CN113438657A - 一种子网簇划分方法、网络设备及存储介质 - Google Patents

Abstract

本发明实施例提供一种子网簇划分方法、网络设备及存储介质，网络设备不仅能够自动实现子网簇划分，避免子网簇划分过程对人工的依赖，节约人力成本。同时，因为网络设备在进行子网簇划分的时候，是基于目标区域中各小区彼此在对方小区中的重叠覆盖度来确定各小区之间的关联度，然后根据确定出的关联度来将关联度较大的小区划分到一个子网簇中，而重叠覆盖度能够准确体现小区与小区在无线参数上的关联程度，所以，通过本发明实施例提供的子网簇划分方法，能够将彼此无线参数调整会对对方带来影响的小区划分在同一子网簇，从而为后续网络自优化提供准确的依据与可靠的基础，有利于提升网络自优化的效果，增强无线通信质量。

Description

一种子网簇划分方法、网络设备及存储介质

技术领域

本发明涉及通信领域，尤其涉及一种子网簇划分方法、网络设备及存储介质。

背景技术

随着无线网络的发展与壮大，无线终端设备逐步的增多，人们的工作与生活对网络的依赖越来越大，对网络质量的要求也越来越高，无线设备商所面临的维护和优化网络的挑战也越来越大。智能运维与网络自优化能够减少人员投入，并使网络质量达到最优。无线参数自动优化就是网络自优化中重要的一个课题，而由于网络部署的复杂性，一个小区无线参数的调整会对周围小区造成影响，这类参数的调整就需要联系紧密的小区一起调整才能达到最优的效果，这就是小区协同优化。但是由于无线网络太大，同时对所有小区一起协同优化几乎是不可能的事情。所以需要将无线网络划分为多个子网簇，以便在网络自优化过程中能够以子网簇为单位进行小区协同优化。目前的做法是由网络运维人员按照无线网络中各小区的地理位置来进行子网簇划分，具体地，地理位置距离近的小区将被划分到同一子网簇，但这种人工划分方式不仅要求较高的人力成本与时间成本，而且划分结果准确率也不高，容易影响后续网络自优化的效果。

发明内容

本发明实施例提供的子网簇划分方法、网络设备及存储介质，主要解决的技术问题是：解决现有子网簇划分方案需要耗费大量人力资源，且划分准确率不高的问题。

为解决上述技术问题，本发明实施例提供一种子网簇划分方法，包括：

对于目标区域中的各小区，分别确定目标区域中其他小区在该小区中的重叠覆盖度，目标区域为待进行子网簇划分的区域；

根据重叠覆盖度确定目标区域中各小区两两之间的关联度；

执行划分子流程，划分子流程包括：将关联度大于等于关联熔断门限的小区划分到同一子网簇中。

本发明实施例还提供一种网络设备，网络设备包括处理器、存储器及通信总线；

通信总线用于实现处理器和存储器之间的连接通信；

处理器用于执行存储器中存储的一个或者多个程序，以实现上述子网簇划分方法的步骤。

本发明实施例还提供一种存储介质，其特征在于，存储介质存储有一个或者多个程序，一个或者多个程序可被一个或者多个处理器执行，以实现上述子网簇划分方法的步骤。

本发明的有益效果是：

本发明实施例提供的子网簇划分方法、网络设备及存储介质，对于待进行子网簇划分的目标区域中的各小区，网络设备分别确定该目标区域中其他小区在该小区中的重叠覆盖度，然后根据重叠覆盖度确定目标区域中各小区两两之间的关联度，随后，网络设备将关联度大于等于关联熔断门限的小区划分到同一子网簇中。在本发明实施例提供的子网簇划分方法当中，网络设备不仅能够自动实现子网簇划分，避免子网簇划分过程对人工的依赖，节约人力成本。同时，因为网络设备在进行子网簇划分的时候，是基于目标区域中各小区彼此在对方小区中的重叠覆盖度来确定各小区之间的关联度，然后根据确定出的关联度来将关联度较大的小区划分到一个子网簇中，而重叠覆盖度能够准确体现小区与小区在无线参数上的关联程度，所以，通过本发明实施例提供的子网簇划分方法，能够将彼此无线参数调整会对对方带来影响的小区划分在同一子网簇，从而为后续网络自优化提供准确的依据与可靠的基础，有利于提升网络自优化的效果，增强无线通信质量。

