天线权值调整方法、装置及计算机可读存储介质与流程

1.本发明实施例涉及但不限于通信技术领域，尤其涉及一种天线权值调整方法、装置及计算机可读存储介质。


背景技术：

2.在目前的网络架构中，为了使lte(long term evolution，长期演进)或5g nr(5g new radio，第5代新空口)系统在多样化的场景中具有最优覆盖及频谱效率，往往需要大量投入人力资源以进行网络优化。
3.但是，针对越来越多样化的覆盖场景，传统的预设天线权值的方式已无法应对，为了覆盖尽可能多的场景，需要额外增加天线权值组合数，因此，一个小区甚至会有上千种可选的天线权值组合数，所以，对于lte或5g nr超密集同频组网，天线权值的搜索空间的复杂度会呈指数级增长，这导致传统的人工优化网络的网规网优手段不能及时响应网络中用户的变化，从而难以保证经过人工优化后的区域具有最优覆盖及频率效率。因此，如何实现更快、更及时的天线权值调整以满足网络优化的需求，是亟待解决的问题。


技术实现要素：

4.以下是对本文详细描述的主题的概述。本概述并非是为了限制权利要求的保护范围。
5.本发明实施例提供了一种天线权值调整方法、装置及计算机可读存储介质，能够提高网络优化的效率。
6.第一方面，本发明实施例提供了一种天线权值调整方法，包括：
7.获取当前场景类型下的多个测量报告(measurement report，mr)数据，其中，每个所述mr数据均包括与当前天线权值组合对应的第一参考信号接收功率(reference signal receiving power，rsrp)信息和与所述当前天线权值组合对应的波达方向(direction of arrival，doa)信息；
8.遍历所有所述mr数据，针对每个所述mr数据，根据所述第一rsrp信息和所述doa信息计算得到与各个候选天线权值组合一一对应的第二rsrp信息；
9.根据所有所述第一rsrp信息和所有所述第二rsrp信息，计算得到与各个天线权值组合一一对应的评价信息；
10.根据所有所述评价信息从所述当前天线权值组合和所有所述候选天线权值组合中确定最优天线权值组合；
11.把所述当前天线权值组合更新为所述最优天线权值组合。
12.第二方面，本发明实施例还提供了一种天线权值调整装置，包括：存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如上所述第一方面的天线权值调整方法。
13.第三方面，本发明实施例还提供一种计算机可读存储介质，存储有计算机可执行
指令，所述计算机可执行指令用于执行如上所述的天线权值调整方法。
14.本发明实施例包括：获取当前场景类型下的多个测量报告mr数据，其中，每个mr数据均包括与当前天线权值组合对应的第一参考信号接收功率rsrp信息和与当前天线权值组合对应的波达方向doa信息；遍历所有mr数据，针对每个mr数据，根据第一rsrp信息和doa信息计算得到与各个候选天线权值组合一一对应的第二rsrp信息；根据所有第一rsrp信息和所有第二rsrp信息，计算得到与各个天线权值组合一一对应的评价信息；根据所有评价信息从当前天线权值组合和所有候选天线权值组合中确定最优天线权值组合；把当前天线权值组合更新为最优天线权值组合。根据本发明实施例提供的方案，在获取到当前场景类型下的mr数据后，根据mr数据中的第一rsrp信息和doa信息计算得到与各个候选天线权值组合一一对应的第二rsrp信息，并根据所有第一rsrp信息和所有第二rsrp信息计算得到与各个天线权值组合一一对应的评价信息，然后根据所有评价信息从当前天线权值组合和所有候选天线权值组合中确定并更新最优天线权值组合，整个处理过程并不需要人工参与，因此能够解决传统的人工优化网络手段不能及时响应网络中用户的变化的问题，从而能够提高网络优化的效率。
15.本发明的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点可通过在说明书、权利要求书以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。
附图说明
16.附图用来提供对本发明技术方案的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本发明的实施例一起用于解释本发明的技术方案，并不构成对本发明技术方案的限制。
17.图1是本发明一个实施例提供的用于执行天线权值调整方法的系统架构的示意图；
18.图2是本发明一个实施例提供的天线权值调整方法的流程图；
19.图3是本发明另一实施例提供的天线权值调整方法中计算得到第二rsrp信息的流程图；
20.图4是本发明另一实施例提供的天线权值调整方法中计算得到评价信息的流程图；
21.图5是本发明另一实施例提供的天线权值调整方法中计算得到评价信息的流程图；
22.图6是本发明另一实施例提供的天线权值调整方法中计算得到第二rsrp信息的流程图；
23.图7是本发明另一实施例提供的天线权值调整方法中计算得到评价信息的流程图；
24.图8是本发明另一实施例提供的天线权值调整方法中计算得到评价信息的流程图。
具体实施方式
25.为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对
本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
26.需要说明的是，虽然在装置示意图中进行了功能模块划分，在流程图中示出了逻辑顺序，但是在某些情况下，可以以不同于装置中的模块划分，或流程图中的顺序执行所示出或描述的步骤。说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。
27.本发明提供了一种天线权值调整方法、装置及计算机可读存储介质，通过获取当前场景类型下的mr数据，并根据mr数据中的第一rsrp信息和doa信息计算得到与各个候选天线权值组合一一对应的第二rsrp信息，当计算得到分别与各个候选天线权值组合一一对应的第二rsrp信息后，根据所有第一rsrp信息和所有第二rsrp信息计算得到与各个天线权值组合一一对应的评价信息，然后根据所有评价信息从当前天线权值组合和所有候选天线权值组合中确定出最优天线权值组合，接着把当前天线权值组合更新为该最优天线权值组合，从而完成本区及同频邻区的天线权值的调整处理。在整个天线权值调整处理过程中，并不需要人工参与，能够解决传统的人工优化网络手段不能及时响应网络中用户的变化的问题，从而能够提高网络优化的效率。
28.下面结合附图，对本发明实施例作进一步阐述。
29.如图1所示，图1是本发明一个实施例提供的用于执行天线权值调整方法的系统架构的示意图。在图1的示例中，该系统架构包括本区基站100和多个邻区基站200，其中，本区基站100和所有邻区基站200相互配合为当前区域提供信号覆盖，在当前区域中，本区基站100的信号覆盖范围形成本区，邻区基站200的信号覆盖范围形成邻区。
