CN1336772A - 无线网络的设计、调整或运行方法及设备 - Google Patents

Abstract

供设计、调整或运行无线网络之用,以便为网络提供所需性能水平的技术。一种优化方法被应用于一组表征无线网络的信息。所述优化方法至少包括在把频率分配给无线网络的一个或多个通信信道之前,应用的一个预频率分配优化阶段。所述优化方法的输出被用于确定无线网络的一个或多个运行参数,例如基站发射功率或者天线定向。

Description

无线网络的设计、调整或运行方法及设备

技术领域

本发明涉及无线通信网络，更具体地说，涉及这种无线网络的设计、实现和运行中使用的技术。

背景技术

典型的无线网络包括向分布在地理界限分明的覆盖范围内的、数目可变的多个固定或移动用户提供无线通信的许多互连基站。无线接口必须在包括需要多个网络入口，不可控制的信号传播及有限带宽的条件下工作。对多个网络入口的需要意味着事先不知道服务请求的位置和时间。于是，网络必须在较大的地理范围内，向所需的服务水平提供足够的容量。上面指出的不可控制的信号传播条件表明基站和用户之间的无线链路依赖于通常和高传播损耗，以及地物、地形及其它类型的障碍物处的反射、衍射或散射相联系的环境中的信号传播。

这些条件的组合通常导致相互对抗的设计目标。例如，对有限带宽内高容量的需要通常要求以高的频谱效率工作。这导致通信信道内正交性的降低，从而由于在环境中，通信信道它们的传播路径相互重叠，导致相互干扰。这种干扰降低了网络覆盖范围，或者等同地，降低了服务质量。于是，对于高的区域覆盖率或者高质量的服务的要求总是和对高网络容量的需要相互竞争。

在时分多址(TDMA)或频分多址(FDMA)系统中，通过降低频率复用系数，可增大频谱效率。这也会降低工作于相同频率下的小区之间的平均物理距离，从而增大它们的相互干扰。在码分多址(CDMA)系统中，借助代码区分各种通信信道。由于环境中的传播效应的缘故，代码之间的正交性可能被消除，以致能信信道之间的干扰随着通信负载的增大而增大。

除了频谱效率之外，网络可处理的通信量高度依赖于容量的空间分布与提供的通信负载的空间分布的匹配程度。这对在网络中分配小区，以及测定小区的大小设置了又一个约束条件，而在网络中分配小区，并测定小区的大小显然极度依赖于本地传播环境。

能够影响网络性能的其它约束条件包括：例如随时间变化的通信模式，硬件局限性，类似于热噪声的外部干扰效果，以及类似于建筑物穿透要求之类的地貌问题。

当设计或调整网络时，还必须考虑众多的其它系统参数。这些参数包括：例如，基站位置，每个基站的扇区数目，诸如高度，定向，倾角，天线增益及天线方向图之类的天线参数，每个通信信道及每个基站的发射功率水平，频率规划，切换门限值，以及每个基站或每个扇区的载波数目。

存在和这些参数中的某些参数，例如基站位置或者天线高度相关的，可由本地地形环境，例如房地产的可用性，安装天线的高层建筑等预先决定的基础约束条件。另外，在设计阶段，可容易地调整某些参数，例如天线倾角或天线定向，但是以后必须改变这些参数时，所需费用和时间都很大。其它参数，例如频率规划，功率水平和切换门限值可容易地改变或调整，即使当网络处于服务状态中也是如此。

由于无线环境的复杂性，诸如对高容量和高链路性能的需要之类的竞争设计目标，以及众多的系统参数的结果，网络设计和调整非常困难。

当前的网络设计方法包括利用统计或其它数学传播模型，根据给定的网络参数，模拟网络性能的设计工具。这种设计工具的一个例子是来自于Mobile Systems International，http：//www.rmrdesign.com/msi的Planet工具。这些及其它常规网络设计工具计算对于特定的网络性能属性非常重要的某些射频(RF)链路量度，例如信号强度或信号-干扰比。这些预测的精度主要取决于传播模型的准确性，以及模拟诸如地形，地物之类环境要素的精度。

虽然在预测网络性能方面，这些常规工具能够提供足够高的准确性，但是它们通常不对总的网络性能分类，于是，不提供关于网络距离其最佳状态多远的任何信息。由于网络中交互作用的复杂性，不得不借助试错法调整网络性能，并且不得不通过比较不同网络配置的RF链路-量度曲线图，识别可能的改进。在必须调节的网络参数的数目较多，并且设计目的不同的情况下，该方法是非常不能令人满意的，并且即使是接近性能最佳值，也是非常困难的。

其它常规网络设计工具包括或者利用频率规划算法。一个例子是来自于Aircom International，www.aircom.co.uk的Asset网络设计工具，该工具包括有频率规划算法。对于TDMA和FDMA网络，即，频率复用系数大于1的网络，为了产生相对于其频率规划，改进网络性能的频率规划算法，已做出了许多努力。这些算法的目标通常是改进频谱效率。例如，这种算法可能会在服务于指定的通信密度的同时，试图使使用的频率数量减少到最小。但是，这些算法一般不提供和各个频率规划的网络性能有关的信息，除非它们已和例如上面提及的Planet工具之类的网络设计工具链接。