本发明其他特征和相应的有益效果在说明书的后面部分进行阐述说明，且应当理解，至少部分有益效果从本发明说明书中的记载变的显而易见。

附图说明

图1为本发明实施例一中提供的子网簇划分方法的一种流程图；

图2为本发明实施例一中示出的一个关联度网络的示意图；

图3为网络设备根据关联熔断门限熔断图2中关联度网络的一种示意图；

图4为针对图2中关联度网络进行子网簇划分的划分结果示意图；

图5为本发明实施例一中提供的子网簇划分方法的另一种流程图；

图6为网络设备接收网管人员对划分结果人工干预的一种流程图；

图7为本发明实施例二中网络设备评估最近一次划分子流程划分结果的一种流程图；

图8为本发明实施例三中提供的子网簇划分方法的一种流程图；

图9为本发明实施例三中示出的一个关联度网络的示意图；

图10为针对图9中关联度网络进行子网簇划分的一种划分结果示意图；

图11为针对图9中关联度网络进行子网簇划分的另一种划分结果示意图；

图12a为网管人员针对图11中划分结果进行人工干预后得到第一种划分结果示意图；

图12b为网管人员针对图11中划分结果进行人工干预后得到第二种划分结果示意图；

图12c为网管人员针对图11中划分结果进行人工干预后得到第三种划分结果示意图；

图12d为网管人员针对图11中划分结果进行人工干预后得到第四种划分结果示意图；

图13为本发明实施例四中提供的网络设备的一种硬件结构示意图。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，下面通过具体实施方式结合附图对本发明实施例作进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

实施例一：

为了解决相关子网簇划分方案对人力成本要求高，划分结果不准确，导致网络自优化效果不佳的问题，本实施例提供一种子网簇划分方法，应用于网络设备上，该网络设备可以是基站中的网络设备，也可以是网管系统中的网络设备，下面请参见图1示出的子网簇划分方法的流程图：

S102：对于目标区域中的各小区，网络设备分别确定目标区域中其他小区在该小区中的重叠覆盖度。

在本实施例中，目标区域是指当前待进行子网簇划分的区域，其可以是指全网对应的区域，也可以是某一子网所对应的区域，在本实施例的另外一些示例当中，目标区域还可以是某一基站所覆盖的区域。

为了对目标区域中的各小区进行子网簇划分，在本实施例中，网络设备可以先分别针对目标小区中的每一个小区，确定其他小区在该小区的重叠覆盖度。小区A在小区B中的重叠覆盖度，是指小区A在小区B中信号覆盖区域的面积与小区B本身的总覆盖面积的比值，反过来，小区B在小区A中的重叠覆盖度，就是指小区B在小区A中信号覆盖区域的面积与小区A本身的总覆盖面积的比值。简单来说，小区A在小区B中的重叠覆盖度是指小区A与小区B信号覆盖重叠区域面积S_重叠与小区B总覆盖面积S_B的比值，小区B在小区A中的重叠覆盖度，是指小区A与小区B信号覆盖重叠区域面积S_重叠与小区A总覆盖面积S_A的比值。

例如，假定当前目标区域中有A、B、C、D、E五个小区，则针对小区A，网络设备需要分别确定小区B、C、D、E在小区A中的重叠覆盖度；针对小区B，网络设备需要分别确定小区A、C、D、E在小区B中的重叠覆盖度……针对小区E，网络设备需要分别确定小区A、B、C、D在小区E中的重叠覆盖度。

网络设备针对目标区域中的各小区，分别确定其他小区在该小区中的重叠覆盖度值，为了便于介绍，这里将网络设备当前选择的小区称为“目标小区”，值得注意的是，在本实施例中，并不要求网络设备一定要先针对该目标小区确定出其他所有小区在该目标小区中的重叠覆盖度之后，才能再重新选择一个新的目标小区。也即，本实施例中并不限定网络设备确定一个小区在另一个小区中重叠覆盖度的顺序。所以在这种情况下，“网络设备针对目标区域中的各小区，分别确定该小区在目标区域中其他小区中的重叠覆盖度”与S102中的描述方式虽然不同，但实质是一样的。

S104：网络设备根据重叠覆盖度确定目标区域中各小区两两之间的关联度。

网络设备在分别确定出目标区域中每个小区确定出其他小区在该小区内的重叠覆盖度之后，或者说，网络设备在分别确定出目标区域中每个小区在其他小区中的重叠覆盖度之后，网络设备可以根据确定出的各重叠覆盖度确定目标区域中各小区两两之间的关联度。在本实施例的一种示例当中，对于任意两个待确定关联度的小区，网络设备会获取这两个小区在对方小区中的重叠覆盖度，然后，计算两个小区彼此在对方小区中重叠覆盖度的和值作为两个小区之间的关联度。在本实施例的另外一些示例当中，两个小区之间的关联度可以是这两个小区在对方小区中重叠覆盖度的均值。例如，假定当前当计算关联度的两个小区分别是小区A与小区B，则网络设备从预先确定出的重叠覆盖度中选择出小区A在小区B中的重叠覆盖度Ratio_B_nbrA_srv和小区B在小区A中的重叠覆盖度Ratio_A_nbrB_srv，然后根据公式计算小区A与小区B的关联度：

