CN115134817A - 5g波束赋形优化方法及系统 - Google Patents
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Abstract
本发明实施例公开了一种5G波束赋形优化方法，包括：基站获取用户设备的MDT数据和MR数据、路径损耗补偿因子、工参数据和天线权值；根据MDT数据和MR数据、路径损耗补偿因子和工参数据，建立服务小区中的用户空间分布数学模型；对服务小区进行空间栅格化，使服务小区具有多个栅格，结合用户空间分布数学模型获取各个栅格中的用户设备数量；根据工参数据和各个天线权值，计算每个天线在对应的天线权值下天线信号的覆盖栅格集用户数之和；根据每个天线所覆盖的覆盖栅格集用户数之和确定各个天线权值中的权值最优解，并将每个天线的天线权值调整为权值最优解。本发明的5G波束赋形优化方法能够有效提高5G网络覆盖性能。
Description
【技术领域】
本发明涉及5G通信技术领域，尤其涉及一种5G波束赋形优化方法及系统。
【背景技术】
随着LTE(Long Term Evolution，长期演进技术)向5G(5th generation mobilenetworks或5th generation wireless systems、5th-Generation，第五代移动通信技术)的不断演进，5G站点正在大规模组网和部署中，当前的组网主要以NSA组网(Non-Standalone，非独立组网)为主，多样化场景带来的业务将呈现爆发式增长，提高了对移动5G带宽业务性能的要求。为了满足覆盖性能需求，5G NR(5G New Radio，5G新空口，基于OFDM(Orthogonal Frequency Division Multiplexing，正交频分复用)的全新空口设计的全球性5G标准，也是下一代非常重要的蜂窝移动技术基础)改进了LTE时期基于宽波束的广播机制，采用窄波束轮询扫描覆盖的机制。但该机制在解决NSA部署场景多样化的同时带来的5G覆盖受限的问题亟需解决。
【发明内容】
有鉴于此，本发明实施例提供了一种5G波束赋形优化方法及系统，用以解决现有技术存在的5G站点在不同应用场景下覆盖受限的技术问题。
第一方面，本发明实施例提供了一种5G波束赋形优化方法，所述方法包括：
基站获取用户设备的MDT数据和MR数据、用于所述基站至所述用户设备的路径损耗的路径损耗补偿因子、所述基站及其服务的服务小区的工参数据和所述基站中每个天线的天线权值；
根据所述MDT数据和MR数据、所述路径损耗补偿因子和所述工参数据，建立所述服务小区中的用户空间分布数学模型；
对所述服务小区进行空间栅格化，使所述服务小区具有多个栅格，结合所述用户空间分布数学模型获取各个所述栅格中的用户设备数量；
根据所述工参数据和各个所述天线权值，计算每个天线在对应的天线权值下天线信号的覆盖栅格集用户数之和；
根据每个天线所覆盖的覆盖栅格集用户数之和确定各个天线权值中的权值最优解，并将每个天线的天线权值调整为所述权值最优解。
在一种优选的实施方案中，对所述服务小区进行空间栅格化，使所述服务小区具有多个栅格，结合所述用户空间分布数学模型获取各个所述栅格中的用户设备数量的步骤中，包括以下步骤：
以所述基站为原点，以穿过所述基站的经度为X轴，以穿过所述基站的纬度为Y轴，以穿过所述基站并垂直于XY轴建立Z轴，在所述服务小区中建立三维立体坐标系；
结合所述用户空间分布数学模型选取用于表征所述用户设备在所述三维立体坐标系中的位置的采样点，计算每个采样点的坐标；
在所述三维立体坐标系中将所述服务小区划分成多个栅格，所述多个栅格阵列排布，获取每个栅格的栅格中心点的坐标；
根据各个采样点的坐标和各个栅格中心点的坐标，统计每个栅格内的采样点的数目，作为每个栅格内的用户设备数量。
在一种优选的实施方案中，所述结合所述用户空间分布数学模型选取用于表征所述用户设备在所述三维立体坐标系中的位置的采样点，计算每个采样点的坐标的步骤中，包括以下步骤：
获取所述用户空间分布数学模型中所述用户设备的分布情况；
根据所述分布情况在所述三维立体坐标系中选取与所述用户设备对应的采样点，用于表征对应的用户设备；
