[发明专利]Massive MIMO天线波束优化方法及装置

说明书

本发明实施例提供一种Massive MIMO天线波束优化方法及装置，该方法包括：根据目标小区波束的吞吐量分布获取目标小区当前用户的业务量分布，并根据目标小区波束的噪声分布和同频邻区波束的吞吐量分布获取潜在用户的业务量分布；根据当前用户的业务量分布和潜在用户的业务量分布，获取按每一权值调整前和按每一权值调整后的用户业务量分布，根据按每一权值调整前和按每一权值调整后的用户业务量分布，获取目标小区波束按每一权值调整后吞吐量预期增益；根据每一波束权值对应的吞吐量预期增益，选取用于波束优化的权值进行波束调整。由于根据吞吐量预期增益，选取用于波束优化的权值，从而具有较高的优化效率和优化准确率。

技术领域

本发明实施例涉及移动通信领域，尤其涉及一种Massive MIMO天线波束优化方法及装置。

背景技术

大规模天线(Massive MIMO)技术，是指在传统多入多出(Multiple-InputMultiple-Output，简称MIMO)系统的基础上，将收发天线增加到几十甚至上百根。MassiveMIMO系统作为一种新的蜂窝网络结构，保留了传统MIMO系统的优点，并利用数量众多的天线将系统噪声和不相干的小区间干扰平均掉。天线数量的增加，使得系统容量随之大大增加，Massive MIMO特性能够提升小区容量，这些特点决定了Massive MIMO系统具有广阔的应用前景。在LTE网络中，由于LTE网络每个小区的覆盖方向相对固定，会出现热点用户集中在波瓣角之外的情况，从而影响波瓣角外的用户感知。

在面对上述问题时，目前Massive MIMO的广播波束权值优化通过手动调整来实现，即按照应用场景手动进行配置实现优化。这种方式无法保证调整结果最优，且在大规模部署Massive MIMO的场景下，手动调整的工作量将会很大。

现有技术针对波束权值的优化方案的效果明显滞后于调整工作，导致往往只对明显异常小区进行针对性调整优化，而无法兼顾整个网络。对于优化后效果不佳的区域需再做优化调整时，将会导致优化周期长，无法一步到位等问题。优化调整方案全凭人工判断进行处理，从而此优化方法需要大量时间和人力。因此，目前的优化方法效率低，且方案准确性无法保证。

发明内容

为了解决上述问题，本发明实施例提供一种Massive MIMO天线波束优化方法及装置。

第一方面，本发明提供一种Massive MIMO天线波束优化方法，包括：根据目标小区波束的吞吐量分布获取目标小区当前用户的业务量分布，并根据所述目标小区波束的噪声分布和同频邻区波束的吞吐量分布获取潜在用户的业务量分布；根据当前用户的业务量分布和潜在用户的业务量分布，获取按每一权值调整前和按每一权值调整后的用户业务量分布，根据按每一权值调整前和按每一权值调整后的用户业务量分布，获取目标小区波束按每一权值调整后吞吐量预期增益；根据每一波束权值对应的吞吐量预期增益，选取用于波束优化的权值进行波束调整。

第二方面，本发明提供一种Massive MIMO天线波束优化装置，包括：获取模块，用于根据目标小区波束的吞吐量分布获取目标小区当前用户的业务量分布，并根据所述目标小区波束的噪声分布和同频邻区波束的吞吐量分布获取潜在用户的业务量分布；处理模块，用于根据当前用户的业务量分布和潜在用户的业务量分布，获取按每一权值调整前和按每一权值调整后的用户业务量分布，根据按每一权值调整前和按每一权值调整后的用户业务量分布，获取目标小区波束按每一权值调整后吞吐量预期增益；输出模块，用于根据每一波束权值对应的吞吐量预期增益，选取用于波束优化的权值进行波束调整。

第三方面，本发明提供一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，处理器执行程序时实现本发明第一方面Massive MIMO天线波束优化方法的步骤。

第四方面，本发明提供一种非暂态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本发明第一方面Massive MIMO天线波束优化方法的步骤。