CN110730461B - 一种设备选型方法和装置 - Google Patents

一种设备选型方法和装置 Download PDF

Info

Publication number
CN110730461B
CN110730461B CN201910877747.8A CN201910877747A CN110730461B CN 110730461 B CN110730461 B CN 110730461B CN 201910877747 A CN201910877747 A CN 201910877747A CN 110730461 B CN110730461 B CN 110730461B
Authority
CN
China
Prior art keywords
mobile communication
communication technology
coordinate
sinr
cqi
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
CN201910877747.8A
Other languages
English (en)
Other versions
CN110730461A (zh
Inventor
杨艳
冯毅
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
China United Network Communications Group Co Ltd
Original Assignee
China United Network Communications Group Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by China United Network Communications Group Co Ltd filed Critical China United Network Communications Group Co Ltd
Priority to CN201910877747.8A priority Critical patent/CN110730461B/zh
Publication of CN110730461A publication Critical patent/CN110730461A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN110730461B publication Critical patent/CN110730461B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • HELECTRICITY
    • H04ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04WWIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
    • H04W16/00Network planning, e.g. coverage or traffic planning tools; Network deployment, e.g. resource partitioning or cells structures
    • H04W16/18Network planning tools
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F18/00Pattern recognition
    • G06F18/20Analysing
    • G06F18/23Clustering techniques
    • G06F18/232Non-hierarchical techniques
    • G06F18/2321Non-hierarchical techniques using statistics or function optimisation, e.g. modelling of probability density functions
    • G06F18/23213Non-hierarchical techniques using statistics or function optimisation, e.g. modelling of probability density functions with fixed number of clusters, e.g. K-means clustering
    • HELECTRICITY
    • H04ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04BTRANSMISSION
    • H04B7/00Radio transmission systems, i.e. using radiation field
    • H04B7/02Diversity systems; Multi-antenna system, i.e. transmission or reception using multiple antennas
    • H04B7/04Diversity systems; Multi-antenna system, i.e. transmission or reception using multiple antennas using two or more spaced independent antennas
    • H04B7/0413MIMO systems
    • HELECTRICITY
    • H04ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04BTRANSMISSION
    • H04B7/00Radio transmission systems, i.e. using radiation field
    • H04B7/02Diversity systems; Multi-antenna system, i.e. transmission or reception using multiple antennas
    • H04B7/04Diversity systems; Multi-antenna system, i.e. transmission or reception using multiple antennas using two or more spaced independent antennas
    • H04B7/06Diversity systems; Multi-antenna system, i.e. transmission or reception using multiple antennas using two or more spaced independent antennas at the transmitting station
    • H04B7/0613Diversity systems; Multi-antenna system, i.e. transmission or reception using multiple antennas using two or more spaced independent antennas at the transmitting station using simultaneous transmission
    • H04B7/0615Diversity systems; Multi-antenna system, i.e. transmission or reception using multiple antennas using two or more spaced independent antennas at the transmitting station using simultaneous transmission of weighted versions of same signal
    • H04B7/0619Diversity systems; Multi-antenna system, i.e. transmission or reception using multiple antennas using two or more spaced independent antennas at the transmitting station using simultaneous transmission of weighted versions of same signal using feedback from receiving side
    • H04B7/0621Feedback content
    • H04B7/0632Channel quality parameters, e.g. channel quality indicator [CQI]
    • HELECTRICITY
    • H04ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04WWIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
    • H04W24/00Supervisory, monitoring or testing arrangements
    • HELECTRICITY
    • H04ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04WWIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
    • H04W24/00Supervisory, monitoring or testing arrangements
    • H04W24/06Testing, supervising or monitoring using simulated traffic
    • YGENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02DCLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES IN INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGIES [ICT], I.E. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGIES AIMING AT THE REDUCTION OF THEIR OWN ENERGY USE
    • Y02D30/00Reducing energy consumption in communication networks
    • Y02D30/70Reducing energy consumption in communication networks in wireless communication networks

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Bioinformatics & Computational Biology (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Evolutionary Biology (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Probability & Statistics with Applications (AREA)
  • Mobile Radio Communication Systems (AREA)

