CN114173353B - 基于类矩形分布模型结合热力地图政企传输网络规划方法 - Google Patents

基于类矩形分布模型结合热力地图政企传输网络规划方法 Download PDF

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CN114173353B CN202210131832.1A CN202210131832A CN114173353B CN 114173353 B CN114173353 B CN 114173353B CN 202210131832 A CN202210131832 A CN 202210131832A CN 114173353 B CN114173353 B CN 114173353B
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Abstract

本发明公开了一种基于类矩形分布模型结合热力地图政企传输网络规划方法。包括设定网络点位最大覆盖范围，搭建类矩形分布模型；获取需求点位覆盖率，根据需求点位覆盖率与点位面积覆盖率关系计算满足需求点位覆盖率所需最小部署点位数。结合点位分布热力地图优选热点区域的点位，计算出实际点位覆盖率；对实际点位覆盖率与需求点位覆盖率进行偏差判断，偏差满足设定条件情况下将优选点位作为传输网络规划部署点位。本发明在实际业务触发之前能够提前对点位进行部署，针对业务密集区域提前进行高层级网络部署，待业务触发时再基于客户实际业务需求进行底层级网络部署，实现了网络既精准又快速建设，压缩网络建设周期，实现业务快速开通。

Description

基于类矩形分布模型结合热力地图政企传输网络规划方法
技术领域
本发明涉及传输网络规划技术范围，尤其是涉及一种基于类矩形分布模型结合热力地图政企传输网络规划方法。
背景技术
政企集团客户专线业务是通信运营商未来主要的盈利点，但是该类型业务存在变量多、不确定性大、突发性强、客户需求多变等因素，同时传输网络建设存在规划方法单一、设计环节多、建设周期长等问题，因此传统的传输网络规划与设计方式难以支撑政企集团客户专线业务的高速发展。
5G、家庭宽带等业务都是由运营商基于自身市场发展需求自我明确网络部署的范围、区域以及建设目标，因此能够有规划、有节奏地逐年建设传输网络。但政企集团客户专线业务的电路局向、业务接入点等都是每个政企集团客户自行决定，因此该类业务存在极大的不可预见性，使得传输网络无法提前部署。目前该类业务的传输网络采用线性建设流程，即：当通信网络运营商接收到政企集客业务需求后，首先对各层级的传输网络进行资源核实，再根据核实结果进行相应的物资采购及设计，最后根据设计进行施工，由此导致网络建设周期长，不利于业务快速开通。同时，由于客户需求多变，一旦客户调整业务路由、业务接入点位置或做其他调整，则各层级传输网络就需要重新进行资源核实、设计和施工，导致设计精准度差、出错率高，从而进一步加大建设周期，影响客户感知。
例如，申请号为202110703325.6，名称为一种集团客户专线业务网络造价的测算方法的中国发明申请，其具体公开了基于每一条专线单独做分析的方法，计算得到的精准度高；能够测算全部类型的集团客户专线，系统集成度高、通用性广泛；通过系统计算的方式替代了传统的人工手动计算方式，面对海量的集团客户专线业务，解决了复杂网络人脑计算瓶颈问题，大幅提升计算效率及精准度，充分做到快速、高效以及实用。但是该申请应用于现网已部署的网络系统下进行造价等测算，而针对面向高价值集团客户业务的未部署VC-OTN（VC cross-connecting function with optical transport network，带有VC交叉能力的光传输网）系统场景，仍存在部署多少VC-OTN点位、如何部署等问题。
发明内容
本发明主要是解决现有技术中对于政企集团客户专线业务存在不可预见性、需求多变性，无法进行提前部署，存在建设周期长的问题，提供了一种基于类矩形分布模型结合热力地图政企传输网络规划方法。
本发明的上述技术问题主要是通过下述技术方案得以解决的：一种基于类矩形分布模型结合热力地图政企传输网络规划方法，包括以下步骤：
