载波资源调整方法、装置、存储介质和计算机设备

【技术领域】

本发明涉及IT领域，尤其涉及一种载波资源调整方法、装置、存储介质和计算机设备。

【背景技术】

相关技术中，调整载波资源的方法有：1)根据小区内负载的变化动态调整主子载波和副子载波的分配；2)动态实现基站内载波的增加和删除；3)单个载波根据用户需求的不同将频带划分为两部分。

以上调整载波资源的方法均能够提高频谱利用率，但是主要应用于基站内多个载波间的用户资源调整，没有基于用户行为数据对全网载波资源进行调整，具有很大的局限性。

【发明内容】

有鉴于此，本发明实施例提供了一种载波资源调整方法、装置、存储介质和计算机设备，能够基于用户行为数据对全网载波资源进行调整。

第一方面，本发明实施例提供了一种载波资源调整方法，所述方法包括：

获取核心网和至少一个基站上报的历史用户行为数据；

通过曲线拟合对所述历史用户行为数据进行拟合以建立预测模型；

根据所述历史用户行为数据，通过所述预测模型预测目标用户行为数据；

根据目标用户行为数据，将至少一个所述基站下的符合第一指定条件的小区确定为超忙小区，将至少一个所述基站下的符合第二指定条件的小区确定为超闲小区；

当至少一个所述基站下至少一个小区的用户数大于或者等于预设阈值时，对所述超忙小区和/或所述超闲小区进行载波资源调整。

可选地，所述历史用户行为数据包括：小区级用户切入数据、小区级用户切出数据、上行流量、下行流量、小区最大用户数、上行物理资源块利用率和下行物理资源块利用率、有数据传输的RRC数、小区自忙时平均E-RAB流量中的至少一个。

可选地，根据所述历史用户行为数据，通过曲线拟合建立预测模型，具体包括：

通过曲线拟合对所述历史用户行为数据进行拟合生成与所述历史用户行为数据对应的趋势公式；

将所述历史用户行为数据的实际值除以根据所述趋势公式得到的预期值得到节假日因子；

将所述趋势公式乘以所述节假日因子得到所述预测模型。

可选地，所述第一指定条件包括小区的所述有数据传输的RRC数大于或者等于第一门限值，且上行物理资源块利用率大于或者等于第二门限值，且上行流量大于或者等于第三门限值；或者，所述小区的所述有数据传输的RRC数大于或者等于第一门限值，且下行物理资源块利用率大于或者等于第四门限值，且下行流量大于或者等于第五门限值；

所述第二指定条件包括所述小区的所述有数据传输的RRC数小于第六门限值，且上行物理资源块利用率小于第七门限值，且上行流量小于第八门限值；或者，所述小区的所述有数据传输的RRC数小于所述第六门限值，且下行物理资源块利用率小于所述第七门限值，且下行流量小于所述第八门限值。

可选地，对所述超忙小区和/或所述超闲小区进行载波资源调整，具体包括：

将所述超闲小区中空闲载波上的用户迁移至相邻小区，并将所述超闲小区删除；

通过所述空闲载波对所述超忙小区所在的基站进行扩容。

可选地，所述曲线拟合包括多项式曲线拟合。

可选地，获取核心网和至少一个基站上报的历史用户行为数据，具体包括：

获取核心网和至少一个基站周期性上报的历史用户行为数据。

另一方面，本发明实施例提供了一种载波资源调整装置，所述装置包括：

获取模块，用于获取核心网和至少一个基站上报的历史用户行为数据；

建立模块，用于通过曲线拟合对所述历史用户行为数据进行拟合以建立预测模型；

预测模块，用于根据所述历史用户行为数据，通过所述预测模型预测目标用户行为数据；

确定模块，用于根据所述目标用户行为数据，将至少一个所述基站下的符合第一指定条件的小区确定为超忙小区，将至少一个所述基站下的符合第二指定条件的小区确定为超闲小区；

调整模块，用于当至少一个所述基站下至少一个小区的用户数大于或者等于预设阈值时，对所述超忙小区和/或所述超闲小区进行载波资源调整。

另一方面，本发明实施例提供了一种存储介质，所述存储介质包括存储的程序，其中，在所述程序运行时控制所述存储介质所在设备执行上述载波资源调整方法。

另一方面，本发明实施例提供了一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器用于存储包括程序指令的信息，所述处理器用于控制程序指令的执行，其特征在于，所述程序指令被处理器加载并执行时实现上述载波资源调整方法的步骤。

