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CN113015218B - 移动通信信息的处理方法和装置 - Google Patents

移动通信信息的处理方法和装置 Download PDF

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CN113015218B
CN113015218B CN202110475458.2A CN202110475458A CN113015218B CN 113015218 B CN113015218 B CN 113015218B CN 202110475458 A CN202110475458 A CN 202110475458A CN 113015218 B CN113015218 B CN 113015218B
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Abstract

本发明实施例提供一种移动通信信息的处理方法和装置，该方法包括：获取目标移动通信系统中的移动通信信息，移动通信信息包括移动通信系统中部署的每个载波的带宽、每个载波承载的用户数据业务流量和每个载波对应的小区数量；根据移动通信信息，确定目标载波的载波吸纳效率，载波吸纳效率表示目标载波的资源使用率；将目标载波的载波吸纳效率与预设上限阈值和预设下限阈值进行比较，若载波吸纳效率大于预设上限阈值或小于预设下限阈值，则向目标终端发送提示信息，以指示目标人员根据所述提示信息采取相应措施。本实施例能够更加准确的确定每一个载波的使用效能情况，大大提高移动通信网络问题定位和解决的时效。

Description

移动通信信息的处理方法和装置
技术领域
本发明实施例涉及通信技术领域，尤其涉及一种移动通信信息的处理方法和装置。
背景技术
随着通信技术的发展，人们使用的移动网络已经从第一代移动通信系统发展成第五代移动通信系统，相应的网络速率也越来越高，也更能满足用户的网络使用需求。在建设通信系统时，直接采用了多个不同频率的载波来承担用户业务，频率较低的载波用来做底层覆盖，而频率较高的载波用来提升该通信系统在业务热点区域的负荷能力；或者是多个频段相近的载波共同分担网络中的业务量。并且，随着通信系统的发展，不断有新的频率被腾挪用来为新部署的移动通信系统扩容，比如此前用于部署2G移动通信系统的部分频段，被逐步重耕用于为4G扩容等。因此，导致同一个移动通信制式，往往会部署在两个以上的载波上。由于不同频率地载波覆盖能力不同等原因，经常会出现用户和业务量在某个载波上的大量聚集、导致载波之间的忙闲不均等问题，当出现载波间忙闲不均的问题时，拥塞的载波上用户感知很差，闲置的载波上没有业务量，这也就造成了宝贵频率资源的浪费。技术人员为了控制各个载波都能充分发挥作用，在提高资源利用率地同时，提升用户感知，需要对每个载波的利用率进行估计，进而对移动通信系统资源效率使用情况的评价，根据评价结果对各个载波进行负载均衡处理。
相关技术中，常用于评价移动通信系统资源效率的方法是针对移动通信系统中的每个载波，在时、空、频等资源的占用情况方面进行统计，即通过移动通信系统中每个载波上有多大比例的时长有用户占用资源、用户对于空间资源的占用情况和用户对于频率资源的占用情况这三方面，实现移动通信系统资源效率使用情况的评价。
然而，传统的基于时、空、频等维度所设计的资源效率指标处理方法不仅容易受到系统外干扰以及系统内干扰的影响，还可能会受到系统中信令开销、语音业务承载等其他因素的影响，因此，得到的每个载波的资源效率不准确，无法真实的反应用户数据业务的资源效率占用信息，从而导致载波负载均衡的准确率较低，影响用户体验。
发明内容
本发明实施例提供一种移动通信信息的处理方法和装置，以解决现有技术中传统的基于时、空、频等维度所设计的资源效率指标处理方法不仅容易受到系统外干扰以及系统内干扰的影响，还可能会受到系统中信令开销、语音业务承载等其他因素的影响，导致得到的每个载波的资源效率不准确，无法真实的反应用户数据业务的资源效率占用信息，从而导致载波负载均衡的准确率较低，影响用户体验的问题。
本发明实施例的第一方面提供一种移动通信信息的处理方法，包括：
获取目标移动通信系统中的移动通信信息，所述移动通信信息包括所述移动通信系统中部署的每个载波的带宽、每个载波承载的用户数据业务流量和每个载波对应的小区数量；
根据所述移动通信信息，确定目标载波的载波吸纳效率，所述载波吸纳效率表示所述目标载波的资源使用率；
将所述目标载波的载波吸纳效率与预设上限阈值和预设下限阈值进行比较，若所述载波吸纳效率大于所述预设上限阈值或小于所述预设下限阈值，则向目标终端发送提示信息，以指示目标人员根据所述提示信息采取相应措施。
可选的，所述移动通信信息还包括支持所述目标载波的终端的渗透率；
所述根据所述移动通信信息，确定目标载波的载波吸纳效率，包括：
根据所述每个载波承载的用户数据业务流量，确定所述目标载波相对于所述目标移动通信系统中所有载波的数据业务流量占比；
根据所述每个载波的带宽、每个载波对应的小区数量以及所述支持所述目标载波的终端的渗透率，确定所述目标载波相对于所述目标移动通信系统中所有载波的业务承载能力占比；