通常通过首先利用诸如上面描述的Planet或Asset工具之类的网络设计工具，设计满足某一覆盖率标准的网络，实现TDMA或FDMA无线网络的网络设计。随后可利用频率规划算法产生频率规划，并使干扰降到最小。一旦频率规划已被应用于网络设计，则可由网络设计工具确定网络性能。如果需要，随后系统设计人员可对网络做出进一步改变，并借助网络设计工具，评估对网络的进一步改变。

虽然多数上面提及的常规技术可帮助设计和调整网络，但是，它们一般不允许关于相互竞争的不同设计目的，优化总体网络性能。

于是需要进一步改进表征，调整和优化无线网络的方法，尤其是在TDMA和FDMA无线网络，以及实现频率复用的其它类型无线网络的情况下。

发明内容

本发明提供用于设计、调整和/或运行无线网络，并且特别适于和TDMA及FDMA无线网络，或者实现频率复用的其它类型无线网络一起使用的改进技术。

发明人已认识到上面描述的常规技术表现出许多重大的问题。例如，这些技术一般不能提供能够在把频率分配给通信系统的信道之前，有效实现的网络设计优化方法。

根据本发明的一个方面，一种优化方法被应用于一组表征无线网络的信息。该优化方法至少包括在把频率分配给无线网络的一个或多个通信信道之前，应用的一个预频率分配优化阶段。预频率分配优化阶段可被设定为利用规定目标函数的基于微分的优化，并可考虑到网络容量和网络覆盖率的规定值，确定特定的网络配置。优化方法的输出被用于确定无线网络的一个或多个运行参数，例如基站发射功率或者天线定向。

有利的是，本发明显著改进了设计、调整或运行无线网络的方法，以致获得所需的性能水平。

附图说明

图1是可在其中实现根据本发明的无线网络优化方法的处理系统的方框图。

图2是表示网络容量与业务加权覆盖率的关系曲线，并且根据本发明的优化方法产生的折衷曲线的一个例子。

图3是根据本发明的一个例证实施例的通用优化方法的流程图。

图4表示了图解说明被选扇区，以及在图3的通用优化方法的预频率分配阶段中确定的若干被排除扇区的例证无线网络的一部分。

图5是表示大于门限值的载波-干扰百分比与网络覆盖率的关系曲线，并且按照本发明的优化方法产生的折衷曲线的一个例子。

图6表示了优化网络和未优化网络的作为覆盖范围的函数的容量的曲线图。

图7表示了按照本发明的优化方法产生的、关于若干不同频率规划的容量与覆盖率折衷曲线。

图8图解说明了其中单个扇区包括具有满足规定的超阀值条件的不同频率组的区域的一个例证情况。

具体实现方式

本发明可被设定成利用在下述美国专利申请：序列号09/434578“Methods and Apparatus for Derivative-Based Optimization ofWireless Network Performance”，序列号09/434579“Methods andApparatus for Characterization，Adjustment and Optimization ofWireless Network”，以及序列号09/434580“Road-Based Evaluationand Interpolation of Wireless Network Parameters”中描述的网络信息处理技术，上述所有专利申请以发明人K.L.Clarkson等的名义登记于1999年11月4日。这些申请被转让给本专利申请的受让人，并作为参考包含于此。

下面将结合在基于计算机的处理系统中实现的例证无线网络信息处理技术，举例说明本发明。但是应明白，本发明并不局限于和任意特定类型的处理系统一起使用。公开的技术适合于和各种各样其它系统一起使用，并且适合于用在多种备选应用中。此外，描述的技术适用于多种不同类型的无线网络，包括TDMA网络和FDMA网络，以及实现频率复用的其它类型网络，例如CDMA或者频率复用系数大于1的正交频分多路复用(OFDM)无线网络，时分双工(TDD)无线网络等。本发明不要求任何特殊的无线网络配置，并可应用于具有移动用户单元，固定用户单元或移动和固定单元的组合的无线网络。这里使用的术语“无线网络”意图包括这些及其它类型的网络，以及子网络或者这些网络的其它部分，以及多个网络的组合。这里使用的术语“优化”应被理解为包括网络性能方面的任意类型的改善或其它调整，例如提供对于指定应用来说，被认为是可接受的性能的改善。于是，这里使用的这些术语不要求任何类型的真实优化，例如特定功效函数的最小值或最大值。

本发明的目的是一种处理器实现的用于设计，调整和/或操作无线网络，以便优化无线网络性能的方法和设备，并且本发明特别适合于和TDMA和FDMA网络，或者实现频率复用的其它类型的无线网络一起使用。本发明至少可以部分实现于运行于个人计算机，工作站，微型计算机，大型计算机或者其它任何类型的可编程数字处理器中的一个或多个软件程序中。在这里将要描述的例证实施例中，本发明提供了可和无线网络的设计，调整或操作一起使用的通用优化方法。

图1表示了根据本发明的优化方法可实现于其中的例证处理系统10。处理系统10包括通过总线16互连通信的处理器12和存储器14。系统10还包括与总线16相连，以便与处理器12和存储器14通信的输入/输出(I/O)控制器18。I/O控制器18和处理器12一起指导若干外围部件的工作，所述外围部件包括显示器20，打印机22，键盘24及外部存储器26。

