CN111263403B - Lte网络下多频小区间负荷均衡方法和装置 - Google Patents

Lte网络下多频小区间负荷均衡方法和装置 Download PDF

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CN111263403B CN201811456019.1A CN201811456019A CN111263403B CN 111263403 B CN111263403 B CN 111263403B CN 201811456019 A CN201811456019 A CN 201811456019A CN 111263403 B CN111263403 B CN 111263403B
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Abstract

本发明实施例提供一种LTE网络下多频小区间负荷均衡方法和装置。所述方法包括：获取同一覆盖区域内各异频小区的MR数据；根据所述MR数据确定源小区与目标小区、源小区与目标小区的信号强度以及源小区与目标小区之间的重叠覆盖度；根据所述源小区与目标小区之间的重叠覆盖度确定均衡对象小区；根据小区用户数与资源利用率的相关关系计算源小区与各均衡对象小区间的可用容量差值；根据所述小区间可用容量差值进行负荷均衡。本发明实施例通过小区用户数与资源利用率的相关关系反向预估均衡参数的调整幅度，能够提升负荷均衡参数优化的效果。

Description

LTE网络下多频小区间负荷均衡方法和装置
技术领域
本发明实施例涉及通信技术领域，尤其涉及一种LTE网络下多频小区间负荷均衡方法和装置。
背景技术
在LTE网络中，受小区功率、频段、终端能力、用户分布等因素影响，同一覆盖区域内异频小区负荷不均衡的问题较为突出，如何有效平衡区域内的小区间的业务显得尤其重要。现有LTE网络下异频小区间业务不均衡问题的分析及处理主要采用在大方向上开启负荷均衡功能，然后根据实际情况进行个性化优化。
但是由于影响业务均衡参数较多，且需要考虑不同参数策略组合以及参数间的互相制约关系，对分析人员的技能要求较高，针对负荷不均衡问题进行个性化调整一般基于经验得出，实际均衡效果难以预期。
发明内容
本发明实施例提供一种LTE网络下多频小区间负荷均衡方法和装置。
一方面，本发明实施例提供一种LTE网络下多频小区间负荷均衡方法，所述方法包括：
获取同一覆盖区域内各异频小区的MR数据；
根据所述MR数据确定源小区与目标小区、源小区与目标小区的信号强度以及源小区与目标小区之间的重叠覆盖度；
根据所述源小区与目标小区之间的重叠覆盖度确定均衡对象小区；
根据小区用户数与资源利用率的相关关系计算源小区与各均衡对象小区间的可用容量差值；
根据所述小区间可用容量差值进行负荷均衡。
另一方面，本发明实施例提供一种LTE网络下多频小区间负荷均衡装置，所述装置包括：
获取模块，用于获取同一覆盖区域内各异频小区的MR数据；
第一确定模块，根据所述MR数据确定源小区与目标小区、源小区与目标小区的信号强度以及源小区与目标小区之间的重叠覆盖度；
第二确定模块，用于根据所述源小区与目标小区之间的重叠覆盖度确定均衡对象小区；
计算模块，用于根据小区用户数与资源利用率的相关关系计算源小区与各均衡对象小区间的可用容量差值；
均衡模块，用于根据所述小区间可用容量差值进行负荷均衡。
另一方面，本发明实施例还提供一种电子设备，包括存储器、处理器以及存储在存储器上并可在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上述第一方面提供的方法。
另一方面，本发明实施例还提供一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述程序被处理器执行时实现上述第一方面提供的方法。
本发明实施例根据源小区与目标小区的重叠覆盖度判定出最优覆盖的均衡对象小区，提高负荷均衡优化的准确性；并利用小区用户数与资源利用率的相关关系，反向预估均衡参数的调整幅度，提升负荷均衡参数优化的效果。
