蜂窝回程覆盖算法的制作方法

本申请要求2015年12月29日提交的序列号为14/982,581的美国实用专利申请的优先权，其要求于2015年10月12日提交的标题为“最后一英里蜂窝回程覆盖算法(Last-MileCellularBackhaulCoverageAlgorithms)”的序列号为62/240,374的美国临时申请的优先权。序列号为14/982,581和62/240,374的申请通过引用全部并入本文。
背景技术：
：可以使用各种手段将远程蜂窝通信站点(“蜂窝塔”)与核心或“主干(backbone)”蜂窝网络连接，以提供语音和数据连接以及其他。例如，蜂窝服务提供商可以使用替代接入供应商(AAV)网络，其使用以太网来满足诸如长期演进(LTE)网络之类的宽带蜂窝服务的回程需求，并且支持新蜂窝站点的添加，以提供额外带宽和/或额外的无线覆盖。例如，提供商可以使用光缆将许多蜂窝站点通过运营商网络连接到移动交换局(MSO)以用于蜂窝回程。在其他情况下，对于缺乏导向光纤连接的站点，可以使用微波无线回程，例如，以将蜂窝站点连接到具有AAV光纤连接的附近站点。微波传输可以具有成本效益，并且通常可以被快速部署以提供蜂窝回程。然而，由于现代蜂窝网络的复杂性和大小，可能难以确定用于将下面讨论的“搁浅”站点连接到用于蜂窝回程的适当管线的成本有效手段。本公开的实施例涉及找到以最小成本提供最后一英里回程到搁浅站点的有效方式。附图说明图1描绘了根据本公开一些示例的AAV站点和搁浅站点。图2A和图2B描绘了根据本公开一些示例的两种可能回程拓扑和场景。图3A和图3B描绘了根据本公开一些示例的两种附加的可能回程拓扑和场景。图4A、图4B和图4C描绘了根据本公开一些示例的直线对传(line-of-site，LoS)、近线对传(near-line-of-site，nLoS)和非直线对传(non-line-of-site，NLoS)无线连接。图5是根据本公开一些示例的描绘具有自适应调制的微波信道容量的曲线图。图6是根据本公开一些示例的描绘累积概率分布函数的条形图。图7是根据本公开一些示例的比较用于微波数据传输的带宽容量、距离和可用性的曲线图。图8描绘了根据本公开一些示例的中继站点的示例。图9描绘了根据本公开一些示例的成本加权的搁浅站点集群。图10描绘了根据本公开一些示例的加权微波网状网络。图11描绘了根据本公开一些示例的具有中继的扩展微波网状网络。图12A-12C描绘了根据本公开一些示例的在站点A处具有起点(第一轮)的经调节的多生成树(MST)。图13A-13F描绘了根据本公开一些示例的在站点D处具有起点(第一轮)的经调节的MST。图14A-14E描绘了根据本公开一些示例的具有中继站点E的在站点G处具有起点(第一轮)的经调节的MST。图15A-15C描绘了根据本公开一些示例的具有中继站点F的在站点H处具有起点(第一轮)的经调节的MST。图16A和图16B描绘了根据本公开一些示例的与中继站点连接的站点D(第二轮)。图17A是根据本公开一些示例的具有回程优化引擎的业务流程图。图17B是根据本公开一些示例的回程优化引擎的示意图。图18A和图18B描绘了根据本公开一些示例的用于优化蜂窝回程解决方案的方法的流程图。具体实施方式本公开的示例涉及用于确定搁浅蜂窝站点的高效以太网回程解决方案的系统和方法。该系统可以包括新颖的算法或自适应图形最小生成树(AdaptiveGraphMinimumSpanningTree,AG-MST)，它可以最大化回程覆盖，同时降低回程成本。该系统可以使得能够针对整个网络或网络部分探索多个回程解决方案，其由于网络的大小和复杂性以前无法进行分析。换句话说，典型的蜂窝网络的大小和复杂性产生如此大量的组合和排列，以至于常规方法在计算环境中没有实现有效算法的情况下是不切实际或不可能的。例如，用手工作的人不可能分析所有可能的回程解决方案。如下所讨论的，为了使解决方案的可能数量最大化，解决方案可以包括具有直线对传(LoS)、近线对传(nLoS)和非直线对传(NLoS)连接的微波链路。蜂窝塔无处不在，并且接收来自手机和其他移动设备的蜂窝语音和数据，然后将该信息中继到更大的蜂窝网络以及从更大的蜂窝网络中继该信息。由于蜂窝数据使用的增长，因此具有使用合适的连接将蜂窝塔连接到蜂窝网络的需求。在许多情况下，替代接入供应商(AAV)可用于此目的。AAV包括使用光纤、同轴或其他连接来提供特定服务(例如，互联网或有线电视)但还具有过剩的网络容量的提供商。例如，蜂窝塔可以连接到AAV运营商以太网连接，例如以提供从塔到蜂窝主干网络的蜂窝回程服务。随着移动设备的数量和蜂窝数据服务使用的增加，对蜂窝回程的需求显著增加。