本发明涉及通信技术领域， 尤其涉及一种用于通信系统的频率优化方法。 背景技术

频率规划是降低无线干扰、 改善 GSM网络载干比、 提升通信质量和网络.— 能的重要手段； 频率优化工作是解决 GSM系统网络干扰、 优化网络最基本和最 重要的工作之一。

目前 GSM自动改频已成为现网频率优化的主要方式， 其通过软件平台实现 频率的自动分配， 大大节省了规划人员繁琐的工作， 提高了工作效率； 同时通过 对现网数据的全面采集分析， 也提高了频率规划的质量。

GSM 基于 MR频率优化干扰矩阵技术原理：

根据 GSM规范， 为了能对通话中的手机进行功控和切换控制， 网络必须得 到手机的相关信息， 这些信息是由手机汇报的。 对于 GSM网络中的手机来说， 在通话状态下，手机以 480毫秒的周期定期向网络汇报它所测量到的服 务小区和 邻小区的测量报告， 每个测量报告主要包括服务小区的 BCCH、 信号电平、通话 质量和 TA值等，另外还包括信号最强的 6个邻小区的 BCCH、信号电平和 BSIC (网络色码） 等。 而 BSC则根据这些测量报告， 根据网络定义的功率控制和切 换的参数进行功率控制和切换控制等。 但手机并不同时测量 GSM频段上的所有 频点， 根据网络参数的设置， 手机所上报的邻区信息仅局限于 BCCH频点位于 该服务小区所定义的 BA表即邻区列表的小区。

由于手机上行发射的测量报告包括了网络内所 有用户在所有时段通话时在 其所在位置的各个小区间信号强度情况，通过 收集和分析这些测量报告， 我们就 能够得到网络内所有小区之间的信号干扰情况 而形成干扰矩阵。通过这个干扰矩 阵，自动频率分配工具就能够根据不同小区间 的干扰情况决定是否能够分配同频 或者邻频。 自动频率分配工具运用基因算法， 不断对分频方案进行评估、 再分频 的重复运算。 最终使网络中的干扰值降为最低。 GSM 基于 MR频率优化干扰矩阵技术存在如下缺点： 逐个频点分配只适 于频点较多的 GSM窄带系统， 对频点有限的 3G宽带系统， 效果不佳； 未考 网络拓扑情况， 对未上报 MR报告但地理位置相近的小区， 可能造成同频干 遗传 （基因） 算法效率不高， 反复迭代后也不一定是最优解。

随着 TD-SCDMA网络建设的开展和 3G用户日趋增多， 需要根据站点分 的不断增加和小区配置的扩容， 尤其是对于平均站间距小， 站点分布密集， ^ 业务热点区域， 小区载频配置高的区域， 往往网络的干扰会比较高， 同时由于日 常优化频繁地频率调整和工程建设导致频点扰 码混乱出现干扰， 需要持续的进 行频率优化， 来降低控制信道和业务信道干扰， 提高网络质量和用户感知。 鉴于 此情况， 对 TD-SCDMA网络需要全网的周期性的进行频率优化� �� 以提升网络负 荷提高时的性能指标。但传统的频率优化需要 大规模的扫频优化测试， 测试范围 需要遍历每个小区， 耗费大量人力物力， 且只能覆盖道路小区交叠情况， 所以频 率优化结果更偏向于道路覆盖情况， 对实际用户分布及移动性情况无法考虑。 发明内容 (—） 技术问题

本发明要解决的问题是： 传统的频率优化需要大规模的扫频优化测试， 测试 范围需要遍历每个小区， 耗费大量人力物力， 且只能覆盖道路小区交叠情况， 所 以频率优化结果更偏向于道路覆盖情况， 对实际用户分布及移动性情况无法考 虑。

(二） 技术方案

本发明提供一种用于通信系统的频率优化方法 ， 该方法包括：

51. 获取主服务小区以及其邻小区的测量报告数据 ；

52. 根据所述测量报告数据确定网络中小区间干扰 概率， 所述干扰概率包括 小区间主载波干扰概率和小区间辅载波干扰概 率；

S3. 根据小区间所述主载波干扰概率生成待优化小 区列表；

S4. 计算频率分组中的各频点作为待优化小区的频 点时的干扰概率之和， 以 从所述频率分组中选出干扰概率之和最小的频 点； 55. 将所述干扰最小的频点作为待优化小区的主频 点， 为小区分配与所述 频点对应的频率分组。

可选的， 所述步骤 S4、 S5按照主载波频点总干扰概率由大到小的顺序� �� 优化列表中的各待优化小区进行。

可选的， 所述步骤 S4、 S5之间还包括有步骤：

所述载波频点总干扰概率为所有邻区 ID与其主载波干扰概率乘积的和。 可选的， 该方法还包括：

56. 如果步骤 S5分配失败，则直接从待优化小区列表删除所� ��小区主频点， 如果分配成功， 按照频率分组更新小区的主、 辅载波频率信息， 并从待优化列表 中删除已重新分配频率组的小区；

