CN113923736A - 一种终端通信用基站切换方法、装置、设备及产品 - Google Patents
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Abstract
本发明提供一种终端通信用基站切换方法、装置、设备及产品，涉及通信技术领域，该方法包括以下步骤：获取待切换终端的目标参数；其中，目标参数包括待切换终端在目标切换区域内，发起切换之前测量到的目标基站的参考信号强度和源基站的参考信号强度，以及该目标切换区域历史切换成功率、切换的时延和切换过程中的掉话率；将目标参数输入至切换配置模型中，得到切换配置模型输出的切换测量参数；基于切换测量参数，进行待切换终端在目标切换区域内基站的切换。本发明既能够保证切换鲁棒性和有效性，还能够减少人工干预的影响以及减少待切换终端切换失败的次数，将待切换终端切换过程中的时延调整至最合适的值。
Description
技术领域
本发明涉及通信技术领域，尤其涉及一种终端通信用基站切换方法、装置、设备及产品。
背景技术
5G移动网络与早期的2G、3G和4G移动网络一样，5G网络是数字蜂窝网络，在这种网络中，供应商覆盖的服务区域被划分为许多被称为蜂窝的小地理区域。表示声音和图像的模拟信号在手机中被数字化，由模数转换器(Analog to Digital Converter，ADC)转换并作为比特流传输。蜂窝中的所有5G无线设备通过无线电波与蜂窝中的本地天线阵和低功率自动收发器(发射机和接收机)进行通信。收发器从公共频率池分配频道，这些频道在地理上分离的蜂窝中可以重复使用。本地天线通过高带宽光纤或无线回程连接与电话网络和互联网连接。与现有的手机一样，当用户从一个蜂窝穿越到另一个蜂窝时，他们的移动设备将自动“切换”到新蜂窝中的天线。
在移动通信系统中，为了提高频谱资源的利用和整个系统的容量，系统中的射频功率须局限于一定的范围之内。当用户设备(User Equipment，UE)离开小区A并进入小区B时，它所接收到的小区A的信号会越来越弱，而它所接收到的小区B的信号将会越来越强。为了保证UE的通信质量，必须将UE由原来的基站切换到信号较强的基站，从而保障业务的无缝连接。而切换参数的配置直接影响系统的整体性能，外场测试结果表明，在切换过程中往往存在一些异常场景，比如在城区环境下，切换区域内往往存在拐角效应、针尖效应等异常情况，即本小区信号强度随位置发生陡降或目标小区信号强度随位置发生陡升，默认的切换参数配置使得大量切换未能及时触发，即遭遇信噪比(Signal toInterference andNoise Ratio，SINR)的急剧恶化，从而造成掉话。
现有技术中，通过外场测试、经验值或遍历所有可能参数组合来确定某个小区的切换参数，然后通过操作管理和维护中心(Operation Administration And Maintenance，OAM)侧下发这些参数给基站，各小区的UE根据其得到的切换参数进行切换。但是，上述方案需要人工获取参数，人工干预较大，浪费空口资源，并且容易发生切换失败的情况。而在实际的生活场景中，每天会发生切换的次数有许多次，大量的数据淹难以被有效利用着。
发明内容
本发明提供一种终端通信用基站切换方法、装置、设备及产品，用以解决现有技术中终端切换通信用基站时人工干预较大导致资源浪费以及切换失败的缺陷，实现减少人工干预的影响，以及切换通信用基站的失败率降低。
本发明提供一种终端通信用基站切换方法，包括以下步骤：
获取待切换终端的目标参数；其中，所述目标参数包括待切换终端在目标切换区域内，发起切换之前测量到的所述目标基站的参考信号强度和源基站的参考信号强度，以及该所述目标切换区域历史切换成功率、切换的时延和切换过程中的掉话率；
将所述目标参数输入至切换配置模型中，得到所述切换配置模型输出的切换测量参数；其中，所述切换配置模型是基于样本参数、所述样本参数对应的样本切换测量参数，以及所述目标切换区域的切换样本参数与所述样本切换测量参数的向量相似度训练得到的；
基于所述切换测量参数，进行所述待切换终端在所述目标切换区域内所述源基站至所述目标基站的切换。
根据本发明提供的终端通信用基站切换方法，所述切换配置模型通过以下步骤训练得到：
获取所述样本参数；
将所述样本参数作为训练用的输入数据，采用深度学习的训练方式，得到用于生成待切换终端的所述切换测量参数的所述切换配置模型。
根据本发明提供的终端通信用基站切换方法，所述切换配置模型的损失函数是基于所述目标切换区域的所述切换样本参数与所述样本切换测量参数的向量相似度确定的：其中，所述切换样本参数是将所述样本参数输入至所述切换配置模型得到的。
根据本发明提供的终端通信用基站切换方法，所述基于所述切换测量参数，进行所述待切换终端在所述目标切换区域内基站的切换，具体包括以下步骤：
