專利名稱：一種參數管理協調的方法及裝置的制作方法
技術領域：
本發明涉及通信領域，尤其涉及一種對參數管理進行協調的方法及裝置。
背景技術：
自組織網絡(SON, self-organizing network)實現了由人腦思維判斷邏輯向自動算法的轉換，節省了成本。現有技術中，通過參數自調整模塊的自動算法，進行參數的自動修改，實現對網絡中設備的管理；相應的，在自組織網絡中，還可以通過人工方式修改參數，以實現設備的管理。在實現上述對參數管理進行協調的方法及裝置的發明過程中，發明人發現現有技術中至少存在如下問題:由于自組織網絡的參數自調整模塊的自動算法與人工修改方式無法區分，當參數自調整模塊的自動算法與人工修改對同一系統參數進行修改時，可能導致系統參數修改混亂和乒乓現象的發生，而這種現象沒有相應的協調解決方案。

發明內容
本發明的實施例提供一種參數管理協調的方法及裝置，通過區分修改指令及系統參數的修改狀態，協調參數管理，提高處理的準確性。為達到上述目的，本發明的實施例采用如下技術方案:一方面，提供一種參數管理協調的方法，包括:檢測接收的參數修改指令是否為自動算法修改指令；所述參數修改指令為自動算法修改指令時，獲取所述自動算法修改指令要求修改的系統參數的修改狀態；如果根據所述系統參數的修改狀態得到所述系統參數的修改是由非自動算法修改指令修改完成的，則接受所述自動算法修改指令修改，其中，所述自動算法修改指令在修改所述系統參數之前，根據所述非自動算法修改完成的所述系統參數進行系統參數的重新分析和參數修改指令優化；或者如果根據所述系統參數的修改狀態得到所述系統參數的修改是由所述自動算法修改指令修改完成的，則根據接收的所述自動算法修改指令重新修改所述系統參數，其中，在所述自動算法修改指令在重新修改所述系統參數之前，若所述修改完成的自動修改指令優先級高于所述自動算法修改指令，則所述自動算法修改指令根據所述修改完成的系統參數進行系統參數的重新分析和參數修改指令優化。一方面，提供一種參數管理協調的裝置，包括:檢測模塊，用于檢測接收的參數修改指令是否為自動算法修改指令；修改狀態獲取模塊，用于所述參數修改指令為自動算法修改指令時，獲取所述自動算法修改指令要求修改的系統參數的修改狀態；第一接收模塊，用于所述系統參數的修改狀態得到所述系統參數的修改是由非自動算法修改指令修改完成的時，接受所述自動算法修改指令修改，其中，所述自動算法修改指令在修改所述系統參數之前，根據所述非自動算法修改完成的所述系統參數進行系統參數的重新分析和參數修改指令優化；第二接收模塊，用于所述系統參數的修改狀態得到所述系統參數的修改是由所述自動算法修改指令修改完成時，接收所述自動算法修改指令，重新修改所述系統參數，其中，在所述自動算法修改指令在重新修改所述系統參數之前，若所述修改完成的自動修改指令優先級高于所述自動算法修改指令，則所述自動算法修改指令根據所述修改完成的系統參數進行系統參數的重新分析和參數修改指令優化。本實施例提供的參數管理協調的方法及裝置，當檢測出自動算法修改指令時，獲取自動算法修改指令要求修改的系統參數的修改狀態，并根據不同的修改狀態進行相應的操作，避免了自動算法修改指令將人工修改結果倒回式修改，也避免了不同的自動算法修改指令同時修改導致的混亂修改現象，進而提高了對系統參數處理的速度和準確性。


為了更清楚地說明本發明實施例或現有技術中的技術方案，下面將對實施例或現有技術描述中所需要使用的附圖作簡單地介紹，顯而易見地，下面描述中的附圖僅僅是本發明的一些實施例，對于本領域普通技術人員來講，在不付出創造性勞動的前提下，還可以根據這些附圖獲得其他的附圖。圖1為本發明實施例一提供的參數管理協調的方法的流程示意圖；圖2為本發明實施例二提供的參數管理協調的方法的流程示意圖；圖3為本發明實施例三提供的參數管理協調的裝置的構造示意圖；圖4為本發明實施例三提供的另一參數管理協調的裝置的構造示意圖；圖5為本發明實施例三提供的又一參數管理協調的裝置的構造示意圖。