57. 判断待优化小区列表是否为空， 如果不为空， 重复执行步骤 S5-S7, 直 到待优化列表为空或者达到预定的迭代次数。

可选的， 小区间辅载波干扰概率 =XijO/ (Xij0+Xijl+Xij2),

小区间主载波干扰概率= (XijO+ Xijl ) I (Xij0+Xijl+Xij2),

其中 XijO表示高干扰邻区采样点数， Xijl表示一般干扰邻区采样点数， Xij2 表示低干扰邻区采样点数。

可选的， 根据小区与其邻区的电平差， 确定高干扰邻区、 一般干扰邻区和低 干扰邻区。

可选的， 所述步骤 S2进一步包括：

S23. 根据所述小区间干扰概率建立小区间干扰矩阵 。

可选的， 所述步骤 S23进一步包括：

5231. 计算小区 i的邻区 j话务量权重系数 Ki,j= 小区 i的邻区 j的采样点数 I 小区 i总采样点数；

5232. 计算网络级干扰概率：

Zi= TOTALi/( TOTAL1+ + TOTALi+ +TOTALn)， 其中 TOTALi为 小区 i下所有采样点总量；

5233. 根据所述系数 Ki,j 和网络级干扰概率计算网络中辅载波干扰概率 Pt (i， j ) 和网络中主载波干扰概率 Pi (i， j ):

Pt (i， j ) =Ki,j*Zi*XijO/ (Xij0+Xijl+Xij2)

Pi (i， j) =Ki，j*Zi* (XijO+Xijl ) I (Xij0+Xijl+Xij2)。 可选的， 所步骤 S3进一步包括：

将所有邻区 ID 与其主载波干扰概率乘积的和不为零的小区加 入待优化 表。

可选的， 所述步骤 S4中所述频率分组满足如下条件：

每个频率分组内没有相同的频点；

每个频率分组的主频点不相同。

可选的， 所述步骤 S4进一步包括：

将小区的各邻区在所述频点的辅载波干扰概率 乘上一辅载波系数，再与各邻 区在所述频点的主载波干扰概率进行相加以计 算小区在各频点的干扰概率之和。

可选的， 所述辅载波系数的取值范围为 [0,1]。

可选的， 所述步骤 S5中为小区分配频率分组时还满足如下条件： 同一基站下的各小区主频点不同；

对打小区不同主频。

可选的， 所述步骤 S7进一步包括：

当待优化小区列表为空时，计算所有小区主载 波的总干扰概率之和， 如果低 于优化前的总干扰概率之和， 则结束； 如果不低于优化前的总干扰之和， 则选择 小区优化后的主载波总干扰概率最高的 10%小区加入待优化列表，重复执行步骤 S5-S7进行迭代。

可选的， 小区主频点满足同站小区不同主频， 对打小区不同频。

(三） 技术效果

本发明通过基于测量值计算小区间干扰情况及 生成小区干扰矩阵，根据干扰 概率进行小区频率优化，减少了频率优化需要 的人力物力测试成本， 而且优化结 果更符合实际网络用户的移动性。 附图说明 图 1表示本发明实施例 1中的频率优化方法流程图；

图 2表示本发明中的小区间的距离和相对角度示� �图；

图 3表示本发明实施例 2中的频率优化方法流程图。 具体实施方式 本发明提供一种用于通信系统的频率优化方法 ， 如图 1所示， 该方法包 ί si. 获取主服务小区以及其邻小区的测量报告数据 ，；

52. 根据所述测量报告数据确定网络中小区间干扰 概率， 所述干扰概率包 小区间主载波干扰概率和小区间辅载波干扰概 率；

53. 根据小区间所述主载波干扰概率生成待优化小 区列表；

54. 计算频率分组中的各频点作为待优化小区的频 点时的干扰概率之和， 以 从所述频率分组中选出干扰概率之和最小的频 点；

55. 将所述干扰最小的频点作为待优化小区的主频 点， 为小区分配与所述主 频点对应的频率分组。

可选的， 所述步骤 S4、 S5按照主载波频点总干扰概率由大到小的顺序� ��待 优化列表中的各待优化小区进行。

可选的， 所述步骤 S4、 S5之间还包括有步骤：

所述载波频点总干扰概率为所有邻区 ID与其主载波干扰概率乘积的和。 可选的， 该方法还包括：

56. 如果步骤 S5分配失败，则直接从待优化小区列表删除所� ��小区主频点， 如果分配成功， 按照频率分组更新小区的主、 辅载波频率信息， 并从待优化列表 中删除已重新分配频率组的小区；

