一种基于带宽预留的网络规划方法、优化方法以及装置

技术领域

本发明涉及通信网络的规划以及优化领域，尤其涉及一种基于带宽预留的 网络规划方法、优化方法以及装置。

背景技术

随着移动通信网络规模的不断扩大，以及基站小型化的发展趋势，运营商 要维护的网元数量在急剧增长，所需投入的维护成本也越来越大。在2006年12 月提出的自组织网络(self-organization network，SON)希望通过在移动通信网 络的规划、部署、运维阶段实现尽可能的自动化，来达到节省运营成本的目的。

SON的自优化建立在对网络干扰影响的分析，以及网络性能的优化目标的 基础上，即网元首先必须了解网络的信干噪比(SINR)分布和设定优化目标， 才能得到合理的网络配置。

但是，对于网络规划，由于实际通信网络尚未部署，网络的作为干扰影响 指标的SINR很难获得，通常采用一些统计或粗略的估计，准确度难以保证。对 于网络优化，由于通信系统非常复杂，网元之间的干扰关系也比较复杂，也使 得现有的依赖于干扰管理的网络优化方法很难准确地获取到优化的配置进行优 化。

发明内容

本发明实施例所要解决的技术问题在于，提供一种基于带宽预留的网络规 划方法、优化方法以及装置，可根据计算的网络中每一个基站的预留带宽来较 为准确地的完成网络的规划和优化。

为了解决上述技术问题，本发明实施例提供了一种基于带宽预留的网络规 划方法，包括：

获取待规划网络中每一个基站覆盖下每个像素区的业务需求带宽，其中， 所述像素区为待规划网络物理覆盖区域中划分的区域；

计算每一个基站的预留带宽，每一个基站的预留带宽是根据该基站的邻居 基站覆盖下每个像素区的业务需求带宽按照比例等价计算得到；

将计算得到的预留带宽作为相应基站的干扰影响指标，根据所述干扰影响 指标和预置的规划算法及其约束算法进行网络规划计算，完成待规划网络中基 站的规划部署。

相应地，本发明实施例还提供了一种基于带宽预留的网络优化方法，包括：

统计网络的覆盖性能指标、容量性能指标以及每一个基站覆盖下每个像素 区的使用带宽，其中，所述像素区为待规划网络物理覆盖区域中划分的区域；

计算每一个基站的预留带宽，每一个基站的预留带宽是根据统计得到的该 基站的邻居基站覆盖下每个像素区的使用带宽按照比例等价计算得到；

将覆盖性能指标与预置的覆盖性能阈值进行比较，并将容量性能指标与预 置的容量性能阈值进行比较，根据比较结果选择优化算法；

将计算得到的预留带宽作为相应基站的干扰影响指标，根据所述干扰影响 指标和选择的优化算法计算完成网络的覆盖性能和容量性能的优化。

相应地，本发明实施例还提供了一种基于带宽预留的网络规划装置，包括：

业务需求带宽计算模块，用于计算获取待规划网络中规划的每一个基站覆 盖下每个像素区的业务需求带宽，其中，所述像素区为待规划网络中为每一个 基站规划的小区域；

预留带宽计算模块，用于计算获取每一个基站的预留带宽，每一个基站的 预留带宽是根据该基站的邻居基站覆盖下每个像素区的业务需求带宽按照比例 等价计算得到；

规划处理模块，用于将计算得到的预留带宽作为相应基站的干扰影响指标， 根据所述干扰影响指标和预置的规划算法及其约束算法进行网络规划计算，完 成待规划网络中基站的规划部署。

相应地，本发明实施例还提供了一种基于带宽预留的网络优化装置，包括：

统计模块，用于统计网络的覆盖性能指标、容量性能指标以及每一个基站 覆盖下每个像素区的业务需求带宽，其中，所述像素区为待规划网络物理覆盖 区域中划分的区域；

优化计算模块，用于计算每一个基站的预留带宽，每一个基站的预留带宽 是根据统计得到的该基站的邻居基站覆盖下每个像素区的使用带宽按照比例等 价计算得到；

选择模块，用于将覆盖性能指标与预置的覆盖性能阈值进行比较，并将容 量性能指标与预置的容量性能阈值进行比较，根据比较结果选择优化算法；

优化处理模块，用于将计算得到的预留带宽作为相应基站的干扰影响指标， 根据所述干扰影响指标和选择的优化算法计算完成网络的覆盖性能和容量性能 的优化。

实施本发明实施例，具有如下有益效果：

本发明实施通过计算预留带宽来模拟基站所受干扰的影响，能够快速准确 地完成网络的规划，提高了规划的准确度，在网络优化过程中也不需要了解网 络的信干噪比，降低了优化计算的复杂度。

附图说明

图1是本发明实施例的网络系统的架构示意图；

图2是本发明的基于带宽预留的网络规划方法的第一实施例流程示意图；

图3是本发明的基于带宽预留的网络规划方法的第二实施例流程示意图；

图4是本发明的根据计算出的预留带宽进行基站分簇的实施例流程示意图；

图5是本发明的基于带宽预留的网络优化方法的第一实施例流程示意图；

图6是本发明的基于带宽预留的网络优化方法的第二实施例流程示意图；

图7是本发明的基于带宽预留的网络优化方法的第三实施例流程示意图；

图8是本发明实施例的基于带宽预留的网络规划装置的结构组成示意图；

图9是本发明实施例的基于带宽预留的网络优化装置结构组成示意图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清 楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是 全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造 性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

请参见图1，是本发明实施例的网络系统架构示意图，该网络系统架构包括 多个宏基站eNB，如图1中的eNB1，多个家庭基站HeNB，如图1中的HeNB2， 以及网络协调器eCoordinator3。所述网络协调器eCoordinator3可以是一个功能 模块设置在某个基站内(半分布式系统)，也可以是一个独立的物理设备(集中 式)与各个基站相连。

在进行网络系统规划时，根据获取的待规划部署网络地区的平均用户分布、 业务需求特性、以及候选的基站站址、区域路损模型等信息，通过计算相应的 预留带宽以及将计算得到的预留带宽作为相应基站的干扰影响指标，根据所述 干扰影响指标和预置的规划算法及其约束算法进行网络规划计算，完成待规划 网络中的所述宏基站eNB和家庭基站HeNB的规划部署，包括各个基站的配置 参数、部署位置、eNB的发射功率和天线下倾角以及HeNB的发射功率等参数 的规划计算。

在进行网络系统优化时，可通过所述网络协调器eCoordinator3统计网络系 统中的宏基站eNB以及家庭基站HeNB上报的各小区网络性能相关参数，如覆 盖性能指标、容量性能指标以及每一个基站计算获得的使用带宽和预留带宽以 及邻居信息等，然后对小区进行分簇及簇内网元的预留因子参数的设置并通知 各个基站，并判断决定是否触发优化计算；在决定触发进行优化计算时，所述 网络协调器eCoordinator3从预置在其内部的各类优化算法中选择对应的优化算 法计算完成网络的覆盖性能和容量性能的优化。

本发明的网络系统能够快速准确地完成网络的规划，提高了规划的准确度， 在网络优化过程中也不需要了解网络的信干噪比，降低了优化计算的复杂度。

再请参见图2，是本发明的基于带宽预留的网络规划方法的第一实施例流程 示意图，本发明实施例通过确定待规划网络中基站的预留带宽来模拟该基站受 到的干扰影响，该方法的具体步骤包括：

S101：获取待规划网络中每一个基站覆盖下每个像素区的业务需求带宽， 其中，所述像素区为待规划网络物理覆盖区域中划分的区域，对于这些的像素 区，在规划网络时，需要部署相应的家庭基站以及宏基站覆盖这些区域，以保 证在网络规划完成后，在这些像素区中的用户能够利用相应的家庭基站和宏基 站进行通信，像素区可以根据需要人为划分的50米x50米等大小的区域；

具体的，待规划网络中的基站包括多个宏基站eNB，多个家庭基站HeNB， 计算各基站覆盖下每个像素区的业务需求带宽可以通过相应的频谱效率计算得 到，具体计算公式可以为：

每一个宏基站s覆盖下像素区t的业务需求带宽为：其中， ω_t为宏基站s下为像素区t规划的业务速率需求，为宏基站s覆盖下像素区t的 频谱效率；

每一个家庭基站f覆盖下像素区t的业务需求带宽为：其中， ω_t为家庭基站f下为像素区t规划的业务速率需求，为家庭基站f覆盖下像素 区t的频谱效率。

其中，所述的可以根据对待规划网络的具体配置参数以及待规划网 络覆盖区域对应的信号路损信息计算得到，此为现有技术。

当然，每一个基站覆盖下每个像素区的业务需求带宽也可以在规划的时候 直接根据需要进行配置得到，不用根据频谱效率计算。

S102：计算每一个基站的预留带宽，每一个基站的预留带宽是根据该基站 的邻居基站覆盖下每个像素区的业务需求带宽按照比例等价计算得到。

所述预留带宽定义为每一个基站预留出来的、用于量化邻居基站可能的干 扰所等效占用的本基站的带宽。以此得出，基站能够使用的带宽等于该基站的 获得分配的系统带宽减去预留带宽。

所述各基站的预留带宽也可根据基站及其邻居基站的频谱效率、业务需求 带宽以及预置的预留带宽计算公式计算得到，具体公式可以为如下公式：

家庭基站f的预留带宽的计算公式为：

$b_f^{\mathrm{FC},\mathrm{ITF}}={\beta }^{\mathrm{FC}}\underset{(f^{\prime },t)\in F*T,f^{\prime }\ne f}{\Sigma }\frac{e_{\mathrm{ft}}^{\mathrm{FC}}}{e_{f^{\prime }t}^{\mathrm{FC}}}{b}_{f^{\prime }t}^{\mathrm{FC}};$

其中，F为预置的家庭基站的集合，T为像素区t的集合，β^FC为预置的该家 庭基站f的预留因子，为该家庭基站f覆盖下像素区t的频谱效率，为该 家庭基站f的邻居家庭基站f′覆盖下像素区t的频谱效率，为该家庭基站f的 所述邻居家庭基站f′覆盖下像素区t的业务需求带宽；

所述的可以根据对待规划网络的具体配置参数以及待规划网络覆盖 区域对应的信号路损信息计算得到，其计算为现有技术，在此不赘述。所述的可以采用上述S101中的业务需求带宽计算公式计算得到。