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一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图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为本发明一实施例提供的LTE网络下多频小区间负荷均衡方法的流程示意图；
图2为小区用户数在第一范围内时用户数与CCE利用率的关系曲线示意图；
图3为小区用户数在第二范围内用户数与CCE利用率的关系曲线示意图；
图4为小区用户数在第一范围内时用户数与PRB利用率的关系曲线示意图；
图5为小区用户数在第二范围内用户数与PRB利用率的关系曲线示意图；
图6为本发明一实施例提供的源小区用户被均衡到共覆盖的其他小区的示意图；
图7为发明一实施例提供的LTE网络异频小区间业务不均衡问题定位的系统的结构示意图；
图8为本发明一实施例提供的LTE网络下多频小区间负荷均衡装置的结构示意图；
图9为本发明一实施例提供的电子设备的结构示意图。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
图1示出了本发明实施例提供的一种LTE网络下多频小区间负荷均衡方法的流程示意图。
如图1所示，本发明实施例提供的LTE网络下多频小区间负荷均衡方法具体包括以下步骤：
S11、获取同一覆盖区域内各异频小区的MR数据；
具体地，MR(Measurement Report，测量报告)数据主要包括MRO(样本类测量报告)文件中的周期性异频邻区RSRP(Reference Signal Receiving Power，参考信号接收功率)测量信息，以及MRE(事件触发的测量报告)文件中的事件性异频邻区RSRP测量信息，通过MR数据可以评估待均衡小区间的共覆盖情况。
另外，除了MR数据以外，需要获取的前期基本数据还包括OMC(Operation andMaintenance Center，操作维护中心)网管数据和共站信息。OMC网管数据主要包括基站的配置信息，小区的参数信息，小区的指标信息等；共站信息：软件能够自动生成共站异频小区信息，并作为负荷均衡的基础数据。
S12、根据所述MR数据确定源小区与目标小区、源小区与目标小区的信号强度以及源小区与目标小区之间的重叠覆盖度；
具体地，所述源小区为各异频小区中资源利用率最高的小区，所述目标小区为与所述源小区之间的电平差值在指定范围内的小区。
在LTE中，处于RRC连接状态的用户如果有数据需要发送或接收，需要占用信道资源，小区负荷越高占用资源越大，因此本发明实施例将在同一覆盖范围内的多个异频小区中资源利用率最高的小区作为源小区。切换的目标小区则是与源小区的信号强度(电平)相差在一定范围内(例如相差小于10DB)的异频邻区。
重叠覆盖度反映小区叠加的程度，信号强度在指定范围内的目标小区的采样点数目越多，与源小区的重叠覆盖度越高。
S13、根据所述源小区与目标小区之间的重叠覆盖度确定均衡对象小区；
具体地，重叠覆盖度高的邻区为优先均衡小区，按重叠覆盖度进行优先级排序，将优先级高的目标小区作为均衡对象小区。
本发明实施例判定均衡对象小区能够模拟实际覆盖情况，对重叠覆盖较高的邻区优先进行负荷均衡，提高负荷均衡优化的准确性。
S14、根据小区用户数与资源利用率的相关关系计算源小区与各均衡对象小区间的可用容量差值；
具体地，处于连接状态的用户有数据需要发送或接收时需要消耗PDCCH(PhysicalDownlink Control Channel)指的是物理下行控制信道)的CCE(Control ChannelElement，控制信道单元)调度资源，以及PDSCH(Physical Downlink Shared Channel，物理下行共享信道)的PRB(Physical Resource Block，物理资源块)，小区下同时在线的用户数越多，相应资源的消耗就越大。因此，用户数与下行资源利用率的具有强相关关系。
本发明实施例通过曲线拟合确定用户数与CCE利用率的关系，以及用户数与PRB利用率的关系，然后根据源小区与均衡对象小区的用户数反向预估出两小区均衡所需要的容量差值。
S15、根据所述小区间可用容量差值进行负荷均衡。
具体地，通过反向预估出的小区间可用容量差值可以更好的设定A4门限(切换判决门限)，从而优化均衡参数。
本发明实施例根据源小区与目标小区的重叠覆盖度判定出最优覆盖的均衡对象小区，提高负荷均衡优化的准确性；并利用小区用户数与资源利用率的相关关系，反向预估均衡参数的调整幅度，提升负荷均衡参数优化的效果。
在上述实施例的基础上，S12具体包括：
根据所述MR数据统计所述各目标小区的采样点数目；
根据所述采样点数目确定各目标小区的重叠覆盖度。
具体地，目标小区的采样点数目越多，与源小区的重叠覆盖度越高。通过统计各目标小区的采样点数目确定各目标小区与源小区之间的重叠覆盖的程度。
在上述实施例的基础上，S13具体包括：
根据统计的采样点数目按从大到小的顺序依次设定对应的目标小区的优先级；
将优先级高于第一阈值的目标小区确定为均衡对象小区。
具体地，重叠覆盖度高的邻区为优先均衡小区，按重叠覆盖度进行优先级排序，将优先级高的目标小区作为均衡对象小区。
表1示出了与源小区电平相差在指定范围内的异频邻区(目标小区)、对应的MR采样点以及平均电平。
表1
目标小区 MR采样点 平均电平
1 372 -91
2 2134 -86.4
3 31 -98.2
4 521 -95.7
5 1670 -90.3
表2示出了表1中各目标小区的重叠覆盖度的优先级排序。
表2
Figure GDA0003898039950000051
Figure GDA0003898039950000061
本发明实施例判定均衡对象小区能够模拟实际覆盖情况，对重叠覆盖较高的邻区优先进行负荷均衡，提高负荷均衡优化的准确性。
在上述实施例的基础上，S14具体包括：
通过曲线拟合得到小区用户数与CCE利用率的相关关系或者小区用户数与PRB利用率的相关关系；
根据所述小区用户数与CCE利用率的相关关系、源小区用户数以及均衡对象小区用户数计算源小区与均衡对象小区间的可用CCE利用率的差值；或者根据所述小区用户数与PRB利用率的相关关系、源小区用户数以及均衡对象小区用户数计算源小区与均衡对象小区间的可用PRB利用率的差值。
图2示出了小区用户数在第一范围内时用户数与CCE利用率的关系曲线。
如图2所示，y代表PDCCH_CCE利用率，x代表RRC最大连接数，采用曲线拟合的方式处理数据，并用3阶多项式拟合的曲线方程分析两变量间的关系，分析得到图3中的虚曲线，具体表达式公式1如下：
y＝0.0000004288*x3-0.0005634442*x2+0.2597949085*x+5.0034674961
R2＝0.9408920499
当趋势线的R平方值等于或近似于1时，趋势线最可靠。
图3示出了小区用户数在第二范围内用户数与CCE利用率的关系曲线。
为了得到更加可靠的趋势线，仅截取RRC最大连接数在0～250之间采样点较多的数据，同样采用3阶多项式拟合的曲线方程进行分析，得到图3中的虚曲线，具体表达式公式2如下：
y＝0.0000051701*x3-0.0026283243*x2+0.5028705639*x-0.9378765285
R2＝0.9963012805
可以看到这部分数据的相关关系达到0.9963，非常接近1，说明该表达式是比较可靠的。
综上分析，针对用户与CCE利用率的相关关系，如果用户数大于250时采用公式1进行分析，如果用户数小于250则采用公式2进行分析。
图4示出了小区用户数在第一范围内时用户数与PRB利用率的关系曲线。
如图4所示，为RRC最大连接数与PDSCH_PRB利用率的散点分布图，由于用户数高于250的原始采样数较少，所以RRC最大连接数大于250的散点分布开始变的较为分散，但是总体趋势为RRC最大连接数越大，则PDSCH_PRB利用率变的越高。
用y代表PDSCH_PRB利用率，用x代表RRC最大连接数，同样采用3阶多项式拟合的曲线方程分析两变量间的关系，分析得到图4中的虚曲线，具体表达式3如下：
y＝-0.0000009789*x3+0.0005032595*x2+0.1084334771*x+0.1039666463
R2＝0.8634791923
图5示出了小区用户数在第二范围内用户数与PRB利用率的关系曲线。
为了得到更加可靠的趋势线，仅截取RRC最大连接数在0～250之间采样点较多的数据，同样采用3阶多项式拟合的曲线方程进行分析，得到图4中的红色曲线，具体表达式公式4如下：
y＝-0.0000014009*x3+0.0005950359*x2+0.1101271121*x-0.2583827544
R2＝0.9963399308
可以看到相对于公式3来说，公式4的R值达到了0.9963，可靠性比较高。
所以针对用户与PRB利用率的相关关系，如果用户数大于250采用公式3进行分析，如果用户数小于250则采用公式4分析。
在上述实施例的基础上，在获取了源小区用户数以及均衡对象小区用户数之后能够根据上述公式进行反向预估。
具体地，当源小区用户数大于250时，根据图2所示的小区用户数与CCE利用率的相关关系曲线进行反向预估，计算得到源小区可用CCE利用率；当源小区用户数在0到250之间，根据图3所示的小区用户数与CCE利用率的相关关系曲线进行反向预估，计算得到源小区可用CCE利用率。
同理得到均衡对象小区用户数大于250时的CCE利用率，以及均衡对象小区用户数在0到250之间的CCE利用率。
然后根据当前源小区与均衡对象小区的CCE利用率计算得到两小区间可用容量差值。
同理，根据图4、图5的小区用户数与PRB利用率的相关关系曲线以及当前源小区与均衡对象小区用户数得到当前源小区与均衡对象小区间的可用容量差值。
在上述实施例的基础上，S15具体包括：
当所述源小区与均衡对象小区间的可用CCE利用率的差值或者源小区与均衡对象小区间的可用PRB利用率的差值大于对应的阈值时，将源小区的指定用户向所述均衡对象小区进行切换。
具体地，根据源小区与均衡对象小区间的可用容量差值设定切换判决门限，当达到切换判决门限时，将处于源小区与均衡对象小区共同覆盖区域内的源小区用户切换到所述均衡对象小区。
图6示出了源小区用户被均衡到共覆盖的其他小区(均衡对象小区)的示意图。
如图6所示，连接到源小区的处于在共覆盖区域的用户被均衡到均衡对象小区。
在上述实施例的基础上，本发明实施例还提供一种LTE网络异频小区间业务不均衡问题定位的系统。
图7示出了本发明实施例提供的LTE网络异频小区间业务不均衡问题定位的系统的结构示意图。
如图7所示，所述系统通过基站配置信息、MR数据、网络性能统计指标，将高负荷场景下的负荷不均衡问题分为基本配置核实、均衡优化两大模块，同时针对均衡优化模块负荷均衡问题的分析与优化采用如图1所示的步骤，在数据库中整合相关数据，特别是利用MRO中的异频测量报告，实现用户与覆盖的可预测性，提高负荷均衡问题分析及优化的准确性，通过工具实现高负荷不均衡问题自动分析及自动优化，迅速定位不均衡问题的原因并输出优化建议，极大地提升了该问题的处理效率及处理效果。
本发明实施例利用数据库的数据管理优势将分析过程进行程序化，实现负荷均衡的智能优化。
具体地，基础数据模块将基础数据保存在数据库(如ORACLE)中，数据库输出源小区与目标小区的一些关键信息，并判断需要均衡的对象及实际均衡情况；配置核查模块针对小区当前的配置及指标情况，输出源小区与目标小区需要修改的参数，然后对小区进行相应的参数调整。参数修改后小区的最大用户数逐渐减少与目标小区趋于平衡，源小区的资源负荷也应有所下降。
均衡优化模块首先采用如图1所示的算法步骤计算出均衡参数小区间可用容量、空闲态负荷均衡比例、负荷均衡A4门限(切换判决门限)，根据这些参数对小区进行连接态负荷均衡参数的调整以及空闲态负荷均衡参数的调整。
另外，均衡优化模块还用于重选参数和切换参数，切换/重选参数包括：小区异频切换起测门限(A1/A2)、异频A3切换门限、异频切换频偏、小区到邻区的独立偏置(越大越容易切换)、重选启测门限等。对优先级不同的高低负荷小区，进行相应的重选门限调整，能够加快高负荷小区重选到低负荷小区。
需要说明的是，所述系统不限于LTE网络，其他有类似问题的网络均可使用。
图8示出了本发明实施例提供的一种LTE网络下多频小区间负荷均衡装置的结构示意图。
如图8所示，本发明实施例提供的LTE网络下多频小区间负荷均衡装置包括获取模块11、第一确定模块12、第二确定模块13、计算模块14以及均衡模块15，其中：
所述获取模块11，用于获取同一覆盖区域内各异频小区的MR数据；
具体地，MR数据主要包括MRO(样本类测量报告)文件中的周期性异频邻区RSRP(Reference Signal Receiving Power，参考信号接收功率)测量信息，以及MRE(事件触发的测量报告)文件中的事件性异频邻区RSRP测量信息，通过MR数据可以评估待均衡小区间的共覆盖情况。
另外，除了MR数据以外，需要获取的前期基本数据还包括OMC(Operation andMaintenance Center，操作维护中心)网管数据和共站信息。OMC网管数据主要包括基站的配置信息，小区的参数信息，小区的指标信息等；共站信息：软件能够自动生成共站异频小区信息，并作为负荷均衡的基础数据。
所述第一确定模块12，用于根据所述MR数据确定源小区与目标小区、源小区与目标小区的信号强度以及源小区与目标小区之间的重叠覆盖度；
具体地，所述源小区为各异频小区中资源利用率最高的小区，所述目标小区为与所述源小区之间的电平差值在指定范围内的小区。
在LTE中，处于RRC连接状态的用户如果有数据需要发送或接收，需要占用信道资源，小区负荷越高占用资源越大，因此本发明实施例将在同一覆盖范围内的多个异频小区中资源利用率最高的小区作为源小区。切换的目标小区则是与源小区的信号强度(电平)相差在一定范围内(例如相差小于10DB)的异频邻区。
重叠覆盖度反映小区叠加的程度，信号强度在指定范围内的目标小区的采样点数目越多，与源小区的重叠覆盖度越高。
所述二确定模块13，用于根据所述源小区与目标小区之间的重叠覆盖度确定均衡对象小区；
具体地，重叠覆盖度高的邻区为优先均衡小区，按重叠覆盖度进行优先级排序，将优先级高的目标小区作为均衡对象小区。
本发明实施例判定均衡对象小区能够模拟实际覆盖情况，对重叠覆盖较高的邻区优先进行负荷均衡，提高负荷均衡优化的准确性。
所述计算模块14，用于根据小区用户数与资源利用率的相关关系计算源小区与各均衡对象小区间的可用容量差值；
具体地，处于连接状态的用户有数据需要发送或接收时需要消耗PDCCH(PhysicalDownlink Control Channel)指的是物理下行控制信道)的CCE(Control ChannelElement，控制信道单元)调度资源，以及PDSCH(Physical Downlink Shared Channel，物理下行共享信道)的PRB(Physical Resource Block，物理资源块)，小区下同时在线的用户数越多，相应资源的消耗就越大。因此，用户数与下行资源利用率的具有强相关关系。
本发明实施例通过曲线拟合确定用户数与CCE利用率的关系，以及用户数与PRB利用率的关系，然后根据源小区与均衡对象小区的用户数反向预估出两小区均衡所需要的容量差值。
所述均衡模块15，用于根据所述小区间可用容量差值进行负荷均衡。
具体地，通过反向预估出的小区间可用容量差值可以更好的设定A4门限(切换判决门限)，从而优化均衡参数。
本发明实施例根据源小区与目标小区的重叠覆盖度判定出最优覆盖的均衡对象小区，提高负荷均衡优化的准确性；并利用小区用户数与资源利用率的相关关系，反向预估均衡参数的调整幅度，提升负荷均衡参数优化的效果。
在上述实施例的基础上，所述第一确定模块12包括：
统计单元，用于根据所述MR数据统计所述各目标小区的采样点数目；
第一确定单元，用于根据所述采样点数目确定各目标小区的重叠覆盖度。
具体地，目标小区的采样点数目越多，与源小区的重叠覆盖度越高。通过统计各目标小区的采样点数目确定各目标小区与源小区之间的重叠覆盖的程度。
在上述实施例的基础上，所述第二确定模块13包括：
设置单元，用于根据统计的采样点数目按从大到小的顺序依次设定对应的目标小区的优先级；
第二确定单元，用于将优先级高于第一阈值的目标小区确定为均衡对象小区。
具体地，重叠覆盖度高的邻区为优先均衡小区，按重叠覆盖度进行优先级排序，将优先级高的目标小区作为均衡对象小区。
本发明实施例判定均衡对象小区能够模拟实际覆盖情况，对重叠覆盖较高的邻区优先进行负荷均衡，提高负荷均衡优化的准确性。
在上述实施例的基础上，所述计算模块14包括：
拟合单元，用于通过曲线拟合得到小区用户数与CCE利用率的相关关系或者小区用户数与PRB利用率的相关关系；
计算单元，用于根据所述小区用户数与CCE利用率的相关关系、源小区用户数以及均衡对象小区用户数计算源小区与均衡对象小区间的可用CCE利用率的差值；或者根据所述小区用户数与PRB利用率的相关关系、源小区用户数以及均衡对象小区用户数计算源小区与均衡对象小区间的可用PRB利用率的差值。
具体地，当源小区用户数大于250时，根据图2所示的小区用户数与CCE利用率的相关关系曲线进行反向预估，计算得到源小区可用CCE利用率；当源小区用户数在0到250之间，根据图3所示的小区用户数与CCE利用率的相关关系曲线进行反向预估，计算得到源小区可用CCE利用率。
同理得到均衡对象小区用户数大于250时的CCE利用率，以及均衡对象小区用户数在0到250之间的CCE利用率。
然后根据当前源小区与均衡对象小区的CCE利用率计算得到两小区间可用容量差值。
同理，根据图4、图5的小区用户数与PRB利用率的相关关系曲线以及当前源小区与均衡对象小区用户数得到当前源小区与均衡对象小区间的可用容量差值。
在上述实施例的基础上，均衡模块15，用于当所述源小区与均衡对象小区间的可用CCE利用率的差值或者源小区与均衡对象小区间的可用PRB利用率的差值大于对应的阈值时，将源小区的指定用户向所述均衡对象小区进行切换。
具体地，根据源小区与均衡对象小区间的可用容量差值设定切换判决门限，当达到切换判决门限时，将处于源小区与均衡对象小区共同覆盖区域内的源小区用户切换到所述均衡对象小区。
本发明实施例中的功能模块可以通过硬件处理器(hardware processor)来实现相关功能模块，本发明实施例不再赘述。
以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，其中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模块来实现本实施例方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性的劳动的情况下，即可以理解并实施。
本发明实施例还提供一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在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如图1的方法。
图9示出了本发明一实施例提供的电子设备的结构示意图。
如图9所示，本发明实施例提供的电子设备包括存储器21、处理器22、总线23以及存储在存储器21上并可在处理器22上运行的计算机程序。其中，所述存储器21、处理器22通过所述总线23完成相互间的通信。
所述处理器22用于调用所述存储器21中的程序指令，以执行所述程序时实现如图1的方法。
例如，所述处理器执行所述程序时实现如下方法：
获取同一覆盖区域内各异频小区的MR数据；
根据所述MR数据确定源小区与目标小区、源小区与目标小区的信号强度以及源小区与目标小区之间的重叠覆盖度；
根据所述源小区与目标小区之间的重叠覆盖度确定均衡对象小区；
根据小区用户数与资源利用率的相关关系计算源小区与各均衡对象小区间的可用容量差值；
根据所述小区间可用容量差值进行负荷均衡。
本发明实施例提供的电子设备，根据源小区与目标小区的重叠覆盖度判定出最优覆盖的均衡对象小区，提高负荷均衡优化的准确性；并利用小区用户数与资源利用率的相关关系，反向预估均衡参数的调整幅度，提升负荷均衡参数优化的效果。
本发明实施例还提供一种非暂态计算机可读存储介质，所述存储介质上存储有计算机程序，所述程序被处理器执行时实现如图1的步骤。
例如，所述处理器执行所述程序时实现如下方法：
获取同一覆盖区域内各异频小区的MR数据；
根据所述MR数据确定源小区与目标小区、源小区与目标小区的信号强度以及源小区与目标小区之间的重叠覆盖度；
根据所述源小区与目标小区之间的重叠覆盖度确定均衡对象小区；
根据小区用户数与资源利用率的相关关系计算源小区与各均衡对象小区间的可用容量差值；
根据所述小区间可用容量差值进行负荷均衡。
本发明实施例提供的非暂态计算机可读存储介质，根据源小区与目标小区的重叠覆盖度判定出最优覆盖的均衡对象小区，提高负荷均衡优化的准确性；并利用小区用户数与资源利用率的相关关系，反向预估均衡参数的调整幅度，提升负荷均衡参数优化的效果。
本发明一实施例公开一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括存储在非暂态计算机可读存储介质上的计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，当所述程序指令被计算机执行时，计算机能够执行上述各方法实施例所提供的方法，例如包括：
获取同一覆盖区域内各异频小区的MR数据；