然而，如图1所示，一些蜂窝塔与网络组件没有直接的数据连接，因此可以被认为是“搁浅的(stranded)”。换句话说，搁浅站点102可以具有足够的连接来提供蜂窝语音服务，但是不具有携带大量数据的能力。因此，在这些搁浅站点102周围的区域中，用户可能无法访问蜂窝数据服务。可以向这些搁浅站点102提供多个附加连接以使能蜂窝回程。在一些情况下，例如，搁浅站点102可以连接到确实具有到网络的连接的站点，或者连接到具有现有的光纤或其他数据连接的连接站点104。如图所示，这些连接站点104可以经由光纤、同轴或其他高速数据连接108的AAV载波以太网连接106连接。在其他情况下，第一连接站点104a可以例如经由无线连接110(例如，微波链路)连接到第二连接站点104b，并且第二连接站点104b可以转而经由光纤数据连接而连接到AAV106。AAV106最终可以将站点102、104连接到移动交换局(MSO)，用于通过主干网络路由。可以使用这些相同的连接(即，有线或无线连接)来连接用于蜂窝数据回程的搁浅站点102。然而，在具有数千个蜂窝站点102、104和无数可用AAV连接106的网络中，可能难以确定或不可能确定将全部或大部分搁浅站点102连接到合适的回程解决方案的最有效手段。数量庞大的组合和排列意味着这个过程适用于计算机算法。如图2A-3B所示，每个搁浅站点102可以使用新的光缆205直接连接到AAV106。当然，搁浅站点102也可以通过同轴、T1、T3或其他合适的高速连接而被连接。然而，不管连接类型如何，新连接的安装可能涉及安装新电缆、光纤、碟形卫星天线、微波收发器或其他设备，并且可能涉及相当大的成本和时间。例如，安装成本可以基于从搁浅站点102到AAV106的距离而变化很大，例如，其中较长距离可能需要安装较长的电缆或较强大的收发器。由于搁浅站点102处的地形，安装成本也可能会有所不同。例如，在山区位置安装可能比在平坦地面或城市中安装昂贵得多。另一方面，新的高速数据连接可以使先前的搁浅站点102能够连接到AAV106并且充当用于附加的搁浅站点102的集线器210。这些搁浅站点102可以例如使用微波连接或其他合适的有线或无线连接而被连接到集线器210。当然，该解决方案受限于在搁浅站点102和集线器210之间的连接上可用的带宽。另外，充当集线器210的站点也可以具有有限量的带宽，从而限制可以经由集线器210连接到AAV106的搁浅站点102的数量。因此，基于搁浅站点102位置，可以使用网状网络技术以在附近的站点之间找到多个可能的微波链路。可以使用地理信息服务(GIS)和其他地形和位置信息系统来搜索可以提供一个或更多个搁浅站点102与现有AAV106之间连接的集线器站点210。因此，本公开的示例可以包括可以被构造为用于以下动作的自适应图形最小生成树算法(AdaptiveGraphMinimumSpanningTreeAlgorithm,AG-MST)：识别不同的起始搁浅站点102位置(即，可以充当集线器210的位置)，指定经调节的微波回程图大小，以及采用搜索算法推导出基于集群的回程成本。系统可以确定最小生成树，其中可以调节每个链路状态以满足容量和端到端可用性两者。可以识别具有最大覆盖的微波回程网络，以产生最终的网络回程拓扑规划。该系统还可以将传统的微波回程设计与网状网络优化引擎相结合，以提供基于最小成本和最大覆盖来配置一个或更多个回程解决方案等等的自动化过程。搁浅站点回程规划回程拓扑场景如图2A-2D所示，除了配置现代蜂窝网络的复杂性之外，至少有四种解决方案来连接搁浅站点102以提供蜂窝回程：1)点对点(P2P)微波回程如图2A所示，微波回程可行性可以从搁浅站点到现有的AAV站点或具有以太网光纤连接的承包(contracted)站点来评估。这可以包括调节蜂窝站点基础设施高度，以支持P2PLoS、nLoS或NLoS微波链路(即，增加或减小蜂窝塔的高度，例如以避免LoS障碍物)。与新的微波链路相关联的成本包括临时成本(NRC)和每月经常性成本(MRC)，表示为C_MW。2)新的AAV集线器站点结构如图2B所示，可以接受关于一个或更多个搁浅站点上的新光缆结构的供应商报价。与光纤结构相关联的成本表示为C_Hub。然而，考虑到光纤结构相对微波回程的较高成本，如上所述，新光纤站点可以被视为集线器并且利用P2P(例如，LoS、nLoS或NLoS)微波链路连接到附近的搁浅站点。在这种配置下，回程覆盖被最大化，且每个搁浅站点的平均回程成本被降低。3)具有微波回程的中继站点一些搁浅站点可以经由附近的微波基础设施(诸如，具有微波链路的第三方建筑物、站点塔台等，如图3A所示)连接到AAV站点。这样的基础设施可以被看作是中继站点，相关的成本可以被表示为C_Relay。