宏基站s的预留带宽的计算公式为：

$b_s^{\mathrm{MC},\mathrm{ITF}}={\beta }^{\mathrm{MC}}\underset{(s^{\prime },t)\in S*T,s^{\prime }\ne s}{\Sigma }\frac{e_{\mathrm{st}}^{\mathrm{MC}}}{e_{s^{\prime }t}^{\mathrm{MC}}}{b}_{s^{\prime }t}^{\mathrm{MC}}+\underset{f\in F_s}{\max }\{\frac{e_{\mathrm{sf}}}{e_{\mathrm{MAX}}}{b}_f^{\mathrm{FC},\mathrm{ITF}}+\underset{t\in T_f}{\Sigma }\frac{e_{\mathrm{st}}^{\mathrm{MC}}}{e_{\mathrm{ft}}^{\mathrm{FC}}}{b}_{\mathrm{ft}}^{\mathrm{FC}}\}$

其中，S为预置的宏基站的集合，T为像素区t的集合，T_f为预置的家庭基 站f覆盖的像素区t的集合，F_s为预置的宏基站s覆盖的家庭基站的集合，β^MC为 预置的该宏基站s的预留因子，为该宏基站s覆盖下像素区t的频谱效率，为该宏基站s的邻居宏基站s′覆盖下像素区t的频谱效率，为该宏基站s的所 述邻居宏基站s′覆盖下像素区t的业务需求带宽，e_sf为该宏基站s到其覆盖范围 内的家庭基站f之间的链路频谱效率，为该宏基站s覆盖范围内的所述家 庭基站f的预留带宽，e_MAX为系统支持的最大频谱效率，为该宏基站s覆盖范 围内的所述家庭基站f覆盖下像素区t的业务需求带宽，为该宏基站s覆盖范 围内的所述家庭基站f像素区t的频谱效率。

上述的预留因子β^FC和β^MC可根据需要进行设定，其主要作用在于使得通过 计算得到的预留带宽和实际应用中基站需要预留的用于抵消干扰的带宽能匹配 上，所述的可以根据对待规划网络的具体配置参数以及待规 划网络覆盖区域对应的信号路损信息计算得到，所述的e_sf也可以通过待规划网 络的具体配置参数以及待规划网络中宏基站和家庭家站对应的信号路损信息计 算得到，其计算过程均为现有技术，在此不赘述。e_MAX为待规划网络系统参数， 根据具体系统而设定。所述的可以采用上述S101中的业务需求带宽计 算公式计算得到。

本实施例是根据基站与其邻居基站的频谱效率计算相应的等价比例，在其 他实施例中，也可根据基站与其邻居基站的距离等参数计算相应的等价比例， 以计算该基站需要预留的预留带宽。

S103：将计算得到的预留带宽作为相应基站的干扰影响指标，根据所述干 扰影响指标和预置的规划算法及其约束算法进行网络规划计算，完成待规划网 络中基站的规划部署。

在确定了作为干扰影响指标的预留带宽后，可以直接采用现有的规划方式 将预留带宽作为干扰影响指标来完成待规划网络中基站的规划部署。优选的， 本发明实施例提供以下方式进行网络规划计算，完成待规划网络中基站的规划 部署。

所述规划算法可以简述为最大化以下公式：

$\max \{{\lambda }_{\mathrm{sat}}\underset{t\in T}{\Sigma }{p}_t{z}_{\mathrm{st}}^{\mathrm{MC}}+{\lambda }_{\mathrm{trp}}(\underset{(s,t)\in S*T}{\Sigma }{e}_{\mathrm{st}}^{\mathrm{MC}}{b}_{\mathrm{st}}^{\mathrm{MC}}+\underset{(f,t)\in F*T}{\Sigma }{f}_{\mathrm{ft}}^{\mathrm{FC}}{b}_{\mathrm{ft}}^{\mathrm{FC}})-\underset{s\in S}{\Sigma }{c}_s{x}_s\}$

其中，λ_sat为规划的被覆盖的用户需要支付的基本费用，p_t为规划的像素区t 的优先级，为待规划网络中为宏基站s覆盖下像素区t设置的覆盖指示，λ_trp为 预置的用户传输单位比特信息时需要支付的基本费用，c_s为规划部署宏基站s的 成本，x_s为宏基站s的部署指示，即如果在某一候选基站布站，该值为1，否则 为0，取值根据最终规划而定。其中的所述λ_sat、p_t、λ_trp、c_s为运营商根据需要 给定；根据基站配置参数和信号路损信息，可以计算出某像素区是否被覆盖， 从而可确定所述的值，当被覆盖时其值为1，否则，其值为0。

上述计算公式中，表明为提供覆盖给用户运营商获得的收益； 表明为用户提供服务(传输比特)运营商获得的收 益，表明为了部署网络中相应基站运营商付出的成本。

对上述规划算法的约束算法则可包括：

$z_{\mathrm{st}}^{\mathrm{MC}}\le x_s,\forall (s,t)\in S*T;$

$\underset{s\in S_t}{\Sigma }{z}_{\mathrm{st}}^{\mathrm{MC}}\le 1,\forall t\in T;$

$\underset{f\in F_t}{\Sigma }{z}_{\mathrm{ft}}^{\mathrm{FC}}\le \underset{s\in S_t}{\Sigma }{z}_{\mathrm{st}}^{\mathrm{MC}},\forall t\in T;$

$b_{\mathrm{ft}}^{\mathrm{FC}}\le \frac{{\omega }_t}{e_{\mathrm{ft}}^{\mathrm{FC}}}{z}_{\mathrm{ft}}^{\mathrm{FC}},\forall (f,t)\in F*T;$

$b_f^{\mathrm{FC},\mathrm{ITF}}=\underset{(f^{\prime },t)\in F*T,f^{\prime }\ne f}{\Sigma }\frac{e_{\mathrm{ft}}^{\mathrm{FC}}}{e_{f^{\prime }t}^{\mathrm{FC}}}{b}_{f^{\prime }t}^{\mathrm{FC}},\forall f\in F$

$\underset{t\in T_f}{\Sigma }{b}_{\mathrm{ft}}^{\mathrm{FC}}+b_f^{\mathrm{FC},\mathrm{ITF}}\le B_f^{\mathrm{FC}},\forall f\in F;$

$b_{\mathrm{st}}^{\mathrm{MC}}\le \frac{{\omega }_t-\underset{f\in F_t}{\Sigma }{e}_{\mathrm{ft}}^{\mathrm{FC}}{b}_{\mathrm{ft}}^{\mathrm{FC}}}{e_{\mathrm{st}}^{\mathrm{MC}}},\forall (s,t)\in S*T;$

$b_{\mathrm{st}}^{\mathrm{MC}}\le B_s^{\mathrm{MC}}{z}_{\mathrm{st}}^{\mathrm{MC}},\forall (s,t)\in S*T;$

$\underset{s\in S_t}{\Sigma }{b}_{\mathrm{st}}^{\mathrm{MC}}{e}_{\mathrm{st}}^{\mathrm{MC}}+\underset{f\in F_t}{\Sigma }{b}_{\mathrm{ft}}^{\mathrm{FC}}{e}_{\mathrm{ft}}^{\mathrm{FC}}\ge {\omega }_t^{\mathrm{MIN}}\underset{s\in S_t}{\Sigma }{z}_{\mathrm{st}}^{\mathrm{MC}},\forall t\in T;$

$b_s^{\mathrm{MC},\mathrm{ITF}}=\frac{1}{2}\underset{(s^{\prime },t)\in S*T,s^{\prime }\ne s}{\Sigma }\frac{e_{\mathrm{st}}^{\mathrm{MC}}}{e_{s^{\prime }t}^{\mathrm{MC}}}{b}_{s^{\prime }t}^{\mathrm{MC}}+\underset{f\in F_s}{\max }\{\frac{e_{\mathrm{sf}}}{e_{\mathrm{MAX}}}{b}_f^{\mathrm{FC},\mathrm{ITF}}+\underset{t\in T_f}{\Sigma }\frac{e_{\mathrm{st}}^{\mathrm{MC}}}{e_{\mathrm{ft}}^{\mathrm{FC}}}{b}_{\mathrm{ft}}^{\mathrm{FC}}\},\forall s\in S;$

$\underset{t\in T_s}{\Sigma }{b}_{\mathrm{st}}^{\mathrm{MC}}+b_s^{\mathrm{MC},\mathrm{ITF}}\le B_s^{\mathrm{MC}}+(1-x_s)·\infty ,\forall s\in S;$

其中，T_s为宏基站s覆盖的像素区t的集合；T_f家庭基站f覆盖的像素区t的 集合；S_t为服务像素区t的宏基站的集合；F_t为服务像素区t的家庭基站的集合。 第一个约束条件表明只有部署了的eNB能覆盖像素区；x_s表明是否有部署eNB 的指示，x_s＝1表示部署了eNB，x_s＝0表示没有部署eNB。第二个约束条件表明 一个像素区只被至多一个eNB覆盖。第三个约束条件表明被HeNB覆盖的像素 区必然会被eNB覆盖。第四个约束条件表明为满足业务速率要求ω_t时HeNB需 要使用的带宽。第五个约束条件给出HeNB的预留带宽计算；此时β^FC＝1。第六 个约束条件表明一个HeNB使用和预留的带宽总和受系统分配给HeNB的带宽 限制。第七个约束条件表明eNB为满足除了被HeNB服务后的剩余的速率 要求时eNB需要使用的带宽。第八个约束条件表明eNB使用带宽的约束为不超 过系统给予eNB使用的带宽第九个约束条件表明每个像素t获得的速率必 须满足最小速率要求第十个约束条件给出eNB的预留带宽计算；此时 β^MC＝0.5，在实际情况时该参数值可调整。第十一个约束条件为求解优化算法时 避免出现异常时需要使用到的限制条件；对于没有部署的eNB，即x_s＝0，优化 时认为该处eNB使用的带宽为一个非常大的数值(趋于无穷)。

在其他实施例中，也可按照上述对规划算法及其约束算法的描述的指导下 设计其他具体的公式。

本发明实施例主要提出新的预留带宽的计算公式，以及新的规划算法和约 束算法，所述S101～S103涉及的公式中的相应参数均可以根据网络的具体业务 需求，对规划的各个像素区的业务分布和需求以及信号路损信息直接配置或计 算得到，各个参数的配置或者计算均为现有技术。

本发明实施通过计算预留带宽来模拟基站所受干扰的影响，能够快速准确 地完成网络的规划，提高了规划的准确度。

再请参见图3，是本发明的基于带宽预留的网络规划方法的第二实施例流程 示意图，本实施例中，所述方法具体包括：

S201：获取待规划网络中每一个基站覆盖下每个像素区的业务需求带宽， 其中，所述像素区为待规划网络物理覆盖区域中划分的区域，如人为划分得到 的50米x50米大小的区域。

所述S201具体可以包括：

计算每一个基站覆盖下每个像素区的频谱效率；

根据为每一个基站覆盖下每个像素区规划的业务需求及计算得到的频谱效 率，计算获取每一个基站覆盖下每个像素区的业务需求带宽。

具体的，每一个宏基站s覆盖下像素区t的业务需求带宽为：其中，ω_t为宏基站s下为像素区t规划的业务速率需求，为宏基站s覆盖下像 素区t的频谱效率；每一个家庭基站f覆盖下像素区t的业务需求带宽为： 其中，ω_t为家庭基站f下为像素区t规划的业务速率需求，为家 庭基站f覆盖下像素区t的频谱效率。

