CN1835619A - 无线通信网络小区配置模型优化设备 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种专用于优化无线通信网络小区的配置模型的设备。优化设备包括处理器装置，该装置适于分析表示用于配置网络每个小区的每个模型的配置数据及任何相关的配置参数例外值，以便于确定与至少一个配置参数的至少一个例外值相关的每个模型的使用率，并且将分析数据与规则相比较以确定模型优化，其中所述规则根据与至少一个配置参数的至少一个例外值相关的使用率描述了模型优化。

Description

无线通信网络小区配置模型优化设备

相关申请的交叉引用

本申请基于2005年3月18日提交的法国专利申请号0550697，其公开的全部内容在此引入作为参考，并根据35U.S.C.§119要求其优先权。

技术领域

本发明涉及无线(或蜂窝)通信网络，具体涉及配置这种网络小区的优化模型(也称为“模板”)。

在本文中，“配置模型”这一表达方式的意思是至少一组与各个选择值相关的小区配置参数的组合。

背景技术

一些蜂窝网络(例如GSM或UMTS型)的无线接入网络，通过在其每个小区中建立从一组配置参数中选择的值进行配置。这在本领域是公知的。大部分小区能用多组取决于其类型的配置参数进行配置。例如，乡村小区通常用一组配置参数配置，而城市小区通常用另一组配置参数配置。因此，对每种类型的小区预定义标准模型(或模板)是非常有益的。

由于在相同类型的小区可能遇上不同类型的环境，对某些配置参数组也可以提供不同值的多个集合，然后每个集合构成特定的标准模型。重要的是注意，能使用多组参数的值配置小区，这些参数构成了专用于诸如服务质量(QoS)和切换(在小区间转换)的不同方面的多个标准配置模型。

但是，可能会遇到没有标准预定义模型符合小区中的一个所需要的配置。通常这是干扰呼叫的局部特征导致的，所述干扰呼叫的局部特征例如乡村小区中的山丘或城市小区中的大型建筑。遇到这种情况时，通常能改变标准模型的单个配置参数的值，使小区的配置适应其环境。接着，使用标准模型和替换不恰当值的所谓“例外值”对相关小区配置。优选地，重复使用与例外值相关的标准模型，而不是定义额外的标准模型，因为优化网络的任务随着标准模型数量的增加变得更困难。

例外值的系统使用导致至少三个问题。

第一个问题是，不可能用与相同例外值相关的标准模型重新配置多个小区。在这种情况下，这些小区必须一个接一个地重新配置，每次都要把例外值和标准模型联系起来。

第二个问题是，在大量的小区中(甚至在所有的小区中)，如果参数值必须由例外值替换，由于没有包含所述例外值作为标准值的新标准模型，所以没有自动更新机制来重新配置每个相关小区。

第三个问题是，在标准模型仅与其标准值集合相关时的使用，少于在其与其标准值集合及特定例外值相关时的使用。在这种情况下，标准模型可能被认为是不明确的，因此几乎不将其用于网络优化。

因此，本发明的目的是为了解决一部分或所有以上列举的问题。

发明内容

为此，本发明提出一种用于优化无线通信网络小区的配置模型的设备，每个模型包括与各个选择值相关的至少一组小区配置参数，该设备包含处理器装置，该装置适于分析表示用于配置网络的每个小区的每个模型的配置数据和任何相关的配置参数例外值，以便于确定表示与至少一个配置参数的例外值相关的每个模型使用率的分析数据，并且将分析数据与规则相比较以确定模型优化，其中所述规则根据与至少一个配置参数的至少一个例外值相关的使用率描述了模型优化。

本发明的优化设备可以具有独立的或组合的其它特征，具体是：

-处理器装置可以适于从配置数据确定仅由模型配置的小区的数量和用与例外值相关的模型配置的小区的数量，以便确定与至少一个例外值相关的每个模型的使用率；在这种情况下，处理器装置一旦确定由模型配置的小区的数量并在确定相应使用率之前，适于将该数量与选择的阈值相比较，以便只有在用该模型配置的小区的数量大于选择的阈值的情况下着手确定使用率；这避免了优化不常用的模型；