为了最大化覆盖，其他搁浅站点可以采用微波链路连接到搁浅站点，而搁浅站点又可以连接到中继站点(使搁浅站点成为中继站点)。4)具有新集线器站点和中继站点的混合解决方案在一些情况下，为了使所有搁浅站点连接，可能优选的是，在一个或更多个搁浅站点处订购新的光纤集线器结构，并且根据需要使用一个或更多个中继站点，如图3B所示。回程成本度量通常，针对蜂窝回程配置至少有两种类型的成本：MRC和NRC。MRC可以包括，例如，AAV带宽租赁、塔台空间租赁、能源和维护费用。另一方面，NRC可以包括例如材料运输、光纤结构、站点配置/安装、FCC许可和微波无线电设备。在t个月内站点i(例如，集线器站点或中继站点)的回程成本可以表示为：站点(i)成本＝NRC(i)+t*MRC(i)在t个月内链路j(例如，微波或光纤)的回程成本可以表示为：链路(j)成本＝NRC(j)+t*MRC(j)因此，包含总共M个站点和N个链路的搁浅站点集群k的总回程成本可以表示为：其中M和N分别是集群中搁浅站点和微波链路的总数，t是月数。微波链路建模和容量如图4A-4C所示，微波回程链路通常指的是地面点对点数字无线电通信，通常部署高度定向的天线并在许可的频带中操作。有三种基本类型的链路，取决于两个站点之间可用的LoS传播级别：LoS(图4A)、nLoS(图4B)和NLoS(图4C)。如图4A-4C所示，微波信号沿着视线(sightlines)行进，但也随着传播而扩展。因此，线性视线(linearline-of-sight)或视觉视线(visualline-of-sight)与信号所覆盖的区域两者都具有重要意义。信号覆盖的区域因为其扩展开而被称为菲涅耳区域，通常需要清晰且没有障碍物才能被视为真正的LoS。因此，如图4A所示，LoS位置具有站点之间的无障碍线性路径405和无障碍菲涅耳区域410两者。如图4B所示，另一方面，nLoS站点具有无障碍线性路径405，但是菲涅耳区域410至少部分地被阻挡。最后，如图4C所示，对于NLoS站点，线性路径405和菲涅耳区域410两者都至少部分地被阻挡。无论哪种情况下的障碍物都可以是例如树木、山脉、建筑物或实质上阻挡微波信号的传播的其他大型物体。视线(Line-of-Sight)微波链路建模使用shannon容量公式，由以下公式确定以比特每秒(bps)为单位的微波信道容量C的上限：其中B是以Hz为单位的信道带宽，并且S/N是信噪比。S是接收机天线处的接收信号强度(单位为瓦特)，N是接收机处的噪声(单位为瓦特)。接收机噪声N可以进一步被计算为：N＝K×T×B其中K是玻尔兹曼常数(1.38×10-23J/K)，T是系统温度(假设为290K或室温)，B是信道带宽，以Hz为单位。对于具有清晰视线(line-of-sight)的微波链路，接收信号电平S可以确定为：S＝PTX-LTX+GTX-LPL+GRX-LRX其中S是接收信号电平，以dBm为单位，ΡTX是发射机输出功率，以dBm为单位，LTX表示发射机损耗(例如来自循环器、线路、连接器、天线罩等的损耗)，以dB为单位，GTX是发射机天线增益，以dBi为单位，LPL是总路径损耗(自由空间)，以dB为单位，GRX是接收机天线增益(dBi)，以及LRX＝接收机损耗(再次，来自循环器、线路、连接器、天线罩等的损耗)，以dB为单位。微波链路通常采用自适应调制来最大化信道带宽效率。因此，链路容量可由信道频带(以Hz为单位)和调制效率确定，如表1所示。表1：调制效率然而，实际上，通常针对某个信噪比(SNR)范围选择调制方案，如图5所示。例如，如果接收到的SNR在21.5dB和25dB之间，调制为16-QAM，这意味着16-QAM调制的带宽效率为4bps/Hz。例如，如果信道带宽是30MHz，则调制后的信道容量将是调制效率乘以信道带宽，如4bps/Hz×30MHz＝120Mbps.每个调制的累积概率分布(CDF)函数可以进一步推导出来，如图6所示。预期的微波链路容量函数可以表示为：P{B×Me≥Ct}≥(1-ε)其中B是微波信道带宽，以Hz为单位，Me是预期调制效率，Ct是目标需求容量，以及ε是中断阈值。在这种情况下，ε可以近似为链路可用性A或链路“正常运行时间”的百分比。由于现代电子产品的高可靠性，这个数字通常为99％或更高。然后可以使用CDF函数导出反函数以获得目标调制效率Me：Me＝F-1{P{B×Me≥Ct}≥(1-ε)}反过来，Me可以用来计算预期信道容量。因此，LoS站点的预期微波链路容量为Cmw＝B×Me。然而，由于ε可以用链路可用性来近似，所以微波链路状态可以被获得为{Ci，Mi，Ai}，其中C表示链路容量(例如，以Mbps为单位)，Mi是调制方案(例如，16-QAM或64-QAM)，以及Ai是链路可用性(例如，0.99或0.9995)。