Ratio_AB＝(Ratio_B_nbrA_srv+Ratio_A_nbrB_srv)/2；

其中，Ratio_AB是小区A与小区B的关联度。

S106：网络设备将关联度大于等于关联熔断门限的小区划分到同一子网簇中。

应当明白的是，一个小区与另一个小区间关联度的值越大，则表征这两个小区在无线参数调整方面的关联越紧密，因此越应当被划分到同一子网簇中以便后续进行协同优化。反之，两个小区间关联度的值越小，则说明调整这两个小区中的某一个的无线参数对另一个的影响很小，二者可以不必进行协同优化，也就不必被划分到同一子网簇中。

网络设备确定出目标区域中小区两两间的关联度之后，可以根据关联熔断门限来确定一个小区是否能与另一个小区划分到同一子网簇中。在本实施例的一些示例当中，关联熔断门限是由网管人员根据目标区域内小区的分布特点，例如小区密度等设置。在另一些示例当中，关联熔断门限也可以是由网络设备的开发人员根据经验值预先设置在网络设备当中的。本实施例中网络设备将彼此关联度大于等于关联熔断门限的小区划分在同一子网簇中，对于那些关联度小于关联熔断门限的小区，二者之间的关联会被“熔断”，因此会分属于不同的子网簇。例如，假定关联熔断阈值为0.3，网络设备经过计算确定，A、B、C、D、E五个小区彼此之间的关联度如表1所示：

表1

Ratio_AB	Ratio_AC	Ratio_AD	Ratio_AE	Ratio_BC
					0.33	0.2	0.09	0.29	0.25
Ratio_BD	Ratio_BE	Ratio_CD	Ratio_CE	Ratio_DE
					0.4	0.11	0.05	0.37	0.21

所以，这五个小区形成的关联度网络如图2所示，网络设备通过关联熔断门限的“熔断”检验，可以“熔断”小区A与C、小区A与D、小区B与C、小区B与E、小区D与E之间的关联，如图3所示，从而可以将小区A、B以及D划分到子网簇a当中，将小区C与E划分到子网簇b中，如图4。

在本实施例的一些示例当中，在基于图1示出的子网簇划分流程得到子网簇划分结果之后，网络设备还会对划分结果进行评估，以确定子网簇划分结果是否符合评估要求，如果不符合评估要求，则说明当前用于划分子网簇的关联熔断门限设置的不够合理，需要进行调整。调整关联熔断门限之后，网络设备可以继续按照图1中S106的流程重新进行子网簇划分。为了便于介绍，后续将图1中S106的流程称为“划分子流程”，在图5中示出了另外一种子网簇划分方法的流程图：

S502：对于目标区域中的各小区，网络设备分别确定目标区域中其他小区在该小区中的重叠覆盖度；

S504：网络设备根据重叠覆盖度确定目标区域中各小区两两之间的关联度；

S506：网络设备将关联度大于等于关联熔断门限的小区划分到同一子网簇中；

对于S502-S504中划分子流程的细节，可以参见前面的介绍，这里不再赘述。

应当理解的是，在初次执行划分子流程的过程中，网络设备进行子网簇划分时所依据的关联熔断门限可以是由网管人员或者是开发人员预先设置的。在后续执行划分子流程的过程中，网络设备所依据的关联熔断门限值则是对前一划分子流程中所用关联熔断门限进行调整之后得到的值。

S508：网络设备基于各子网簇的范围评估最近一次划分子流程的划分结果是否符合评估要求；

在本实施例中，网络设备会基于各子网簇的范围来评估最近一次划分子流程的划分结果，这样，经此评估并被判定为符合评估要求的划分结果中，同一子网簇中各小区不仅在重叠覆盖度上满足要求，而且各小区在地理距离方面也符合评估要求。

如果判断结果为是，则结束流程，即可以以最近一次划分子流程的划分结果作为最终的划分结果，如果判断结果为否，则执行S510，调整关联熔断门限之后重新对目标区域进行子网簇的划分。

S510：网络设备调整关联熔断门限。

网络设备调整关联熔断门限之后，网络设备将继续执行S506，以此循环，直至网络设备评估最近一次划分子流程的划分结果符合评估要求为止。

在本实施的一些示例当中，在网络设备通过划分子流程划分出符合评估要求的子网簇之后，还可以将划分结果输出给网管人员，让网管人员根据需要对划分结果进行人工干预，例如，在图6中示出了图5中确定划分结果符合评估要求后的流程：

S602：网络设备显示划分结果；

S604：网络设备接收针对划分结果的调整指令；

S606：网络设备根据调整指令对划分结果进行调整。

在网络设备显示出最终的划分结果之后，网管人员可以将一个子网簇拆分成一个甚至更多的子网簇，或者是将两个、甚至更多的子网簇合并为一个，又或者，其可以将一个子网簇中的小区划分到另外一个子网簇中。

允许网管人员对划分结果进行人工干预，主要是为了适应一些区域的区域特点，避免一些有特殊情况的区域也只能按照统一的方式进行子网簇划分，从而导致划分结果不适应该区域网络自优化实际需求的问题。