本发明实施例提供的载波资源调整方法、装置、系统、存储介质和计算机设备的技术方案中，获取核心网和至少一个基站上报的历史用户行为数据；通过曲线拟合对所述历史用户行为数据进行拟合以建立预测模型；根据所述历史用户行为数据，通过所述预测模型预测目标用户行为数据；根据目标用户行为数据，将至少一个基站下的符合第一指定条件的小区确定为超忙小区，将至少一个基站下的符合第二指定条件的小区确定为超闲小区；当至少一个基站下至少一个小区的用户数大于或者等于预设阈值时，对所述超忙小区和/或所述超闲小区进行载波资源调整，从而实现基于用户行为数据对全网载波资源进行调整。

【附图说明】

为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其它的附图。

图1为本发明一实施例提供的一种载波资源调整方法的流程图；

图2为本发明又一实施例提供的一种载波资源调整方法的流程图；

图3为载波资源调整系统的结构示意图；

图4为本发明一实施例提供的一种载波资源调整装置的结构示意图；

图5为本发明实施例提供的一种计算机设备的示意图。

【具体实施方式】

为了更好的理解本发明的技术方案，下面结合附图对本发明实施例进行详细描述。

应当明确，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它实施例，都属于本发明保护的范围。

在本发明实施例中使用的术语是仅仅出于描述特定实施例的目的，而非旨在限制本发明。在本发明实施例和所附权利要求书中所使用的单数形式的“一种”、“所述”和“该”也旨在包括多数形式，除非上下文清楚地表示其他含义。

应当理解，本文中使用的术语“和/或”仅仅是一种描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，甲和/或乙，可以表示：单独存在甲，同时存在甲和乙，单独存在乙这三种情况。另外，本文中字符“/”，一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。

图1为本发明一实施例提供的一种载波资源调整方法的流程图，如图1所示，该方法包括：

步骤102、获取核心网和至少一个基站上报的历史用户行为数据。

步骤104、通过曲线拟合对所述历史用户行为数据进行拟合以建立预测模型。

步骤106、根据目标用户行为数据，将至少一个所述基站下的符合第一指定条件的小区确定为超忙小区，将至少一个所述基站下的符合第二指定条件的小区确定为超闲小区。

步骤108、当至少一个所述基站下至少一个小区的用户数大于或者等于预设阈值时，对所述超忙小区和/或所述超闲小区进行载波资源调整。

本实施例提供的一种载波资源调整方法的技术方案中，获取核心网和至少一个基站上报的历史用户行为数据；通过曲线拟合对所述历史用户行为数据进行拟合以建立预测模型；根据所述历史用户行为数据，通过所述预测模型预测目标用户行为数据；根据目标用户行为数据，将至少一个基站下的符合第一指定条件的小区确定为超忙小区，将至少一个基站下的符合第二指定条件的小区确定为超闲小区；当至少一个基站下至少一个小区的用户数大于或者等于预设阈值时，对所述超忙小区和/或所述超闲小区进行载波资源调整，从而实现基于用户行为数据对全网载波资源进行调整。

图2为本发明又一实施例提供的一种载波资源调整方法的流程图，如图2所示，该方法包括：

步骤202、获取核心网和至少一个基站上报的历史用户行为数据。

本实施例中各步骤可以由载波资源调整装置执行。图3为载波资源调整系统的结构示意图，如图3所示，载波资源调整装置3与核心网1以及至少一个基站2相连接。载波资源调整装置3能够对核心网1与至少一个基站2上报的数据进行采集和存储。

本实施例中，历史用户行为数据包括：小区级用户切入数据、小区级用户切出数据、上行流量、下行流量、小区最大用户数、上行物理资源块利用率和下行物理资源块利用率、有数据传输的RRC数、小区自忙时平均E-RAB流量中的至少一个。

步骤204、通过曲线拟合对所述历史用户行为数据进行拟合生成与所述历史用户行为数据对应的趋势公式。

本实施例中，曲线拟合包括多项式曲线拟合。

本实施例中，通过计算趋势公式对历史用户行为数据拟合的R平方值来判断趋势公式的可靠性。R平方值是取值范围在0～1之间的数值，当趋势公式的R平方值等于1或接近1时，其可靠性最高，反之则可靠性较低。其中R的计算公式如下：

