一种扩容方法、装置和计算机可读存储介质与流程

本发明涉及移动通信技术领域，尤其涉及一种扩容方法、装置和计算机可读存储介质。

背景技术：

目前，在长期演进(longtermevolution，lte)系统中，通常以无线资源利用率、用户数、流量作为其载频扩容的重要参考指标。载频扩容以小区为单位进行核算，以基站为单位进行工程实施。

传统的技术方案主要分为两大类，一类为主要基于小区资源的负荷情况与负载水平的扩容方法，一类为基于用户感知水平的扩容方法。前一类需要基于小区网管数据的统计分析，包括有效rrc连接用户数、信道利用率、流量等指标，虽然较为直观，但与用户体验联系不紧密，无法客观真实的反应用户当前业务过程的感知水平，依据此类指标制定的扩容原则也就较难瞄定用户体验差的待扩容小区，容易造成资源浪费、扩容不精准等问题。后一类的扩容方法在一定程度上考虑了用户感知，但网管数据无法满足分析需求，对深度包解析等平台的依赖性较强，而对于现阶段网络建设发展状况而言，深度包解析平台的普及度和准确度均受限，导致此方法在实际操作中存在较大的困难。

技术实现要素：

有鉴于此，本发明实施例期望提供一种扩容方法、装置和计算机可读存储介质。

为达到上述目的，本发明实施例的技术方案是这样实现的：

本发明实施例提供了一种扩容方法，该方法包括：

获取第一区域内每演进的无线接入承载(e-rab)流量下的单小区用户保障速率；

基于所述每e-rab流量下的单小区用户保障速率和第二区域对应的网管数据，确定所述第二区域内的小区是否需要扩容；

其中，所述第二区域大于所述第一区域。

其中，所述获取第一区域内每e-rab流量下的单小区用户保障速率，包括：

在预设周期内，基于所述第一区域内每个小区的业务模型信息和网络负荷信息，确定每个小区的每e-rab流量值；

基于所述每e-rab流量值对所述第一区域内的所有小区进行分组，获取每组内小区的业务比例模型；

基于不同业务的单业务保障速率和每组对应的所述业务比例模型，确定每组对应的单小区用户保障速率。

其中，所述基于所述每e-rab流量下的单小区用户保障速率和第二区域对应的网管数据，确定所述第二区域内的小区是否需要扩容，包括：

基于所述网管数据中每个小区的业务特征对所述第二区域内的所有小区进行分组，所述分组与所述第一区域内的小区分组对应；

基于所述分组确定所述第二区域内的小区对应的单小区用户保障速率；

基于确定的所述单小区用户保障速率和预设条件，确定所述第二区域内的小区是否需要扩容。

其中，所述基于所述分组确定所述第二区域内的小区对应的单小区用户保障速率，包括：

基于所述分组，确定该分组对应的第一区域内每组对应的单小区用户保障速率，以该单小区用户保障速率作为所述第二区域内的小区对应的单小区用户保障速率。

其中，所述基于确定的所述单小区用户保障速率和预设条件，确定所述第二区域内的小区是否需要扩容，包括：

基于所述单小区用户保障速率和所述网管数据中小区的网络负载相关信息，确定小区本次满足预设条件；或者，基于所述单小区用户保障速率和所述网管数据中小区用户上下行平均速率，确定小区本次满足预设条件；

确定小区满足预设条件的次数达到预设值，则确定所述第二区域内的小区需要扩容。

本发明实施例还提供了一种扩容装置，该装置包括：

获取模块，用于获取第一区域内每演进的无线接入承载e-rab流量下的单小区用户保障速率；

处理模块，基于所述每e-rab流量下的单小区用户保障速率和第二区域对应的网管数据，确定所述第二区域内的小区是否需要扩容；

其中，所述第二区域大于所述第一区域。

其中，所述获取模块包括：

第一确定单元，用于在预设周期内，基于所述第一区域内每个小区的业务模型信息和网络负荷信息，确定每个小区的每e-rab流量值；

第二确定单元，用于基于所述每e-rab流量值对所述第一区域内的所有小区进行分组，获取每组内小区的业务比例模型；

第三确定单元，用于基于不同业务的单业务保障速率和每组对应的所述业务比例模型，确定每组对应的单小区用户保障速率。

其中，所述处理模块包括：

第四确定单元，用于基于所述网管数据中每个小区的业务特征对所述第二区域内的所有小区进行分组，所述分组与所述第一区域内的小区分组对应；

第五确定单元，用于基于所述分组确定所述第二区域内的小区对应的单小区用户保障速率；

第六确定单元，用于基于确定的所述单小区用户保障速率和预设条件，确定所述第二区域内的小区是否需要扩容。

本发明实施例还提供了一种扩容装置，包括：处理器和用于存储能够在处理器上运行的计算机程序的存储器，

其中，所述处理器用于运行所述计算机程序时，执行上述方法的步骤。

本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述方法的步骤。

本发明实施例提供的扩容方法、装置和计算机可读存储介质，获取第一区域内每演进的无线接入承载(e-rab)流量下的单小区用户保障速率；基于所述每e-rab流量下的单小区用户保障速率和第二区域对应的网管数据，确定所述第二区域内的小区是否需要扩容；其中，所述第二区域大于所述第一区域。本发明实施例充分考虑了用户感知，在计算单小区用户保障速率时，将用户的真实体验纳入扩容的过程中，使网络资源能够按需分配，以用户体验为先；另外，由于本发明实施例现在第一区域获取基准值，再应用于其他区域(第二区域)，在其他区域评估时，对深度包解析平台的依赖性不高，使用现有的网管数据即可，扩容过程简便、易操作。

附图说明

图1为本发明实施例所述扩容方法的流程示意图；

图2为本发明实施例所述扩容装置的结构示意图；

图3为本发明实施例所述获取模块的结构示意图；

图4为本发明实施例所述处理模块的结构示意图。

具体实施方式

下面结合附图和实施例对本发明进行描述。

本发明实施例提供了一种扩容方法，如图1所示，该方法包括：

步骤101：获取第一区域内每e-rab流量下的单小区用户保障速率；

步骤102：基于所述每e-rab流量下的单小区用户保障速率和第二区域对应的网管数据，确定所述第二区域内的小区是否需要扩容；

其中，所述第二区域大于所述第一区域。

本发明实施例中，可在全国范围内，按某种分类方式选取若干典型区域，即所述第一区域；所述第一区域可以为如发达、欠发达及不发达等分类方式，也可以是网络建设较为成熟完善的区域等等。

本发明实施例充分考虑了用户感知，在计算单小区用户保障速率时，将用户的真实体验纳入扩容的过程中(在单小区用户保障速率计算过程中，单业务保障速率是通过考虑了用户感知的测试、统计等方法得到的)，使网络资源能够按需分配，以用户体验为先；另外，由于本发明实施例现在第一区域获取基准值，再应用于其他区域(第二区域)，在其他区域评估时，对深度包解析平台的依赖性不高，使用现有的网管数据即可，扩容过程简便、易操作。

本发明实施例中，所述获取第一区域内每e-rab流量下的单小区用户保障速率，包括：

在预设周期内，基于所述第一区域内每个小区的业务模型信息和网络负荷信息，确定每个小区的每e-rab流量值；

基于所述每e-rab流量值对所述第一区域内的所有小区进行分组，获取每组内小区的业务比例模型；

基于不同业务的单业务保障速率和每组对应的所述业务比例模型，确定每组对应的单小区用户保障速率。

本发明实施例中，所述每组内小区的业务比例模型，包括：每组小区的业务类型集合，以及所述业务类型集合中每种业务类型的规模占比。

本发明实施例中，所述每种业务类型的规模占比的确定方法包括：

基于每组中所有小区对应的所有业务类型的业务规模和所有小区对应的每一种业务类型的业务规模，确定所述每种业务类型的规模占比；或者，

基于每组中所有小区对应的每一种业务类型的业务规模和存在该该种业务的小区的个数，确定所述每种业务类型的规模占比。

本发明实施例中，所述基于所述每e-rab流量下的单小区用户保障速率和第二区域对应的网管数据，确定所述第二区域内的小区是否需要扩容，包括：

基于所述网管数据中每个小区的业务特征对所述第二区域内的所有小区进行分组，所述分组与所述第一区域内的小区分组对应；

基于所述分组确定所述第二区域内的小区对应的单小区用户保障速率；

基于确定的所述单小区用户保障速率和预设条件，确定所述第二区域内的小区是否需要扩容。

本发明实施例中，所述基于所述分组确定所述第二区域内的小区对应的单小区用户保障速率，包括：

基于所述分组，确定该分组对应的第一区域内每组对应的单小区用户保障速率，以该单小区用户保障速率作为所述第二区域内的小区对应的单小区用户保障速率。

本发明实施例中，所述基于确定的所述单小区用户保障速率和预设条件，确定所述第二区域内的小区是否需要扩容，包括：

基于所述单小区用户保障速率和所述网管数据中小区的网络负载相关信息，确定小区本次满足预设条件；或者，基于所述单小区用户保障速率和所述网管数据中小区用户上下行平均速率，确定小区本次满足预设条件；

确定小区满足预设条件的次数达到预设值，则确定所述第二区域内的小区需要扩容。

本发明实施例还提供了一种扩容装置，如图2所示，该装置包括：

获取模块201，用于获取第一区域内每e-rab流量下的单小区用户保障速率；

处理模块202，基于所述每e-rab流量下的单小区用户保障速率和第二区域对应的网管数据，确定所述第二区域内的小区是否需要扩容；

其中，所述第二区域大于所述第一区域。

本发明实施例充分考虑了用户感知，在计算单小区用户保障速率时，将用户的真实体验纳入扩容的过程中，使网络资源能够按需分配，以用户体验为先；另外，由于本发明实施例现在第一区域获取基准值，再应用于其他区域(第二区域)，在其他区域评估时，对深度包解析平台的依赖性不高，使用现有的网管数据即可，扩容过程简便、易操作。

本发明实施例中，如图3所示，所述获取模块201包括：

第一确定单元301，用于在预设周期内，基于所述第一区域内每个小区的业务模型信息和网络负荷信息，确定每个小区的每e-rab流量值；

第二确定单元302，用于基于所述每e-rab流量值对所述第一区域内的所有小区进行分组，获取每组内小区的业务比例模型；

第三确定单元303，用于基于不同业务的单业务保障速率和每组对应的所述业务比例模型，确定每组对应的单小区用户保障速率。

本发明实施例中，所述每组内小区的业务比例模型，包括：每组小区的业务类型集合，以及所述业务类型集合中每种业务类型的规模占比。

本发明实施例中，所述第二确定单元302确定每种业务类型的规模占比，包括：

基于每组中所有小区对应的所有业务类型的业务规模和所有小区对应的每一种业务类型的业务规模，确定所述每种业务类型的规模占比；或者，

基于每组中所有小区对应的每一种业务类型的业务规模和存在该该种业务的小区的个数，确定所述每种业务类型的规模占比。

本发明实施例中，如图4所示，所述处理模块202包括：

第四确定单元401，用于基于所述网管数据中每个小区的业务特征对所述第二区域内的所有小区进行分组，所述分组与所述第一区域内的小区分组对应；

第五确定单元402，用于基于所述分组确定所述第二区域内的小区对应的单小区用户保障速率；

第六确定单元403，用于基于确定的所述单小区用户保障速率和预设条件，确定所述第二区域内的小区是否需要扩容。

本发明实施例中，所述第五确定单元402基于所述分组确定所述第二区域内的小区对应的单小区用户保障速率，包括：

基于所述分组，确定该分组对应的第一区域内每组对应的单小区用户保障速率，以该单小区用户保障速率作为所述第二区域内的小区对应的单小区用户保障速率。

本发明实施例中，所述第六确定单元403基于确定的所述单小区用户保障速率和预设条件，确定所述第二区域内的小区是否需要扩容，包括：

基于所述单小区用户保障速率和所述网管数据中小区的网络负载相关信息，确定小区本次满足预设条件；或者，基于所述单小区用户保障速率和所述网管数据中小区用户上下行平均速率，确定小区本次满足预设条件；

确定小区满足预设条件的次数达到预设值，则确定所述第二区域内的小区需要扩容。

本发明实施例还提供了一种扩容装置，包括：处理器和用于存储能够在处理器上运行的计算机程序的存储器，

其中，所述处理器用于运行所述计算机程序时，执行：

获取第一区域内每e-rab流量下的单小区用户保障速率；

基于所述每e-rab流量下的单小区用户保障速率和第二区域对应的网管数据，确定所述第二区域内的小区是否需要扩容；

其中，所述第二区域大于所述第一区域。

所述获取第一区域内每e-rab流量下的单小区用户保障速率时，所述处理器还用于运行所述计算机程序时，执行：

在预设周期内，基于所述第一区域内每个小区的业务模型信息和网络负荷信息，确定每个小区的每e-rab流量值；

基于所述每e-rab流量值对所述第一区域内的所有小区进行分组，获取每组内小区的业务比例模型；

基于不同业务的单业务保障速率和每组对应的所述业务比例模型，确定每组对应的单小区用户保障速率。

其中，所述每组内小区的业务比例模型，包括：每组小区的业务类型集合，以及所述业务类型集合中每种业务类型的规模占比。

所述确定每种业务类型的规模占比时，所述处理器还用于运行所述计算机程序时，执行：

基于每组中所有小区对应的所有业务类型的业务规模和所有小区对应的每一种业务类型的业务规模，确定所述每种业务类型的规模占比；或者，

基于每组中所有小区对应的每一种业务类型的业务规模和存在该该种业务的小区的个数，确定所述每种业务类型的规模占比。

所述基于所述每e-rab流量下的单小区用户保障速率和第二区域对应的网管数据，确定所述第二区域内的小区是否需要扩容时，所述处理器还用于运行所述计算机程序时，执行：

基于所述网管数据中每个小区的业务特征对所述第二区域内的所有小区进行分组，所述分组与所述第一区域内的小区分组对应；

基于所述分组确定所述第二区域内的小区对应的单小区用户保障速率；

基于确定的所述单小区用户保障速率和预设条件，确定所述第二区域内的小区是否需要扩容。

所述基于所述分组确定所述第二区域内的小区对应的单小区用户保障速率时，所述处理器还用于运行所述计算机程序时，执行：

基于所述分组，确定该分组对应的第一区域内每组对应的单小区用户保障速率，以该单小区用户保障速率作为所述第二区域内的小区对应的单小区用户保障速率。

所述基于确定的所述单小区用户保障速率和预设条件，确定所述第二区域内的小区是否需要扩容时，所述处理器还用于运行所述计算机程序时，执行：

基于所述单小区用户保障速率和所述网管数据中小区的网络负载相关信息，确定小区本次满足预设条件；或者，基于所述单小区用户保障速率和所述网管数据中小区用户上下行平均速率，确定小区本次满足预设条件；

确定小区满足预设条件的次数达到预设值，则确定所述第二区域内的小区需要扩容。

需要说明的是：上述实施例提供的装置在进行异常处理时，仅以上述各程序模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述处理分配由不同的程序模块完成，即将设备的内部结构划分成不同的程序模块，以完成以上描述的全部或者部分处理。另外，上述实施例提供的装置与相应方法实施例属于同一构思，其具体实现过程详见方法实施例，这里不再赘述。

在示例性实施例中，本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质可以是fram、rom、prom、eprom、eeprom、flashmemory、磁表面存储器、光盘、或cd-rom等存储器；也可以是包括上述存储器之一或任意组合的各种设备，如移动电话、计算机、平板设备、个人数字助理等。

本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时，执行：

获取第一区域内每e-rab流量下的单小区用户保障速率；

基于所述每e-rab流量下的单小区用户保障速率和第二区域对应的网管数据，确定所述第二区域内的小区是否需要扩容；

其中，所述第二区域大于所述第一区域。

所述获取第一区域内每e-rab流量下的单小区用户保障速率时，所述计算机程序被处理器运行时，还执行：

在预设周期内，基于所述第一区域内每个小区的业务模型信息和网络负荷信息，确定每个小区的每e-rab流量值；

基于所述每e-rab流量值对所述第一区域内的所有小区进行分组，获取每组内小区的业务比例模型；

基于不同业务的单业务保障速率和每组对应的所述业务比例模型，确定每组对应的单小区用户保障速率。

其中，所述每组内小区的业务比例模型，包括：每组小区的业务类型集合，以及所述业务类型集合中每种业务类型的规模占比。

所述确定每种业务类型的规模占比时，所述计算机程序被处理器运行时，还执行：

基于每组中所有小区对应的所有业务类型的业务规模和所有小区对应的每一种业务类型的业务规模，确定所述每种业务类型的规模占比；或者，

基于每组中所有小区对应的每一种业务类型的业务规模和存在该该种业务的小区的个数，确定所述每种业务类型的规模占比。

所述基于所述每e-rab流量下的单小区用户保障速率和第二区域对应的网管数据，确定所述第二区域内的小区是否需要扩容时，所述计算机程序被处理器运行时，还执行：

基于所述网管数据中每个小区的业务特征对所述第二区域内的所有小区进行分组，所述分组与所述第一区域内的小区分组对应；

基于所述分组确定所述第二区域内的小区对应的单小区用户保障速率；

基于确定的所述单小区用户保障速率和预设条件，确定所述第二区域内的小区是否需要扩容。

所述基于所述分组确定所述第二区域内的小区对应的单小区用户保障速率时，所述计算机程序被处理器运行时，还执行：

基于所述分组，确定该分组对应的第一区域内每组对应的单小区用户保障速率，以该单小区用户保障速率作为所述第二区域内的小区对应的单小区用户保障速率。

所述基于确定的所述单小区用户保障速率和预设条件，确定所述第二区域内的小区是否需要扩容时，所述计算机程序被处理器运行时，还执行：

基于所述单小区用户保障速率和所述网管数据中小区的网络负载相关信息，确定小区本次满足预设条件；或者，基于所述单小区用户保障速率和所述网管数据中小区用户上下行平均速率，确定小区本次满足预设条件；

确定小区满足预设条件的次数达到预设值，则确定所述第二区域内的小区需要扩容。

下面结合场景实施例对本发明进行描述。

本实施例主要从典型区域(第一区域)刻画业务模型、用户感知与网络负荷的多维数据出发，以业务模型为桥梁，建立网络负荷指标与用户感知指标之间的联系，从而输出扩容基准值(第一区域的单小区用户保障速率)，以便广泛应用的扩容方法。

首先，在全国范围内，按某种分类方式选取若干典型区域(即：所述第一区域)，典型区域可以为如发达、欠发达及不发达等分类方式，也可以是网络建设较为成熟完善的区域，对于每个典型区域做以下处理：

步骤一：选取预设的观测周期，在此观测周期内，统计典型区域每个小区的业务模型信息，包括：业务类型、每种业务类型的规模(即该业务的时长或该业务产生的流量)等；以及网络负荷信息，如用户数、利用率、流量、平均、e-rab数等，并计算小区的每e-rab流量值，如下：

小区每e-rab流量值＝忙时小区上下行流量和/小区平均e-rab个数。

步骤二：将本区域(第一区域)所有小区按照每e-rab流量值分若干档(即上文所述的分组)，每档分别包含若干个小区样本，获得每档位小区的业务比例模型。

这里，所述每档位小区的业务比例模型主要包括：每档位小区的业务类型集合(以集合t表示)，以及t中每种业务类型的规模占比；业务类型可以罗列该档位小区所有发生过的业务类型，也可以仅选取若干种典型业务种类作为简化模型(如网页浏览、即时通信、视频业务等)；每种业务类型的规模占比统计方法主要有：

方法一：将归纳在该档位的所有小区中对应某种业务类型的业务规模(时长、流量)放在一起作为样本池，计算样本池中每种业务类型的规模占比，即业务时长或流量占比，即：

方法二：计算归纳在该档位的所有小区对应某种业务类型的业务规模(时长、流量)，再基于存在该业务的小区的个数取均值：

需要说明的是，此步骤需定期更新，以跟踪现网业务模型的变化。

步骤三：以测试或统计的方法获得视频、网页、即时通信等业务的单业务保障速率为基础，结合步骤二中获得的每e-rab流量值档位的业务比例模型，获得每e-rab流量档位小区的单小区保障速率，如下：

从而获得了每e-rab流量档位小区对应的单小区用户保障速率，以此作为进一步应用的扩容的基准。这里需要说明的是，获得的单小区用户保障速率需区分上下行分别计算获取。

获取由各档位小区对应的单小区用户保障速率组成的扩容基准值列表后，就可以知道每种e-rab流量档位小区能为用户提供的保障速率是多少，进而可以进一步应用到更广泛的区域，只需网管数据即可完成基于用户感知的扩容。基于基准值的评估可分为以下几个步骤：

步骤一：将待扩容小区进行档位归纳；

这里，可以统计该小区每e-rab流量的七天自忙时均值，评估其落在所述基准值列表的哪个区间，也可依据该小区的其他业务模型特性对档位进行归纳和微调。

步骤二：基于所述档位查找待扩容小区的单小区用户保障速率；

这里，可对应于扩容基准值列表，查找其对应区间的上下行单小区用户保障速率。

步骤三：以单小区用户保障速率为基准，依照预设的准则判定小区是否高于基准，可参考使用的判定方法主要有：

方法一：可以取小区的网络负载相关指标(如：有效rrc连接平均数、网络利用率、流量等)的七天自忙时均值，若满足如下不等式即判定为本次判断观测周期中该小区高于基准(即上文所述的满足预设条件)：

方法二：基于统计获得的小区用户上下行平均速率，如：统计待评估小区七天自忙时上下行平均速率均值，若上下行速率均值均低于单小区用户保障速率、或上下行有一个方向低于单小区保障速率值，即判定本次判断观测周期中该小区高于基准。

步骤四：依照预设的时间累积原则，确定多次高于基准的小区需要扩容；如每周判定一次，连续一个月(四次)高于基准的小区即需扩容。

本发明实施例充分考虑了用户感知，在计算单小区用户保障速率时，将用户的真实体验纳入扩容的过程中，使网络资源能够按需分配，以用户体验为先；另外，由于本发明实施例现在第一区域获取基准值，再应用于其他区域(第二区域)，在其他区域评估时，对深度包解析平台的依赖性不高，使用现有的网管数据即可，扩容过程简便、易操作。

以上所述，仅为本发明的较佳实施例而已，并非用于限定本发明的保护范围。