[發明專利]一種獲取干擾矩陣的方法和裝置

有效

• 申請號: 201010133225.6
• 申請日: 2010-03-26
• 公開（公告）號: CN101848482A
• 公開（公告）日: 2010-09-29
• 發明（設計）人: 黃愛蘋;武洲云;周豪杰;化存卿;錢峻;楊健;熊宙實;鄭航海;羋大偉
• 申請（專利權）人: 浙江大學;中國移動通信集團浙江有限公司
• 主分類號: H04W24/08
• 分類號: H04W24/08;H04W24/10;H04B1/707
• 代理公司: 杭州求是專利事務所有限公司 33200
• 代理人: 周烽

1.一種獲取干擾矩陣的方法，其特征在于，包括如下步驟：

(1)掃頻數據按頻域特征聚類：輸入數據為小區掃頻數據；聚類空間取頻點號空間、頻點號與基站色碼組合的空間或小區標識空間；聚類對象取聚類維度上信號的功率值、載干比值、載干比量化值或表征信號有無的布爾值；聚類得到的類特征為該類信號在每個聚類維度上出現特定聚類對象的平均值；對聚類結果進行假設檢驗。

(2)基于測量報告分類的話務量分布估計：輸入數據為小區測量報告統計數據和步驟(1)中得到的類特征；采用多元線性回歸模型對測量報告統計數據的組成進行分析來估計每一類信號對應的話務量，被解釋變量為測量報告統計數據，解釋變量為步驟(1)中得到的類特征；結合掃頻數據的經緯度信息和求解線性回歸模型得到的系數向量得到小區話務量地理分布估值；對回歸模型的整體擬合優度和回歸系數進行假設檢驗。

(3)基于類特征和話務量分布的數據融合及干擾矩陣計算：基于類特征和話務量分布的數據融合包括：測量報告統計數據頻域信息補充和掃頻數據按話務量分布加權重構，測量報告統計數據頻域信息補充即為第一數據融合，掃頻數據按話務量分布加權重構即為第二數據融合。所述測量報告統計數據頻域信息補充為：根據線性回歸模型和掃頻數據獨有聚類維度上的類特征補充測量報告統計數據中缺失的頻域信息。所述掃頻數據按話務量分布加權重構為：將掃頻數據的組成按照話務量分布進行調整，使得重構后的掃頻數據具有與話務量相同的地理分布。干擾矩陣計算包括：用頻域信息補充完整后的測量報告統計數據計算干擾矩陣或用按話務量分布加權重構后的掃頻數據計算干擾矩陣，其中，用頻域信息補充完整后的測量報告統計數據計算干擾矩陣即為第一干擾矩陣計算，用按話務量分布加權重構后的掃頻數據計算干擾矩陣即為第二干擾矩陣計算。

2.一種獲取干擾矩陣的裝置，其特征在于，所述裝置包括：

一按頻域特征聚類模塊：連接掃頻數據，將掃頻數據根據頻域特征聚類，得到類特征；

一話務量分布估計模塊：連接按頻域特征聚類模塊，用測量報告統計數據和類特征做線性回歸來估計小區話務量分布；

一測量報告統計數據補充模塊，即第一數據融合模塊：連接測量報告統計數據、按頻域特征聚類模塊和話務量分布估計模塊，用于根據線性回歸模型補充測量報告統計數據中缺失的頻域信息，得到頻域信息補充完整后的測量報告統計數據；和

一第一干擾矩陣計算模塊：連接測量報告統計數據補充模塊，用于根據頻域信息補充完整后的測量報告統計數據生成干擾矩陣IM-MR’。

3.如權利要求2所述的裝置，其特征在于，所述按頻域特征聚類模塊包括：

一數據格式預處理子模塊：連接掃頻數據，將掃頻數據轉化為具有特定聚類空間和對象的載干比量化數據和聚類數據；

一聚類子模塊：連接數據格式預處理子模塊，將聚類數據聚為K類，并進行聚類結果的假設檢驗；和

一類特征生成子模塊：連接數據格式預處理子模塊和聚類子模塊，用于根據聚類結果和載干比量化數據生成類特征。

4.如權利要求2所述的裝置，其特征在于，所述話務量分布估計模塊包括：

一數據匹配子模塊：連接測量報告統計數據和類特征生成子模塊，用于選出具有相同聚類維度的類特征和測量報告統計數據；和

一回歸系數估計子模塊：連接數據匹配子模塊，用于根據匹配的測量報告統計數據和類特征進行線性回歸模型系數求解，并對回歸模型的整體擬合優度和回歸系數進行假設檢驗。

5.一種獲取干擾矩陣的裝置，其特征在于，所述裝置包括：

一按頻域特征聚類模塊：連接掃頻數據，將掃頻數據根據頻域特征聚類，得到類特征；

一話務量分布估計模塊：連接按頻域特征聚類模塊，用測量報告統計數據和類特征做線性回歸來估計小區話務量分布；

一掃頻數據重構模塊，即第二數據融合模塊：連接掃頻數據、按頻域特征聚類模塊和話務量分布估計模塊，用于根據小區話務量分布估值對掃頻數據進行加權重構，得到按話務量分布加權重構后的掃頻數據；和

一第二干擾矩陣計算模塊：連接掃頻數據重構模塊，用于根據按話務量分布加權重構后的掃頻數據生成干擾矩陣IM-DT’。