【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及蜂窝网络资源，具体为基于大数据的蜂窝网络资源分配方法。
技术介绍
1、大数据是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产，大数据有大量(volume)、高速(velocity)、多样(variety)、低价值密度(value)、真实性(veracity)五大特点。它并没有统计学的抽样方法，只是观察和追踪发生的事情，大数据的用法倾向于预测分析、用户行为分析或某些其他高级数据分析方法的使用，在现有的蜂窝网络资源中需要对蜂窝网络资源进行分配，但现有的蜂窝网络资源的使用稳定性无法保证，对各个用户终端的分配量都是一样，容易造成蜂窝网络资源分配的浪费。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于提供基于大数据的蜂窝网络资源分配方法，以解决上述
技术介绍
中提出的现有的蜂窝网络资源的使用稳定性无法保证，对各个用户终端的分配量都是一样，容易造成蜂窝网络资源分配的浪费的问题。
2、为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：基于大数据的蜂窝网络资源分配方法，包括以下步骤：
3、s1、将蜂窝网络无线接入点进行部署；
4、s2、对蜂窝网络吞吐量和延伸网络覆盖范围进行分配；
5、s3、对区域用户进行划分，划分至宏蜂窝用户和微蜂窝用户；
6、s4、宏蜂窝用户和微蜂窝用户使用相同频谱蜂窝网络资源，计算宏蜂窝用户和微蜂窝用户接
7、s5、获取大数目多种接入点；
8、s6、对基站个数进行设置，并对资源分配策略进行规划；
9、s7、根据规划的资源分配策略对基站优先级进行设置；
10、s8、对蜂窝网络种群进行频谱利用；
11、s9、对蜂窝网络资源的用户终端进行分层。
12、作为本专利技术的一种优选方案：所述s1中的将蜂窝网络无线接入点进行部署具体包括以下步骤：
13、s11、对需要分配的蜂窝网络资源进行区域划分；
14、s12、通过区域划分后的蜂窝网络资源进行无线接入点范围部署。
15、作为本专利技术的一种优选方案：所述s2中的对蜂窝网络吞吐量和延伸网络覆盖范围进行分配具体包括以下步骤：
16、s21、对单位时间内成功地传送蜂窝网络数据的数量进行计算，并根据传送蜂窝网络数据的量进行资源传送分配处理；
17、s22、对传送蜂窝网络数据的信号强弱进行检测，并对延伸网络覆盖范围进行增加处理。
18、作为本专利技术的一种优选方案：所述s4中的计算宏蜂窝用户和微蜂窝用户接收信号的信干比具体包括以下步骤：
19、s41、使用相同频谱蜂窝网络资源时对传送的灵敏度进行测试，并根据传送的灵敏度对信号干扰进行计算；
20、s42、对干扰信号强度和目标回波信号强度进行信干比计算处理。
21、作为本专利技术的一种优选方案：所述s5中的获取大数目多种接入点具体包括以下步骤：对蜂窝网络数据集群的集群数目进行获取，并根据集群数目对接入点进行区分归类处理。
22、作为本专利技术的一种优选方案：所述s6中的对资源分配策略进行规划具体包括以下步骤：
23、s61、根据基站所得到的数据；
24、s62、依据当前的用户关联信息和干扰的平均功率，规划资源分配策略。
25、作为本专利技术的一种优选方案：所述s7中的根据规划的资源分配策略对基站优先级进行设置具体包括以下步骤：
26、s71、对规划资源分配策略后的基站进行范围内数量识别；
27、s72、依据范围内基站数量进行优先级排列，同范围内基站越少优先级越高。
28、作为本专利技术的一种优选方案：所述s8中的对蜂窝网络种群进行频谱利用具体包括以下步骤：对蜂窝网络资源进行分配连接，对蜂窝网络种群中的蜂窝网络和移动自组网的频谱进行利用率调节，对蜂窝网络的干扰进行降低。