式中，X为历史用户行为数据，Y为趋势公式，n为历史用户行为数据的数量。

步骤206、将所述历史用户行为数据的实际值除以根据所述趋势公式得到的预期值得到节假日因子。

可选地，历史用户行为数据为非节假日时的数据时，对应的节假日因子为1。

步骤208、将所述趋势公式乘以所述节假日因子得到所述预测模型。

步骤210、根据所述历史用户行为数据，通过所述预测模型预测目标用户行为数据。

本实施例中，目标用户行为数据包括：小区级用户切入数据、小区级用户切出数据、上行流量、下行流量、小区最大用户数、上行物理资源块利用率和下行物理资源块利用率、有数据传输的RRC数、小区自忙时平均E-RAB流量中的至少一个。

步骤212、根据目标用户行为数据，将至少一个所述基站下的符合第一指定条件的小区确定为超忙小区，将至少一个所述基站下的符合第二指定条件的小区确定为超闲小区。

本实施例中，第一指定条件包括小区的有数据传输的RRC数大于或者等于第一门限值，且上行物理资源块利用率大于或者等于第二门限值，且上行流量大于或者等于第三门限值；或者，当小区的有数据传输的RRC数大于或者等于第一门限值，且下行物理资源块利用率大于或者等于第四门限值，且下行流量大于或者等于第五门限值。

本实施例中，第二指定条件包括小区的有数据传输的RRC数小于第六门限值，且上行物理资源块利用率小于第七门限值，且上行流量小于第八门限值；或者，小区的有数据传输的RRC数小于第六门限值，且下行物理资源块利用率小于第七门限值，且下行流量小于第八门限值。

表1超忙小区门限值表

表1为超忙小区门限值表。如表1所示，当小区自忙时平均E-RAB流量大于或者等于1000KB时，该小区的小区类型为大包小区；当小区自忙时平均E-RAB流量大于或者等于300KB且小于1000KB时，该小区的小区类型为中包小区；当小区自忙时平均E-RAB流量小于300KB时，该小区的小区类型为小包小区。对于大包小区，第一门限值为10，第二门限值为50％，第三门限值为0.3GB，PDSCH信道的第四门限值为70％，PDCCH信道的第四门限值为50％，第五门限值为5GB；对于中包小区，第一门限值为20，第二门限值为50％，第三门限值为0.3GB，PDSCH信道的第四门限值为50％，PDCCH信道的第四门限值为50％，第五门限值为3.5GB；对于小包小区，第一门限值为50，第二门限值为50％，第三门限值为0.3GB，PDSCH信道的第四门限值为40％，PDCCH信道的第四门限值为50％，第五门限值为2.2GB。

可选地，第六门限值为5，第七门限值为10％，第八门限值为0.1GB。

步骤214、当至少一个所述基站下至少一个小区的用户数大于或者等于预设阈值时，对所述超忙小区和/或所述超闲小区进行载波资源调整。

如图3所示，载波资源调整装置3与多个基站2相连接，每个基站2包括至少一个小区。本实施例中，当与载波资源调整装置3连接的任一基站2下的任一小区的用户数大于或者等于预设阈值时，对超忙小区和/或超闲小区进行载波资源调整。

本实施例中，超忙小区和超闲小区不一定同时存在。有时只存在超忙小区，有时只存在超闲小区，有时超忙小区和超闲小区同时存在，因此对超忙小区和超闲小区可以分开进行载波资源调整，也可以同时进行载波资源调整。

具体地，对超忙小区和/或超闲小区进行载波资源调整的前提是全网存在空闲载波资源，保证全网资源处于动态平衡。对超忙小区调整时，空闲载波资源减少；对超闲小区调整时，空闲载波资源增多。