30.当终端新接入或者切换进入当前区域中的任一小区时，对应的基站可以向该终端下发a3同频测量和相应位置信息测量的指令，当终端接收到该指令后，终端会向发出该指令的基站发送mr数据，其中，该mr数据包括本终端在接入小区的rsrp信息和doa信息，以及本终端在接入小区的同频邻区的rsrp信息和doa信息。其中，doa信息包括终端相对天线法线的水平位置信息和垂直位置信息，每一个rsrp信息均对应于一个doa信息。本领域技术人员可以理解的是，本区的doa信息可以根据终端的上行参考信号或者信道信息而测量得到，同频邻区的doa信息则可以通过将该终端的上行参考信号或者信道信息从接入小区传递至同频邻区而测量得到。
31.本发明实施例描述的系统架构以及应用场景是为了更加清楚的说明本发明实施例的技术方案，并不构成对于本发明实施例提供的技术方案的限定，本领域技术人员可知，随着系统架构的演变和新应用场景的出现，本发明实施例提供的技术方案对于类似的技术问题，同样适用。
32.本领域技术人员可以理解的是，图1中示出的系统架构并不构成对本发明实施例的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。
33.在图1所示的系统架构中，本区基站和邻区基站均可以调用其储存的天线权值调整程序，从而执行天线权值调整方法。
34.基于上述系统架构，提出本发明的天线权值调整方法的各个实施例。
35.如图2所示，图2是本发明一个实施例提供的天线权值调整方法的流程图，该天线权值调整方法包括但不限于有步骤s100、步骤s200、步骤s300、步骤s400和步骤s500。
36.步骤s100，获取当前场景类型下的多个mr数据，其中，每个mr数据均包括与当前天线权值组合对应的第一rsrp信息和与当前天线权值组合对应的doa信息。
37.在一实施例中，在基站向终端下发a3同频测量和相应位置信息测量的指令的情况下，接收到该指令的终端均会上报mr数据，即每一个终端均会上报一个mr数据，因此，基站能够获取归属于其的所有终端的mr数据，从而能够在后续步骤中根据这些mr数据进行天线权值的调整处理。
38.在一实施例中，当前场景类型可以有不同的实例，例如，当前场景类型可能为聚集场景，可能为弱覆盖场景，也可能为重叠覆盖场景，还可能为潮汐效应场景，根据实际的场景情况而定，本实施例对此并不作具体限定。此外，本领域技术人员可以理解的是，聚集场景是指平时在线用户数较少或者比较稳定，而在节日或者比赛日时，用户突然聚集而导致在线用户数突然增多，但持续时间不长的场景；弱覆盖场景是指在当前天线权值配置下，小区的覆盖信号强度较弱的场景；重叠覆盖场景是指在当前天线权值配置下，终端在本区的信号强度与在同频邻区的信号强度相差不大的场景；潮汐效应场景是指在某一特定时间段内，在线用户数较多，而在另一特定时间段内，在线用户数较少的场景。
39.在一实施例中，每个终端所上报的mr数据中，均包括有与当前天线权值组合对应的第一rsrp信息和与当前天线权值组合对应的doa信息。其中，第一rsrp信息可以仅包括终端在接入小区的rsrp信息，也可以包括终端在接入小区的rsrp信息以及终端在接入小区的同频邻区的rsrp信息，可以根据实际应用情况而定，本实施例对此并不作具体限定。此外，doa信息可以仅包括终端在接入小区的doa信息，也可以包括终端在接入小区的doa信息以及终端在接入小区的同频邻区的doa信息，可以根据实际应用情况而定，本实施例对此并不作具体限定。
40.在一实施例中，当前天线权值组合可以为本区当前所配置的天线权值，也可以包括本区当前所配置的天线权值和同频邻区当前所配置的天线权值的组合，可以根据实际应用情况而定，本实施例对此并不作具体限定。以一个具体示例进行说明，假设本区有3个同频邻区，则当前天线权值组合可以表示为{w1,w2,w3,w4}，其中，w1为本区当前所配置的天线权值，w2为第一个同频邻区当前所配置的天线权值，w3为第二个同频邻区当前所配置的天线权值，w4为第三个同频邻区当前所配置的天线权值。
41.步骤s200，遍历所有mr数据，针对每个mr数据，根据第一rsrp信息和doa信息计算得到与各个候选天线权值组合一一对应的第二rsrp信息。
42.在一实施例中，当基站获取到来自终端的mr数据后，由于mr数据中的第一rsrp信息和doa信息均是与当前天线权值组合对应的，因此，基站并不清楚其他候选天线权值组合所对应的rsrp信息，所以，基站并不清楚哪个天线权值组合在当前场景类型下具有更优的效果。为了能够实现天线权值的自适应调整，基站可以在当前天线权值组合下，遍历所有mr数据，并且对于每个mr数据，均根据第一rsrp信息和doa信息计算得到与各个候选天线权值组合一一对应的第二rsrp信息，因此，当遍历完所有mr数据后，即可得到所有候选天线权值组合所对应的rsrp信息，所以，可以便于基站在后续步骤中根据这些rsrp信息确定出最优天线权值组合。
43.在一实施例中，由于第二rsrp信息为根据第一rsrp信息和doa信息而计算得到，因此第二rsrp信息与第一rsrp信息相互对应，即，对应于第一rsrp信息所包括的具体内容，第
二rsrp信息也可以仅包括终端在接入小区的rsrp信息，或者可以包括终端在接入小区的rsrp信息以及终端在接入小区的同频邻区的rsrp信息，只是第二rsrp信息所对应的天线权值组合为候选天线权值组合。
44.在一实施例中，候选天线权值组合与当前天线权值组合是相对的，对于当前区域中的各个小区而言，候选天线权值组合是除了当前天线权值组合之外的其他可选天线权值所形成的组合，因此，候选天线权值组合可以为本区的其他可选配置的天线权值，也可以包括本区的其他可选配置的天线权值和同频邻区的其他可选配置的天线权值，可以根据实际应用情况而定，本实施例对此并不作具体限定。以一个具体示例进行说明，假设本区有2个同频邻区，并且本区和同频邻区的其他可选配置的天线权值均为2个，则候选天线权值组合一共有2个，其中的一个候选天线权值组合可以表示为{w
11
,w
12
,w
13
}，而另一个候选天线权值组合则可以表示为{w
21
,w
22
,w
23
}，其中，w
11
为本区的其中一个可选配置的天线权值，w
12
为第一个同频邻区的其中一个可选配置的天线权值，w
13
为第二个同频邻区的其中一个可选配置的天线权值，w
21
为本区的另一个可选配置的天线权值，w
22
为第一个同频邻区的另一个可选配置的天线权值，w
23
为第二个同频邻区的另一个可选配置的天线权值。
45.步骤s300，根据所有第一rsrp信息和所有第二rsrp信息，计算得到与各个天线权值组合一一对应的评价信息。