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,解决了如何根据已建基站区域的用户需求,将已建基站区域的设备更换为合适的AAU设备的问题。该方法包括,根据SINR与CQI的映射关系以及第一历史CQI,确定SINR;根据SINR和第一高度,确定第一坐标;根据典型场景仿真数据和第三高度,确定第二坐标;对第一坐标和第二坐标进行聚类,确定中心坐标;根据中心坐标,确定坐标集合,并将坐标集合与设备类型进行匹配,确定坐标集合与设备类型的对应关系;根据映射关系和第二历史CQI,确定目标SINR;根据目标SINR和第二高度,确定目标坐标;根据对应关系和目标坐标,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具备多种设备形态,如何根据已建基站区域的用户需求,将已建基站区域的设备更换为合适的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,解决了如何根据已建基站区域的用户需求,将已建基站区域的设备更换为合适的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场景仿真数据、目标区域在第二移动通信技术下的第一历史CQI和小区中建筑物的第一高度以及指定区域在第二移动通信技术下的第二历史CQI和小区中建筑物的第二高度;其中,典型场景仿真数据通过对第一移动通信技术下的典型场景按照第三高度进行仿真得到的,典型场景包括密集城区、郊区和开阔区域中的至少一项;根据第一移动通信技术的SINR与第二移动通信技术的CQI的映射关系以及第一历史CQI,确定目标区域在第一移动通信技术下的SINR;根据第一动通信技术下的SINR和第一高度,确定目标区域在第一移动通信技术下的第一坐标;根据典型场景仿真数据和第三高度,确定第一移动通信技术下的第二坐标;对第一坐标和第二坐标进行聚类,确定第一移动通信技术下每个类别的中心坐标;根据中心坐标,确定第一移动通信技术下的坐标集合,并将坐标集合与设备类型进行匹配,确定坐标集合与设备类型的对应关系;根据映射关系和第二历史CQI,确定指定区域在第一移动通信技术下的目标SINR;根据目标SINR和第二高度,确定指定区域在第一移动通信技术下的目标坐标;根据对应关系和目标坐标,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,指定区域为已建基站区域时,本发明的实施例提供的设备选型方法,通过获取5G的典型场景仿真数据和第三高度、目标区域在4G的第一历史CQI和小区中建筑物的第一高度,从而得到5G的坐标集合和设备类型的对应关系;因此,用户可以根据已建基站区域内的第二历史CQI数据和该已建基站区域内的小区中建筑物的第二高度,确定该已建基站区域在5G的目标坐标,进而根据对应关系和目标坐标,确定指定区域内部署的设备类型,从而完成设备选型;解决了如何根据已建基站区域的用户需求,将已建基站区域的设备更换为合适的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场景仿真数据、目标区域在第二移动通信技术下的第一历史CQI和小区中建筑物的第一高度以及指定区域在第二移动通信技术下的第二历史CQI和小区中建筑物的第二高度;其中,典型场景仿真数据通过对第一移动通信技术下的典型场景按照第三高度进行仿真得到的,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,用于根据第一移动通信技术的SINR与第二移动通信技术的CQI的映射关系以及获取单元获取的第一历史CQI,确定目标区域在第一移动通信技术下的SINR;处理单元,还用于根据第一动通信技术下的SINR和获取单元获取的第一高度,确定目标区域在第一移动通信技术下的第一坐标;处理单元,还用于根据获取单元获取的典型场景仿真数据和获取单元获取的第三高度,确定第一移动通信技术下的第二坐标;处理单元,还用于对第一坐标和第二坐标进行聚类,确定第一移动通信技术下每个类别的中心坐标;处理单元,还用于根据中心坐标,确定第一移动通信技术下的坐标集合,并将坐标集合与设备类型进行匹配,确定坐标集合与设备类型的对应关系;处理单元,还用于根据映射关系和获取单元获取的第二历史CQI,确定指定区域在第一移动通信技术下的目标SINR;处理单元,还用于根据目标SINR和获取单元获取的第二高度,确定指定区域在第一移动通信技术下的目标坐标;处理单元,还用于根据对应关系和目标坐标,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 SINR与4GCQI的关系图;
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类别数与平均轮廓值的对应关系;
图10为本发明的实施例提供的一种设备选型方法的按照分为3类的要求得到的分类情况的示意图;
图11为本发明的实施例提供的一种设备选型方法的按照分为3类的要求得到的轮廓情况的示意图;
图12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二;
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:已建基站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;其中,获取单元,用于分别获取第一移动通信技术下的典型场景仿真数据、目标区域在第二移动通信技术下的第一历史信道质量指示(英文全称:Channel Quality Indicator,简称:CQI)和小区中建筑物的第一高度以及指定区域在第二移动通信技术下的第二历史CQI和小区中建筑物的第二高度;其中,典型场景仿真数据通过对第一移动通信技术下的典型场景按照第三高度进行仿真得到的,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,用于根据第一移动通信技术的信号与干扰加噪声比(英文全称:signal to interferenceplus