nLoS和NLoS微波链路建模P2P微波链路的nLoS和NLoS场景稍微更复杂一些。诸如，例如阻塞尺寸、多路径传播、反射、透射和衍射等之类的各种因素都会影响链路的性能和容量。通常，nLoS或NLoS微波链路x的容量Cx可以表达为链路可用性Ax、链路距离Dx和链路信道带宽Bx的函数，如下所示：Cx＝F{Ax,Dx,Bx}如图7所示，例如，针对采用信道带宽为40MHz的供应商设备，当链路可用性增加时(从0.999、0.9995到0.9999)时，容量(即，总合计的以太网容量，以Mbps为单位)减少。当链路距离增加时，容量也会减少。因此，微波设备的性能度量可用于估算nLoS和NLOS场景的链路容量。如表2所示，给定固定距离(例如，14英里)并且使用nLoS和NLoS的可用性vs.容量度量，链路容量通常随着链路可用性增加而下降。这种度量可以从经验现场试验中获得，或者有时可以从供应商提供的产品关键性能指标(KPI)度量获得。可用性链路容量(Mbps)调制99.99％428-QAM99.95％8816-QAM99.9％12032-QAM表2：微波链路容量vs.可用性结果，nLoS和NLOS链路状态也可以表示为{Cl,Ml,Al}。换句话说，在可用性Al处，链路Ll(采用nLoS或NLOS)可以利用调制Ml实现Cl容量。中继站点以及连接策略如图8所示，中继站点802可以被定义为具有通过一个或更多个微波810或光纤812链路将一个或更多个搁浅站点804连接到现有AAV站点806(然后连接到MSO808)所必需的基础设施的站点。中继站点802有时可以位于第三方基础设施上，诸如，例如第三方建筑物、塔台和树木。该站点的高度可以改进LoS/nLoS/NLoS，使得微波链路810能够将中继站点802连接到一个或更多个附近的搁浅站点804和一个或更多个AAV站点806。还可能在现有站点上安装一个或更多个微波无线电，以提供到附近站点的微波链路。第三方拥有者可以向提供商收取空间和公共设施费用，这可以表示为用于新链路的微波链路成本。下面示出了一些示例性的中继站点信息，其中提供了纬度、经度和结构高度，其中：表3：中继站点信息使用这样的位置信息(例如，GIS数据)，可以评估微波链路810以确定微波链路810是否可能提供LoS、nLoS或NLoS连接。中继站点802与AAV站点806或搁浅站点804之间的微波链路810可以采用下面讨论的方法进行评估，其中首先评估微波链路的可行性。如果可能，然后则可以导出链路容量以确定中继站点802是否足以支持回程业务。为了降低成本，可以将中继策略设置为使用最少数量的中继站点802来连接最大数量的搁浅站点804。建立具有权重的网状网络图如图9所示，在四个搁浅站点集群{A，B，C，D}中，站点A和站点D可以被选为具有新结构成本的新集线器站点。在这种情况下，供应商已经提供了报价说明，指出在站点A处将为新的光纤连接花费提供商20万美元，对于站点D花费50万美元。还可为每个站点提供回程容量要求和承诺信息速率(CIR)。在某些情况下，可能没有提供用于微波或光纤连接的供应商报价。在这种情况下，诸如对于站点B和站点C，没有供应商价格与该站点相关联。然后可以在这些搁浅站点之间计算全网状微波链路评估-包括LoS、nLoS和NLoS解决方案-以及成本估算。下面讨论的计算可以包括估计的链路成本和来自针对每种连接类型(例如，LoS、nLoS和NLoS)的无线建模的微波链路的最大预测链路容量。每个微波链路可以使用度量{Cl，Ml，Al}来测量。网状网络可以在图10中示出。每个微波链路可以与至少三个参数相关联-成本、链路容量和可用性。例如，站点A和站点C之间有nLoS链路，成本为3万美元，最大容量为150Mbps，可用性为99.9％。站点A和站点B之间也有LoS链路，成本为4万美元，最大容量为200Mbps，可用性为99.99％。然后可以进行应用中继站点解决方案，搜索和评估附近的单跳(one-hop)中继站点，中继站点采用微波链路将搁浅站点连接到现有的AAV站点。微波链路可以是LoS、nLoS或NLoS。如上所讨论的，可以估计相关的微波链路成本、容量和可用性。然后上述具有中继站点的微波网状网络可以扩展，如图11所示。为了简化分析，最初不存在中继站点和/或任何现有AAV站点的额外报价成本-即仅考虑微波链路的成本。换句话说，其他类型的连接(诸如，例如光纤连接)的报价最初不被考虑。例如，需要微波链路以从站点G中继到站点E以及从站点E中继到站点C。当然，一些搁浅站点可能有多种选择来连接到多于一个的附近中继站点。例如，站点C可以利用两个微波链路连接(中继站点E或中继站点F)，然后分别连接到现有的AAV站点G和H。