[發明專利]一種基站規劃方法及裝置有效
| 申請號: | 201910129422.1 | 申請日: | 2019-02-21 |
| 公開(公告)號: | CN109788489B | 公開(公告)日: | 2022-03-18 |
| 發明(設計)人: | 曾偉;李巍;孟寧;劉化雪;蔡凱;劉哲 | 申請(專利權)人: | 中國聯合網絡通信集團有限公司 |
| 主分類號: | H04W16/18 | 分類號: | H04W16/18;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司: | 北京中博世達專利商標代理有限公司 11274 | 代理人: | 申健 |
| 地址: | 100033 *** | 國省代碼: | 北京;11 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 一種 基站 規劃 方法 裝置 | ||
1.一種基站規劃方法,其特征在于,包括:
將待規劃區域進行柵格化處理生成至少一個柵格,其中所述柵格的面積為預設面積;
獲取所述柵格在預定時間的性能數據,并將所述預定時間的性能數據輸入預設模型生成所述預定時間之后在所述柵格規劃基站的第一概率;其中,所述預設模型由BP神經網絡模型對訓練樣本集進行訓練生成,所述訓練樣本集包含至少一條訓練樣本,所述訓練樣本包括規劃時間段內任一所述柵格的歷史的性能數據以及所述規劃時間段后在任一所述柵格規劃基站的第二概率,所述性能數據包括以下的一項或多項:平均參考信號接收功率RSRP,平均信號與干擾加噪聲比SINR,平均物理層時頻資源PRB利用率,平均無線資源控制RRC連接數;所述第二概率為1時,表示在所述規劃時間段后所述柵格需要規劃基站,所述第二概率為0時,表示在所述規劃時間段后所述柵格不需要規劃基站;
若所述第一概率大于預設概率閾值,則確定在所述柵格規劃基站。
2.根據權利要求1所述的基站規劃方法,其特征在于,獲取所述訓練樣本集,具體包括:確定預設周期內所述柵格有基站建設且話務利用率大于或等于話務利用率閾值時,則獲取所述規劃時間段所述柵格產生的所述歷史的性能數據以及所述規劃時間段后在所述柵格規劃基站的第二概率,并作為一條所述訓練樣本更新至所述訓練樣本集,其中所述第二概率為1。
3.根據權利要求1所述的基站規劃方法,其特征在于,獲取所述訓練樣本集,具體包括:確定預設周期內柵格有基站建設且話務利用率小于話務利用率閾值時,則獲取所述規劃時間段內所述柵格產生的所述歷史的性能數據以及所述規劃時間段后在所述柵格規劃基站的第二概率,并作為一條所述訓練樣本更新至所述訓練樣本集,其中所述第二概率為0。
4.根據權利要求1所述的基站規劃方法,其特征在于,獲取所述訓練樣本集,具體包括:確定預設周期內柵格沒有基站建設時,則獲取所述規劃時間段內所述柵格產生的所述歷史的性能數據以及所述規劃時間段后的預設周期內在所述柵格規劃基站的第二概率,并作為一條所述訓練樣本更新至所述訓練樣本集,其中所述第二概率為0。
5.一種基站規劃裝置,其特征在于,包括:
處理單元,用于將待規劃區域進行柵格化處理生成至少一個柵格,其中所述柵格的面積為預設面積;
獲取單元,用于獲取所述處理單元生成的所述柵格在預定時間的性能數據;
所述處理單元,用于將所述獲取單元獲取的所述預定時間的性能數據輸入預設模型生成所述預定時間之后在所述柵格規劃基站的第一概率;其中,所述預設模型由BP神經網絡模型對訓練樣本集進行訓練生成,所述訓練樣本集包含至少一條訓練樣本,所述訓練樣本包括規劃時間段內任一所述柵格的歷史的性能數據以及所述規劃時間段后在任一所述柵格規劃基站的第二概率,所述性能數據包括以下的一項或多項:平均參考信號接收功率RSRP,平均信號與干擾加噪聲比SINR,平均物理層時頻資源PRB利用率,平均無線資源控制RRC連接數;所述第二概率為1時,表示在所述規劃時間段后需要規劃基站,所述第二概率為0時,表示在所述規劃時間段后所述柵格不需要規劃基站;
所述處理單元,還用于若所述第一概率大于預設概率閾值,則確定在所述柵格規劃基站。
6.根據權利要求5所述的基站規劃裝置,其特征在于,包括:
所述獲取單元,具體用于確定預設周期內所述柵格有基站建設且話務利用率大于或等于話務利用率閾值時,則獲取所述規劃時間段所述柵格產生的所述歷史的性能數據以及所述規劃時間段后在所述柵格規劃基站的第二概率;
所述處理單元,用于將所述獲取單元獲取的所述規劃時間段所述柵格產生的所述歷史的性能數據以及所述規劃時間段后在所述柵格規劃基站的第二概率作為一條所述訓練樣本更新至所述訓練樣本集,其中所述第二概率為1。
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