一種基于凹凸決策單元的無線網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃方法

曹桓（中國(guó)移動(dòng)通信集團(tuán)設(shè)計(jì)院有限公司四川分公司，成都 610045）

一種基于凹凸決策單元的無線網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃方法

曹桓
（中國(guó)移動(dòng)通信集團(tuán)設(shè)計(jì)院有限公司四川分公司，成都 610045）

雖然C2R模型和DEA技術(shù)均為現(xiàn)有技術(shù)中較為成熟的技術(shù)，但是將其引入現(xiàn)有的網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃資源配置過程中，并相應(yīng)做出算法改進(jìn)，提出一種基于凹凸決策單元網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃方法，在國(guó)內(nèi)還是首次。該方法在業(yè)務(wù)量預(yù)測(cè)和網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃部署之間增加了一個(gè)指示器，來對(duì)所分配的資源進(jìn)行相對(duì)有效性評(píng)價(jià)，通過判斷決策單元資源分配的冗余量或是不足量來定量化、顯性化的指導(dǎo)資源分配。

網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃； 資源配置；決策單元；數(shù)據(jù)包絡(luò)分析

1 引言

無線網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃的關(guān)鍵任務(wù)是容量規(guī)劃和覆蓋規(guī)劃，在容量規(guī)劃中，根據(jù)業(yè)務(wù)量對(duì)話音及數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)承載量進(jìn)行預(yù)測(cè)，按照設(shè)定的利用率目標(biāo)進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)容量配置測(cè)算，以滿足未來容量發(fā)展需求；在覆蓋規(guī)劃中，根據(jù)發(fā)展戰(zhàn)略和市場(chǎng)策略進(jìn)行規(guī)劃部署。規(guī)劃目標(biāo)是在一定的成本約束下，在滿足網(wǎng)絡(luò)服務(wù)質(zhì)量的前提下，建設(shè)一個(gè)容量和覆蓋范圍都盡可能大的網(wǎng)絡(luò)，并能適應(yīng)未來網(wǎng)絡(luò)發(fā)展和擴(kuò)容的要求。網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃方案的優(yōu)劣直接關(guān)系到服務(wù)質(zhì)量的高低、建設(shè)投資的多少、經(jīng)濟(jì)效益的好壞，其重要性是顯而易見的。

現(xiàn)有網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃流程對(duì)網(wǎng)絡(luò)部署相關(guān)容量、載頻參數(shù)的選擇均主要依據(jù)對(duì)業(yè)務(wù)量預(yù)測(cè)結(jié)果。在移動(dòng)通信用戶高速的發(fā)展階段，網(wǎng)絡(luò)建設(shè)資源的投入是粗放式的，資源相對(duì)寬裕，網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃部署的重點(diǎn)在于精確的預(yù)測(cè)業(yè)務(wù)發(fā)展需求，這樣的網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃流程以其目標(biāo)導(dǎo)向性強(qiáng)，快速部署，十分的高效。

2 現(xiàn)有的無線網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃技術(shù)

但是，無線通信網(wǎng)絡(luò)的高速化、寬帶化、泛在化的發(fā)展，網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)變得越來越復(fù)雜，用戶對(duì)無線接入網(wǎng)絡(luò)所提供的服務(wù)質(zhì)量要求也越來越高。而且隨著移動(dòng)通信用戶發(fā)展的飽和，行業(yè)重心向流量經(jīng)營(yíng)發(fā)生轉(zhuǎn)移，OTT （Over the Top，互聯(lián)網(wǎng)公司越過運(yùn)營(yíng)商）業(yè)務(wù)的加速替代，流量爆炸式增長(zhǎng)，流量單價(jià)的快速持續(xù)走低，對(duì)網(wǎng)絡(luò)建設(shè)提出了新的挑戰(zhàn)。需要重點(diǎn)考慮網(wǎng)絡(luò)資源的精確投放，然而實(shí)際規(guī)劃實(shí)踐中，尤其是面臨網(wǎng)絡(luò)資源配置的時(shí)候，往往會(huì)同時(shí)面臨資源總量約束和持續(xù)的收入增長(zhǎng)壓力，有限的資源不能滿足所有業(yè)務(wù)發(fā)展需求的投放，必須有所取舍。