具體實施例方式下面將結合本發明實施例中的附圖，對本發明實施例中的技術方案進行清楚、完整地描述，顯然，所描述的實施例僅僅是本發明一部分實施例，而不是全部的實施例。基于本發明中的實施例，本領域普通技術人員在沒有做出創造性勞動前提下所獲得的所有其他實施例，都屬于本發明保護的范圍。實施例一本發明實施例提供了 一種參數管理協調的方法，這種參數管理協調的方法可以通過對自組織網絡中，修改指令依據系統參數的不同狀態，對系統參數進行相應修改，達到管理、協調修改指令對參數修改的目的，如圖1所示，包括以下步驟:SlOl、檢測接收的參數修改指令是否為自動算法修改指令。值得指出的是，上述系統參數是自組織網絡中與自動功能相關的配置參數，可以是自組織網絡移動性優化配置參數、自組織網絡負載平衡優化配置參數、自組織網絡節能配置參數、自組織網絡干擾協調配置參數、自組織網絡小區失效檢測和補償配置參數、自組織網絡覆蓋和容量優化配置參數。本發明實施例保護范圍包括但不限于上述配置參數。進一步的，本發明實施例提出的自動算法修改指令是指SON的自動算法位于匪(Network Management,網絡管理)層面時，自動配置的對系統參數的調整命令，自動算法修改指令可以是SONMRO(SeIf organizing network mobility robustness optimization,自組織網絡移動性優化)修改指令、SONMLB(Self organizing network mobility loadbalancing,自組織網絡負載平衡優化)修改指令等。S102、參數修改指令為自動算法修改指令時，獲取自動算法修改指令要求修改的系統參數的修改狀態。S103、如果根據上述系統參數的修改狀態得系統參數的修改是由非自動算法修改指令修改完成的，則接受自動算法修改指令修改，其中，自動算法修改指令在修改系統參數之前，根據非自動算法修改完成的系統參數進行系統參數的重新分析和參數修改指令優化。示例性的，當一個系統參數3被非自動算法修改成5，如被人工修改成5，這時系統參數接收到了一個自動算法修改指令要求修改，這個自動算法修改指令是基于3，每次增加
0.5的疊加指令，那么，被修改成5的系統參數進行接受這個自動算法修改指令之前，自動算法修改指令要根據系統參數5進行分析，將自己的參數指令修改優化為基于5每次增加
0.5的疊加指令，再對這個系統參數5進行修改；根據具體的系統參數需要修改的目標，例如5.3，將這個自動算法修改指令優化成基于5，每次增加0.1，以增加修改的精確性。S104、如果根據上述系統參數的修改狀態得到系統參數的修改是由自動算法修改指令修改完成的，則根據接收的自動算法修改指令重新修改系統參數。其中，在自動算法修改指令在重新修改系統參數之前，若修改完成的自動修改指令優先級高于自動算法修改指令，則自動算法修改指令根據修改完成的系統參數進行系統參數的重新分析和參數修改指令優化。示例性的，完成修改的自動算法修改指令為修改系統參數數值大小指令，而接收的自動算法修改指令為系統參數的自組織網絡干擾協調增強指令，那么，根據接收的自動算法修改指令重新修改系統參數，就相是，在系統參數數值大小調整完成的基礎上，再修改干擾協調參數。進一步的，判斷修改完成的自動算法修改指令優先級高于自動算法修改指令，可以根據自動算法修改指令的來源設備上預設好的優先級判斷自動算法修改指令優先級的高低，此處僅以這種比較方法為例，保護范圍不限于此。舉例來說，在由至少一個NMS(Network Management System,網絡管理系統)與一個IRP-Agent (Integration Reference Point Agent,集成參考點代理)組成的自組織網絡管理系統中，IRP-Agent接收由匪S發送的參數修改指令A，并對參數修改指令A進行檢測。當參數修改指令A為自動算法修改指令時，獲取自動算法修改指令A要求修改的系統參數的修改狀態。若獲取到的修改狀態表示系統參數的修改是由非自動算法修改指令修改完成的，自動算法修改指令A會對系統參數進行重新分析和參數修改指令優化，并基于被非自動算法修改后的新的系統參數進行修改；若獲取到的修改狀態表示系統參數的修改是由自動算法修改指令修改完成的，系統參數接收自動算法修改指令進行重新修改，在自動算法修改指令A在重新修改系統參數之前，若修改完成的自動修改指令優先級高于自動算法修改指令A，則自動算法修改指令A根據修改完成的系統參數進行系統參數的重新分析和參數修改指令優化。