CN116405954B - 一种无线网络自优化方法、系统、装置及可读存储介质 - Google Patents

一种无线网络自优化方法、系统、装置及可读存储介质 Download PDF

Info

Publication number
CN116405954B
CN116405954B CN202310204462.4A CN202310204462A CN116405954B CN 116405954 B CN116405954 B CN 116405954B CN 202310204462 A CN202310204462 A CN 202310204462A CN 116405954 B CN116405954 B CN 116405954B
Authority
CN
China
Prior art keywords
cell
optimized
optimization strategy
local
optimization
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
CN202310204462.4A
Other languages
English (en)
Other versions
CN116405954A (zh
Inventor
庄宏成
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Sun Yat Sen University
Original Assignee
Sun Yat Sen University
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Sun Yat Sen University filed Critical Sun Yat Sen University
Priority to CN202310204462.4A priority Critical patent/CN116405954B/zh
Publication of CN116405954A publication Critical patent/CN116405954A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN116405954B publication Critical patent/CN116405954B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Classifications

    • HELECTRICITY
    • H04ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04WWIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
    • H04W24/00Supervisory, monitoring or testing arrangements
    • H04W24/02Arrangements for optimising operational condition
    • HELECTRICITY
    • H04ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04WWIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
    • H04W16/00Network planning, e.g. coverage or traffic planning tools; Network deployment, e.g. resource partitioning or cells structures
    • H04W16/18Network planning tools
    • HELECTRICITY
    • H04ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04WWIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
    • H04W24/00Supervisory, monitoring or testing arrangements
    • H04W24/10Scheduling measurement reports ; Arrangements for measurement reports
    • YGENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02DCLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES IN INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGIES [ICT], I.E. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGIES AIMING AT THE REDUCTION OF THEIR OWN ENERGY USE
    • Y02D30/00Reducing energy consumption in communication networks
    • Y02D30/70Reducing energy consumption in communication networks in wireless communication networks

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Mobile Radio Communication Systems (AREA)

Abstract

本发明公开了一种无线网络自优化方法、系统、装置及可读存储介质,方法包括:确定待优化小区的网络问题,网络问题包括容量覆盖问题;若出现容量覆盖问题,执行本地优化策略,本地优化策略包括扇区化处理和智能反射面辅助处理;更新小区性能指标数据;根据更新后的小区性能指标数据确定本地处理结果;若本地处理结果表征容量覆盖问题未解决,执行另一本地优化策略或小区协作优化策略,小区协作优化策略包括负载均衡处理和干扰协调处理。本发明实施例的无线网络自优化方法,能够提升网络的稳定性,提高网络自优化的高效性。

Description

一种无线网络自优化方法、系统、装置及可读存储介质
技术领域
本发明涉及无线网络相关技术领域,尤其是涉及一种无线网络自优化方法、系统、装置及可读存储介质。
背景技术
随着移动通信网络的密集化和用户终端的异构性与动态性,无线网络日益复杂,无线参数的配置日益动态化,无线网络自优化面临更大的挑战。现有技术中,当检测到网络有问题时,会通过相应的自组织网络(Self-Organized Networks,SON)用例优化或多个用例联合优化,来提升网络的自优化能力。一般来说,用例优化涉及多个相邻小区的协作。例如,通过移动性负载均衡(Mobility Load Balancing,MLB)用例优化,解决小区间负载不均衡问题,即某个小区负载太大,用户体验下降,这时将本小区边缘用户切换到负载较低的邻小区,从而降低本小区的负载,使小区性能得到提升。然而,参与协作的小区的参数的改变,会影响其他邻区,从而导致优化问题的扩散效应,使得网络不稳定,特别是在网络密集化下,网络环境更为动态,网络更不稳定。另外,网络密集化下,传统的用例优化方法面临更高维多目标优化问题,快速收敛面临更大挑战,多用例联合优化更是很难快速找到稳定的最优解,网络自优化的效率低。
发明内容
本发明旨在至少解决现有技术中存在的技术问题之一。为此,本发明提出一种无线网络自优化方法,能够提升网络的稳定性,提高网络自优化的高效性。
本发明还提供了一种无线网络自优化系统、装置、控制装置以及计算机可读存储介质。
根据本发明的第一方面实施例的无线网络自优化方法,包括以下步骤:
确定待优化小区的网络问题,所述网络问题包括容量覆盖问题;
若出现所述容量覆盖问题,对所述待优化小区执行本地优化策略,所述本地优化策略包括扇区化处理和智能反射面辅助处理;
更新所述小区性能指标数据;
根据更新后的所述小区性能指标数据确定本地处理结果;
若所述本地处理结果表征所述容量覆盖问题未解决,对所述待优化小区执行另一本地优化策略或小区协作优化策略,所述小区协作优化策略包括负载均衡处理和干扰协调处理。
根据本发明实施例的无线网络自优化方法,至少具有如下有益效果:
若待优化小区出现容量覆盖问题,首先采用本地优化策略,避免小区间协作,从而避免因参与协作的小区的参数的改变而影响其他邻区,从而导致优化问题的扩散效应,使得网络不稳定。若本地优化策略仍无法解决容量覆盖问题,再采用小区协作优化策略。相比传统的皆通过用例优化策略进行网络自优化的方式,本发明实施例的无线网络自优化方法对于多目标优化不存在难以快速找到稳定的最优解的问题,也能尽量避免小区间协作,从而能够提升网络的稳定性,提高网络自优化的高效性。
根据本发明的一些实施例,所述确定待优化小区的网络问题,包括以下步骤:
获取待优化小区的测量报告和用户终端发送的业务请求数据;
根据所述测量报告和所述业务请求数据确定小区业务分布数据和小区性能指标数据,所述小区业务分布数据包括用户分布数据、业务分布数据和小区边缘用户的业务占比,所述小区性能指标数据包括小区业务满足率、用户信号干扰噪声比、小区平均负载和小区边缘的频谱效率;
根据所述小区业务分布数据和所述小区性能指标数据确定所述网络问题。
根据本发明的一些实施例,所述容量覆盖问题包括容量问题和覆盖问题,其中,所述容量问题包括过载、强干扰,所述覆盖问题包括弱覆盖、弱覆盖并受到强干扰和负载不均衡;所述根据所述小区业务分布数据和所述小区性能指标数据确定网络问题,包括以下步骤:
若所述小区业务满足率小于预设业务满足阈值,则确定所述网络问题为所述过载;
根据所述用户信号干扰噪声比得到小区平均信号干扰噪声比,若所述小区平均信号干扰噪声比小于预设噪声阈值,则确定所述网络问题为所述强干扰;
若存在所述用户信号干扰噪声比小于预设信噪比阈值的区域,则确定所述网络问题为所述弱覆盖;
若所述小区平均信号干扰噪声比小于预设噪声阈值,且存在所述用户信号干扰噪声比小于预设信噪比阈值的区域,则确定所述网络问题为所述弱覆盖并受到强干扰;
若所述小区平均负载大于预设负载阈值,且所述小区边缘的频谱效率大于预设频谱效率阈值,且小区边缘用户的业务占比大于预设业务占比阈值,则确定所述网络问题为所述负载不均衡。
根据本发明的一些实施例,所述若出现所述容量覆盖问题,对所述待优化小区执行本地优化策略,包括以下步骤:
若出现所述容量问题,对所述待优化小区执行所述扇区化处理,以通过增加频谱资源提升所述待优化小区的容量,所述容量问题包括过载、强干扰;
若出现所述覆盖问题,对所述待优化小区执行所述智能反射面辅助处理,以通过提升所述待优化小区的信号干扰噪声比提升所述待优化小区的容量,所述覆盖问题包括弱覆盖、弱覆盖并受到强干扰和负载不均衡。
根据本发明的一些实施例,所述若所述本地处理结果表征所述容量覆盖问题未解决,对所述待优化小区执行另一本地优化策略或小区协作优化策略,包括以下步骤:
若所述本地处理结果表征所述过载未解决,对所述待优化小区执行另一本地优化策略,所述另一本地优化策略为所述智能反射面辅助处理,以通过提升所述待优化小区的信号干扰噪声比提升所述待优化小区的容量;
若所述本地处理结果表征所述弱覆盖未解决,对所述待优化小区执行另一本地优化策略,所述另一本地优化策略为所述扇区化处理,以通过增加频谱资源提升所述待优化小区的容量。
根据本发明的一些实施例,所述若所述本地处理结果表征所述容量覆盖问题未解决,对所述待优化小区执行另一本地优化策略或小区协作优化策略,还包括以下步骤:
若所述本地处理结果表征所述强干扰未解决,对所述待优化小区执行所述小区协作优化策略,所述小区协作优化策略为干扰协调处理,以通过改善所述待优化小区的用户信号干扰噪声比提升所述待优化小区的容量。
若所述本地处理结果表征所述弱覆盖并受到强干扰未解决,对所述待优化小区执行所述小区协作优化策略,所述小区协作优化策略为所述干扰协调处理,以通过改善所述待优化小区的用户信号干扰噪声比提升所述待优化小区的容量。
若所述本地处理结果表征所述负载不均衡未解决,对所述待优化小区执行所述小区协作优化策略,所述小区协作优化策略为所述负载均衡处理,以提升所述待优化小区的容量。
根据本发明的一些实施例,所述根据更新后的所述小区性能指标数据确定本地处理结果,包括以下步骤:
若更新后的所述小区业务满足率小于预设业务满足阈值,所述本地处理结果表征所述容量覆盖问题未解决。
根据本发明的第二方面实施例的无线网络自优化系统,包括:
网络问题确定单元,用于确定待优化小区的网络问题,所述网络问题包括容量覆盖问题;
本地优化策略执行单元,用于在出现所述容量覆盖问题时,对所述待优化小区执行本地优化策略,所述本地优化策略包括扇区化处理和智能反射面辅助处理;
小区性能指标数据确定单元,用于更新小区性能指标数据;
本地处理结果确定单元,用于根据更新后的所述小区性能指标数据确定本地处理结果;
小区协作优化策略执行单元,用于在所述本地处理结果表征所述容量覆盖问题未解决时,对所述待优化小区执行另一本地优化策略或小区协作优化策略,所述小区协作优化策略包括负载均衡处理和干扰协调处理。
由于无线网络自优化系统采用了上述实施例的无线网络自优化方法的全部技术方案,因此至少具有上述实施例的技术方案所带来的所有有益效果。
根据本发明的第三方面实施例的无线网络自优化装置,包括:
基站,用于上报其优化策略,并用于执行如上述第一方面实施例所述的无线网络自优化方法;
控制器,用于接收由所述基站上报的所述优化策略,并确定基站最终的优化策略,最终的优化策略包括本地优化策略和小区协作优化策略,并根据最终的优化策略向所述基站下发优化参数,以使得所述基站根据所述优化参数执行所述优化策略,所述优化参数包括干扰协调参数、智能反射面辅助参数和负载均衡参数。
根据本发明实施例的无线网络自优化装置,至少具有如下有益效果:
控制器接收由基站上报的优化策略后,可以根据优化策略向基站下发优化参数,以使得基站根据优化参数执行优化策略。若待优化小区出现容量覆盖问题,基站首先采用本地优化策略,避免小区间协作,从而避免因参与协作的小区的参数的改变而影响其他邻区,从而导致优化问题的扩散效应,使得网络不稳定。若本地优化策略仍无法解决容量覆盖问题,再采用小区协作优化策略。相比传统的皆通过用例优化策略进行网络自优化的方式,本发明实施例的无线网络自优化装置对于多目标优化不存在难以快速找到稳定的最优解的问题,也能尽量避免小区间协作,从而能够提升网络的稳定性,提高网络自优化的高效性。
根据本发明的第四方面实施例的控制装置,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计算机程序时实现如上述第一方面实施例所述的无线网络自优化方法。由于控制装置采用了上述实施例的无线网络自优化方法的全部技术方案,因此至少具有上述实施例的技术方案所带来的所有有益效果。
根据本发明的第五方面实施例的计算机可读存储介质,存储有计算机可执行指令,所述计算机可执行指令用于执行如上述第一方面实施例所述的无线网络自优化方法。由于计算机可读存储介质采用了上述实施例的无线网络自优化方法的全部技术方案,因此至少具有上述实施例的技术方案所带来的所有有益效果。
本发明的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述,并且,部分地从说明书中变得显而易见,或者通过实施本发明而了解。
附图说明
本发明的上述和/或附加的方面和优点从结合下面附图对实施例的描述中将变得明显和容易理解,其中:
图1是本发明一实施例的无线网络自优化方法的流程图;
图2是本发明一实施例的网络问题为过载的优化策略的流程图;
图3是本发明一实施例的网络问题为强干扰的优化策略的流程图;
图4是本发明一实施例的网络问题为弱覆盖的优化策略的流程图;
图5是本发明一实施例的网络问题为弱覆盖并受到强干扰的优化策略的流程图;
图6是本发明一实施例的网络问题为负载不均衡的优化策略的流程图。
具体实施方式
下面详细描述本发明的实施例,所述实施例的示例在附图中示出,其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的,仅用于解释本发明,而不能理解为对本发明的限制。
在本发明的描述中,如果有描述到第一、第二等只是用于区分技术特征为目的,而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量或者隐含指明所指示的技术特征的先后关系。
在本发明的描述中,需要理解的是,涉及到方位描述,例如上、下等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系,仅是为了便于描述本发明和简化描述,而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作,因此不能理解为对本发明的限制。
本发明的描述中,需要说明的是,除非另有明确的限定,设置、安装、连接等词语应做广义理解,所属技术领域技术人员可以结合技术方案的具体内容合理确定上述词语在本发明中的具体含义。
下面将结合图1至图6对本发明第一方面实施例的无线网络自优化方法进行清楚、完整的描述,显然,以下所描述的实施例是本发明一部分实施例,并非全部实施例。
根据本发明第一方面实施例的无线网络自优化方法,包括以下步骤:
确定待优化小区的网络问题,网络问题包括容量覆盖问题;
若出现容量覆盖问题,对待优化小区执行本地优化策略,本地优化策略包括扇区化处理和智能反射面辅助处理;
更新小区性能指标数据;
根据更新后的小区性能指标数据确定本地处理结果;
若本地处理结果表征容量覆盖问题未解决,对待优化小区执行另一本地优化策略或小区协作优化策略,小区协作优化策略包括负载均衡处理和干扰协调处理。
小区业务分布数据包括用户分布数据、业务分布数据和小区边缘用户的业务占比,小区性能指标数据包括小区业务满足率、用户信号干扰噪声比、小区平均负载和小区边缘的频谱效率。用户分布数据代表用户终端在小区的位置和数量,业务分布数据代表用户业务需求的位置和数据速率,小区边缘用户为接收信号强度低于预设阈值的用户终端,当用户终端测量到的参考信号接收功率小于预设功率阈值,则该用户终端为小区边缘用户。
容量覆盖问题包括容量问题和覆盖问题,其中,容量问题包括过载、强干扰,覆盖问题包括弱覆盖、弱覆盖并受到强干扰和负载不均衡。
本地处理结果通过更新后的小区业务满足率可以确定,若更新后的小区业务满足率小于预设业务满足阈值,则表示容量覆盖问题仍然存在,需要继续进行优化。
智能反射面辅助处理和扇区化处理皆为基站本地处理,负载均衡处理和干扰协调处理皆涉及到邻区协作。若出现容量覆盖问题,首先采用本地优化策略,避免小区间协作,从而可以避免因参与协作的小区的参数的改变而影响其他邻区,从而导致优化问题的扩散效应,使得网络不稳定。若本地优化策略仍无法解决容量覆盖问题,再采用小区协作优化策略。相比传统的皆通过用例优化策略进行网络自优化的方式,本发明实施例的无线网络自优化方法对于多目标优化不存在难以快速找到稳定的最优解的问题,也能尽量避免小区间协作,从而能够提升网络的稳定性,提高网络自优化的高效性。需要说明的是,扇区化处理、智能反射面辅助处理、负载均衡处理、干扰协调处理的具体工作过程和原理皆为本领域技术人员可知的现有技术,在此不再进行赘述。另外,网络问题的确定原理为本领域技术人员可知的现有技术,在此也不再进行赘述。
根据本发明实施例的无线网络自优化方法,若待优化小区出现容量覆盖问题,首先采用本地优化策略,避免小区间协作,从而避免因参与协作的小区的参数的改变而影响其他邻区,从而导致优化问题的扩散效应,使得网络不稳定。若本地优化策略仍无法解决容量覆盖问题,再采用小区协作优化策略。相比传统的皆通过用例优化策略进行网络自优化的方式,本发明实施例的无线网络自优化方法对于多目标优化不存在难以快速找到稳定的最优解的问题,也能尽量避免小区间协作,从而能够提升网络的稳定性,提高网络自优化的高效性。
在本发明的一些实施例中,确定待优化小区的网络问题,包括以下步骤:
获取待优化小区的测量报告和用户终端发送的业务请求数据;
根据测量报告和业务请求数据确定小区业务分布数据和小区性能指标数据,小区业务分布数据包括用户分布数据、业务分布数据和小区边缘用户的业务占比,小区性能指标数据包括小区业务满足率、用户信号干扰噪声比、小区平均负载和小区边缘的频谱效率;
根据小区业务分布数据和小区性能指标数据确定网络问题。
用户分布数据代表用户终端在小区的位置和数量,业务分布数据代表用户业务需求的位置和数据速率,小区边缘用户为接收信号强度低于预设阈值的用户终端,当用户终端测量到的参考信号接收功率小于预设功率阈值,则该用户终端为小区边缘用户。通过小区业务分布数据和小区性能指标数据可以充分反映出待优化小区的网络问题,从而可以对待优化小区执行优化策略,以及时解决出现的网络问题,提升网络的稳定性,提高网络自优化的高效性。
在本发明的一些实施例中,小区边缘用户的业务占比re,t为:
其中,NT为在统计周期T内小区所服务的用户终端数,Rk,r为用户终端k的业务需求,Ue为在统计周期T内的小区边缘用户集合。
根据小区边缘用户的可获得数据速率和使用无线资源,可以计算得出小区边缘的频谱效率。小区边缘的频谱效率低,表示受邻区干扰大。小区边缘的频谱效率Eef为:
其中,WT,e为在统计周期T内小区所服务的小区边缘用户所分配的总带宽,Ue为在统计周期T内的小区边缘用户集合,Rk为用户终端k的可获得数据速率。
根据用户终端的可获得数据速率和业务需求,可以计算得到小区业务满足率。小区业务满足率低,则表示小区容量不足,需要扩容。小区业务满足率Ss为:
其中,NT为在统计周期T内小区所服务的用户终端数,Rk,r为用户终端k在统计周期T内的业务需求,Rk,a为用户终端k在统计周期T内的可获得数据速率。
在本发明的一些实施例中,容量覆盖问题包括容量问题和覆盖问题,其中,容量问题包括过载、强干扰,覆盖问题包括弱覆盖、弱覆盖并受到强干扰和负载不均衡;根据小区业务分布数据和小区性能指标数据确定网络问题,包括以下步骤:
若小区业务满足率小于预设业务满足阈值,则确定网络问题为过载;
根据用户信号干扰噪声比得到小区平均信号干扰噪声比,若小区平均信号干扰噪声比小于预设噪声阈值,则确定网络问题为强干扰;
若存在用户信号干扰噪声比小于预设信噪比阈值的区域,则确定网络问题为弱覆盖;
若小区平均信号干扰噪声比小于预设噪声阈值,且存在用户信号干扰噪声比小于预设信噪比阈值的区域,则确定网络问题为弱覆盖并受到强干扰;
若小区平均负载大于预设负载阈值,且小区边缘的频谱效率大于预设频谱效率阈值,且小区边缘用户的业务占比大于预设业务占比阈值,则确定网络问题为负载不均衡。
业务需求大,导致待优化小区的容量不能支撑需求,若小区业务满足率小于预设业务满足阈值,则表示过载,需要提升待优化小区的容量或减少用户业务需求。若小区平均信号干扰噪声比小于预设噪声阈值,表明待优化小区受到邻区强干扰,会导致频谱效率低,待优化小区的容量下降。若存在用户信号干扰噪声比(或信噪比)小于预设信噪比阈值的区域,则确定网络问题为弱覆盖,若待优化小区出现弱覆盖区域,会导致频谱效率低,待优化小区的容量下降。弱覆盖并受到强干扰会导致频谱效率低,待优化小区的容量下降。大量用户终端聚集在小区边缘,负载不均衡,会导致频谱效率低,待优化小区的容量下降。
不同的网络问题产生的原理不同,判断方式也就不同,针对不同网络问题的产生特点进行网络问题判断,可以准确确定实际出现的网络问题,以便针对性地对不同网络问题执行不同优化策略,从而提升网络的稳定性,提高网络自优化的高效性。需要说明的是,网络问题的确定原理为本领域技术人员可知的现有技术,在此不再进行赘述。
在本发明的一些实施例中,参考图2至图6,若出现容量覆盖问题,对待优化小区执行本地优化策略,包括以下步骤:
若出现容量问题,对待优化小区执行扇区化处理,以通过增加频谱资源提升待优化小区的容量,容量问题包括过载、强干扰;
若出现覆盖问题,对待优化小区执行智能反射面辅助处理,以通过提升待优化小区的信号干扰噪声比提升待优化小区的容量,覆盖问题包括弱覆盖、弱覆盖并受到强干扰和负载不均衡。
业务需求大,导致待优化小区的容量不能支撑需求,若小区业务满足率小于预设业务满足阈值,则表示过载,需要提升待优化小区的容量或减少用户业务需求。若小区平均信号干扰噪声比小于预设噪声阈值,表明待优化小区受到邻区强干扰,会导致频谱效率低,待优化小区的容量下降。扇区化处理通过增加频谱资源可以提升待优化小区的容量,且扇区化处理为基站本地处理,若出现容量问题,首先采用扇区化处理,避免小区间协作,从而可以避免因参与协作的小区的参数的改变而影响其他邻区,从而导致优化问题的扩散效应,使得网络不稳定。扇区化处理可以采用水平扇区化或垂直扇区化,具体取决于业务分布数据。当业务分布数据是纵向时,启动垂直扇区化,如果是横向则启动水平扇区化。
若存在用户信号干扰噪声比(或信噪比)小于预设信噪比阈值的区域,则确定网络问题为弱覆盖,若待优化小区出现弱覆盖区域,会导致频谱效率低,待优化小区的容量下降。弱覆盖并受到强干扰会导致频谱效率低,待优化小区的容量下降。大量用户终端聚集在小区边缘,负载不均衡,会导致频谱效率低,待优化小区的容量下降。智能反射面辅助处理通过提升待优化小区的信号干扰噪声比可以提升待优化小区的容量,并解决覆盖问题,且智能反射面辅助处理为基站本地处理,若出现覆盖问题,首先采用智能反射面辅助处理,避免小区间协作,从而可以避免因参与协作的小区的参数的改变而影响其他邻区,从而导致优化问题的扩散效应,使得网络不稳定。
在本发明的一些实施例中,根据更新后的小区性能指标数据确定本地处理结果,包括以下步骤:若更新后的小区业务满足率小于预设业务满足阈值,本地处理结果表征容量覆盖问题未解决。
在本发明的一些实施例中,参考图2和图4,若本地处理结果表征容量覆盖问题未解决,对待优化小区执行另一本地优化策略或小区协作优化策略,包括以下步骤:
若本地处理结果表征过载未解决,对待优化小区执行另一本地优化策略,另一本地优化策略为智能反射面辅助处理,以通过提升待优化小区的信号干扰噪声比提升待优化小区的容量;
若本地处理结果表征弱覆盖未解决,对待优化小区执行另一本地优化策略,另一本地优化策略为扇区化处理,以通过增加频谱资源提升待优化小区的容量。
在网络问题为过载的前提下,如果执行扇区化处理后小区业务满足率仍小于预设业务满足阈值,则表示过载未解决,待优化小区的容量还是不满足业务需求,可以选择采用智能反射面辅助处理。接收由控制器下发的智能反射面辅助参数,并根据智能反射面辅助参数执行智能反射面辅助处理,通过智能反射面反射提升待优化小区的信号干扰噪声比,从而提升待优化小区的容量。智能反射面辅助参数包括智能反射面标识、智能反射面位置和智能反射面能力,智能反射面能力包括大小、阵元数目、工作频率和带宽、波束扫描范围。智能反射面辅助处理也为基站本地处理,可以避免小区间协作,从而避免因参与协作的小区的参数的改变而影响其他邻区,从而导致优化问题的扩散效应,使得网络不稳定。
若执行扇区化处理和智能反射面辅助处理后小区业务满足率仍小于预设业务满足阈值,则表示过载仍未解决,待优化小区的容量还是不满足业务需求,可以接收由控制器下发的负载均衡参数,并根据负载均衡参数执行负载均衡处理,通过切换部分小区边缘用户到负载较轻的邻区,从而减少待优化小区的业务需求。负载均衡参数包括小区接入参数。
需要说明的是,基站如何根据智能反射面辅助参数执行智能反射面辅助处理、以及根据负载均衡参数执行负载均衡处理,皆为本领域技术人员可知的现有技术,具体过程不再进行赘述。
在网络问题为弱覆盖的前提下,如果执行智能反射面辅助处理后还不能满足用户需求,再启动扇区化处理,可以使得待优化小区的频谱资源增加一倍,从而提升待优化小区的容量。智能反射面辅助处理和扇区化处理皆为基站本地处理,可以避免小区间协作,从而避免因参与协作的小区的参数的改变而影响其他邻区,从而导致优化问题的扩散效应,使得网络不稳定。智能反射面辅助参数包括智能反射面标识、智能反射面位置和智能反射面能力,智能反射面能力包括大小、阵元数目、工作频率和带宽、波束扫描范围。需要说明的是,基站如何根据智能反射面辅助参数执行智能反射面辅助处理为本领域技术人员可知的现有技术,具体过程不再进行赘述。
在本发明的一些实施例中,参考图3、图5和图6,若本地处理结果表征容量覆盖问题未解决,对待优化小区执行另一本地优化策略或小区协作优化策略,还包括以下步骤:
若本地处理结果表征强干扰未解决,对待优化小区执行小区协作优化策略,小区协作优化策略为干扰协调处理,以通过改善待优化小区的用户信号干扰噪声比提升待优化小区的容量。
若本地处理结果表征弱覆盖并受到强干扰未解决,对待优化小区执行小区协作优化策略,小区协作优化策略为干扰协调处理,以通过改善待优化小区的用户信号干扰噪声比提升待优化小区的容量。
若本地处理结果表征负载不均衡未解决,对待优化小区执行小区协作优化策略,小区协作优化策略为负载均衡处理,以提升待优化小区的容量。
在网络问题为强干扰的前提下,若执行扇区化处理后小区业务满足率仍小于预设业务满足阈值,则表示强干扰未解决,还不能满足用户需求,再接收由控制器下发的干扰协调参数,并根据干扰协调参数执行干扰协调处理,通过改善用户信号干扰噪声比提升待优化小区的容量。干扰协调参数包括多点协作传输和小区间干扰协调标志。需要说明的是,基站如何根据干扰协调参数执行干扰协调处理为本领域技术人员可知的现有技术,具体过程不再进行赘述。
在网络问题为弱覆盖并受到强干扰的前提下,若执行智能反射面辅助处理后小区业务满足率仍小于预设业务满足阈值,则表示弱覆盖并受到强干扰未解决,还不能满足用户需求,再接收由控制器下发的干扰协调参数,并根据干扰协调参数执行干扰协调处理,以通过改善用户信号干扰噪声比提升待优化小区的容量。干扰协调参数包括多点协作传输和小区间干扰协调标志。需要说明的是,基站如何根据干扰协调参数执行干扰协调处理为本领域技术人员可知的现有技术,具体过程不再进行赘述。
在网络问题为负载不均衡的前提下,若执行智能反射面辅助处理后小区业务满足率仍小于预设业务满足阈值,则表示负载不均衡未解决,还不能满足用户需求,再接收由控制器下发的负载均衡参数,并根据负载均衡参数执行负载均衡处理,以提升待优化小区的容量。负载均衡参数包括小区接入参数。需要说明的是,基站如何根据负载均衡参数执行负载均衡处理为本领域技术人员可知的现有技术,具体过程不再进行赘述。
需要说明的是,上述提到的所有预设值皆根据实际情况进行选择,不能看作是对本发明的限定。
根据本发明的第二方面实施例的无线网络自优化系统,包括网络问题确定单元、本地优化策略执行单元、小区性能指标数据确定单元、本地处理结果确定单元和小区协作优化策略执行单元。
网络问题确定单元,用于确定待优化小区的网络问题,网络问题包括容量覆盖问题;
本地优化策略执行单元,用于在出现容量覆盖问题时,对待优化小区执行本地优化策略,本地优化策略包括扇区化处理和智能反射面辅助处理;
小区性能指标数据确定单元,用于更新小区性能指标数据;
本地处理结果确定单元,用于根据更新后的小区性能指标数据确定本地处理结果;
小区协作优化策略执行单元,用于在本地处理结果表征容量覆盖问题未解决时,对待优化小区执行另一本地优化策略或小区协作优化策略,小区协作优化策略包括负载均衡处理和干扰协调处理。
小区业务分布数据包括用户分布数据、业务分布数据和小区边缘用户的业务占比,小区性能指标数据包括小区业务满足率、用户信号干扰噪声比、小区平均负载和小区边缘的频谱效率。用户分布数据代表用户终端在小区的位置和数量,业务分布数据代表用户业务需求的位置和数据速率,小区边缘用户为接收信号强度低于预设阈值的用户终端,当用户终端测量到的参考信号接收功率小于预设功率阈值,则该用户终端为小区边缘用户。
容量覆盖问题包括容量问题和覆盖问题,其中,容量问题包括过载、强干扰,覆盖问题包括弱覆盖、弱覆盖并受到强干扰和负载不均衡。
本地处理结果通过更新后的小区业务满足率可以确定,若更新后的小区业务满足率小于预设业务满足阈值,则表示容量覆盖问题仍然存在,需要继续进行优化。
智能反射面辅助处理和扇区化处理皆为基站本地处理,负载均衡处理和干扰协调处理皆涉及到邻区协作。若出现容量覆盖问题,首先采用本地优化策略,避免小区间协作,从而可以避免因参与协作的小区的参数的改变而影响其他邻区,从而导致优化问题的扩散效应,使得网络不稳定。若本地优化策略仍无法解决容量覆盖问题,再采用小区协作优化策略。相比传统的皆通过用例优化策略进行网络自优化的方式,本发明实施例的无线网络自优化方法对于多目标优化不存在难以快速找到稳定的最优解的问题,也能尽量避免小区间协作,从而能够提升网络的稳定性,提高网络自优化的高效性。需要说明的是,扇区化处理、智能反射面辅助处理、负载均衡处理、干扰协调处理的具体工作过程和原理皆为本领域技术人员可知的现有技术,在此不再进行赘述。另外,网络问题的确定原理为本领域技术人员可知的现有技术,在此也不再进行赘述。
根据本发明实施例的无线网络自优化系统,若待优化小区出现容量覆盖问题,首先采用本地优化策略,避免小区间协作,从而避免因参与协作的小区的参数的改变而影响其他邻区,从而导致优化问题的扩散效应,使得网络不稳定。若本地优化策略仍无法解决容量覆盖问题,再采用小区协作优化策略。相比传统的皆通过用例优化策略进行网络自优化的方式,本发明实施例的无线网络自优化系统对于多目标优化不存在难以快速找到稳定的最优解的问题,也能尽量避免小区间协作,从而能够提升网络的稳定性,提高网络自优化的高效性。
根据本发明的第三方面实施例的无线网络自优化装置,包括基站和控制器。基站,用于上报其优化策略,并用于执行上述第一方面实施例的无线网络自优化方法;控制器,用于接收由基站上报的优化策略,并确定基站最终的优化策略,最终的优化策略包括本地优化策略和小区协作优化策略,并根据最终的优化策略向基站下发优化参数,以使得基站根据优化参数执行优化策略,优化参数包括干扰协调参数、智能反射面辅助参数和负载均衡参数。
本地优化策略包括扇区化处理和智能反射面辅助处理;小区协作优化策略包括负载均衡处理和干扰协调处理。优化参数包括智能反射面辅助参数、干扰协调参数和负载均衡参数。其中,智能反射面辅助参数包括智能反射面标识、智能反射面位置和智能反射面能力,智能反射面能力包括大小、阵元数目、工作频率和带宽、波束扫描范围;干扰协调参数包括多点协作传输和小区间干扰协调标志;负载均衡参数包括小区接入参数。扇区化处理为基站本地处理策略,不需要控制器下发优化参数。
当优化策略为智能反射面辅助处理时,控制器向基站下发智能反射面辅助参数,以使得基站根据智能反射面辅助参数执行智能反射面辅助处理;当优化策略为干扰协调处理时,控制器向基站下发干扰协调参数,以使得基站根据干扰协调参数执行干扰协调处理;当优化策略为负载均衡处理时,控制器向基站下发负载均衡参数,以使得基站根据负载均衡参数执行负载均衡处理。需要说明的是,基站如何根据智能反射面辅助参数执行智能反射面辅助处理、根据干扰协调参数执行干扰协调处理、以及根据负载均衡参数执行负载均衡处理,皆为本领域技术人员可知的现有技术,具体过程不再进行赘述。
根据本发明实施例的无线网络自优化装置,控制器接收由基站上报的优化策略后,可以根据优化策略向基站下发优化参数,以使得基站根据优化参数执行优化策略。若待优化小区出现容量覆盖问题,基站首先采用本地优化策略,避免小区间协作,从而避免因参与协作的小区的参数的改变而影响其他邻区,从而导致优化问题的扩散效应,使得网络不稳定。若本地优化策略仍无法解决容量覆盖问题,再采用小区协作优化策略。相比传统的皆通过用例优化策略进行网络自优化的方式,本发明实施例的无线网络自优化装置对于多目标优化不存在难以快速找到稳定的最优解的问题,也能尽量避免小区间协作,从而能够提升网络的稳定性,提高网络自优化的高效性。
另外,本发明第四方面实施例还提供了一种控制装置,该控制装置包括: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。处理器和存储器可以通过总线或者其他方式连接。
存储器作为一种非暂态计算机可读存储介质,可用于存储非暂态软件程序以及非暂态性计算机可执行程序。此外,存储器可以包括高速随机存取存储器,还可以包括非暂态存储器,例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他非暂态固态存储器件。在一些实施方式中,存储器可选包括相对于处理器远程设置的存储器,这些远程存储器可以通过网络连接至该处理器。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。
实现上述实施例的无线网络自优化方法所需的非暂态软件程序以及指令存储在存储器中,当被处理器执行时,执行上述实施例中的无线网络自优化方法。
以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的,其中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,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。
此外,本发明第五方面实施例还提供了一种计算机可读存储介质,该计算机可读存储介质存储有计算机可执行指令,该计算机可执行指令被一个处理器或控制器执行,例如,被上述控制装置实施例中的一个处理器执行,可使得上述处理器执行上述实施例中的无线网络自优化方法。
本领域普通技术人员可以理解,上文中所公开方法中的全部或某些步骤、系统可以被实施为软件、固件、硬件及其适当的组合。某些物理组件或所有物理组件可以被实施为由处理器,如中央处理器、数字信号处理器或微处理器执行的软件,或者被实施为硬件,或者被实施为集成电路,如专用集成电路。这样的软件可以分布在计算机可读介质上,计算机可读介质可以包括计算机存储介质(或非暂时性介质)和通信介质(或暂时性介质)。如本领域普通技术人员公知的,术语计算机存储介质包括在用于存储信息(诸如计算机可读指令、数据结构、程序模块或其他数据)的任何方法或技术中实施的易失性和非易失性、可移除和不可移除介质。计算机存储介质包括但不限于RAM、ROM、EEPROM、闪存或其他存储器技术、CD-ROM、数字多功能盘(DVD)或其他光盘存储、磁盒、磁带、磁盘存储或其他磁存储装置、或者可以用于存储期望的信息并且可以被计算机访问的任何其他的介质。此外,本领域普通技术人员公知的是,通信介质通常包含计算机可读指令、数据结构、程序模块或者诸如载波或其他传输机制之类的调制数据信号中的其他数据,并且可包括任何信息递送介质。
上面结合附图对本发明实施例作了详细说明,但本发明不限于上述实施例,在所属技术领域普通技术人员所具备的知识范围内,还可以在不脱离本发明宗旨的前提下作出各种变化。

Claims (10)

1.一种无线网络自优化方法,其特征在于,包括以下步骤:
确定待优化小区的网络问题,所述网络问题包括容量覆盖问题,所述容量覆盖问题包括过载、强干扰、弱覆盖、弱覆盖并受到强干扰和负载不均衡;
若出现所述容量覆盖问题,对所述待优化小区执行本地优化策略,所述本地优化策略包括扇区化处理和智能反射面辅助处理;
更新小区性能指标数据;
根据更新后的所述小区性能指标数据确定本地处理结果;
若所述本地处理结果表征所述过载、所述弱覆盖未解决,对所述待优化小区执行另一本地优化策略,所述另一本地优化策略为所述扇区化处理和所述智能反射面辅助处理中的一个;
若所述本地处理结果表征所述强干扰、所述弱覆盖并受到强干扰、所述负载不均衡未解决,对所述待优化小区执行小区协作优化策略,所述小区协作优化策略包括负载均衡处理和干扰协调处理。
2.根据权利要求1所述的无线网络自优化方法,其特征在于,所述确定待优化小区的网络问题,包括以下步骤:
获取待优化小区的测量报告和用户终端发送的业务请求数据;
根据所述测量报告和所述业务请求数据确定小区业务分布数据和小区性能指标数据,所述小区业务分布数据包括用户分布数据、业务分布数据和小区边缘用户的业务占比,所述小区性能指标数据包括小区业务满足率、用户信号干扰噪声比、小区平均负载和小区边缘的频谱效率;
根据所述小区业务分布数据和所述小区性能指标数据确定所述网络问题。
3.根据权利要求2所述的无线网络自优化方法,其特征在于,所述容量覆盖问题包括容量问题和覆盖问题,其中,所述容量问题包括过载、强干扰,所述覆盖问题包括弱覆盖、弱覆盖并受到强干扰和负载不均衡;所述根据所述小区业务分布数据和所述小区性能指标数据确定网络问题,包括以下步骤:
若所述小区业务满足率小于预设业务满足阈值,则确定所述网络问题为所述过载;
根据所述用户信号干扰噪声比得到小区平均信号干扰噪声比,若所述小区平均信号干扰噪声比小于预设噪声阈值,则确定所述网络问题为所述强干扰;
若存在所述用户信号干扰噪声比小于预设信噪比阈值的区域,则确定所述网络问题为所述弱覆盖;
若所述小区平均信号干扰噪声比小于预设噪声阈值,且存在所述用户信号干扰噪声比小于预设信噪比阈值的区域,则确定所述网络问题为所述弱覆盖并受到强干扰;
若所述小区平均负载大于预设负载阈值,且所述小区边缘的频谱效率大于预设频谱效率阈值,且小区边缘用户的业务占比大于预设业务占比阈值,则确定所述网络问题为所述负载不均衡。
4.根据权利要求3所述的无线网络自优化方法,其特征在于,所述若出现所述容量覆盖问题,对所述待优化小区执行本地优化策略,包括以下步骤:
若出现所述容量问题,对所述待优化小区执行所述扇区化处理,以通过增加频谱资源提升所述待优化小区的容量,所述容量问题包括过载、强干扰;
若出现所述覆盖问题,对所述待优化小区执行所述智能反射面辅助处理,以通过提升所述待优化小区的信号干扰噪声比提升所述待优化小区的容量,所述覆盖问题包括弱覆盖、弱覆盖并受到强干扰和负载不均衡。
5.根据权利要求4所述的无线网络自优化方法,其特征在于,所述若所述本地处理结果表征所述过载、所述弱覆盖未解决,对所述待优化小区执行另一本地优化策略,包括以下步骤:
若所述本地处理结果表征所述过载未解决,对所述待优化小区执行另一本地优化策略,所述另一本地优化策略为所述智能反射面辅助处理,以通过提升所述待优化小区的信号干扰噪声比提升所述待优化小区的容量;
若所述本地处理结果表征所述弱覆盖未解决,对所述待优化小区执行另一本地优化策略,所述另一本地优化策略为所述扇区化处理,以通过增加频谱资源提升所述待优化小区的容量。
6.根据权利要求4所述的无线网络自优化方法,其特征在于,所述若所述本地处理结果表征所述强干扰、所述弱覆盖并受到强干扰、所述负载不均衡未解决,对所述待优化小区执行小区协作优化策略,包括以下步骤:
若所述本地处理结果表征所述强干扰未解决,对所述待优化小区执行所述小区协作优化策略,所述小区协作优化策略为干扰协调处理,以通过改善所述待优化小区的用户信号干扰噪声比提升所述待优化小区的容量;
若所述本地处理结果表征所述弱覆盖并受到强干扰未解决,对所述待优化小区执行所述小区协作优化策略,所述小区协作优化策略为所述干扰协调处理,以通过改善所述待优化小区的用户信号干扰噪声比提升所述待优化小区的容量;
若所述本地处理结果表征所述负载不均衡未解决,对所述待优化小区执行所述小区协作优化策略,所述小区协作优化策略为所述负载均衡处理,以提升所述待优化小区的容量。
7.根据权利要求2所述的无线网络自优化方法,其特征在于,所述根据更新后的所述小区性能指标数据确定本地处理结果,包括以下步骤:
若更新后的所述小区业务满足率小于预设业务满足阈值,所述本地处理结果表征所述容量覆盖问题未解决。
8.一种无线网络自优化系统,其特征在于,包括:
网络问题确定单元,用于确定待优化小区的网络问题,所述网络问题包括容量覆盖问题,所述容量覆盖问题包括过载、强干扰、弱覆盖、弱覆盖并受到强干扰和负载不均衡;
本地优化策略执行单元,用于在出现所述容量覆盖问题时,对所述待优化小区执行本地优化策略,所述本地优化策略包括扇区化处理和智能反射面辅助处理;
小区性能指标数据确定单元,用于更新小区性能指标数据;
本地处理结果确定单元,用于根据更新后的所述小区性能指标数据确定本地处理结果;
第一优化策略执行单元,用于在所述本地处理结果表征所述过载、所述弱覆盖未解决时,对所述待优化小区执行另一本地优化策略,所述另一本地优化策略为所述扇区化处理和所述智能反射面辅助处理中的一个;
第二优化策略执行单元,用于在所述本地处理结果表征所述强干扰、所述弱覆盖并受到强干扰、所述负载不均衡未解决时,对所述待优化小区执行小区协作优化策略,所述小区协作优化策略包括负载均衡处理和干扰协调处理。
9.一种无线网络自优化装置,其特征在于,包括:
基站,用于上报其优化策略,并用于执行如权利要求1至7中任一所述的无线网络自优化方法;
控制器,用于接收由所述基站上报的所述优化策略,并确定基站最终的优化策略,最终的优化策略包括本地优化策略和小区协作优化策略,并根据最终的优化策略向所述基站下发优化参数,以使得所述基站根据所述优化参数执行所述优化策略,所述优化参数包括干扰协调参数、智能反射面辅助参数和负载均衡参数。
10.一种计算机可读存储介质,存储有计算机可执行指令,其特征在于,所述计算机可执行指令用于执行如权利要求1至7中任一所述的无线网络自优化方法。
CN202310204462.4A 2023-03-03 2023-03-03 一种无线网络自优化方法、系统、装置及可读存储介质 Active CN116405954B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202310204462.4A CN116405954B (zh) 2023-03-03 2023-03-03 一种无线网络自优化方法、系统、装置及可读存储介质

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202310204462.4A CN116405954B (zh) 2023-03-03 2023-03-03 一种无线网络自优化方法、系统、装置及可读存储介质

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN116405954A CN116405954A (zh) 2023-07-07
CN116405954B true CN116405954B (zh) 2023-10-31

Family

ID=87011382

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202310204462.4A Active CN116405954B (zh) 2023-03-03 2023-03-03 一种无线网络自优化方法、系统、装置及可读存储介质

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN116405954B (zh)

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103503498A (zh) * 2011-07-21 2014-01-08 华为技术有限公司 一种移动网络中容量和覆盖的自优化方法和装置
CN104584616A (zh) * 2012-08-24 2015-04-29 埃克提克斯有限责任公司 用于蜂窝通信网络中的联合和协调负载均衡以及覆盖和容量优化的方法
CN105409268A (zh) * 2013-12-26 2016-03-16 华为技术有限公司 一种网络容量与覆盖的优化方法和装置
CN114745733A (zh) * 2022-03-30 2022-07-12 中山大学 一种基于son和rrm联合优化的无线网络优化方法

Family Cites Families (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
EP2761912B1 (en) * 2011-09-28 2020-02-26 Nokia Solutions and Networks Oy Inter-system interference in communications

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103503498A (zh) * 2011-07-21 2014-01-08 华为技术有限公司 一种移动网络中容量和覆盖的自优化方法和装置
CN104584616A (zh) * 2012-08-24 2015-04-29 埃克提克斯有限责任公司 用于蜂窝通信网络中的联合和协调负载均衡以及覆盖和容量优化的方法
CN105409268A (zh) * 2013-12-26 2016-03-16 华为技术有限公司 一种网络容量与覆盖的优化方法和装置
CN114745733A (zh) * 2022-03-30 2022-07-12 中山大学 一种基于son和rrm联合优化的无线网络优化方法

Also Published As

Publication number Publication date
CN116405954A (zh) 2023-07-07

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US11197167B2 (en) Facilitation of self-adjusting network uplink noise balancing
WO2022089002A1 (zh) 多链路低时延通信方法、装置、存储介质和电子装置
CN110677886B (zh) 一种面向边缘计算环境的无线通信接入网络切换调度方法
KR101562525B1 (ko) 디지털 셀룰러 무선 전기 통신 네트워크에서 측정들의 수행
IL206838A (en) Select a base station serving in a wireless communication system
Gerasimenko et al. Characterizing performance of load-aware network selection in multi-radio (WiFi/LTE) heterogeneous networks
CN103220688B (zh) Lte自组织网络中基于效用函数的移动负载均衡方法
CN110234151B (zh) 一种终端接入方法及装置
US10390312B2 (en) Data driven management method and device of small cell network
CN111212463B (zh) 节能方法、装置、计算机设备和存储介质
US20150215873A1 (en) Uplink signal transmitting and receiving method and device in a wireless communication system
CN114745733B (zh) 基于son和rrm联合优化的无线网络优化方法及系统
CN102905277A (zh) 一种选择协作节点的基站、系统及方法
Carrascosa et al. Decentralized AP selection using multi-armed bandits: Opportunistic ε-greedy with stickiness
CN116405954B (zh) 一种无线网络自优化方法、系统、装置及可读存储介质
CN116405944B (zh) 一种网络覆盖容量优化方法、系统、装置及存储介质
EP2627130A1 (en) Method for automatically de-activating a cell in a cellular network
Cao et al. User association for load balancing with uneven user distribution in IEEE 802.11 ax networks
CN108271184B (zh) VoLTE业务处理方法及装置
CN112243250A (zh) 一种天馈参数优化方法、装置、网络设备及存储介质
CN115499905A (zh) 一种通过修正信号功率判定的窄带物联网数据传输方法
CN104780552A (zh) 无线网络接入参数优化方法及装置
CN104023373B (zh) D2d通信系统的联合呼叫允许接入控制和功率控制方法
KR101925107B1 (ko) 무선 통신 시스템에서의 간섭 조정 방법
CN112584401A (zh) 一种网络优化方法及装置

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant