CN112994763B - 一种天线阵列波束赋形参数的优化方法及装置 - Google Patents

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Abstract

本发明实施例提供了一种天线阵列波束赋形参数的优化方法及装置，包括：通过基站接入目标网络的各个终端所对应的接入数据集合，该数据集合包括基站配置数据、终端参数数据及基站所处场景数据，将所多个接入数据集合进行分类，针对每种类别，根据基站性能确定该类别中的第一目标数据集合和第二目标数据集合，根据第一目标数据集合对应的天线阵列波束赋形参数，对第二目标数据集合对应的天线阵列波束赋形参数的取值进行优化，在对天线阵列波束赋形参数的取值进行优化的过程中，将基站所处的环境数据及终端参数数据考虑在内，提高了波束赋形参数赋值的配置效果，准确性较高，从而可以减少干扰，提高了天线性能和无线网络质量，使得用户体验较佳。

Description

一种天线阵列波束赋形参数的优化方法及装置
技术领域
本发明涉及无线通信技术领域，尤其涉及一种天线阵列波束赋形参数的优化方法及装置。
背景技术
近年来，随着通信技术的快速发展，第五代移动通信(5th generation mobilenetworks，5G)技术已经成为通信业和学术界探讨的热点。而在5G系统中，为了提高系统容量和频谱利用率，大规模多入多出(Massive MIMO)天线技术是5G新空口(New Radio，新空口)的关键技术之一，Massive MIMO天线技术则采用多个天线组成天线阵列，为了减少天线阵列中其他用户信号的干扰，提升用户数据下载速率，可以在每个MIMO通道考虑波束赋形，实现用户波束的空间复用。
在进行波束赋形时，需要设置波束赋形参数的参数值，现有技术中，用户终端测量基站小区广播信道信息，并上传给基站，基站根据该信道测量结果设置天线阵列的波束赋形参数的参数值。但是，现有技术重在设置波束赋形参数的参数值，仅仅考虑到了用户终端上报的信号测量结果数据，即只基于网络性能进行波束赋形参数值的设置。但是，在5G NR的实际应用中，其部署在密集的城区时，面临着复杂的地理环境以及用户需求，如果仅仅基于网络性能对波束赋形参数进行赋值，小区之间、用户之间的干扰较大，天线性能较低，无线网络质量较差，从而使得用户体验较差。
因此，现有技术中，波束赋形参数的赋值方式无法满足其复杂的地理环境及用户需求，小区之间、用户之间的干扰较大，天线性能较低，无线网络质量较差，从而使得用户体验较差。
发明内容
本发明实施例的目的是提供一种天线阵列波束赋形参数的优化方法及装置，以解决现有的波束赋形参数的赋值方式无法满足其复杂的地理环境及用户需求，小区之间、用户之间的干扰较大，天线性能较低，无线网络质量较差，从而使得用户体验较的问题。
为了解决上述技术问题，本发明实施例是这样实现的：
第一方面，本发明实施例提供了一种天线阵列波束赋形参数的优化方法，包括：
获取通过基站接入目标网络的各个终端所对应的接入数据集合；其中，所述接入数据集合包括所述基站的基站配置数据、所述终端的终端参数数据和所连接基站当前所处的场景数据；
通过聚类的方式将获取的各个所述接入数据集合分为多类；
针对每种类别的所述接入数据集合，根据所述类别中各个接入数据集合所对应的基站性能，在所述类别的各个接入数据集合中确定第一目标数据集合和第二目标数据集合，并根据所述第一目标数据集合所对应的天线阵列波束赋形参数的取值，对所述第二目标数据集合所对应的天线阵列波束赋形参数的取值进行优化。
第二方面，本发明实施例提供了一种天线阵列波束赋形参数的优化装置，包括：
第一数据获取模块，用于获取通过基站接入目标网络的各个终端所对应的接入数据集合；其中，所述接入数据集合包括所述基站的基站配置数据、所述终端的终端参数数据和所连接基站当前所处的场景数据；
聚类模块，用于通过聚类的方式将获取的各个所述接入数据集合分为多类；
参数优化模块，用于针对每种类别的所述接入数据集合，根据所述类别中各个接入数据集合所对应的基站性能，在所述类别的各个接入数据集合中确定第一目标数据集合和第二目标数据集合，并根据所述第一目标数据集合所对应的天线阵列波束赋形参数的取值，对所述第二目标数据集合所对应的天线阵列波束赋形参数的取值进行优化。
第三方面，本发明实施例提供了一种计算机设备，包括处理器、通信接口、存储器和通信总线；其中，所述处理器、所述通信接口以及所述存储器通过总线完成相互间的通信；所述存储器，用于存放计算机程序；所述处理器，用于执行所述存储器上所存放的程序，实现如第一方面所述的天线阵列波束赋形参数的优化方法的步骤。
