CN113766521A - 一种用于5g网络跟踪区的规划方法 - Google Patents

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CN113766521A CN202111014957.8A CN202111014957A CN113766521A CN 113766521 A CN113766521 A CN 113766521A CN 202111014957 A CN202111014957 A CN 202111014957A CN 113766521 A CN113766521 A CN 113766521A
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郑锐生
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Abstract

本发明涉及一种用于5G网络跟踪区的规划方法，步骤为：获取道路数据信息和小区参数；根据道路数据信息和小区参数确定TA划分数量；根据TA划分数量确定簇的数量，根据基站与道路的距离确定初始簇中心的位置；根据初始簇中心和基站小区相似度，运用K‑means聚类进行TA规划。获取待规划区域的道路数据和基站小区参数，并确定TA可容纳的最大小区数。根据小区至道路的距离优选若干个簇中心，根据相似度进行聚类，获得与簇中心数量相等的簇，每个簇对应一个TA，规避覆盖同一段道路的基站小区被划分到不同TA，将具备相近地理密度分布特征和业务分布特征的基站小区聚类为同一TA，结合了地理特征，考虑用户业务特性，直接输出规划结果，降低手工划分的不合理风险。

Description

一种用于5G网络跟踪区的规划方法
技术领域
本发明涉及移动通信领域，更具体地，涉及一种用于5G网络跟踪区的规划方法。
背景技术
随着移动通信数据业务流量呈指数型增长，终端设备数量剧增且移动频繁，极大增加了网络侧对移动性管理，尤其是用户位置管理的难度。在5G网络中，网络覆盖区域被人为划分为多个用户跟踪区(Tracking Area,TA)。其中，每个TA包含一定数量的小区。处于RRC idle空闲状态的终端用户在同一TA范围内移动时，无需频繁地执行位置更新上报操作，仅当终端跨越TA边界时才执行位置更新操作并产生位置更新信令。因此，如果TA划分太小，所包含的小区数及其覆盖面积过小，则终端用户跨越或游走于TA边界的概率增大，可能带来额外的位置更新信令开销。但如果TA划分太大，则当有呼叫到达时，网络需向用户当前位置所述的TA内的所有小区发送寻呼消息，由此带来极大的寻呼资源开销。
现有的5G网络TA规划方法，通常采用直接继承4G网络的TA规划方法，或根据固定小区数/固定面积的方法进行规划。这两类方法均遵循相近的规划原则，即TA在地理上应为一片连续的区域、TA应利用山体和河流等作为边界、TA边界应尽量位于话务量较低的区域、TA的规模应结合现网寻呼负荷等综合评估等。
现有的技术中，中国发明专利CN105323769B公开了“一种跟踪区域规划方法”，公开日为2016年02月10日；获取规划区域话务模型参数和业务服务质量参数，根据上述参数确定单小区单载波用户数的计算值，并通过仿真获取单小区单载波用户数的计算值。根据寻呼帧相关参数确定跟踪区列表的最大用户数，根据规划区域的覆盖因子和受限因子确定单小区用户数。当单小区用户数同时小于单小区单载波用户数的计算值和仿真值时，根据所述最大用户数和单小区用户数确定跟踪区列表中的跟踪区域的覆盖面积。该发明考虑了用户业务特性对TA规模的影响，可以一定程度地提升TA规划的合理性，减少后续网络参数调整产生的性能波动。但也未能结合地理特征，导致规划人员仅有的依据是TA覆盖面积，而无法确定TA在地理上的初步分界。从待规划区域的不同小区开始规划，将导致最终规划结果的不同，进而导致产生不合理规划结果的风险较高。
发明内容