46.在一实施例中，当计算得到第二rsrp信息后，则可以根据所有第一rsrp信息和所有第二rsrp信息，计算得到各个天线权值组合(即包括当前天线权值组合以及各个候选天线权值组合)所对应的评价信息，从而使得基站能够在后续步骤中根据这些评价信息确定出最优天线权值组合。
47.在一实施例中，根据当前场景类型的不同，评价信息可以有不同的实例，对于评价信息的具体实例，可以根据实际应用情况而定，本实施例对此并不作具体限定。例如，在当前场景类型为聚集场景的情况下，评价信息可以为信号干扰噪声比(signal to interference plus noise ratio，sinr)平均值；在当前场景类型为弱覆盖场景的情况下，评价信息可以包括弱覆盖比例值和rsrp平均值；在当前场景类型为重叠覆盖场景的情况下，评价信息可以包括重叠覆盖比例值和sinr平均值；在当前场景类型为潮汐效应场景的情况下，评价信息可以为rsrp平均值。
48.步骤s400，根据所有评价信息从当前天线权值组合和所有候选天线权值组合中确定最优天线权值组合。
49.在一实施例中，由于评价信息与天线权值组合一一对应，因此可以根据所有评价信息从当前天线权值组合和所有候选天线权值组合中确定出最优天线权值组合，以便于后续步骤中可以把当前天线权值组合更新为确定出的最优天线权值组合，以实现对天线权值的调整。
50.在一实施例中，根据评价信息的不同实例，从当前天线权值组合和所有候选天线权值组合中确定最优天线权值组合，可以有不同的实施方式。例如，当评价信息为sinr平均值时，把最大的sinr平均值所对应的天线权值组合确定为最优天线权值组合；当评价信息为rsrp平均值时，把最大的rsrp平均值所对应的天线权值组合确定为最优天线权值组合；当评价信息包括弱覆盖比例值和rsrp平均值时，把最小的弱覆盖比例值所对应的天线权值组合确定为最优天线权值组合，或者，在最小的弱覆盖比例值所对应的天线权值组合有多
个的情况下，在这多个天线权值组合中，把最大的rsrp平均值所对应的天线权值组合确定为最优天线权值组合；当评价信息包括重叠覆盖比例值和sinr平均值时，把最小的重叠覆盖比例值所对应的天线权值组合确定为最优天线权值组合，或者，在最小的重叠覆盖比例值所对应的天线权值组合有多个的情况下，在这多个天线权值组合中，把最大的sinr平均值所对应的天线权值组合确定为最优天线权值组合。
51.步骤s500，把当前天线权值组合更新为最优天线权值组合。
52.在一实施例中，当确定出最优天线权值组合后，即确定出了各小区的最优天线权值，此时，可以利用各小区的最优天线权值联动调整信道状态信息参考信号(channel state information reference signal，csi-rs)波束权值，即将csi-rs波束权值调整为最优天线权值组合所对应的天线权值，然后将所有优化后的天线权值进行拼接，接着下发这些拼接后的天线权值以使其生效，以实现对天线权值的调整。
53.在一实施例中，当下发优化后的天线权值后，为了防止调整后的天线权值对当前区域的性能影响比较大，还可以对各小区分别进行关键绩效指标(key performance indicator，kpi)评估，如果通过了kpi评估，则进行权值更新；如果不通过kpi评估，则可以进行权值回退，重新确定最优天线权值组合。其中，进行kpi评估的时长可以根据实际情况进行适当配置，例如可以配置为1分钟或者更长的时间。
54.在一实施例中，进行评估的kpi可以包括基础kpi和性能kpi，其中，基础kpi可以包括无线资源控制(radio resource control，rrc)连接成功率、切换成功率和掉话率等；性能kpi可以包括频谱效率(spectral efficiency，se)和平均激活用户数等。
55.值得注意的是，kpi评估的指标统计是从天线权值下发生效之后开始进行，直到达到配置的时长。当统计完kpi后，即可进行kpi评估，如果天线权值调整后的kpi相对于天线权值调整前的kpi的波动值在5％之内，则认为是正常波动，维持当前天线权值为调整后的天线权值，并进行周期性的kpi评估，直到kpi的波动值大于5％，其中，进行kpi评估的周期时长以及周期次数均可根据实际应用情况而适当配置，例如进行10次周期评估，并且每次评估时长为15分钟。如果天线权值调整后的kpi相对于天线权值调整前的kpi的波动值大于5％，则认为是性能恶化，此时，把当前天线权值回退为原始配置值，并重新执行上述步骤s100至步骤s500以重新执行天线权值调整方法，直到kpi的波动值在5％之内。
56.在一实施例中，在进行周期性的kpi评估的过程中，如果波动值维持在5％之内，则还可以持续监控当前区域内的在线总用户数是否达到预先配置的用户数门限值，如果达到预先配置的用户数门限值，则可以把当前天线权值回退为原始配置值，并重新执行上述步骤s100至步骤s500以重新执行天线权值调整方法。
57.在一实施例中，通过采用包括有上述步骤s100、步骤s200、步骤s300、步骤s400和步骤s500的天线权值调整方法，在获取到当前场景类型下的多个mr数据后，根据mr数据中的第一rsrp信息和doa信息计算得到与各个候选天线权值组合一一对应的第二rsrp信息，然后，根据所有第一rsrp信息和所有第二rsrp信息计算得到与各个天线权值组合一一对应的评价信息，接着根据所有评价信息从当前天线权值组合和所有候选天线权值组合中确定出最优天线权值组合，然后把当前天线权值组合更新为该最优天线权值组合，从而完成本区及同频邻区的天线权值的调整处理，而在整个天线权值调整处理过程中，并不需要人工参与，因此能够解决传统的人工优化网络手段不能及时响应网络中用户的变化的问题，从
而能够提高网络优化的效率。
58.另外，在一实施例中，在当前场景类型为聚集场景或者重叠覆盖场景的情况下，当前天线权值组合可以包括本区的当前天线权值和各个同频邻区的当前天线权值；第一rsrp信息可以包括与本区的当前天线权值对应的第一rsrp测量值和与各个同频邻区的当前天线权值一一对应的第二rsrp测量值；doa信息可以包括与本区的当前天线权值对应的第一doa测量值和与各个同频邻区的当前天线权值一一对应的第二doa测量值；候选天线权值组合可以包括本区的候选天线权值和各个同频邻区的候选天线权值；第二rsrp信息可以包括与本区的候选天线权值对应的第三rsrp预测值和与各个同频邻区的候选天线权值一一对应的第四rsrp测量值。在这种情况下，参照图3，步骤s200中的根据第一rsrp信息和doa信息计算得到与各个候选天线权值组合一一对应的第二rsrp信息，可以包括但不限于有以下步骤：
59.步骤s210，根据第一rsrp测量值和第一doa测量值计算得到第三rsrp预测值；
60.步骤s220，根据第二rsrp测量值和第二doa测量值计算得到第四rsrp预测值。
61.在一实施例中，当基站接收到由终端上报的mr数据后，基站仅能获知与本区的当前天线权值对应的第一rsrp测量值和与各个同频邻区的当前天线权值一一对应的第二rsrp测量值，基站并不清楚本区的候选天线权值所对应的rsrp值和各个同频邻区的候选天线权值所对应的rsrp值，因此，基站可以通过第一rsrp测量值和第一doa测量值而计算得到与本区的候选天线权值对应的第三rsrp预测值，并通过第二rsrp测量值和第二doa测量值而计算得到与各个同频邻区的候选天线权值一一对应的第四rsrp预测值，从而可以便于基站在后续步骤中根据第一rsrp测量值、第二rsrp测量值、所有第三rsrp预测值和所有第四rsrp预测值确定出最优天线权值组合。
62.在一实施例中，可以根据如下公式计算得到第三rsrp预测值：
[0063][0064]
其中，rsrp
本区候选
为第三rsrp预测值，rsrp
本区当前
为第一rsrp测量值，为根据第一doa测量值和与本区的当前天线权值对应的第一预设三维波束功率表而得到功率差值。
[0065]
值得注意的是，基站可以预存有与本区的当前天线权值对应的第一预设三维波束功率表，该第一预设三维波束功率表包括有与天线权值以及doa值对应的功率值。因此，当基站获取到mr数据中的第一rsrp测量值和第一doa测量值后，可以先找到该第一预设三维波束功率表，然后在该第一预设三维波束功率表中确定与第一doa测量值对应的第一位置，接着在该第一预设三维波束功率表中的该第一位置处分别确定与本区的当前天线权值对应的第二位置和与本区的当前希望求取的候选天线权值对应的第三位置，此时，根据第二位置即可在该第一预设三维波束功率表中确定与本区的当前天线权值对应的功率值，根据第三位置即可在该第一预设三维波束功率表中确定与本区的当前希望求取的候选天线权值对应的功率值，所以，根据这两个功率值的差值，即可得到
[0066]
在一实施例中，可以根据如下公式计算得到第四rsrp预测值：
[0067][0068]
其中，rsrp
邻区候选
为第四rsrp预测值，rsrp
邻区当前
为第二rsrp测量值，为根
据第二doa测量值和与同频邻区的当前天线权值对应的第二预设三维波束功率表而得到功率差值。
[0069]
值得注意的是，基站可以预存有与同频邻区的当前天线权值对应的第二预设三维波束功率表，该第二预设三维波束功率表包括有与天线权值以及doa值对应的功率值。因此，当基站获取到mr数据中的第二rsrp测量值和第二doa测量值后，可以先找到该第二预设三维波束功率表，然后在该第二预设三维波束功率表中确定与第二doa测量值对应的第四位置，接着在该第二预设三维波束功率表中的该第四位置处分别确定与同频邻区的当前天线权值对应的第五位置和与同频邻区的当前希望求取的候选天线权值对应的第六位置，此时，根据第五位置即可在该第二预设三维波束功率表中确定与同频邻区的当前天线权值对应的功率值，根据第六位置即可在该第二预设三维波束功率表中确定与同频邻区的当前希望求取的候选天线权值对应的功率值，所以，根据这两个功率值的差值，即可得到
[0070]
另外，在一实施例中，在当前场景类型为聚集场景的情况下，评价信息可以包括与当前天线权值组合对应的第一评价指标和与各个候选天线权值组合一一对应的第二评价指标。在这种情况下，参照图4，步骤s300中的根据所有第一rsrp信息和所有第二rsrp信息，计算得到与各个天线权值组合一一对应的评价信息，可以包括但不限于有以下步骤：
[0071]
步骤s311，遍历所有mr数据，针对每个mr数据，根据第一rsrp测量值和所有第二rsrp测量值计算得到与当前天线权值组合对应的第一统计值；
[0072]
步骤s312，根据所有第一统计值得到第一评价指标；
[0073]
步骤s313，针对每个候选天线权值组合，遍历所有mr数据，并且对于每个mr数据，根据第三rsrp预测值和所有第四rsrp预测值计算得到与当前的候选天线权值组合对应的第二统计值，并在遍历所有mr数据后，根据所有第二统计值得到与当前的候选天线权值组合对应的第二评价指标。
[0074]
在一实施例中，第一统计值和第二统计值均可以为sinr值，均可以采用如下公式求得：
[0075][0076]
其中，sinri为对应于第i个mr数据的sinr值，对于当前天线权值组合，sinri即为第一统计值，对于候选天线权值组合，sinri即为第二统计值；rsrp
本区
为第i个mr数据在本区的天线权值下的rsrp值，对于当前天线权值组合，rsrp
本区
即为第一rsrp测量值，对于候选天线权值组合，rsrp
本区
即为第三rsrp预测值；rsrp
邻区总和
为第i个mr数据在同频邻区的天线权值下的rsrp值，对于当前天线权值组合，rsrp
邻区总和
即为所有第二rsrp测量值的总和，对于候选天线权值组合，rsrp
邻区总和
即为所有第四rsrp测量值的总和；w
噪声
为高斯白噪声功率，w
噪声
的一般取值可以为-105dbm。
[0077]
在一实施例中，当第一统计值和第二统计值均为sinr值的情况下，第一评价指标和第二评价指标均可以为sinr平均值。当根据上述公式计算得到对应于每个mr数据的第一统计值后，可以对所有第一统计值取平均值，从而得到第一评价指标；而对于每个候选天线权值组合，当根据上述公式计算得到对应于每个mr数据的第二统计值后，可以对所有第二
统计值取平均值，从而得到与当前的候选天线权值组合对应的第二评价指标。在获得对应于每个天线权值组合的评价指标后，即可在后续步骤中根据这些评价指标确定出最优天线权值组合。
[0078]
在一实施例中，在当前场景类型为聚集场景的情况下，在步骤s100之前，还可以包括但不限于有以下步骤：
[0079]
步骤1，监控当前区域内所有小区的在线用户数，当其中一个小区的在线用户数达到预置的第一用户数门限阈值，执行步骤2，否则，继续进行监控；
[0080]
步骤2，启动定时监控器，以防止当前的识别场景类型的任务一直处于当前状态而无法重新启动；
[0081]
步骤3，监控当前区域内所有小区的在线用户数的总和是否达到预置的第二用户数门限阈值，若是，执行步骤5；若否，执行步骤4；
[0082]
步骤4，判断定时监控器是否达到预设时间门限，若是，则停止当前任务，并执行步骤1；若否，执行步骤5；
[0083]
步骤5，监控当前区域内的在线用户数的总和是否达到稳定，若是，执行步骤s100；若否，执行步骤6；
[0084]
步骤6，判断定时监控器是否达到预设时间门限，若是，则停止当前任务，并执行步骤1；若否，执行步骤s100。
[0085]
在一实施例中，步骤5中的监控当前区域内的在线用户数的总和是否达到稳定，可以通过以下步骤进行判断：
[0086]
以预置的并可配置的时长作为统计粒度统计在线用户数，当连续3次统计值的波动率小于5％，则认为当前区域内的在线用户数的总和达到稳定，否则，认为当前区域内的在线用户数的总和还没有达到稳定，需要继续监控当前区域内的在线用户数的变化。其中，波动率可以通过如下方式进行计算：
[0087]
首先，计算出连续3次的rrc连接数的平均值；
