专利名称：Wi-Fi热点部署规划阶段的精确选点方法及模型的制作方法
技术领域：
本发明涉及通信技术领域，具体涉及一种Wi-Fi热点部署规划阶段的精确选点方法及模型。
背景技术：
电信运营商的数据业务迅猛增长，导致网络管道化现象严重，网络建设投资收益降低。随着智能终端不断普及，用户数据业务需求的不断增长，将进一步加剧蜂窝网络的负担。在此形势下，WLAN (Wireless Local Area Networks,无线局域网络)普遍被移动运营商认为是为宏网络分流的重要手段。Wi-Fi (Wireless Fidelity,无线保真)是一种可以将个人电脑、手持设备(如 PDA、终端)等终端以无线方式互相连接的技术，它是当前应用最为广泛的WLAN标准。能够通过Wi-Fi接入互联网网络的地方被称为Wi-Fi热点，精确部署Wi-Fi热点是宏网络健康发展及WLAN正常运营必须要考虑的问题。在现有技术中，通常有两种方式来确定是否需要部署Wi-Fi热点一种是通过蜂窝网络小区数据流量高低来确定该小区是否适合部署Wi-Fi热点，另一种是通过地理化的数据业务流量地图来判断潜在的Wi-Fi热点位置的经纬度。无论上述哪种方式，仅仅考虑了数据业务的流量，导致判断结果会有较大误差，t匕如(I)在某些区域，比如在学校，学生终端上网需求大导致这类小区的数据业务流量统计很高。但学生人群中使用的都是中低端终端，支持Wi-Fi的比例低，从分流的角度来看，这类小区实际上并不适合部署Wi-Fi热点。(2)从运营商对于WLAN的定位来看,普遍希望WLAN能够分流蜂窝网络中的低价值业务。所谓低价值业务，指的是流量高但收益低、或者过多消耗网络资源的业务，如QQ等即时通讯业务的流量很小，但消耗网络资源极高。此类业务是WLAN网络的重点分流对象，仅依靠流量高低无法判断。
发明内容
本发明实施例提供一种Wi-Fi热点部署规划阶段的精确选点方法及模型，以提高Wi-Fi热点部署的精确性。为了解决以上技术问题，本发明实施例采取的技术方案是一种Wi-Fi热点部署规划阶段的精确选点方法，包括采集统计周期内各候选区域的统计数据；根据业务类指标对各候选区域的统计数据进行评估，得到业务评估得分；根据用户行为类指标和终端类指标这两者中的一类或两类对各候选区域的统计数据进行评估，得到用户行为评估得分或/和终端渗透率评估得分；根据对应各候选区域的各类评估得分进行汇总计算，得到每个候选区域的热度值；将热度值大于设定的阈值的候选区域作为Wi-Fi热点区域。一种Wi-Fi热点部署规划阶段的精确选点模型，包括数据采集单元，用于采集统计周期内各候选区域的统计数据；业务指标评估单元，根据业务类指标对各候选区域的统计数据进行评估，得到业务评估得分；其它指标评估单元，用于根据用户行为类指标和终端类指标这两者中的一类或两类对各候选区域的统计数据进行评估，得到用户行为评估得分或/和终端渗透率评估得分；计算单元，用于根据所述业务指标评估单元和所述其它指标评估单元得到的对应 各候选区域的各类评估得分进行汇总计算，得到每个候选区域的热度值；热点区域确定单元，用于将热度值大于设定的阈值的候选区域作为Wi-Fi热点区域。本发明实施例Wi-Fi热点部署规划阶段的精确选点方法及模型，对于各候选区域的业务类指标、以及用户行为类指标和终端类指标这两者中的一类或两类进行综合评估，根据评估结果计算各候选区域的热度值，从而快速准确地识别和确定最佳的Wi-Fi部署地点。
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，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I是本发明实施例Wi-Fi热点部署规划阶段的精确选点方法的流程图；图2是本发明实施例Wi-Fi热点部署规划阶段的精确选点模型的一种结构示意图；图3是本发明实施例Wi-Fi热点部署规划阶段的精确选点模型的另一种结构示意图。
具体实施例方式为了使本技术领域的人员更好地理解本发明实施例的方案，下面结合附图和实施方式对本发明实施例作进一步的详细说明。本发明实施例Wi-Fi热点部署规划阶段的精确选点Wi-Fi热点部署规划阶段的精确选点方法及模型，对于各候选区域的业务类指标、以及用户行为类指标或/和终端类指标的统计指标套用模型进行综合评估，根据评估结果计算各候选区域的热度值，从而快速准确地识别和确定最佳的Wi-Fi部署地点。如图I所示，是本发明实施例Wi-Fi热点部署规划阶段的精确选点方法的流程图，包括以下步骤步骤101，采集统计周期内各候选区域的统计数据。
