[发明专利]一种基站规划方法及装置

说明书

本发明的实施例公开一种基站规划方法及装置，涉及通信技术领域，能够通过对栅格的性能数据采用BP神经网络算法预测基站规划概率，从而及时实现基站的规划。该方法包括：将待规划区域进行栅格化处理生成至少一个栅格；将获取的预定时间的性能数据输入预设模型生成预定时间之后在栅格规划基站的第一概率；预设模型由BP神经网络模型对训练样本集进行训练生成；训练样本集包含训练样本，训练样本包括规划时间段内栅格的历史的性能数据以及规划时间段后在栅格规划基站的第二概率，第二概率表示在规划时间段后栅格需要或者不需要规划基站；若第一概率大于预设概率阈值，则确定在栅格规划基站。本发明实施例应用于通信系统。

技术领域

本发明的实施例涉及通信技术领域，尤其涉及一种基站规划方法及装置。

背景技术

目前移动通信技术飞速发展，不但4G(fourth generation communicationssystem，第四代移动通信系统)网络仍然处在飞速发展期，而且随着5G(fifth generationcommunications system，第五代移动通信系统)网络和NB-IOT(narrow band internet ofthings，窄带物联网)物联网技术逐步成熟，各大运营商都开始发力部署下一代网络，网络连接用户数和业务量都呈现出爆炸性增长，需要迅速扩大基站建设规模。

运营商在部署无线基站时，需要迅速确定哪些区域需要新增基站，哪些区域现有基站可以满足需求，以应对业务量的快速增长。现有的基站规划方案中，运营商单纯将现有网络性能数据作为用户需求的判断标准，即在当前业务量较高的区域建设较多基站，在当前业务量较低的区域减少基站投入。现有技术中网络的性能数据只能作为当前基站建设的数据参考，对未来基站选址参考意义不大，从而无法及时满足用户对网络的需求。

发明内容

本发明的实施例提供一种基站规划方法及装置，能够通过对栅格的性能数据采用BP神经网络算法预测基站规划概率，从而及时实现基站的规划。

为达到上述目的，本发明采用如下技术方案：

第一方面，提供一种基站规划方法，该方法包括：将待规划区域进行栅格化处理生成至少一个栅格，其中栅格的面积为预设面积；获取栅格在预定时间的性能数据，并将预定时间的性能数据输入预设模型生成预定时间之后在栅格规划基站的第一概率；其中，预设模型由BP(back propagation)神经网络模型对训练样本集进行训练生成，训练样本集包含至少一条训练样本，训练样本包括规划时间段内任一栅格的历史的性能数据以及规划时间段后在任一栅格规划基站的第二概率，性能数据包括以下的一项或多项：平均参考信号接收功率RSRP(reference signal receiving power)，平均信号与干扰加噪声比SINR(signal to interference plus noise ratio)，平均物理层时频资源PRB(physicalresource block)利用率，平均无线资源控制RRC(radio resource control)连接数；第二概率为1时，表示在规划时间段后栅格需要规划基站，第二概率为0时，表示在规划时间段后栅格不需要规划基站；若第一概率大于预设概率阈值，则确定在栅格规划基站。

在上述方法中，首先，将待规划区域进行栅格化处理生成至少一个栅格；然后，获取栅格在预定时间的性能数据，并将预定时间的性能数据输入预设模型生成预定时间之后在栅格规划基站的第一概率；其中，预设模型由BP神经网络模型对训练样本集进行训练生成，训练样本集包含至少一条训练样本，训练样本包括规划时间段内任一栅格的历史的性能数据以及规划时间段后在任一栅格规划基站的第二概率，性能数据包括以下的一项或多项：平均参考信号接收功率RSRP，平均信号与干扰加噪声比SINR，平均物理层时频资源PRB利用率，平均无线资源控制RRC连接数；第二概率为1时，表示在规划时间段后栅格需要规划基站，第二概率为0时，表示在规划时间段后栅格不需要规划基站；最后，若第一概率大于预设概率阈值，则确定在栅格规划基站。本发明实施例能够通过对栅格的性能数据采用BP神经网络算法预测基站规划概率，从而及时实现基站的规划。