使无线电网络模型匹配于实际无线电网络的状况的方法和装置

摘要

本发明涉及一种方法和一种装置，用于根据在测量位置处从实际无线电网络获得的模型量的测量数据使无线电网络模型匹配于实际无线电网络的状况，该实际无线电网络提供依赖于位置的模型量。为了以简单的方式借助于测量数据使无线电网络模型匹配于无线电网络中的实际状况，通过在使模型量匹配于测量数据的意义上的数学运算根据测量数据直接修改每一个模型量。因此，不是根据测量数据来改变无线电网络模型的参数，而是直接修改模型量。

说明书

技术领域

本发明涉及一种根据在测量位置处从实际无线电网络所获得的模型量的测量数据使无线电网络模型匹配于实际无线电网络的状况的方法，该实际无线电网络提供依赖于位置的模型量。

本发明此外还涉及一种用于执行该方法的装置。

背景技术

例如移动无线电网络的无线电网络包括分布在地面上的发射站。每个发射站为一个“无线电小区”服务。这些无线电小区中的每一个被分配“小区标识”。确定的对于无线电小区的规划和功能来说相关的量在无线电小区的面积上变化，例如“路径损耗数据”。该量表征物理上所基于的无线电传播衰减。在发射站的预定的、在预定方向上所发射的发射功率的情况下，终端设备、例如移动电话上的接收功率随着不断远离发射站而减小。这种减小由以下情况引起，即与在光的传播情况下类似，所发出的发射功率分布到随着距离而变得更大的波阵面面积上。但是，这种减小也由吸收或者由建筑或地形拓扑决定。

为了规划和优化无线电网络，创建无线电网络模型。为此目的，无线电小区的区域被划分为相对小的面积块的栅格。于是，给这些面积块中的每一个分配“模型量”。这些模型量是对于无线电小区的功能来说相关的量的、适用于该面积块的值。这样的量尤其是路径损耗。也可能的是，在无线电小区的确定的点处以不同的强度、例如通过在不同路径上具有不同的强度的反射和时延来接收发射站的发射功率。于是，脉冲形式的发射信号将作为多个延时的具有不同高度的脉冲被接收。因此称为“脉冲响应”。这种模型量的被分配给各个面积块的值分别形成矩阵。

在规划阶段中、也即在安装无线电网络之前，不能够测量相关的物理量。即使在安装了无线电网络之后也不能测量每个单个面积块中的这种物理量、例如路径损耗。大多数面积块根本不能毫无问题地到达。此外，每个面积块中的这种测量的花费是极其高的。由于该原因，已经开发了用于预测无线电信道的数学模型，该数学模型根据物理定律或凭经验发现的关系对不同的影响量以及它们对例如路径损耗的影响进行建模。该模型包含确定的参数。

这样获得的信道模型一般仅仅不完全与实际一致。需要首先根据实际量的测量数据使所获得的信道模型尽可能好地与实际匹配。为此目的，在已知的方法中，根据测量数据改变信道模型的参数。逐步地匹配信道模型的参数和项，并由此重复地重新计算路径损耗值。该方法是花费很高的，因为不知道：哪个参数以哪种方式对测量数据与模型量之间的偏差负责，也即必须如何改变参数以便使模型与实际之间的偏差最小化。

这种现有技术的一个例子是D.J.Y Lee和W.C.Y Lee发表的名称为“Fine Tune Lee Model”的出版物(2000年9月18日-21日召开的IEEE Conference on Personal，Indoor ans Mobile RadioCommunications，第406-410页)。