S202：计算每一个基站的预留带宽，每一个基站的预留带宽是根据该基站 的邻居基站覆盖下每个像素区的业务需求带宽按照比例等价计算得到； 家庭基站f的预留带宽的计算公式，宏基站s的预留带宽的计算 公式可采用上述第一实施例中的计算公式进行相应预留带宽的计算。

S203：根据为待规划网络中每一个基站的覆盖指示、容量指示和成本、以 及计算得到的每一个基站覆盖下每个像素区的业务需求带宽，采用预置的规划 算法计算得到待规划网络覆盖用户时运营商获得的收益和为用户提供服务时运 营商获得的收益以及网络成本；所述预置的规划算法的具体计算公式可以采用 上述第一实施例中的计算公式进行规划计算。所述每一个基站的覆盖指示、容 量指示均可根据信号路损信息获得，成本则为预算给定的。

S204：采用预置的约束算法进行约束计算，所述约束算法包括对每一个基 站覆盖下每个像素区的业务需求带宽和每一个基站的预留带宽的约束条件；对 上述规划算法的约束算法可以与上述第一实施例中的约束算法相同。

S205：根据约束计算结果以及计算得到的所述待规划网络覆盖用户时运营 商获得的收益、为用户提供服务时运营商获得的收益以及部署成本，获得待规 划网络基站的优化数目、部署位置以及每一个基站的配置参数。

最优化上述的规划算法，并根据上述的约束条件对规划算法进行约束，从 而获取待规划网络基站的优化数目、部署位置以及每一个基站的配置参数，完 成该待规划网络的规划部署。

进一步的，在计算得到了每个基站的预留带宽后，还可对基站进行分簇， 以便于在网络规划部署完成后的运行阶段，能够根据分簇来对网络进行优化。 即在优化过程中分析基站之间的干扰，计算基站的预留带宽时，仅分析每一簇 内基站之间的干扰，不必考虑分簇外的邻居基站的预留带宽以降低计算的复杂 度。具体请参见图4，是根据计算出的预留带宽进行基站分簇的实施例流程示意 图，所述基站分簇步骤具体包括：

S301：根据每一个基站的预留带宽以及规划的每一个基站的物理位置，将 预留带宽大于预置的预留阈值的基站分为一簇。

具体可采用以下表达式表示：

$\mathrm{Cluster}=\{(s,f):b_s^{\mathrm{MC},\mathrm{TIF}}>b_C^{\mathrm{TIF}},b_f^{\mathrm{FC},\mathrm{ITF}}>b_C^{\mathrm{TIF}}\};$

即当某些宏基站s的预留带宽或者家庭基站的预留带宽超过阈 值时，表明该基站存在较强的干扰，将相应的基站归为一簇，整个网络的所 有基站根据该准则被划分到不同的分簇内，对于不在同一分簇的基站，其相互 干扰可以忽略，因此在后续优化过程中计算某个基站的预留带宽时，只需计算 该基站所在的分簇中其他基站的带宽使用情况，从而大大减少了计算量。进一 步地，将在同一分簇内的基站还可分为内区和外区。

S302：将分簇后得到的每一簇内每一个基站的邻居基站的数目与预置的数 目阈值进行比较，将每一簇内的邻居基站的数目大于所述数目阈值的基站标记 为内区基站，将每一簇内的其他基站标记为外区基站；

分类的准则为满足以下表达式：

$\mathrm{Inner}-\mathrm{cells}=(s,f):N_s^{\mathrm{MC}}>N_{\mathrm{thr}},N_f^{\mathrm{FC}}>N_{\mathrm{thr}}\};$

即对于分簇内的一个宏基站s，其在分簇内的邻居基站的数目大于预设 的阈值N_thr时，或者对于分簇内一个家庭基站f，其在分簇内的邻居基站的数目 大于预设的阈值N_thr时，该宏小区s或者家庭基站f则被标记为内区，否则被 标记为外区。标记为内区和外区便于对不同标记的基站设置不同数值的预留因 子，使得在优化计算预留带宽时，计算得到的值更为准确。

S303：重置每一簇内基站的预留因子，为内区基站和外区基站设置不同的 预留因子。

具体的，对于宏基站，被标记为内区的基站的预留因子取值可以为： 外区基站取值可以为：对于家庭基站，被标记为内区的 基站的预留因子取值可以为：外区基站取值可以为：

对于本发明实施例提出的新的预留带宽的计算公式，以及新的规划算法和 约束算法中，所有公式的相应参数均可以根据网络的具体业务需求，对规划的 各个像素区的业务分布和需求，以及信号路损信息直接配置或计算得到，各个 参数的配置或者计算均为现有技术。

本发明实施通过计算预留带宽来模拟基站所受干扰的影响，能够快速准确 地完成网络的规划，得到待规划网络基站的优化数目、部署位置以及每一个基 站的配置参数，提高了规划的准确度。并且，基于预留带宽对网络中的基站进 行分簇，在对该网络进行优化时，可以实现半分布式优化，仅需根据分簇内的 基站带宽使用情况计算分簇内基站的预留带宽，进一步降低了计算的复杂度。

再请参见图5，是本发明的基于带宽预留的网络优化方法的第一实施例流程 示意图，本实施例的所述方法具体包括：

S401：统计网络的覆盖性能指标、容量性能指标以及每一个基站覆盖下每 个像素区的使用带宽；其中的覆盖性能指标表示为K_COV和容量性能指标表示为 K_CAP。

S402：计算每一个基站的预留带宽，每一个基站的预留带宽是根据统计得 到的该基站的邻居基站覆盖下每个像素区的使用带宽按照比例等价计算得到；

所述预留带宽定义为每一个基站预留出来的、用于量化邻居基站可能的干 扰所等效占用的本基站的带宽。以此得出，基站能够使用的带宽等于该基站的 获得分配的系统带宽减去预留带宽。

所述各基站的预留带宽也可根据基站及其邻居基站的频谱效率、业务需求 带宽以及预置的预留带宽计算公式计算得到，具体公式可以为如下公式：

家庭基站f的预留带宽的计算公式为：

$b_f^{\mathrm{FC},\mathrm{ITF}}={\beta }^{\mathrm{FC}}\underset{(f^{\prime },t)\in F*T,f^{\prime }\ne f}{\Sigma }\frac{e_{\mathrm{ft}}^{\mathrm{FC}}}{e_{f^{\prime }t}^{\mathrm{FC}}}{b}_{f^{\prime }t}^{\mathrm{FC}};$

其中，F为预置的家庭基站的集合，T为像素区t的集合，β^FC为预置的该家 庭基站f的预留因子，为该家庭基站f覆盖下像素区t的频谱效率，为该 家庭基站f的邻居家庭基站f′覆盖下像素区t的频谱效率，为该家庭基站f的 所述邻居家庭基站f′覆盖下像素区t的使用带宽；其中的可由基站 直接统计得到，或者根据统计得到的各个基站的业务分布和需求以及信号路损 信息直接计算得。

宏基站s的预留带宽的计算公式为：

$b_s^{\mathrm{MC},\mathrm{ITF}}={\beta }^{\mathrm{MC}}\underset{(s^{\prime },t)\in S*T,s^{\prime }\ne s}{\Sigma }\frac{e_{\mathrm{st}}^{\mathrm{MC}}}{e_{s^{\prime }t}^{\mathrm{MC}}}{b}_{s^{\prime }t}^{\mathrm{MC}}+\underset{f\in F_s}{\max }\{\frac{e_{\mathrm{sf}}}{e_{\mathrm{MAX}}}{b}_f^{\mathrm{FC},\mathrm{ITF}}+\underset{t\in T_f}{\Sigma }\frac{e_{\mathrm{st}}^{\mathrm{MC}}}{e_{\mathrm{ft}}^{\mathrm{FC}}}{b}_{\mathrm{ft}}^{\mathrm{FC}}\}$

其中，S为预置的宏基站的配置参数集合，T为像素区t的集合，T_f为家庭 基站覆盖的像素区t的集合，F_s为宏基站s覆盖的家庭基站的集合，β^MC为预置的 该宏基站s的预留因子，为该宏基站s覆盖下像素区t的频谱效率，为该宏 基站s的邻居宏基站s′覆盖下像素区t的频谱效率，为该宏基站s的所述邻居 宏基站s′覆盖下像素区t的使用带宽，e_sf为该宏基站s到其覆盖范围内的家庭基 站f之间的链路频谱效率，为该宏基站s覆盖范围内的所述家庭基站f的预 留带宽，e_MAX为系统支持的最大频谱效率，为该宏基站s的邻居家庭基站f覆 盖下像素区t的使用带宽，为该宏基站s的覆盖范围内的所述家庭基站f像素 区t的频谱效率。

上述的预留因子β^FC和β^MC可根据需要进行设定或者在网络规划时即已设 定，其主要作用在于使得通过计算得到的预留带宽和实际应用中基站需要预留 的用于抵消干扰的带宽能匹配上，其中的e_sf、可由基站直接统计 得到，或者根据统计得到的各个基站的业务分布和需求以及信号路损信息计算 得到。e_MAX为网络系统参数，根据具体系统而设定。同时，所述像素区是在待优 化的网络区域下的一些人为划分的50米x50米等大小的区域，待优化的网络相 应的家庭基站以及宏基站覆盖这些像素区，以保证在这些像素区中的用户能够 利用相应的家庭基站和宏基站进行通信。

本实施例是根据基站与其邻居基站的频谱效率计算相应的等价比例，在其 他实施例中，也可根据基站与其邻居基站的距离等参数计算相应的等价比例， 以计算该基站需要预留的预留带宽。

S403：将覆盖性能指标与预置的覆盖性能阈值进行比较，并将容量性能指 标与预置的容量性能阈值进行比较，根据比较结果选择优化算法；

所述优化算法根据具体的覆盖性能指标和容量性能指标进行预置，所述优 化算法包括：联合优化算法，其同时对网络的覆盖性能和容量性能进行优化、 第一类容量约束覆盖优化算法，其对覆盖性能进行优化、第一类覆盖约束容量 优化，其对容量性能进行优化、第二类容量约束覆盖优化算法，其对覆盖性能 进行优化、第二类覆盖约束容量优化，其对容量性能进行优化。

S404：将计算得到的预留带宽作为相应基站的干扰影响指标，根据所述干 扰影响指标和选择的优化算法计算完成网络的覆盖性能和容量性能的优化。具 体包括对网络内每一个基站的覆盖性能和容量性能的相关参数的优化。