本发明为解决现有的TA规划方法未能结合地理特征进行分界，导致产生不合理规划结果的技术缺陷，提供了一种用于5G网络跟踪区的规划方法。
为实现以上发明目的，采用的技术方案是：
一种用于5G网络跟踪区的规划方法，包括以下步骤：
S1：获取道路数据信息和小区参数；
S2：根据道路数据信息和小区参数确定TA划分数量；
S3：根据TA划分数量确定簇的数量，根据基站与道路的距离确定初始簇中心的位置；
S4：根据初始簇中心和基站小区相似度，运用K-means聚类进行TA规划。
上述方案中，获取待规划区域的道路数据和基站小区参数，并确定TA可容纳的最大小区数。根据小区至道路的距离优选若干个簇中心，进一步根据小区相似度进行聚类，获得与簇中心数量相等的簇，每个簇即对应一个TA，规避覆盖同一段道路的基站小区被划分到不同TA，导致终端位置更新操作频繁，引起不必要的信令开销，将具备相近地理密度分布特征和业务分布特征的基站小区聚类为同一TA，既结合了地理特征，也考虑了用户业务特性，可以获取位置更新开销与寻呼开销的合理平衡，并直接输出TA的规划结果，降低了手工划分的不合理风险。
优选的，在步骤S1中，在规划区域范围内获取地图信息得到道路数据信息；根据5G网络参数规划，采集规划区域范围的所有基站的小区参数。
优选的，所述小区参数包括基站类型、经度、纬度、中心频率、发射功率、归属AMF；基站类型包括室外宏站、室外微小站、室内分布系统。
优选的，在步骤S2中，在确定TA划分数量前，根据小区参数确定单个TA容纳的小区数的最大值，单个TA容纳的小区数量M满足：
Figure BDA0003239512920000021
其中，Icell为单小区每秒可寻呼次数，Nsub/cell为单小区内服务用户数，NCAPS为设备每秒试呼次数，NRRC/cell为每小区RRC连接用户数；
划分TA的数量k为地域范围内基站小区总数Np与单TA可容纳最大小区数M的比值向上取整：
Figure BDA0003239512920000031
依据单个TA内的基站数量M与基站平均覆盖面积β，可近似计算单个TA的半径r：
Figure BDA0003239512920000032
优选的，在步骤S3中，将基站小区视作样本点，记作点p∈P＝{p1,p2,…,pNp}，将道路记作s，s∈S＝{s1,s2,…,sNs}，基站小区与道路的地理距离计算方式为：
对每条道路作切线，作基站小区与道路切线间的垂直线段，该线段长度记作基站p至道路s的距离d(p,s)，将集合P内的所有室外宏站记作集合P’，对于每个室外宏站p’，选取其至所有道路的最短距离作为该宏站小区的邻近度指标：
Figure BDA0003239512920000033
对所有室外宏站的邻近度指标进行升序排序，选取k个室外宏站作为初始簇中心。
优选的，将初始簇中心记作HEAD＝{head1,head2,…,headk}，为避免簇中心相距过近，使各簇中心距离不小于TA直径，即2r；具体选择过程为：
Ⅰ.当i＝1，headi为邻近度指标排序首位的室外宏站；
Ⅱ.当1<i≤k，headi为邻近度指标排序次于headi-1的首个与任意HEAD内元素距离大于2r的室外宏站。
优选的，在步骤S4中，包括以下步骤：
S41：对于每个非簇中心的样本点，计算其到各个簇中心的相似度；
S42：将每个非簇中心样本点归属至目标簇；
S43：对于每个簇，重新计算新的簇中心；
S44：若簇中心的集合HEAD发生更新，或有样本点所属簇变更的情况，重复迭代步骤S41-S43，否则迭代终止。
优选的，步骤S41中，任意两点间的相似度
Figure BDA0003239512920000034
计算为两点特征T之差的绝对值的倒数：
Figure BDA0003239512920000041
对任意样本点p，其特征值T定义为：该点距簇中心的距离X(p,head)、该点地理分布密度Y(p)和该点业务分布特征Z(p)的加权和，即：
T(p)＝w1*X(p,head)+w2*Y(p)+w3*Z(p) (6)