[0088]
接着，找出连续3次的rrc连接数的最大值和最小值；
[0089]
然后，根据平均值、最大值和最小值计算得到波动率。
[0090]
以一个具体示例进行说明，假设连续3次的rrc连接数分别为rrc0、rrc1和rrc2，则平均值为：rrcavr＝(rrc0 rrc1 rrc2)/3；最大值为：maxrrc＝max(rrc0/rrc1/rrc2)；最小值为：minrrc＝min(rrc0/rrc1/rrc2)；因此，波动率可以由公式(maxrrc-minrrc)/rrcavr而计算得到。
[0091]
另外，在一实施例中，在当前场景类型为聚集场景的情况下，步骤s400可以包括但不限于有以下步骤：
[0092]
确定第一评价指标和所有第二评价指标中数值最大的一个所对应的天线权值组合为最优天线权值组合。
[0093]
在一实施例中，由于第一评价指标和第二评价指标均为sinr平均值，而sinr平均值越大，说明对应的天线权值组合的效果越好，因此，当计算得到与当前天线权值组合对应的第一评价指标以及与各个候选天线权值组合一一对应的第二评价指标后，可以确定第一评价指标和所有第二评价指标中数值最大的一个所对应的天线权值组合为最优天线权值组合。
[0094]
值得注意的是，由于每个小区的可配置的候选天线权值的数量非常庞大(一般大于1000个)，因此，n个小区的候选天线权值组合的数量至少有1000n个，如此大的组合个数是不可能通过遍历来确定最优天线权值组合的。为了提高确定最优天线权值组合的效率，本实施例可以采用粒子群算法优化确定最优天线权值组合的处理时间。例如，采用第一评价指标和所有第二评价指标中的任意一个作为粒子群算法的输出结果，进行100次迭代，找出第一评价指标和所有第二评价指标中数值最大的一个，此时，该数值最大的评价指标所对应的天线权值组合即可认为是最优天线权值组合。
[0095]
另外，在一实施例中，在当前场景类型为重叠覆盖场景的情况下，评价信息可以包括与各个待选权值组合一一对应的第三评价指标和与各个待选权值组合一一对应的第四评价指标。在这种情况下，参照图5，步骤s300中的根据所有第一rsrp信息和所有第二rsrp信息，计算得到与各个天线权值组合一一对应的评价信息，可以包括但不限于有以下步骤：
[0096]
步骤s314，根据第一rsrp测量值、所有第二rsrp测量值、第三rsrp预测值、所有第四rsrp预测值和第一rsrp阈值，从当前天线权值组合和所有候选天线权值组合中确定待选权值集合，待选权值集合包括多个待选权值组合，待选权值组合包括本区的待选权值和各个同频邻区的待选权值；
[0097]
步骤s315，针对每个待选权值组合，遍历所有mr数据，并且对于每个mr数据，根据与当前的待选权值组合中的本区的待选权值对应的rsrp值和与当前的待选权值组合中的各个同频邻区的待选权值对应的rsrp值，计算得到与当前的待选权值组合对应的第三统计值，并在遍历所有mr数据后，根据与当前的待选权值组合对应的所有第三统计值计算得到与当前的待选权值组合对应的第三评价指标；
[0098]
步骤s316，针对每个待选权值组合，获取与当前的待选权值组合中的本区的待选权值对应的所有rsrp值中满足重叠覆盖条件的个数，并根据满足重叠覆盖条件的个数和与当前的待选权值组合中的本区的待选权值对应的所有rsrp值的个数，计算得到与当前的待选权值组合对应的第四评价指标，其中，第三评价指标与第四评价指标一一对应。
[0099]
在一实施例中，当获取到来自终端的mr数据后，可以先确定哪些小区属于重叠覆盖的小区，然后，再基于这些属于重叠覆盖的小区的天线权值，计算得到与各个天线权值组合一一对应的评价信息。其中，可以通过以下方式判断当前小区是否属于重叠覆盖的小区：遍历所有mr数据，如果存在满足重叠覆盖条件的mr数据，并且满足重叠覆盖条件的mr数据占所有mr数据的比例超过5％，则认为当前小区属于重叠覆盖的小区。其中，重叠覆盖条件为：第一rsrp测量值与所有第二rsrp测量值中数值最大的一个之间的差值小于6db。值得注意的是，可以仅针对属于重叠覆盖的小区进行天线权值的优化调整，对于不属于重叠覆盖的小区，可以不进行天线权值的优化调整。
[0100]
在一实施例中，步骤s314中的根据第一rsrp测量值、所有第二rsrp测量值、第三rsrp预测值、所有第四rsrp预测值和第一rsrp阈值，从当前天线权值组合和所有候选天线权值组合中确定待选权值集合，具体可以为：
[0101]
在第一rsrp测量值、所有第二rsrp测量值、第三rsrp预测值和所有第四rsrp预测值中，找出所有大于或者等于第一rsrp阈值的rsrp值，此时，这些大于或者等于第一rsrp阈值的rsrp值所对应的天线权值，即为待选权值集合。
[0102]
值得注意的是，第一rsrp阈值可以有不同的实施方式，例如，第一rsrp阈值可以为
预置的阈值，也可以为根据当前天线权值和所有候选天线权值所对应的rsrp值而计算得到的rsrp平均值，本实施例对此并不作具体限定。当第一rsrp阈值为根据当前天线权值和所有候选天线权值所对应的rsrp值而计算得到的rsrp平均值的情况下，每个小区均对应有一个第一rsrp阈值，即，对于每一个小区，利用该小区的当前天线权值和该小区的所有候选天线权值所对应的rsrp值，进行平均值计算，得到与该小区对应的第一rsrp阈值。另外，当计算得到所有第一rsrp阈值后，对于每一个小区，利用所有天线权值所对应的rsrp值与第一rsrp阈值进行比较，从而找出与该小区对应的大于或者等于第一rsrp阈值的rsrp值所对应的天线权值，因此，当遍历所有小区后，即可获得待选权值集合。
[0103]
在一实施例中，第三统计值可以为sinr值，可以采用如下公式求得：
[0104][0105]
其中，sinri为对应于第i个mr数据的sinr值，即第三统计值；rsrp
本区
为第i个mr数据在当前的待选权值组合下本区的待选权值下的rsrp值；rsrp
邻区总和
为第i个mr数据在当前的待选权值组合下同频邻区的待选权值下的rsrp值的总和；w
噪声
为高斯白噪声功率，w
噪声
的一般取值可以为-105dbm。
[0106]
在一实施例中，当第三统计值为sinr值的情况下，第三评价指标可以为sinr平均值。针对每个待选权值组合，当根据上述公式计算得到对应于每个mr数据的第三统计值后，可以对所有第三统计值取平均值，从而得到与当前的待选权值组合对应的第三评价指标。
[0107]
在一实施例中，第四评价指标可以为重叠覆盖比例值，可以采用如下公式求得：
[0108][0109]
其中，overcoverratio
本区
为当前的待选权值组合下本区的待选权值下的弱覆盖比例值，即与当前的待选权值组合下的本区的待选权值对应的第四评价指标；p
和
为与当前的待选权值组合中的本区的待选权值对应的所有rsrp值中满足重叠覆盖条件的个数；p
总