根据所述目标载波的数据业务流量占比和业务承载能力占比，确定所述目标载波的载波吸纳效率。
可选的，所述根据所述每个载波承载的用户数据业务流量，确定所述目标载波相对于所述目标移动通信系统中所有载波的数据业务流量占比，包括：
根据所述每个载波承载的用户数据业务流量和第一公式，确定所述目标移动通信系统中所有载波的数据业务总流量，所述第一公式为：
Figure BDA0003046883010000031
其中，fi表示所述目标移动通信系统中第i个载波的数据业务流量，N表示所述目标移动通信系统中部署的载波数量，F表示所有载波的数据业务总流量；
根据所述目标载波的数据业务流量、所述目标移动通信系统中所有载波的数据业务总流量和第二公式，确定所述目标载波的数据业务流量占比，所述第二公式为：γ＝fk÷F×100％；
其中，γ表示所述目标载波的数据业务流量占比，fk表示所述目标载波的数据业务流量。
可选的，所述根据所述每个载波的带宽、每个载波对应的小区数量以及所述支持所述目标载波的终端的渗透率，确定所述目标载波相对于所述目标移动通信系统中所有载波的业务承载能力占比，包括：
根据所述每个载波的带宽、每个载波对应的小区数量、所述支持所述目标载波的终端的渗透率以及第三公式，确定所述目标载波的业务承载能力占比，所述第三公式为：
Figure BDA0003046883010000032
其中，bi表示所述目标移动通信系统中第i个载波的带宽的绝对值，bk表示所述目标载波的带宽的绝对值，ni表示所述目标移动通信系统中第i个载波对应的小区数量，nk表示所述目标载波对应的小区数量，sk表示支持所述目标载波的终端的渗透率，N表示所述目标移动通信系统中部署的载波数量，β表示所述目标载波的业务承载能力占比。
可选的，所述根据所述目标载波的数据业务流量占比和业务承载能力占比，确定所述目标载波的载波吸纳效率，包括：
将所述目标载波的数据业务流量占比和业务承载能力占比的比值，确定为所述目标载波的载波吸纳效率。
可选的，所述方法还包括：
接收目标人员输入的分析周期和分析区域范围；
所述获取目标移动通信系统中的移动通信信息，包括：
按照分析周期，获取所述分析区域范围内的目标移动通信系统中的移动通信信息。
本发明实施例的第二方面提供一种移动通信信息的处理装置，包括：
获取模块，用于获取目标移动通信系统中的移动通信信息，所述移动通信信息包括所述移动通信系统中部署的每个载波的带宽、每个载波承载的用户数据业务流量和每个载波对应的小区数量；
确定模块，用于根据所述移动通信信息，确定目标载波的载波吸纳效率，所述载波吸纳效率表示所述目标载波的资源使用率；
发送模块，用于将所述目标载波的载波吸纳效率与预设上限阈值和预设下限阈值进行比较，若所述载波吸纳效率大于所述预设上限阈值或小于所述预设下限阈值，则向目标终端发送提示信息，以指示目标人员根据所述提示信息采取相应措施。
本发明实施例的第三方面提供一种计算机设备，包括：至少一个处理器和存储器；
所述存储器存储计算机执行指令；
所述至少一个处理器执行所述存储器存储的计算机执行指令，使得所述至少一个处理器执行本发明实施例第一方面所述的移动通信信息的处理方法。
本发明实施例的第四方面提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有计算机执行指令，当处理器执行所述计算机执行指令时，实现本发明实施例第一方面所述的移动通信信息的处理方法。
本发明实施例的第五方面提供一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现本发明实施例第一方面所述的移动通信信息的处理方法。
本发明实施例提供一种移动通信信息的处理方法和装置，该方法通过根据获取到的目标移动通信系统中的移动通信信息来确定目标载波的载波吸纳效率，载波吸纳效率表示所述目标载波的资源使用率，由于移动通信信息中综合考虑到了每个载波承载的用户数据业务流量、每个载波对应的小区数量和每个载波的带宽，得到的载波吸纳率更能反应用户的真实使用情况，结合每个载波对应的小区数量和每个载波的带宽，能够使得到的目标载波的载波吸纳效率更加准确的反应每个载波的资源使用情况，通过根据移动通信网络中某一个载波对于用户数据业务流量的吸纳情况，来判断移动通信系统的效能，避免了传统的基于时间、空间、频率等维度所设计的资源效率指标容易受到系统内外干扰的影响的弊端。将所述目标载波的载波吸纳效率与预设上限阈值和预设下限阈值进行比较，当所述载波吸纳效率大于所述预设上限阈值或小于所述预设下限阈值，说明该目标载波存在问题，需要则向目标终端发送提示信息，以指示目标人员根据所述提示信息采取相应措施。提升了对载波的负载均衡效率，从而提升用户使用网络的体验。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本发明一示例性实施例示出的移动通信信息的处理方法的应用场景图；
图2是本发明一示例性实施例示出的移动通信信息的处理方法的流程示意图；
图3是本发明另一示例性实施例示出的移动通信信息的处理方法的流程示意图；