第四方面，本发明实施例提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，实现如第一方面所述的天线阵列波束赋形参数的优化方法的步骤。
本发明实施例中的天线阵列波束赋形参数的优化方法及装置，首先，获取通过基站接入目标网络的各个终端所对应的接入数据集合，该数据集合中包括基站配置数据、终端参数数据以及基站所处场景数据，并通过聚类的方式将所获取的多个接入数据集合进行分类，最后，针对每种类别，根据基站的性能确定该类别中的第一目标数据集合和第二目标数据集合，并根据第一目标数据集合所对应的天线阵列波束赋形参数的取值，对第二目标数据集合所对应的天线阵列波束赋形参数的取值进行优化；在本发明实施例中，在对天线阵列波束赋形参数的取值进行优化的过程中，将基站所处的环境数据以及终端参数数据均考虑在内，将这些参数的影响考虑在内，提高了波束赋形参数赋值的配置效果，准确性较高，从而可以减少小区之间、用户之间的干扰，提高了天线性能和无线网络质量，使得用户体验较佳。
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中记载的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明实施例提供的天线阵列波束赋形参数的优化方法的第一种流程示意图；
图2为本发明实施例提供的天线阵列波束赋形参数的优化方法中，聚类结果的示意图；
图3为本发明实施例提供的天线阵列波束赋形参数的优化方法的第二种流程示意图；
图4为本发明实施例提供的天线阵列波束赋形参数的优化方法的第三种流程示意图；
图5为本发明实施例提供的天线阵列波束赋形参数的优化方法的第四种流程示意图；
图6为本发明实施例提供的天线阵列波束赋形参数的优化方法中，对接入目标网络的终端所对应的天线阵列波束赋形参数赋值的流程示意图；
图7为本发明实施例提供的天线阵列波束赋形参数的优化装置的模块组成示意图；
图8为本发明实施例提供的计算机设备的结构示意图。
具体实施方式
为了使本技术领域的人员更好地理解本发明中的技术方案，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，所描述的实施例仅仅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，都应当属于本发明保护的范围。
本发明实施例所提供的天线阵列波束赋形参数的优化方法及装置，应用于 5G系统中的天线阵列。在5G系统中，为了提高系统容量和频谱利用率，所采用的天线为多个天线组成的天线阵列。
图1为本发明实施例提供的天线阵列波束赋形参数的优化方法的第一种流程示意图，图1所示的方法，至少包括如下步骤：
步骤102，获取通过基站接入目标网络的各个终端所对应的接入数据集合；其中，上述接入数据集合包括基站的基站配置数据、终端的终端参数数据和所连接基站当前所处的场景数据。
其中，本发明实施例提供的方法为周期性执行方法，即每间隔预设周期则通过执行本发明实施例提供的方法对天线阵列波束赋形参数的取值进行优化。因此，在上述步骤102中，需要周期性获取上述接入数据集合。具体的，上述预设周期的具体时长可以为30分钟、1小时、10分钟等任意取值，预设周期的具体取值可以根据实际应用场景进行设置，本发明实施例并不对其进行限定。
具体的，上述目标网络可以为5G网络。需要说明的是，本发明实施例所提供的方法的执行主体为网络侧设备。
另外，上述步骤102中，一个终端对应一个接入数据集合，在该接入数据集合中，上述终端参数数据包括以下数据中的至少一项：
终端的移动速度、终端的数据下载速度、终端所处的位置信息、终端所处的高度以及终端的信噪比。
其中，上述终端所处的位置信息指的是终端处于室内环境还是室外环境。
上述所连接基站当前所处的场景数据包括以下数据中的至少一项：
基站天线的高度以及基站所在地的天气数据。
上述基站配置数据可以为基站天线阵列信道预编码信息等。
步骤104，通过聚类的方式将获取的各个接入数据集合分为多类。
在本发明实施例中，可以采用无监督聚类方法对各个接入数据集合机芯那个聚类，具体的，可以采用k-means的聚类方式。
步骤106，针对每种类别的接入数据集合，根据该类别中各个接入数据集合所对应的基站性能，在该类别的各个接入数据集合中确定第一目标数据集合和第二目标数据集合，并根据第一目标数据集合所对应的天线阵列赋形参数的取值，对第二目标数据集合所对应的天线阵列波束赋形参数的取值进行优化。
具体的，在上述步骤106中，则是使用基站性能较佳的第一目标数据集合所对应的天线阵列赋形参数的取值，对基站性能较差的第二目标数据集合所对应的天线阵列波束赋形参数的取值进行优化，以提高第二目标数据集合中基站的性能。
