一种上行速率的评估方法及装置制造方法及图纸

本申请实施例提供一种上行速率的评估方法及装置，涉及通信技术领域，解决了现有测试方法无法为小区帧结构调整提供可靠性依据的技术问题。该上行速率的评估方法包括：确定第一神经网络模型的输入信息，该输入信息为待评估小区存在邻区干扰时的信道参数；将该输入信息输入至第一神经网络模型，得到待评估小区存在邻区干扰时的频谱效率、层数和资源块数量；根据频谱效率、层数和资源块数量得到待评估小区的小区峰值容量、小区平均容量和单用户上行速率。

【技术实现步骤摘要】
一种上行速率的评估方法及装置
本申请涉及通信
，尤其涉及一种上行速率的评估方法及装置。
技术介绍
在第五代移动通信技术(5thgenerationmobilenetworks，5G)中，可以根据不同业务的时间和区域分布特性，实时调整网络资源和相关配置，从而降低网络部署难度和成本。由于在实际的灵活帧结构部署时，存在交叉时隙干扰，在网络建设后时隙不一致可能会带来严重的干扰问题，因此，预估当改变了帧结构后该小区受到的干扰程度，是能否应用灵活帧结构的关键指标，也是干扰规避和优化的依据。现有技术可以通过系统仿真的方式获得干扰的性能影响，然而在系统仿真的方式中，用户的分布和业务类型都是基于假设，与实际的小区情况存在差别，因此不能为小区帧结构调整提供可靠性依据。
技术实现思路
本申请提供一种上行速率的评估方法及装置，解决了现有测试方法无法为小区帧结构调整提供可靠性依据的技术问题。为达到上述目的，本申请采用如下技术方案：第一方面，提供一种上行速率的评估方法，包括：确定第一神经网络模型的输入信息，该输入信息为待评估小区存在邻区干扰时的信道参数；将该输入信息输入至第一神经网络模型，得到待评估小区存在邻区干扰时的频谱效率、层数和资源块数量；根据频谱效率、层数和资源块数量得到待评估小区的小区峰值容量、小区平均容量和单用户上行速率。本申请实施例中，可以确定第一神经网络模型的输入信息，该输入信息为待评估小区存在邻区干扰时的信道参数；将该输入信息输入至第一神经网络模型，得到待评估小区存在邻区干扰时的频谱效率、层数和资源块数量；根据频谱效率、层数和资源块数量得到待评估小区的小区峰值容量、小区平均容量和单用户上行速率。通过该方案，由于可以通过第一神经网络模型得到待评估小区存在邻区干扰时的频谱效率、层数和资源块数量，并根据该频谱效率、层数和资源块数量得到待评估小区的小区峰值容量、小区平均容量和单用户上行速率，因此可以从小区峰值容量、小区平均容量和单用户上行速率三个方面综合考虑用户的网络体验，从而可以为灵活帧结构的决策提供依据。第二方面，提供一种上行速率的评估装置，包括确定单元、输入单元以及评估单元。该确定单元，用于确定第一神经网络模型的输入信息，该输入信息为待评估小区存在邻区干扰时的信道参数；该输入单元，用于将该输入信息输入至第一神经网络模型，得到待评估小区存在邻区干扰时的频谱效率、层数和资源块数量；该评估单元，用于根据频谱效率、层数和资源块数量得到待评估小区的小区峰值容量、小区平均容量和单用户上行速率。第三方面，提供一种上行速率的评估装置，包括存储器和处理器。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。当上行速率的评估装置运行时，处理器执行存储器存储的计算机执行指令，以使上行速率的评估装置执行第一方面提供的上行速率的评估方法。第四方面，提供一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质包括计算机执行指令，当计算机执行指令在计算机上运行时，使得该计算机执行第一方面提供的上行速率的评估方法。第五方面，提供一种计算机程序产品，该计算机程序产品包括计算机指令，当计算机指令在计算机上运行时，使得计算机执行如上述第一方面及其各种可能的实现方式提供的上行速率的评估方法。需要说明的是，上述计算机指令可以全部或者部分存储在计算机可读存储介质上。其中，计算机可读存储介质可以与上行速率的评估装置的处理器封装在一起的，也可以与上行速率的评估装置的处理器单独封装，本申请对此不作限定。本申请中第二方面、第三方面、第四方面以及第五方面的描述，可以参考第一方面的详细描述，此处不再赘述；并且，第二方面、第三方面、第四方面以及第五方面描述的有益效果，可以参考第一方面的有益效果分析，此处不再赘述。在本申请中，上述上行速率的评估装置的名字对设备或功能模块本身不构成限定，在实际实现中，这些设备或功能模块可以以其他名称出现。只要各个设备或功能模块的功能和本申请类似，属于本申请权利要求及其等同技术的范围之内。本申请的这些方面或其他方面在以下的描述中会更加简明易懂。附图说明图1为本申请实施例提供的基站产生交叉时隙干扰的结构示意图；图2为本申请实施例提供的上行速率的评估装置的模块组成示意图；图3为本申请实施例提供的上行速率的评估方法的流程示意图；图4为本申请实施例提供的一种上行速率的评估装置的硬件结构示意图之一；图5为本申请实施例提供的一种上行速率的评估装置的硬件结构示意图之二；图6为本申请实施例提供的一种上行速率的评估装置的硬件结构示意图之三；图7为本申请实施例提供的一种上行速率的评估装置的硬件结构示意图之四。具体实施方式下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。需要说明的是，本申请实施例中，“示例性的”或者“例如”等词用于表示作例子、例证或说明。本申请实施例中被描述为“示例性的”或者“例如”的任何实施例或设计方案不应被解释为比其它实施例或设计方案更优选或更具优势。确切而言，使用“示例性的”或者“例如”等词旨在以具体方式呈现相关概念。为了便于清楚描述本申请实施例的技术方案，在本申请实施例中，采用了“第一”、“第二”等字样对功能和作用基本相同的相同项或相似项进行区分，本领域技术人员可以理解“第一”、“第二”等字样并不是在对数量和执行次序进行限定。下面对本申请中涉及的名词进行解释说明。交叉时隙干扰：若相邻的两个小区在同一子帧内采用相反的传输方向，则除了传统的静态子帧配置中存在的基站到用户的干扰与用户到基站的干扰外，网络中将引入新的干扰，即基站到基站的干扰与用户到用户的干扰，这些干扰统称为交叉时隙干扰，在本申请中可以简称为干扰。示例性的，如图1所示，基站gNB1和gNB2采用动态时分双工TDD技术时，小区Cell1采用下行传输DL，其临近小区Cell2采用上行传输UL，此时Cell1中的用户设备UE1除接收gNB1的下行传输信号外，还可以接收到Cell2中UE2的上行传输信号，UE1受到的干扰即用户到用户的干扰；而gNB2除了接收UE2的上行传输信号外，还接收到gNB1的下行传输信号，gNB2受到的干扰即基站到基站的干扰。由于用户发射功率较小而基站发射功率通常较大，因此基站发射信号造成的干扰往往远大于用户发射信号造成的干扰，即基站到基站的干扰往往大于用户到用户的干扰。因此在分析动态TDD的干扰场景及解决方案时，通常重点考虑基站到基站的干扰。累积分布函数(cumulativedistributionfunction，CDF)：对连续函数，累积分布函数表示所有小于等于a的值的出现概率和，即累积分布函数F(a)＝P(x<＝a)。下面对本申请的本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种上行速率的评估方法，其特征在于，包括：/n确定第一神经网络模型的输入信息，所述输入信息为待评估小区存在邻区干扰时的信道参数；/n将所述输入信息输入至所述第一神经网络模型，得到所述待评估小区存在邻区干扰时的频谱效率、层数和资源块数量；/n根据所述频谱效率、层数和资源块数量得到所述待评估小区的小区峰值容量、小区平均容量和单用户上行速率。/n