本实施例提供的子网簇划分方法，一方面基于目标区域中各小区的重叠覆盖度来进行子网簇划分，从而让划分结果更符合各小区间无线参数相互影响的实际情况，同时，该子网簇划分方法中，还可以基于子网簇的范围对划分结果进行评估，并在确定划分结果不符合评估要求的时候自适应调整关联熔断门限，并重新按照新的关联熔断门限进行子网簇划分，直至最终划分出符合评估要求的子网簇为止。这样网管人员仅需要按照需求设置出合适的评估要求，就能够让网络设备按照评估要求为自己“定制”出合适的子网簇，显著提升了子网簇划分结果的准确性与网络自优化的效果。

实施例二：

本实施例主要结合示例对网络设备基于各子网簇的范围评估最近一次划分子流程的划分结果的过程进行说明，请参见图7：

S702：对于划分得到的各子网簇，网络设备分别确定子网簇中各小区的两两距离，并根据各两两距离确定子网簇的代表距离。

在本实施例中，网络设备基于所划分得到的子网簇中小区与小区的距离来评估划分结果，具体地，对于各子网簇中的任意一个，网络设备可以查询获取其中各小区的经纬度，然后分别确定各小区的两两距离。确定出子网簇中各小区间的两两距离之后，网络设备可以根据这些两两距离为该子网簇选择一个代表距离：

在本实施例的一些示例，网络设备可以直接选择子网簇所对应的各两两距离中的最大值作为该子网簇的代表距离。例如，假定子网簇a中最大的两两距离是小区A与D之间的距离d_AD，那么子网簇a对应的代表距离d_a就是d_AD。子网簇b中因为仅有两个小区，即小区C和E，那么该子网簇b的代表距离d_b就是小区C和E之间的距离d_CE。

在本实施例的另外一些示例当中，网络设备可以计算子网簇中各两两距离的均值作为该子网簇的代表距离。例如，假定一个子网簇c中包括小区A、C、E、F四个小区，而另一个子网簇d中小区B、G、H、M、N，则子网簇c的代表距离：

则子网簇d的代表距离：

应当理解是，如果网络设备在为某一个子网簇确定代表距离的时候是按照取均值的方式进行的，那么该网络设备在确定其他子网簇的代表距离时，也应当以取均值的方式计算；如果网络设备在为某一个子网簇确定代表距离的时候是通过取最大值的方式进行的，那么其在确定其他子网簇的代表距离时，也应当以取最大值的方式进行。

S704：网络设备根据各子网簇的代表距离确定用于评估划分结果的评估距离。

网络设备在确定出各子网簇的代表距离之后，可以根据这些代表距离确定出一个评估距离，该评估距离用以评估本次划分结果的好坏。和为子网簇确定代表局的方式类似，网络设备可以直接选择各代表距离中的最大值作为本次划分结果的评估距离。或者在本实施例的另外一些示例当中，网络设备也可以各个代表距离的均值作为本次划分结果的评估距离。

另外，需要注意的是，网络设备确定评估距离的方式并不受其为子网簇确定代表距离的方式的影响，换言之在本实施例中，并不要求网络设备确定评估距离的方式与确定代表距离的方式保持一致，所以，在一些示例中，可能网络设备在确定代表距离的时候采用的是取均值的方式，而在确定评估距离的时候却采用的是取最大值的方式。

S706：网络设备将评估距离与预设的标准距离区间进行比较，判断评估距离是否在标准距离区间之外。

确定出针对最近新划分结果的评估距离之后，网络设备将该评估距离与预设的标准距离区间进行比较，判断该评估距离是否在标准距离区间之内。标准距离区间可以由网管人员根据目标区域的特点设置，例如如果目标区域中小区的密度大，则标准距离区间上、下限的值整体就会被设置偏小一些，如果目标区域中小区的密度小，例如目标区域是空旷的野外，则标准距离区间上、下限的值整体就会被设置偏大一些。应当明白的是，在本实施例的一些示例当中，网管人员可以不用自己指定标准距离区间的上、下限，而是向网络设备输入一个标准距离，然后由网络设备自己根据预先设置确定方式确定出标准距离区间的上、下限，例如，在本实施例的一种示例当中，标准距离区间的上限是标准距上偏10％，而下限则是标准距下偏10％，那么当网络设备获取到网管人员设置的标准距离之后，就可以计算出对应的上、下限了。