S1.设定网络点位最大覆盖范围，搭建类矩形分布模型；
S2.根据设定的目标获取需求点位覆盖率，根据需求点位覆盖率与点位面积覆盖率关系计算满足需求点位覆盖率所需最小部署点位数；
S3.以最小部署点位数结合点位分布热力地图优选热点区域的点位，获取所有优选点位实际覆盖客户数，计算出实际点位覆盖率；
S4.对实际点位覆盖率与需求点位覆盖率进行偏差判断，偏差满足设定条件情况下将优选点位作为传输网络规划部署点位。
本发明从客户需求点位覆盖率出发，在满足需求点位覆盖率条件下获得理论最小部署点位，并结合热力地图优选出满足偏差条件的点位，使得在实际业务触发之前能够提前对点位进行部署，对潜在客户进行地理位置梳理，针对业务密集区域提前进行高层级网络部署，待业务触发时再基于客户实际业务需求进行低层级网络部署，实现了网络既精准又快速建设，简化设计复杂度，压缩网络建设周期，加速网络交付速度，实现业务快速开通。通过模型提供满足客户需求点位覆盖率的最小部署点位，避免了盲目部署点位，提升了点位部署规划精度，另外也能提升投资效益。本发明能够在实际应用中不断输入真实业务案例，通过不断修正系统参数和业务模型，从而不断提升规划精准度，以适用各种场景。
作为一种优选方案，所述步骤S1具体包括，
设定网络点位经纬度和客户点经纬度，以及网络点位与客户点之间的中间点，获取网络点位与客户点之间的实际距离为网络点位到中间点水平距离与中间点到客户点垂直距离之和；
设定最大业务接入距离，以实际距离判定是否覆盖该客户点位置，获得网络点位最大覆盖客户点范围，覆盖范围为类矩形；
在划定区域范围内，以可覆盖的机房点作为网络点位，围绕点位的类矩形范围为点位覆盖范围，建立类矩形分布模型，对模型输入基础参数。
本步骤在建立模型前对客户点接入距离进行判决，设网络点位经纬度为(
Figure DEST_PATH_IMAGE002
,
Figure DEST_PATH_IMAGE004
)，客户点的经纬度为(
Figure DEST_PATH_IMAGE006
,
Figure DEST_PATH_IMAGE008
)。按照0度经线的基准，东经取经度的正值(Longitude)，西经取经度负值(-Longitude)，北纬取90-纬度值(90- Latitude)，南纬取90+纬度值(90+Latitude)，则经过上述处理过后的两点被计为(
Figure DEST_PATH_IMAGE010
,
Figure DEST_PATH_IMAGE012
)和(
Figure DEST_PATH_IMAGE014
,
Figure DEST_PATH_IMAGE016
)。假设都是北半球，则网络点位和客户点之间的直线距离可表示为：
Figure DEST_PATH_IMAGE018
，
Figure DEST_PATH_IMAGE020
，
其中，R=6371.004千米，为地球平均半径。
实际上，该网络点位至客户点并非直线覆盖，本方法中通过棋盘距离模型，引入中间点，其经纬度为(
Figure 575665DEST_PATH_IMAGE014
，
Figure 679756DEST_PATH_IMAGE004
)，则棋盘距离L可表示为：
Figure DEST_PATH_IMAGE022
，
带入前面两个公式，可得：
Figure DEST_PATH_IMAGE024
，
Figure DEST_PATH_IMAGE026
，
Figure DEST_PATH_IMAGE028
，
Figure DEST_PATH_IMAGE030
，
其中，当
Figure DEST_PATH_IMAGE032
时，对应网络点位可覆盖L距离下的该客户点位，
Figure DEST_PATH_IMAGE034
的最大业务接入距离表示为
Figure DEST_PATH_IMAGE036
。将实际距离映射在二维平面上，其单位网络点位最大覆盖范围可等效为对角线距离为
Figure DEST_PATH_IMAGE038
