一种确认邻区关系的方法及装置的制造方法

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一种确认邻区关系的方法及装置的制造方法
【专利摘要】本发明提供一种确认邻区关系的方法,包括:获取多小区模型下的阴影衰落余量和传播模型在传播方向上的链路损耗误差;依据所述多小区模型下的阴影衰落余量和链路损耗误差,对传播模型进行校正;利用校正后的传播模型进行整体覆盖预测分析仿真,获取规划区域内每个经纬度栅格点接收到的小区的RSRP值;处理所述规划区域内每个经纬度栅格点接收到的小区的RSRP值,确认各个小区之间的邻区关系。本发明还提供一种确认邻区关系的装置。借由本发明,能够提高确认的邻区关系的准确性。
【专利说明】
-种确认邻区关系的方法及装置
技术领域
[0001] 本发明设及无线移动通信领域,特别是设及一种确认邻区关系的方法及装置。
【背景技术】
[0002] 当前,确认邻区关系的方法有如下几种:
[0003] 方法1 :在google地图或者planet格式地图W及传播预测的基础上,通过仿真获 得规划区域内各个地图栅格点接收到的各个小区的信号强度,并依据规划区域内的信号强 度分布,计算和添加邻区列表。
[0004] 方法2:根据不同的传播模型,将场强预测距离人为的设定为3公里、5公里等,然 后W小区位置为中屯、在半径为场强预测距离范围内的小区都视作候选邻区,再根据计算获 得的主小区与候选邻小区的天线水平方向角扇区覆盖交叠区域面积等因素进一步筛选邻 区。
[0005] 方法3:根据实测获得的扫频或者MR数据中本小区和候选邻区信号强度的相对值 确定邻区优先级,为新加入网络的小区筛选添加邻区。
[0006] 但是,上述=种现有的方法都存在缺点:(1)方法1的准确度强烈依赖于电子地 图、传播模型W及收发天线模型的精确程度,并且仿真结果与实测结果存在较大的误差; (2)方法2增加了许多人为主观因素在其中,不能客观模拟实际网络的传输情况;(3)方法 3依据规划的路测线路获取测试数据,无法避免路测数据不全的缺点,且该方案只针对新加 入网络的小区,为其确定邻区关系,而不适用于网络中的已有小区的邻区关系确定。

【发明内容】

[0007] 本发明的目的在于提供一种确认邻区关系的方法及装置,能够提高最终确认的邻 区关系的准确性。
[0008] 为了达到本发明的目的,本发明实施例提供一种确认邻区关系的方法,包括:获 取多小区模型下的阴影衰落余量和传播模型在传播方向上的链路损耗误差;依据所述多小 区模型下的阴影衰落余量和链路损耗误差,对传播模型进行校正;利用校正后的传播模型 进行整体覆盖预测分析仿真,获取规划区域内每个经缔度栅格点接收到的小区的RSRP值; 处理所述规划区域内每个经缔度栅格点接收到的小区的RSRP值,确认各个小区之间的邻 区关系。
[0009] 优选的,所述获取多小区模型下的阴影衰落余量包括:
[0010] 利用公式5估算出所述多小区模型下的阴影衰落余量曰:
[0011]
公式 5;
[001引其中,
为单小区 条件下的区域覆盖概率;Pi,,。,。1为小区Cell [i]的区域覆盖概率;a与传播环境有关;Hii是 小区Cell[i]的邻区个数;A =马〇g(t,),n为传播环境参数。 Il
[0013] 优选的,所述获取传播模型在传播方向上的链路损耗误差包括:
[0014] 查询经过傅里叶级数拟合后的误差-角度函数曲线,得到传播模型在传播方向上 的所述链路损耗误差。
[0015] 优选的,所述确认邻区关系的方法还包括:
[0016] 预处理实测数据,得到规划区域内每个经缔度位置点接收到的小区的RSRP值,确 认各个小区之间的初始邻区关系;
[0017] 合并所述初始邻区关系和邻区关系,得到最终的邻区关系。
[0018] 优选的,所述预处理实测数据,得到规划区域内每个经缔度位置点接收到的小区 的RSRP值包括:
[0019] 获取规划区域内每个经缔度位置点接收到的小区的RSRP值;
[0020] 当规划区域内同一个经缔度位置点接收到的同一个小区的RSRP值为N个且N > 2 时,重定小区的RSRP值;重定方法如下:
[0021] 当N > 20时,选用N个RSRP值的平均值,作为所述经缔度位置点接收到的所述小 区的RSRP值;
[0022] 当N<20时,对N个RSRP值进行由大到小或由小到大的排序,取中值作为所述经缔 度位置点接收到的所述小区的RSRP值,具体的,当N为奇数时,选取中间的RSRP值作为所 述经缔度位置点接收到的所述小区的RSRP值,而当N为偶数时,选取中间的两个RSRP值的 平均值作为所述经缔度位置点接收到的所述小区的RSRP值。
[0023] 本发明的实施例还提供一种确认邻区关系的装置,包括:第一获取模块,用于获 取多小区模型下的阴影衰落余量和传播模型在传播方向上的链路损耗误差;校正模块,用 于依据所述多小区模型下的阴影衰落余量和链路损耗误差,对传播模型进行校正;仿真模 块,用于利用校正后的传播模型进行整体覆盖预测分析仿真,获取规划区域内每个经缔度 栅格点接收到的小区的RSRP值;处理模块,用于处理所述规划区域内每个经缔度栅格点接 收到的小区的RSRP值,确认各个小区之间的邻区关系。
[0024] 优选的,所述第一获取模块包括:
[00巧]估算模块,用于利用公式5估算出所述多小区模型下的阴影衰落余量O :
区条件下的区域覆盖概率;Pi,为小区Cell [i]的区域覆盖概率;a与传播环境有关;m 1
[0026]
[0027] 为单小 是小区Cell [i]的邻区个数: n为传播环境参数。
[0028] 优选的,所述第一获取模块还包括:
[0029] 查询模块,用于查询经过傅里叶级数拟合后的误差-角度函数曲线,得到传播模 型在传播方向上的所述链路损耗误差。
[0030] 优选的,所述的确认邻区关系的装置还包括:
[0031] 预处理模块,用于预处理实测数据,得到规划区域内每个经缔度位置点接收到的 小区的RSRP值,确认各个小区之间的初始邻区关系;
[0032] 合并模块,用于合并所述初始邻区关系和邻区关系,得到最终的邻区关系。
[0033] 优选的,所述预处理模块包括:
[0034] 第二获取模块,用于获取规划区域内每个经缔度位置点接收到的小区的RSRP值;
[0035] 重定模块,用于当规划区域内同一个经缔度位置点接收到的同一个小区的RSRP 值为N个且N > 2时,重定小区的RSRP值;重定方法如下:
[0036] 当N > 20时,选用N个RSRP值的平均值,作为所述经缔度位置点接收到的所述小 区的RSRP值;
[0037] 当N<20时,对N个RSRP值进行由大到小或由小到大的排序,取中值作为所述经缔 度位置点接收到的所述小区的RSRP值,具体的,当N为奇数时,选取中间的RSRP值作为所 述经缔度位置点接收到的所述小区的RSRP值,而当N为偶数时,选取中间的两个RSRP值的 平均值作为所述经缔度位置点接收到的所述小区的RSRP值。
[003引借由上述的技术方案,本发明实施例的技术效果在于:
[0039] 在本发明实施例的确认邻区关系的方法及装置中,充分利用多小区模型下的阴影 衰落余量和传播模型在传播方向上的链路损耗误差,对传播模型进行校正,再依据校正后 的传播模型进行整体覆盖预测分析仿真,使得规划区域内每个经缔度栅格点所接收到的小 区的RSRP值更接近实测数据,最终确认的邻区关系更准确。
[0040] 同时,本发明实施例的确认邻区关系的方法及装置,避免了人为主观因素的影响, 还对实测数据进行了充分的应用,是定量化计算获得的结果,具有很好的反应客观实际的 效果。
【附图说明】
[0041] 图1表示本发明实施例的确认邻区关系的方法的方框图。
[0042] 图2表示规则小区的结构图。
[0043] 图3表示地图中的经缔度栅格点i与小区Cel 1虹]的连线和正东方向的夹角 Alpha的示意图。
[0044] 图4表示某小区的经过傅里叶级数拟合后的误差-角度函数曲线示意图。 W45] 图5表示一个经缔度栅格点接收到多个小区的RSRP值的示意图。
