一种无线网络设备的控制方法及系统与流程

本技术涉及通信，特别涉及一种无线网络设备的控制方法及系统。

背景技术：

1、长期以来，无线网络设备的供电和散热问题一直是困扰运营商的难题。一方面，传统的宏基站覆盖有限，需要建设大量基站来实现全面覆盖，基站的能耗和维护成本非常高；另一方面，随着智能终端的普及，用户的网络使用习惯日益多样化，网络流量分布呈现出动态性、碎片化的特点，而传统的固定最大发射功率的设置方式，无法适应网络流量的时空分布，导致网络资源分配不合理，用户体验差。

2、针对上述问题，学术界和产业界提出了多种技术方案，例如采用睡眠机制进行基站的开关控制，或建立负载预测模型动态调整发射功率等。但睡眠机制会降低网络可用性，且关闭基站后重新启动时间长。负载预测模型需要大量历史数据支持，对网络变动敏感度低。目前还没有一种既能实时响应网络流量变化，又能兼顾网络覆盖连续性的无线网络优化方案。

3、在相关技术中，比如中国专利文献cn116669060a中提供了一种网络设备控制方法、装置、电子设备及存储介质，涉及通信技术领域，用于在降低基站能耗成本的同时，保证基本的信号覆盖，不影响用户的接入。本技术包括：根据各网络设备的覆盖范围，确定目标区域；目标区域位于目标数量个网络设备的共同覆盖范围内；目标数量大于或者等于预设阈值；获取目标区域内各网络设备的用户数量以及资源利用率，并根据各网络设备的用户数量以及资源利用率，确定控制策略；控制策略用于控制多个网络设备中各网络设备的开启或关闭。但是该方案主要考虑设备能耗控制，没有考虑到网络性能需求，在复杂环境下可能无法实现能耗控制与网络性能之间的平衡，对于复杂环境下的网络设备能耗有待进一步降低。

技术实现思路

1、1.要解决的技术问题

2、针对现有技术中存在的无线网络设备能耗高的问题，本技术提供了一种无线网络设备的控制方法及系统，本技术基于用户分布动态调整无线网络设备发射功率等，降低了网络设备的能耗。

3、2.技术方案

4、本技术的目的通过以下技术方案实现。

5、本说明书实施例的一个方面提供一种无线网络设备的控制方法，包括：采集网络中不同区域的用户数据，用户数据包含用户位置和用户数量；利用基站的定位技术，获取连接网络的各个用户终端的地理位置坐标；收集核心网设备上报的各基站区域的业务流量及接入用户数统计数据；将用户位置坐标数据与业务统计数据进行匹配关联；利用网格划分算法，按照一定间隔对区域进行网格划分；统计每个网格单元中用户终端的数目，作为该网格的用户数据；计算每个网格单元中的用户终端数量占该网格面积的比例，作为用户分布密度。

6、获取网络设备的坐标位置和发射功率参数，根据无线信号传播模型计算无线覆盖区域，其中，无线信号传播模型包含schema模型、okumura模型和hata模型；获取网络设备(如基站、接入点等)的坐标位置。获取网络设备的发射功率参数。不同型号的网络设备，其发射功率是不同的，需要获取设备技术规格中的无线发射功率参数。根据无线信号传播模型算法计算网络设备的无线覆盖区域。本技术的无线信号传播模型有schema模型、okumura模型、hata模型等。这些模型考虑了信号传播过程中的路径损耗，可以估算出不同距离处的无线信号强度。根据发射功率参数和信号传播模型，可以计算出覆盖范围边界的位置。将各个网络设备的覆盖范围绘制在地图上，合并重叠区域，即可得到网络的整体无线覆盖区域图。本技术中考虑地形类别的影响，重复上述步骤，可以计算不同频段、不同发射功率参数下的网络覆盖范围。

7、根据采集的用户数据和无线覆盖区域，通过生成热力图的方式确定目标区域；根据热力图、无线覆盖区域和用户数据、发射功率参数，计算满足目标区域内用户的无线覆盖和吞吐量的最小发射功率值；获取目标区域内的用户数据，作为网络需求参数。获取网络设备的发射功率参数，作为网络供给参数。利用功率计算模型计算满足目标区域用户的最小发射功率值，该模型考虑以下因素：无线覆盖模型：基于目标区域与设备位置信息，计算满足覆盖的最小功率。无线吞吐量模型：基于目标用户数和业务需求，计算满足吞吐量的最小功率。环境因素：目标区域内的建筑遮挡、用户分布等对无线传播的影响。