上述统计周期可以任意设定，比如三天到一周。所述候选区域是指现有的网蜂窝网络的候选区域，可以是小区级的或栅格级(例如25米X 25米，50米X 50米，100米XlOO米等粒度的栅格)的区域。上述统计数据可以包括以下任意一种或多种数据业务统计数据、用户的运营或运维统计数据、不同品牌终端统计数据，当然，根据需要，还可以包括其它数据，对此本发明实施例不做限定。步骤102，根据业务类指标对各候选区域的统计数据进行评估，得到业务评估得分。在实际应用中，根据业务的不同，可以设定不同的业务类指标，比如，对于小区级 的候选区域，所述业务类指标可以包括以下任意一项或多项无线资源利用率、忙时数据业务流量、数据业务信道承载效率、数据业务信道拥塞率、数据业务信道资源占用率、低价值业务比例；对于栅格级的候选区域，所述业务类指标可以包括上述指标中可以细化到栅格级的任意一项或多项。需要说明的是，针对上述每项业务类指标需要设定一个门限值，其值可以参考全网小区平均值来设定，比如可以是全网小区平均值的I. 2倍，也可以根据使用人员的期望进行设定，以适应不同场景需要。在根据业务类指标对一个候选区域的统计数据进行评估时，可以首先将该候选区域的统计数据中与相应的业务类指标对应的门限值进行比较，如果小于或等于对应的门限值，则不被考虑，业务评估得分为O ;如果大于对应的门限值，则计算评估得分。评估得分为实际统计数据与对应的业务类指标对应的门限值的比值乘以一定的权重。每个指标的权重可以根据实际需要来设定，权重越大表明该指标的重要性越高。步骤103，根据用户行为类指标和终端类指标这两者中的一类或两类对各候选区域的统计数据进行评估，得到用户行为评估得分或/和终端渗透率评估得分。如，对于小区级的候选区域，所述用户行为类指标可以包括以下任意一项或多项高端用户的比例、使用Wi-Fi流量套餐的用户比例、经常使用Wi-Fi的用户比例、使用不支持Wi-Fi终端的用户的平均数据流量、使用支持Wi-Fi终端的用户的平均数据流量、支持Wi-Fi的终端贡献的总PS (Packet Switch，分组交换)流量占小区总数据流量的比例；所述终端类指标可以包括以下任意一项或多项支持Wi-Fi的终端比例、明星终端比例、数据卡比例。同样，针对上述每项业务类指标需要设定一个门限值，其值可以参考全网小区平均值来设定，比如可以是全网小区平均值的I. 2倍，也可以根据使用人员的期望进行设定，以适应不同场景需要。在根据用户行为类指标对一个候选区域的统计数据进行评估时，可以首先将该候选区域的统计数据中与用户行为相关的统计数据与相应的用户行为类指标的门限值进行比较，如果小于或等于相应的用户行为类指标对应的门限值，则不被考虑，业务评估得分为
O;如果大于对应的门限值，则计算评估得分。评估得分为实际统计数据与对应的门限值的比值乘以一定的权重。每个指标的权重可以根据实际需要来设定，权重越大表明该指标的重要性越高。同样，根据终端类指标对一个候选区域的统计数据进行评估的过程与上述类似，在此不再详细说明。步骤104，根据对应各候选区域的各类评估得分进行汇总计算，得到每个候选区域的热度值。对于每个候选区域，在得到对应该候选区域的各项评估得分后，可以将这些不同类指标项的评估得分进行加权平均，得到对应候选区域的热度值。每个指标项的评估得分的权重可以根据实际需要来设定，不同指标项对应的权重可以相同，也可以不同，当然，可以是正数，也可以是负数。步骤105，将热度值大于设定的阈值的候选区域作为Wi-Fi热点区域。另外，为了方便用户的使用，在本发明实施例中，还可根据各候选区域的热度值生成Wi-Fi潜在热点分布图，从而更直观地体现Wi-Fi潜在热点分布。下面举例进一步详细说明本发明实施例Wi-Fi热点部署规划阶段的精确选点方法针对不同粒度的候选区域的热度确定原则。例I :针对小区粒度的候选区域
权利要求