-如果接受了关于已确定的模型优化的授权，处理器装置可以适于在存储了表示模型的数据的第一存储装置中存储该优化模型；

-可选地，处理器装置可以适于将定义至少一些已经被自动确定的优化模型的数据存入存储了表示模型的数据的第一存储装置；

-处理器装置可以包括第一存储装置；

-如果将表示优化模型的数据存入第一存储装置中，则处理器装置可以适于更新配置数据，以便所述数据与表示优化模型的数据一致；

-至少一些规则可以是“条件/操作”型规则；例如，在这种情况下，至少一些条件可以应用于使用率阈值；

-如果自该模型的上一次优化以来所经过的时间大于选择的阈值时间，处理器装置可以适于着手确定新的模型优化；例如，在这种情况下使处理器装置可以适于存储表示与优化日期具有对应关系的每个模型优化的数据，并且通过比较当前日期和上一次模型优化的存储日期，确定自模型的上一次优化以来经过的时间；

-如果由已优化的模型替换模型的比率大于选择的阈值比率，则处理器装置可以适于着手确定新的模型优化；

-处理器装置可以包括存储网络小区的配置数据的第二存储装置。

本发明还提供一种无线通信网络管理系统(NMS)或一种配备了上述类型的优化设备的操作支持系统(OSS)型的无线通信网络服务管理系统。

附图说明

通过阅读以下详细说明并核对附图，本发明的其它特征和优点将变得明显，单张附图是安装在网络管理系统中的本发明的管理设备实施例的功能方框图。附图构成本发明说明书的一部分，如有必要，也有助于解释本发明。

具体实施方式

本发明的目的是实现无线(或蜂窝)通信网络小区的配置模型(或“模板”)的自动优化。

在下文中认为，作为非限制性例子，蜂窝网络是GMS型。然而，本发明并不限于这种类型的蜂窝网络。其涉及任何类型的无线通信网络，尤其是UMTS或GPRS/EDGE型的网络及其同等网络，所述网络中的无线接入网包括通过配置参数值配置的小区。

本发明既不涉及操作也不涉及蜂窝网络的配置，在下文中不描述其操作和配置。因此可以说，蜂窝(或无线)网络的小区能够通过若干配置参数组的值的一个或多个集合进行配置，每个所述配置参数构成了预定配置模型。小区可以通过若干参数组的值的集合进行配置，所述参数构成多个专用于诸如服务质量(QoS)和切换(在小区间转换)的不同方面的标准配置模型。

配置能够由网络管理系统(NMS)控制，尤其是如果网络只和一种业务类型有关，所述业务例如在GSM网络情况下的语音。在这种情况下，使用至少一个配置参数值集合配置每个小区。可选地，配置可以由操作支持系统(OSS)型的网络服务管理系统控制，例如，尤其是如果网络与多种业务类型有关，所述多种业务例如在UMTS网络情况下的语音、视频和数据。在后一种情况中，一些小区可以具有其提供的每种类型业务的至少一个配置参数值集合。

为能够自动优化无线网络RC小区的配置模型，本发明通过非限制性举例的方式提出在单个附图中示出的该类优化设备D。

如图所示，这种类型的优化设备D能集成到网络管理系统NMS中。然而，优化设备D同样可以连接到网络管理系统NMS，或者集成到或连接到OSS型的网络服务管理系统中。

如图所示以及将在下文中阐述的，本发明的优化设备D实质上包括可被分为多个功能模块的处理器模块MT。

处理器模块MT负责分析配置数据，所述配置数据表示：第一，由网络RC用来配置无线接入网每个小区的每个模型，第二，如果存在的话，与模型相关的配置参数例外值。配置数据存储在配置存储模块BDC中，该模块例如采用配置数据库或任何其他存储设备的形式。如图所示，配置存储模块BDC可以是网络管理系统NMS的一部分。然而配置存储模块BDC同样可以集成到优化设备D中。

对配置数据进行分析的目的是确定分析数据，所述分析数据表示与至少一个配置参数的例外值相关的每个模型的使用率。换言之，该分析是针对例如存储于配置存储模块BDC里的配置数据中的每个标准模型，来确定仅由标准模型配置的小区的数量和由与例外值相关的标准模型配置的小区的数量，然后确定与至少一个例外值相关的每个标准模型的使用率。

例如，这种分析(统计型的)可以证明，在15％的情况下，标准模型M1的使用与配置参数P3的例外值V1相关。该分析同样也证明，例如，在95％的情况下，标准模型M2的使用与配置参数P2的至少一个例外值相关。这些分析结果的例子构成下文中所提到的“分析数据”。