图4是本发明一示例性实施例示出的移动通信信息的处理装置的结构示意图；
图5是本发明一示例性实施例示出的计算机设备的结构示意图。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明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发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，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，都属于本发明保护的范围。
本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”、“第三”“第四”等(如果存在)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。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本发明的实施例例如能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
随着通信技术的发展，人们使用的移动网络已经从第一代移动通信系统发展成第五代移动通信系统，相应的网络速率也越来越高，也更能满足用户的网络使用需求。在建设通信系统时，直接采用了多个不同频率的载波来承担用户业务，频率较低的载波用来做底层覆盖，而频率较高的载波用来提升该通信系统在业务热点区域的负荷能力；或者是多个频段相近的载波共同分担网络中的业务量。并且，随着通信系统的发展，不断有新的频率被腾挪用来为新部署的移动通信系统扩容，比如此前用于部署2G移动通信系统的部分频段，被逐步重耕用于为4G扩容等。因此，导致同一个移动通信制式，往往会部署在两个以上的载波上。由于不同频率地载波覆盖能力不同等原因，经常会出现用户和业务量在某个载波上的大量聚集、导致载波之间的忙闲不均等问题，当出现载波间忙闲不均的问题时，拥塞的载波上用户感知很差，闲置的载波上没有业务量，这也就造成了宝贵频率资源的浪费。导致载波间忙闲不均的问题的主要原因有：第一，不同的载波的覆盖能力不同，低频的载波覆盖能力较强，中频和高频的载波覆盖能力依次减弱，覆盖能力强的载波较容易吸收到大量的业务量；第二，各个主设备商的载波间负载均衡算法作用效果存在差异，而且实际网络中载波间负载均衡算法的效果还受到具体参数配置等因素的影响，可能无法充分发挥作用；第三，不断有新的频率重耕到新的通信制式上，客观上造成了移动通信系统无线网络架构的改变，载波均衡的技术方案调整速度跟不上载波的增加和无线网络架构的变化速度。因此，技术人员为了控制各个载波都能充分发挥作用，在提高资源利用率地同时，提升用户感知，需要对每个载波的利用率进行估计，进而对移动通信系统资源效率使用情况的评价，根据评价结果对各个载波进行负载均衡处理。
相关技术中，常用于评价移动通信系统资源效率的方法是针对移动通信系统中的每个载波，在时、空、频等资源的占用情况方面进行统计，即通过移动通信系统中每个载波上有多大比例的时长有用户占用资源、用户对于空间资源的占用情况和用户对于频率资源的占用情况这三方面，实现移动通信系统资源效率使用情况的评价。比如，在4G长期演进(Long Term Evolution，LTE)移动通信系统中常用的物理资源块(Physical ResourceBlock，PRB)利用率，该指标是无线资源利用率指标在4G系统中的一个很有代表性的具体实现，它在时域和频域两个维度对4G移动通信的空口资源占用情况进行了评价。而在其他的2G、3G以及5G移动通信系统中，也会根据这些系统的具体技术特点，在时间、空间、频率等维度或者选取其中的某几个维度设计相关指标，对系统的使用效能进行评估。
然而，传统的基于时、空、频等维度所设计的资源效率指标处理方法不仅容易受到系统外干扰以及系统内干扰的影响，还可能会受到系统中信令开销、语音业务承载等其他因素的影响，因此，得到的每个载波的资源效率不准确，无法真实的反应用户数据业务的资源效率占用信息，从而导致载波负载均衡的准确率较低，影响用户体验。具体的，缺陷如下：第一，传统的基于时、空、频等维度所设计的资源效率指标容易受到系统外干扰以及系统内干扰的影响。当这些指标所反映的资源占用率高的时候，有可能并不是因为系统内用户占用了较多的资源，还有可能是系统内、外的干扰较强导致的结果，这时资源占用率其实是虚高的。例如4G系统的PRB利用率高，有可能是4G小区之间存在较强的干扰。这种情况下，PRB利用率高并不能给运营商带来更多的收入，资源占用的虚高很容易产生误导，导致技术人员错过网络中存在的严重干扰问题。第二，现有的基于时、空、频等维度所设计的资源效率指标，难免会受到系统中信令开销、语音业务承载等其他因素的影响，往往不能真实地反映出数据业务所产生的资源效率占用情况。第三，虽然可以利用传统的基于时、空、频等维度所设计的资源效率指标，在每个载波上求平均值进行评估和对比，但是由于前面两点所述存在的问题，这样的评估方法并不足够客观和实用。并且，移动通信系统中，往往存在某一个特定的载波受到的系统外干扰问题十分严重的问题，那么传统的基于时、空、频等维度所设计的资源效率指标评估这样的载波效率，所产生的误差更大，误导作用更加明显。