CN110913401A - 一种基于用户数据的网络同覆盖负荷不均衡优化的方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种基于用户数据的网络同覆盖负荷不均衡优化的方法，包括以下步骤：(1)KPI指标提取：提取小区的KPI指标，根据各指标计算出小区的负荷率；(2)工参数据提取并同覆盖小区判断：提取全网小区工参数据，并根据同覆盖小区定义筛选出同覆盖小区列表；(3)同覆盖不均衡小区指标：将步骤(1)获得的KPI指标和步骤(2)判断的同覆盖小区列表进行关联，计算出同覆盖不均衡小区指标；(4)用户数据采集：采集商用终端在通信过程中上报的测量数据；(5)用户数据、指标和算法运算：将步骤(4)获得的用户数据和步骤(3)中的同覆盖不均衡小区指标放入到模型中，通过不断的迭代计算并输出同覆盖负荷不均衡优化方案；(6)方案执行：将输出的方案执行，执行完成后闭环结束。

Description

一种基于用户数据的网络同覆盖负荷不均衡优化的方法
技术领域
本发明属于无线通信行业技术领域，尤其是涉及一种基于用户数据的网络同覆盖负荷不均衡优化的方法。
背景技术
LTE网络完成了地域上的全面覆盖，标志着高速无线通信时代来临。而广泛的覆盖和良好的用户体验，带来了LTE用户数量的飞速增长，因此对于网络的建设与优化而言，其关注的重点也由广泛覆盖向深度覆盖和容量覆盖转移。尤其是高校、车站、商场、大型活动场所等热点区域，由于其场景的特殊性，用户基数巨大，业务量也在不断的上升，然而网络带宽有限，已经不能满足容量要求。为保证容量需求、确保LTE用户感知，需采用F/D/E多频段组网实现LTE网络容量的提升。虽然在热点区域的同一个基站增加不同的频段，有部分新建基站确并没有很好的分担负荷，用户感知并没有得到提升。同时，由此引发的掉线、切换、速度低等问题直接导致用户感知的下降。因此，同覆盖负荷不均，对应的小区称为同覆盖负荷不均衡小区。对于同覆盖负荷不均衡小区的优化已成为网络运维优化的重点。如何精准定位网络问题、快速提出优化方案，有效利用现网设备，都是保证热点场景和小区网络稳定与用户感知的关键。
随着LTE网络的发展和网络用户的快速增长，热点小区的负荷也逐渐升高，对多层网小区站型、工程参数等对多层网小区进行同覆盖判定，满足同覆盖条件，且负荷不均定义为同覆盖负荷不均衡小区。
当出现LTE同覆盖负荷不均衡小区时，现有技术主要是通过人工分析网元性能数据、告警数据、工参数据等数据，判断出需要采用的优化策略。现有的优化策略包括：调整负载均衡参数、小区偏移、小区重选迟滞、天线调整等等。
但是，人工分析出来的调整参数策略，都是靠优化经验，不够精准。
人工分析和人工调整，不仅低效成本高，而且利用经验值不够准确，测量更是无法满足容量优化调整的时效性要求。因此，如何提供一种可以根据用户全量数据调整优化策略的方法，成为一个急需解决的问题。
因此，有必要开发一种基于用户数据的网络同覆盖负荷不均衡优化的方法，数据量大，数据精准，对网络同覆盖负荷不均小区进行优化，使得用户的网络体验感更优。
发明内容
本发明要解决的技术问题是，提供一种基于用户数据的网络同覆盖负荷不均衡优化的方法，数据量大，数据精准，对网络同覆盖负荷不均小区进行优化，使得用户的网络体验感更优。
为解决上述技术问题，本发明采用的技术方案是：该基于用户数据的网络同覆盖负荷不均衡优化的方法，包括以下步骤：
(1)KPI指标提取：提取小区的KPI指标，并根据所述KPI指标计算出小区的负荷率；
(2)工参数据提取并判断同覆盖小区：提取全网小区的工参数据，并根据所述工参数据判断和同覆盖小区定义是否为同覆盖小区并筛选出同覆盖小区列表；
(3)同覆盖不均衡小区指标：将步骤(1)获得的所述KPI指标和步骤(2)获得的同覆盖小区列表进行关联，再根据负荷均衡标准计算出同覆盖不均衡小区指标；
(4)用户数据采集：采集商用终端在通信过程中上报的测量数据；
(5)获取优化方案：将步骤(4)获得的用户数据和步骤(3)中的同覆盖不均衡小区指标放入模型中，通过不断的迭代计算并输出同覆盖负荷不均衡优化方案。
