WO2015165039A1 - 一种确定待优化小区集合的装置及方法 - Google Patents

一种确定待优化小区集合的装置及方法 Download PDF

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WO2015165039A1
WO2015165039A1 PCT/CN2014/076488 CN2014076488W WO2015165039A1 WO 2015165039 A1 WO2015165039 A1 WO 2015165039A1 CN 2014076488 W CN2014076488 W CN 2014076488W WO 2015165039 A1 WO2015165039 A1 WO 2015165039A1
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grid
area
order
starting point
level
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PCT/CN2014/076488
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English (en)
French (fr)
Inventor
林伟兵
庄艳丽
杨垒
Original Assignee
华为技术有限公司
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    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04W—WIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
    • H04W16/00—Network planning, e.g. coverage or traffic planning tools; Network deployment, e.g. resource partitioning or cells structures
    • H04W16/02—Resource partitioning among network components, e.g. reuse partitioning
    • H04W16/04—Traffic adaptive resource partitioning

Definitions

  • the present invention relates to the field of communications technologies, and in particular, to an apparatus and method for determining a set of cells to be optimized. Background technique
  • the inventors of the present invention have found that in the prior art, when performing network optimization, it is necessary to comprehensively analyze and obtain the optimization suggestion of the cell through manual and auxiliary office software, which largely depends on the analysis capability of the network optimization engineer, and lacks the network. Global comprehensive analysis, and iteratively optimize the cells to be iteratively optimized one by one, and the optimization time is long, resulting in low efficiency and low accuracy of network optimization. Summary of the invention
  • the embodiments of the present invention provide a device for determining a set of cells to be optimized, which can improve the efficiency and accuracy of network optimization. Embodiments of the present invention also provide corresponding methods.
  • a first aspect of the present invention provides an apparatus for determining a set of cells to be optimized, including:
  • a first determining unit configured to determine a problem grid in the grid map according to an evaluation parameter of a grid in the grid map, where the grid in the grid map is a pre-divided grid according to a geographical area covered by the network a cell corresponding to the network coverage signal of the rasterized area is an associated cell of the grid;
  • an aggregation unit configured to aggregate the problem grid according to the associated cell of the problem grid determined by the first determining unit, to form a problem area, where the problem area includes at least two Correlation of an associated cell of any one of the at least two question grids with at least one question grid of the at least two question grids other than the any question grid
  • the cell has an intersection, and the number of associated cells included in the intersection is not less than a first preset threshold
  • a second determining unit configured to determine, as the set of cells to be optimized, the associated cells of all the problem grids in the problem area that are aggregated by the aggregation unit.
  • the aggregating unit includes: an associated area dividing subunit, configured to divide the problem grid according to a location of a problem grid in the grid map, Forming a grid associated area, wherein any problem grid in the grid associated area is connected to at least one question grid in the grid associated area except the any question grid; within the domain, according to the problem
  • the associated cells of the grid perform first-order aggregation on the problem grid to form a first-order problem region, where the problem grids in the first-order problem region are in the same grid-related region, and the first-order problem region
  • the number of associated cells included in the intersection of the associated cell of the problem grid and the associated cell of the at least one problem grid other than the any problem grid in the first-order problem region is not less than the first pre- Set the threshold.
  • the associated area dividing subunit is specifically configured to:
  • any question grid is selected as the center of the first level of the nine grids on the grid map, and the nine grids are a grid of three rows and three columns;
  • the problem grid other than the center of the first-stage nine-square grid is used as the first-level problem grid, and the center of the first-level nine-square grid and the first level are The problem grid is classified into the first grid area to form a second grid area, and the first level question grid is used as the center of the second level nine grid, respectively, to find out whether the second level nine grid is present.
  • the second grid area is used as the grid-related area, or, if so, the second-level nine-square grid is divided Problems outside the center of the second-grade nine-square grid
  • the grid acts as a second level problem grid, and the second level problem grid is classified into the second grid area to form a third grid area, and the second level problem grid is respectively the third level At the center of the nine-square grid, it is found whether there is a problem grid other than the center of the third-level nine-square grid in the third-level nine-square grid, and if not, the third grid area is used as the grid-related area.
  • the first-order aggregate subunit is specifically configured to:
  • the first starting point problem grid area is used as the first-order problem area
  • any problem grid outside the first starting point problem grid area is classified into the first starting point problem grid area to form a second starting point problem grid area.
  • the associated area dividing subunit is specifically configured to select in the problem grid of the grid map
  • the largest numbered problem grid or the lowest numbered problem grid is the center of the first level nine grid on the grid map.
  • the first-order aggregation sub-unit is specifically configured to: when the problematic grid with the largest number is used as the center of the first-stage nine-square grid on the grid map, select the largest number in the grid-related area.
  • the problem grid is classified into the first starting point problem grid area; when the question grid with the smallest number is used as the center of the first level nine grid on the grid map, in the grid associated area, the number is selected.
  • the smallest problem raster is grouped into the first starting point problem raster area.
  • the aggregating unit further includes:
  • the second-order aggregation sub-unit is configured to perform second-order aggregation on the first-order problem region of the first-order aggregate sub-unit aggregation to form a second-order problem region, where the second-order problem region includes at least one first-order problem region.
  • the second-order aggregation sub-unit is specifically configured to:
  • the first preset threshold is used as the second-order problem area of the first starting point
  • the first preset threshold is smaller than the first preset threshold, the first-order problem region except the first-order problem region of the first starting point is classified into the first-order problem region of the first starting point to form a second-order first-order problem region.
  • the second-order aggregation sub-unit is specifically configured to:
  • the first-order problem region with the largest weight selected in the first-order problem region is classified into the first-order first-order problem region, and the associated cell in the first-order problem region of the first starting point is the first-order problem in the first-order problem region.
  • intersection of the associated cell of the first-order problem area of the first starting point and the first-order problem area of the first-order problem area of the first starting point has the lowest number of associated cells, the number of associated cells is not less than the first Presetting a threshold, the first-order problem region with the shortest centroid distance being classified into the first-order first-order problem region, forming a second starting point first-order problem region, and the second starting point first-order problem region
  • the intersection of the grid-associated cells is used as the associated cell of the first-order problem area of the second starting point
  • the first-order problem region with the shortest centroid distance of the first-order problem region of the first starting point is the first of the first-order problem regions of the first starting point a step problem region, a distance between a centroid of the first-order problem region and a centroid of the first-order problem region of the first starting point is the shortest, and a centroid of the first-order problem region of the first starting point is the first starting point a weighted equilibrium point of the
  • the second starting point first problem area is used as the second order problem area; if not, the first order problem area with the largest weight except the first starting point first order problem area is classified into The second starting point first order problem area forms a third starting point first order problem area.
  • the apparatus further includes a third determining unit and a cell optimizing unit;
  • the first determining unit is further configured to acquire a weight of a problem grid in the raster map;
  • the third determining unit is configured to determine, according to the weight of the problem grid in the grid map acquired by the first determining unit, a weight of each problem area in the problem area;
  • the cell optimization unit is configured to use, according to the weight of each of the problem regions determined by the third determining unit, the weights of each of the problem regions are in descending order of each of the problem regions
  • the set of cells to be optimized is optimized.
  • any one of the first to eighth possible implementation manners of the first aspect in a ninth possible implementation manner,
  • the first determining unit is specifically configured to acquire an evaluation parameter of a grid in the grid map, where the evaluation parameter includes a downlink average level of the first cell, where the first cell is an associated cell of the grid A cell having the strongest average level of the mid-downlink signal determines a raster in the raster map whose evaluation parameter is lower than the second preset threshold as the problem grid.
  • a second aspect of the present invention provides a method for determining a set of cells to be optimized, including:
  • the grid in the grid map being a pre-divided rasterized area according to a geographical area covered by the network, the grid
  • the cell corresponding to the network coverage signal of the latticed area is an associated cell of the grid;
  • the associated cells of all the problem grids in the problem area are determined as the set of cells to be optimized.
  • the associated cell according to the problem grid is aggregated to form a problem area, including:
  • the problem grid is first-order aggregated according to the associated cell of the problem grid to form a first-order problem area, and the problem grid in the first-order problem area is on the same grid.
  • An intersection of an associated cell of any problem grid in the first-order problem area and an associated cell of at least one problem grid other than the any question grid in the first-order problem area The number of associated cells is not less than the first preset threshold.
  • the problem grid is divided according to a position of a problem grid in the grid map to form a grid association area , including:
  • any question grid is selected as the center of the first level of the nine grids on the grid map, and the nine grids are a grid of three rows and three columns;
  • the problem grid other than the center of the first-stage nine-square grid is used as the first-level problem grid, and the center of the first-level nine-square grid and the first level are The problem grid is classified into the first grid area to form a second grid area, and the first level question grid is used as the center of the second level nine grid, respectively, to find out whether the second level nine grid is present.
  • the second grid area is used as the grid-related area, or, if so, the second-level nine-square grid is divided a problem grid outside the center of the second-level nine-square grid as a second-level problem grid, and the second-level problem grid is classified into the second grid area to form a third grid area, respectively
  • the secondary problem grid is the center of the third-level nine-square grid, and it is found whether there is a problem grid in the third-level nine-square grid other than the center of the third-level nine-square grid, and if not, the third grid is The area acts as the grid associated area.
  • the related cell according to the problem grid pairs the problem
  • the grid performs a first-order aggregation to form a first-order problem region, including:
  • the first start problem grid area is used as the First-order problem area; or,
  • any problem grid outside the first starting point problem grid area is classified into the first starting point problem grid area to form a second starting point problem grid area.
  • selecting any question grid as the center of the first level nine grid on the grid map includes:
  • selecting any problem grid into the first starting point problem grid area includes:
  • the problem grid with the largest number is used as the center of the first-stage nine-grid grid on the grid map, in the grid-related area, the problem grid with the largest number is selected to be classified into the first starting point problem grid.
  • the associated cell according to the problem grid aggregates the problem grid , forming a problem area, also includes:
  • the second-order problem region including at least one first-order problem region.
  • the performing a second-order aggregation on the first-order problem region to form a second-order problem region includes:
  • the first preset threshold is used as the second-order problem area of the first starting point
  • the first preset threshold is smaller than the first preset threshold, the first-order problem region except the first-order problem region of the first starting point is classified into the first-order problem region of the first starting point to form a second-order first-order problem region.
  • the performing a second-order aggregation on the first-order problem region to form a second-order problem region includes:
  • Selecting a first-order problem region with the largest weight among the first-order problem regions is classified into the first starting point a first-order problem area, where the associated cell of the first-order problem area of the first starting point is an associated cell of the problem grid in the first-order problem area of the first starting point;
  • intersection of the associated cell of the first-order problem area of the first starting point and the first-order problem area of the first-order problem area of the first starting point has the lowest number of associated cells, the number of associated cells is not less than the first Presetting a threshold, the first-order problem region with the shortest centroid distance being classified into the first-order first-order problem region, forming a second starting point first-order problem region, and the second starting point first-order problem region
  • the intersection of the grid-associated cells is used as the associated cell of the first-order problem area of the second starting point
  • the first-order problem region with the shortest centroid distance of the first-order problem region of the first starting point is the first of the first-order problem regions of the first starting point a step problem region, a distance between a centroid of the first-order problem region and a centroid of the first-order problem region of the first starting point is the shortest, and a centroid of the first-order problem region of the first starting point is the first starting point a weighted equilibrium point of the
  • the second starting point first problem area is used as the second order problem area; if not, the first order problem area with the largest weight except the first starting point first order problem area is classified into The second starting point first order problem area forms a third starting point first order problem area.
  • the method further includes:
  • the set of cells to be optimized in each problem area is optimized according to the weight of each problem area from the order of d to d.
  • any one of the first to the eighth possible implementation manners of the second aspect in the ninth possible implementation manner, the determining, according to the evaluation parameter of the grid in the grid map, The problem raster in the raster map, including: Acquiring an evaluation parameter of the grid in the raster map, where the evaluation parameter includes a downlink average level of the first cell, where the first cell is the strongest average level of downlink signals in the associated cell of the grid Community
  • a grid in the raster map whose evaluation parameter is lower than the second preset threshold is determined as the problem grid.
  • the embodiment of the present invention uses a first determining unit, configured to determine a problem grid in the grid map according to an evaluation parameter of a grid in a grid map, where the grid in the grid map is covered according to a network a pre-divided rasterized area of the geographic area, the cell corresponding to the network coverage signal of the rasterized area is an associated cell of the grid, and an aggregation unit, configured to determine the problem grid according to the first determining unit
  • the associated cell of the cell aggregates the problem grid to form a problem area, wherein when the problem area includes at least two problem grids, the associated cell of any one of the at least two question grids Having an intersection with an associated cell of the at least one problem grid of the at least two problem grids, and the number of associated cells included in the intersection is not less than a first preset threshold
  • a second determining unit configured to determine, as the set of cells to be optimized, the associated cells of all the problem grids in the problem area that are aggregated by the aggregation unit.
  • the problem can be determined by using the grid in the grid map.
  • the area is determined by determining the associated cell associated with the problem grid in the same problem area as the set of cells to be optimized, so that no cell-by-cell acknowledgment is needed before optimization, thereby improving the efficiency and accuracy of network optimization.
  • FIG. 1 is a schematic diagram of an embodiment of an apparatus for determining a set of cells to be optimized in an embodiment of the present invention
  • FIG. 2 is a schematic diagram of an embodiment of a scenario in an embodiment of the present invention
  • FIG. 3 is a schematic diagram of another embodiment of an apparatus for determining a set of cells to be optimized in an embodiment of the present invention
  • FIG. 4 is another schematic diagram of an embodiment of a scenario in an embodiment of the present invention.
  • FIG. 5 is a schematic diagram of another embodiment of an apparatus for determining a set of cells to be optimized in an embodiment of the present invention
  • FIG. 6 is another schematic diagram of an embodiment of a scenario in an embodiment of the present invention.
  • FIG. 7 is a schematic diagram of another embodiment of an apparatus for determining a set of cells to be optimized in an embodiment of the present invention.
  • FIG. 8 is another schematic diagram of an embodiment of a scenario in an embodiment of the present invention.
  • FIG. 9 is a schematic diagram of an embodiment of a method for determining a to-be-optimized d, a set of cells in an embodiment of the present invention
  • FIG. 10 is a schematic diagram of another embodiment of an apparatus for determining a set of cells to be optimized in an embodiment of the present invention.
  • the embodiments of the present invention provide a device for determining a set of cells to be optimized, which can improve the efficiency and accuracy of network optimization. Embodiments of the present invention also provide corresponding methods. Embodiments of the present invention also provide corresponding methods. The details are described below separately.
  • an apparatus for determining a set of cells to be optimized that is, a device 10 for determining a set of cells to be optimized, includes: a first determining unit 101, an aggregating unit 102, and a second determining unit 103, as follows: Said.
  • a first determining unit 101 configured to determine, according to an evaluation parameter of a grid in the grid map, a problem grid in the grid map, where the grid in the grid map is pre-divided according to a geographical area covered by the network a rasterized area, where the cell corresponding to the network coverage signal of the rasterized area is an associated cell of the grid;
  • Aggregation unit 102 configured to use an associated cell of the problem grid determined by the first determining unit 101 Aggregating the problem grid to form a problem area, wherein when the problem area includes at least two question grids, an associated cell of any one of the at least two question grids and the at least An intersection of the associated cells of the at least one problem grid of the two problem grids is not smaller than the first preset threshold;
  • the second determining unit 103 is configured to determine, as the set of cells to be optimized, the associated cells of all the problem cells in the problem area that are aggregated by the aggregation unit 102.
  • the first preset threshold may be preset to the device shown in FIG. 1 or may be configured to the device by using an input device.
  • the first preset threshold may be an integer greater than or equal to 1.
  • the cell corresponding to the network coverage signal of the rasterized area is specifically: when at least one cell of the rasterized area is covered by the signal, the at least one cell is corresponding to the network coverage signal of the rasterized area.
  • Community For example, assuming that the signals of three cells Al, A2, and A3 cover the geographical area of the grid A, the cells corresponding to the grid A network coverage signals are Al, A2, and A3.
  • the first determining unit determines the problem grid in the grid map according to the evaluation parameter of the grid in the grid map, and the grid in the grid map is pre-allocated according to the geographical area covered by the network.
  • a divided rasterized area the cell corresponding to the network coverage signal of the rasterized area is an associated cell of the grid; and the aggregation unit is configured according to the associated cell of the problem grid determined by the first determining unit
  • the problem grid is aggregated to form a problem area, wherein when the problem area includes at least two question grids, the associated cells of any one of the at least two question grids and the at least two An associated cell of the at least one problem grid of the problem grid except the any problem grid has an intersection, and the number of associated cells included in the intersection is not less than a first preset threshold; the second determining unit
  • the associated cells of all the problem grids in the problem area aggregated by the aggregation unit are determined as the set of cells to be optimized.
  • the apparatus for determining a set of cells to be optimized may determine a problem area by using a grid in a grid map, and determine an associated cell of the problem grid in the same problem area as
  • the set of cells to be optimized realizes a comprehensive analysis of the network globally, and does not need to perform iterative optimization on the optimized cells one by one, thereby improving the efficiency and accuracy of network optimization.
  • the first determining unit 101 is specifically configured to acquire an evaluation parameter of a grid in the grid map, where the evaluation parameter includes a downlink average level of the first cell, and the first cell is an association of the grid.
  • the cell with the strongest average level of the downlink signal in the cell determines the grid in the raster map whose evaluation parameter is lower than the second preset threshold as the problem grid.
  • the second preset threshold may be preset to the device shown in FIG. 1 or may be configured by the input device, which is not limited herein.
  • the grid is a rasterized location area pre-divided by the engineering technician according to the network coverage, and the grid may have multiple, and the coverage of one grid may be a range of 50 meters*50 meters, each Each grid has raster properties.
  • the raster properties can be understood by referring to Table 1:
  • Table 1 Grid attribute table
  • the grid number i can be determined according to the specific number of grids, which is a positive integer starting from 1, for example, from 1 to 1000, the specific number of grids can be determined according to the network coverage; in the grid latitude and longitude, X Indicates the longitude, y represents the latitude; Y represents the problem grid, N represents the problem grid; the grid weight ranges from 0-1; the grid's associated cell refers to the coverage of the grid numbered i In the next cell, the associated cells of different grids may be the same, may be different, or may have intersections.