noise ratio,简称:SINR)与第二移动通信技术的CQI的映射关系以及获取单元获取的第一历史CQI,确定目标区域在第一移动通信技术下的SINR;处理单元,还用于根据第一动通信技术下的SINR和获取单元获取的第一高度,确定目标区域在第一移动通信技术下的第一坐标;处理单元,还用于根据获取单元获取的典型场景仿真数据和获取单元获取的第三高度,确定第一移动通信技术下的第二坐标;处理单元,还用于对第一坐标和第二坐标进行聚类,确定第一移动通信技术下每个类别的中心坐标;处理单元,还用于根据中心坐标,确定第一移动通信技术下的坐标集合,并将坐标集合与设备类型进行匹配,确定坐标集合与设备类型的对应关系;处理单元,还用于根据映射关系和获取单元获取的第二历史CQI,确定指定区域在第一移动通信技术下的目标SINR;处理单元,还用于根据目标SINR和获取单元获取的第二高度,确定指定区域在第一移动通信技术下的目标坐标;处理单元,还用于根据对应关系和目标坐标,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MassiveMIMO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。但是如何根据已建基站区域的用户需求,将已建基站区域的设备更换为合适的AAU设备,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,通过获取5G的典型场景仿真数据和第三高度、目标区域在第四代移动通信技术(英文全称:the 4th generation mobilecommunication technology,简称:4G)的第一历史CQI和小区中建筑物的第一高度,从而得到5G的坐标集合和设备类型的对应关系;因此,用户可以根据已建基站区域内的第二历史CQI数据和该已建基站区域内的小区中建筑物的第二高度,确定该已建基站区域在5G的目标坐标,进而根据对应关系和目标坐标,确定指定区域内部署的设备类型,从而完成设备选型,解决了如何根据已建基站区域的用户需求,将已建基站区域的设备更换为合适的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,指定区域为已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的一种设备选型方法,如图4所示包括:
S10、获取第一移动通信技术下的典型场景仿真数据、目标区域在第二移动通信技术下的第一历史CQI和小区中建筑物的第一高度以及指定区域在第二移动通信技术下的第二历史CQI和小区中建筑物的第二高度;其中,典型场景仿真数据通过对第一移动通信技术下的典型场景按照第三高度进行仿真得到的,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的典型场景仿真数据时,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、以及相同的第三高度下进行用户撒点仿真,从而可以得到该设备类型的5G的典型场景仿真数据。
示例性的,获取第一移动通信技术下的典型场景仿真数据,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。
具体的,在实际的应用中,进行基于设备类型、典型场景、站高、站间距的5G网络仿真时,对每种网络配置(设备类型、典型场景、站高、站间距、第三高度(3GPP信道中规定的建筑物高度)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场景仿真数据(示例性的,典型场景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站高和站间距进行遍历,获取一系列SINR,从而根据一系列SINR确定该设备类型的典型场景仿真数据。
需要说明的是,在实际的应用中,目标区域和指定区域存在以下关系:
一、指定区域归属于(这里的归属以行政区划的划分为准)目标区域,如:指定区域为西安市长安区,目标区域为西安市;或者,指定区域为西安市长安区,目标区域为西安市雁塔区;或者,指定区域为西安市长安区郭杜,目标区域为西安市长安区。
其中,当目标区域和指定区域存在以上关系时,可以更加准确的确定该指定区域内用户的实际需求。
二、指定区域不归属与目标区域,如:指定区域为西安市长安区,目标区域为北京市;或者,指定区域为西安市,目标区域为北京市。
其中,当目标区域和指定区域存在以上关系时,可以预估出指定区域内用户的实际需求。
需要说明的是,在实际的应用中,第一高度或者第二高度包括小区内至少一个建筑物的实际高度;示例性的,第一高度包括小区内每个建筑物的实际高度;或者,第一高度包括小区内指定建筑物的实际高度。
具体的,在实际的应用中,为了更加准确的确定该指定区域内用户的实际需求,可以获取该指定区域归属的管辖区域(即目标区域)内全部城区、郊区和开阔区域在预设时间段(示例性的,预设时间段可以是近一个周内一个工作日一个节假日的全天测量报告(英文全称:measurement report,简称:MR)数据)内的MR数据。由于基站的覆盖范围、容量与SINR(CQI)之间相关,因此我们选取4G的MR数据作为判决参数。按照如下方法:
下表为MR中有关4G的CQI的表头信息:
选取目标区域内各个小区在预设时间段(如3个月)内的4G现网中MR数据,确定CQI的分布情况(即第一历史CQI)。其中,MR数据中有关CQI的表头信息如表1所示。
表1
Figure BDA0002204901680000081
通过表1分别计算出每个CQI在工作日和节假日的平均出现值:
Figure BDA0002204901680000082
其中,i表示空口上报全带宽CQI的总次数,i∈[0,15],CQIw表示工作日的CQI,CQIe表示节假日的CQI。
S11、根据第一移动通信技术的SINR与第二移动通信技术的CQI的映射关系以及第一历史CQI,确定目标区域在第一移动通信技术下的SINR。
可选的,根据第一移动通信技术的SINR与第二移动通信技术的CQI的映射关系以及第一历史CQI,确定目标区域在第一移动通信技术下的SINR,如图5所示包括:
S110、根据第一移动通信技术的SINR与第二移动通信技术的CQI的映射关系以及第一历史CQI,确定目标区域在第一移动通信技术下的SINR;其中,映射关系包括:
SINR=1.9346×CQI-6.799;
其中,SINR表示第一移动通信技术下的SINR,CQI表示第二移动通信技术下的CQI。
需要说明的是,在实际的应用中,获取第一移动通信技术下的SINR与第二移动通信技术下的CQI的映射关系时,可以通过对比4G的CQI与SINR的关系后,获取4G与CQI的关系;进一步结合4G与CQI的关系,确定4G的CQI和5G的SINR的对应关系,如下图6所示,基本满足线性关系,可以使用下式进行估算:
SINR=1.9346×CQI-6.799。
S12、根据第一动通信技术下的SINR和第一高度,确定目标区域在第一移动通信技术下的第一坐标。
具体的,在实际的应用中,由于基站通过小区来服务用户,因此此处以小区为粒度,来更加准确地确定用户的实际需求;具体的,目标区域内包含至少一个小区,每个小区内包含多个建筑物,每个建筑物对应一个第一高度;为了计算方便,可以对至少一个建筑物的实际高度进行平均,从而用小区内建筑物的平均高度(第一高度)来表示该小区的建筑物高度,从而在减少运算量(建筑物的实际高度的数量越多,得到的平均建筑物高度更加准确)的同时,可以表征出该小区内建筑物的高度的平均水平。
示例性的,对目标区域内的各个小区内包含的建筑物的实际高度进行平均化,获取第一高度,包括:
Figure BDA0002204901680000101
其中,H表示第一高度,i表示第i个建筑物,length(I)表示小区内包含的建筑物总数量,hi表示第i个建筑物的高度。
具体的,第一坐标的横坐标表示第一移动通信技术下的SINR,第一坐标的纵坐标表示第一高度;或者,第一坐标的横坐标表示第一高度,第一坐标的纵坐标表示第一移动通信技术下的SINR。
需要说明的是,第一移动通信技术下的SINR和第一高度均为同一小区下的;因此,在获取第一历史CQI时,可以按照小区为粒度,分别获取每个小区的第一历史CQI,以及每个小区中建筑物的第一高度,从而根据映射关系和第一历史CQI,确定的第一移动通信技术下的SINR仍然与该小区对应,从而保证第一移动通信技术下的SINR与第一高度的对应,保证结果的准确性。
S13、根据典型场景仿真数据和第三高度,确定第一移动通信技术下的第二坐标。
具体的,第二坐标的横坐标表示典型场景仿真数据,第二坐标的纵坐标表示第三高度;或者,第二坐标的横坐标表示第三高度,第二坐标的纵坐标表示典型场景仿真数据。
需要说明的是,第一坐标表示的内容与第二坐标表示的内容需要对应;如:第一坐标的横坐标表示第一移动通信技术下的SINR,第一坐标的纵坐标表示第一高度时,则第二坐标的横坐标表示典型场景仿真数据,第二坐标的纵坐标表示第三高度;或者,第一坐标的横坐标表示第一高度,第一坐标的纵坐标表示第一移动通信技术下的SINR时,第二坐标的横坐标表示第三高度,第二坐标的纵坐标表示典型场景仿真数据。
需要说明的是,在进行场景仿真时,可以按照小区为粒度,区分各个小区获取的典型场景仿真数据,从而保证各个小区内的典型场景仿真数据和第三高度对应,保证结果的准确性的同时节省仿真时间。
S14、对第一坐标和第二坐标进行聚类,确定第一移动通信技术下每个类别的中心坐标。
具体的,在实际的应用中,由于第一坐标与第二坐标表示的内容对应,因此,这里可以直接对第一坐标和第二坐标进行聚类,从而方便计算。
可选的,对第一坐标和第二坐标进行聚类,确定第一移动通信技术下每个类别的中心坐标,如图7所示包括:
S140、根据K均值聚类算法(英文全称:k-means clustering algorithm,简称:k-means)对第一坐标和第二坐标进行聚类,确定第一移动通信技术下每个类别的中心坐标。
可选的,根据k-means聚类算法对第一坐标和第二坐标进行聚类,确定第一移动通信技术下每个类别的中心坐标,如图8所示包括:
S1400、根据k-means聚类算法对第一坐标进行聚类,确定第一移动通信技术下每个类别的第三坐标。
S1401、根据k-means聚类算法对第二坐标进行聚类,确定第一移动通信技术下每个类别的第四坐标。
S1402、根据同一类别对应的第三坐标和第四坐标,确定第一移动通信技术下每个类别的中心坐标。
需要说明的是,在实际的应用中,k-means算法是很典型的基于距离的聚类算法,采用距离作为相似性的评价指标,即认为两个对象的距离越近,其相似度就越大。该算法认为簇是由距离靠近的对象组成的,因此把得到紧凑且独立的簇作为最终目标。使用的距离公式如下:
Figure BDA0002204901680000111
其中,V表示第一坐标与指定类别的中心坐标(也称为质心)的距离,xj表示第j个第一坐标,μi表示第i个类别的中心坐标;
或者,
V表示第二坐标与指定类别的中心坐标的距离,xj表示第j个第二坐标,μi表示第i个类别的中心坐标。
具体的实现过程如下:
1、从第一坐标和/或第二坐标中随机选取K个坐标作为中心坐标。
2、对剩余的第一坐标和/或第二坐标测量其到每个中心坐标的距离V,并把它归到最近的中心坐标的类别。
3、重新计算已经得到的各个类别的中心坐标。
4、迭代2~3步直至新的中心坐标与原中心坐标相等或小于指定阈值,算法结束。
利用编程实现的过程如下:
输入:k,data[n];
(1)选择k个初始中心点(从第一坐标和/或第二坐标中随机选取K个坐标作为中心坐标),例如c[0]=data[0],…c[k-1]=data[k-1];
(2)对于data[0]…data[n],分别与c[0]…c[k-1]比较,假定与c[i]差值最少,就标记为i;
(3)对于所有标记为i点,重新计算c[i]={所有标记为i的data[j]之和}/标记为i的个数;
(4)重复(2)(3),直到所有c[i]值的变化小于给定阈值。