29、作为本专利技术的一种优选方案：所述s9中的对蜂窝网络资源的用户终端进行分层具体包括以下步骤：
30、s91、对用户使用的蜂窝网络资源同时间段内的使用量进行统计计算；
31、s92、依据同时间段内的使用量对蜂窝网络资源的用户终端进行分层划分，对用户终端的使用量需求进行分层。
32、与现有技术相比，本专利技术的有益效果是：本专利技术通过对蜂窝网络吞吐量和延伸网络覆盖范围进行分配，从而根据位置的接收信号强弱进行调控，对网络覆盖的范围进行扩大，保障各个位置的的蜂窝网络资源分配稳定性，通过对基站优先级进行设置，依据同范围内的基站数量多少进行优先级排序，从而对各个范围内的蜂窝网络资源接收更加迅速，进行合理分配处理，通过对蜂窝网络种群中的蜂窝网络和移动自组网的频谱进行利用率调节，从而对蜂窝网络资源传输的稳定性进行提升，对附近造成传输干扰进行降低。
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1.于大数据的蜂窝网络资源分配方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于大数据的蜂窝网络资源分配方法，其特征在于：所述S1中的将蜂窝网络无线接入点进行部署具体包括以下步骤：
3.根据权利要求2所述的基于大数据的蜂窝网络资源分配方法，其特征在于：所述S2中的对蜂窝网络吞吐量和延伸网络覆盖范围进行分配具体包括以下步骤：
4.根据权利要求3所述的基于大数据的蜂窝网络资源分配方法，其特征在于：所述S4中的计算宏蜂窝用户和微蜂窝用户接收信号的信干比具体包括以下步骤：
5.根据权利要求4所述的基于大数据的蜂窝网络资源分配方法，其特征在于：所述S5中的获取大数目多种接入点具体包括以下步骤：对蜂窝网络数据集群的集群数目进行获取，并根据集群数目对接入点进行区分归类处理。
6.根据权利要求5所述的基于大数据的蜂窝网络资源分配方法，其特征在于：所述S6中的对资源分配策略进行规划具体包括以下步骤：
7.根据权利要求6所述的基于大数据的蜂窝网络资源分配方法，其特征在于：所述S7中的根据规划的资源分配策略对基站优先级
8.根据权利要求7所述的基于大数据的蜂窝网络资源分配方法，其特征在于：所述S8中的对蜂窝网络种群进行频谱利用具体包括以下步骤：对蜂窝网络资源进行分配连接，对蜂窝网络种群中的蜂窝网络和移动自组网的频谱进行利用率调节，对蜂窝网络的干扰进行降低。
9.根据权利要求8所述的基于大数据的蜂窝网络资源分配方法，其特征在于：所述S9中的对蜂窝网络资源的用户终端进行分层具体包括以下步骤：
...【技术特征摘要】
1.于大数据的蜂窝网络资源分配方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于大数据的蜂窝网络资源分配方法，其特征在于：所述s1中的将蜂窝网络无线接入点进行部署具体包括以下步骤：
3.根据权利要求2所述的基于大数据的蜂窝网络资源分配方法，其特征在于：所述s2中的对蜂窝网络吞吐量和延伸网络覆盖范围进行分配具体包括以下步骤：
4.根据权利要求3所述的基于大数据的蜂窝网络资源分配方法，其特征在于：所述s4中的计算宏蜂窝用户和微蜂窝用户接收信号的信干比具体包括以下步骤：
5.根据权利要求4所述的基于大数据的蜂窝网络资源分配方法，其特征在于：所述s5中的获取大数目多种接入点具体包括以下步骤：对蜂窝网络数据集群的集群数目进行获取，并根据集群数目对接入点...
【专利技术属性】
技术研发人员：周震，张华军，宋勇，
申请(专利权)人：本原中山市科技有限责任公司，
类型：发明
国别省市：
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