[发明专利]小区的节能方法、装置、基站和计算机可读存储介质

权利要求书

1.一种小区的节能方法，包括：

根据主服务小区的每条测量报告MR中各相邻小区的测量信息，在所述各相邻小区中确定各候选小区；

根据所述各候选小区的所述各候选小区的上报参考信号接收功率RSRP，在所述各候选小区中确定补偿小区；

在所述主服务小区的用户数量小于第一阈值的情况下，关闭所述主服务小区，并将主服务小区的用户迁移到所述补偿小区。

2.根据权利要求1所述的节能方法，其中，所述在所述各候选小区中确定补偿小区包括：

统计所述各候选小区的达标上报RSRP的数量在上报RSRP的总数量的占比，所述达标上报RSRP为超过第二阈值的上报RSRP；

根据所述占比，确定所述补偿小区。

3.根据权利要求1所述的节能方法，其中，所述在所述各候选小区中确定补偿小区包括：

根据所述各候选小区的接入MR记录的数量和所述各候选小区的上报RSRP中的至少一项，在所述各候选小区中确定补偿小区。

4.根据权利要求1所述的节能方法，其中，所述在所述各相邻小区中确定各候选小区包括：

根据每条MR中所述各相邻小区的RSRP，对所述各相邻小区进行排序；

将所述每条MR的排序结果中RSRP最高的相邻小区，确定为所述各候选小区。

5.根据权利要求1-4任一项所述的节能方法，还包括：

根据目标小区的各相邻小区的MR和基站相关信息，利用机器学习模型预测所述目标小区的预测补偿小区，所述机器学习模型根据所述补偿小区的历史MR和基站相关信息训练。

6.根据权利要求4所述的节能方法，其中，所述利用机器学习模型预测所述目标小区的预测补偿小区包括：

根据所述目标小区的各相邻小区的MR和基站相关信息，确定输入信息；

提取归一化后的所述输入信息的特征向量；

根据所述特征向量，利用所述机器学习模型预测所述目标小区的预测补偿小区。

7.一种小区的节能装置，包括：

候选确定单元，用于根据主服务小区的每条测量报告MR中各相邻小区的测量信息，在所述各相邻小区中确定各候选小区；

补偿确定单元，用于根据所述各候选小区的所述各候选小区的上报参考信号接收功率RSRP，在所述各候选小区中确定补偿小区；

节能单元，用于在所述主服务小区的用户数量小于第一阈值的情况下，关闭所述主服务小区，并将主服务小区的用户迁移到所述补偿小区。

8.根据权利要求7所述的节能装置，其中，

所述补偿确定单元统计所述各候选小区的达标上报RSRP的数量在上报RSRP的总数量的占比，所述达标上报RSRP为超过第二阈值的上报RSRP，根据所述占比，确定所述补偿小区。

9.根据权利要求7所述的节能装置，其中，

所述候选确定单元根据所述各候选小区的接入MR记录的数量和所述各候选小区的上报RSRP中的至少一项，在所述各候选小区中确定补偿小区。

10.根据权利要求7所述的节能装置，其中，

所述候选确定单元根据每条MR中所述各相邻小区的RSRP，对所述各相邻小区进行排序，将所述每条MR的排序结果中RSRP最高的相邻小区，确定为所述各候选小区。

11.根据权利要求7-10任一项所述的节能装置，还包括：

预测单元，用于根据目标小区的各相邻小区的MR和基站相关信息，利用机器学习模型预测所述目标小区的预测补偿小区，所述机器学习模型根据所述补偿小区的历史MR和基站相关信息训练。