一种天线广播波束的优化方法和装置与流程
本发明的实施例涉及通信技术领域，尤其涉及一种天线广播波束的优化方法和装置。
背景技术：
多天线技术作为提高系统频谱效率和传输可靠性的有效手段，已经应用于多种无线通信系统。天线数量越多，无线通信系统的频谱效率和可靠性提升越明显。因此，采用多输入多输出(mu1tip1e-inputmu1tip1e-output，mimo)天线，为大幅度提高无线通信系统的容量提供了一个有效的途径。但是，大规模天线(massivemimo)的引入也增加了无线通信系统的复杂度。进一步，massivemimo在部署中也面临着覆盖场景多样化、参数配置更加复杂等难题，例如，由于天线数量过多导致相应的天线波束的配置参数也非常多，又由于天线的波束相互之间很容易发生干扰导致功率损失，因此massivemimo的天线广播波束的配置参数的优化更加复杂。
目前，天线广播波束的优化方法是：基站采集目标区域中用户的历史网络参数，并确定目标区域所包括的格栅。之后，基站关联其获取到的网络参数和确定出的格栅，并将“与格栅匹配的网络数据”和实际记录数据进行比较，再根据比较结果调整优化天线广播波束的配置参数。
该方法是基于目标区域中用户的历史网络参数与地理格栅调整天线广播波束的配置参数，无法感知未来的用户网络数据，因此，根据用户的历史网络参数调整的天线广播波束的配置参数，在天线所对应的用户分布发生变化时所做的调整将不再准确，不是最优调整。
技术实现要素：
本发明的实施例提供一种天线广播波束的优化方法和装置，能够根据未来的用户分布优化天线广播波束的波束配置，提高用户体验。
第一方面，本申请提供一种天线广播波束的优化方法，包括如下步骤：预测第一用户分布，其中，第一用户分布为目标基站在当前时刻的下一时刻的用户分布；在用户分布信息库中，查询并得到第二用户分布以及第二用户分布的波束配置；其中，用户分布信息库中包括至少一个历史用户分布，和至少一个历史用户分布中每个历史用户分布的波束配置；第二用户分布为至少一个历史用户分布中与第一用户分布之间相似度最高的历史用户分布；根据第二用户分布和预设规则，建立目标优化函数；根据目标优化函数以及第二用户分布的波束配置，调整天线广播波束的目标波束配置。
上述方案中，预测第一用户分布，其中，第一用户分布为目标基站在当前时刻的下一时刻的用户分布；在用户分布信息库中，查询并得到第二用户分布以及第二用户分布的波束配置；其中，用户分布信息库中包括至少一个历史用户分布，和至少一个历史用户分布中每个历史用户分布的波束配置；第二用户分布为至少一个历史用户分布中与第一用户分布之间相似度最高的历史用户分布；根据第二用户分布和预设规则，建立目标优化函数；根据目标优化函数以及第二用户分布的波束配置，调整天线广播波束的目标波束配置。因此，首先，本申请预测目标基站在当前时刻的下一时刻的用户分布，再根据用户分布建立目标优化函数后，调整天线广播波束的波束配置。在调整天线广播波束的波束配置时将预测的用户分布作为调整的必要参数，能够保证对波束配置调整时是考虑了未来的用户分布后，进行的调整优化。当未来用户分布发生变化时，考虑了未来用户分布的调整能够提高波束优化调整的准确率。其次，本申请中根据第二用户分布建立目标优化函数，并根据目标优化函数以及第二用户分布的波束配置，调整天线广播波束的目标波束配置，能够根据用户侧需求对天线广播波束的波束配置进行相应调整，提高用户体验。
第二方面，提供一种天线广播波束的优化装置，包括：预测模块，用于预测第一用户分布，其中，第一用户分布为目标基站在当前时刻的下一时刻的用户分布；查询模块，用于在用户分布信息库中，查询并得到第二用户分布以及第二用户分布的波束配置；其中，用户分布信息库中包括至少一个历史用户分布，和至少一个历史用户分布中每个历史用户分布的波束配置；第二用户分布为至少一个历史用户分布中与第一用户分布之间相似度最高的历史用户分布；处理模块，用于根据查询模块查询的第二用户分布和预设规则，建立目标优化函数；处理模块，还用于根据目标优化函数以及第二用户分布的波束配置，调整天线广播波束的目标波束配置。