57. 判断待优化小区列表是否为空， 如果不为空， 重复执行步骤 S5-S7, 直 到待优化列表为空或者达到预定的迭代次数。

可选的， 小区间辅载波干扰概率 =XijO/ (Xij0+Xijl+Xij2),

小区间主载波干扰概率= (XijO+ Xijl ) I (Xij0+Xijl+Xij2),

其中 XijO表示高干扰邻区采样点数， Xijl表示一般干扰邻区采样点数， Xij2 表示低干扰邻区采样点数。

可选的， 根据小区与其邻区的电平差， 确定高干扰邻区、一般干扰邻区和低 干扰邻区。

可选的， 所述步骤 S2进一步包括：

S23. 根据所述小区间干扰概率建立小区间干扰矩阵 。

可选的， 所述步骤 S23进一步包括：

S231. 计算小区 i的邻区 j话务量权重系数 Ki,j= 小区 i的邻区 j的采样点数 I 小区 i总采样点数；

S232. 计算网络级干扰概率：

Zi= TOTALi/( TOTAL1+ + TOTALi+ +TOTALn), 其中 TOTALi 小区 i下所有采样点总量；

S233. 根据所述系数 Ki,j 和网络级干扰概率计算网络中辅载波干扰概率

(i， j ) 和网络中主载波干扰概率 Pi (i， j ):

Pt (i， j ) =Ki,j*Zi*XijO/ (Xij0+Xijl+Xij2)

Pi (i， j ) =Ki，j*Zi* (XijO+Xijl ) I (Xij0+Xijl+Xij2)。

可选的， 所步骤 S3进一步包括：

将所有邻区 ID 与其主载波干扰概率乘积的和不为零的小区加 入待优化列 表。

可选的， 所述步骤 S4中所述频率分组满足如下条件：

每个频率分组内没有相同的频点；

每个频率分组的主频点不相同。

可选的， 所述步骤 S4进一步包括：

将小区的各邻区在所述频点的辅载波干扰概率 乘上一辅载波系数，再与各邻 区在所述频点的主载波干扰概率进行相加以计 算小区在各频点的干扰概率之和。

可选的， 所述辅载波系数的取值范围为 [0,1]。

可选的， 所述步骤 S5中为小区分配频率分组时还满足如下条件： 同一基站下的各小区主频点不同；

对打小区不同主频。

可选的， 所述步骤 S7进一步包括：

当待优化小区列表为空时， 计算所有小区主载波的总干扰概率之和， 如果低 于优化前的总干扰概率之和， 则结束； 如果不低于优化前的总干扰之和， 则选择 小区优化后的主载波总干扰概率最高的 10%小区加入待优化列表，重复执行步骤 S5-S7进行迭代。

可选的， 小区主频点满足同站小区不同主频， 对打小区不同频。

实施例 2

将实施例 1所述的频率优化方法应用于 TD-SCDMA网络系统。

一、 具体地干扰矩阵算法如下： 服务器获取各小区的网络测量报告， 所述测量报告包括服务小区 PCCP( RSCP值和测量到的邻小区 PCCPCH RSCP值。

从海量测试报告中统计出主服小区与邻区之间 电平分布情况，生成小区与 区间 MR的分布情况，进行根据干扰矩阵计算出网络� ��任意小区间存在干扰的 能性。进行及选出小区中每一个频点的同邻频 干扰度， 进而计算出网络中所有 区的干扰度情况。 具体算法如下：

1、 统计所有邻区对的 MR分布比例：

根据主服小区与邻区电平差， 干扰程度可化分为高干扰、一般干扰和低干扰 三个区间：

高干扰邻区： 主服小区 -邻区 < a dB;

一般干扰邻区： a dB 主服小区 -邻区 < β dB

低干扰邻区： 主服小区 -邻区 ^ P dB

其中，高干扰门限值 α，默认阈值为 -3;—般干扰门限值 β，默认阈值为 10， 两参数可设， 有效范围为 [-12.12],单位精度为 ldB， 且 β—定要大于 α ;

以默认值为例， 按门限值统计的 MR分布表为：

2、 建立小区间的干扰概率关系

小区间辅载波干扰概率： 高干扰邻区采用点数 /邻区总采样点数 =XijO/ (Xij0+Xijl+Xij2)

小区间主载波干扰概率= (高干扰 +—般干扰邻区采用点数） /邻区总采样点 数= (XijO+Xijl ) I (Xij0+Xijl+Xij2)

对小区干扰概率乘上相应的邻区话务量权重系 数 Ki,j， 即某小区下邻区采样 点数量占比， 建立小区级的邻区干扰概率， 其中 小区 i的邻区 j话务量权重系数 Ki,j= 小区 i下邻区 j的采样点数 / 小区 i 采样点数。