S708：网络设备判定划分结果符合评估要求。

如果网络设备确定评估距离在标准距离区间内(包含评估距离等于标准距离区间上限或下限的情况)，则网络设备可以判定最近一次划分子流程得到的划分结果符合评估要求。

S710：网络设备判定划分结果不符合评估要求。

如果网络设备确定评估距离不在标准距离区间内，则网络设备可以判定最近一次划分子流程得到的划分结果不符合评估要求。

因为当判定划分结果不符合评估要求的时候，网络设备还需要对关联熔断门限进行调整，所以，在本实施例中，网络设备在确定最近一次划分子流程对应的划分结果不符合评估要求时，要需要了解造成这种不符合评估要求的情况出现的原因到底是由于关联熔断门限偏大还是偏小：应当明白的是，如果评估距离大于标准距离区间的上限，则说明当前所划分的子网簇范围过大，将本不应当划分到同一子网簇中的小区划分到了一起，因此，需要“熔断”这些小区之间的关联，当前的关联熔断门限不足以“熔断”这些小区之间的关联，所以需要在当前关联熔断门限的基础上进一步增大关联熔断门限，从而使得这些小区间的关联度小于关联熔断门限；相反，如果评估距离小于标准距离区间的下限，则说明当前所划分的子网簇范围太小，需要对目标区域中的小区做进一步的聚集，当前有一些小区间的关联本不应当被“熔断”却被“熔断”了，所以需要在当前关联熔断门限的基础上减小关联熔断门限，从而使得这些小区间的关联度大于等于关联熔断门限，从而被划分到同一子网簇中。

在本实施例的一些示例当中，无论针对关联熔断门限的调整方向是上调还是下调，无论当前评估距离与标准距离区间的差距有多大，都采用同样的调整幅度(调整步长)调整关联熔断门限。在一些示例当中，这种固定的调整幅度可以是由网管人员预先设置的。

在本实施例的另外一些示例当中，网络设备在对关联熔断门限进行调整的时候，会根据评估距离与标准距离区间的差距大小来灵活设置调整幅度，例如，网络设备根据评估距离与标准距离区间的最小绝对差值确定对关联熔断门限的调整幅度。毫无疑义的是，如果评估距离大于标准距离区间的上限，则其与标准距离区间最小的绝对差值是其与标准距离区间上限间的绝对差值，其与标准距离区间最大的绝对差值是其与标准距离区间下限间的绝对差值；如果评估距离小于标准距离区间的下限，则其与标准距离区间最小的绝对差值是其与标准距离区间下限间的绝对差值，其与标准距离区间最大的绝对差值是其与标准距离区间上限间的绝对差值。可见，“最小绝对差值”能够表征最近一次划分结果与评估要求间的最小差距，这个差距越小，则网络设备在调整关联熔断门限的时候也应当更谨慎，选择以较小的幅度进行调整；差距越大，则网络设备在调整关联熔断门限的时候就可以选择更大的调整幅度，以便能够尽快让划分结果的评估距离进入到标准距离区间中。所以，在本实施例的一些中，网络设备对关联熔断门限的调整幅度同“最小绝对差值”的大小成正相关关系。

本发明实施例提供的子网簇划分方法中，网络设备可以根据划分得到的各子网簇中各小区的两两距离确定出能够分别代表各子网簇的代表距离，然后再从各代表距离中确定出最能够以现最近一次划分结果的评估距离，利用评估距离的大小来评判最近一次划分子流程的划分结果是否符合评估要求，通过这种方式确保最终划分出的各子网簇不仅在重叠覆盖度方面符合要求，而且范围合理，避免了子网簇过大导致网络自优化代价高，或者是子网簇过小导致无法对本应协同优化的小区进行协同优化、网络自优化效果差的问题，兼顾了网络自优化的代价与效果。

更进一步地，根据本实施例提供的子网簇划分方法，网络设备在对关联熔断门限进行调整的时候，可以根据当前评估距离与标准距离区间的差距大小来灵活设置调整幅度，从而保证在当前评估距离与标准距离区间的最小绝对差值较大时，能够通过调整让评估距离尽快收敛于标准距离区间内，减少流程迭代次数，提升划分效率。

实施例三：

为了使本领域技术人员能够更清楚前述实施例中子网簇划分方法的优点与细节，本实施例将结合具体示例继续对该子网簇划分方案进行说明，请参见图8示出的流程图：

S802：网络设备根据目标区域中各小区间的重叠覆盖度生成目标区域对应的关联度网络。

首先，网络设备查询目标区域中小区间的重叠覆盖度，然后计算小区间的关联程度。在本实施例中，Ratio_AB代表小区A与小区B之间的关联度，Ratio_B_nbrA_srv代表小区A在小区B的覆盖度，Ratio_A_nbrB_srv代表小区B在小区A的覆盖度：

Ratio_AB＝(Ratio_B_nbrA_srv+Ratio_A_nbrB_srv)/2；

表2示出了目标区域中各小区间的关联度：

表2

随后，网络设备根据小区间的关联度针对目标区域生成加权连通图型的关联度网络，如图9所示。

S804：网络设备根据关联熔断门限将关联度网络熔断成多个子网簇。

例如，假定初始的关联熔断门限被设置为0.2，网络设备按此关联熔断门限对关联度网络进行分割后形成4个子网簇为，如图10：子网簇1{AFGKLM}，子网簇2{B}，子网簇3{CDEHIJN}，子网簇4{O}。