系统10的一个或多个元件可代表桌上型计算机或便携式个人计算机，工作站，微型计算机，大型计算机，或者其它类型的基于处理器的信息处理设备的多个部分。存储器14及外部存储器26可以是电子存储器，磁存储器或者光学存储器。外部存储器16可包括用于产生诸如下面将更详细描述的多组一个或多个折衷曲线之类的图形显示的无线网络信息数据库，例如和无线网络操作参数等有关信息的数据库。外部存储器26可以是单个装置，也可以是分布式装置，例如，分布在多个计算机或者类似设备上。这里使用的术语“数据库”意图包括可和网络设计，调整和/或操作中使用的优化方法一起使用的存储数据的任意排列。

本发明至少可部分地以存储器14或外部存储器26中存储的软件程序的形式实现。这种程序可按照用户提供的输入数据，由处理器12执行，以便在例如显示器20或者在由打印机22产生的打印输出上，产生预定格式的输出。用户提供的输入数据可从键盘24输入，从外部存储器26的一个或多个文件读取，或者通过网络连接，从服务器或者其它信息源获得。

如前所述，本发明提供和无线网络的设计，调整或操作一起使用的改进的优化技术。在本发明的例证实施例中，网络优化方法被设定为优化无线网络的覆盖率和容量性能。该优化方法可调整网络基站参数，例如基站发射功率，天线垂直定向和方位角定向，以便优化网络的覆盖率和容量。由于容量和覆盖率大体上相互独立，并且网络设计通常涉及这些性能之间的折衷，因此例证实施例的优化方法被设定成为容量和覆盖率的不同组合，提供基站参数设置。

图2表示了可通过利用图1的处理系统10，产生的折衷曲线的一个例子，该例子举例说明了特定网络设计中，无线网络容量和业务加权覆盖率之间的最佳折衷点。在上面引用的美国专利申请，序列号09/434579“Methods and Apparatus for Characterization，Adjustmentand Optimization of Wireless Network”中可找到关于这种类型的折衷曲线的其它细节。该曲线适合于网络设计人员确定在该最佳折衷曲线上的哪一点设计无线网络。本发有的例证实施例提供了可用于产生一条或多条图2中所示类型的折衷曲线，并且可用于帮助网络设计人员确定适当的网络操作点的多级通用优化方法。

通用优化方法

图3是本发明的例证实施例中的通用优化方法的流程图。本实施例中的通用优化方法包括标记为阶段1，阶段2和阶段3的三个主要阶段。阶段1是预频率分配优化阶段，包括步骤组102，阶段2是频率规划阶段，包括步骤组104，阶段3是后频率分配优化阶段，包括步骤组106。

例证实施例中的多级方法的阶段1通常包括在频率计划阶段之前，在保持给定水平的覆盖率和阻塞的同时，使同信道及相邻信道干扰降至最小。有利的是，这种预频率分配优化通常将得到比利用常规技术提供的频率规划更好的频率规划，对于给定的频率复用系数，具有较低的干扰水平，或者对于给定的干扰水平，具有较低的复用系数。阶段2是被设定成利用在阶段1中确定的网络设置的频率规划阶段。阶段3利用在阶段2中确定的频率规划，以便在相对于指定的服务质量，保持覆盖率的同时，进一步使干扰降至最小。和利用常规技术可获得的那些配置相比，本发明的这种三级优化方法可为网络提供显示改进的配置。更特别的是，通过利用阶段1优化，产生更好的频率规划，通常将在阶段3优化中产生更好的网络设计。

为了进一步优化网络，可重复执行这三个阶段。

图3的通用优化方法还包括一组预备步骤108。如图所示，这些预备步骤108包括步骤110～116。在步骤110中，规定指定无线网络表征，调整或优化应用中的通信密度和基站(BS)位置。为了便于举例说明，假定通用优化方法的目的是作为网络设计方法的一部分，确定无线网络的最佳设计，不过对于本领域的技术人员来说，该技术显然也适用于其它应用，例如现有无线网络的调整或操作。随后在步骤112中，网格化所考虑的服务区域，即把服务区域减少到由一组互连的点组成的网格表象。在步骤114中，根据路径损耗计算，确定特定移动站(MS)和基站处的接收功率水平。随后在步骤116中，把在如同步骤112中产生的网格(mesh)中的每个点的所有权分配给特定的基站。

在完成所述一组预备步骤108之后，可开始阶段1的预频率分配优化步骤102。在步骤120中，确定处于同信道干扰或相邻信道干扰的某些扇区的概率。随后在步骤122中，确定关于该配置的同信道干扰和相邻信道干扰。随后根据规定的目标函数，优化网络。阶段1的预频率分配优化假定无线网络的若干扇区中的每个扇区的频道分配的某一概率，并且随后通过利用基于微分的优化算法，根据这些假定，优化网络。

下面将在单独的章节中更详细地说明预频率分配优化阶段。

通过在步骤140应用系统设置，开始阶段2的频率规划。应用的设置可以是代表阶段1或3的输出的优化后的系统设置。在本发明的一个实施例中(在该实施例中，优化方法开始于阶段2，并且包括阶段2和阶段3处理操作的一次或多次重复)，应用的设置可以是一组初始网络设置。在应用设置之后，在频率规划步骤142，确定频率分配。可通过利用多种众所周知的常规频率规划算法中的任意一种，例如为前面描述的来自于Aircom International的Asset网络设计工具的一部分的频率规划工具，在步骤142中实现频率分配。