的矩形，即其实际覆盖范围为类矩形。输入基础参数信息包括：总客户点位数、需求覆盖客户点位数、业务接入最大距离、该业务区所有汇聚机房个数、单网络节点部署投资金额、可用于网络节点部署的总投资金额、机房点位及客户点点位经纬度、市区各综合业务区覆盖面积。涉及的全部基础参数可根据不同省份的运营商网络现状进行动态调整。
作为一种优选方案，所述步骤S2具体包括：
根据运营公司设定的政企传输网络占有率目标值和转化率计算需求点位覆盖率；
根据设定的需求点位数和点位最大覆盖范围获得点位面积覆盖率；
在满足点位面积覆盖率不小于需求点位覆盖率的条件下计算所需最少点位数。
本步骤中运营商的需求点位覆盖率可表示为需求覆盖客户点位数
Figure DEST_PATH_IMAGE040
与总客户点位数N的比值，即
Figure DEST_PATH_IMAGE042
，
假设在总覆盖面积
Figure DEST_PATH_IMAGE044
内，客户点位均匀分布，则只需满足
Figure DEST_PATH_IMAGE046
，
即可满足需求客户点覆盖率需求。当
Figure DEST_PATH_IMAGE048
且
Figure DEST_PATH_IMAGE050
极小时，
Figure DEST_PATH_IMAGE052
个类矩形区域应不存在重叠，则此网络点位下覆盖的面积
Figure DEST_PATH_IMAGE054
为：
Figure DEST_PATH_IMAGE056
，
由此可得，需求最终覆盖点位数M需满足
Figure DEST_PATH_IMAGE058
，
其中，
Figure DEST_PATH_IMAGE060
为向上取整符号。至此，能够计算得出
Figure 901571DEST_PATH_IMAGE052
，即为满足点位覆盖率所需最小部署点位数。后续可以根据投资等因素，获得
Figure DEST_PATH_IMAGE062
的约束条件。结合业务区实际情况和客户需求合理设定
Figure DEST_PATH_IMAGE064
，只要
Figure DEST_PATH_IMAGE066
，则理论上能够满足业务发展需求。
作为一种优选方案，所述步骤S3具体包括：
获取业务区市区热力地图；
根据最小部署点位数在热力地图上优先选择热点地区的点位，结合点位所在经纬度及所有客户点的经纬度信息，依次计算获得该点位最大距离下的所有覆盖客户数，最终获取所有优选点位实际客户点数；
结合总客户点数计算出实际点位覆盖率。
本步骤中获取业务区市区机房点位分布及高价值集团客户点位分布热力地图。根据部署网络点位数，在热力地图上优先选取热点地区的机房点位，然后结合优选点位所在经纬度及所有客户点的经纬度信息，可依次计算获得优选点位最大距离下的所有覆盖客户数，所有优选点位覆盖客户数之和即为实际客户点数。根据已知运营商总客户点数，将实际客户点数与总客户点数相比计算出实际点位覆盖率。
作为一种优选方案，所述步骤S4具体过程包括：
设定偏差阈值，将实际点位覆盖率与需求点位覆盖率进行偏差判断，
若两者偏差值不大于设定偏差阈值，实际点位部署情况满足点位覆盖率需求，将当前优选点位作为为传输网络规划部署点位；
若两者偏差值大于设定偏差阈值，通过对基础数据进行动态调整，直到满足偏差值要求。由于在实际部署中，客户点并非均匀分布，且可能存在不同网络点位覆盖业务范围由重叠的情况，因此需要进行案例模拟，验证理论计算的有效性，当实际点位覆盖率与需求点位覆盖率的偏差小于一定偏差阈值时，说明实际点位部署情况满足点位覆盖率需求，可以将当前优选点位作为为传输网络规划的部署点位，若大于偏差阈值，重新结合热力地图对优选点位进行调整，或者调整设定数值，如业务接入最大距离，从而调节网络点位最大覆盖范围，进而调整获取的最小部署点位等，直到最终计算出的实际点位覆盖率与需求点位覆盖率偏差小于偏差阈值。
实际应用中，可根据投资因素，结合单网络点位部署投资金额以及总可用投资金额，在
Figure 640988DEST_PATH_IMAGE062
范围内，根据实际运营商需求调整部署网络点位数。
因此，本发明的优点是：
1. 从客户需求点位覆盖率出发，在满足需求点位覆盖率条件下获得理论最小部署点位，并结合热力地图优选出满足偏差条件的点位，避免了盲目部署点位，提升网络点位部署规划精度；
