一种网络优化方法及装置制造方法及图纸

技术编号:27210587 阅读:24 留言:0更新日期:2021-01-31 12:46
本发明专利技术实施例提供一种网络优化方法及装置,涉及通信技术领域,能够提升确定目标小区在某一时间区间的网络数据的准确性,提高频段利用率。该方法包括:服务器基于目标神经网络模型,确定目标小区在目标时间区间对应的网络数据,其中,该目标时间区间对应的网络数据包括该目标时间区间内该目标小区的4G下行PDSCH层流量,该目标时间区间内该目标小区的5G下行PDSCH层流量,该目标时间区间内该目标小区的TM3终端的数量,该目标时间区间内该目标小区的TM4终端的数量以及该目标时间区间内该目标小区的TM9终端的数量;该服务器将该目标小区在目标时间区间对应的网络数据发送至网络设备。备。备。

【技术实现步骤摘要】
一种网络优化方法及装置


[0001]本专利技术实施例涉及通信
,尤其涉及一种网络优化方法及装置。

技术介绍

[0002]目前,为了完善5G网络的部署工作,可以将4G网络中的频段向5G网络开始重耕工作。
[0003]但是,如果在部署初期就将4G网络的某一频段完全重耕为5G网络,可能会带来某些问题。例如,5G部署初期,5G终端的数量较少,可能会导致频段利用率较低。可以在原4G频段应用4G和5G动态频谱共享技术(dynamic spectrum sharing,DSS),达到4G和5G频谱的动态配置,最大化频谱利用率。