本實施例提供的參數管理協調的方法，當檢測出自動算法修改指令時，獲取自動算法修改指令要求修改的系統參數的修改狀態，并根據不同的修改狀態進行相應的操作，避免了自動算法修改指令將人工修改結果倒回式修改，也避免了不同的自動算法修改指令同時修改導致的混亂修改現象，進而提高了對系統參數處理的速度和準確性。實施例二本發明實施例提供了一種參數管理協調的方法，如圖2所示，包括以下步驟:S201、SON功能實體檢測接收的參數修改指令是自動算法修改指令或人工修改指令。其中，步驟S201中的人工修改指令為非自動算法指令的一種具體可選形式，但本發明實施例對此并不做限制。參數修改 指令為自動算法修改指令時，轉入S202，當參數修改指令為人工修改指令時,轉入S208。值得指出的是，若同時接收到多個SON自組織網絡自動算法修改指令時，比較這些SON自組織網絡自動算法修改指令的優先級，將比較得到的優先級最高的SON自組織網絡自動算法修改指令作為自動算法修改指令，進行以下操作，其他的SON自組織網絡自動算法修改指令由于優先級較低，不納入接收范圍。這樣一來，可以保證SON功能實體接收優先級高的修改指令，提高修改的準確性。S202.S0N功能實體讀取自動算法修改指令攜帶的指令標識源，以便于根據指令標識源對應算法的不同優先級對系統參數進行修改。示例性的，以上指令源標識包括卻不限于:S0N、SONMRO (Self organizingnetwork mobility robustness optimization,自組織網絡移動性優化)、SONMLB (Selforganizing network mobility load balancing,自組織網絡負載平衡優化)、S0NES (Selforganizing network energy saving,自組織網絡節倉^ )、S0NICIC (Self organizingnetwork Interference control,自組織網絡干擾協調)、S0NC0C(Self organizingnetwork cell outage compensation,自組織網絡小區失效檢測和補償)、S0NCC0(Selforganizing network coverage and capacity optimization,自組織網絡覆蓋和容量優化)。S203、SON功能實體獲取自動算法修改指令要求修改的系統參數的修改狀態。示例性的，步驟203中提到的修改狀態，可以按照不同的粒度進行劃分，如所有系統參數對應一個共同的修改狀態的最粗粒度劃分；或每個系統參數對應一個修改狀態的最細粒度劃分；或介于兩者之間的一部分有相同特征的系統參數對應一個修改狀態，如在自組織網絡中自動化功能相同的一部分系統參數對應一個修改狀態等。根據系統參數的修改狀態不同，分別執行步驟S204、S205、S206、S207。S204、SON功能實體根據系統參數的修改狀態得系統參數的修改是由非自動算法修改指令修改完成的，則自動算法修改指令修改之前，自動算法根據非自動算法修改的參數值進行系統參數的重新分析和參數修改指令優化，系統參數接收這個重新分析和參數修改指令優化后的自動算法修改指令的修改。S205、SON功能實體根據系統參數的修改狀態得到系統參數的修改是由自動算法修改指令修改完成的，則根據接收的自動算法修改指令重新修改系統參數。其中，在自動算法修改指令在重新修改所述系統參數之前,若修改完成的自動修改指令優先級高于自動算法修改指令，則自動算法修改指令根據修改完成的系統參數進行系統參數的重新分析和參數修改指令優化。這樣可以避免優先級較高的自動算法修改完成的參數值被優先級較低的自動算法倒回式修改，以保證修改的準確性。S206、SON功能實體根據系統參數的修改狀態得到系統參數正在接受其他自動算法修改指令進行修改，則比較正在修改系統參數的其他自動算法修改指令與接收的自動算法修改指令的優先級，接收優先級高的自動算法修改指令的修改，禁止優先級低的自動算法修改指令的修改。