[0046] 图6表示本发明另一实施例的确认邻区关系的方法的流程图。
[0047] 图7表示本发明实施例的确认邻区关系的装置的方框图。
【具体实施方式】
[0048] 为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚,下面将结合附图对具体实 施例进行详细描述。
[0049] 本发明实施例提供一种确认邻区关系的方法,主要是基于校正传播模型,参阅图1 所示,包括:
[0050] 步骤Sioi:获取多小区模型下的阴影衰落余量和传播模型在传播方向上的链路 损耗误差;
[0051] 步骤S102 :依据所述多小区模型下的阴影衰落余量和链路损耗误差,对传播模型 进行校正;
[0052] 步骤S103 :利用校正后的传播模型进行整体覆盖预测分析仿真,获取规划区域内 每个经缔度栅格点接收到的小区的RSRP值;
[0053] 步骤S104:处理所述规划区域内每个经缔度栅格点接收到的小区的RSRP值,确认 各个小区之间的邻区关系。
[0054] 本发明具体实施例的确认邻区关系的方法,是在对传播模型进行CW校准的基础 上,又利用多小区模型下的阴影衰落余量和传播模型在传播方向上的链路损耗误差对传播 模型进行校正,再利用校正后的传播模型进行整体覆盖预测分析仿真,获取规划区域内每 个经缔度栅格点接收到的小区的RSRP值,W确认各个小区之间的邻区关系;由于对传播模 型进行了更精准的校正,使得仿真数据的误差减小,确认的邻区关系更准确。
[0055] 针对阴影衰落余量的估算,传统方法是根据单小区条件下的区域覆盖概率求出所 述小区的阴影衰落余量。但是,对于蜂窝网络,终端在小区边缘会同时接收到至少2-3个较 强小区的信号,因此理论上只有当多个小区的信号同时衰落至接收场强要求W下时才会造 成无覆盖,从而表现出区域覆盖概率的下降,因此阴影衰落余量的取定应当考虑多小区的 情况。
[0056] 此外,从构建数学模型的准确性角度,阴影衰落余量的计算也应该考虑多小区,因 为针对某一个特定区域来说,多个小区同时都覆盖不到的概率会大大降低,从而提升区域 覆盖概率,所W,在推断多小区模型下的阴影衰落余量时,可W从最不利的情况加 W推导, 推导出各个小区交界处均无法覆盖到的概率的面积,占多个小区总面积的比例。
[0057] 下面介绍多小区模型下的阴影衰落余量的估算。为了便于说明,W图2所示的规 则小区的结构图为例。
[005引在图2中,中间的圆形表示主小区,其中被黑色区域所覆盖的是主小区内部,剩余 一圈轮廓是主小区边缘,令所述主小区的半径为Ri,黑色主区域的半径为R2,则主小区内部 R; 、巧 占据整个主小区面积的比例为^而主小区边缘占据整个主小区面积的比例为 及、, 人1 ; 对于主小区内部来说,计算所述主小区的区域覆盖概率适用单小区条件下的区域覆盖概 率:
[0059]
公式 1 ;
[0060] 其中,E计是互补误差函数巧与传播环境有关,化ban-Macro条件下a = -0. 25, 各种不同环境下a需要大量测算; n为传播环境参数,在自由空间条件下n =2, O为阴影衰落余量。值得注意的是,所述公式1为现有的计算公式,可参见化eodore S. Ra卵apcxrt编著的《无线通信基础原理与应用》第S章3. 9节。
[0061] 对于主小区边缘区域来说,可W令主小区的所有边缘区域均受到=个邻小区的信 号的覆盖,并且强度距离均一样,对于其中任意一个邻小区来说,使接收信号P (d)低于口 限值丫的概率PHp(d) < 丫)为: 阳0创
公式2 ;
[0063] 则S个邻小区同时均覆盖不到所述主小区边缘区域的概率为
至少有一个邻小区能覆盖到所述主小区边缘区域的概率为 W64] 综合W上多小区因素的考虑,整体主小区的区域覆盖概率为: W65]
公式3 ;
[0066] 工程条件下,一般认为5%为小区边缘百分比,即上述公式3中
,所W 上述公式3为:
[0067]