为与当前的待选权值组合中的本区的待选权值对应的所有rsrp值的个数。
[0110]
在一实施例中，当获取到所有待选权值组合所对应的第三评价指标和第四评价指标后，即可在后续步骤中利用这些第三评价指标和第四评价指标确定出最优天线权值组合。
[0111]
另外，在一实施例中，在当前场景类型为重叠覆盖场景的情况下，步骤s400可以包括但不限于有以下步骤：
[0112]
确定所有第四评价指标中数值最小的一个所对应的天线权值组合为最优天线权值组合。
[0113]
在一实施例中，由于第四评价指标为重叠覆盖比例值，而重叠覆盖比例值越小，说明对应的天线权值组合的效果越好，因此，当计算得到所有待选权值组合所对应的第四评价指标后，可以确定所有第四评价指标中数值最小的一个所对应的天线权值组合为最优天线权值组合。
[0114]
值得注意的是，由于每个小区的可配置的候选天线权值的数量非常庞大(一般大于1000个)，因此，n个小区的候选天线权值组合的数量至少有1000n个，如此大的组合个数是不可能通过遍历来确定最优天线权值组合的。为了提高确定最优天线权值组合的效率，
本实施例可以采用粒子群算法优化确定最优天线权值组合的处理时间。例如，采用所有第四评价指标中的任意一个作为粒子群算法的输出结果，进行100次迭代，找出所有第四评价指标中数值最小的一个，此时，该数值最小的第四评价指标所对应的天线权值组合即可认为是最优天线权值组合。
[0115]
另外，在一实施例中，在当前场景类型为重叠覆盖场景的情况下，步骤s400还可以包括但不限于有以下步骤：
[0116]
当所有第四评价指标中数值最小的第四评价指标的数量为两个以上，确定与数值最小的第四评价指标对应的所有第三评价指标中数值最大的一个所对应的天线权值组合为最优天线权值组合。
[0117]
值得注意的是，本实施例中的步骤和上述实施例中的确定所有第四评价指标中数值最小的一个所对应的天线权值组合为最优天线权值组合的步骤，属于并列的技术方案。
[0118]
在一实施例中，由于第四评价指标为重叠覆盖比例值，第三评价指标为sinr平均值，而重叠覆盖比例值越小，或者sinr平均值越大，说明对应的天线权值组合的效果越好，因此，当存在所有第四评价指标中数值最小的第四评价指标的数量为两个以上的情况，则可以确定与数值最小的第四评价指标对应的所有第三评价指标中数值最大的一个所对应的天线权值组合为最优天线权值组合。
[0119]
值得注意的是，本实施例中也可以采用粒子群算法优化确定与数值最小的第四评价指标对应的所有第三评价指标中数值最大的一个的处理时间，当采用粒子群算法确定与数值最小的第四评价指标对应的所有第三评价指标中数值最大的一个时，该数值最大的第三评价指标所对应的天线权值组合即可认为是最优天线权值组合。
[0120]
另外，在一实施例中，在当前场景类型为弱覆盖场景或者潮汐效应场景的情况下，当前天线权值组合包括本区的当前天线权值；第一rsrp信息包括与本区的当前天线权值对应的第一rsrp测量值；doa信息包括与本区的当前天线权值对应的第一doa测量值；候选天线权值组合包括本区的候选天线权值；第二rsrp信息包括与本区的候选天线权值对应的第三rsrp预测值。在这种情况下，参照图6，步骤s200中的根据第一rsrp信息和doa信息计算得到与各个候选天线权值组合一一对应的第二rsrp信息，可以包括但不限于有以下步骤：
[0121]
步骤s230，根据第一rsrp测量值和第一doa测量值计算得到第三rsrp预测值。
[0122]
在一实施例中，当基站接收到由终端上报的mr数据后，基站仅能获知与本区的当前天线权值对应的第一rsrp测量值，基站并不清楚本区的候选天线权值所对应的rsrp值，因此，基站可以通过第一rsrp测量值和第一doa测量值而计算得到与本区的候选天线权值对应的第三rsrp预测值，从而可以便于基站在后续步骤中根据第一rsrp测量值和所有第三rsrp预测值确定出最优天线权值组合。
[0123]
在一实施例中，可以根据如下公式计算得到第三rsrp预测值：
[0124][0125]
其中，rsrp
本区候选
为第三rsrp预测值，rsrp
本区当前
为第一rsrp测量值，为根据第一doa测量值和与本区的当前天线权值对应的第一预设三维波束功率表而得到功率差值。
[0126]
值得注意的是，基站可以预存有与本区的当前天线权值对应的第一预设三维波束
功率表，该第一预设三维波束功率表包括有与天线权值以及doa值对应的功率值。因此，当基站获取到mr数据中的第一rsrp测量值和第一doa测量值后，可以先找到该第一预设三维波束功率表，然后在该第一预设三维波束功率表中确定与第一doa测量值对应的第一位置，接着在该第一预设三维波束功率表中的该第一位置处分别确定与本区的当前天线权值对应的第二位置和与本区的当前希望求取的候选天线权值对应的第三位置，此时，根据第二位置即可在该第一预设三维波束功率表中确定与本区的当前天线权值对应的功率值，根据第三位置即可在该第一预设三维波束功率表中确定与本区的当前希望求取的候选天线权值对应的功率值，所以，根据这两个功率值的差值，即可得到
[0127]
另外，在一实施例中，在当前场景类型为弱覆盖场景的情况下，评价信息可以包括与本区的当前天线权值对应的第五评价指标、与本区的当前天线权值对应的第六评价指标、与各个本区的候选天线权值一一对应的第七评价指标和与各个本区的候选天线权值一一对应的第八评价指标。在这种情况下，参照图7，步骤s300中的根据所有第一rsrp信息和所有第二rsrp信息，计算得到与各个天线权值组合一一对应的评价信息，可以包括但不限于有以下步骤：
[0128]
步骤s321，获取所有第一rsrp测量值中数值小于预设弱覆盖阈值的第一rsrp测量值的个数，并根据数值小于预设弱覆盖阈值的第一rsrp测量值的个数和所有第一rsrp测量值的个数，计算得到第五评价指标；
[0129]
步骤s322，获取所有第一rsrp测量值的总和，并根据所有第一rsrp测量值的总和以及所有第一rsrp测量值的个数，计算得到第六评价指标，其中，第五评价指标与第六评价指标相对应；
[0130]
步骤s323，针对每个本区的候选天线权值，获取与当前的本区的候选天线权值对应的所有第三rsrp预测值中数值小于预设弱覆盖阈值的第三rsrp预测值的个数，并根据数值小于预设弱覆盖阈值的第三rsrp预测值的个数和与当前的本区的候选天线权值对应的所有第三rsrp预测值的个数，计算得到与当前的本区的候选天线权值对应的第七评价指标；
[0131]
步骤s324，针对每个本区的候选天线权值，获取与当前的本区的候选天线权值对应的所有第三rsrp预测值的总和，并根据总和以及与当前的本区的候选天线权值对应的所有第三rsrp预测值的个数，计算得到与当前的本区的候选天线权值对应的第八评价指标，其中，第七评价指标与第八评价指标一一对应。
[0132]