本实施例中，对超闲小区进行载波资源调整具体包括：将超闲小区中空闲载波上的用户迁移至相邻小区，并将超闲小区删除。

本实施例中，对超忙小区进行载波资源调整具体包括：通过空闲载波对超忙小区所在的基站进行扩容。

可选地，预设阈值为80。当至少一个基站下至少一个小区的用户数大于或者等于80时，此时高负荷等级为高，可直接对超忙小区和/或超闲小区进行载波资源调整。当至少一个基站下至少一个小区的用户数大于或者等于60且小于80时，此时高负荷等级为中，可优先执行小区参数自动优化，若执行小区参数自动优化后高负荷等级仍然没有降低，可直接对超忙小区和/或超闲小区进行载波资源调整。当至少一个基站下至少一个小区的用户数小于60时，此时高负荷等级为低，仅执行小区参数自动优化即可，无需对超忙小区/或超闲小区进行载波资源调整。

本实施例中，对于执行长期演进语音承载(Voice over Long-Term Evolution，简称VoLTE)业务的用户，当存在符合条件的相邻小区时，使用基于用户迁移算法将用户迁移至相邻小区；当不存在符合条件的相邻小区时，将用户迁移至全球移动通信系统(GlobalSystem For Mobile Communication，简称GSM)网络。其中，符合条件的相邻小区为上行物理资源块利用率、下行物理资源块利用率、PDCCH资源利用率或者有数据传输的RRC数在预设时间段内大于或者等于相应的门限值的相邻小区。本实施例中可以通过对时间定时器进行定时来设置预设时间段。其中，上行物理资源块利用率、下行物理资源块利用率、PDCCH资源利用率和有数据传输的RRC数对应的预设时间段和门限值可以分别进行设置。

本实施例中，对于执行数据类业务的用户，当存在符合条件的相邻小区时，使用A2+A4切换策略将用户迁移至相邻小区；当不存在符合条件的相邻小区时，将用户迁移至全球移动通信系统(Global System For Mobile Communication，简称GSM)网络。其中，符合条件的相邻小区为上行物理资源块利用率、下行物理资源块利用率、PDCCH资源利用率或者有数据传输的RRC数在预设时间段内大于或者等于相应的门限值的相邻小区。其中，可以通过对时间定时器进行定时来设置预设时间段。上行物理资源块利用率、下行物理资源块利用率、PDCCH资源利用率和有数据传输的RRC数对应的预设时间段和门限值可以分别进行设置。

本实施例中，相邻小区不包括超忙小区。

本实施例提供的一种载波资源调整方法的技术方案中，获取核心网和至少一个基站上报的历史用户行为数据；通过曲线拟合对所述历史用户行为数据进行拟合以建立预测模型；根据所述历史用户行为数据，通过所述预测模型预测目标用户行为数据；根据目标用户行为数据，将至少一个基站下的符合第一指定条件的小区确定为超忙小区，将至少一个基站下的符合第二指定条件的小区确定为超闲小区；当至少一个基站下至少一个小区的用户数大于或者等于预设阈值时，对所述超忙小区和/或所述超闲小区进行载波资源调整，从而实现基于用户行为数据对全网载波资源进行调整。

图4为本发明一实施例提供的一种载波资源调整装置的结构示意图，如图4所示，所述装置包括：获取模块31、建立模块32、预测模块33、确定模块34和调整模块35。

获取模块31，用于获取核心网和至少一个基站上报的历史用户行为数据。

本实施例中，获取模块31具体用于获取核心网和至少一个基站周期性上报的历史用户行为数据。

本实施例中，历史用户行为数据包括：小区级用户切入数据、小区级用户切出数据、上行流量、下行流量、小区最大用户数、上行物理资源块利用率和下行物理资源块利用率、有数据传输的RRC数、小区自忙时平均E-RAB流量中的至少一个。

建立模块32，用于通过曲线拟合对所述历史用户行为数据进行拟合以建立预测模型。

本实施例中，建立模块32具体包括：拟合子模块321、第一计算子模块322和第二计算子模块323。

拟合子模块321，用于通过曲线拟合对所述历史用户行为数据进行拟合生成与所述历史用户行为数据对应的趋势公式。

本实施例中，曲线拟合包括多项式曲线拟合。

第一计算子模块322，用于将所述历史用户行为数据的实际值除以根据所述趋势公式得到的预期值得到节假日因子。

第二计算子模块323，用于将所述趋势公式乘以所述节假日因子得到所述预测模型。

预测模块33，用于根据所述历史用户行为数据，通过所述预测模型预测目标用户行为数据。

本实施例中，目标用户行为数据包括：小区级用户切入数据、小区级用户切出数据、上行流量、下行流量、小区最大用户数、上行物理资源块利用率和下行物理资源块利用率、有数据传输的RRC数、小区自忙时平均E-RAB流量中的至少一个。