1.一种Wi-Fi热点部署规划阶段的精确选点方法，其特征在于，包括 采集统计周期内各候选区域的统计数据； 根据业务类指标对各候选区域的统计数据进行评估，得到业务评估得分； 根据用户行为类指标和终端类指标这两者中的一类或两类对各候选区域的统计数据进行评估，得到用户行为评估得分或/和终端渗透率评估得分； 根据对应各候选区域的各类评估得分进行汇总计算，得到每个候选区域的热度值； 将热度值大于设定的阈值的候选区域作为Wi-Fi热点区域。
2.如权利要求I所述的方法，其特征在于，所述统计数据包括以下任意一种或多种 数据业务统计数据、用户的运营或运维统计数据、不同品牌终端统计数据。
3.如权利要求I所述的方法，其特征在于，所述候选区域的粒度为小区级； 所述业务类指标包括以下任意一项或多项无线资源利用率、忙时数据业务流量、数据业务信道承载效率、数据业务信道拥塞率、数据业务信道资源占用率、低价值业务比例；所述用户行为类指标包括以下任意一项或多项高端用户的比例、使用Wi-Fi流量套餐的用户比例、经常使用Wi-Fi的用户比例、使用不支持Wi-Fi终端的用户的平均数据流量、使用支持Wi-Fi终端的用户的平均数据流量、支持Wi-Fi的终端贡献的总分组交换流量占小区总数据流量的比例； 所述终端类指标包括以下任意一项或多项支持Wi-Fi的终端比例、明星终端比例、数据卡比例。
4.如权利要求I所述的方法，其特征在于，所述候选区域的粒度为栅格级； 所述业务类指标包括以下任意一项或多项数据业务流量、RRC拥塞率、低价值业务比例； 所述用户行为类指标包括以下任意一项或多项栅格内的固定用户数、固定用户中高端用户的比例、固定用户中使用Wi-Fi流量套餐的用户比例、固定用户中经常使用Wi-Fi的用户比例、固定用户中使用不支持Wi-Fi终端的用户的平均数据流量、使用支持Wi-Fi终端的用户的平均数据流量、支持Wi-Fi的终端贡献的总分组交换流量占栅格内总数据流量的比例； 所述终端类指标包括以下任意一项或多项支持Wi-Fi的终端比例、明星终端比例、数据卡比例。
5.如权利要求I所述的方法，其特征在于，所述根据对应各候选区域的各类评估得分进行汇总计算，得到每个候选区域的热度值包括 分别对每个候选区域的各类评估得分进行加权平均，得到对应候选区域的热度值。
6.如权利要求I至5任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括 根据各候选区域的热度值生成Wi-Fi热点分布图。
7.—种Wi-Fi热点部署规划阶段的精确选点模型，其特征在于，包括 数据采集单元，用于采集统计周期内各候选区域的统计数据； 业务指标评估单元，根据业务类指标对各候选区域的统计数据进行评估，得到业务评估得分； 其它指标评估单元，用于根据用户行为类指标和终端类指标这两者中的一类或两类对各候选区域的统计数据进行评估，得到用户行为评估得分或/和终端渗透率评估得分；计算单元，用于根据所述业务指标评估单元和所述其它指标评估单元得到的对应各候选区域的各类评估得分进行汇总计算，得到每个候选区域的热度值； 热点区域确定单元，用于将热度值大于设定的阈值的候选区域作为Wi-Fi热点区域。
8.如权利要求I所述的模型，其特征在于，所述候选区域的粒度为小区级或栅格级。
9.如权利要求I所述的模型，其特征在于， 所述计算单元，具体用于分别对每个候选区域的各类评估得分进行加权平均，得到对应候选区域的热度值。
10.如权利要求6至9任一项所述的模型，其特征在于，所述模型还包括 分布图生成单元，用于根据所述计算单元得到的各候选区域的热度值生成Wi-Fi热点分布图。
全文摘要
一种Wi-Fi热点部署规划阶段的精确选点方法及模型，所述方法包括采集统计周期内各候选区域的统计数据；根据业务类指标对各候选区域的统计数据进行评估，得到业务评估得分；根据用户行为类指标和终端类指标这两者中的一类或两类对各候选区域的统计数据进行评估，得到用户行为评估得分或/和终端渗透率评估得分；根据对应各候选区域的各类评估得分进行汇总计算，得到每个候选区域的热度值；将热度值大于设定的阈值的候选区域作为Wi-Fi热点区域。
文档编号H04W16/22GK102726089SQ201180002536
公开日2012年10月10日 申请日期2011年11月25日 优先权日2011年11月25日
发明者任波, 任翠红, 郝应涛, 钱苏敏 申请人:华为技术有限公司