根据所述MR数据确定源小区与目标小区、源小区与目标小区的信号强度以及源小区与目标小区之间的重叠覆盖度；
根据所述源小区与目标小区之间的重叠覆盖度确定均衡对象小区；
根据小区用户数与资源利用率的相关关系计算源小区与各均衡对象小区间的可用容量差值；
根据所述小区间可用容量差值进行负荷均衡。
本领域的技术人员能够理解，尽管在此所述的一些实施例包括其它实施例中所包括的某些特征而不是其它特征，但是不同实施例的特征的组合意味着处于本发明的范围之内并且形成不同的实施例。
通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到各实施方式可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件。基于这样的理解，上述技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在计算机可读存储介质中，如ROM/RAM、磁碟、光盘等，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)执行各个实施例或者实施例的某些部分所述的方法。
最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。

Claims (9)

1.一种LTE网络下多频小区间负荷均衡方法，其特征在于，所述方法包括：
获取同一覆盖区域内各异频小区的MR数据；
根据所述MR数据确定源小区与目标小区、源小区与目标小区的信号强度以及源小区与目标小区之间的重叠覆盖度，其中，所述源小区为各异频小区中资源利用率最高的小区，所述目标小区为与所述源小区之间的电平差值在指定范围内的小区，所述电平差值为信号强度差值；
根据所述源小区与目标小区之间的重叠覆盖度确定均衡对象小区；
根据小区用户数与资源利用率的相关关系计算源小区与各均衡对象小区间的可用容量差值；
其中，所述根据小区用户数与资源利用率的相关关系计算源小区与各均衡对象小区间的可用容量差值，包括：
通过曲线拟合得到小区用户数与CCE利用率的相关关系或者小区用户数与PRB利用率的相关关系；
根据所述小区用户数与CCE利用率的相关关系、源小区用户数以及均衡对象小区用户数计算源小区与均衡对象小区间的可用CCE利用率的差值；或者根据所述小区用户数与PRB利用率的相关关系、源小区用户数以及均衡对象小区用户数计算源小区与均衡对象小区间的可用PRB利用率的差值；
所述通过曲线拟合得到小区用户数与CCE利用率的相关关系，包括：
若小区用户数大于250，则通过公式1的3阶多项式拟合的曲线方程，分析得到小区用户数与CCE利用率的相关关系，其中，公式1为：y＝0.0000004288*x3-0.0005634442*x2+0.2597949085*x+5.0034674961，y为CCE利用率，x为RRC最大连接数；
若小区用户数小于250，则通过公式2的3阶多项式拟合的曲线方程，分析得到小区用户数与CCE利用率的相关关系，其中，公式2为：y＝0.0000051701*x3-0.0026283243*x2+0.5028705639*x-0.9378765285；
所述通过曲线拟合得到小区用户数与PRB利用率的相关关系，包括：
若小区用户数大于250，则通过公式3的3阶多项式拟合的曲线方程，分析得到小区用户数与PRB利用率的相关关系，其中，公式3为：y＝-0.0000009789*x3+0.0005032595*x2+0.1084334771*x+0.1039666463，y为PRB利用率；
若小区用户数小于250，则通过公式4的3阶多项式拟合的曲线方程，分析得到小区用户数与PRB利用率的相关关系，其中，公式4为：y＝-0.0000014009*x3+0.0005950359*x2+0.1101271121*x-0.2583827544；
根据所述小区间可用容量差值进行负荷均衡。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述MR数据确定所述源小区与目标小区之间的重叠覆盖度包括：
根据所述MR数据统计所述各目标小区的采样点数目；
根据所述采样点数目确定各目标小区的重叠覆盖度。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述源小区与目标小区之间的重叠覆盖度确定均衡对象小区包括：
根据统计的采样点数目按从大到小的顺序依次设定对应的目标小区的优先级；
将优先级高于第一阈值的目标小区确定为均衡对象小区。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述小区间可用容量差值进行负荷均衡包括：
当所述源小区与均衡对象小区间的可用CCE利用率的差值或者源小区与均衡对象小区间的可用PRB利用率的差值大于对应的阈值时，将处于源小区与均衡对象小区共同覆盖区域内的源小区用户切换到所述均衡对象小区。
5.一种LTE网络下多频小区间负荷均衡装置，其特征在于，所述装置包：
获取模块，用于获取同一覆盖区域内各异频小区的MR数据；
第一确定模块，根据所述MR数据确定源小区与目标小区、源小区与目标小区的信号强度以及源小区与目标小区之间的重叠覆盖度，其中，所述源小区为各异频小区中资源利用率最高的小区，所述目标小区为与所述源小区之间的电平差值在指定范围内的小区，所述电平差值为信号强度差值；
第二确定模块，用于根据所述源小区与目标小区之间的重叠覆盖度确定均衡对象小区；
计算模块，用于根据小区用户数与资源利用率的相关关系计算源小区与各均衡对象小区间的可用容量差值；
所述计算模块还用于：
通过曲线拟合得到小区用户数与CCE利用率的相关关系或者小区用户数与PRB利用率的相关关系；
根据所述小区用户数与CCE利用率的相关关系、源小区用户数以及均衡对象小区用户数计算源小区与均衡对象小区间的可用CCE利用率的差值；或者根据所述小区用户数与PRB利用率的相关关系、源小区用户数以及均衡对象小区用户数计算源小区与均衡对象小区间的可用PRB利用率的差值；
若小区用户数大于250，则通过公式1的3阶多项式拟合的曲线方程，分析得到小区用户数与CCE利用率的相关关系，其中，公式1为：y＝0.0000004288*x3-0.0005634442*x2+0.2597949085*x+5.0034674961，y为CCE利用率，x为RRC最大连接数；
若小区用户数小于250，则通过公式2的3阶多项式拟合的曲线方程，分析得到小区用户数与CCE利用率的相关关系，其中，公式2为：y＝0.0000051701*x3-0.0026283243*x2+0.5028705639*x-0.9378765285；
若小区用户数大于250，则通过公式3的3阶多项式拟合的曲线方程，分析得到小区用户数与PRB利用率的相关关系，其中，公式3为：y＝-0.0000009789*x3+0.0005032595*x2+0.1084334771*x+0.1039666463，y为PRB利用率；
若小区用户数小于250，则通过公式4的3阶多项式拟合的曲线方程，分析得到小区用户数与PRB利用率的相关关系，其中，公式4为：y＝-0.0000014009*x3+0.0005950359*x2+0.1101271121*x-0.2583827544；
均衡模块，用于根据所述小区间可用容量差值进行负荷均衡。
6.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，所述第一确定模块包括：
统计单元，用于根据所述MR数据统计所述各目标小区的采样点数目；
第一确定单元，用于根据所述采样点数目确定各目标小区的重叠覆盖度。
7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，第二确定模块包括：
设置单元，用于根据统计的采样点数目按从大到小的顺序依次设定对应的目标小区的优先级；
第二确定单元，用于将优先级高于第一阈值的目标小区确定为均衡对象小区。
8.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在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至4任一项所述LTE网络下多频小区间负荷均衡方法的步骤。
9.一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至4任一项所述LTE网络下多频小区间负荷均衡方法的步骤。
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