現(xiàn)有的無線網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃技術(shù)（如圖1所示），傾向以滿足業(yè)務(wù)需求為主，無法有效體現(xiàn)不同應(yīng)用場(chǎng)景無線基站投入、頻譜使用、網(wǎng)絡(luò)利用率等因素對(duì)運(yùn)營(yíng)收入、網(wǎng)絡(luò)覆蓋、頻譜利用等影響。因此，很有必要建立新的方法體系，劃小網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃業(yè)務(wù)區(qū)，評(píng)估哪些應(yīng)該“取”、取多少量，哪些應(yīng)該“舍”，舍多少量時(shí)，假定的發(fā)展目標(biāo)還可以接受。

圖1 現(xiàn)有的無線網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃基本流程

3 基于凹凸決策單元的規(guī)劃方法

如上所述，現(xiàn)有的網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃技術(shù)主要存在兩點(diǎn)問題，（1）在業(yè)務(wù)量預(yù)測(cè)與無線網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃部署之間缺乏對(duì)所分配資源的相對(duì)有效性評(píng)價(jià)；（2）在規(guī)劃決策階段，缺乏無線網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃部署方案對(duì)約束條件和假定目標(biāo)的關(guān)聯(lián)分析，即缺乏一個(gè)“指示器”來引導(dǎo)網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃部署。

基于凹凸決策單元的網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃方法（以下簡(jiǎn)稱本方法）是在現(xiàn)有技術(shù)的基礎(chǔ)上，劃分子規(guī)劃業(yè)務(wù)單元，新增一個(gè)指示器（如圖2所示）來實(shí)現(xiàn)對(duì)規(guī)劃方案的評(píng)估和優(yōu)化調(diào)整。DEA（Data Envelopment Analysis，數(shù)據(jù)包絡(luò)分析）是一種評(píng)價(jià)相對(duì)效率的技術(shù)，其顯著的優(yōu)點(diǎn)是，在“相對(duì)效率”概念基礎(chǔ)上發(fā)展起來的一種系統(tǒng)方法，在避免主觀因素和簡(jiǎn)化運(yùn)算等方面有著優(yōu)越的性能。雖然C2R模型和DEA技術(shù)均為現(xiàn)有技術(shù)中較為成熟的技術(shù)，但是將其引入現(xiàn)有的網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃資源配置過程中，并相應(yīng)做出算法改進(jìn)，提出一種基于凹凸決策單元網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃方法，在國(guó)內(nèi)還是第一次。在DEA分析模型中，一般將每個(gè)子規(guī)劃業(yè)務(wù)區(qū)稱為DMU（Decision Making Unit，決策單元）。與此同時(shí)，該圖也是本方法系統(tǒng)級(jí)原理結(jié)構(gòu)示意，其具體實(shí)現(xiàn)方案包括如何劃分決策單元、指示器評(píng)估算法的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)。

決策單元，子規(guī)劃業(yè)務(wù)區(qū)，也就是評(píng)估對(duì)象，上述規(guī)劃對(duì)象中選擇的是無線網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃場(chǎng)景，城區(qū)網(wǎng)絡(luò)、縣城網(wǎng)絡(luò)、農(nóng)村網(wǎng)絡(luò)、道路網(wǎng)絡(luò)，作為評(píng)估對(duì)象。通常而言，劃分決策單元需要根據(jù)無線網(wǎng)絡(luò)資源的投入和網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃目標(biāo)決策需要來劃分。最典型無線網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃場(chǎng)景劃分可以作為決策單元的劃分依據(jù)，比如依據(jù)用戶消費(fèi)行為特征、人口密度、無線網(wǎng)絡(luò)組網(wǎng)方式，可以將無線網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃對(duì)象劃分為城區(qū)、縣城、鄉(xiāng)鎮(zhèn)、農(nóng)村和特殊場(chǎng)景，特殊場(chǎng)景包括道路、景區(qū)、校園、工業(yè)園區(qū)等，這也是依據(jù)規(guī)劃的慣例和經(jīng)驗(yàn)。