公式 4 ;
[0068] 根据上述推导过程,推论出多小区模型下,任意一个小区Cell [i]的区域覆盖概 率 Pi, total: W例
公式5 ;
[0070] 其中,Hii是小区Cell山的邻区个数。
[0071] 对于每一个小区,均有一个边缘覆盖概率指标W及区域覆盖概率指标,例如小区 Cell [i],其边缘覆盖概率为70%,而区域覆盖概率为95% ;依据所述公式5, W及每个小区 的边缘覆盖概率指标和区域覆盖概率指标,就可W反求并估算出多小区模型下的阴影衰落 余量0。
[0072] 也就是说,在本发明具体实施例中,所述获取多小区模型下的阴影衰落余量包 括:
[0074]
[0073] 利用公式5估算出所述多小区模型下的阴影衰落余量曰:
阳07引 为单小 区条件下的区域覆盖概率;Pi,为小区Cell [i]的区域覆盖概率;a与传播环境有关;m 1 是小区Cell [i]的邻区个数
n为传播环境参数。
[0076] 运样,借由多小区模型下的阴影衰落余量O,可W对传播模型进行更精准的校正。
[0077] 对于传播模型,即使经过CW校正,利用其得到的仿真数据与实测数据依旧存在误 差,运是由于最小二乘法的计算方法所致,为了进一步缩小运部分误差,本发明将此部分误 差补偿到传播模型在传播方向上的链路损耗中。
[0078] 具体的,在本发明具体实施例中,所述获取传播模型在传播方向上的链路损耗误 差包括:
[0079] 查询经过傅里叶级数拟合后的误差-角度函数曲线,得到传播模型在传播方向上 的所述链路损耗误差。
[0080] 值得说明的是,每个小区都会有一个运样的经过傅里叶级数拟合后的误差-角度 函数曲线,当需要获取传播模型在传播方向上的链路损耗误差时,就查询经过傅里叶级数 拟合后的误差-角度函数曲线,得到所述链路损耗误差。
[0081] 其中,所述误差-角度函数曲线的获得方法如下: 阳0間如图3所示,为地图中的经缔度栅格点i与小区Cell虹]的连线和正东方向的夹 角Alpha的示意图,选择正东方向是因为很多基站公参表中天线水平方向角是W正东为基 准,运样也符合直观的平面直角坐标系,但本发明不对其进行限制。
[008引在获得误差-角度函数曲线的方法中,令第i个经缔度栅格点化山(0《i《K-l, K为经缔度栅格点的总个数)归属到小区Cell虹](0《m《N-l,N为小区的总个数)的实测 数据 RSRP_Real 与仿真数据 RSRP_Simulate 的差值为化ror = RSRP_Rea^RSRP_Simulate, 而所述经缔度栅格点和小区经缔度位置点的连线与地图正东位置的夹角为Al地a。
[0084] 随后,记录规划区域内每个小区所覆盖的所有经缔度位置点和某一个 经缔度栅格点的连线与正东位置的夹角,W及所述两点之间的实测数据与仿真 数据的误差;其中,假设一个小区对应J个经缔度位置点,对于该小区来说,运些 误差值形成向量巧rrorl,化r〇r2,…,化rorj),W及与其对应的角度也形成向量 (Alphal,Al地曰2,…,Al地aj),且误差值和对应的角度形成一组函数对应关系,其中 Al地ai(l《i《J) G [0,2 31],运样,可W认为误差值和对应的角度的函数化ror = f (Al地a)是一个周期为2 的函数,即:
[00化]Error = f (Alpha) = f (Alpha巧 JT) 公式 6 ;
[0086] 利用周期为2 的S角函数W及其高次谐波项,即傅里叶级数,对公式6进行最小 二乘拟合得到该函数的解析解,令y =化ror, X = Al地日,则:
[0087] 公式 7 ; 阳08引实际应用中,对公式7取3到5次谐波项,然后利用最小二乘法求出C。、曰。…曰4、 V,,b4,拟合出误差-角度函数曲线,用于应用。例如,参见图4所示,为某小区的经过傅里 叶级数拟合后的误差-角度函数曲线示意图,其中,散点为实际误差值,而曲线表示拟合后 的误差值。
[0089] 在获得所述多小区模型下的阴影衰落余量和传播模型在传播方向上的链路损耗 误差后,就可对传播模型进行校正,具体的,校正方法如下:
[0090]
公式 8 ;
[0091] 其中,Pr(d)是距离小区d处的接收功率,即RSRP ;Pt是天线发射功率,是传 播模型的链路损耗,O是多小区模型下的阴影衰落余量,Error是查询得到的传播模型在 传播方向上的链路损耗误差。
[0092] 利用校正后的传播模型进行整体覆盖预测分析仿真,就是对规划区域内的所有经 缔度栅格点(也是经缔度点,比如5米精度或10米精度的电子地图)进行循环,对于每个 经缔度栅格点会接收到若干个小区的RSRP值,可参见图5所示,并利用上述公式8求出规 划区域内每个经缔度栅格点接收到的小区的RSRP值。
[0093] 在本发明具体实施例中,所述处理所述规划区域内每个经缔度栅格点接收到的小 区的RSRP值,确认各个小区之间的邻区关系采用的是计算各小区之间的重叠覆盖度的方 法,W确认各个小区之间的邻区关系。
[0094] 具体的,假设规划区域内具有K个经缔度栅格点化[0]、化山、…、化怔-1],且规 划区域中共有N个小区Cell[0]、Cell[l]、…、CelUN-I],对于每一个经缔度栅格点进行 如下操作: 阳0巧]获取第i个经缔度栅格点化山的M个RSRP值RSRPi [0]、RSRPi山、…、 RSRPi [M-1],所述 M 个 RSRP 值分别归属于 M 个小区 Celli [0]、Celli [1]、…、Celli [M-1], 其中,0《i《K,0《M《N; W96] 利用所述M个RSRP值分别与归属小区参考信号接收功率口限值RSRP_ !'虹esholdl(比如可设为-llOdbm)作比较,如果 RSRPi[j] > RSRPJbesholdl 且 0《j《M-1,则表示小区Celli [j]覆盖到所述第i个经缔度栅格点;
[0097] 并且选用同时覆盖到所述第i个经缔度栅格点的两个小区的两个RSRP值作差,再 与邻小区参考信号接收功率与主小区参考信号接收功率差口限值RSRP_Threshold2 (比如 可设为3化m)作比较,如果小区Celli [j]和小区Celli [n]都覆盖到所述第i个经缔度栅 格点,同时 RSRPi [j]-RSRPi [n] > RSRP_llireshold2 且 0《n《M-1,则表示小区 Celli [j] 和Celli [n]之间具有一个公共覆盖交叠点,即所述第i个经缔度栅格点;
[0098] 当对规划区域内所有经缔度栅格点进行完上述操作后,统计出每个小区的覆盖 点数,W及每两个小区之间具有的公共覆盖交叠点数;并利用统计结果,求出每两个小区 之间的重叠覆盖度,所述重叠覆盖度等于所述公共覆盖交叠点数/覆盖点数,例如,小区 CelUm]的覆盖点数为P,与小区Cel l[n]的公共覆盖交叠点数为Q(0《m,n《N-l),则小 区Cell虹]与小区Cell [n]的重叠覆盖度为Q/P ;
[0099] 当两个小区之间的重叠覆盖度大于等于重叠覆盖度口限值时,确认所述两个小区 之间的邻区关系,例如,所述重叠覆盖度口限值为OverIapRatio_TbeShold (可设为3 % ), 当Q/P > OverlapRatioJbeshold时,表明小区Cell虹]与小区Cell [n]为邻区关系,设 定CelUn]是CelUm]的一个邻区;依照此方法,确定出各个小区之间的邻区关系。
[0100] 即使经过校正,依据传播模型得到的仿真数据与实测数据之间还是有差别的,为 了避免上述依据校正后的传播模型得到的邻区关系出现较大的误差,本发明具体实施例还 引入了对实测数据的处理。 阳101] 具体的,本发明实施例的确认邻区关系的方法,还包括: 阳102] 预处理实测数据,得到规划区域内每个经缔度位置点接收到的小区的RSRP值,确 认各个小区之间的初始邻区关系; 阳103] 合并所述初始邻区关系和邻区关系,得到最终的邻区关系。
