本發(fā)明涉及無線網(wǎng)絡(luò)，尤其涉及一種載頻資源分配方法、系統(tǒng)、設(shè)備、介質(zhì)和程序產(chǎn)品。

背景技術(shù)：

1、隨著5g網(wǎng)絡(luò)的規(guī)?；ㄔO(shè)，覆蓋目標已經(jīng)實現(xiàn)，未來的網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃重心將逐漸轉(zhuǎn)向?qū)θ萘扛兄枨蟮谋Ｕ?。?g時代，網(wǎng)絡(luò)流量的爆炸式增長和多樣化的業(yè)務(wù)需求對載頻資源分配提出了更高的挑戰(zhàn)。因此，如何準確預(yù)測網(wǎng)絡(luò)利用率，智能化計算載頻資源需求，實現(xiàn)5g網(wǎng)絡(luò)載頻資源的動態(tài)、精準調(diào)配，成為當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃的重要課題。

2、現(xiàn)有的載頻分配技術(shù)大多基于波形編碼或通信制式的凸優(yōu)化函數(shù)模型，雖然在一定程度上實現(xiàn)了資源的最優(yōu)分配，但往往以單用戶的速率最大化為目標，難以全面反映網(wǎng)絡(luò)整體的承載及運行效率。此外，理論算法的應(yīng)用范圍有限，對于復(fù)雜多變的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境，其準確性和適應(yīng)性受到一定限制，對于提高載頻資源分配準確度的能力有限。

3、智能化利用率預(yù)測也是解決這一問題的關(guān)鍵手段之一，其通常是將網(wǎng)絡(luò)利用率預(yù)測轉(zhuǎn)化為時序預(yù)測模型進行建模求解。然而，傳統(tǒng)的時序預(yù)測算法如arima(autoregressive?integrated?moving?average?model，差分整合移動平均自回歸模型)等，往往基于線性模型，難以準確描述網(wǎng)絡(luò)利用率變化的復(fù)雜性和非線性特征。尤其是單個小區(qū)利用率的時序特征，其周期性、趨勢性并不顯著，使得傳統(tǒng)算法的應(yīng)用效果大打折扣，導(dǎo)致長周期的預(yù)測精度不高，從而影響載頻資源分配。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、本發(fā)明提供一種載頻資源分配方法、系統(tǒng)、設(shè)備、介質(zhì)和程序產(chǎn)品，用以解決現(xiàn)有技術(shù)中網(wǎng)絡(luò)利用率預(yù)測精度不高、載頻資源分配不準確的缺陷。

2、本發(fā)明提供一種載頻資源分配方法，包括：

3、獲取目標基站的覆蓋人口特征以及所述目標基站所覆蓋人口的網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量劃分結(jié)果，并基于所述覆蓋人口特征和所述網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量劃分結(jié)果，確定所述目標基站的特征信息；

4、基于所述目標基站的特征信息，預(yù)測所述目標基站下一時段的網(wǎng)絡(luò)利用率信息；

5、基于所述目標基站當(dāng)前時段的網(wǎng)絡(luò)利用率信息和所述目標基站下一時段的網(wǎng)絡(luò)利用率信息，確定所述目標基站的上下行載頻增減量；

6、基于所述上下行載頻增減量以及業(yè)務(wù)遷移引起的載頻增量，確定所述目標基站的載頻增減總量，并應(yīng)用所述載頻增減總量進行載頻資源分配。

7、根據(jù)本發(fā)明提供的一種載頻資源分配方法，所述獲取目標基站的覆蓋人口特征以及所述目標基站所覆蓋人口的網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量劃分結(jié)果，包括：

8、獲取所述目標基站所在區(qū)域的區(qū)域人口數(shù)量和區(qū)域面積；

9、基于所述目標基站的單站覆蓋面積、所述區(qū)域人口數(shù)量和所述區(qū)域面積，確定所述目標基站的覆蓋人口規(guī)模，所述覆蓋人口特征包括所述單站覆蓋面積和所述覆蓋人口規(guī)模；

10、在所述單站覆蓋面積內(nèi)選擇采樣點，基于各采樣點的信道信號強度和上下行速率對所述覆蓋人口規(guī)模進行網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量劃分，得到所述網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量劃分結(jié)果。

11、根據(jù)本發(fā)明提供的一種載頻資源分配方法，所述基于各采樣點的信道信號強度和上下行速率對所述覆蓋人口規(guī)模進行網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量劃分，得到所述網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量劃分結(jié)果，包括：

12、基于當(dāng)前時段內(nèi)所述各采樣點的網(wǎng)絡(luò)調(diào)制階數(shù)分布特征，計算得到所述各采樣點的網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量劃分門限；

