一种多载波扩容方法和存储介质与流程

本发明实施例涉及但不限于无线物联网技术领域，具体而言，涉及但不限于一种多载波扩容方法。

背景技术：

移动通信正在从人和人的连接，向人与物以及物与物的连接迈进，万物互联是必然趋势。对于电信运营商而言，车联网、智慧医疗、智能家居等物联网应用将产生海量连接，远远超过人与人之间的通信需求。相比蓝牙、zigbee(紫蜂)等短距离通信技术，nb-iot(narrowbandinternetofthings，窄带物联网)移动蜂窝网络具备广覆盖、可移动以及大连接数等特性，能够带来更加丰富的应用场景，将成为物联网的主流连接技术。

但是，和传统的lte网络没有极限覆盖的场景相比，nb-iot小区既需要兼容极限覆盖的场景又要兼容小区容量，支持极限覆盖用户单载波就要配置更高的功率或大量的重复次数，小区可以配置的载波数或接纳的用户数就会受限，也就是说极限覆盖和小区容量很难同时满足，而且物联网终端在不同小区下行为是不同的，不同覆盖等级的用户数量，不同业务类型，一套参数不能全部满足，通过静态的配置方式难以达成最优性能，而且对人力和操作人员的经验要求极高。

技术实现要素：

本发明实施例提供的一种多载波扩容方法，主要解决的问题是目前nb-iot小区极限覆盖和小区容量很难同时满足，同时通过静态的配置方式效果不佳且操作困难。

为解决上述技术问题，本发明实施例提供一种多载波扩容方法，包括：

获取当前小区的性能信息；

对当前小区的性能信息进行分析，给出决策结果；

计算当前小区需要扩容时间段的最优频点；

根据所述决策结果和所述最优频点，进行扩容参数调整；

对调整后的扩容参数进行校正。

可选的，所述性能信息包括小区的极限覆盖和近场用户业务发起数量，终端的随机接入，上下行信号的信噪比，mcs(modulationandcodingscheme，调制与编码等级)，rsrp(referencesignalreceivingpower参考信号接收功率)，数据包大小，完成一次业务时长和业务量在不同时段的变化规律。

可选的，所述对当前小区的性能信息进行分析，给出决策结果包括：分析所述性能信息，判断何种业务和/或用户性能需要进行提升。

可选的，所述计算当前小区需要扩容时间段的最优频点包括：输入双工器带宽内的部分频点作为后备频点集，周期扫描后备频点集的接收的信号强度指示值，并结合邻接小区的频点和业务繁忙度分析，计算出需要扩容时间段的最优频点。

可选的，所述对调整后的扩容参数进行校正包括：对参数调整后的小区kpi(keyperformanceindicator，关键绩效指标)，单个用户的snr(signaltonoiseratio,信噪比)，进行分析，计算出和期望值的偏差，根据所述偏差进行参数校验。

可选的，所述根据所述决策结果和所述最优频点，进行扩容参数调整包括：根据所述决策结果得到需要进行扩容的业务后，匹配业务模型，结合所述业务模型和所述最优频点进行扩容参数调整。

可选的，当所述需要进行扩容的业务为灯杆，电表类业务时，所述业务模型包括：载波资源受限模型和载波资源充足模型。

可选的，其特征在于，当所述需要进行扩容的业务为地下电表/停车位检查业务时，所述业务模型包括：上行受限模型和下行受限模型。

可选的，当所述需要进行扩容的业务为单车开锁业务时，所述业务模型包括：con类型消息模型和non类型消息模型。

进一步地，本发明还提供了一种存储介质，所述存储介质存储有一个或者多个计算机程序，所述一个或者多个计算机程序可被一个或者多个处理器执行，以实现上述的多载波扩容方法的步骤。