点p距簇中心的距离X(p)计算：依据样本点的经纬度信息，经墨卡托坐标转化得到各点的平面坐标(x(p),y(p))；依据平面坐标信息计算各点p到各簇中心的切比雪夫距离，并向上取整：
Figure BDA0003239512920000044
点p的地理分布密度Y(p)定义为，地域范围内任意两点间距离d之和与点p到其他点距离之和的比值：
Figure BDA0003239512920000042
点p的业务分布特征Z(p)为该点一定周期内上行UL(p)、下行DL(p)流量比值：
Figure BDA0003239512920000043
优选的，步骤S42中，将每个非簇中心样本点归属至目标簇，具体步骤为：
Ⅰ.对于某个非簇心样本点，选择与之有最大相似度的簇中心作为目标簇中心headtarget；
Ⅱ.判断样本点与headtarget是否属于同一个归属AMF，若属于，则归属于headtarget所属簇，结束步骤；若不属于，将headtarget剔除出该样本点的选择范围。
优选的，步骤S43中，通过计算簇内各点距簇中心的距离、地理分布密度和业务分布特征，得到各点的特征值，进而计算出簇内的平均特征值，与平均特征值差距最小的点为该簇新的簇中心。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：
本发明提供的一种用于5G网络跟踪区的规划方法，获取待规划区域的道路数据和基站小区参数，并确定TA可容纳的最大小区数。根据小区至道路的距离优选若干个簇中心，进一步根据小区相似度进行聚类，获得与簇中心数量相等的簇，每个簇即对应一个TA，规避覆盖同一段道路的基站小区被划分到不同TA，导致终端位置更新操作频繁，引起不必要的信令开销，将具备相近地理密度分布特征和业务分布特征的基站小区聚类为同一TA，既结合了地理特征，也考虑了用户业务特性，可以获取位置更新开销与寻呼开销的合理平衡，并直接输出TA的规划结果，降低了手工划分的不合理风险。
附图说明
图1为本发明的方法流程图；
图2为本发明实施例的方法流程图；
图3为本发明TA规划结果示意图。
具体实施方式
附图仅用于示例性说明，不能理解为对本专利的限制；
以下结合附图和实施例对本发明做进一步的阐述。
实施例1
如图1所示，一种用于5G网络跟踪区的规划方法，包括以下步骤：
S1：获取道路数据信息和小区参数；
S2：根据道路数据信息和小区参数确定TA划分数量；
S3：根据TA划分数量确定簇的数量，根据基站与道路的距离确定初始簇中心的位置；
S4：根据初始簇中心和基站小区相似度，运用K-means聚类进行TA规划。
上述方案中，获取待规划区域的道路数据和基站小区参数，并确定TA可容纳的最大小区数。根据小区至道路的距离优选若干个簇中心，进一步根据小区相似度进行聚类，获得与簇中心数量相等的簇，每个簇即对应一个TA，规避覆盖同一段道路的基站小区被划分到不同TA，导致终端位置更新操作频繁，引起不必要的信令开销，将具备相近地理密度分布特征和业务分布特征的基站小区聚类为同一TA，既结合了地理特征，也考虑了用户业务特性，可以获取位置更新开销与寻呼开销的合理平衡，并直接输出TA的规划结果，降低了手工划分的不合理风险。
优选的，在步骤S1中，在规划区域范围内获取地图信息得到道路数据信息；根据5G网络参数规划，采集规划区域范围的所有基站的小区参数。
优选的，所述小区参数包括基站类型、经度、纬度、中心频率、发射功率、归属AMF；基站类型包括室外宏站、室外微小站、室内分布系统。
优选的，在步骤S2中，在确定TA划分数量前，根据小区参数确定单个TA容纳的小区数的最大值，单个TA容纳的小区数量M满足：
Figure BDA0003239512920000061
其中，Icell为单小区每秒可寻呼次数，Nsub/cell为单小区内服务用户数，NCAPS为设备每秒试呼次数，NRRC/cell为每小区RRC连接用户数；
划分TA的数量k为地域范围内基站小区总数Np与单TA可容纳最大小区数M的比值向上取整：