13、基于所述各采樣的網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量劃分門限，以及所述各采樣點的信道信號強度和上下行速率，對所述覆蓋人口規(guī)模進行網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量劃分，得到所述網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量劃分結(jié)果。

14、根據(jù)本發(fā)明提供的一種載頻資源分配方法，所述基于所述覆蓋人口特征和所述網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量劃分結(jié)果，確定所述目標基站的特征信息，包括：

15、對所述網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量劃分結(jié)果進行異常值去除，并對去除異常值后的所述網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量劃分結(jié)果、所述覆蓋人口特征以及所述目標基站的網(wǎng)絡(luò)業(yè)務(wù)流量數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)歸攏，得到所述目標基站的特征信息。

16、根據(jù)本發(fā)明提供的一種載頻資源分配方法，所述基于所述目標基站的特征信息，預(yù)測所述目標基站下一時段的網(wǎng)絡(luò)利用率信息，包括：

17、將所述特征信息輸入至所述目標基站對應(yīng)的網(wǎng)絡(luò)利用率預(yù)測模型中，得到所述網(wǎng)絡(luò)利用率預(yù)測模型輸出的所述目標基站下一時段的網(wǎng)絡(luò)利用率信息；

18、所述網(wǎng)絡(luò)利用率預(yù)測模型是基于所述目標基站的樣本特征信息和樣本網(wǎng)絡(luò)利用率信息，并通過模型準確度評估后訓(xùn)練得到的。

19、根據(jù)本發(fā)明提供的一種載頻資源分配方法，所述網(wǎng)絡(luò)利用率預(yù)測模型的目標函數(shù)包括基于相對誤差平方根的訓(xùn)練損失函數(shù)和正則化損失函數(shù)，所述網(wǎng)絡(luò)利用率預(yù)測模型的訓(xùn)練步驟包括：

20、獲取所述目標基站的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集和測試數(shù)據(jù)集，所述訓(xùn)練數(shù)據(jù)集包括樣本特征信息和樣本網(wǎng)絡(luò)利用率信息，所述測試數(shù)據(jù)集包括測試特征信息和測試網(wǎng)絡(luò)利用率信息；

21、將所述樣本特征信息輸入至初始網(wǎng)絡(luò)利用率預(yù)測模型中，得到所述初始網(wǎng)絡(luò)利用率預(yù)測模型輸出的第一預(yù)測網(wǎng)絡(luò)利用率信息；

22、基于所述第一預(yù)測網(wǎng)絡(luò)利用率信息和所述樣本網(wǎng)絡(luò)利用率信息，對所述初始網(wǎng)絡(luò)利用率預(yù)測模型進行參數(shù)迭代，得到預(yù)訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)利用率預(yù)測模型；

23、應(yīng)用所述測試特征信息和所述測試網(wǎng)絡(luò)利用率信息，對所述預(yù)訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)利用率預(yù)測模型進行模型準確度評估，得到所述網(wǎng)絡(luò)利用率預(yù)測模型。

24、根據(jù)本發(fā)明提供的一種載頻資源分配方法，所述應(yīng)用所述測試特征信息和所述測試網(wǎng)絡(luò)利用率信息，對所述預(yù)訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)利用率預(yù)測模型進行模型準確度評估，得到所述網(wǎng)絡(luò)利用率預(yù)測模型，包括：

25、將所述測試特征信息輸入至所述預(yù)訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)利用率預(yù)測模型中，得到所述預(yù)訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)利用率預(yù)測模型輸出的第二預(yù)測網(wǎng)絡(luò)利用率信息；

26、將所述第二預(yù)測網(wǎng)絡(luò)利用率信息與所述測試網(wǎng)絡(luò)利用率信息進行對比，并基于對比結(jié)果確定所述預(yù)訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)利用率預(yù)測模型的模型準確度評估結(jié)果；

27、在所述模型準確度評估結(jié)果為不準確的情況下，對所述測試特征信息進行特征重排并去除干擾特征，得到新的測試特征信息；

28、應(yīng)用所述新的測試特征信息，重新對所述預(yù)訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)利用率預(yù)測模型進行模型準確度評估，直至模型準確度評估結(jié)果為準確，得到所述網(wǎng)絡(luò)利用率預(yù)測模型。

29、根據(jù)本發(fā)明提供的一種載頻資源分配方法，所述基于所述目標基站當(dāng)前時段的網(wǎng)絡(luò)利用率信息和所述目標基站下一時段的網(wǎng)絡(luò)利用率信息，確定所述目標基站的上下行載頻增減量，包括：

