CN113395704A - 一种5g基站的选址方法及装置 - Google Patents

Abstract

本公开实施例是关于一种5G基站的选址方法及装置。该方法包括以下步骤：确定选址区域，对所述区域中现有4G基站的站址环境进行分类；根据所述分类，生成每一类站址环境在5G场景下的仿真参数，并获取5G覆盖预测范围；利用4G覆盖类数据，对5G环境下的所述5G覆盖预测范围进行校正，得到影响5G基站选址的评价因素权重值；根据所述评价因素权重值，计算出基站在5G覆盖区域下的选址评价函数；基于所述选址评价函数得到所述区域内原始4G基站被选为5G站址的可能性优先级，并根据所述优先级确定出5G基站的候选站址。本公开实施例有效地确保了不同环境下的网络质量情况，还使得5G基站的选址更加精确。

Description

一种5G基站的选址方法及装置

技术领域

本公开实施例涉及终端定位技术领域，尤其涉及一种5G基站的选址方法及装置。

背景技术

5G网络建设初期，需要优先确定建站地址，由于建设规模的巨大，很难开展大量的新建站址工作，诸如勘探，测量，选址等仍需耗费大量人力物力。一般地，5G网络大部分站点选址会采用现有4G现有基站位置，一方面，节约了规划建设成本，另一方面，能够快速实施5G网络建设。

相关技术中，选站策略一般地基于单一数据源，例如从TD(Time Division)站址选择LTE(Long Term Evolution)站点位置，主要采用仿真/测试进行网络覆盖和干扰的预测，同时，设置一定的门限要求，达到要求的TD站点作为LTE网络选址输出。或者从已有网络中选出若干个站址，通过仿真的方式预测待规划网络的覆盖，容量要求，判定是否达到待规划网络建设要求，从而作为站址输出。

关于上述技术方案，发明人发现至少存在如下一些技术问题：例如，判定选址与否的数据源单一，未综合考虑地理环境、网络质量、业务量、网络结构等多方面因素的影响。未考虑不同环境对网络指标的要求，如基站处于城区时，性能指标要求就略高，而处于郊区时，性能指标要求就较低，需要对不同的城区环境建立相应地预测评估范围，更有利于获取有效数据用于站址选站。因此，有必要改善上述相关技术方案中存在的一个或者多个问题。

需要说明的是，在上述背景技术部分公开的信息仅用于加强对本公开的背景的理解，因此可以包括不构成对本领域普通技术人员已知的现有技术的信息。

发明内容

本公开实施例的目的在于提供一种5G基站的选址方法及装置，进而至少在一定程度上克服由于相关技术的限制和缺陷而导致的一个或者多个问题。

根据本公开实施例的第一方面，提供一种5G基站的选址方法，该方法包括以下步骤：

步骤S1：确定选址区域，对所述区域中现有4G基站的站址环境进行分类；

步骤S2：根据所述分类，生成每一类站址环境在5G场景下的仿真参数，并获取5G覆盖预测范围；

步骤S3：利用4G覆盖类数据，对5G环境下的所述5G覆盖预测范围进行校正，得到影响5G基站选址的评价因素权重值；

步骤S4：根据所述评价因素权重值，计算出基站在5G覆盖区域下的选址评价函数；

步骤S5：基于所述选址评价函数得到所述区域内原始4G基站被选为5G站址的可能性优先级，并根据所述优先级确定出5G基站的候选站址。

本公开的一种示例性实施例中，在所述步骤S1中，依据基站的间距以及高层建筑物的密度对所述区域中现有4G基站的站址环境进行分类。

本公开的一种示例性实施例中，在所述步骤S1中，

所述基站的间距小于150m，且所述高层建筑物的密度大于75％时，确定所述站址环境为密集城区；

所述基站的间距大于150m小于250m，且所述高层建筑物的密度大于50％而小于75％时，确定所述站址环境为一般城区；

所述基站的间距大于250m小于500m，且所述高层建筑物的密度大于40％而小于50％时，确定所述站址环境为乡镇；

所述基站的间距大于500m，且所述高层建筑物的密度小于40％时，确定所述站址环境为农村。

本公开的一种示例性实施例中，在所述步骤S2中，所述5G覆盖预测范围＝LTERSRP+(5G基站发射功率-LTE基站发射功率)+(LTE天线增益-5G天线增益)+(LTE馈线与跳线损耗-5G馈线与跳线损耗)+穿透损耗补偿因子+频率补偿损耗因子。