在确定了作为干扰影响指标的预留带宽后，可以直接采用现有的优化方式 将预留带宽作为干扰影响指标来完成对网络内每一个基站的覆盖性能和容量性 能的相关参数的优化。

对于本发明实施例提出的预留带宽的计算公式中的相应参数均可以根据实 际统计得到的业务分布和需求以及信号路损信息直接配置或计算得到，各个参 数的配置或者计算均为现有技术。

本发明实施通过计算预留带宽来模拟基站所受干扰的影响，使得在网络优 化过程中也不需要计算网络中各链路的信干噪比，降低了优化计算的复杂度。

再请参见图6，是本发明的基于带宽预留的网络优化方法的第二实施例流程 示意图，在本实施例中，待优化的网络中的基站被预先划分为不同的分簇(可 以在该网络规划时即已完成划分)，在计算每一个基站的预留带宽时，所涉及基 站的邻居基站与该基站处于同一分簇中，并且，每一簇内的基站根据其邻居基 站的数目被标记为内区基站和外区基站，内区基站和外区基站分别设置有不同 的用于计算预留带宽的预留因子。本实施例的所述方法具体包括：

S501：统计网络的覆盖性能指标、容量性能指标以及每一个基站覆盖下每 个像素区的使用带宽；覆盖性能指标表示为K_COV和容量性能指标表示为K_CAP。

S502：计算每一个基站的预留带宽，每一个基站的预留带宽是根据统计得 到的该基站的邻居基站覆盖下每个像素区的使用带宽按照比例等价计算得到。

具体的，所述计算每一个基站的预留带宽中，每一个基站的预留带宽具体 计算公式包括：

家庭基站f的预留带宽的计算公式，宏基站s的预留带宽的计算 公式可采用上述的优化第一实施例中的预留带宽计算公式进行计算。

S503：根据计算得到的每一个基站的预留带宽与预置的预留阈值，更新所 述网络中为基站划分的分簇；

具体可采用以下表达式表示：

$\mathrm{Cluster}=\{(s,f):b_s^{\mathrm{MC},\mathrm{TIF}}>b_C^{\mathrm{TIF}},b_f^{\mathrm{FC},\mathrm{ITF}}>b_C^{\mathrm{TIF}}\};$

即当分簇内某些宏基站s的预留带宽或者家庭基站的预留带宽超过阈值时，表明该基站仍然受到较强的干扰，否则，表明实际情况下，基 站受到的干扰较小可以忽略，因此可将此类基站从该分簇中删除，在后续优化 过程中计算某个基站的预留带宽时，只需计算该基站所在的分簇中其他基站的 带宽使用情况，从而大大减少了计算量。进一步地，将在同一分簇内的基站还 可分为内区和外区。

S504：将更新后的每一簇内每一个基站的邻居基站的数目与预置的数目阈 值进行比较，将每一簇内的邻居基站的数目大于所述数目阈值的基站标记为内 区基站，将每一簇内的其他基站标记为外区基站；

S505：重置每一簇内基站的预留因子，为内区基站和外区基站设置不同的 预留因子。

所述S505中，重置每一簇内基站的预留因子的具体步骤包括：判断是否重 置每一簇内基站的预留因子，其具体是根据以下公式进行判断：

$\mathrm{LMSE}={(b_{\mathrm{NE}}^{\mathrm{use},\mathrm{RRM}}+b_{\mathrm{NE}}^{\mathrm{block},\mathrm{RRM}})}^2-{(b_{\mathrm{NE}}^{\mathrm{use},\mathrm{BRC}}+b_{\mathrm{NE}}^{\mathrm{block},\mathrm{BRC}})}^2;$

其中，当计算结果即所述LMSE的值大于预置的阈值时，判断结果为是，否 则，判断结果为否，其中，为统计得到的实际使用带宽，为统计得 到的实际预留带宽，为计算得到的理论使用带宽，为根据当前预留 因子计算得到的理论预留带宽。

当判断为是时，重置每一簇内基站的预留因子，为内区基站和外区基站设 置不同的预留因子。以下S506和S507均是根据更新后的分簇为单位，并根据 更新后的预留因子，来完成优化计算。

S506：将覆盖性能指标与预置的覆盖性能阈值进行比较，并将容量性能指 标与预置的容量性能阈值进行比较，根据比较结果选择优化算法；

所述覆盖性能指标阈值和容量性能指标阈值为运营商预先配置的，一般情 况下包括三个等级，具体包括：良好阈值、警戒阈值以及告警阈值，具体的取 值可以如表1中所示：

表1：

本发明实施例在K_COV和K_CAP处于不同的阈值时，选择执行不同的优化算法， 具体的，所述S506中，根据两个性能指标与对应阈值的比较结果选择优化算法 的步骤具体可以包括：

当所述覆盖性能指标大于预置的覆盖性能良好阈值、容量性能指标大于预 置的容量性能良好阈值时，判断当前监控得到的覆盖性能指标和容量性能指标 较上一次监控得到的覆盖性能指标和容量性能指标，是否下降超过预置的降幅 阈值；

若超过预置的降幅阈值，选择预置的联合优化算法进行优化计算得到每一 个基站的优化配置参数；

其中，所述联合优化算法的公式包括：

$\max \{{\lambda }_{\mathrm{COV}}\underset{t\in T^{\prime \prime }}{\Sigma }{p}_t{z}_{\mathrm{st}}^{\mathrm{MC}}+{\lambda }_{\mathrm{CAP}}(\underset{(s,t)\in S_t*T_s}{\Sigma }{e}_{\mathrm{st}}^{\mathrm{MC}}{b}_{\mathrm{st}}^{\mathrm{MC}}+\underset{(f,t)\in F_t*T_f}{\Sigma }{e}_{\mathrm{ft}}^{\mathrm{FC}}{b}_{\mathrm{ft}}^{\mathrm{FC}})\};$

$\underset{t\in T^{\prime \prime }}{\Sigma }{p}_t{z}_{\mathrm{st}}^{\mathrm{MC}}\ge n_{\mathrm{MIN}};$

$\underset{(s,t)\in S_t*T_s}{\Sigma }{e}_{\mathrm{st}}^{\mathrm{MC}}{b}_{\mathrm{st}}^{\mathrm{MC}}+\underset{(f,t)\in F_t*T_f}{\Sigma }{e}_{\mathrm{ft}}^{\mathrm{FC}}{b}_{\mathrm{ft}}^{\mathrm{FC}}\ge {\omega }_{\mathrm{MIN}};$

其中，T_s为预置的宏基站s覆盖的像素区t的集合；T_f为预置的家庭基站f覆 盖的像素区t的集合；S_t为预置的服务像素区t的宏基站的集合；F_t为预置的服务 像素区t的家庭基站的集合；λ_COV为预置的覆盖性能指标的权重；λ_CAP为预置的 容量性能指标的权重；p_t为预置的像素区t的优先级；为宏基站s覆盖下像素 区t的覆盖指示，当监控得到的像素区t的收到的信号强度大于指定阈值时，称 为该像素区被覆盖，相应的覆盖指示取值为1，否则取值为0；T″为预置的本小 区的像素区的集合；为监控统计得到的宏基站s覆盖下像素区t的频谱效率； 为监控统计得到的宏基站s覆盖下像素区t的带宽；为监控统计得到的家 庭基站f覆盖下像素区t的频谱效率；为监控统计得到的家庭基站f覆盖下像 素区t的带宽；n_MIN为预置的覆盖性能下限；ω_MIN为预置的容量性能下限。

若不满足上述条件时，当覆盖性能指标小于预置的覆盖性能警戒阈值，即 网络覆盖性能处于告警状态时，选择预置的第一类容量约束覆盖优化算法进行 优化计算得到每一个基站的优化配置参数；

其中，所述容量约束覆盖优化算法的公式包括：

$\max \left(\underset{t\in T^{\prime \prime }}{\Sigma }{p}_t{z}_{\mathrm{st}}^{\mathrm{MC}}\right);$

$\underset{t\in T^{\prime \prime }}{\Sigma }{p}_t{z}_{\mathrm{st}}^{\mathrm{MC}}\ge 0;$

$\underset{(s,t)\in S_t*T_s}{\Sigma }{e}_{\mathrm{st}}^{\mathrm{MC}}{b}_{\mathrm{st}}^{\mathrm{MC}}+\underset{(f,t)\in F_t*T_f}{\Sigma }{e}_{\mathrm{ft}}^{\mathrm{FC}}{b}_{\mathrm{ft}}^{\mathrm{FC}}\ge \min \{{\mathrm{TH}}_R^{\mathrm{CAP}}·{\Delta }^{\mathrm{CAP}};1\}·\underset{t\in T^{\prime \prime }}{\Sigma }{\omega }_t;$

其中，T_s为预置的宏基站s覆盖的像素区t的集合；T_f为预置的家庭基站f覆 盖的像素区t的集合；S_t为预置的服务像素区t的宏基站的集合；F_t为预置的服务 像素区t的家庭基站的集合；λ_COV为预置的覆盖性能指标的权重；λ_CAP为预置的 容量性能指标的权重；p_t为预置的像素区t的优先级；为宏基站s覆盖下像素 区t的覆盖指示，当监控得到的像素区t的收到的信号强度大于指定阈值时，称 为该像素区被覆盖，相应的覆盖指示取值为1，否则取值为0；T″为预置的本小 区的像素区的集合；为监控统计得到的宏基站s覆盖下像素区t的频谱效率； 为监控统计得到的宏基站s覆盖下像素区t的带宽；为监控统计得到的家 庭基站f覆盖下像素区t的频谱效率；为监控统计得到的家庭基站f覆盖下像 素区t的带宽；为预置的容量性能告警阈值；Δ^CAP为容量校正因子；ω_t为宏 基站s下为像素区t预置的业务速率需求。

若不满足上述条件时，当容量性能指标小于容量性能警戒阈值，即网络容 量性能处于告警状态时，选择预置的第一类覆盖约束容量优化算法；

其中，所述覆盖约束容量优化算法的公式包括：

$\max (\underset{(s,t)\in S_t*T_s}{\Sigma }{e}_{\mathrm{st}}^{\mathrm{MC}}{b}_{\mathrm{st}}^{\mathrm{MC}}+\underset{(f,t)\in F_t*T_f}{\Sigma }{e}_{\mathrm{ft}}^{\mathrm{FC}}{b}_{\mathrm{ft}}^{\mathrm{FC}});$

$\underset{t\in T^{\prime \prime }}{\Sigma }{p}_t{z}_{\mathrm{st}}^{\mathrm{MC}}\ge \min ({\mathrm{TH}}_Y^{\mathrm{COV}}·{\Delta }^{\mathrm{COV}};1)·T^{\prime };$