2.网络建设周期短，将传输网络一分为二，在实际业务触发之前，面向高价值政企业务，提前建设高层传输网络，缩短建设周期；
3.从客户需求点位覆盖率出发，在满足需求点位覆盖率条件下获得理论最小部署点位，提升投资效益，并且能综合业务区实际情况和客户需求获得实际部署点位数；
4.本发明模型迭代能力强，能够在实际应用中不断输入真实业务案例，不断修正基础参数和业务模型，从而不断提升规划精准度，以适用于各类场景；
5.基础参数可调，本发明涉及的全部基本参数可根据不同省份的运营商网络现状进行动态调整，包括：总客户点位数、需求覆盖客户点位数、业务接入最大距离、单VC-OTN节点部署投资金额、总可用投资金额、机房点位及客户点点位经纬度等。
附图说明
图1是本发明的一种流程示意图；
图2是本发明中网络点位部署的类矩形分布模型图；
图3是本发明中实际接入距离计算的一种示意图；
图4是本发明中网络节点最大覆盖范围的一种示意图；
图5是本发明实施例中业务区电网分布热力地图。
具体实施方式
下面通过实施例，并结合附图，对本发明的技术方案作进一步具体的说明。
实施例：
本实施例一种基于类矩形分布模型结合热力地图政企传输网络规划方法，包括以下步骤：
S1.设定网络点位最大覆盖范围，搭建类矩形分布模型；具体包括：
本实施例中网络点位即为VC-OTN点位（VC cross-connecting function withoptical transport network）。
S11.设定网络点位经纬度和客户点经纬度，以及网络点位与客户点之间的中间点，获取网络点位与客户点之间的实际距离为网络点位到中间点水平距离与中间点到客户点垂直距离之和。
在建立模型前对客户点接入距离进行判决，如图3所示，设网络点位A点的经纬度为(
Figure 861885DEST_PATH_IMAGE002
,
Figure 372763DEST_PATH_IMAGE004
)，客户点B点的经纬度为(
Figure 577479DEST_PATH_IMAGE006
,
Figure 963330DEST_PATH_IMAGE008
)。按照0度经线的基准，东经取经度的正值(Longitude)，西经取经度负值(-Longitude)，北纬取90-纬度值(90- Latitude)，南纬取90+纬度值(90+Latitude)，则经过上述处理过后的两点被计为(
Figure 163367DEST_PATH_IMAGE010
,
Figure 94414DEST_PATH_IMAGE012
)和(
Figure 537159DEST_PATH_IMAGE014
,
Figure 680695DEST_PATH_IMAGE016
)。假设都是北半球，则网络点位和客户点之间的直线距离可表示为：
Figure DEST_PATH_IMAGE018A
，
Figure DEST_PATH_IMAGE020A
，
其中，R=6371.004千米，为地球平均半径。
实际上，该网络点位至客户点并非直线覆盖，本方法中通过棋盘距离模型，引入中间点A′，其经纬度为(
Figure 485971DEST_PATH_IMAGE014
，
Figure 102766DEST_PATH_IMAGE004
)，则棋盘距离L可表示为：
Figure DEST_PATH_IMAGE022A
，
带入前面两个公式，可得：
Figure DEST_PATH_IMAGE024A
，
Figure DEST_PATH_IMAGE026A
，
Figure DEST_PATH_IMAGE028A
，
Figure DEST_PATH_IMAGE030A
，
其中，当
Figure 783540DEST_PATH_IMAGE032
时，对应网络点位可覆盖L距离下的该客户点位，
Figure 723641DEST_PATH_IMAGE034
的最大业务接入距离表示为
Figure 773637DEST_PATH_IMAGE036
。
S12.设定最大的实际距离，以实际距离判定客户点位置，获得网络点位最大覆盖客户点范围，覆盖范围为类矩形；对最大业务接入距离即
Figure 295754DEST_PATH_IMAGE036
即最大实际距离进行设定。
如图4所示，将实际距离映射在二维平面上，其单位网络点位最大覆盖范围可等效为对角线距离为
Figure 962359DEST_PATH_IMAGE038
的矩形，即其实际覆盖范围为类矩形，面积
Figure DEST_PATH_IMAGE068
表示为
Figure DEST_PATH_IMAGE070
。
根据设计经验以及实际投资效益，
Figure 198430DEST_PATH_IMAGE036
不能太大，太大会导致业务难以就近接入，影响业务发展；也不能太小，太小会导致M过大，投资太大。
S13.在划定区域范围内，以点作为网络点位，围绕点位的类矩形范围为点位覆盖范围，建立类矩形分布模型，对模型输入基础参数。
搭建类矩形分布模型如图2所示，黑线范围为该业务区所有客户点覆盖面积边界，黑线灰底区域表示该业务区未覆盖的区域面积边界；黑点表示该业务区所有汇聚及以上机房部署点位，类矩形灰色区域为最大接入距离为L的VC-OTN点位的覆盖范围。
对模型输入基础参数，如表1所示，
表1 模型输入参数
模型输入参数 参数描述
<i>N</i> 总客户点位数
Figure DEST_PATH_IMAGE072
 需求覆盖客户点位数
Figure DEST_PATH_IMAGE074
 业务接入最大距离
Figure DEST_PATH_IMAGE076
 该业务区所有汇聚机房个数
<i>B</i> 单个VC-OTN节点部署投资金额
<i>C</i> 可用于VC-OTN节点部署的总投资金额
(
Figure 634091DEST_PATH_IMAGE010
,
Figure 343421DEST_PATH_IMAGE012
)、(
Figure 982475DEST_PATH_IMAGE014
,
Figure 802663DEST_PATH_IMAGE016
)		 机房点位及客户点点位经纬度
Figure DEST_PATH_IMAGE078
 市区各综合业务区覆盖面积
S2.根据设定的目标获取需求点位覆盖率，根据需求点位覆盖率与点位面积覆盖率关系计算满足需求点位覆盖率所需最小部署点位数。具体包括：
S21.根据运营公司设定的政企传输网络占有率目标值和转化率计算需求点位覆盖率。
运营商的需求点位覆盖率可表示为需求覆盖客户点位数
Figure 437038DEST_PATH_IMAGE040
与总客户点位数N的比值，即
Figure DEST_PATH_IMAGE042A
。
S22.根据设定的需求点位数和点位最大覆盖范围获得点位面积覆盖率。
假设在总覆盖面积
Figure 504220DEST_PATH_IMAGE044
内，客户点位均匀分布，则只需满足
Figure DEST_PATH_IMAGE046A
，
即可满足需求客户点覆盖率需求；
设定
Figure 99412DEST_PATH_IMAGE052
为需求点位数，当
Figure 457712DEST_PATH_IMAGE048
且
Figure 117232DEST_PATH_IMAGE050
极小时，
Figure 637206DEST_PATH_IMAGE052
个类矩形区域应不存在重叠，则此网络点位下覆盖的面积
Figure 250853DEST_PATH_IMAGE054
为：
Figure DEST_PATH_IMAGE080
总客户点位覆盖面积可采用该省份业务区市区有客户点位分布的综合业务区面积等效计列。即客户点位给定的覆盖面积
Figure DEST_PATH_IMAGE082
为：
Figure DEST_PATH_IMAGE084
，
其中，
Figure DEST_PATH_IMAGE086
为该业务区内市区第k个综合业务区面积，n为具备客户点位的综合业务区个数。通过综合业务区的划分，可自动排除原需核减的如山区、河流等无覆盖区域的地理位置条件的约束条件。
S23.在满足点位面积覆盖率不小于需求点位覆盖率的条件下计算所需最少点位数。
需求最终覆盖点位数M需满足
Figure DEST_PATH_IMAGE058A
，
当M等于
Figure 819368DEST_PATH_IMAGE052
时即为最少点位数。其中，
Figure 38122DEST_PATH_IMAGE060
为向上取整符号。
后续可以根据投资等因素，获得
Figure 260156DEST_PATH_IMAGE062
的约束条件。结合业务区实际情况和客户需求合理设定
Figure 859634DEST_PATH_IMAGE064
，只要
Figure 825316DEST_PATH_IMAGE066
，则理论上能够满足业务发展需求。
S3.以最小部署点位数结合点位分布热力地图优选热点区域的点位，获取所有优选点位实际覆盖客户数，计算出实际点位覆盖率；具体包括：
S31.获取业务区市区热力地图；如图5所示，获取业务区市区机房点位分布及高价值集团客户点位分布热力地图，由于灰度图无法显示颜色，该图中2个黑线圈住的区域表示红色的热点区域。
S32.根据最小部署点位数在热力地图上优先选择热点地区的点位，结合点位所在经纬度及所有客户点的经纬度信息，依次计算获得该点位最大距离下的所有覆盖客户数，最终获取所有优选点位实际客户点数N1。
S33.结合总客户点数N计算出实际点位覆盖率，
Figure DEST_PATH_IMAGE088
。
S4.对实际点位覆盖率与需求点位覆盖率进行偏差判断，偏差满足设定条件情况下将优选点位作为传输网络规划部署点位。具体过程包括：
设定偏差阈值，将实际点位覆盖率与需求点位覆盖率进行偏差判断，本实施例设定偏差阈值为10%，实际点位覆盖率与需求点位覆盖率二者的偏差为，
Figure DEST_PATH_IMAGE090
若两者偏差值不大于设定偏差阈值即δ≤10%，实际点位部署情况满足点位覆盖率需求，将当前优选点位作为为传输网络规划部署点位；
若两者偏差值大于设定偏差阈值，通过对基础数据进行动态调整，直到满足偏差值要求。动态调整包括：业务接入最大距离、单VC-OTN节点部署投资金额、总可用投资金额等。
S5.通过步骤S1-S4预先对政企传输网络提前进行高层级网络部署，在业务触发后再基于客户实际业务需求进行低层级网络部署。实现了网络既精准又快速建设，简化设计复杂度，压缩网络建设周期，加速网络交付速度，实现业务快速开通。
以下通过实际例子对本实施例进行具体说明。
某市运营商公司的高价值集团客户专线目标市场占有率目标值为33%（即本公司的高价值集团客户专线数量/该市全部高价值集团客户专线数量），该公司从覆盖用户中转化为实际客户的转化率为40%，因此，为达到市场占有率，该运营商的覆盖率至少需要达到
Figure DEST_PATH_IMAGE092
。根据该运营商公司筛查结果，该市所有高价值集团客户点位数
Figure DEST_PATH_IMAGE094
=1650，即理论覆盖客户点位N1需大于等于1355可满足客户点覆盖率需求。
根据该公司综合业务区规划数据统计，截止2021年底，该市市区内的综合业务区数量为58个，单个综合业务区的平均覆盖面积为4.13平方公里，综合业务区总覆盖面积
Figure DEST_PATH_IMAGE096
平方公里。
综合考虑高价值集团客户业务接入便捷度和VC-OTN点位数量，本实例中，按照该地市地理位置分布以及实际业务接入距离情况，设定最大实际距离
Figure DEST_PATH_IMAGE098
=2.5km，为单节点半径。则该业务区内理论最小覆盖VC-OTN点位数量为：
Figure DEST_PATH_IMAGE100
根据该业务区市区机房点位分布及高价值集团客户点位分布热力地图，优先选择热点地区的机房点位
Figure DEST_PATH_IMAGE102
。
如图5所示该业务区市区热力地图，根据选取部署VC-OTN点位，结合点位所在经纬度及所有客户点位的经纬度信息，可依次计算获得该点位L距离下的所有覆盖客户数
Figure DEST_PATH_IMAGE104
，如表2所示。
表2 业务区热点区域前M0个综合业务区覆盖的客户点位数表
序号 部署VC-OTN点位的机房名称 实际覆盖客户点数量 序号 部署VC-OTN点位的机房名称 实际覆盖客户点数量
