[发明专利]一种网络优化方法及装置

说明书

技术领域

本发明涉及通信领域中网络优化技术，尤其涉及一种网络优化方法及装置。

背景技术

第三代合作伙伴计划(3GPP，3rd Generation Partnership Project)在R8版本中提出了网络自优化(SON，Self Orginazing Network)的概念，至今仍在不断更新SON的相关算法。3GPP协议中定义了SON网络的自检测、自优化、自配置的相关算法。到目前为止，SON对网络侧数据提取和分析功能已经比较完善，但是缺乏终端路测数据的支撑，即空口质量的检测和分析还不完善。

随着无线网络中网元与厂商的增加，网络维护的复杂度、技术要求和成本等也在大幅上升。为了降低网络维护的复杂度与成本，长期演进(LTE，Long Term Evolution)系统要求无线网络支持自组织、自优化和自配置行为。现有的长期演进(LTE，Long Term Evolution)网络优化多采用网络侧数据支撑分析，有时也会包含少量终端侧数据，比如终端上报的测量报告(MR，Measurement Report)和最小化路测(MDT，Minimization Drive Test)相关数据。但是，还是缺少下行信令异常分析、下行业务感知分析和精确覆盖分析等终端侧数据的支撑。

发明内容

有鉴于此，本发明期望提供一种网络优化方法及装置，能增加终端侧数据对SON决策的修正，提高SON决策的精准度，降低SON的时耗。

为达到上述目的，本发明的技术方案是这样实现的：

本发明提供了一种网络优化方法，所述方法包括：

基于路测数据定位异常事件，获取异常事件相关参数；

对所述异常事件相关参数进行分类；

将异常事件相关参数分类结果以及用于支撑分析网络自优化SON的各项功能的网络侧数据进行整合，整合成用于支撑分析SON的各项功能的数据源；

根据所述用于支撑分析SON的各项功能的数据源，通过相应的数据挖掘算法输出针对SON各项功能的优化建议。

上述方案中，优选地，所述基于路测数据定位异常事件，获取异常事件相关参数，包括：

利用路测数据挖掘平台对路测数据进行分析；

基于分析结果定位异常事件，获取异常事件相关参数。

上述方案中，优选地，所述对所述异常事件相关参数进行分类，包括：

确定用于支撑分析SON的各项功能所需的参数；

基于所述所需的参数对所述异常事件相关参数进行分类。

上述方案中，优选地，所述SON的各项功能至少包括：自动邻区关系ANR、移动性负载均衡优化MLBO、移动性鲁棒性优化MRO、随机接入信道优化RO、小区间干扰协调ICIC、覆盖与容量优化CCO、基站节能ES。

上述方案中，优选地，所述基于路测数据定位异常事件，获取异常事件相关参数，包括：

通过路测数据挖掘平台批量处理路测数据；

定位邻区错配和漏配异常事件、系统容量异常事件、切换异常事件、随机接入异常事件、下行干扰异常事件、覆盖异常事件、服务被拒异常事件；

获取与所述邻区错配和漏配异常事件相关的参数，包括：

获取测量报告、物理小区标识PCI、全球小区识别码CGI、跟踪区域码TAC；

获取与所述系统容量异常事件相关的参数，包括：

获取连接接纳控制CAC、切换参数、重选参数、无线资源控制RRC连接建立失败的概率、由于负荷原因E-RAB建立失败的概率、由于负荷原因E-RAB异常释放的概率、基站与用户地理分布；

获取与所述切换异常事件相关的参数，包括：

获取小区偏移量CIO、切换测量参数；

获取与所述随机接入异常事件事件相关的参数，包括：

获取物理随机接入信道PRACH配置索引、根序列索引、零相关配置、是否为高速状态、频率偏移；

获取与所述下行干扰异常事件相关的参数，包括：

下行干扰指示、终端接收功率、终端接收干扰、终端接收信噪比；

获取与所述覆盖异常事件相关的参数，包括：

获取天线下倾角、基站高度、用户模型、天线损耗模型；

获取与所述服务被拒异常事件相关的参数，包括：

获取负载信息、小区地理位置、用户分布信息。

上述方案中，优选地，所述通过相应的数据挖掘算法输出针对SON各项功能的优化建议之后，所述方法还包括：