8、根据计算得到的最小发射功率值，生成调整网络设备发射功率的控制指令；将计算所得的最小发射功率值，生成调整网络设备发射功率的控制指令。向网络设备下发控制指令，调整发射功率，实现针对目标区域的动态功率优化。重复上述流程，持续优化网络功率参数，适应用户分布和网络变化。根据生成的控制指令，调整网络设备的发射功率。

9、进一步地，生成目标区域，设置网格大小，将无线覆盖区域划分为m*n个网格单元；统计每个网格单元内的用户数量u(i,j)，作为对应网格单元的用户数目；将每个网格单元中的用户数目u(i,j)映射到对应网格单元中的每个像素点上，得到每个像素点的用户密度估值d(i,j)；遍历所有像素点，根据每个像素点的用户密度估值d(i,j)，利用双线性插值的方式生成用户密度分布的热力图；对生成的热力图进行高斯滤波处理，平滑热力图，消除噪声；设置用户密度阈值t，对平滑后的热力图，提取用户密度估值d(i,j)大于t的连通区域作为目标区域。具体提取方法是：以d(i,j)>t的像素点p为中心像素点，检测p周围8个方向上的相邻像素点，如果相邻像素点的d(i,j)也大于t，则将其标记为与p连通，重复上述步骤，最终提取出所有连接的区域作为目标区域。本技术可以有效利用用户分布数据生成热力图，智能确定网络流量密集的目标覆盖区域，为后续的发射功率优化控制提供支持。

10、具体地，利用双线性插值的方式生成用户密度分布的热力图，双线性插值可以根据离散的网格用户数量数据，得到连续平滑的用户密度分布，避免由于用户数量离散化带来的热力图锯齿。本技术可以生成更精细和平滑的热力图，用于确定目标区域。利用双线性插值生成用户密度分布热力图的具体方案如下：将无线覆盖区域划分为m*n个网格单元，每个网格单元对应一个用户数量u(i,j)。将网格单元规整为像素格点，每个像素格点包含多个插值点。对每个像素格点p(x,y)，根据其包含的4个顶点的用户数量ui，j进行双线性插值，得到该像素格点的用户密度值d(x,y)：

11、d(x,y)＝lx×ly×u00+x×ly×u10+lx×y×u01+x×y×u11

12、这里，(x，y)是该像素格点的坐标，(u00,u10,u01,u11)是该像素格点包含的4个顶点网格的用户数量。重复上述步骤，遍历所有像素格点，得到每个像素格点的用户密度值d(x，y)。根据所有像素格点的用户密度值d(x，y)，绘制用户密度分布的热力图。

13、进一步地，提取用户密度估值大于阈值的连通区域作为目标区域包括如下步骤：遍历热力图的所有像素点，找到用户密度估值d(x,y)大于阈值t的像素点，作为当前中心像素点p。检测中心像素点p的上、下、左、右4个方向的相邻像素点：上pup(x,y+1)，下pdown(x,y-1)，左pleft(x-1,y)，右pright(x+1,y)；检测中心像素点p的左上、右上、左下、右下4个对角方向的相邻像素点：左上pleftup(x-1,y+1)，右上prighttup(x+1,y+1)，左下pleftdown(x-1,y-1)，右下prighdown(x+1,y-1)；判断这8个相邻像素点的用户密度估值是否也大于阈值t，如果是则标记为与中心像素点p连通。重复上述步骤，遍历热力图的所有像素点。通过检测8邻域内相邻像素点的用户密度，可以标记出与当前中心像素点连接在一起的像素区域，从而提取出目标区域。本技术充分考虑了所有可能的连通方向，可以准确提取目标区域。

14、判断相邻像素点的用户密度估值是否大于阈值，如果大于阈值，则将对应的相邻像素点标记为与中心像素点连通；以当前像素点p为中心点，检测它的8邻域相邻像素点pi(i＝1，2，......，8)。获取每个相邻像素点pi的用户密度估值d(pi)。将用户密度阈值设为t。对每个pi，判断d(pi)是否大于t：如果d(pi)>t，则将pi标记为与中心像素点p连通，记为connected(p，pi)＝1。如果d(pi)<＝t，则不标记，connected(p，pi)＝0。重复上述步骤，直到扫描完热力图中的所有像素点。最终，所有标记为与中心像素点p连通的相邻像素点集合，表示与p连通的区域。本技术，可以有效判断邻近像素点是否与当前中心像素点连通，正确提取出目标区域，为后续发射功率控制提供支持。

