[发明专利]基站站址预测方法及装置

说明书

本发明实施例提供一种基站站址预测方法及装置，所述方法包括：基于任一区域在预设时间段的流量预测结果，若判断将对应区域作为基站站址的候选区域，则将候选区域的网络负荷数据、候选区域的楼宇分布数据和候选区域的测量报告数据MR输入站址预测模型获取站址预测结果，若站址预测结果为候选区域需要新建基站，则采用空洞算法确定候选区域内各新建基站的候选站址，并选取满足预设条件的候选站址作为候选区域的新建基站站址。本发明实施例通过输入相关参数数据至训练完成的站址预测模型中可自动获取预测结果，相较于传统方法中需要进行人工设定阈值更简单，并且减少极端数值对预测结果的影响以及噪声干扰，从而能够更准确获取站址预测结果。

技术领域

本发明涉及无线通信技术领域，尤其涉及一种基站站址预测方法及装置。

背景技术

随着经济快速发展，通信需求随之增长，用户数和话务量不断增高,网络负荷也在不断升高，同时随着城镇化进程的加快,覆盖区域场景已发生很大变化,现有网络结构与新的环境已经出现不匹配的情况，因此需要及时调整网络结构,提升网络质量。现阶段随着城市建设的进行以及公民环保意识的增强,基站站址的获取难度逐渐加大,为了更好的满足移动用户日益增长的通信需要,需要准确选取基站站址。

现有技术中选取基站站址的方法为：通过分析覆盖需求，价值及业务需求，再通过地理信息系统(Geographic Information System，GIS)栅格化进行站址的选择。其中，覆盖需求主要通过分析覆盖范围和特殊区域等数据，给出指定区域的空洞点建议；然后根据覆盖范围进行经纬度遍历搜索，如果超出设定的阈值，则定为空洞点；最后一步是站址推荐，获取空洞站址数据，根据聚类算法和其它数据的分析，进行站址推荐。然而，这种方法的分析过程较为复杂，而且需要人工设定阈值，难以满足规划中多场景的需求，也难以应对5G网络多业务类型、异构网络等特点对网络规划精细度提出的挑战，并且没有考虑数据的内在联系对预测结果的影响，从而导致预测结果不准确。

发明内容

针对现有技术存在的问题，本发明实施例提供一种基站站址预测方法及装置。

具体地，本发明实施例提供了如下技术方案：

第一方面，本发明实施例提供一种基站站址预测方法，包括：

基于任一区域在预设时间段的流量预测结果，判断是否将对应区域作为基站站址的候选区域，若是，则获取候选区域的网络负荷数据、候选区域的楼宇分布数据和候选区域的测量报告数据MR；

将所述候选区域的网络负荷数据、所述候选区域的楼宇分布数据和所述候选区域的测量报告数据MR输入站址预测模型，获取站址预测结果；

若所述站址预测结果为所述候选区域需要新建基站，则采用空洞算法确定候选区域内各新建基站的候选站址，并选取满足预设条件的候选站址作为候选区域的新建基站站址；

其中，所述站址预测模型是基于样本区域基站信息，以及利用相关系数筛选后的样本网络负荷数据、样本楼宇分布数据和样本测量报告数据MR训练得到。

进一步地，所述站址预测模型的具体训练过程包括：

获取样本区域基站信息以及样本区域对应的样本网络负荷数据、样本楼宇分布数据和样本测量报告数据MR；

计算样本网络负荷数据中各特征参量之间的第一相关系数，以及各特征参量与因变量之间的第二相关系数；所述因变量为需要新建基站对应的参数变量和不需新建基站对应的参数变量；

根据所述第一相关系数和所述第二相关系数，对样本网络负荷数据中各特征参量进行筛选，获取筛选后的样本网络负荷数据；

将样本区域基站信息以及筛选后的样本网络负荷数据、样本楼宇分布数据和样本测量报告数据MR输入站址预测模型进行训练，直至满足预设收敛条件后结束训练。