在实际的应用中,通过k-means对第一坐标和/或第二坐标进行聚类时,并不是中心坐标(每个中心坐标对应一个类别)选取的越多越好,如图9所示(横坐标为类别数,纵坐标为平均轮廓值)当选取的中心坐标为2个时得到的聚类结果最优,当选取的中心坐标为3个时得到的聚类结果略差,当选取的中心坐标为4个时得到的聚类结果差一些;但是按照设备的成本和5G Massvie MIMO多天线多通道增益的要求,需要将聚类结果分为3-4类;因此,我们按照最优化性价比的要求出发,通过k-means对第一坐标和第二坐标进行聚类时,选取3-4个中心坐标从而得到3-4类的类别;示例性的,对第一坐标和第二坐标进行聚类的具体的实现过程如下:
1、按照分为3类的要求,图10给出了分类情况和图11给出了轮廓情况。
2、然后获取基于第一坐标的每个类别的第三坐标,以及获取基于第二坐标的每个类别的第四坐标,记为
Figure BDA0002204901680000121
其中,
Figure BDA0002204901680000122
表示基于第一坐标的第一类别的第三坐标,
Figure BDA0002204901680000123
表示基于第一坐标的第二类别的第三坐标,
Figure BDA0002204901680000131
表示基于第一坐标的第三类别的第三坐标,
Figure BDA0002204901680000132
表示基于第二坐标的第一类别的第四坐标,
Figure BDA0002204901680000133
表示基于第二坐标的第二类别的第四坐标,
Figure BDA0002204901680000134
表示基于第二坐标的第三类别的第四坐标。
3、然后对获取的基于第一坐标的每个类别的第三坐标,以及获取的基于第二坐标的每个类别的第四坐标进行平均,从而得到每个类别的中心坐标Cti;其中,
Figure BDA0002204901680000135
其中,i∈[1,2,3],i表示类别。
示例性的,计算第一类别的中心坐标时,根据
Figure BDA0002204901680000136
可知,i等于1,则第一类别的中心坐标
Figure BDA0002204901680000137
S15、根据中心坐标,确定第一移动通信技术下的坐标集合,并将坐标集合与设备类型进行匹配,确定坐标集合与设备类型的对应关系。
具体的,在实际的应用中,根据中心坐标,确定第一移动通信技术下的坐标集合包括:
根据S14得到的各个类别的中心坐标,计算各个类别的分割半径长度;示例性的,可以按照以下方式计算各个类别的分割半径长度R1、R2和R3;其中,
Figure BDA0002204901680000138
其中,R1表示第一类别的分割半径长度,R2表示第二类别的分割半径长度,R3表示第三类别的分割半径长度,ST1表示第一类别的中心坐标的横坐标,ST2表示第二类别的中心坐标的横坐标,ST3表示第三类别的中心坐标的横坐标,HT1表示第一类别的中心坐标的纵坐标,HT2表示第二类别的中心坐标的纵坐标,HT3表示第三类别的中心坐标的纵坐标。
然后,根据各个类别的分割半径进行区间划分;其中,
Figure BDA0002204901680000141
其中,T1(SINR,H)表示第一坐标集合,T2(SINR,H)表示第二坐标集合,T3(SINR,H)表示第三坐标集合。
最后,将第一坐标集合、第二坐标集合和第三坐标集合与设备类型进行匹配;示例性的,可以按照以下方式进行匹配,如:
T1(SINR,H),对应的设备类型为16TR设备;
T2(SINR,H),对应的设备类型为32TR设备;
T3(SINR,H),对应的设备类型为32TR设备。
具体的,坐标集合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:坐标集合中包含的均为5G坐标时,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)。
S16、根据映射关系和第二历史CQI,确定指定区域在第一移动通信技术下的目标SINR。
S17、根据目标SINR和第二高度,确定指定区域在第一移动通信技术下的目标坐标。
需要说明的是,在实际的应用中,为了更加准确的确定该指定区域内用户的实际需求,可以获取该指定区域在预设时间段(示例性的,预设时间段可以是近一个周内一个工作日一个节假日的全天内的MR数据。由于基站的覆盖范围、容量与SINR(CQI)之间相关,因此我们选取4G的MR数据作为判决参数。按照如下方法:
下表为MR中有关4G的CQI的表头信息:
选取指定区域的小区在预设时间段(如3个月)内的4G现网中MR数据,确定CQI的分布情况。其中,MR数据中有关CQI的表头信息如表2所示。
表2
Figure BDA0002204901680000151
通过表2分别计算出每个CQI在预设时间段(如3个月)内的第二历史CQIi
Figure BDA0002204901680000152
其中,i表示空口上报全带宽CQI的总次数,i∈[0,15],CQIweek表示每天的CQI。
然后,根据4G CQI与5G SINR的映射关系以及第二历史CQIi,确定目标SINR。
然后,对指定区域的小区的建筑物的实际高度进行平均,记为第二高度HS;其中,
Figure BDA0002204901680000153
其中,HS表示第二高度,i表示第i个建筑物,length(I)表示小区内包含的建筑物总数量,hi表示第i个建筑物的高度。
最后,根据指定区域内同一个小区的目标SINR和第二高度,确定该小区需要部署的设备类型。
S18、根据对应关系和目标坐标,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,根据对应关系和目标指标,确定指定区域内部署的设备类型,包括:
根据目标坐标所属的坐标集合,从而选定设备类型;示例性的,当指定区域内任一个小区的目标坐标属于T1(SINR,H)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目标坐标属于T2(SINR,H)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目标坐标属于T3(SINR,H)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,因此第二移动通信技术只能是发布时间早于5G的移动通信技术;如:4G或第三代移动通信技术(英文全称:3rd-Generation,简称:3G)。