【技术特征摘要】
1.一种上行速率的评估方法，其特征在于，包括：
确定第一神经网络模型的输入信息，所述输入信息为待评估小区存在邻区干扰时的信道参数；
将所述输入信息输入至所述第一神经网络模型，得到所述待评估小区存在邻区干扰时的频谱效率、层数和资源块数量；
根据所述频谱效率、层数和资源块数量得到所述待评估小区的小区峰值容量、小区平均容量和单用户上行速率。


2.根据权利要求1所述的上行速率的评估方法，其特征在于，所述信道参数包括信号干扰噪声比；所述确定第一神经网络模型的输入信息，包括：
确定邻区干扰参数；
将所述邻区干扰参数输入至第二神经网络模型，得到邻区干扰功率；
根据所述邻区干扰功率确定所述信号干扰噪声比。


3.根据权利要求2所述的上行速率的评估方法，其特征在于，所述邻区干扰参数包括物理资源块利用率；所述确定邻区干扰参数，具体包括：
通过构建长短期记忆网络LSTM模型确定所述物理资源块利用率。


4.根据权利要求1-3中任一项所述的上行速率的评估方法，其特征在于，所述方法还包括：
获取所述待评估小区不存在邻区干扰时的路测数据；
根据所述路测数据中的信道参数与频谱效率之间的关系训练得到所述第一神经网络模型。


5.一种上行速率的评估装置，其特征在于，包括：确定单元、输入单元以及评估单元；
所述确定单元，用于确定第一神经网络模型的输入信息，所述输入信息为待评估小区存在邻区干扰时的信道参数；
所述输入单元，用于将所述输入信息输入至所述第一神经网络模型，得到所述待评估小区存在邻区干扰时的频谱效率、层...

【专利技术属性】
技术研发人员：王伟，李新玥，张涛，李福昌，
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：北京;11