本公开的一种示例性实施例中，在所述步骤S3中，包括通过覆盖、干扰、话务量、地物类型、网络结构因素中的一个或多个对所述5G环境下的所述5G覆盖预测范围进行校正。

本公开的一种示例性实施例中，在所述步骤S4中，通过下述公式计算出所述选址评价函数f：

其中，所述S_{g per rule}为选址规则下的全局值；

所述

为选址规则下的所述杂波因素预测值；

所述

为选址规则下的所述覆盖因素预测值；

所述

为选址规则下的所述话务量因素预测值；

所述

为选址规则下的所述干扰因素预测值。

根据本公开实施例的第二方面，提供一种5G基站的选址装置，该装置包括：

站址环境划分模块，用于确定选址区域，并对所述区域中现有4G基站的站址环境进行分类；

数据获取模块，用于根据所述分类，生成每一类站址环境在5G场景下的仿真参数，并获取5G覆盖预测范围；

数据校正模块，用于利用4G覆盖类数据，对5G环境下的所述5G覆盖预测范围进行校正，得到影响5G基站选址的评价因素权重值；

数据计算模块，用于根据所述评价因素权重值，计算出基站在5G覆盖区域下的选址评价函数；

站址确定模块，用于基于所述选址评价函数得到所述区域内原始4G基站被选为5G站址的可能性优先级，并根据所述优先级确定出5G基站的候选站址。

本公开的一种示例性实施例中，所述站址环境划分模块，还用于依据基站的间距以及高层建筑物的密度对所述区域中现有4G基站的站址环境进行分类。

本公开的一种示例性实施例中，所述数据计算模块，用于通过覆盖、干扰、话务量、地物类型、网络结构因素中的一个或多个对所述5G环境下的所述5G覆盖预测范围进行校正。

本公开的一种示例性实施例中，所述数据计算模块用于通过下述公式计算出所述选址评价函数f：

其中，所述S_{g per rule}为选址规则下的全局值；

所述

为选址规则下的所述杂波因素预测值；

所述

为选址规则下的所述覆盖因素预测值；

所述

为选址规则下的所述话务量因素预测值；

所述

为选址规则下的所述干扰因素预测值。

本公开的实施例提供的技术方案可以包括以下有益效果：

本公开的实施例中，对站址的环境进行了区分，针对各个环境划分出不同的性能指标，并利用多个4G覆盖类数据对各类站址环境在5G环境下的覆盖预测范围进行校正，且利用评价函数计算出的可能性优先级确定5G基站的候选站址，如此，有效地确保了不同环境下的网络质量情况，还使得5G基站的选址更加精确。

应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本公开。

附图说明

此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本公开的实施例，并与说明书一起用于解释本公开的原理。显而易见的，下面描述中的附图仅仅是本公开的一些实施例，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示出本公开示例性实施例中5G基站的选址方法步骤示意图；

图2示出本公开示例性实施例中5G基站的选址装置框架示意图。

具体实施方式

现在将参考附图更全面地描述示例实施方式。然而，示例实施方式能够以多种形式实施，且不应被理解为限于在此阐述的范例；相反，提供这些实施方式使得本公开将更加全面和完整，并将示例实施方式的构思全面地传达给本领域的技术人员。所描述的特征、结构或特性可以以任何合适的方式结合在一个或更多实施方式中。

此外，附图仅为本公开的示意性图解，并非一定是按比例绘制。图中相同的附图标记表示相同或类似的部分，因而将省略对它们的重复描述。附图中所示的一些方框图是功能实体，不一定必须与物理或逻辑上独立的实体相对应。可以采用软件形式来实现这些功能实体，或在一个或多个硬件模块或集成电路中实现这些功能实体，或在不同网络和/或处理器装置和/或微控制器装置中实现这些功能实体。

本示例实施方式中首先提供了一种5G基站的选址方法，参考图1中所示，该方法可以包括以下步骤：

步骤S1：确定选址区域，对区域中现有4G基站的站址环境进行分类；

步骤S2：根据分类，生成每一类站址环境在5G场景下的仿真参数，并获取5G覆盖预测范围；

步骤S3：利用4G覆盖类数据，对5G环境下的5G覆盖预测范围进行校正，得到影响5G基站选址的评价因素权重值；

步骤S4：根据评价因素权重值，计算出基站在5G覆盖区域下的选址评价函数；

步骤S5：基于选址评价函数得到区域内原始4G基站被选为5G站址的可能性优先级，并根据该优先级确定出5G基站的候选站址。

本公开的实施例中，对站址的环境进行了区分，针对各个环境划分出不同的性能指标，并利用多个4G覆盖类数据对各类站址环境在5G环境下的覆盖预测范围进行校正，且利用评价函数计算出的可能性优先级确定5G基站的候选站址，如此，有效地确保了不同环境下的网络质量情况，还使得5G基站的选址更加精确。