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,指定区域为已建基站区域时,本发明的实施例提供的设备选型方法,通过获取5G的典型场景仿真数据和第三高度、目标区域在4G的第一历史CQI和小区中建筑物的第一高度,从而得到5G的坐标集合和设备类型的对应关系;因此,用户可以根据已建基站区域内的第二历史CQI数据和该已建基站区域内的小区中建筑物的第二高度,确定该已建基站区域在5G的目标坐标,进而根据对应关系和目标坐标,确定指定区域内部署的设备类型,从而完成设备选型;解决了如何根据已建基站区域的用户需求,将已建基站区域的设备更换为合适的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12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场景仿真数据、目标区域在第二移动通信技术下的第一历史CQI和小区中建筑物的第一高度以及指定区域在第二移动通信技术下的第二历史CQI和小区中建筑物的第二高度;其中,典型场景仿真数据通过对第一移动通信技术下的典型场景按照第三高度进行仿真得到的,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,用于根据第一移动通信技术的SINR与第二移动通信技术的CQI的映射关系以及获取单元101获取的第一历史CQI,确定目标区域在第一移动通信技术下的SINR;
处理单元102,还用于根据第一动通信技术下的SINR和获取单元101获取的第一高度,确定目标区域在第一移动通信技术下的第一坐标;
处理单元102,还用于根据获取单元101获取的典型场景仿真数据和获取单元101获取的第三高度,确定第一移动通信技术下的第二坐标;
处理单元102,还用于对第一坐标和第二坐标进行聚类,确定第一移动通信技术下每个类别的中心坐标;
处理单元102,还用于根据中心坐标,确定第一移动通信技术下的坐标集合,并将坐标集合与设备类型进行匹配,确定坐标集合与设备类型的对应关系;
处理单元102,还用于根据映射关系和获取单元101获取的第二历史CQI,确定指定区域在第一移动通信技术下的目标SINR;
处理单元102,还用于根据目标SINR和获取单元101获取的第二高度,确定指定区域在第一移动通信技术下的目标坐标;
处理单元102,还用于根据对应关系和目标坐标,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,具体用于根据第一移动通信技术的SINR与第二移动通信技术的CQI的映射关系以及获取单元101获取的第一历史CQI,确定目标区域在第一移动通信技术下的SINR;其中,映射关系包括:
SINR=1.9346×CQI-6.799;
其中,SINR表示第一移动通信技术下的SINR,CQI表示第二移动通信技术下的CQI。
可选的,处理单元102,具体用于根据k-means聚类算法对第一坐标和第二坐标进行聚类,确定第一移动通信技术下每个类别的中心坐标。
可选的,处理单元102,具体用于根据k-means聚类算法对第一坐标进行聚类,确定第一移动通信技术下每个类别的第三坐标;
处理单元102,具体用于根据k-means聚类算法对第二坐标进行聚类,确定第一移动通信技术下每个类别的第四坐标;
处理单元102,具体用于根据同一类别对应的第三坐标和第四坐标,确定第一移动通信技术下每个类别的中心坐标。
具体的,在实际的应用中,如图13所示,设备选型装置中获取单元包括全网4G MR数据提取模块和5G典型场景仿真与数据提取模块;其中,全网4G MR数据提取模块,用于获取目标区域在第二移动通信技术下的第一历史CQI和小区中建筑物的第一高度以及指定区域在第二移动通信技术下的第二历史CQI和小区中建筑物的第二高度;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场景仿真数据;处理单元包括4G CQI映射模块、5G设备选择判决方法选择模块和5G设备选择模块;其中,4G CQI映射模块,用于根据第一移动通信技术的SINR与第二移动通信技术的CQI的映射关系以及全网4G MR数据提取模块获取的第一历史CQI,确定目标区域在第一移动通信技术下的SINR;5G设备选择判决方法选择模块,用于根据第一动通信技术下的SINR和全网4G MR数据提取模块获取的第一高度,确定目标区域在第一移动通信技术下的第一坐标;5G设备选择判决方法选择模块,还用于根据5G典型场景仿真与数据提取模块获取的典型场景仿真数据和5G典型场景仿真与数据提取模块获取的第三高度,确定第一移动通信技术下的第二坐标;5G设备选择判决方法选择模块,还用于对第一坐标和第二坐标进行聚类,确定第一移动通信技术下每个类别的中心坐标;5G设备选择判决方法选择模块,还用于根据中心坐标,确定第一移动通信技术下的坐标集合,并将坐标集合与设备类型进行匹配,确定坐标集合与设备类型的对应关系;5G设备选择模块,还用于根据映射关系和全网4G MR数据提取模块获取的第二历史CQI,确定指定区域在第一移动通信技术下的目标SINR;5G设备选择模块,还用于根据目标SINR和全网4G MR数据提取模块获取的第二高度,确定指定区域在第一移动通信技术下的目标坐标;5G设备选择模块,还用于根据对应关系和目标坐标,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S10、S11、S12、S13、S14、S15、S6、S17和S18;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14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,英文简称:ROM)、随机存取存储器(英文全称:random access memory,英文简称: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 (10)