通过WO 02/073997 A1已知一种用于使路径损耗模型匹配于实际无线电网络的状况的方法，在该方法中首先根据关于基站的信息(也即发射功率、发射模式和高度)、拓扑信息、以及在测量位置处的测量数据(也即信号强度)获得路径损耗模型。在此，通过实际的测量数据来支持根据物理情况得出的模型。如上面已经描述的，测量数据影响模型的参数。这种路径损耗模型为所考察的发射区域的每个点提供路径损耗值的形式的模型量。通常得出如此由模型所获得的路径损耗值与实际的测量数据之间的偏差。这种偏差可归因于遮蔽。为了考虑到这种遮蔽，在另一步骤中统计地分析这种遮蔽，由此得出用于在所考察的区域中预测遮蔽的参数。因此，将第二模型用于遮蔽，该第二模型的参数根据测量数据与由第一模型得到的路径损耗值之间的偏差来确定。如此获得的遮蔽值被叠加到由第一模型得到的路径损耗值上。当测量值非常可靠时，则如此由模型得到的在测量位置处的路径损耗值可以用实际的测量数据来代替。在测量值的可靠性较低的情况下，代替测量值，使用测量数据与模型量的加权平均值。

因此，在按照WO 02/073997的方法中，在两个步骤中使用两种模型，这两个模型的参数根据在确定的测量位置处所获得的测量数据来确定。如在前面已经提及的现有技术的情况下一样，这里也涉及模型的参数的确定。必要时在测量位置自身处用实际的测量数据来代替模型量。

发明内容

本发明所基于的任务是，以比在现有技术情况下更简单的方式借助于测量数据使无线电网络模型匹配于无线电网络中的实际情况。

在文章开头所提到的那种方法的情况下，该任务根据本发明通过以下方式来解决，即：

-确定无线电小区的细格网，通过所述细格网形成小的面积块，其中通过无线电网络模型给每个面积块分配模型量的值，

-预先给定数学运算，以便在使模型量匹配于测量数据的意义上修改细格网的所有面积块的模型量，

-其中对于每个面积块来说，该数学运算分别直接依赖于有关面积块的测量数据和位置。

因此，根据本发明方法，不是根据测量数据来改变无线电网络模型的参数，而是直接修改模型量。在所有面积块的模型量的情况下，这按照确定的数学运算来实现。该运算分别直接依赖于有关面积块的测量数据和位置。

本发明方法可以优选地通过以下方法步骤来执行：

-确定与细格网叠加的粗格网，通过所述粗格网形成分别包括细格网的多个面积块的区域，

-在测量位置处得到测量数据，以及

-根据在不同区域中得到的测量数据通过数学运算来修改所述区域中的被分配给面积块的模型量。

所述数学运算可以包括内插。

该内插可以借助于以下方法步骤来执行：

-将粗格网的各区域的测量位置中的测量数据分别概括为表征这些测量数据的一般量的值，

-确定粗格网的该区域内的参考点，给该参考点分配表征测量数据的值，

-确定围绕参考点的影响半径，

-根据面积部分与参考点之间的相应距离的下降函数改变所述影响半径内的所有面积部分中的模型量。

有利的是，表征测量数据的量的值是测量数据的(算术或几何)平均值。它也可以是加权平均值。

本发明方法的一个优选的应用在于，所述模型量是被建模的路径损耗数据，并且所述测量数据是根据从无线电网络的无线电小区发出的参考信号的接收功率所确定的路径损耗数据。

但是，所述模型量也可以是在上述意义上的被建模的脉冲响应。该脉冲响应通过多个物理量、即接收功率或者路径损耗数据和相关的相位差或时延差来表征。这些物理量可以被概括为矩阵。

优选地，首先设有以下方法步骤：

-获得在整个无线电小区上的测量数据，

-确定表征这些测量数据的量的值，

-形成表征在整个无线电小区上的模型量的量的值，

-形成表征测量数据和模型数据的量的值的差值，以及

-对所述模型量修正该差值。

在此情况下，有利地在这里表征模型量和测量数据的量的值也是平均值。

以这种方式，首先消除整个无线电网络模型与所测量的测量数据之间的“偏移”。在无线电小区上的测量数据的平均值与该无线电小区中的所有模型量的平均值重合。尽管如此仍可能存在并且一般将存在局部偏差。于是以上述方式补偿该局部偏差。