具體來說，若正在修改系統參數的其他自動算法修改指令優先級高于才接收的自動算法修改指令的優先級，則禁止自動算法修改指令對系統參數進行修改，繼續進行原來的修改；若正在修改系統參數的其他自動算法修改指令優先級低于才接收的自動算法修改指令的優先級，則停止其他自動算法修改指令對系統參數正在進行的修改，轉為接收才收到的自動算法修改指令對系統參數進行修改。S207、SON功能實體根據系統參數的修改狀態得到系統參數正在接收人工修改指令修改，則禁止自動算法修改指令對系統參數進行修改。S208.S0N功能實體檢測接收的參數修改指令為人工修改指令時，則接受人工修改指令對系統參數進行修改。舉例來說，在由至少一個修改指令發送端與一個SON功能實體組成的自組織網絡管理系統中，SON功能實體接收由修改指令發送端發送的參數修改指令A，并對參數修改指令A進行檢測。當SON功能實體接到多個SON自組織網絡自動算法修改指令，則需要先比較這些SON自組織網絡自動算法修改指令的優先級，選擇優先級最高的SON自組織網絡自動算法修改指令，并將這個優先級最高的SON自組織網絡自動算法修改指令取為SON功能實體接收到的自動算法修改指令，并進行下一步操作；當SON功能實體只接到一個SON自組織網絡自動算法修改指令，就直接將這個SON自組織網絡自動算法修改指令作為自動算法指令，并進行下一步操作；上述的下一步操作，包括:先讀取自動算法修改指令攜帶的指令標識源，以便于根據指令標識源對應的算法進行系統參數的修改，然后獲取自動算法修改指令要求修改的系統參數的修改狀態，根據不同的修改狀態，進行不同的操作；關于系統參數，本發明實施例以自組織網絡中與自動功能相關的配置參數舉例，如自組織網絡移動性優化配置參數、自組織網絡負載平衡優化配置參數、自組織網絡節能配置參數、自組織網絡干擾協調配置參數、自組織網絡小區失效檢測和補償配置參數、自組織網絡覆蓋和容量優化配置參數，但不局限于此范圍。如果SON功能實體根據系統參數的修改狀態得到系統參數的修改是由人工修改指令修改完成的，或者說是由優先級高于接收到的這個自動修改指令的修改指令修改完成的，則由完成修改、刷新后的系統參數接收自動算法修改指令。其中，接收自動算法指令修改之前，自動算法修改指令也會進行系統參數的重新分析和參數修改指令優化，以保證對刷新后的系統參數進行修改；如果SON功能實體根據系統參數的修改狀態得到系統參數的修改是由自動算法修改指令修改完成的，則根據讀取的自動算法修改指令的指令源標識和接收的自動算法修改指令重新修改系統參數；如果SON功能實體根據系統參數的修改狀態得到系統參數正在接受其他自動算法修改指令進行修改，不妨設正在接收其他自動算法修改指令為修改指令A，才接收到的自動算法修改指令為修改指令B，則比較修改指令A與修改指令B的優先級，若修改指令A的優先級高于修改指令B，則禁止修改指令B對系統參數進行修改，繼續進行修改指令A的修改；若修改指令A的優先級低于修改指令B的優先級，則停止修改指令A對系統參數正在進行的修改，轉為接收修改指令B對系統參數進行修改；如果SON功能實體根據系統參數的修改狀態得到系統參數正在接受人工修改指令修改，則禁止自動算法修改指令對系統參數進行修改，這是由于優先級較高的指令進行修改時，不接受優先級較低的修改指令插入，以免對系統參數形成倒回式的修改；當SON功能實體接收到人工修改指令時，可以根據人工修改指令對系統參數進行修改，當然，人工修改指令也存在不同的優先級，由于人工修改指令智能程度高，所以可以自主判斷選擇優先級高的人工修改指令對系統參數修改。另外，實際應用中，可以根據不同的粒度對系統參數的修改狀態進行設置。示例性的，對N個系統參數進行數值修改。在處理這N個系統參數時，為全部N個系統參數分配一個修改狀態，以對N個系統參數進行統一的狀態標識。不妨用一個標志位k來表示其修改狀態。如果下發的是自動算法修改指令，那么當k表示不同修改狀態時，對N個系統參數進行集體操作。當然，也可以針對N個系統參數的功能相關性，為全部N個系統參數分配M個修改狀態，每個修改狀態對應一組功能相關的系統參數。比如，與MLB(mobility loadbalancing,負載平衡優化)功能相關的系統參數,共有一個修改狀態。