第四，某一个移动通信制式的某一个载波的平均资源效率高还是低，即这个载波是不是充分发挥了资源效能，往往不能单独根据这一个载波的情况直接下结论。比如，某城市的4G网络分别部署在900MHz(后文简称L900)、1800MHz(后文简称L1800)、2100MHz(后文简称L2100)三个频段上，如果利用传统的PRB利用率指标定义，分别计算得到该城市L900的PRB利用率为10％、L1800的PRB利用率为13％、L2100的PRB利用率为11％，可知，该城市L900的资源效能虽然不高，但是由于该城市4G的三个频段资源效能差距不大，说明L900的配置使用并不存在问题，只是由于该城市4G网络的用户数量比较少、业务量比较低的原因造成的。但是，如果该城市L900的PRB利用率为10％、L1800的PRB利用率为70％、L2100的PRB利用率为20％，根据三个频段整体来看，才能判断出L900和L2100这两个频段上的载波的配置使用出现了问题，需要尽快对该城市的网络开展优化调整。因此，一个载波的使用效率情况，要根据该移动通信制式的所有载波的情况进行综合评估，才能得到比较准确的结论。
针对此缺陷，本发明的技术方案主要在于：根据移动通信系统网络中某一个载波对于应用层的数据业务流量的吸纳情况，来判断移动通信系统的效能情况。数据业务流量能够直接反应用户感知的数据，符合用户在该移动通信网络中的真实感受，而且避免了传统的基于时、空、频等维度所设计的资源效率指标容易受到系统内外干扰的影响的弊端。然后，基于应用层的数据业务流量，再综合考虑到该移动通信系统中所有载波承载的数据业务流量、带宽等信息得到每个载波的载波吸纳效率，综合考虑了同一个移动通信系统中的所有载波的资源效率使用水平，相比于传统的资源效率评价方法，能够更加准确的反应每一个载波的使用效能情况，并且通过设置载波吸纳率的合理范围，当发现存在某个载波的载波吸纳率不在合理范围内时，及时向目标终端发送提示信息，便于目标人员及时找到存在的问题载波，采取相应的负载均衡措施，从而大大提高移动通信网络问题定位和解决的时效。
图1是本发明一示例性实施例示出的移动通信信息的处理方法的应用场景图。
如图1所示，本实施例提供的应用场景的基本架构主要包括：服务端101，数据库102，目标终端103；其中，数据库中存储着移动通信网络中产生的大量移动通信信息，比如，预先给每个载波分配的带宽，每个载波承载的应用层的数据业务流量，每个载波对应覆盖的小区数量等等；服务端在数据库中获取相应的移动通信信息，然后对移动通信信息进行处理，将处理结果发送至目标终端，相关技术人员通过目标终端接收到的处理结果采取相应的措施。其中，目标终端可以是手机、平板等客户端，也可以是个人计算机等。
图2是本发明一示例性实施例示出的移动通信信息的处理方法的流程示意图，本实施例提供的方法的执行主体可以是图1所示实施例中的服务器。
如图2所示，本实施例提供的方法可以包括以下步骤。
S201，获取目标移动通信系统中的移动通信信息，所述移动通信信息包括所述移动通信系统中部署的每个载波的带宽、每个载波承载的用户数据业务流量和每个载波对应的小区数量。
其中，载波的带宽的单位可以统一为兆赫兹(MHz)，数据业务流量的单位的单位可是均为GB(Gigabyte)。
具体的，目标移动通信系统中的所有移动通信信息可以存储在数据库中，当需要对其进行分析的时候，服务器向数据库发送获取指令，数据库接收到获取指令后，将相应的移动通信信息发送至服务器。
S202，根据所述移动通信信息，确定目标载波的载波吸纳效率，所述载波吸纳效率表示所述目标载波的资源使用率。
具体的，假设目标移动通信信息共配置了N个载波，所要分析的目标载波是编号为k的载波的吸纳效率，k∈{1，2，3，…i…N}。
在一种可能的实施例中，参见图3，所述移动通信信息还包括支持所述目标载波的终端的渗透率，渗透率即为该目标移动通信系统网络中的所有终端中支持目标载波(即编号为k的载波)的终端的占比；所述根据所述移动通信信息，确定目标载波的载波吸纳效率，包括如下步骤：
S2021，根据所述每个载波承载的用户数据业务流量，确定所述目标载波相对于所述目标移动通信系统中所有载波的数据业务流量占比。
具体的，根据所述每个载波承载的用户数据业务流量和第一公式，确定所述目标移动通信系统中所有载波的数据业务总流量，所述第一公式为：
Figure BDA0003046883010000101
其中，fi表示所述目标移动通信系统中第i个载波所承载的数据业务流量，N表示所述目标移动通信系统中部署的载波数量，F表示所有载波所承载的数据业务总流量；然后，根据所述目标载波的数据业务流量、所述目标移动通信系统中所有载波的数据业务总流量和第二公式，确定所述目标载波的数据业务流量占比，所述第二公式为：γ＝fk÷F×100％；其中，γ表示所述目标载波的数据业务流量占比，fk表示所述目标载波的数据业务流量。
S2022，根据所述每个载波的带宽、每个载波对应的小区数量以及所述支持所述目标载波的终端的渗透率，确定所述目标载波相对于所述目标移动通信系统中所有载波的业务承载能力占比。