确定模块34，用于根据目标用户行为数据，将至少一个基站下的符合第一指定条件的小区确定为超忙小区，将至少一个基站下的符合第二指定条件的小区确定为超闲小区。

本实施例中，第一指定条件包括小区的有数据传输的RRC数大于或者等于第一门限值，且上行物理资源块利用率大于或者等于第二门限值，且上行流量大于或者等于第三门限值；或者，当小区的有数据传输的RRC数大于或者等于第一门限值，且下行物理资源块利用率大于或者等于第四门限值，且下行流量大于或者等于第五门限值。

本实施例中，第二指定条件包括小区的有数据传输的RRC数小于第六门限值，且上行物理资源块利用率小于第七门限值，且上行流量小于第八门限值；或者，小区的有数据传输的RRC数小于第六门限值，且下行物理资源块利用率小于第七门限值，且下行流量小于第八门限值。

调整模块35，用于当至少一个基站下至少一个小区的用户数大于或者等于预设阈值时，对所述超忙小区和/或所述超闲小区进行载波资源调整。

本实施例中，调整模块35具体包括：

删除子模块351，用于将所述超闲小区中空闲载波上的用户迁移至相邻小区，并将所述超闲小区删除。

本实施例中，相邻小区不包括超忙小区。

扩容子模块352，用于通过所述空闲载波对所述超忙小区所在的基站进行扩容。

本实施例提供的载波资源调整装置可用于实现上述图1至图2中的载波资源调整方法，具体描述可参见上述载波资源调整方法的实施例，此处不再重复描述。

本发明实施例提供的一种载波资源调整装置的技术方案中，获取核心网和至少一个基站上报的历史用户行为数据；通过曲线拟合对所述历史用户行为数据进行拟合以建立预测模型；根据所述历史用户行为数据，通过所述预测模型预测目标用户行为数据；根据目标用户行为数据，将至少一个基站下的符合第一指定条件的小区确定为超忙小区，将至少一个基站下的符合第二指定条件的小区确定为超闲小区；当至少一个基站下至少一个小区的用户数大于或者等于预设阈值时，对所述超忙小区和/或所述超闲小区进行载波资源调整，从而实现基于用户行为数据对全网载波资源进行调整。

图5为本发明实施例提供的一种计算机设备的示意图。如图5所示，该实施例的计算机设备20包括：处理器21、存储器22以及存储在存储22中并可在处理器21上运行的计算机程序23，该计算机程序23被处理器21执行时实现实施例中的应用于载波资源调整方法，为避免重复，此处不一一赘述。或者，该计算机程序被处理器21执行时实现实施例中应用于载波资源调整装置中各模型/单元的功能，为避免重复，此处不一一赘述。

计算机设备20包括，但不仅限于，处理器21、存储器22。本领域技术人员可以理解，图5仅仅是计算机设备20的示例，并不构成对计算机设备20的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件，例如计算机设备还可以包括输入输出设备、网络接入设备、总线等。

所称处理器21可以是中央处理单元(Central Processing Unit，简称CPU)，还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(Digital Signal Processor，简称DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，简称ASIC)、现场可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array，简称FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。

存储器22可以是计算机设备20的内部存储单元，例如计算机设备20的硬盘或内存。存储器22也可以是计算机设备20的外部存储设备，例如计算机设备20上配备的插接式硬盘，智能存储卡(Smart Media Card,简称SMC)，安全数字(Secure Digital,简称SD)卡，闪存卡(Flash Card)等。进一步地，存储器22还可以既包括计算机设备20的内部存储单元也包括外部存储设备。存储器22用于存储计算机程序以及计算机设备所需的其他程序和数据。存储器22还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。

所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的装置和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。

在本发明所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如，多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。

所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。

另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用硬件加软件功能单元的形式实现。

上述以软件功能单元的形式实现的集成的单元，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。上述软件功能单元存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机装置(可以是个人计算机，服务器，或者网络装置等)或处理器(Processor)执行本发明各个实施例所述方法的部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(Read-Only Memory，简称ROM)、随机存取存储器(Random Access Memory，简称RAM)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明保护的范围之内。