网络调整方法及装置与流程
本发明涉及通信领域，特别涉及一种网络调整方法及装置。
背景技术：
通信网络通常包括基站和终端，基站上设置有至少一个天线，每个天线对应至少一个小区，每个基站管理该基站上的天线对应的小区，基站可以通过天线与位于该基站管理的小区的覆盖范围内的终端进行通信。
相关技术中，通信网络中基站的个数以及基站管理的小区的个数较多，小区的覆盖范围之间存在重叠覆盖区域，使得小区之间的相关度较大，相关度较大的两个小区互相影响小区的覆盖范围内的信号质量。当某一小区的覆盖范围内的环境发生变化，且该小区的覆盖范围内的信号质量变差时，管理该小区的基站与位于该小区的覆盖范围内的终端的通信质量变差。此时，与该小区覆盖范围存在重叠覆盖区域的其他小区的覆盖范围内的信号也有可能变差，所以，需要对通信网络中的多个小区同时进行网络调整。具体的，可以根据通信网络中多个小区的环境参数，以及各个小区之间的相关度，对通信网络中的多个小区进行网络调整，示例的，可以对通信网络中每个小区对应的天线方向进行调整，改善通信网络中每个小区的覆盖范围内的信号质量，实现对多个小区的网络调整。
由于相关技术中，通信网络中存在重叠覆盖区域的小区较多，在对多个小区进行网络调整的过程中，需要同时考虑多个小区之间的互相影响，因此，网络调整的复杂度较高，网络调整的效率较低。
技术实现要素：
为了解决网络调整的效率较低的问题，本发明提供了一种网络调整方法及装置。所述技术方案如下：
第一方面，提供了一种网络调整方法，所述方法包括：
获取通信网络中m个小区的参数信息，所述m为大于或等于2的整数；
根据通信网络中m个小区的参数信息，确定所述m个小区内任意两个小区的相关度；
根据所述任意两个小区的相关度，确定目标分组集合，所述目标分组集合为至少2个分组集合中异小区相关度之和最小的分组集合，所述至少2个分组集合中每个分组集合的元素为所述m个小区的小区标识，所述每个分组集合中的元素划分为至少2个分组，任一分组集合的异小区相关度之和为所述任一分组集合中所有位于不同分组的两个小区标识对应的小区的相关度之和；
对所述目标分组集合中每个分组内的小区标识对应的小区进行网络调整。
由于根据通信网络中m个小区的参数信息，确定了m个小区内任意两个小区的相关度，并根据该m个小区内任意两个小区的相关度，确定了目标分组集合，并对目标分组集合中每个分组内的小区标识对应的小区进行网络调整。该目标分组集合为至少2个分组集合中异小区相关度之和最小的分组集合，即该目标分组集合中的每个分组内的小区标识对应的小区与其他分组内的小区标识对应的小区的相关度较小，在对一个分组内的小区标识对应的小区进行网络调整时，仅仅需要考虑该小区与该一个分组内的小区标识对应的小区之间的相互影响，而无需考虑该小区与其他分组内小区标识对应的小区之间的相互影响，所以，简化了网络调整的复杂度，提高了网络调整的效率。
示例的，可以将每个分组作为一个独立的个体，同时对该至少2个分组内的小区标识对应的小区进行网络调整，由于将该m个小区的小区标识进行了分组，即每个分组内的小区标识的个数小于m，所以在对每个分组内的小区标识对应的小区进行网络调整时，每个分组内进行网络调整的小区数目较少，所以网络调整的速度较快，网络调整的效率较高。
需要说明的是，在需要对通信网络中的所有小区进行网络调整时，可以获取该通信网络中的每个小区的覆盖范围信息和网络工程参数信息；当仅仅需要对某一部分小区进行网络调整，且对该某一部分小区进行网络调整不会影响其他小区，及无需对其他小区进行网络调整时，可以仅仅获取该一部分小区的覆盖范围信息和网络工程参数信息，该一部分小区可以为同一个基站管理的不同小区，也可以是不同基站管理的不同小区，本发明实施例对此不作限定。示例的，当该通信网络中仅仅包含一个小区时，则可以直接获取该一个小区的参数 信息，并直接对该一个小区进行网络调整。
结合第一方面，在第一方面的第一种可实现方式中，所述根据m个小区内任意两个小区的相关度，确定目标分组集合，包括：
根据所述任意两个小区的相关度，生成所述m个小区的相关度矩阵，所述相关度矩阵中的元素Wi,j表示所述任意两个小区i和j的相关度；
根据所述m个小区的相关度矩阵，生成所述m个小区的对角矩阵，所述m个小区的对角矩阵中对角线的元素
将所述m个小区的对角矩阵与所述m个小区的相关度矩阵的差，作为所述m个小区的特征矩阵；
确定所述m个小区的特征矩阵的第二小特征向量，所述第二小特征向量中的元素与所述m个小区的小区标识一一对应；
采用聚类算法，将所述m个小区的特征矩阵的第二小特征向量中的元素分为n组，所述n为大于或等于2的整数；
根据n组第二小特征向量的元素依次查询所述第二小特征向量中的元素与所述m个小区的对应关系；
根据查询结果确定所述目标分组集合，所述目标分组集合中，每个分组的小区标识与所述n组第二小特征向量的元素中的同一组元素一一对应。
任一分组集合的异小区相关度为任一分组集合中所有位于不同分组的两个小区标识对应的小区的相关度之和。任一分组集合的同小区相关度为任一分组集合中所有位于相同分组的两个小区标识对应的小区的相关度之和。由于目标分组集合为至少2个分组集合中，异小区相关度之和最小的分组集合，因此，该目标分组集合也是，该至少2个分组集合中同小区相关度之和最大的分组集合。需要说明的是，该同小区为位于相同分组内的两个小区标识对应的两个小区，该异小区为位于不同分组的两个小区标识对应的两个小区。
结合第一方面，在第一方面的第二种可实现方式中，所述获取通信网络中m个小区的参数信息，包括：
获取通信网络中每个小区的覆盖范围信息和网络工程参数信息，所述网络工程参数信息包括：管理所述m个小区中每个小区的基站的位置信息、每个小区对应的天线的方向信息：
所述根据所述参数信息，确定所述m个小区内任意两个小区的相关度，包括：
根据所述管理每个小区的基站的位置信息，确定管理所述任意两个小区的基站的实际距离；
根据所述实际距离以及每个小区对应的天线的方向信息，确定管理所述任意两个小区的基站的有效距离，所述有效距离用于表示所述任意两个小区在地理位置上的关联程度；
根据所述每个小区的覆盖范围信息，确定任意两个小区的重叠覆盖面积；
根据所述任意两个小区的重叠覆盖面积以及所述有效距离，确定所述任意两个小区的相关度。
结合第一方面的第二种可实现方式，在第一方面的第三种可实现方式中，所述根据所述任意两个小区的重叠覆盖面积以及所述有效距离，确定所述任意两个小区的相关度，包括：
