[发明专利]通信系统网络规划的方法和设备有效

专利信息
申请号: 200710107823.4 申请日: 2007-05-17
公开(公告)号: CN101060689A 公开(公告)日: 2007-10-24
发明(设计)人: 文丽;李鹏;职波;杨卉;王安宇 申请(专利权)人: 华为技术有限公司
主分类号: H04Q7/36 分类号: H04Q7/36;H04Q7/34;H04B17/00
代理公司: 北京挺立专利事务所 代理人: 皋吉甫
地址: 518129广东省*** 国省代码: 广东;44
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摘要:
搜索关键词: 通信 系统 网络 规划 方法 设备
【说明书】:

技术领域

发明涉及通信技术领域,尤其涉及一种通信系统网络规划的方法和设备。 

背景技术

由于3G(3rd Generation,第三代移动通信系统)的无线网络规划和优化比2G(2nd Generation,第二代移动通信系统)的网络复杂得多,因此为3G网络的建设寻找一种高效的规划和优化方法是倍受关注的问题。 

目前,在3G无线网络规划阶段,一般首先要进行CW(Continuous Wave,连续波)测试,根据CW数据进行传播模型校正,然后进行小区的覆盖预测,最后利用覆盖预测的结果得到网络规划解决方案。按照传统的方法,覆盖预测主要是通过利用传播模型并结合数字地图计算出发射机与接收机之间的无线链路损耗。目前业界存在的传播模型主要包括两种,分别为基于统计的传播模型如基于Hata的宏蜂窝传播模型,以及确定的传播模型如射线跟踪传播模型。使用Hata传播模型,虽然能够利用CW测试进行模型校正,但无法模拟如城区所具有的显著阴影衰落变化;而射线跟踪传播模型虽然可以较好的模拟城区传播环境,但是对数字地图的精度要求比较高,需要有地物类型、地物高度、建筑物高度等参数,并且也需要使用CW测试仪得到的数据来进行传播模型校正。而CW测试不仅耗费了运营商的大量成本,而且比较耗时,影响了网络建设的周期,网络覆盖预测准确性也得不到保证,使得规划的代价和工作量都比较高。 

为了解决这个问题,现有技术中提出了一种利用已有路测数据进行网络的规划优化的方法,利用已有2G网络的路测数据进行3G网络的规划优化,以此来提高预测的正确性,具体包括: 

步骤s10,获取现网的测量数据,具体数据包括地理经纬度,信号强度,天线信息,发射功率等。 

步骤s20,根据发射点功率,和接收到的信号强度,以及设备的损耗,将2G路测数据信号转化为对应3G网络的路测信号。 

步骤s30,根据3G网络路测信号,得出网络的性能参数。 

通过使用该方法,对于当前的网络,如果该发射机存在2G网络的路测信息,就可以得到对应路测点的3G网络覆盖预测,从而进行网络的规划优化。但是该技术也存在以下缺点:对于没有路测数据的区域,无法进行预测。而实际情况中没有路测数据的区域比重是相当大的,因此造成很多情况下无法使用该方法。另外,该方法要求3G网络与2G网络共基站,如果当前规划的网络比与2G共基站的小区数目有增加,这时该小区的信号没有路测数据,将无法准确转换,所以对于新增的站点则无法预测。 

发明内容

本发明实施例提供一种通信系统网络规划的方法和设备,以提高对3G网络规划的准确性。 

为达到上述目的,本发明的实施例提供一种通信系统网络规划的方法,包括如下步骤: 

获取现有无线通信系统网络的路测信息,所述路测信息包括:2G路测数据,2G和3G网络的工程参数; 

根据所述路测信息校正传播模型,步骤具体包括:对所述2G路测数据进行预处理;将所述预处理后的2G路测数据转换为3G网络连续波形式的数据;利用所述3G网络连续波形式的数据对传播模型进行校正; 

根据所述路测信息和校正后的传播模型进行需要规划的通信系统网络的覆盖预测; 

根据覆盖预测结果生成需要规划的通信系统网络中的参数信息。 

本发明的实施例还提供一种通信系统网络规划的设备,包括数据获取单元、传播模型校正单元和覆盖预测单元, 

所述数据获取单元,获取现有无线通信系统网络的路测信息,所述路测信息包括:2G路测数据,2G和3G网络的工程参数,并将所述信息发送到所述 传播模型校正单元; 

所述传播模型校正单元,根据所述数据获取单元发送的信息,对传播模型进行校正,包括:对所述2G路测数据进行预处理;将所述预处理后的2G路测数据转换为3G网络连续波形式的数据;利用所述3G网络连续波形式的数据对传播模型进行校正; 

所述覆盖预测单元,根据从所述数据获取单元获取的路测信息,以及所述传播模型校正单元得到的校正的传播模型进行需要规划的通信系统网络的覆盖预测,根据覆盖预测结果生成需要规划的通信系统网络中的参数信息。 

与现有技术相比,本发明的实施例具有以下优点: 

在3G网络覆盖预测中利用2G网络已有的路测数据以及利用2G路测数据校正后的传播模型进行覆盖预测,提供了更为精确的传播模型和覆盖预测结果。 

附图说明

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