用于回程覆盖优化的AG-MST算法本公开的示例包括新颖的自适应图最小生成树(Adaptive-GraphMinimumSpanningTree,AG-MST)算法，以提供具有已知容量和链路可用性的最大回程覆盖。AG-MST包括几个与传统MST算法相比新颖的特征，包括但不限于：1)起点站点选择：在该算法中，并非所有站点都可以作为起点，例如，没有新的光纤结构或中继站点报价的站点不能充当起点。例如，某些站点可能太偏远或崎岖不平，以使光纤安装不能切实可行。因此，只有具有供应商光纤报价的站点或已连接到搁浅站点具有中继链路的AAV站点才被选为可能的起点站点。例如，在图11中，站点A、D、G和H可以用作构建AG-MST的起点。2)取决于起点，可以更改目标网络图以显示相关站点、链路和相关权重(例如成本、容量和可用性度量)。3)从每个起点，可以使用新的链路搜索算法来以最小成本获得回程树，同时仍然满足回程容量和可用性要求，如下所示：a.可以选择每个新的回程链路的容量为等于或大于总承诺信息速率(CIR)-即链路所连接到的所有站点的带宽需求总和：其中，Ci表示新的微波回程链路的容量，N为该链路提供回程的站点总数，以及CIR(i)是站点i的CIR带宽。在某些情况下，可以选择适当的缓冲(例如，比预期的容量大10％)，例如，为峰值使用率和可靠性提供额外容量。b.对于每个新增的回程链路，可选择端到端回程可用性为等于或大于最小回程可用性阈值。端到端可用性可以被计算如下：A(s,s+N)＝A(s,s+1)×A(s+1,s+2)×…×A(s+N-1,s+N)≥Athr其中s代表起点站点，s+N是从起点站点s开始的目标站点N链路。同样，A(s，s+1)表示链中的起点与第一个点之间的链路可用性，(s+1，s+2)表示链中的第一个点与链中的第二个点之间的链路可用性，以此类推。当然，不同位置将利用或多或少的中继站点连接到AAV。最后，Athr代表最小可接受的回程可用性阈值。因此，端到端的可用性可以通过站点S与站点S+N之间的每个微波链路的可用性的乘法来确定。4)起点可以设置为搁浅站点，但有一个采用现有的供应商光纤结构报价。在这种情况下，只能从搁浅站点集群开始设置图形。然后可以在该集群上运行链路搜索算法以确定最小成本生成树。选择最小成本生成树，使得所有相关联的微波链路(LoS/nLoS/NLOS)满足(3)中描述的容量和可用性要求。5)采用(4)的解决方案，可以确定中继解决方案。现在可以将起点设置为现有的AAV站点，该站点可以采用一个或更多个中继微波链路连接到搁浅站点，如图11所示。然后，可以将AAV站点和中继站点添加到(4)的搁浅站点集群。搜索算法可以从新的扩展集群图的AAV站点再次运行，以获得最小成本生成树。该算法识别所有关联微波链路路径满足第(3)部分中描述的回程容量和链路可用性要求的链路并丢弃其他的链路。6)可以针对每个可能的起点站点运行该算法，跟随(4)、(5)或两者，以确定所有可能的最小成本生成树解决方案。然后可以计算每个解决方案的总成本。选择具有最小回程覆盖成本的解决方案(即，每个站点具有最小回程成本的解决方案)。在某些情况下，每个站点的平均回程成本可以与提供商设置的最大成本或“每个站点成本上限”进行比较。换言之：最小化{每个站点的搁浅站点回程覆盖成本}使得满足：平均成本每站点(average_cost_per_site)≤成本每站点上限(cost_per_site_up_limit)7)如果有剩余的搁浅站点，则可以重复步骤4-6，直到所有站点被连接或者不能满足约束条件。如下所讨论的，在某些情况下，找不到解决方案来“解搁浅(unstrand)”所有站点。在这些情况下，提供商可能会选择留下(leave)这些搁浅的站点。如果发生改变可能解决方案的基础设施更新，则可以重新访问这些站点。如图12A所示，可以选择站点A作为起点，这导致：步骤1：将站点A设置为起点。取消升级站点D(原来是50万美元的结构报价)的费用，因为它不能用作新光纤结构的起点(集线器)。步骤2：以最小成本采用微波链路开始到附近的站点。确定所选择的微波链路容量是否能够满足合计的站点回程容量要求。换言之：C_MW(j)≥O(N)×∑NCIR(i)其中N是通过微波链路j连接的具有回程业务的站点总数，O()是超额认购(oversubscription)因子。超额认购因子是基于复用增益设置的，取值范围为0＜O(N)≤1。当N为1时，例如O(N)＝1(因为只有一个站点)。否则，0＜O(N)＜1并且是一个单调递减函数，站点数为N。在这个步骤中，对O(N)的良好估计是0.9，这表示节省了10％的带宽。由于复用增益而采用超额认购，这意味着并非所有链路同时达到最大利用率。