[发明专利]一种网络规划方法及系统

说明书

技术领域

本发明涉及通信领域，尤其涉及一种网络规划方法及系统。

背景技术

网络规划是无线网络建设的重要环节，合理的网络规划不仅有利于提升网络性能，还可以降低网络建设的成本。

目前，普遍的网络规划方法是一个迭代过程，首先进行站点挑选，确定初始规划方案，然后再对该规划方案中的站点进行覆盖和容量仿真，评估该规划方案是否符合要求，如果不符合，则再对规划方案进行微调，再对微调后的规划方案进行仿真......如此迭代，直到得到一个符合要求的规划方案。

现有技术中的网络规划方法没有有效的利用现有网络的路测数据信息，如在现有网络的路测数据信息量太大的情况下，直接使用这些信息将导致后期巨大的工作量，降低规划效率，同时因误差而存在的路测数据信息没有被排除掉，将导致最终的规划方案精确度不高；而在现有网络的路测数据信息量不足的情况下，直接使用这些信息将导致规划方案的精确度不高。因此，现有技术中的网络规划方法并不完善。

发明内容

本发明提供一种更加完善的网络规划方法及系统。

为解决上述技术问题，本发明采用以下技术方案：

一种网络规划方法，包括：

对现有网络的路测数据信息进行预处理，得到网络规划所需的网络参数信息；

根据所述网络参数信息进行网络规划。

所述对现有网络的路测数据信息进行预处理，得到网络规划所需的网络参数信息的过程包括：

沿预设路径设置多个路测单元，各路测单元内包括多个路测点；

对路测单元内各路测点接收同一网络站点的同一网络参数信息求平均值，得到以所述路测单元为单位的网络参数信息；

将以各路测单元为单位的网络参数信息作为网络规划所需的网络参数信息。

所述网络参数信息具体为参考信号接收功率RSRP、参考信号接收质量RSRQ或参考载波干扰噪声比RSCINR信息中的至少一种。

根据所述网络参数信息进行网络规划的过程包括：

利用遗传算法得到网络规划方案的可行解；

根据所述可行解利用禁忌搜索算法、模拟退火算法或蚁群算法得到网络规划方案的最终解。

利用遗传算法得到网络规划方案的可行解的过程包括：

随机产生多个网络规划方案，构成首轮搜索的当前种群；

根据所述网络参数信息和预设的适应度函数计算所述当前种群中每个网络规划方案的适应度；

根据所述当前种群中每个网络规划方案的适应度判断所述当前种群是否满足遗传算法的预设条件；

如果是，则从所述当前种群中选择适应度最大的网络规划方案作为可行解；

如果否，则根据预设的交叉算子和变异算子对所述当前种群进行处理，产生下一代种群，将所述下一代种群作为下一轮搜索的当前种群。

根据当前种群中每个网络规划方案的适应度判断是否满足预设条件的过程包括：判断当前种群中适应度大于预设第一门限的网络规划方案的个数是否超过预设数目，如果是，则判断为满足预设条件，否则，则判断为不满足预设条件；或者判断当前种群中是否存在适应度大于预设第二门限的网络规划方案，所述预设第二门限大于所述预设第一门限，如果是，则判断为满足预设条件，否则，则判断为不满足预设条件。

根据所述可行解利用禁忌搜索算法得到网络规划方案的最终解的过程包括：

将所述遗传算法输出的可行解作为首轮搜索的当前解；

根据所述网络参数信息和预设的适应度函数计算所述当前解的适应度，根据所述当前解的适应度判断所述当前解是否满足禁忌搜索算法的预设条件；

如满足，则将所述当前解作为最终解；

如不满足，则利用1-反位算子获取所述当前解的多个邻域解，从全部或部分的所述邻域解中选择出候选解，并从所述候选解和所述当前解中选择适应度较大的一者作为下一轮禁忌搜索的当前解。

所述适应度函数f(x)＝K₁*W₁+K₂*W₂+...+K_n*W_n，其中K1、K2......Kn为预设的不同网络参数信息的指标信息，W1、W2......Wn为不同指标信息的权重信息。

一种网络规划系统，包括路测数据信息预处理模块和网络规划模块，其中，

所述路测数据信息预处理模块用于对现有网络的路测数据信息进行预处理，得到网络规划所需的网络参数信息；