15、重复上述步骤，直至遍历完热力图中的所有像素点，将连接在一起的像素点标记为同一个连通域；遍历热力图的每个像素点p，检测p的8邻域像素点，判断其用户密度是否大于阈值t。如果相邻像素点用户密度也大于t，则标记其与p连通，赋予同一个连通域标签l。对于同一个连通域中的每个像素点，递归进行搜索步骤，直至区域内没有像素点的相邻像素点用户密度大于t。对扫描完的热力图，所有标记了同一连通域标签l的像素点集合构成一个连通域。遍历所有取得的连通域，如果连通域内任一像素点用户密度大于t，则提取该连通域作为目标区域。最终，提取出所有连通域作为用户密度大于阈值t对应的目标区域。本技术通过递归的方式，能够有效标记热力图中连接在一起的高密度区域，并准确提取出这些目标区域。

16、提取所有标记的连通域作为用户密度大于阈值对应的目标区域。遍历所有像素点，统计各个连通域的标记数量n。对每个连通域：记录该连通域的首个被标记的像素点坐标(x,y)作为该连通域的标识。查询该连通域的标记数量n。判断每个连通域的标记数量n是否大于0。如果n>0，则该连通域中的像素点用户密度必然大于阈值，将该连通域的所有像素点坐标添加到目标区域坐标集合中。遍历所有连通域，最终目标区域坐标集合包含所有标记数量大于0的连通域中的像素点坐标。根据目标区域坐标集合，绘制出用户密度大于阈值对应的目标覆盖区域。通过统计标记数量，判断每个连通域是否应该被提取为目标区域，然后根据坐标集合绘制区域，可以有效实现热力图连通域的提取，得到用户密度大于阈值对应的最终目标覆盖区域。

17、进一步地，计算无线覆盖区域包括如下步骤：获取网络设备的坐标位置；通过gps模块获取宏基站、微基站等的地理坐标。通过定位技术(如三角定位等)获取wifi热点的坐标。通过读取设备的配置信息获取小基站、中继器等设备的布置坐标。

18、获取网络设备的发射功率参数；从网络管理系统的配置数据库中提取设备的发射功率参数。通过snmp协议获取设备当前的发射功率设置。从设备的数据手册中获得发射功率的额定参数与可调范围。优选地，将获取到的网络设备的坐标位置和发射功率参数存储在本地数据库中。对数据库中的信息进行清洗和筛选，过滤无效或错误数据。为每个网络设备生成一条包含(设备id，坐标，发射功率参数)的数据记录。本技术，可以有效获取供区域覆盖优化计算使用的网络设备的坐标和发射功率信息。

19、判断网络设备的坐标位置是否位于预设密度区域内，如果是，则基于okumura模型或hata模型，计算发射功率经过传播路径后的损耗；如果否，则基于schema模型，计算发射功率经过传播路径后的损耗；将预设的用户密度大于阈值的目标区域表示为区域a；对每个网络设备，获取其坐标(x,y)；判断(x,y)是否在区域a内：如果(x,y)在a内，则该设备位于预设密度区域内；如果(x,y)不在a内，则该设备不在预设密度区域内。如果设备在预设密度区域内：基于okumura模型或hata模型计算发射功率传播损耗：如果设备不在预设密度区域内：基于schema模型计算发射功率传播损耗：根据计算得到的发射功率损耗结果，继续后续的发射功率优化计算。本技术可以根据网络设备的位置，选择不同的传播模型进行计算，从而提高计算结果的精确度

20、根据传播路径的损耗计算结果，确定网络设备的无线覆盖区域；在预设的用户密度大于阈值t的目标区域内，将区域划分为大小为a*b米的网格。对每个网络设备i：获取设备i的发射功率为pi。获取设备i到每个网格中心的传播距离为di，j。基于传播模型计算设备i到每个网格单元中心的路径损耗为li，j。计算设备i的接收功率为：pri，j＝pili，j。判断设备i的接收功率pri，j是否大于接收灵敏度阈值rth：如果pri，j>rth，则确定网格单元j在设备i的无线覆盖区域内。如果pri，j<＝rth，则确定网格单元j不在设备i的无线覆盖区域内。遍历所有网络设备i，最终可以确定每个网格单元是否在某设备的无线覆盖区域内。所有包含在任一设备无线覆盖区域内的网格单元的集合，构成整个无线网络的覆盖区域。本技术综合考虑了用户分布、传播损耗和接收灵敏度阈值，可以有效计算出每个设备的无线覆盖区域，从而确定出整个无线网络的覆盖区域，为后续优化计算提供依据。其中，预设密度区域为每平方米的用户数量大于阈值的区域。