[0104] 在获得实测数据后,要对实测数据进行预处理。具体的,对于TD-LTE系统,依据小 区频点和物理小区编号PCID确定各个经缔度位置点的参考信号接收功率RSRP所归属的小 区;而对于TD-SCDMA系统,依据小区频点和扰码编号确定各个经缔度位置点RSRP所归属的 小区,由于按照运种匹配方式可能一个RSRP会对应几个小区,则取在地图上欧氏距离最近 的小区作为该RSRP测量值的归属小区。 阳105] 此外,对于规划区域内同一个经缔度位置点可能会接收到同一个小区的多个RSRP 值,在运种情况下,就要对所接收到的多个RSRP值进行重定。 阳106] 也就是说,当规划区域内同一个经缔度位置点接收到的同一个小区的RSRP值为N 个且N > 2时,需要重定小区的RSRP值;重定方法如下:
[0107] 当N > 20时,选用N个RSRP值的平均值,作为所述经缔度位置点接收到的所述小 区的RSRP值。例如,接收到的N个RSRP值为RSRP[0]、RSRP[1]、…、RSRP[N-1],那么重定 的RSRP值为巧SRP [0] +…+RSRP阳-1])/N,W克服小尺寸衰落的影响,得到一个大尺寸衰落 的结果。
[0108] 而当N<20时,对N个RSRP值进行由大到小或由小到大的排序,取中值作为所述经 缔度位置点接收到的所述小区的RSRP值;具体的,当N为奇数时,选取中间的RSRP值作为 所述经缔度位置点接收到的所述小区的RSRP值;而当N为偶数时,选取中间的两个RSRP值 的平均值作为所述经缔度位置点接收到的所述小区的RSRP值。 阳109] 例如,接收到的N个RSRP值为RSRP[0]、RSRP[1]、…、RSRP[N-1],而由小到大的排 序为RSRP[a。]、RSRP[al]、…、RSRP[aNl],当N为奇数时,重定后的RSRP值为RSRP[a(Nl)/2], 当N为偶数时,重定后的RSRP值为脱RP [aN/2] +RSRP [a (N 2]/2]) /2。
[0110] 而依据规划区域内每个经缔度位置点接收到的小区的RSRP值,确认各个小区之 间的初始邻区关系同样是采用上述的计算各小区之间的重叠覆盖度的方法,在此不再寶 述。 阳111] 在得到依据实测数据确认的初始邻区关系和依据校正后的传播模型确认的邻区 关系后,对两者进行合并,得到最终的邻区关系。由于最终获得的邻区关系,充分考虑了实 测数据和仿真数据,且获得仿真数据的传播模型借由实测数据进行了精准的校正,所W得 到的最终的邻区关系更可靠。
[0112] 值得说明的是,在本发明具体实施例中,所述获取多小区模型下的阴影衰落余量 和传播模型在传播方向上的链路损耗误差可W是在所述预处理实测数据的基础上,借由预 处理实测数据得到的结果获得所述多小区模型下的阴影衰落余量和传播模型在传播方向 上的链路损耗误差,参见图6所示,再对传播模型进行校正,利用校正后的传播模型进行整 体覆盖预测分析仿真,获取规划区域内每个经缔度栅格点接收到的小区的RSRP值,确认各 个小区之间的邻区关系,最后与预处理实测数据得到的初始邻区关系进行合并,得到最终 的邻区关系。
[0113] 但是,本发明不对所述获取多小区模型下的阴影衰落余量和传播模型在传播方向 上的链路损耗误差进行限制,其中应用到的实测数据也不限制,只要满足结果即可。
[0114] 参阅图7所示,本发明实施例还提供一种确认邻区关系的装置,与图1所示的确认 邻区关系的方法相对应,包括:
[0115] 第一获取模块,用于获取多小区模型下的阴影衰落余量和传播模型在传播方向上 的链路损耗误差;
[0116] 校正模块,用于依据所述多小区模型下的阴影衰落余量和链路损耗误差,对传播 模型进行校正;
[0117] 仿真模块,用于利用校正后的传播模型进行整体覆盖预测分析仿真,获取规划区 域内每个经缔度栅格点接收到的小区的RSRP值;
[0118] 处理模块,用于处理所述规划区域内每个经缔度栅格点接收到的小区的RSRP值, 确认各个小区之间的邻区关系。
[0119] 其中,所述第一获取模块包括:
[0120] 估算模块,用于利用公式5估算出所述多小区模型下的阴影衰落余量曰:
条件下的区域覆盖概率;Pi,为小区Cell [i]的区域覆盖概率;a与传播环境有关;Hii是 小区Cell [i]的邻区个数
n为传播环境参数。
[0121] 阳122] 为单小区 阳123] 所述第一获取模块还包括:
[0124] 查询模块,用于查询经过傅里叶级数拟合后的误差-角度函数曲线,得到传播模 型在传播方向上的所述链路损耗误差。
[01巧]即使经过校正,依据传播模型得到的仿真数据与实测数据之间还是有差别的,为 了避免上述依据校正后的传播模型得到的邻区关系出现较大的误差,本发明具体实施例还 引入了对实测数据的处理。 阳126] 在本发明具体实施例中,所述确认邻区关系的装置还包括:
[0127] 预处理模块,用于预处理实测数据,得到规划区域内每个经缔度位置点接收到的 小区的RSRP值,确认各个小区之间的初始邻区关系;
[012引合并模块,用于合并所述初始邻区关系和邻区关系,得到最终的邻区关系。
[0129] 在获得实测数据后,要对实测数据进行预处理。具体的,所述预处理模块包括:
[0130] 第二获取模块,用于获得规划区域内每个经缔度位置点接收到的小区的RSRP值; 阳131] 重定模块,用于当规划区域内同一个经缔度位置点接收到的同一个小区的RSRP 值为N个且N > 2时,重定小区的RSRP值;重定方法如下: 阳132] 当N > 20时,选用N个RSRP值的平均值,作为所述经缔度位置点接收到的所述小 区的RSRP值;例如,接收到的N个RSRP值为RSRP [0]、RSRP [1]、…、RSRP [N-1],那么重定 的RSRP值为巧SRP [0] +…+RSRP阳-1])/N,W克服小尺寸衰落的影响,得到一个大尺寸衰落 的结果。
[0133] 当N<20时,对N个RSRP值进行由大到小或由小到大的排序,取中值作为所述经缔 度位置点接收到的所述小区的RSRP值,具体的,当N为奇数时,选取中间的RSRP值作为所 述经缔度位置点接收到的所述小区的RSRP值,而当N为偶数时,选取中间的两个RSRP值的 平均值作为所述经缔度位置点接收到的所述小区的RSRP值。
[0134] 例如,接收到的N个RSRP值为RSRP [0]、RSRP [ 1 ]、…、RSRP [N-1 ],而由小到大的排 序为RSRP[a。]、RSRP[al]、…、RSRP[aNl],当N为奇数时,重定后的RSRP值为RSRP[a(Nl)/2], 当N为偶数时,重定后的RSRP值为脱RP [aN/2] +RSRP [a (N 2]/2]) /2。
[0135] 所述合并模块是对依据实测数据确认的初始邻区关系和依据校正后的传播模型 确认的邻区关系进行合并,得到最终的邻区关系。由于最终获得的邻区关系,充分考虑了实 测数据和仿真数据,且获得仿真数据的传播模型借由实测数据进行了精准的校正,所W依 据本发明得到的最终的邻区关系更可靠。
[0136] W上所述仅是本发明的优选实施方式,应当指出,对于本技术领域的普通技术人 员来说,在不脱离本发明原理的前提下,还可W做出若干改进和润饰,运些改进和润饰也应 视为本发明的保护范围。
【主权项】
1. 一种确认邻区关系的方法,其特征在于,包括: 获取多小区模型下的阴影衰落余量和传播模型在传播方向上的链路损耗误差; 依据所述多小区模型下的阴影衰落余量和链路损耗误差,对传播模型进行校正; 利用校正后的传播模型进行整体覆盖预测分析仿真,获取规划区域内每个经炜度栅格 点接收到的小区的RSRP值; 处理所述规划区域内每个经炜度栅格点接收到的小区的RSRP值,确认各个小区之间 的邻区关系。2. 根据权利要求1所述的确认邻区关系的方法,其特征在于,所述获取多小区模型下 的阴影衰落余量包括: 利用公式5估算出所述多小区模型下的阴影衰落余量〇 :件下的区域覆盖概率;Plitotal为小区Cell [i]的区域覆盖概率;a与传播环境有关;mi是小 区Cell [i]的邻区个数;,η为传播环境参数。3. 