圖2 基于凹凸決策單元的網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃方法

在將規(guī)劃業(yè)務(wù)區(qū)規(guī)劃為決策單元后，可分別對(duì)決策單元進(jìn)行基礎(chǔ)數(shù)據(jù)的采集，以及將采集的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)量化為指示器評(píng)估算法模型可使用的數(shù)據(jù)，分為投入類指標(biāo)和產(chǎn)出類指標(biāo)。DEA方法應(yīng)用數(shù)學(xué)規(guī)劃模型計(jì)算比較決策單元之間的相對(duì)效率，對(duì)評(píng)價(jià)對(duì)象做出評(píng)價(jià)，它能充分考慮對(duì)于決策單元本身最優(yōu)的投入產(chǎn)出方案，因而能夠更理想地反映評(píng)價(jià)對(duì)象自身的信息和特點(diǎn)。本方法利用數(shù)據(jù)包絡(luò)改進(jìn)算法來對(duì)實(shí)現(xiàn)無線網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃的投入類指標(biāo)和產(chǎn)出類指標(biāo)評(píng)估，即可有效地確定投入與產(chǎn)出之間是否達(dá)到最佳比例，實(shí)現(xiàn)“指示器”的功能。

進(jìn)一步的，“指示器”通過DEA模型求解得到?jīng)Q策單元的相對(duì)效率指數(shù)后，再進(jìn)一步的可以測(cè)算其凹凸屬性或偏移量，以指導(dǎo)網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃方案的優(yōu)化調(diào)整。

4 指示器評(píng)估算法的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)

“指示器”利用DEA算法來實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃方案的相對(duì)有效性評(píng)估，即在改進(jìn)后的DEA模型中，對(duì)所述每類子規(guī)劃業(yè)務(wù)區(qū)的投入類指標(biāo)和產(chǎn)出類指標(biāo)進(jìn)行數(shù)據(jù)包絡(luò)分析，得出所述每類子規(guī)劃業(yè)務(wù)區(qū)的相對(duì)效率指數(shù)，具體的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)包括：

構(gòu)建數(shù)據(jù)包絡(luò)分析C2R模型，所述C2R模型的方程為：

其中， θ為第j0類子規(guī)劃業(yè)務(wù)區(qū)的相對(duì)效率指數(shù)，，為所述第j0類子規(guī)劃業(yè)務(wù)區(qū)的m項(xiàng)投入類指標(biāo)，為所述第j0類子規(guī)劃業(yè)務(wù)區(qū)的s項(xiàng)產(chǎn)出類指標(biāo)，為所述第j0類子規(guī)劃業(yè)務(wù)區(qū)的m項(xiàng)投入類指標(biāo)的剩余變量，為所述第 類子規(guī)劃業(yè)務(wù)區(qū)的s項(xiàng)產(chǎn)出類指標(biāo)的剩余變量，n為決策單元的數(shù)量，n≥1，λj為模型最優(yōu)解。

其次，在上述方法的基礎(chǔ)上，通過對(duì)DEA模型的求解，得到每類子規(guī)劃業(yè)務(wù)區(qū)的相對(duì)效率指數(shù)。再次，可進(jìn)一步計(jì)算得到所述n類子規(guī)劃業(yè)務(wù)區(qū)的凹凸屬性或偏移量。具體地計(jì)算方法是根據(jù)所述每類子規(guī)劃業(yè)務(wù)區(qū)的相對(duì)效率指數(shù)確定所述規(guī)劃業(yè)務(wù)區(qū)的偏離度，包括：