采用上述技术方案，通过调整天线下倾角使得同覆盖小区具有相同的覆盖距离，并且通过参数调整将同覆盖小区负荷率达到均衡，通过转移用户进而转移负荷。根据同覆盖小区负荷状态或者用户数情况合理部署小区运行流量，有效的使用系统资源，以提高系统的容量利用率，提升用户感知。
本发明进一步改进在于，该基于用户数据的网络同覆盖负荷不均衡优化的方法还包括步骤(6)方案执行：将输出的方案执行，执行完成后闭环结束。
作为本发明的优选技术方案，所述步骤(1)中的所述KPI指标包括E-RAB流量、有数据传输的RRC数、上行利用率PUSCH、下行利用率PDSCH/PDCCH和上/下行流量指标。
作为本发明的优选技术方案，所述步骤(2)中提取的全网小区的工参数据包括基站站高、小区经纬度、小区方位角和小区下倾角。
作为本发明的优选技术方案，所述步骤(5)的具体步骤为：
S51分别计算出同覆盖负荷率高和负荷率低小区时间提前量TA≤N的采样点数，判断同覆盖不均衡小区的时间提前量TA是否分布相似，若不相似，则将负荷低的小区下倾角调整至与负荷率高的小区下倾角一致，输出天馈调整方案；若相似，则同覆盖小区无需天馈下倾角调整，进入参数调整算法；
S52计算出同覆盖小区负荷率高小区的采样点个数为count_high，负荷率低小区的采样点个数为count_low，负荷率高小区分配出去的采样点个数count_high_out，负荷率低小区接受的采样点个数count_low_in，负荷率高往负荷率低的小区调整的偏置参数为M；
S53当负荷率高的小区的RSRP与偏置参数M之和大于负荷率低的小区的RSRP时，即可将负荷率高的采样点个数分担至负荷率低的小区的RSRP_high+M>RSRP_low，并且设置M初始值为0，M＝M+1，循环步骤S52调整参数M，直至count_higt_out<count_higt_in，终止循环，输出参数优化方案M。采用上述模型通过不断的迭代计算并输出同覆盖负荷不均衡优化方案。
作为本发明的优选技术方案，所述步骤(4)中的所述用户数据包括OTT或/和MDT或/MRO数据。用户数据是指商用终端在通信过程中上报的测量数据，如OTT、MDT、MRO等。
作为本发明的优选技术方案，所述步骤(2)中同覆盖小区的判断方法具体步骤为：
S21筛选基站的工参数据，包括小区经纬度、小区方位角、覆盖类型和站高；
S22根据所述基站的工参数据，选取工参中某个小区，设为A，找出工参中的另外一个小区，设为B，通过经纬度计算公式，通过此方法遍历计算出A与工参里所有其他小区的距离，找出预设范围D内小区A的附近小区；再通过该方法遍历找出工参数据里每个小区在所述预设范围内D的所有附近小区；
S23计算小区A和小区B的角度差值，将其设为M_angle，假设A、B两个小区的方位角范别为A_angle，B_angle，计算M_angle，当M_angle小于预设值时即为同覆盖小区。
作为本发明的优选技术方案，所述步骤S22中计算经纬度有多种，如：在JAVA、Python、Excel里均有不同表示形式，现以Excel为例进行说明，采用excel计算距离的方法具体为：分别设小区A和小区B的经纬度为(lon_A，lat_A),(lon_B,lat_B)，因此预设范围D计算公式为：
D＝6371004*SQRT(POWER(COS(lat_A*PI()/180)*(lon_B*PI()/180-lon_A*PI()/180),2)+POWER((lat_B*PI()/180-lat_A*PI()/180),2))；其中SQRT为数值平方根；POWER为乘幂函数，函数的用法是POWER(number,power)，其中括号中number是乘幂中底数，power是指数；COS为余弦函数，PI为圆周率；以上函数均为Excel自带函数，直接应用即可，lon_A为A小区的经度，lat_A为A小区的纬度，lon_B为B小区的纬度，lat_B为B小区的纬度。
作为本发明的优选技术方案，在JAVA、Python、Excel里面均有不同计算形式，可以以Excel作为基础公式在其他编程语言中应用，采用Excel计算角度差值M_angle的公式为：
M_angle＝IF(ABS(A_angle–B_angle)<180,ABS(A_angle–B_angle),360-ABS(A_angle–B_angle))，其中IF为IF函数；ABS为绝对值函数；A_angle为小区的角度；B_angle为小区的角度。