  • the downlink average level of the associated cells of the grid refers to the average of the downlink levels of all associated cells in the grid.
  • the evaluation parameter is the downlink average level of the associated cell of the grid
  • the downlink average level preset threshold for evaluation is -85
  • the strongest level of the three associated cells in Table 1 is -90
  • - 90 is less than -85, so it can be determined that the grid labeled i is the problem grid.
  • the grids covered by the entire network can be listed as a rasterized list, and the positions of the grids are displayed in the order of the grid numbers in the list.
  • the grids in the rasterized list can be identified by a certain order of grid numbers, for example, from left to right and from top to bottom. For details, see Figure 2.
  • the problem grid is highlighted by obliquely underlined, specifically numbered 102-104, 202-204, 302-304, 108-109, 208-209, 308.
  • the aggregating unit 102 includes:
  • the associated area dividing sub-unit 1021 is configured to divide the problem grid according to the position of the problem grid in the grid map to form a grid associated area, and any problem grid and location in the grid associated area At least one problem grid in the grid association area except the any problem grid is connected; in the joint area, the problem grid is first-order aggregated according to the associated cell of the problem grid to form a a problem area, the problem grid in the first-order problem area is in the same grid-associated area, and the associated cell of any problem grid in the first-order problem area and the first-order problem area are excluded
  • the intersection of the associated cells of the at least one problem grid other than the problem grid includes the number of associated cells not less than the first preset threshold.
  • the problem grid in the same grid association area is first-order aggregated, and the problem grid in which the associated cells in the same grid association area exists is divided into a first-order problem area, and the first-order problem is solved.
  • the associated cells in the area are determined as the set of cells to be optimized, and the optimized cell set is optimized, thereby improving the efficiency of network optimization.
  • association area sub-unit 1021 is specifically configured to:
  • any question grid is selected as the center of the first level of the nine grids on the grid map, and the nine grids are a grid of three rows and three columns;
  • the problem grid other than the center of the first-stage nine-square grid is used as the first-level problem grid, and the center of the first-level nine-square grid and the first level are The problem grid is classified into the first grid area to form a second grid area, and the first level question grid is used as the center of the second level nine grid, respectively, to find out whether the second level nine grid is present.
  • the second grid area is used as the grid-related area, or, if so, the second-level nine-square grid is divided a problem grid outside the center of the secondary nine-square grid as a second-level problem grid, and the second-level problem grid is classified into the second grid area shape Forming a third grid area, respectively, using the second-level problem grid as the center of the third-level nine-square grid, and finding whether there is a problem grid in the third-level nine-square grid other than the center of the third-level nine-square grid If no, the third grid area is used as the grid associated area.
  • association area sub-unit 1021 may specifically be used to:
  • the first-order aggregation sub-unit 1022 is specifically configured to: when the problematic grid with the largest number is used as the center of the first-level nine-grid on the grid map, select the number in the grid-related area. The largest problem grid is classified into the first starting point problem grid area; when the numbered problem grid is the center of the first level nine grid on the grid map, in the grid associated area, the selection The problematic grid with the lowest number is included in the first starting point problem raster area.
  • determining the grid association area according to the number of the grid can improve the efficiency of the grid association area determination.
  • the problem grid needs to be divided according to the area to form a grid associated area.
  • the grid diagram shown in FIG. 2 according to the definition of the grid associated area, There are 7 grid associated regions, by definition, any problem grid in the grid associated region is connected to at least one problem grid in the grid associated region except the any question grid;
  • the grid association area can be determined by means of the nine-square grid. The process of determining the grid association area by the nine-square grid method is as follows:
  • the process of determining the grid association area by the nine-square grid method can be used as the center of the first-level nine-grid grid on the grid map.
  • the grid on the grid map has a number, it can also be selected from the problem grid.
  • the lowest numbered or numbered question grid as the first level on the raster map The center of the palace. For example: It can be seen from Figure 2 that the grid with the lowest number in the problem grid is 102, then the grid 102 is used as the center of the first-stage nine-square grid, and the problem grid 102 can be found in the first nine-square grid.
  • the connected problem grid also has three question grids numbered 103, 202, and 203, and then three problem grids numbered 103, 202, and 203 as the center of the second level nine grid, at the second level.
  • the problem grid is found in the nine squares, and there are five question grids numbered 104, 204, 302, 303, and 304.
  • the five problem grids numbered 104, 204, 302, 303, and 304 are used as the third.
  • the nine problem grids numbered 102-104, 202-204, and 302-304 can be determined to be the first grid-associated area.
  • FIG. 4 is a schematic diagram of a grid in which the grid associated area is marked on the grid diagram of FIG.
  • the area indicated by 110-170 in Fig. 5 is the first grid associated area to the seventh grid associated area.
  • the first-order aggregation sub-unit 1022 is specifically configured to:
  • the first starting point problem grid area is used as the first-order problem area
  • any problem grid outside the first starting point problem grid area is classified into the first starting point problem grid area to form a second starting point problem grid area.
  • the process of the first-order problem area aggregation in the embodiment of the present invention is not limited to only the third start point problem grid area, and may continue to be aggregated, and is always aggregated to a certain starting point problem grid area and a problem grid intersection area. The number is less than the first preset threshold. This aggregation process will be ended. Then, the first starting point problem grid area is re-determined, and the above process is repeated until the problem grid in the grid associated area is divided into the first-order problem area.
  • the associated cells of the grid in the same grid association area may be the same, different, or partially the same, so even the problem grid in the same grid association area may not belong to The same problem area, because there may be no associated cells.
  • the grid in the same grid association area needs to be aggregated according to the common condition of the associated cells.
  • the principle of the aggregation is to select the aggregation starting point.
  • any problem grid in the grid association area may be selected.
  • the grid acts as the starting point for the aggregation and then selects the problem grid closest to the problem grid of the aggregation starting point to aggregate. Taking the grid raster associated area 110 in FIG.
  • the problematic grid with the lowest number is 102
  • the problem grid 102 is used as the first starting point problem grid area
  • the problem grid closest to the problem grid 102 numbering 103 if the associated cells of the problem grid 102 are A, B, C, and the associated cells of the problem grid 103 are B, C, D, then the intersection of the problem grids 102 and 103 is B and C, if the first pre- When the threshold is 1, the problem grid 103 is classified into the first starting point problem grid area, forming a second starting point problem grid area, and the associated cells respectively associated with the problem grid in the second starting point problem grid area
  • the intersection of the associated cells as the second starting point problem grid area, then the intersection of the associated cells of the second starting point problem grid area is B and C, and then select a problem grid closest to the problem grid 102 or 103 , you can select the problem grid 104, the problem grid 104
  • the joint cell is ⁇ C, E, and the associated cells for intersecting B and C with the problem grid 104 are aggregated
  • a grid area forming a third starting point problem grid area, and then using the intersections B and C of the third starting point problem grid area to aggregate with the grid 202, and so on, each time using the newly formed intersection and the next problem grid
  • the aggregation is performed until the number of cells in the intersection after aggregation is less than 1. If the aggregation to the problem grid 304 is always performed, and the intersection of each collection contains 8 and or only 8 or, the grid association area 110 can be determined.
  • the problem grid 204 cannot be divided into the same first-order problem area and the problem grid 102, and then executed from the grid 302.
  • the process of raster aggregation described above is repeated until all the problem rasters in the raster association area 110 are aggregated. If the last remaining problem raster cannot be aggregated with other rasters, the last remaining problem grid can be used as An independent first-order problem area.
  • the aggregation process in the raster association area 110 is repeated in the raster association areas 120-170 until all problem rasters are aggregated into the first order problem area.
  • the aggregating unit 102 further includes :
  • the second-order aggregation sub-unit 1023 is configured to perform second-order aggregation on the first-order problem region aggregated by the first-order aggregation sub-unit 1022 to form a second-order problem region, where the second-order problem region includes at least one first-order problem region.
  • the second-order aggregation sub-unit 1023 is specifically configured to:
  • the first starting point first problem area is taken as the second Problem area
  • the first-order problem region except the first-order problem region of the first starting point is classified into the first-order problem region of the first starting point to form a second-order first-order problem region.
  • intersection of the problem grid associated cells in the first-order problem region of the second starting point is used as the associated cell of the second-order first-order problem region; determining the associated cell of the second-order first-order problem region and the Whether the number of associated cells included in the intersection of the associated cells of the any-order problem region other than the first-order first-order problem region is smaller than the first preset threshold; if not, the second-order first-order problem a region as the second-order problem region; if yes, classifying the any-order problem region except the second-order first-order problem region into the second-order first-order problem region, Form a third starting point First-order problem area.
  • the second-order aggregation sub-unit 1023 is specifically configured to:
  • the first-order problem region with the largest weight selected in the first-order problem region is classified into the first-order first-order problem region, and the associated cell in the first-order problem region of the first starting point is the first-order problem in the first-order problem region.
  • intersection of the associated cell of the first-order problem area of the first starting point and the first-order problem area of the first-order problem area of the first starting point has the lowest number of associated cells, the number of associated cells is not less than the first Presetting a threshold, the first-order problem region with the shortest centroid distance being classified into the first-order first-order problem region, forming a second starting point first-order problem region, and the second starting point first-order problem region
  • the intersection of the grid-associated cells is used as the associated cell of the first-order problem area of the second starting point
  • the first-order problem region with the shortest centroid distance of the first-order problem region of the first starting point is the first of the first-order problem regions of the first starting point a step problem region, a distance between a centroid of the first-order problem region and a centroid of the first-order problem region of the first starting point is the shortest, and a centroid of the first-order problem region of the first starting point is the first starting point a weighted equilibrium point of the
  • the second starting point first problem area is used as the second order problem area
  • the first-order problem region having the largest weight other than the first-order problem region of the second starting point is classified into the second-order first-order problem region to form a third-order first-order problem region.
  • the weight equilibrium point of the first-order problem region of the first starting point is the point where the weight average of the problem grid in the first-order problem region of the first starting point is located; the weight-equalizing point of the first-order problem region is the first-order problem region The point at which the weight of the problem raster is averaged.
  • the process of the second-order problem region aggregation is not limited to the first-order problem region only to the third starting point problem, and the aggregation may continue to be performed until the first-order problem region of a certain starting point and the problem region of the first-order problem region are intersected.
  • the number of centralized cells is less than the first preset threshold. This aggregation process will be ended. Then, the first-order problem area of the first starting point is re-determined, and the above process is repeated until the first-order problem area is divided into the second-order problem area.
  • the second-order aggregation sub-unit 1023 may select the any-order problem region as the starting point of the aggregation, and then may select the any-order problem region other than the starting point of the aggregation for aggregation, or may select the first-order.
  • the first-order problem region with the largest weight in the problem region is used as the starting point of the aggregation, and then the first-order problem region having the shortest distance from the centroid of the starting point of the aggregation is selected for aggregation.
  • the first-order problem region is aggregated into a second-order problem region, which can further reduce the number of problem regions, thereby improving network optimization efficiency during network optimization.
  • each first-order problem region corresponds to one raster-associated region.
  • the first-order problem region can also form a second-order problem region through second-order aggregation, thereby further reducing the number of problem regions, and the cells that can be associated are processed as much as possible, thereby improving the efficiency of network optimization.
  • the first-order problem area has been determined, and the problem grid included in each first-order problem area is also determined, and the weight of the grid is recorded in the attributes of each grid, as shown in Table 1.
  • the weight of the first-order problem region can be calculated based on the problem grid contained in the first-order problem region.
  • centroid of the first-order problem area can be calculated by referring to the following formula:
  • centroid of each first-order problem region can be calculated according to the centroid calculation formula described above, and then the distance between each centroid and the centroid of the first-order problem region with the largest weight can be calculated.
  • the first-order problem region with the largest weight may be selected to be included in the first-order problem region of the first starting point, and then a first-order problem of the centroid and the first starting point is selected.
  • the first-order problem region with the shortest centroid distance of the region assuming that the first first-order problem region 110 has the largest weight among the seven first-order problem regions shown in FIG. 4, the first-order problem region is recorded as Areal.
  • the centroid of the first-order problem region 120 corresponding to the grid 108-309 is closest to the centroid distance of the first first-order problem region, and the first-order problem region is recorded as Area2, and the Areal and the Area 2 can be aggregated, assuming
  • the associated cells of the problem grid included in Areal are A, B, C, D, E, F, G.
  • the associated cells of the problem grid included in Area2 are B, D, E, G, H, L, then Areal
  • the intersection with Area 2 has four cells: D, E, and G. If the first preset threshold is 1, the Area 2 is classified into the first-order problem area of the first starting point to form a second-order first-order problem area.
  • the intersection of the problem grid associated cells in the second-order problem area of the second starting point is aggregated, and the next first-order problem area Area3 is aggregated, and the area corresponding to Area3 is the first-order problem area corresponding to 502-704.
  • the problem cells included in Area3 are H, L, I, J, ⁇ , ⁇ , ⁇ , then the number of cells in the intersection of ⁇ , D, ⁇ , G, and Area3 is 0, which is smaller than the first pre- If the threshold is set, it means that Area3 and Areal and Area2 cannot be aggregated, and then the intersection of the problem grid associated cells in the first-order problem area of the second starting point ⁇ D, E, G is used to follow the first-order problem area centroid and the first starting point.
  • the distance between the centroid distances of the problem areas is judged in the order of small to large, until the last first-order problem area.
  • the result of the last aggregation is that only Areal and Area2 can be aggregated, and the other five first-order problem areas cannot be combined with If Areal and Area2 are aggregated, Areal and Area2 are treated as a second-order problem area, and the remaining five first-order problem areas are performed according to the steps of the above-mentioned area aggregation until all the first-order problem areas form a second-order problem area, and finally the aggregated
  • Fig. 6 is a schematic diagram showing the distribution of the second-order polymerization region.
  • the conditions for the aggregation may be preset, and the first preset threshold is 1 in the foregoing aggregation process, and the first preset threshold may actually be set. Is 2 or 3, or other values.
  • condition that the first-order problem region is aggregated into the second-order problem region may be described by another form.
  • the weight of each first-order problem area has been calculated in the above formula, and the weight of each corresponding cell in the first-order problem area can be calculated.
  • T is a preset value, for example: can be 0.4, greater than or equal to T, then cell A is assigned a value of 1, and less than T is assigned a value of 0.
  • the seed region is Areal and the aggregatable region is Area2:
  • Areal ⁇ A, B, C, D, E, F, G ⁇
  • Area2 ⁇ , D, E, G, H, L ⁇
  • the union of Areal and Area2 is: , B , CD , E , F , G , H , L l
  • D ⁇ Area ⁇ , Areal) Areal ⁇ Areal If: D( Areal, Are ⁇ a2) ⁇ T where f is a threshold and can be set to 2 by default. If the result of the above multiplication is 2, then Areal and Area2 can be considered. Meet the polymerization conditions.
  • the aggregation of the remaining five first-order problem regions can be judged according to the above-mentioned scheme, using the aggregation result of Areal and Area2 and the next first-order problem area, and repeating the above-mentioned judgment process until the second-order problem area is formed in each first-order problem area. Problem area.
  • the apparatus 10 further includes a third determining unit 104 and a cell. Optimization unit 105;
  • the first determining unit 101 is further configured to acquire a weight of the problem grid in the raster map, and a third determining unit 104, configured to use, according to the weight of the problem grid in the raster map acquired by the first determining unit 101, Determining the weight of each problem area in the problem area;
  • the cell optimization unit 105 is configured to: according to the weight of each of the problem regions determined by the third determining unit 104, the weights in each of the problem regions are in the order of weights of each of the problem regions Optimize the cell set for optimization.
  • the to-be-optimized cell set in each problem area is optimized according to the weight d and the order of the problem area, and the problem area having a large influence on the network can be preferentially optimized, thereby enabling Network quality has improved as soon as possible.
  • a list of second-order problem regions can be output.
  • the list of second-order problem regions can be understood by referring to Table 2:
  • Each problem area should contain the second-order problem area number, the second-order problem area weight, the problem grid number, the set of cells to be optimized, and the weight of the cell to be optimized.
  • the cells to be optimized in the coverage area have A, B, C, D, E, F, G, H...
  • the cell combination to be optimized may be: (A, B, C), (D, E, F) ), (G, H ).
  • the order of optimization is sorted from high to low in the order of the second-order problem area ( ⁇ , ⁇ , ⁇ , ( D, E, F ), ( G, H ) ....
  • the optimization adjustment result can be input according to the preset strategy.
  • the optimization adjustment result can be understood by referring to Table 3:
  • an embodiment of a method for determining a set of cells to be optimized according to an embodiment of the present invention may be performed by the apparatus shown in FIG. 1, as follows.
  • the problem grid in the grid map is determined according to the evaluation parameter of the grid in the grid map, and the grid in the grid map is a grid pre-divided according to the geographical area covered by the network.
  • the area corresponding to the network coverage signal of the rasterized area is an associated cell of the grid; the associated cell according to the problem grid aggregates the problem grid to form a problem area, where When the problem area includes at least two question grids, the associated cells of any one of the at least two question grids and the at least two question grids except the any question grid
  • the associated cells of the at least one problem grid have an intersection, and the number of associated cells included in the intersection is not less than a first preset threshold; determining an associated cell of all problem grids in the problem area as a set of cells to be optimized .
  • the problem can be determined by using the grid in the grid map.
  • the area, the associated cell associated with the problem grid in the same problem area is determined as the set of cells to be optimized, so that it is not necessary to confirm each cell before optimization, and It optimizes the overall collection of optimized cells, greatly improving the efficiency and accuracy of network optimization.
  • the associated cell according to the problem grid is The problem grid is aggregated to form a problem area, which can include:
  • the problem grid is first-order aggregated according to the associated cell of the problem grid to form a first-order problem area, and the problem grid in the first-order problem area is on the same grid.
  • An intersection of an associated cell of any problem grid in the first-order problem area and an associated cell of at least one problem grid other than the any question grid in the first-order problem area The number of associated cells is not less than the first preset threshold.
  • the method according to the grid in the raster map is provided on the basis of the foregoing optional embodiment corresponding to FIG.
  • the location of the problem is divided into grids to form a grid association area, which may include:
  • any question grid is selected as the center of the first level of the nine grids on the grid map, and the nine grids are a grid of three rows and three columns;
  • the problem grid other than the center of the first-stage nine-square grid is used as the first-level problem grid, and the center of the first-level nine-square grid and the first level are The problem grid is classified into the first grid area to form a second grid area, and the first level question grid is used as the center of the second level nine grid, respectively, to find out whether the second level nine grid is present.
  • the second grid area is used as the grid-related area, or, if so, the second-level nine-square grid is divided a problem grid outside the center of the second-level nine-square grid as a second-level problem grid, and the second-level problem grid is classified into the second grid area to form a third grid area, respectively
  • the secondary problem grid is the center of the third-level nine-square grid. Whether there is a problem grid other than the center of the third-level nine-square grid in the third-stage nine-square grid, and if not, the third grid area is used as the grid-related area.
  • the associated cell of the problem grid performs a first-order aggregation on the problem grid to form a first-order problem area, which may include:
  • the first starting point problem grid area is used as the first-order problem area
  • any problem grid outside the first starting point problem grid area is classified into the first starting point problem grid area to form a second starting point problem grid area.
  • the center of the first level of the nine squares can include:
  • selecting any problem grid to be classified into the first starting point problem grid area may include:
  • the problem grid with the largest number is used as the center of the first-stage nine-grid grid on the grid map, in the grid-related area, the problem grid with the largest number is selected to be classified into the first starting point problem grid.
  • the associated cell pair according to the problem grid is provided on the basis of the foregoing optional embodiment corresponding to FIG.
  • the problem grid is aggregated to form a problem area, and may further include:
  • the second-order problem region including at least one first-order problem region.
  • the second step of the first-order problem region is performed on the basis of the foregoing optional embodiment corresponding to FIG. Aggregation, forming a second-order problem area, which may include:
  • the first preset threshold is used as the second-order problem area of the first starting point
  • the first-order problem region other than the first-order problem region of the first starting point is classified into the first-order problem region of the first starting point to form a second starting point.
  • the intersection of the problem grid associated cells in the second-order problem area of the second starting point is used as an associated cell of the second-order first-order problem area; determining the associated cell of the first-order problem area of the second starting point Whether the number of associated cells included in the intersection of the associated cells of the any-order problem region other than the second-order first-order problem region is smaller than the first preset threshold; if not, the second starting point is a first-order problem region is used as the second-order problem region; if yes, the any-order problem region except the second-order first-order problem region is classified into the second-order first-order problem region, and formed
  • the third starting point is the first-order problem area.
  • the second step of the first-order problem region is performed on the basis of the foregoing optional embodiment corresponding to FIG. Aggregation, forming a second-order problem area, which may include:
  • the first-order problem region with the largest weight selected in the first-order problem region is classified into the first-order first-order problem region, and the associated cell in the first-order problem region of the first starting point is the first-order problem in the first-order problem region.
  • intersection of the associated cell of the first-order problem area of the first starting point and the first-order problem area of the first-order problem area of the first starting point has the lowest number of associated cells, the number of associated cells is not less than the first Presetting a threshold, the first-order problem region with the shortest centroid distance being classified into the first-order first-order problem region, forming a second starting point first-order problem region, and the second starting point first-order problem region
  • the intersection of the grid-associated cells is used as the associated cell of the first-order problem area of the second starting point
  • the first-order problem region with the shortest centroid distance of the first-order problem region of the first starting point is the first of the first-order problem regions of the first starting point a step problem region, a distance between a centroid of the first-order problem region and a centroid of the first-order problem region of the first starting point is the shortest, and a centroid of the first-order problem region of the first starting point is the first starting point a weighted equilibrium point of the
  • the method may further include:
  • the set of cells to be optimized in each problem area is optimized according to the weight of each problem area from the order of d to d.
  • the optimization of the set of cells to be optimized in each problem area is optimized according to the weight d of the problem area, and the problem area having a large impact on the network can be preferentially optimized, so that the network quality can be improved as soon as possible.
  • the evaluation parameter according to the grid in the grid map is provided on the basis of the foregoing optional embodiment corresponding to FIG. , determining the problem grid in the raster map, which may include:
  • the evaluation parameter includes a downlink average level of the first cell, where the first cell is the strongest average level of downlink signals in the associated cell of the grid Community
  • a grid in the raster map whose evaluation parameter is lower than the second preset threshold is determined as the problem grid.
  • FIG. 10 is a schematic structural diagram of an apparatus for determining a set of cells to be optimized according to an embodiment of the present invention.
  • the apparatus 100 for determining a set of cells to be optimized may include an input device 1001, an output device 1002, a processor 1003, and a storage device Reservoir 1004.
  • Memory 1004 can include read only memory and random access memory and provides instructions and data to processor 1003. A portion of memory 1004 may also include non-volatile random access memory (NVRAM).
  • NVRAM non-volatile random access memory
  • Memory 1004 stores the following elements, executable modules or data structures, or a subset thereof, or their extended set:
  • Operation instructions Includes various operation instructions for implementing various operations.
  • Operating System Includes a variety of system programs for implementing basic services and handling hardware-based tasks.
  • the processor 1003 performs the following operations by calling an operation instruction stored in the memory 1004 (the operation instruction can be stored in the operating system):
  • the grid in the grid map being a pre-divided rasterized area according to a geographical area covered by the network, the grid
  • the cell corresponding to the network coverage signal of the latticed area is an associated cell of the grid;
  • the associated cells of all the problem grids in the problem area are determined as the set of cells to be optimized.
  • the apparatus 100 for determining a set of cells to be optimized may determine a problem area by using a grid in the grid map, and determine an associated cell associated with the problem grid in the same problem area as a set of cells to be optimized, thereby It is not necessary to confirm the cells one by one before optimization, thereby improving the efficiency and accuracy of network optimization.
  • the processor 1003 controls the operation of the device 100 that determines the set of cells to be optimized.
  • the processor 1003 may also be referred to as a CPU (Central Processing Unit).
  • the memory 1004 can include only The memory and random access memory are read and instructions and data are provided to the processor 1003. A portion of the memory 1004 may also include non-volatile random access memory (NVRAM).
  • NVRAM non-volatile random access memory
  • the components of the device 100 for determining the set of cells to be optimized are coupled together by a bus system 1005.
  • the bus system 1005 may include a power bus, a control bus, a status signal bus, and the like in addition to the data bus. However, for clarity of description, various buses are labeled as bus system 1005 in the figure.
  • the method disclosed in the foregoing embodiments of the present invention may be applied to the processor 1003 or implemented by the processor 1003.
  • the processor 1003 may be an integrated circuit chip with signal processing capabilities. In the implementation process, the steps of the above method may be completed by an integrated logic circuit of hardware in the processor 1003 or an instruction in the form of software.
  • the processor 1003 described above may be a general purpose processor, a digital signal processor (DSP), an application specific integrated circuit (ASIC), an off-the-shelf programmable gate array (FPGA) or other programmable logic device, discrete gate or transistor logic device, discrete hardware. Component.
  • DSP digital signal processor
  • ASIC application specific integrated circuit
  • FPGA off-the-shelf programmable gate array
  • the methods, steps, and logic blocks disclosed in the embodiments of the present invention may be implemented or carried out.
  • the general purpose processor may be a microprocessor or the processor or any conventional processor or the like.
  • the steps of the method disclosed in the embodiments of the present invention may be directly implemented as a hardware decoding processor, or may be performed by a combination of hardware and software modules in the decoding processor.
  • the software modules can be located in a conventional storage medium such as random access memory, flash memory, read only memory, programmable read only memory or electrically erasable programmable memory, registers, and the like.
  • the storage medium is located in the memory 1004, and the processor 1003 reads the information in the memory 1004 and performs the steps of the above method in combination with the hardware thereof.
  • the processor 1003 may: divide the problem grid according to a position of the problem grid in the grid map, to form a grid association area, and any problem grid in the grid association area At least one problem grid in the grid associated area except the any question grid is connected;
  • the problem grid is first-order aggregated according to the associated cell of the problem grid to form a first-order problem area, and the problem grid in the first-order problem area is on the same grid.
  • An intersection of an associated cell of any problem grid in the first-order problem area and an associated cell of at least one problem grid other than the any question grid in the first-order problem area The number of associated cells is not less than the first preset threshold.
  • the processor 1003 may specifically select any problem grid as the center of the first level nine grid on the grid map in the question grid of the grid map, where the nine squares are three rows and three columns.
  • Square Array any problem grid as the center of the first level nine grid on the grid map in the question grid of the grid map, where the nine squares are three rows and three columns.
  • the problem grid other than the center of the first-stage nine-square grid is used as the first-level problem grid, and the center of the first-level nine-square grid and the first level are The problem grid is classified into the first grid area to form a second grid area, and the first level question grid is used as the center of the second level nine grid, respectively, to find out whether the second level nine grid is present.
  • the second grid area is used as the grid-related area, or, if so, the second-level nine-square grid is divided a problem grid outside the center of the second-level nine-square grid as a second-level problem grid, and the second-level problem grid is classified into the second grid area to form a third grid area, respectively
  • the secondary problem grid is the center of the third-level nine-square grid, and it is found whether there is a problem grid in the third-level nine-square grid other than the center of the third-level nine-square grid, and if not, the third grid is The area acts as the grid associated area.
  • the processor 1003 may specifically select any problem raster into the first starting point problem grid area in the grid association area, where the associated cell of the first starting point problem grid area is the Associate the associated cells of the problem grid in the problem grid area together;
  • the first starting point problem grid area is used as the first-order problem area
  • any problem grid outside the first starting point problem grid area is classified into the first starting point problem grid area to form a second starting point problem grid area.
  • the processor 1003 may specifically select, when the grid in the grid map has a number, a question grid with the largest number or a question grid with the smallest number in the question grid of the grid map. Center of the first level nine grid on the grid map; when the numbered problem grid is the center of the first level nine grid on the grid map, in the grid association area, select the number The largest problem grid is classified into the first starting point problem grid area;
  • the processor 1003 may further perform second-order aggregation on the first-order problem region to form a second-order problem region, where the second-order problem region includes at least one first-order problem region.
  • the processor 1003 may specifically select, in the first-order problem region, the any-order problem region to be classified into the first-start first-order problem region, where the associated cell of the first-order first-order problem region is the first starting point.
  • the first preset threshold is used as the second-order problem area of the first starting point
  • the first preset threshold is smaller than the first preset threshold, the first-order problem region except the first-order problem region of the first starting point is classified into the first-order problem region of the first starting point to form a second-order first-order problem region.
  • the processor 1003 may specifically select, in the first-order problem region, a first-order problem region with the largest weight into the first-order first-order problem region, where the associated cell of the first-order first-order problem region is The associated cell of the problem grid in the first-order problem area of the first starting point;
  • intersection of the associated cell of the first-order problem area of the first starting point and the first-order problem area of the first-order problem area of the first starting point has the lowest number of associated cells, the number of associated cells is not less than the first Presetting a threshold, the first-order problem region with the shortest centroid distance being classified into the first-order first-order problem region, forming a second starting point first-order problem region, and the second starting point first-order problem region
  • the intersection of the grid-associated cells is used as the associated cell of the first-order problem area of the second starting point
  • the first-order problem region with the shortest centroid distance of the first-order problem region of the first starting point is the first of the first-order problem regions of the first starting point a step problem region, a distance between a centroid of the first-order problem region and a centroid of the first-order problem region of the first starting point is the shortest, and a centroid of the first-order problem region of the first starting point is the first starting point a weighted equilibrium point of the
  • the second starting point first problem area is used as the second order problem area; if not, the first order problem area with the largest weight except the first starting point first order problem area is classified into The second starting point first order problem area forms a third starting point first order problem area.
  • the processor 1003 may further acquire weights of the problem grids in the raster map; determining weights of each problem region in the problem region according to weights of the problem grids in the raster map;
  • the set of cells to be optimized in each problem region is optimized according to the weight of each problem region from the order of d to d.
  • the processor 1003 may be configured to obtain an evaluation parameter of the grid in the grid map, where the evaluation parameter includes a downlink average level of the first cell, where the first cell is in an associated cell of the grid. a cell with the strongest average level of the downlink signal;
  • a grid in the raster map whose evaluation parameter is lower than the second preset threshold is determined as the problem grid.
  • the program may be stored in a computer readable storage medium, and the storage medium may include: ROM, RAM, disk or CD, etc.

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Studio Devices (AREA)
  • Information Retrieval, Db Structures And Fs Structures Therefor (AREA)
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Abstract

本发明公开了一种确定待优化小区集合的装置，包括：第一确定单元根据栅格地图中栅格的评估参数，确定所述栅格地图中的问题栅格，所述栅格地图中的栅格是根据网络覆盖的地理区域预先划分的栅格化区域，所述栅格化区域的网络覆盖信号对应的小区为所述栅格的关联小区，聚合单元根据所述问题栅格的关联小区对所述问题栅格进行聚合，形成问题区域，第二确定单元将所述问题区域中所有问题栅格的关联小区确定为待优化小区集合。本发明实施例提供的确定待优化小区集合的装置，可以通过栅格地图中的栅格来确定问题区域，将同一问题区域中的问题栅格所关联的关联小区确定为待优化小区集合，从而在优化前不需要逐个小区做确认，从而提高了网络优化的效率和准确度。

Description

一种确定待优化小区集合的装置及方法
技术领域
本发明涉及通信技术领域，具体涉及一种确定待优化小区集合的装置及方 法。 背景技术
移动通信领域内，运营商为了提高网络覆盖率， 改善网络质量等目标而进 行大规模的网络优化。
目前网络优化过程中，首先需要工程人员收集数据并针对收集到的数据进 行细致的分析， 分析全网哪些区域是问题区域， 问题区域的面积、 话务， 周边 的小区对这些问题区域的影响等， 以确定问题区域中哪些小区需要优化处理， 即确定待优化小区。
本发明的发明人发现，现有技术中在进行网络优化时， 需要通过人工及辅 助的办公软件来综合分析获取小区的优化建议，较大程度依赖于网优工程师的 分析能力，且缺少对网络全局的综合分析， 并且需要逐个对待优化小区进行迭 代优化， 优化时间长， 导致网络优化的效率低和准确度不高。 发明内容
本发明实施例提供一种确定待优化小区集合的装置，可以提高网络优化的 效率和准确度。 本发明实施例还提供了相应的方法。
本发明第一方面提供一种确定待优化小区集合的装置， 包括：
第一确定单元， 用于根据栅格地图中栅格的评估参数，确定所述栅格地图 中的问题栅格，所述栅格地图中的栅格是根据网络覆盖的地理区域预先划分的 栅格化区域，所述栅格化区域的网络覆盖信号对应的小区为所述栅格的关联小 区；
聚合单元，用于根据所述第一确定单元确定的所述问题栅格的关联小区对 所述问题栅格进行聚合， 形成问题区域， 其中， 当所述问题区域包含至少两个 问题栅格时，所述至少两个问题栅格中任一问题栅格的关联小区与所述至少两 个问题栅格中除所述任一问题栅格之外的至少一个问题栅格的关联小区存在 交集， 且所述交集包含的关联小区的个数不小于第一预置门限；
第二确定单元，用于将所述聚合单元聚合的所述问题区域中所有问题栅格 的关联小区确定为待优化小区集合。
结合第一方面， 在第一种可能的实现方式中， 所述聚合单元包括： 关联区域划分子单元，用于根据所述栅格地图中问题栅格的位置对所述问 题栅格进行划分， 形成栅格关联区域， 所述栅格关联区域内任一问题栅格与所 述栅格关联区域内除所述任一问题栅格之外的至少一个问题栅格相连； 域内，根据所述问题栅格的关联小区对所述问题栅格进行一阶聚合， 形成一阶 问题区域， 所述一阶问题区域内的问题栅格在同一栅格关联区域内，且所述一 阶问题区域内任一问题栅格的关联小区与所述一阶问题区域内除所述任一问 题栅格之外的至少一个问题栅格的关联小区的交集包含的关联小区的个数不 小于所述第一预置门限。
结合第一方面第一种可能的实现方式， 在第二种可能的实现方式中， 所述关联区域划分子单元具体用于：
在所述栅格地图的问题栅格中，选择任一问题栅格作为所述栅格地图上第 一级九宫格的中心， 所述九宫格为三行三列的方格阵列；
查找所述第一级九宫格中是否存在除第一级九宫格的中心之外的问题栅 格； 若否， 则将所述第一级九宫格的中心归入第一栅格区域， 将所述第一栅格 区域作为所述栅格关联区域； 或者，
若是，则将所述第一级九宫格中除所述第一级九宫格的中心之外的问题栅 格作为第一级问题栅格，并将所述第一级九宫格的中心以及所述第一级问题栅 格归入所述第一栅格区域形成第二栅格区域，分别以所述第一级问题栅格作为 第二级九宫格的中心，查找所述第二级九宫格中是否存在除所述第二级九宫格 的中心之外的问题栅格，若否，则将所述第二栅格区域作为所述栅格关联区域， 或者， 若是， 则将所述第二级九宫格中除所述第二级九宫格的中心之外的问题 栅格作为第二级问题栅格，并将所述第二级问题栅格归入所述第二栅格区域形 成第三栅格区域， 分别以所述第二级问题栅格为第三级九宫格的中心， 查找所 述第三级九宫格中是否存在除所述第三级九宫格的中心之外的问题栅格， 若 否， 则将所述第三栅格区域作为所述栅格关联区域。
结合第一方面第一种或第二种可能的实现方式，在第三种可能的实现方式 中，
所述一阶聚合子单元具体用于：
在所述栅格关联区域中， 选择任一问题栅格归入第一起点问题栅格区域， 所述第一起点问题栅格区域的关联小区为所述第一起点问题栅格区域中问题 栅格的关联小区；
若所述第一起点问题栅格区域的关联小区与所述栅格关联区域中除所述 第一起点问题栅格区域之外的任意一个问题栅格的关联小区的交集包含的关 联小区的个数小于所述第一预置门限，则将所述第一起点问题栅格区域作为所 述一阶问题区域； 或者，
若所述第一起点问题栅格区域的关联小区与所述栅格关联区域中除所述 第一起点问题栅格区域之外的任一问题栅格的关联小区的交集包含的关联小 区的个数不小于所述第一预置门限，则将所述第一起点问题栅格区域之外的任 一问题栅格归入所述第一起点问题栅格区域， 形成第二起点问题栅格区域， 并 将所述第二起点问题栅格区域中问题栅格分别关联的关联小区的交集作为第 二起点问题栅格区域的关联小区；确定所述第二起点问题栅格区域的关联小区 与所述栅格关联区域中除所述第二起点问题栅格区域之外的任一问题栅格的 关联小区的交集包含的关联小区的个数是否小于所述第一预置门限； 若是， 则 将所述第二起点问题栅格区域作为所述一阶问题区域； 若否， 则将所述第二起 点问题栅格区域之外的任一问题栅格归入所述第二起点问题栅格区域，形成第 三起点问题栅格区域。
结合第一方面第三种可能的实现方式， 在第四种可能的实现方式中， 当所 述栅格地图中的栅格有编号时，
所述关联区域划分子单元， 具体用于在所述栅格地图的问题栅格中，选择 编号最大的问题栅格或者编号最小的问题栅格作为所述栅格地图上第一级九 宫格的中心。
所述一阶聚合子单元，具体用于当所述编号最大的问题栅格作为所述栅格 地图上第一级九宫格的中心时，在所述栅格关联区域中，选择所述编号最大的 问题栅格归入第一起点问题栅格区域；当所述编号最小的问题栅格作为所述栅 格地图上第一级九宫格的中心时，在所述栅格关联区域中，选择所述编号最小 的问题栅格归入第一起点问题栅格区域。
结合第一方面第一种至第四种可能的实现方式中的任意一种，在第五种可 能的实现方式中， 所述聚合单元还包括：
二阶聚合子单元，用于对所述一阶聚合子单元聚合的所述一阶问题区域进 行二阶聚合， 形成二阶问题区域， 所述二阶问题区域包含至少一个一阶问题区 域。
结合第一方面第五种可能的实现方式， 在第六种可能的实现方式中， 所述二阶聚合子单元具体用于：
在所述一阶问题区域中选择任——阶问题区域归入第一起点一阶问题区 域，所述第一起点一阶问题区域的关联小区为第一起点一阶问题区域内问题栅 格的关联小区；
若所述第一起点一阶问题区域的关联小区与除所述第一起点一阶问题区 域之外的任意一个一阶问题区域中问题栅格的关联小区的交集包含的关联小 区的个数小于所述第一预置门限，则将所述第一起点一阶问题区域作为所述二 阶问题区域； 或者，
若所述第一起点一阶问题区域的关联小区与除所述第一起点一阶问题区 域之外的任意一个一阶问题区域中问题栅格的关联小区的交集中包含的小区 的个数不小于所述第一预置门限，则将所述第一起点一阶问题区域之外的任意 一个一阶问题区域归入所述第一起点一阶问题区域，形成第二起点一阶问题区 域，并将所述第二起点一阶问题区域中问题栅格关联小区的交集作为第二起点 一阶问题区域的关联小区；确定所述第二起点一阶问题区域的关联小区与除所 述第二起点一阶问题区域之外的任——阶问题区域的关联小区的交集包含的 关联小区的个数是否小于所述第一预置门限； 若否， 则将所述第二起点一阶问 题区域作为所述二阶问题区域； 若是， 则将所述除所述第二起点一阶问题区域 之外的任——阶问题区域归入所述第二起点一阶问题区域，形成第三起点一阶 问题区域。
结合第一方面第五种可能的实现方式， 在第七种可能的实现方式中， 所述二阶聚合子单元具体用于：
在所述一阶问题区域中选择权重最大的一阶问题区域归入所述第一起点 一阶问题区域，所述第一起点一阶问题区域的关联小区为第一起点一阶问题区 域内问题栅格的关联小区；
若所述第一起点一阶问题区域的关联小区与所述第一起点一阶问题区域 的质心距离最短的一阶问题区域的关联小区的交集包含的关联小区的个数不 小于所述第一预置门限，则将所述质心距离最短的一阶问题区域归入所述第一 起点一阶问题区域， 形成第二起点一阶问题区域， 并将所述第二起点一阶问题 区域中问题栅格关联小区的交集作为第二起点一阶问题区域的关联小区，所述 第一起点一阶问题区域的质心距离最短的一阶问题区域为所述第一起点一阶 问题区域之外的第——阶问题区域，所述第——阶问题区域的质心与所述第一 起点一阶问题区域的质心之间距离最短，所述第一起点一阶问题区域的质心为 所述第一起点一阶问题区域的权重均衡点，所述第——阶问题区域的质心为所 述第——阶问题区域的权重均衡点；
确定所述第二起点一阶问题区域的关联小区与所述第二起点一阶问题区 域之外的质心距离最短的一阶问题区域的关联小区的交集包含的关联小区的 个数是否小于所述第一预置门限；
若是， 则将所述第二起点一阶问题区域作为所述二阶问题区域； 若否，则将所述除所述第二起点一阶问题区域之外的权重最大的一阶问题 区域归入所述第二起点一阶问题区域， 形成第三起点一阶问题区域。
结合第一方面第一种至第七种可能的实现方式中的任意一种，在第八种可 能的实现方式中， 所述装置还包括第三确定单元和小区优化单元；
所述第一确定单元， 还用于获取所述栅格地图中问题栅格的权重； 所述第三确定单元，用于根据所述第一确定单元获取的所述栅格地图中问 题栅格的权重， 确定所述问题区域中每个问题区域的权重；
所述小区优化单元，用于按照所述第三确定单元确定的所述每个问题区域 的权重，按照所述每个问题区域的权重由大到小的顺序对所述每个问题区域中 的待优化小区集合进行优化。
结合第一方面、 第一方面第一种至第八种可能的实现方式中的任意一种， 在第九种可能的实现方式中，
所述第一确定单元， 具体用于获取所述栅格地图中栅格的评估参数， 所述 评估参数包括第一小区的下行平均电平，所述第一小区为所述栅格的关联小区 中下行信号的平均电平最强的小区，将所述栅格地图中评估参数低于第二预置 门限的栅格确定为所述问题栅格。
本发明第二方面提供一种确定待优化小区集合的方法， 包括：
根据栅格地图中栅格的评估参数，确定所述栅格地图中的问题栅格， 所述 栅格地图中的栅格是根据网络覆盖的地理区域预先划分的栅格化区域，所述栅 格化区域的网络覆盖信号对应的小区为所述栅格的关联小区；
根据所述问题栅格的关联小区对所述问题栅格进行聚合， 形成问题区域， 其中， 当所述问题区域包含至少两个问题栅格时， 所述至少两个问题栅格中任 一问题栅格的关联小区与所述至少两个问题栅格中除所述任一问题栅格之外 的至少一个问题栅格的关联小区存在交集，且所述交集包含的关联小区的个数 不小于第一预置门限；
将所述问题区域中所有问题栅格的关联小区确定为待优化小区集合。 结合第二方面，在第一种可能的实现方式中， 所述根据所述问题栅格的关 联小区对所述问题栅格进行聚合， 形成问题区域， 包括：
根据所述栅格地图中问题栅格的位置对所述问题栅格进行划分，形成栅格 关联区域，所述栅格关联区域内任一问题栅格与所述栅格关联区域内除所述任 一问题栅格之外的至少一个问题栅格相连；
在所述栅格关联区域内，根据所述问题栅格的关联小区对所述问题栅格进 行一阶聚合， 形成一阶问题区域， 所述一阶问题区域内的问题栅格在同一栅格 关联区域内，且所述一阶问题区域内任一问题栅格的关联小区与所述一阶问题 区域内除所述任一问题栅格之外的至少一个问题栅格的关联小区的交集包含 的关联小区的个数不小于所述第一预置门限。
结合第二方面第一种可能的实现方式， 在第二种可能的实现方式中， 所述 根据所述栅格地图中问题栅格的位置对所述问题栅格进行划分，形成栅格关联 区域， 包括：
在所述栅格地图的问题栅格中，选择任一问题栅格作为所述栅格地图上第 一级九宫格的中心， 所述九宫格为三行三列的方格阵列；
查找所述第一级九宫格中是否存在除第一级九宫格的中心之外的问题栅 格； 若否， 则将所述第一级九宫格的中心归入第一栅格区域， 将所述第一栅格 区域作为所述栅格关联区域； 或者，
若是，则将所述第一级九宫格中除所述第一级九宫格的中心之外的问题栅 格作为第一级问题栅格，并将所述第一级九宫格的中心以及所述第一级问题栅 格归入所述第一栅格区域形成第二栅格区域，分别以所述第一级问题栅格作为 第二级九宫格的中心，查找所述第二级九宫格中是否存在除所述第二级九宫格 的中心之外的问题栅格，若否，则将所述第二栅格区域作为所述栅格关联区域， 或者， 若是， 则将所述第二级九宫格中除所述第二级九宫格的中心之外的问题 栅格作为第二级问题栅格，并将所述第二级问题栅格归入所述第二栅格区域形 成第三栅格区域， 分别以所述第二级问题栅格为第三级九宫格的中心， 查找所 述第三级九宫格中是否存在除所述第三级九宫格的中心之外的问题栅格， 若 否， 则将所述第三栅格区域作为所述栅格关联区域。
结合第二方面第一种或第二种可能的实现方式，在第三种可能的实现方式 中， 所述在所述栅格关联区域内，根据所述问题栅格的关联小区对所述问题栅 格进行一阶聚合， 形成一阶问题区域， 包括：
在所述栅格关联区域中， 选择任一问题栅格归入第一起点问题栅格区域， 所述第一起点问题栅格区域的关联小区为所述第一起点问题栅格区域中问题 栅格的关联小区；
若所述第一起点问题栅格区域的关联小区与所述栅格关联区域中除所述 第一起点问题栅格区域之外的任意一个问题栅格的关联小区的交集包含的关 联小区的个数小于所述第一预置门限，则将所述第一起点问题栅格区域作为所 述一阶问题区域； 或者，
若所述第一起点问题栅格区域的关联小区与所述栅格关联区域中除所述 第一起点问题栅格区域之外的任一问题栅格的关联小区的交集包含的关联小 区的个数不小于所述第一预置门限，则将所述第一起点问题栅格区域之外的任 一问题栅格归入所述第一起点问题栅格区域， 形成第二起点问题栅格区域， 并 将所述第二起点问题栅格区域中问题栅格分别关联的关联小区的交集作为第 二起点问题栅格区域的关联小区；确定所述第二起点问题栅格区域的关联小区 与所述栅格关联区域中除所述第二起点问题栅格区域之外的任一问题栅格的 关联小区的交集包含的关联小区的个数是否小于所述第一预置门限； 若是， 则 将所述第二起点问题栅格区域作为所述一阶问题区域； 若否， 则将所述第二起 点问题栅格区域之外的任一问题栅格归入所述第二起点问题栅格区域，形成第 三起点问题栅格区域。
结合第二方面第三种可能的实现方式， 在第四种可能的实现方式中， 当所 述栅格地图中的栅格有编号时，
所述在所述栅格地图的问题栅格中，选择任一问题栅格作为所述栅格地图 上第一级九宫格的中心， 包括：
在所述栅格地图的问题栅格中，选择编号最大的问题栅格或者编号最小的 问题栅格作为所述栅格地图上第一级九宫格的中心；
所述在所述栅格关联区域中，选择任一问题栅格归入第一起点问题栅格区 域， 包括：
当所述编号最大的问题栅格作为所述栅格地图上第一级九宫格的中心时， 在所述栅格关联区域中，选择所述编号最大的问题栅格归入第一起点问题栅格 区域；
当所述编号最小的问题栅格作为所述栅格地图上第一级九宫格的中心时， 在所述栅格关联区域中，选择所述编号最小的问题栅格归入第一起点问题栅格 区域。 结合第二方面第一种至第四种可能的实现方式中的任意一种，在第五种可 能的实现方式中， 所述根据所述问题栅格的关联小区对所述问题栅格进行聚 合， 形成问题区域， 还包括：
对所述一阶问题区域进行二阶聚合， 形成二阶问题区域， 所述二阶问题区 域包含至少一个一阶问题区域。
结合第二方面第五种可能的实现方式， 在第六种可能的实现方式中， 所述 对所述一阶问题区域进行二阶聚合， 形成二阶问题区域， 包括：
在所述一阶问题区域中选择任——阶问题区域归入第一起点一阶问题区 域，所述第一起点一阶问题区域的关联小区为第一起点一阶问题区域内问题栅 格的关联小区；
若所述第一起点一阶问题区域的关联小区与除所述第一起点一阶问题区 域之外的任意一个一阶问题区域中问题栅格的关联小区的交集包含的关联小 区的个数小于所述第一预置门限，则将所述第一起点一阶问题区域作为所述二 阶问题区域； 或者，
若所述第一起点一阶问题区域的关联小区与除所述第一起点一阶问题区 域之外的任意一个一阶问题区域中问题栅格的关联小区的交集中包含的小区 的个数不小于所述第一预置门限，则将所述第一起点一阶问题区域之外的任意 一个一阶问题区域归入所述第一起点一阶问题区域，形成第二起点一阶问题区 域，并将所述第二起点一阶问题区域中问题栅格关联小区的交集作为第二起点 一阶问题区域的关联小区；确定所述第二起点一阶问题区域的关联小区与除所 述第二起点一阶问题区域之外的任——阶问题区域的关联小区的交集包含的 关联小区的个数是否小于所述第一预置门限； 若否， 则将所述第二起点一阶问 题区域作为所述二阶问题区域； 若是， 则将所述除所述第二起点一阶问题区域 之外的任——阶问题区域归入所述第二起点一阶问题区域，形成第三起点一阶 问题区域。
结合第二方面第五种可能的实现方式， 在第七种可能的实现方式中， 所述 对所述一阶问题区域进行二阶聚合， 形成二阶问题区域， 包括：
在所述一阶问题区域中选择权重最大的一阶问题区域归入所述第一起点 一阶问题区域，所述第一起点一阶问题区域的关联小区为第一起点一阶问题区 域内问题栅格的关联小区；
若所述第一起点一阶问题区域的关联小区与所述第一起点一阶问题区域 的质心距离最短的一阶问题区域的关联小区的交集包含的关联小区的个数不 小于所述第一预置门限，则将所述质心距离最短的一阶问题区域归入所述第一 起点一阶问题区域， 形成第二起点一阶问题区域， 并将所述第二起点一阶问题 区域中问题栅格关联小区的交集作为第二起点一阶问题区域的关联小区，所述 第一起点一阶问题区域的质心距离最短的一阶问题区域为所述第一起点一阶 问题区域之外的第——阶问题区域，所述第——阶问题区域的质心与所述第一 起点一阶问题区域的质心之间距离最短，所述第一起点一阶问题区域的质心为 所述第一起点一阶问题区域的权重均衡点，所述第——阶问题区域的质心为所 述第——阶问题区域的权重均衡点；
确定所述第二起点一阶问题区域的关联小区与所述第二起点一阶问题区 域之外的质心距离最短的一阶问题区域的关联小区的交集包含的关联小区的 个数是否小于所述第一预置门限；
若是， 则将所述第二起点一阶问题区域作为所述二阶问题区域； 若否，则将所述除所述第二起点一阶问题区域之外的权重最大的一阶问题 区域归入所述第二起点一阶问题区域， 形成第三起点一阶问题区域。
结合第二方面第一种至第七种可能的实现方式中的任意一种，在第八种可 能的实现方式中， 所述方法还包括：
获取所述栅格地图中问题栅格的权重；
根据所述栅格地图中问题栅格的权重，确定所述问题区域中每个问题区域 的权重；
按照所述每个问题区域的权重，按照所述每个问题区域的权重由大到 d、的 顺序对所述每个问题区域中的待优化小区集合进行优化。
结合第二方面、 第二方面第一种至第八种可能的实现方式中的任意一种， 在第九种可能的实现方式中， 所述根据栅格地图中栅格的评估参数， 确定所 述栅格地图中的问题栅格， 包括： 获取所述栅格地图中栅格的评估参数，所述评估参数包括第一小区的下行 平均电平，所述第一小区为所述栅格的关联小区中下行信号的平均电平最强的 小区；
将所述栅格地图中评估参数低于第二预置门限的栅格确定为所述问题栅 格。
本发明实施例釆用第一确定单元， 用于根据栅格地图中栅格的评估参数， 确定所述栅格地图中的问题栅格，所述栅格地图中的栅格是根据网络覆盖的地 理区域预先划分的栅格化区域，所述栅格化区域的网络覆盖信号对应的小区为 所述栅格的关联小区； 聚合单元， 用于根据所述第一确定单元确定的所述问题 栅格的关联小区对所述问题栅格进行聚合， 形成问题区域， 其中， 当所述问题 区域包含至少两个问题栅格时，所述至少两个问题栅格中任一问题栅格的关联 小区与所述至少两个问题栅格中除所述任一问题栅格之外的至少一个问题栅 格的关联小区存在交集，且所述交集包含的关联小区的个数不小于第一预置门 限； 第二确定单元， 用于将所述聚合单元聚合的所述问题区域中所有问题栅格 的关联小区确定为待优化小区集合。 与现有技术中缺少对网络全局的综合分 析， 并且需要逐个对待优化小区进行迭代优化相比， 本发明实施例提供的确定 待优化小区的装置， 可以通过栅格地图中的栅格来确定问题区域，将同一问题 区域中的问题栅格所关联的关联小区确定为待优化小区集合，从而在优化前不 需要逐个小区做确认， 从而提高了网络优化的效率和准确度。 附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所 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他的附图。
图 1是本发明实施例中确定待优化小区集合的装置的一个实施例示意图； 图 2是本发明实施例中场景实施例的一个示意图；
图 3是本发明实施例中确定待优化小区集合的装置的另一个实施例示意 图；
图 4是本发明实施例中场景实施例的另一示意图；
图 5是本发明实施例中确定待优化小区集合的装置的另一个实施例示意 图；
图 6是本发明实施例中场景实施例的另一示意图；
图 7是本发明实施例中确定待优化小区集合的装置的另一个实施例示意 图；
图 8是本发明实施例中场景实施例的另一示意图；
图 9是本发明实施例中确定待优化 d、区集合的方法的一个实施例示意图； 图 10是本发明实施例中确定待优化小区集合的装置的另一个实施例示意 图。 具体实施方式
本发明实施例提供一种确定待优化小区集合的装置，可以提高网络优化的 效率和准确度。本发明实施例还提供了相应的方法。本发明实施例还提供了相 应的方法。 以下分别进行详细说明。
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清 楚、 完整地描述， 显然， 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， 本领域技术人员在没有作出创造性劳 动前提下所获得的所有其他实施例， 都属于本发明保护的范围。
参阅图 1， 本发明实施例提供的一种确定待优化小区集合的装置， 即确定 待优化小区集合的装置 10， 包括： 第一确定单元 101、 聚合单元 102和第二确定 单元 103， 具体如下所述。
第一确定单元 101， 用于根据栅格地图中栅格的评估参数， 确定所述栅格 地图中的问题栅格，所述栅格地图中的栅格是根据网络覆盖的地理区域预先划 分的栅格化区域，所述栅格化区域的网络覆盖信号对应的小区为所述栅格的关 联小区；
聚合单元 102，用于根据第一确定单元 101确定的所述问题栅格的关联小区 对所述问题栅格进行聚合， 形成问题区域， 其中， 当所述问题区域包含至少两 个问题栅格时，所述至少两个问题栅格中任一问题栅格的关联小区与所述至少 两个问题栅格中除所述任一问题栅格之外的至少一个问题栅格的关联小区存 在交集， 且所述交集包含的关联小区的个数不小于第一预置门限；
第二确定单元 103，用于将聚合单元 102聚合的所述问题区域中所有问题栅 格的关联小区确定为待优化小区集合。
其中， 第一预置门限可以预先设置在图 1所示的装置， 也可以通过输入设 备配置给该装置， 此外， 第一预置门限可以为大于或等于 1的整数。
其中，栅格化区域的网络覆盖信号对应的小区具体是指： 当该栅格化区域 中有至少一个小区的信号进行覆盖时，则该至少一个小区为该栅格化区域的网 络覆盖信号对应的小区。 例如， 假设有 3个小区 Al， A2, A3的信号覆盖了栅 格 A的地理区域， 则栅格 A网络覆盖信号对应的小区为 Al， A2和 A3。
本发明实施例中， 第一确定单元根据栅格地图中栅格的评估参数，确定所 述栅格地图中的问题栅格，所述栅格地图中的栅格是根据网络覆盖的地理区域 预先划分的栅格化区域，所述栅格化区域的网络覆盖信号对应的小区为所述栅 格的关联小区；聚合单元根据所述第一确定单元确定的所述问题栅格的关联小 区对所述问题栅格进行聚合， 形成问题区域， 其中， 当所述问题区域包含至少 两个问题栅格时，所述至少两个问题栅格中任一问题栅格的关联小区与所述至 少两个问题栅格中除所述任一问题栅格之外的至少一个问题栅格的关联小区 存在交集，且所述交集包含的关联小区的个数不小于第一预置门限； 第二确定 单元将所述聚合单元聚合的所述问题区域中所有问题栅格的关联小区确定为 待优化小区集合。 与现有技术相比， 本发明实施例提供的确定待优化小区集合 的装置， 可以通过栅格地图中的栅格来确定问题区域， 并将同一问题区域中的 问题栅格的关联小区确定为待优化小区集合， 实现了对网络全局的综合分析， 并且不需要逐个对待优化小区进行迭代优化，从而提高了网络优化的效率和准 确度。
其中， 第一确定单元 101， 具体用于获取所述栅格地图中栅格的评估参数， 所述评估参数包括第一小区的下行平均电平，所述第一小区为所述栅格的关联 小区中下行信号的平均电平最强的小区，将所述栅格地图中评估参数低于第二 预置门限的栅格确定为所述问题栅格。
其中， 第二预置门限可以预先设置在图 1所示的装置， 也可以通过输入设 备配置给该装置， 此处不予限制。
本发明实施例中，栅格是工程技术人员根据网络覆盖预先划分的栅格化位 置区域， 栅格可以有多个， 一个栅格对应的覆盖范围可以是 50米 *50米大的范 围， 每个栅格都有栅格属性， 例如， 栅格属性可以参阅表 1进行理解：
表 1 : 栅格属性表
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上述表格中， 栅格编号 i可以根据具体的栅格数量来确定， 为从 1开始的正 整数， 例如， 从 1到 1000， 具体的栅格数量可以根据网络覆盖确定； 栅格经纬 度中， X表示经度， y表示纬度； Y表示是问题栅格， N表示不是问题栅格； 栅 格权重的取值范围从 0-1 ; 栅格的关联小区是指编号为 i的栅格对应的覆盖范围 下的小区， 不同栅格的关联小区可以相同， 可以不同， 也可以有交叉。 栅格的 关联小区的下行平均电平是指栅格内所有关联小区的下行电平的平均值。
例如： 评估参数为栅格的关联小区的下行平均电平时， 用于评估的下行平 均电平预置门限为 -85时，表 1中的三个关联小区最强的电平为 -90， -90小于 -85， 所以可以确定标号为 i的栅格为问题栅格。
需要指出的是， 整个网络覆盖的栅格可以列成一张栅格化列表， 列表中按 照栅格编号的顺序展示栅格的位置。其中，栅格化列表中的栅格可以按照一定 的顺序栅格编号来标识， 例如， 从左到右， 从上到下的顺序来标识， 具体可以 参见图 2。
图 2中示出的栅格示意图中， 釆用倾斜加粗带下划线的方式突出显示问题 栅格， 具体编号为 102-104、 202-204、 302-304、 108-109、 208-209、 308-309、 502-504、 602-604、 702-704、 905-906、 1005-1006、 1105、 1108-1109、 1208、 1302、 1401-1403、 1406、 1506。 在上述图 1对应的实施例的基础上， 参阅图 3， 本发明实施例提供的确定待 优化小区集合的装置的另一实施例中， 所述聚合单元 102包括：
关联区域划分子单元 1021，用于根据所述栅格地图中问题栅格的位置对所 述问题栅格进行划分， 形成栅格关联区域， 所述栅格关联区域内任一问题栅格 与所述栅格关联区域内除所述任一问题栅格之外的至少一个问题栅格相连； 联区域内，根据所述问题栅格的关联小区对所述问题栅格进行一阶聚合， 形成 一阶问题区域， 所述一阶问题区域内的问题栅格在同一栅格关联区域内，且所 述一阶问题区域内任一问题栅格的关联小区与所述一阶问题区域内除所述任 一问题栅格之外的至少一个问题栅格的关联小区的交集包含的关联小区的个 数不小于所述第一预置门限。
本发明实施例中，对同一栅格关联区域中的问题栅格进行一阶聚合，将同 一栅格关联区域中关联小区存在交集的问题栅格划分到一个一阶问题区域，并 将一阶问题区域内的关联小区确定为待优化小区集合，并对待优化小区集合进 行优化， 从而提高了网络优化的效率。
进一步地， 关联区域划分子单元 1021具体用于：
在所述栅格地图的问题栅格中，选择任一问题栅格作为所述栅格地图上第 一级九宫格的中心， 所述九宫格为三行三列的方格阵列；
查找所述第一级九宫格中是否存在除第一级九宫格的中心之外的问题栅 格； 若否， 则将所述第一级九宫格的中心归入第一栅格区域， 将所述第一栅格 区域作为所述栅格关联区域； 或者，
若是，则将所述第一级九宫格中除所述第一级九宫格的中心之外的问题栅 格作为第一级问题栅格，并将所述第一级九宫格的中心以及所述第一级问题栅 格归入所述第一栅格区域形成第二栅格区域，分别以所述第一级问题栅格作为 第二级九宫格的中心，查找所述第二级九宫格中是否存在除所述第二级九宫格 的中心之外的问题栅格，若否，则将所述第二栅格区域作为所述栅格关联区域， 或者， 若是， 则将所述第二级九宫格中除所述第二级九宫格的中心之外的问题 栅格作为第二级问题栅格，并将所述第二级问题栅格归入所述第二栅格区域形 成第三栅格区域， 分别以所述第二级问题栅格为第三级九宫格的中心， 查找所 述第三级九宫格中是否存在除所述第三级九宫格的中心之外的问题栅格， 若 否， 则将所述第三栅格区域作为所述栅格关联区域。 九宫格， 还可以继续查找下去， 还可以有第四级、 第五级、 第六级等， 一直查 找到某一级的九宫格中查找不到除作为中心之外的问题栅格，才会结束本次查 找过程。 然后， 再重新确定第一级九宫格的中心， 重复上述过程， 此处不再赘 述。
可选地， 关联区域划分子单元 1021具体还可以用于：
根据所述栅格地图中的栅格的编号，在所述栅格地图的问题栅格中选择编 号最大的问题栅格或者编号最小的问题栅格作为所述栅格地图上第一级九宫 格的中心。
进一步地，一阶聚合子单元 1022， 具体用于当所述编号最大的问题栅格作 为所述栅格地图上第一级九宫格的中心时， 在所述栅格关联区域中，选择所述 编号最大的问题栅格归入第一起点问题栅格区域；当所述编号最小的问题栅格 作为所述栅格地图上第一级九宫格的中心时，在所述栅格关联区域中，选择所 述编号最小的问题栅格归入第一起点问题栅格区域。
需要指出的是，按照栅格的编号确定栅格关联区域， 可以提高栅格关联区 域确定的效率。
本发明实施例中，在确定问题栅格后，需要将问题栅格按照区域进行划分， 形成栅格关联区域，在图 2所示出的栅格示意图中，按照栅格关联区域的定义， 可以有 7个栅格关联区域， 按照定义， 所述栅格关联区域内任一问题栅格与所 述栅格关联区域内除所述任一问题栅格之外的至少一个问题栅格相连；在实际 运行过程中， 可以通过九宫格的方式确定栅格关联区域， 九宫格方式确定栅格 关联区域的过程如下：
通过九宫格方式确定栅格关联区域的过程可以任一问题栅格作为所述栅 格地图上第一级九宫格的中心， 当栅格地图上的栅格有编号时，也可以从问题 栅格中选择编号最小或者编号最大的问题栅格作为所述栅格地图上第一级九 宫格的中心。 例如： 从图 2中可以看出问题栅格中编号最小的栅格为 102， 则将 栅格 102作为第一级九宫格的中心， 在第一九宫格中可以查找到的与问题栅格 102相连的问题栅格还有编号为 103、 202和 203的三个问题栅格， 然后再分别以 编号为 103、 202和 203的三个问题栅格作为第二级九宫格的中心， 在第二级九 宫格中分别查找到问题栅格还有编号为 104、 204、 302、 303和 304的五个问题 栅格， 再以编号为 104、 204、 302、 303和 304的五个问题栅格作为第三级九宫 格的中心时， 没有再查找到其他的问题栅格， 则可以确定编号为 102-104、 202-204、 302-304的九个问题栅格成为第一个栅格关联区域。
接下来在剩余的问题栅格中找到编号最小的问题栅格为 108， 重复上述九 宫格查找的过程， 形成第二个栅格关联区域， 直到图 2所示的栅格示意图中的 所有问题栅格都被查找到， 并被划分到栅格关联区域。 当然， 还可以从编号最 同， 对此不再过多赘述。
如图 4所示， 图 4为图 2的栅格示意图上标出栅格关联区域的栅格示意图。 图 5中 110-170所标示的区域为第一个栅格关联区域到第七个栅格关联区域。
可选地， 所述一阶聚合子单元 1022具体用于：
在所述栅格关联区域中， 选择任一问题栅格归入第一起点问题栅格区域， 所述第一起点问题栅格区域的关联小区为所述第一起点问题栅格区域中问题 栅格的关联小区；
若所述第一起点问题栅格区域的关联小区与所述栅格关联区域中除所述 第一起点问题栅格区域之外的任意一个问题栅格的关联小区的交集包含的关 联小区的个数小于所述第一预置门限，则将所述第一起点问题栅格区域作为所 述一阶问题区域； 或者，
若所述第一起点问题栅格区域的关联小区与所述栅格关联区域中除所述 第一起点问题栅格区域之外的任一问题栅格的关联小区的交集包含的关联小 区的个数不小于所述第一预置门限，则将所述第一起点问题栅格区域之外的任 一问题栅格归入所述第一起点问题栅格区域， 形成第二起点问题栅格区域， 并 将所述第二起点问题栅格区域中问题栅格分别关联的关联小区的交集作为第 二起点问题栅格区域的关联小区；确定所述第二起点问题栅格区域的关联小区 与所述栅格关联区域中除所述第二起点问题栅格区域之外的任一问题栅格的 关联小区的交集包含的关联小区的个数是否小于所述第一预置门限； 若是， 则 将所述第二起点问题栅格区域作为所述一阶问题区域； 若否， 则将所述第二起 点问题栅格区域之外的任一问题栅格归入所述第二起点问题栅格区域，形成第 三起点问题栅格区域。
本发明实施例中一阶问题区域聚合的过程不限于只到第三起点问题栅格 区域，还可以继续聚合下去， 一直聚合到某一起点问题栅格区域与一问题栅格 的交集中小区的数量小于第一预置门限。 才会结束本次聚合过程。 然后， 再重 新确定第一起点问题栅格区域， 重复上述过程， 直到栅格关联区域中的问题栅 格都划分到一阶问题区域。
本发明实施例中， 在同一个栅格关联区域中的栅格的关联小区可以相同， 也可以不同，也可以部分相同， 所以即使在同一个栅格关联区域中的问题栅格 也可能不属于同一个问题区域， 因为可以没有相同的关联小区。
因此，需要对同一个栅格关联区域中的栅格根据关联小区的共有状况进行 聚合， 聚合的原则是先选择聚合起点， 本发明实施例中， 可以选择栅格关联区 域中的任一问题栅格作为聚合的起点，然后可以选择该栅格关联区域中除掉作 为聚合起点的问题栅格之外的任一问题栅格进行聚合，也可以选择栅格关联区 域中编号最大或者编号最小的问题栅格作为聚合的起点，然后选择与聚合起点 的问题栅格的编号最接近的问题栅格进行聚合。以图 4中栅格栅格关联区域 110 为例， 编号最小的问题栅格为 102， 则将问题栅格 102作为第一起点问题栅格区 域， 与问题栅格 102编号最接近的问题栅格为 103， 如果问题栅格 102的关联小 区为 A、 B、 C， 问题栅格 103的关联小区为 B、 C、 D， 那么问题栅格 102和 103 的交集为 B和 C， 如果第一预置门限为 1， 则将问题栅格 103归入第一起点问题 栅格区域， 形成第二起点问题栅格区域， 并将所述第二起点问题栅格区域中问 题栅格分别关联的关联小区的交集作为第二起点问题栅格区域的关联小区，则 第二起点问题栅格区域的关联小区的交集为 B和 C， 然后再选择一个编号与问 题栅格 102或 103最接近的问题栅格， 可以选择问题栅格 104， 问题栅格 104的关 联小区为^ C、 E， 用于交集 B和 C与问题栅格 104的关联小区为 B、 C、 E进行 聚合， 交集还是 B和 C， 则将问题栅格 104归入第二起点问题栅格区域， 形成第 三起点问题栅格区域， 然后再用第三起点问题栅格区域的交集 B和 C与栅格 202 聚合， 以此类推， 每次都用最新形成的交集与下一个问题栅格做聚合， 直到聚 合后的交集中小区的数量小于 1，如果一直聚合到问题栅格 304，每次集合的交 集中都包含 8和 ， 或者只包含 8或 ， 则可以确定栅格关联区域 110为一个一 阶问题区域， 如果聚合到问题栅格 204时， 交集为空， 说明问题栅格 204不能被 划分与问题栅格 102划分到同一个一阶问题区域，然后再从栅格 302开始执行上 述聚合过程， 直到问题栅格 304， 如果聚合过程中， 确定问题栅格 204、 302和 303不能与问题栅格 102聚合到同一个一阶问题区域， 再将问题栅格 204和 302 进行聚合， 重复上述栅格聚合的过程， 直到将栅格关联区域 110中的所有问题 栅格聚合完成，如果最后剩余一个问题栅格不能与其他栅格聚合， 则可以将最 后剩余的问题栅格作为一个独立的一阶问题区域。
在栅格关联区域 120-170中都重复在栅格关联区域 110中的聚合过程， 直到 将所有问题栅格都聚合到一阶问题区域。
可选地， 在上述图 3对应的实施例或可选实施例的基础上， 参阅图 5， 本发 明实施例提供的确定待优化小区集合的装置的另一实施例中， 聚合单元 102还 包括：
二阶聚合子单元 1023，用于对一阶聚合子单元 1022聚合的所述一阶问题区 域进行二阶聚合， 形成二阶问题区域， 所述二阶问题区域包含至少一个一阶问 题区域。
可选地， 二阶聚合子单元 1023具体可以用于：
在所述一阶问题区域中选择任——阶问题区域归入第一起点一阶问题区 域，所述第一起点一阶问题区域的关联小区为第一起点一阶问题区域内问题栅 格的关联小区；
若所述第一起点一阶问题区域的关联小区与除所述第一起点一阶问题区 域之外的任意一个一阶问题区域中问题栅格的关联小区的交集包含的关联小 区的个数小于所述第一预置门限，则将所述第一起点一阶问题区域作为所述二 阶问题区域； 或者，
若所述第一起点一阶问题区域的关联小区与除所述第一起点一阶问题区 域之外的任意一个一阶问题区域中问题栅格的关联小区的交集中包含的关联 小区的个数不小于所述第一预置门限，则将所述第一起点一阶问题区域之外的 任意一个一阶问题区域归入所述第一起点一阶问题区域，形成第二起点一阶问 题区域，并将所述第二起点一阶问题区域中问题栅格关联小区的交集作为第二 起点一阶问题区域的关联小区；确定所述第二起点一阶问题区域的关联小区与 除所述第二起点一阶问题区域之外的任——阶问题区域的关联小区的交集包 含的关联小区的个数是否小于所述第一预置门限； 若否， 则将所述第二起点一 阶问题区域作为所述二阶问题区域； 若是， 则将所述除所述第二起点一阶问题 区域之外的任——阶问题区域归入所述第二起点一阶问题区域，形成第三起点 一阶问题区域。
可选地， 二阶聚合子单元 1023具体可以用于：
在所述一阶问题区域中选择权重最大的一阶问题区域归入所述第一起点 一阶问题区域，所述第一起点一阶问题区域的关联小区为第一起点一阶问题区 域内问题栅格的关联小区；
若所述第一起点一阶问题区域的关联小区与所述第一起点一阶问题区域 的质心距离最短的一阶问题区域的关联小区的交集包含的关联小区的个数不 小于所述第一预置门限，则将所述质心距离最短的一阶问题区域归入所述第一 起点一阶问题区域， 形成第二起点一阶问题区域， 并将所述第二起点一阶问题 区域中问题栅格关联小区的交集作为第二起点一阶问题区域的关联小区，所述 第一起点一阶问题区域的质心距离最短的一阶问题区域为所述第一起点一阶 问题区域之外的第——阶问题区域，所述第——阶问题区域的质心与所述第一 起点一阶问题区域的质心之间距离最短，所述第一起点一阶问题区域的质心为 所述第一起点一阶问题区域的权重均衡点，所述第——阶问题区域的质心为所 述第——阶问题区域的权重均衡点；
确定所述第二起点一阶问题区域的关联小区与所述第二起点一阶问题区 域之外的质心距离最短的一阶问题区域的关联小区的交集包含的关联小区的 个数是否小于所述第一预置门限；
若是， 则将所述第二起点一阶问题区域作为所述二阶问题区域；
若否，则将所述除所述第二起点一阶问题区域之外的权重最大的一阶问题 区域归入所述第二起点一阶问题区域， 形成第三起点一阶问题区域。
其中，第一起点一阶问题区域的权重均衡点为第一起点一阶问题区域内问 题栅格的权重平均值所在的点；第——阶问题区域的权重均衡点为一阶问题区 域包含的问题栅格的权重平均值所在的点。
需要说明的是，上述二阶问题区域聚合的过程不限于只到第三起点问题一 阶问题区域，还可以继续聚合下去，一直聚合到某一起点一阶问题区域与—— 阶问题区域的交集中小区的数量小于第一预置门限。 才会结束本次聚合过程。 然后， 再重新确定第一起点一阶问题区域， 重复上述过程， 直到一阶问题区域 都划分到二阶问题区域。
本发明实施例中，二阶聚合子单元 1023可以选择任——阶问题区域作为聚 合的起点， 然后可以选择除作为聚合的起点之外的任——阶问题区域进行聚 合，也可以选择一阶问题区域中权重最大的一阶问题区域作为聚合的起点， 然 后选择与该聚合的起点的质心距离最短的一阶问题区域进行聚合。
本发明实施例中，将一阶问题区域聚合为二阶问题区域， 可以进一步减少 问题区域的数量， 从而在网络优化时， 可以提高网络优化的效率。
假设， 图 4所示的七个栅格关联区域经过一阶聚合， 最后形成了七个一阶 问题区域， 每个一阶问题区域对应一个栅格关联区域。
一阶问题区域还可以通过二阶聚合， 形成二阶问题区域，从而进一步减少 问题区域的个数，能关联处理的小区尽量关联处理，进而提高网络优化的效率。
在上述实施例中已经确定了一阶问题区域，而且每个一阶问题区域所包含 的问题栅格也是确定的， 而且每个栅格的属性中都记载有该栅格的权重，如表 1所示出的， 因此根据一阶问题区域中包含的问题栅格， 可以计算出该一阶问 题区域的权重。 计算方法可以参考下面的公式： Areai = ^ Network Pr oblemBin(i)SumWeight； 其中， 指的是问题区域的栅格数， ,·指的是第 个一阶问题区域， Network Pr oblemBin(i)SumWeight指的问题栅格权重累力口的和。
一阶问题区域的质心可以参照如下公式进行计算： =
Figure imgf000024_0001
其中， ra为问题栅格的个数， =1,2,.... n , m为每个问题栅格的权重， Xi yt 为对应问题栅格的坐标。
可以根据上述质心计算公式计算出每个一阶问题区域的质心，然后再计算 出每个质心与权重最大的一阶问题区域质心的距离。
在一阶问题区域的权重和质心都计算出来后，可以选择选择权重最大的一 阶问题区域归入所述第一起点一阶问题区域，然后再选择一个质心与所述第一 起点一阶问题区域的质心距离最短的一个一阶问题区域， 假设， 图 4中所示出 的七个一阶问题区域中， 第一个一阶问题区域 110的权重最大， 将这个一阶问 题区域记为 Areal， 栅格 108-309所对应的一阶问题区域 120的质心离第一个一 阶问题区域的质心距离最近， 则将这个一阶问题区域记为 Area2， 则可以将 Areal和 Area2进行聚合， 假设 Areal所包含的问题栅格的关联小区有 A、 B、 C、 D、 E、 F、 G， Area2所包含的问题栅格的关联小区有 B、 D、 E、 G、 H、 L， 则 Areal和 Area2的交集有8、 D、 E、 G四个小区， 如果第一预置门限为 1， 则将 Area2归入所述第一起点一阶问题区域， 形成第二起点一阶问题区域。 然后用 第二起点一阶问题区域中问题栅格关联小区的交集^ D、 E、 G与下一个一阶 问题区域 Area3进行聚合， 假设 Area3对应的区域为 502-704所对应的一阶问题 区域， 假设 Area3所包含的问题小区有 H、 L、 I、 J、 Κ、 Μ、 Ν， 则可以确认出 Β、 D、 Ε、 G与 Area3的交集中小区的个数为 0，小于第一预置门限，则说明 Area3 与 Areal和 Area2不能聚合，然后再用第二起点一阶问题区域中问题栅格关联小 区的交集^ D、 E、 G按照剩余一阶问题区域质心与第一起点一阶问题区域质 心距离由小到大的顺序分别进行聚合判断， 直到最后一个一阶问题区域， 最后 聚合的结果是只有 Areal和 Area2可以聚合，其他五个个一阶问题区域都不能与 Areal和 Area2聚合， 则将 Areal和 Area2作为一个二阶问题区域， 剩余的五个一 阶问题区域在按照上述区域聚合的步骤进行，直到所有一阶问题区域都形成二 阶问题区域， 最后聚合的结果可以参阅图 6进行理解， 图 6所示出的是二阶聚合 区域分布示意图。
如图 6所示， 一阶问题区域聚合为二阶问题区域后， 变成了五个二阶问题 区域， 分别用 1110、 1120、 1130、 1140和 1150标记。
实际上，在一阶问题区域聚合为二阶问题区域的过程中，对于聚合的条件 是可以预先设置的， 上述聚合过程中第一预置门限为 1， 实际上还可以设置第 一预置门限为 2或 3， 或者其他数值。
本发明实施例中还可以通过另外一种形式来描述一阶问题区域聚合为二 阶问题区域的条件。
每个一阶问题区域的权重在上述公式 中已经计算出，还可以再将该一 阶问题区域 中对应的每个小区的权重计算出来。
以小区 A为例， 小区 A权重的计算公式如下： FCellA Areai = ^ NetworkProblemBin( i)CellWeight 其中， 为问题栅格的个数， =1,2,.... n , NetworkPro blemBin(i) CellWeight 为问题栅格对应的小区的权重。 在做聚合判断时： 先判断 ≥ T
F 其中， T为预置的一个数值， 例如： 可以为 0.4， 大于等于 T则小区 A赋值 为 1， 小于 T赋值为 0。
首先求两个区域涉及的小区并集， 如 4叚设种子区域为 Areal， 可聚合区域 为 Area2:
Areal = {A, B、 C、 D、 E、 F、 G} Area2 = { , D、 E、 G、 H、 L} 则 Areal和 Area2的并集为： 、 B、 C D、 E、 F、 G、 H、 Ll
'{ . "^口 · CeZM，Are l > T >丁 >丁
' F ― F ~ ' F ~ ' F ~
Figure imgf000026_0001
p 、 τ
≥T , ≥T； p
- < T ,
F
Areal和 Area2赋值如下：
Areal = {A, B、 C、 D、 E、 F、 G、 H、 L} = {1、 1、 1、 1、 0、 0、 0、 0、 0}
Area2 = {k, B、 C、 D、 E、 F、 G、 H、 L} = {0、 1、 0、 1、 1、 0、 1、 0、 0} 对两个区域进行点乘， 方法如下：
D{Area\, Areal) = Areal · Areal 如果： D( Areal, Are<a2)≥ T 其中， f是一个阀值，可以默认为 2，上述点乘的结果为 2，则可以认为 Areal 和 Area2满足聚合条件。 剩余的五个一阶问题区域的聚合， 可以按照上述方案 中， 那用 Areal和 Area2的聚合结果与下一个一阶问题区域做判断， 重复上述判 断过程， 直到每个一阶问题区域形成二阶问题区域。
在上述图 1对应的实施例的基础上， 参阅图 7， 本发明实施例提供的确定待 优化小区集合的装置 10的另一实施例中， 所述装置 10还包括第三确定单元 104 和小区优化单元 105;
第一确定单元 101， 还用于获取所述栅格地图中问题栅格的权重； 第三确定单元 104，用于根据第一确定单元 101获取的所述栅格地图中问题 栅格的权重， 确定所述问题区域中每个问题区域的权重；
小区优化单元 105，用于按照第三确定单元 104确定的所述每个问题区域的 权重，按照所述每个问题区域的权重由大到 d、的顺序对所述每个问题区域中的 待优化小区集合进行优化。
本发明实施例中，按照问题区域的权重大 d、顺序对每个问题区域中的待优 化小区集合进行优化， 可以优先优化对网络影响较大的问题区域，从而可以使 网络质量得到尽快改善。
图 6所示的聚合为二阶问题区域后， 可以输出二阶问题区域列表， 二阶问 题区域列表可以参阅表 2进行理解：
表 2: 二阶问题区域列表
Figure imgf000027_0002
每个问题区域应该包含二阶问题区域编号，二阶问题区域权重， 问题栅格 编号， 待优化小区集合和待优化小区权重。
那么该覆盖区域中待优化的小区有 A,B,C,D,E,F,G,H...待优化的小区组合 可以为： （A,B,C )， （D,E,F )， （G， H )…。 优化的顺序以二阶问题区域权重从 高到低排序为 ( Α,Β,Ο, ( D,E,F )， ( G, H ) …。
按照优化顺序可以按照预置策略输入优化调整结果，优化调整结果可以参 阅表 3进行理解：
Figure imgf000027_0001
Figure imgf000027_0003
工程技术人员按照上述表 3给出的调整结果调整后，就可以实现网络优化， 按照表 3的调整结果优化后， 再确定整个网络覆盖中的问题栅格， 可以参阅图 9 进行理解。
与图 2相比， 优化以后的栅格示意图图 8中只有几个不能优化的问题栅格， 从图 2和图 8的对比中可以看出， 问题栅格的数量减少了很多，提高了优化的准 确度。 参阅图 9， 本发明实施例提供的确定待优化小区集合的方法的实施例， 可 以由图 1所示的装置来执行， 具体如下所述。
901、根据栅格地图中栅格的评估参数， 确定所述栅格地图中的问题栅格， 所述栅格地图中的栅格是根据网络覆盖的地理区域预先划分的栅格化区域，所 述栅格化区域的网络覆盖信号对应的小区为所述栅格的关联小区。
902、 根据所述问题栅格的关联小区对所述问题栅格进行聚合， 形成问题 区域， 其中， 当所述问题区域包含至少两个问题栅格时， 所述至少两个问题栅 格中任一问题栅格的关联小区与所述至少两个问题栅格中除所述任一问题栅 格之外的至少一个问题栅格的关联小区存在交集，且所述交集包含的关联小区 的个数不小于第一预置门限。
其中，第一预置门限以及栅格化区域的网络覆盖信号对应的小区的描述可 以参见图 1所示实施例的相关描述。
903、将所述问题区域中所有问题栅格的关联小区确定为待优化小区集合。 本发明实施例中，根据栅格地图中栅格的评估参数，确定所述栅格地图中 的问题栅格，所述栅格地图中的栅格是根据网络覆盖的地理区域预先划分的栅 格化区域， 所述栅格化区域的网络覆盖信号对应的小区为所述栅格的关联小 区； 根据所述问题栅格的关联小区对所述问题栅格进行聚合， 形成问题区域， 其中， 当所述问题区域包含至少两个问题栅格时， 所述至少两个问题栅格中任 一问题栅格的关联小区与所述至少两个问题栅格中除所述任一问题栅格之外 的至少一个问题栅格的关联小区存在交集，且所述交集包含的关联小区的个数 不小于第一预置门限；将所述问题区域中所有问题栅格的关联小区确定为待优 化小区集合。 与现有技术中缺少对网络全局的综合分析， 并且需要逐个对待优 化小区进行迭代优化相比， 本发明实施例提供的确定待优化小区的装置， 可以 通过栅格地图中的栅格来确定问题区域，将同一问题区域中的问题栅格所关联 的关联小区确定为待优化小区集合，使得在优化前不需要逐个小区做确认， 而 是对待优化小区集合整体进行优化， 大大提高了网络优化的效率和准确度。 可选地， 在上述图 9对应的实施例的基础上， 本发明实施例提供的确定待 优化小区集合的方法的另一实施例中，所述根据所述问题栅格的关联小区对所 述问题栅格进行聚合， 形成问题区域， 可以包括：
根据所述栅格地图中问题栅格的位置对所述问题栅格进行划分，形成栅格 关联区域，所述栅格关联区域内任一问题栅格与所述栅格关联区域内除所述任 一问题栅格之外的至少一个问题栅格相连；
在所述栅格关联区域内，根据所述问题栅格的关联小区对所述问题栅格进 行一阶聚合， 形成一阶问题区域， 所述一阶问题区域内的问题栅格在同一栅格 关联区域内，且所述一阶问题区域内任一问题栅格的关联小区与所述一阶问题 区域内除所述任一问题栅格之外的至少一个问题栅格的关联小区的交集包含 的关联小区的个数不小于所述第一预置门限。
可选地， 在上述图 9对应的可选实施例的基础上， 本发明实施例提供的确 定待优化小区集合的方法的另一实施例中，所述根据所述栅格地图中问题栅格 的位置对所述问题栅格进行划分， 形成栅格关联区域， 可以包括：
在所述栅格地图的问题栅格中，选择任一问题栅格作为所述栅格地图上第 一级九宫格的中心， 所述九宫格为三行三列的方格阵列；
查找所述第一级九宫格中是否存在除第一级九宫格的中心之外的问题栅 格； 若否， 则将所述第一级九宫格的中心归入第一栅格区域， 将所述第一栅格 区域作为所述栅格关联区域； 或者，
若是，则将所述第一级九宫格中除所述第一级九宫格的中心之外的问题栅 格作为第一级问题栅格，并将所述第一级九宫格的中心以及所述第一级问题栅 格归入所述第一栅格区域形成第二栅格区域，分别以所述第一级问题栅格作为 第二级九宫格的中心，查找所述第二级九宫格中是否存在除所述第二级九宫格 的中心之外的问题栅格，若否，则将所述第二栅格区域作为所述栅格关联区域， 或者， 若是， 则将所述第二级九宫格中除所述第二级九宫格的中心之外的问题 栅格作为第二级问题栅格，并将所述第二级问题栅格归入所述第二栅格区域形 成第三栅格区域， 分别以所述第二级问题栅格为第三级九宫格的中心， 查找所 述第三级九宫格中是否存在除所述第三级九宫格的中心之外的问题栅格， 若 否， 则将所述第三栅格区域作为所述栅格关联区域。
可选地， 在上述图 9对应的可选实施例的基础上， 本发明实施例提供的确 定待优化小区集合的方法的另一实施例中， 所述在所述栅格关联区域内，根据 所述问题栅格的关联小区对所述问题栅格进行一阶聚合， 形成一阶问题区域， 可以包括：
在所述栅格关联区域中， 选择任一问题栅格归入第一起点问题栅格区域， 所述第一起点问题栅格区域的关联小区为所述第一起点问题栅格区域中问题 栅格的关联小区；
若所述第一起点问题栅格区域的关联小区与所述栅格关联区域中除所述 第一起点问题栅格区域之外的任意一个问题栅格的关联小区的交集包含的关 联小区的个数小于所述第一预置门限，则将所述第一起点问题栅格区域作为所 述一阶问题区域； 或者，
若所述第一起点问题栅格区域的关联小区与所述栅格关联区域中除所述 第一起点问题栅格区域之外的任一问题栅格的关联小区的交集包含的关联小 区的个数不小于所述第一预置门限，则将所述第一起点问题栅格区域之外的任 一问题栅格归入所述第一起点问题栅格区域， 形成第二起点问题栅格区域， 并 将所述第二起点问题栅格区域中问题栅格分别关联的关联小区的交集作为第 二起点问题栅格区域的关联小区；确定所述第二起点问题栅格区域的关联小区 与所述栅格关联区域中除所述第二起点问题栅格区域之外的任一问题栅格的 关联小区的交集包含的关联小区的个数是否小于所述第一预置门限； 若是， 则 将所述第二起点问题栅格区域作为所述一阶问题区域； 若否， 则将所述第二起 点问题栅格区域之外的任一问题栅格归入所述第二起点问题栅格区域，形成第 三起点问题栅格区域。
可选地， 在上述图 9对应的可选实施例的基础上， 本发明实施例提供的确 定待优化小区集合的方法的另一实施例中， 当所述栅格地图中的栅格有编号 时，
所述在所述栅格地图的问题栅格中，选择任一问题栅格作为所述栅格地图 上第一级九宫格的中心， 可以包括：
在所述栅格地图的问题栅格中，选择编号最大的问题栅格或者编号最小的 问题栅格作为所述栅格地图上第一级九宫格的中心；
所述在所述栅格关联区域中，选择任一问题栅格归入第一起点问题栅格区 域， 可以包括：
当所述编号最大的问题栅格作为所述栅格地图上第一级九宫格的中心时， 在所述栅格关联区域中，选择所述编号最大的问题栅格归入第一起点问题栅格 区域；
当所述编号最小的问题栅格作为所述栅格地图上第一级九宫格的中心时， 在所述栅格关联区域中，选择所述编号最小的问题栅格归入第一起点问题栅格 区域。
可选地， 在上述图 9对应的可选实施例的基础上， 本发明实施例提供的确 定待优化小区集合的方法的另一实施例中，所述根据所述问题栅格的关联小区 对所述问题栅格进行聚合， 形成问题区域， 还可以包括：
对所述一阶问题区域进行二阶聚合， 形成二阶问题区域， 所述二阶问题区 域包含至少一个一阶问题区域。
可选地， 在上述图 9对应的可选实施例的基础上， 本发明实施例提供的确 定待优化小区集合的方法的另一实施例中，所述对所述一阶问题区域进行二阶 聚合， 形成二阶问题区域， 可以包括：
在所述一阶问题区域中选择任——阶问题区域归入第一起点一阶问题区 域，所述第一起点一阶问题区域的关联小区为第一起点一阶问题区域内问题栅 格的关联小区；
若所述第一起点一阶问题区域的关联小区与除所述第一起点一阶问题区 域之外的任意一个一阶问题区域中问题栅格的关联小区的交集包含的关联小 区的个数小于所述第一预置门限，则将所述第一起点一阶问题区域作为所述二 阶问题区域； 或者，
若所述第一起点一阶问题区域的关联小区与除所述第一起点一阶问题区 域之外的任意一个一阶问题区域中问题栅格的关联小区的交集中包含的小区 的个数不小于所述第一预置门限，则将所述第一起点一阶问题区域之外的任意 一个一阶问题区域归入所述第一起点一阶问题区域，形成第二起点一阶问题区 域，并将所述第二起点一阶问题区域中问题栅格关联小区的交集作为第二起点 一阶问题区域的关联小区；确定所述第二起点一阶问题区域的关联小区与除所 述第二起点一阶问题区域之外的任——阶问题区域的关联小区的交集包含的 关联小区的个数是否小于所述第一预置门限； 若否， 则将所述第二起点一阶问 题区域作为所述二阶问题区域； 若是， 则将所述除所述第二起点一阶问题区域 之外的任——阶问题区域归入所述第二起点一阶问题区域，形成第三起点一阶 问题区域。
可选地， 在上述图 9对应的可选实施例的基础上， 本发明实施例提供的确 定待优化小区集合的方法的另一实施例中，所述对所述一阶问题区域进行二阶 聚合， 形成二阶问题区域， 可以包括：
在所述一阶问题区域中选择权重最大的一阶问题区域归入所述第一起点 一阶问题区域，所述第一起点一阶问题区域的关联小区为第一起点一阶问题区 域内问题栅格的关联小区；
若所述第一起点一阶问题区域的关联小区与所述第一起点一阶问题区域 的质心距离最短的一阶问题区域的关联小区的交集包含的关联小区的个数不 小于所述第一预置门限，则将所述质心距离最短的一阶问题区域归入所述第一 起点一阶问题区域， 形成第二起点一阶问题区域， 并将所述第二起点一阶问题 区域中问题栅格关联小区的交集作为第二起点一阶问题区域的关联小区，所述 第一起点一阶问题区域的质心距离最短的一阶问题区域为所述第一起点一阶 问题区域之外的第——阶问题区域，所述第——阶问题区域的质心与所述第一 起点一阶问题区域的质心之间距离最短，所述第一起点一阶问题区域的质心为 所述第一起点一阶问题区域的权重均衡点，所述第——阶问题区域的质心为所 述第——阶问题区域的权重均衡点；
确定所述第二起点一阶问题区域的关联小区与所述第二起点一阶问题区 域之外的质心距离最短的一阶问题区域的关联小区的交集包含的关联小区的 个数是否小于所述第一预置门限； 若是， 则将所述第二起点一阶问题区域作为所述二阶问题区域； 若否，则将所述除所述第二起点一阶问题区域之外的权重最大的一阶问题 区域归入所述第二起点一阶问题区域， 形成第三起点一阶问题区域。
其中，第一起点一阶问题区域的权重均衡点以及第——阶问题区域的权重 均衡点的描述可以参见图 5所示的实施例中的相关描述。
可选地， 在上述图 9对应的可选实施例的基础上， 本发明实施例提供的确 定待优化小区集合的方法的另一实施例中， 所述方法还可以包括：
获取所述栅格地图中问题栅格的权重；
根据所述栅格地图中问题栅格的权重，确定所述问题区域中每个问题区域 的权重；
按照所述每个问题区域的权重，按照所述每个问题区域的权重由大到 d、的 顺序对所述每个问题区域中的待优化小区集合进行优化。
本发明实施例中，按照问题区域的权重大 d、顺序对每个问题区域中的待优 化小区集合进行优化， 可以优先优化对网络影响较大的问题区域，从而可以使 网络质量得到尽快改善。
可选地，在上述图 9对应的可选实施例的基础上， 本发明实施例提供的确 定待优化小区集合的方法的另一实施例中， 所述根据栅格地图中栅格的评估 参数， 确定所述栅格地图中的问题栅格， 可以包括：
获取所述栅格地图中栅格的评估参数，所述评估参数包括第一小区的下行 平均电平，所述第一小区为所述栅格的关联小区中下行信号的平均电平最强的 小区；
将所述栅格地图中评估参数低于第二预置门限的栅格确定为所述问题栅 格。
本发明确定待优化小区集合的方法的过程， 可以参阅图 1-图 8部分的描述 进行理解， 本处不再做过多赘述。 图 10是本发明实施例确定待优化小区集合的装置的结构示意图。确定待优 化小区集合的装置 100可包括输入设备 1001、 输出设备 1002、 处理器 1003和存 储器 1004。
存储器 1004可以包括只读存储器和随机存取存储器，并向处理器 1003提供 指令和数据。 存储器 1004的一部分还可以包括非易失性随机存取存储器 ( NVRAM )。
存储器 1004存储了如下的元素， 可执行模块或者数据结构， 或者它们的子 集， 或者它们的扩展集：
操作指令： 包括各种操作指令， 用于实现各种操作。
操作系统： 包括各种系统程序， 用于实现各种基础业务以及处理基于硬件 的任务。
在本发明实施例中， 处理器 1003通过调用存储器 1004存储的操作指令（该 操作指令可存储在操作系统中）， 执行如下操作：
根据栅格地图中栅格的评估参数，确定所述栅格地图中的问题栅格， 所述 栅格地图中的栅格是根据网络覆盖的地理区域预先划分的栅格化区域，所述栅 格化区域的网络覆盖信号对应的小区为所述栅格的关联小区；
根据所述问题栅格的关联小区对所述问题栅格进行聚合， 形成问题区域， 其中， 当所述问题区域包含至少两个问题栅格时， 所述至少两个问题栅格中任 一问题栅格的关联小区与所述至少两个问题栅格中除所述任一问题栅格之外 的至少一个问题栅格的关联小区存在交集，且所述交集包含的关联小区的个数 不小于第一预置门限；
将所述问题区域中所有问题栅格的关联小区确定为待优化小区集合。 其中，第一预置门限以及栅格化区域的网络覆盖信号对应的小区的描述可 以参见图 1所示实施例的相关描述。
本发明实施例中， 确定待优化小区集合的装置 100可以通过栅格地图中的 栅格来确定问题区域，将同一问题区域中的问题栅格所关联的关联小区确定为 待优化小区集合，从而在优化前不需要逐个小区做确认，从而提高了网络优化 的效率和准确度。
处理器 1003控制确定待优化小区集合的装置 100的操作， 处理器 1003还可 以称为 CPU ( Central Processing Unit, 中央处理单元）。 存储器 1004可以包括只 读存储器和随机存取存储器， 并向处理器 1003提供指令和数据。 存储器 1004 的一部分还可以包括非易失性随机存取存储器 （ NVRAM )。 具体的应用中， 确定待优化小区集合的装置 100的各个组件通过总线系统 1005耦合在一起， 其 中总线系统 1005除包括数据总线之外，还可以包括电源总线、控制总线和状态 信号总线等。但是为了清楚说明起见，在图中将各种总线都标为总线系统 1005。
上述本发明实施例揭示的方法可以应用于处理器 1003中， 或者由处理器 1003实现。 处理器 1003可能是一种集成电路芯片， 具有信号的处理能力。 在实 现过程中，上述方法的各步骤可以通过处理器 1003中的硬件的集成逻辑电路或 者软件形式的指令完成。上述的处理器 1003可以是通用处理器、数字信号处理 器（DSP )、 专用集成电路（ASIC )、 现成可编程门阵列 （FPGA )或者其他可 编程逻辑器件、 分立门或者晶体管逻辑器件、 分立硬件组件。 可以实现或者执 行本发明实施例中的公开的各方法、 步骤及逻辑框图。通用处理器可以是微处 理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。结合本发明实施例所公开的 方法的步骤可以直接体现为硬件译码处理器执行完成，或者用译码处理器中的 硬件及软件模块组合执行完成。 软件模块可以位于随机存储器， 闪存、 只读存 储器， 可编程只读存储器或者电可擦写可编程存储器、寄存器等本领域成熟的 存储介质中。该存储介质位于存储器 1004， 处理器 1003读取存储器 1004中的信 息， 结合其硬件完成上述方法的步骤。
可选地， 处理器 1003具体可： 根据所述栅格地图中问题栅格的位置对所述 问题栅格进行划分， 形成栅格关联区域， 所述栅格关联区域内任一问题栅格与 所述栅格关联区域内除所述任一问题栅格之外的至少一个问题栅格相连；
在所述栅格关联区域内，根据所述问题栅格的关联小区对所述问题栅格进 行一阶聚合， 形成一阶问题区域， 所述一阶问题区域内的问题栅格在同一栅格 关联区域内，且所述一阶问题区域内任一问题栅格的关联小区与所述一阶问题 区域内除所述任一问题栅格之外的至少一个问题栅格的关联小区的交集包含 的关联小区的个数不小于所述第一预置门限。
可选地， 处理器 1003具体可在所述栅格地图的问题栅格中，选择任一问题 栅格作为所述栅格地图上第一级九宫格的中心，所述九宫格为三行三列的方格 阵列；
查找所述第一级九宫格中是否存在除第一级九宫格的中心之外的问题栅 格； 若否， 则将所述第一级九宫格的中心归入第一栅格区域， 将所述第一栅格 区域作为所述栅格关联区域； 或者，
若是，则将所述第一级九宫格中除所述第一级九宫格的中心之外的问题栅 格作为第一级问题栅格，并将所述第一级九宫格的中心以及所述第一级问题栅 格归入所述第一栅格区域形成第二栅格区域，分别以所述第一级问题栅格作为 第二级九宫格的中心，查找所述第二级九宫格中是否存在除所述第二级九宫格 的中心之外的问题栅格，若否，则将所述第二栅格区域作为所述栅格关联区域， 或者， 若是， 则将所述第二级九宫格中除所述第二级九宫格的中心之外的问题 栅格作为第二级问题栅格，并将所述第二级问题栅格归入所述第二栅格区域形 成第三栅格区域， 分别以所述第二级问题栅格为第三级九宫格的中心， 查找所 述第三级九宫格中是否存在除所述第三级九宫格的中心之外的问题栅格， 若 否， 则将所述第三栅格区域作为所述栅格关联区域。
可选地， 处理器 1003具体可在所述栅格关联区域中，选择任一问题栅格归 入第一起点问题栅格区域，所述第一起点问题栅格区域的关联小区为所述第一 起点问题栅格区域中问题栅格的关联小区；
若所述第一起点问题栅格区域的关联小区与所述栅格关联区域中除所述 第一起点问题栅格区域之外的任意一个问题栅格的关联小区的交集包含的关 联小区的个数小于所述第一预置门限，则将所述第一起点问题栅格区域作为所 述一阶问题区域； 或者，
若所述第一起点问题栅格区域的关联小区与所述栅格关联区域中除所述 第一起点问题栅格区域之外的任一问题栅格的关联小区的交集包含的关联小 区的个数不小于所述第一预置门限，则将所述第一起点问题栅格区域之外的任 一问题栅格归入所述第一起点问题栅格区域， 形成第二起点问题栅格区域， 并 将所述第二起点问题栅格区域中问题栅格分别关联的关联小区的交集作为第 二起点问题栅格区域的关联小区；确定所述第二起点问题栅格区域的关联小区 与所述栅格关联区域中除所述第二起点问题栅格区域之外的任一问题栅格的 关联小区的交集包含的关联小区的个数是否小于所述第一预置门限； 若是， 则 将所述第二起点问题栅格区域作为所述一阶问题区域； 若否， 则将所述第二起 点问题栅格区域之外的任一问题栅格归入所述第二起点问题栅格区域，形成第 三起点问题栅格区域。
可选地， 处理器 1003具体可当所述栅格地图中的栅格有编号时，在所述栅 格地图的问题栅格中，选择编号最大的问题栅格或者编号最小的问题栅格作为 所述栅格地图上第一级九宫格的中心；当所述编号最大的问题栅格作为所述栅 格地图上第一级九宫格的中心时，在所述栅格关联区域中，选择所述编号最大 的问题栅格归入第一起点问题栅格区域；
当所述编号最小的问题栅格作为所述栅格地图上第一级九宫格的中心时， 在所述栅格关联区域中，选择所述编号最小的问题栅格归入第一起点问题栅格 区域。
可选地， 处理器 1003还可对所述一阶问题区域进行二阶聚合， 形成二阶问 题区域， 所述二阶问题区域包含至少一个一阶问题区域。
可选地，处理器 1003具体可在所述一阶问题区域中选择任——阶问题区域 归入第一起点一阶问题区域，所述第一起点一阶问题区域的关联小区为第一起 点一阶问题区域内问题栅格的关联小区；
若所述第一起点一阶问题区域的关联小区与除所述第一起点一阶问题区 域之外的任意一个一阶问题区域中问题栅格的关联小区的交集包含的关联小 区的个数小于所述第一预置门限，则将所述第一起点一阶问题区域作为所述二 阶问题区域； 或者，
若所述第一起点一阶问题区域的关联小区与除所述第一起点一阶问题区 域之外的任意一个一阶问题区域中问题栅格的关联小区的交集中包含的小区 的个数不小于所述第一预置门限，则将所述第一起点一阶问题区域之外的任意 一个一阶问题区域归入所述第一起点一阶问题区域，形成第二起点一阶问题区 域，并将所述第二起点一阶问题区域中问题栅格关联小区的交集作为第二起点 一阶问题区域的关联小区；确定所述第二起点一阶问题区域的关联小区与除所 述第二起点一阶问题区域之外的任——阶问题区域的关联小区的交集包含的 关联小区的个数是否小于所述第一预置门限； 若否， 则将所述第二起点一阶问 题区域作为所述二阶问题区域； 若是， 则将所述除所述第二起点一阶问题区域 之外的任——阶问题区域归入所述第二起点一阶问题区域，形成第三起点一阶 问题区域。
可选地，处理器 1003具体可在所述一阶问题区域中选择权重最大的一阶问 题区域归入所述第一起点一阶问题区域，所述第一起点一阶问题区域的关联小 区为第一起点一阶问题区域内问题栅格的关联小区；
若所述第一起点一阶问题区域的关联小区与所述第一起点一阶问题区域 的质心距离最短的一阶问题区域的关联小区的交集包含的关联小区的个数不 小于所述第一预置门限，则将所述质心距离最短的一阶问题区域归入所述第一 起点一阶问题区域， 形成第二起点一阶问题区域， 并将所述第二起点一阶问题 区域中问题栅格关联小区的交集作为第二起点一阶问题区域的关联小区，所述 第一起点一阶问题区域的质心距离最短的一阶问题区域为所述第一起点一阶 问题区域之外的第——阶问题区域，所述第——阶问题区域的质心与所述第一 起点一阶问题区域的质心之间距离最短，所述第一起点一阶问题区域的质心为 所述第一起点一阶问题区域的权重均衡点，所述第——阶问题区域的质心为所 述第——阶问题区域的权重均衡点；
确定所述第二起点一阶问题区域的关联小区与所述第二起点一阶问题区 域之外的质心距离最短的一阶问题区域的关联小区的交集包含的关联小区的 个数是否小于所述第一预置门限；
若是， 则将所述第二起点一阶问题区域作为所述二阶问题区域； 若否，则将所述除所述第二起点一阶问题区域之外的权重最大的一阶问题 区域归入所述第二起点一阶问题区域， 形成第三起点一阶问题区域。
可选地， 处理器 1003还可获取所述栅格地图中问题栅格的权重； 根据所述栅格地图中问题栅格的权重，确定所述问题区域中每个问题区域 的权重；
按照所述每个问题区域的权重，按照所述每个问题区域的权重由大到 d、的 顺序对所述每个问题区域中的待优化小区集合进行优化。 可选地， 处理器 1003具体可获取所述栅格地图中栅格的评估参数， 所述评 估参数包括第一小区的下行平均电平，所述第一小区为所述栅格的关联小区中 下行信号的平均电平最强的小区；
将所述栅格地图中评估参数低于第二预置门限的栅格确定为所述问题栅 格。 本领域普通技术人员可以理解上述实施例的各种方法中的全部或部分步 骤是可以通过程序来指令相关的硬件来完成，该程序可以存储于一计算机可读 存储介质中， 存储介质可以包括： ROM、 RAM, 磁盘或光盘等。
以上对本发明实施例所提供的确定待优化小区集合的装置以及方法进行 以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想； 同时，对于 本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均 会有改变之处， 综上所述， 本说明书内容不应理解为对本发明的限制。

Claims

权 利 要 求
1、 一种确定待优化小区集合的装置， 其特征在于， 包括：
第一确定单元， 用于根据栅格地图中栅格的评估参数，确定所述栅格地图 中的问题栅格，所述栅格地图中的栅格是根据网络覆盖的地理区域预先划分的 栅格化区域，所述栅格化区域的网络覆盖信号对应的小区为所述栅格的关联小 区；
聚合单元，用于根据所述第一确定单元确定的所述问题栅格的关联小区对 所述问题栅格进行聚合， 形成问题区域， 其中， 当所述问题区域包含至少两个 问题栅格时，所述至少两个问题栅格中任一问题栅格的关联小区与所述至少两 个问题栅格中除所述任一问题栅格之外的至少一个问题栅格的关联小区存在 交集， 且所述交集包含的关联小区的个数不小于第一预置门限；
第二确定单元，用于将所述聚合单元聚合的所述问题区域中所有问题栅格 的关联小区确定为待优化小区集合。
2、 根据权利要求 1所述的装置， 其特征在于， 所述聚合单元包括： 关联区域划分子单元，用于根据所述栅格地图中问题栅格的位置对所述问 题栅格进行划分， 形成栅格关联区域， 所述栅格关联区域内任一问题栅格与所 述栅格关联区域内除所述任一问题栅格之外的至少一个问题栅格相连； 域内，根据所述问题栅格的关联小区对所述问题栅格进行一阶聚合， 形成一阶 问题区域， 所述一阶问题区域内的问题栅格在同一栅格关联区域内，且所述一 阶问题区域内任一问题栅格的关联小区与所述一阶问题区域内除所述任一问 题栅格之外的至少一个问题栅格的关联小区的交集包含的关联小区的个数不 小于所述第一预置门限。
3、根据权利要求 2所述的装置， 其特征在于， 所述关联区域划分子单元具 体用于：
在所述栅格地图的问题栅格中，选择任一问题栅格作为所述栅格地图上第 一级九宫格的中心， 所述九宫格为三行三列的方格阵列；
查找所述第一级九宫格中是否存在除第一级九宫格的中心之外的问题栅 格； 若否， 则将所述第一级九宫格的中心归入第一栅格区域， 将所述第一栅格 区域作为所述栅格关联区域； 或者，
若是，则将所述第一级九宫格中除所述第一级九宫格的中心之外的问题栅 格作为第一级问题栅格，并将所述第一级九宫格的中心以及所述第一级问题栅 格归入所述第一栅格区域形成第二栅格区域，分别以所述第一级问题栅格作为 第二级九宫格的中心，查找所述第二级九宫格中是否存在除所述第二级九宫格 的中心之外的问题栅格，若否，则将所述第二栅格区域作为所述栅格关联区域， 或者， 若是， 则将所述第二级九宫格中除所述第二级九宫格的中心之外的问题 栅格作为第二级问题栅格，并将所述第二级问题栅格归入所述第二栅格区域形 成第三栅格区域， 分别以所述第二级问题栅格为第三级九宫格的中心， 查找所 述第三级九宫格中是否存在除所述第三级九宫格的中心之外的问题栅格， 若 否， 则将所述第三栅格区域作为所述栅格关联区域。
4、 根据权利要求 2或 3所述的装置， 其特征在于， 所述一阶聚合子单元具 体用于：
在所述栅格关联区域中， 选择任一问题栅格归入第一起点问题栅格区域， 所述第一起点问题栅格区域的关联小区为所述第一起点问题栅格区域中问题 栅格的关联小区；
若所述第一起点问题栅格区域的关联小区与所述栅格关联区域中除所述 第一起点问题栅格区域之外的任意一个问题栅格的关联小区的交集包含的关 联小区的个数小于所述第一预置门限，则将所述第一起点问题栅格区域作为所 述一阶问题区域； 或者，
若所述第一起点问题栅格区域的关联小区与所述栅格关联区域中除所述 第一起点问题栅格区域之外的任一问题栅格的关联小区的交集包含的关联小 区的个数不小于所述第一预置门限，则将所述第一起点问题栅格区域之外的任 一问题栅格归入所述第一起点问题栅格区域， 形成第二起点问题栅格区域， 并 将所述第二起点问题栅格区域中问题栅格分别关联的关联小区的交集作为第 二起点问题栅格区域的关联小区；确定所述第二起点问题栅格区域的关联小区 与所述栅格关联区域中除所述第二起点问题栅格区域之外的任一问题栅格的 关联小区的交集包含的关联小区的个数是否小于所述第一预置门限； 若是， 则 将所述第二起点问题栅格区域作为所述一阶问题区域； 若否， 则将所述第二起 点问题栅格区域之外的任一问题栅格归入所述第二起点问题栅格区域，形成第 三起点问题栅格区域。
5、根据权利要求 4所述的装置， 其特征在于， 当所述栅格地图中的栅格有 编号时，
所述关联区域划分子单元， 具体用于在所述栅格地图的问题栅格中，选择 编号最大的问题栅格或者编号最小的问题栅格作为所述栅格地图上第一级九 宫格的中心；
所述一阶聚合子单元，具体用于当所述编号最大的问题栅格作为所述栅格 地图上第一级九宫格的中心时，在所述栅格关联区域中，选择所述编号最大的 问题栅格归入第一起点问题栅格区域；当所述编号最小的问题栅格作为所述栅 格地图上第一级九宫格的中心时，在所述栅格关联区域中，选择所述编号最小 的问题栅格归入第一起点问题栅格区域。
6、根据权利要求 2-5任一所述的装置，其特征在于，所述聚合单元还包括： 二阶聚合子单元，用于对所述一阶聚合子单元聚合的所述一阶问题区域进 行二阶聚合， 形成二阶问题区域， 所述二阶问题区域包含至少一个一阶问题区 域。
7、根据权利要求 6所述的装置， 其特征在于， 所述二阶聚合子单元具体用 于：
在所述一阶问题区域中选择任——阶问题区域归入第一起点一阶问题区 域，所述第一起点一阶问题区域的关联小区为第一起点一阶问题区域内问题栅 格的关联小区；
若所述第一起点一阶问题区域的关联小区与除所述第一起点一阶问题区 域之外的任意一个一阶问题区域中问题栅格的关联小区的交集包含的关联小 区的个数小于所述第一预置门限，则将所述第一起点一阶问题区域作为所述二 阶问题区域； 或者，
若所述第一起点一阶问题区域的关联小区与除所述第一起点一阶问题区 域之外的任意一个一阶问题区域中问题栅格的关联小区的交集中包含的小区 的个数的不小于所述第一预置门限，则将所述第一起点一阶问题区域之外的任 意一个一阶问题区域归入所述第一起点一阶问题区域，形成第二起点一阶问题 区域，并将所述第二起点一阶问题区域中问题栅格关联小区的交集作为第二起 点一阶问题区域的关联小区；确定所述第二起点一阶问题区域的关联小区与除 所述第二起点一阶问题区域之外的任——阶问题区域的关联小区的交集包含 的关联小区的个数是否小于所述第一预置门限； 若否， 则将所述第二起点一阶 问题区域作为所述二阶问题区域； 若是， 则将所述除所述第二起点一阶问题区 域之外的任——阶问题区域归入所述第二起点一阶问题区域，形成第三起点一 阶问题区域。
8、根据权利要求 6所述的装置， 其特征在于， 所述二阶聚合子单元具体用 于：
在所述一阶问题区域中选择权重最大的一阶问题区域归入所述第一起点 一阶问题区域，所述第一起点一阶问题区域的关联小区为第一起点一阶问题区 域内问题栅格的关联小区；
若所述第一起点一阶问题区域的关联小区与所述第一起点一阶问题区域 的质心距离最短的一阶问题区域的关联小区的交集包含的关联小区的个数不 小于所述第一预置门限，则将所述质心距离最短的一阶问题区域归入所述第一 起点一阶问题区域， 形成第二起点一阶问题区域， 并将所述第二起点一阶问题 区域中问题栅格关联小区的交集作为第二起点一阶问题区域的关联小区，所述 第一起点一阶问题区域的质心距离最短的一阶问题区域为所述第一起点一阶 问题区域之外的第——阶问题区域，所述第——阶问题区域的质心与所述第一 起点一阶问题区域的质心之间距离最短，所述第一起点一阶问题区域的质心为 所述第一起点一阶问题区域的权重均衡点，所述第——阶问题区域的质心为所 述第——阶问题区域的权重均衡点；
确定所述第二起点一阶问题区域的关联小区与所述第二起点一阶问题区 域之外的质心距离最短的一阶问题区域的关联小区的交集包含的关联小区的 个数是否小于所述第一预置门限； 若是， 则将所述第二起点一阶问题区域作为所述二阶问题区域； 若否，则将所述除所述第二起点一阶问题区域之外的权重最大的一阶问题 区域归入所述第二起点一阶问题区域， 形成第三起点一阶问题区域。
9、 根据权利要求 1-8任一所述的装置， 其特征在于， 所述装置还包括第三 确定单元和小区优化单元；
所述第一确定单元， 还用于获取所述栅格地图中问题栅格的权重； 所述第三确定单元，用于根据所述第一确定单元获取的所述栅格地图中问 题栅格的权重， 确定所述问题区域中每个问题区域的权重；
所述小区优化单元，用于按照所述第三确定单元确定的所述每个问题区域 的权重，按照所述每个问题区域的权重由大到小的顺序对所述每个问题区域中 的待优化小区集合进行优化。
10、 根据权利要求 1-9任一所述的装置， 其特征在于，
所述第一确定单元， 具体用于获取所述栅格地图中栅格的评估参数， 所述 评估参数包括第一小区的下行平均电平，所述第一小区为所述栅格的关联小区 中下行信号的平均电平最强的小区，将所述栅格地图中评估参数低于第二预置 门限的栅格确定为所述问题栅格。
11、 一种确定待优化小区集合的方法， 其特征在于， 包括：
根据栅格地图中栅格的评估参数，确定所述栅格地图中的问题栅格， 所述 栅格地图中的栅格是根据网络覆盖的地理区域预先划分的栅格化区域，所述栅 格化区域的网络覆盖信号对应的小区为所述栅格的关联小区；
根据所述问题栅格的关联小区对所述问题栅格进行聚合， 形成问题区域， 其中， 当所述问题区域包含至少两个问题栅格时， 所述至少两个问题栅格中任 一问题栅格的关联小区与所述至少两个问题栅格中除所述任一问题栅格之外 的至少一个问题栅格的关联小区存在交集，且所述交集包含的关联小区的个数 不小于第一预置门限；
将所述问题区域中所有问题栅格的关联小区确定为待优化小区集合。
12、 根据权利要求 11所述的方法， 其特征在于， 所述根据所述问题栅格的 关联小区对所述问题栅格进行聚合， 形成问题区域， 包括： 根据所述栅格地图中问题栅格的位置对所述问题栅格进行划分，形成栅格 关联区域，所述栅格关联区域内任一问题栅格与所述栅格关联区域内除所述任 一问题栅格之外的至少一个问题栅格相连；
在所述栅格关联区域内，根据所述问题栅格的关联小区对所述问题栅格进 行一阶聚合， 形成一阶问题区域， 所述一阶问题区域内的问题栅格在同一栅格 关联区域内，且所述一阶问题区域内任一问题栅格的关联小区与所述一阶问题 区域内除所述任一问题栅格之外的至少一个问题栅格的关联小区的交集包含 的关联小区的个数不小于所述第一预置门限。
13、 根据权利要求 12所述的方法， 其特征在于， 所述根据所述栅格地图中 问题栅格的位置对所述问题栅格进行划分， 形成栅格关联区域， 包括：
在所述栅格地图的问题栅格中，选择任一问题栅格作为所述栅格地图上第 一级九宫格的中心， 所述九宫格为三行三列的方格阵列；
查找所述第一级九宫格中是否存在除第一级九宫格的中心之外的问题栅 格； 若否， 则将所述第一级九宫格的中心归入第一栅格区域， 将所述第一栅格 区域作为所述栅格关联区域； 或者，
若是，则将所述第一级九宫格中除所述第一级九宫格的中心之外的问题栅 格作为第一级问题栅格，并将所述第一级九宫格的中心以及所述第一级问题栅 格归入所述第一栅格区域形成第二栅格区域，分别以所述第一级问题栅格作为 第二级九宫格的中心，查找所述第二级九宫格中是否存在除所述第二级九宫格 的中心之外的问题栅格，若否，则将所述第二栅格区域作为所述栅格关联区域， 或者， 若是， 则将所述第二级九宫格中除所述第二级九宫格的中心之外的问题 栅格作为第二级问题栅格，并将所述第二级问题栅格归入所述第二栅格区域形 成第三栅格区域， 分别以所述第二级问题栅格为第三级九宫格的中心， 查找所 述第三级九宫格中是否存在除所述第三级九宫格的中心之外的问题栅格， 若 否， 则将所述第三栅格区域作为所述栅格关联区域。
14、 根据权利要求 12或 13所述的方法， 其特征在于， 所述在所述栅格关联 区域内，根据所述问题栅格的关联小区对所述问题栅格进行一阶聚合， 形成一 阶问题区域， 包括： 在所述栅格关联区域中， 选择任一问题栅格归入第一起点问题栅格区域， 所述第一起点问题栅格区域的关联小区为所述第一起点问题栅格区域中问题 栅格的关联小区；
若所述第一起点问题栅格区域的关联小区与所述栅格关联区域中除所述 第一起点问题栅格区域之外的任意一个问题栅格的关联小区的交集包含的关 联小区的个数小于所述第一预置门限，则将所述第一起点问题栅格区域作为所 述一阶问题区域； 或者，
若所述第一起点问题栅格区域的关联小区与所述栅格关联区域中除所述 第一起点问题栅格区域之外的任一问题栅格的关联小区的交集包含的关联小 区的个数不小于所述第一预置门限，则将所述第一起点问题栅格区域之外的任 一问题栅格归入所述第一起点问题栅格区域， 形成第二起点问题栅格区域， 并 将所述第二起点问题栅格区域中问题栅格分别关联的关联小区的交集作为第 二起点问题栅格区域的关联小区；确定所述第二起点问题栅格区域的关联小区 与所述栅格关联区域中除所述第二起点问题栅格区域之外的任一问题栅格的 关联小区的交集包含的关联小区的个数是否小于所述第一预置门限； 若是， 则 将所述第二起点问题栅格区域作为所述一阶问题区域； 若否， 则将所述第二起 点问题栅格区域之外的任一问题栅格归入所述第二起点问题栅格区域，形成第 三起点问题栅格区域。
15、 根据权利要求 14所述的方法， 其特征在于， 当所述栅格地图中的栅格 有编号时，
所述在所述栅格地图的问题栅格中，选择任一问题栅格作为所述栅格地图 上第一级九宫格的中心， 包括：
在所述栅格地图的问题栅格中，选择编号最大的问题栅格或者编号最小的 问题栅格作为所述栅格地图上第一级九宫格的中心；
所述在所述栅格关联区域中，选择任一问题栅格归入第一起点问题栅格区 域， 包括：
当所述编号最大的问题栅格作为所述栅格地图上第一级九宫格的中心时， 在所述栅格关联区域中，选择所述编号最大的问题栅格归入第一起点问题栅格 区域；
当所述编号最小的问题栅格作为所述栅格地图上第一级九宫格的中心时， 在所述栅格关联区域中，选择所述编号最小的问题栅格归入第一起点问题栅格 区域。
16、 根据权利要求 12-15任一所述的方法， 其特征在于， 所述根据所述问 题栅格的关联小区对所述问题栅格进行聚合， 形成问题区域， 还包括：
对所述一阶问题区域进行二阶聚合， 形成二阶问题区域， 所述二阶问题区 域包含至少一个一阶问题区域。
17、 根据权利要求 16所述的方法， 其特征在于， 所述对所述一阶问题区域 进行二阶聚合， 形成二阶问题区域， 包括：
在所述一阶问题区域中选择任——阶问题区域归入第一起点一阶问题区 域，所述第一起点一阶问题区域的关联小区为第一起点一阶问题区域内问题栅 格的关联小区；
若所述第一起点一阶问题区域的关联小区与除所述第一起点一阶问题区 域之外的任意一个一阶问题区域中问题栅格的关联小区的交集包含的关联小 区的个数小于所述第一预置门限，则将所述第一起点一阶问题区域作为所述二 阶问题区域； 或者，
若所述第一起点一阶问题区域的关联小区与除所述第一起点一阶问题区 域之外的任意一个一阶问题区域中问题栅格的关联小区的交集中包含的小区 的个数不小于所述第一预置门限，则将所述第一起点一阶问题区域之外的任意 一个一阶问题区域归入所述第一起点一阶问题区域，形成第二起点一阶问题区 域，并将所述第二起点一阶问题区域中问题栅格关联小区的交集作为第二起点 一阶问题区域的关联小区；确定所述第二起点一阶问题区域的关联小区与除所 述第二起点一阶问题区域之外的任——阶问题区域的关联小区的交集包含的 关联小区的个数是否小于所述第一预置门限； 若否， 则将所述第二起点一阶问 题区域作为所述二阶问题区域； 若是， 则将所述除所述第二起点一阶问题区域 之外的任——阶问题区域归入所述第二起点一阶问题区域，形成第三起点一阶 问题区域。
18、 根据权利要求 16所述的方法， 其特征在于， 所述对所述一阶问题区域 进行二阶聚合， 形成二阶问题区域， 包括：
在所述一阶问题区域中选择权重最大的一阶问题区域归入所述第一起点 一阶问题区域，所述第一起点一阶问题区域的关联小区为第一起点一阶问题区 域内问题栅格的关联小区；
若所述第一起点一阶问题区域的关联小区与所述第一起点一阶问题区域 的质心距离最短的一阶问题区域的关联小区的交集包含的关联小区的个数不 小于所述第一预置门限，则将所述质心距离最短的一阶问题区域归入所述第一 起点一阶问题区域， 形成第二起点一阶问题区域， 并将所述第二起点一阶问题 区域中问题栅格关联小区的交集作为第二起点一阶问题区域的关联小区，所述 第一起点一阶问题区域的质心距离最短的一阶问题区域为所述第一起点一阶 问题区域之外的第——阶问题区域，所述第——阶问题区域的质心与所述第一 起点一阶问题区域的质心之间距离最短，所述第一起点一阶问题区域的质心为 所述第一起点一阶问题区域的权重均衡点，所述第——阶问题区域的质心为所 述第——阶问题区域的权重均衡点；
确定所述第二起点一阶问题区域的关联小区与所述第二起点一阶问题区 域之外的质心距离最短的一阶问题区域的关联小区的交集包含的关联小区的 个数是否小于所述第一预置门限；
若是， 则将所述第二起点一阶问题区域作为所述二阶问题区域；
若否，则将所述除所述第二起点一阶问题区域之外的权重最大的一阶问题 区域归入所述第二起点一阶问题区域， 形成第三起点一阶问题区域。
19、 根据权利要求 11-18任一所述的方法， 其特征在于， 所述方法还包括： 获取所述栅格地图中问题栅格的权重；
根据所述栅格地图中问题栅格的权重，确定所述问题区域中每个问题区域 的权重；
按照所述每个问题区域的权重，按照所述每个问题区域的权重由大到 d、的 顺序对所述每个问题区域中的待优化小区集合进行优化。
20、 根据权利要求 11-19任一所述的方法， 其特征在于， 所述根据栅格地 图中栅格的评估参数， 确定所述栅格地图中的问题栅格， 包括： 获取所述栅格地图中栅格的评估参数，所述评估参数包括第一小区的下行 平均电平，所述第一小区为所述栅格的关联小区中下行信号的平均电平最强的 小区；
将所述栅格地图中评估参数低于第二预置门限的栅格确定为所述问题栅 格。
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