根据所述任意两个小区的重叠覆盖面积、所述有效距离以及相关度公式，确定所述任意两个小区的相关度，所述相关度公式为：
Wi,j＝weight 1*Si∩Sj-weight 2*Di,j，
其中，所述Wi,j为所述任意两个小区i和j的相关度，所述weight1与所述weight2为常数，所述Si∩Sj为所述任意两个小区i和j的重叠覆盖面积，所述Di,j为管理所述任意两个小区i和j的基站的有效距离。
结合第一方面的第二种可实现方式，在第一方面的第四种可实现方式中，所述根据所述实际距离以及每个小区对应的天线的方向信息，确定管理所述任意两个小区的基站的有效距离，包括：
根据所述实际距离、每个小区对应的天线的方向信息以及有效距离公式，确定任意两个基站的有效距离，所述有效距离公式为：
Di,j＝di,j+x*di,j*(cosβ-cosα)，
其中，所述α＝I-IJtoNorth，所述β＝J-IJtoNorth，
所述I为管理小区i的基站的正北方向顺时针旋转到小区i对应的天线在地平面上的投影所在的方向所经历的角度，所述J为管理小区j的基站的正北方向顺时针旋转到小区j对应的天线在地平面上的投影所在的方向所经历的角度，所述IJtoNorth为所述正北方向顺时针旋转到管理小区i的基站朝向管理小区j的基 站的方向所经历的角度，所述Di,j为管理小区i的基站与管理小区j的基站的有效距离，所述x为常数，所述di,j为所述实际距离，所述小区i和所述小区j为所述任意两个小区。
第二方面，提供了一种网络调整装置，所述网络调整装置包括：
获取单元，用于获取通信网络中m个小区的参数信息，所述m为大于或等于2的整数；
第一确定单元，用于根据所述参数信息，确定所述m个小区内任意两个小区的相关度；
第二确定单元，用于根据所述任意两个小区的相关度，确定目标分组集合，所述目标分组集合为至少2个分组集合中异小区相关度之和最小的分组集合，所述至少2个分组集合中每个分组集合的元素为所述m个小区的小区标识，所述每个分组集合中的元素划分为至少2个分组，任一分组集合的异小区相关度之和为所述任一分组集合中所有位于不同分组的两个小区标识对应的小区的相关度之和；
调整单元，用于用于对所述目标分组集合中每个分组内的小区标识对应的小区进行网络调整。
结合第二方面，在第二方面的第一种可实现方式中，所述第二确定单元还用于：
根据所述任意两个小区的相关度，生成所述m个小区的相关度矩阵，所述相关度矩阵中的元素Wi,j表示所述任意两个小区i和j的相关度；
根据所述m个小区的相关度矩阵，生成所述m个小区的对角矩阵，所述m个小区的对角矩阵中对角线的元素
将所述m个小区的对角矩阵与所述m个小区的相关度矩阵的差，作为所述m个小区的特征矩阵；
确定所述m个小区的特征矩阵的第二小特征向量，所述第二小特征向量中的元素与所述m个小区的小区标识一一对应；
采用聚类算法，将所述m个小区的特征矩阵的第二小特征向量中的元素分为n组，所述n为大于或等于2的整数；
根据n组第二小特征向量的元素依次查询所述第二小特征向量中的元素与 所述m个小区的对应关系；
根据查询结果确定所述目标分组集合，所述目标分组集合中，每个分组的小区标识与所述n组第二小特征向量的元素中的同一组元素一一对应。
结合第二方面，在第二方面的第二种可实现方式中，所述获取单元还用于：获取通信网络中每个小区的覆盖范围信息和网络工程参数信息，所述网络工程参数信息包括：管理所述m个小区中每个小区的基站的位置信息、每个小区对应的天线的方向信息；
所述第一确定单元包括：
第一确定模块，用于根据所述管理每个小区的基站的位置信息，确定管理所述任意两个小区的基站的实际距离；
第二确定模块，用于根据所述实际距离以及每个小区对应的天线的方向信息，确定管理所述任意两个小区的基站的有效距离，所述有效距离用于表示所述任意两个小区在地理位置上的关联程度；
第三确定模块，用于根据所述每个小区的覆盖范围信息，确定任意两个小区的重叠覆盖面积；
第四确定模块，用于根据所述任意两个小区的重叠覆盖面积以及所述有效距离，确定所述任意两个小区的相关度。
结合第二方面的第二种可实现方式，在第二方面的第三种可实现方式中，所述第四确定模块还用于：
根据所述任意两个小区的重叠覆盖面积、所述有效距离以及相关度公式，确定所述任意两个小区的相关度，所述相关度公式为：
Wi,j＝weight 1*Si∩Sj-weight 2*Di,j，
其中，所述Wi,j为所述任意两个小区i和j的相关度，所述weight1与所述weight2为常数，所述Si∩Sj为所述任意两个小区i和j的重叠覆盖面积，所述Di,j为管理所述任意两个小区i和j的基站的有效距离。
结合第二方面的第二种可实现方式，在第二方面的第四种可实现方式中，所述第二确定模块还用于：
根据所述实际距离、每个小区对应的天线的方向信息以及有效距离公式，确定任意两个基站的有效距离，所述有效距离公式为：
Di,j＝di,j+x*di,j*(cosβ-cosα)，
其中，所述α＝I-IJtoNorth，所述β＝J-IJtoNorth，
所述I为管理小区i的基站的正北方向顺时针旋转到小区i对应的天线在地平面上的投影所在的方向所经历的角度，所述J为管理小区j的基站的正北方向顺时针旋转到小区j对应的天线在地平面上的投影所在的方向所经历的角度，所述IJtoNorth为所述正北方向顺时针旋转到管理小区i的基站朝向管理小区j的基站的方向所经历的角度，所述Di,j为管理小区i的基站与管理小区j的基站的有效距离，所述x为常数，所述di,j为所述实际距离，所述小区i和所述小区j为所述任意两个小区。
第三方面，提供了一种网络调整装置，所述网络调整装置包括：至少一个处理器、至少一个网络接口、存储器和至少一个通信总线，所述处理器用于执行所述存储器中存储的程序，所述程序包括：
获取通信网络中m个小区的参数信息，所述m为大于或等于2的整数；
根据所述参数信息，确定所述m个小区内任意两个小区的相关度；
根据所述任意两个小区的相关度，确定目标分组集合，所述目标分组集合为至少2个分组集合中异小区相关度之和最小的分组集合，所述至少2个分组集合中每个分组集合的元素为所述m个小区的小区标识，所述至少2个分组集合中的元素划分为至少2个分组，任一分组集合的异小区相关度之和为所述任一分组集合中所有位于不同分组的两个小区标识对应的小区的相关度之和；
对所述目标分组集合中每个分组内的小区标识对应的小区进行网络调整。
