[发明专利]一种划分通信网络的基站簇的方法和装置

说明书

本发明实施例提供一种划分通信网络的基站簇的方法和装置，获取小区的相关度矩阵；将小区的相关度矩阵转换为基站的相关度矩阵，基站的相关度矩阵中的一行数据表示了一个基站在网络中的特征的特征向量；将所有的基站划分到初始设置的第一数目个基站簇中，每一个基站簇均具有等效位置；执行迭代步骤，在迭代步骤中对于每一个基站，根据特征向量获取该基站与不同的基站簇的等效位置之间的距离；以及根据距离和距离就近原则调整基站所属的基站簇，直至再次执行迭代步骤每一个基站所归属的基站簇不需要调整，形成第二数目个基站簇。采用聚类思想按照距离就近原则将各个基站划分到不同的基站簇中，形成了所需的通信网络的基站簇。

技术领域

本发明涉及通信网络优化技术，特别是指一种划分通信网络的基站簇的方法和装置。

背景技术

簇优化是通信网络建网初期的一项重要任务，基站大规模入网时，需要将网络划分为若干个区块(簇)，每个区块包含一定数量的基站。通过优化逐个区块内的基站达到优化整个网络的目的。

划分小区簇的常用方法有人工划分、基于频率复用划分、话务分布数据分析法和基于复杂网络理论划分。频率复用划分法，根据小区的频率信息找出可使用一组频率的N个小区，将地域上连续、且满足预定的频率限制复用关系的小区划分成小区簇。话务分布数据分析法是根据小区的话务量和切换数据，将话务、覆盖和质量相关的若干个小区组成小区簇。基于复杂网络理论对通信网络进行划分则包括了谱方法，层次法，基于模块度的方法等。

基于人工划分的方法主要依据工程师的经验，划分的结果缺乏准确的衡量，通常效率差，准确性不高。频率复用划分法、话务分布数据缺乏与地理信息的关联，生成的小区簇可能在地域上不连续，不够合理，将地域上连续、且满足预定的频率限制复用关系的小区划分成小区簇，产生的结果可能是部分小区无法归簇。复杂网络的簇划分关注的是网络的拓扑结构。准确性差，由于主要依据人工经验，难以全面判断划分依据；花费时间长，由于边界部分每个站都需要做数据核查，通常需要花费几天的时间进行核查。

现有技术存在如下问题：簇划分的一个主要因素就是减少簇与簇之间的相关性，这是因为簇是逐个进行优化的，而无线网络很难做到空间上的隔离，簇与簇之间存在信号上的相互影响，先前划分好的簇优化会受到后续簇的影响。

发明内容

本发明要解决的技术问题是提供一种划分通信网络的基站簇的方法和装置，减少簇与簇之间的相关性，避免先前划分好的簇受到后续划分的簇的影响。

为解决上述技术问题，本发明的实施例提供一种划分通信网络的基站簇的方法，方法包括：获取小区的相关度矩阵；将小区的相关度矩阵转换为基站的相关度矩阵，所述基站的相关度矩阵中的一行数据表示了一个基站在网络中的特征的特征向量；将所有的基站划分到初始设置的第一数目个基站簇中，每一个基站簇均具有等效位置；执行迭代步骤，在所述迭代步骤中，对于每一个基站，根据特征向量获取该基站与不同的基站簇的等效位置之间的距离，根据所述距离和距离就近原则调整该基站所归属的基站簇，直至再次执行所述迭代步骤每一个基站所归属的基站簇不需要调整，形成第二数目个基站簇。

所述的方法中，获取小区的相关度矩阵包括：采用所有测量报告的主服务小区测量样本，从所述主服务小区测量样本中选取干扰小区和主服务小区的电平差在一定门限之内的样本，以这些样本占据全部主服务小区测量样本的占比作为小区的相关度矩阵的元素。

所述的方法中，将小区的相关度矩阵转换为基站的相关度矩阵包括：存在基站的集合Site(i)i＝1,2,…m，小区的集合Cell(j)j＝1,2,…n，其中，m是基站数量，n是小区数量，每个小区都归属于一个基站，因此有j∈Site(i)j＝1,2,…n；小区的相关度具体是指小区之间的干扰，则小区的相关度矩阵，小区业务量数据；那么，基站的相关度矩阵是，其中：，以及IS(i,j)＝0 fori＝j，其中，两个基站之间的所有小区所有输入干扰IM(k,p)的业务加权之和表示两个基站之间的相关度，是一个有向关系。