作为本发明的优选技术方案，所述步骤S53中输出的参数优化方案M为计算的电平偏滞值，转化为调整的优化类参数包括邻区对参数、切换参数、重选参数和功率参数。
其中，同覆盖小区小区判断，对多层网小区站型、工程参数等对多层网小区进行同覆盖判定，不同的运营商有不同的定义规则，不同网络建设阶段定义的值也会不同；同覆盖小区定义如下：
(1)、基站工参数据筛选，涉及字段包括小区经纬度、小区方位角、覆盖类型(宏站、室分等)、站高等；
(2)、根据基站工参数据，选取某小区，通过经纬度计算公式，遍历工参里所有小区，找出D米范围内的附近小区，以此方法，找出工参里面每个小区D米范围内的所有附近小区，经纬度计算有多种方法，在这里列举Excel计算距离的方法作为示例：
设A、B两个小区经纬度分别为(lon_A，lat_A),(lon_B,lat_B)
D＝6371004*SQRT(POWER(COS(lat_A*PI()/180)*(lon_B*PI()/180-lon_A*PI()/180),2)+POWER((lat_B*PI()/180-lat_A*PI()/180),2))，其中SQRT为数值平方根；POWER为乘幂函数，函数的用法是POWER(number,power)，其中括号中number是乘幂中底数，power是指数；COS为余弦函数，PI为圆周率；以上函数均为Excel自带函数，直接应用即可，lon_A为A小区的经度，lat_A为A小区的纬度，lon_B为B小区的纬度，lat_B为B小区的纬度。
(3)、上一步骤已经找出D米范围内的附近小区，现计算小区A和B的角度差值，假设为M_angle,假设A、B两个小区的方位角范别为A_angle,B_angle，在这里列举Excel计算角度差值的方法作为示例：
M_angle＝IF(ABS(A_angle–B_angle)<180,ABS(A_angle–B_angle),360-ABS(A_angle–B_angle))
当M_angle小于一定范围即为同覆盖小区，该值可以人为定义。
如中国移动集团对同覆盖小区的定义规则如下：
其中工参要求：异频宏站站间距小于50米，小区方位角偏差小于15度(从方位角0度开始顺时针选择第一个小区，以该小区为基准小区，其余小区若方位角与该小区差距在15度以内，则均纳入第一个同覆盖扇区；随后顺时针选择第二个小区，若该小区之前已有同覆盖扇区，则不再考虑，否则作为第二个基准小区，再判断其他小区是否与该基准小区同覆盖。
站型要求：主设备为同一厂家，且F频段非TD反升小区，D频段非3D-MIMO小区。
其中负荷均衡标准如下：
是否负载均衡只针对同覆盖扇区。将该扇区频段组划分为D频段内、F频段内、D/F、TDD/FDD1800频段组；若该频段组不均衡，则该扇区不均衡。
1)D频段内:当该频段组内，利用率最高小区无线利用率超50％，且与最低的小区之间的差值超过20％时，该频段组不均衡。
2)F频段内：当该频段组内，利用率最高小区无线利用率超50％，且F1高出F2超30％或F2高出F1超10％，该频段组不均衡。
3)D/F：当该频段组内，D或F频段的利用率超50％，且差值超过20％时，该频段组不均衡(D或F频段利用率按照频段内均值计算)。
4)TDD/FDD1800：当该频段组内，FDD1800小区利用率超70％或TDD小区利用率超50％，且FDD高出TDD超20％或TDD高出FDD，则该频段组不均衡(TDD利用率取频段内均值)。
5)备注：时间取小区自忙时；针对D/F及TDD/FDD1800，若同频段或同制式涉及多个小区(如D1/D2/D3，F1/F2)，在判断均衡时，利用率按照此频段或制式内小区均值进行计算。
与现有技术相比，在移动通信中，为保证移动台与基站的连续通信，各小区间有部分区域由两个或者多个小区信号共同覆盖，数据采集服务器依据用户数据计算出小区的软切换带；然后再通过切换带将用户分离，首先计算出切换带内负荷率高小区和负荷率低的电平值差值，通过电平差值设置需要调整的参数，然后依据调整后的参数将切换带内负荷率高小区的一部分采样点分配给负荷率低的小区，使整个网络的无线资源运用更有效率，让各小区的负荷达到均衡，提高用户占用网络的感知。该基于用户数据的网络同覆盖负荷不均衡优化的方法精确，节省人力成本，且有效的使用系统资源，以提高系统的容量和提高系统的稳定性。
