[发明专利]一种移动通信中的业务密度时间及业务分配方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种移动通信中的业务分配方法，特别涉及一种移动通信中的业务密度时间及业务分配方法。

背景技术

在当前的业务预测过程中，话务密度图采用一种比较粗旷的生成方式。首先在电子地图上手动划分出不同类型的区域，如密集城区、一般城区、郊区、农村，然后输入每个类型单位面积下的业务量，并将业务量在该类型的区域里按一定权重均匀的撒入规划区的各种地物，如高层建筑、普通建筑、绿地、河流等之上。

业务时间分配不均衡是指业务随时间分配存在很强的不均衡性，即所有区域不可能在同一时间内用户数量达到最大。移动用户存在极强的迁徙特性，如商务区在8小时工作时间内业务量达到最大，餐饮等服务区在午餐和晚餐时间业务量最大，生活区在傍晚人们回家后业务量达到最大等。传统话务密度图只是以总业务最大时刻为依据做了简单处理，没有考虑这种业务随时间变化的波动特性，使其在业务波动较大的区域的预测结果严重偏离了实际情况。

业务之间的不均衡性是指业务主要划分为语音业务和数据业务两大类，由于不同业务之间存在较大的差别，同一个用户其不同业务的使用习惯也存在很大不同。传统方式并没有考虑两种业务之间的相关特性，只是将两种业务做简单相加得到最终的业务密度图，很显然这个结果和实际情况存在较大差别。

传统业务密度生成方法如图1所示，包括：

(1)根据用户估计方法，估计规划区内的语音用户数量；

(2)确定地物环境分类，将一个规划区分类，分为密集城区，普通城区，郊区，农村等；

(3)根据不同的地区，以语音用户数为标准，确定数据用户与语音用户的比例，也就是渗透率，从而确定数据业务用户数；

(4)根据不同数据业务的当用户业务流量模型，确定数据用户的吞吐量；

(5)根据单用户吞吐量和用户数确定数据业务的吞吐量。

发明内容

鉴于上述，本发明提供了一种新的移动通信中的业务密度改进方法，以便更准确地确定业务分配情况。

为达以上目的，本发明提供了一种移动通信中的业务密度时间分配方法，包括：

步骤1，计算基站小区24小时的业务量，判断系统忙时与小区忙时的业务量是否一致，如果一致，转入步骤2，否则，转入步骤3；

步骤2，将业务量随时间波动的放大系数取1；

步骤3，计算小区中超过系统忙时业务量的所有时刻业务量的不均匀系数，首先得到小区忙时超过系统忙时的业务量并排序，按顺序计算业务量依次累加之和占所有业务量的百分比和排序号占所有序列号的百分比，将业务量百分比与时间百分比分别进行线性拟合和曲线拟合，将线性拟合曲线与曲线拟合曲线呈现在以序列号百分比为横坐标，以业务量百分比为纵坐标的图表中，得到不均匀系数G，

G=SASA+SB]]>

其中SA为线性拟合曲线与曲线拟合曲线之间的面积，SB为曲线拟合曲线至横轴之间的面积；

步骤4，判断不均匀系数G的大小，如果G＜0.2，则业务量随时间波动的放大系数等于小区中超过系统忙时业务量的所有时刻业务量平均值与系统忙时业务量的比值，如果0.2＜G＜0.35，则业务量随时间波动的放大系数等于0.4+0.6×小区最忙时业务量/系统忙时业务量，如果0.35＜G＜0.45，则业务量随时间波动的放大系数等于0.3+0.7×小区最忙时业务量/系统忙时业务量，如果G＞0.4 5，则业务量随时间波动的放大系数等于0.2+0.8×小区最忙时业务量/系统忙时业务量；

步骤5，根据放大系数规划语音业务和数据业务的分配。

作为优选，系统忙时是将不同时刻下所有基站小区的业务量进行求和，求和结果最大的时刻。

作为优选，小区忙时是每个小区中各时刻业务量中最大的时刻。

作为优选，上述业务量为语音业务量或数据业务量。

本发明还提供了一种移动通信中的业务密度业务分配方法，包括：

步骤1，计算基站小区24小时的语音业务量A和数据业务量B；

步骤2，按照权利要求1所述的方法分别计算语音业务量A与数据业务量B随时间波动的放大系数；

步骤3，计算相关系数r，