具体的，根据所述每个载波的带宽、每个载波对应的小区数量、所述支持所述目标载波的终端的渗透率以及第三公式，确定所述目标载波的业务承载能力占比，所述第三公式为：
Figure BDA0003046883010000102
其中，bi表示所述目标移动通信系统中第i个载波的带宽的绝对值，bk表示所述目标载波的带宽的绝对值，ni表示所述目标移动通信系统中第i个载波对应覆盖的小区数量，nk表示所述目标载波对应覆盖的小区数量，sk表示支持所述目标载波的终端的渗透率，N表示所述目标移动通信系统中部署的载波数量，β表示所述目标载波的业务承载能力占比。
S2023，根据所述目标载波的数据业务流量占比和业务承载能力占比，确定所述目标载波的载波吸纳效率。
具体的，将所述目标载波的数据业务流量占比和业务承载能力占比的比值，确定为所述目标载波的载波吸纳效率。计算公式为：载波吸纳效率＝γ÷β。
需要说明的是，支持所述目标载波的终端的渗透率即为：所有终端中，支持某个载波的终端占比。在移动通信现网中，往往并不是所有的终端都能够支持某一个特定的载波。因此，本实施例在计算载波的承载能力占比时，需要考虑相关地区范围内的支持该种载波的终端的渗透率因素。比如，极端情况下，如果支持目标载波的终端渗透率非常低，即sk非常小，必然会导致该载波吸收的流量非常少，本实施例加上sk，就是为了避免技术人员被偏低的载波吸纳效率所误导，进一步保证了评估结果的准确性。
本实施例中，在确定载波承载能力时，考虑的是以某一种载波的带宽、该载波的小区总数为基础，再附加考虑支持该载波终端的渗透率等共三个因素，综合计算出该载波的承载能力占该通信制式的所有载波的承载能力的比值。
S203，将所述目标载波的载波吸纳效率与预设上限阈值和预设下限阈值进行比较，若所述载波吸纳效率大于所述预设上限阈值或小于所述预设下限阈值，则向目标终端发送提示信息，以指示目标人员根据所述提示信息采取相应措施。
具体的，在计算得到不同载波的载波吸纳效率之后，设定一个下限阈值，再设定一个上限阈值，作为目标载波资源效率是否存在问题的判断标准，当载波吸纳效率高于上限阈值时，说明该载波承载业务量过多，负荷较重，可能导致用户感知变差；低于下限阈值时，就说明该载波承载的业务量过少，无线资源没有得到充分利用，相关问题需要尽快得到处理解决。服务器将大于上限阈值或小于下限阈值的目标载波信息(比如目标载波所在的频段)发送至目标终端，目标人员及时快速的找到出现问题的载波，如果特定时段特定区域的某个载波吸纳效率偏低，则需要分析是否这个载波的性能出了问题，可以但不限于从以下几个方面考虑：干扰强、互操作策略失当、弱覆盖、带宽配置较窄等。如果某个载波吸纳效率偏高，那么一定有其他的载波吸纳效率偏低，找到相应的载波之后，可以开展问题分析和解决。
在本实施例一种可能的情况下，上限阈值和下限阈值具体配置的数值，技术人员可以根据特定载波本来所应该发挥的作用来设定，比如主力承载数据业务的载波，其所承载的数据业务流量本来就应该比例较高，所以这两个阈值可以设置得高一些，比如上限阈值设置为0.9，下限阈值设置为0.8；而作为覆盖打底的低频载波，这样的载波一般不作为数据业务的主要承载，只是当其他载波覆盖变差时，用户和业务才会驻留到低频载波，针对这样的作为覆盖打底的低频载波，就可以考虑将两个阈值都设置得低一些，比如上限阈值设置为0.7，下限阈值设置为0.6。
本实施例中，根据移动通信系统网络中某一个载波对于应用层的数据业务流量的吸纳情况，来判断移动通信系统的效能情况。数据业务流量能够直接反应用户感知的数据，符合用户在该移动通信网络中的真实感受，而且避免了传统的基于时、空、频等维度所设计的资源效率指标容易受到系统内外干扰的影响的弊端。然后，基于应用层的数据业务流量，再综合考虑到该移动通信系统中所有载波承载的数据业务流量、带宽等信息得到每个载波的载波吸纳效率，综合考虑了同一个移动通信系统中的所有载波的资源效率使用水平，相比于传统的资源效率评价方法，能够更加准确的反应每一个载波的使用效能情况，并且通过设置载波吸纳率的合理范围，当发现存在某个载波的载波吸纳率不在合理范围内时，及时向目标终端发送提示信息，便于目标人员及时找到存在的问题载波，采取相应的负载均衡措施，从而大大提高移动通信网络问题定位和解决的时效。
在一种可能的实施例中，所述方法还包括：接收目标人员输入的分析周期和分析区域范围；所述获取目标移动通信系统中的移动通信信息，包括：按照分析周期，获取所述分析区域范围内的目标移动通信系统中的移动通信信息。
具体的，在对某一个载波吸纳效率进行分析时，分析周期和分析区域范围可以根据需求进行设定。分析周期可以是按月进行结果分析，也可以按照季度或者年度进行分析，分析区域范围可以是某个区域、某地市、某省或全国范围。目标人员可以通过手机等终端设备向服务器发送分析请求，该分析请求包括分析周期和分析区域范围，服务器根据目标人员的分析请求，在数据库中获取目标移动通信系统在分析区域范围内的分析周期内的移动通信数据。
为了更好的理解本申请，下面将以具体示例对本实施例进一步详细地描述。