结果是，一些带宽未被使用，使得能够使用具有较小容量的链路来回程总共N个链路。如图12A所示，在这种场景下，最小成本是从站点A到站点C(3万美元)，微波链路容量为150Mbps。该链路容量大于站点C的CIR容量要求(即，150Mbps>100Mbps)。因此，该连接可以被标记为有效。步骤3：如图12B所示，该算法可以继续搜索并识别从站点C到站点B的链路，其也具有最小成本(3万美元)。站点B的CIR要求是100Mbps，然而，当站点B被添加时，A和C之间的微波链路不具有用于这两个站点的容量。换句话说，由于A和C之间的链路(150Mbps)小于0.9*(CIR_C+CIR_B),或0.9*(100Mbps+100Mbps),因此该链路未被选中。步骤4：如图12C所示，A和D之间的链路具有下一个最小成本(4万美元)，其微波链路容量为200Mbps。这满足站点D的回程容量要求(75Mbps)。因此，该路径可以被标记为有效。因此，AG-MST可以针对所有四个搁浅站点被完成，这导致总成本为30万美元(20万美元+3万美元+4万美元+4万美元)，每个站点的每搁浅站点回程的平均成本为7.5万美元。同样，如果选择站点D作为起点，则站点A的成本可以被设置为零。图13A-13F示出了这种配置的结果。总成本＝50万美元(站点D)+4万美元(链路-站点A到D)+3万美元(链路-站点A到C)+5万美元(链路-站点B到D)＝62万美元,每个站点的平均成本是15.5万美元(62万美元/4)。接下来，可以通过从集群的另一端开始来计算中继解决方案。因此，站点G可以被选择为起点-连接搁浅站点C与中继站点E：步骤1：如图14A所示，通过选择AAV站点G作为起点并且站点E作为中继站点，可以用中继站点更新图表。这使得其他中继站点F和关联的AAV站点H能够被移除。这也使得能够消除与站点A和D相关联的报价成本。步骤2：如图14B所示，站点C最初可以连接到站点A，因为它(1)代表最小成本和(2)满足微波链路容量要求；步骤3：如图14C所示，站点B然后可以连接到站点C。如前所述，初始选择该连接是因为它具有最小成本。不幸的是，此连接不能满足微波链路容量要求，并且被丢弃。步骤4：如图14D所示，站点B可以连接到站点A，因为它具有第二最低成本并且满足微波链路容量要求。然后，站点D可以连接到站点C，因为它的成本较低。不幸的是，C和E之间的微波链路出现瓶颈(300Mbps)。步骤4：如图14E所示，由于增加站点D会使CIR增加到325Mbps(100Mbps(站点B)+50Mbps(站点A)+100Mbps(站点C)+75Mbps(站点D))，因此站点D仍然搁浅。该解决方案的总成本-通过中继站点E-为13万美元(3万美元+4万美元+3美元+3美元)，每个连接的搁浅站点的平均成本为4.33万美元(13万美元/3)。类似地，如图15A-15C所示，可以计算具有起始点H和中继站点F的经调节的AG-MST。请注意，站点F与搁浅站点A和B(例如，站点C或站点D)之间有两种可能的中继链路，它们在MST图上提供了更多选择。这项分析导致总成本为20万美元(4万美元+3万美元+3万美元+5万美元+5万美元)，每个连接的搁浅站点的平均成本为5万美元(20万美元/4)。因此，具有不同起点的第一轮AG-MST构建会导致以下成本度量：该解决方案可以基于成本效率来选择，即每个搁浅站点的最小成本，这导致图14E中的解决方案。因此，在第一轮之后，来自图14E的原始图被更新为如图16A所示。如图16B所示，搁浅站点D的总成本＝5万美元+4万美元＝9万美元，每个搁浅站点的平均成本为9万美元(9万美元/1个站点(站点D))。在某些情况下，每个站点的平均成本可能太高(即超过每站点成本上限)。如果每个站点的平均成本高于限制，则解决方案可能会被丢弃为不可行，相关站点现在可能仍处于搁浅状态。当基础设施的改进随着时间的推移而发生，这些搁浅站点可以由于可行性和可能的升级而被再访问。在一些示例中，AG-MST算法可以表达为计算机类型的算法：1.在搁浅站点之间创建具有网状网络的图表G；2.使用中继站点扩展图表G；3.通过识别站点新光纤报价成本和MW链路成本来更新每个顶点和边缘的权重；4.标记每个可能的起点并用权重更新关联的图表；5.对于每一轮，通过移除连接的搁浅站点来更新搁浅站点集群。对于每个可能的起点：从起点找出最小权重生成树，其中每个MW链路容量等于或大于合计的站点容量&关联的端对端可用性等于或大于阈值可用性；如果当前链路状态不能满足容量或可用性约束，则搜索能够满足容量和可用性约束两者的其他链路状态{Cl，Ml，Al}；结束选择具有每站点最小平均成本的解决方案，如果成本≤最大_成本_阈值(总预算)否则退出；结束蜂窝覆盖流程和自动化过程给定AG-MST回程优化算法，可以开发新的业务流程和自动化过程。