在完成频率分配步骤146之后，开始阶段3的后频率分配优化。在步骤160，确定和特定频率分配相关的同信道干扰和相邻信道干扰。随后在步骤162中，根据载波-干扰比加上噪声的测量结果(C/I＋N)，检查相对于基站的网格点(mesh point)的分配。最后，在步骤164中，确定优化后的覆盖率和容量。有利的是，由于频率分配已知，从而干扰源已知，因此该方法的后频率分配优化阶段可进一步改善网络设计。另外，此时，设计人员对网络的阻塞特征有了更好的理解，从而可导致更好的通信负载平衡。

下面将在单独章节中更详细地说明后频率分配优化阶段。

如前所述，也可以重复方式实现图3的三级优化方法。例如，可以循环执行该方法，以便确定网络的最佳配置。这种循环可包括执行该方法的阶段1，2和3，随后额外地执行一次或多次阶段1，2和3。另一种可能是该循环可包括执行阶段1，2和3，随后只额外执行一次或多次阶段2和3。

应注意的是，对于需要优化的现有网络，以及在其它应用中，可对现有网络配置执行阶段3优化。例如，可从阶段3开始优化方法，随后重复阶段2和3。本发明的这种实施例可以只包括阶段2和3。结果已证明本发明的这种实施例可产生被很彻底优化的网络。于是，在这些及其它情况中，必须执行阶段1优化。

通用优化方法的阶段1和3的优化可利用在上面引用的美国专利申请，序列号09/434578“Methods and Apparatus for Derivative-BasedOptimization of Wireless Network Performance”，序列号09/434579“Methods and Apparatus for Characterization，Adjustment andOptimization of Wireless Network”，以及序列号09/434580“Road-Based Evaluation and Interpolation of Wireless NetworkParameters”中描述的基于微分的优化方法。例如，在这些申请中描述的一种基于微分的优化方法允许相对于许多数学上连续的网络调谐参数，例如基站发射功率，天线垂直定向和方位角定向等，优化网络性能量度的目标函数。其它已知的优化技术也可和本发明的多级通用优化方法一起使用。

预频率分配优化(阶段1)

下面将更详细地说明图3的通用优化方法的预频率分配优化阶段。在例证实施例中，该阶段的目的是在频率分配之前，优化基站参数，以便获得可能的最低频率复用系数或者最低的干扰水平。由于频率分配事先未知，该方法被复杂化，但是为了优化网络，仍然必须对于扰进行估计。于是必须假定某一频率模式或频率复用，以便计算相应的同信道和相邻信道干扰。此时，在例证实施例的该方法中，基站位置和每个基站所需的频率的数目已知。频率的数目确定每个基站可处理的最大通信量A_i。

只了为了便于举例说明，假定所研究的无线网络是TDMA或FDMA网络。本领域的技术人员将认识到所描述的技术也适用于其它类型的网络。

在TDMA或FDMA网络的正向或反向链路中，覆盖率通常被定义为高于指定门限值的接收信号水平，以及同样高于指定门限值的载波-干扰比(C/I)。这允许网络在可接受的误码率(BER)或帧错误率(FER)的情况下，译解接收信号，从而重构发送的信息。上述条件可被表述为：

C＞β_c并且C/I＞α_C/I                               (1)

这里C是移动站或基站的天线端口处的接收信号水平，I是相对于接收信号C的干扰(下面定义)，β_c是覆盖率门限值，α_C/I是干扰水平门限值。

对于正向链路和反向链路，C和C/I门限值可不同。如果C和C/I都高于门限值，则认为指定位置x＝(x，y)被覆盖，如果C或C/I任一低于门限值，则认为指定位置x＝(x，y)未被覆盖。这可由下式表示：

这里函数θ可被定义为：

        θ(变元≥0)＝1和θ(变元＜0)＝0     (2a)随后可通过在目标覆盖范围内积分，确定总的网络覆盖率： $C_{\mathrm{tot}}=\frac{\underset{\underset{-}{x}}{\∫}\mathrm{Cov}\left(\underset{-}{x}\right)\·d\underset{-}{x}}{\underset{\underset{-}{x}}{\∫}d\underset{-}{x}}----\left(3\right)$

这里X是整个设计区域。另一方面，总的通信加权覆盖率可被定义为： $C_{\mathrm{tot}}=\frac{\underset{\underset{-}{x}}{\∫}\mathrm{TD}\underset{-}{\left(x\right)\·}\mathrm{Cov}\left(\underset{-}{x}\right)\·d\underset{-}{x}}{\underset{\underset{-}{x}}{\∫}\mathrm{TD}\left(\underset{-}{x}\right)\·d\underset{-}{x}}----\left(4\right)$

这里TD(x)是位置x处的通信密度。

如果评估一组离散位置，而不是评估一组连续位置，则等式(3)和(4)中的积分可用和数代替。该组离散位置是图3的步骤112中提到的网格。位置的数目应足够大，并且应足够密集，以便进行有代表性的覆盖率统计评估。另一方面，可利用在上面引用的美国专利申请，序列号09/434580“Road-Based Evaluation and Interpolation ofWireless Network Parameters”中所描述的基于道路的网格(road-based mesh)，进行这种评估。