21、进一步地，基于schema模型，计算发射功率经过传播路径后的损耗包括如下步骤：将传播路径划分为n个截面，每个截面上的距离为di。传播路径划分的截面指的是将整个传播路径在空间上分割成多个小段。划分的依据是路径上存在不同的传播环境。例如从室外进入室内会产生墙体损耗，从开阔地进入丛林会受到树木遮挡，这些环境变化点可以作为截面的划分位置。将整个传播路径等距离地划分也是一种常用的简化方法。可以按照一定距离间隔(如50米)将路径划分成多段。每一段路径作为一个截面，确定各个截面的起止距离为di。比如第1截面为0至50米，第2截面为50米至100米，以此类推。对于室外传播，可以每100米至200米设置一个截面。室内传播距离较短，可以每10米至20米设置一个截面。划分的截面数n可以根据路径长度和环境复杂程度确定。截面数越多，计算精度越高，但计算量也越大。通过合理设置截面数和截面距离，可以计算出每个截面的传播特征，降低整体计算误差，提高传播损耗结果的精确度。在第i个截面上，计算距离衰落loss_distance(i)：loss_distance(i)＝20×log10(di)，在第i个截面上，根据截面特征计算阴影衰落loss_shadow(i)。在schema模型中，阴影衰落是指在传播路径的某个截面上，由于存在障碍物导致的额外衰落。对于本技术场景，阴影衰落的计算方法如下：分析每个截面上的环境特征，判断是否存在可能产生额外衰落的障碍。典型的障碍包括：建筑物、树木、地形不平整导致的遮挡等。根据经验模型或仿真拟合结果，预先设置各类障碍对应的额外衰落值。例如树木衰落10db，轻型建筑衰落15db。检测到截面存在障碍时，查表得到对应障碍的额外衰落值，作为该截面上的阴影衰落loss_shadow(i)。如果截面上没有检测到障碍，则阴影衰落loss_shadow(i)＝0。通过分析各截面特征并引入阴影衰落，可以更准确计算传播损耗，用于确定网络设备的无线覆盖区域；在第i个截面上，计算组合衰落：

22、loss_combine(di)＝loss_distance(i)+loss_shadow(i)

23、求和各个截面上的组合衰落，得到传播路径上的总衰落：

24、loss_total＝∑loss_combine(di)

25、i＝1至n；将loss_total作为最终的传播路径损耗计算结果。本技术将传播路径分段计算，准确考虑了距离衰落和阴影衰落的影响，可以获得较为精确的传播损耗结果。

26、其中，距离衰落根据截面上各点到网络设备的距离，采用路径损耗指数模型计算；本技术中，基于schema模型计算传播路径损耗还可以采用如下的优选方案：引入环境因素修正项，在基本路径损耗指数模型基础上，加入地形、植被、建筑物等环境参数的修正项，建立修正后的模型。利用神经网络优化模型参数，通过大量实测数据，采用bp神经网络等进行模型参数训练，得到优化后的路径损耗指数。采用自适应路径损耗指数，根据传播距离和环境变化，模型可以自动调整路径损耗指数，实现自适应。例如：

27、pl(d)＝a+10n×log10(d)+f(d,h1,h2)

28、其中，f(d,h1,h2)为与距离和天线高度相关的自适应修正项。根据统计学习方法，利用gauss过程回归等统计学习方法，根据测量数据集预测路径损耗指数的分布，实现动态优化。加入全局优化约束，增加对路径损耗指数整体变化趋势的约束，使其曲线更符合传播规律。本技术，可以持续改进路径损耗指数模型，使其在复杂环境下对传播损耗的计算更加准确。

29、阴影衰落根据截面上各点的地形数据，采用数字高程模型dem确定各点处的地形类别，再根据预设的各地形类别对应的衰落值，确定各点的阴影衰落。其中，地形数据是指采集路径截面上采样点的原始数字高程模型(dem)数据，它反映了地形的高程信息。根据dem数据，可以提取地形的坡向、坡度、海拔等参数，这些参数反映了地形的基本特征。将dem数据及其导出参数与其他地表覆盖数据(植被、建筑等)进行综合分析，可以得到地形分类，即将地形划分为不同类别，如山地、丘陵、平原等。地形类别是对地形数据进行抽象和分类后的结果，它反映了地形的整体特征。每种地形类别都对应一个经验的无线信号衰落值，这构成了地形类别与衰落值的对应关系表。根据采样点的地形类别，可在衰落值对应关系表中查找对应的衰落值，作为该点的阴影衰落值。所以地形数据是确定地形类别的基础，地形类别反过来决定阴影衰落值。二者通过分类模型关联起来。总之，地形数据提供基础信息，地形类别对其进行分类抽象，最终应用到阴影衰落确定中。

30、具体地，在计算传播路径损耗时考虑阴影衰落，可以采用以下地形分类模型：收集研究区域的数字高程模型(dem)数据，并构建三维地形数据库。在地形数据库的基础上，提取各类地物要素，如建筑、植被、地表类型等，生成向量地物图层。利用地形坡向、坡度、海拔等dem导出参数，结合地物图层，生成地形分类栅格数据。在地形分类栅格中，每个像素都打上对应的地形类型标记，如山地、丘陵、平原、城市等类别。根据传播路径上的各采样点，在地形分类栅格中提取其所在像素的地形类型。根据预设的地形类型与衰落值对应关系表，确定每个采样点的地形阴影衰落值。在传播模型计算中，将地形阴影衰落值累加得到地形影响。通过运用dem进行地形分类，可以有效考量地形对无线电波传播的屏蔽、衰落效应，提高路径损耗模型的精度。该地形分类模型既考虑了大尺度地形，也细致反映了局部环境特征。

31、进一步地，基于okumura模型或hata模型，计算发射功率经过传播路径后的损耗包括如下步骤：将传播路径划分为若干截面；在每个截面上，计算截面上的距离衰落，其中，距离衰落根据截面上各点到网络设备的距离，并根据okumura模型或hata模型的路径损耗公式计算；具体地，在第i个截面上，选择多个代表点，确定这些点到网络设备的距离为dj。根据okumura模型，距离衰落公式为：

32、loss_distance(dj)＝l0+a×log10(dj)+b

33、其中，l0为基础损耗，a和b为环境参数。

34、根据hata模型，距离衰落公式为：

35、loss_distance(dj)＝a+b×log10(dj)

36、其中，a和b为参数，将截面等分为m个小区，第j小区到网络设备的代表距离为dj。对第j小区，计算距离dj时的路径损耗，作为该小区的距离衰落值loss_distance(dj)。对整个截面，计算所有小区的距离衰落值，取平均值作为该截面上的距离衰落：

37、

38、优选方案进一步地，加密代表点的选择，使其更全面的覆盖截面区域。可以均匀地选择更多代表点。对重要区域设置更小的计算单元，增加关键位置的样本点，准确反映传播特征。权重平均衰落值，距离网络设备更近的点赋予更高权重，以强调近区传播特征。建立衰落分布图，观察衰落值的空间分布情况。分析原因并针对性优化。利用回归技术拟合距离与衰落值之间的函数关系，得到表达式，代入任意距离计算衰落。增加其他模型(射线追踪、有限差分等)的计算结果，与经验模型进行对比验证。重复以上步骤，计算每个截面的平均距离衰落。本技术可以计算出每个截面上的距离衰落，与阴影衰落叠加可以得到更精确的传播损耗。将各个截面上的距离衰落叠加，得到传播路径上的总距离衰落；

39、根据网络设备所在区域的类别，在预设数据库中获取okumura模型或hata模型的区域衰落修正值；具体地，根据网络设备的坐标，确定其所在的区域类别，比如密集城市、郊区、开阔乡村等。在预设的数据库中存储不同区域类别对应的okumura模型和hata模型的环境衰落修正值。该数据库可以通过实测统计获得。okumura模型或hata模型的区域衰落修正值根据网络设备所在区域的地形类别确定，对于okumura模型，设置下述数据库表：区域类别|环境参数a|环境参数b，例如：密集城市|4.6|42.4；郊区|3.6|33.5；开阔乡村|2.3|27.7。对于hata模型，设置下述数据库表：区域类别|参数a|参数b：密集城市|69.6|26.3；郊区|46.8|33.2；开阔乡村|40.7|36.3。根据网络设备的坐标确定其所在区域类别后，查询上述数据库表获得对应的okumura模型或hata模型的环境衰落修正值。将查表获得的环境参数代入模型计算，可以得到考虑区域差异的更准确的路径损耗结果。按权重法，将获取的区域衰落修正值与总距离衰落叠加，得到传播路径的总衰落，将总衰落作为传播路径的损耗计算结果；

40、进一步地，根据热力图、无线覆盖区域和用户数据、发射功率参数，计算满足目标区域内用户的无线覆盖和吞吐量的最小发射功率值包括如下步骤：检索网络设备的数据库，获取网络设备的功率调整接口类型，其中，功率调整接口类型为串口接口和网络接口；具体地，构建网络设备数据库，其中包含设备基本信息表、接口参数表等。设备基本信息表中包括设备名称、型号、制造商等信息。接口参数表中包含每个设备的所有接口端口，包括接口名称、接口类型(串口/以太网等)、传输速率等参数。通过sql查询语句，以设备名称/型号为关键字，在设备基本信息表中定位目标设备。关联接口参数表，使用设备id，检索该设备的所有接口记录。遍历接口记录，寻找类型为“串口”或“以太网”的接口，这些即为功率调整接口。返回这些接口的接口名称、接口类型，作为该设备的功率调整接口信息。存储接口信息，以备后续发送功率控制指令时使用。对所有网络设备重复上述操作，完成功率调整接口类型的检索工作。本技术可以有效利用预设的设备数据库，自动获取设备的远程功率控制接口，准备后续的发射功率优化控制工作。

41、读取网络设备的设备数据手册，获取网络设备支持的发射功率范围；具体地，收集目标网络设备的规格书、用户手册等文字资料。这些手册通常会包含发射功率信息。通过文本解析技术，从手册pdf或文字中提取包含“发射功率”、“功率范围”等关键词的段落。使用正则表达式或文本规则匹配，从提取段落中解析出具体的功率数值和范围表述。识别最大发射功率pmax、最小发射功率pmin的参数值。如果给出枚举的功率级别，将这些离散值转换为连续范围表示。例如功率等级110转换为10％区间。对不规则的文字功率范围描述，使用自然语言理解技术提取其包含的最小/最大值。将得到的发射功率数值范围，存入以设备名称/型号为关键字的数据库表中。手动检查提取结果，修正识别错误，形成设备发射功率范围数据库。根据设备型号查询该数据库，获取其支持的发射功率范围参数，为优化控制提供依据。通过解析设备手册文件，可以有效获取设备的发射功率范围信息，支撑后续的功率优化控制。

42、调用计算功率函数，获得满足目标区域的需求的最小发射功率值；具体地，定义计算功率函数power calculation()，输入参数包括：网络设备信息device info，位置、天线增益、频率等；目标覆盖区域信息area info，面积、用户分布、需求业务等传播模型；计算路径损耗的模型，根据设备位置和覆盖区域边界，调用传播模型计算路径损耗path loss。根据业务需求计算所需接收灵敏度min_receive_power。

43、min_transmit_power＝min_receive_power+path_losss

44、如果min_transmit_power超过设备最大发射功率，则取设备最大发射功率作为最小发射功率。power calculation()返回计算所得的最小发射功率值min_transmit_power。对网络中每个设备，调用power calculation()函数，将设备信息、覆盖区域信息、传播模型作为输入参数。获取计算结果min_transmit_power，作为该设备的最低需求发射功率。控制设备调整发射功率至min_transmit_power，完成发射功率的优化。这样可以通过模型计算方法获得精确的最小发射功率值，避免设备过度发射。构造功率调整控制指令，通过功率调整接口下发指令，调整设备的发射功率。

45、进一步地，通过功率调整接口下发指令，调整设备的发射功率包括如下步骤：当功率调整接口类型为串口接口时，打开串口，设置串口参数，构造功率设置指令，通过串口发送指令；根据先前获取的网络设备串口参数，打开对应的串口设备文件。配置串口通信参数，包括波特率、数据位、停止位、奇偶校验等。需要与设备实际串口通信参数一致。构造调整发射功率的串口命令。命令格式遵循设备规定的协议，包含起止标志、命令字、参数等字段。将power值格式化为命令参数，插入到命令数据包中，完整组装调整功率的串口指令。向打开的串口设备文件写入构造好的串口命令。读取串口反馈数据，验证设备收到指令。按一定时间间隔重复发送串口指令，直至收到设备执行成功的响应。收到响应后，关闭串口文件，完成调整过程。具体的命令格式需要根据不同设备的通信协议确定。通过向设备串口发送规范的控制指令，可以灵活地实现发射功率的远程控制。

46、当功率调整接口类型为网络接口时，判断网络接口为无线网络接口还是有线网络接口；根据先前获取的网络设备接口参数，判断接口类型。如果接口类型标识为ethernet或ieee802.3，则确定为有线以太网接口。如果接口类型标识为ieee802.11或wifi，则确定为无线wifi接口。对于其他接口类型，需要查阅接口标准说明，判断它是基于有线连接还是无线连接。也可以检查接口的物理端口，有线接口大多为rj45插头，无线接口可能会有天线。如果无法直接判断，还可以尝试发送测试数据包，观察是否需要线缆连接。通过以上方法，可以区分网络接口的有线和无线类型。确定网络接口类型后，再选择合适的网络协议进行功率控制指令的组装和发送。综合利用接口参数、端口特征和测试方法，可以有效判断网络设备的接口类型，为后续的远程功率控制选择合适的网络通信方案。

47、当为无线网络接口时，连接无线网络，获取ip地址，建立tcp或udp连接，发送功率设置指令；启用设备的无线网络接口，连接到设备所在的无线局域网内。通过dhcp获取无线网络的ip地址，或手动配置一个静态ip地址。如果设备开放了tcp/udp服务，则与设备ip建立tcp或udp连接。也可以发送单播udp指令。构造调整发射功率的网络命令数据包。遵循设备支持的应用层协议规定命令格式。在数据包中插入已计算得到的最低发射功率值和其他必要参数。将网络命令数据包通过建立的tcp连接或udp通道发送给设备。解析设备返回的应答包，确认是否成功设置了功率。按一定时间间隔重发网络命令，直至收到设备的执行成功响应。完成调整后，关闭网络连接。10.也可以定期发送功率查询命令，确认设备的实时发射功率。

48、对于有线网络接口，连接网络线缆，获取ip地址，建立tcp或udp连接，发送功率设置指令；使用合适的网络线缆，连接设备的有线网络接口和局域网交换机。配置设备网络接口的ip地址，子网掩码，默认网关等参数。可以手动设置，也可以通过dhcp自动获取ip。判断设备是否开放了tcp或udp服务端口，如果是，则通过socket编程向该端口建立连接。构造调整发射功率的网络命令数据包，组包格式遵循设备所支持的网络通信协议。在数据包的命令参数字段封装所需设置的发射功率数值。通过建立的tcp连接或udp通道，将网络命令数据包发送给设备。解析设备返回的应答数据包，确认设置是否成功。如果允许，可以持续发送查询命令，获取设备的实时发射功率值。功率调整完成后，关闭网络连接，释放资源。接收网络设备返回的执行状态和反馈值；解析执行状态和反馈值中的状态字段或错误码，以验证功率设置是否成功；其中，执行状态和反馈值以数据包形式发送，数据包通过封装和解析来实现。定义数据包格式，包含如下字段：开始标志：表示一个新的数据包的开始；数据包长度：记录整个数据包的字节长度；数据类型：表示数据包中数据的类型，比如执行状态，反馈值等；数据内容：存储实际需要传输的数据；校验码：对数据包内容进行校验，确保传输准确性；封装数据包：根据需要传输的数据类型设置数据类型字段；封装实际数据内容到数据内容字段；计算并填写数据包长度字段；计算校验码填写到校验码字段；添加包开始标志，完成整个数据包的封装；解析数据包：检查开始标志，校验码，确保一个正确的数据包；根据数据包长度字段解析出整个数据包；检查数据类型字段，获取数据包中的数据类别；提取数据内容字段，解析出实际的数据；根据数据类型将数据内容还原为执行状态或反馈值；通过串口或网络接口发送封装好的数据包，接收方进行解析，即可实现数据的传输。这样通过数据包的封装与解析，可以轻松实现结构化数据的传输，提高传输的灵活性和可靠性。

49、进一步地，当功率设置失败时，重新发送功率设置指令，或修改串口接口的参数和网络接口的参数后重新设置发射功率；分析失败原因：检查接口连接是否正常、接收到设备反馈信息是否表示执行失败等。如果是由于指令格式等问题导致设置失败，检查串口或网络协议，修改指令参数重新发送。如果是接口连接问题，首先检查接口的物理连接，然后重新配置接口参数：对串口接口，可以修改波特率、数据位、停止位等参数后重试。对网络接口，可以更换网络线缆，修改ip地址，子网掩码等后重试。针对不同失败原因，发送重置接口的专用命令，让设备重新初始化接口。如果多次重试设置失败，可以切换至其他类型的接口(串口/网络)尝试，以排查问题。所有重新发送设置指令前，需要发送查询命令或重置命令，避免重复叠加执行效果。设置成功后，记录下有效的接口参数及指令格式，避免出现同样问题。本技术，当出现设置失败时，可以通过修改参数或更换接口等方式提高重试的成功率。

50、串口接口的参数包含波特率、数据位、停止位和校验位；波特率：串口通信的速度，表示每秒传输的比特数。常用的波特率有4800、9600、19200等。波特率要与连接设备的实际设置一致。数据位：每个字节的数据位数量，一般为5、6、7或8位。设置需要与设备匹配。停止位：数据位后用于标记一个字节结束的停止位。通常设置为1位。校验位：进行错误校验的方法。可以设置为奇校验、偶校验或无校验。配置串口通信时，上述参数需要一一对应设置。如果通信出现问题，可以修改这些参数进行重试：尝试不同的波特率，一般从低到高逐步尝试。修改数据位，一般尝试8位，如果不行则尝试7位或6位。停止位保持1位不变，只有特殊设备才修改。尝试更改校验位的设置或关闭校验。通过调整这些参数组合，比较不同配置下的通信效果，可以找出最佳的参数，实现正常通信。

51、网络接口的参数包含ip地址、子网掩码、默认网关和dns服务器参数。ip地址：设备在网络中的唯一标识，需要设置在相同子网内的地址。子网掩码：用来划分网络段，与ip地址结合判断是否在同一子网内。默认网关：访问不在本子网的网络时使用的网关设备地址。dns服务器：域名解析服务服务器的ip地址。当网络通信出现问题时，可以修改以下参数进行重试：修改ip地址，尝试设置在相同子网内的另一个地址。调整子网掩码，扩大或缩小子网范围。更改默认网关，使用不同的路由路径。配置备用dns服务器，重新解析域名。也可以尝试将网络接口完全重置后重新配置ip。检查网络线缆连接状况。通过调整网络参数的不同组合，比较通信效果，可以找到最佳的配置，确保网络连接的可靠性。

52、本说明书实施例的另一个方面还提供一种无线网络设备的控制系统，执行本技术的一种无线网络设备的控制方法，包括：用户数据采集模块，采集网络中不同区域的用户数据，所述用户数据包含用户位置和用户数量；网络设备信息获取模块，获取网络设备的坐标位置和发射功率参数；无线覆盖区域计算模块，根据无线信号传播模型计算无线覆盖区域，所述无线信号传播模型包含schema模型、okumura模型和hata模型；目标区域确定模块，根据采集的用户数据和无线覆盖区域，通过生成热力图的方式确定目标区域；最小发射功率计算模块，根据热力图、无线覆盖区域和用户数据、发射功率参数，计算满足目标区域内用户的无线覆盖和吞吐量的最小发射功率值；控制指令模块，根据计算得到的最小发射功率值，生成调整网络设备发射功率的控制指令，并根据生成的控制指令，调整网络设备的发射功率；状态监控与反馈模块，解析设备返回状态，验证调整是否成功；模型优化模块，使用新增数据持续优化无线信号传播模型。

53、3.有益效果

54、相比于现有技术，本技术的优点在于：

55、(1)用户数据分析可以判断目标覆盖区域和用户分布状况，计算无线覆盖区域可以精确判断覆盖需求。这两者结合可以科学指导网络资源分配，将覆盖范围控制在必要的最小范围，避免盲目扩大覆盖面积，减少设备功率消耗，达到降低整体功耗的效果；

56、(2)热力图反映用户分布和网络使用需求，用户数据和无线覆盖区域计算反映用户覆盖需求。结合三者可以计算出满足需求的最小发射功率。精确的功率控制指令可以将功率控制在该最小值，仅提供必要的最小功率，直接实现降低功耗；

57、(3)不同接口的调整方案可以保证指令顺利执行，失败重试机制提高了执行成功率，精确的功率控制指令可以可靠地被执行，使设备功率控制在最小必要值，最大限度地降低功耗。