[发明专利]一种基于测量报告的频率优化方法无效
申请号: | 201010607996.4 | 申请日: | 2010-12-16 |
公开(公告)号: | CN102026239A | 公开(公告)日: | 2011-04-20 |
发明(设计)人: | 张亚静;宋永青;王广善;江勇;常青;李玮 | 申请(专利权)人: | 北京拓明科技有限公司 |
主分类号: | H04W24/02 | 分类号: | H04W24/02;H04W24/10 |
代理公司: | 北京天悦专利代理事务所(普通合伙) 11311 | 代理人: | 田明;任晓航 |
地址: | 100022 北京市朝阳区*** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 基于 测量 报告 频率 优化 方法 | ||
1.一种基于测量报告的频率优化方法,包括以下步骤:
(1)从IUB接口信令中提取测量报告信息,根据小区基本信息静态表,获得主服务小区和干扰小区的信号强度和采样点;所述干扰小区包括在邻区列表中定义的和未在邻区列表中定义的小区;所述采样点是指信令中的测量报告点;
(2)计算主服务小区与每一个干扰小区之间的电平差值C/I,确定主服务小区与干扰小区间的最终的电平差值;
(3)将所述C/I值降序排列,利用1/n权重法得到小区间电平差权重值;将所述采样点的采样点值升序排列,利用1/n权重法得到小区间采样点权重值;所述n是指干扰小区的个数;
(4)建立话务模型,计算小区权重因子和同频干扰权重因子;
(5)利用所述小区间电平差权重值、小区间采样点权重值、小区权重因子和同频干扰权重因子建立小区间干扰矩阵;
(6)利用基因算法进行主频点的分配,输出推荐主频点分配方案,并根据所述推荐主频点分配方案进行辅频点的优化,输出推荐辅频点分配方案;
(7)根据所述推荐主频点分配方案与所述推荐辅频点分配方案,获得推荐频点分配方案。
2.如权利要求1所述的频率优化方法,其特征在于:步骤(2)中,所述确定主服务小区与干扰小区间的最终的电平差值,其具体方式为:
根据C/I算法获取的主服务小区与每一个干扰小区间的电平差值,按照升序排列,统计各个电平差值出现的次数,根据最劣3%算法,确定小区间最终的电平差值;
其中,所述最劣3%算法具体为:计算小区间电平差值的出现概率与3%的差值,差值中绝对值最小的值所对应的电平差值,确定为主服务小区与干扰小区的最终的电平差值;如果最小的概率与3%差值的绝对值存在多个最小值,则取多个值对应的电平差值中最小的值。
3.如权利要求1所述的频率优化方法,其特征在于:步骤(3)中,所述利用1/n权重法得到小区间电平差权重值中,各干扰小区与主服务小区的C/I值在所有干扰小区与主服务小区之间的C/I值的排名与n的比值为该干扰小区与主服务小区间的电平差权重值。
4.如权利要求1所述的频率优化方法,其特征在于:步骤(3)中,所述利用1/n权重法得到小区间采样点权重值中,各干扰小区与主服务小区的采样点个数在所有干扰小区与主服务小区之间的采样点个数中的排名与n的比值为该干扰小区与主服务小区间的采样点权重值。
5.如权利要求1所述的频率优化方法,其特征在于:步骤(4)中,所述话务模型包括密集城区、一般城区和郊区;所述小区权重因子是为提高重点小区的频率优化优先级,是根据小区话务量和小区所属区域确定的;所述同频干扰权重因子是根据同频的小区间干扰值的高低确定的。
6.如权利要求1所述的频率优化方法,其特征在于:步骤(5)中,所述干扰矩阵是任意两个小区对间建立的一个干扰系数,该系数是小区间电平差权重值、小区间采样点权重值、小区权重因子和同频干扰权重因子相乘得到的。
7.如权利要求1所述的频率优化方法,其特征在于:步骤(6)中,所述利用基因算法进行主频点的分配,输出推荐主频点分配方案的具体步骤为:
1)利用基因算法分配小区主频点;
2)检查所述主频点是否满足主频点分配规则,若是,则计算小区主频点优化代价函数;若否,则返回步骤1);
3)查看所述代价函数是否收敛,若是,则输出推荐主频点分配方案;若否,则返回步骤1)。
8.如权利要求1所述的频率优化方法,其特征在于:步骤(6)中,根据所述推荐主频点分配方案进行辅频点的优化,输出推荐辅频点优化方案的具体步骤为:
1)根据所述推荐主频点分配方案,利用基因算法分配小区的辅频点;
2)检查所述辅频点是否满足辅频点分配规则,若是,则计算小区辅频点优化代价函数;若否,则返回步骤1);
3)查看所述代价函数是否收敛,若是,则输出推荐辅频点方案;若否,则返回步骤1)。
9.如权利要求1所述的频率优化方法,其特征在于:步骤(7)中,所述获得推荐频点分配方案的具体方式为:
输入待优化小区的频点信息,根据所述干扰矩阵计算网络干扰值,在满足既定频点约束条件的前提下,通过基因算法收敛计算,当C(F)=0或达到最大迭代次数时,输出结果即为所述的推荐频点分配方案;所述C(F)是指优化代价函数的值,所述迭代次数是基因算法的一个参数,能够根据需要自由设定。
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