通过所述路径损耗补偿因子，分别计算每个采样点的坐标(Dx，Dy，Dz)；
其中，所述采样点的坐标(Dx，Dy，Dz)满足：
20×log10L+20×log10M+32.4＝R；
Dx为所述采样点与所述原点之间的经度差，Dy为所述采样点与所述原点之间的纬度差，Dz为所述采样点与所述原点之间的高度差，H为所述基站的高度，L为所述基站发射的无线信号的传播距离，M为所述基站发射的无线信号的频率，R为路径损耗补偿因子。
在一种优选的实施方案中，所述在所述三维立体坐标系中将所述服务小区划分成多个栅格，所述多个栅格阵列排布，获取每个栅格的栅格中心点的坐标的步骤中，包括以下步骤：
以a×b×c为单个栅格的尺寸将所述服务小区进行划分；
对每个栅格进行编号，每个栅格的编号为(Xm，Yn，Zp)；
根据每个栅格的编号计算栅格中心点的坐标(x，y，z)；
其中，x＝(Xm-0.5)×a，y＝(Yn-0.5)×b，z＝(Zp-0.5)×c。
在一种优选的实施方案中，根据所述工参数据和各个所述天线权值，计算每个天线在对应的天线权值下天线信号的覆盖栅格集用户数之和的步骤中，包括以下步骤：
根据所述基站的信号发射点坐标和所述基站发射的波束覆盖顶点坐标确定所述波束覆盖的波束上平面和波束下平面；
根据所述信号发射点坐标和所述栅格中心点的坐标所确定的直线，得到所述直线与所述波束上平面的第一夹角α1和与所述波束下平面的第二夹角α2；
根据所述信号发射点坐标和所述栅格中心点的坐标计算所述栅格与所述信号发射点的栅格距离Dn；
根据所述第一夹角α1、所述第二夹角α2和所述栅格距离Dn，依据所述工参数据和预设条件确定在所述天线权值下的覆盖栅格集，并统计覆盖栅格集用户数之和。
在一种优选的实施方案中，根据每个天线所覆盖的覆盖栅格集用户数之和确定各个天线权值中的权值最优解，并将每个天线的天线权值调整为所述权值最优解的步骤中，包括以下步骤：
获取所述天线权值在默认设置下，所述天线覆盖栅格的初始用户数；
根据所述工参数据，通过所述栅格中心点的数量与所述覆盖栅格集用户数之间对应关系获取所述覆盖栅格集用户数，所述对应关系满足：U(Xm，Yn，Zp)＝Y(Xm，Yn，Zp)×cf，其中，U(Xm，Yn，Zp)为所述覆盖栅格集用户数，Y(Xm，Yn，Zp)为栅格中心点的数量，cf为系数，通过所述MDT数据和所述MR数据获取；
判断所述覆盖栅格集用户数之和与所述初始用户数之间的差是否达到预设门限值；
若大于，则所述覆盖栅格集用户数之和为所述权值最优解，根据所述权值最优解调整每个天线的天线权值；
若小于，则所述天线的天线权值不变。
在一种优选的实施方案中，在建立所述服务小区中的用户空间分布数学模型之后，根据所述MDT数据对所述用户空间分布数学模型中的所述用户设备的分布情况进行深度挖掘，确定所述服务小区中用户的用户重心方位，根据分时段上报的MDT数据，分时段计算所述服务小区内的用户重心方位，获取各个时段中所述用户重心方位的变化信息，根据各个时段的所述变化信息建立用户重心方位模型。
第二方面，本发明实施例提供了一种5G波束赋形优化系统，所述系统包括：
接收装置，用于获取用户设备的MDT数据和MR数据、用于所述基站至所述用户设备的路径损耗的路径损耗补偿因子、所述基站及其服务的服务小区的工参数据和所述基站中每个天线的天线权值；
建模装置，用于根据所述MDT数据和MR数据、所述路径损耗补偿因子和所述工参数据，建立所述服务小区中的用户空间分布数学模型；
处理装置，用于对所述服务小区进行空间栅格化，使所述服务小区具有多个栅格，结合所述用户空间分布数学模型获取各个所述栅格中的用户设备数量；
计算装置，用于根据所述工参数据和各个所述天线权值，计算每个天线在对应的天线权值下天线信号的覆盖栅格集用户数之和；
调节装置，用于根据每个天线所覆盖的覆盖栅格集用户数之和确定各个天线权值中的权值最优解，并将每个天线的天线权值调整为所述权值最优解。
第三方面，本发明实施例提供了一种基站，包括：存储器和处理器：
所述存储器，用于存储计算机程序；
所述处理器，用于执行所述存储器中存储的计算机程序，以使所述终端设备执行如第一方面所述的方法。