可从，例如常规网络设计工具，现场测量，网络性能统计，或者这些及其它技术的组合，得到图3的步骤114中所指的单个接收器输入功率水平。变量定义如下所述：

F_i(x)：在距离BS b_i的位置x处的MS天线端口处接收的正向链路功率。

F_x(b_i)：在BS b_i的天线端口，从位于位置x处的MS接收的反向链路功率。

在缺少干扰的情况下，通常需要确定位置x是否从基站接收了足以保持连接的信号。如果是，还需要确定移动站被分配给哪个基站。保持连接的标准是至少一个接收的基站信号大于预定的门限值：

            F_i(x)＞β_c                        (5)

这里β_c通常被定义为接收器最小灵敏度加上穿透容限。高于门限值的最大F_i(x)是移动位置以100％的概率被分配给其的基站。如果没有基站满足门限标准，则分配概率为0。总之，给定位置x的分配概率是：

           P₈(b_i，x)＝θ(Max[F_i(x)]－β_c)            (6)

由于在缺少干扰的情况下进行移动分配，当引入干扰时，移动分配不会构成良好的链路。

可按照上面引用的美国专利申请，序列号09/434578“Methods andApparatus for Derivative-Based Optimization of Wireless NetworkPerformance”中描述的方式定义网络容量。这种情况下， 网络容量由下式给出：

          网络容量＝τ^*网络覆盖率                    (7)

这里τ是均匀地增大每个扇区的通信密度，以致导致预先规定的总的阻塞率(通常约为2％)的最大乘法系数。下面将给出总的阻塞率的定义。

指定扇区b_i中的通信为： $A_i=\underset{\underset{-}{x}\∈\underset{-}{X}}{\mathrm{\Σ}}\mathrm{TD}\left(\underset{-}{x}\right)\·P_B(b_i,\underset{-}{x})----\left(8\right)$

提供给该小区的通信负载为：

           L_i＝τ·A_i(以Erlangs形式表示)            (9)

于是通过改变τ，可以均匀地改变通信负载。

在例证实施例中，在优化之前，定义每个扇区的无线电设备的数目，从而定义每个扇区的通信信道(TC_i)的数目。对于预频率分配优化来说，如果一个扇区具有一个以上的无线电设备，从而具有一个以上的频率，则在该扇区中，在指定位置x处，每个频率的C/I将相同，因为假定所有扇区具有相同的同信道干扰概率。借助该信息，通过利用众所周知的爱尔兰B型模型，可计算每个扇区b_i的阻塞率。每个扇区的阻塞概率为： ${\mathrm{Pr}}_i=\frac{\left(\frac{L_i^{{\mathrm{TC}}_i}}{{\mathrm{TC}}_i!}\right)}{\underset{k=0}{\overset{{\mathrm{TC}}_i}{\mathrm{\Σ}}}\frac{L_i^k}{k!}}----\left(10\right)$ 整个网络的总阻塞率由被阻塞通信的总量和总通信量之比给出： $\mathrm{Pr}=\frac{\underset{i=l}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{L}_i\·{\mathrm{Pr}}_i}{\underset{i=l}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{L}_i}----\left(11\right)$

这里N是扇区的数目。一般说来，对于绝大多数网络应用来说，最好使总阻塞率保持约为2％。

如果在预频率分配优化之前，不知道每个扇区的无线电信道的数目，则通过假定每个扇区具有相同数目的无线电信道，例如对于全球数字移动通信(GSM)系统来说，假定每个扇区具有两个无线电信道，仍然可以使用等式(8)-(11)的相同表述。这将允许在缺少网络的无线电信道信息的情况下，进行预频率分配优化。如果已知每个扇区的无线电信道的数目，从而已知每个扇区的通信量，则由于下面定义的C/I的通信加权的缘故，便于稍稍更精确地进行预频率分配优化。

需要根据同信道干扰和相邻信道干扰，确定干扰，以便C/I比。由于频率规划事先未知，因此必须做出和可能对指定扇区产生同信道干扰和相邻信道干扰的扇区有关的假定。在一个实施例中，可以假定成为同信道干扰扇区的概率和与所考虑的“被选”扇区的距离有关。距离被选扇区越远，扇区复用相同频率的可能性越大。这种类型的概率可以是线性的，二次形式的，指数形式的，或者开始于成为接近于所讨论扇区的同信道干扰源的低概率，随后增大到远离所讨论扇区的最大概率的其它类型分布。

在另一实施例中，可根据扇区的地理位置，以及相对于所讨论扇区的定向，把某些扇区排除在同信道干扰扇区之外，随后确定剩余扇区的概率分布函数。图4中表示了使用这种方法学的一种可能结构。中央扇区170代表所谓的“被选”扇区，将计算其干扰的移动站位于该扇区中，并且周围的阴影扇区是被排除在外的扇区，即成为同信道干扰扇区的概率为零的扇区。图4中所示的其它扇区成为同信道干扰源的概率都相同，或者成为同信道干扰源的加权概率都随着与“被选”扇区的距离的增大而增大。在本例中，排除在外的扇区包括同位置的扇区，即和移动站所处扇区位于同一小区中的其它扇区，以及第一相邻扇区，即和移动站所处扇区紧邻的那些扇区。第一相邻扇区可位于主波瓣内，例如，位于所讨论扇区的3dB波束宽度内，或者第一相邻扇区可与“被选”扇区共用共有的边界。这种类型的排除扇区集和GSM05.05规范，全球数字移动通信系统，“数字蜂窝电信系统(阶段2)；无线电发射和接收”(欧洲电信标准(ETS)300 577，第八版，1996年8月)相一致，该规范作为参考包含于此。

