CN1860814B - 确定基站小区区域的方法、系统和计算机程序产品以及使用该方法规划的网络 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种用于为无线电装置规划电信网络的方法，所述网络包括在地理区域中分布的多个小区，每个都包括称为像素的一组基本区域(p_m，n)，用于接收由固定的无线电基站(RBS)发射的无线电信号，对每个小区确定服务区，所述服务区包含所述小区中地域像素的位置，所述网络能够向位于其中的所述移动装置提供预定的服务。根据分选函数的数值，它是与所考察地域的像素有关的流量大小的函数，按照依次选择的准则，识别属于预定小区对应服务区的地域的像素，并且计算所述最终服务区，作为所述小区中区域的一组依次选择的像素，方式为使得各个像素产生的贡献之和不超过所述小区负载因子的预定限度值。本发明进一步涉及一种计算系统以及所述系统可执行的计算程序或程序组，用于实施上述方法。

Description

确定基站小区区域的方法、系统和计算机程序产品以及使用该方法规划的网络

技术领域

一般来说，本发明涉及为使用CDMA(码分多址)技术的无线电装置规划电信网络，更确切地说，涉及为移动装置规划电信网络的方法和系统，所述网络包括在地理区域上分布的多个小区，每个小区都包括一组基本地域区域，用于接收固定无线电基站发射的无线电信号。

本发明尤其涉及规划电信网络的方法，以及实施上述方法的处理系统和处理程序或程序组。

背景技术

蜂窝型移动装置所用电信网络的特征在于，将覆盖的地理区域划分为多个小区，每个小区都定义为由固定无线电基站的天线所发射无线电信号提供服务的一组基本地域区域(像素)。

众所周知，第三代UMTS(通用移动电信系统)移动终端所用的电信网络采用基于CDMA(码分多址)技术的无线电接口。

使用CDMA接入技术的公知的蜂窝型网络具有以下特质：同一频带(信道)可以用于多个小区中，所以移动终端从一个小区进入相邻小区(切换)可以使用该同一频率管理。这些技术称为“软切换”。

根据“软切换”机制，在称为软切换或宏分集区域的特定区域中，移动终端(手机)能够对多个天线的信号进行解码，从而与多个无线电基站(RBS)交换信息。

对于电信网络中小区装置的正确运行和范围度量，宏分集区域及其范围度量的标识相当重要，因为宏分集手机从同时相连的所有无线电基站接受若干资源。

UMTS网络的其他特质包括以下事实：即这些网络能够提供多种服务，比如：

-电话；

-传真；

-可视电话；

-因特网接入，

以及每种所述服务一般都在速度(每秒位数)和流量(数量、对称或不对称)方面具有特定的特征。

由此可见，在规划网络时，小区的范围度量必须对根据CDMA接入技术指定的单一无线电载频上的每种服务的特征以及服务的一切组合的特征加以共同考虑。

所以，由于UMTS网络的特质，其规划的实现是复杂的，需要的方法显著地不同于称为GSM(移动通信的全球系统)或IS95(临时标准95)蜂窝网络迄今已用过的方法。

根据方式不同，规划UMTS网络的公知方法可以划分为两个截然不同的系列：“统计性”方法和“确定性”方法。

统计性方法主要基于蒙特卡洛型方式(参见3GPP TR 25.942v6.0.0 2002-12-“RF System Scenarios-Release 6”作为参考)。

“蒙特卡洛模拟”通常用于表明由一系列独立统计的快照构成的静态模拟。一旦固定了要研究的情形，每幅快照都包括一系列步骤，模拟要考察网络的行为，并以所考虑的用户分布的统计分析结果告终。所述模拟的结构为连续的快照，其数目必须明显充足以确保结果的统计稳定性。

这是一种相当特殊的方法，尤其用于考察地理范围不大的UMTS网络的性能，但是由于该模型固有的“缓慢”，该方法无法延及其地理区域可比得上全国范围的UMTS网络。

确定性方法维持了某种静态分析特征，但是系统地考虑了所述网络所在地域中单一快照中的全体像素，显然更加适于规划具有非常广阔地理区域的UMTS移动网络，尽管该结果一般达到实用的程度更低。