根据权利要求1所述的确认邻区关系的方法,其特征在于,所述获取传播模型在传 播方向上的链路损耗误差包括: 查询经过傅里叶级数拟合后的误差-角度函数曲线,得到传播模型在传播方向上的所 述链路损耗误差。4. 根据权利要求1所述的确认邻区关系的方法,其特征在于,还包括: 预处理实测数据,得到规划区域内每个经炜度位置点接收到的小区的RSRP值,确认各 个小区之间的初始邻区关系; 合并所述初始邻区关系和邻区关系,得到最终的邻区关系。5. 根据权利要求4所述的确认邻区关系的方法,其特征在于,所述预处理实测数据,得 到规划区域内每个经炜度位置点接收到的小区的RSRP值包括: 获取规划区域内每个经炜度位置点接收到的小区的RSRP值; 当规划区域内同一个经炜度位置点接收到的同一个小区的RSRP值为N个且N多2时, 重定小区的RSRP值;重定方法如下: 当N多20时,选用N个RSRP值的平均值,作为所述经炜度位置点接收到的所述小区的 RSRP 值; 当N〈20时,对N个RSRP值进行由大到小或由小到大的排序,取中值作为所述经炜度位 置点接收到的所述小区的RSRP值,具体的,当N为奇数时,选取中间的RSRP值作为所述经 炜度位置点接收到的所述小区的RSRP值,而当N为偶数时,选取中间的两个RSRP值的平均 值作为所述经炜度位置点接收到的所述小区的RSRP值。6. -种确认邻区关系的装置,其特征在于,包括: 第一获取模块,用于获取多小区模型下的阴影衰落余量和传播模型在传播方向上的链 路损耗误差; 校正模块,用于依据所述多小区模型下的阴影衰落余量和链路损耗误差,对传播模型 进行校正; 仿真模块,用于利用校正后的传播模型进行整体覆盖预测分析仿真,获取规划区域内 每个经炜度栅格点接收到的小区的RSRP值; 处理模块,用于处理所述规划区域内每个经炜度栅格点接收到的小区的RSRP值,确认 各个小区之间的邻区关系。7. 根据权利要求6所述的确认邻区关系的装置,其特征在于,所述第一获取模块包括: 估算模块,用于利用公式5估算出所述多小区模型下的阴影衰落余量 〇 :下的区域覆盖概率;Plitotal为小区Cell [i]的区域覆盖概率;a与传播环境有关;mi是小区 Cell [i]的邻区个数;,· η为传播环境参数。8. 根据权利要求6所述的确认邻区关系的装置,其特征在于,所述第一获取模块包括: 查询模块,用于查询经过傅里叶级数拟合后的误差-角度函数曲线,得到传播模型在 传播方向上的所述链路损耗误差。9. 根据权利要求1所述的确认邻区关系的装置,其特征在于,还包括: 预处理模块,用于预处理实测数据,得到规划区域内每个经炜度位置点接收到的小区 的RSRP值,确认各个小区之间的初始邻区关系; 合并模块,用于合并所述初始邻区关系和邻区关系,得到最终的邻区关系。10. 根据权利要求9所述的确认邻区关系的方法,其特征在于,所述预处理模块包括: 第二获取模块,用于获取规划区域内每个经炜度位置点接收到的小区的RSRP值; 重定模块,用于当规划区域内同一个经炜度位置点接收到的同一个小区的RSRP值为N 个且N彡2时,重定小区的RSRP值;重定方法如下: 当N多20时,选用N个RSRP值的平均值,作为所述经炜度位置点接收到的所述小区的 RSRP 值; 当N〈20时,对N个RSRP值进行由大到小或由小到大的排序,取中值作为所述经炜度位 置点接收到的所述小区的RSRP值,具体的,当N为奇数时,选取中间的RSRP值作为所述经 炜度位置点接收到的所述小区的RSRP值,而当N为偶数时,选取中间的两个RSRP值的平均 值作为所述经炜度位置点接收到的所述小区的RSRP值。
【文档编号】H04W16/18GK105828342SQ201510004738
【公开日】2016年8月3日
【申请日】2015年1月6日
【发明人】齐岩, 李伟东, 王凤勇, 高子健, 谭永波
【申请人】中国移动通信集团黑龙江有限公司
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