計(jì)算每類子規(guī)劃業(yè)務(wù)區(qū)的相對(duì)效率指數(shù)，其中，第j類子規(guī)劃業(yè)務(wù)區(qū)的平均相對(duì)效率指數(shù)為θj，1≤j≤n；

在上述方法中，利用方差的特性來計(jì)算規(guī)劃業(yè)務(wù)區(qū)的偏離度，方差可以用來考察數(shù)據(jù)的波動(dòng)性的，方差小就說明數(shù)據(jù)比較穩(wěn)定，方差大就是波動(dòng)性比較大；通過比較n類子規(guī)劃業(yè)務(wù)區(qū)的相對(duì)指數(shù)與n類子規(guī)劃業(yè)務(wù)區(qū)的平均相對(duì)效率指數(shù)的方差，以此來判斷n類子規(guī)劃業(yè)務(wù)區(qū)之間的偏離程度，具有很好的準(zhǔn)確性，當(dāng)然，在實(shí)際應(yīng)用中，也可以用其它方式來計(jì)算規(guī)劃業(yè)務(wù)區(qū)的偏離度D，比如可定義規(guī)劃業(yè)務(wù)區(qū)的偏離度，也可以用來反映n類子規(guī)劃業(yè)務(wù)區(qū)的相對(duì)效率指數(shù)整體上是否比較接近還是差異比較大。

按照上述改進(jìn)后的C2R模型指示器算法，可以寫出相應(yīng)的LINGO程序用于實(shí)現(xiàn)模型的求解。

5 應(yīng)用實(shí)例及對(duì)比調(diào)整分析

5.1 劃分決策單元及數(shù)據(jù)處理

為統(tǒng)一描述，在本方法應(yīng)用實(shí)例中，將每類子規(guī)劃業(yè)務(wù)區(qū)稱為決策單元，具體地，分別將城市、鄉(xiāng)鎮(zhèn)、農(nóng)村、道路四類子規(guī)劃業(yè)務(wù)區(qū)稱為DMU1、DMU2、DMU3、DMU4。每類子規(guī)劃業(yè)務(wù)區(qū)的投入類指標(biāo)均為基站載頻數(shù)量X1，單位為塊；基站載頻投資X2，單位為萬元；網(wǎng)絡(luò)利用率X3，無量綱；基站數(shù)量X4，單位為塊；基站投資X5，單位為萬元；產(chǎn)出類指標(biāo)均為語音收入Y1，單位為萬元；流量收入Y2，單位為萬元；人口覆蓋率Y3，無量綱；面積覆蓋率Y4，無量綱。

無線網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃的核心問題是平衡覆蓋、容量、質(zhì)量（網(wǎng)絡(luò)利用率）三者之間的矛盾。比如，在4G網(wǎng)絡(luò)建設(shè)初期，重點(diǎn)是解決覆蓋與質(zhì)量的問題，通常的規(guī)劃方法是部署大量的宏基站以快速提升人口覆蓋率和面積覆蓋率。但隨著無線網(wǎng)絡(luò)建設(shè)的大規(guī)模推進(jìn)，網(wǎng)絡(luò)容量與質(zhì)量（網(wǎng)絡(luò)利用率）逐漸成為無線網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃的主要矛盾。為了方便后續(xù)無線網(wǎng)絡(luò)資源調(diào)整，設(shè)計(jì)了各項(xiàng)指標(biāo)的初始權(quán)重。為了便于說明和計(jì)算，本實(shí)例中所有權(quán)重初始值均取1。

接下來將投入類指標(biāo)原始數(shù)據(jù)與各指標(biāo)權(quán)重對(duì)應(yīng)相乘，得到投入類指標(biāo)初始值，該初始值可直接作為C2R模型的產(chǎn)出類指標(biāo)值，用于計(jì)算，如表1所示，為本申請(qǐng)應(yīng)用實(shí)例中各決策單元DMU的投入類指標(biāo)初始值。