具體是對M個不同修改狀態的系統參數不妨用不同標志位k、n、m等對應表示其修改狀態，針對不同的修改狀態對k、n、m中的系統參數進行不同操作。另外，為了更精密的處理每一個系統參數，可以將這N個系統參數各自標注上當前的修改狀態，并依據各自不同的信息狀態逐個進行處理。本實施例提供的參數管理協調的方法，當檢測出自動算法修改指令時，獲取自動算法修改指令要求修改的系統參數的修改狀態，并根據不同的修改狀態進行相應的操作，避免了自動算法修改指令將人工修改結果倒回式修改，也避免了不同的自動算法修改指令同時修改導致的混亂修改現象，進而提高了對系統參數處理的速度和準確性。實施例三本發明實施例提供的一種參數管理協調的裝置，如圖3所示，包括:檢測模塊301、修改狀態獲取模塊302、第一接收模塊303、第二接收模塊304。檢測模塊301，用于檢測接收到的參數修改指令是否為自動算法修改指令。修改狀態獲取模塊302，用于參數修改指令為自動算法修改指令時，獲取自動算法修改指令要求修改的系統參數的修改狀態。第一接收模塊303，用于根據系統參數的修改狀態得到系統參數的修改是由非自動算法修改指令修改完成的時，接受自動算法修改指令修改。其中，自動算法修改指令在修改系統參數之前，根據非自動算法修改完成的系統參數進行系統參數的重新分析和參數修改指令優化第二接收模塊304，用于根據系統參數的修改狀態得到系統參數的修改是由自動算法修改指令修改完成時，接收自動算法修改指令，重新修改系統參數。其中，在自動算法修改指令在重新修改系統參數之前，若修改完成的自動修改指令優先級高于自動算法修改指令，則自動算法修改指令根據修改完成的系統參數進行系統參數的重新分析和參數修改指令優化。本實施例提供的參數管理協調的裝置，當檢測模塊檢測出自動算法修改指令時，獲取自動算法修改指令要求修改的系統參數的修改狀態，并根據不同的修改狀態進行相應的操作，避免了自動算法修改指令將人工修改結果倒回式修改，也避免了不同的自動算法修改指令同時修改導致的混亂修改現象，進而提高了對系統參數處理的速度和準確性。進一步的，參數管理協調裝置，如圖4所示，還包括:第一比較模塊305、讀取模塊306、第二比較模塊307、修改禁止模塊308、修改接收模塊309。第一比較模塊305，用于在所述檢測模塊在所述檢測接收的參數修改指令是為自動算法修改指令后，若接收到多個SON自組織網絡自動算法修改指令時，比較這些SON自組織網絡自動算法修改指令的優先級，將優先級最高的SON自組織網絡自動算法修改指令作為自動算法修改指令，以進行下一步的修改操作。讀取模塊306，用于在所述檢測模塊在所述檢測接收的參數修改指令是為自動算法修改指令后，讀取自動算法修改指令攜帶的指令標識源，以便于根據指令標識源對應算法的不同優先級對系統參數進行修改。指令源標識已經在方法中詳細介紹，在此不再累述。第二比較模塊307，用于根據系統參數的修改狀態得到系統參數正在接收其他自動算法修改指令時，比較正在修改系統參數的其他自動算法修改指令與接收的自動算法修改指令的優先級；修改禁止模塊308，用于當正在修改系統參數的其他自動算法修改指令優先級高于接收的自動算法修改指令的優先級時，禁止自動算法修改指令對系統參數進行修改；修改接收模塊309，用于當正在修改系統參數的其他自動算法修改指令優先級低于接收的自動算法修改指令的優先級時，停止其他自動算法修改指令對系統參數的修改，接受自動算法修改指令對系統參數進行修改修改禁止模塊308，還用于如果根據系統參數的修改狀態得到系統參數正在接受非自動算法修改指令修改時，禁止對系統參數進行修改。示例性的，上述非自動算法修改指令一般為優先級高于自動算法修改指令的人工修改指令。再進一步的，參數管理協調裝置，如圖5所示，還包括:第三接收模塊310、修改狀態設置模塊311。第三接收模塊310，用于當檢測模塊檢測參數修改指令為非自動算法修改指令時，接受非自動算法修改指令對系統參數進行修改。修改狀態設置模塊311，用于將所有系統參數對應設置一個共同的修改狀態；或對每個系統參數對應設置一個修改狀態；或一部分系統參數對應設置一個修改狀態。示例性的，可以將自組織網絡中自動化功能相同的一部分系統參數對應一個修改狀態。