Figure BDA0003239512920000062
依据单个TA内的基站数量M与基站平均覆盖面积β，可近似计算单个TA的半径r：
Figure BDA0003239512920000063
优选的，在步骤S3中，将基站小区视作样本点，记作点p∈P＝{p1,p2,…,pNp}，将道路记作s，s∈S＝{s1,s2,…,sNs}，基站小区与道路的地理距离计算方式为：
对每条道路作切线，作基站小区与道路切线间的垂直线段，该线段长度记作基站p至道路s的距离d(p,s)，将集合P内的所有室外宏站记作集合P’，对于每个室外宏站p’，选取其至所有道路的最短距离作为该宏站小区的邻近度指标：
Figure BDA0003239512920000064
对所有室外宏站的邻近度指标进行升序排序，选取k个室外宏站作为初始簇中心。
优选的，将初始簇中心记作HEAD＝{head1,head2,…,headk}，为避免簇中心相距过近，使各簇中心距离不小于TA直径，即2r；具体选择过程为：
Ⅰ.当i＝1，headi为邻近度指标排序首位的室外宏站；
Ⅱ.当1<i≤k，headi为邻近度指标排序次于headi-1的首个与任意HEAD内元素距离大于2r的室外宏站。
优选的，在步骤S4中，包括以下步骤：
S41：对于每个非簇中心的样本点，计算其到各个簇中心的相似度；
S42：将每个非簇中心样本点归属至目标簇；
S43：对于每个簇，重新计算新的簇中心；
S44：若簇中心的集合HEAD发生更新，或有样本点所属簇变更的情况，重复迭代步骤S41-S43，否则迭代终止。
优选的，步骤S41中，任意两点间的相似度
Figure BDA0003239512920000071
计算为两点特征T之差的绝对值的倒数：
Figure BDA0003239512920000072
对任意样本点p，其特征值T定义为：该点距簇中心的距离X(p,head)、该点地理分布密度Y(p)和该点业务分布特征Z(p)的加权和，即：
T(p)＝w1*X(p,head)+w2*Y(p)+w3*Z(p) (6)
点p距簇中心的距离X(p)计算：依据样本点的经纬度信息，经墨卡托坐标转化得到各点的平面坐标(x(p),y(p))；依据平面坐标信息计算各点p到各簇中心的切比雪夫距离，并向上取整：
Figure BDA0003239512920000075
点p的地理分布密度Y(p)定义为，地域范围内任意两点间距离d之和与点p到其他点距离之和的比值：
Figure BDA0003239512920000073
点p的业务分布特征Z(p)为该点一定周期内上行UL(p)、下行DL(p)流量比值：
Figure BDA0003239512920000074
优选的，步骤S42中，将每个非簇中心样本点归属至目标簇，具体步骤为：
Ⅰ.对于某个非簇心样本点，选择与之有最大相似度的簇中心作为目标簇中心headtarget；
Ⅱ.判断样本点与headtarget是否属于同一个归属AMF，若属于，则归属于headtarget所属簇，结束步骤；若不属于，将headtarget剔除出该样本点的选择范围。
优选的，步骤S43中，通过计算簇内各点距簇中心的距离、地理分布密度和业务分布特征，得到各点的特征值，进而计算出簇内的平均特征值，与平均特征值差距最小的点为该簇新的簇中心。
实施例2
如图2和图3所示，本发明实施例TA规划方法包括：
步骤1，获取道路数据信息和小区参数
在规划区域范围内获取地图信息得到道路数据，道路数据包括：道路名称(name)、级别(level)、经度(lon)、纬度(lat)、轮廓类型(shape)和开放街道地图编码(osm_id)等，如表1所示。
表1道路数据
Figure BDA0003239512920000081
采集规划区域范围的所有基站的小区参数，包括基站类型、经度、纬度、站高、中心频率、发射功率、归属AMF等信息，如表2所示。
表2小区参数
Figure BDA0003239512920000082
步骤2，确定TA划分数量
