[發(fā)明專利]基于Voronoi動態(tài)圖優(yōu)化基站維護資源配置的方法

有效

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• 申請日: 2020-11-06
• 公開（公告）號: CN112559167B
• 公開（公告）日: 2023-05-09
• 發(fā)明（設計）人: 韓保華;田金華;王善忠;朱輝;柏然
• 申請（專利權）人: 嘉環(huán)科技股份有限公司
• 主分類號: G06F9/50
• 分類號: G06F9/50
• 代理公司: 南京行高知識產權代理有限公司 32404
• 代理人: 王培松

1.一種基于Voronoi動態(tài)圖優(yōu)化基站維護資源配置的方法，其特征在于，包括以下步驟：

步驟1、在具有n個基站的通信網絡中，構建平面點集和Voronoi區(qū)域集，平面點集中的每個節(jié)點代表一個基站，并且都在Voronoi區(qū)域集內，形成Voronoi網絡；

步驟2、基于節(jié)點位置以及動態(tài)指標因子構建權值函數，并計算出節(jié)點的權值；其中節(jié)點位置表示節(jié)點與對應Voronoi分區(qū)中心之間的距離，動態(tài)指標因子對應節(jié)點的四個關鍵指標的計算標準值，四個關鍵指標分別為通信傳輸流量指標、節(jié)點設備占空比、節(jié)點設備負債率以及節(jié)點設備故障率；

步驟3、將整個通信網絡中所有的Voronoi分區(qū)內的所有節(jié)點的權值二乘值作為Voronoi總體評估函數，并對當前周期與上一周期的所有節(jié)點的權值計算評估函數，通過比較當前周期下的評估函數與上一周期的評估函數計算結果進行網絡運行判斷：

如果當前周期評估函數計算結果大于上一周期的評估函數計算結果，則對Voronoi網絡中的節(jié)點進行優(yōu)化分割調整，否則保持Voronoi網絡的節(jié)點分布；

步驟4、在基站運行中，對每日基站運行數據收集匯總，對應獲取基站對應節(jié)點的節(jié)點位置和動態(tài)指標因子關鍵指標，通過歸一化獲得動態(tài)指標因子后構建周數據矩陣和月數據矩陣，并基于周數據矩陣和月數據矩陣進行周路線分析和月路線分析，其中在第一天、第一周以及第一月所構建的Voronoi網絡的分區(qū)，按照既有的行政區(qū)劃進行劃分，將已經建立好的基站對應節(jié)點歸屬到節(jié)點位置所屬的行政區(qū)塊中；

其中，在周路線分析過程中，針對每個Voronoi分區(qū)內部的節(jié)點進行多次特征值分解以獲取Voronoi分區(qū)內部的節(jié)點的維護次序；

在月路線分析中，在初始化的第一個月和第二個月保持Voronoi網絡的節(jié)點分布不變，并且在第三個月開始按照前述步驟3的方式進行Voronoi網絡分區(qū)更新，得到下一個月的Voronoi網絡分區(qū)更新，并在更新后執(zhí)行周路線分析，得到分區(qū)更新后的Voronoi分區(qū)內部的維護次序；

其中，所選擇的四個關鍵指標的計算標準值分別表示為：

通信傳輸流量指標標準值T_j1(n)；所述通信傳輸流量是指某個時間區(qū)間通過節(jié)點的所有字符流量的總和與總秒數的比值；

節(jié)點設備占空比標準值T_j2(n)；所述節(jié)點設備占空比是指某個時間區(qū)間內有沒有流量負載與總秒數的比值；

節(jié)點設備負載率標準值T_j3(n)；所述節(jié)點設備負載率是指某個時間區(qū)間內設備CPU的運算負載均值；

節(jié)點設備故障率標準值T_j4(n)；所述節(jié)點設備故障率是指某個時間區(qū)間內設備故障時間秒數總和與總秒數的比值；

在獲取任一關鍵指標的計算標準值時，首先按照時間來構建指標數據矩陣，并采用SVD算法求解主特征值，以所求的特征值序列的均值與前一個時間周期的指標均值比作為該時間周期的標準值；

其中，在所述步驟2中，對于平面點集P_n中的第j個節(jié)點p_j所構建的權值函數為：

其中，G_j是第j個節(jié)點的地理位置，即經緯度坐標信息；

是第k個Voronoi分區(qū)的中心點的地理位置，即中心點的經緯度坐標信息；則是第j個節(jié)點與Voronoi分區(qū)中心點的地理距離，j≤n；

T_jq(n)是第j個節(jié)點的第q個時間相關的關鍵指標在當前時間周期的計算標準值；

T_jq(n-1)是第j個節(jié)點的第q個時間相關的關鍵指標在前一個時間周期的計算標準值；

|T_jq(n)-T_jq(n-1)|是第j個節(jié)點的第q個時間相關的關鍵指標在時間區(qū)間上的差值絕對值；

是第j個節(jié)點的所有時間關鍵指標的差值絕對值均值；

是第j個節(jié)點的時間相關的指標因子的影響因子；

其中，l＝4，對應于四個關鍵指標；

R_k＝{x∈X|d(x，p_k)＜d(x，p_j)，j＝{0，1，2，···，n}，j≠k}

P_n＝{p₀，p₁，…，p_n}

其中，R_k表示第k個Voronoi區(qū)域，P_n表示平面點集；p_n表示平面點集P_n中的第n個節(jié)點；

其中，在所述步驟3中，根據構建以下評估函數作為Voronoi，總體評估函數：

其中，是第k個Voronoi分區(qū)中的所有節(jié)點的權值函數的均值；

在所述步驟3中，對Voronoi網絡中節(jié)點的分割優(yōu)化包括：

首先，按照當前Voronoi分區(qū)中的每個節(jié)點的地理位置構建一調整概率ψ_j，其表示節(jié)點與Voronoi分區(qū)中心點的距離的倒數：

其次，對于一個Voronoi分區(qū)，選取分區(qū)中最邊緣的前m個節(jié)點，m≤3；

然后，將所選取的節(jié)點劃歸到最臨近的另一個Voronoi分區(qū)中，計算分配模式下的Voronoi區(qū)域集中節(jié)點的權值；

最后，對所有分區(qū)按照上述方式進行操作，選擇權值最小的調整方案作為當前Voronoi網絡節(jié)點調節(jié)的方案。