S806：网络设备计算各子网簇内每两个小区的两两距离，将值最大的两两距离作为该子网簇的代表距离。

例如网络设备使用小区的经纬度计算出子网簇内每两个小区间的两两距离，将子网簇内最远的两小区的距离作为该子网簇的代表距离，假定子网簇1中的小区距离分别为如表3所示：

表3

所以，子网簇1的代表距离

d1＝Max{Distance_AF,Distance_AG,Distance_AK,Distance_AL,Distance_AM,Distance_FG,Distance_FK,Distance_FL,Distance_FM,Distance_GK,Distance_GL,Distance_GM,Distance_KL,Distance_KM,Distance_LM}＝3000m。

通过类似的方式，可以确定子网簇2的代表距离d2＝0，子网簇3的代表距离d3＝1800m，子网簇4的代表距离d4＝0。

S808：网络设备从所有子网簇中找到最大的代表距离作为评估距离。

评估距离＝Max{d1,d2,d3,d4}＝3000m。

S810：网络设备判断评估距离是否在标准距离区间内。

在本实施例中，假定网管人员预先设置的标准距离为2000m，且采用标准距离上下10％的浮动作为标准距离区间。因此，标准距离区间上限为2200m，下线为1800m，标准距离区间为[1800,2200]。

S812：网络设备根据评估距离与标准距离区间的关系调整关联熔断门限。

在本实施例中，网络设备采用固定的调整步长(调整幅度)10％来调整关联熔断门限。

当评估距离>标准距离区间上限，说明划分的单个子网簇过大，那么将关联熔断门限向上调整一个步长，调整后新的关联熔断门限为0.22；

当评估距离<标准距离区间上下限，说明划分的单个子网簇过小，那么将关联熔断门限向下调整一个步长，调整后新的关联熔断门限为0.18。

调整关联熔断门限之后，网络设备按照调整后的关联熔断门限执行S804。

在上述示例当中，因为评估距离3000m大于标准距离区间上限，所以，网络设备会对关联熔断门限进行上调，调整后的关联熔断门限为0.22，按照0.22对关联度网络进行重新熔断后，划分结果如下：

子网簇1{AFK},子网簇2{B},子网簇3{G},子网簇4{CH},子网簇5{DIJN},子网簇6{LM},子网簇7{O},子网簇8{E}。

假定重新划分后评估距离为2000m，评估距离在标准距离区间[1800,2200]内，则因此结束划分，最终划分完成的子网簇如图11所示：

子网簇1{AFK},子网簇2{B},子网簇3{G},子网簇4{CH},子网簇5{DIJN},子网簇6{LM},子网簇7{O},子网簇8{E}。

S814：输出划分结果并接收人工对划分结果的干预。

当评估距离处于标准距离区间内，说明划分的单个子网簇大小合适，那么可以将划分结果输出，结束流程或者在输出之后接收人工干预。

假定网管人员要求对子网簇划分结果进行人工干预：

当前自动划分的子网簇为：子网簇1{AFK},子网簇2{B},子网簇3{G},子网簇4{CH},子网簇5{DIJN},子网簇6{LM},子网簇7{O},子网簇8{E}。

在一种示例中，网管人员可以重新进行拆分或合并子网簇中的小区进行调整，例如合并子网簇，如图12a，人工干预之后得到的子网簇划分结果为：子网簇1{AFK},子网簇2{BG},子网簇3{CH},子网簇4{DEIJN},子网簇5{LM},子网簇6{O}。

在另一种示例中，网管人员也可以将子网簇拆分为：子网簇1{AFK},子网簇2{B},子网簇3{G},子网簇4{CH},子网簇5{DIJ},子网簇6{E}，子网簇7{LM},子网簇8{N},子网簇9{O}，新的划分结果请参见图12b。

在第三种示例当中，网管人员可以将子网簇同时进行拆分与合并，人工干预之后得到的子网簇划分结果为：子网簇1{AFK},子网簇2{BG},子网簇3{CH},子网簇4{DEI}，子网簇5{J},子网簇6{LM},子网簇7{NO}，新的划分结果请参见图12c。

在第四种示例当中，网管人员可以将某一子网簇中的小区调整到另一个子网簇中，人工干预之后得到的子网簇划分结果为：子网簇1{AF},子网簇2{BG},子网簇3{CH},子网簇4{DEI}，子网簇5{J},子网簇6{LMK},子网簇7{NO}，如图12d所示。

虽然无线通信系统是一个庞大的网络，网络自优化功能很难做到整网考虑优化效果，需要把网络划分成一个一个的子网簇。但本实施例提供的这种小区基于重叠覆盖度划分子网簇的方法，可以解决人工划分子网的费时费力，且不准确的问题，通过智能化划分与人工控制相结合：网络设备自动执行子网簇划分，但网管人员可以通过设置标准距离区间等评估标准来控制子网簇划分的效果，满足不同场景的需求。采用本实施例中的方案，可以在网管人员设置完任务之后，全自动完成子网簇的划分，达到提升运维效率，减少运维投入的目的。