一旦确定了扇区成为同信道干扰源的概率，就可计算被选扇区的干扰，从而计算被选扇区的C/I比。这样得到对于基站扇区b_i，在位置x处的反向链路的C/I。

分母是来自于其它扇区中的移动站的通信加权平均干扰。P_co(b_j)是其它扇区成为同信道位置的概率。类似地，指定位置x处的正向链路的C/I由下式给出： $C/I(b_j,\underset{-}{x})=\frac{F_{b_j}\left(\underset{-}{x}\right)}{\underset{j\≠1}{\mathrm{\Σ}}{P}_{\mathrm{co}}\left(b_j\right)\·F_{b_j}\left(\underset{-}{x}\right)}----\left(13\right)$

等式(12)和(13)中的概率函数P_co(b_j)也可用于缩放C/I的值。例如，如果每个扇区成为同信道位置的概率相同，则对于每个扇区，可把概率设定为1/12，而不是1。这可把C/I缩放为等同于12个频率模式的复用。

已知覆盖率和C/I的上述定义，则可应用如同在图3的步骤124中提及的基于微分的网络优化。可以多种不同的方式完成这种应用。例如，可定义网络的通信密度，随后在指定的固定系统阻塞水平下，优化最佳覆盖率(即，使等式(4)达到最大值)。随后可改变通信水平，以便如同先前结合图2描述的那样，产生不同覆盖率水平与不同网络容量的折衷曲线。

作为另一个例子，可检查使C高于门限值的点的数目达到最大值，和使C和C/I都高于门限值的点的数目达到最大值之间的折衷。这种情况下，所得到的折衷曲线是随具有高于门限值的C/I的覆盖范围的百分率变化的具有高于门限值的C的范围的百分率。整个覆盖范围的具有高于门限值的C/I的覆盖点的百分率应是C/I覆盖率的通信加权覆盖率。于是，具有高于指定门限值的C/I的覆盖范围的百分率(被通信密度加权)由下式给出：

将使之达到最大值的函数是：

α·C/I_cov＋(1－α)·Cov，                       (15)

这里α用于加权覆盖率与覆盖点的C/I的比值。改变α得到图5中所示类型的折衷曲线。

后频率分配优化(阶段3)

如同前面结合图3的通用优化方法提及的一样，一旦完成了步骤146的频率分配，则干扰源已知，并且可在后频率分配优化阶段中，进一步优化网络。在本阶段，能够获得更精确的阻塞测量，并且可据此进行优化。在例证实施例中，本阶段的目的是测定网络小区的大小，以便基站的通信能力匹配相对于目标阻塞率的通信密度函数，同时还试图使覆盖率达到最大。

图6图解说明了上述后频率分配优化。可图6的右侧曲线图可看出在未优化的网络中，关于每个区域的通信负载的曲线TD并不与在x％阻塞率下的通信负载曲线τTD紧密吻合，从而存在相当大量的被阻塞呼叫以及各小区过载。图5左侧的曲线图表示相应的优化网络，其中的曲线紧密吻合，阻塞呼叫的数量及过载被显著降低。

由于在本阶段的优化方法中完成了频率规划，一个或多个附加变量可应用于将在图3的步骤164中优化的目标函数。这种后频率分配优化的可能的目标函数的例子如下：(1)相对于每个扇区指定数目的无线电设备，以及指定的频率变化范围的容量与覆盖率的折衷；(2)在指定容量，覆盖率和无线电设备数目的情况下，频率的最小数目或者最低复用；及(3)相对于指定容量，覆盖率和频率变化范围，无线电设备的最小数目。也可使用其它目标函数。

图7表示了基于不同频率规划的一系列折衷曲线的一个例子。通过利用上面的目标函数(1)产生这些曲线。在本例中，对于三种频率规划，即频率规划A，频率规划B和频率规划C中的每一种，产生不同的折衷曲线组。总的最佳结果可能是所有不同曲线的最佳结果的组合，如图中由粗黑实线图解说明的那样。在本例中，在指定变化范围中，许可了尽可能多的频率。从而，不必根据最佳复用限定每条曲线，因为容量数目将提供该信息。

后频率分配优化的覆盖率如同前面关于前频率分配优化，由等式(1)-(4)定义的覆盖率那样。但是，在后频率分配优化中，C/I比的定义不同于在前频率分配优化中使用的C/I比的定义。

对于正向链路来前，对于频率f_k(它是扇区b_i的一系列频率的一部分)，在位置x处的扇区b_i的C/I比由下式给出： $C/I_{b_i}(\underset{-}{x},f_x)=\frac{F_i\left(\underset{-}{x}\right)}{\underset{j\∈N_{\mathrm{fk}}}{\mathrm{\Σ}}{F}_j\left(\underset{-}{x}\right)+\underset{{j\∈N}_{\mathrm{fk}200\mathrm{kHz}}}{\mathrm{\Σ}}\frac{F_j\left(\underset{-}{x}\right)}{63.1}}----\left(16\right)$ 扇区b_i含有频率f_k，N_fk是包含具有频率f_k(即，同信道BS)的所有其它扇区的集合，而