示例性地，A地区的4G通信系统中的载波分别部署在900MHz(后文简称L900)、1800MHz(后文简称L1800)、2100MHz(后文简称L2100)这三个频段上。假设技术人员需要分析A地区2020年2月份运行在900MHz频段上的载波的载波吸纳效率，则服务器向数据库发送想要的获取请求，该获取请求包含时间信息(本实施例中为2020年2月)、地区信息(本实施例中为A地区)和通信系统信息(本实施例中为4G移动通信系统)，数据库接收到服务器发送的服务请求后，将A地区2月份4G通信系统中的移动通信信息发送给服务器，该移动通信信息包括部署在该4G系统中的三个载波各自配置的带宽、每个载波承载的用户数据业务流量和每个载波对应的小区数量，具体如下：载波L900共有100个小区，2月承载的数据业务总流量为1000GB，该100个小区所配置的带宽都是10MHz；L1800共有200个小区，该月承载的数据业务总流量为36000GB，该200个小区所配置的带宽都是20MHz；L2100共有100个小区，该月承载的数据业务总流量为17000GB，该100个小区所配置的带宽都是20MHz。进一步的，在数据库中获取到A地区中所有4G手机中支持载波L900的渗透率为90％。然后，根据上述第一公式和第二公式，计算载波L900相对于该4G移动通信系统中所有载波的数据业务流量占比γ＝fk÷F×100％＝1000÷(1000+36000+17000)×100％≈1.85％；然后，根据第三公式确定载波L900相对于该4G移动通信系统中所有载波的业务承载能力占比
Figure BDA0003046883010000131
Figure BDA0003046883010000132
Figure BDA0003046883010000133
进一步的，得到A地区中2月份的4G移动通信信息中的载波L900的吸纳效率＝γ÷β＝1.85％÷12.86％≈0.14。进一步的，考虑到在A地区内，载波L900仅作为覆盖打底的低频载波，针对这样的覆盖打底的低频载波，上限阈值可以设置为0.7，下限阈值可以设置为0.6。根据上述分析结果可知，载波L900吸纳效率低于下限阈值，仅为0.14，说明A地区的4G移动通信系统中部署的载波L900未能充分发挥作用，载波效率偏低。最后，将A地区的4G移动通信系统中部署的载波L900的相关信息发送至目标终端，以使技术人员尽快检查载波L900对应的100个小区的网络使用情况，针对性的提高A地区中载波L900的使用效率。
图4是本发明一示例性实施例示出的移动通信信息的处理装置的结构示意图。
如图4所示，本实施例提供的装置包括：
获取模块401，用于获取目标移动通信系统中的移动通信信息，所述移动通信信息包括所述移动通信系统中部署的每个载波的带宽、每个载波承载的用户数据业务流量和每个载波对应的小区数量；
确定模块402，用于根据所述移动通信信息，确定目标载波的载波吸纳效率，所述载波吸纳效率表示所述目标载波的资源使用率；
发送模块403，用于将所述目标载波的载波吸纳效率与预设上限阈值和预设下限阈值进行比较，若所述载波吸纳效率大于所述预设上限阈值或小于所述预设下限阈值，则向目标终端发送提示信息，以指示目标人员根据所述提示信息采取相应措施。
进一步的，所述移动通信信息还包括支持所述目标载波的终端的渗透率；所述确定模块具体用于：
根据所述每个载波承载的用户数据业务流量，确定所述目标载波相对于所述目标移动通信系统中所有载波的数据业务流量占比；
根据所述每个载波的带宽、每个载波对应的小区数量以及所述支持所述目标载波的终端的渗透率，确定所述目标载波相对于所述目标移动通信系统中所有载波的业务承载能力占比；
根据所述目标载波的数据业务流量占比和业务承载能力占比，确定所述目标载波的载波吸纳效率。
进一步的，所述确定模块具体用于：
根据所述每个载波承载的用户数据业务流量和第一公式，确定所述目标移动通信系统中所有载波的数据业务总流量，所述第一公式为：
Figure BDA0003046883010000141
其中，fi表示所述目标移动通信系统中第i个载波的数据业务流量，N表示所述目标移动通信系统中部署的载波数量，F表示所有载波的数据业务总流量；
根据所述目标载波的数据业务流量、所述目标移动通信系统中所有载波的数据业务总流量和第二公式，确定所述目标载波的数据业务流量占比，所述第二公式为：γ＝fk÷F×100％；
其中，γ表示所述目标载波的数据业务流量占比，fk表示所述目标载波的数据业务流量。
进一步的，所述确定模块具体用于：
根据所述每个载波的带宽、每个载波对应的小区数量、所述支持所述目标载波的终端的渗透率以及第三公式，确定所述目标载波的业务承载能力占比，所述第三公式为：
Figure BDA0003046883010000151
其中，bi表示所述目标移动通信系统中第i个载波的带宽的绝对值，bk表示所述目标载波的带宽的绝对值，ni表示所述目标移动通信系统中第i个载波对应的小区数量，nk表示所述目标载波对应的小区数量，sk表示支持所述目标载波的终端的渗透率，N表示所述目标移动通信系统中部署的载波数量，β表示所述目标载波的业务承载能力占比。
进一步的，所述确定模块具体用于：
将所述目标载波的数据业务流量占比和业务承载能力占比的比值，确定为所述目标载波的载波吸纳效率。