本发明提供了一种网络调整方法及装置，根据通信网络中m个小区的参数信息，确定了m个小区内任意两个小区的相关度，并根据该m个小区内任意两个小区的相关度，确定了目标分组集合，并对目标分组集合中每个分组内的小区标识对应的小区进行网络调整。由于该目标分组集合为至少2个分组集合中异小区相关度之和最小的分组集合，即该目标分组集合中的每个分组内的小区标识对应的小区与其他分组内的小区标识对应的小区的相关度较小，在对一个分组内的小区标识对应的小区进行网络调整时，仅仅需要考虑该小区与该一个分组内的小区标识对应的小区之间的相互影响，而无需考虑该小区与其他分组内小区标识对应的小区之间的相互影响，所以，简化了网络调整的复杂度，提高了网络调整的效率。
应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的， 并不能限制本发明。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例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是本发明实施例提供的一种通信网络的示意图；
图2是本发明实施例提供的一种网络调整方法的方法流程图；
图3-1是本发明实施例提供的另一种网络调整方法的方法流程图；
图3-2是本发明实施例提供的一种确定相关度的方法流程图；
图3-3是本发明实施例提供的另一种通信网络的示意图；
图3-4是本发明实施例提供的一种有权无向图；
图3-5是本发明实施例提供的一种确定目标分组集合的方法流程图；
图3-6是本发明实施例提供的一种有权无向图的分组情况示意图；
图4-1是本发明实施例提供的一种网络调整装置的结构示意框图；
图4-2是本发明实施例提供的一种第一确定单元的结构示意框图；
图5是本发明实施例提供的另一种网络调整装置的结构示意框图。
通过上述附图，已示出本发明明确的实施例，后文中将有更详细的描述。这些附图和文字描述并不是为了通过任何方式限制本发明构思的范围，而是通过参考特定实施例为本领域技术人员说明本发明的概念。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明实施方式作进一步地详细描述。
请参考图1，其示出了本发明各个实施例所涉及的一种通信网络的示意图。参见图1，该通信网络可以包括基站01和终端02，每个基站01上设置有至少一个天线A，每个天线A对应至少一个小区011，每个基站01管理该基站01上的天线A对应的小区011，基站01可以与位于该基站01管理的小区011的覆盖范围内的终端02通过天线A进行通信，图1中以一个基站01上设置有三个 天线A，每个天线A对应一个小区011为例。
示例的，每个基站01上设置的每个天线分别偏向不同的方向，图1中每个基站01上设置的三个天线A中，任意两个天线A形成的夹角可以为120度。每个天线能够发送和接收一定频率范围的信号，每个天线对应的小区的覆盖范围内的终端通过该天线与管理该小区的基站之间进行通信的信号频率范围，位于该天线能够发送和接收的信号的频率范围内。假设某个基站上的天线能够发送和接收的信号的频率范围为300～3300赫兹，则该天线对应的小区的覆盖范围内的终端通过该天线与管理该小区的基站进行通信的信号频率范围位于300～3300赫兹内。
实际应用中，通信网络中基站01的个数以及基站01管理的小区011的个数较多，小区的覆盖范围之间存在重叠覆盖区域，使得小区之间的相关度较大，相关度较大的两个小区互相影响小区的覆盖范围内的信号质量。如图1所示，当小区011a的覆盖范围内的环境发生变化，且该小区011a的覆盖范围内的信号质量变差时，管理该小区011a的基站01与位于该小区011a的覆盖范围内的终端02a的通信质量变差。此时，与该小区011a存在重叠覆盖区域的小区011b的信号也有可能变差，所以，需要对通信网络中的多个小区同时进行网络调整。
如图2所示，本发明实施例提供了一种网络调整方法，该网络调整方法可以用于网络调整装置，该网络调整装置可以包括处理器、存储器、通信总线和网络接口，工作人员可以对各个小区的参数信息进行统计，并在网络调整装置需要获取各个小区的参数信息时，工作人员可以通过网络调整装置上的网络接口将各个小区的参数信息输入网络调整装置，示例的，该网络调整装置可以为计算机。该网络调整方法可以包括：
步骤201、获取通信网络中m个小区的参数信息，m为大于或等于2的整数。
步骤202、根据m个小区的参数信息，确定m个小区内任意两个小区的相关度。
步骤203、根据任意两个小区的相关度，确定目标分组集合，目标分组集合为至少2个分组集合中异小区相关度之和最小的分组集合，至少2个分组集合中每个分组集合的元素为m个小区的小区标识，每个分组集合中的元素划分为 至少2个分组，任一分组集合的异小区相关度之和为任一分组集合中所有位于不同分组的两个小区标识对应的小区的相关度之和。
步骤204、对目标分组集合中每个分组内的小区标识对应的小区进行网络调整。
综上所述，由于本发明实施例提供的网络调整方法中，根据通信网络中m个小区的参数信息，确定了m个小区内任意两个小区的相关度，并根据该m个小区内任意两个小区的相关度，确定了目标分组集合，并对目标分组集合中每个分组内的小区标识对应的小区进行网络调整。由于该目标分组集合为至少2个分组集合中异小区相关度之和最小的分组集合，即该目标分组集合中的每个分组内的小区标识对应的小区与其他分组内的小区标识对应的小区的相关度较小，在对一个分组内的小区标识对应的小区进行网络调整时，仅仅需要考虑该小区与该一个分组内的小区标识对应的小区之间的相互影响，而无需考虑该小区与其他分组内小区标识对应的小区之间的相互影响，所以，简化了网络调整的复杂度，提高了网络调整的效率。
可选的，步骤203可以包括：
根据任意两个小区的相关度，生成m个小区的相关度矩阵，相关度矩阵中的元素Wi,j表示任意两个小区i和j的相关度；
根据m个小区的相关度矩阵，生成m个小区的对角矩阵，m个小区的对角矩阵中对角线的元素
将m个小区的对角矩阵与m个小区的相关度矩阵的差，作为m个小区的特征矩阵；
确定m个小区的特征矩阵的第二小特征向量，第二小特征向量中的元素与m个小区的小区标识一一对应；
采用聚类算法，将m个小区的特征矩阵的第二小特征向量中的元素分为n组，n为大于或等于2的整数；