技术实现思路

[0004]本专利技术实施例提供一种基于DSS技术应用的网络优化方法及装置,能够提升确定目标小区在某一时间区间的网络数据的准确性,提高频段利用率。
[0005]第一方面,本专利技术实施例提供一种网络优化方法,包括:服务器基于目标神经网络模型,确定目标小区在目标时间区间对应的网络数据,其中,该目标时间区间对应的网络数据包括该目标时间区间内该目标小区的4G下行物理下行共享信道(physical downlink shared channel,PDSCH)层流量,该目标时间区间内该目标小区的5G下行PDSCH层流量,该目标时间区间内该目标小区的传输模式(transmission mode,TM)3终端的数量,该目标时间区间内该目标小区的TM4终端的数量以及该目标时间区间内该目标小区的TM9终端的数量;该服务器将该目标小区在目标时间区间对应的网络数据发送至网络设备
[0006]第二方面,本专利技术实施例提供一种网络优化方法,包括:网络设备接收服务器发送的目标小区在目标时间区间对应的网络数据,其中,该目标时间区间对应的网络数据包括该目标时间区间内该目标小区的4G下行PDSCH层流量,该目标时间区间内该目标小区的5G下行PDSCH层流量,该目标时间区间内所述目标小区的TM3终端的数量,该目标时间区间内该目标小区的TM4终端的数量以及该目标时间区间内该目标小区的TM9终端的数量,该目标小区在该目标时间区间对应的网络数据是该服务器基于目标神经网络模型确定的;该网络设备确定该目标小区的TM9终端的数量与该目标小区内4G终端的数量的比值是否小于比例阈值,该目标小区内4G终端的数量为该目标小区的TM3终端的数量,该目标小区的TM4终端的数量以及该目标小区的TM9终端的数量之和;在该目标小区的TM9终端的数量与该目标小区内4G终端的数量的比值小于该比例阈值的情况下,该网络设备确定该目标小区的4G下行PDSCH层流量是否大于或等于该目标小区的5G下行PDSCH层流量;在该目标小区的4G下行PDSCH层流量大于或等于该目标小区的5G下行PDSCH层流量的情况下,该网络设备确定在5G网络中发送同步信号和物理广播信道块(synchronization signal and PBCH(physical broadcast channel,物理广播信道)block,SSB)的位置打孔。
[0007]第三方面,本专利技术实施例提供一种服务器,包括:确定模块和发送模块;该确定模
块,用于基于目标神经网络模型,确定目标小区在目标时间区间对应的网络数据,其中,该目标时间区间对应的网络数据包括该目标时间区间内该目标小区的4G下行PDSCH层流量,该目标时间区间内该目标小区的5G下行PDSCH层流量,该目标时间区间内该目标小区的TM3终端的数量,该目标时间区间内该目标小区的TM4终端的数量以及该目标时间区间内该目标小区的TM9终端的数量;该发送模块,用于将该目标小区在目标时间区间对应的网络数据发送至网络设备。
[0008]第四方面,本专利技术实施例提供一种网络设备,包括:接收模块和确定模块;该接收模块,用于接收服务器发送的目标小区在目标时间区间对应的网络数据,其中,该目标时间区间对应的网络数据包括该目标时间区间内该目标小区的4G下行PDSCH层流量,该目标时间区间内该目标小区的5G下行PDSCH层流量,该目标时间区间内该目标小区的TM3终端的数量,该目标时间区间内该目标小区的TM4终端的数量以及该目标时间区间内该目标小区的TM9终端的数量,该目标小区在该目标时间区间对应的网络数据是该服务器基于目标神经网络模型确定的;该确定模块,用于确定该目标小区的TM9终端的数量与该目标小区内4G终端的数量的比值是否小于比例阈值,该目标小区内4G终端的数量为该目标小区的TM3终端的数量,该目标小区的TM4终端的数量以及该目标小区的TM9终端的数量之和;并且,在该目标小区的TM9终端的数量与该目标小区内4G终端的数量的比值小于该比例阈值的情况下,确定该目标小区的4G下行PDSCH层流量是否大于或等于该目标小区的5G下行PDSCH层流量;以及在该目标小区的4G下行PDSCH层流量大于或等于该目标小区的5G下行PDSCH层流量的情况下,确定在5G网络中发送SSB的位置打孔。
[0009]第五方面,本专利技术实施例提供另一种服务器,包括:处理器、存储器、总线和通信接口;存储器用于存储计算机执行指令,处理器与存储器通过总线连接,当服务器运行时,处理器执行上述存储器存储的上述计算机执行指令,以使服务器执行如上述第一方面所提供的网络优化方法。
[0010]第六方面,本专利技术实施例提供另一种网络设备,包括:处理器、存储器、总线和通信接口;存储器用于存储计算机执行指令,处理器与存储器通过总线连接,当网络设备运行时,处理器执行上述存储器存储的上述计算机执行指令,以使网络设备执行如上述第二方面所提供的网络优化方法。
[0011]第七方面,本专利技术实施例提供一种计算机可读存储介质,包括计算机程序,当该计算机程序在计算机上运行时,使得该计算机执行上述第一方面所提供的一种网络优化方法。
[0012]第八方面,本专利技术实施例提供一种计算机可读存储介质,包括计算机程序,当该计算机程序在计算机上运行时,使得该计算机执行上述第二方面所提供的一种网络优化方法。