下面，将对本示例实施方式中的上述方法的各个步骤进行更详细的说明。

本公开的技术方案是基于4G规划数据对5G网络选址，实际上就是从N个4G基站的站点中选出最优的M个5G基站的站址位置，其中N>M且N和M都为整数。

在一个实施例中，步骤S1中可依据基站的间距以及高层建筑物的密度对区域中现有4G基站的站址环境进行分类，基站的站间距越小，高层建筑物密度越大，其环境为密集城区的可能性越大。可以将基站环境分为密集城区、一般城区、乡镇以及农村，针对不同的区域生成各自区域在5G场景下的仿真参数，会提高计算的精确度。

具体的，可设定当基站之间的间距小于150m，且高层建筑物的密度大于75％时，确定该站址环境为密集城区；当基站之间的间距大于150m小于250m，且高层建筑物的密度大于50％而小于75％时，确定该站址环境为一般城区；当基站之间的间距大于250m小于500m，且高层建筑物的密度大于40％而小于50％时，确定该站址环境为乡镇；当基站的间距大于500m，且高层建筑物的密度小于40％时，确定该站址环境为农村。

实际应用中，某些环境下的基站间距和高层建筑物的密度数据可能无法同时满足上述数据条件，此时，优先以基站间距作为划分条件，若站间距条件满足，但高层建筑物的密度不满足，则降级处理。例如，某环境中，根据测试得出基站之间的间距为120米，而高层建筑物的密度为70％，则划分该站址环境为一般城区环境。以此类推，定义各个基站的站址环境。

不同的站址环境下，仿真参数不同。在步骤S2中，可根据前述得到的站址环境，设置影响5G仿真覆盖结果的参数，包括传播模型，穿透损耗补偿因子，频率补偿损耗因子，最终，据此得到各站址环境下的5G覆盖预测范围。具体的，计算5G覆盖预测范围的公式如下所示：

5G覆盖预测范围＝LTE RSRP+(5G基站发射功率-LTE基站发射功率)+(LTE天线增益-5G天线增益)+(LTE馈线与跳线损耗-5G馈线与跳线损耗)+穿透损耗补偿因子+频率补偿损耗因子。

其中，RSRP(Reference Signal Received Power，参考信号接收功率)为该环境下行公共导频在测量带宽内功率的线性值，即为信号功率，反映当前信道的路径损耗强度，用于当前环境下覆盖的测量。

当得到的5G覆盖预测范围大于该环境下的业务覆盖门限时，则表示该栅格为5G最佳服务环境范围内。同时，若提供的数据仍包括路测/MR数据等，均依据上述公式得到某一栅格具体位置上的实际预测值，那么该实际预测值则为该栅格的覆盖值，该栅格前述所得仿真预测值则不考虑。

在步骤S3中，根据LTE规划数据类型，通过覆盖、干扰、话务量、地物类型、网络结构因素中的一个或多个对上述5G覆盖预测范围进行校正。具体的，这些因素包括但不限于是5G覆盖，干扰，话务量，地物类型、网络结构等。

其中，干扰因素根据小区5G覆盖预测值，确定主小区和相邻小区，生成的SINR反映5G网络的干扰情况。对于话务量因素，可采用人口业务线性预测方式，预估5G网络话务量分布情况。地物类型因素，可通过地物权重来区分在不同类型地物站址选址可能性，权重值越大，那么满足栅格上作为站址的概率将增大。通过上述分析，得到基站5G信号预测范围内每个栅格的各个校正值，从而得到影响站址选址的规划因素值。

在步骤S4中，根据评价因素权重值，通过下述公式计算出各个环境下的选址评价函数f：

其中，对于任意的栅格bin(x,y)属于现有4G站址进行5G覆盖预测的最佳服务小区区域范围内。

而S_{g per rule}为该选址规则下的全局值，例如5G网络不同环境下站间距要求，城区环境站间距150米以内，一般城区250米以内等，针对不同的环境，设置不同的权重值，体现网络结构中站址疏密程度的影响。

为选址规则下的所述杂波因素预测值，此处可以通过地物权重体现；

为选址规则下的覆盖因素预测值；

为选址规则下的话务量因素预测值；

为选址规则下的干扰因素预测值。

这就完成了利用4G原始数据，根据选定的评价站址生成因素，得到5G选址规则下的预测值，对于每个基站，其中，基于评价函数，得到区域内原始4G基站被选为5G站址的可能性优先级。对于每个因素，可归一化处理后用于评价。