实施例四：

本实施例提供一种存储介质，该存储介质中可以存储有一个或多个可供一个或多个处理器读取、编译并执行的计算机程序，在本实施例中，该存储介质可以存储有子网簇划分程序，子网簇划分程序可供一个或多个处理器执行实现前述实施例介绍的任意一种子网簇划分方法的流程。

本实施例中还提供一种网络设备，如图13所示：网络设备13包括处理器131、存储器132以及用于连接处理器131与存储器132的通信总线133，其中存储器132可以为前述存储有子网簇划分程序的存储介质。处理器131可以读取子网簇划分程序，进行编译并执行实现前述实施例中介绍的子网簇划分方法的流程：

对于目标区域中的各小区，处理器131分别确定目标区域中其他小区在该小区中的重叠覆盖度，然后根据重叠覆盖度确定目标区域中各小区两两之间的关联度。随后，处理器131执行划分子流程，划分子流程包括：处理器131将关联度大于等于关联熔断门限的小区划分到同一子网簇中。

在本实施例的一种示例当中，处理器131根据重叠覆盖度确定目标区域中各小区两两之间的关联度时，对于任意两个待确定关联度的小区，其可以获取彼此在对方小区中的重叠覆盖度，然后计算两个小区彼此在对方小区中重叠覆盖度的均值作为两个小区之间的关联度。

在本实施例的一些示例当中，处理器131执行划分子流程之后，还会基于各子网簇的范围对最近一次划分子流程的划分结果进行评估；若评估结果为划分结果不符合评估要求，则处理器131调整关联熔断门限，并重新执行划分子流程。

可选地，处理器131基于各子网簇的范围对最近一次划分子流程的划分结果进行评估时，对于划分得到的各子网簇，且可以分别确定子网簇中各小区的两两距离，并根据各两两距离确定子网簇的代表距离，然后根据各子网簇的代表距离确定用于评估划分结果的评估距离。随后，处理器131将评估距离与预设的标准距离区间进行比较；若评估距离在标准距离区间之外，则处理器131判定划分结果不符合评估要求。

在本实施例的一些示例当中，处理器131根据各两两距离确定子网簇的代表距离时，其可以选择子网簇中值最大的一个两两距离作为子网簇的代表距离。在本实施例的另外一些示例当中，处理器131也可以确定子网簇中各两两距离的均值作为子网簇的代表距离。

在本实施例的一些示例当中，处理器131根据各子网簇的代表距离确定用于评估划分结果的评估距离时，其可以选择各代表距离中最大的一个作为划分结果的评估距离。在本实施例的另外一些示例当中，处理器131也可以确定各代表距离的均值作为划分结果的评估距离。

可选地，处理器131调整关联熔断门限时，如果评估距离高于标准距离区间的上限，则处理器131增大关联熔断门限，如果评估距离小于标准距离区间的下限，则处理器131降低关联熔断门限。

在本实施例的一些示例当中，处理器131调整关联熔断门限时会根据评估距离与标准距离区间的最小绝对差值确定对关联熔断门限的调整幅度，且调整幅度与最小绝对差值的大小成正相关关系。

可选地，处理器131基于各子网簇的范围对最近一次划分子流程的划分结果进行评估之后，若评估结果为划分结果符合评估要求，则处理器131显示划分结果，并接收针对划分结果的调整指令，然后根据调整指令对划分结果进行调整。

在实施例提供的网络设备不仅能够自动实现子网簇划分，避免子网簇划分过程对人工的依赖，节约人力成本。同时，因为网络设备在进行子网簇划分的时候，是基于目标区域中各小区彼此在对方小区中的重叠覆盖度来确定各小区之间的关联度，然后根据确定出的关联度来将关联度较大的小区划分到一个子网簇中，而重叠覆盖度能够准确体现小区与小区在无线参数上的关联程度，所以，通过本发明实施例提供的子网簇划分方法，能够将彼此无线参数调整会对对方带来影响的小区划分在同一子网簇，从而为后续网络自优化提供准确的依据与可靠的基础，有利于提升网络自优化的效果，增强无线通信质量。

更进一步地，网络设备可以利用评估距离的大小来评判最近一次划分子流程的划分结果是否符合评估要求，通过这种方式确保最终划分出的各子网簇不仅在重叠覆盖度方面符合要求，而且范围合理，避免了子网簇过大导致网络自优化代价高，或者是子网簇过小导致无法对本应协同优化的小区进行协同优化、网络自优化效果差的问题，兼顾了网络自优化的代价与效果。