表1 決策單元DMU的投入類指標(biāo)初始

接下來將產(chǎn)出類指標(biāo)原始數(shù)據(jù)與各指標(biāo)權(quán)重對(duì)應(yīng)相乘，得到產(chǎn)出類指標(biāo)初始值，該初始值可直接作為C2R模型的產(chǎn)出類指標(biāo)值，用于計(jì)算，如表2所示，為本申請(qǐng)應(yīng)用實(shí)例中各決策單元DMU的產(chǎn)出類指標(biāo)初始值。

表2 決策單元DMU的產(chǎn)出類指標(biāo)初始值

由上述操作過程可知，首先獲得原始投入類、產(chǎn)出類指標(biāo)，其中投入類指標(biāo)表示投入資源數(shù)據(jù)，產(chǎn)出類指標(biāo)表示產(chǎn)出效果數(shù)據(jù)；其次初始化各決策單元DMU的初始權(quán)重值；最后將原始投入類、產(chǎn)出類指標(biāo)與各自相應(yīng)的權(quán)重相乘，得到C2R可處理的各項(xiàng)投入類、產(chǎn)出類初始指標(biāo)，如表1和表2所示，即在獲得基礎(chǔ)后，通過量化基礎(chǔ)數(shù)據(jù)中的各指標(biāo)，得到符合數(shù)據(jù)包絡(luò)分析模型投入的投入類指標(biāo)和產(chǎn)出類指標(biāo)。

5.2 指示器評(píng)估算法的求解

為了進(jìn)一步說明該規(guī)劃方法的后續(xù)優(yōu)化調(diào)整實(shí)施方法，下面結(jié)合實(shí)施實(shí)例的數(shù)據(jù)求解結(jié)果進(jìn)行說明。為方便理解本方法，將通過DEA模型來求解各決策單元的結(jié)果，分別對(duì)求解結(jié)果中的第j類子規(guī)劃業(yè)務(wù)區(qū)的投入，產(chǎn)出，第一投入校正量，調(diào)整后投入，做如下定義：

其中，1≤j≤4。

接下來，可通過LINGO程序?qū)崿F(xiàn)C2R關(guān)聯(lián)模型的計(jì)算，得到各決策單元DMU的DEA效率值θj，可通過DEA效率值θj來判斷各決策單元是否DEA有效，如表3所示。

表3 決策單元DMU的求解結(jié)果

5.3 凹凸屬性判定及調(diào)整優(yōu)化

從表3中可以看出，只有決策單元DMU3的DEA效率值等于1，即決策單元DMU3是DEA有效的，無需做相應(yīng)的調(diào)整。而決策單元DMU1、決策單元DMU2、決策單元DMU3的效率值都小于1，因而它們都是DEA無效的，需要調(diào)整其投入或者產(chǎn)出。在數(shù)據(jù)包絡(luò)分析模型中，可以通過在保持各產(chǎn)出指標(biāo)不變的情況下，通過減少其投入以使決策單元達(dá)到DEA有效；或者也可以通過在保持各投入指標(biāo)不變的情況下，通過增加其產(chǎn)出以使決策單元達(dá)到DEA有效。本申請(qǐng)應(yīng)用實(shí)例通過采用前者的方法，即保持產(chǎn)出不變的情況下，通過減少各產(chǎn)出指標(biāo)以使各決策單元DEA有效。本申請(qǐng)應(yīng)用實(shí)例中，減少投入指標(biāo)具體是指減少投入，其中， 投入=基站載頻投資×權(quán)重+基站投資×權(quán)重。具體地，根據(jù)所述第j類子規(guī)劃業(yè)務(wù)區(qū)的各投入指標(biāo)的權(quán)重以及所述第j類子規(guī)劃業(yè)務(wù)區(qū)的第一投入校正量，調(diào)整所述第j類子規(guī)劃業(yè)務(wù)區(qū)的各投入類指標(biāo)。