1 点位1 91 11 点位11 67
2 点位2 87 12 点位12 66
3 点位3 86 13 点位13 64
4 点位4 84 14 点位14 64
5 点位5 82 15 点位15 64
6 点位6 81 16 点位16 62
7 点位7 79 17 点位17 61
8 点位8 77 18 点位18 52
9 点位9 71 19 点位19 51
10 点位10 71 20 点位20 51
则该业务区
Figure DEST_PATH_IMAGE106
个VC-OTN点位下，实际可覆盖的所有客户数为：
Figure DEST_PATH_IMAGE108
1411
即部署VC-OTN点位
Figure 852571DEST_PATH_IMAGE106
场景下，实际客户覆盖比例
Figure DEST_PATH_IMAGE110
。
随后测算偏差
Figure DEST_PATH_IMAGE112
：
Figure DEST_PATH_IMAGE114
Figure DEST_PATH_IMAGE116
，误差较小，即实际部署后的覆盖规模满足覆盖率需求，说明该理论测算模型具备使用条件。
最后，在实际部署VC-OTN时，通过结合上述约束条件，可综合考虑投资、客户点覆盖率、业务最大接入距离、市场发展策略等因素，调整该业务区市区内实际VC-OTN点位部署数量M。
本文中所描述的具体实施例仅仅是对本发明精神作举例说明。本发明所属技术领域的技术人员可以对所描述的具体实施例做各种各样的修改或补充或采用类似的方式替代，但并不会偏离本发明的精神或者超越所附权利要求书所定义的范围。

Claims (4)

1.一种基于类矩形分布模型结合热力地图政企传输网络规划方法，其特征在于：包括以下步骤：
S1.设定网络点位最大覆盖范围，搭建类矩形分布模型；
S2.根据设定的目标获取需求点位覆盖率，根据需求点位覆盖率与点位面积覆盖率关系计算满足需求点位覆盖率所需最小部署点位数；具体包括：
根据运营公司设定的政企传输网络占有率目标值和转化率计算需求点位覆盖率；
根据设定的需求点位数和点位最大覆盖范围获得点位面积覆盖率；
在满足点位面积覆盖率不小于需求点位覆盖率的条件下计算所需最少点位数；
S3.以最小部署点位数结合点位分布热力地图优选热点区域的点位，获取所有优选点位实际覆盖客户数，计算出实际点位覆盖率；
S4.对实际点位覆盖率与需求点位覆盖率进行偏差判断，偏差满足设定条件情况下将优选点位作为传输网络规划部署点位。
2.根据权利要求1所述的基于类矩形分布模型结合热力地图政企传输网络规划方法，其特征是所述步骤S1具体包括，
设定网络点位经纬度和客户点经纬度，以及网络点位与客户点之间的中间点，获取网络点位与客户点之间的实际距离为网络点位到中间点水平距离与中间点到客户点设定网络点位经纬度和客户点经纬度垂直距离之和；
设定最大业务接入距离，以实际距离判定是否覆盖该客户点位置，获得网络点位最大覆盖客户点范围，覆盖范围为类矩形；
在划定区域范围内，以可覆盖的机房点作为网络点位，围绕点位的类矩形范围为点位覆盖范围，建立类矩形分布模型，对模型输入基础参数。
3.根据权利要求1或2所述的基于类矩形分布模型结合热力地图政企传输网络规划方法，其特征是所述步骤S3具体包括：
获取业务区市区热力地图；
根据最小部署点位数在热力地图上优先选择热点地区的点位，结合点位所在经纬度及所有客户点的经纬度信息，依次计算获得该点位最大距离下的所有覆盖客户数，最终获取所有优选点位实际客户点数；
结合总客户点数计算出实际点位覆盖率。
4.根据权利要求3所述的基于类矩形分布模型结合热力地图政企传输网络规划方法，其特征是所述步骤S4具体过程包括：
设定偏差阈值，将实际点位覆盖率与需求点位覆盖率进行偏差判断，
若两者偏差值不大于设定偏差阈值，实际点位部署情况满足点位覆盖率需求，将当前优选点位作为传输网络规划部署点位；
若两者偏差值大于设定偏差阈值，通过对基础数据进行动态调整，直到满足偏差值要求。
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