为便于理解，下述分别详细介绍本发明实施例中上述步骤204和步骤206 的具体实现过程。
具体的，上述步骤104，通过聚类的方式将获取的各个接入数据集合分为多类，具体包括如下过程：
确定所有接入数据集合所对应的初始化聚类中心；根据各个接入数据集合与初始化聚类中心之间的欧式距离，对各个接入数据集合进行初始化分类；更新上述初始化聚类中心，并对各个接入数据集合重新进行聚类，直至满足预设终止条件则结束；其中，上述预设终止条件包括没有接入数据集合被重新分类、聚类中心不再发生变化或者误差平方和的值不再发生变化中的任意一项。
在本发明实施例中，可以采用无监督聚类方法对接入数据集合进行分类，如k-means聚类方法。
在具体实施时，可以先将各个接入数据集合中的各个数据在各自空间进行归一化，其中，归一化的范围可以为[0,100]，即最小值为0，最大值为100。
在具体实施时，可以首先选取k个接入数据集合作为初始聚类中心，分别计算各个接入数据集合到该k个初始聚类中心的欧氏距离，按照欧氏距离最近的准则将各个接入数据集合分到离他们最近的聚类中心所对应的类别，完成接入数据集合的初始分类，并计算当前分类得到的各个类别的接入数据集合的误差平方和；其中，上述k的取值为正整数。
之后将初始分类得到的各个类别中所有接入数据集合的均值作为更新后的聚类中心，并基于更新后的聚类中心再次对所有接入数据集合进行聚类，并在每次聚类完成后，计算所得到的每个类别的接入数据集合的误差平方和，将当前次得到的误差平方和与上一次得到的误差平方和进行比较，若是误差平方和发生了变化，则继续更新聚类中心进行聚类，直至误差平方和不再发生变化为止。
当然，此处是以预设终止条件为误差平方和的值不再发生变化为例介绍上述聚类过程的。除此之外，上述预设终止条件还可以是聚类中心不再发生变化或者没有接入数据集合被重新分类，此处不再一一介绍。
另外，在本发明实施例中，在对所有接入数据集合进行聚类时，还需要剔除各个类别中的独立性数据集合，所谓独立性数据集合则指的是与该类别中的各个接入数据集合之间偏差较大的接入数据集合。在具体实施时，可以在每聚类一次执行一次剔除独立性数据集合的操作。
具体的，针对得到的每类接入数据集合，计算该类接入数据集合中各个接入数据集合的独立系数，具体的，独立系数的计算公式如下所示：
Zj＝Xj/Yj
其中，在上述公式中，zj表示第j个接入数据集合的独立系数，Xj表示第 j个接入数据集合所对应用户的业务等级，Yj表示第j个接入数据集合所对应用户的用户价值。其中，用户价值可以体现在用户资费、套餐等方面，用户的业务等级体现在用户某张卡的使用年限等。对于某个接入数据集合而言，其所对应的独立系数越大，则说明该接入数据集合与其他接入数据集合之间的偏差越大，当独立系数大于或等于设定系数值时，则剔除该独立系数所对应的接入数据集合。
其中，对各接入数据集合进行聚类后的一种聚类结果示意图如图2所示，当然，图2只是示例性说明，并不构成对本发明实施例的限定。
图3为本发明实施例提供的天线阵列波束赋形参数的优化方法的第二种流程示意图，图3所示的方法，至少包括如下步骤：
步骤302，获取通过基站接入目标网络的各个终端所对应的接入数据集合；其中，上述接入数据集合包括基站的基站配置数据、终端的终端参数数据和所连接基站当前所处的场景数据。
步骤304，确定所有接入数据集合所对应的初始化聚类中心。
步骤306，根据各个接入数据集合与初始化聚类中心之间的欧氏距离，对各个接入数据集合进行初始化分类。
步骤308，更新上述初始化聚类中心，并对各个接入数据集合重新进行聚类，直至满足预设终止条件则结束，得到多个类别的接入数据集合。
步骤310，针对每种类别的接入数据集合，根据该类别中各个接入数据集合所对应的基站性能，在该类别的各个接入数据集合中确定第一目标数据集合和第二目标数据集合，并根据第一目标数据集合所对应的天线阵列赋形参数的取值，对第二目标数据集合所对应的天线阵列波束赋形参数的取值进行优化。
具体的，上述步骤106，根据该类别中各个接入数据集合所对应的基站性能，在该类别的各个接入数据集合中确定第一目标数据集合和第二目标数据集合，具体包括：
按照基站性能从高到低的顺序从该类别的各个接入数据集合中选取前N 个接入数据集合，作为第一目标数据集合；以及，按照基站性能从低到高的顺序从该类别的各个接入数据集合中选取M个接入数据集合，作为第二目标数据集合；其中，M和N均为正常数。
其中，上述M和N的取值可以基于该种类别中接入数据集合的个数确定。例如，在一种具体实施方式中，N的数值可以为该类别中接入数据集合个数的 5％-10％，M的数值以为该类别中接入数据集合个数的10％-20％。
为便于理解，下述将举例进行说明。