第四方面，本发明实施例提供了一种计算机可读存储介质，包括程序或指令，当所述程序或指令在计算机上运行时，如第一方面所述的方法被执行。
与现有技术相比，本技术方案至少具有如下有益效果：
本发明实施例所公开的5G波束赋形优化方法及系统，使得5G技术在广播、控制信道的波束测量维护方面，能够增强网络覆盖，降低干扰，提升测量精度，优化手段更多样化，提升差异化场景下5G天线覆盖多样性，有效提高5G网络覆盖性能。
【附图说明】
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅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它的附图。
图1是本发明实施例1所提供的5G波束赋形优化方法的步骤流程图；
图2是本发明实施例1所提供的5G波束赋形优化方法中，步骤Step300的具体步骤流程图；
图3是本发明实施例1所提供的5G波束赋形优化方法中，三维立体坐标系的示意图；
图4是本发明实施例1所提供的5G波束赋形优化方法中，步骤Step320的具体步骤流程图；
图5是本发明实施例1所提供的5G波束赋形优化方法中，在三维立体坐标系中计算采样点的高度的示意图；
图6是本发明实施例1所提供的5G波束赋形优化方法中，步骤Step330的具体步骤流程图；
图7是本发明实施例1所提供的5G波束赋形优化方法中，步骤Step400的具体步骤流程图；
图8是本发明实施例1所提供的5G波束赋形优化方法中，步骤Step500的具体步骤流程图；
图9是本发明实施例2所提供的5G波束赋形优化系统的模块示意图。
附图标记：
1-接收装置；2-建模装置；3-处理装置；4-计算装置；5-调节装置。
【具体实施方式】
为了更好的理解本发明的技术方案，下面结合附图对本发明实施例进行详细描述。
应当明确，所描述的实施例仅仅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做出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。
实施例1
如图1所示，本发明实施例1公开了一种5G波束赋形优化方法，该方法包括：
步骤Step100：基站获取用户设备的MDT数据和MR数据、用于基站至用户设备的路径损耗的路径损耗补偿因子、基站及其服务的服务小区的工参数据和基站中每个天线的天线权值。
步骤Step200：根据MDT数据和MR数据、路径损耗补偿因子和工参数据，建立服务小区中的用户空间分布数学模型。
步骤Step300：对服务小区进行空间栅格化，使服务小区具有多个栅格，结合用户空间分布数学模型获取各个栅格中的用户设备数量。
步骤Step400：根据工参数据和各个天线权值，计算每个天线在对应的天线权值下天线信号的覆盖栅格集用户数之和。
步骤Step500：根据每个天线所覆盖的覆盖栅格集用户数之和确定各个天线权值中的权值最优解，并将每个天线的天线权值调整为权值最优解。
本实施例1的5G波束赋形优化方法，针对NSA组网部署的情况下，场景多样化所带来的5G基站信号覆盖能力受限的问题，通过将提供5G信号的服务小区进行空间栅格化，计算基站的每个天线在各个天线权值下所发射的5G信号所覆盖的栅格，统计各个天线权值下5G信号覆盖的用户数，确定天线权值的权值最优解，并调整每个天线的天线权值至该权值最优解，从而提高5G基站的天线权值优化效率，增强5G信号的覆盖能力，进而提高5G基站的网络性能。
在步骤Step100中，基站内的系统获取用于5G波束赋形优化的各种数据，以利于对5G波束赋形进行优化和调整。其中，MDT(Minimization Drive Test，最小化路测)数据包括需求用例、UE测量日志的内容、对终端功率和内存等影响分析以及一些无线链路失败等情景的相关仿真结果等。MR(Measurement Report，测量报告)数据是指信息在业务信道上每480ms(信令信道上470ms)发送一次数据，这些数据可用于网络评估和优化。路径损耗是指电波在空间传播所产生的损耗，是由发射功率的辐射扩散及信道的传播特性造成的，反映宏观范围内接收信号功率均值的变化，路径损耗补偿因子对电波因路径损耗而丢失的功率进行补偿。工参数据是基站及其辐射的服务小区的工程参数，包括基站的高度，基站的天线所发射波束的水平方位角、垂直下倾角、水平波束宽度、垂直波束宽度，服务小区中用户空间分布差异化关系。天线权值是由天线供应商直接提供，通过配置不同天线权值可以改变基站广播波束的波束宽度(30度、65度和90度)，满足不同服务小区的覆盖需要。不同供应商提供天线的天线权值不同，因此不能将一个供应商的天线权值应用于另一个供应商的天线；不同类型天线的天线权值不同，因此也不能将一种类型天线的天线权值应用于另一种天线，否则会对覆盖带来不利影响。
在步骤Step200中，基站的天线发送的波束到达服务小区中每个用户时会产生路径损耗，通过路径损耗补偿因子和用户空间分布差异化关系，针对每个用户计算其相距地面的用户高度，根据每个用户的用户高度建立用户空间分布数学模型，从而方便步骤Step300中经空间栅格化之后的服务小区中，统计基站天线在各个天线权值下，天线发射的波束所覆盖的用户的数量。
在本实施例1的5G波束赋形优化方法中，在步骤Step200“建立服务小区中的用户空间分布数学模型”之后，根据MDT数据对用户空间分布数学模型中的用户设备的分布情况进行深度挖掘，确定服务小区中用户的用户重心方位，根据分时段上报的MDT数据，分时段计算服务小区内的用户重心方位，获取各个时段中用户重心方位的变化信息，根据各个时段的变化信息建立用户重心方位模型。
如图2所示，在实施例1的5G波束赋形优化方法中，步骤Step300“对服务小区进行空间栅格化，使服务小区具有多个栅格，结合用户空间分布数学模型获取各个栅格中的用户设备数量”中，包括以下步骤：
步骤Step310：以基站为原点，以穿过基站的经度为X轴，以穿过基站的纬度为Y轴，以穿过基站并垂直于XY轴建立Z轴，在服务小区中建立三维立体坐标系。
步骤Step320：结合用户空间分布数学模型选取用于表征用户设备在三维立体坐标系中的位置的采样点，计算每个采样点的坐标。
步骤Step330：在三维立体坐标系中将服务小区划分成多个栅格，多个栅格阵列排布，获取每个栅格的栅格中心点的坐标。
步骤Step340：根据各个采样点的坐标和各个栅格中心点的坐标，统计每个栅格内的采样点的数目，作为每个栅格内的用户设备数量。
在步骤Step310中，为了便于步骤Step330中对服务小区的空间栅格化以及计算步骤Step320中的采样点的坐标和步骤Step340中的栅格中心点的坐标，以统计每个栅格内的用户设备数量，建立一个以基站为中心的三维立体坐标系，基站所在位置即为原点坐标O(0,0,0)，如图3所示。
如图4所示，在本实施例1的5G波束赋形优化方法中，步骤Step320“结合用户空间分布数学模型选取用于表征用户设备在三维立体坐标系中的位置的采样点，计算每个采样点的坐标”中，包括以下步骤：
步骤Step321：获取用户空间分布数学模型中用户设备的分布情况。
步骤Step322：根据分布情况在三维立体坐标系中选取与用户设备对应的采样点，用于表征对应的用户设备。
步骤Step323：通过路径损耗补偿因子，分别计算每个采样点的坐标(Dx，Dy，Dz)；
通过步骤Step321中从用户空间分布数学模型中获取的用户设备的分布情况，对服务小区中的用户设备的位置进行定位，并在三维立体坐标系中匹配选取能够表征这些用户设备的采样点，获取采样点相对于基站的经度和纬度，通过计算采样点的坐标来计算用户设备与基站之间的高度关系。
如图5所示，采样点D的坐标为(Dx，Dy，Dz)，Dx为采样点与原点之间的经度差(单位为dBm)，Dy为采样点与原点之间的纬度差(单位为dBm)，Dz为采样点与原点之间的高度差(单位为dBm)，H为基站的高度(单位为dBm)，L为基站发射的无线信号的传播距离(单位为km)，M为基站发射的无线信号的频率(单位为MHz)，R为路径损耗补偿因子(单位为dBm)。采样点的坐标(Dx，Dy，Dz)满足以下两个公式：
20×log10L+20×log10M+32.4＝R (公式二)。
通过公式一和公式二，求得各个采样点的坐标(Dx，Dy，Dz)。
如图6所示，在本实施例1的5G波束赋形优化方法中，步骤Step330“在三维立体坐标系中将服务小区划分成多个栅格，多个栅格阵列排布，获取每个栅格的栅格中心点的坐标”中，包括以下步骤：
步骤Step331：以a×b×c为单个栅格的尺寸将服务小区进行划分。
步骤Step332：对每个栅格进行编号，每个栅格的编号为(Xm，Yn，Zp)。
步骤Step333：根据每个栅格的编号计算栅格中心点的坐标(x，y，z)；
其中，x＝(Xm-0.5)×a，y＝(Yn-0.5)×b，z＝(Zp-0.5)×c，m、n、p、a、b、c均为自然数。
通过步骤Step331对服务小区进行空间栅格化，划分出若干个尺寸为a×b×c的栅格，每个栅格阵列排布在服务小区的三维立体坐标系中。以a＝b＝50m，c＝3m为例，根据步骤Step322每个栅格的编号，计算出步骤Step333中第(Xm，Yn，Zp)号栅格的栅格中心点的坐标(x，y，z)。
该栅格中心点的坐标满足：(x，y，z)＝((Xm-0.5)×50，(Yn-0.5)×50，(Zp-0.5)×3)。
每个栅格均重复一遍上述步骤，并结合步骤Step320所得到的采样点的坐标(Dx，Dy，Dz)，从而获得每个栅格的编号下所包含的采样点的数量。
根据采样点的坐标(Dx，Dy，Dz)、栅格的编号(Xm，Yn，Zp)和栅格中心点的坐标(x，y，z)，统计每个栅格内的采样点的数量，形成用户立体栅格化空间分布模型，如下表1所示：
表1
其中，各个栅格根据其与基站的原点坐标(0,0,0)之间的位置关系，分别沿X轴、Y轴和Z轴依次编号，编号(Xm，Yn，Zp)中的m、n和p分别表示该栅格为自原点坐标(0,0,0)开始沿X轴、Y轴和Z轴计数所排列的序数，例如编号为(X1，Y1，Z1)的栅格即是在X轴、Y轴和Z轴上均排在第一个的栅格，编号为(X1，Y2，Z2)的栅格即是在X轴上排在第一个、在Y轴和Z轴上排在第二个的栅格，以此类推。这样，就能够将栅格编号、栅格中心点的坐标与每个栅格内的采样点的数量对应起来，从而便于统计基站的天线在各个天线权值下发射信号的波束所能够覆盖的用户数之和。
如图7所示，在本实施例1的波束赋形优化方法中，步骤Step400“根据工参数据和各个天线权值，计算每个天线在对应的天线权值下天线信号的覆盖栅格集用户数之和”中，包括以下步骤：
步骤Step410：根据基站的信号发射点坐标和基站发射的波束覆盖顶点坐标确定波束覆盖的波束上平面和波束下平面。
步骤Step420：根据信号发射点坐标和栅格中心点的坐标所确定的直线，得到直线与波束上平面的第一夹角α1和与波束下平面的第二夹角α2。
步骤Step430：根据信号发射点坐标和栅格中心点的坐标计算栅格与信号发射点的栅格距离Dn。
步骤Step440：根据第一夹角α1、第二夹角α2和栅格距离Dn，依据工参数据和预设条件确定在天线权值下的覆盖栅格集，并统计覆盖栅格集用户数之和。
在步骤Step410中，基站的信号发射点坐标O’(0,0,Dz)，栅格中心点的坐标(x，y，z)，波束上平面的左上顶点坐标A(Ax，Ay，Az)，右上顶点坐标B(Bx，By，Bz)，确定波束上平面公式：naX+nbY+ncZ+nd＝0，法向量n＝(na，nb，nc)。其中，波束上平面的左上顶点坐标A(Ax，Ay，Az)，右上顶点坐标B(Bx，By，Bz)满足：
波束下平面的左下顶点坐标A’(Ax’，Ay’，Az’)，右下顶点坐标B’(Bx’，By’，Bz’)，确定波束下平面公式：na’X+nb’Y+nc’Z+nd’＝0，法向量n’＝(na’，nb’，nc’)。其中，波束下平面的左下顶点坐标A’(Ax’，Ay’，Az’),右下顶点坐标B’(Bx’，By’，Bz’)满足：
通过步骤Step420以基站信号发射点坐标和5G波束上平面和波束下平面的顶点坐标，分别确定5G波束覆盖的波束上平面和波束下平面。以基站信号发射点坐标O’(0，0，H)和栅格中心坐标(x,y,z)确定一条直线，通过平面与直线夹角计算公式确定该直线与上下平面的夹角α1，α2。
通过步骤Step430根据基站信号发射点坐标O’(0,0,H)和栅格中心坐标(x，y，z)计算该立体栅格到基站信号发射点的距离Dn。
通过步骤Step440，筛选满足预设条件的栅格，预设条件如下：
判决条件一：α1<垂直波束宽度且α2<垂直波束宽度；
判决条件二：Dn<覆盖距离；
同时满足判决条件一和二，那么即可确定该基站的天线的垂直下倾角、水平方位角和天线权值组合下的覆盖栅格集。
如图8所示，在本实施例1的波束赋形优化方法中，步骤Step500“根据每个天线所覆盖的覆盖栅格集用户数之和确定各个天线权值中的权值最优解，并将每个天线的天线权值调整为权值最优解”中，包括以下步骤：
步骤Step510：获取天线权值在默认设置下，天线覆盖栅格的初始用户数。
步骤Step520：根据工参数据，通过栅格中心点的数量与覆盖栅格集用户数之间对应关系获取覆盖栅格集用户数；
其中，对应关系满足：U(Xm，Yn，Zp)＝Y(Xm，Yn，Zp)×cf，其中，U(Xm，Yn，Zp)为覆盖栅格集用户数，Y(Xm，Yn，Zp)为栅格中心点的数量，cf为系数，通过MDT数据和MR数据获取。
步骤Step530：判断覆盖栅格集用户数之和与初始用户数之间的差是否达到预设门限值；
若大于，则覆盖栅格集用户数之和为权值最优解，根据权值最优解调整每个天线的天线权值；
若小于，则天线的天线权值不变。
步骤Step510获取的初始用户数用于作为判断权值最优解的基准，步骤Step520获取的覆盖栅格集用户数用于与初始用户数对比来确定对应的天线权值是否为权值最优解。
举例来说，按照基站提供5G服务的服务小区的工参数据，以其初始水平方位角向顺时针和逆时针分别偏差20°来划定范围；再按照5°为一组分别计算服务小区中各天线权值下的覆盖栅格集用户数。则水平方位角的偏差组合共有[-20°，-15°，-10°，-5°，0°，5°，10°，15°，20°]9组，服务小区的天线权值则有17种组合，具体组合情况如下表2：
表2
其中，栅格中心点和栅格覆盖的用户数对应关系满足：
U(Xm，Yn，Zp)＝Y(Xm，Yn，Zp)×cf。
各个天线的5G信号的波束所覆盖的用户数为对应的水平方位角、垂直下倾角和天线权值组合下覆盖栅格用户数之和。将各个天线所对应的覆盖用户数之和进行比较并与初始用户数相比较之后，筛选出超过预设门限值且覆盖用户数之和最大时所对应的天线权值作为权值最优解，并将其他天线的天线权值调整至权值最优解，从而完成整个调整过程。
实施例2
如图9所示，在本发明实施例2公开了一种5G波束赋形优化系统包括：
接收装置1，用于获取用户设备的MDT数据和MR数据、用于基站至用户设备的路径损耗的路径损耗补偿因子、基站所服务的服务小区的工参数据和基站中每个天线的天线权值；
建模装置2，用于根据MDT数据和MR数据、路径损耗补偿因子和工参数据，建立服务小区中的用户空间分布数学模型；
处理装置3，用于对服务小区进行空间栅格化，使服务小区具有多个栅格，结合用户空间分布数学模型获取各个栅格中的用户设备数量；
计算装置4，用于根据工参数据和各个天线权值，计算每个天线在对应的天线权值下天线信号的覆盖栅格集用户数之和；
调节装置5，用于根据每个天线所覆盖的覆盖栅格集用户数之和确定各个天线权值中的权值最优解，并将每个天线的天线权值调整为权值最优解。
本实施例2的5G波束赋形优化系统，针对NSA组网部署的情况下，场景多样化所带来的5G基站信号覆盖能力受限的问题，通过将提供5G信号的服务小区进行空间栅格化，计算基站的每个天线在各个天线权值下所发射的5G信号所覆盖的栅格，统计各个天线权值下5G信号覆盖的用户数，确定天线权值的权值最优解，并调整每个天线的天线权值至该权值最优解，从而提高5G基站的天线权值优化效率，增强5G信号的覆盖能力，进而提高5G基站的网络性能。
实施例3
本发明实施例3提供了一种基站，包括：存储器和处理器：
存储器，用于存储计算机程序；
处理器，用于执行存储器中存储的计算机程序，以使终端设备执行如实施例1的方法。
实施例4
本发明实施例4提供了一种计算机可读存储介质，包括程序或指令，当程序或指令在计算机上运行时，如实施例1的方法被执行。
本发明实施例所公开的5G波束赋形优化方法及系统，使得5G技术在广播、控制信道的波束测量维护方面，能够增强网络覆盖，降低干扰，提升测量精度，优化手段更多样化，提升差异化场景下5G天线覆盖多样性，有效提高5G网络覆盖性能。
在上述实施例中，可以全部或部分地通过软件、硬件、固件或者其任意组合来实现。当使用软件实现时，可以全部或部分地以计算机程序产品的形式实现。所述计算机程序产品包括一个或多个计算机指令。在计算机上加载和执行所述计算机指令时，全部或部分地产生按照本申请实施例所述的流程或功能。所述计算机可以是通用计算机、专用计算机、计算机网络、或者其他可编程装置。所述计算机指令可以存储在计算机可读存储介质中，或者从一个计算机可读存储介质向另一个计算机可读存储介质传输，例如，所述计算机指令可以从一个网站站点、计算机、服务器或数据中心通过有线(例如同轴电缆、光纤、数字用户线(Digital Subscriber Line，DSL))或无线(例如红外、无线、微波等)方式向另一个网站站点、计算机、服务器或数据中心进行传输。所述计算机可读存储介质可以是计算机能够存取的任何可用介质或者是包含一个或多个可用介质集成的服务器、数据中心等数据存储设备。所述可用介质可以是磁性介质(例如，软盘、硬盘、磁带)、光介质(例如，高密度数字视频光盘(Digital Video Disc，DVD))、或者半导体介质(例如，固态硬盘(Solid State Disk，SSD))等。
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明保护的范围之内。
Claims (10)
1.一种5G波束赋形优化方法，其特征在于，所述方法包括：
基站获取用户设备的MDT数据和MR数据、用于所述基站至所述用户设备的路径损耗的路径损耗补偿因子、所述基站及其服务的服务小区的工参数据和所述基站中每个天线的天线权值；
根据所述MDT数据和MR数据、所述路径损耗补偿因子和所述工参数据，建立所述服务小区中的用户空间分布数学模型；
对所述服务小区进行空间栅格化，使所述服务小区具有多个栅格，结合所述用户空间分布数学模型获取各个所述栅格中的用户设备数量；
根据所述工参数据和各个所述天线权值，计算每个天线在对应的天线权值下天线信号的覆盖栅格集用户数之和；
根据每个天线所覆盖的覆盖栅格集用户数之和确定各个天线权值中的权值最优解，并将每个天线的天线权值调整为所述权值最优解。
2.根据权利要求1所述的5G波束赋形优化方法，其特征在于，对所述服务小区进行空间栅格化，使所述服务小区具有多个栅格，结合所述用户空间分布数学模型获取各个所述栅格中的用户设备数量的步骤中，包括以下步骤：
以所述基站为原点，以穿过所述基站的经度为X轴，以穿过所述基站的纬度为Y轴，以穿过所述基站并垂直于XY轴建立Z轴，在所述服务小区中建立三维立体坐标系；
结合所述用户空间分布数学模型选取用于表征所述用户设备在所述三维立体坐标系中的位置的采样点，计算每个采样点的坐标；
在所述三维立体坐标系中将所述服务小区划分成多个栅格，所述多个栅格阵列排布，获取每个栅格的栅格中心点的坐标；
根据各个采样点的坐标和各个栅格中心点的坐标，统计每个栅格内的采样点的数目，作为每个栅格内的用户设备数量。
3.根据权利要求2所述的5G波束赋形优化方法，其特征在于，所述结合所述用户空间分布数学模型选取用于表征所述用户设备在所述三维立体坐标系中的位置的采样点，计算每个采样点的坐标的步骤中，包括以下步骤：
获取所述用户空间分布数学模型中所述用户设备的分布情况；
根据所述分布情况在所述三维立体坐标系中选取与所述用户设备对应的采样点，用于表征对应的用户设备；
通过所述路径损耗补偿因子，分别计算每个采样点的坐标(Dx，Dy，Dz)；
其中，所述采样点的坐标(Dx，Dy，Dz)满足：
20×log10L+20×log10M+32.4＝R；
Dx为所述采样点与所述原点之间的经度差，Dy为所述采样点与所述原点之间的纬度差，Dz为所述采样点与所述原点之间的高度差，H为所述基站的高度，L为所述基站发射的无线信号的传播距离，M为所述基站发射的无线信号的频率，R为路径损耗补偿因子。
4.根据权利要求2所述的5G波束赋形优化方法，其特征在于，所述在所述三维立体坐标系中将所述服务小区划分成多个栅格，所述多个栅格阵列排布，获取每个栅格的栅格中心点的坐标的步骤中，包括以下步骤：
以a×b×c为单个栅格的尺寸将所述服务小区进行划分；
对每个栅格进行编号，每个栅格的编号为(Xm，Yn，Zp)；
根据每个栅格的编号计算栅格中心点的坐标(x，y，z)；
其中，x＝(Xm-0.5)×a，y＝(Yn-0.5)×b，z＝(Zp-0.5)×c。
5.根据权利要求2所述的5G波束赋形优化方法，其特征在于，根据所述工参数据和各个所述天线权值，计算每个天线在对应的天线权值下天线信号的覆盖栅格集用户数之和的步骤中，包括以下步骤：
根据所述基站的信号发射点坐标和所述基站发射的波束覆盖顶点坐标确定所述波束覆盖的波束上平面和波束下平面；
根据所述信号发射点坐标和所述栅格中心点的坐标所确定的直线，得到所述直线与所述波束上平面的第一夹角α1和与所述波束下平面的第二夹角α2；
根据所述信号发射点坐标和所述栅格中心点的坐标计算所述栅格与所述信号发射点的栅格距离Dn；
根据所述第一夹角α1、所述第二夹角α2和所述栅格距离Dn，依据所述工参数据和预设条件确定在所述天线权值下的覆盖栅格集，并统计覆盖栅格集用户数之和。
6.根据权利要求5所述的5G波束赋形优化方法，其特征在于，根据每个天线所覆盖的覆盖栅格集用户数之和确定各个天线权值中的权值最优解，并将每个天线的天线权值调整为所述权值最优解的步骤中，包括以下步骤：
获取所述天线权值在默认设置下，所述天线覆盖栅格的初始用户数；
根据所述工参数据，通过所述栅格中心点的数量与所述覆盖栅格集用户数之间对应关系获取所述覆盖栅格集用户数，所述对应关系满足：U(Xm，Yn，Zp)＝Y(Xm，Yn，Zp)×cf，其中，U(Xm，Yn，Zp)为所述覆盖栅格集用户数，Y(Xm，Yn，Zp)为栅格中心点的数量，cf为系数，通过所述MDT数据和所述MR数据获取；
判断所述覆盖栅格集用户数之和与所述初始用户数之间的差是否达到预设门限值；
若大于，则所述覆盖栅格集用户数之和为所述权值最优解，根据所述权值最优解调整每个天线的天线权值；
若小于，则所述天线的天线权值不变。
7.根据权利要求6所述的5G波束赋形优化方法，其特征在于，在建立所述服务小区中的用户空间分布数学模型之后，根据所述MDT数据对所述用户空间分布数学模型中的所述用户设备的分布情况进行深度挖掘，确定所述服务小区中用户的用户重心方位，根据分时段上报的MDT数据，分时段计算所述服务小区内的用户重心方位，获取各个时段中所述用户重心方位的变化信息，根据各个时段的所述变化信息建立用户重心方位模型。
8.一种5G波束赋形优化系统，其特征在于，所述系统包括：
接收装置，用于获取用户设备的MDT数据和MR数据、用于所述基站至所述用户设备的路径损耗的路径损耗补偿因子、所述基站及其服务的服务小区的工参数据和所述基站中每个天线的天线权值；
建模装置，用于根据所述MDT数据和MR数据、所述路径损耗补偿因子和所述工参数据，建立所述服务小区中的用户空间分布数学模型；
处理装置，用于对所述服务小区进行空间栅格化，使所述服务小区具有多个栅格，结合所述用户空间分布数学模型获取各个所述栅格中的用户设备数量；
计算装置，用于根据所述工参数据和各个所述天线权值，计算每个天线在对应的天线权值下天线信号的覆盖栅格集用户数之和；
调节装置，用于根据每个天线所覆盖的覆盖栅格集用户数之和确定各个天线权值中的权值最优解，并将每个天线的天线权值调整为所述权值最优解。
9.一种基站，其特征在于，包括：存储器和处理器：
所述存储器，用于存储计算机程序；
所述处理器，用于执行所述存储器中存储的计算机程序，以使所述终端设备执行如权利要求1至7任一项所述的方法。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，包括程序或指令，当所述程序或指令在计算机上运行时，如权利要求1至7中任一项所述的方法被执行。
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