下发所述切换测量参数；
基于所述切换测量参数，将所述待切换终端由所述源基站切换至所述目标基站。
根据本发明提供的终端通信用基站切换方法，所述下发所述切换测量参数，具体包括：
将所述切换测量参数下发给所述源基站，所述源基站分配给所述待切换终端。
根据本发明提供的终端通信用基站切换方法，所述将所述切换测量参数下发给所述源基站，所述源基站分配给所述待切换终端，具体包括：
通过操作管理和维护中心将所述切换测量参数下发给所述待切换基站。
本发明还提供一种终端通信用基站切换装置，包括：
采集模块，用于获取待切换终端的目标参数；其中，所述目标参数包括待切换终端在目标切换区域内，发起切换之前测量到的所述目标基站的参考信号强度和源基站的参考信号强度，以及该所述目标切换区域历史切换成功率、切换的时延和切换过程中的掉话率；
确定模块，用于将所述目标参数输入至切换配置模型中，得到所述切换配置模型输出的切换测量参数；其中，所述切换配置模型是基于样本参数、所述样本参数对应的样本切换测量参数，以及所述目标切换区域的切换样本参数与所述样本切换测量参数的向量相似度训练得到的；
切换模块，用于基于所述切换测量参数，进行所述待切换终端在所述目标切换区域内所述源基站至所述目标基站的切换。
本发明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上述任一种所述终端通信用基站切换方法的步骤。
本发明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，该计算机程序被处理器执行时实现如上述任一种所述终端通信用基站切换方法的步骤。
本发明还提供一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述任一种所述终端通信用基站切换方法的步骤。
本发明提供的终端通信用基站切换方法、装置、设备及产品，通过训练好的切换配置模型，对待切换终端的目标参数进行处理，利用切换配置模型非线性算法的鲁棒性，推导出基站切换相关的配置参数与切换过程中的掉话率以及切换时延等重要指标之间的关系，进而得到切换测量参数，即在各个区域中，得到适宜待切换终端的相关参数，既能够保证切换鲁棒性和有效性，还能够减少人工干预的影响以及减少待切换终端切换失败的次数，将待切换终端切换过程中的时延调整至最合适的值。
附图说明
为了更清楚地说明本发明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是本发明提供的终端通信用基站切换方法的流程示意图；
图2是本发明提供的终端通信用基站切换方法中步骤S300具体的流程示意图；
图3是本发明提供的终端通信用基站切换装置的结构示意图；
图4是本发明提供的终端通信用基站切换装置中切换模块具体的结构示意图；
图5是本发明提供的电子设备的结构示意图。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明中的附图，对本发明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。
下面结合图1描述本发明的终端通信用基站切换方法，该方法包括以下步骤：
S100、获取作为UE的待切换终端的目标参数。该方法中，可以获取待切换终端上报的测量报告，测量报告中含有上述的目标参数，目标参数包括待切换终端在目标切换区域内，发起切换之前测量到的目标基站的参考信号强度和源基站的参考信号强度，以及该目标切换区域历史切换成功率、切换的时延和切换过程中的掉话率等。目标切换区域的历史切换成功率即在目标切换区域所有发生过切换的UE的切换成功率的平均值。
S200、将目标参数输入至训练好的切换配置模型中，得到切换配置模型输出的切换测量参数。该方法中，切换配置模型是基于样本参数、样本参数对应的样本切换测量参数，以及目标切换区域的切换样本参数与样本切换测量参数的向量相似度训练得到的；
S300、基于切换测量参数，进行待切换终端在目标切换区域内源基站至目标基站的切换。
在该方法中，切换配置模型具体通过以下步骤训练得到：
A100、获取样本参数，可以理解的是，样本参数的类型和目标参数类似，包括但不局限于UE在目标切换区域内，发起切换之前测量到的目标切换区域的参考信号强度和样本源基站的参考信号强度，以及该目标切换区域切换的样本成功率、切换的样本时延和切换过程中的样本掉话率等
A200、将样本参数作为训练用的输入数据，采用深度学习的训练方式，得到用于生成待切换终端的切换测量参数的切换配置模型。