显然，本领域的技术人员应该明白，上文中所公开方法中的全部或某些步骤、系统、装置中的功能模块/单元可以被实施为软件(可以用计算装置可执行的程序代码来实现)、固件、硬件及其适当的组合。在硬件实施方式中，在以上描述中提及的功能模块/单元之间的划分不一定对应于物理组件的划分；例如，一个物理组件可以具有多个功能，或者一个功能或步骤可以由若干物理组件合作执行。某些物理组件或所有物理组件可以被实施为由处理器，如中央处理器、数字信号处理器或微处理器执行的软件，或者被实施为硬件，或者被实施为集成电路，如专用集成电路。这样的软件可以分布在计算机可读介质上，由计算装置来执行，并且在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤，计算机可读介质可以包括计算机存储介质(或非暂时性介质)和通信介质(或暂时性介质)。如本领域普通技术人员公知的，术语计算机存储介质包括在用于存储信息(诸如计算机可读指令、数据结构、程序模块或其他数据)的任何方法或技术中实施的易失性和非易失性、可移除和不可移除介质。计算机存储介质包括但不限于RAM,ROM,EEPROM、闪存或其他存储器技术、CD-ROM，数字多功能盘(DVD)或其他光盘存储、磁盒、磁带、磁盘存储或其他磁存储装置、或者可以用于存储期望的信息并且可以被计算机访问的任何其他的介质。此外，本领域普通技术人员公知的是，通信介质通常包含计算机可读指令、数据结构、程序模块或者诸如载波或其他传输机制之类的调制数据信号中的其他数据，并且可包括任何信息递送介质。所以，本发明不限制于任何特定的硬件和软件结合。

以上内容是结合具体的实施方式对本发明实施例所作的进一步详细说明，不能认定本发明的具体实施只局限于这些说明。对于本发明所属技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干简单推演或替换，都应当视为属于本发明的保护范围。

Claims (11)

1.一种子网簇划分方法，包括：

对于目标区域中的各小区，分别确定所述目标区域中其他小区在该小区中的重叠覆盖度，所述目标区域为待进行子网簇划分的区域；

根据所述重叠覆盖度确定所述目标区域中各小区两两之间的关联度；

执行划分子流程，所述划分子流程包括：将关联度大于等于关联熔断门限的小区划分到同一子网簇中。

2.如权利要求1所述的子网簇划分方法，其特征在于，所述根据所述重叠覆盖度确定所述目标区域中各小区两两之间的关联度包括：

对于任意两个待确定关联度的小区，获取彼此在对方小区中的重叠覆盖度；

计算两个小区彼此在对方小区中重叠覆盖度的均值作为所述两个小区之间的关联度。

3.如权利要求1或2所述的子网簇划分方法，其特征在于，所述执行划分子流程之后，还包括：

基于各所述子网簇的范围对最近一次划分子流程的划分结果进行评估；

若评估结果为所述划分结果不符合评估要求，则调整所述关联熔断门限，并重新执行所述划分子流程。

4.如权利要求3所述的子网簇划分方法，其特征在于，所述基于各所述子网簇的范围对最近一次划分子流程的划分结果进行评估包括：

对于划分得到的各子网簇，分别确定所述子网簇中各小区的两两距离，并根据各所述两两距离确定所述子网簇的代表距离；

根据各所述子网簇的代表距离确定用于评估所述划分结果的评估距离；

将所述评估距离与预设的标准距离区间进行比较；

若所述评估距离在所述标准距离区间之外，则判定所述划分结果不符合评估要求。

5.如权利要求4所述的子网簇划分方法，其特征在于，所述根据各所述两两距离确定所述子网簇的代表距离包括：

选择所述子网簇中值最大的一个两两距离作为所述子网簇的代表距离；

或，

确定所述子网簇中各两两距离的均值作为所述子网簇的代表距离。

6.如权利要求4所述的子网簇划分方法，其特征在于，所述根据各所述子网簇的代表距离确定用于评估所述划分结果的评估距离包括：

选择各所述代表距离中最大的一个作为所述划分结果的评估距离；

或，

确定各所述代表距离的均值作为所述划分结果的评估距离。

7.如权利要求4所述的子网簇划分方法，其特征在于，所述调整所述关联熔断门限包括：

若所述评估距离高于所述标准距离区间的上限，则增大所述关联熔断门限；

若所述评估距离小于所述标准距离区间的下限，则降低所述关联熔断门限。

8.如权利要求4所述的子网簇划分方法，其特征在于，所述调整所述关联熔断门限包括：

根据所述评估距离与所述标准距离区间的最小绝对差值确定对所述关联熔断门限的调整幅度，且所述调整幅度与所述最小绝对差值的大小成正相关关系。

9.如权利要求3所述的子网簇划分方法，其特征在于，所述基于各所述子网簇的范围对最近一次划分子流程的划分结果进行评估之后，还包括：

若所述评估结果为所述划分结果符合评估要求，则显示所述划分结果；

接收针对所述划分结果的调整指令；

根据所述调整指令对所述划分结果进行调整。

10.一种网络设备，所述网络设备包括处理器、存储器及通信总线；

所述通信总线用于实现处理器和存储器之间的连接通信；

所述处理器用于执行存储器中存储的一个或者多个程序，以实现如权利要求1至9中任一项所述的子网簇划分方法的步骤。

11.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质存储有一个或者多个程序，所述一个或者多个程序可被一个或者多个处理器执行，以实现如权利要求1至9中任一项所述的子网簇划分方法的步骤。

Images