用于执行所述方法的装置具有数据库和测量设备，在所述数据库中存储有具有依赖于位置的模型量的虚拟无线电网络模型，所述测量设备用于在测量位置处产生被建模的实际无线电网络的依赖于位置的测量数据，根据本发明，该装置的特征在于数据处理装置，通过该数据处理装置能够直接根据所述测量数据通过在使模型量匹配于测量数据的意义上的数学运算来修改每一个模型量。

在此，所述测量设备可以响应于由无线电小区发射的参考信号的接收功率。此外，所述测量设备可以被设立用于检测无线电小区的标识。所述测量设备优选地是移动的，例如被安装在驶出无线电小区范围内的街道的测量车辆上。所述测量设备也可以是无线电网络的终端设备。此外合理的是，所述测量设备包含用于确定相应的当前的接收位置的装置、例如用于卫星导航的接收器。此外，可以设置有用于将测量数据分别与无线电小区的标识和在测量时刻的位置一起进行记录和输出的装置。

于是，根据以上述方式被匹配的无线电网络模型，可以例如通过改变发射站的天线角度来优化无线电网络。

附图说明

下面参考附图更详细地说明本发明的实施例。

图1是用于说明本发明方法的示意图并且示出在无线电小区的区域上的细格网和粗格网，其中通过细格网来确定小的面积块，而通过粗格网来确定较大的区域，该较大的区域包括细格网的多个面积块。

图2是用于执行本发明方法的装置的示意图。

图3是一个框图并且示出本发明方法的总流程。

图4是一个框图并且详细示出按照图3的框48的预处理。

图5是一个框图并且详细示出按照图3的框50的总偏移修正。

图6是一个框图并且详细示出按照图3的框52的局部匹配。

图7是一个示意图并且示出通过实际的测量值对最初存在的路径损耗矩阵的修正。

图8是一个示意图并且以等高线的形式示出从参考点向所有侧下降的内插函数的过程。

具体实施方式

在图1中用10表示细格网，该细格网将无线电网络的无线电小区划分为小的面积块12的栅格。给每个面积块12分配模型量的值。这些模型量例如由路径损耗数据构成。路径损耗数据说明从发射站朝有关面积块12的方向发射的发射功率在直至有关面积块12的无线电信道上的衰减。通过点14来表示被分配给面积块12的模型量。模型量从信道模型中得到。该信道模型首先是作为数学模型在考虑诸如距离、地形拓扑、建筑、和植物等不同影响的情况下也根据凭经验发现的关系被开发的。该信道模型一般还是不与实际一致。通过测量使该信道模型与实际匹配。在此，不能在每个单个面积块中进行所述测量。在图1中，沿着路径16进行模型量或物理量、例如接收功率的实际值的测量，其中根据所述物理量推导出模型量，根据接收功率得到路径损耗数据。该路径例如可以是街道，测量车辆沿着该街道行驶。得到依赖于位置的测量数据，这些测量数据在图1中用点18来表示。

根据不检测所有面积块12的这些测量数据18，通过内插直接进行模型量14的修正。这按以下方式来实现：

将粗格网20叠加到细格网10上。粗格网20将无线电小区划分为区域22。这些区域22中的每一个包括较多数量的小的面积块12。在这些区域22中的每一个中确定一个参考点24。合理地，该参考点24是基本上矩形的区域22的中点。

为了修正无线电网络模型，现在如下采取措施：

首先进行整个无线电小区的模型量的偏移的全局修正。为此目的，在整个无线电小区上一方面形成测量值的平均值，另一方面形成模型量的平均值。模型量全部都被修正这些平均值的差值。

但是，该步骤还是允许测量值与如此被修正的模型量之间的局部偏差。通过内插进行模型量的另外的局部匹配。为此目的，为粗格网20的每个区域22形成测量数据的平均值，其中在每个区域中获得该测量数据。这样的区域的中点24中的模型量被设置为依赖于该平均值的值。该区域的另外的面积块12的模型量根据从该点出发随着与中点的距离的增加而减小的函数来修正。