在本实施例中，切换配置模型为BP神经网络模型，根据收集到的大量数据，建立BP神经网络模型，进而通过大量的数据，通过建立的BP神经网络模型对目标切换区域的样本切换测量参数进行求解，利用该区域配置的不同测量参数即目标基站的参考信号强度和样本源基站的参考信号强度，作为BP神经网络算法的所需要建立相应函数的入参；该目标切换区域切换过程中的样本掉话率，切换的样本成功率以及切换的样本时延等重要指标作为相应函数的目标值。
切换配置模型的损失函数是基于目标切换区域的切换样本参数与样本切换测量参数的向量相似度确定的，通过上述内容可知切换样本参数是将样本参数输入至切换配置模型得到的。
在该方法中，获得的切换测量参数下发后的KPI指标数据，与最开始的目标切换区域对应的样本切换测量参数的KPI指标进行对比，给BP神经网络计算系统进行反馈，从而使得算法求解的收敛速度更快。
本发明实施例提供的切换参数的配置方法及装置，根据在一个区域中大量的UE切换过程下，由于不同的切换测量参数配置下，UE的切换成功率，切换掉话率以及切换的时延不同，产生的大量数据，利用BP神经网络算法将切换测量配置关系与切换相关的KPI之间的函数找出来，对切换参数进行优化，使得正常小区间的切换性能有了更高的提高。
因此该方法训练好的利用切换配置模型，从而得到对应的区域合适的切换测量参数。
本发明提供的终端通信用基站切换方法，通过训练好的切换配置模型，对待切换终端的目标参数进行处理，利用切换配置模型非线性算法的鲁棒性，推导出基站切换相关的配置参数与切换过程中的掉话率以及切换时延等重要指标之间的关系，进而得到切换测量参数，即在各个区域中，得到适宜待切换终端的相关参数，既能够保证切换鲁棒性和有效性，还能够减少人工干预的影响以及减少待切换终端切换失败的次数，将待切换终端切换过程中的时延调整至最合适的值。
下面结合图2描述本发明的终端通信用基站切换方法，步骤S300具体包括以下步骤：
S310、下发切换测量参数。步骤S310中将切换测量参数下发给源基站，再由源基站分配给UE。例如通过OAM将切换测量参数下发给源基站。
S320、基于切换测量参数，将待切换终端由源基站切换至目标基站。
下面对本发明提供的终端通信用基站切换装置进行描述，下文描述的终端通信用基站切换装置与上文描述的终端通信用基站切换方法可相互对应参照。
下面结合图3描述本发明的终端通信用基站切换装置，该装置包括以下步骤：
采集模块100，用于获取作为UE的待切换终端的目标参数。该装置中，可以获取待切换终端上报的测量报告，测量报告中含有上述的目标参数，目标参数包括待切换终端在目标切换区域内，发起切换之前测量到的目标基站的参考信号强度和源基站的参考信号强度，以及该目标切换区域历史切换成功率、切换的时延和切换过程中的掉话率等。
确定模块200，用于将目标参数输入至训练好的切换配置模型中，得到切换配置模型输出的切换测量参数。该装置中，切换配置模型是基于样本参数、样本参数对应的样本切换测量参数，以及目标切换区域的切换样本参数与样本切换测量参数的向量相似度训练得到的；
切换模块300，用于基于切换测量参数，进行待切换终端在目标切换区域内源基站至目标基站的切换。
本发明实施例提供的切换参数的配置装置及装置，根据在一个区域中大量的UE切换过程下，由于不同的切换测量参数配置下，UE的切换成功率，切换掉话率以及切换的时延不同，产生的大量数据，利用BP神经网络算法将切换测量配置关系与切换相关的KPI之间的函数找出来，对切换参数进行优化，使得正常小区间的切换性能有了更高的提高。
因此该装置训练好的利用切换配置模型，从而得到对应的区域合适的切换测量参数。
本发明提供的终端通信用基站切换装置，通过训练好的切换配置模型，对待切换终端的目标参数进行处理，利用切换配置模型非线性算法的鲁棒性，推导出基站切换相关的配置参数与切换过程中的掉话率以及切换时延等重要指标之间的关系，进而得到切换测量参数，即在各个区域中，得到适宜待切换终端的相关参数，既能够保证切换鲁棒性和有效性，还能够减少人工干预的影响以及减少待切换终端切换失败的次数，将待切换终端切换过程中的时延调整至最合适的值。
下面结合图4描述本发明的终端通信用基站切换装置，切换模块300具体包括：
下发单元310，用于下发切换测量参数。步骤S310中将切换测量参数下发给源基站，再由源基站分配给UE。例如通过OAM将切换测量参数下发给源基站。
切换单元320，用于基于切换测量参数，将待切换终端由源基站切换至目标基站。
图5示例了一种电子设备的实体结构示意图，如图5所示，该电子设备可以包括：处理器(processor)810、通信接口(Communications Interface)820、存储器(memory)830和通信总线840，其中，处理器810，通信接口820，存储器830通过通信总线840完成相互间的通信。处理器810可以调用存储器830中的逻辑指令，以执行终端通信用基站切换方法，该方法包括以下步骤：