是包含具有f_k的相邻信道(即，f_k±200kHz)的所有其它扇区的集合。前面提及的GSM规范指出在相同的质量降低情况下，网络可处理比同信道强18dB的相邻信道，于是在等式(16)中，把相邻信道降低18dB(除以63.1)，使其成为另一同信道干扰源。

对于反向链路来说，通过把所有其它同信道移动站和相邻信道移动站的加权平均值引入基站天线中，确定C/I比：

由于对于具有一个以上频道的扇区内的指定位置x来说，对于每个频率，该位置不必具有相同的C/I，因此使TDMA或FDMA网络的覆盖率和阻塞计算复杂化。这意味着在相同功率(或者相同C)的情况下，所有频率在位置x被接收，但是接收干扰的数量不同。于是，在同一位置x，一些频率可能高于C/I门限值，另一些频率可能低于C/I门限值。

图8描绘了具有标记为f₁，f₂和f₃的三个频道的单个扇区的这种情况。如图所示的单个扇区包括5个区域。在每个指定区域中所表示的频率指出在该指定区域内，扇区的三个频率中的哪个频率具有高于门限值的C/I值。在本例中，每个区域接收高于门限值的一组不同频率。在本例中，三个频率不必被分组，并且以组的形式在其它扇区中重新使用，根据这些频率是如何被分配给其它扇区的，这会导致不同数量的干扰。应理解的是本例只是出于举例说明的目的，不同的区域不必如图所示那样，在地理上是相连的。图8中图解说明的情况使前面提及的爱尔兰B型阻塞计算的利用复杂化，前面提及的爱尔兰B型阻塞计算假定整个小区内的所有信道都可以加以应用。

最好根据一组不同的C/I(x，f)更精确地定义C/I(x)，这里f是x所处扇区的频率。下面是可用于实现这种目的的两种不同途径的例子。

第一种途径使用不同C/I值的平均值：

C/I(x)＝扇区的不同频率的所有不同C/I值的平均值。

随后可把C/I(x)的这种定义引入等式(2)，以便获得点x处的覆盖率。这种途径的优点是由于可使用上面提及的爱尔兰B型公式，阻塞计算较容易。实际上，这种途径假定如果平均值高于门限值，则在该点，所有可用信道都有效。应注意的是这是一种简化计算，并且似乎在模拟中有效的近似法。这里，这种途径也被称为平均值法。

第二种途径如下所述。如果在轻微负载条件下，某一点能够发出并维持一个呼叫，则该点被覆盖。显然，按照这种标准，如果任一C/I值高于门限值(当然C也必须高于门限值)，则点被覆盖。在这种途径中，C/I(x)被定义为：

C/I(x)＝扇区的不同频率的所有不同C/I值的最大值。

这里，这种途径也被称为最大频率法。这种途径的缺陷是它不再是认为由爱尔兰B型公式给出的良好近似法。这是因为不是所有被覆盖的点都能使用所有的信道。在这种途径下，阻塞计算可被模拟为排列理论中的精确数学问题。但是，不存在适用于该问题的较好的解析解法，并且已知计算复杂困难。另外，为了使用连续优化方法，通常需要阻塞相对于天线参数的微分，这使得该问题更加困难。

鉴于上面指出的问题，各种近似法可用于简化使用最大频率法的阻塞计算。第一种近似是可简单地假定在所有被覆盖点，所有信道都是可用的，这使得能够使用爱尔兰B型公式。第二种近似是利用更复杂的技术，计算阻塞的下边界。为此，根据绝对下边界以及在基站可能采用的具体算法，利用它们的分析计算能力并借助模拟，求出并比较了几个下边界。似乎最好利用来自于线性规划方程式的下边界，即基于线性规划的边界。探试法可用于近似基于线性规划的边界，因为计算这种边界通常是非常困难的。得到的值是关于扇区的实际阻塞的下边界，但是和使用简单的爱尔兰B型公式相比，是一种好得多的近似法。

上面描述的网络优化方法可用于产生还未建立或配置的网络的实际设计，在现有网络中实现调整，确定运行网络的运行参数，或者用于其它目的。从而，根据本发明的优化方法的输出，确定或调整一个或多个网络参数。

可按照，例如由系统10的处理器12执行的软件程序指令，产生图2，5，6和7的图形显示。根据本发明的一种适当配置的软件程序可以，例如从一个或多个源点获得网络参数数据，按照本发明的优化方法处理网络参数数据，并产生按照所需格式，标绘所得到的网络配置信息的显示图。

上面描述的本发明的实施例只是对本发明的举例说明。例如，如同前面指出的那样，上面描述的技术可用于设计无线网络，或者用于优化或改进已处于运行中的现有网络。另外，本发明可应用于子网络，例如，应用于给定无线网络的指定部分，以及应用于多种不同类型的网络，例如具有移动用户单元的网络，具有固定用户单元的网络，或者具有移动用户单元和固定用户单元的组合的网络。另外，虽然本发明的例证实施例采用了三级优化方法，不过其它实施例可采用更多或更少的优化阶段。例如，可独立于任意类型的常规频率分配，并且在不存在后频率分配优化阶段的情况下，应用这里描述的预频率分配优化方法。作为另一个例子，在不存在预频率分配优化的情况下，按照规定的反复次数，应用频率分配和后频率分配优化阶段。对于本领域的技术人员来说，附加权利要求范围内的这些及许多其它备选实施例是显而易见的。

Claims (25)

1.一种处理器实现的、用于向无线网络提供所需的性能水平的方法，所述方法包括下述步骤：

把优化方法应用于一组表征无线网络的信息，所述优化方法至少包括在把频率分配给无线网络的一个或多个通信信道之前，应用的一个预频率分配优化阶段；和

利用所述优化方法的输出，确定无线网络的至少一个运行参数。

2.按照权利要求1所述的方法，其中优化方法还包括多级优化方法，所述多级优化方法至少具有其后跟随频率分配阶段的预频率分配优化阶段。

3.按照权利要求2所述的方法，其中以迭代的方式，重复预频率分配优化阶段和频率分配阶段。

4.按照权利要求2所述的方法，其中频率分配阶段包含一个频率规划阶段。

5.按照权利要求1所述的方法，其中无线网络实现大于1的频率复用系数。

6.按照权利要求1所述的方法，其中无线网络至少包含TDMA无线网络，FDMA无线网络，CDMA无线网络，OFDM无线网络及TDD无线网络之一。

7.按照权利要求1所述的方法，其中优化方法利用规定目标函数的基于微分的优化。

8.按照权利要求1所述的方法，其中无线网络的运行参数至少包括基站发射功率和天线定向之一。

9.按照权利要求1所述的方法，其中优化方法相对于网络容量和网络覆盖率的规定值，确定网络配置。

10.按照权利要求1所述的方法，其中优化方法以容量与覆盖率的折衷曲线的形式，产生图形显示。

11.按照权利要求1所述的方法，其中优化方法以高于门限值的载波-干扰百分比与覆盖率的折衷曲线的形式，产生图形显示。

12.按照权利要求1所述的方法，其中优化方法以一组折衷曲线的形式，产生图形显示，所述一组折衷曲线包含多个频率规划中各个频率规划的一个或多个折衷曲线。

13.按照权利要求1所述的方法，其中优化方法假定特殊的频率模式，以便计算相应的同信道干扰和相邻信道干扰。

14.按照权利要求1所述的方法，其中优化方法假定某一概率的同信道和相邻信道似然性，以便计算相应的同信道干扰和相邻信道干扰。

15.按照权利要求1所述的方法，其中对于具有一个以上频率的多个扇区中的每个扇区，优化方法假定在该扇区中指定位置处，每个频率的载波-干扰比相同。

16.按照权利要求1所述的方法，其中在应用优化方法之前，无线系统每个小区扇区的若干频率已知，并且优化方法假定至少一个扇区成为同信道干扰源的概率不同于其它扇区。

17.按照权利要求1所述的方法，其中在应用优化方法之前，无线系统每个小区扇区的若干频率未知，并且假定所有小区具有相同数目的频率，优化方法假定至少一个扇区成为同信道干扰源的概率不同于于其它扇区。

18.按照权利要求1所述的方法，其中相对于指定的被选扇区，优化方法以某一概率，对系统的多个扇区中的每个扇区的干扰进行加权，并且随后求加权干扰之和。

19.按照权利要求1所述的方法，其中优化方法调整特定系统扇区成为同信道或相邻信道干扰源的概率，以便对干扰水平进行归一化。

20.按照权利要求1所述的方法，其中相对于给定被选扇区，成为同信道扇区的概率为零的一个或多个被排除扇区包括和被选扇区共同位于网络的一个小区中的一个或多个扇区，以及一个或多个第一级相邻扇区，将计算关于其干扰的移动站位于所述给定被选扇区中。

21.按照权利要求1所述的方法，其中优化方法把网络内给定位置的载波-干扰比定义为网络的相应扇区的不同频率的一组载波-干扰比的平均值。

22.按照权利要求1所述的方法，其中优化方法把网络内给定位置的载波-干扰比定义为网络的相应扇区的不同频率的一组载波-干扰比的最大值。

23.一种用于为无线网络提供所需性能水平的设备，所述设备包括：

把优化方法应用于一组表征无线网络的信息的基于处理器的系统，所述优化方法至少包括在把频率分配给无线网络的一个或多个通信信道之前，应用的一个预频率分配优化阶段；其中所述优化方法的输出被用于确定无线网络的至少一个运行参数。

24.一种用于为无线网络提供所需性能水平的设备，所述设备包括：

把优化方法应用于一组表征无线网络的信息的装置，所述优化方法至少包括在把频率分配给无线网络的一个或多个通信信道之前，应用的一个预频率分配优化阶段；和

利用所述优化方法的输出，确定无线网络的至少一个运行参数的装置。

25.一种包含用于存储一个或多个软件程序的机器可读媒体的产品，所述一个或多个软件用于为无线网络提供所需的性能水平，其中当基于处理器的系统执行所述一个或多个程序时，所述一个或多个程序完成下述步骤：

把优化方法应用于一组表征无线网络的信息，所述优化方法至少包括在把频率分配给无线网络的一个或多个通信信道之前，应用的一个预频率分配优化阶段；

其中所述优化方法的输出被用于确定无线网络的至少一个运行参数。

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