最后，在步骤S5中，根据生成的站点优先级，确定N个4G现有站点中可作为5G候选站址的数目M，当然，此处的M小于等于N，该M个站点所属位置作为5G候选站址方案的输出。具体的，可根据评价函数值f的大小，按照从大到小排序，评价值越大，其作为被选择的5G站址可能性就越大。

综上，上述5G基站的选址方法，基于4G的规划数据，依赖于多个数据源因素，针对5G网络的特征，有效校正4G规划数据并得到影响选址因素的指标预估值，根据此预估校正值可以有效地贴切网络不同场景下(密集城区，一般城区，郊区，农村)的质量情况，使得5G基站的选址更加精确。

需要说明的是，尽管在附图中以特定顺序描述了本公开中方法的各个步骤，但是，这并非要求或者暗示必须按照该特定顺序来执行这些步骤，或是必须执行全部所示的步骤才能实现期望的结果。附加的或备选的，可以省略某些步骤，将多个步骤合并为一个步骤执行，以及/或者将一个步骤分解为多个步骤执行等。另外，也易于理解的是，这些步骤可以是例如在多个模块/进程/线程中同步或异步执行。

进一步的，本示例实施方式中，还提供了一种5G基站的选址装置，参考图2所示，该装置可以包括站址环境划分模块100、数据获取模块200、数据校正模块300、数据计算模块400以及站址确定模块500。

其中，站址环境划分模块100，用于确定选址区域，并对所述区域中现有4G基站的站址环境进行分类；

数据获取模块200，用于根据所述分类，生成每一类站址环境在5G场景下的仿真参数，并获取5G覆盖预测范围；

数据校正模块300，用于利用4G覆盖类数据，对5G环境下的所述5G覆盖预测范围进行校正，得到影响5G基站选址的评价因素权重值；

数据计算模块400，用于根据所述评价因素权重值，计算出基站在5G覆盖区域下的选址评价函数；

站址确定模块500，用于基于所述选址评价函数得到所述区域内原始4G基站被选为5G站址的可能性优先级，并根据所述优先级确定出5G基站的候选站址。

在一个实施例中，站址环境划分模块100依据基站的间距以及高层建筑物的密度对区域中现有4G基站的站址环境进行分类。

具体的，可设定当基站之间的间距小于150m，且高层建筑物的密度大于75％时，确定该站址环境为密集城区；当基站之间的间距大于150m小于250m，且高层建筑物的密度大于50％而小于75％时，确定该站址环境为一般城区；当基站之间的间距大于250m小于500m，且高层建筑物的密度大于40％而小于50％时，确定该站址环境为乡镇；当基站的间距大于500m，且高层建筑物的密度小于40％时，确定该站址环境为农村。

在一个实施例中，数据获取模块200用于计算5G覆盖预测范围的公式如下所示：

5G覆盖预测范围＝LTE RSRP+(5G基站发射功率-LTE基站发射功率)+(LTE天线增益-5G天线增益)+(LTE馈线与跳线损耗-5G馈线与跳线损耗)+穿透损耗补偿因子+频率补偿损耗因子。

在一个实施例中，数据校正模块300还用于通过覆盖、干扰、话务量、地物类型、网络结构因素中的一个或多个对5G环境下的5G覆盖预测范围进行校正。

在一个实施例中，数据计算模块400用于通过下述公式计算出所述选址评价函数f：

其中，所述S_{g per rule}为选址规则下的全局值；

所述

为选址规则下的所述杂波因素预测值；

所述

为选址规则下的所述覆盖因素预测值；

所述

为选址规则下的所述话务量因素预测值；

所述

为选址规则下的所述干扰因素预测值。

关于上述实施例中的装置，其中各个模块执行操作的具体方式已经在有关该方法的实施例中进行了详细描述，此处将不做详细阐述说明。

上述5G基站的选址装置，基于4G的规划数据，依赖于多个数据源因素，针对5G网络的特征，有效校正4G规划数据并得到影响选址因素的指标预估值，根据此预估校正值可以有效地贴切网络不同场景下(密集城区，一般城区，郊区，农村)的质量情况，使得5G基站的选址更加精确。

应当注意，尽管在上文详细描述中提及了用于动作执行的设备的若干模块，但是这种划分并非强制性的。实际上，根据本公开的实施方式，上文描述的两个或更多模块的特征和功能可以在一个模块或者单元中具体化。反之，上文描述的一个模块的特征和功能可以进一步划分为由多个模块来具体化。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公开方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性劳动的情况下，即可以理解并实施。