在一实施例中，当获取到来自终端的mr数据后，可以先确定哪些小区属于弱覆盖的小区，然后，再基于这些属于弱覆盖的小区的天线权值，计算得到与各个天线权值组合一一对应的评价信息。其中，可以通过以下方式判断当前小区是否属于弱覆盖的小区：在当前天线权值组合下，遍历所有mr数据，如果存在第一rsrp测量值小于预设弱覆盖阈值，并且sinr值小于5db的mr数据占所有mr数据的比例超过5％，则认为当前小区属于弱覆盖的小区。值得注意的是，可以仅针对属于弱覆盖的小区进行天线权值的优化调整，对于不属于弱覆盖的小区，可以不进行天线权值的优化调整。
[0133]
在一实施例中，第五评价指标可以为弱覆盖比例值，可以采用如下公式求得：
[0134]
[0135]
其中，poorcoverratio
当前
为本区的当前天线权值下的弱覆盖比例值；q
和
为所有第一rsrp测量值中小于预设弱覆盖阈值的第一rsrp测量值的个数；q
总
为所有第一rsrp测量值的个数。
[0136]
在一实施例中，第六评价指标可以为rsrp平均值，因此，可以通过获取所有第一rsrp测量值的总和，然后根据所有第一rsrp测量值的总和以及所有第一rsrp测量值的个数，从而计算得到第六评价指标。
[0137]
在一实施例中，第七评价指标可以为弱覆盖比例值，针对每个本区的候选天线权值，均可以采用如下公式求得：
[0138][0139]
其中，poorcoverratio
候选
为当前的本区的候选天线权值下的弱覆盖比例值，即与当前的本区的候选天线权值对应的第七评价指标；l
和
为与当前的本区的候选天线权值对应的所有第三rsrp预测值中数值小于预设弱覆盖阈值的第三rsrp预测值的个数；l
总
为与当前的本区的候选天线权值对应的所有第三rsrp预测值的个数。
[0140]
在一实施例中，第八评价指标可以为rsrp平均值，针对每个本区的候选天线权值，均可以通过获取与当前的本区的候选天线权值对应的所有第三rsrp预测值的总和，然后根据该总和以及与当前的本区的候选天线权值对应的所有第三rsrp预测值的个数，从而计算得到第八评价指标。
[0141]
在一实施例中，当获取到与本区的当前天线权值对应的第五评价指标、与本区的当前天线权值对应的第六评价指标、与各个本区的候选天线权值一一对应的第七评价指标和与各个本区的候选天线权值一一对应的第八评价指标后，即可在后续步骤中利用这些第五评价指标、第六评价指标、第七评价指标和第八评价指标确定出最优天线权值组合。
[0142]
另外，在一实施例中，在当前场景类型为弱覆盖场景的情况下，步骤s400可以包括但不限于有以下步骤：
[0143]
确定第五评价指标和所有第七评价指标中数值最小的一个所对应的天线权值组合为最优天线权值组合。
[0144]
在一实施例中，由于第五评价指标和第七评价指标均为弱覆盖比例值，而弱覆盖比例值越小，说明对应的天线权值组合的效果越好，因此，当计算得到与本区的当前天线权值对应的第五评价指标和与各个本区的候选天线权值一一对应的第七评价指标后，可以确定第五评价指标和所有第七评价指标中数值最小的一个所对应的天线权值组合为最优天线权值组合。
[0145]
值得注意的是，由于每个小区的可配置的候选天线权值的数量非常庞大(一般大于1000个)，因此，n个小区的候选天线权值组合的数量至少有1000n个，如此大的组合个数是不可能通过遍历来确定最优天线权值组合的。为了提高确定最优天线权值组合的效率，本实施例可以采用粒子群算法优化确定最优天线权值组合的处理时间。例如，采用第五评价指标和所有第七评价指标中的任意一个作为粒子群算法的输出结果，进行100次迭代，找出第五评价指标和所有第七评价指标中数值最小的一个，此时，该数值最小的评价指标所对应的天线权值组合即可认为是最优天线权值组合。
[0146]
另外，在一实施例中，在当前场景类型为弱覆盖场景的情况下，步骤s400还可以包
括但不限于有以下步骤：
[0147]
当第五评价指标和所有第七评价指标中存在两个以上数值相等的情况，确定第六评价指标和所有第八评价指标中数值最大的一个所对应的天线权值组合为最优天线权值组合。
[0148]
值得注意的是，本实施例中的步骤和上述实施例中的确定第五评价指标和所有第七评价指标中数值最小的一个所对应的天线权值组合为最优天线权值组合的步骤，属于并列的技术方案。
[0149]
在一实施例中，由于第五评价指标和第七评价指标均为弱覆盖比例值，第六评价指标和第八评价指标均为rsrp平均值，而弱覆盖比例值越小，或者rsrp平均值越大，说明对应的天线权值组合的效果越好，因此，当第五评价指标和所有第七评价指标中存在两个以上数值相等的情况，则可以确定第六评价指标和所有第八评价指标中数值最大的一个所对应的天线权值组合为最优天线权值组合。
[0150]
值得注意的是，本实施例中也可以采用粒子群算法优化确定第六评价指标和所有第八评价指标中数值最大的一个的处理时间，当采用粒子群算法确定第六评价指标和所有第八评价指标中数值最大的一个时，该数值最大的评价指标所对应的天线权值组合即可认为是最优天线权值组合。
[0151]
另外，在一实施例中，在当前场景类型为潮汐效应场景的情况下，评价信息可以包括与本区的当前天线权值对应的第九评价指标和与各个本区的候选天线权值一一对应的第十评价指标。在这种情况下，参照图8，步骤s300中的根据所有第一rsrp信息和所有第二rsrp信息，计算得到与各个天线权值组合一一对应的评价信息，可以包括但不限于有以下步骤：
[0152]
步骤s325，获取所有第一rsrp测量值的总和，并根据所有第一rsrp测量值的总和以及所有第一rsrp测量值的个数，计算得到第九评价指标；
[0153]
步骤s326，针对每个本区的候选天线权值，获取与当前的本区的候选天线权值对应的所有第三rsrp预测值的总和，并根据总和以及与当前的本区的候选天线权值对应的所有第三rsrp预测值的个数，计算得到与当前的本区的候选天线权值对应的第十评价指标。
[0154]
在一实施例中，当获取到来自终端的mr数据后，可以先确定哪些小区属于潮汐效应场景的小区，然后，再基于这些属于潮汐效应场景的小区的天线权值，计算得到与各个天线权值组合一一对应的评价信息。其中，可以通过以下方式判断当前小区是否属于潮汐效应场景的小区：在当前天线权值组合下，获取预设时间段内(例如一个星期或者一个月)的忙时(例如早上7时到晚上23时)在线用户数或者业务量，然后计算忙时在线用户数或者业务量的平均值以及忙时波动率，当忙时波动率大于5％，则认为当前小区属于潮汐效应场景的小区。
[0155]
在一实施例中，忙时波动率可以通过如下公式得到：
[0156]
忙时波动率＝abs((忙时在线用户数-忙时在线用户数平均值)/忙时在线用户数平均值)
[0157]
其中，abs()为求取绝对值的函数。
[0158]
值得注意的是，预设时间段和忙时的时长，均可以根据实际情况进行适当的选择，本实施例对此并不作具体限定。
[0159]