进一步的，所述装置还包括接收模块，用于接收目标人员输入的分析周期和分析区域范围；所述获取模块具体用于：按照分析周期，获取所述分析区域范围内的目标移动通信系统中的移动通信信息。
本实施例中提供的装置中的各个模块的实现过程可参考上述有关方法实施例中的详细描述。
图5为本发明实施例提供的计算机设备的硬件结构示意图。如图5所示，本实施例提供的计算机设备50包括：至少一个处理器501和存储器502。其中，处理器501、存储器502通过总线503连接。
在具体实现过程中，至少一个处理器501执行所述存储器502存储的计算机执行指令，使得至少一个处理器501执行上述方法实施例中的移动通信信息的处理方法。
处理器501的具体实现过程可参见上述方法实施例，其实现原理和技术效果类似，本实施例此处不再赘述。
在上述的图5所示的实施例中，应理解，处理器可以是中央处理单元(英文：Central Processing Unit，简称：CPU)，还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(英文：Digital Signal Processor，简称：DSP)、专用集成电路(英文：Application SpecificIntegrated Circuit，简称：ASIC)等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。结合发明所公开的方法的步骤可以直接体现为硬件处理器执行完成，或者用处理器中的硬件及软件模块组合执行完成。
存储器可能包含高速RAM存储器，也可能还包括非易失性存储NVM，例如至少一个磁盘存储器。
总线可以是工业标准体系结构(Industry Standard Architecture，ISA)总线、外部设备互连(Peripheral Component Interconnect，PCI)总线或扩展工业标准体系结构(Extended Industry Standard Architecture，EISA)总线等。总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便于表示，本申请附图中的总线并不限定仅有一根总线或一种类型的总线。
本申请的另一实施例提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有计算机执行指令，当处理器执行所述计算机执行指令时，实现上述方法实施例中的移动通信信息的处理方法。
本申请的另一实施例提供一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现本发明实施例第一方面所述的移动通信信息的处理方法。
上述的计算机可读存储介质，上述可读存储介质可以是由任何类型的易失性或非易失性存储设备或者它们的组合实现，如静态随机存取存储器(SRAM)，电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)，可擦除可编程只读存储器(EPROM)，可编程只读存储器(PROM)，只读存储器(ROM)，磁存储器，快闪存储器，磁盘或光盘。可读存储介质可以是通用或专用计算机能够存取的任何可用介质。
一种示例性的可读存储介质耦合至处理器，从而使处理器能够从该可读存储介质读取信息，且可向该可读存储介质写入信息。当然，可读存储介质也可以是处理器的组成部分。处理器和可读存储介质可以位于专用集成电路(Application Specific IntegratedCircuits，简称：ASIC)中。当然，处理器和可读存储介质也可以作为分立组件存在于设备中。
本领域普通技术人员可以理解：实现上述各方法实施例的全部或部分步骤可以通过程序指令相关的硬件来完成。前述的程序可以存储于一计算机可读取存储介质中。该程序在执行时，执行包括上述各方法实施例的步骤；而前述的存储介质包括：ROM、RAM、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
最后应说明的是：以上各实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述各实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分或者全部技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的范围。

Claims (7)

1.一种移动通信信息的处理方法，其特征在于，包括：
获取目标移动通信系统中的移动通信信息，所述移动通信信息包括所述移动通信系统中部署的每个载波的带宽、每个载波承载的用户数据业务流量和每个载波对应的小区数量；
根据所述移动通信信息，确定目标载波的载波吸纳效率，所述载波吸纳效率表示所述目标载波的资源使用率；
将所述目标载波的载波吸纳效率与预设上限阈值和预设下限阈值进行比较，若所述载波吸纳效率大于所述预设上限阈值或小于所述预设下限阈值，则向目标终端发送提示信息，以指示目标人员根据所述提示信息采取相应措施；
所述移动通信信息还包括支持所述目标载波的终端的渗透率；所述根据所述移动通信信息，确定目标载波的载波吸纳效率，包括：