根据公式(1)计算单个TA容纳的小区数量M。其中，单小区每秒可寻呼次数Icell根据3GPP规定的寻呼机制及现网参数配置取定为3200，单小区服务用户数Nsub/cell＝600，设备每秒试呼次数NCAPS根据运营商要求设定为120，每小区RRC连接用户数NRRC/cell根据设备能力取定为2400。代入公式(1)可得M≤106。
根据公式(2)计算TA划分数量k。其中，待规划区域基站小区总数Np为196个，代入公式(2)可得k＝2。
根据公式(3)近似计算单个TA的半径r。其中，基站小区覆盖面积β与小区发射功率、站高、频段和覆盖场景等有关，在覆盖密集城区，总发射功率200W，站高30m，载频为3.5GHz的条件下，小区覆盖面积β约为66510m2。代入公式(3)可得r≈1500m。
步骤3，确定k＝2个初始簇中心
计算每个基站小区与道路的地理距离，得到待规划区域内所有基站小区的邻近度。
对所有室外宏站的邻近度指标进行升序排序，选取2个室外宏站作为初始簇中心。选择过程为：将邻近度排序首位的室外宏站记为head1，将邻近度排序次于head1的首个与任意集合HEAD内元素距离大于3000m(即2r)的室外宏站记为head2。
步骤4，K-means聚类实现TA规划
对每个非簇中心的样本点，计算其到前述2个簇中心的相似度。根据公式(7)(8)(9)分别计算样本点与簇中心的切比雪夫距离X(p)、样本点的地理分布密度Y(p)和业务分布特征Z(p)，代入公式(6)可得样本点的特征值T(p)。其中，w1、w2和w3为加权系数，可人为调整。更进一步地，根据样本点的特征值T(p)代入公式(5)计算任意两点间的相似度
Figure BDA0003239512920000091
对于任意非簇心样本点，选择与之有最大相似度的簇中心作为目标簇中心，将该样本点归入到对应簇。随后，对每个簇计算簇内的特征平均值，重新选取k个簇中心。依次迭代，直至簇中心的集合HEAD不再发生更新，且任意点的归属不再变更。
所得基站小区分簇结果，即为TA划分的结果。在本发明实施例中，TA规划结果示意如图3所示。
显然，本发明的上述实施例仅仅是为清楚地说明本发明所作的举例，而并非是对本发明的实施方式的限定。对于所属领域的普通技术人员来说，在上述说明的基础上还可以做出其它不同形式的变化或变动。这里无需也无法对所有的实施方式予以穷举。凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明权利要求的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种用于5G网络跟踪区的规划方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1：获取道路数据信息和小区参数；
S2：根据道路数据信息和小区参数确定TA划分数量；
S3：根据TA划分数量确定簇的数量，根据基站与道路的距离确定初始簇中心的位置；
S4：根据初始簇中心和基站小区相似度，运用K-means聚类进行TA规划。
2.根据权利要求1所述的一种用于5G网络跟踪区的规划方法，其特征在于，在步骤S1中，在规划区域范围内获取地图信息得到道路数据信息；根据5G网络参数规划，采集规划区域范围的所有基站的小区参数。
3.根据权利要求2所述的一种用于5G网络跟踪区的规划方法，其特征在于，所述小区参数包括基站类型、经度、纬度、中心频率、发射功率、归属AMF；基站类型包括室外宏站、室外微小站、室内分布系统。
4.根据权利要求3所述的一种用于5G网络跟踪区的规划方法，其特征在于，在步骤S2中，在确定TA划分数量前，根据小区参数确定单个TA容纳的小区数的最大值，单个TA容纳的小区数量M满足：
Figure FDA0003239512910000011
其中，Icell为单小区每秒可寻呼次数，Nsub/cell为单小区内服务用户数，NCAPS为设备每秒试呼次数，NRRC/cell为每小区RRC连接用户数；