30、基于所述目標基站當(dāng)前時段的網(wǎng)絡(luò)利用率信息和所述目標基站下一時段的網(wǎng)絡(luò)利用率信息，對所述目標基站所覆蓋的區(qū)域進行載頻增減必要性評估；

31、基于評估結(jié)果和平均極限承載能力互相關(guān)模型，確定所述目標基站的上下行載頻增減量。

32、根據(jù)本發(fā)明提供的一種載頻資源分配方法，所述基于所述目標基站當(dāng)前時段的網(wǎng)絡(luò)利用率信息和所述目標基站下一時段的網(wǎng)絡(luò)利用率信息，對所述目標基站所覆蓋的區(qū)域進行載頻增減必要性評估，包括：

33、基于所述當(dāng)前時段的網(wǎng)絡(luò)利用率信息中的上下行流量和所述下一時段的網(wǎng)絡(luò)利用率信息中的上下行流量，確定上下行流量增長系數(shù)；

34、基于所述當(dāng)前時段的網(wǎng)絡(luò)利用率信息中的上下行信道利用率和所述下一時段的網(wǎng)絡(luò)利用率信息中的上下行信道利用率，確定上下行利用率增長系數(shù)；

35、基于所述上下行流量增長系數(shù)和所述上下行利用率增長系數(shù)，確定上下行載頻資源承載效率增長系數(shù)；

36、基于所述上下行流量增長系數(shù)、所述上下行利用率增長系數(shù)和所述上下行載頻資源承載效率增長系數(shù)，對所述目標基站所覆蓋的區(qū)域進行上下行載頻增減必要性評估。

37、本發(fā)明還提供一種載頻資源分配系統(tǒng)，包括：

38、特征確定模塊，用于獲取目標基站的覆蓋人口特征以及所述目標基站所覆蓋人口的網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量劃分結(jié)果，并基于所述覆蓋人口特征和所述網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量劃分結(jié)果，確定所述目標基站的特征信息；

39、預(yù)測評估模塊，用于基于所述目標基站的特征信息，預(yù)測所述目標基站下一時段的網(wǎng)絡(luò)利用率信息；

40、載頻分配模塊，用于基于所述目標基站當(dāng)前時段的網(wǎng)絡(luò)利用率信息和所述目標基站下一時段的網(wǎng)絡(luò)利用率信息，確定所述目標基站的上下行載頻增減量，基于所述上下行載頻增減量以及業(yè)務(wù)遷移引起的載頻增量，確定所述目標基站的載頻增減總量，并應(yīng)用所述載頻增減總量進行載頻資源分配。

41、本發(fā)明還提供一種電子設(shè)備，包括存儲器、處理器及存儲在存儲器上并可在處理器上運行的計算機程序，所述處理器執(zhí)行所述程序時實現(xiàn)如上述任一種所述載頻資源分配方法。

42、本發(fā)明還提供一種非暫態(tài)計算機可讀存儲介質(zhì)，其上存儲有計算機程序，該計算機程序被處理器執(zhí)行時實現(xiàn)如上述任一種所述載頻資源分配方法。

43、本發(fā)明還提供一種計算機程序產(chǎn)品，包括計算機程序，所述計算機程序被處理器執(zhí)行時實現(xiàn)如上述任一種所述載頻資源分配方法。

44、本發(fā)明提供的載頻資源分配方法、系統(tǒng)、設(shè)備、介質(zhì)和程序產(chǎn)品，通過基于目標基站的覆蓋人口特征以及目標基站所覆蓋人口的網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量劃分結(jié)果，確定目標基站的特征信息，并應(yīng)用該特征信息，可以預(yù)測得到準確的網(wǎng)絡(luò)利用率信息，以支撐載頻資源的分配，從而有效解決長周期預(yù)測難、模型泛化能力不足導(dǎo)致的網(wǎng)絡(luò)利用率預(yù)測難題。通過基于目標基站當(dāng)前時段的網(wǎng)絡(luò)利用率信息和下一時段的網(wǎng)絡(luò)利用率信息，確定目標基站的上下行載頻增減量，并基于上下行載頻增減量以及業(yè)務(wù)遷移引起的載頻增量，確定目標基站的載頻增減總量，從而可以應(yīng)用載頻增減總量進行載頻資源分配，實現(xiàn)了面向業(yè)務(wù)發(fā)展和承載效率變化的載頻智能分配方法，通過量化評估上下行業(yè)務(wù)變化及4g減頻帶來的業(yè)務(wù)遷移影響，能夠有效提升載頻資源分配的精準度，避免了投資浪費或用戶保障不足的問題。