本领域技术人员在考虑说明书及实践这里公开的发明后，将容易想到本公开的其它实施方案。本申请旨在涵盖本公开的任何变型、用途或者适应性变化，这些变型、用途或者适应性变化遵循本公开的一般性原理并包括本公开未公开的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。说明书和实施例仅被视为示例性的，本公开的真正范围和精神由所附的权利要求指出。

Claims (10)

1.一种5G基站的选址方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤S1：确定选址区域，对所述区域中现有4G基站的站址环境进行分类；

步骤S2：根据所述分类，生成每一类站址环境在5G场景下的仿真参数，并获取5G覆盖预测范围；

步骤S3：利用4G覆盖类数据，对5G环境下的所述5G覆盖预测范围进行校正，得到影响5G基站选址的评价因素权重值；

步骤S4：根据所述评价因素权重值，计算出基站在5G覆盖区域下的选址评价函数；

步骤S5：基于所述选址评价函数得到所述区域内原始4G基站被选为5G站址的可能性优先级，并根据所述优先级确定出5G基站的候选站址。

2.根据权利要求1所述5G基站的选址方法，其特征在于，在所述步骤S1中，依据基站的间距以及高层建筑物的密度对所述区域中现有4G基站的站址环境进行分类。

3.根据权利要求2所述5G基站的选址方法，其特征在于，在所述步骤S1中，

所述基站的间距小于150m，且所述高层建筑物的密度大于75％时，确定所述站址环境为密集城区；

所述基站的间距大于150m小于250m，且所述高层建筑物的密度大于50％而小于75％时，确定所述站址环境为一般城区；

所述基站的间距大于250m小于500m，且所述高层建筑物的密度大于40％而小于50％时，确定所述站址环境为乡镇；

所述基站的间距大于500m，且所述高层建筑物的密度小于40％时，确定所述站址环境为农村。

4.根据权利要求3所述5G基站的选址方法，其特征在于，在所述步骤S2中，所述5G覆盖预测范围＝LTE RSRP+(5G基站发射功率-LTE基站发射功率)+(LTE天线增益-5G天线增益)+(LTE馈线与跳线损耗-5G馈线与跳线损耗)+穿透损耗补偿因子+频率补偿损耗因子。

5.根据权利要求1所述5G基站的选址方法，其特征在于，在所述步骤S3中，包括通过覆盖、干扰、话务量、杂波因素中的一个或多个对所述5G环境下的所述5G覆盖预测范围进行校正。

6.根据权利要求5所述5G基站的选址方法，其特征在于，在所述步骤S4中，通过下述公式计算出所述选址评价函数f：

其中，所述S_{g per rule}为选址规则下的全局值；

所述

为选址规则下的所述杂波因素预测值；

所述

为选址规则下的所述覆盖因素预测值；

所述

为选址规则下的所述话务量因素预测值；

所述

为选址规则下的所述干扰因素预测值。

7.一种5G基站的选址装置，其特征在于，包括：

站址环境划分模块，用于确定选址区域，并对所述区域中现有4G基站的站址环境进行分类；

数据获取模块，用于根据所述分类，生成每一类站址环境在5G场景下的仿真参数，并获取5G覆盖预测范围；

数据校正模块，用于利用4G覆盖类数据，对5G环境下的所述5G覆盖预测范围进行校正，得到影响5G基站选址的评价因素权重值；

数据计算模块，用于根据所述评价因素权重值，计算出基站在5G覆盖区域下的选址评价函数；

站址确定模块，用于基于所述选址评价函数得到所述区域内原始4G基站被选为5G站址的可能性优先级，并根据所述优先级确定出5G基站的候选站址。

8.根据权利要求7所述5G基站的选址装置，其特征在于，所述站址环境划分模块，还用于依据基站的间距以及高层建筑物的密度对所述区域中现有4G基站的站址环境进行分类。

9.根据权利要求7所述5G基站的选址装置，其特征在于，所述数据计算模块，用于通过覆盖、干扰、话务量、地物类型、网络结构因素中的一个或多个对所述5G环境下的所述5G覆盖预测范围进行校正。

10.根据权利要求9所述5G基站的选址装置，其特征在于，所述数据计算模块用于通过下述公式计算出所述选址评价函数f：

其中，所述S_{g per rule}为选址规则下的全局值；

所述

为选址规则下的所述杂波因素预测值；

所述

为选址规则下的所述覆盖因素预测值；

所述

为选址规则下的所述话务量因素预测值；

所述

为选址规则下的所述干扰因素预测值。

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