$\underset{(s,t)\in S_t*T_s}{\Sigma }{e}_{\mathrm{st}}^{\mathrm{MC}}{b}_{\mathrm{st}}^{\mathrm{MC}}+\underset{(f,t)\in F_t*T_f}{\Sigma }{e}_{\mathrm{tf}}^{\mathrm{FC}}{b}_{\mathrm{ft}}^{\mathrm{FC}}\ge 0;$

其中，T_s为预置的该宏基站s覆盖的像素区t的集合；T_f为预置的家庭基站f 覆盖的像素区t的集合；S_t为预置的服务像素区t的宏基站的集合；F_t为预置的 服务像素区t的家庭基站的集合；λ_COV为预置的覆盖性能指标的权重；λ_CAP为预 置的容量性能指标的权重；p_t为预置的像素区t的优先级；为宏基站s覆盖下 像素区t的覆盖指示，当监控得到的像素区t的收到的信号强度大于指定阈值时， 称为该像素区被覆盖，相应的覆盖指示取值为1，否则取值为0；T′为预置的本 小区的像素区的数目；为统计得到的宏基站s覆盖下像素区t的频谱效率；为统计得到的宏基站s覆盖下像素区t的带宽；为统计得到的家庭基站f覆盖 下像素区t的频谱效率；为统计得到的家庭基站f覆盖下像素区t的带宽； 为预置的覆盖性能警戒阈值；Δ^COV为覆盖校正因子；ω_t为宏基站s下为像 素区t预置的业务速率需求。

若不满足上述条件时，当覆盖性能指标小于覆盖性能良好阈值，即网络覆 盖性能处于警戒状态时，选择预置的第二类容量约束覆盖优化算法；

其中，所述容量约束覆盖优化算法的公式包括：

$\max \left(\underset{t\in T^{\prime \prime }}{\Sigma }{p}_t{z}_{\mathrm{st}}^{\mathrm{MC}}\right);$

$\underset{t\in T^{\prime \prime }}{\Sigma }{p}_t{z}_{\mathrm{st}}^{\mathrm{MC}}\ge 0;$

$\underset{(s,t)\in S_t*T_s}{\Sigma }{e}_{\mathrm{st}}^{\mathrm{MC}}{b}_{\mathrm{st}}^{\mathrm{MC}}+\underset{(f,t)\in F_t*T_f}{\Sigma }{e}_{\mathrm{ft}}^{\mathrm{FC}}{b}_{\mathrm{ft}}^{\mathrm{FC}}\ge \min \{{\mathrm{TH}}_Y^{\mathrm{CAP}}·{\Delta }^{\mathrm{CAP}};1\}·\underset{t\in T^{\prime \prime }}{\Sigma }{\omega }_t;$

其中，T_s为预置的该宏基站覆盖的像素区t的集合；T_f为预置的家庭基站覆 盖的像素区t的集合；S_t为预置的服务像素区t的宏基站的集合；F_t为预置的服 务像素区t的家庭基站的集合；λ_COV为预置的覆盖性能指标的权重；λ_CAP为预置 的容量性能指标的权重；p_t为预置的像素区t的优先级；为宏基站s覆盖下像 素区t的覆盖指示，当监控得到的像素区t的收到的信号强度大于指定阈值时， 称为该像素区被覆盖，相应的覆盖指示取值为1，否则取值为0；T″为预置的本 小区的像素区的集合；为监控统计得到的宏基站s覆盖下像素区t的频谱效 率；为监控统计得到的宏基站s覆盖下像素区t的带宽；为监控统计得到 的家庭基站f覆盖下像素区t的频谱效率；为监控统计得到的家庭基站f覆盖 下像素区t的带宽；为预置的容量性能警戒阈值；Δ^CAP为容量校正因子；ω_t为宏基站s下为像素区t预置的业务速率需求。

若不满足上述条件时，当网络的容量性能指标小于容量性能良好阈值，即 网络容量性能处于警戒状态时，选择第二类覆盖约束容量优化算法；

其中，所述覆盖约束容量优化算法的公式包括：

$\max (\underset{(s,t)\in S_t*T_s}{\Sigma }{e}_{\mathrm{st}}^{\mathrm{MC}}{b}_{\mathrm{st}}^{\mathrm{MC}}+\underset{(f,t)\in F_t*T_f}{\Sigma }{e}_{\mathrm{ft}}^{\mathrm{FC}}{b}_{\mathrm{ft}}^{\mathrm{FC}});$

$\underset{t\in T^{\prime \prime }}{\Sigma }{p}_t{z}_{\mathrm{st}}^{\mathrm{MC}}\ge \min ({\mathrm{TH}}_Y^{\mathrm{COV}}·{\Delta }^{\mathrm{COV}};1)·T^{\prime };$

$\underset{(s,t)\in S*T}{\Sigma }{e}_{\mathrm{st}}^{\mathrm{MC}}{b}_{\mathrm{st}}^{\mathrm{MC}}+\underset{(f,t)\in F*T}{\Sigma }{e}_{\mathrm{tf}}^{\mathrm{FC}}{b}_{\mathrm{ft}}^{\mathrm{FC}}\ge 0;$

其中，T_s为预置的该宏基站覆盖的像素区t的集合；T_f为预置的家庭基站覆 盖的像素区t的集合；S_t为预置的服务像素区t的宏基站的集合；F_t为预置的服 务像素区t的家庭基站的集合；λ_COV为预置的覆盖性能指标的权重；λ_CAP为预置 的容量性能指标的权重；p_t为预置的像素区t的优先级；为宏基站s覆盖下像 素区t的覆盖指示，当监控得到的像素区t的收到的信号强度大于指定阈值时， 称为该像素区被覆盖，相应的覆盖指示取值为1，否则取值为0；T′为预置的本 小区的像素区的数目；为监控统计得到的宏基站s覆盖下像素区t的频谱效 率；为监控统计得到的宏基站s覆盖下像素区t的带宽；为监控统计得到 的家庭基站f覆盖下像素区t的频谱效率；为监控统计得到的家庭基站f覆盖 下像素区t的带宽；为预置的覆盖性能良好阈值；Δ^COV为覆盖校正因子；ω_t为宏基站s下为像素区t预置的业务速率需求。

其中，上述的Δ^COV覆盖校正因子和Δ^CAP容量校正因子可以直接配置，或者根 据以下公式计算得到：

${\Delta }^{\mathrm{COV}}=K_{\mathrm{COV}}^{\mathrm{obs}}/K_{\mathrm{COV}}^{\mathrm{pred}};$

${\Delta }^{\mathrm{CAP}}=K_{\mathrm{CAP}}^{\mathrm{obs}}/K_{\mathrm{CAP}}^{\mathrm{pred}};$

其中的为基站实际监控得到的覆盖性能指标，为预测的覆盖性能 指标，为基站实际监控得到的容量性能指标，为预测的容量性能指标。

上述的λ_COV和λ_CAP可以根据运营商的策略进行配置，或者根据以下公式计算 得到：

${\lambda }_{\mathrm{COV}}=\frac{1}{{\Delta }^{\mathrm{COV}}{T}^{\prime }};$

${\lambda }_{\mathrm{CAP}}=\frac{{\mathrm{TH}}_G^{\mathrm{CAP}}/{\mathrm{TH}}_G^{\mathrm{COV}}}{{\Delta }^{\mathrm{CAP}}\underset{t\in T^{\prime \prime }}{\Sigma }{\omega }_t}.$

S507：将计算得到的预留带宽作为相应基站的干扰影响指标，根据所述干 扰影响指标和选择的优化算法计算完成网络的覆盖性能和容量性能的优化。

对于本发明实施例提出的预留带宽的计算公式以及各个优化算法中，所有 公式的相应参数均可以根据实际统计得到的业务分布和需求以及信号路损信息 直接配置或计算得到，各个参数的配置或者计算均为现有技术。

本发明实施通过计算预留带宽来模拟基站所受干扰的影响，使得在网络优 化过程中也不需要了解网络的信干噪比，降低了优化计算的复杂度。并且，基 于预留带宽对网络中的基站进行分簇，实现了半分布式优化，即仅需根据分簇 内的基站带宽使用情况计算分簇内基站的预留带宽以便最后完成网络优化，进 一步降低了计算的复杂度，也减少了信令的开销。

再请参见图7，是本发明的基于带宽预留的网络优化方法的第三实施例流程 示意图，本实施例中所述方法具体包括：

S601：统计网络的覆盖性能指标、容量性能指标以及每一个基站覆盖下每 个像素区的使用带宽。

S602：计算每一个基站的预留带宽，每一个基站的预留带宽是根据统计得 到的该基站的邻居基站覆盖下每个像素区的使用带宽按照比例等价计算得到。

S603：判断是否成立；其中，所述K_COV为覆盖性 能指标，所述为覆盖性能阈值中的良好阈值，所述K_CAP为容量性能指标， 所述为容量性能阈值中的良好阈值。

S604：当所述S603判断为是时，选择执行联合优化算法；其中，所述联合 优化算法的公式包括：

$\max \{{\lambda }_{\mathrm{COV}}\underset{t\in T^{\prime \prime }}{\Sigma }{p}_t{z}_{\mathrm{st}}^{\mathrm{MC}}+{\lambda }_{\mathrm{CAP}}(\underset{(s,t)\in S_t*T_s}{\Sigma }{e}_{\mathrm{st}}^{\mathrm{MC}}{b}_{\mathrm{st}}^{\mathrm{MC}}+\underset{(f,t)\in F_t*T_f}{\Sigma }{e}_{\mathrm{ft}}^{\mathrm{FC}}{b}_{\mathrm{ft}}^{\mathrm{FC}})\};$

$\underset{t\in T^{\prime \prime }}{\Sigma }{p}_t{z}_{\mathrm{st}}^{\mathrm{MC}}\ge n_{\mathrm{MIN}};$

$\underset{(s,t)\in S_t*T_s}{\Sigma }{e}_{\mathrm{st}}^{\mathrm{MC}}{b}_{\mathrm{st}}^{\mathrm{MC}}+\underset{(f,t)\in F_t*T_f}{\Sigma }{e}_{\mathrm{ft}}^{\mathrm{FC}}{b}_{\mathrm{ft}}^{\mathrm{FC}}\ge {\omega }_{\mathrm{MIN}};$

其中，T_s为宏基站覆盖的像素区t的集合；T_f为家庭基站覆盖的像素区t的集 合；S_t为服务像素区t的宏基站的集合；F_t为服务像素区t的家庭基站的集合；λ_COV为预置的覆盖性能指标的权重；λ_CAP为预置的容量性能指标的权重；p_t为预置的 像素区t的优先级；为宏基站s覆盖下像素区t的覆盖指示，当监控得到的像 素区t的收到的信号强度大于指定阈值时，称为该像素区被覆盖，相应的覆盖指 示取值为1，否则取值为0；T″为本小区的像素区的集合；为宏基站s覆盖下 像素区t的频谱效率；为宏基站s覆盖下像素区t的带宽；为家庭基站f覆 盖下像素区t的频谱效率；为家庭基站f覆盖下像素区t的带宽；n_MIN为预置 的覆盖性能下限；ω_MIN为预置的容量性能下限。