如表4所示，對(duì)投入類指標(biāo)基站載頻投資X2和基站投資X5進(jìn)行調(diào)整的結(jié)果。

表4 對(duì)投入類指標(biāo)基站載頻投資X2和基站投資X2進(jìn)行調(diào)整的結(jié)果

從表4中可看出，當(dāng)通過對(duì)投入類指標(biāo)中的基站載頻投資和基站投資進(jìn)行相應(yīng)調(diào)整后，可使決策單元DMU1、決策單元DMU2以及決策單元DMU4也達(dá)到DEA有效，因而使整個(gè)無線規(guī)劃方案達(dá)到最優(yōu)值。但是，這種使所有的決策單元都達(dá)到DEA有效在理論上可行，而在實(shí)際規(guī)劃中，往往受到很多資源、目標(biāo)條件的約束，因而是無法達(dá)到理論最優(yōu)規(guī)劃方案的，如表4所示，整體投資不可能從9.69億元降低到7.33億元的。因而，在實(shí)際應(yīng)用中，可以設(shè)定在總體投入一定的情況下，調(diào)整各決策單元的投入，使得整體效率最優(yōu)。

調(diào)整步驟如下，首先計(jì)算各決策單元DEA效率值θj的平均值及偏離度D，如表5所示，其中，，1≤j≤n。

表5 各決策單元DEA效率值θj的平均值θ及偏離度D

因而可以計(jì)算各決策單元可以調(diào)整的θj的值及可以調(diào)整的收入，如表6所示。

表6 各決策單元可以調(diào)整的θj的值及可以調(diào)整的收入

其中， θj調(diào)整量

由于需要保持各決策單元投入的總和不變，因此決策單元DMU3的投入調(diào)整量=-（決策單元DMU1投入調(diào)整量+決策單元DMU2投入調(diào)整量+決策單元DMU3投入調(diào)整量）。

通過上述第二次調(diào)整，各決策單元投入如表7所示。

另外，考慮到實(shí)際情況中的約束條件和限制因素，在無線網(wǎng)絡(luò)實(shí)際規(guī)劃工作中，受國(guó)家政策的影響，或者某些場(chǎng)景組網(wǎng)技術(shù)等因素，并不允許達(dá)到第一調(diào)整中理論上的調(diào)整量，比如DMU4決策單元中，如果根據(jù)實(shí)際測(cè)算的最大調(diào)整量小于理論調(diào)整量2 097.6萬元，因此還可以進(jìn)一步地調(diào)整。

由表7可看出，對(duì)初始結(jié)果經(jīng)過第二次調(diào)整后，由于各決策單元的效率值θj的方差為0，因而第二次調(diào)整后的方案可使無線規(guī)劃方案達(dá)到整體最優(yōu)；當(dāng)然，考慮到實(shí)際應(yīng)用，則還需要考慮進(jìn)行進(jìn)一步調(diào)整，即經(jīng)過調(diào)整達(dá)到第三種調(diào)整后的方案。

表7 第二次調(diào)整后各決策單元投入情況

6 結(jié)束語

本方法解決了網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃中劃小子業(yè)務(wù)區(qū)定量化決策的問題，尤其是資源精確部署及其有效性評(píng)價(jià)的問題。實(shí)現(xiàn)了在網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃決策階段的動(dòng)態(tài)資源分配機(jī)制，提高了分配策略的靈活性和精確性，彌補(bǔ)網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃部署方案對(duì)約束條件和假定目標(biāo)的關(guān)聯(lián)缺失，既可以用于無線網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃，又可以用于大的通信網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃，對(duì)多維資源、多維目標(biāo)規(guī)劃尤其有效。