该过程可以重新定义如何使用运行AG-MST算法的现有数据源、工具、规则和引擎来以最小成本实现最大回程覆盖。与传统的用于回程规划和设计的手动过程相比，这是一个重大改进。如图17A和17B所示，本公开的示例还可以包括用于识别回程解决方案的系统1700。如图17A所示，在一些示例中，系统1700可以包括蜂窝网络的所有必要的物理信息1702。例如，这可以包括所有与微波站点相关的信息，包括GIS/位置信息、FCC许可信息和附近信道利用率、供应商设备和频率数据以及附近的站点/塔台基础设施信息。系统1700还可以包括所有搁浅站点1704的列表。搁浅站点1704的列表可以包括关于站点的信息，诸如CIR、站点位置和站点塔台规范。在一些示例中，系统1700可以利用微波联网工具1706。联网工具1706可以包括例如可以为搁浅站点提供LoS、nLoS和NLoSP2P以及网状联网设计的第三方微波设计工具。系统1700还可以包括所有可用的微波链路1708。可以采用分析工具来评估链路1708。系统1700还可以包括提供微波设计策略和冗余1710的工具，其可以结合例如网络的CIR、设计策略、成本度量和冗余要求。系统1700还可以包括回程优化引擎1714。回程优化引擎可以包括运行上面讨论的AG-MST算法1718的膝上型计算机、台式计算机、服务器或其他计算机。AG-MST1718可以提供最终的优化设计。在一些示例中，可以使用合适的图形显示工具1716图形化地描绘最终的优化设计。图17B中示出了回程优化引擎1714的组件级视图。如图所示，回程优化引擎1714可以包括存储AG-MST1718和系统数据1722的系统存储器1720。此外，回程优化引擎1714可以包括一个或更多个处理器1724、可移除存储1726、不可移除存储1728、收发器1730、一个或更多个输出设备1732和一个或更多个输入设备1734。在各种实现方式中，系统存储器1720可以是易失性的(诸如RAM)、非易失性的(诸如ROM、闪存等)或这两者的某些组合。系统数据1722可以包括上面讨论的编译形式的数据，所述编译形式包括例如搁浅站点列表1704和可能的微波链路1708的列表。系统数据1722还可以包括例如位置和映射信息、塔台高度、塔台收发器信息和许可信息。在一些实现方式中，一个或更多个处理器1724可以是中央处理单元(CPU)、图形处理单元(GPU)或者CPU和GPU两者，或者任何其他类型的处理单元。回程优化引擎1714还可以包括附加数据存储设备(可移除的和/或不可移除的)，诸如，例如磁盘、光盘或磁带。图17B中通过可移除存储1726和不可移除存储1728示出了这种附加存储。非暂时性计算机可读介质可以包括以用于存储信息的技术实现的易失性和非易失性的、可移除和不可移除的有形物理介质，所述信息诸如计算机可读指令、数据结构、程序模块或其他数据。系统存储器1720、可移除存储1726和不可移除存储1728都是非暂时性计算机可读介质的示例。非暂时性计算机可读介质包括但不限于RAM、ROM、EEPROM、闪存或其他存储器技术，CD-ROM、数字多功能盘(DVD)或其他光存储，磁带盒、磁带、磁盘存储或其他磁存储设备，或可用于存储想要的信息并且可由回程优化引擎1714访问的任何其他有形的物理介质。任何这样的非暂时性计算机可读介质可以是回程优化引擎1714的一部分。在一些实现方式中，收发器1730包括本领域已知的任何种类的收发器。例如，收发器1730可以包括用于与其他联网设备进行通信的有线通信组件，诸如以太网端口。另外或取而代之，收发器1730可以包括一个或更多个无线调制解调器，以辅助与其他计算设备的无线连接。此外，收发器1730可以包括执行经由天线发送和接收射频通信功能的无线电收发器。在一些实现方式中，输出设备1732包括本领域已知的任何种类的输出设备，诸如显示器(例如，液晶显示器)、扬声器、振动机制或触觉反馈机制。输出设备1732还包括用于一个或更多个外围设备(诸如耳机、外围扬声器或外围显示器)的端口。在各种实现方式中，输入设备1734包括本领域已知的任何种类的输入设备。例如，输入设备1734可以包括照相机、麦克风、键盘/小键盘或触敏显示器。键盘/小键盘可以是按钮数字拨号盘(诸如，在典型的电信设备上)、多键键盘(诸如，传统的QWERTY键盘)或一个或更多个其他类型的键或按钮，并且还可以包括操纵杆状控制器和/或指定的导航按钮等。如图18所示，本公开的示例还可以包括用于优化蜂窝回程解决方案的方法1800。在1802处，方法1800可以包括识别蜂窝网络内的搁浅站点。如上所讨论的，这可以包括没有物理网络连接(例如，光纤、T1、T3等)的站点。