S605：当所述S603判断为否时，进一步判断是否成立；其中， 所述为覆盖性能阈值中的警戒阈值。

S606：当所述S605判断为是时，选择执行第一类容量约束覆盖优化算法， 其中，所述第一类容量约束覆盖优化算法的公式包括：

$\max \left(\underset{t\in T^{\prime \prime }}{\Sigma }{p}_t{z}_{\mathrm{st}}^{\mathrm{MC}}\right);$

$\underset{t\in T^{\prime \prime }}{\Sigma }{p}_t{z}_{\mathrm{st}}^{\mathrm{MC}}\ge 0;$

$\underset{(s,t)\in S_t*T_s}{\Sigma }{e}_{\mathrm{st}}^{\mathrm{MC}}{b}_{\mathrm{st}}^{\mathrm{MC}}+\underset{(f,t)\in F_t*T_f}{\Sigma }{e}_{\mathrm{ft}}^{\mathrm{FC}}{b}_{\mathrm{ft}}^{\mathrm{FC}}\ge \min \{{\mathrm{TH}}_R^{\mathrm{CAP}}·{\Delta }^{\mathrm{CAP}};1\}·\underset{t\in T^{\prime \prime }}{\Sigma }{\omega }_t;$

其中，T_s为该宏基站覆盖的像素区t的集合；T_f为家庭基站覆盖的像素区t的 集合；S_t为服务像素区t的宏基站的集合；F_t为服务像素区t的家庭基站的集合； λ_COV为预置的覆盖性能指标的权重；λ_CAP为预置的容量性能指标的权重；p_t为预 置的像素区t的优先级；为宏基站s覆盖下像素区t的覆盖指示，当监控得到 的像素区t的收到的信号强度大于指定阈值时，称为该像素区被覆盖，相应的覆 盖指示取值为1，否则取值为0；T″为本小区的像素区的集合；为宏基站s覆 盖下像素区t的频谱效率；为宏基站s覆盖下像素区t的带宽；为家庭基站 f覆盖下像素区t的频谱效率；为家庭基站f覆盖下像素区t的带宽；为 预置的容量性能告警阈值；Δ^CAP为容量校正因子；ω_t为宏基站s下为像素区t预置 的业务速率需求。

可以看出的是，所述第一类容量约束覆盖优化算法的公式，实际上可以看 作是S604中的联合优化算法的公式中λ_COV的值为1，λ_CAP的值为0，n_MIN的值为 0，ω_MIN的值为

S607：当所述S605判断为否时，进一步判断是否成立；其中， 所述为容量性能阈值中的警戒阈值。

S608：当所述S607判断为是时，选择执行第一类覆盖约束容量优化算法； 其中，所述第一类覆盖约束容量优化算法的公式包括：

$\max (\underset{(s,t)\in S_t*T_s}{\Sigma }{e}_{\mathrm{st}}^{\mathrm{MC}}{b}_{\mathrm{st}}^{\mathrm{MC}}+\underset{(f,t)\in F_t*T_f}{\Sigma }{e}_{\mathrm{ft}}^{\mathrm{FC}}{b}_{\mathrm{ft}}^{\mathrm{FC}});$

$\underset{t\in T^{\prime \prime }}{\Sigma }{p}_t{z}_{\mathrm{st}}^{\mathrm{MC}}\ge \min ({\mathrm{TH}}_Y^{\mathrm{COV}}·{\Delta }^{\mathrm{COV}};1)·T^{\prime };$

$\underset{(s,t)\in S_t*T_s}{\Sigma }{e}_{\mathrm{st}}^{\mathrm{MC}}{b}_{\mathrm{st}}^{\mathrm{MC}}+\underset{(f,t)\in F_t*T_f}{\Sigma }{e}_{\mathrm{tf}}^{\mathrm{FC}}{b}_{\mathrm{ft}}^{\mathrm{FC}}\ge 0;$

其中，T_s为该宏基站覆盖的像素区t的集合；T_f为家庭基站覆盖的像素区t的 集合；S_t为服务像素区t的宏基站的集合；F_t为服务像素区t的家庭基站的集合； λ_COV为预置的覆盖性能指标的权重；λ_CAP为预置的容量性能指标的权重；p_t为预 置的像素区t的优先级；为宏基站s覆盖下像素区t的覆盖指示，当监控得到 的像素区t的收到的信号强度大于指定阈值时，称为该像素区被覆盖，相应的覆 盖指示取值为1，否则取值为0；T′为本小区的像素区的数目；为宏基站s覆 盖下像素区t的频谱效率；为宏基站s覆盖下像素区t的带宽；为家庭基站 f覆盖下像素区t的频谱效率；为家庭基站f覆盖下像素区t的带宽；为 预置的覆盖性能指标的覆盖性能阈值中的覆盖性能警戒阈值；Δ^COV为覆盖校正因 子；ω_t为宏基站s下为像素区t预置的业务速率需求。

可以看出的是，所述第一类覆盖约束容量优化算法的公式，实际上可以看 作是S604中的联合优化算法的公式中λ_COV的值为0，λ_CAP的值为1，n_MIN的值为 ω_MIN的值为0。

S609：当所述S607判断为否时，进一步判断是否成立；其中， 所述为覆盖性能良好阈值。

S610：当所述S609的判断结果为是时，选择执行第二类容量约束覆盖优化 算法，其中，所述第二类容量约束覆盖优化算法的公式包括：

$\max \left(\underset{t\in T^{\prime \prime }}{\Sigma }{p}_t{z}_{\mathrm{st}}^{\mathrm{MC}}\right);$

$\underset{t\in T^{\prime \prime }}{\Sigma }{p}_t{z}_{\mathrm{st}}^{\mathrm{MC}}\ge 0;$

$\underset{(s,t)\in S_t*T_s}{\Sigma }{e}_{\mathrm{st}}^{\mathrm{MC}}{b}_{\mathrm{st}}^{\mathrm{MC}}+\underset{(f,t)\in F_t*T_f}{\Sigma }{e}_{\mathrm{ft}}^{\mathrm{FC}}{b}_{\mathrm{ft}}^{\mathrm{FC}}\ge \min \{{\mathrm{TH}}_Y^{\mathrm{CAP}}·{\Delta }^{\mathrm{CAP}};1\}·\underset{t\in T^{\prime \prime }}{\Sigma }{\omega }_t;$

其中，T_s为该宏基站覆盖的像素区t的集合；T_f为家庭基站覆盖的像素区t的 集合；S_t为服务像素区t的宏基站的集合；F_t为服务像素区t的家庭基站的集合； λ_COV为预置的覆盖性能指标的权重；λ_CAP为预置的容量性能指标的权重；p_t为预 置的像素区t的优先级；为宏基站s覆盖下像素区t的覆盖指示，当监控得到 的像素区t的收到的信号强度大于指定阈值时，称为该像素区被覆盖，相应的覆 盖指示取值为1，否则取值为0；T″为本小区的像素区的集合；为宏基站s覆 盖下像素区t的频谱效率；为宏基站s覆盖下像素区t的带宽；为家庭基站 f覆盖下像素区t的频谱效率；为家庭基站f覆盖下像素区t的带宽；为 预置的容量性能警戒阈值；Δ^CAP为容量校正因子；ω_t为宏基站s下为像素区t预置 的业务速率需求。

可以看出的是，所述第二类容量约束覆盖优化算法的公式，实际上可以看 作是S604中的联合优化算法的公式中λ_COV的值为1，λ_CAP的值为0，n_MIN的值为 0，ω_MIN的值为

S611：所述S609的判断结果为否时，进一步判断是否成立；其 中，所述为容量性能良好阈值。

S612：当所述S611的判断结果为是时，选择执行第二类覆盖约束容量优化 算法，其中，所述第二类覆盖约束容量优化算法的公式包括：

$\max (\underset{(s,t)\in S_t*T_s}{\Sigma }{e}_{\mathrm{st}}^{\mathrm{MC}}{b}_{\mathrm{st}}^{\mathrm{MC}}+\underset{(f,t)\in F_t*T_f}{\Sigma }{e}_{\mathrm{ft}}^{\mathrm{FC}}{b}_{\mathrm{ft}}^{\mathrm{FC}});$

$\underset{t\in T^{\prime \prime }}{\Sigma }{p}_t{z}_{\mathrm{st}}^{\mathrm{MC}}\ge \min ({\mathrm{TH}}_Y^{\mathrm{COV}}·{\Delta }^{\mathrm{COV}};1)·T^{\prime };$

$\underset{(s,t)\in S*T}{\Sigma }{e}_{\mathrm{st}}^{\mathrm{MC}}{b}_{\mathrm{st}}^{\mathrm{MC}}+\underset{(f,t)\in F*T}{\Sigma }{e}_{\mathrm{tf}}^{\mathrm{FC}}{b}_{\mathrm{ft}}^{\mathrm{FC}}\ge 0;$

其中，T_s为该宏基站覆盖的像素区t的集合；T_f为家庭基站覆盖的像素区t的 集合；S_t为服务像素区t的宏基站的集合；F_t为服务像素区t的家庭基站的集合； λ_COV为预置的覆盖性能指标的权重；λ_CAP为预置的容量性能指标的权重；p_t为预 置的像素区t的优先级；为宏基站s覆盖下像素区t的覆盖指示，当监控得到 的像素区t的收到的信号强度大于指定阈值时，称为该像素区被覆盖，相应的覆 盖指示取值为1，否则取值为0；T′为本小区的像素区的数目为宏基站s覆盖 下像素区t的频谱效率；为宏基站s覆盖下像素区t的带宽；为家庭基站f覆 盖下像素区t的频谱效率；为家庭基站f覆盖下像素区t的带宽；为预置 的覆盖性能警戒阈值；Δ^COV为覆盖校正因子；ω_t为宏基站s下为像素区t预置的 业务速率需求。

可以看出的是，所述第二类覆盖约束容量优化算法的公式，实际上可以看 作是S604中的联合优化算法的公式中λ_COV的值为0，λ_CAP的值为1，n_MIN的值为 ω_MIN的值为0。

通过上述步骤可以看出，本实施例中覆盖性能的优化优先级较高，首先判 断覆盖性能指标是否满足相应的要求，并先对覆盖性能进行优化。在上述步骤 执行完毕后，继续执行所述S601对网络进行监控。

本发明实施通过计算预留带宽来模拟基站所受干扰的影响，使得在网络优 化过程中也不需要了解网络的信干噪比，降低了优化计算的复杂度。并且，基 于预留带宽对网络中的基站进行分簇，实现了半分布式优化，即仅需根据分簇 内的基站带宽使用情况计算分簇内基站的预留带宽以便最后完成网络优化，进 一步降低了计算的复杂度，也减少了信令的开销。