一方面，可以通過調(diào)整DEA無效的決策單元的各投入指標(biāo)使得DEA無效的決策單元達(dá)到DEA有效，因而使所有的決策單元均達(dá)到DEA有效，即所有的決策單元個(gè)體達(dá)到最優(yōu)；另外一方面，結(jié)合實(shí)際情況，也可以通過對(duì)各決策單元作為一個(gè)整體綜合考慮調(diào)整，調(diào)整后的有的決策單元可能沒有達(dá)到DEA最優(yōu)，但是可以使整體無線網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃方案達(dá)到最優(yōu)，因而具有很好的實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。可以結(jié)合實(shí)際應(yīng)用中的約束條件限制，可對(duì)各決策單元的投入類指標(biāo)做微調(diào)，以滿足實(shí)際應(yīng)用規(guī)劃。

［1］ 王暉， 曹桓， 陳偉. 中國(guó)移動(dòng)增量收入與資源配置關(guān)聯(lián)分析模型研究［J］. 互聯(lián)網(wǎng)天地， 2015（3）.

［2］ 吳文江. 指標(biāo)可取負(fù)值的基于輸入與輸出的DEA模型［J］. 數(shù)學(xué)的實(shí)踐與認(rèn)識(shí)， 2008（3）.

［3］ 謝金星， 薛毅. 優(yōu)化建模與LINDO/LINGO軟件［M］. 北京：清華大學(xué)出版社， 2005.

“3GPP中國(guó)伙伴”共同發(fā)力全球通信標(biāo)準(zhǔn)制定

近日，中國(guó)移動(dòng)牽頭，中興通訊聯(lián)合工信部電信研究院、大唐電信、華為、聯(lián)想、OPPO、酷派、愛立信、三星、諾基亞和高通等12家企業(yè)共同成立“3GPP中國(guó)伙伴（Chinese Friends of 3GPP）”，并在南京舉辦3GPP RAN1/2/3/4/5、GEARAN和SA2工作組會(huì)議。會(huì)議圍繞LTE演進(jìn)、第五代移動(dòng)通信技術(shù)（5G）、窄帶物聯(lián)網(wǎng)無線通信技術(shù)（NB-IoT）等議題進(jìn)行了深入討論并取得積極進(jìn)展

3GPP中國(guó)伙伴圍繞LTE演進(jìn)技術(shù)“LTE-A-Pro”性能提升、資源高效利用和垂直行業(yè)滲透等三大目標(biāo)，確立了VoLTE增強(qiáng)、3D-MIMO、多用戶干擾消除、輕連接等近20項(xiàng)研究項(xiàng)目，并在關(guān)鍵方案設(shè)計(jì)上取得進(jìn)展。同時(shí)，在5G性能仿真評(píng)估假設(shè)、物理層幀結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)、高頻天線與信道建模、網(wǎng)絡(luò)功能模塊化及接口設(shè)計(jì)的工作原則和方案上達(dá)成共識(shí)，并召開了首次針對(duì)5G的無線網(wǎng)和核心網(wǎng)工作組聯(lián)席會(huì)議。中國(guó)移動(dòng)作為5G網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)項(xiàng)目牽頭公司，統(tǒng)籌開展5G技術(shù)的標(biāo)準(zhǔn)化工作，并保持端到端的技術(shù)同步。在窄帶物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)領(lǐng)域，完成了NB-IoT技術(shù)關(guān)鍵規(guī)范的凍結(jié)工作，標(biāo)準(zhǔn)化工作順利收官，相關(guān)產(chǎn)品正式交棒。

（摘自：飛象網(wǎng)）

A wireless network planning method based on concave convex decision making unit

CAO Huan
（China Mobile Group Design Institute Co.， Ltd. Sichuan Branch， Chengdu 610045， China）

Though the C2R model and DEA are relatively mature techniques， they are introduced into the existing configuration process planning of network resources after corresponding improvement algorithm. A wireless network planning method is proposed for the first time based on concave convex decision making unit. This method adds an indicator between traffic prediction and network planning and deployment. Through the indicator of the relative effi ciency evaluation of the allocated resources， and judging redundancy or insuffi cient of the Decision Making Unit， that can be quantitatively and evidently to guide the allocation of resources.

network planning； resource allocation； decision making unit； DEA

TN929.5

A

1008-5599（2016）07-0071-06

2016-03-21