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场景仿真数据、目标区域在第二移动通信技术下的第一历史CQI和小区中建筑物的第一高度以及指定区域在第二移动通信技术下的第二历史CQI和小区中建筑物的第二高度;其中,所述典型场景仿真数据通过对第一移动通信技术下的典型场景按照第三高度进行仿真得到的,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;
根据第一移动通信技术的SINR与第二移动通信技术的CQI的映射关系以及所述第一历史CQI,确定所述目标区域在第一移动通信技术下的SINR;
根据所述第一移动通信技术下的SINR和所述第一高度,确定所述目标区域在第一移动通信技术下的第一坐标;
根据所述典型场景仿真数据和所述第三高度,确定第一移动通信技术下的第二坐标;
对所述第一坐标和所述第二坐标进行聚类,确定第一移动通信技术下每个类别的中心坐标;
根据所述中心坐标,确定第一移动通信技术下的坐标集合,并将所述坐标集合与设备类型进行匹配,确定所述坐标集合与所述设备类型的对应关系;
根据所述映射关系和所述第二历史CQI,确定所述指定区域在第一移动通信技术下的目标SINR;
根据所述目标SINR和所述第二高度,确定所述指定区域在第一移动通信技术下的目标坐标;
根据所述对应关系和所述目标坐标,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。
2.根据权利要求1所述的设备选型方法,其特征在于,根据第一移动通信技术的SINR与第二移动通信技术的CQI的映射关系以及所述第一历史CQI,确定所述目标区域在第一移动通信技术下的SINR,包括:
根据第一移动通信技术的SINR与第二移动通信技术的CQI的映射关系以及所述第一历史CQI,确定所述目标区域在第一移动通信技术下的SINR;其中,所述映射关系包括:
SINR=1.9346×CQI-6.799;
其中,SINR表示第一移动通信技术下的SINR,CQI表示第二移动通信技术下的CQI。
3.根据权利要求1所述的设备选型方法,其特征在于,对所述第一坐标和所述第二坐标进行聚类,确定第一移动通信技术下每个类别的中心坐标,包括:
根据k-means聚类算法对所述第一坐标和所述第二坐标进行聚类,确定第一移动通信技术下每个类别的中心坐标。
4.根据权利要求3所述的设备选型方法,其特征在于,根据k-means聚类算法对所述第一坐标和所述第二坐标进行聚类,确定第一移动通信技术下每个类别的中心坐标,包括:
根据k-means聚类算法对所述第一坐标进行聚类,确定第一移动通信技术下每个类别的第三坐标;
根据k-means聚类算法对所述第二坐标进行聚类,确定第一移动通信技术下每个类别的第四坐标;
根据同一类别对应的第三坐标和第四坐标,确定第一移动通信技术下每个类别的中心坐标。
5.一种设备选型装置,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场景仿真数据、目标区域在第二移动通信技术下的第一历史CQI和小区中建筑物的第一高度以及指定区域在第二移动通信技术下的第二历史CQI和小区中建筑物的第二高度;其中,所述典型场景仿真数据通过对第一移动通信技术下的典型场景按照第三高度进行仿真得到的,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,用于根据第一移动通信技术的SINR与第二移动通信技术的CQI的映射关系以及所述获取单元获取的所述第一历史CQI,确定所述目标区域在第一移动通信技术下的SINR;
所述处理单元,还用于根据所述第一移动通信技术下的SINR和所述获取单元获取的所述第一高度,确定所述目标区域在第一移动通信技术下的第一坐标;
所述处理单元,还用于根据所述获取单元获取的所述典型场景仿真数据和所述获取单元获取的所述第三高度,确定第一移动通信技术下的第二坐标;
所述处理单元,还用于对所述第一坐标和所述第二坐标进行聚类,确定第一移动通信技术下每个类别的中心坐标;
所述处理单元,还用于根据所述中心坐标,确定第一移动通信技术下的坐标集合,并将所述坐标集合与设备类型进行匹配,确定所述坐标集合与所述设备类型的对应关系;
所述处理单元,还用于根据所述映射关系和所述获取单元获取的所述第二历史CQI,确定所述指定区域在第一移动通信技术下的目标SINR;
所述处理单元,还用于根据所述目标SINR和所述获取单元获取的所述第二高度,确定所述指定区域在第一移动通信技术下的目标坐标;
所述处理单元,还用于根据所述对应关系和所述目标坐标,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。
6.根据权利要求5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的SINR与第二移动通信技术的CQI的映射关系以及所述获取单元获取的所述第一历史CQI,确定所述目标区域在第一移动通信技术下的SINR;其中,所述映射关系包括:
SINR=1.9346×CQI-6.799;
其中,SINR表示第一移动通信技术下的SINR,CQI表示第二移动通信技术下的CQI。
7.根据权利要求5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k-means聚类算法对所述第一坐标和所述第二坐标进行聚类,确定第一移动通信技术下每个类别的中心坐标。
8.根据权利要求7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k-means聚类算法对所述第一坐标进行聚类,确定第一移动通信技术下每个类别的第三坐标;
所述处理单元,具体用于根据k-means聚类算法对所述第二坐标进行聚类,确定第一移动通信技术下每个类别的第四坐标;
所述处理单元,具体用于根据同一类别对应的第三坐标和第四坐标,确定第一移动通信技术下每个类别的中心坐标。
9.一种计算机存储介质,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1-4任一项所述的设备选型方法。
10.一种设备选型装置,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1-4任一项所述的设备选型方法。
CN201910877747.8A 2019-09-17 2019-09-17 一种设备选型方法和装置 Active CN110730461B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201910877747.8A CN110730461B (zh) 2019-09-17 2019-09-17 一种设备选型方法和装置

