[发明专利]PCI优化方法及装置

权利要求书

1.一种PCI优化方法，其特征在于，所述方法包括：

导入主小区和邻小区的MR数据；其中，所述MR数据至少包括主小区的初始PCI及邻小区的初始PCI；

依据所述MR数据计算主小区与邻小区的MR相关性；

导入主小区和邻小区的扫频数据；

依据所述扫频数据计算主小区与邻小区的扫频相关性；

依据所述MR相关性、扫频相关性及所述主小区和所述邻小区的位置关系，确定干扰矩阵；

依据所述干扰矩阵，确定主小区和邻小区的可选PCI；

对所述可选PCI进行优化验证，形成验证结果；

依据所述验证结果确定满足预设优化条件的优化PCI；

依据所述优化PCI及扫频数据确定所述主小区和邻小区的质差点信息；

依据所述质差点信息，确定出质差点信息满足预设质差点优化条件的最小小区集；其中，所述最小小区集包括至少一个小区；

所述依据所述优化PCI及扫频数据确定所述主小区和邻小区的质差点信息，包括：

依据所述优化PCI及扫频数据确定主小区和邻小区采用所述优化PCI时的质差采样点的个数；

依据所述优化PCI及扫频数据确定主小区和邻小区采用所述初始PCI时的质差采样点的个数；

所述依据所述质差点信息，确定出满足质差点信息满足预设质差点优化条件的最小小区集，包括：

计算所述采用所述初始PCI时的质差采样点的个数与所述采用所述优化PCI时的质差采样点的个数之间的差值；

计算所述差值与所述采用所述初始PCI时的质差采样点的个数之间的比值；

判断所述比值是否大于预设阀值；

当所述比值大于预设阀值时，确定出所述小区为满足预设质差点优化条件的最小小区集中的小区之一。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，

所述依据所述MR数据计算主小区与邻小区的MR相关性，包括：

确定主小区的采样点总数S(A)；

计算主小区电平强度和邻小区电平强度的差值满足第一电平预设差值条件的采样点数D1(A，B)；其中，所述主小区电平强度为所述主小区发射信号的电平强度；所述邻小区电平强度为邻小区发射信号的电平强度；

依据所述S(A)和D1(A，B)确定所述MR相关性；

其中，所述A表示所述主小区；所述B表示所述邻小区。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，

所述依据所述扫频数据计算主小区与邻小区的扫频相关性，包括：

确定所述主小区的采样点总数S(A)；

计算所述主小区电平大于所述邻小区电平时，所述主小区电平强度与邻小区电平强度满足第二电平预设插值条件的采样点数D2(A，B)；其中，所述主小区电平强度为所述主小区发射信号的电平强度；所述邻小区电平强度为邻小区发射信号的电平强度；

依据所述S(A)和D2(A，B)确定所述扫频相关性；

其中，所述A表示所述主小区；所述B表示所述邻小区。

4.根据权利要求1、2或3所述的方法，其特征在于，

所述依据所述MR相关性、扫频相关性及所述主小区和所述邻小区的位置关系，确定干扰矩阵，包括：

依据主小区和邻小区的重叠面积，计算交叠面积系数；

依据无线传播模型计算距离系数；

依据所述交叠面积系数、距离系数和MR相关性和扫频相关性，确定干扰矩阵。

5.根据权利要求1至3任一项所述的方法，其特征在于，

所述依据所述干扰矩阵，确定主小区和邻小区的可选PCI，包括：

依据所述干扰矩阵，采用遗传算法确定主小区和邻小区的可选PCI。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，

所述依据所述干扰矩阵，采用遗传算法确定主小区和邻小区的可选PCI，包括：

依据所述干扰矩阵及遗传算法确定主同步信号；

依据所述干扰矩阵及遗传算法确定辅同步信号；

依据所述主同步信号和辅同步信号与PCI的对应关系，确定所述可选PCI。