第三方面，提供一种天线广播波束的优化装置，包括处理器，当天线广播波束的优化装置运行时，处理器执行计算机执行指令，以使天线广播波束的优化装置执行如上述的天线广播波束的优化方法。
第四方面，提供一种计算机可读存储介质，包括指令，当指令在计算机上运行时，使得计算机执行如上述的天线广播波束的优化方法。
第五方面，提供一种计算机程序产品，计算机程序产品包括指令代码，指令代码用于执行如上述的天线广播波束的优化方法。
可以理解地，上述提供的任一种天线广播波束的优化装置、计算机可读存储介质或计算机程序产品均用于执行上文所提供的天线广播波束的优化方法，因此，其所能达到的有益效果可参考上文的方法以及下文具体实施方式中对应的方案的有益效果，此处不再赘述。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明的实施例提供的一种基站天线广播波束的通信系统的结构示意图；
图2为本发明的实施例提供的一种天线广播波束的优化装置的结构示意图；
图3为本发明的实施例提供的一种天线广播波束的优化方法的流程示意图；
图4为本发明的实施例提供的一种根据目标优化函数的函数值确定目标波束配置的方法的流程示意图；
图5为本发明的另一实施例提供的一种天线广播波束的优化装置的结构示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
多天线技术作为提高系统频谱效率和传输可靠性的有效手段，已经应用于多种无线通信系统。天线数量越多，无线通信系统的频谱效率和可靠性提升越明显。因此，采用多输入多输出(mu1tip1e-inputmu1tip1e-output，mimo)天线，为大幅度提高无线通信系统的容量提供了一个有效的途径。但是，大规模天线(massivemimo)的引入也增加了无线通信系统的复杂度。进一步，massivemimo在部署中也面临着覆盖场景多样化、参数配置更加复杂等难题，例如，由于天线数量过多导致相应的天线波束的配置参数也非常多，又由于天线的波束相互之间很容易发生干扰导致功率损失，因此massivemimo的天线广播波束的配置参数的优化更加复杂。
目前广播波束的优化方法是：基站采集网络内部运行性能参数、客户感知数据、天线的配置参数和工程参数。基站将所采集的数据与扇区及各个扇区间的关系进行关联，并将所采集的数据按地理格栅存储，且每个地理格栅还预先存储有相应的地理参数。基站使用电磁波传输损耗数学模型以及天线的配置参数、工程参数计算地理格栅的信号强度和干扰。基站根据网络内部运行性能参数、客户感知数据、天线的配置参数和工程参数、所计算的信号强度和干扰、以及每个扇区的当前与预期运行指标、当前与预期的网络业务和运行状况、以及设备当前与过去发生的随机故障，确定每个地理格栅的格栅质量值，进而获取由地理格栅组成的地理区域的区域质量值。基站判断所获取的区域质量值是否小于当前记录的区域质量值，若是，记录所获取的区域质量值，并判断该区域质量值是否在预设的区域质量值范围内，若否，放弃获取的区域质量值，在配置参数和工程参数的可调范围内，调整天线的配置参数和工程参数。基站若确定该区域质量值在预设的区域质量值范围内，把天线当前的配置参数按不同天线厂家的编码格式写入电子文件，否则，在配置参数和工程参数的可调范围内，调整天线的配置参数和工程参数。
因此，首先，该方法是基于当前用户分布的历史网络数据与地理格栅调整天线广播波束的配置参数，因此当未来用户分布一旦发生变化时，该调整将不再是最优方案；其次，该方法是针对于目标区域的格栅的网络数据对天线广播波束的配置参数进行调整，不能代表实际用户的网络体验。
针对上述问题，本申请实施例提供一种天线广播波束的优化方法，天线广播波束的优化装置预测第一用户分布，其中，第一用户分布为目标基站在当前时刻的下一时刻的用户分布。然后，天线广播波束的优化装置还用于在用户分布信息库中，查询并得到第二用户分布以及第二用户分布的波束配置。其中，用户分布信息库中包括至少一个历史用户分布，和至少一个历史用户分布中每个历史用户分布的波束配置。第二用户分布为至少一个历史用户分布中与第一用户分布之间相似度最高的历史用户分布。最后，天线广播波束的优化装置根据第二用户分布和预设规则，建立目标优化函数，并根据目标优化函数以及第二用户分布的波束配置，调整天线广播波束的目标波束配置，这样，能够根据未来的用户分布优化天线广播波束的波束配置，提高用户体验。
本申请实施例适用于基站天线的广播波束的通信系统。例如，基站的massivemimo天线通信系统，或者mimo天线通信系统。
图1示出了本申请实施例提供的基站天线广播波束的通信的结构。如图1所示，该通信系统包括基站11、天线广播波束12、以及至少一个终端13。其中，基站11能够通过天线广播波束12为每个终端13提供通信服务。
具体的，基站11在为终端13提供通信服务的过程中能够获取用户13的网络性能指标。例如，无线资源控制(radioresourcecontrol，rrc)连接成功率、业务掉话率、空口上下行业务平均速率、空口上下行业务字节数、上下行物理资源块(physicalresourceblock，prb)平均利用率、电路域回落(circuitswitchedfallback，csfb)建立成功率等参数。
基站11还可以通过调节天线广播波束12为终端13提供良好的通信服务。
本申请实施例涉及的天线广播波束的优化装置可以为上述基站，也可以为基站中的芯片系统，本申请实施例对此不作限定。图2为本申请实施例提供的天线广播波束的优化装置的组成示意图，该天线广播波束的优化装置可以用于实现本申请实施例提供的天线广播波束的优化方法。
如图2所示，天线广播波束的优化装置包括处理器202，处理器202用于执行应用程序代码，从而实现本申请实施例中所述的方法。
处理器202可以是一个通用中央处理器(centralprocessingunit，cpu)，微处理器，特定应用集成电路(application-specificintegratedcircuit，asic)，或一个或多个用于控制本申请方案程序执行的集成电路。
如图2所示，天线广播波束的优化装置还可以包括存储器203。其中，存储器203用于存储执行本申请方案的应用程序代码，并由处理器202来控制执行。
存储器203可以是只读存储器(read-onlymemory，rom)或可存储静态信息和指令的其他类型的静态存储设备，随机存取存储器(randomaccessmemory，ram)或者可存储信息和指令的其他类型的动态存储设备，也可以是电可擦可编程只读存储器(electricallyerasableprogrammablepead-onlymemory，eeprom)、只读光盘(compactdiscread-onlymemory，cd-rom)或其他光盘存储、光碟存储(包括压缩光碟、激光碟、光碟、数字通用光碟、蓝光光碟等)、磁盘存储介质或者其他磁存储设备、或者能够用于携带或存储具有指令或数据结构形式的期望的程序代码并能够由计算机存取的任何其他介质，但不限于此。存储器可以是独立存在，通过总线与处理器相连接。存储器也可以和处理器集成在一起。
如图2所示，天线广播波束的优化装置还可以包括通信接口201，其中，通信接口201、处理器202、存储器203可以相互耦合，例如通过总线204相互耦合。通信接口201用于与其他设备进行信息交互，例如支持天线广播波束的优化装置与其他设备的信息交互，例如从其他设备获取数据或者向其他设备发送数据。
下面结合上述图1示出的基站天线广播波束的通信系统、图2示出天线广播波束的优化装置，对本申请实施例提供的天线广播波束的优化方法进行说明。
如图3所示，本申请提供一种天线广播波束的优化方法包括如下步骤：
301、天线广播波束的优化装置生成用户分布信息库。
天线广播波束的优化装置先建立并初始化用户分布信息库。然后，天线广播波束的优化装置获取目标基站在历史时间段内预定时刻的第四用户分布、以及第四用户分布对应的第二波束配置。最后，天线广播波束的优化装置将目标基站在历史时间段内预定时刻的第四用户分布和第二波束配置存储至用户分布信息库。具体的，天线广播波束的优化装置获取目标基站在历史时间段内预定时刻的第四用户分布包括：先通过目标算法获取历史时间段内预定时刻的目标基站接入的所有用户的波达方向(directionofarrival)doa。其中，目标算法为能够获取到目标基站的用户的doa的算法。例如，music算法、esprit算法等。然后天线广播波束的优化装置通过目标基站接入的用户的doa计算历史时间段内预定时刻的目标基站接入的第四用户分布。第二波束配置包括水平波瓣宽度、垂直波瓣宽度、方位角、下倾角、波束扫描个数等天线广播波束的参数。
进一步的，在本申请的另一种可选的方案中，获取目标基站在历史时间段内预定时刻的第四用户分布还包括：获取历史时间段内预定时刻的目标基站接入的所有用户的参考信号接收功率(referencesignalreceivingpower，rsrp)、以及路径损耗(pathloss，pl)；然后通过目标基站接入的用户的doa、rsrp、pl计算历史时间段内预定时刻的目标基站接入的第四用户分布。
其次，天线广播波束的优化装置获取当前时刻的目标基站的至少一个用户的doa。然后根据至少一个用户的doa计算目标基站的第三用户分布，其中，根据至少一个用户的doa计算目标基站的第三用户分布的方法参照上述计算第四用户分布时的方法，此处不再赘述。
302、天线广播波束的优化装置预测第一用户分布。
可选的，天线广播波束的优化装置预测第一用户分布的方法可以是获取当前时刻目标基站的第三用户分布。然后，天线广播波束的优化装置将第三用户分布输入到预设的预测模型，以得到第一用户分布。
天线广播波束的优化装置预测第一用户分布的方法也可以是获取预设时间段内的历史用户分布，并对预设时间段内的历史用户分布进行分析，以确定用户分布的规律。然后天线广播波束的优化装置根据用户分布的规律得到第一用户分布。
其中，预设的预测模型由历史用户分布输入人工智能时间序列预测算法后生成。具体的，天线广播波束的优化装置首先获取目标基站的历史用户分布。其中，历史用户分布可以从步骤301中建立的用户分布信息库中获取，也可以重新进行历史用户分布的计算。其中，当天线广播波束的优化装置从用户分布信息库中获取历史用户分布时，在步骤301中将目标基站在历史时间段内预定时刻的第四用户分布和第二波束配置存储至用户分布信息库时，还包括将预定时刻存储至用户分布信息库。然后，天线广播波束的优化装置将第一时刻的历史用户分布作为人工智能时间序列预测算法的输入，第二时刻的历史用户分布作为人工智能时间序列预测算法的输出，训练得到预设的预测模型。其中，第二时刻为第一时刻的下一时刻。具体的，人工智能时间序列预测算法为能够对历史用户分布进行学习的算法，例如，长短期记忆网络(longshort-termmemory，lstm)、差分整合移动平均自回归模型(autoregressiveintegratedmovingaveragemodel，arima)、prophet等。
303、天线广播波束的优化装置在用户分布信息库中，查询并得到第二用户分布以及第二用户分布的波束配置。
其中，用户分布信息库中包括至少一个历史用户分布，和至少一个历史用户分布中每个历史用户分布的波束配置。第二用户分布为至少一个历史用户分布中与第一用户分布之间相似度最高的历史用户分布。
具体的，天线广播波束的优化装置若在用户分布信息库中查找到与第一用户分布相同的用户分布，则将与第一用户分布相同的用户分布作为第二用户分布；若在用户分布信息库中没有查找到与第一用户分布相同的用户分布，则将与第一用户分布最相似的户分布作为第二用户分布。
304、天线广播波束的优化装置根据第二用户分布和预设规则，建立目标优化函数。
305、天线广播波束的优化装置根据目标优化函数以及第二用户分布的波束配置，调整天线广播波束的目标波束配置。
具体的，参见图4所示，本申请提供一种根据目标优化函数的函数值确定目标波束配置的方法，包括如下步骤：
401、天线广播波束的优化装置获取第二用户分布中用户的接收信号强度、信干噪比、接入时延、接入成功率。
其中，用户的接收信号强度用来表示用的信号质量情况，例如，可以使用用户的rsrp来体现；用户的接入成功率用来表示用户接入基站成功的概率，例如，可以使用rrc连接成功率来体现。
4011、天线广播波束的优化装置根据第二用户分布中的用户的接收信号强度、信干噪比、接入时延以及接入成功率，建立目标优化函数。
具体的，在本申请的一种可选的方案中，获取到第二用户分布中用户的接收信号强度、信干噪比(signaltointerferenceplusnoiseratio，sinr)、接入时延、接入成功率之后，还需要对用户的接收信号强度、信干噪比、接入时延、接入成功率进行归一化处理。
其中，目标优化函数满足公式
4012、天线广播波束的优化装置根据第二用户分布中的用户的接收信号强度、信干噪比、接入时延和接入成功率，计算目标优化函数的实际函数值jreal。
具体的，天线广播波束的优化装置根据公式
402、天线广播波束的优化装置将第二用户分布的波束配置作为波束配置优化搜索的初始值，分布式搜索波束配置优化的解。
其中，波束配置优化的解包括水平波瓣宽度、垂直波瓣宽度、方位角、下倾角、波束扫描个数等天线广播波束的参数。
具体的，天线广播波束的优化装置将第二用户分布的波束配置作为波束配置优化搜索的初始值，按照预定运动规则分布式搜索波束配置优化的解。其中，预定运动规则满足公式
进一步具体的，分布式搜索波束配置优化的解，即在同一时刻，使用预定运动规则在不同方向上同时搜索波束配置优化的解。
进一步的，在本申请的另一种可选的方案中，天线广播波束的优化装置将第二用户分布的波束配置作为波束配置优化搜索的初始值，按照预定运动规则分布式搜索波束配置优化的解。其中，预定运动规则满足公式
403、天线广播波束的优化装置计算每个分布式搜索的波束配置优化的解，所对应的目标优化函数的预测函数值。
具体的，天线广播波束的优化装置先根据步骤402中分布式搜索后获得的波束配置优化的解、第二用户分布和基站的天线增益计算第二用户分布中的用户的预测接收信号强度、预测信干噪比、预测接入时延、预测接入成功率，再根据第二用户分布中的用户的预测接收信号强度、预测信干噪比、预测接入时延和测接入成功率计算目标优化函数的预测函数值。
进一步的，在本申请的另一种可选的方案中，天线广播波束的优化装置计算每个分布式搜索的波束配置优化的解所对应的目标优化函数的预测函数值之后，还需要对目标优化函数的预测函数值进行复制、删除操作。具体包括：天线广播波束的优化装置先将目标优化函数的预测函数值按照预定排序规则进行排序。然后再获取预定排序之前的目标优化函数的预测函数值对应的波束配置优化的解，即复制预定排序之前的目标优化函数的预测函数值对应的波束配置优化的解，删除预定排序之后的目标优化函数的预测函数值对应的波束配置优化的解。最后根据预定排序之前的目标优化函数的预测函数值对应的波束配置优化的解的搜索方向继续进行分布式搜索。
404、天线广播波束的优化装置获取目标优化函数的预测函数值中的最大函数值jmax，并获取jmax对应的分布式搜索波束配置优化的解，生成第一波束配置。
4041、天线广播波束的优化装置若确定jmax＜jreal，则将第二用户分布的波束配置作为天线广播波束优化后的目标波束配置。
4042、天线广播波束的优化装置若确定jreal＜jmax，则为第一波束配置设置相应权值、调整天线广播波束的波束形状和扫描顺序后，作为天线广播波束优化后的目标波束配置。
其中，权值为预配置的，例如，权值为默认值、管理人员根据经验设置的值等。
进一步的，在本申请的另一种可选的方案中，天线广播波束的优化装置若确定第一用户分布与第二用户分布相同，则第二用户分布的波束配置作为天线广播波束优化后的目标波束配置。
获取到天线广播波束优化后的目标波束配置后，按照该目标波束配置调整基站的波束配置，完成基站的天线广播波束的调整。
上述方案中，预测第一用户分布，其中，第一用户分布为目标基站在当前时刻的下一时刻的用户分布；在用户分布信息库中，查询并得到第二用户分布以及第二用户分布的波束配置；其中，用户分布信息库中包括至少一个历史用户分布，和至少一个历史用户分布中每个历史用户分布的波束配置；第二用户分布为至少一个历史用户分布中与第一用户分布之间相似度最高的历史用户分布；根据第二用户分布和预设规则，建立目标优化函数；根据目标优化函数以及第二用户分布的波束配置，调整天线广播波束的目标波束配置。因此，首先，本申请预测目标基站在当前时刻的下一时刻的用户分布，再根据用户分布建立目标优化函数后，调整天线广播波束的波束配置。在调整天线广播波束的波束配置时将预测的用户分布作为调整的必要参数，能够保证对波束配置调整时是考虑了未来的用户分布后，进行的调整优化。当未来用户分布发生变化时，考虑了未来用户分布的调整能够提高波束优化调整的准确率。其次，本申请中根据第二用户分布建立目标优化函数，并根据目标优化函数以及第二用户分布的波束配置，调整天线广播波束的目标波束配置，能够根据用户侧需求对天线广播波束的波束配置进行相应调整，提高用户体验。
本发明实施例可以根据上述的方法实施例对天线广播波束的优化装置进行功能模块的划分，例如，可以对应各个功能划分各个功能模块，也可以将两个或两个以上的功能集成在一个处理模块中。上述集成的模块既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能模块的形式实现。需要说明的是，本发明实施例中对模块的划分是示意性的，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式。
参照图5所示，本申请提供一种天线广播波束的优化装置，包括：
预测模块51，用于预测第一用户分布，其中，所述第一用户分布为目标基站在当前时刻的下一时刻的用户分布；预测模块51，用于在用户分布信息库中，查询并得到第二用户分布以及所述第二用户分布的波束配置；其中，所述用户分布信息库中包括至少一个历史用户分布，和所述至少一个历史用户分布中每个历史用户分布的波束配置；所述第二用户分布为所述至少一个历史用户分布中与所述第一用户分布之间相似度最高的历史用户分布；处理模块53，用于根据所述预测模块51查询的所述第二用户分布和预设规则，建立目标优化函数；所述处理模块53，还用于根据所述目标优化函数以及所述第二用户分布的波束配置，调整天线广播波束的目标波束配置。
可选的，所述预测模块51，具体用于获取当前时刻目标基站的第三用户分布；所述预测模块51，具体用于将所述第三用户分布输入到预设的预测模型，以得到第一用户分布。
可选的，所述处理模块53，具体用于获取所述第二用户分布中用户的接收信号强度、信干噪比、接入时延、接入成功率；所述处理模块53，具体用于根据所述第二用户分布中的用户的接收信号强度、信干噪比、接入时延以及接入成功率，建立目标优化函数，其中，所述目标优化函数满足公式
可选的，所述处理模块53，具体用于根据所述第二用户分布中的用户的接收信号强度、信干噪比、接入时延和接入成功率，计算所述目标优化函数的实际函数值jreal；所述处理模块53，具体用于将所述第二用户分布的波束配置作为波束配置优化搜索的初始值，分布式搜索波束配置优化的解；所述处理模块53，具体用于计算每个分布式搜索的波束配置优化的解，所对应的所述目标优化函数的预测函数值；所述处理模块53，具体用于获取所述目标优化函数的预测函数值中的最大函数值jmax，并获取所述jmax对应的分布式搜索波束配置优化的解，生成第一波束配置；所述处理模块53，具体用于若确定jmax＜jreal，则将所述第二用户分布的波束配置作为天线广播波束优化后的目标波束配置；所述处理模块53，具体用于若确定jreal＜jmax，则为所述第一波束配置设置相应权值、调整所述天线广播波束的波束形状和扫描顺序后，作为天线广播波束优化后的目标波束配置。
可选的，所述处理模块53，具体用于将所述第二用户分布的波束配置作为波束配置优化搜索的初始值，按照预定运动规则，分布式搜索波束配置优化的解，其中，所述预定运动规则满足公式
可选的，所述处理模块53，具体用于将所述第二用户分布的波束配置作为波束配置优化搜索的初始值，按照预定运动规则，分布式搜索波束配置优化的解，其中，所述预定运动规则满足公式
可选的，所述处理模块53，还用于将所述目标优化函数的预测函数值按照预定排序规则进行排序；所述处理模块53，还用于获取预定排序之前的目标优化函数的预测函数值对应的波束配置优化的解；所述处理模块53，还用于根据所述预定排序之前的目标优化函数的预测函数值对应的波束配置优化的解的搜索方向继续进行分布式搜索。
可选的，所述处理模块53，还用于若确定所述第一用户分布与所述第二用户分布相同，将所述第二用户分布的波束配置作为天线广播波束优化后的目标波束配置。
可选的，所述预测模块51，具体用于获取当前时刻目标基站的至少一个用户的波达方向doa；所述预测模块51，具体用于根据所述至少一个用户的doa计算所述目标基站的第三用户分布。
可选的，所述优化装置还包括：获取模块54，用于获取目标基站的历史用户分布；所述获取模块54，还用于将第一时刻的历史用户分布作为人工智能时间序列预测算法的输入，第二时刻的历史用户分布作为人工智能时间序列预测算法的输出，训练得到所述预设的预测模型，其中，所述第二时刻为所述第一时刻的下一时刻。
其中，上述获取模块54、预测模块51、查询模块52、处理模块53的功能与图2中处理器202的功能相同。
此外，本申请还提供一种计算机可读存储媒体(或介质)，包括在被执行时进行上述实施例中的天线广播波束的优化方法操作的指令。另外，还提供一种计算机程序产品，包括上述计算机可读存储媒体(或介质)。
其中，上述方法实施例涉及的各步骤的所有相关内容均可以援引到对应功能模块的功能描述，其作用在此不再赘述。
应理解，在本发明的各种实施例中，上述各过程的序号的大小并不意味着执行顺序的先后，各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本发明实施例的实施过程构成任何限定。
本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的模块、单元及算法步骤，能够以电子硬件、或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本发明的范围。
所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的系统、装置和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的系统、设备和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的设备实施例仅仅是示意性的，例如，多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，设备或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。
所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。
所述功能如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：u盘、移动硬盘、只读存储器(英文全称:read-onlymemory，英文简称：rom)、随机存取存储器(英文全称：randomaccessmemory，英文简称：ram)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。
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