下面对本发明的基于带宽预留的网络规划装置进行详细描述。

请参见图8，是本发明实施例的基于带宽预留的网络规划装置的结构组成示 意图，本发明实施例的所述装置通过确定待规划网络中基站的预留带宽来模拟 该基站受到的干扰影响，具体的，所述装置包括：

业务需求带宽计算模块11，用于计算获取待规划网络中每一个基站覆盖下 每个像素区的业务需求带宽，其中，所述像素区为待规划网络物理覆盖区域中 划分的区域；对于这些的像素区，在规划网络时，需要部署相应的家庭基站以 及宏基站覆盖这些区域，以保证在网络规划完成后，在这些像素区中的用户能 够利用相应的家庭基站和宏基站进行通信，像素区可以根据需要人为划分的50 米x50米等大小的区域。

预留带宽计算模块12，用于计算获取每一个基站的预留带宽，每一个基站 的预留带宽是根据该基站的邻居基站覆盖下每个像素区的业务需求带宽按照比 例等价计算得到；

规划处理模块13，用于将计算得到的预留带宽作为相应基站的干扰影响指 标，根据所述干扰影响指标和预置的规划算法及其约束算法进行网络规划计算， 完成待规划网络中基站的规划部署。

具体的，待规划网络中的基站包括多个宏基站eNB，多个家庭基站HeNB， 计算各基站覆盖下每个像素区的业务需求带宽可以通过相应的频谱效率计算得 到，具体计算公式可以为：

每一个宏基站s覆盖下像素区t的业务需求带宽为：其中， ω_t为宏基站s下为像素区t规划的业务速率需求，为宏基站s覆盖下像素区t的 频谱效率；

每一个家庭基站f覆盖下像素区t的业务需求带宽为：其中， ω_t为家庭基站f下为像素区t规划的业务速率需求，为家庭基站f覆盖下像素 区t的频谱效率。

其中，每个基站覆盖下每个像素区的频谱效率可根据对网络的具体参数需 求以及网络路损模型计算得到，此为现有技术。

当然，每一个基站覆盖下每个像素区的业务需求带宽也可以在规划的时候 直接根据需要进行配置得到，不用根据频谱效率计算。

因此，进一步可选的，所述业务需求带宽计算模块11具体可以包括：

第一计算单元111，用于计算每一个基站覆盖下每个像素区的频谱效率；

第二计算单元112，用于根据为每一个基站覆盖下每个像素区规划的业务需 求及计算得到的频谱效率，计算获取每一个基站覆盖下每个像素区的业务需求 带宽。

所述预留带宽计算模块12中计算得到的所述预留带宽定义为每一个基站预 留出来的、用于量化邻居基站可能的干扰所等效占用的本基站的带宽。以此得 出，基站能够使用的带宽等于该基站的系统带宽减去预留带宽。

所述各基站的预留带宽可根据基站及其邻居基站的频谱效率、业务需求带 宽以及预置的预留带宽计算公式计算得到，本实施例的相应类型基站的预留带 宽的计算公式可根据上述规划方法实施例中的计算公式计算得到，在此不赘述。

本实施例是根据基站与其邻居基站的频谱效率计算相应的等价比例，在其 他实施例中，也可根据基站与其邻居基站的距离等参数计算相应的等价比例， 以计算该基站需要预留的预留带宽。

所述规划处理模块13中的所述规划算法可以简述为最大化以下公式：

$\max \{{\lambda }_{\mathrm{sat}}\underset{t\in T}{\Sigma }{p}_t{z}_{\mathrm{st}}^{\mathrm{MC}}+{\lambda }_{\mathrm{trp}}(\underset{(s,t)\in S*T}{\Sigma }{e}_{\mathrm{st}}^{\mathrm{MC}}{b}_{\mathrm{st}}^{\mathrm{MC}}+\underset{(f,t)\in F*T}{\Sigma }{f}_{\mathrm{ft}}^{\mathrm{FC}}{b}_{\mathrm{ft}}^{\mathrm{FC}})-\underset{s\in S}{\Sigma }{c}_s{x}_s\}$

其中，λ_sat为规划的被覆盖的用户需要支付的基本费用，p_t为规划的像素区t 的优先级，为待规划网络中为宏基站s覆盖下像素区t设置的覆盖指示，λ_trp为 预置的用户传输单位比特信息时需要支付的基本费用，c_s为规划部署宏基站s的 成本，x_s为宏基站s的部署指示，即如果在某一候选基站布站，该值为1，否则 为0。其中的所述λ_sat、p_t、t、λ_trp、c_s为运营商根据需要给定，所述根据信 号路损信息也可以直接计算得出。

 上述计算公式中，表明为提供覆盖用户时运营商获得的收益； 表明为用户提供服务(传输比特)时运营商获得的收 益，表明为了部署网络中相应基站付出的成本。

对上述规划算法的约束算法则可包括：

$z_{\mathrm{st}}^{\mathrm{MC}}\le x_s,\forall (s,t)\in S*T;$

$\underset{s\in S_t}{\Sigma }{z}_{\mathrm{st}}^{\mathrm{MC}}\le 1,\forall t\in T;$

$\underset{f\in F_t}{\Sigma }{z}_{\mathrm{ft}}^{\mathrm{FC}}\le \underset{s\in S_t}{\Sigma }{z}_{\mathrm{st}}^{\mathrm{MC}},\forall t\in T;$

$b_{\mathrm{ft}}^{\mathrm{FC}}\le \frac{{\omega }_t}{e_{\mathrm{ft}}^{\mathrm{FC}}}{z}_{\mathrm{ft}}^{\mathrm{FC}},\forall (f,t)\in F*T;$

$b_f^{\mathrm{FC},\mathrm{ITF}}=\underset{(f^{\prime },t)\in F*T,f^{\prime }\ne f}{\Sigma }\frac{e_{\mathrm{ft}}^{\mathrm{FC}}}{e_{f^{\prime }t}^{\mathrm{FC}}}{b}_{f^{\prime }t}^{\mathrm{FC}},\forall f\in F$

$\underset{t\in T_f}{\Sigma }{b}_{\mathrm{ft}}^{\mathrm{FC}}+b_f^{\mathrm{FC},\mathrm{ITF}}\le B_f^{\mathrm{FC}},\forall f\in F;$

$b_{\mathrm{st}}^{\mathrm{MC}}\le \frac{{\omega }_t-\underset{f\in F_t}{\Sigma }{e}_{\mathrm{ft}}^{\mathrm{FC}}{b}_{\mathrm{ft}}^{\mathrm{FC}}}{e_{\mathrm{st}}^{\mathrm{MC}}},\forall (s,t)\in S*T;$

$b_{\mathrm{st}}^{\mathrm{MC}}\le B_s^{\mathrm{MC}}{z}_{\mathrm{st}}^{\mathrm{MC}},\forall (s,t)\in S*T;$

$\underset{s\in S_t}{\Sigma }{b}_{\mathrm{st}}^{\mathrm{MC}}{e}_{\mathrm{st}}^{\mathrm{MC}}+\underset{f\in F_t}{\Sigma }{b}_{\mathrm{ft}}^{\mathrm{FC}}{e}_{\mathrm{ft}}^{\mathrm{FC}}\ge {\omega }_t^{\mathrm{MIN}}\underset{s\in S_t}{\Sigma }{z}_{\mathrm{st}}^{\mathrm{MC}},\forall t\in T;$

$b_s^{\mathrm{MC},\mathrm{ITF}}=\frac{1}{2}\underset{(s^{\prime },t)\in S*T,s^{\prime }\ne s}{\Sigma }\frac{e_{\mathrm{st}}^{\mathrm{MC}}}{e_{s^{\prime }t}^{\mathrm{MC}}}{b}_{s^{\prime }t}^{\mathrm{MC}}+\underset{f\in F_s}{\max }\{\frac{e_{\mathrm{sf}}}{e_{\mathrm{MAX}}}{b}_f^{\mathrm{FC},\mathrm{ITF}}+\underset{t\in T_f}{\Sigma }\frac{e_{\mathrm{st}}^{\mathrm{MC}}}{e_{\mathrm{ft}}^{\mathrm{FC}}}{b}_{\mathrm{ft}}^{\mathrm{FC}}\},\forall s\in S;$

$\underset{t\in T_s}{\Sigma }{b}_{\mathrm{st}}^{\mathrm{MC}}+b_s^{\mathrm{MC},\mathrm{ITF}}\le B_s^{\mathrm{MC}}+(1-x_s)·\infty ,\forall s\in S;$

其中，T_s为宏基站s覆盖的像素区t的集合；T_f家庭基站f覆盖的像素区t的 集合；S_t为服务像素区t的宏基站的集合；F_t为服务像素区t的家庭基站的集合。 第一个约束条件表明只有部署了的eNB能覆盖像素区；x_s表明是否有部署eNB 的指示，x_s＝1表示部署了eNB，x_s＝0表示没有部署eNB。第二个约束条件表明 一个像素区只被至多一个eNB覆盖。第三个约束条件表明被HeNB覆盖的像素 区必然会被eNB覆盖。第四个约束条件表明为满足业务速率要求ω_t时HeNB需 要使用的带宽。第五个约束条件给出HeNB的预留带宽计算，此时β^FC＝1。第六 个约束条件表明一个HeNB使用和预留的带宽总和受系统分配给HeNB的带宽 限制。第七个约束条件表明eNB为满足除了被HeNB服务后的剩余的速率 要求时eNB需要使用的带宽。第八个约束条件表明eNB使用带宽的约束为不超 过系统给予eNB使用的带宽第九个约束条件表明每个像素t获得的速率必 须满足最小速率要求第十个约束条件给出eNB的预留带宽计算；此时 β^MC＝0.5，在实际情况时该参数值可调整。第十一个约束条件为求解优化算法时 避免出现异常时需要使用到的限制条件；对于没有部署的eNB，即x_s＝0，优化 时认为该处eNB使用的带宽为一个非常大的数值(趋于无穷)。

在其他实施例中，也可按照上述对规划算法及其约束算法的描述的指导下 设计其他具体的公式。

本发明实施例主要提出新的预留带宽的计算公式，以及新的规划算法和约 束算法，所述涉及公式中的相应参数均可以根据网络的具体业务需求，对规划 的各个像素区的业务分布和需求以及信号路损信息直接配置或计算得到，各个 参数的配置或者计算均为现有技术。

进一步可选的，所述规划处理模块13具体可以包括：

费用计算单元131，用于根据为待规划网络中为每一个基站规划的覆盖指 示、容量指示和成本、以及计算得到的每一个基站覆盖下每个像素区的业务需 求带宽，采用预置的规划算法计算得到待规划网络覆盖用户时运营商获得的收 益和为用户提供服务时运营商获得的收益以及网络成本；

