表示所述第二移动通信技术下的SINR，a2，b2，c2和d2均为常数。
5.根据权利要求1-4任一项所述的设备选型方法，其特征在于，根据第一移动通信技术下SINR与第二移动通信技术下SINR的映射关系和所述第一目标SINR，确定所述指定区域在第一移动通信技术下的第二目标SINR，包括：
根据第一移动通信技术下SINR与第二移动通信技术下SINR的映射关系和所述第一目标SINR，确定所述指定区域在第一移动通信技术下的第二目标SINR；其中，所述映射关系包括：
SINR″＝SINR′2+3；
其中，SINR″表示第二目标SINR，SINR′表示第一目标SINR。
6.一种设备选型装置，其特征在于，包括：
获取单元，用于获取第一移动通信技术下的典型信道仿真数据以及指定区域内的场景地图；其中，所述典型信道仿真数据通过对第一移动通信技术下的典型场景按照指定的信道模型进行仿真得到的，所述典型场景包括密集城区、郊区和开阔区域中的至少一项；
处理单元，用于根据所述获取单元获取的所述典型信道仿真数据，确定第一移动通信技术下的SINR的第一累积分布函数；其中，所述第一累积分布函数包括：
Figure FDA0003478336780000033
其中，F1(CDF)表示第一移动通信技术下的用户在SINR出现的概率，SINRs,C,h,d表示第一移动通信技术下的SINR，a1，b1，c1和d1均为常数；
所述处理单元，还用于根据所述第一累积分布函数，确定每个设备类型在第一移动通信技术下的中心值；
所述处理单元，还用于根据所述中心值，确定所述第一移动通信技术下的SINR区间，并对所述SINR区间和所述设备类型进行匹配，确定所述SINR区间和所述设备类型的对应关系；
所述处理单元，还用于对所述获取单元获取的所述场景地图进行仿真，确定所述指定区域在第二移动通信技术下的第二累积分布函数；
所述处理单元，还用于根据所述第二累积分布函数，确定所述指定区域在第二移动通信技术下的第一目标SINR；
所述处理单元，还用于根据第一移动通信技术下SINR与第二移动通信技术下SINR的映射关系和所述第一目标SINR，确定所述指定区域在第一移动通信技术下的第二目标SINR；
所述处理单元，还用于根据所述第二目标SINR和所述对应关系，确定所述指定区域内部署的设备类型；其中，所述第一移动通信技术的发布时间晚于所述第二移动通信技术的发布时间；
所述处理单元，具体用于根据所述第一累积分布函数，确定每个设备类型在第一移动通信技术下的第一指定SINR；
所述处理单元，具体用于根据所述第一累积分布函数，确定第一反函数；
所述处理单元，具体用于根据所述第一反函数和所述第一指定SINR，确定每个设备类型在第一移动通信技术下的中心值；
所述处理单元，具体用于根据每个类别的中心值确定每个设备类型的平均中心值；根据所述平均中心值确定所述SINR区间；
所述处理单元，具体用于根据所述第二累积分布函数，确定所述指定区域在第二移动通信技术下的第二指定SINR；
所述处理单元，具体用于根据所述第二累积分布函数，确定第二反函数；
所述处理单元，具体用于根据所述第二反函数和所述第二指定SINR，确定所述指定区域在第二移动通信技术下的第一目标SINR。
7.根据权利要求6所述的设备选型装置，其特征在于，
所述第一反函数包括：
Figure FDA0003478336780000051
其中，SINR′s,C,h,d和F1 -1(CDF)均表示第一反函数，SINRs,C,h,d表示第一移动通信技术下的SINR，a1，b1，c1和d1均为常数。
8.根据权利要求6所述的设备选型装置，其特征在于，所述场景地图包括3D地图或者规划图；
所述处理单元，具体用于对所述获取单元获取的所述3D地图进行仿真，确定所述指定区域在第二移动通信技术下的SINR的第二累积分布函数；
或者，
所述处理单元，具体用于对所述获取单元获取的所述规划图进行仿真，确定所述指定区域在第二移动通信技术下的SINR的第二累积分布函数；
其中，所述第二累积分布函数包括：
Figure FDA0003478336780000052
其中，F2(CDF)表示第二移动通信技术下的用户在SINR出现的概率，SINR2表示第二移动通信技术下的SINR，a2，b2，c2和d2均为常数。
9.根据权利要求6所述的设备选型装置，其特征在于，
所述第二反函数包括：
Figure FDA0003478336780000053
其中，SINR′2和F2 -1(CDF)均表示第二反函数，SINR2表示第二移动通信技术下的SINR，a2，b2，c2和d2均为常数。
10.根据权利要求6-9任一项所述的设备选型装置，其特征在于，所述处理单元，具体用于根据第一移动通信技术下SINR与第二移动通信技术下SINR的映射关系和所述第一目标SINR，确定所述指定区域在第一移动通信技术下的第二目标SINR；其中，所述映射关系包括：
SINR″＝SINR′2+3；
其中，SINR″表示第二目标SINR，SINR′表示第一目标SINR。
11.一种计算机存储介质，其特征在于，包括指令，当其在计算机上运行时，使得计算机执行如上述权利要求1-5任一项所述的设备选型方法。
12.一种设备选型装置，其特征在于，包括：通信接口、处理器、存储器、总线；存储器用于存储计算机执行指令，处理器与存储器通过总线连接，当设备选型装置运行时，处理器执行存储器存储的计算机执行指令，以使设备选型装置执行如上述权利要求1-5任一项所述的设备选型方法。
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Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109299846A (zh) * 2018-07-20 2019-02-01 岭东核电有限公司 一种核电站设备可靠性分析方法、系统及终端设备
CN109462864A (zh) * 2018-12-03 2019-03-12 中国电波传播研究所（中国电子科技集团公司第二十二研究所） 一种5g通信典型场景信道模型自适应匹配方法
CN109842885A (zh) * 2019-01-03 2019-06-04 中国联合网络通信集团有限公司 一种基于场景的设备选型方法和装置
CN110167056A (zh) * 2019-04-29 2019-08-23 中国联合网络通信集团有限公司 5g小区容量评估方法及装置

Family Cites Families (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
EP3340181A1 (en) * 2016-12-21 2018-06-27 Dassault Systèmes Automatic partitioning of a 3d scene into a plurality of zones processed by a computing resource

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109299846A (zh) * 2018-07-20 2019-02-01 岭东核电有限公司 一种核电站设备可靠性分析方法、系统及终端设备
CN109462864A (zh) * 2018-12-03 2019-03-12 中国电波传播研究所（中国电子科技集团公司第二十二研究所） 一种5g通信典型场景信道模型自适应匹配方法
CN109842885A (zh) * 2019-01-03 2019-06-04 中国联合网络通信集团有限公司 一种基于场景的设备选型方法和装置
CN110167056A (zh) * 2019-04-29 2019-08-23 中国联合网络通信集团有限公司 5g小区容量评估方法及装置

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
3D MIMO组网关键技术研究;赵泽宇;《硕士学位论文》;20180331;全文 *

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