在一实施例中，对于被确定为属于潮汐效应场景的小区，可以选择在忙时波动率大于5％的时间段内执行天线权值调整方法。此外，当属于潮汐效应场景的小区存在多个连续的忙时波动率大于5％的时间段，可以将这多个连续的时间段合并为一个时间段进行天线权值的统一调整；而对于忙时波动率大于5％的时间段不连续的情况，则可以在各个时间段内单独进行天线权值的调整。
[0160]
在一实施例中，第九评价指标可以为rsrp平均值，因此，可以通过获取所有第一rsrp测量值的总和，然后根据所有第一rsrp测量值的总和以及所有第一rsrp测量值的个数，从而计算得到第九评价指标。
[0161]
在一实施例中，第十评价指标可以为rsrp平均值，针对每个本区的候选天线权值，均可以通过获取与当前的本区的候选天线权值对应的所有第三rsrp预测值的总和，然后根据该总和以及与当前的本区的候选天线权值对应的所有第三rsrp预测值的个数，从而计算得到第十评价指标。
[0162]
在一实施例中，当获取到与本区的当前天线权值对应的第九评价指标和与各个本区的候选天线权值一一对应的第十评价指标后，即可在后续步骤中利用这些第九评价指标和第十评价指标确定出最优天线权值组合。
[0163]
另外，在一实施例中，在当前场景类型为潮汐效应场景的情况下，步骤s400可以包括但不限于有以下步骤：
[0164]
确定第九评价指标和所有第十评价指标中数值最大的一个所对应的天线权值组合为最优天线权值组合。
[0165]
在一实施例中，由于第九评价指标和第十评价指标均为rsrp平均值，而rsrp平均值越大，说明对应的天线权值组合的效果越好，因此，当计算得到与本区的当前天线权值对应的第九评价指标和与各个本区的候选天线权值一一对应的第十评价指标后，可以确定第九评价指标和所有第十评价指标中数值最大的一个所对应的天线权值组合为最优天线权值组合。
[0166]
值得注意的是，由于每个小区的可配置的候选天线权值的数量非常庞大(一般大于1000个)，因此，n个小区的候选天线权值组合的数量至少有1000n个，如此大的组合个数是不可能通过遍历来确定最优天线权值组合的。为了提高确定最优天线权值组合的效率，本实施例可以采用粒子群算法优化确定最优天线权值组合的处理时间。例如，采用第九评价指标和所有第十评价指标中的任意一个作为粒子群算法的输出结果，进行100次迭代，找出第九评价指标和所有第十评价指标中数值最大的一个，此时，该数值最大的评价指标所对应的天线权值组合即可认为是最优天线权值组合。
[0167]
另外，本发明的一个实施例还提供了一种天线权值调整装置，该天线权值调整装置包括：存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序。
[0168]
处理器和存储器可以通过总线或者其他方式连接。
[0169]
存储器作为一种非暂态计算机可读存储介质，可用于存储非暂态软件程序以及非暂态性计算机可执行程序。此外，存储器可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非暂态存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他非暂态固态存储器件。在一些实施方式中，存储器可选包括相对于处理器远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至该处理器。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网
及其组合。
[0170]
需要说明的是，本实施例中的天线权值调整装置，可以应用为如图1所示实施例中的本区基站或者邻区基站，本实施例中的天线权值调整装置能够构成图1所示实施例中的系统架构的一部分，这些实施例均属于相同的发明构思，因此这些实施例具有相同的实现原理以及技术效果，此处不再详述。
[0171]
实现上述实施例的天线权值调整方法所需的非暂态软件程序以及指令存储在存储器中，当被处理器执行时，执行上述实施例中的天线权值调整方法，例如，执行以上描述的图2中的方法步骤s100至s500、图3中的方法步骤s210至s220、图4中的方法步骤s311至s313、图5中的方法步骤s314至s416、图6中的方法步骤s230、图7中的方法步骤s321至s324、图8中的方法步骤s325至s326。
[0172]
以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，其中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，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模块来实现本实施例方案的目的。
[0173]
此外，本发明的一个实施例还提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质存储有计算机可执行指令，该计算机可执行指令被一个处理器或控制器执行，例如，被上述装置实施例中的一个处理器执行，可使得上述处理器执行上述实施例中的天线权值调整方法，例如，执行以上描述的图2中的方法步骤s100至s500、图3中的方法步骤s210至s220、图4中的方法步骤s311至s313、图5中的方法步骤s314至s416、图6中的方法步骤s230、图7中的方法步骤s321至s324、图8中的方法步骤s325至s326。
[0174]
本领域普通技术人员可以理解，上文中所公开方法中的全部或某些步骤、系统可以被实施为软件、固件、硬件及其适当的组合。某些物理组件或所有物理组件可以被实施为由处理器，如中央处理器、数字信号处理器或微处理器执行的软件，或者被实施为硬件，或者被实施为集成电路，如专用集成电路。这样的软件可以分布在计算机可读介质上，计算机可读介质可以包括计算机存储介质(或非暂时性介质)和通信介质(或暂时性介质)。如本领域普通技术人员公知的，术语计算机存储介质包括在用于存储信息(诸如计算机可读指令、数据结构、程序模块或其他数据)的任何方法或技术中实施的易失性和非易失性、可移除和不可移除介质。计算机存储介质包括但不限于ram、rom、eeprom、闪存或其他存储器技术、cd-rom、数字多功能盘(dvd)或其他光盘存储、磁盒、磁带、磁盘存储或其他磁存储装置、或者可以用于存储期望的信息并且可以被计算机访问的任何其他的介质。此外，本领域普通技术人员公知的是，通信介质通常包含计算机可读指令、数据结构、程序模块或者诸如载波或其他传输机制之类的调制数据信号中的其他数据，并且可包括任何信息递送介质。
[0175]
以上是对本发明的较佳实施进行了具体说明，但本发明并不局限于上述实施方式，熟悉本领域的技术人员在不违背本发明精神的前提下还可作出种种的等同变形或替换，这些等同的变形或替换均包含在本发明权利要求所限定的范围内。