在图2中示出了用于执行所述方法的装置。在图2中用26来表示无线电网络，该无线电网络在此被示意性地示出。测量设备28接收来自无线电网络的测量数据。该测量设备28是移动的，并且在本实例中沿着图1的路径16移动。该测量设备28可以被安装在测量车辆上。该测量设备28也可以是无线电网络的终端设备。该测量设备包含用于确定测量设备的当前位置的设备。该设备可以是卫星导航接收器(例如GPS)或者定向设备，该定向设备通过测定多个发射站的方位来确定所述测量设备的位置。

所述无线电网络包括多个可能重叠的无线电小区。每个无线电小区具有其自身的标识。所述测量设备响应这些标识。由此，所得到的测量数据可以在重叠的情况下分别被分配给各个无线电小区。

测量设备28可以确定、记录以及输出所获得的测量数据。

无线电网络26的数据被存储在数据库32中。其中还有“最初的”、未修正的无线电网络模型的模型量。在图2中这通过数据库32与无线电网络26之间的双向接口来示出。数据库32又经由双向接口34与计算设备36进行数据交换。

在计算设备36中，首先将具有无线电网络规划数据形式的模型量的无线电网络模型存储在存储器38中。计算单元40从测量设备28获得测量数据。这通过箭头42来表示。该计算单元40与存储器38进行双向数据交换。因此，计算单元40获得无线电网络模型的模型量和测量数据。计算单元据此执行上述的数据运算、即模型量相对于测量量的偏移的修正和随后的局部修正。如此被修正的模型量被回传到存储器中，并且经由接口34被存储在数据库32中。计算单元40由被委托进行无线电网络规划和优化的人员操作。

所述数据库经由接口30从无线电网络26获得关于无线电网络中的变化的信息或者例如关于未建立的连接的数量的信息。这些信息在优化无线电网络时被考虑。

在依照图3的本发明方法的具体实施中，存在具有UMTS网络的66个发射站的、大小约为53km²的城区的无线电网络规划数据44。每一个发射站支配一至三个分别有独立的天线的小区。

在无线电网络规划数据中包含有地形高度图，借助该地形高度图根据相当粗略的无线电传播模型为所有无线电小区计算路径损耗矩阵。尤其是在该传播模型中可能没有注意所考察的区域中的建筑结构的影响，因为对此不存在任何数据。因此，就这点而言，应当预料到这些路径损耗预测数据与在该区域中所记录的路径损耗的测量值之间的部分明显的偏差。为路径损耗矩阵选择了25m×25m的分辨率，由此确定权利要求1中所提到的细格网的小的面积块。

此外，在无线电网络规划数据中也包含有关于发射站位置、在无线电小区处所使用的天线连同其方向以及其他附加衰减因子的说明。天线通过其天线图的适当的三维建模来表示。此外，在无线电网络规划数据中以扰码形式存储有从各个无线电小区被发射的参考或导频信号的发射功率以及同样被发射的小区标识。借助于这些说明，可以根据矩阵中所给出的路径损耗同样以矩阵形式计算导频信号的被预测的接收功率的平面分布。该接收功率矩阵具有与所基于的路径损耗矩阵相同的栅格划分，即在该实例中为25m×25m。

在UMTS无线电网络的由现有的无线电网络规划数据所反映的实际区域中，已经利用移动无线电测量设备执行了测量。所述测量设备不仅能够测量导频信号的接收功率，而且还能够根据相应的扰码检测：从哪个无线电小区发射了相应的导频信号。此外，针对每个所记录的测量值，通过GPS接收器确定了接收位置并且同样存储了该接收位置。在测量期间，利用移动无线电测量设备驶出一系列街道，以便从所考察的区域中提供足够数量的测量值46作为按照图3的输入数据。为了在匹配之前将测量值与导频信号的接收功率的预测值相比较，首先局部适当地对两者求平均值，并且接着在所有测量位置处进行比较。在本实例中在此情况下得到，在它们之间在标准偏差超过11dB时存在超过13.5dB的平均偏差。