划分TA的数量k为地域范围内基站小区总数Np与单TA可容纳最大小区数M的比值向上取整：
Figure FDA0003239512910000012
依据单个TA内的基站数量M与基站平均覆盖面积β，可近似计算单个TA的半径r：
Figure FDA0003239512910000013
5.根据权利要求4所述的一种用于5G网络跟踪区的规划方法，其特征在于，在步骤S3中，将基站小区视作样本点，记作点p∈P＝{p1,p2,…,pNp}，将道路记作s，s∈S＝{s1,s2,…,sNs}，基站小区与道路的地理距离计算方式为：
对每条道路作切线，作基站小区与道路切线间的垂直线段，该线段长度记作基站p至道路s的距离d(p,s)，将集合P内的所有室外宏站记作集合P’，对于每个室外宏站p’，选取其至所有道路的最短距离作为该宏站小区的邻近度指标：
Figure FDA0003239512910000022
对所有室外宏站的邻近度指标进行升序排序，选取k个室外宏站作为初始簇中心。
6.根据权利要求5所述的一种用于5G网络跟踪区的规划方法，其特征在于，将初始簇中心记作HEAD＝{head1,head2,…,headk}，为避免簇中心相距过近，使各簇中心距离不小于TA直径，即2r；具体选择过程为：
Ⅰ.当i＝1，headi为邻近度指标排序首位的室外宏站；
Ⅱ.当1<i≤k，headi为邻近度指标排序次于headi-1的首个与任意HEAD内元素距离大于2r的室外宏站。
7.根据权利要求6所述的一种用于5G网络跟踪区的规划方法，其特征在于，在步骤S4中，包括以下步骤：
S41：对于每个非簇中心的样本点，计算其到各个簇中心的相似度；
S42：将每个非簇中心样本点归属至目标簇；
S43：对于每个簇，重新计算新的簇中心；
S44：若簇中心的集合HEAD发生更新，或有样本点所属簇变更的情况，重复迭代步骤S41-S43，否则迭代终止。
8.根据权利要求7所述的一种用于5G网络跟踪区的规划方法，其特征在于，步骤S41中，任意两点间的相似度
Figure FDA0003239512910000023
计算为两点特征T之差的绝对值的倒数：
Figure FDA0003239512910000021
对任意样本点p，其特征值T定义为：该点距簇中心的距离X(p,head)、该点地理分布密度Y(p)和该点业务分布特征Z(p)的加权和，即：
T(p)＝w1*X(p,head)+w2*Y(p)+w3*Z(p) (6)
点p距簇中心的距离X(p)计算：依据样本点的经纬度信息，经墨卡托坐标转化得到各点的平面坐标(x(p),y(p))；依据平面坐标信息计算各点p到各簇中心的切比雪夫距离，并向上取整：
Figure FDA0003239512910000033
点p的地理分布密度Y(p)定义为，地域范围内任意两点间距离d之和与点p到其他点距离之和的比值：
Figure FDA0003239512910000031
点p的业务分布特征Z(p)为该点一定周期内上行UL(p)、下行DL(p)流量比值：
Figure FDA0003239512910000032
9.根据权利要求8所述的一种用于5G网络跟踪区的规划方法，其特征在于，步骤S42中，将每个非簇中心样本点归属至目标簇，具体步骤为：
Ⅰ.对于某个非簇中心样本点，选择与之有最大相似度的簇中心作为目标簇中心headtarget；
Ⅱ.判断样本点与headtarget是否属于同一个归属AMF，若属于，则归属于headtarget所属簇，结束步骤；若不属于，将headtarget剔除出该样本点的选择范围。
10.根据权利要求9所述的一种用于5G网络跟踪区的规划方法，其特征在于，步骤S43中，通过计算簇内各点距簇中心的距离、地理分布密度和业务分布特征，得到各点的特征值，进而计算出簇内的平均特征值，与平均特征值差距最小的点为该簇新的簇中心。
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