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201910877747.8A CN110730461B (zh) 2019-09-17 2019-09-17 一种设备选型方法和装置

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN110730461A CN110730461A (zh) 2020-01-24
CN110730461B true CN110730461B (zh) 2023-04-07

Family

ID=69219104

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201910877747.8A Active CN110730461B (zh) 2019-09-17 2019-09-17 一种设备选型方法和装置

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN110730461B (zh)

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2013176039A (ja) * 2012-02-24 2013-09-05 Ntt Docomo Inc チャネル状態情報のフィードバック、処理方法および装置、並びにユーザ設備、基地局
US9548848B1 (en) * 2015-02-19 2017-01-17 Mbit Wireless, Inc. Method and apparatus for reduced complexity CQI feedback in wireless communication systems
CN109548161A (zh) * 2018-12-17 2019-03-29 深圳信息职业技术学院 一种无线资源调度的方法、装置和终端设备
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

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2013176039A (ja) * 2012-02-24 2013-09-05 Ntt Docomo Inc チャネル状態情報のフィードバック、処理方法および装置、並びにユーザ設備、基地局
US9548848B1 (en) * 2015-02-19 2017-01-17 Mbit Wireless, Inc. Method and apparatus for reduced complexity CQI feedback in wireless communication systems
CN109548161A (zh) * 2018-12-17 2019-03-29 深圳信息职业技术学院 一种无线资源调度的方法、装置和终端设备
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

Also Published As

Publication number Publication date
CN110730461A (zh) 2020-01-24

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN107547154A (zh) 一种建立视频流量预测模型的方法及装置
CN111867049B (zh) 定位方法、装置及存储介质
CA2502354A1 (en) Method and system for real time cellular network configuration
KR102655903B1 (ko) 기지국의 에너지를 절약하기 위한 처리 방법 및 처리 장치
WO2020024597A1 (zh) 室内定位方法和装置
CN110650483B (zh) 一种设备选型方法和装置
CN110177331A (zh) 一种终端设备的定位、建立无线热点知识库的方法及装置
CN110730461B (zh) 一种设备选型方法和装置
CN110621025B (zh) 一种设备选型方法和装置
CN108574927B (zh) 一种移动终端定位方法及装置
CN110705052B (zh) 一种设备选型方法和装置
CN102457852A (zh) 频率优化的实现方法和装置
CN110719595B (zh) 一种设备选型方法和装置
CN110753352B (zh) 一种设备选型方法和装置
CN110753353B (zh) 一种设备选型方法和装置
CN110708703B (zh) 一种设备选型方法和装置
CN110677206B (zh) 一种设备选型方法和装置
CN114745289A (zh) 网络性能数据的预测方法、装置、存储介质及设备
CN110636512B (zh) 一种设备选型方法和装置
CN110719594B (zh) 一种设备选型方法和装置
CN107484182A (zh) 划分超级小区的方法及装置
CN107277761A (zh) 一种终端位置发送方法及装置
CN115086970A (zh) 测量数据分析方法、装置、介质及电子设备
CN113411745B (zh) 基于主邻区信号的指纹定位方法、装置、设备及存储介质
CN113055924B (zh) 语音质量评估方法、装置及计算机可读存储介质

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant