CN1171472C - 一种频率优化方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种频率优化方法，包括以下步骤：1〕输入频率优化时所需的数据；2〕根据各个小区的场强分布信息和小区的频点配置信息得出网络的整体干扰性能值和原始基站的配频数据；3〕进入外循环，将优化集合内的小区进行频率的重新配置，进行干扰分析得出网络的干扰性能值，并备份重新频率配置后的配频数据；4〕进入内循环，每完成一次频率配置，就需要计算网络的干扰性能值，对比此次频率配置的结果与最佳频率配置结果；5〕在外循环中仅仅将内循环中获得的最佳配频数据与外循环中的最佳结果相比较。
Description
技术领域
本发明涉及一种频率优化方法，更具体地说，是无线移动通信系统领域中的一种频率优化方法。
背景技术
随着移动通信的发展，移动用户的逐步增加，需要运营商不断地对网络的进行优化与扩容，其中如果由于在建网的初期规划时频率规划得不好，或者在网络扩容过程中频率资源分配得不合理，就会造成网络的同邻频干扰比较严重、接收质量差、容易掉话等影响，使运营商在竞争中处于劣势地位。如何有效利用现有资源，使有限的频谱资源发挥最有效的作用，一直是网络优化人员在努力解决的问题。
GSM蜂窝网络中的频率优化是一个非常复杂的多元非线性优化问题，国内及国际上这方面的研究都比较多，如神经网络法、染色体法等等，可是这些方法在实际应用中存在运行时间长且效果不理想等缺点，而且由于蜂窝网络的布局、频率复用的方式都千变万化，同时运营商在进行频率优化的过程都想以最小的改动达到最佳的效果，这些优化方法的灵活性都不能满足这些要求。
在GSM系统中可以使用的频率规划方法非常多也非常灵活，如：将控制信道与业务信道的范围混合或者独立分配，使用多种频率复用方式如分组复用(包括：1*3，2*3，3*3，4*3，5*3，7*1，7*3的分组复用方式)、动态复用、多重频率复用(MRP)等等，各种复用方式都有其优点和局限性，控制信道和业务信道可以采用不同的复用方式，任意的组合都可能产生不同的效果，需要根据不同地区的基站布局选用不同的方式。同时运营商在进行频率的优化时一般只希望对频率干扰比较严重的区域进行频率优化，而不希望对全网有太大规模的改动。
发明内容
针对上述实际中的需要，本发明给出一种简单有效的优化方法，它利用遗传算法的思想，同时与工程实际应用相结合，利用已有的频率规划的算法中的随机性特点，多次运行取最佳值，此方法速度较快、效果明显。下面将具体介绍此优化方法。
遗传算法的一个重要原则就是“优胜劣汰”，将父代群体中性能好的个体遗传下来，而将性能不好的个体淘汰，并重新产生新的个体进行补充，然后在子代中应用同样的原则，依次类推，直至产生比较满意的结果。将这个原则应用于频率优化中：对于已有的频率规划方案，计算在当前配置下整个网络的性能值，将待优化小区中性能值比较好的小区配置保留下来，而将待优化小区中性能值比较差的部分小区的频点配置删除并重新进行配置，获得一组新的频率配置，然后重新计算新配置下整个网络的性能值，如果此次配置的结果不如原来的配置结果好，则取消此次配置结果，重新对性能值差的小区进行频点的配置，依次类推，由于每次在进行频点配置的时候都带有随机因素，随着尝试次数增加，总会出现配置较好的一种结果。这种优化思路虽然在理论上不是一种绝对收敛的优化方式，但是可以通过频点选择中的最优化选择方法加以弥补，同时由于这种方法的计算速度比较快，可以进行多次计算，逐步去除频点分配中的随机因素，获得趋于最佳的解，在实际应用中有很大的价值。
从以上的简单介绍中不难发现，在将遗传算法应用于频率优化的过程中如何确定网络的性能值是一个非常重要的因素，网络的整体性能值以及各个小区的性能值计算都将直接决定下一步的优化方向，都将直接影响最后的优化效果。应该明确，对无线蜂窝网络进行频率优化的目的是为了减小网络中有些地方由于存在同邻频而引起的干扰，当某地区接收信号受到的同邻频干扰超过一定的门限值的时候会使其接收质量非常差的，从而造成通话质量差、掉话率高和切换频繁等不良后果，根据网络实际，本优化方法将以同邻频干扰的大小作为计算网络性能值的主要依据。网络的同邻频干扰一般都有一个最低门限值，如果分析出的同邻频干扰值超过这个门限值，则会对网络的性能产生影响，在分析网络整体及各个小区性能值的时候就以此门限为界限，超过此性能值的干扰指标，每隔3dB为一个等级，每个等级对应一个权值，对规划区内的每一点的同邻频干扰分别进行统计并累加此性能值，整个网络的累计所有点的权值，各个小区的性能值累计该小区作为主服务区的区域内各点的干扰权值。
具体来说，本发明的频率优化方法是这样实现的，一种用于移动通信系统的频率优化方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：
1〕输入频率优化时所需的数据；
2〕根据各个小区的场强分布信息和小区的频点配置信息得出网络的整体干扰性能值和原始基站的配频数据；
3〕进入外循环，将优化集合内的小区进行频率的重新配置，进行干扰分析得出网络的干扰性能值，并备份重新频率配置后的配频数据；
4〕进入内循环，每完成一次频率配置，就需要计算网络的干扰性能值，对比此次频率配置的结果与最佳频率配置结果，如果网络性能提高则保存此次配置结果为最佳频率配置，同时将优化集合减小，比较各个小区的干扰大小，优化集合中将只保留干扰大的一部分小区；如果网络性能反而恶化，则忽略此次频率配置结果，根据原来最佳频率配置重新对优化集合内的小区进行频率配置；
5〕在外循环中仅仅将内循环中获得的最佳配频数据与外循环中的最佳结果相比较，如果内循环结果优于外循环结果，则将内循环的优化结果赋予外循环作为最佳结果，如果内循环的新的优化结果不如原来的结果则将此次内循环的优化结果忽略，如果内循环优化结果连续两次保持不变，则退出内、外循环。
附图说明
下面结合附图，对本发明方法进一步说明，从以下描述中可以了解本发明的具体过程、特征和优点。
图1是本发明的频率优化流程图；
图2是优化前同频干扰的示意图；
图3是优化前的邻频干扰示意图；
图4是优化后的同频干扰示意图；
图5是优化后的邻频干扰示意图。
具体实施方式
下面先对整个频率优化的过程进行概述。
首先需要根据网络的实际情况和用户的反映确定待优化的小区。分析实测数据可以发现接收质量较差、掉话率高或者切换次数过于频繁的地区，也可以根据用户的投诉确定经常出现问题的地区，找到有可能由于频率配置不合理而造成网络性能指标较差的地区，将覆盖以及毗邻这些地区的小区作为待优化的小区。在一个移动通信网络中很有可能只是由于其中个别小区的干扰比较大造成网络的指标比较差，所以在进行频率优化的时候应该允许仅对个别基站进行优化，即全网封闭局部优化的方法，仅对个别干扰比较严重的小区进行频率的优化，通过改动个别小区的频点配置达到较好的效果。
其次确定进行频率优化时的小区优化顺序。小区的规划优先级越高，该小区的规划顺序就越提前。小区的规划顺序在理论上是不影响频率配置结果的，但是会影响达到最佳结果的时间。不同的频点分配在不同的小区可能产生的干扰是不同的，如果一个小区被优先分配频点，其它小区还没有进行频率的配置，那么它在规划的时候就可以在较多的干扰较小的频率范围内选择频点；而如果一个小区优先级较低，在对该小区进行频率规划的时候，大部分小区已经分配了频点，频率资源大部分被占用了，就只能在较少的干扰较小的频点中进行选择了，如果频率资源非常有限甚至可能会没有什么干扰小的频率资源了。一般来说，在使用相同时间的情况下按小区规划优先级规划比不按小区优先级规划规划的结果要好许多。通常一个小区的规划顺序主要是由该小区邻区的多少及覆盖面积来决定的，也可以人为地根据实际网络要求进行一些设置。例如：在对一个地区进行频率规划的时候，在市中心地区话务量比较大，基站比较密集，基站的覆盖面积比较小，邻区却比较多，这些小区的规划顺序就比较前，而在郊区，由于话务量密度较小，基站较稀疏，基站的覆盖面积比较大，这些小区的规划顺序就比较后。
再次，还要确定采用的频率复用的方式。GSM移动通信网络的频率复用很多，有分组复用(4*3、7*3、5*3、7*1)、多重频率复用等等，同时还可以针对各个地区不同的要求，采用控制信道单独分配的方法，这些方法的任意组合都有可能产生意想不到的分配效果。本方法在优化过程中沿用了这种采用频率复用方式进行频点分配的方法，不同的复用方式产生的优化效果也可能不一样。
最后就可以开始频率优化的过程了。优化的主要原则是去劣存优，将干扰比较大的小区频点重新进行配置，每次优化干扰较大的一半小区，如果干扰减小，则减小优化小区的个数，每次总是优化干扰最大的几个小区的频点，在频率资源比较有限的情况下，逐步去除频点分配时的随机因素，尽量对每一个小区的频率配置都达到理想状态是优化的目标。
本方法的具体流程如图1所示，该流程包括内循环和外循环。内循环用来实现优胜劣汰的遗传算法，外循环用来获得多次优化结果中的最佳频率配置，相应的内循环次数表示遗传算法中的遗传代数，外循环次数表示优化次数。
下面结合附图具体描述各个步骤，首先进入步骤100中，输入基站的信息，主要包括进行频率优化时必须的基站数据，频点配置信息、各个小区的场强分布、优化小区集合以及优化次数、小区优化顺序等参数。然后进入步骤101，进行第一次数据备份，即根据各个小区的场强分布信息和小区的频点配置信息，得到网络的整体干扰性能值，记为P0，并将原始基站的配频数据进行备份，记为B0，在整个优化流程中B0将始终存放外循环中的最佳优化结果。
步骤102中设置一个判断，用来确定外循环次数是否完成，如果没有完成，进入步骤103执行外循环的操作，即将待优化集合内的小区进行频率的重新配置，并根据干扰分析结果得出网络的干扰性能值P1，同时备份重新频率配置后的配频数据B1，在整个优化过程中B1中将始终存放内循环中的最佳优化结果。在内循环中，优化集合是随着频率配置结果的不同而不断改变的，当每完成一次频率配置，就需要计算网络的干扰性能值，对比此次频率配置的结果与备份的最佳频率配置结果，如果网络性能提高则保存此次配置结果为最佳频率配置，同时将优化集合减小为原来的一半，优化集合应不小于预先设定的一个最小优化集合的限制，比较各个小区的干扰大小，优化集合中将只保留干扰大的一部分小区；如果网络性能反而恶化，则忽略此次频率配置结果，导入原来备份的最佳频率配置重新对优化集合内的小区进行频率配置；如果网络性能值没有任何变化则说明优化流程陷入死循环，则需要马上退出内循环。
流程在步骤104中执行第二个判断，确定内循环次数是否结束，如果没有结束，执行步骤105，取消待优化集合中的小区现有的频点配置，接下来的步骤106对新的频点配置重新进行干扰分析并计算网络性能值P2，然后比较网络性能值，通过相关的数值判定，确定网络性能是否得到了改善，即步骤107，该判断结果会出现三种情况，一种情况是，如果判断结论为网络性能变差，转入步骤109，读入备份的频点配置，原B1作为当前的频点配置，接着再次返回流程中的第二个判断，即步骤104，另一种情况是，如果配频后网络性能有所改善，表示此次频率配置优于原来的频率配置结果，转入步骤110，将待优化集合在原来的基础上减半，将优化结果的P2放置给P1，并对当前频点配置B1做备份，完成后同样返回第二个判断104；还有第三种情况是经过配频后网络的性能没有任何变化，这说明现有网络在设定的优化限制条件下只存在一种可能的频率配置结果，也就是说优化循环进入了死循环，需要立即结束循环，步骤108结束内循环，转入步骤111。
在外循环中仅仅将内循环中获得的最佳结果B1与外循环中的最佳结果相比较，如果内层结果优于外层结果，则将内层的优化结果赋予外层作为最佳结果，如果内层的新的优化结果不如原来的结果则将此次内层的优化结果忽略，如果内层优化结果连续两次保持不变，则退出循环。在步骤111中执行判断，即对内外循环网络性能值的大小做一个比较，确定经过一次内循环的优化算法，网络性能是否改善，这个判断是通过比较备份的网络性能值的大小来实现的，同样判断结果会出现三种可能的情况，如果网络性能改善，转入步骤113，表明经过一次优化内循环的流程新的频率配置使网络的整体干扰值有所减小，将最优化的结果P1给P0，并对当前频点配置B0进行备份，如果网络性能变差，转入步骤114，将外循环中备份的最佳频点配置B0读入为当前网络的频率配置，由于整个流程是不断进行的，因此步骤113和114之后都返回步骤102，还存在判断结果为网络性能值没有变化的情况，与内循环相似，这表明此时网络可能只存在一种频率配置方案，为了不使优化流程进入死循环，需要立即终止优化过程，进入步骤112，结束外循环。
最后在步骤115中根据不同优化结果输出相应的信息，如果经过全部的优化以后网络的性能的确得到提高，则给出优化结果，如果优化失败，则给出优化失败的提示。
优化过程中主要的优化时间花费在干扰分析上，需要计算每个点的同邻频干扰值，平均一个中等地区的频率优化一次的时间在十分钟以内。不能否认，这种频率优化的方法并不能做到完全消除随机因素，优化方法本身来讲并不是绝对收敛的，但是由于这种优化方法算法简单、速度快，我们可以利用多次优化取最优值的方法加以弥补，虽然不能保证进行一次优化的结果就是最优结果，但是从理论上讲优化次数越多，获得最优结果的可能性就最大。在这种优化方法中，时间主要消耗在频率干扰的分析中，因为需要根据干扰分析的结果计算一次应该有哪几个小区参加优化，而仅仅进行频率配置的速度是比较快的。同时由于在进行频率优化的时候利用了频率规划时的算法，使系统的规划和优化有机地结合在一起，可以提供较多的优化方案，有效地利用了已有的资源，取得了较好的效果。
图2-5是将此方法应用于某工程的优化效果图，图2及图3是优化前的同邻频干扰分布图，图4和图5是优化后的同邻频干扰分布图。效果图中有阴影部分是代表存在有干扰的地方，阴影越浅的地方表示干扰越大，白色部分是没有干扰或者计算出的干扰值不会响应通信的正常进行，从优化前后的同邻频干扰分布图可以看出优化效果是非常明显的，大部分的干扰都已经被去除掉了。
下表1给出优化前后的同邻频干扰面积占整个规划区面积的统计百分比数值，其中同频干扰用C/I表示，统计同频干扰大于9dB的干扰面积在优化前占2.30％，优化后干扰面积只有0.48％；类似的，邻频干扰用C/A表示，统计邻频干扰值大于3dB的干扰面积在优化前占8.94％，优化后干扰百分比下降到7.04％，可以看出经过优化，同频干扰有大幅度减小，而邻频干扰也有相应减小。
表1优化结果对比表
| 优化前 | 优化后 | ||
| C/I(％)2.30 | C/A(％)8.94 | C/I(％)0.48 | C/A(％)7.04 |
前面提供了对较佳实施例的描述，以使本领域内的任何技术人员可使用或利用本发明。对这些实施例的各种修改对本领域内的技术人员是显而易见的，可把这里所述的总的原理应用到其他实施例而不使用创造性。因而，本发明将不限于这里所示的实施例，而应依据符合这里所揭示的原理和新特征的最宽范围。
Claims (4)
1、一种用于移动通信系统的频率优化方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：
1〕输入频率优化时所需的数据；
2〕根据各个小区的场强分布信息和小区的频点配置信息得出网络的整体干扰性能值和原始基站的配频数据；
3〕进入外循环，将优化集合内的小区进行频率的重新配置，进行干扰分析得出网络的干扰性能值，并备份重新频率配置后的配频数据；
4〕进入内循环，每完成一次频率配置，就需要计算网络的干扰性能值，对比此次频率配置的结果与最佳频率配置结果，如果网络性能提高则保存此次配置结果为最佳频率配置，同时将优化集合减小，比较各个小区的干扰大小，优化集合中将只保留干扰大的一部分小区；如果网络性能反而恶化，则忽略此次频率配置结果，根据原来最佳频率配置重新对优化集合内的小区进行频率配置；
5〕在外循环中仅仅将内循环中获得的最佳配频数据与外循环中的最佳结果相比较，如果内循环结果优于外循环结果，则将内循环的优化结果赋予外循环作为最佳结果，如果内循环的新的优化结果不如原来的结果则将此次内循环的优化结果忽略，如果内循环优化结果连续两次保持不变，则退出内、外循环。
2、根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述频率优化时所需的数据包括：基站数据、频点配置信息、各个小区的场强分布信息、优化小区集合、优化次数。
3、根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法进一步包括输出结果的步骤，如果经过全部的优化以后网络的性能的确得到提高，则给出优化结果，如果优化失败，则给出优化失败的提示。
4、根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述优化集合是随着频率配置结果的不同而不断改变的。
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