搁浅站点还可以包括没有到中继站点或直接到主干蜂窝网络的微波链路的站点。在1804处，可以创建搁浅站点和中继站点的网状网络。网状网络可以包括例如微波链路成本、带宽和可用性等。在1806处，可以确定站点是否有用于更新的未决报价。这可以包括例如添加微波设备，或者添加已经获得供应商报价的光纤或其他物理连接。在1808处，如果有未决报价，则可以基于升级以及由此产生的带宽和可用性的报价成本，采用权重来更新网状网络。在1810处，可以确定站点是否是可能的起始站点。如上所述，只有具有用于升级的未决报价的站点或具有现有AAV连接的站点才可用作起始站点，因为它们有可能将搁浅站点连接到网络。无法充当起始站点的站点可能会被排除在分析之外。在1812处，图表可以基于所选起点采用任何权重变化进行更新。换句话说，一旦选择了起始站点，其他可能的起始站点的权重可以被移除(例如，对于这一轮，其他站点的报价可以被设置为零)。在1814处，网状网络可以根据所选的起始站点进行更新。换句话说，如上所讨论的，选择特定的搁浅站点可能会从网状网络的分析消除某些站点，因为没有适当的报价来将该站点连接到起点。同样，例如，选择特定的AAV站点作为起始站点，可能会从网状网络的分析消除另一个并行的AAV站点。在1816处，算法可以从起点计数器N开始，设置为零。在1818处，N可以被设置为N＝N+1，从而N＝1并且可以分析第一起始站点。以这种方式，每个起点可以被分析，然后根据分析结果或被保留或被丢弃。在1820处，可以找到第一起点的最小生成树-即，采用最小权重(例如，成本)将起始站点连接到网络的解决方案。在1822处，方法1800可以确定上面找到的最小生成树解决方案是否满足最小微波链路容量。换句话说，解决方案是否将起点和所有中间点连接到网络，并提供足够的带宽以满足起点和每个中间点的需求。在1824处，如果该解决方案不符合该要求，那么可以丢弃该解决方案，并且N可以递增1，以分析下一个起点解决方案。在1826处，另一方面，如果解决方案确实符合微波链路容量，则可以分析该解决方案以确定它是否提供了每个站点的最小平均成本。第一解决方案(N＝1)将始终产生最小成本，因为没有用于比较的附加解决方案。然而，由于该算法循环遍历剩余的解决方案，所以可以将最新解决方案(例如N＝4)与先前的最小平均成本解决方案(例如，N＝2)进行比较。如果最新的解决方案不代表最小平均值，则在1824处，它可以被丢弃。在1818处，解决方案的编号可以增加1，算法继续。在1828处，如果最新的解决方案确实代表每个站点的最低平均成本，那么可以保留该解决方案。在1828处，如果N小于或等于网状网络的解决方案的总数NTOT，则算法可以继续。另一方面，如果已经分析了所有解决方案，则该算法可以结束，且剩下的解决方案代表满足最小微波链路容量和每个搁浅站点最小平均成本的解决方案。当然，如上所述，一些网状网络可能没有针对所有搁浅站点的解决方案。虽然以上公开了几个可能的示例，但是本公开的示例不限于此。例如，尽管已经公开了与蜂窝电话系统一起使用的系统和方法，但是可以类似的方式分析其他系统或子系统而不脱离本公开的精神。另外，用于本公开示例的各种特征的位置和配置，诸如，例如步骤的顺序，蜂窝技术的类型以及所分析的连接类型可以根据特定网络或应用而变化，所述特定网络或应用例如由于网络的大小或构造、通信协议或所使用的UE而需要轻微变化。这样的改变旨在被包含在本公开的范围内。可以根据特定设计规范或约束条件来改变具体配置、材料的选择以及各种元件的尺寸和形状，所述特定设计规范或约束条件要求根据本公开的原理构造设备、系统或方法。这样的改变旨在被包含在本公开的范围内。因此，目前公开的示例在所有方面都被认为是说明性的而非限制性的。本公开的范围由所附权利要求而不是前面的描述来指示，并且落入其等同物的含义和范围内的所有变化都意图被包含在其中。术语和定义3G/4G第三代和第四代蜂窝网络BER误码率CAPEX基建费用CIR承诺信息速率DL从MSO通过运营商朝向蜂窝站点的下行通信量。E-OAM以太网OAM功能包括监控、错误报告、环回支持等。FCC联邦通信委员会FDD频分双工IDU室内单元IP互联网协议ITU国际电信联盟LOS视线(Line-of-Sight)LTE长期演进MRC月经常性成本MSO移动交换局NLoS非视线(NonLine-of-Sight)nLoS近视线(NearLine-of-Sight)NRC一次性成本ODU室外单元OPEX营运开支PE在IP/MPLS网络中使用的提供商边缘路由器PSTN公共交换电话网QAM正交振幅调制QPSK正交相移键控RF射频SNR信噪比UL从蜂窝站点通过运营商朝向MSO的上行通信量WDM波分复用。当前第1页1 2 3