3、 计算网络级小区干扰概率

通过统计小区话务量权重， 即该小区的总采样点占全网比重， 建立网络级 扰概率：

Zi= TOTALi/( TOTAL1+ + TOTALi+ +TOTALn)

其中 TOTALi为小区 S_Celli下所有采样点总量

4、 建立小区间干扰矩阵：

根据网络中的 MR的小区的情况， 当网络结构一定的情况下， 网络中干扰的 概率就会确定， 干扰概率计算如下：

辅载波干扰概率： Pt (i， j ) =Ki,j*Zi*XijO/ (Xij0+Xijl+Xij2)

主载波干扰概率： Pi (i， j ) =Ki,j*Zi* (XijO+Xijl ) I (Xij0+Xijl+Xij2) 二、 具体的频率优化算法如下：

1、 频率分组

频率分配方案基于频率分组， 默认分组方案如下：

分组四 FA7 FA4 FA5 FA8 FA6 FA 分组五 FA8 FA5 FA6 FA9 FA4 FA 分组六 FA9 FA6 FA4 FA7 FA5 FA

频率分组规则为：

每个分组内不可有相同的频点；

每个分组的主频点不能相同；

2、 频率优化原则

同一基站下的各小区主频点不同；

如果考虑小区相对性， 对打小区不同主频频；

小区分配到的主频点干扰概率最小；

3、 频点总干扰表生成方法

假设小区 C的主载波为 F2，其邻区 ID为 1到 9共 9个小区，全网可用的频 点组为 Fl、 F2、 F3、 F4、 F5, 各邻小区对小区 C的干扰如下表：

其中， 邻区的主载波频点使用主载波干扰概率 Pi (i， j )， 辅载波频点使用 辅载波干扰概率 Pt (i， j ); 如上表， 小区 1主载波为 F2， 辅载波为 F1和 F3。

在计算各个频点干扰度时， 作为辅载波的频点需乘上辅载波干扰系数 Y， 默 认值为 0.5， 取值范围为 [0,1];

计算小区 C在各个频点上的干扰概率总和，如 F1频点干扰概率和为 (Pt (c,l) +Pt (c,2) +Pt (c,7) )* y +Pi (c,4) +Pi (c,6) +Pi(c,9)， 选取干扰概率最小的频点作 为小区 C的主频点， 并分配主频点对应的分组。

假设小区 C频率分配为主载波为 F5， 辅载波为 F3、 F4, 那小区 C的总干扰 就是主频点 F5所有干扰概率之和。 4、 天线相对及距离限制算法

在分配频率组时， 还要考虑小区的距离和相对角度， 计算方式如图 2所 根据距离和相对角度， 频率优化分组有以下限制：

两小区等效距离 D小于等于 500M, 则不可为同主频；

两小区相对角度5 = ( α - ( 180- β )) 在 30度以内， 则不可为同主频； 三、 具体的频率优化流程如下， 如图 3所示：

导入主服务小区邻小区测量报告数据；

生成干扰矩阵，按干扰矩阵算法，生成邻区对 间的主、副载波干扰概率阵列； 生成待优化小区列表， 将所有∑j (Pi (i， j ))干扰概率不为 0的 i小区加入 列表；

根据现网小区频点数据，根据频点总干扰表生 成方法， 计算所有小区主载波 的总干扰之和；

选择∑j (Pi (i， j )) 最大的小区；

生成小区频点干扰表， 按频点总干扰表生成方法， 与步骤 d的区别为， d只 计算小区主载波的干扰， 用于评估现网干扰情况， 步骤 f是要为小区从所有频率 分组中选出干扰最小的频点， 所以步骤 f要计算所有分组作为主频点时的干扰； 选择干扰度最小的频点作为小区主频点， 且满足同站小区不同主频， 对打小 区不同频， 按天线相对及距离限制算法； 如果分配失败， 则不修小区频点， 直接 从待优化小区列表中删除；

按照频率分组更新小区的主、辅载波频率信息 ， 下次干扰表计算将基于新的 小区频点数据；

从待优化小区表中剔除已重新分配频率组的小 区；

判断待优化小区列表是否为空， 如果不为空重复执行步骤 e。

待优化小区表为空， 则再次计算所有小区总干扰之和， 并与优化前所有小区 总干扰对比， 如果低于优化前， 则结束。

如总干扰没有降低，则继续选择小区优化后的 主载波总干扰最高的 10%小区 加入待优化列表， 执行步骤 e

如迭代次数到达 N， 则强制结束， 取 N次迭代中总干扰最小的结果， 作为 翻频结果。 以上实施方式仅用于说明本发明， 而并非对本发明的限制， 如本发明还可 于 GSM网络系统等其它网络系统， 有关技术领域的普通技术人员， 在不脱离 发明的精神和范围的情况下，还可以做出各种 变化和变型， 因此所有等同的技 方案也属于本发明的范畴， 本发明的专利保护范围应由权利要求限定。