外环值确定方法、装置、设备及存储介质与流程

1.本技术涉及无线通信技术领域，具体涉及一种外环值确定方法、装置、设备及存储介质。


背景技术：

2.由于无线信道变化快的特点，如果采用固定的调制编码方式，很难充分的利用频谱资源。因此在无线通信技术中引入了自适应编码调制技术(adaptive modulation and coding，amc)用来提升频谱效率。
3.传统的amc为了实现调制编码策略和用户信道条件的适配，需要确认响应/否认响应(acknowledge/non-acknowledge，ack/nack)来调整外环值，以实现网络设置的目标可靠性要求。然而，上述收敛过程往往需要用到用户设备几十次甚至上百次传输机会；就会导致有些用户设备还没收敛，信息传输已经结束，或收敛了但是前面几十甚至上百次的传输没有采用最佳的调制编码策略，制约了频谱效率的提升。
4.在第五代移动通信中由于引入了massive mimo技术，信息传输充分利用了空域资源；另外由于传输带宽更大；这些因素会导致在相同数据包大小的条件下，5g对数据包的调度次数会更少，进一步加剧了小包用户不收敛引起的资源浪费和用户感知降低的问题。


技术实现要素：

5.本技术提供用于确定外环值的方法、装置、设备和存储介质，以实现提高自适应调制编码技术收敛速度。
6.第一方面，本技术实施例提供一种外环值确定方法，包括：
7.基于用户设备的当前特征数据确定预训练的外环初始化模型；
8.基于用户设备的当前空口测量值和所述外环初始化模型确定用户设备的初始化外环值。
9.在一个实施例中，本技术的技术方案主要包括：
10.步骤1、基于历史特征数据训练外环初始化模型。
11.其中，所述基于历史特征数据训练外环初始化模型，包括：基于所述历史特征数据进行宫格划分和栅格划分；确定每个栅格中的ack/nack信息数目和外环值；基于每个栅格中的ack/nack信息数目计算每个栅格的误块率；基于所述每个栅格的误块率和外环值确定外环初始化模型。
12.其中，基于所述历史特征数据进行宫格划分和栅格划分，包括：基于所述历史特征数据对网络中的各个小区进行宫格划分；对于每个宫格按照调度的mcs和对应的空口测量值进行栅格划分。
13.其中，所述确定每个栅格中的ack/nack信息数目和外环值，包括：获取解调对应的确认响应/否认响应(ack/nack)信息；所述ack/nack信息以及对应的外环值投递到对应的栅格中；统计每个栅格中ack/nack信息数目以及外环值。
14.其中，所述基于所述每个栅格的误块率和外环值确定外环初始化模型，包括：在每个宫格中，基于每个栅格的误块率确定设定目标误块率bler区间下空口测量值对应的mcs以及空口测量值对应的外环值；基于所述空口测量值和所述mcs的对应关系确定第一外环模型；基于所述空口测量值和所述外环值的对应关系确定第二外环模型。
15.其中，所述基于每个栅格的误块率确定设定目标bler区间下空口测量值对应的mcs以及空口测量值与对应的外环值，包括：对于一个mcs，如果满足设定bler区间的栅格数量大于预设数值，计算每个栅格的权重因子；按照所述每个栅格的权重因子对各栅格对应的空口测量值进行加权平均计算，得到所述mcs对应的空口测量值；按照所述每个栅格的权重因子对各栅格对应的外环值进行加权平均计算，得到所述mcs对应的外环值；根据所述mcs对应的空口测量值和所述mcs对应的外环值确定所述空口测量值对应的外环值。
16.其中，所述基于每个栅格的误块率确定设定目标bler区间的空口测量值对应的mcs以及空口测量值与对应的外环值，包括：对于一个mcs，如果满足设定bler区间的栅格数量小于预设数值，查找该mcs在参考解调曲线上对应的目标bler区间所对应的空口测量值区间；将查找的空口测量值区间中的中值与系统默认初始化外环值的差值，作为该mcs对应的空口测量值；将系统默认初始化外环值作为空口测量值对应的外环值。
17.步骤2、外环初始化模型的应用。
18.所述外环初始化模型包括第一外环模型和第二外环模型；所述基于用户设备的当前特征数据确定预训练的外环初始化模型，包括:基于用户设备的当前特征数据以及宫格划分策略确定所述用户设备所属宫格；获取所述用户设备所属宫格对应的第一外环模型和第二外环模型。
19.其中，所述基于用户设备的当前空口测量值和所述外环初始化模型确定用户设备的初始化外环值，包括：基于所述当前空口测量值和所述第一外环模型确定第一外环值；基于所述当前空口测量值和所述第二外环模型确定第二外环值；基于所述第一外环值和所述第二外环值确定初始化外环值。
20.其中，所述基于所述当前空口测量值和所述第一外环模型确定第一外环值，包括：
21.基于所述当前空口测量值和所述第一外环模型确定所述当前空口测量值对应的调制与编码策略mcs；其中，所述第一外环模型是设定目标bler下空口测量值与mcs的对应关系模型；基于确定的mcs和参考解调曲线获取目标bler对应的系统映射sinr；将所述系统映射sinr与所述当前空口测量值的差值确定为第一外环值。
22.其中，所述基于所述当前空口测量值和所述第二外环模型确定第二外环值，包括：基于所述当前空口测量值，通过所述第二外环模型获取第二外环值；其中，所述第二外环模型是设定目标bler区间下空口测量值与外环值的对应关系模型。
23.步骤3、启动在线模型学习。
24.获取使用外环初始化模型前的第一网络性能指标和使用外环初始化模型后的第二网络性能指标；在所述第一网络性能指标和所述第二网络性能指标满足预设条件的情况下，启动在线学习，得到外环在线模型；使用外环在线模型确定用户设备新的初始化外环值。
25.步骤4、外环模型修改。
26.基于宫格中用户首次使用外环模型后的ack/nack信息对对应宫格的外环模型进
行修正；所述外环模型包括预训练的外环初始化模型或外环在线模型。
27.其中，所述基于宫格中用户首次使用外环模型后的ack/nack信息对对应宫格的外环模型进行修正，包括:针对每个宫格，计算ack/nack信息中否认响应nack所占比例；在所述nack所占比例大于目标数值的情况下，按相应的策略减少所述外环模型的外环值；在所述nack所占比例小于目标数值的情况下，按相应的策略增加所述外环模型的外环值。
28.第二方面，本技术实施例提供一种外环值确定装置，包括：
29.模型确定模块，被配置为基于用户设备的当前特征数据确定预训练的外环初始化模型；
30.外环值确定模块，被配置为基于用户设备的当前空口测量值和所述外环初始化模型确定用户设备的初始化外环值。
31.第三方面，本技术实施例提供一种设备，包括：
32.一个或多个处理器；
33.存储器，用于存储一个或多个程序；
34.当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如本技术实施例中的任意一种方法。
35.第四方面，本技术实施例提供了一种存储介质，所述存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现本技术实施例中的任意一种方法。
36.本技术实施例提供的外环值确定方法、装置、设备及存储介质，通过基于用户设备的当前特征数据确定预训练的外环初始化模型；基于用户设备的当前空口测量值和外环初始化模型确定用户设备的初始化外环值的技术方案，解决小包用户不收敛引起的资源浪费和用户感知降低的问题，实现提高自适应调制编码技术收敛速度。
37.关于本技术的以上实施例和其他方面以及其实现方式，在附图说明、具体实施方式和权利要求中提供更多说明。
附图说明
38.图1是本技术实施例提供的一种外环值确定方法的流程图；
39.图2是本技术实施例提供的离线状态下外环初始化模型的学习的流程图；
40.图3是本技术实施例提供的宫格划分的示意图；
41.图4是本技术实施例提供的栅格划分的示意图；
42.图5是本技术实施例提供的模型应用方法的流程图；
43.图6是本技术实施例提供的离线学习到在线学习的触发方法的流程图；
44.图7是本技术实施例提供的外环初始化模型在线学习方法的流程图；
45.图8是本技术实施例提供的外环初始化模型修正方法的流程图；
46.图9是本技术实施例提供的外环值确定的整体流程图；
47.图10是本技术实施例提供的一种外环值确定装置的结构示意图；
48.图11是本技术提供的一种设备的结构示意图。
具体实施方式
49.为使本技术的目的、技术方案和优点更加清楚明白，下文中将结合附图对本技术
的实施例进行详细说明。需要说明的是，在不冲突的情况下，本技术中的实施例及实施例中的特征可以相互任意组合。
50.在附图的流程图示出的步骤可以在诸如一组计算机可执行指令的计算机系统中执行。并且，虽然在流程图中示出了逻辑顺序，但是在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤。
51.随着移动通信技术的发展，人们对通信的需求也在逐渐提升，从语音为主的通信发展到今天的数据为主的通信，特别是第四代移动通信逐渐改变了我们的生活方式。如今，人们通信的需求还在不断提升。如，通过更高的业务速率，来实时观看高清直播；在虚拟环境下和远在千里之外的亲人，面对面交流；如身临其境，近在咫尺；目前的网络已经带给人们不错的视觉、听觉体验，但人们还想有触觉；在交通运输业、公共服务业、制造业等垂直行业物联网的需求、远程医疗的需求等。为满足这些需求，出现了第五代移动通信技术。
52.未来的5g通信，业务的多样性以及通信方式的多样性，势必增加无线方案设计的复杂度。再以原来的规划思维，来解决目前或将来遇到问题的复杂度可能是指数级的增长，导致问题无法解决。但未来的通信，会产生大量的数据，基于这些经验数据可以通过机器学习的方式，学习相关模型，利用经验模型做预测、做策略等等。
53.由于无线信道相对有线信道具有更窄的相干带宽，更短的相干时间，是无线信道的显著特点。由于无线信道变化快的特点，如果采用固定的调制编码方式，很难充分的利用频谱资源。因此在无线通信技术中引入了自适应编码调制技术用来提升频谱效率。自适应编码调制的基本思路是：自适应于信道条件采用合适的信道调制编码策略，进而提升了频谱效率和用户感知。
54.传统的自适应调制编码技术为了实现调制编码策略和用户信道条件的适配，需要根据用户反馈的ack/nack信息来调整外环，以实现系统设置的目标可靠性要求。然而，上述收敛过程往往需要用到用户设备几十次甚至上百次传输机会；就会导致有些用户设备还没收敛传输已经结束，或收敛了但是前面几十甚至上百次的传输没有采用最佳的调制编码策略，进而使得频谱效率提升受到了制约。另外，由于没有采用最佳的调制编码方案，也会影响用户对于业务的感知。
55.在4g、5g网络中都会存在大量小包用户，即业务量小的用户，小包用户业务的特点是制约自适应编码调制方案提升频谱效率的关键因素。因为是小包，没有更多的学习机会使得自适应编码过程收敛。另外，因为5g采用更大的带宽，更多的天线充分利用了空间维度，使得在相同业务量的条件下，5g对用户的传输机会会更少。
56.针对上述问题，本技术提供了如下技术方案。
57.在一个实施例中，本技术提供一种外环值确定方法，图1是本技术实施例提供的一种外环值确定方法的流程图，本实施例可适用于自适应编码调制技术的情况，该方法可以由本技术实施例提供的外环值确定装置来执行，该装置可采用软件和/或硬件的方式实现。
58.如图1所示，本技术实施例提供的外环值确定方法主要包括步骤s11和s12。
59.s11、基于用户设备的当前特征数据确定预训练的外环初始化模型。
60.s12、基于用户设备的当前空口测量值和所述外环初始化模型确定用户设备的初始化外环值。
61.需要说明的是，预训练的外环初始化模型是在离线状态下训练的外环初始化模
型，本技术中的离线模型均可以是指预训练的外环初始化模型。
62.在一个实施方式中，所述外环初始化模型包括第一外环模型和第二外环模型；所述基于用户设备的当前特征数据确定预训练的外环初始化模型，包括:基于用户设备的当前特征数据以及宫格划分策略确定所述用户设备所属宫格；获取所述用户设备所属宫格对应的第一外环模型和第二外环模型。
63.在一个实施方式中，所述基于用户设备的当前空口测量值和所述外环初始化模型确定用户设备的初始化外环值，包括：基于所述当前空口测量值和所述第一外环模型确定第一外环值；基于所述当前空口测量值和所述第二外环模型确定第二外环值；基于所述第一外环值和所述第二外环值确定初始化外环值。
64.在一个实施方式中，所述基于所述当前空口测量值和所述第一外环模型确定第一外环值，包括：基于所述当前空口测量值和所述第一外环模型确定所述当前空口测量值对应的调制与编码策略mcs；其中，所述第一外环模型是设定目标bler区间下空口测量值与mcs的对应关系模型；基于确定的mcs和参考解调曲线获取目标bler对应的系统映射sinr；将所述系统映射sinr与所述当前空口测量值的差值确定为第一外环值。
65.在一个实施方式中，所述基于所述当前空口测量值和所述第二外环模型确定第二外环值，包括：基于所述当前空口测量值，通过所述第二外环模型获取第二外环值；其中，所述第二外环模型是设定目标bler区间下空口测量值与外环值的对应关系模型。
66.在一个实施方式中，所述基于用户设备的当前特征数据确定预训练的外环初始化模型之前，还包括：基于所述用户设备的历史特征数据训练外环初始化模型。
67.在一个实施方式中，所述基于所述用户设备的历史特征数据训练外环初始化模型，包括：基于所述历史特征数据进行宫格划分和栅格划分；确定每个栅格中的确认响应/否认响应ack/nack信息数目和外环值；基于每个栅格中的ack/nack信息数目计算每个栅格的误块率；基于所述每个栅格的误块率和外环值确定外环初始化模型。
68.在一个实施方式中，基于所述历史特征数据进行宫格划分和栅格划分，包括：基于所述历史特征数据对网络中的各个小区进行宫格划分；对于每个宫格按照调度的mcs和对应的空口测量值进行栅格划分。
69.在一个实施方式中，所述确定每个栅格中的ack/nack信息数目和外环值，包括：获取解调对应的确认响应/否认响应(ack/nack)信息；将所述ack/nack信息以及对应的外环信息投递到对应的栅格中；统计每个栅格中ack/nack信息数目以及外环值。
70.在一个实施方式中，所述基于所述每个栅格的bler和外环值确定外环初始化模型，包括：在每个宫格中，基于每个栅格的bler确定设定目标bler区间下空口测量值对应的mcs以及空口测量值对应的外环值；基于所述空口测量值和所述mcs的对应关系确定第一外环模型；基于所述空口测量值和所述外环值的对应关系确定第二外环模型。
71.在一个实施方式中，所述基于每个栅格的误块率确定设定目标误块率bler区间下空口测量值对应的mcs以及空口测量值对应的外环值，包括：对于一个mcs，如果满足设定误块率bler区间的栅格数量大于预设数值，根据每个栅格内的ack/nack信息数目计算每个栅格的权重因子；按照所述每个栅格的权重因子对各栅格对应的空口测量值进行加权平均计算，得到所述mcs对应的空口测量值；按照所述每个栅格的权重因子对各栅格对应的外环值进行加权平均计算，得到所述mcs对应的外环值；根据所述mcs对应的空口测量值和所述mcs
对应的外环值确定所述空口测量值对应的外环值。
72.在一个实施方式中，所述基于每个栅格的bler确定设定目标bler区间下空口测量值对应的mcs以及空口测量值对应的外环值，包括：对于一个mcs，如果满足设定误块率区间的栅格数量小于预设数值，查找该mcs在参考解调曲线上对应的目标bler区间所对应的空口测量值区间；将查找的空口测量值区间中的中值与系统默认初始化外环值的差值，作为该mcs对应的空口测量值；将系统默认初始化外环值作为空口测量值对应的外环值。
73.在一个实施方式中，所述基于所述用户设备的当前空口测量值和所述外环初始化模型确定所述用户设备的初始化外环值之后，所述方法还包括：获取应用模型前第一网络性能指标和使用外环初始化模型后的第二网络性能指标；在所述第一网络性能指标和所述第二网络性能指标满足预设条件的情况下，启动在线学习，得到外环在线模型；使用外环在线模型确定用户设备新的初始化外环值。
74.需要说明的是，外环在线模型是在在线状态下训练的外环初始化模型，本技术中的在线模型均可以是指外环在线模型。
75.在一个实施方式中，所述方法还包括：基于宫格中用户首次使用外环模型后的ack/nack信息对对应宫格的外环模型进行修正；所述外环模型包括预训练的外环初始化模型或外环在线模型。
76.在一个实施方式中，所述基于宫格中用户首次使用外环模型后的ack/nack信息对对应宫格的外环模型进行修正，包括:针对每个宫格，计算ack/nack信息中否认响应nack所占比例；在所述nack所占比例大于目标数值的情况下，按相应的策略减少所述外环模型的外环值；在所述nack所占比例小于目标数值的情况下，按相应的策略增加所述外环模型的外环值。
77.在一个实施例中，提供一种离线状态下外环初始化模型的学习方法。如图2所示，离线状态下外环初始化模型的学习方法主要包括如下步骤：
78.s21、根据历史特征数据进行宫格划分。
79.根据收集到的网络中用户的历史特征数据进行宫格的划分。
80.具体的，历史特征数据包括：用户传输模式，调度的空口测量值sinr，空分标记；空分流数；所支持的最大调制阶数(64qam,256qam)；对应的解调ack/nack；外环信息等。所述用户传输模式包括：单端口、闭环复用ri＝1，闭环复用ri＝2。
81.如图3所示，根据设置的干扰水平(高干扰、低干扰)和路损水平划分门限，将小区划分为是四个宫格，分别对应低干扰低路损宫格1、高干扰低路损宫格2、低干扰高路损宫格3、高干扰高路损宫格4。
82.s22、对于每个宫格，按调度的mcs和对应的空口测量值sinr进行栅格划分。
83.如图4所示，mcs以1阶为颗粒度，作为横轴，空口测量sinr值以0.5db为颗粒度，作为纵轴、进行二维划分。
84.s23、循环离线抓取新的特征数据。
85.s24、根据抓取到的新的特征数据，确定新的特征数据归属的宫格，以及对应宫格下的栅格。
86.s25、将实际解调对应的ack/nack信息和外环信息投递到所在宫格的对应栅格。
87.s26、判断抓取的新的特征数据是否处理完毕，若是，则执行s27，若否，则执行s23。
88.s27、统计计算每个宫格中每个栅格下的bler以及外环值。
89.具体的，根据每个宫格中的每个栅格统计的ack/nack数目计算对应栅格的bler，和对应的外环值。如果对应的栅格样本量低于一定阈值，此栅格标记为无效栅格记为null。
90.s28、根据宫格中的每个栅格下统计的bler和对应的外环值确定设定目标bler区间下空口测量值sinr与调度mcs之间对应关系模型和空口测量值sinr与外环值的对应关系模型。
91.具体方法为，在宫格中，针对每一个mcs查找对应的bler满足设定bler区间的栅格，从而确定mcs对应的空口测量值sinr，以及空口测量sinr对应的外环值。
92.s281、如果对于一个mcs满足设定bler区间的栅格的个数大于1个，计算每个栅格的权重因子。
93.计算方法为：满足条件的栅格所含样本的数量(总的ack/nack数目)与所有满足条件的栅格的样本数量之和的比值。
94.s282、按权重因子对各个栅格对应的空口测量值sinr加权平均，对各个栅格对应的外环值进行加权平均。
95.s283、从而确定空口测量sinr下，对应的满足目标bler区间的，调度的mcs，以及空口测量sinr对应的外环值。
96.s284、如果对于一个mcs没有满足设定bler区间的栅格，找此mcs在系统参考解调曲线上(一般是仿真出来的曲线)目标bler区间所对应的sinr值的区间，然后取sinr区间的中值减去系统默认初始化外环值，为该mcs对应的空口测量值sinr，默认初始化外环值为其对应的外环值。
97.s285、通过上述过程就可以确定，每个空口测量值sinr对应的满足目标bler区间的调度mcs，以及每个空口测量值sinr对应的外环值，即学习到的模型为，设定目标bler区间
[0098][0099]
在一个实施例中，提供模型应用方法。如图5所示，模型应用方法主要包括如下步骤：
[0100]
s31、根据用户对应的当前特征数据确定归属宫格，调度对应宫格的模型。
[0101]
具体的，根据用户对应的当前特征数据以及划分宫格的策略判断用户设备所属的宫格，获取对应宫格的模型和
[0102]
s32、根据用户设备对应的空口测量值sinr0，由模型确定对应的mcs，由mcs和系统参考的bler曲线获取在目标bler区间内对应的sinr的中值记为sinr1，由sinr0和sinr1计算第一外环值d_sinr0＝sinr1-sinr0。
[0103]
s33、由用户设备对应的空口测量值sinr0，通过模型获取对应的第二外环值记为：d_sinr1。
[0104]
s34、根据第一外环值d_sinr0和第二外环值d_sinr1计算用户设备的初始化外环值：d_sinr_init。
[0105]
在一个实施例中，提供离线学习到在线学习的触发方法。如图6所示，离线学习到
在线学习的触发方法主要包括如下步骤：
[0106]
s41、统计模型应用前对应网络中se与平均空口测量值sinr的对应关系集合，以及用户级的bler落在目标bler区间的比例。
[0107]
s42、统计模型应用后对应网络中se与平均空口测量值sinr的对应关系集合，以及用户级的bler落在目标bler区间的比例。
[0108]
s43、判断模型应用前和模型应用后对应关系集合是否有交集，若有交集，则执行s44，若否，则执行s45。
[0109]
s44、根据交集部分和收敛比例判断是否进行在线学习，若是，则执行s46，若否，则执行s47。
[0110]
s45、根据收敛比例判断是否进行在线学习，若是，则执行s46，若否，则执行s47。
[0111]
s46、触发在线学习。
[0112]
s47、继续使用离线模型。
[0113]
在一个实施例中，提供外环初始化模型在线学习方法。如图7所示，外环模型在线学习方法主要包括如下步骤：
[0114]
s51、根据新抓取的特征数据的分布确定特征分割点，进而进行宫格划分。
[0115]
s52、对于每个宫格，按照sinr和调度mcs进行栅格划分。
[0116]
s53、在线获取特征数据。
[0117]
s54、根据数据特征确定数据归属的宫格，以及对应的宫格下的栅格。
[0118]
s55、将此条数据对应的ack/nack信息以及外环信息，投递到归属的栅格中。
[0119]
s56、判断样本量是否满足要求，如果满足要求，执行s57，如果不满足要求，执行s53。
[0120]
s57、统计计算每个宫格中栅格下的bler以及外环值。
[0121]
s58、为每个mcs选取目标bler区间内对应的sinr和外环值。
[0122]
s59、确定在线学习的sinr和调度mcs的关系模型和sinr与外环值的关系模型。
[0123]
在一个实施例中，提供外环初始化模型修正方法。如图8所示，外环初始化模型修正方法主要包括如下步骤：
[0124]
s61、根据宫格缓存的采用模型初始化外环调度对应的ack/nack信息，计算nack的比例。
[0125]
s62、根据计算的nack的比例和目标bler之间的关系计算模型调整量。
[0126]
s63、采用上述调整量对模型进行修正。
[0127]
s64、修正后的模型传递给模型应用模块。
[0128]
在一个实施例中，提供外环值确定的整体流程图，如图9所示，主要包括：离线学习，模型应用、模型评估、在线学习、模型应用、效果评价和模型修改7个步骤。
[0129]
在一个实施例中，提供一种外环值确定方法。外环值确定方法主要包括如下步骤：
[0130]
s81、根据历史特征数据进行宫格划分。
[0131]
根据收集到的网络中用户的历史特征数据进行宫格的划分。
[0132]
具体的，历史特征数据包括：用户传输模式，调度的空口测量值sinr，空分标记；空分流数；所支持的最大调制阶数(64qam,256qam)；对应的解调ack/nack；外环信息等。所述用户传输模式包括：单端口、闭环复用ri＝1，闭环复用ri＝2。
[0133]
在非空分情况下：按传输模式三种(单端口、闭环复用ri＝1，闭环复用ri＝2)、干扰水平两种(高干扰、低干扰)、所支持的最大调制阶数(64qam,256qam)、rb个数(大小rb)分为24个宫格。在空分情况下：按照空分流数(2、3、4、5，以及大于等于6，分为5种)，干扰水平两种(高干扰、低干扰)、所支持的最大调制阶数(64qam,256qam)、rb个数(大小rb)分为40个宫格。进一步的，宫格级划分还可以包含用户的芯片类型信息、解调算法信息、用户的波束位置信息等等。需要说明的是，上述宫格划分方法仅为示例性说明，而非限定。
[0134]
s82、对于每个宫格，按调度的mcs和对应的空口测量值sinr进行栅格划分。
[0135]
例如，mcs以1阶为颗粒度，作为横轴，sinr值以0.5db为颗粒度，作为纵轴、进行二维划分。
[0136]
s83、根据抓取的新的特征数据，确定数据归属的宫格，以及对应宫格下的栅格，将实际解调对应的ack/nack信息，和外环信息投递到所在宫格的对应栅格。
[0137]
具体的，根据抓取的新的特征数据判断是否空分，如果非空分，按照传输模式、干扰水平、所支持的最大调制阶数配置信息，以及调度的rb个数，找到此用户数据归属的宫格，并根据调度的mcs和空口测量值sinr将其对应的实际解调对应的ack/nack信息，和外环信息投递到所在宫格的对应栅格中，在每个栅格中记录ack/nack信息的数目(两个分别记)和外环值。
[0138]
如果空分，按空分流数、干扰水平、所支持的最大调制阶数配置信息、以及调度的rb个数，找到此用户数据归属的宫格；并根据调度的mcs和空口测量值sinr将其对应的实际解调对应的ack/nack信息，和外环信息投递到所在宫格的对应栅格中，在每个栅格中记录ack/nack的数目(两个分别记)和外环值。
[0139]
s84、统计计算每个宫格中栅格下的bler以及外环值。
[0140]
具体的，根据每个宫格中的每个栅格统计的ack/nack数目计算对应栅格的bler，和对应栅格的外环值。如果对应的栅格样本量低于一定阈值，此栅格标记为无效栅格记为null。
[0141]
s85、根据宫格中的每个栅格下统计的bler和对应的外环值确定设定目标bler区间下空口测量值sinr与调度mcs之间的对应关系模型和设定目标bler区间下空口测量值sinr与外环值对应关系模型。
[0142]
具体方法为，在宫格中，针对每一个mcs查找对应的bler满足设定bler区间的栅格，从而确定mcs对应的空口测量值sinr，以及空口测量值sinr对应的外环值。
[0143]
s851、如果对于一个mcs满足设定bler区间的栅格的个数大于1个，计算每个栅格的权重因子。
[0144]
计算方法为：满足条件的栅格所含样本的数量(总的ack/nack数目)与所有满足条件的栅格的样本数量之和的比值。
[0145]
s852、按权重因子对各个栅格对应的空口测量值sinr加权平均，对各个栅格对应的外环值进行加权平均。
[0146]
s853、从而确定该mcs下，满足目标bler区间的，空口测量值sinr，以及外环值。
[0147]
s854、如果对于一个mcs没有满足设定bler区间的栅格，找此mcs在系统参考解调曲线上(一般是仿真出来的曲线)目标bler区间所对应的解调值sinr的区间，然后取区间的中值减去系统默认初始化外环，为该mcs对应的空口测量sinr值，默认初始化外环值为其对
应的外环值。
[0148]
s855、通过上述过程就可以确定，每个空口测量值sinr对应的满足目标bler区间的调度mcs，以及每个空口测量值sinr对应的外环值，即学习到的模型为：
[0149]
设定目标bler区间空口测量值sinr与调度mcs之间的关系模型记为：
[0150][0151]
设定目标bler区间空口测量值sinr与外环值δsinr的关系模型记为：
[0152][0153]
其中，[0.08,0.12]为目标bler区间，表示满足目标bler区间的空口测量值与调度mcs的组合；表示满足目标bler区间的空口测量值与外环值的组合；bler(
·
)代表对应组合下的bler；表示线下学习到的第j个宫格对应的空口信道质量与调度mcs之间的关系模型；表示线下学习到的第j个宫格对应的空口信道质量与外环值之间的关系模型；j＝1,
…
64；n表示系统所能支持的mcs个数。
[0154]
s86、外环初始化模型应用前统计对应网络中se与空口测量sinr的关系集合为：
[0155][0156]
以及统计用户级别的bler落在目标bler区间的比例记为r0；其中k0为样本点的个数，set_p0表示应用模型前的网络性能集合。
[0157]
s87、外环初始化模型应用。
[0158]
s871、根据用户对应的特征数据，以及划分宫格的策略判断用户所属的宫格，获取对应宫格的模型和模型
[0159]
s872、根据用户对应的当前空口测量值sinr0，由模型确定对应的mcs，由mcs和系统参考的bler曲线获取在目标bler区间内对应的sinr的中值记为sinr1，由sinr0和sinr1计算外环值d_sinr0＝sinr1-sinr0。
[0160]
s873、由用户对应的当前空口测量值sinr，通过模型获取对应的外环值记为：d_sinr1。
[0161]
s874、计算给用户初始化的外环值为：
[0162]
d_sinr_init＝min{max{(d_sinr0+d_sinr1)/2，-v_limt}，v_limt}
[0163]
其中，v_limt为保护界限值，其值大于0，默认为10。
[0164]
s88、应用模型后统计对应网络的se与平均空口测量sinr的关系集合为：以及统计用户级别的bler落在目标bler区间的比例记为r1；其中k1为样本点的个数，set_p1表示应用模型前的网络性能集合。
[0165]
s89、判断set_p0与set_p1中的空口信道质量sinr是否有交集。
[0166]
s891、如果有交集，计算交集部分对应的性能差异记为：{d_se
i
|i＝1,2,
…
m}
[0167]
其中d_se
i
表示对应上述交集中的第i个元素对应的应用模型后的se与应用模型前的se的差。
[0168]
s8911、计算{d_se
i
|i＝1,2,
…
m}元素小于0的比例r2，以及集合中元素的平均值d_se_mean。
[0169]
s8912、若d_se_mean≥th0且r2≥th1且r0≥r1或d_se_mean＜th0，则执行s810。否则，继续使用当前模型进行新接入用户的外环初始化。
[0170]
s892、如果无交集，若r0≥r1，则执行s810。否则，继续使用当前模型进行新接入用户的外环初始化。
[0171]
s810、停止当前模型的使用，启动在线学习。
[0172]
s8101、在线收集用户级别与调度信息相关的数据，具体包含用户传输模式：单端口、闭环复用ri＝1，闭环复用ri＝2；干扰水平；调度mcs；分配rb个数；空口测量sinr；空分标记；空分流数；所支持的最大调制阶数(64qam,256qam)；对应的解调ack/nack；外环信息；并初始化模型更新标记model_change_index＝0；并初始话模型性能评估集合ai_δsinr_int_set为空。
[0173]
s8102、根据当前小区用于宫格划分的特征量的分布选取适当的分割点，如选取分布的50％的分位点做为门限，进行宫格划分。
[0174]
s8103、采用s82到s86学习宫格级给定目标bler区间[0.08,0.12]下，空口测量值sinr与调度mcs之间的关系模型记为：
[0175][0176]
以空口测量值sinr与外环δsinr的关系模型：
[0177][0178]
其中[0.08,0.12]为目标bler区间，表示满足目标bler区间的空口测量值sinr与调度mcs的组合；表示满足目标bler区间的空口测量值sinr与外环值的组合；bler(
·
)代表对应组合下的bler；表示第j个宫格对应的空口测量值sinr与调度mcs之间的关系模型；表示第j个宫格对应的空口测量值sinr与外环值之间的关系模型；j＝1,
…
64；n表示系统所能支持的mcs个数。
[0179]
s811、应用在线模型。
[0180]
s8111、根据用户对应的特征数据，以及划分宫格的策略判断用户所属的宫格，获取对应宫格的模型和模型
[0181]
s8112、根据用户对应的空口测量sinr0，由模型确定对应的mcs，由mcs和系统参考的bler曲线获取在目标bler区间内对应的sinr的中值记为sinr1，由sinr0和sinr1计算外环值d_sinr0＝sinr1-sinr0。
[0182]
s8113、由用户对应的空口测量sinr，通过模型获取对应的外环值记为：d_sinr1。
[0183]
s8114、计算给用户初始化的外环为：
[0184]
d_sinr_init＝min{max{(d_sinr0+d_sinr1)/2，-v_limt}，v_limt}
[0185]
其中，v_limt为保护界限值，其值大于0，默认为10。
[0186]
s8115、判断模型更新标记model_change_index是否为真，若为真，初始化ai_δsinr_int_set为空，model_change_index＝0记录该用户以此d_sinr_init外环调度时，对应解调信息ack/nack(对于保守调度这里不作记录)计入ai_δsinr_int_set中。否则，记录该用户以此d_sinr_init外环调度时，对应解调信息ack/nack(对于保守调度这里不作记录)计入ai_δsinr_int_set中。
[0187]
s812、判断ai_δsinr_int_set≥th_a/n_num是否成立。
[0188]
若成立，根据ai_δsinr_int_set中的元素计算nack的比例为:nack_r；根据如下关系式计算模型调整量：
[0189][0190]
其中，bler_tart为设置的目标bler,λ为模型调整步长。
[0191]
对于模型采用如下式子更新模型中的信道质量维度的量：sinr
i
＝max{min(sinr
i-δ,sinr
i
+β),sinr
i-β}，得到新模型：
[0192]
对于模型采用如下式子更新模型中的信道质量维度的量：
[0193]
得到新模型：设置model_change_index＝1，并返回执行s811，否则，模型不做更新，返回执行s811。
[0194]
在一个实施例中，提供一种离线的初始化外环模型确定外环值的方法。离线的初始化外环模型确定外环值方法主要包括如下步骤：
[0195]
s91、根据收集到的网络中用户的特征数据，进行宫格划分。
[0196]
具体的，用户的特征数据包含用户传输模式：单端口、闭环复用ri＝1，闭环复用ri＝2；干扰水平；调度mcs；分配rb个数；空口测量sinr；空分标记；空分流数；所支持的最大调制阶数(64qam,256qam)；对应的解调ack/nack；外环信息。
[0197]
不失一般性，在非空分情况下：按传输模式三种(单端口、闭环复用ri＝1，闭环复用ri＝2)、干扰水平两种(高干扰、低干扰)、所支持的最大调制阶数(64qam,256qam)、rb个数(大小rb)分为24个宫格；在空分情况下：按照空分流数(2、3、4、5，以及大于等于6，分为5种)，干扰水平两种(高干扰、低干扰)、所支持的最大调制阶数(64qam,256qam)、rb个数(大小rb)分为40个宫格，宫格级划分还可以包含用户的芯片类型信息、解调算法信息、用户的波束位置信息等等。
[0198]
s92、对于每个宫格按调度的mcs和对应的空口测量信道质量值sinr进行栅格划分。
[0199]
如，mcs以1阶为颗粒度，作为横轴，sinr值以0.5db为颗粒度，作为纵轴，进行二维划分。
[0200]
s93、根据用户的新传特征数据，判断是否空分，如果非空分，按照传输模式、干扰水平、所支持的最大调制阶数配置信息，以及调度的rb个数，找到此用户数据归属的宫格；并根据调度的mcs和空口信道质量sinr将其对应的实际解调对应的ack/nack，和外环信息投递到，对应宫格的对应栅格中，在每个栅格中记录ack/nack的数目(两个分别记)和外环
值；如果空分，按空分流数、干扰水平、所支持的最大调制阶数配置信息、以及调度的rb个数，找到此用户数据归属的宫格；并根据调度的mcs和空口信道质量sinr将其对应的实际解调对应的ack/nack信息，和外环信息投递到，对应宫格的对应栅格中，在每个栅格中记录ack/nack的数目(两个分别记)和外环值。
[0201]
s94、根据每个宫格中的每个栅格统计的ack/nack数目计算对应各个栅格的bler，和各个栅格对应的外环值，如果对应的栅格样本量低于一定阈值，此栅格标记为无效栅格记为null。
[0202]
s95、根据宫格中的每个栅格下的bler和对应的外环值学习解调曲线。
[0203]
具体方法为，在宫格中，针对每一个mcs找对应的bler满足设定bler区间的栅格，从而确定栅格对应的空口测量值sinr，以及栅格对应的外环值；并初始化模型更新标记model_change_index＝0；并初始化模型性能评估集合ai_δsinr_int_set为空。
[0204]
s951、如果对于一个mcs满足设定bler区间的栅格的个数大于1个，计算每个栅格的权重因子，计算方法为：满足条件的栅格所含样本的数量(总的ack/nack数目)与所有满足条件的栅格的样本数量之和的比值；
[0205]
s952、按权重对各个栅格对应的空口测量值sinr值加权平均，对各个栅格对应的外环值进行加权平均；
[0206]
s953、从而确定空口测量值sinr下，对应的满足目标bler区间的，调度mcs，以及对应外环值。
[0207]
s954、如果对于一个mcs没有满足设定bler区间的栅格，找此mcs在系统参考解调曲线上(一般是仿真出来的曲线)目标bler区间所对应的sinr的区间，然后取sinr区间的中值减去系统默认初始化外环，为该mcs对应的空口测量值sinr，默认初始化外环为其对应的外环。
[0208]
s955、通过上述过程就可以确定，每个测量的空口测量值sinr对应的满足目标bler区间的调度mcs，以及空口测量值sinr对应的外环值，即学习到的模型为：
[0209]
设定目标bler区间空口测量值sinr与调度mcs之间的关系模型记为：
[0210][0211]
以及，设定目标bler区间空口测量值sinr与外环δsinr的关系模型：
[0212][0213]
其中[0.08,0.12]为目标bler区间，表示满足目标bler区间的空口测量值sinr与调度mcs的组合；表示满足目标bler区间的空口测量值sinr与外环值的组合；bler(
·
)代表对应组合下的bler；表示线下学习到的第j个宫格对应的空口测量值sinr与调度mcs之间的关系模型；表示线下学习到的第j个宫格对应的空口测量值sinr与外环值之间的关系模型；j＝1,
…
64；n表示系统所能支持的mcs个数；
[0214]
s96、模型应用前对应网络中se与空口测量值sinr的关系集合为：
[0215]
[0216]
以及统计用户级别的bler落在目标bler区间的比例记为r0；其中k0为样本点的个数，set_p0表示应用模型前的网络性能集合。
[0217]
s97、模型应用
[0218]
s971、根据用户对应的特征数据，以及划分宫格的策略判断用户所属的宫格，获取对应mcs，由mcs和系统参考的bler曲线获取在目标bler区间内对应的sinr的中值记为sinr1，由sinr0和sinr1计算外环值d_sinr0＝sinr1-sinr0
[0219]
s973、由用户对应的当前空口测量值sinr，通过模型获取对应的外环值记为：d_sinr1；
[0220]
s974、计算给用户初始化的外环为：
[0221]
d_sinr_init＝min{max{(d_sinr0+d_sinr1)/2，-v_limt}，v_limt}
[0222]
其中，v_limt为保护界限值，其值大于0，默认为10；
[0223]
s975、判断模型更新标记model_change_index是否为真；若为真，初始化ai_δsinr_int_set为空，model_change_index＝0记录该用户以此d_sinr_init外环调度时，对应解调信息ack/nack(对于保守调度这里不作记录)计入ai_δsinr_int_set中。
[0224]
否则，记录该用户以此d_sinr_init外环调度时，对应解调信息ack/nack(对于保守调度这里不作记录)计入ai_δsinr_int_set中
[0225]
s98、应用模型后统计对应网络的se与空口测量值sinr的关系集合为：
[0226][0227]
以及统计用户级别的bler落在目标bler区间的比例记为r1；其中k1为样本点的个数，set_p1表示应用模型前的网络性能集合；
[0228]
s99、判断set_p0与set_p1中的空口信道质量sinr是否有交集
[0229]
s991、如果有交集，计算交集部分对应的性能差异记为：{d_se
i
|i＝1,2,
…
m}；其中，d_se
i
表示对应上述交集中的第i个元素对应的应用模型后的se与应用模型前的se的差；
[0230]
s992、计算{d_se
i
|i＝1,2,
…
m}元素小于0的比例r2，以及集合中元素的平均值d_se_mean。
[0231]
s993、若d_se_mean≥th0且r2≥th1且r0≥r1或d_se_mean＜th0，则转s910。
[0232]
否则，继续使用当前模型进行新接入用户的外环初始化。
[0233]
s994、如果无交集，若r0≥r1，转s910。
[0234]
否则，继续使用当前模型进行新接入用户的外环初始化。
[0235]
s910、启动模型修正。
[0236]
判断ai_δsinr_int_set≥th_a/n_num是否成立，若成立，根据ai_δsinr_int_set中的元素计算nack的比例为:nack_r；根据如下关系式计算模型调整量：
[0237][0238]
其中，bler_tart为设置的目标bler,λ为模型调整步长。
[0239]
对于模型采用如下式子更新模型中的信道质量维度的量：
[0240]
sinr
i
＝max{min(sinr
i-δ,sinr
i
+β),sinr
i-β}，得到新模型：
[0241]
对于模型采用如下式子更新模型中的信道质量维度的量：
[0242][0243]
得到新模型：设置model_change_index＝1，并转s97。
[0244]
否则，模型不做更新，转s97。
[0245]
在一个实施例中，提供修正在线模型的方法。
[0246]
s101、根据历史特征数据进行宫格划分。
[0247]
根据收集到的网络中用户的历史特征数据进行宫格的划分。
[0248]
具体的，历史特征数据包括：用户传输模式，调度的空口测量值sinr，空分标记；空分流数；所支持的最大调制阶数(64qam,256qam)；对应的解调ack/nack；外环信息等。所述用户传输模式包括：单端口、闭环复用ri＝1，闭环复用ri＝2。
[0249]
在非空分情况下：按传输模式三种(单端口、闭环复用ri＝1，闭环复用ri＝2)、干扰水平两种(高干扰、低干扰)、所支持的最大调制阶数(64qam,256qam)、rb个数(大小rb)分为24个宫格。在空分情况下：按照空分流数(2、3、4、5，以及大于等于6，分为5种)，干扰水平两种(高干扰、低干扰)、所支持的最大调制阶数(64qam,256qam)、rb个数(大小rb)分为40个宫格。进一步的，宫格级划分还可以包含用户的芯片类型信息、解调算法信息、用户的波束位置信息等等。需要说明的是，上述宫格划分方法仅为示例性说明，而非限定。
[0250]
s102、对于每个宫格，按调度的mcs和对应解调的空口测量值sinr进行栅格划分。
[0251]
例如，mcs以1阶为颗粒度，作为横轴，sinr值以0.5db为颗粒度，作为纵轴、进行二维划分。
[0252]
s103、根据抓取的新的特征数据，确定数据归属的宫格，以及对应宫格下的栅格，将实际解调对应的ack/nack信息，和外环信息投递到所在宫格的对应栅格。
[0253]
具体的，根据抓取的新的特征数据判断是否空分，如果非空分，按照传输模式、干扰水平、所支持的最大调制阶数配置信息，以及调度的rb个数，找到此用户数据归属的宫格，并根据调度的mcs和空口测量值sinr将其对应的实际解调对应的ack/nack信息，和外环信息投递到所在宫格的对应栅格中，在每个栅格中记录ack/nack信息的数目(两个分别记)和外环值。
[0254]
如果空分，按空分流数、干扰水平、所支持的最大调制阶数配置信息、以及调度的rb个数，找到此用户数据归属的宫格；并根据调度的mcs和空口测量值sinr将其对应的实际解调对应的ack/nack信息，和外环信息投递到所在宫格的对应栅格中，在每个栅格中记录ack/nack的数目(两个分别记)和外环值。
[0255]
s104、统计计算每个宫格中栅格下的bler以及外环值。
[0256]
具体的，根据每个宫格中的每个栅格统计的ack/nack数目计算各个栅格对应的bler，和各个栅格对应的外环值。如果对应的栅格样本量低于一定阈值，此栅格标记为无效栅格记为null。
[0257]
s105、根据宫格中的每个栅格下的bler和外环值确定空口测量值sinr与调度mcs之间的对应关系模型和空口测量值sinr与外环值的对应关系模型。
[0258]
具体方法为，在宫格中，针对每一个mcs查找对应的bler满足设定bler区间的栅格，从而确定栅格对应的空口测量值sinr，以及栅格对应的外环值。
[0259]
s1051、如果对于一个mcs满足设定bler区间的栅格的个数大于1个，计算每个栅格的权重因子。
[0260]
计算方法为：满足条件的栅格所含样本的数量(总的ack/nack数目)与所有满足条件的栅格的样本数量之和的比值。
[0261]
s1052、按权重因子对各个栅格对应的空口测量值sinr加权平均，对各个栅格对应的外环值进行加权平均。
[0262]
s1053、从而确定空口测量sinr下，对应的满足目标bler区间的，调度mcs，以及对应外环值。
[0263]
s1054、如果对于一个mcs没有满足设定bler区间的栅格，找此mcs在系统参考解调曲线上(一般是仿真出来的曲线)目标bler区间所对应的解调sinr值的区间，然后取区间的中值减去系统默认初始化外环，为该mcs对应的空口测量sinr值，默认初始化外环为其对应的外环。
[0264]
s1055、通过上述过程就可以确定，每个空口测量值sinr对应的满足目标bler区间的调度mcs，以及空口测量值sinr对应的外环值，即学习到的模型为：
[0265]
设定目标bler区间空口测量值sinr与调度mcs之间的关系模型记为：
[0266][0267]
设定目标bler区间空口测量值sinr与外环值δsinr的关系模型记为：
[0268][0269]
其中，[0.08,0.12]为目标bler区间，表示满足目标bler区间的空口测量值与调度mcs的组合；表示满足目标bler区间的空口测量值与外环值的组合；bler(
·
)代表对应组合下的bler；表示线下学习到的第j个宫格对应的空口测量值sinr与调度mcs之间的关系模型；表示线下学习到的第j个宫格对应的空口测量值sinr与外环值之间的关系模型；j＝1,
…
64；n表示系统所能支持的mcs个数。
[0270]
s106、外环初始化模型应用前统计对应网络中se与平均空口测量sinr的关系集合为：
[0271][0272]
以及统计用户级别的bler落在目标bler区间的比例记为r0；其中k0为样本点的个数，set_p0表示应用模型前的网络性能集合。
[0273]
s107、外环初始化模型应用。
[0274]
s1071、根据用户对应的特征数据，以及划分宫格的策略判断用户所属的宫格，获取对应宫格的模型和模型
[0275]
s1072、根据用户对应的当前空口测量值sinr0，由模型确定对应的mcs，由mcs和系统参考的bler曲线获取在目标bler区间内对应的sinr的中值记为sinr1，由sinr0和sinr1计算外环值d_sinr0＝sinr1-sinr0。
[0276]
s1073、由用户对应的当前空口测量值sinr，通过模型获取对应的外环值记为：d_sinr1。
[0277]
s1074、计算给用户初始化的外环值为：
[0278]
d_sinr_init＝min{max{(d_sinr0+d_sinr1)/2，-v_limt}，v_limt}
[0279]
其中，v_limt为保护界限值，其值大于0，默认为10。
[0280]
s1010、应用模型后统计对应网络的se与空口测量值sinr的关系集合为：
[0281][0282]
以及统计用户级别的bler落在目标bler区间的比例记为r1；其中k1为样本点的个数，set_p1表示应用模型前的网络性能集合。
[0283]
s109、判断set_p0与set_p1中的空口信道质量sinr是否有交集
[0284]
s1091、如果有交集，计算交集部分对应的性能差异记为：
[0285]
{d_se
i
|i＝1,2,
…
m}
[0286]
其中d_se
i
表示对应上述交集中的第i个元素对应的应用模型后的se与应用模型前的se的差。
[0287]
s10911、计算{d_se
i
|i＝1,2,
…
m}元素小于0的比例r2，以及集合中元素的平均值d_se_mean。
[0288]
s10912、若d_se_mean≥th0且r2≥th1且r0≥r1或d_se_mean＜th0，则执行s1010。否则，继续使用当前模型进行新接入用户的外环初始化
[0289]
s1092、如果无交集，若r0≥r1，则执行s1010。否则，继续使用当前模型进行新接入用户的外环初始化。
[0290]
s1010、停止当前模型的使用，启动在线学习
[0291]
s10101、在线收集用户级别与调度信息相关的数据，具体包含用户传输模式：单端口、闭环复用ri＝1，闭环复用ri＝2；干扰水平；调度mcs；分配rb个数；空口测量sinr；空分标记；空分流数；所支持的最大调制阶数(64qam,256qam)；对应的解调ack/nack；外环信息；并初始化模型更新标记model_change_index＝0；并初始话模型性能评估集合ai_δsinr_int_set为空。
[0292]
s10102、根据当前小区用于宫格划分的特征量的分布选取适当的分割点，如选取分布的50％的分位点做为门限，进行宫格划分。
[0293]
s10103、采用s102到s106学习宫格级给定目标bler区间[0.08,0.12]下，空口测量值sinr与调度mcs之间的关系模型记为：
[0294][0295]
以空口测量值sinr与外环δsinr的关系模型：
[0296][0297]
其中[0.08,0.12]为目标bler区间，表示满足目标bler区间的空口
测量值与调度mcs的组合；表示满足目标bler区间的空口测量值与外环值的组合；bler(
·
)代表对应组合下的表示第j个宫格对应的空口测量值与调度mcs之间的关系模型；表示第j个宫格对应的空口测量值与外环值之间的关系模型；j＝1,
…
64；n表示系统所能支持的mcs个数。
[0298]
s1011、应用在线模型。
[0299]
s10111、根据用户对应的特征数据，以及划分宫格的策略判断用户所属的宫格，获取对应宫格的模型和模型
[0300]
s10112、根据用户对应的当前空口测量值sinr0，由模型确定对应的mcs，由mcs和系统参考的bler曲线获取在目标bler区间内对应的sinr的中值记为sinr1，由sinr0和sinr1计算外环值d_sinr0＝sinr1-sinr0。
[0301]
s10113、由用户对应的当前空口测量值sinr，通过模型获取对应的外环值记为：d_sinr1。
[0302]
s10114、计算给用户初始化的外环为：
[0303]
d_sinr_init＝min{max{(d_sinr0+d_sinr1)/2，-v_limt}，v_limt}
[0304]
其中，v_limt为保护界限值，其值大于0，默认为10；
[0305][0306]
以及统计用户级别的bler落在目标bler区间的比例记为r1；其中k1为样本点的个数，set_p1表示应用模型前的网络性能集合；
[0307]
s1013、判断set_p0与set_p1中的空口信道质量sinr是否有交集
[0308]
s10131、如果有交集。
[0309]
计算交集部分对应的性能差异记为：{d_se
i
|i＝1,2,
…
m}
[0310]
其中，d_se
i
表示对应上述交集中的第i个元素对应的应用模型后的se与应用模型前的se的差。
[0311]
s101311、计算{d_se
i
|i＝1,2,
…
m}元素小于0的比例r2，以及集合中元素的平均值d_se_mean。
[0312]
s101312、若d_se_mean≥th0且r2≥th1且r0≥r1；或d_se_mean＜th0，采用小区默认外环，停止应用模型；否则，继续使用当前模型进行新接入用户的外环初始化
[0313]
s10132、如果无交集，若r0≥r1，采用小区默认外环，停止应用模型；否则，继续使用当前模型进行新接入用户的外环初始化。
[0314]
在一个实施例中，本技术提供一种外环值确定方法，图10是本技术实施例提供的一种外环值确定装置的结构示意图，本实施例可适用于自适应编码调制技术的情况，该装置可采用软件和/或硬件的方式实现。
[0315]
如图1所示，本技术实施例提供的外环值确定方法主要包括步骤模型确定模块101和外环值确定模块102。
[0316]
模型确定模块101，被配置为基于用户设备的当前特征数据确定预训练的外环初始化模型；
[0317]
外环值确定模块102，被配置为基于用户设备的当前空口测量值和所述外环初始化模型确定用户设备的初始化外环值，所述外环初始化模型包括第一外环模型和第二外环模型。
[0318]
在一个实施方式中，所模型确定模块101，被配置为基于用户设备的当前特征数据以及宫格划分策略确定所述用户设备所属宫格；获取所述用户设备所属宫格对应的第一外环模型和第二外环模型。
[0319]
在一个实施方式中，外环值确定模块102，被配置为基于所述当前空口测量值和所述第一外环模型确定第一外环值；基于所述当前空口测量值和所述第二外环模型确定第二外环值；基于所述第一外环值和所述第二外环值确定初始化外环值。
[0320]
在一个实施方式中，所述基于所述当前空口测量值和第一外环模型确定第一外环值，包括：基于所述当前空口测量值和所述第一外环模型确定所述当前空口测量值对应的调制与编码策略mcs；其中，所述第一外环模型是设定目标误块率bler区间下空口测量值与mcs的对应关系模型；基于确定的mcs和参考解调曲线获取目标bler对应的系统映射sinr；将所述系统映射sinr与所述当前空口测量值的差值确定为第一外环值。
[0321]
在一个实施方式中，所述基于所述当前空口测量值和所述第二外环模型确定第二外环值，包括：基于所述当前空口测量值，通过所述第二外环模型获取第二外环值；其中，所述第二外环模型是设定目标bler区间下空口测量值与外环值的对应关系模型。
[0322]
在一个实施方式中，所述装置还包括：模型训练模块，被配置为在所述基于用户设备的当前特征数据确定预训练的外环初始化模型之前，基于所述用户设备的历史特征数据训练外环初始化模型。
[0323]
在一个实施方式中，模型训练模块，被配置为基于所述历史特征数据进行栅格划分；确定每个栅格中的确认响应/否认响应ack/nack信息数目和外环值；基于每个栅格中的ack/nack信息数目计算每个栅格的误块率；基于所述每个栅格的误块率和外环值确定外环初始化模型。
[0324]
在一个实施方式中，基于所述历史特征数据进行栅格划分，包括：基于所述历史特征数据对网络中的各个小区进行宫格划分；对于每个宫格按照调度的mcs和对应的空口测量值进行栅格划分。
[0325]
在一个实施方式中，所述确定每个栅格中的ack/nack信息数目，包括：获取解调对应的确认响应/否认响应ack/nack信息；将所述ack/nack信息以及对应的外环信息投递到对应的栅格中；统计每个栅格中ack/nack信息数目以及外环值。
[0326]
在一个实施方式中，所述基于所述每个栅格的误块率和外环值确定外环初始化模型，包括：在每个宫格中，基于每个栅格的误块率确定设定目标误块率bler区间下空口测量值对应的mcs以及空口测量值对应的外环值；基于所述空口测量值和所述mcs的对应关系确定第一外环模型；基于所述空口测量值和所述外环值的对应关系确定第二外环模型。
[0327]
在一个实施方式中，所述基于每个栅格的误块率确定设定目标误块率bler区间下空口测量值对应的mcs以及空口测量值与对应的外环值，包括：对于一个mcs，如果满足设定误块率区间的栅格数量大于预设数值，计算每个栅格的权重因子；按照所述每个栅格的权重因子对各栅格对应的空口测量值进行加权平均计算，得到所述mcs对应的空口测量值；按照所述每个栅格的权重因子对各栅格对应的外环值进行加权平均计算，得到所述mcs对应
的外环值；根据所述mcs对应的空口测量值和所述mcs对应的外环值确定所述空口测量值对应的外环值。
[0328]
在一个实施方式中，所述基于每个栅格的误块率确定设定目标误块率bler区间下空口测量值对应的mcs以及空口测量值与对应的外环值，包括：对于一个mcs，如果满足设定误块率区间的栅格数量小于预设数值，查找该mcs在参考解调曲线上对应的目标误块率区间所对应的空口测量值区间；将空口测量值区间中的中值与系统默认初始化外环值的差值，作为该mcs对应的空口测量值；将系统默认初始化外环值作为空口测量值对应的外环值。
[0329]
在一个实施方式中，所述装置还包括：在线模型学习模块，被配置为所述基于所述用户设备的当前空口测量值和所述外环初始化模型确定所述用户设备的初始化外环值之后，获取应用模型前第一网络性能指标和使用外环初始化模型后的第二网络性能指标；在所述第一网络性能指标和所述第二网络性能指标满足预设条件的情况下，启动在线学习，得到外环在线模型；使用外环在线模型确定用户设备新的初始化外环值。
[0330]
在一个实施方式中，所述装置还包括：在线模型调整模块，被配置为基于宫格中用户首次使用外环模型后的ack/nack信息对对应宫格的外环模型进行修正；所述外环模型包括外环初始化模型或外环在线模型。
[0331]
在一个实施方式中，所述基于使用在线模型后的ack/nack信息对所述在线模型进行调整，包括:针对每个宫格，计算ack/nack信息中否认响应nack所占比例；在所述nack所占比例大于目标数值的情况下，按相应的策略减少所述外环模型的外环值；
[0332]
在所述nack所占比例小于目标数值的情况下，按相应的策略增加所述外环模型的外环值。
[0333]
本实施例中提供的外环值确定装置可执行本发明任意实施例所提供的外环值确定方法，具备执行该方法相应的功能模块和有益效果。未在本实施例中详尽描述的技术细节，可参见本发明任意实施例所提供的外环值确定法。
[0334]
值得注意的是，上述外环值确定装置的实施例中，所包括的各个单元和模块只是按照功能逻辑进行划分的，但并不局限于上述的划分，只要能够实现相应的功能即可；另外，各功能单元的具体名称也只是为了便于相互区分，并不用于限制本技术的保护范围。
[0335]
本技术实施例还提供一种设备，图11是本技术提供的一种设备的结构示意图，如图11所示，该设备包括处理器111、存储器112、输入装置113、输出装置114；设备中处理器111的数量可以是一个或多个，图11中以一个处理器111为例；设备中的处理器111、存储器112、输入装置113和输出装置114可以通过总线或其他方式连接，图11中以通过总线连接为例。
[0336]
存储器112作为一种计算机可读存储介质，可用于存储软件程序、计算机可执行程序以及模块，如本技术实施例中的外环值确定方法对应的程序指令/模块(例如，外环值确定装置中的模型确定模块101和外环值确定模块102)。处理器111通过运行存储在存储器112中的软件程序、指令以及模块，从而执行设备的各种功能应用以及数据处理，即实现本技术实施例提供的任一方法。
[0337]
存储器112可主要包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序；存储数据区可存储根据设备的使用所创建的数据等。此
外，存储器112可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他非易失性固态存储器件。在一些实例中，存储器112可进一步包括相对于处理器111远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至设备。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。
[0338]
输入装置113可用于接收输入的数字或字符信息，以及产生与设备的用户设置以及功能控制有关的键信号输入。输出装置114可包括显示屏等显示设备。
[0339]
本技术实施例还提供一种包含计算机可执行指令的存储介质，所述计算机可执行指令在由计算机处理器执行时用于执行一种外环值确定方法，包括：
[0340]
基于用户设备的当前特征数据确定预训练的外环初始化模型；
[0341]
基于用户设备的当前空口测量值和所述外环初始化模型确定用户设备的初始化外环值。
[0342]
当然,本技术实施例所提供的一种包含计算机可执行指令的存储介质,其计算机可执行指令不限于如上所述的操作,还可以执行本技术任意实施例所提供的外环值确定方法中的相关操作。
[0343]
通过以上关于实施方式的描述，所属领域的技术人员可以清楚地了解到，本技术可借助软件及必需的通用硬件来实现，当然也可以通过硬件实现，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本技术的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在计算机可读存储介质中，如计算机的软盘、只读存储器(read-only memory,rom)、随机存取存储器(random access memory,ram)、闪存(flash)、硬盘或光盘等，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)执行本技术各个实施例所述的方法。
[0344]
以上所述，仅为本技术的示例性实施例而已，并非用于限定本技术的保护范围。
[0345]
本领域内的技术人员应明白，术语用户终端涵盖任何适合类型的无线用户设备，例如移动电话、便携数据处理装置、便携网络浏览器或车载移动台。
[0346]
一般来说，本技术的多种实施例可以在硬件或专用电路、软件、逻辑或其任何组合中实现。例如，一些方面可以被实现在硬件中，而其它方面可以被实现在可以被控制器、微处理器或其它计算装置执行的固件或软件中，尽管本技术不限于此。
[0347]
本技术的实施例可以通过移动装置的数据处理器执行计算机程序指令来实现，例如在处理器实体中，或者通过硬件，或者通过软件和硬件的组合。计算机程序指令可以是汇编指令、指令集架构(isa)指令、机器指令、机器相关指令、微代码、固件指令、状态设置数据、或者以一种或多种编程语言的任意组合编写的源代码或目标代码。
[0348]
本技术附图中的任何逻辑流程的框图可以表示程序步骤，或者可以表示相互连接的逻辑电路、模块和功能，或者可以表示程序步骤与逻辑电路、模块和功能的组合。计算机程序可以存储在存储器上。存储器可以具有任何适合于本地技术环境的类型并且可以使用任何适合的数据存储技术实现，例如但不限于只读存储器(rom)、随机访问存储器(ram)、光存储器装置和系统(数码多功能光碟dvd或cd光盘)等。计算机可读介质可以包括非瞬时性存储介质。数据处理器可以是任何适合于本地技术环境的类型，例如但不限于通用计算机、专用计算机、微处理器、数字信号处理器(dsp)、专用集成电路(asic)、可编程逻辑器件(fgpa)以及基于多核处理器架构的处理器。
[0349]
通过示范性和非限制性的示例，上文已提供了对本技术的示范实施例的详细描述。但结合附图和权利要求来考虑，对以上实施例的多种修改和调整对本领域技术人员来说是显而易见的，但不偏离本发明的范围。因此，本发明的恰当范围将根据权利要求确定。