例如，在一种具体实施方式中，以类别A为例，类别A中的接入数据集合有接入数据集合1、接入数据集合2、接入数据集合3、接入数据集合4、…、接入数据集合20，假设上述N的取值为该类别中接入数据集合个数的5％，M 的取值为该类别中接入数据集合个数的10％。则M的取值为2，N的取值为1。按照基站性能从高到低的顺序对类别A中的接入数据集合进行排序，将排在第一个的接入数据集合确定为第一目标数据集合，将排在最后的两个接入数据集合确定为第二目标数据集合。
图4为本发明实施例提供的天线阵列波束赋形参数的优化方法的第三种流程示意图，图4所示的方法至少包括：
步骤402，获取通过基站接入目标网络的各个终端所对应的接入数据集合。
步骤404，通过聚类的方式将获取的各个接入数据集合划分为多类。
步骤406，针对每种类别的接入数据集合，按照基站性能从高到低 的顺序从该类别的各个接入数据集合中选取N个接入数据集合，作为第一目标数据集合，以及，按照基站性能从低到高的顺序从该类别的各个接入数据集合中选取 M个接入数据集合，作为第二目标数据集合。
步骤408，根据第一目标数据集合所对应的天线阵列波束赋形参数的取值，对第二目标数据集合所对应的天线阵列波束赋形参数的取值进行优化。
具体的，在上述步骤106中，根据第一目标数据集合所对应的天线阵列波束赋形参数的取值，对第二目标数据集合所对应的天线阵列波束赋形参数的取值进行优化，具体包括如下过程：
计算第一目标数据集合中所有接入数据集合所对应的天线阵列波束赋形参数取值的平均值；检测当前第二目标数据集合中的接入数据集合所对应的天线阵列波束赋形参数取上述平均值时，该接入数据集合所对应的基站性能是否提高；若是，则将上述平均值确定为该数据集合所对应的天线阵列波束赋形参数的取值。
在具体实施时，当计算出第一目标数据集合中各个接入数据集合所对应的天线阵列波束赋形参数取值的平均值后，将该平均值分别赋予给第二目标数据集合中每个接入数据集合所对应的天线阵列波束赋形参数，然后检测第二目标数据集合中每个接入数据集合所对应基站性能是否得到了提升，若是，则将该平均值作为该接入数据集合所对应天线阵列波束赋形参数的取值。
图5为本发明实施例提供的天线阵列波束赋形参数的优化方法的第四种流程示意图，图5所示的方法，至少包括如下步骤：
步骤502，获取通过基站接入目标网络的各个终端所对应的接入数据集合。
步骤504，通过聚类的方式将获取的各个接入数据集合划分为多类。
步骤506，针对每种类别的接入数据集合，按照基站性能从高到低 的顺序从该类别的各个接入数据集合中选取N个接入数据集合，作为第一目标数据集合，以及，按照基站性能从低到高的顺序从该类别的各个接入数据集合中选取 M个接入数据集合，作为第二目标数据集合。
步骤508，计算第一目标数据集合中各个接入数据集合所对应的天线阵列波束赋形参数取值的平均值。
步骤510，将第二目标数据集合中的各个接入数据集合所对应的天线阵列波束赋形参数的取值更新为上述平均值。
步骤512，检测第二目标数据集合中的各接入数据集合所对应的基站性能是否得到提高。
步骤514，将基站性能提高的接入数据集合所对应的天线阵列波束赋形参数的取值更新为上述平均值，将基站性能未提高的接入数据集合所对应的天线阵列波束赋形参数的取值保持不变。
本发明实施例中，通过采用基站性能较佳的接入数据集合所对应的天线阵列波束赋形参数取值的平均值，对基站性能较差的接入数据集合所对应的天线阵列波束赋形参数的取值进行优化，可以不断提高基站性能，进而提高网络质量，使得用户体验较佳。
另外，在本发明实施例中，除了对已接入目标网络的天线阵列波束赋形参数进行优化之外，还可以给新接入目标网络的终端所对应的天线阵列波束赋形参数进行赋值。因此，本发明实施例所提供的方法，还包括如下过程：
检测到有终端通过基站接入目标网络时，获取该终端对应的目标接入数据集合；确定目标接入数据集合所属的接入数据集合类别；基于上述类别中的第一目标数据集合所对应的天线阵列波束赋形参数的取值，对接入的终端所对应的天线阵列波束赋形参数进行赋值。
具体的，在本发明实施例中，可以计算上述目标接入数据集合与当前存在的类别的接入数据集合的聚类中心的欧氏距离，将欧氏距离最小的类别确定为目标接入数据集合所属的类别。
其中，上述基于上述类别中的第一目标数据集合所对应的天线阵列波束赋形参数的取值，对接入的终端所对应的天线阵列波束赋形参数进行赋值，具体包括：
计算第一目标数据集合中所有接入数据集合所对应的天线阵列波束赋形参数取值的平均值；将上述平均值，确定为接入的终端所对应的天线阵列波束赋形参数的取值。
图6为本发明实施例提供的天线阵列波束赋形参数的优化方法中，为接入终端所对应的天线阵列波束赋形参数的取值进行赋值的流程示意图，图6所示的方法，至少包括如下步骤：