根据n组第二小特征向量的元素依次查询第二小特征向量中的元素与m个小区的对应关系；
根据查询结果确定目标分组集合，目标分组集合中，每个分组的小区标识与n组第二小特征向量的元素中的同一组元素一一对应。
示例的，步骤201可以包括：获取通信网络中每个小区的覆盖范围信息和网络工程参数信息，网络工程参数信息包括：管理m个小区中每个小区的基站的位置信息、每个小区对应的天线的方向信息；
步骤202可以包括：
根据管理每个小区的基站的位置信息，确定管理任意两个小区的基站的实际距离；根据实际距离以及每个小区对应的天线的方向信息，确定管理任意两个小区的基站的有效距离，有效距离用于表示任意两个小区在地理位置上的关联程度；根据每个小区的覆盖范围信息，确定任意两个小区的重叠覆盖面积；根据任意两个小区的重叠覆盖面积以及有效距离，确定任意两个小区的相关度。
根据任意两个小区的重叠覆盖面积以及有效距离，确定任意两个小区的相关度，可以包括：根据任意两个小区的重叠覆盖面积、有效距离以及相关度公式，确定任意两个小区的相关度，相关度公式为：
Wi,j＝weight 1*Si∩Sj-weight 2*Di,j，
其中，Wi,j为任意两个小区i和j的相关度，weight1与weight2为常数，Si∩Sj为任意两个小区i和j的重叠覆盖面积，Di,j为管理任意两个小区i和j的基站的有效距离。
可选的，根据管理任意两个小区的基站的实际距离以及每个小区对应的天线的方向信息，确定管理任意两个小区的基站的有效距离，包括：根据管理任意两个小区的基站的实际距离、每个小区对应的天线的方向信息以及有效距离公式，确定任意两个基站的有效距离，有效距离公式为：
Di,j＝di,j+x*di,j*(cosβ-cosα)，
其中，α＝I-IJtoNorth，β＝J-IJtoNorth，I为管理小区i的基站的正北方向顺时针旋转到小区i对应的天线在地平面上的投影所在的方向所经历的角度，J为管理小区j的基站的正北方向顺时针旋转到小区j对应的天线在地平面上的投影所在的方向所经历的角度，IJtoNorth为正北方向顺时针旋转到管理小区i的基站朝向管理小区j的基站的方向所经历的角度，Di,j为管理小区i的基站与管理小区j的基站的有效距离，x为常数，di,j为实际距离，小区i和小区j为任意两个小区。
综上所述，由于本发明实施例提供的网络调整方法中，根据通信网络中m个小区的参数信息，确定了m个小区内任意两个小区的相关度，并根据该m个 小区内任意两个小区的相关度，确定了目标分组集合，并对目标分组集合中每个分组内的小区标识对应的小区进行网络调整。由于该目标分组集合为至少2个分组集合中异小区相关度之和最小的分组集合，即该目标分组集合中的每个分组内的小区标识对应的小区与其他分组内的小区标识对应的小区的相关度较小，在对一个分组内的小区标识对应的小区进行网络调整时，仅仅需要考虑该小区与该一个分组内的小区标识对应的小区之间的相互影响，而无需考虑该小区与其他分组内小区标识对应的小区之间的相互影响，所以，简化了网络调整的复杂度，提高了网络调整的效率。
如图3-1所示，本发明实施例提供了另一种网络调整方法，该网络调整方法可以用于网络调整装置，该网络调整装置包括处理器、存储器、通信总线和网络接口，工作人员可以对各个小区的参数信息进行统计，并在网络调整装置需要获取各个小区的参数信息时，通过网络调整装置上的网络接口将各个小区的参数信息输入网络调整装置，示例的，该网络调整装置可以为计算机。该网络调整方法可以包括：
步骤301、获取通信网络中m个小区的参数信息，m为大于或等于2的整数。
具体的，可以获取该通信网络中的每个小区的覆盖范围信息和网络工程参数信息，该网络工程参数信息可以包括：管理每个小区的基站的位置信息、每个小区对应的天线的方向信息。该网络工程参数信息还可以包括：每个小区的名称、管理每个小区的基站的名称、每个小区发射信息的频点信息，可以对每个小区发射信息的频率进行编号，每个小区发射信息的频点信息可以为该小区发射信息的编号。
在获取每个小区的覆盖范围信息时，可以获取该通信网络中的路测/测量报告(英文：Drive Test/Measure Report；简称：DT/MR)数据，并对该DT/MR信息进行解析，得到该通信网络中每个小区的覆盖范围信息，需要说明的是，DT/MR信息的含义为DT信息或MR信息。示例的，小区Y的覆盖范围信息中可以包含，被小区Y覆盖的各个地理位置信息以及每个地理位置上的信号强度。可选的，该通信网络中每个小区的覆盖范围信息可以通过栅格的形式进行统计，即可以根据该通信网络中管理每个小区的基站的位置信息以及每个小区的覆盖 范围信息建立栅格，栅格中可以体现该通信网络中各个基站的位置、各个基站的相对位置以及该通信网络中每个小区的覆盖范围。
需要说明的是，在需要对该通信网络中的所有小区进行网络调整时，可以获取该通信网络中的每个小区的覆盖范围信息和网络工程参数信息；当仅仅需要对某一部分小区进行网络调整，且对该某一部分小区进行网络调整不会影响其他小区，及无需对其他小区进行网络调整时，可以仅仅获取该一部分小区的覆盖范围信息和网络工程参数信息，该一部分小区可以为同一个基站管理的不同小区，也可以是不同基站管理的不同小区，本发明实施例对此不作限定。示例的，当该通信网络中仅仅包含一个小区时，则可以直接获取该一个小区的参数信息，并直接对该一个小区进行网络调整。
步骤302、根据m个小区的参数信息，确定m个小区内任意两个小区的相关度。
在获取到m个小区的参数信息后，可以根据该m个小区的参数信息中每个小区的覆盖范围信息、管理每个小区的基站的位置信息和每个小区对应的天线的方向信息，确定m个小区内任意两个小区的相关度。
具体的，如图3-2所示，步骤302可以包括：
步骤3021、根据管理每个小区的基站的位置信息，确定管理m个小区中任意两个小区的基站的实际距离。
如图3-3所示，一个基站的正北方向x为该基站朝向地球北极点的方向。小区i、小区j和小区k为该m个小区内的任意三个小区，管理小区i的基站为011i，管理小区j的基站为011j，管理小区k的基站为011j，小区i与天线Ai对应，小区j与天线Aj对应，小区k与天线Ak对应。因此，管理小区i的基站011i和管理小区j的基站011j的实际距离与管理小区i的基站011i和管理小区k的基站011j的实际距离均为d。
步骤3022、根据管理任意两个小区的基站的实际距离以及每个小区对应的天线的方向信息，确定管理任意两个小区的基站的有效距离.
示例的，有效距离用于表示任意两个小区在地理位置上的关联程度。可以根据管理任意两个小区的基站的实际距离、每个小区对应的天线的方向信息，确定管理每个小区的基站的正北方向顺时针旋转到该小区对应的天线在地平面上的投影所在的方向所经历的角度，以及正北方向顺时针旋转到管理一个小区 的基站朝向管理另一个小区的基站的方向所经历的角度。然后，可以根据有效距离公式，确定任意两个基站的有效距离，有效距离公式为：
Di,j＝di,j+x*di,j*(cosβ-cosα)，
其中，α＝I-IJtoNorth，β＝J-IJtoNorth，I为管理小区i的基站的正北方向顺时针旋转到小区i对应的天线在地平面上的投影所在的方向所经历的角度，J为管理小区j的基站的正北方向顺时针旋转到小区j对应的天线在地平面上的投影所在的方向所经历的角度，IJtoNorth为正北方向顺时针旋转到管理小区i的基站朝向管理小区j的基站的方向所经历的角度，Di,j为管理小区i的基站与管理小区j的基站的有效距离，x为常数，di,j为实际距离，小区i和小区j为任意两个小区。示例的，x可以等于0.005。
由上述有效距离公式可以得知，两个小区的有效距离分别与该两个小区的实际距离，以及每个小区对应的天线的角度有关。请继续参考图3-3，管理小区i的基站011i的正北方向x顺时针旋转到小区i对应的天线Ai在地平面上的投影所在的方向所经历的角度为I，管理小区j的基站011j的正北方向x顺时针旋转到小区j对应的天线Aj在地平面上的投影所在的方向所经历的角度为J，管理小区k的基站011k的正北方向x顺时针旋转到小区k对应的天线Ak在地平面上的投影所在的方向所经历的角度为K，α为正北方向顺时针旋转到管理小区i的基站朝向管理小区j的基站的方向所经历的角度IJtoNorth，β为正北方向顺时针旋转到管理小区i的基站朝向管理小区k的基站的方向所经历的角度IKtoNorth，且α与β相等。
步骤3023、根据每个小区的覆盖范围信息，确定m个小区中任意两个小区的重叠覆盖面积。
由于每个小区的覆盖范围信息可以包含被小区覆盖的各个地理位置信息以及每个地理位置上的信号强度。所以，可以根据每个小区的覆盖范围信息，确定m个小区中任意两个小区的重叠覆盖面积。
步骤3024、根据m个小区中任意两个小区的重叠覆盖面积以及管理该任意两个小区的基站的有效距离，确定任意两个小区的相关度。
示例的，可以根据m个小区中任意两个小区的重叠覆盖面积、管理该任意两个小区的基站的有效距离以及相关度公式，确定任意两个小区的相关度，相关度公式可以为：
Wi,j＝weight 1*Si∩Sj-weight 2*Di,j，
其中，Wi,j为任意两个小区i和j的相关度，weight1与weight2为常数，Si∩Sj为任意两个小区i和j的重叠覆盖面积，Di,j为管理任意两个小区i和j的基站的有效距离。
步骤303、根据m个小区内任意两个小区的相关度，确定目标分组集合。
目标分组集合为至少2个分组集合中异小区相关度之和最小的分组集合，至少2个分组集合中每个分组集合的元素为m个小区的小区标识，每个分组集合中的元素划分为至少2个分组，即每个分组集合中的m个小区的小区标识可以划分为至少两个分组，任一分组集合的异小区相关度之和为任一分组集合中所有位于不同分组的两个小区标识对应的小区的相关度之和，示例的，同小区为位于相同分组的两个小区，异小区为位于不同分组的两个小区。需要说明的是，可以根据m个小区内任意两个小区的相关度以及该m个小区的小区标识，生成该m个小区的有权无向图G，该有权无向图G中的端点为小区标识，连接任意两个端点的边的权重为该任意两个端点对应的小区的相关度。
如图3-4所示，在该有权无向图G中，小区1与小区2的相关度为0.8，小区1与小区3的相关度为0.6，小区1与小区5的相关度为0.1，小区2与小区3的相关度为0.8，小区3与小区4的相关度为0.2，小区4与小区5的相关度为0.8，小区4与小区6的相关度为0.7，小区5与小区6的相关度为0.8，且需要说明的是，可以定义每个小区与该小区本身的相关度为0，小区1与小区4的相关度为0.0，小区1与小区6的相关度为0.0，小区2与小区4的相关度为0.0，小区2与小区5的相关度为0.0，小区2与小区6的相关度为0.0，小区3与小区5的相关度为0.0，小区3与小区6的相关度为0.0。
此时，可以定义分组集合的损失函数为Cut，其含义为该m个小区的有权无向图中，两端点不在同一分组中的边的权重之和，由于本发明实施例目的在于确定目标分组集合，且目标分组集合为至少2个分组集合中，异小区相关度之和最小的分组集合，即该目标分组集合的损失函数Cut最小。
若某条边的两个端点为i和j，则该边的权重为Wi,j，且Wi,j＝Wj,i，Wi,i＝0。假设将该m个小区分为2组，即将该有权无向图G划分为子图G1和子图G2，即在实际应用中，对有权无向图进行划分子图时，为 了避免某一个子图中包含的端点过多，而其他子图中包含的端点过少的情况，定义所有端点的个数(即所有小区的个数)为m，定义m1为子图G1中包含的端点的个数，定义m2为子图G2中包含的端点的个数，m1+m2＝m，定义目标分组集合的目标优化函数为：
其中，RatioCut为目标分组集合的目标优化函数。
定义q位m维的指示向量，表明每个端点被划分到哪一个子图中，当将该m个小区的小区标识分为2个分组时，
又因为：
所以：
设V为相关度矩阵，且该相关度矩阵V中的元素为Wi,j，且Wi,i＝0；
设F为对角矩阵，且该对角矩阵中对角线的元素
定义矩阵L＝F-V，即该矩阵L中的元素为：
则：
同时，q的取值存在两个约束条件：
以及，
其中，‖q‖2为q的范数。
最后可以得出：
由于：且，
L矩阵与q的瑞利商为：
其中，R(L,q)为L矩阵与q的瑞利商。
L矩阵可以对应多个特征向量，分别为：最小特征向量、第二小特征向量、......、最大特征向量，其中，当该多个特征向量按照向量模的大小依次排布时，该最小特征向量为该多个特征向量中模最小的特征向量，第二小特征向量的模大于该最小特征向量的模，且该第二小特征向量的模小于该多个特征向量中除最小特征向量和第二小特征向量外的其他特征向量的模，该最大特征向量为该多个 特征向量中模最大的特征向量。
所以，可以本发明实施例的目的为求RatioCut(G1,G2)的最小值，转换为求L矩阵与q的瑞利商R(L,q)的最小值，由瑞利商的性质可以知道：R(L,q)的最小值，第二小值，......，最大值，分别对应L矩阵的最小特征向量、第二小特征向量、......、最大特征向量，且R(L,q)的极小值q在L矩阵中相应的特征向量处取得，即Lq＝λq，且q具有约束条件：q＝[1,1,...,1]T，综上可以得出：R(L,q)的最小值为L矩阵的第二小特征向量。又由于可以将q由离散值松弛为连续的实数值，此时q为与之间的连续实数。
具体的，如图3-5所示，步骤303可以包括：
步骤3031、根据m个小区内任意两个小区的相关度，生成m个小区的相关度矩阵。
相关度矩阵中的元素Wi,j表示m个小区内任意两个小区i和j的相关度。假设m＝6，即假设该通信网络中包含6个小区，且该6个小区之间的相关度如图3-4所示。可以根据该6个小区之间的相关度生成6个小区的相关度矩阵。
示例的，图3-4中的6个小区的相关度矩阵如下：
步骤3032、根据m个小区的相关度矩阵，生成m个小区的对角矩阵。
可选的，该m个小区的对角矩阵中对角线的元素即该m个小区的对角矩阵中的对角线的元素可以为上述相关度矩阵中每行的所有元素之 和。可以根据上述6个小区的相关度矩阵，生成对角矩阵。示例的，图3-4中的6个小区的对角矩阵可以为：
步骤3033、将m个小区的对角矩阵与m个小区的相关度矩阵的差，作为m个小区的特征矩阵。
可以将m个小区的对角矩阵与m个小区的相关度矩阵做差，得到m个小区的特征矩阵。示例的，可以将图3-4中的6个小区的对角矩阵与图3-4中的6个小区的相关度矩阵的差，作为图3-4中6个小区的特征矩阵。
示例的，图3-4中6个小区的特征矩阵可以为：
步骤3034、确定m个小区的特征矩阵的第二小特征向量，第二小特征向量中的元素与m个小区一一对应。
可以根据上述m个小区的特征矩阵，确定上述m个小区的特征矩阵的第二小特征向量，具体的，确定m个小区的特征矩阵的第二小特征向量的具体步骤可以参考现有技术中，确定一个矩阵的第二小特征向量的具体步骤，本发明实施例对此不做赘述。
示例的，图3-4中m个小区的特征矩阵的第二小特征向量可以为：
步骤3035、采用聚类算法，将m个小区的特征矩阵的第二小特征向量中的元素分为n组。
具体的，在确定上述特征矩阵对应的第二小特征向量后，可以采用聚类算法，将m个小区的特征矩阵的第二小特征向量中的元素分为n组。可选的，可以获取该第二小特征向量中每个元素的特征，并根据每个元素的特征，将特征相同的元素划分为一组，示例的，可以计算该第二小特征向量中所有元素的平均值，并将该平均值将该m个小区划分为n组，n为大于或等于2的整数。
例如，图3-4中的6个小区的特征矩阵的第二小特征向量中的元素，可以根据该第二小特征向量中6个元素的平均值，将大于该平均值的元素划分为一组，将小于该平均值的元素划分为一组，则该6个小区的特征矩阵的第二小特征向量中的元素的分组可以如下：
即将第二小特征向量中的元素中，与小区1、小区2、小区3对应的元素分为一组，与小区4、小区5、小区6对应的元素分为一组。需要说明的是，若该第二小特征向量中的元素的特征均相同，也可以将该m个小区的特征矩阵的第二小特征向量中的元素分为一个分组，本发明实施例对此不做限定。
步骤3036、根据n组第二小特征向量的元素依次查询第二小特征向量中的元素与所述m个小区的对应关系。
具体的，由于该m个小区的特征矩阵的第二小特征向量中的元素与m个小区一一对应，所以可以根据n组第二小特征向量的元素，依次查询第二小特征向量中的元素与所述m个小区的对应关系，得到该第二小特征向量中的每个元素对应的小区标识。
步骤3037、根据查询结果确定目标分组集合。
具体的，目标分组集合中，每个分组的小区标识与n组第二小特征向量的元素中的同一组元素一一对应。由于步骤3036中根据n组第二小特征向量的元素依次查询第二小特征向量中的元素与所述m个小区的对应关系，得到了该第二小特征向量中的每个元素对应的小区标识，所以可以根据该第二小特征向量中的元素的分组情况，对m个小区的小区标识进行分组，并将至少2个分组集合中，异小区相关度之和最小的分组集合，确定为目标分组集合。其中，任一分组集合的异小区相关度为任一分组集合中所有位于不同分组的两个小区标识 对应的小区的相关度之和，任一分组集合的同小区相关度为任一分组集合中所有位于相同分组的两个小区标识对应的两个小区的相关度之和。由于目标分组集合，为至少2个分组集合中，异小区相关度之和最小的分组集合，因此，该目标分组集合也是，该至少2个分组集合中同小区相关度之和最大的分组集合。需要说明的是，该同小区为位于相同分组内的两个小区标识对应的两个小区，该异小区为位于不同分组的两个小区标识对应的两个小区。
具体的，在确定图3-4中6个小区的特征矩阵的第二小特征向量中元素的分组情况后，请参考图3-6，可以将该有权无向图G划分为子图G1和子图G2，小区1的小区标识、小区2的小区标识、小区3的小区标识位于子图G1内，小区4的小区标识、小区5的小区标识、小区6的小区标识位于子图G2内，即将小区1的小区标识、小区2的小区标识、小区3的小区标识分为一组，小区4的小区标识、小区5的小区标识、小区6的小区标识分为一组。
需要说明的是，若上述第二小特征向量中的元素的特征均相同，在通过聚类算法将该第二小特征向量中的元素划分为一个分组后，可以根据m个小区的小区标识与该第二小特征向量中元素的一一对应关系，以及该第二小特征向量中元素的分组情况，将该m个小区的小区标识分为一个小组，即此时，该目标分组集合可以用于记录将m个小区的小区标识分为1组的情况，本发明实施例对此不作限定。
步骤304、对目标分组集合中每个分组内的小区标识对应的小区进行网络调整。
在确定目标分组集合后，可以将该目标分组集合中每个分组内的小区标识对应的小区进行网络调整，示例的，可以将每个分组内的小区标识对应的小区进行自动小区规划(英文：Automatic Cell Planing；简称：ACP)处理，对每个分组内的小区标识对应的小区进行网络调整。可以将每个分组作为一个独立的个体，同时对该至少2个分组内的小区标识对应的小区进行ACP处理，由于将该m个小区的小区标识进行了分组，即每个分组内的小区标识的个数小于m，所以在对每个分组内的小区标识对应的小区进行ACP处理时，每个分组进行ACP处理的小区数目较少，所以ACP处理的速度较快，ACP处理的效率较高。
进一步的，由于该目标分组集合中，同小区的相关度之和较小，且异小区的相关度之和较大，即位于相同分组的小区标识对应的小区之间的相关度较大， 位于不同分组的小区标识对应的小区的相关度较小，在对一个分组内的小区标识对应的小区进行ACP处理时，对其他分组内的小区标识对应的小区的影响较少，仅仅需要考虑一个分组内的小区标识对应的小区之间的相互影响，而无需考虑该小区与其他分组内小区标识对应的小区之间的相互影响，所以，简化了网络调整的复杂度，提高了网络调整的效率。
步骤305、对网络调整后的m个小区的信号质量进行评估。
示例的，在对目标分组集合中每个分组内的小区进行网络调整后，可以对m个小区的覆盖范围内的信号质量进行评估，并根据评估结果，判断是否需要对分组内的小区进行再次网络调整。具体的，可以根据信号质量阈值，判断该m个小区中是否存在某个小区的覆盖范围内的信号质量小于信号质量阈值，若存在某个小区的覆盖范围内的信号质量小于信号质量阈值，则确定需要对该小区所在的分组内的小区再次进行网络调整，示例的，可以重新对覆盖范围内的信号质量小于信号质量阈值的小区所在的分组内的所有小区进行ACP处理，提高覆盖范围内的信号质量小于信号质量阈值的小区的信号质量。
综上所述，由于本发明实施例提供的网络调整方法中，根据通信网络中m个小区的参数信息，确定了m个小区内任意两个小区的相关度，并根据该m个小区内任意两个小区的相关度，确定了目标分组集合，并对目标分组集合中每个分组内的小区标识对应的小区进行网络调整。由于该目标分组集合为至少2个分组集合中异小区相关度之和最小的分组集合，即该目标分组集合中的每个分组内的小区标识对应的小区与其他分组内的小区标识对应的小区的相关度较小，在对一个分组内的小区标识对应的小区进行网络调整时，仅仅需要考虑该小区与该一个分组内的小区标识对应的小区之间的相互影响，而无需考虑该小区与其他分组内小区标识对应的小区之间的相互影响，所以，简化了网络调整的复杂度，提高了网络调整的效率。
如图4-1所示，本发明实施例提供了一种网络调整装置40，该网络调整装置40可以包括：
获取单元401，用于获取通信网络中m个小区的参数信息，m为大于或等于2的整数；
第一确定单元402，用于根据参数信息，确定m个小区内任意两个小区的 相关度；
第二确定单元403，用于根据任意两个小区的相关度，确定目标分组集合，目标分组集合为至少2个分组集合中异小区相关度之和最小的分组集合，至少2个分组集合中每个分组集合的元素为m个小区的小区标识，每个分组集合中的元素划分为至少2个分组，任一分组集合的异小区相关度之和为任一分组集合中所有位于不同分组的两个小区标识对应的小区的相关度之和；
调整单元404，用于对目标分组集合中每个分组内的小区标识对应的小区进行网络调整。
综上所述，由于本发明实施例提供的网络调整装置中，第一确定单元根据通信网络中m个小区的参数信息，确定了m个小区内任意两个小区的相关度，第二确定单元根据该m个小区内任意两个小区的相关度，确定了目标分组集合，调整单元对目标分组集合中每个分组内的小区标识对应的小区进行网络调整。由于该目标分组集合为至少2个分组集合中异小区相关度之和最小的分组集合，即该目标分组集合中的每个分组内的小区标识对应的小区与其他分组内的小区标识对应的小区的相关度较小，在对一个分组内的小区标识对应的小区进行网络调整时，仅仅需要考虑该小区与该一个分组内的小区标识对应的小区之间的相互影响，而无需考虑该小区与其他分组内小区标识对应的小区之间的相互影响，所以，简化了网络调整的复杂度，提高了网络调整的效率。
可选的，第二确定单元403还可以用于：
根据任意两个小区的相关度，生成m个小区的相关度矩阵，相关度矩阵中的元素Wi,j表示任意两个小区i和j的相关度；
根据m个小区的相关度矩阵，生成m个小区的对角矩阵，m个小区的对角矩阵中对角线的元素
将m个小区的对角矩阵与m个小区的相关度矩阵的差，作为m个小区的特征矩阵；
确定m个小区的特征矩阵的第二小特征向量，第二小特征向量中的元素与m个小区的小区标识一一对应；
采用聚类算法，将m个小区的特征矩阵的第二小特征向量中的元素分为n组，n为大于或等于2的整数；
根据n组第二小特征向量的元素依次查询第二小特征向量中的元素与m个小区的对应关系；
根据查询结果确定目标分组集合，目标分组集合中，每个分组的小区标识与n组第二小特征向量的元素中的同一组元素一一对应。
示例的，获取单元401还可以用于：获取通信网络中每个小区的覆盖范围信息和网络工程参数信息，网络工程参数信息包括：管理m个小区中每个小区的基站的位置信息、每个小区对应的天线的方向信息；
如图4-2所示，该第一确定单元402可以包括：
第一确定模块4021，用于根据管理每个小区的基站的位置信息，确定管理任意两个小区的基站的实际距离；
第二确定模块4022，用于根据实际距离以及每个小区对应的天线的方向信息，确定管理任意两个小区的基站的有效距离，有效距离用于表示任意两个小区在地理位置上的关联程度；
第三确定模块4023，用于根据每个小区的覆盖范围信息，确定任意两个小区的重叠覆盖面积；
第四确定模块4024，用于根据任意两个小区的重叠覆盖面积以及有效距离，确定任意两个小区的相关度。
可选的，第四确定模块4024还可以用于：
根据任意两个小区的重叠覆盖面积、有效距离以及相关度公式，确定任意两个小区的相关度，相关度公式为：
Wi,j＝weight 1*Si∩Sj-weight 2*Di,j，
其中，Wi,j为任意两个小区i和j的相关度，weight1与weight2为常数，Si∩Sj为任意两个小区i和j的重叠覆盖面积，Di,j为管理任意两个小区i和j的基站的有效距离。
示例的，第二确定模块4022还可以用于：
根据实际距离、每个小区对应的天线的方向信息以及有效距离公式，确定任意两个基站的有效距离，有效距离公式为：
Di,j＝di,j+x*di,j*(cosβ-cosα)，
其中，α＝I-IJtoNorth，β＝J-IJtoNorth，
I为管理小区i的基站的正北方向顺时针旋转到小区i对应的天线在地平面 上的投影所在的方向所经历的角度，J为管理小区j的基站的正北方向顺时针旋转到小区j对应的天线在地平面上的投影所在的方向所经历的角度，IJtoNorth为正北方向顺时针旋转到管理小区i的基站朝向管理小区j的基站的方向所经历的角度，Di,j为管理小区i的基站与管理小区j的基站的有效距离，x为常数，di,j为实际距离，小区i和小区j为任意两个小区。
综上所述，由于本发明实施例提供的网络调整装置中，第一确定单元根据通信网络中m个小区的参数信息，确定了m个小区内任意两个小区的相关度，第二确定单元根据该m个小区内任意两个小区的相关度，确定了目标分组集合，调整单元对目标分组集合中每个分组内的小区进行网络调整。由于该目标分组集合为至少2个分组集合中异小区相关度之和最小的分组集合，即该目标分组集合中的每个分组内的小区标识对应的小区与其他分组内的小区标识对应的小区的相关度较小，在对一个分组内的小区标识对应的小区进行网络调整时，仅仅需要考虑该小区与该一个分组内的小区标识对应的小区之间的相互影响，而无需考虑该小区与其他分组内小区标识对应的小区之间的相互影响，所以，简化了网络调整的复杂度，提高了网络调整的效率。
如图5所示，本发明实施例提供了另一种网络调整装置50，该网络调整装置50可以包括至少一个处理器501(例如CPU)、至少一个网络接口502或者其他通信接口、存储器503和至少一个通信总线504，用于实现这些装置之间的连接通信。处理器501用于执行存储器503中存储的可执行模块，例如计算机程序，存储器503可能包含高速随机存取存储器(英文：RandomAccessMemory；简称：RAM)，也可能还包括非不稳定的存储器(英文：non-volatilememory)，例如至少一个磁盘存储器。通过至少一个网络接口502(可以是有线或者无线)实现该网络调整装置50与至少一个其他网元之间的通信连接，可以使用互联网，广域网，本地网，城域网等。
在一些实施方式中，存储器503存储了程序5031，程序5031可以被处理器501执行，这个程序5031可以包括：
获取通信网络中m个小区的参数信息，所述m为大于或等于2的整数；
根据所述参数信息，确定所述m个小区内任意两个小区的相关度；
根据所述任意两个小区的相关度，确定目标分组集合，所述目标分组集合 为至少2个分组集合中异小区相关度之和最小的分组集合，所述至少2个分组集合中每个分组集合的元素为所述m个小区的小区标识，所述每个分组集合中的元素划分为至少2个分组，任一分组集合的异小区相关度之和为所述任一分组集合中所有位于不同分组的两个小区标识对应的小区的相关度之和；
对所述目标分组集合中每个分组内的小区标识对应的小区进行网络调整。
可选的，所述根据所述任意两个小区的相关度，确定目标分组集合，可以包括：
根据所述任意两个小区的相关度，生成所述m个小区的相关度矩阵，所述相关度矩阵中的元素Wi,j表示所述任意两个小区i和j的相关度；
根据所述m个小区的相关度矩阵，生成所述m个小区的对角矩阵，所述m个小区的对角矩阵中对角线的元素
将所述m个小区的对角矩阵与所述m个小区的相关度矩阵的差，作为所述m个小区的特征矩阵；
确定所述m个小区的特征矩阵的第二小特征向量，所述第二小特征向量中的元素与所述m个小区的小区标识一一对应；
采用聚类算法，将所述m个小区的特征矩阵的第二小特征向量中的元素分为n组，所述n为大于或等于2的整数；
根据n组第二小特征向量的元素依次查询所述第二小特征向量中的元素与所述m个小区的对应关系；
根据查询结果确定所述目标分组集合，所述目标分组集合中，每个分组的小区标识与所述n组第二小特征向量的元素中的同一组元素一一对应。
可选的，所述获取通信网络中m个小区的参数信息，可以包括：
获取通信网络中每个小区的覆盖范围信息和网络工程参数信息，所述网络工程参数信息包括：管理所述m个小区中每个小区的基站的位置信息、每个小区对应的天线的方向信息；
所述根据所述参数信息，确定所述m个小区内任意两个小区的相关度，可以包括：
根据所述管理每个小区的基站的位置信息，确定管理所述任意两个小区的基站的实际距离；
根据所述实际距离以及每个小区对应的天线的方向信息，确定管理所述任意两个小区的基站的有效距离，所述有效距离用于表示所述任意两个小区在地理位置上的关联程度；
根据所述每个小区的覆盖范围信息，确定任意两个小区的重叠覆盖面积；
根据所述任意两个小区的重叠覆盖面积以及所述有效距离，确定所述任意两个小区的相关度。
可选的，所述根据所述任意两个小区的重叠覆盖面积以及所述有效距离，确定所述任意两个小区的相关度，可以包括：
根据所述任意两个小区的重叠覆盖面积、所述有效距离以及相关度公式，确定所述任意两个小区的相关度，所述相关度公式为：
Wi,j＝weight 1*Si∩Sj-weight 2*Di,j，
其中，所述Wi,j为所述任意两个小区i和j的相关度，所述weight1与所述weight2为常数，所述Si∩Sj为所述任意两个小区i和j的重叠覆盖面积，所述Di,j为管理所述任意两个小区i和j的基站的有效距离。
可选的，所述根据所述实际距离以及每个小区对应的天线的方向信息，确定管理所述任意两个小区的基站的有效距离，可以包括：
根据所述实际距离、每个小区对应的天线的方向信息以及有效距离公式，确定任意两个基站的有效距离，所述有效距离公式为：
Di,j＝di,j+x*di,j*(cosβ-cosα)，
其中，所述α＝I-IJtoNorth，所述β＝J-IJtoNorth，
所述I为管理小区i的基站的正北方向顺时针旋转到小区i对应的天线在地平面上的投影所在的方向所经历的角度，所述J为管理小区j的基站的正北方向顺时针旋转到小区j对应的天线在地平面上的投影所在的方向所经历的角度，所述IJtoNorth为所述正北方向顺时针旋转到管理小区i的基站朝向管理小区j的基站的方向所经历的角度，所述Di,j为管理小区i的基站与管理小区j的基站的有效距离，所述x为常数，所述di,j为所述实际距离，所述小区i和所述小区j为所述任意两个小区。
综上所述，由于本发明实施例提供的网络调整装置中，处理器根据通信网络中m个小区的参数信息，确定了m个小区内任意两个小区的相关度，并根据该m个小区内任意两个小区的相关度，确定了目标分组集合，以及对目标分组 集合中每个分组内的小区标识对应的小区进行网络调整。由于该目标分组集合为至少2个分组集合中异小区相关度之和最小的分组集合，即该目标分组集合中的每个分组内的小区标识对应的小区与其他分组内的小区标识对应的小区的相关度较小，在对一个分组内的小区标识对应的小区进行网络调整时，仅仅需要考虑该小区与该一个分组内的小区标识对应的小区之间的相互影响，而无需考虑该小区与其他分组内小区标识对应的小区之间的相互影响，所以，简化了网络调整的复杂度，提高了网络调整的效率。
上述所有可选技术方案，可以采用任意结合形成本发明的可选实施例，在此不再一一赘述。
以上所述仅为本发明的较佳实施例，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
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