[发明专利]一种划分小区簇的方法和装置

说明书

本发明实施例提供一种划分小区簇的方法和装置，根据小区间相关性统计数据计算出小区之间的业务关联性，找出最大连通簇，每一个最大连通簇内的小区之间具有强关联性，以及最大连通簇间的小区具有弱关联性；当一个小区属于多个最大连通簇时，将该小区归属到唯一的一个小区簇；根据地理位置信息，合并规模小于簇规模阈值的小区簇，得到包含的小区符合小区数目阈值的小区簇。根据常用的网络数据和簇规模阈值，划分各个小区得到一个具备业务分担功能的规模合理的稳定的小区簇，保证多用途小区簇规模可控，利用这个小区簇能够在后续工作中评估通信网络的结构是否合理、LAC边界/BSC边界划分是否合理，频率配置是否合理等。

技术领域

本发明涉及移动网络技术，特别是指一种划分小区簇的方法和装置。

背景技术

在GSM/IS-95/CDMA2000/WCDMA/TD-SCDMA等移动网络中，小区是最小网络单元。为了保证移动性能，小区之间又必须保持一定的信号重叠区域，以满足切换需求，于是相邻小区之间不可避免的存在一定的关联性。正是由于这种相关性的存在，网络优化过程中采用的各种调整手段往往不仅影响被调整小区本身，而是影响整个网络或者该网络的一部分，这就要求在网络分析过程中，不能孤立的看待单个小区的问题，而需要对关系紧密的小区集合进行整体分析，这里称具有一定的业务关联性的小区集合为“小区簇”。

常见的划分小区簇的方法有很多，有根据地理信息划分的、根据小区频段划分的。在现有技术方案中，将网络划分为预定大小的栅格，通过扫频、DT(驱车)测试等方法得到每个栅格内的小区信号强度，通过计算栅格内的小区频率复用限制情况确定干扰小区对，再根据干扰小区对的两两交互关系汇聚成小区团，根据频率复用限制和小区的载波配置情况，计算并得出干扰小区团，由干扰小区团聚合，得到小区簇。

现有技术存在如下问题：簇划分所需数据要求较高：采用划分栅格的方式计算小区的频率复用限制关系，这就要求将获取的扫频或者DT测试数据定位到每个栅格之中，即所取的每个数据样点必须具备经纬度信息，才能定位到具体的每个栅格中。为保障每个栅格内有足够的数据，必须进行大量的扫频或者DT测试，且必须遍历小区覆盖范围内的几乎所有角落。如果要求小区簇划分更为准确，将小区栅格划分得更小，需要更多的采样点数据。簇规模不可控：成熟的蜂窝网络中，相邻小区之间几乎都存在较大程度的覆盖重合和干扰限制关系，采用现有技术，一个大中城市的核心城区很可能会划分成一个簇，显然这个簇规模太大，失去了小区簇用来均衡业务的意义。小区簇随小区配置改变而变化：同频复用限制比例、邻频复用限制比例等的计算结果，都跟小区之间的载波配置(即频率数量)息息相关，即当小区载波配置发生变化时，簇划分结果会发生改变。这跟所需要的“小区簇”的初衷略有不符。小区簇是用来评估小区之间能否做覆盖的均衡、容量的分担、干扰的分摊，并实现小区之间的负荷分担、干扰分摊的目的。所以小区簇是一个由业务关联性能决定的、相对稳定的一个网络单元集合，扩减容带来配置的变化，不应该引起小区簇的变化。

发明内容

本发明要解决的技术问题是提供一种划分小区簇的方法和装置，通过采用简单的簇划分方法，找到规模大小合适、相对稳定的，能够实现业务的负荷分担、干扰分摊的小区集合作为小区簇。

为解决上述技术问题，本发明的实施例提供一种划分小区簇的方法，包括：根据小区间相关性统计数据计算出小区之间的业务关联性，找出最大连通簇，每一个最大连通簇内的小区之间具有强关联性，以及最大连通簇间的小区具有弱关联性；当一个小区属于多个最大连通簇时，将该小区归属到唯一的一个小区簇；根据地理位置信息，合并规模小于簇规模阈值的小区簇，得到簇规模符合簇规模阈值的小区簇。

所述的方法中，根据小区间相关性统计数据计算出小区之间的业务关联性，找出最大连通簇包括：根据小区间相关性统计数据计算出小区间的相关系数CO；根据所述相关系数CO筛除弱相关小区；将第一小区集作为所述最大连通簇，其中所述第一小区集中，任何两个小区具有强关联性，且不存在任何一个包含第一小区集的第二小区集，所述强关联性是指小区间的相关系数CO大于相关系数阈值门限CO_LIMITED。