[0013]第九方面,本专利技术实施例提供了一种包含指令的计算机程序产品,当该计算机程序产品在计算机上运行时,使得该计算机执行上述第一方面及其任意一种实现方式的网络优化方法。
[0014]第十方面,本专利技术实施例提供了一种包含指令的计算机程序产品,当该计算机程序产品在计算机上运行时,使得该计算机执行上述第二方面及其任意一种实现方式的网络优化方法。
[0015]本专利技术实施例所提供的网络优化方法及装置,服务器基于目标神经网络模型,确定目标小区在目标时间区间对应的网络数据,该目标时间区间对应的网络数据包括该目标时间区间内该目标小区的4G下行PDSCH层流量、该目标时间区间内该目标小区的5G下行PDSCH层流量,该目标时间区间内该目标小区的TM3终端的数量,该目标时间区间内该目标小区的TM4终端的数量以及该目标时间区间内该目标小区的TM9终端的数量;服务器将该目标小区在该目标时间区间对应的网络数据发送至网络设备;网络设备在接收到该网络数据之后,确定目标小区的TM9终端的数量与目标小区内4G本文档来自技高网
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种网络优化方法,其特征在于,包括:服务器基于目标神经网络模型,确定目标小区在目标时间区间对应的网络数据,其中,所述目标时间区间对应的网络数据包括所述目标时间区间内所述目标小区的4G下行物理下行共享信道PDSCH层流量,所述目标时间区间内所述目标小区的5G下行PDSCH层流量,所述目标时间区间内所述目标小区的传输模式TM3终端的数量,所述目标时间区间内所述目标小区的TM4终端的数量以及所述目标时间区间内所述目标小区的TM9终端的数量;所述服务器将所述目标小区在目标时间区间对应的网络数据发送至网络设备。2.根据权利要求1所述的网络优化方法,其特征在于,所述方法还包括:所述服务器对历史数据进行神经网络训练,得到所述目标神经网络模型;其中,所述历史数据包括历史时间段内的多个时间区间和所述目标小区在所述多个时间区间中各个时间区间对应的网络数据,其中,所述目标小区在所述历史时间段内的一个时间区间对应的网络数据包括所述时间区间内所述目标小区的4G下行PDSCH层流量,所述时间区间内所述目标小区的5G下行PDSCH层流量,所述时间区间内所述目标小区的TM3终端的数量,所述时间区间内所述目标小区的TM4终端的数量以及所述时间区间内所述目标小区的TM9终端的数量。3.一种网络优化方法,其特征在于,包括:网络设备接收服务器发送的目标小区在目标时间区间对应的网络数据,其中,所述目标时间区间对应的网络数据包括所述目标时间区间内所述目标小区的4G下行物理下行共享信道PDSCH层流量,所述目标时间区间内所述目标小区的5G下行PDSCH层流量,所述目标时间区间内所述目标小区的传输模式TM3终端的数量,所述目标时间区间内所述目标小区的TM4终端的数量以及所述目标时间区间内所述目标小区的TM9终端的数量,所述目标小区在所述目标时间区间对应的网络数据是所述服务器基于目标神经网络模型确定的;所述网络设备确定所述目标小区的TM9终端的数量与所述目标小区内4G终端的数量的比值是否小于比例阈值,所述目标小区内4G终端的数量为所述目标小区的TM3终端的数量,所述目标小区的TM4终端的数量以及所述目标小区的TM9终端的数量之和;在所述目标小区的TM9终端的数量与所述目标小区内4G终端的数量的比值小于所述比例阈值的情况下,所述网络设备确定所述目标小区的4G下行PDSCH层流量是否大于或等于所述目标小区的5G下行PDSCH层流量;在所述目标小区的4G下行PDSCH层流量大于或等于所述目标小区的5G下行PDSCH层流量的情况下,所述网络设备确定在5G网络中发送同步信号和物理广播信道块SSB的位置打孔。4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:在所述目标小区的TM9终端的数量与所述目标小区内4G终端的数量的比值大于或等于所述比例阈值的情况下,所述网络设备确定为4G网络配置组播单频网络MBSFN子帧,所述MBSFN子帧用于发送物理控制格式指示信道PCFICH、物理混合自动重传指示信道PHICH以及物理下行控制信道PDCCH。5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:所述网络设备确定目标5G终端是否具有资源要素RE级速率匹配功能,所述目标5G终端为所述目标小区内包括的多个5G终端中的一个;
在所述目标5G终端不具有所述RE级速率匹配功能的情况下,所述网络设备确定所述目标5G终端是否具有资源块RB级速率匹配功能;在所述目标5G终端具有所述RB级速率匹配功能的情况下,所述网络设备确定至少一个目标RB符号,所述至少一个目标RB符号用于发送所述4G网络中的小区专用参考信号CRS。6.一种服务器,其特征在于...

【专利技术属性】
技术研发人员:李新玥王伟张涛
申请(专利权)人:中国联合网络通信集团有限公司
类型:发明
国别省市:

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