CN114980282B - 一种功率调整方法以及网络管理服务器 - Google Patents
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Abstract
本申请实施例公开了一种功率调整方法,用于降低网络系统的能耗。本申请实施例方法包括:网络管理服务器采集网络系统中至少一个小区的网络指标,网络指标用于网络管理服务器建立预测模型,预测模型用于网络管理服务器根据小区的发射功率预测网络系统的能耗和服务质量;网络管理服务器基于预测模型调整小区的发射功率,以使得网络系统满足服务质量的约束条件和能耗优化目标。
Description
技术领域
本申请实施例涉及通信领域,尤其涉及一种功率调整方法以及网络管理服务器。
背景技术
随着无线通信技术的发展,移动端应用业务也呈指数级增长,而由于人们对于无线通信网络速率和容量的诉求,高速率、大容量的无线通信也越来越成为未来无线网络的发展方向。为了提升无线网络容量,运营商开始部署越来越多的基站,而密集部署的基站带来超高的能耗。
现有技术中,密集的基站部署以及基站中射频模块粗放的发射功率设置,使得无线通信网络中存在大量的功率冗余,这些冗余功率带来了不必要的能耗增加。现有技术中节省基站中射频模块能耗的方法包括载波关断、符号关断和小区休眠等几种常规手段,但是,这些关闭或休眠的方式并不能够提升能耗的效率,尤其当基站处于长期高负载时不能通过关闭或休眠基站的射频模块节约能耗。
发明内容
本申请实施例提供了一种功率调整方法,用于降低网络系统的能耗。
本申请实施例第一方面提供了一种功率调整方法,网络管理服务器采集网络系统中至少一个小区的网络指标,网络指标用于网络管理服务器建立预测模型,预测模型用于网络管理服务器根据小区的发射功率预测网络系统的能耗和服务质量,网络管理服务器基于预测模型调整小区的发射功率,以使得网络系统满足服务质量的约束条件和能耗优化目标。
本申请实施例中网络管理服务器基于预测模型调整小区的发射功率,基于预测模型的发射功率调整提升了网络系统的自适应能力,在满足网络服务器服务质量指标的同时降低网络系统的能耗。
一种可能的实施方式中,网络指标包括但不限于负载、话务量、用户数和用户测量数据,预测模模型包括但不限于仿真预测模型、负载迁移预测模型、服务质量预测模型和能耗预测模型。
本申请实施例中,网络管理服务器器可以根据多种网络指标建立预测模型,提升了方案的可实现性。
一种可能的实施方式中,网络管理服务器基于预测模型调整小区的发射功率之前,网络管理服务器根据网络指标或预测模型构建降功率小区组,降功率小区组包括网络管理服务器调整发射功率的小区。
本申请实施例中,网络管理服务器基于预测模型调整小区的反射功率之前先建立降功率小区组,建立降功率小区组需要进行功率调整的小区的范围,提升网络管理服务器调整小区功率的准确性和效率。
一种可能的实施方式中,网络管理服务器根据网络指标或预测模型构建降功率小区组的过程包括:网络管理服务器根据网络指标计算小区的重叠覆盖度,重叠覆盖度包括小区中重叠覆盖的测试点个数与小区中测试点总个数的比值;网络管理服务器根据重叠覆盖度确定至少一个重叠覆盖小区;网络管理服务器确定重叠覆盖小区的切换邻区;网络管理服务器将重叠覆盖小区和切换邻区构建为降功率小区组。
一种可能的实施方式中,网络管理服务器根据网络指标或预测模型构建降功率小区组的过程包括:网络管理服务器根据网络指标计算话务得分;网络管理服务器根据能耗预测模型计算能耗收益得分;网络管理服务器根据话务得分和能耗收益得分得到至少一个目标小区;网络管理服务器确定目标小区的切换邻区;网络管理服务器将目标小区和切换邻区组构建降功率小区组。
一种可能的实施方式中,网络管理服务器根据网络指标计算话务得分之前,网络管理服务器计算小区的共覆盖比例,网络管理服务器将共覆盖比例超过门限的小区作为计算话务得分的小区。
一种可能的实施方式中,其特征在于,网络管理服务器根据网络指标或预测模型构建降功率小区组之后,若不同降功率小区组中存在相同的切换邻区,网络管理服务器根据切换占比和合并门限次数合并存在相同切换邻区的降功率小区组;若不同合并后的降功率小区组中存在相同的小区,则网络管理服务器将相同的小区锁定在相同的小区所在的任意一个降功率小区组。
一种可能的实施方式中,网络管理服务器基于预测模型调整小区的发射功率的过程包括:网络管理服务器基于仿真预测模型调整降功率小区组中至少一个小区的发射功率,以使得网络系统满足第一服务质量的约束条件且能耗降低;仿真预测模型用于计算在不同发射功率下网络系统的能耗增益,第一服务质量包括基础覆盖、重叠覆盖和信道质量中的一项或多项。
一种可能的实施方式中,网络管理服务器基于预测模型调整小区的发射功率过程包括:网络管理服务器基于负载迁移预测模型、能耗预测模型和服务质量预测模型调整降功率小区组中至少一个小区对应的发射功率,以使得网络系统满足第二服务质量的约束条件且能耗降低;
负载迁移预测模型用于确定小区的负载预测结果,负载预测结果包括物理资源块数、物理资源块利用率、话务量或用户数中的一项或多项,能耗预测模型用于根据负载预测结果预测不同发射功率下网络系统的能耗,服务质量预测模型用于根据负载预测结果确定不同发射功率下第二服务质量,第二服务质量包括信道质量或基础覆盖中的一项或多项。
一种可能的实施方式中,网络管理服务器基于预测模型调整小区的发射功率之后,网络管理服务器根据发射功率调整后的网络指标更新预测模型。
本申请实施例第二方面提供了一种网络管理服务器,网络服务器包括:
收发单元,用于采集网络系统中至少一个小区的网络指标,网络指标用于网络管理服务器建立预测模型,预测模型用于网络管理服务器根据小区的发射功率预测网络系统的能耗和服务质量;
处理单元,用于基于预测模型调整小区的发射功率,以使得网络系统满足服务质量的约束条件和能耗优化目标。
一种可能的实施方式中,处理单元还用于根据网络指标或预测模型构建降功率小区组,降功率小区组包括网络管理服务器调整发射功率的小区。
一种可能的实施方式中,处理单元具体用于根据网络指标计算小区的重叠覆盖度,重叠覆盖度包括小区中重叠覆盖的测试点个数与小区中测试点总个数的比值;根据重叠覆盖度确定至少一个重叠覆盖小区;确定重叠覆盖小区的切换邻区;将重叠覆盖小区和切换邻区构建为降功率小区组。
一种可能的实施方式中,处理单元具体用于根据网络指标计算话务得分;根据能耗预测模型计算能耗收益得分;根据话务得分和能耗收益得分得到至少一个目标小区;确定目标小区的切换邻区;将目标小区和切换邻区组构建降功率小区组。
一种可能的实施方式中,若不同降功率小区组中存在相同的切换邻区,处理单元用于根据切换占比和合并门限次数合并存在相同切换邻区的降功率小区组;
若不同合并后的降功率小区组中存在相同的小区,处理单元用于将相同的小区锁定在相同的小区所在的任意一个降功率小区组。
一种可能的实施方式中,所处理单元具体用于基于仿真预测模型调整降功率小区组中至少一个小区的发射功率,以使得网络系统满足第一服务质量的约束条件且能耗降低;
仿真预测模型用于计算在不同发射功率下网络系统的能耗增益,第一服务质量包括基础覆盖、重叠覆盖和信道质量中的一项或多项。
一种可能的实施方式中,处理单元具体用于基于负载迁移预测模型、能耗预测模型和服务质量预测模型调整降功率小区组中至少一个小区对应的发射功率,以使得网络系统满足第二服务质量的约束条件且能耗降低;
负载迁移预测模型用于确定小区的负载预测结果,负载预测结果包括物理资源块数、物理资源块利用率、话务量或用户数中的一项或多项,能耗预测模型用于根据负载预测结果预测不同发射功率下网络系统的能耗,服务质量预测模型用于根据负载预测结果确定不同发射功率下第二服务质量,第二服务质量包括信道质量或基础覆盖中的一项或多项。
一种可能的实施方式中,处理单元还用于根据发射功率调整后的网络指标更新预测模型。
本申请实施例第三方面提供了一种网络管理服务器,包括:处理器、存储器、输入输出接口、有线或无线网络接口或电源;存储器为短暂存储存储器或持久存储存储器;中央处理器配置为与存储器通信,在网络管理服务器上执行存储器中的指令操作以执行上述第一方面所述的方法或第一方面任意一种可能的实施方式。
本申请实施例第四方面提供了一种计算机可读存储介质,包括指令,当指令在计算机上运行时,使得计算机执行上述第一方面所述的方法或第一方面任意一种可能的实施方式。
本申请实施例第五方面提供了一种计算机程序产品,当其在计算机上运行时,使得计算机执行上述第一方面所述的方法或第一方面任意一种可能的实施方式。
附图说明
图1为本申请实施例提供的一种功率调整系统架构图;
图2为本申请实施例提供的另一种功率调整系统架构图;
图3为本申请实施例提供的功率调整方法一个实施例示意图;
图4为本申请实施例提供的功率调整方法另一个实施例示意图;
图5为本申请实施例提供的功率调整方法另一个实施例示意图;
图6为本申请实施例提供的能耗与物理资源块数的关系示意图;
图7为本申请实施例提供的能耗与话务量的关系示意图;
图8为本申请实施例提供的能耗与用户数的关系示意图;
图9为本申请实施例提供的功率调制前后能耗与负载关系的对比示意图;
图10为本申请实施例提供的吞吐率和物理资源块利用率的关系示意图;
图11为本申请实施例提供的一种网络管理服务器示意图;
图12为本申请实施例提供的另一种网络管理服务器示意图。
具体实施方式
本申请实施例提供了一种功率调整方法以及网络管理服务器,用于降低网络系统的能耗。下面将结合本申请实施例中的附图,对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例,而不是全部的实施例。本领域普通技术人员可知,随着技术的发展和新场景的出现,本申请实施例提供的技术方案对于类似的技术问题,同样适用。
本申请的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”、“第三”是用于区别类似的对象,而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换,以便这里描述的实施例能够以除了在这里图示或描述的内容以外的顺序实施。此外,术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形,意图在于覆盖不排他的包含,例如,包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元,而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
在本申请实施例中,“示例性的”或者“例如”等词用于表示作例子、例证或说明。本申请实施例中被描述为“示例性的”或者“例如”的任何实施例或设计方案不应被解释为比其它实施例或设计方案更优选或更具优势。确切而言,使用“示例性的”或者“例如”等词旨在以具体方式呈现相关概念。
以下,对本申请中的部分用语进行解释说明,以便于本领域技术人员理解。
基础小区,无线通信网络中为保证无线通信服务覆盖而始终保持开启的小区。
容量小区,无线通信网络中在话务高峰时段打开用于增强服务能力、在话务低谷时段可以关闭以节省能耗的小区。
载波关断是指当容量小区和基础小区上总负荷较低时,将容量小区的用户切换到基础小区中,然后关断容量小区对应的载波。
符号关断是指基站实时检测下行符号周期内是否有承载数据,在没有承载数据的下行符号周期内关闭功率放大器(power amplifier,PA)。
通道关断在设定时间段内小区无业务或业务负荷较低时,基站关闭本小区的部分发射通道。
负载门限是指网络系统网络管理服务器话务的负载阈值,当基础小区的话务负载超过该门限则不能降低对应容量层小区的功率。
请参阅图1,图1为本申请实施例提供的一种无线通信网络系统架构示意图,该无线网络架构包含网络管理服务器和至少一个基站,其中每个基站下面包含至少一个射频模块,每个射频模块配置到一个或者多个小区,为对应的小区提供网络服务。基站中射频模块用于产生发射功率,网络系统中的能耗开销主要来自于射频模块,同等条件下,发射功率越大,能耗越大。
请参阅图2,图2为本申请实施例中网络管理服务器的功能示意图,图2所示的功能可以应用于网络管理服务器的算法模块,该算法模块也称作操作维护中心(operation andmaintenance center,OMC),网络管理服务器的功能包括数据采集和处理、建立预测模型和功率寻优。其中建立预测模型包括优化对象选择、覆盖仿真、系统建模、能耗预测、话务预测以及速率预测等。
数据采集和处理是指网络管理服务器对网络系统中的小区网络指标进行采集和处理,包括对小区的数据进行异常数据过滤、完整性校验、数据归类、数据处理等过程。
优化对象选择是指网络管理服务器对网络系统中的小区进行选择从而构建降功率小区组。覆盖仿真是针对同频覆盖网络系统中,对小区的发射功率调整之后的覆盖变化进行仿真计算,保障网络系统的覆盖率,同时进行倾角协同调优预测。
系统建模包括建立负载迁移模型、能耗预测模型和服务质量预测模型。负载迁移模型用于反映小区的发射功率与小区负载变化关系,能耗预测模型用于预测网络系统能耗,服务质量预测模型反映小区负载迁移结果和网络服务质量的关系。
能耗预测通过采集到的小区网络指标,以及历史发射功率预测各小区的功率调整之后的能耗。
话务预测是通过历史周期中的网络指标预测功率调整带来的话务量变化。速率预测是通过话务预测和能耗预测的结果,预测负载迁移带来的小区吞吐率的变化。
功率寻优是指网络管理服务器基于预测模型调整网络系统中小区的发射功率,寻优最佳能耗和速率下的功率调整结果。
请参阅图3,本申请实施例提供的功率调整方法的一个实施例包括:
301、网络管理服务器采集网络系统中至少一个小区的网络指标。
网络管理服务器采集网络系统中至少一个小区的网络指标,该网络指标用于网络管理服务器建立预测模型,预测模型用于网络管理服务器根据网络系统中小区的发射功率预测网络系统的能耗和服务质量。
在一个示例中,网络管理服务器启动之后,网络管理服务器采集网络系统中至少一个基站的至少一个小区网络指标,具体的,网络指标可以负载、话务量、用户数或用户测量报告(measurement report,MR)数据,具体不做限定。
本申请实施例中网络管理服务可以对MR数据采集量设定阈值,MR数据的采集量需要满足预设阈值,例如网络管理服务器在每个小区中采集2000条以上的MR数据,本申请实施中网络管理服务器采集多条数据提升了重叠覆盖的判定的准确性。
302、网络管理服务器根据网络指标建立预测模型。
网络管理服务根据网络指标建立预测模型,预测模型包括但不限于仿真预测模型、能耗预测模型、负载迁移预测模型或服务质量预测模型。其中,仿真预测模型针对同频网络系统中,用于计算网络管理服务器调整小区的发射功率之后网络覆盖的变化。
负载迁移模型是在多频网络系统中,用于预测网络管理服务器调整小区的发射功率之后小区负载的迁移变化,即负载预测结果。负载预测结果包括但不限于网络系统的物理资源块数、物理资源块利用率、话务量、用户数。其中物理资源块数为已使用的物理资源块数。
能耗预测模型则用于网络管理服务器基于负载预测结果预测网络系统的能耗。
服务质量预测模型用于网络管理服务器基于负载预测结果预测网络系统的服务质量。同频网络系统中的服务质量包括但不限于信道质量、重叠覆盖和基础覆盖。多频网络系统下的服务质量包括但不限于信道质量、基础覆盖和重叠覆盖。其中,信道质量包括但不限于吞吐率、切换率、掉话率、无线资源控制(radio resource control,RRC)指标、演进的无线接入承载(evolved radio access bearer,E-RAB)指标、平均信道质量指示(channelquality indication,CQI)。
本申请实施例中网络管理服务器调整小的发射功率之前,网络管理服务器根据网络指标或预测模型构建降功率小区组,降功率小区组包括网络管理服务器要进行功率调整的小区。构建降功率小区组的过程分为以下两种情况,下面分别进行说明:
1、同频网络系统中构建降功率小区组。
同频网络系统中,网络管理服务器构建降功率小区组的过程包括,网络管理服务器根据采集的网络指标计算小区的重叠覆盖度,重叠覆盖度包括所述小区中重叠覆盖的测试点个数预与小区中测试点总个数的比值,例如,重叠覆盖度为小区中重叠覆盖的MR数据个数与小区中MR数据总个数的比值。
网络服务器根据重叠覆盖度确定至少一个重叠覆盖小区,具体的,网络管理服务器可将重叠覆盖度达到门限值的小区确定为重叠覆盖小区,例如,网络管理服务器将重叠覆盖度超过10%的小区作为重叠覆盖小区或高重叠覆盖度小区。
网络管理服务器确定重叠覆盖小区的切换邻区,切换邻区包括高切换占比邻区。网络管理服务器确定切换邻区的方式可以有多种,具体的,网络管理服务器可以根据用户从重叠覆盖小区切换到某个邻区的累计切换占比确定。
网络管理服务器将重叠覆盖小区和切换邻区确定为降功率小区组。
2、多频网络系统中构建降功率小区组。
在多频网络系统中,网络管理服务器根据共覆盖确定要功率调整小区。网络管理服务器根据网络指标计算要功率调整小区的话务得分,具体的,网络管理服务器根据重叠覆盖(overlap cover)、干扰比例(Interference)和物理资源块利用率(DL_PRB use rate)计算话务得分。
网络管理服务器根据能耗预测模型计算能耗收益得分,具体的,网络管理服务器基于降低单位发射功率下能耗增益的预测结果计算所有可调整小区的能耗增益,并将该能耗增益归一化为能耗收益得分。
网络管理服务器根据话务得分和能耗收益得分的到至少一个目标小区,具体的,网络管理服务器按照比例参数计算可进行功率调整的小区总分,并按照总分依次排名,网络管理服务器选择一定比例的小区作为降功率小区组。
本申请实施例中,网络管理服务器构建降功率小区组之后,若不同的降功率小区组中存在相同的切换邻区,则网络管理服务器根据切换占比和合并门限次数合并存在相同切换邻区的降功率小区组。若合并后的降功率小区组中存在相同的小区,则网络管理服务器将相同的小区锁定在任意一个降功率小区组中。
本申请实施例中,网络管理服务器基于预测模型调整小区的发射功率之前确定了降功率小区组,缩小了功率调整小区的范围,提升了预测模型的计算效率。
303、网络管理服务器基于预测模型调整小区的发射功率,以使得网络系统满足服务质量的约束条件和能耗优化目标。
网络管理服务器基于预测模型调整小区的发射功率,以使得网络系统满足服务质量的约束条件和能耗优化目标。服务质量包括第一服务质量和第二服务质量,第一服务质量为同频网络系统中的服务质量,包括信道质量、基础覆盖或重叠覆盖;第二服务质量为多频网络中的服务质量,包括信号质量和基础覆盖。能耗优化目标包括发射功率调整前后网络系统的能耗降低。
其中,信道质量包括但不限于吞吐率、切换率、掉话率、无线资源控制(radioresource control,RRC)指标、演进的无线接入承载(evolved radio access bearer,E-RAB)指标、平均信道质量指示(channel quality indication,CQI)。
网络管理服务器基于预测模型调整小区的发射功率包括以下两种情况,下面分别进行说明:
1、同频网络系统中调整小区的发射功率。
同频网络系统中,网络管理服务器基于仿真模型调整小区的发射功率,以使得所述网络系统满足第一服务质量的约束条件且能耗降低,第一服务质量包括但不限于基础覆盖、重叠覆盖或信道质量,第一服务质量的约束条件包括发射功率调整前后基础覆盖不降低、发射功率调整前后重叠覆盖不降低和发射功率调整前后的信道质量不降低。
2、多频网络系统中调整小区的发射功率。
多频网络系统中,网络管理服务器基于负载迁移预测模型、能耗预测模型和服务质量预测模型调整小区的发射功率,以使得所述网络系统满足第二服务质量的约束条件且能耗降低,第二服务质量包括但不限于信道质量或基础覆盖。
多频网络系统中,网络管理服务器调整小区的发射功率会带来负载迁移变化,负载预测模型用于根据发射功率的调整预测负载的迁移变化,获得负载预测结果,能耗预测模型和服务质量预测模型则用于基于负载预测结果确定网络系统的能耗和第二服务质量。
网络管理服务器基于预测模型调整小区的发射功率之后,网络管理服务器根据发射功率调整后的网络指标更新预测模型。
本申请实施例中,网络管理服务器基于预测模型调整小区的发射功率,以使得网络系统在满足服务质量的约束条件下能耗降低。基于预测模型调整小区的发射功率实现了发射功率的自适应调节,降低了网络系统的冗余功率,提升了网络系统中发射功率的能效。
以上实施例整体介绍本申请提供的功率调整方法,下面结合图4和图5分别介绍同频网络和多频网络下本申请提供的功率调整方法。
请参阅图4,图4示出了同频网络下的功率调整方法,本申请实施例提供的功率调整方法的一个实施例包括:
401、网络管理服务器采集网络系统中至少一个小区的网络指标,网络指标用于构建仿真预测模型。
网络管理服务器采集网络系统中至少一个小区的网络指标,所述网络指标可以是负载、话务量、用户数或用户MR数据,具体不做限定。
在一个示例中,网络管理服务器采集至少一个小区的用户MR数据,其中每个小区中至少采集2000条以上的MR数据。
402、网络管理服务器基于仿真预测模型调整小功率组中小区的发射功率。
网络管理服务器根据采集到的MR数据识别重叠覆盖小区,具体的,网络管理服务器界定采集到的MR数据,若MR满足以下三个条件则该MR属于重叠覆盖MR。
1、MR数据所在小区参考信号接收功率(reference signal receiving power,RSRP)大于重叠覆盖边缘电平门限值。重叠覆盖边缘电平门限值可以是网络管理服务器预设的多种取值,例如可以是-105dbm,具体不做限定。
2、MR数据所在的小区的参考信号接收功率与相邻小区的信号接收功率的差值小于等于重叠覆盖相对电平差(threshold),重叠覆盖相对电平差可以是网络管理服务器预设的多种取值,例如可以是6db,具体不做限定。
3、MR数据所在的小区的邻区个数大于等于重叠覆盖邻区个数门限值。重叠邻区覆盖个数门限值可以是网络管理服务器预设多种取值,例如,重叠覆盖邻区个数门限值为3,具体不做限定。
网络管理服务器根据重叠覆盖MR数据的个数确定小区的重叠覆盖度:
网络管理服务器根据小区重叠覆盖度确定重叠覆盖小区,其中重叠覆盖度超过预设阈值的小区为重叠覆盖小区,也可以称作高度重叠覆盖小区。例如,网络管理服务器将重叠覆盖度超过10%的小区确定重叠覆盖小区。
4021、若功率调整的小区是重叠覆盖小区,则网络管理服务器基于重叠覆盖度调整小区的发射功率。
网络服务器基于重叠覆盖度调整小区的发射功率之前,网络管理服务器构建重降功率小区组(cluster),构建降功率小区组的过程包括:网络管理服务器确定重叠覆盖小区的切换邻区,具体的,网络管理服务器可以根据累计切换占比确定切换邻区,累计切换占比是指重叠覆盖小区切换到某个邻区占重叠覆盖小区切换到邻区总次数的比例的累加和。
例如,在一个示例中,网络管理服务器统计累计切换占比排序前五的邻区和累计切换占比大于80%的邻区,如果累计切换占比超过80%的邻区数量不足5个,则将网络管理服务器将切换占比80%的邻区确定为切换邻区,如果累计切换占比超过80%的邻区数量超过5个,则网络管理服务器将累计切换占比排名前5的邻区确定为切换邻区。
网络管理服务器将重叠覆盖小区和切换邻区确定为降功率小区组。若任意两个降功率小区组中存在相同的小区,则将两个降功率小区组合并为一个小区组。降功率小区组合并的规则包括网络管理服务器将切换邻区重复个数多的小区组合并,若切换邻区重复个数相同,则网络管理服务器将重复的切换邻区中切换占比高的邻区优先合并。
例如,在一个示例中,Cluster1为主Cluster,Cluster2和Cluster3均有2个邻区与Cluster1相同,Cluster2中的2个重复邻区在Cluster1中的切换占比为20%,Cluster3中的2个重复邻区在Cluster1中的切换占比为18%,则优先合并Cluster1和Cluster2。
网络管理服务器按照各个降功率小区组中重叠覆盖小区的重叠覆盖度对降功率小区组进行合并,其中,每个降功率小区组的合并次数不能超过网络管理服务器预设的合并门限次数,合并门限次数可以是多种取值,例如合并门限次数为2次。
例如,在另一个示例中,Cluster1为高优先级降功率小区组,Cluster2为低优先级降功率小区组,当网络管理服务器预设的合并门限次数为2时,如果Cluster1已经合并过一次,则本次和Cluster2合并之后,合并次数已经为2,则锁定Cluster1,不能再进行合并。
网络管理服务器根据切换占比和合并门限次数合并降功率小区组之后,还可能存在部分小区同时出现在多个降功率小区组内部,需要对这些小区进行锁定,即将该相同的小区锁定在任意一个降功率小区组中。网络管理服务器调整锁定小区的发射功率仅在本Cluster内部调整,在其他Cluster中出现的该锁定小区则设置为不可调整。
网络管理服务器基仿真预测模型调整小区的发射功率,以使得网络系统满足第一服务质量的约束条件且能耗降低。具体的,网络管理服务器基于重叠覆盖度调整降功率小区组汇中小区的发射功率,以使得网络系统满足第一服务质量的约束条件且系统的能耗最低。其中,第一服务质量包括基础覆盖,重叠覆盖和信道质量,第一服务质量的约束条件包括:小区发射功率调整后的网络系统基础覆盖不低于小区发射功率调整之前的基础覆盖,且小区发射功率调整之后的网络系统重叠覆盖低于小区发射功率调整之前的重叠覆盖,且小区发射功率调整之后的信道质量优于小区发射功率调整之前的信道质量。
基础覆盖可以是网络服务器根据采集到的MR数据的参考信号接收功率确定,具体的,网络管理服务器评估参考信号接收功率大于预设门限MR数据个数并计算基础覆盖,例如,网络管理服务器评估参考信号接收功率大于-110的MR数据个数,基础覆盖的计算公式如下:
重叠覆盖用于评估网络覆盖质量,重叠覆盖越小,则网络覆盖质量越好。重叠覆盖可以由网络管理服务器根据采集到的MR数据确定,具体的,重叠覆盖的计算公式如下:
信道质量主要评估网络用户感知,信道质量包括信道质量指示(channel qualityindication,CQI)优良占比,可以通过网络管理服务器采集高质量信道质量指示的MR数据个数确定,CQI优良占比计算公式如下:
网络管理服务器发射功率调整前后的能耗增益最大时,网络系统的功率降低,其中网络系统的能耗增益计算公式如下:
其中RRU能耗增益权重是网络管理服务器在不同的发射功率调整量下小区所对应的增益权重。
4022、若功率调整的小区不是重叠覆盖小区,则网络管理服务器基于倾角和功率协同降功率。
403、根据仿真预测结果进行优化效果评估。
网络管理服务器根据功率调整之后的网络指标优化仿真预测模型。
请参阅图5,图5示出了多频网络下的功率调整方法,本申请实施例提供的功率调整方的另一个实施例包括:
501、网络管理服务器采集网络系统中至少一个小区的网络指标,网络指标用于建立预测模型。
网络管理服务器采集网络系统中至少一个小区的网络指标,所述网络指标可以是负载、话务量、用户数或用户MR数据,具体不做限定。
在一个示例中,网络管理服务器采集至少一个小区的用户MR数据,其中每个小区中至少采集2000条以上的MR数据。
502、网络管理服务器根据网络指标和能耗预测模型建立降功率小区组。
网络管理服务器根据采集到的网络指标确定出共覆盖小区,具体的,网络管理服务器采集网络指标并计算每个服务小区的共覆盖比例(CoCov),将功率比例超过预设门限的小区确定为共覆盖小区,网络管理服务将这些共覆盖小区作为降功率小区组的目标小区。
共覆盖比例的计算公式如下:
网络管理服务器根据网络指标计算话务得分(Traffic_ScoreS),具体的,网络管理服务器根据上述共覆盖小区的重叠覆盖比例(overlap cover)、干扰比例(Interference)和物理资源块利用率(DL_PRB use rate)计算话务得分,例如,话务得分计算公式如下:
Traffic_ScoreS=k1*OverLapCover+k2*Interference+k3*DL_PRB use rate
其中,k1、k2和k3为分别为重叠覆盖比例、干扰比例和物理资源利用率的权重。k1、k2和k3可以是网络管理服务器预设的多种取值,例如,k1=0.5,k2=0.3,k3=0.2。
重叠覆盖的计算公式如下:
公式中服务小区可以是网络管理服务器根据共覆盖比例确定出的共覆盖小区。
干扰比例的计算公式如下:
其中,公式中干扰MR判断条件由网络管理服务器根据参考信号接收功率(reference signal receiving power,RSRP)或参考信号接收功质量(reference signalreceiving quality,RSRQ)确定,例如,网络管理服务器将采集到的MR中RSRP>-105且RSRQ<-14的MR确定为干扰MR。
网络管理服务器根据能耗预测模型计算能耗收益得分,具体的,网络管理服务器基于降低单位发射功率下能耗增益的预测结果计算所有可调整小区的能耗增益,并将该能耗增益归一化。
能耗收益得分计算公式如下:
能耗增益值计算公式
能耗增益值(Energy_Gap)=未降功率能耗值-降单位功率后的能耗值
在一个示例中,网络管理服务器基于能耗预测模型对应对降功率1db下的小区能耗进行预测评估,计算能耗增益值。如表1所示,表1为发射功率调整后的能耗增益表,网络管理服务器以射频模块类型、物理资源块数和参考信号接收功率为索引查询能耗增益表,表1中包括网络管理服务器通过能耗预测模型预测小区中射频模块的发射功率降1db后的能耗值以及相应的能耗增益值。
表1
网络管理服务器根据话务得分和能耗收益得分的到至少一个目标小区,具体的,网络管理服务器按照比例参数计算可进行功率调整的小区总分,并按照总分依次排名,网络管理服务器选择一定比例的小区作为功率调整的目标小区。
小区总分的计算公式如下:
小区总分(Adj_Cell_Score)=α*Traffic_Score+(1-α)*Energy_Score
其中α为比例参数,0≤α≤1。
网络管理服务器确定目标小区的切换邻区,具体的,网络管理服务器可以根据累计切换占比确定切换邻区,累计切换占比是指目标小区切换到某个邻区占目标小区切换到邻区总次数的比例的累加和。网络管理服务器将目标小区和切换邻区组建降功率小区组。
网络管理服务器确定目标小区的切换邻区的过程以及网络管理服务器构建降功率小区组的过程与步骤4021类似,此处不再赘述。
503、网络管服务器基于预测模型调整降功率小区组中小区的发射功率。
网络管理服务器基于预测模型调整降功率小区组中小区的发射功率,以使得所述网络系统满足第二服务质量的约束条件且系统的能耗降低,第二服务质量包括信道质量或基础覆盖中的一项或多项,预测模型包括负载迁移预测模型、能耗预测模型和服务质量预测模型。
5031、网络管理服务器基于负载迁移模型预测模型得到负载迁移预测结果。
网络管理服务器调整降功率小区中小区的发射功率之后,由于发射功率的调整会引起负载迁移,负载迁移的结果又会影响网络系统的能耗和第二服务质量。网络管理服务器基于负载迁移预测模型得到负载迁移的预测结果。网络管理服务器根据采集到的网络指标建立负载迁移预测模型,网络管理服务器建立负载预测模型的过程包括初始运行建模和在线更新建模,下面分别进行介绍:
1、初始运行建模。
网络管理服务器基于历史数据构建小区的纯时序负载迁移预测模型,纯时序负载迁移模型以时间信息为特征通过随机森林算法构建,所述时间信息包括月度、星期、日期或小时,具体不做限定。
网络管理服务器通过纯时序负载迁移预测模型可以预测发射功率不调整情况下时间所对应的负载迁移结果。
网络管理服务器根据采集到的网络指标构建降功率小区组内小区的用户分布模型,该用户分布模型可以指示服务小区的邻区中的用户比例、最强信号邻区以及服务小区与邻区信号强度差值等信息。
网络管理服务器基于用户分布模型建立负载迁移矩阵,具体的,网络管理服务器根据当前要预测的发射功率组合与历史信号强度差值构建用户在小区间的负载迁移矩阵,该负载迁移矩阵可以指示原用户迁出和迁入的小区以及迁移的比例。
请参阅表2,表2为负载迁移矩阵的示意图,以服务小区i为例,网络管理服务器对降功率小区组小区进行功率调整,该降功率小区组内的小区包括服务小区i、邻区1、邻区2、…、邻区j,网络管理服务器对降功率小区组中的小区的发射功率进行调整,例如网管理服务器将服务小区i发射功率降低3db、将邻区1的发射功率降低2db、…、将邻区j的功率降低1db,则在这一组发射功率调整之后,邻区的用户比例也相应发生变化,邻区1中原本比服务小区i信号强1db的用户就迁出邻区1,即用户比例ai,1,-10、用户比例ai,1,-9、…、用户比例ai,1,1下降,相应的,邻区2中用户比例ai,2,-10至用户比例ai,2,-1下降,邻区j中用户比例ai,j,-10至用户比例ai,j,2下降。
表2
服务小区i | 邻区1 | 邻区2 | … | 邻区j |
比邻区信号强-10db | 用户比例ai,1,-10 | 用户比例ai,2,-10 | … | 用户比例ai,2,-10 |
比邻区信号强-9db | 用户比例ai,1,-9 | 用户比例ai,2,-9 | … | 用户比例ai,2,-9 |
… | … | … | … | … |
比邻区信号强-1db | 用户比例ai,1,-1 | 用户比例ai,2,-1 | … | 用户比例ai,j,-1 |
比邻区信号强0db | 用户比例ai,1,0 | 用户比例ai,2,0 | … | 用户比例ai,j,0 |
比邻区信号强1db | 用户比例ai,1,1 | 用户比例ai,2,1 | … | 用户比例ai,j,1 |
比邻区信号强2db | 用户比例ai,1,2 | 用户比例ai,2,2 | … | 用户比例ai,j,2 |
… | … | … | … | … |
比邻区信号强88db | 用户比例ai,1,88 | 用户比例ai,2,88 | … | 用户比例ai,j,88 |
比邻区信号强89db | 用户比例ai,1,89 | 用户比例ai,2,89 | … | 用户比例ai,j,89 |
网络管理服务器结合负载迁移矩阵和纯时序负载迁移预测模型得到负载预测结果,具体的,迁移矩阵与负载纯时序预测结果相乘得到负载预测结果。
2、在线更新建模。
网络管理服务器基于初始运行建立的负载迁移预测模型调整小区的发射功率之后,网络管理服务器可以获得不同发射功率组合下的各小区更新的网络指标。网络管理服务器可以利用更新的网络指标进行学习训练,得到更准确的负载迁移预测模型。
网络管理服务器训练负载迁移预测模型包括:网络管理服务器使用标准化数据(Standard Scaler)对各小区的发射功率、月度、日期、星期、小时等特征进行标准化,具体的,网络管理服务器以月度、日期、星期、小时为特征通过随机森林为模型进行负载预测的训练。网络管理服务器以该负载迁移模型的残差为拟合目标,以各小区的发射功率为特征,通过岭回归为算法再进行下一级模型的训练。
网络管理服务器输入要预测的日期列表和发射功率组合,网络管理服务器先构建各小区的发射功率、月度、日期、星期、小时等特征,进行特征标准化。网络管理服务器以月度、日期、星期、小时为特征,通过随机森林算法进行负载的预测。网络管理服务器以各小区的发射功率为特征通过岭回归为算法进行残差的预测。网络管理服务器将两级模型的预测结果相加,即得最终的负载预测结果。
5032、网络管理服务器基于能耗预测模型得到能耗预测结果。
网络管理服务器基于能耗预测模型得到能耗预测结果,具体的,网络管理服务器根据负载预测结果通过能耗预测模型得到能耗预测结果,负载预测结果包括但不限于网络系统的物理资源块数、物理资源块利用率、话务量、用户数。
请参阅图6,图6示出了网络管理服务器基于能耗预测模型建立的网络系统的物理资源块与网络系统能耗之间的关系。
请参阅图7,图7示出了网络管理服务器基于能耗预测模型建立的网络系统的话务量与网络系统能耗之间的关系。
请参阅图8,图8示出了网络管理服务器基于能耗预测模型建立的网络系统的用户数与网络系统能耗之间的关系。
请参阅图9,图9为网络管理服务器调整小区的发射功率前后网络系统的能耗对比示意图。其中“Before_Energy”表示功率调整之前网络系统的能耗,“After_Energy”表示功率调整之后网络系统的能耗,如图9所示,本申请实施中网络管理服务器基于预测模型调整小区的方式功率之前后,在负载预测结果为相同的物理资源块数下法发射功率调整前后网络系统的能耗降低。
5033、网络管理服务器基于服务质量预测模型确定服务质量的约束条件。
网络管理服务器基于服务服务质量预测模型确定第二服务质量,第二服务质量包括但不限于信道质量、基础覆盖。其中,信道质量包括但不限于吞吐率、切换率、掉话率、无线资源控制(radio resource control,RRC)指标、演进的无线接入承载(evolved radioaccess bearer,E-RAB)指标、平均信道质量指示(channel quality indication,CQI)。
具体的,网络管理服务器根据负载预测结果通过服务质量预测模型确定第二服务质量,例如网络管理服务器基于服务质量预测模型建立PBR利用率与吞吐率之间的关系,网络管理服务器根据PBR利用率可以确定出吞吐率。可以理解的是,网络管理服务器可以根据吞吐率的约束条件可以确定出物理资源块利用的门限值。
请参阅图10,图10为网络管理服务器建立的PBR利用率与下行吞吐率之间的关联关系示意图。在图10所示的一个示例中,网络管理服务器根据负载预测结果通过服务质量预测模型确定第二服务质量的过程包括:网络管理服务器建立PBR利用率与下行吞吐率的线性模型,该模型用于根据吞吐率的约束条件预测PBR利用率门限,网络管理服务器根据关键指标数(KPI number)计算下行平均吞吐率,并根据历史数据求解下行吞吐率的基线值。
504、网络管理服务器根据发射功率调整后的网络指标更新预测模型。
网络管理服务器根据发射功率调整之后的网络指标更新预测模型,具体的,网络管理服务区根据发射功率之后采集到的网络指标更新负载迁移预测模型、能耗预测模型和服务质量预测模型。
以上介绍本申请实施例中的功率调整方法,下面介绍本申请实施例中的装置。
请参阅图11,图11为本申请实施例提供的一个网络管理服务器示意图,本申请实施例提供的网络管理服务器1100的一个实施例包括:
收发单元1101,用于采集网络系统中至少一个小区的网络指标,网络指标用于网络管理服务器建立预测模型,预测模型用于网络管理服务器根据小区的发射功率预测网络系统的能耗和服务质量;
处理单元1102,用于基于预测模型调整小区的发射功率,以使得网络系统满足服务质量的约束条件和能耗优化目标。
一种可选的实施例中,处理单元1102还用于根据网络指标或预测模型构建降功率小区组,降功率小区组包括网络管理服务器调整发射功率的小区。
一种可选的实施例中,处理单元1102具体用于根据网络指标计算小区的重叠覆盖度,重叠覆盖度包括小区中重叠覆盖的测试点个数与小区中测试点总个数的比值;根据重叠覆盖度确定至少一个重叠覆盖小区;确定重叠覆盖小区的切换邻区;将重叠覆盖小区和切换邻区构建为降功率小区组。
一种可选的实施例中,处理单元1102具体用于:根据网络指标计算话务得分;根据能耗预测模型计算能耗收益得分;根据话务得分和能耗收益得分得到至少一个目标小区;确定目标小区的切换邻区;将目标小区和切换邻区组构建降功率小区组。
一种可选的实施例中,处理单元1102还用于:
若不同降功率小区组中存在相同的切换邻区,处理单元用于根据切换占比和合并门限次数合并存在相同切换邻区的降功率小区组;
若不同合并后的降功率小区组中存在相同的小区,处理单元用于将相同的小区锁定在相同的小区所在的任意一个降功率小区组。
一种可选的实施例中,所处理单元1102具体用于:
基于仿真预测模型调整降功率小区组中至少一个小区的发射功率,以使得网络系统满足第一服务质量的约束条件且能耗降低;
仿真预测模型用于计算在不同发射功率下网络系统的能耗增益,第一服务质量包括基础覆盖、重叠覆盖和信道质量中的一项或多项。
一种可选的实施例中,处理单元1102具体用于:
基于负载迁移预测模型、能耗预测模型和服务质量预测模型调整降功率小区组中至少一个小区对应的发射功率,以使得网络系统满足第二服务质量的约束条件且能耗降低;
负载迁移预测模型用于确定小区的负载预测结果,负载预测结果包括物理资源块数、物理资源块利用率、话务量或用户数中的一项或多项,能耗预测模型用于根据负载预测结果预测不同发射功率下网络系统的能耗,服务质量预测模型用于根据负载预测结果确定不同发射功率下第二服务质量,第二服务质量包括信道质量或基础覆盖中的一项或多项。
一种可选的实施例中,处理单元1102还用于:根据发射功率调整后的网络指标更新预测模型。
请参阅图12,图12是本申请实施例提供的一种网络管理服务器结构示意图,该网络管理服务器1200可以包括一个或一个以的处理器1201和存储器1205,该存储器1205中存储有一个或一个以上的应用程序或数据。
其中,处理器1201可以是中央处理单元(central processing units,CPU),通用处理器,数字信号处理器,专用集成电路,现场可编程门阵列或者其他可编程逻辑器件、晶体管逻辑器件、硬件部件或者其任意组合。其可以实现或执行结合本申请公开内容所描述的各种示例性的逻辑方框,模块和电路。处理器1201也可以是实现计算功能的组合,例如包含一个或多个微处理器组合,数字信号处理器和微处理器的组合等等。
存储器1205可以是易失性存储或持久存储。存储在存储器1205的程序可以包括一个或一个以上模块,每个模块可以包括对服务器中的一系列指令操作。更进一步地,中央处理器1201可以设置为与存储器1205通信,在网络管理服务器1200上执行存储器1205中的一系列指令操作。
网络管理服务器1200还可以包括一个或一个以上电源1202,一个或一个以上有线或无线网络接口1203,一个或一个以上输入输出接口1204,和/或,一个或一个以上操作系统,例如Windows ServerTM,Mac OS XTM,UnixTM,LinuxTM,FreeBSDTM等。
网络管理服务器1200可以执行前述图1至图9所示实施例中网络管理服务器所执行的操作,具体此处不再赘述。
网络管理服务器1100中的收发单元1101相当于网络管理服务器1200中的有线或无线网络接口1203,或者相当于输入或输出接口1204,网络管理服务器1100中的处理单元1102可以相当于网络管理服务器1200中的处理器1201。
本实施例的网络管理服务器1200可对应于上述图1至图9方法实施例中的网络管理服务器,该网络管理服务器1200可以实现上述图1至图9方法实施例中的网络管理服务器所具有的功能和/或所实施的各种步骤,为了简洁,在此不再赘述。
在本申请的另一实施例中,还提供一种计算机可读存储介质,计算机可读存储介质中存储有计算机执行指令,当设备的处理器执行该计算机执行指令时,设备执行上述图1至图9中网络管理服务器所执行的功率调整方法。
在本申请的另一实施例中,还提供一种计算机程序产品,该计算机程序产品包括计算机执行指令,该计算机执行指令存储在计算机可读存储介质中。当设备的处理器执行该计算机执行指令时,设备执行上述图1至图9中网络管理服务器所执行的功率调整方法的步骤。
所属领域的技术人员可以清楚地了解到,为描述的方便和简洁,上述描述的系统,装置和单元的具体工作过程,可以参考前述方法实施例中的对应过程,在此不再赘述。
在本申请所提供的几个实施例中,应该理解到,所揭露的系统,装置和方法,可以通过其它的方式实现。例如,以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的,例如,所述单元的划分,仅仅为一种逻辑功能划分,实际实现时可以有另外的划分方式,例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统,或一些特征可以忽略,或不执行。另一点,所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口,装置或单元的间接耦合或通信连接,可以是电性,机械或其它的形式。
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单元来实现本实施例方案的目的。
另外,在本申请各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中,也可以是各个单元单独物理存在,也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现,也可以采用软件功能单元的形式实现。
所述集成的单元如果以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,本申请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全部或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)执行本申请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-onlymemory)、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。
Claims (19)
1.一种功率调整方法,其特征在于,包括:
网络管理服务器采集网络系统中至少一个小区的网络指标,所述网络指标用于网络管理服务器建立预测模型,所述预测模型用于所述网络管理服务器根据所述小区的发射功率预测所述网络系统的能耗和服务质量;
所述网络管理服务器基于所述预测模型调整所述小区的所述发射功率,以使得所述网络系统满足所述服务质量的约束条件和能耗优化目标,所述服务质量的约束条件包括:同频网络系统中的服务质量的约束条件和多频网络系统中的服务质量的约束条件,所述能耗优化目标包括在所述发射功率调整之后的所述网络系统的能耗低于在述发射功率调整之前的所述网络系统的能耗。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述网络管理服务器基于所述预测模型调整所述小区的所述发射功率之前,所述方法还包括:
所述网络管理服务器根据所述网络指标或所述预测模型构建降功率小区组,所述降功率小区组包括所述网络管理服务器调整所述发射功率的小区。
3.根据权利要求1或2所述的方法,其特征在于,所述网络管理服务器根据所述网络指标或所述预测模型构建降功率小区组包括:
所述网络管理服务器根据所述网络指标计算所述小区的重叠覆盖度,所述重叠覆盖度包括所述小区中重叠覆盖的测试点个数与所述小区中测试点总个数的比值;
所述网络管理服务器根据所述重叠覆盖度确定至少一个重叠覆盖小区;
所述网络管理服务器确定所述重叠覆盖小区的切换邻区;
所述网络管理服务器将所述重叠覆盖小区和所述切换邻区构建为降功率小区组。
4.根据权利要求1或2所述的方法,其特征在于,所述网络管理服务器根据所述网络指标或所述预测模型构建降功率小区组包括:
所述网络管理服务器根据所述网络指标计算话务得分;
所述网络管理服务器根据能耗预测模型计算能耗收益得分;
所述网络管理服务器根据所述话务得分和所述能耗收益得分得到至少一个目标小区;
所述网络管理服务器确定所述目标小区的切换邻区;
所述网络管理服务器将所述目标小区和所述切换邻区组构建降功率小区组。
5.根据权利要求3至4中任一项所述的方法,其特征在于,所述网络管理服务器根据所述网络指标或所述预测模型构建降功率小区组之后,所述方法还包括:
若不同所述降功率小区组中存在相同的所述切换邻区,所述网络管理服务器根据切换占比和合并门限次数合并存在相同所述切换邻区的所述降功率小区组;
若不同所述合并后的降功率小区组中存在相同的小区,则所述网络管理服务器将所述相同的小区锁定在所述相同的小区所在的任意一个降功率小区组。
6.根据权利要求2或3所述的方法,其特征在于,所述网络管理服务器基于所述预测模型调整所述小区的所述发射功率包括:
所述网络管理服务器基于仿真预测模型调整所述降功率小区组中至少一个小区的发射功率,以使得所述网络系统满足第一服务质量的约束条件且所述能耗降低;
所述仿真预测模型用于计算在不同所述发射功率下所述网络系统的能耗增益,所述第一服务质量包括基础覆盖、重叠覆盖和信道质量中的一项或多项。
7.根据权利要求2或4所述的方法,其特征在于,所述网络管理服务器基于所述预测模型调整所述小区的所述发射功率包括:
所述网络管理服务器基于负载迁移预测模型、所述能耗预测模型和服务质量预测模型调整所述降功率小区组中至少一个小区对应的发射功率,以使得所述网络系统满足第二服务质量的约束条件且所述能耗降低;
所述负载迁移预测模型用于确定所述小区的负载预测结果,所述负载预测结果包括物理资源块数、物理资源块利用率、话务量或用户数中的一项或多项,所述能耗预测模型用于根据所述负载预测结果预测不同所述发射功率下所述网络系统的能耗,所述服务质量预测模型用于根据所述负载预测结果确定不同所述发射功率下所述第二服务质量,所述第二服务质量包括信道质量或基础覆盖中的一项或多项。
8.根据权利要求1至7中任一项所述的方法,其特征在于,所述网络管理服务器基于所述预测模型调整所述小区的所述发射功率之后,所述方法还包括:
所述网络管理服务器根据所述发射功率调整后的网络指标更新所述预测模型。
9.一种网络管理服务器,其特征在于,包括:
收发单元,用于采集网络系统中至少一个小区的网络指标,所述网络指标用于网络管理服务器建立预测模型,所述预测模型用于所述网络管理服务器根据所述小区的发射功率预测所述网络系统的能耗和服务质量;
处理单元,用于基于所述预测模型调整所述小区的所述发射功率,以使得所述网络系统满足所述服务质量的约束条件和能耗优化目标,所述服务质量的约束条件包括:同频网络系统中的服务质量的约束条件和多频网络系统中的服务质量的约束条件,所述能耗优化目标包括在所述发射功率调整之后的所述网络系统的能耗低于在述发射功率调整之前的所述网络系统的能耗。
10.根据权利要求9所述的网络管理服务器,其特征在于,所述处理单元还用于:
根据所述网络指标或所述预测模型构建降功率小区组,所述降功率小区组包括所述网络管理服务器调整所述发射功率的小区。
11.根据权利要求9或10所述的网络管理服务器,其特征在于,所述处理单元具体用于:
根据所述网络指标计算所述小区的重叠覆盖度,所述重叠覆盖度包括所述小区中重叠覆盖的测试点个数与所述小区中测试点总个数的比值;
根据所述重叠覆盖度确定至少一个重叠覆盖小区;
确定所述重叠覆盖小区的切换邻区;
将所述重叠覆盖小区和所述切换邻区构建为降功率小区组。
12.根据权利要求9或10所述的网络管理服务器,其特征在于,所述处理单元具体用于:
根据所述网络指标计算话务得分;
根据能耗预测模型计算能耗收益得分;
根据所述话务得分和所述能耗收益得分得到至少一个目标小区;
确定所述目标小区的切换邻区;
将所述目标小区和所述切换邻区组构建降功率小区组。
13.根据权利要求11至12中任一项所述的网络管理服务器,其特征在于,所述处理单元还用于:
若不同所述降功率小区组中存在相同的所述切换邻区,所述处理单元用于根据切换占比和合并门限次数合并存在相同所述切换邻区的所述降功率小区组;
若不同所述合并后的降功率小区组中存在相同的小区,所述处理单元用于将所述相同的小区锁定在所述相同的小区所在的任意一个降功率小区组。
14.根据权利要求10、11或13所述的网络管理服务器,其特征在于,所处理单元具体用于:
基于仿真预测模型调整所述降功率小区组中至少一个小区的发射功率,以使得所述网络系统满足第一服务质量的约束条件且所述能耗降低;
所述仿真预测模型用于计算在不同所述发射功率下所述网络系统的能耗增益,所述第一服务质量包括基础覆盖、重叠覆盖和信道质量中的一项或多项。
15.根据权利要求10、12或13所述的网络管理服务器,其特征在于,所述处理单元具体用于:
基于负载迁移预测模型、所述能耗预测模型和服务质量预测模型调整所述降功率小区组中至少一个小区对应的发射功率,以使得所述网络系统满足第二服务质量的约束条件且所述能耗降低;
所述负载迁移预测模型用于确定所述小区的负载预测结果,所述负载预测结果包括物理资源块数、物理资源块利用率、话务量或用户数中的一项或多项,所述能耗预测模型用于根据所述负载预测结果预测不同所述发射功率下所述网络系统的能耗,所述服务质量预测模型用于根据所述负载预测结果确定不同所述发射功率下所述第二服务质量,所述第二服务质量包括信道质量或基础覆盖中的一项或多项。
16.根据权利要求9至15中任一项所述的网络管理服务器,其特征在于,所述处理单元还用于:
根据所述发射功率调整后的网络指标更新所述预测模型。
17.一种网络管理服务器,其特征在于,包括:
处理器、存储器、输入输出接口、有线或无线网络接口或电源;
所述存储器为短暂存储存储器或持久存储存储器;
中央处理器配置为与所述存储器通信,在所述网络管理服务器上执行所述存储器中的指令操作以执行权利要求1至8中任意一项所述的方法。
18.一种计算机可读存储介质,其特征在于,包括指令,当所述指令在计算机上运行时,使得计算机执行如权利要求1至8中任意一项所述的方法。
19.一种包含指令的计算机程序产品,其特征在于,当计算机程序产品在计算机上运行时,使得计算机执行如权利要求1至8中任意一项所述的方法。
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