步骤602，获取通过基站接入目标网络的终端所对应的目标接入数据集合。
步骤604，通过聚类的方式确定目标接入数据集合所属的类别。
步骤606，针对上述类别，按照基站性能从高到低 的顺序从该类别的各个接入数据集合中选取N个接入数据集合，作为第一目标数据集合，以及，按照基站性能从低到高的顺序从该类别的各个接入数据集合中选取M个接入数据集合，作为第二目标数据集合。
步骤608，计算第一目标数据集合中各个接入数据集合所对应的天线阵列波束赋形参数取值的平均值。
步骤610，将上述平均值确定为接入的终端所对应的天线阵列波束赋形参数的取值。
本发明实施例提供的天线阵列波束赋形参数的优化方法，首先，获取通过基站接入目标网络的各个终端所对应的接入数据集合，该数据集合中包括基站配置数据、终端参数数据以及基站所处场景数据，并通过聚类的方式将所获取的多个接入数据集合进行分类，最后，针对每种类别，根据基站的性能确定该类别中的第一目标数据集合和第二目标数据集合，并根据第一目标数据集合所对应的天线阵列波束赋形参数，对第二目标数据集合所对应的天线阵列波束赋形参数的取值进行优化；在本发明实施例中，在对天线阵列波束赋形参数的取值进行优化的过程中，将基站所处的环境数据以及终端参数数据均考虑在内，将这些参数的影响考虑在内，提高了波束赋形参数赋值的配置效果，准确性较高，从而可以减少小区之间、用户之间的干扰，提高了天线性能和无线网络质量，使得用户体验较佳。
对应于本发明实施例提供的天线阵列波束赋形参数的优化方法，基于相同的思路，本发明实施例还提供了一种基于天线阵列波束赋形参数的优化装置，用于执行本发明实施例图1-图6所对应实施例提供的方法，图7为本发明实施例提供的天线阵列波束赋形参数的优化装置的模块组成示意图，图7所示的装置，至少包括：
第一数据获取模块702，用于获取通过基站接入目标网络的各个终端所对应的接入数据集合；其中，接入数据集合包括基站的基站配置数据、终端的终端参数数据和所连接基站当前所处的场景数据；
聚类模块704，用于通过聚类的方式将获取的各个接入数据集合分为多类；
参数优化模块706，用于针对每种类别的接入数据集合，根据该类别中各个接入数据集合所对应的基站性能，在类别的各个接入数据集合中确定第一目标数据集合和第二目标数据集合，并根据第一目标数据集合所对应的天线阵列波束赋形参数的取值，对第二目标数据集合所对应的天线阵列波束赋形参数的取值进行优化。
可选的，上述参数优化模块706，具体用于：
按照基站性能从高到低的顺序从该类别的各个接入数据集合中选取N个接入数据集合，作为第一目标数据集合；以及，按照基站性能从低到高的顺序从该类别的各个接入数据集合中选取M个接入数据集合，作为第二目标数据集合；其中，M和N均为正整数。
可选的，上述参数优化模块706，还具体用于：
计算第一目标数据集合中所有接入数据集合所对应的天线阵列波束赋形参数取值的平均值；检测当第二目标数据集合中的接入数据集合所对应的天线阵列波束赋形参数取平均值时，该接入数据集合所对应的基站性能是否提高；若是，则将平均值确定为该接入数据集合所对应的天线阵列波束赋形参数的取值。
可选的，本发明实施例提供的装置，还包括：
第二数据获取模块，用于检测到有终端通过基站接入目标网络时，获取终端所对应的目标接入数据集合；
确定模块，用于确定目标接入数据集合所属的接入数据集合类别；
赋值模块，用于基于上述类别中的第一目标数据集合所对应的天线阵列波束赋形参数的取值，对接入的终端所对应的天线阵列波束赋形参数进行赋值。
可选的，上述赋值模块，具体用于：
计算第一目标数据集合中所有接入数据集合所对应的天线阵列波束赋形参数取值的平均值；将平均值，确定为接入的终端所对应的天线阵列波束赋形参数的取值。
可选的，终端的终端参数数据包括以下数据中的至少一项：
终端的移动速度、终端的数据下载速度、终端所处的位置信息、终端所处的高度以及终端的信噪比；
所连接基站当前所处的场景数据包括以下数据中的至少一项：
基站天线的高度以及基站所在地的天气数据。
可选的，上述聚类模块704，具体用于：
确定所有接入数据集合所对应的初始化聚类中心；
根据各个接入数据集合与初始化聚类中心之间的欧氏距离，对各个接入数据集合进行初始化分类；
更新初始化聚类中心，并对各个接入数据集合重新进行聚类，直至满足预设终止条件则结束；其中，预设终止条件包括没有接入数据集合被重新分类、聚类中心不再发生变化或者误差平方和的值不再发生变化中的任意一项。