根据所述每个载波承载的用户数据业务流量，确定所述目标载波相对于所述目标移动通信系统中所有载波的数据业务流量占比；根据所述每个载波的带宽、每个载波对应的小区数量以及所述支持所述目标载波的终端的渗透率，确定所述目标载波相对于所述目标移动通信系统中所有载波的业务承载能力占比；根据所述目标载波的数据业务流量占比和业务承载能力占比，确定所述目标载波的载波吸纳效率；
所述根据所述每个载波的带宽、每个载波对应的小区数量以及所述支持所述目标载波的终端的渗透率，确定所述目标载波相对于所述目标移动通信系统中所有载波的业务承载能力占比，包括：
根据所述每个载波的带宽、每个载波对应的小区数量、所述支持所述目标载波的终端的渗透率以及第三公式，确定所述目标载波的业务承载能力占比，所述第三公式为：
Figure FDA0003983632190000011
其中，bi表示所述目标移动通信系统中第i个载波的带宽的绝对值，bk表示所述目标载波的带宽的绝对值，ni表示所述目标移动通信系统中第i个载波对应的小区数量，nk表示所述目标载波对应的小区数量，sk表示支持所述目标载波的终端的渗透率，N表示所述目标移动通信系统中部署的载波数量，β表示所述目标载波的业务承载能力占比。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述每个载波承载的用户数据业务流量，确定所述目标载波相对于所述目标移动通信系统中所有载波的数据业务流量占比，包括：
根据所述每个载波承载的用户数据业务流量和第一公式，确定所述目标移动通信系统中所有载波的数据业务总流量，所述第一公式为：
Figure FDA0003983632190000021
其中，fi表示所述目标移动通信系统中第i个载波的数据业务流量，N表示所述目标移动通信系统中部署的载波数量，F表示所有载波的数据业务总流量；
根据所述目标载波的数据业务流量、所述目标移动通信系统中所有载波的数据业务总流量和第二公式，确定所述目标载波的数据业务流量占比，所述第二公式为：γ＝fk÷F×100％；
其中，γ表示所述目标载波的数据业务流量占比，fk表示所述目标载波的数据业务流量。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标载波的数据业务流量占比和业务承载能力占比，确定所述目标载波的载波吸纳效率，包括：
将所述目标载波的数据业务流量占比和业务承载能力占比的比值，确定为所述目标载波的载波吸纳效率。
4.根据权利要求1-3任一项所述的方法，其特征在于，还包括：
接收目标人员输入的分析周期和分析区域范围；
所述获取目标移动通信系统中的移动通信信息，包括：
按照分析周期，获取所述分析区域范围内的目标移动通信系统中的移动通信信息。
5.一种移动通信信息的处理装置，其特征在于，包括：
获取模块，用于获取目标移动通信系统中的移动通信信息，所述移动通信信息包括所述移动通信系统中部署的每个载波的带宽、每个载波承载的用户数据业务流量和每个载波对应的小区数量；
确定模块，用于根据所述移动通信信息，确定目标载波的载波吸纳效率，所述载波吸纳效率表示所述目标载波的资源使用率；
发送模块，用于将所述目标载波的载波吸纳效率与预设上限阈值和预设下限阈值进行比较，若所述载波吸纳效率大于所述预设上限阈值或小于所述预设下限阈值，则向目标终端发送提示信息，以指示目标人员根据所述提示信息采取相应措施；
所述移动通信信息还包括支持所述目标载波的终端的渗透率；所述确定模块，具体用于根据所述每个载波承载的用户数据业务流量，确定所述目标载波相对于所述目标移动通信系统中所有载波的数据业务流量占比；根据所述每个载波的带宽、每个载波对应的小区数量以及所述支持所述目标载波的终端的渗透率，确定所述目标载波相对于所述目标移动通信系统中所有载波的业务承载能力占比；根据所述目标载波的数据业务流量占比和业务承载能力占比，确定所述目标载波的载波吸纳效率；
所述确定模块，具体用于，根据所述每个载波的带宽、每个载波对应的小区数量、所述支持所述目标载波的终端的渗透率以及第三公式，确定所述目标载波的业务承载能力占比，所述第三公式为：
Figure FDA0003983632190000031
其中，bi表示所述目标移动通信系统中第i个载波的带宽的绝对值，bk表示所述目标载波的带宽的绝对值，ni表示所述目标移动通信系统中第i个载波对应的小区数量，nk表示所述目标载波对应的小区数量，sk表示支持所述目标载波的终端的渗透率，N表示所述目标移动通信系统中部署的载波数量，β表示所述目标载波的业务承载能力占比。
6.一种计算机设备，其特征在于，包括：至少一个处理器和存储器；
所述存储器存储计算机执行指令；
所述至少一个处理器执行所述存储器存储的计算机执行指令，使得所述至少一个处理器执行如权利要求1-4任一项所述的移动通信信息的处理方法。
7.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质中存储有计算机执行指令，当处理器执行所述计算机执行指令时，实现如权利要求1-4任一项所述的移动通信信息的处理方法。
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