本发明方法已经在计算设备上被实现，使得可以借助于测量值自动地进行路径损耗矩阵的匹配。首先在步骤48中对输入数据进行预处理。按照图4，在此首先在步骤56中确定具有250m×250m的栅格的粗格网，其中该粗格网的两个相邻面积块的距离大约对应于存在测量值的两条街道的平均距离。然后，利用该参数化，在步骤58中将测量值在地理上分配给粗格网的相应的面积块，并且在步骤60中逐小区地求平均值。此外，在步骤62中，不仅总体上而且针对粗格网的每个面积块对所有的被分配给某一小区的测量值进行计数。在此，通过相应小区的分别所测量的扰码来建立小区分配。在步骤64中，根据每个小区的测量值的总数来决定：是否应针对相应的小区进行在本发明的意义上的路径损耗矩阵的匹配。如果对于小区而言存在过少的测量值，则放弃匹配，因为现有的测量值不足够可靠。对于一些无线电小区来说，例如不存在测量数据，因为它们在测量行驶期间是关闭的并且未进行发射。合乎逻辑地，这些小区自动地被排除在匹配之外。此外，在步骤66中针对每个无线电小区和粗格网的面积块确定：是否存在足够用于稍后的局部匹配的测量值。如果某一小区的确定面积块中的测量值的数量低于预定的最小数量，则相应小区的相应面积块被排除在局部匹配之外。

然后，在按照图3的两个步骤50和52中进行借助于测量值的对路径损耗矩阵的真正匹配：

首先，依照图5中的流程图执行每个小区的总匹配，对于所述小区而言存在足够多的测量值。为此，在步骤68中逐小区地对所有的经由扰码被分配给相应无线电小区的测量值求平均值。此外，在步骤70中，针对每个小区，对在相应测量位置处的导频信号的所预测的接收功率值求平均值，并且将两个平均值相互比较。在步骤72中，两个平均值的比例(或者以对数单元分贝-差值)得出预测值相对于测量值的总偏移。在步骤74中，细格网的所有面积块的相应的矩阵值被修正该总偏移。

于是在第二步中依照图6中的流程图进行路径损耗矩阵的局部匹配。在步骤76中，针对粗格网的每个面积块，将相应的中点确定为参考点。然后，在步骤78中，针对每个小区以及粗格网的每个面积块，确定先前求平均值的测量值与导频信号的所预测的接收功率值之间的偏差。随后在步骤80中逐小区地将这些偏差(另外也称为测量偏移值)分配给相应的参考点。在将测量偏移值用作采样点(Stuetzstelle)的情况下，在步骤82中形成内插函数，在所述内插函数中采样点之间的中间空隙根据随距离而下降的函数来填充。在图7中针对任意的小区示出了示范性的内插函数88，其中通过点86来给出采样点中的测量偏移值。针对内插函数，可以限定围绕每个采样点的影响半径，该影响半径说明随距离而下降的函数的影响范围。该影响半径例如可以对应于粗格网的栅格宽度(这里即250m)。图8示出示范性的内插函数88的等高线。可以清楚地看出围绕采样点的椭圆，这些椭圆说明随距离不断增加的下降。在形成内插函数之后，在步骤84中将该内插函数应用于相应小区的最初的路径损耗矩阵90的所有小的面积块。如果以对数标度给出两个矩阵，则该运算是相加。结果是在图7中右边示出的匹配的路径损耗矩阵92，该路径损耗矩阵92包含相应小区的所测量的导频信号接收功率的影响。与最初的路径损耗矩阵90相比，可明显看出所述内插函数的效果。因此，可以清楚地重新找到示范性选取的三个采样值86作为所得到的路径损耗矩阵中的相应的提高94。

由于计算技术的自动化，可以针对所有路径损耗矩阵在几秒内完全执行这种两级方法。在使所有无线电小区的路径损耗矩阵以所述方式匹配于测量值之后，执行测量数据与所预测的接收功率矩阵之间的再次比较。在此已经确定：在标准偏差低于9dB时平均偏差可以被减小为低于1.4dB。