本发明实施例提供的天线阵列波束赋形参数的优化装置，首先，获取通过基站接入目标网络的各个终端所对应的接入数据集合，该数据集合中包括基站配置数据、终端参数数据以及基站所处场景数据，并通过聚类的方式将所获取的多个接入数据集合进行分类，最后，针对每种类别，根据基站的性能确定该类别中的第一目标数据集合和第二目标数据集合，并根据第一目标数据集合所对应的天线阵列波束赋形参数，对第二目标数据集合所对应的天线阵列波束赋形参数的取值进行优化；在本发明实施例中，在对天线阵列波束赋形参数的取值进行优化的过程中，将基站所处的环境数据以及终端参数数据均考虑在内，将这些参数的影响考虑在内，提高了波束赋形参数赋值的配置效果，准确性较高，从而可以减少小区之间、用户之间的干扰，提高了天线性能和无线网络质量，使得用户体验较佳。
本发明实施例提供的天线阵列波束赋形参数的优化装置能够实现上述天线阵列波束赋形参数的优化方法对应的实施例中的各个过程，为避免重复，这里不再赘述。
需要说明的是，本发明实施例提供的天线阵列波束赋形参数的优化装置与本发明实施例提供的天线阵列波束赋形参数的优化方法基于同一发明构思，因此该实施例的具体实施可以参见前述天线阵列波束赋形参数的优化方法的实施，重复之处不再赘述。
对应上述实施例提供的天线阵列波束赋形参数的优化方法，基于相同的技术构思，本发明实施例还提供了一种计算机设备，该设备用于执行上述的用户驻留不均衡区域的识别方法，图8为实现本发明各个实施例的一种计算机设备的结构示意图，如图8所示。计算机设备可因配置或性能不同而产生比较大的差异，可以包括一个或一个以上的处理器801和存储器802，存储器802中可以存储有一个或一个以上存储应用程序或数据。其中，存储器802可以是短暂存储或持久存储。存储在存储器802的应用程序可以包括一个或一个以上模块 (图示未示出)，每个模块可以包括对计算机设备中的一系列计算机可执行指令。更进一步地，处理器801可以设置为与存储器802通信，在计算机设备上执行存储器802中的一系列计算机可执行指令。计算机设备还可以包括一个或一个以上电源803，一个或一个以上有线或无线网络接口804，一个或一个以上输入输出接口805，一个或一个以上键盘806。
具体在本实施例中，计算机设备包括有处理器、通信接口、存储器和通信总线；其中，处理器、通信接口以及存储器通过总线完成相互间的通信；存储器，用于存放计算机程序；处理器，用于执行存储器上所存放的程序，实现以下方法步骤：
获取通过基站接入目标网络的各个终端所对应的接入数据集合；其中，接入数据集合包括基站的基站配置数据、终端的终端参数数据和所连接基站当前所处的场景数据；
通过聚类的方式将获取的各个接入数据集合分为多类；
针对每种类别的接入数据集合，根据该类别中各个接入数据集合所对应的基站性能，在类别的各个接入数据集合中确定第一目标数据集合和第二目标数据集合，并根据第一目标数据集合所对应的天线阵列波束赋形参数的取值，对第二目标数据集合所对应的天线阵列波束赋形参数的取值进行优化。
本发明实施例中的计算机设备，首先，获取通过基站接入目标网络的各个终端所对应的接入数据集合，该数据集合中包括基站配置数据、终端参数数据以及基站所处场景数据，并通过聚类的方式将所获取的多个接入数据集合进行分类，最后，针对每种类别，根据基站的性能确定该类别中的第一目标数据集合和第二目标数据集合，并根据第一目标数据集合所对应的天线阵列波束赋形参数，对第二目标数据集合所对应的天线阵列波束赋形参数的取值进行优化；在本发明实施例中，在对天线阵列波束赋形参数的取值进行优化的过程中，将基站所处的环境数据以及终端参数数据均考虑在内，将这些参数的影响考虑在内，提高了波束赋形参数赋值的配置效果，准确性较高，从而可以减少小区之间、用户之间的干扰，提高了天线性能和无线网络质量，使得用户体验较佳。
本发明实施例提供的计算机设备能够实现上述天线阵列波束赋形参数的优化方法对应的实施例中的各个过程，为避免重复，这里不再赘述。
需要说明的是，本发明实施例提供的计算机设备与本发明实施例提供的天线阵列波束赋形参数的优化方法基于同一发明构思，因此该实施例的具体实施可以参见前述天线阵列波束赋形参数的优化方法的实施，重复之处不再赘述。
本发明实施例还提供一种计算机可读存储介质，存储介质内存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现以下方法步骤：
获取通过基站接入目标网络的各个终端所对应的接入数据集合；其中，接入数据集合包括基站的基站配置数据、终端的终端参数数据和所连接基站当前所处的场景数据；
通过聚类的方式将获取的各个接入数据集合分为多类；
针对每种类别的接入数据集合，根据该类别中各个接入数据集合所对应的基站性能，在类别的各个接入数据集合中确定第一目标数据集合和第二目标数据集合，并根据第一目标数据集合所对应的天线阵列波束赋形参数的取值，对第二目标数据集合所对应的天线阵列波束赋形参数的取值进行优化。
本发明实施例中的计算机可读存储介质，首先，获取通过基站接入目标网络的各个终端所对应的接入数据集合，该数据集合中包括基站配置数据、终端参数数据以及基站所处场景数据，并通过聚类的方式将所获取的多个接入数据集合进行分类，最后，针对每种类别，根据基站的性能确定该类别中的第一目标数据集合和第二目标数据集合，并根据第一目标数据集合所对应的天线阵列波束赋形参数，对第二目标数据集合所对应的天线阵列波束赋形参数的取值进行优化；在本发明实施例中，在对天线阵列波束赋形参数的取值进行优化的过程中，将基站所处的环境数据以及终端参数数据均考虑在内，将这些参数的影响考虑在内，提高了波束赋形参数赋值的配置效果，准确性较高，从而可以减少小区之间、用户之间的干扰，提高了天线性能和无线网络质量，使得用户体验较佳。
本发明实施例提供的计算机可读存储介质能够实现上述天线阵列波束赋形参数的优化方法对应的实施例中的各个过程，为避免重复，这里不再赘述。
需要说明的是，本发明实施例提供的计算机可读存储介质与本发明实施例提供的天线阵列波束赋形参数的优化方法基于同一发明构思，因此该实施例的具体实施可以参见前述天线阵列波束赋形参数的优化方法的实施，重复之处不再赘述。
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、系统、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(系统)、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。
在一个典型的配置中，计算设备包括一个或多个处理器(CPU)、输入/输出接口、网络接口和内存。
内存可能包括计算机可读介质中的非永久性存储器，随机存取存储器 (RAM)和/或非易失性内存等形式，如只读存储器(ROM)或闪存(flash RAM)。内存是计算机可读介质的示例。
计算机可读介质包括永久性和非永久性、可移动和非可移动媒体可以由任何方法或技术来实现信息存储。信息可以是计算机可读指令、数据结构、程序的模块或其他数据。计算机的存储介质的例子包括，但不限于相变内存 (PRAM)、静态随机存取存储器(SRAM)、动态随机存取存储器(DRAM)、其他类型的随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、快闪记忆体或其他内存技术、只读光盘只读存储器(CD-ROM)、数字多功能光盘(DVD)或其他光学存储、磁盒式磁带，磁带磁磁盘存储或其他磁性存储设备或任何其他非传输介质，可用于存储可以被计算设备访问的信息。按照本文中的界定，计算机可读介质不包括暂存电脑可读媒体(transitory media)，如调制的数据信号和载波。
还需要说明的是，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、商品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、商品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括要素的过程、方法、商品或者设备中还存在另外的相同要素。
本领域技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、系统或计算机程序产品。因此，本申请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，本申请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。
以上仅为本申请的实施例而已，并不用于限制本申请。对于本领域技术人员来说，本申请可以有各种更改和变化。凡在本申请的精神和原理之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请的权利要求范围之内。

Claims (9)

1.一种天线阵列波束赋形参数的优化方法，其特征在于，所述方法包括：
获取通过基站接入目标网络的各个终端所对应的接入数据集合；其中，所述接入数据集合包括所述基站的基站配置数据、所述终端的终端参数数据和所连接基站当前所处的场景数据；
通过聚类的方式将获取的各个所述接入数据集合分为多类；
针对每种类别的所述接入数据集合，根据所述类别中各个接入数据集合所对应的基站性能，在所述类别的各个接入数据集合中确定第一目标数据集合和第二目标数据集合，并根据所述第一目标数据集合所对应的天线阵列波束赋形参数的取值，对所述第二目标数据集合所对应的天线阵列波束赋形参数的取值进行优化；
所述根据所述第一目标数据集合所对应的天线阵列波束赋形参数的取值，对所述第二目标数据集合所对应的天线阵列波束赋形参数的取值进行优化，包括：
计算所述第一目标数据集合中所有所述接入数据集合所对应的天线阵列波束赋形参数取值的平均值；
检测当所述第二目标数据集合中的所述接入数据集合所对应的天线阵列波束赋形参数取所述平均值时，所述接入数据集合所对应的基站性能是否提高；
若是，则将所述平均值确定为所述接入数据集合所对应的天线阵列波束赋形参数的取值。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述类别中各个接入数据集合所对应的基站性能，在所述类别的各个接入数据集合中确定第一目标数据集合和第二目标数据集合，包括：
按照所述基站性能从高到低的顺序从所述类别的各个所述接入数据集合中选取N个所述接入数据集合，作为所述第一目标数据集合；以及，按照所述基站性能从低到高的顺序从该类别的各个所述接入数据集合中选取M个所述接入数据集合，作为所述第二目标数据集合；其中，M和N均为正整数。
3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
检测到有终端通过基站接入所述目标网络时，获取所述终端所对应的目标接入数据集合；
确定所述目标接入数据集合所属的接入数据集合类别；
基于所述类别中的第一目标数据集合所对应的天线阵列波束赋形参数的取值，对接入的终端所对应的天线阵列波束赋形参数进行赋值。
4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于所述类别中的第一目标数据集合所对应的天线阵列波束赋形参数的取值，对接入的终端所对应的天线阵列波束赋形参数进行赋值，包括：
计算所述第一目标数据集合中所有所述接入数据集合所对应的天线阵列波束赋形参数取值的平均值；
将所述平均值，确定为接入的终端所对应的天线阵列波束赋形参数的取值。
5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述终端的终端参数数据包括以下数据中的至少一项：
所述终端的移动速度、所述终端的数据下载速度、所述终端所处的位置信息、所述终端所处的高度以及所述终端的信噪比；
所述所连接基站当前所处的场景数据包括以下数据中的至少一项：
所述基站天线的高度以及所述基站所在地的天气数据。
6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过聚类的方式将获取的各个所述接入数据集合分为多类，包括：
确定所有所述接入数据集合所对应的初始化聚类中心；
根据各个所述接入数据集合与所述初始化聚类中心之间的欧氏距离，对各个所述接入数据集合进行初始化分类；
更新所述初始化聚类中心，并对各个所述接入数据集合重新进行聚类，直至满足预设终止条件则结束；其中，所述预设终止条件包括没有所述接入数据集合被重新分类、所述聚类中心不再发生变化或者误差平方和的值不再发生变化中的任意一项。
7.一种天线阵列波束赋形参数的优化装置，其特征在于，包括：
第一数据获取模块，用于获取通过基站接入目标网络的各个终端所对应的接入数据集合；其中，所述接入数据集合包括所述基站的基站配置数据、所述终端的终端参数数据和所连接基站当前所处的场景数据；
聚类模块，用于通过聚类的方式将获取的各个所述接入数据集合分为多类；
参数优化模块，用于针对每种类别的所述接入数据集合，根据所述类别中各个接入数据集合所对应的基站性能，在所述类别的各个接入数据集合中确定第一目标数据集合和第二目标数据集合，并根据所述第一目标数据集合所对应的天线阵列波束赋形参数的取值，对所述第二目标数据集合所对应的天线阵列波束赋形参数的取值进行优化；
所述参数优化模块，还用于：
计算第一目标数据集合中所有接入数据集合所对应的天线阵列波束赋形参数取值的平均值；检测当第二目标数据集合中的接入数据集合所对应的天线阵列波束赋形参数取平均值时，该接入数据集合所对应的基站性能是否提高；若是，则将平均值确定为该接入数据集合所对应的天线阵列波束赋形参数的取值。
8.一种计算机设备，其特征在于，包括处理器、通信接口、存储器和通信总线；其中，所述处理器、所述通信接口以及所述存储器通过总线完成相互间的通信；所述存储器，用于存放计算机程序；所述处理器，用于执行所述存储器上所存放的程序，实现如权利要求1-6任一项所述的天线阵列波束赋形参数的优化方法。
9.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1-6任一项所述的天线阵列波束赋形参数的优化方法。
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