在这方面，现有技术中存在使用所述CDMA接入技术为移动装置规划网络的已知系统和方法。

例如，1999年4月发布的、标题为“STORMS Project FinalReport”的文档AC016/CSE/MRM/DR/P/091/al介绍了EuropeanCommission倡导的STORMS项目(优化移动系统中资源的软件工具)之内设计的方法和系统。不过，所实施的方法速度慢，并且不能提供宏分集区域的信息——提供第三代网络服务的运营者最重要和最困难的管理方面之一。

同一申请人的专利申请WO 02/35872介绍了另一种确定性规划方法，它考虑了宏分集区域。

确切地说，在WO 02/35872中规划UMTS网络的过程划分为若干步骤，简要回顾如下：

估算每个覆盖区域的范围和特征，即估算基本地域区域或像素的位置，其中在预定半径(例如80km)之内接收某个固定无线电基站发射的无线电信号。

根据不同的方式，例如采用现有的参考信息，比如GSM语音测量结果，或者根据市场部门提供的信息逐个像素地估算流量值，为基本区域(像素)的每种业务，估算该网络提供的流量。

域计算步骤能够使用所考虑区域有关的实际传播模型，在每个覆盖区域之内计算若干像素的位置，其中，在仅仅存在热噪声的情况下，移动终端在这些像素中能够解码无线电信号。

域计算专用于UMTS网络和下行链路区段(从无线电基站至手机)，并且在计算时以限制最宽松的业务系列为基础，即所述业务系列在移动终端解码无线电信号时需要移动终端收到的功率值最低。

规划和度量网络范围时，利用流量信息和域信息计算服务区的步骤能够度量每个小区“服务区”的范围，即像素组，在所述范围内实际上可能提供业务或在单一无线电载频上分组的UMTS业务组(业务系列)。

就每个像素都属于单一服务区的意义而言，服务区是专用的，不可延伸至各自域之外。

基于“上行链路”区段(从手机至无线电基站)的计算用于确定小区的负载因子η，即该小区可接受的负载与该系统处于不稳定状态对应的最大负载之间的比例。

识别服务区的计算逐个小区地进行，从电磁关系“最接近”无线电基站(即链路衰减最低)的像素开始，进而向衰减更高的像素“移开”，聚集起所选定的像素。

确切地说，对每个域都进行计算，并且与其他域竞争，选择将要插入服务区之像素的轨迹是由在域中算出的衰减值确定的，不同像素对η计算的流量贡献由上述方法算出的流量值确定。

近来，在这个步骤中识别若干像素的位置，在所述像素中移动终端能够解码多个无线电基站发出的信号。对于每个服务区，所分析的像素在该服务区之外，但是在对应域之内，并且对所述像素是否能够在宏分集中受到“服务”进行验证。

细化规划过程的最后步骤正确地考虑了先前步骤中以简化方法估算出的小区内部和小区之间的干扰效应，进而能够补偿先前步骤期间引入的一切近似，验证是否存在任何不可用的区域，以对将要安装的设备进行详细定义。

CDMA广域网的性能也取决于用户激活的时间序列，现有技术中没有考虑这个方面。

确切地说，在WO 02/35872中，在计算与所确定小区有关的服务区的过程中，在建立该域中不同像素的考虑次序时，仅将该次序作为电磁衰减值的函数，从较低的值移向较高的值，迭代地将不同像素的流量贡献增加到小区的负载因子η，直到它达到预定的限度η_lim(典型值等于0.6-0.7)，或者直到该域中不再有其它像素为止。

这种机制与CDMA技术的特征一致，它趋于使手机发送的功率最小，但是不考虑现象的时间相关特征(可变流量)，所以没有反映UMTS网络的实际运行情况。

本发明人已经观察到如果像素的特征为低衰减，但是在用作参考的预定时段(BH：也称为繁忙时间)内它提供的流量非常低，那么它可能从所述小区需要资源的概率相当有限；反之亦然，如果像素的特征为提供的流量值高，那么同样在同一时帧BH中它可能从所述小区需要资源的概率就大得多，即使所述像素的衰减级别高。

因此，在网络的实际运行中，同时考虑到它随着时间在发展，平均来说，提供流量级别高的像素趋于率先掠得小区的资源，从而在这种意义下修改了服务区的形状，进而是所依赖的一切性能。

所以，仅仅根据电磁衰减而建立的像素考虑次序没有考虑网络中流量的实际发展。

发明内容

本发明的一个目的是提供为无线电装置规划电信网络的方法和系统，它没有现有技术的上述限制，即它在所述网络各个小区的计算服务区时，考虑了用户激活的时间相关特征。

根据本发明，实现所述目的归功于规划电信网络的方法以及系统。

本发明的另一个目的是无线电装置所用的电信网络，利用本发明的方法规划而成。

本发明进一步的目的是计算机产品或计算机产品组，能够由电子计算机或电子计算机组执行。

引用计算机产品组是要明确强调将要在多台电子计算机上以分布方式实施本发明的可能性。

简而言之，本发明所依据的原理是，至少根据与能够由所考察小区提供潜在服务的像素有关的流量大小，采用像素选择序列。选择对小区负载因子计算有贡献之像素的创新准则能够在规划蜂窝电信网络的过程中用于服务区和/或服务中断区域的评价。

选择像素的这种创新方式能够在所述规划过程中引入与CDMA或UMTS网络行为的时间发展特征密切相关的元素，进而与各个像素所激活的服务的请求概率相连，实现了所获得的服务区规划非常接近所述电信网络的实际行为的效果。

由此获得的效果也确保了如此实施之规划过程的结果接近例如以蒙特卡洛方法可实现的结果，该方法需要足够数目的快照，才能够保证所述结果的统计稳定性和处理次数多。

附图简要说明

从以下的详细说明——纯粹以参考附图的非限制性实例而提供——本发明的进一步优点和特征将变得更加一目了然，其中：

图1是普通确定性方法的简化流程图，根据现有技术为移动装置规划电信网络；

图2是系统简图，根据本发明为移动装置规划电信网络；

图3是根据本发明为移动装置规划电信网络的方法流程图；

图4a和图4b示意地显示了分别根据现有技术和根据本发明计算服务区时选择像素的准则。

具体实施方式

参考图2，其中展示了为移动装置即终端(后文中为简便起见简称为手机)规划电信网络的系统。它包括例如公知的计算机化工作站10，具有处理子系统(基本模块)12、显示器14、键盘16、鼠标18以及连接到本地网络(网络总线)20所用的设备。

例如作为工作站10，可以使用惠普的J6700型，750MHz的CPU，10G字节的RAM，70G字节的内置硬盘单元和UNIX操作系统。

该工作站能够处理磁盘上存储的或者网络上可访问的程序组即模块，并且能够在显示器14上显示结果。程序组或模块，为实施根据本发明方法的处理和计算程序，正如以下的详细介绍。

根据本发明的系统进一步包括公知的磁盘子系统22，利用网络连接20连接到工作站10，并且能够包含所存储的参考数据库，下面将结合对根据本发明方法的实现，对参考数据库进行详细描述。

如果数据库的规模不大，自然也可以存储在工作站10的磁盘驱动器中，而无须改变本发明的特征。此外，也能够使该系统以本地或远程的方式连接到其他外围输入/输出设备，或者也可以包括分布式处理系统，但是本文论述的解决方案被视为业内众所周知，所以本文将不再进一步介绍，因为它们本身与实施和理解本发明的目的无关。

一般来说，根据为执行本发明的方法而实施的程序或程序组(模块)，并且借助于磁盘子系统22中存储的数据库，本文所述配置或其他等效配置中的系统用于为移动终端规划和度量电信网络范围。

参考图1，其中回顾了普通的确定性方法，根据现有技术为移动装置规划电信网络。

从参考数据库开始，对于已经存在或更新的实例地理和人口统计数据库——本系统在步骤100已经对其访问，本系统在步骤120确定——通过计算或估算——该地域的流量分布，在步骤140根据无线电基站和理论传播模型的定位，计算每个小区的度量范围(覆盖)。

结合步骤120计算/估算出的流量分布信息和步骤140计算出的覆盖信息，本系统在步骤160计算“服务区”，即每个小区基本区域的位置，在所述小区中所述网络能够向位于其中的移动装置提供网络上可用的预定服务。

最后在步骤180，本系统细化所获得的结果，并且评价如此度量范围的网络的性能。

识别服务区的方法是创新的，并在以下参考图3、图4a和图4b进行介绍。纯粹是举例说明，本发明将应用于以下参考图3详细介绍的和从WO 02/35872公知的规划方法，但是它自然能够应用于如图1所示的一切其他确定性网络规划方法。

优选的规划方法实质上包括多个步骤，它们可以划分为4个逻辑块：

第一块200用于准备网络规划所需的数据；

第二块300用于根据从移动终端到无线电基站的无线电链路(“上行链路”)规划和度量网络范围。

第三块400用于验证在块300进行的范围度量；以及

第四块500用于根据从无线电基站到移动终端的无线电链路(“下行链路”)细化网络规划和范围度量。

第一块200包括(在步骤220)计算小区覆盖区域、(在步骤240)计算地区的预测流量分布以及(在步骤260)计算小区域的操作，正如在本说明书的背景技术中的描述。

详细地说，在步骤220计算每个覆盖区域的范围和特征，即地域基本区域或像素的位置，根据地理数据库230、城市和地域形态数据库232和无线电基站234的无线电特征，由无线电基站所发射的无线电信号在预定半径(例如80km)之内接收。

本系统自动处理，并且能够在工作站10的显示器14上以图形方式呈现计算结果。

在步骤240根据流量数据库250对每个基本区域(像素)的每种业务提供流量。为了适应不同业务系列的情形，方便的做法是定义某种关系，对每个像素都分配等效的流量值作为多变量，如每种业务的流量强度值以及有关的无线电特征值(比特率、SAF(业务活动因子)、Eb/No比等)的解析函数。

为了本发明的目的，在地理区域的像素m，n中提供的等效流量T_m，n可以例如计算为：

$T_{m,n}=\frac{1}{B_0}\underset{i=0}{\overset{S-1}{\mathrm{\Σ}}}{B}_i\·T_{m,n,i}$

式中：S为业务总数，B₀为最低速度时所述业务的比特率，B_i为出现在像素m，n中的第i项业务的比特率，T_m，n，i为在像素m，n中为第i项业务提供的流量。本实例局限于单信道情况，但是能够扩展到多信道的情况。

自然，本领域普通技术人员可以提出适应此目的的其他公式来计算等效流量，而不脱离本发明的范围。

在步骤260，采用与所考虑地理区域有关的传播模型，在每个覆盖区域(即仅仅存在热噪声时移动终端能够在其中解码无线电信号之像素的位置)之内计算所述域。确切地说，计算每个小区的域时，对所述覆盖的每个像素验证所收到无线电信号的功率是否高于根据不太迫切业务确定的阈值。域并非彼此排斥，而是存在着相交的区域，其中包含着属于不止一个域的若干像素。

本系统自动处理，并且能够在工作站10的显示器14上以图形方式呈现计算结果。

块300包括(在步骤320)计算服务区和(在步骤340)计算宏分集区域的操作。

识别服务区的计算320在两个步骤中进行，第一个步骤322实际计算所述区域，第二个步骤324检验以便验证由于手机功率有限而产生的服务中断区域，或者验证无线电基站的功率。

进行计算时使用了以下回顾的众所周知的“极容量”方程，从而确定小区的负载因子η，即将要接受的小区负载与本系统处于不稳定状态所对应的最大负载(也称为“极容量”)之间的比值。

小区的负载因子η给出如下：

$\mathrm{\η}=\underset{i=1}{\overset{S}{\mathrm{\Σ}}}{n}_i\·{\mathrm{SAF}}_i\·(1+f_i)\·{\mathrm{SNR}}_i$

式中：S为业务总数；

n_i为所述小区中对第i项业务同时活动用户的最大数目，对根据预定的分选准则聚集的像素，增加各自流量贡献T_m，n直到该时刻算出的流量，可以用于确定所述最大数目；

SAF_i为第i项业务的业务活动因子(即信道的时间占用百分比)，事先以典型值估算，例如对于电话业务它是0.5；

f_i为小区内干扰与小区间干扰之间的比例，事先估算出并随后验证；以及

SNR_i为第i项业务所需的信噪比，对每项业务都有典型值。

逐个小区地计算服务区时，将不同像素的流量贡献加入到所述小区的总负载因子(回顾一下，正如在步骤240计算的流量值所确定的贡献)，直到它达到预定的限度η_lim(典型值等于0.6-0.7)，或者直到该域中像素全部计算完成。

根据优选实施例，本发明实施了计算服务区所用的一种方法，它使用了依赖于像素中流量的“分选变量”。

确切地说，根据本发明，定义了一种方法，为了进行先前定义的求和，它在确定不同像素的考虑次序时，考虑了例如每个像素的等效流量，以便验证所述像素及对应的流量是否属于所考察小区的服务区。

为了定义这种方法，对每个单独的像素引入了“分选变量”，一个或多个变量——例如衰减和提供的流量——的函数值，以取代或补充仅有的衰减值。

假设为2个变量的函数R_m，n＝R_m，n(a_m，n，T_m，n)，分选变量的可能公式R_m，n之一和当前优选公式为与流量大小成正比的函数，表示为所考虑像素衰减与等效流量之间比例的公式：

$R_{m,n}=\frac{a_{m,n}}{T_{m,n}}$

式中：a_m，n为像素m，n和无线电基站之间的衰减，T_m，n为像素m，n的等效流量。

对于每个域逐个小区地进行计算，并且与其他域竞争，选择将要插入服务区之像素的轨迹取决于分选变量R_m，n的递增值，由此迭代地将不同像素的流量贡献加入到所述小区的负载因子，直到它达到预定的限度η_lim(典型值为0.6-0.7)，或者直到该域中像素全部计算完成。

图4a和图4b示意地显示了分别根据现有技术和根据本发明选择像素时的分选准则，域中这些像素在分析时视为或不视为属于服务区的像素。

在衰减平面上，目标SRB表明无线电基站的天线，而p₁、p₂、…、p_m，n表明根据预定选择准则渐次选定的地区像素。

图4a参考根据现有技术的选择准则，仅仅根据电磁衰减，从而识别出基本上螺旋形的轨迹P，该轨迹从电磁关系“最接近”无线电基站(即链路衰减最低)的像素开始，进而向衰减更高的像素“移开”。

而图4b显示了轨迹P_now，采用的选择准则为链路衰减和等效流量二者的函数时可以获得它。在衰减平面上所述轨迹为了与现有技术的螺旋轨迹对比目的而表示为叠合显示的虚线。

利用新的选择准则，按照关于像素对服务请求概率的先前考虑，在确定小区负载时首先评价的像素为衰减低和/或提供流量大的像素。这样，在分析过程中引入了一个要素，它密切地取决于UMTS网络行为的时间发展特征，后者又与各个像素激活的服务请求概率有关。

实际上，这确定了在本质上的确定性方法中引入概率分量(选择像素的准则作为期望流量函数意味着对某个像素属于服务区最大概率的评估)，这是蒙特卡洛型统计方法特征方面，其不能应用于所需目的的主要限制在于计算效率不高(在规划包含许多小区的地理区域时计算时间更长)，至少小一个数量级。

现在的结果将显著不同于使用现有技术方法所获得的结果，除非出现所有像素提供的流量相同这一在现实中极不可能的情况。创新的方法能够考虑以下事实：在实际行为中，小区超载处理在该小区中维持最大流量的像素上的流量。

函数R_m，n是分选度量的参数，并且可以定义为如下变量的函数：像素与所考虑无线电基站之间的电磁衰减，与所述网络中对于每个像素的业务有关的流量向量，以及影响这些业务的有关无线电特征。

作为实例而阐述的函数纯粹是说明性的，但是全都考虑了对以上阐述的像素m，n的等效流量公式，它可以由另一个关系取代，比如：

$R_{m,n}=\sqrt{{\left(\frac{T_{m,n}}{T_{p,q}^{\mathrm{Max}}}\right)}^2+{\left(\frac{a_{m,n}}{a_{i,j}^{\mathrm{Max}}}\right)}^2}$

式中分母表示归一化为属于小区域的等效流量的最大值T_p，q ^Max以及归一化为属于小区域的衰减的最大值a_i，j ^Max。

根据简化的解决方案，分选变量也可能仅仅为等效流量的函数，例如定义为以下关系：

$R_{m,n}=\left|\frac{T_{m,n}}{T_{p,q}^{\mathrm{Max}}}\right|$

这种情况可以应用于例如应急通信业务所用的网络，规划网络时重要的是采用能最好地应对紧急通信的方式，例如使更容易激活紧急呼叫的每个像素都能够发送和/或接收这些通信。

本系统自动处理，并且能够在工作站10的显示器14上以图形方式呈现计算结果。

检验服务中断区域的步骤324完成服务区的计算，逐个像素地对每项业务或业务系列验证移动终端模拟中施加的操作条件得到保证，并且考虑了终端的实际功率级别。

如果所述件得到保证(即计算服务区的全部像素所具有的功率都与所考虑移动终端的级别相容)，本方法就进至步骤340，计算宏分集区域；否则，从所考虑小区的服务区减去所述条件不满足的像素，本方法返回步骤322，在新的评价周期中，所减去的像素可以包括在其他小区的服务区中，它们满足相容上行链路功率的条件。

如果所减去的像素无法包括在其他小区中，那么它们确定无疑地被视为服务中断区域的一部分。

本方法也为重新评价改变输入参数的全部像素提供了块200，比如提供的流量、站点的数目或无线电参数，以便根据新的参数计算新的服务区。

然后在步骤340进行宏分集区域的计算，对每个算出的服务区，分析该区域之外但是在对应域之内的像素，验证根据宏分集机制，所述像素是否能够从相邻小区的无线电基站得到服务。在这种情况下，本系统也能够在工作站10的显示器14上以图形方式呈现所获得的结果。

这些区域的定义很重要，不仅因为宏分集关系到CDMA系统的正确运行(因此有必要验证其存在)，而且因为所识别区域的扩展会影响小区装置的范围度量：宏分集中的手机利用了与其连接的所有无线电基站的资源。

执行时验证度量范围的块400要求对由于载波/干扰(C/I)比低于确定的电平而产生的不可用即服务中断条件下区域中的上行链路进行验证。块400能够细化所算出服务区的范围。所述验证块要求依次对所有像素进行新的选择；对于服务区的定义，如上所述可以确定所考虑的像素序列，所以本发明的方法也可应用于服务中断区域的计算。自然，在服务区的若干像素上进行验证，直到服务区的所有像素经过选择和验证，排除未能满足所需C/I条件的一切像素。

然后本系统进至块500，按先前获得的数据，根据从无线电基站至移动终端的无线电链路(下行链路)细化网络规划和范围度量。

正如从所展示的主题可以推断，本发明的特质之一是它能够插入公知的规划过程，作为操作逻辑流程中一个或多个块或步骤的替代，而不必修改其上游或下游的要素。

一般来说，为了计算每个小区的区域(其中网络能够向位于其中的移动装置提供所述网络指定的服务)，在结合流量分布和覆盖的有关信息时，这种创新的方式也能够用于现有技术提出的其他确定性方法。

已经参考为移动无线电装置规划电信网络而介绍了本方法。

显然，正如对本领域普通技术人员将显而易见的，本文介绍的方法也可应用于对固定电信网络进行规划，该固定电信网络利用CDMA无线电连接，使用无线电接口连接最终用户。

确切地说，所提出的解决方案可应用于以无线电连接取代有线连接的情况。

自然，在不改变本发明原理的情况下，与本文中纯粹以非限制实例而介绍和展示的内容相比，这些实施例和结构细节可以变化，而不脱离本发明的保护范围。

Claims (12)

1.一种用于为无线电装置规划电信网络的方法，所述网络包括在地理区域中分布的多个小区，每个小区都包括一组像素，用于接收由固定的无线电基站(RBS)发射的无线电信号，所述方法包括对每个小区确定服务区，所述服务区包含所述像素，所述网络在所述每个小区中根据小区负载因子η的预置限度值η_lim，能够向位于其中的所述无线电装置提供预定的服务，

其特征在于，该方法包括以下步骤：

根据分选函数R_m，n的数值，按照依次选择的准则，识别属于与预置小区有关的服务区的像素，所述分选函数至少是与所考察地域的像素有关的流量大小的函数；以及

计算所述服务区，作为所述预置小区中一组依次选择的像素，使得每个像素产生的贡献之和不超过所述小区负载因子η的预置限度值η_lim。

2.根据权利要求1的方法，其特征在于，所述分选函数是所述预置小区的固定无线电基站(RBS)与所考察像素之间电磁衰减值a_m，n和与所考察像素p_m，n有关的流量大小的函数R_m，n。

3.根据权利要求1或2的方法，进一步包括步骤(340)，计算宏分集区域，对先前算出(320)的每个服务区，验证所述服务区之外但是其中由所述固定的无线电基站(RBS)发射的信号以超过预定阈值的功率接收的像素是否能够得到相邻小区的无线电基站(RBS)的服务。

4.根据权利要求1或2的方法，包括进一步的步骤(400)，通过考虑按照依次选择的准则，由所述分选函数R_m，n确定的属于所述服务区的像素，确定不可用或服务中断条件下的区域。

5.根据权利要求1或2的方法，其特征在于，从下列像素开始选择属于所述服务区的像素，所述像素为在其中所述固定的基站(RBS)发射的信号由移动装置以超过预定阈值的功率接收，以使所述信号能够被识别和解码的像素。

6.根据权利要求1或2的方法，其特征在于，根据下列关系，从为每项按像素的业务所提供流量的多个预定值开始，计算关于地域上流量分布的信息，所述关系为，对每个像素分配等效流量T_m，n的对应值作为表示无线电连接特征的变量的函数。

7.根据权利要求6的方法，其特征在于，一个像素的等效流量T_m，n的数值根据以下关系计算：

$T_{m,n}=\frac{1}{B_0}\underset{i=0}{\overset{S-1}{\mathrm{\Σ}}}{B}_i\·T_{m,n,i}$

式中：S为业务总数，B₀为最低速度时所述业务的比特率，B_i为出现在像素p_m，n中的第i项业务的比特率，T_m，n，i为在像素p_m，n中为第i项业务提供的流量。

8.根据权利要求6的方法，其特征在于，所述分选函数R_m，n为与所述像素p_m，n的电磁衰减值a_m，n成正比、与所述像素p_m，n的流量的大小成反比的函数，根据以下公式：

$R_{m,n}=\frac{a_{m,n}}{T_{m,n}}$

式中：a_m，n为像素p_m，n和无线电基站之间的衰减，T_m，n为像素p_m，n的等效流量，并且根据由所述函数R_m，n递增值确定的序列，选择属于所述服务区的地域像素p_m，n。

9.根据权利要求6的方法，其特征在于，所述分选函数R_m，n根据以下公式表示：

$R_{m,n}=\sqrt{{\left(\frac{T_{m,n}}{T_{p,q}^{\mathrm{Max}}}\right)}^2+{\left(\frac{a_{m,n}}{a_{i,j}^{\mathrm{Max}}}\right)}^2}$

式中：a_m，n为像素p_m，n和无线电基站之间的衰减，T_m，n为像素p_m，n的等效流量，并且根据上述公式对每个像素的衰减值a_m，n和等效流量值T_m，n进行归一化，其中T_p，q ^Max为所述小区的等效流量的最大值，a_i，j ^Max为所述小区的衰减最大值。

10.根据权利要求6的方法，其特征在于，所述分选函数R_m，n根据以下公式表示：

$R_{m,n}=\left|\frac{T_{m,n}}{T_{p,q}^{\mathrm{Max}}}\right|$

式中：T_m，n为像素p_m，n的等效流量，并且根据上述公式对等效流量T_m，n进行归一化，其中T_p，q ^Max为所述小区的等效流量的最大值。

11.根据权利要求1或2的方法，其特征在于，小区的负载因子η定义为所述小区的预定可接受负载与不稳定发生时对应的最大负载之间的比例，根据以下关系：

$\mathrm{\η}=\underset{i=1}{\overset{s}{\mathrm{\Σ}}}{n}_i\·{\mathrm{SAF}}_i\·(1+f_i)\·{\mathrm{SNR}}_i$

式中：S为业务总数；n_i为所述小区中对第i项业务同时活动的用户的最大数目；SAF_i为第i项业务的业务活动因子；f_i为小区内干扰与小区间干扰之间的比例；SNR_i为第i项业务所需的信噪比。

12.一种用于为无线电装置规划电信网络的系统(10)，所述电信网络包括在地理区域中分布的多个小区，每个小区都包括一组像素，用于接收由固定的无线电基站(RBS)发射的无线电信号，所述系统包括对每个小区确定服务区的装置，所述服务区包含所述小区的所述像素，所述网络在所述小区中根据小区负载因子η的预置限度值η_lim，能够向位于其中的所述无线电装置提供预定的服务，

其特征在于，该系统包括：

用于根据分选函数R_m，n的数值，按照依次选择的准则，识别属于与预置小区有关的服务区的像素的装置，所述分选函数至少是与所考察地域的像素有关的流量大小的函数；以及

用于计算所述服务区，作为所述小区中一组依次选择的像素，使得每个像素产生的贡献之和不超过所述小区负载因子η的预置限度值η_lim的装置。

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