附图说明
下面结合附图和本发明的实施方式进一步详细说明：
图1为本发明基于用户数据的网络同覆盖负荷不均衡优化的方法的整体框架图；
图2为本发明基于用户数据的网络同覆盖负荷不均衡优化的方法中获取优化方案的流程图。
具体实施方式
实施例：该基于用户数据的网络同覆盖负荷不均衡优化的方法，包括以下步骤：
(1)KPI指标提取：提取小区的KPI指标，并根据所述KPI指标计算出小区的负荷率；所述步骤(1)中的所述KPI指标包括E-RAB流量、有数据传输的RRC数、上行利用率PUSCH、下行利用率PDSCH/PDCCH和上/下行流量指标；
首先对KPI性能指标数据进行处理，根据指标计算各个小区的负荷率，当负荷率大于0时，可认为该小区为高负荷小区，从而识别出所有的高负荷小区；
高负荷是指基站设备所能承载的负荷率超过合理值，导致用户感知差，而高负荷小区可以从KPI部分指标来判断；
不同的运营商有不同的定义规则，不同网络建设阶段定义的值也会不同。
如中国移动集团对高负荷小区的定义规则如下表1；
表1中国移动集团对高负荷小区的定义规则
Figure BDA0002289512230000071
(2)工参数据提取并判断同覆盖小区：提取全网小区的工参数据，并根据所述工参数据判断和同覆盖小区定义是否为同覆盖小区并筛选出同覆盖小区列表；所述步骤(2)中提取的全网小区的工参数据包括基站站高、小区经纬度、小区方位角和小区下倾角；
所述步骤(2)中同覆盖小区的判断方法具体步骤为：
S21筛选基站的工参数据，包括小区经纬度、小区方位角、覆盖类型和站高；
S22根据所述基站的工参数据，选取工参中某个小区，假设为A，找出工参中的另外一个小区，假设为B，通过经纬度计算公式，通过此方法遍历计算出A与工参里所有其他小区的距离，找出预设范围D内小区A的附近小区；再通过该方法遍历找出工参数据里每个小区在所述预设范围内D的所有附近小区；
所述步骤S22中计算经纬度采用excel计算距离的方法具体为：分别设小区A和小区B的经纬度为(lon_A，lat_A),(lon_B,lat_B)，因此预设范围D计算公式为：D＝6371004*SQRT(POWER(COS(lat_A*PI()/180)*(lon_B*PI()/180-lon_A*PI()/180),2)+POWER((lat_B*PI()/180-lat_A*PI()/180),2))；其中SQRT为数值平方根；POWER为乘幂函数，函数的用法是POWER(number,power)，其中括号中number是乘幂中底数，power是指数；COS为余弦函数，PI为圆周率；以上函数均为Excel自带函数，直接应用即可，lon_A为A小区的经度，lat_A为A小区的纬度，lon_B为B小区的纬度，lat_B为B小区的纬度；
S23计算小区A和小区B的角度差值，将其设为M_angle，假设A、B两个小区的方位角范别为A_angle，B_angle，计算M_angle，当M_angle小于预设值时即为同覆盖小区；
在JAVA、Python、Excel里面均有不同计算形式，可以以Excel作为基础公式在其他编程语言中应用，采用Excel计算角度差值M_angle的公式为：
M_angle＝IF(ABS(A_angle–B_angle)<180,ABS(A_angle–B_angle),360-ABS(A_angle–B_angle))，其中IF为IF函数；ABS为绝对值函数；A_angle为小区的角度；B_angle为小区的角度。
如中国移动集团对同覆盖小区的定义规则如下：
其中工参要求：异频宏站站间距小于50米，小区方位角偏差小于15度(从方位角0度开始顺时针选择第一个小区，以该小区为基准小区，其余小区若方位角与该小区差距在15度以内，则均纳入第一个同覆盖扇区；随后顺时针选择第二个小区，若该小区之前已有同覆盖扇区，则不再考虑，否则作为第二个基准小区，再判断其他小区是否与该基准小区同覆盖。
站型要求：主设备为同一厂家，且F频段非TD反升小区，D频段非3D-MIMO小区。
其中负荷均衡标准如下：
是否负载均衡只针对同覆盖扇区；将该扇区频段组划分为D频段内、F频段内、D/F、TDD/FDD1800频段组；若该频段组不均衡，则该扇区不均衡；
1)D频段内：当该频段组内，利用率最高小区无线利用率超50％，且与最低的小区之间的差值超过20％时，该频段组不均衡；
2)F频段内：当该频段组内，利用率最高小区无线利用率超50％，且F1高出F2超30％或F2高出F1超10％，该频段组不均衡；
3)D/F：当该频段组内，D或F频段的利用率超50％，且差值超过20％时，该频段组不均衡(D或F频段利用率按照频段内均值计算)；
4)TDD/FDD1800：当该频段组内，FDD1800小区利用率超70％或TDD小区利用率超50％，且FDD高出TDD超20％或TDD高出FDD，则该频段组不均衡(TDD利用率取频段内均值)；
5)备注：时间取小区自忙时；针对D/F及TDD/FDD1800，若同频段或同制式涉及多个小区(如D1/D2/D3，F1/F2)，在判断均衡时，利用率按照此频段或制式内小区均值进行计算；
(3)同覆盖不均衡小区指标：将步骤(1)获得的所述KPI指标和步骤(2)获得的同覆盖小区列表进行关联，计算出同覆盖不均衡小区指标；
(4)用户数据采集：采集商用终端在通信过程中上报的测量数据；所述步骤(4)中的所述用户数据包括OTT或/和MDT或/MRO数据；
(5)获取优化方案：将步骤(4)获得的用户数据和步骤(3)中的同覆盖不均衡小区指标放入模型中，通过不断的迭代计算并输出同覆盖负荷不均衡优化方案；
S51分别计算出同覆盖负荷率高和负荷率低小区时间提前量TA≤N的采样点数，判断同覆盖不均衡小区的时间提前量TA是否分布相似，若不相似，则将负荷低的小区下倾角调整至与负荷率高的小区下倾角一致，输出天馈调整方案；若相似，则同覆盖小区无需天馈下倾角调整，进入参数调整算法；
S52计算出同覆盖小区负荷率高小区的采样点个数为count_high，负荷率低小区的采样点个数为count_low，负荷率高小区分配出去的采样点个数count_high_out，负荷率低小区接受的采样点个数count_low_in，负荷率高往负荷率低的小区调整的偏置参数为M；
S53当负荷率高的小区的RSRP与偏置参数M之和大于负荷率低的小区的RSRP时，即可将负荷率高的采样点个数分担至负荷率低的小区的RSRP_high+M>RSRP_low，并且设置M初始值为0，M＝M+1，循环步骤S52调整参数M，直至count_higt_out<count_higt_in，终止循环，输出参数优化方案M；所述步骤S53中输出的参数优化方案M为计算的电平偏滞值，转化为调整的优化类参数包括邻区对参数、切换参数、重选参数和功率参数；
(6)方案执行：将输出的方案执行，执行完成后闭环结束。
上面结合附图对本发明的实施方式作了详细的说明，但是本发明不限于上述实施方式，在所属技术领域普通技术人员所具备的知识范围内，还可以在不脱离本发明宗旨的前提下做出各种变化。

Claims (10)

1.一种基于用户数据的网络同覆盖负荷不均衡优化的方法，其特征在于，包括以下步骤：
(1)KPI指标提取：提取小区的KPI指标，并根据所述KPI指标计算出小区的负荷率；
(2)工参数据提取并判断同覆盖小区：提取全网小区的工参数据，并根据所述工参数据判断和同覆盖小区定义是否为同覆盖小区并筛选出同覆盖小区列表；
(3)同覆盖不均衡小区指标：将步骤(1)获得的所述KPI指标和步骤(2)获得的同覆盖小区列表进行关联，再根据负荷均衡标准计算出同覆盖不均衡小区指标；
(4)用户数据采集：采集商用终端在通信过程中上报的测量数据；
(5)获取优化方案：将步骤(4)获得的用户数据和步骤(3)中的同覆盖不均衡小区指标放入模型中，通过不断的迭代计算并输出同覆盖负荷不均衡优化方案。
2.根据权利要求1所述的基于用户数据的网络同覆盖负荷不均衡优化的方法，其特征在于，该基于用户数据的网络同覆盖负荷不均衡优化的方法还包括步骤(6)方案执行：将输出的方案执行，执行完成后闭环结束。
3.根据权利要求1所述的基于用户数据的网络同覆盖负荷不均衡优化的方法，其特征在于，所述步骤(1)中的所述KPI指标包括E-RAB流量、有数据传输的RRC数、上行利用率PUSCH、下行利用率PDSCH/PDCCH和上/下行流量指标。
4.根据权利要求3所述的基于用户数据的网络同覆盖负荷不均衡优化的方法，其特征在于，所述步骤(2)中提取的全网小区的工参数据包括基站站高、小区经纬度、小区方位角和小区下倾角。
5.根据权利要求4所述的基于用户数据的网络同覆盖负荷不均衡优化的方法，其特征在于，所述步骤(5)的具体步骤为：
S51分别计算出同覆盖负荷率高和负荷率低小区时间提前量TA≤N的采样点数，判断同覆盖不均衡小区的时间提前量TA是否分布相似，若不相似，则将负荷低的小区下倾角调整至与负荷率高的小区下倾角一致，输出天馈调整方案；若相似，则同覆盖小区无需天馈下倾角调整，进入参数调整算法；
S52计算出同覆盖小区负荷率高小区的采样点个数为count_high，负荷率低小区的采样点个数为count_low，负荷率高小区分配出去的采样点个数count_high_out，负荷率低小区接受的采样点个数count_low_in，负荷率高往负荷率低的小区调整的偏置参数为M；
S53当负荷率高的小区的RSRP与偏置参数M之和大于负荷率低的小区的RSRP时，即可将负荷率高的采样点个数分担至负荷率低的小区的RSRP_high+M>RSRP_low，并且设置M初始值为0，M＝M+1，循环步骤S52调整参数M，直至count_higt_out<count_higt_in，终止循环，输出参数优化方案M。
6.根据权利要求4所述的基于用户数据的网络同覆盖负荷不均衡优化的方法，其特征在于，所述步骤(4)中的所述用户数据包括OTT或/和MDT或/MRO数据。
7.根据权利要求5所述的基于用户数据的网络同覆盖负荷不均衡优化的方法，其特征在于，所述步骤(2)中同覆盖小区的判断方法具体步骤为：
S21筛选基站的工参数据，包括小区经纬度、小区方位角、覆盖类型和站高；S22根据所述基站的工参数据，选取工参中某个小区，设为A，找出工参中的另外一个小区，设为B，通过经纬度计算公式，通过此方法遍历计算出A与工参里所有其他小区的距离，找出预设范围D内小区A的附近小区；再通过该方法遍历找出工参数据里每个小区在所述预设范围内D的所有附近小区；
S23计算小区A和小区B的角度差值，将其设为M_angle，设A、B两个小区的方位角范别为A_angle，B_angle，计算M_angle，当M_angle小于预设值时即为同覆盖小区。
8.根据权利要求7所述的基于用户数据的网络同覆盖负荷不均衡优化的方法，其特征在于，所述步骤S22中计算经纬度距离的方法为JAVA或Python或Excel，其中采用excel计算距离的方法具体为：分别设小区A和小区B的经纬度为(lon_A，lat_A),(lon_B,lat_B)，因此预设范围D计算公式为：
D＝6371004*SQRT(POWER(COS(lat_A*PI()/180)*(lon_B*PI()/180-lon_A
*PI()/180),2)+POWER((lat_B*PI()/180-lat_A*PI()/180),2))；
其中SQRT为数值平方根；POWER为乘幂函数，函数的用法是POWER(number,power)，其中括号中number是乘幂中底数，power是指数；COS为余弦函数，PI为圆周率；以上函数均为Excel自带函数，直接应用即可，lon_A为A小区的经度，lat_A为A小区的纬度，lon_B为B小区的纬度，lat_B为B小区的纬度。
9.根据权利要求8所述的基于用户数据的网络同覆盖负荷不均衡优化的方法，其特征在于，采用Excel计算角度差值M_angle的公式为：
M_angle＝IF(ABS(A_angle–B_angle)<180,ABS(A_angle–B_angle),360-ABS(A_angle–B_angle))，其中IF为IF函数；ABS为绝对值函数；A_angle为小区的角度；B_angle为小区的角度。
10.根据权利要求7所述的基于用户数据的网络同覆盖负荷不均衡优化的方法，其特征在于，所述步骤S53中输出的参数优化方案M为计算的电平偏滞值，转化为调整的优化类参数包括邻区对参数、切换参数、重选参数和功率参数。
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