[发明专利]一种通信网络话务分布网格化的方法及系统有效
申请号: | 200810219426.0 | 申请日: | 2008-11-26 |
公开(公告)号: | CN101426206A | 公开(公告)日: | 2009-05-06 |
发明(设计)人: | 李志坚;张建辉;黄海;李少斌;卢劲;许汝鹏 | 申请(专利权)人: | 中国移动通信集团广东有限公司 |
主分类号: | H04W16/06 | 分类号: | H04W16/06;H04W24/02;H04W24/08 |
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地址: | 510100广东省广州*** | 国省代码: | 广东;44 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 通信 网络 话务 分布 网格 方法 系统 | ||
技术领域
本发明涉及无线通信领域,尤其涉及一种通信网络话务分布网格化的方法及系统。
背景技术
目前话务分布技术方案主要是以小区(CELL)为单位的,一般一个小区半径在500米到2000米范围。对于小于小区范围更细致的网格化的话务分布尚停留在研究领域,方法上存在诸多欠缺,包括不考虑实测数据,或者需要海量的实测数据,而且不考虑楼层和室内的影响。
现有技术的缺点是以小区为单位,精度较粗。由于随着GSM网络迅速发展,话务需求越来越大,网络结构更加复杂,亟需对无线网络进行精细化网络规划优化,现有粗精度的话务图已经无法满足需要。
也有技术利用人口密度等数据来绘制话务图的,其方法假设太多,又未能利用任何无线网络上的实测数据,话务图过于粗略,所以仅用于无需实测数据的3G网络规划上,而对精细化2G网络规划优化工作并无实际意义。
在实现话务网格化的技术探索过程中,有过如下两种技术方案:区域分类法和手机定位法。区域分类法将全城的地貌分为城市密集区、江河湖泊、公园、山地等若干类型,并假定相同的类型有相同的话务密度,通过覆盖图,用矩阵方程解出各类型区域的话务密度。手机定位法将GSM定位技术(如CellID,场强定位SSOA,到达时间定位TOA,到达时间差定位TDOA,达到角度定位AOA等)运用到话务分布计算中,通过对大量手机的定位,得到不同地点的话务密度。
这两种方法有明显的不足,从而也无法用于话务网格化。1)区域分类法需要假定整个城市的同一类型区域(如住宅区)的话务密度都相等,这并不符合实际情况,而且,高楼的话务密度,还与楼层数有关,楼层越多,话务密度越大。这种误差较大的假设,将导致绘制的话务图的误差也较大。2)手机定位法主要通过室外的无线传播模型来估计手机的位置,然而大量情况下,手机位于室内,用室外模型来估计位置会有严重的定位误差。其次,手机位于不同的楼层,即室内损耗也不同,从而也无法通过将通过室外模型估计的场强分布减去固定值来得到室内外的场强分布图。再次,在上下班高峰期,大量的车辆内发生的通话虽位于楼外,需要计算入车内损耗。最后,手机定位法的很可能需要极海量的实测数据(特别是aBis数据),往往一个小区一段不长的时间内,数据就可以用T(兆兆字节)计算,这导致大面积的话务地图绘制在采集上、数据存储和数据处理及时性上都成为不可能。
现有技术的缺点在于无法精确用于研究话务地理分布,也无法动态地揭示无线网络的话务分布情况。
发明内容
基于现有技术的不足,本发明实施例要解决的技术问题在于提供一种通信网络话务分布网格化的方法及系统,以获得无线通信网络在单位时间内单位网格的话务量,用于精确研究话务地理分布,并给出按照时间变化的话务网格化分布图,动态地揭示无线网络的话务分布情况,更好地为无线网络的规划及优化服务。
本发明的目的通过以下技术方案实现:一种通信网络话务分布网格化的方法,包括以下步骤:
A、将网络服务小区平均分为若干个单位网格;
B、采集单位时间内单位网格场强分布数据以及地理信息分析数据;
C、采集单位时间内小区的NCS测量数据、话务量数据;
D、将所述单位时间内小区的NCS测量数据、所述单位网格场强分布数据及所述地理信息分析数据进行匹配,把所述话务量数据按匹配所得的比例分配给各个单位网格,绘制单位时间的话务分布图;
E、转入下一个单位时间的话务分布网格化的进程,重复步骤C、D,直到所有单位时间的话务分布图都绘制完毕。
作为本发明方法进一步改进,本发明方法还可包括以下技术特征的一部分或全部:
具体地,所述步骤D中将单位时间内小区的NCS测量数据、所述单位网格场强分布数据及所述地理信息分析数据进行匹配,得到每个单位网格的话务比例值,从而把所述话务量数据按所述话务比例值分配给各个单位网格。
所述NCS测量数据记录了单位时间内网络服务小区内测量次数与邻区场强集合的对应关系,其包括测量次数统计数和邻区场强数据;
所述话务量数据记录了单位时间内网络服务小区内通话话务量;其包括全速率话务量和半速率话务量;
所述单位网格场强分布数据通过场强预测和无线网络覆盖计算得出,其包括单位网格的经度和纬度、网格编号、小区标识号、邻区标识号及场强值;
所述地理信息分析数据是通过对所述网络服务小区的高精度地图数据进行空间分析,从而判断各单位网格的地理环境特征,得出的各个单位网格加权值。
所述步骤D具体包括以下步骤:
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