与例外值相关的模型的使用率确定并不必是系统的。可以这样设想：一旦确定了用模型配置的小区的数量，并且在确定相应使用率之前，处理器模块MT将该数量与选择的阈值相比，如果用模型配置的小区的数量高于阈值，则进行使用率确定。这一额外的比较操作能够避免优化不常使用的模型。

如图所示，上述分析功能可由处理器模块MT的分析器模块MA实现。

一旦完成对一个或多个或所有在网络RC中使用的标准(配置)模型的分析，处理器模块MT将分析数据与规则比较，每个规则都根据与至少一个配置参数的至少一个例外值相关的使用率定义了模型的优化。

这些规则由专家ER制定。优化设备D优选地包括接口MD，通过其可接收这些规则。

这些规则优选地是“条件/操作”型，也就是说：“如果条件满足(或完成)，则优化操作可以实现”。在本文中，“优化操作”这种表达方式是指提议创建新的标准配置模型，所述新的标准配置模型是在标准配置模型中从配置参数的一个值被先前当作例外值的另一个值的替换中得到的。

例如，规则可以采取这样的形式：“如果标准配置模型的使用在10％的情况下与配置参数例外值相关，则可以用该例外值建立新的标准配置模型。”该规则表明，由于例外值和标准模型一起相对频繁的使用，建立新的附加标准配置模型是有利的。另一种规则可以采取以下形式，例如：“如果标准配置模型的使用在90％的情况下与配置参数的至少一个例外值相关，则该标准配置模型可能被含有例外值的新标准配置模型替换”。该规则表明，事实上，由于例外值与标准配置模型的系统使用，用含有例外值的新标准配置模型替换该标准配置模型是有利的。

这里每个百分比都表示阈值，所述阈值可以由专家ER按照需要的功能，例如通过接口MD进行修改。当然，在条件应用到例如由两个使用阈值定义的范围内的情况下，可以使用其它类型的规则。

因此，处理器模块MT使用规则以确定(通过比较一个或多个阈值)是否可以考虑模型优化。

每当处理器模块MT检测到可以考虑优化时，其生成描述优化提议的消息并发送给专家ER。如果专家ER接受优化提议，就将其例如通过接口MD告知处理器模块MT，接着，处理器模块MT通过在正被优化的标准配置模型中用相关例外值替换有关的配置参数值来建立新的标准配置模型。然后，这个新的标准配置模型被添加到标准配置模型的集合里，或在标准配置模型集合中用其取代推导出其的标准配置模型。

为此，处理器模块MT使用定义标准配置模型的数据。模型数据存储在例如采用模型数据库形式或任何其它存储装置的形式的模型存储模块BDM中。如图所示，模型存储模块BDM可以是网络管理系统NMS的一部分。而它同样可以是优化设备D的一部分。

同样可以设想，每当确定了优化提议而未经要求的专家ER授权时，处理器模块MT自动地建立新标准配置模型，接着着手将其集成到模型存储模块BDM内或用新的标准配置模型取代模型存储模块BDM内(事实上)未使用的标准配置模型。

如图所示，可以由处理器模块MT的优化模块MO实现上述确定模型优化提议和建立新标准配置模型的功能。

每当把表示结合了例外值的新标准模型的数据存储在模型存储模块BDM中时，处理器模块MT优选地进行更新配置存储模块BDC。为此，处理器模块MT可以在配置存储模块BDC中搜索所有的小区，所述小区的标识符到此时已经对应于例如与该例外值相关的“旧”标准模型的标识符被存储。接着，用结合了例外值的新模型的标识符替换每个旧标准模型(结合相关的例外值)的标识符。

更新旨在使存储在配置存储模块BDC中的配置数据与存储在模型存储模块BDM中的数据一致。

如图所示，上文中描述的更新功能可以由处理器模块MT的重配置模块MR实现。

由于一些小区的配置可以频繁修改，处理器模块MT可以频繁作出优化提议，这可能导致系统一定程度上的不稳定。为了防止这种类型的不稳定，对处理器模块MT(例如其优化模块MO)使用控制机制是有利的。

例如，仅当自标准模型的上一次优化以来经过的时间大于选择的阈值时间时，控制机制可批准对该标准模型进行新优化的决定。

为此，处理器模块MT(例如其优化模块MO)可以将每个标准模型的优化历史存进例如存储器中。为此，每当针对给定的标准模型确定优化提议时，处理器模块MT将表示该标准模型标识符的数据存入存储器，所述标准模型与表示其优化日期的数据具有对应关系。因此，如果处理器模块MT希望进行标准模型的新优化，则确定存储器中该标准模型上一次优化的日期，再将这个日期与当前日期比较，以便于计算自上一次优化以来经过的时间。接着，处理器模块MT将经过的时间和阈值时间比较，如果经过时间大于阈值时间，就进行新的优化。

可替代地，控制机制可以是，例如只有当标准模型被优化的标准模型替换的比率大于选择的阈值比率时，才批准标准新的模型优化决定。

面临具有使用率与例外值M1’相关的相同标准模型相等的使用率的标准模型M1，存在从M1到M1’接着从M1’到M1循环变换的危险。因此，提供辅助的规则防止任何此类情况出现。这类辅助规则可以采取以下形式，例如：“由新标准模型交换标准模型的比率必须不等于50％”。在这种情况下，出现相等概率时，M1’不替换M1，反之亦然。

本发明的优化设备D，更具体地说，其处理器模块MT、其配置存储模块BDC和其模型存储模块BDM，在出现时，可以采取电子电路、软件(或电子数据处理)模块或电路和软件结合的形式。

本发明的特别有利之处在于确保标准配置模型总是对应于最有可能的网络配置要求。而且，标准配置模型的数量被最小化，更易于在网络中选择标准配置模型以及建立组成其的配置参数组值的集合。

本发明并不仅仅限制于以上作为例子描述的优化设备和网络管理系统的实施例，还包括本领域技术人员可能想到的属于随后的权利要求范围内的所有变化。

Claims (15)

1.一种用于优化无线通信网络小区配置模型的设备，每个模型包括与各个选择值相关的至少一组小区配置参数，该设备包括处理器装置，该装置适于分析表示用于配置所述网络的每个小区的每个模型的配置数据以及任何相关的配置参数例外值，以便于确定表示与至少一个配置参数的例外值相关的每个模型使用率的分析数据，并且将所述分析数据与规则相比较以确定模型优化，其中所述规则根据与至少一个配置参数的至少一个例外值相关的使用率描述了模型优化。

2.根据权利要求1的设备，所述处理器装置适于从所述配置数据中确定仅由模型配置的小区数量和用与例外值相关的模型配置的小区数量，以便于确定与至少一个例外值相关的每个模型的所述使用率。

3.根据权利要求2的设备，所述处理器装置一旦确定由模型配置的小区数量并在确定相应使用率之前，适于将所述数量与选择的阈值相比较，以便于当用所述模型配置的小区所述数量大于所述选择的阈值时，确定所述使用率。

4.根据权利要求1的设备，其中，如果接受了有关特定模型优化的授权，所述处理器装置适于在第一存储装置中存储所述优化模型，在所述第一存储装置存储表示所述模型的数据。

5.根据权利要求1的设备，其中所述处理器装置适于将定义至少一部分所述优化模型的数据存入第一存储装置，在所述第一存储装置存储表示所述模型的数据。

6.根据权利要求4或5的设备，包括所述第一存储装置。

7.根据权利要求4到6中任一个的设备，其中，在所述第一存储装置中存储表示优化模型的数据的情况下，所述处理器装置适于更新所述配置数据，以便其与表示所述优化模型的所述数据一致。

8.根据权利要求1的设备，其中至少一部分所述规则是“条件/操作”型规则。

9.根据权利要求8的设备特征在于，至少一部分所述条件适用于使用率阈值。

10.根据权利要求1的设备，其中，如果自所述模型的上一次优化以来经过的时间大于选择的阈值时间，则所述处理器装置适于着手确定新的模型优化。

11.根据权利要求10的设备，其中所述处理器装置适于存储表示和优化日期具有对应关系的每个模型优化的数据，并且通过比较所述当前日期和所述模型的上一次优化的存储日期，确定自模型的上一次优化以来所述经过的时间。

12.根据权利要求1的设备，如果所述模型被优化模型替换的比率大于选择的阈值比率，则所述处理器装置适于着手确定新的模型优化。

13.根据权利要求1的设备，包括存储网络小区的所述配置数据的第二存储装置。

14.一种包括根据权利要求1的优化设备的无线通信网络管理系统。

15.一种包括根据权利要求1的优化设备的无线通信网络服务管理系统。

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