S100、获取待切换终端的目标参数；其中，所述目标参数包括待切换终端在目标切换区域内，发起切换之前测量到的目标基站的参考信号强度和源基站的参考信号强度，以及该所述目标切换区域历史切换成功率、切换的时延和切换过程中的掉话率；
S200、将所述目标参数输入至切换配置模型中，得到所述切换配置模型输出的切换测量参数；其中，所述切换配置模型是基于样本参数、所述样本参数对应的样本切换测量参数，以及所述目标切换区域的切换样本参数与所述样本切换测量参数的向量相似度训练得到的；
S300、基于所述切换测量参数，进行所述待切换终端在所述目标切换区域内源基站至目标基站的切换。
此外，上述的存储器830中的逻辑指令可以通过软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，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)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
另一方面，本发明还提供一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括计算机程序，计算机程序可存储在非暂态计算机可读存储介质上，所述计算机程序被处理器执行时，计算机能够执行上述各方法所提供的终端通信用基站切换方法，该方法包括以下步骤：
S100、获取待切换终端的目标参数；其中，所述目标参数包括待切换终端在目标切换区域内，发起切换之前测量到的目标基站的参考信号强度和源基站的参考信号强度，以及该所述目标切换区域历史切换成功率、切换的时延和切换过程中的掉话率；
S200、将所述目标参数输入至切换配置模型中，得到所述切换配置模型输出的切换测量参数；其中，所述切换配置模型是基于样本参数、所述样本参数对应的样本切换测量参数，以及所述目标切换区域的切换样本参数与所述样本切换测量参数的向量相似度训练得到的；
S300、基于所述切换测量参数，进行所述待切换终端在所述目标切换区域内源基站至目标基站的切换。
又一方面，本发明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，该计算机程序被处理器执行时实现以执行上述各方法提供的终端通信用基站切换方法，该方法包括以下步骤：
S100、获取待切换终端的目标参数；其中，所述目标参数包括待切换终端在目标切换区域内，发起切换之前测量到的目标基站的参考信号强度和源基站的参考信号强度，以及该所述目标切换区域历史切换成功率、切换的时延和切换过程中的掉话率；
S200、将所述目标参数输入至切换配置模型中，得到所述切换配置模型输出的切换测量参数；其中，所述切换配置模型是基于样本参数、所述样本参数对应的样本切换测量参数，以及所述目标切换区域的切换样本参数与所述样本切换测量参数的向量相似度训练得到的；
S300、基于所述切换测量参数，进行所述待切换终端在所述目标切换区域内源基站至目标基站的切换。
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。
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 (10)
1.一种终端通信用基站切换方法，其特征在于，包括以下步骤：
获取待切换终端的目标参数；其中，所述目标参数包括待切换终端在目标切换区域内，发起切换之前测量到的目标基站的参考信号强度和源基站的参考信号强度，以及该所述目标切换区域历史切换成功率、切换的时延和切换过程中的掉话率；
将所述目标参数输入至切换配置模型中，得到所述切换配置模型输出的切换测量参数；其中，所述切换配置模型是基于样本参数、所述样本参数对应的样本切换测量参数，以及所述目标切换区域的切换样本参数与所述样本切换测量参数的向量相似度训练得到的；
基于所述切换测量参数，进行所述待切换终端在所述目标切换区域内所述源基站至所述目标基站的切换。
2.根据权利要求1所述的终端通信用基站切换方法，其特征在于，所述切换配置模型通过以下步骤训练得到：
获取所述样本参数；
将所述样本参数作为训练用的输入数据，采用深度学习的训练方式，得到用于生成待切换终端的所述切换测量参数的所述切换配置模型。
3.根据权利要求2所述的终端通信用基站切换方法，其特征在于，所述切换配置模型的损失函数是基于所述目标切换区域的所述切换样本参数与所述样本切换测量参数的向量相似度确定的：其中，所述切换样本参数是将所述样本参数输入至所述切换配置模型后输出得到的。
4.根据权利要求1所述的终端通信用基站切换方法，其特征在于，所述基于所述切换测量参数，进行所述待切换终端在所述目标切换区域内基站的切换，具体包括以下步骤：
下发所述切换测量参数；
基于所述切换测量参数，将所述待切换终端由源基站切换至所述目标基站。
5.根据权利要求4所述的终端通信用基站切换方法，其特征在于，所述下发所述切换测量参数，具体包括：
将所述切换测量参数下发给所述源基站，所述源基站分配给所述待切换终端。
6.根据权利要求5所述的终端通信用基站切换方法，其特征在于，所述将切换测量参数下发给所述源基站，所述源基站分配给所述待切换终端，具体包括：
通过操作管理和维护中心将所述切换测量参数下发给所述源基站。
7.一种终端通信用基站切换装置，其特征在于，包括：
采集模块，用于获取待切换终端的目标参数；其中，所述目标参数包括待切换终端在目标切换区域内，发起切换之前测量到的目标基站的参考信号强度和源基站的参考信号强度，以及该所述目标切换区域历史切换成功率、切换的时延和切换过程中的掉话率；
确定模块，用于将所述目标参数输入至切换配置模型中，得到所述切换配置模型输出的切换测量参数；其中，所述切换配置模型是基于样本参数、所述样本参数对应的样本切换测量参数，以及所述目标切换区域的切换样本参数与所述样本切换测量参数的向量相似度训练得到的；
切换模块，用于基于所述切换测量参数，进行所述待切换终端在所述目标切换区域内所述源基站至所述目标基站的切换。
8.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述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6任一项所述终端通信用基站切换方法的步骤。
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，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至6任一项所述终端通信用基站切换方法的步骤。
10.一种计算机程序产品，包括计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至6任一项所述终端通信用基站切换方法的步骤。
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| CN202111155223.1A Active CN113923736B (zh) | 2021-09-29 | 2021-09-29 | 一种终端通信用基站切换方法、装置、设备及产品 |
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Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2024031262A1 (zh) * | 2022-08-08 | 2024-02-15 | 北京小米移动软件有限公司 | 信息上报方法、信息接收方法、装置、用户侧设备、网络侧设备及存储介质 |
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| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN109495935A (zh) * | 2017-09-12 | 2019-03-19 | 中国移动通信有限公司研究院 | 一种切换方法、基站及用户终端 |
| CN111564037A (zh) * | 2020-04-14 | 2020-08-21 | 深圳市灵犀智汇科技有限公司 | 一种面向轨道交通的数据计算方法 |
| CN111836321A (zh) * | 2020-07-27 | 2020-10-27 | 北京邮电大学 | 一种基于联邦学习和边缘计算的小区切换方法 |
| CN112118602A (zh) * | 2020-08-27 | 2020-12-22 | 重庆邮电大学 | 基于区间二型模糊神经网络的垂直切换算法 |
| CN112312496A (zh) * | 2020-10-15 | 2021-02-02 | 山东科技大学 | 一种基于神经网络多属性判决的垂直切换方法 |
| CN113438663A (zh) * | 2020-03-04 | 2021-09-24 | 诺基亚通信公司 | 基于机器学习的切换参数优化 |
-
2021
- 2021-09-29 CN CN202111155223.1A patent/CN113923736B/zh active Active
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| CN113923736B (zh) | 2023-05-16 |
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