约束计算单元132，用于采用预置的约束算法进行约束计算，所述约束算法 包括对每一个基站覆盖下每个像素区的业务需求带宽和每一个基站的预留带宽 的约束条件；

处理子单元133，用于根据约束计算单元132的计算结果以及费用计算单元 131的计算结果，获得待规划网络基站的优化数目、部署位置以及每一个基站的 配置参数。

进一步的，所述基于带宽预留的网络规划装置具体还可包括：

分簇模块14，用于根据每一个基站的预留带宽，将预留带宽大于预置的预 留阈值的基站分为一簇。

规划设置模块15，用于将分簇后得到的每一簇内每一个基站的邻居基站的 数目与预置的数目阈值进行比较，将每一簇内的邻居基站的数目大于所述数目 阈值的基站标记为内区基站，将每一簇内的其他基站标记为外区基站，并为内 区基站和外区基站设置不同的预留因子。

其中，所述分簇模块14具体可根据以下表达式来分簇：

$\mathrm{Cluster}=\{(s,f):b_s^{\mathrm{MC},\mathrm{TIF}}>b_C^{\mathrm{TIF}},b_f^{\mathrm{FC},\mathrm{ITF}}>b_C^{\mathrm{TIF}}\}$

即当某些宏基站s的预留带宽或者家庭基站的预留带宽超过阈 值时，表明该基站存在较强的干扰，将相应的基站归为一簇，整个网络的所 有基站根据该准则被划分到不同的分簇内，对于不在同一分簇的基站，其相互 干扰可以忽略，因此在后续优化过程中计算某个基站的预留带宽时，只需计算 该基站所在的分簇中其他基站的带宽使用情况，从而大大减少了计算量。

所述规划设置模块15分类可根据以下表达式所示的准则分区：

$\mathrm{Inner}-\mathrm{cells}=\{(s,f):N_s^{\mathrm{MC}}>N_{\mathrm{thr}},N_f^{\mathrm{FC}}>N_{\mathrm{thr}}\}$

即对于分簇内的一个宏基站s，其在分簇内的邻居基站的数目大于预设 的阈值N_thr时，或者对于分簇内一个家庭基站f，其在分簇内的邻居基站的数目 大于预设的阈值N_thr时，该宏小区s或者家庭基站f则被标记为内区，否则被 标记为外区。标记为内区和外区便于对不同标记的基站设置不同数值的预留因 子，使得在优化计算预留带宽时，计算得到的值更为准确。

本发明实施通过计算预留带宽来模拟基站所受干扰的影响，能够快速准确 地完成网络的规划，得到待规划网络基站的优化数目、部署位置以及每一个基 站的配置参数，提高了规划的准确度。并且，基于预留带宽对网络中的基站进 行分簇，在对该网络进行优化时，可以实现半分布式优化，即仅需根据分簇内 的基站带宽使用情况计算分簇内基站的预留带宽以便最后完成网络优化，进一 步降低了计算的复杂度。

下面对本发明的基于带宽预留的网络优化装置进行详细说明。

请参见图9，是本发明实施例的基于带宽预留的网络优化装置结构组成示意 图，在本实施例中，待优化的网络中的基站被预先划分为不同的分簇(可以在 该网络规划时即已完成划分)，在计算每一个基站的预留带宽时，所涉及基站的 邻居基站与该基站处于同一分簇中，并且，每一簇内的基站根据其邻居基站的 数目被标记为内区基站和外区基站，内区基站和外区基站分别设置有不同的用 于计算预留带宽的预留因子。本实施例中的所述基于带宽预留的网络优化装置 可内置于网元管理系统(Element Management System，EMS)中的网络协调器 eCoordinator中。

具体的，所述基于带宽预留的网络优化装置包括：

统计模块21，用于统计网络的覆盖性能指标、容量性能指标以及每一个基 站覆盖下每个像素区的业务需求带宽，其中，所述像素区为待规划网络物理覆 盖区域中划分的区域；

所述像素区是在待优化的网络区域下的一些人为划分的50米x50米等大小 的区域，待优化的网络中相应的家庭基站以及宏基站覆盖这些像素区，以保证 在这些像素区中的用户能够利用相应的家庭基站和宏基站进行通信。

其中的覆盖性能指标表示为K_COV和容量性能指标表示为K_COV。具体可包括 三个等级的阈值：良好阈值、警戒阈值以及告警阈值，取值可以如上述方法实 施例中的表1中所示：

优化计算模块22，用于计算每一个基站的预留带宽，每一个基站的预留带 宽是根据统计得到的该基站的邻居基站覆盖下每个像素区的使用带宽按照比例 等价计算得到；

其中，所述预留带宽定义为每一个基站预留出来的、用于量化邻居基站可 能的干扰所等效占用的本基站的带宽。以此得出，基站能够使用的带宽等于该 基站的系统带宽减去预留带宽。

所述各基站的预留带宽也可根据基站及其邻居基站的频谱效率、业务需求 带宽以及预置的预留带宽计算公式计算得到，本实施例的相应类型基站的预留 带宽计算公式可以根据上述的优化方法中的计算公式进行计算，在此不赘述。

本实施例是根据基站与其邻居基站的频谱效率计算相应的等价比例，在其 他实施例中，也可根据基站与其邻居基站的距离等参数计算相应的等价比例， 以计算该基站需要预留的预留带宽。

选择模块23，用于将覆盖性能指标与预置的覆盖性能阈值进行比较，并将 容量性能指标与预置的容量性能阈值进行比较，根据比较结果选择优化算法；

所述优化算法根据具体的覆盖性能指标和容量性能指标进行预置，所述优 化算法包括：联合优化算法，其同时对网络的覆盖性能和容量性能进行优化、 第一类容量约束覆盖优化算法，其对覆盖性能进行优化、第一类覆盖约束容量 优化，其对容量性能进行优化、第二类容量约束覆盖优化算法，其对覆盖性能 进行优化、第二类覆盖约束容量优化，其对容量性能进行优化。相应的优化计 算公式包括上述优化方法实施例中提到的优化计算公式。

所述选择模块23在所述覆盖性能指标大于预置的覆盖性能阈值中的覆盖性 能良好阈值、容量性能指标大于预置的容量性能阈值中的容量性能良好阈值时， 判断当前监控得到的覆盖性能指标和容量性能指标较上一次监控得到的是否下 降超过预置的降幅阈值；

若超过预置的降幅阈值，选择预置的联合优化算法进行优化计算得到每一 个基站的优化配置参数。

所述选择模块23在覆盖性能指标小于预置的覆盖性能阈值中的覆盖性能警 戒阈值时，选择预置的容量约束覆盖优化算法进行优化计算得到每一个基站的 优化配置参数。

若不满足上述条件时，所述选择模块23在覆盖性能指标小于预置的覆盖性 能阈值中的覆盖性能告警阈值，即网络覆盖性能处于告警状态时，选择预置的 第一类容量约束覆盖优化算法。

若不满足上述条件时，所述选择模块23容量性能指标小于容量性能阈值中 的容量性能告警阈值，即网络容量性能处于告警状态时，选择预置的第一类覆 盖约束容量优化算法。

若不满足上述条件时，所述选择模块23在覆盖性能指标小于覆盖性能阈值 中的覆盖性能良好阈值，且大于或等于覆盖性能阈值中的覆盖性能警戒阈值， 即网络覆盖性能处于警戒状态时，选择预置的第二类容量约束覆盖优化算法。

若不满足上述条件时，所述选择模块23在当网络的容量性能指标小于预置 的容量性能阈值中的容量性能良好阈值，且大于或等于容量性能阈值中的容量 性能警戒阈值，即网络容量性能处于警戒状态时，选择第二类覆盖约束容量优 化算法。

优化处理模块24，用于将计算得到的预留带宽作为相应基站的干扰影响指 标，根据所述干扰影响指标和选择的优化算法计算完成网络的覆盖性能和容量 性能的优化。

进一步可选地，本发明的基于带宽预留的网络优化装置还可包括：

分簇更新模块25，用于根据计算得到的分簇内每一个基站的预留带宽与预 置的预留阈值，更新所述网络中为基站划分的分簇；

优化设置模块26，用于将更新后的每一簇内每一个基站的邻居基站的数目 与预置的数目阈值进行比较，将每一簇内的邻居基站的数目大于所述数目阈值 的基站标记为内区基站，将每一簇内的其他基站标记为外区基站，为内区基站 和外区基站设置不同的预留因子。

所述优化设置模块26设置更新后的每一簇内基站的预留因子可首先判断是 否重置每一簇内基站的预留因子，其具体是根据以下公式进行判断：

$\mathrm{LMSE}={(b_{\mathrm{NE}}^{\mathrm{use},\mathrm{RRM}}+b_{\mathrm{NE}}^{\mathrm{block},\mathrm{RRM}})}^2-{(b_{\mathrm{NE}}^{\mathrm{use},\mathrm{BRC}}+b_{\mathrm{NE}}^{\mathrm{block},\mathrm{BRC}})}^2,$

其中，当计算结果即所述LMSE的值大于预置的阈值时，判断结果为是，否 则，判断结果为否，其中，为统计得到的实际使用带宽，为统计得 到的实际预留带宽，为计算得到的理论使用带宽，为根据当前预留 因子计算得到的理论预留带宽。

当判断为是时，所述优化设置模块26再为每一簇内基站设置预留因子，为 内区基站和外区基站设置不同的预留因子。

进一步可选地，本发明的基于带宽预留的网络优化装置还可包括：

预置模块27，用于预置优化算法供所述选择模块23选择，所述优化算法包 括：联合优化算法、第一类容量约束覆盖优化算法、第一类覆盖约束容量优化、 第二类容量约束覆盖优化算法、第二类覆盖约束容量优化。预置的各类优化算 法与上述方法实施例中的各类优化算法的具体公式是相同的。

本发明实施通过计算预留带宽来模拟基站所受干扰的影响，使得在网络优 化过程中也不需要了解网络的信干噪比，降低了优化计算的复杂度。并且，基 于预留带宽对网络中的基站进行分簇，实现了半分布式优化，即仅需根据分簇 内的基站带宽使用情况计算分簇内基站的预留带宽以便最后完成网络优化，进 一步降低了计算的复杂度，也减少了信令的开销。

本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程， 是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的程序可存储于一计算 机可读取存储介质中，该程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。 其中，所述的存储介质可为磁碟、光盘、只读存储记忆体(Read-Only Memory， ROM)或随机存储记忆体(Random Access Memory，RAM)等。

以上所揭露的仅为本发明较佳实施例而已，当然不能以此来限定本发明之 权利范围，因此依本发明权利要求所作的等同变化，仍属本发明所涵盖的范围。