本发明的有益效果是：

根据本发明实施例提供的一种多载波扩容方法，通过获取当前小区的性能信息；对当前小区的性能信息进行分析，给出决策结果；计算当前小区需要扩容时间段的最优频点；根据所述决策结果和所述最优频点，进行扩容参数调整；分析调整后的扩容参数并进行校正，在某些实施过程中可实现包括但不限于智能学习小区业务情况，归纳出物联网业务模型，结合多载波物联网扩容技术，对小区业务进行动态扩容网络自适应兼顾各种物联网业务模型，极限覆盖用户性能等问题，提升了网络性能，避免了人工干预，结果更准确，响应更及时。

本发明其他特征和相应的有益效果在说明书的后面部分进行阐述说明，且应当理解，至少部分有益效果从本发明说明书中的记载变的显而易见。

附图说明

图1为本发明实施例一提供的一种多载波扩容方法的基本流程图；

图2为本发明实施例二提供的一种多载波扩容方法的细化流程图；图3为本发明实施例三提供的一种多载波扩容方法的细化流程图；图4为本发明实施例四提供的一种多载波扩容方法的细化流程图；图5为本发明实施例五提供的一种多载波扩容方法的细化流程图。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，下面通过具体实施方式结合附图对本发明实施例作进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

实施例一：

为了同时满足小区极限覆盖和小区容量，以及网络侧智能学习小区业务情况进行动态扩容，本发明实施例提供了一种多载波扩容方法。图1为本发明实施例提供的一种多载波扩容方法的基本流程图，该多载波扩容方法包括：

s101：获取当前小区的性能信息。

性能信息包括但不限于小区的极限覆盖和近场用户业务发起数量，终端的随机接入，上下行信号的信噪比，mcs，rsrp，数据包大小，完成一次业务时长和业务量在不同时段的变化规律。

s102：对当前小区的性能信息进行分析，给出决策结果。

网络侧(基站/决策服务器)通过算法分析，统计当前nb-iot小区的极限覆盖和近场用户业务发起数量，终端的随机接入，上下行信号的信噪比，mcs，rsrp，数据包大小，完成一次业务时长和业务量在不同时段的变化规律，比如灯杆和电表业务，以小包上报为主；共享单车业务，以下行小包业务以及寻呼业务为主；非cel0(覆盖增强等级0)接入的低sinr和rsrp用户，以位于地下室的智能电表和水表、位于地下停车场的车位检测器为主，以此判断何种业务和/或用户性能需要进行提升，此处的用户性能指的是不同的覆盖增强等级的用户。

s103：计算当前小区需要扩容时间段的最优频点。

计算当前小区需要扩容时间段的最优频点包括：输入双工器带宽内的部分频点作为后备频点集，避免中心频点重新计算，周期扫描后备频点集的接收的信号强度指示值，并结合邻接小区的频点和业务繁忙度分析，计算出需要扩容时间段的最优频点。

s104：根据决策结果和最优频点，进行扩容参数调整。

根据决策结果得到需要进行扩容的业务后，匹配业务模型，结合业务模型和最优频点进行扩容参数调整。

在一些发明实施例中，需要扩容的业务为灯杆，电表类业务，此时，业务模型包括载波资源受限模型和载波资源充足模型。

应当理解的是，决策结果为灯杆，电表类业务需要进行扩容后，就分析载波资源是否充足，在载波资源充足的情况下，就使用载波资源充足模型，包括：增加单上/下行载波或双工载波，进行扩容；在载波资源受限的情况下，就使用波资源受限模型，包括：在cel0用户sinr满足门限的情况下，降低数据重新发送次数，增加mcs,使用大传输块进行传输；在cel2用户采用小包传输的情况下，降低数据重新发送次数，减少单用户资源占用等方式，达到扩容目的。

当所述需要进行扩容的业务为地下电表/停车位检查业务时，所述业务模型包括：上行受限模型和下行受限模型。

应当理解的是，决策结果为地下电表/停车位检查业务需要进行扩容后，分析上下行snr判断上行受限还是下行受限，若上行受限，就采用上行受限模型，包括：以2为倍数增加npusch(上行链路控制信道)数据重新发送次数或扩容上行载波增加npusch信道资源。若下行受限，就采用下行受限模型，其中根据不同的场景采用不同方式提升性能：1)下行功率资源受限情况下，采用小包传输，降低mcs，同时以2为倍数减少数据重复次数，减少资源占用，提高可靠性；若此时cel0用户性噪比满足门限值，进一步的，将高信噪比用户除rs(referencesignal,参考信号)信号以外数据信号的功率降低，补到低信噪比用户的数据信号上，进行低信噪比用户的非rs信号功率提升。2)下行功率资源充足情况下，单独创建下行载波资源，用于高重复业务的传输。

当所述需要进行扩容的业务为单车开锁业务时，所述业务模型包括：con类型消息模型和non类型消息模型。

应当理解的是，单车开锁业务高峰，通常会伴随下行anchor载波的寻呼高峰，当寻呼量和anchor载波下行资源利用率满足门限值时，创建下行载波，专用于寻呼，并减少anchor(锚点)载波的npdcch(下行链路控制信道)下行重复次数，调整寻呼下发权值，寻呼负荷迁移到新增non-anchor(非锚点)载波上。单车解锁业务，是主要承载在coap协议上的物联网业务，当下载业务为con报文类型的消息时，采用con类型消息模型，下行为主，存在上行响应，上下行比例为2:1，需要按比例扩容双工载波和单下行载波；当下载业务为con报文类型的消息时，基本为下行，按照单下行载波扩容。

s105：对调整后的扩容参数进行校正。

对参数调整后的小区kpi，单个用户的snr，进行分析，计算出和期望值的偏差，根据所述偏差进行参数校验。

有益效果

本发明实施例提供的一种多载波扩容方法，通过获取当前小区的性能信息；对当前小区的性能信息进行分析，给出决策结果；计算当前小区需要扩容时间段的最优频点；根据所述决策结果和所述最优频点，进行扩容参数调整；分析调整后的扩容参数并进行校正，在某些实施过程中可实现包括但不限于智能学习小区业务情况，归纳出物联网业务模型，结合多载波物联网扩容技术，对小区业务进行动态扩容，网络自适应兼顾各种物联网业务模型，极限覆盖用户性能等问题，提升了网络性能，避免了人工干预，结果更准确，响应更及时。

实施例二：

为了同时满足小区极限覆盖和小区容量，以及网络侧智能学习小区业务情况进行动态扩容，本发明实施例提供了一种多载波扩容方法。图2为本发明实施例提供的一种多载波扩容方法的细化流程图，该多载波扩容方法包括：

s201：获取当前小区的性能信息。

nb-iot基站实时测量每个终端(包括智能电表和其它类型终端)的随机接入，上下行信号的信噪比，mcs，rsrp，数据包大小，完成一次业务时长和业务量在不同时段的变化规律。

s202：对当前小区的性能信息进行分析，判定电表业务需要进行扩容。

经过一定时间段的测量和统计，网络侧判断整个小区内cel0，cel2的电表业务增加，小区容量和性能在部分时间段不满足需要，无法同时兼顾容量和极限覆盖用户cel2的性能。分析出电表业务需要进行上下行扩容。

s203：计算当前小区需要扩容时间段的最优频点。

同时频点扫描模块对双工器带宽内的上下行频点信息进行实时扫描，给出需要扩容时段的最优频点。

s204：判定载波资源充足情况下，进行扩容参数调整。

根据计算，只有上行载波资源受限，下行不受限，采用载波资源充足模型，只扩容上行载波。

于是根据最优频点，在对应时间段增加上行载波进行扩容。其中如果挑选的上行频点底噪不满足极限覆盖用户的条件下，在业务过程中尽量分配近点用户进入新扩容载波。

s205：对调整后的扩容参数进行校正。

对参数调整后的小区kpi，单个用户的snr，进行分析，计算出和期望值的偏差，根据所述偏差进行参数校验。

有益效果

本发明实施例提供的一种多载波扩容方法，通过获取当前小区的性能信息；对当前小区的性能信息进行分析，判定电表业务需要进行扩容；计算当前小区需要扩容时间段的最优频点；判定载波资源充足情况下，进行扩容参数调整；分析调整后的扩容参数并进行校正，在本实施例中可实现包括但不限于智能学习小区业务情况，归纳出物联网业务模型，结合多载波物联网扩容技术，对小区业务进行动态扩容，网络自适应兼顾各种物联网业务模型，极限覆盖用户性能等问题，提升了网络性能，避免了人工干预，结果更准确，响应更及时。

实施例三：

为了同时满足小区极限覆盖和小区容量，以及网络侧智能学习小区业务情况进行动态扩容，本发明实施例提供了一种多载波扩容方法。图3为本发明实施例提供的一种多载波扩容方法的细化流程图，该多载波扩容方法包括：

s301：获取当前小区的性能信息。

nb-iot基站实时测量每个终端(包括智能电表和其它类型终端)的随机接入，上下行信号的信噪比，mcs，rsrp，数据包大小，完成一次业务时长和业务量在不同时段的变化规律。

s302：对当前小区的性能信息进行分析，判定电表业务需要进行扩容。

经过一定时间段的测量和统计，网络侧判断整个小区内cel0的电表业务增加，小区容量在部分时间段不满足需要，需要进行电表业务扩容。

s303：计算当前小区需要扩容时间段的最优频点。

同时频点扫描模块对双工器带宽内的上下行频点信息进行实时扫描，给出需要扩容时段的最优频点。

s304：判定载波资源受限情况下，进行扩容参数调整。

由于对应时间段上行载波资源受限载，采用波资源充足模型，降低上行数据重复次数，增加mcs，尽量用680bit以上进行传输，或者降低采用3.75k进行传输，减少单用户上行资源占用，达到扩容目的。

s305：对调整后的扩容参数进行校正。

对参数调整后的小区kpi，单个用户的snr，进行分析，计算出和期望值的偏差，根据所述偏差进行参数校验。

有益效果

本发明实施例提供的一种多载波扩容方法，通过获取当前小区的性能信息；对当前小区的性能信息进行分析，判定电表业务需要进行扩容；计算当前小区需要扩容时间段的最优频点；判定载波资源受限情况下，进行扩容参数调整；分析调整后的扩容参数并进行校正，在本实施例中可实现包括但不限于智能学习小区业务情况，归纳出物联网业务模型，结合多载波物联网扩容技术，对小区业务进行动态扩容，网络自适应兼顾各种物联网业务模型，极限覆盖用户性能等问题，提升了网络性能，避免了人工干预，结果更准确，响应更及时。

实施例四：

为了同时满足小区极限覆盖和小区容量，以及网络侧智能学习小区业务情况进行动态扩容，本发明实施例提供了一种多载波扩容方法。图4为本发明实施例提供的一种多载波扩容方法的细化流程图，该多载波扩容方法包括：

s401：获取当前小区的性能信息。

nb-iot基站实时测量每个终端(包括智能电表和其它类型终端)的随机接入，上下行信号的信噪比，mcs，rsrp，数据包大小，完成一次业务时长和业务量在不同时段的变化规律。

s402：对当前小区的性能信息进行分析，判定单车开锁业务需要进行扩容。

经过一定时间段的测量和统计后，判断整个小区在下班高峰时间段cel0的单车开锁业务增加，小区容量在下午6:00～700时间段不满足需要，单车开锁业务需要进行扩容。

s403：计算当前小区需要扩容时间段的最优频点。

同时频点扫描模块对双工器带宽内的上下行频点信息进行实时扫描，给出需要扩容时段的最优频点。

s404：判定下载消息为non类型情况下，进行扩容参数调整。

当判定出下载消息为non类型情况下，采用non类型消息模型，进行下行资源扩容，当下行功率资源满足的情况下，直接扩容下行载波；下行功率不足的情况下，判读当前用户的snr和rsrp是否满足门限，首先降低公共信道的资源占用，将npdsch(窄带物理下行链路共享信道)信道中系统信息块sib1的传输块大小调整为较小的传输块(208比特)，同时将数据重复次数减少，节省公共资源占用，其次调整pdcch(physicaldownlinkcontrolchannel，指的是物理下行控制信道)聚合等级参数，rmax配置为2，尽量使用al＝1，做到两用户复用，另外传输块使用680bit，减少pdsch(physicaldownlinksharedchannel，物理下行信道)重复次数，减少单用户占用，达到提升容量的目的。

s405：对调整后的扩容参数进行校正。

对参数调整后的小区kpi，单个用户的snr，进行分析，计算出和期望值的偏差，根据所述偏差进行参数校验。

有益效果

本发明实施例提供的一种多载波扩容方法，通过获取当前小区的性能信息；对当前小区的性能信息进行分析，判定单车开锁业务需要进行扩容；计算当前小区需要扩容时间段的最优频点；判定下载消息为non类型情况下，进行扩容参数调整；分析调整后的扩容参数并进行校正，在本实施例中可实现包括但不限于智能学习小区业务情况，归纳出物联网业务模型，结合多载波物联网扩容技术，对小区业务进行动态扩容，网络自适应兼顾各种物联网业务模型，极限覆盖用户性能等问题，提升了网络性能，避免了人工干预，结果更准确，响应更及时。

实施例五：

为了同时满足小区极限覆盖和小区容量，以及网络侧智能学习小区业务情况进行动态扩容，本发明实施例提供了一种多载波扩容方法。图5为本发明实施例提供的一种多载波扩容方法的细化流程图，该多载波扩容方法包括：

s501：获取当前小区的性能信息。

nb-iot基站实时测量每个终端(包括智能电表和其它类型终端)的随机接入，上下行信号的信噪比，mcs，rsrp，数据包大小，完成一次业务时长和业务量在不同时段的变化规律，得到当前小区npdcch信道的重复次数为16次。

s502：对当前小区的性能信息进行分析，判定停车位检查业务需要进行扩容。

经过一定时间段的测量和统计后，判断整个小区在部分时间段非cel0的车位检测性能/容量不达标，需要进行扩容的业务为停车位检查业务。

s503：计算当前小区需要扩容时间段的最优频点。

同时频点扫描模块对双工器带宽内的上下行频点信息进行实时扫描，给出需要扩容时段的最优频点。

s504：判定下行受限情况下，进行扩容参数调整。

判定下行受限，采用下行受限模型，进一步的，小区下行功率资源受限，不能创建新的载波，同时，此时cel0用户性噪比满足门限值，进一步的，将高信噪比用户除rs信号以外数据信号的功率降低，补到低信噪比用户的数据信号上，进行低信噪比用户的非rs信号功率提升，3db的功率提升可以减少50％的npdcch/npdsch的重复次数，减少了空口资源占用，提升了地下车库业务的下行性能。

s505：对调整后的扩容参数进行校正。

对参数调整后的小区kpi，单个用户的snr，进行分析，计算出和期望值的偏差，根据所述偏差进行参数校验。

有益效果

本发明实施例提供的一种多载波扩容方法，通过获取当前小区的性能信息；对当前小区的性能信息进行分析，判定停车位检查业务需要进行扩容；计算当前小区需要扩容时间段的最优频点；判定下行受限情况下，进行扩容参数调整；分析调整后的扩容参数并进行校正，在本实施例中可实现包括但不限于智能学习小区业务情况，归纳出物联网业务模型，结合多载波物联网扩容技术，对小区业务进行动态扩容，网络自适应兼顾各种物联网业务模型，极限覆盖用户性能等问题，提升了网络性能，避免了人工干预，结果更准确，响应更及时。

以上内容是结合具体的实施方式对本发明实施例所作的进一步详细说明，不能认定本发明的具体实施只局限于这些说明。对于本发明所属技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干简单推演或替换，都应当视为属于本发明的保护范围。