[发明专利]一种基于测量报告的扰码优化方法

说明书

技术领域

本发明涉及无线通信技术领域，具体涉及一种基于测量报告的扰码优化方法。

背景技术

随着中国移动对TD-SCDMA(Time Division-Synchronous Code Division Multiple Access，时分同步码分多址)网络建设的全面展开，能否提供高质量的服务将是TD-SCDMA网络在未来竞争中能否成功的关键因素。

TD-SCDMA(以下简称TD)网络的频点非常少，在频率资源有限的情况下，同频组网难以避免，同频干扰是引起网络异常事件的主要原因。目前，现有的TD频点规划一般是依赖小区拓扑结构和邻区关系，规划软件输出的结果参考性不强，没有一个完备的扰码优化算法和商用的扰码优化工具，导致人工优化难度大。

在现有的扰码优化技术中，一种基于扫频数据的TD扰码优化工具，这种工具首先需要对网络进行大量的扫频测试，然后通过扫频仪测到的小区间电平值分析出小区间的干扰情况，建立干扰矩阵，从而进行合理的扰码优化。但是这种方法的数据准确性有待考究，因为扫频测试仅是多主要路段信号强度的反应，并不能真实的反应手机用户真正拨打电话时的小区信号之间的干扰情况。

此外，现有的一种基于切换数据的TD扰码优化工具，这种工具通过网管统计到的相邻小区切换次数多少来衡量邻近小区对主服务小区的干扰情况，建立干扰矩阵，从而进行合理的扰码优化。但是这种方法完全依赖于现网切换关系定义和切换统计，只能在定义切换关系的范围内评估干扰，如果切换定义出错或者切换数据量很少会影响扰码优化的结果，使扰码分配不合理。

发明内容

针对现有技术中存在的缺陷，本发明要解决的技术问题是提供一种基于测量报告的扰码优化方法，

为解决上述技术问题，本发明采用的技术方案如下：

一种实时数据的处理方法，包括以下步骤：

(1)从IUB接口信令中提取测量报告信息，根据小区基本信息静态表，获得主服务小区和干扰小区的信号强度和采样点；所述干扰小区包括在邻区列表中定义的和未在邻区列表中定义的小区；所述采样点是指信令中的测量报告点；

(2)计算主服务小区与每一个干扰小区之间的电平差值C/I，确定主服务小区与干扰小区间的最终的电平差值；

(3)将所述C/I值降序排列，利用1/n权重法得到小区间电平差权重值；将所述采样点的采样点值升序排列，利用1/n权重法得到小区间采样点权重值；所述n是指干扰小区的个数；

(4)建立话务模型，计算小区权重因子和同频干扰权重因子；

(5)利用所述小区间电平差权重值、小区间采样点权重值、小区权重因子和同频干扰权重因子建立小区间干扰矩阵；

(6)计算不同时延下下行同步码的相关性和不同时延下的扰码相关性；

(7)采用基因算法进行扰码的分配，输出最终扰码优化方案。

进一步，如上所述的扰码优化方法，步骤(6)中，所述下行同步码的时延是-64～63chip，扰码时延是-16～16chip。

进一步，步骤(6)中，所述下行同步码的相关性的计算是指将第i个和第j个下行同步码逐位相乘求平均得到的，可以记为Dwp_corr(i，j)＝average[Dwp(i，m)*Dwp(j，k)]，其中，i≠j，i＝0～31，j＝0～31，m和k表示第m位和第k位，m＝0～128，k＝0～128。

进一步，步骤(6)中，所述扰码相关性的计算是通过复合码的相关性来映射的，通过分析复合码的相关性反推扰码相关性，具体为：

将扰码与信道码相乘得到复合码；

计算所有不同时延下的复合码间相关性，利用强相关综合法计算不同时延下的扰码相关性；

根据测量报告数据计算出现网络时延的分布情况，计算得到综合不同时延的扰码相关性。

进一步，所述强相关综合法是指通过分析两个扰码对应的所有复合码之间的相关性值，将相关性值小于等于0.4的值舍弃，而相关性值大于0.4的值累加求平均，从而得到两扰码间的相关性值。

进一步，步骤(7)中，所述采用基因算法进行扰码的分配，输出最终扰码优化方案的具体步骤为：

1)根据现有网络的频率分配方案，通过基因算法分配小区扰码；

2)检查所述扰码是否满足扰码分配规则，若是，则计算小区扰码优化代价函数；若否，则返回步骤1)；

3)查看所述代价函数是否收敛，若是，则输出推荐扰码分配方案；若否，则返回步骤1)。

进一步，步骤(2)中，所述确定主服务小区与干扰小区间的最终的电平差值，其具体方式为：