這樣可以趨于不用的需要對系統參數進行不同粒度的劃分，以使得系統參數按需求得到最精細修改或得到最快速的修改。本實施例提供的參數管理協調的裝置，可以通過使用上述實施例提供的參數管理協調、方法工作，在此不再贅述。本實施例提供的參數管理協調的裝置，當檢測模塊檢測出自動算法修改指令時，獲取自動算法修改指令要求修改的系統參數的修改狀態，并根據不同的修改狀態進行相應的操作，避免了自動算法修改指令將人工修改結果倒回式修改，也避免了不同的自動算法修改指令同時修改導致的混亂修改現象，進而提高了對系統參數處理的速度和準確性。本領域普通技術人員可以理解:實現上述方法實施例的全部或部分步驟可以通過程序指令相關的硬件來完成，前述的程序可以存儲于一計算機可讀取存儲介質中，該程序在執行時，執行包括上述方法實施例的步驟；而前述的存儲介質包括:R0M、RAM、磁碟或者光盤等各種可以存儲程序代碼的介質。以上所述，僅為本發明的具體實施方式
，但本發明的保護范圍并不局限于此，任何熟悉本技術領域的技術人員在本發明揭露的技術范圍內，可輕易想到變化或替換，都應涵蓋在本發明的保護范圍之內。因此，本發明的保護范圍應以所述權利要求的保護范圍為準。
權利要求
1.一種參數管理協調的方法，其特征在于，包括: 檢測接收的參數修改指令是否為自動算法修改指令； 所述參數修改指令為自動算法修改指令時，獲取所述自動算法修改指令要求修改的系統參數的修改狀態； 如果根據所述系統參數的修改狀態得到所述系統參數的修改是由非自動算法修改指令修改完成的，則接受所述自動算法修改指令修改，其中，所述自動算法修改指令在修改所述系統參數之前，根據所述非自動算法修改完成的所述系統參數參數值進行系統參數的重新分析和參數修改指令優化；或者 如果根據所述系統參數的修改狀態得到所述系統參數的修改是由自動算法修改指令修改完成的，則根據接收的所述自動算法修改指令重新修改所述系統參數，其中，在所述自動算法修改指令在重新修改所述系統參數之前，若所述修改完成的自動修改指令優先級高于所述自動算法修改指令，則所述自動算法修改指令根據所述修改完成的系統參數進行系統參數的重新分析和參數修改指令優化。
2.根據權利要求1所述方法，其特征在于，在所述檢測接收的參數修改指令是為自動算法修改指令后，還包括: 當同時接收到一個以上的SON自組織網絡自動算法修改指令時，比較所述一個以上SON自組織網絡自動算法修改指令的優先級，將優先級最高的SON自組織網絡自動算法修改指令作為所述自動算法修改指令。
3.根據權利要求1所述方法，其特征在于，獲取所述自動算法修改指令要求修改的系統參數的修改狀態后，還包括: 如果根據所述系統參數的修改狀態得到所述系統參數正在接受其他自動算法修改指令進行修改，則比較正在修改系統參數的所述其他自動算法修改指令與接收的所述自動算法修改指令的優先級； 若正在修改系統參數的所述其他自動算法修改指令優先級高于接收的所述自動算法修改指令的優先級，則禁止所述自動算法修改指令對所述系統參數進行修改； 若正在修改系統參數的所述其他自動算法修改指令優先級低于接收的所述自動算法修改指令的優先級，則停止所述其他自動算法修改指令對所述系統參數的修改，接受所述自動算法修改指令對所述系統參數進行修改。
4.根據權利要求1所述方法，其特征在于，獲取所述自動算法修改指令要求修改的系統參數的修改狀態后，還包括: 如果根據所述系統參數的修改狀態得到所述系統參數正在接受所述非自動算法修改指令修改的，則禁止對所述系統參數進行修改。
5.根據權利要求1至4所述任一方法，其特征在于，所述非自動算法修改指令包括: 優先級高于所述自動算法修改指令的人工修改指令。
6.根據權利要求1至4所述任一方法，其特征在于，在檢測接收的參數修改指令為自動算法修改指令后，還包括: 讀取所述自動算法修改指令攜帶的指令標識源，以便于根據指令標識源對應算法的不同優先級對系統參數進行修改； 所述指令源標識包括:自動算法修改標識、人工修改標識，所述自動算法修改標識包括但不限于:自組織網絡、自組織網絡移動性優化、自組織網絡負載平衡優化、自組織網絡節能、自組織網絡干擾協調、自組織網絡小區失效檢測和補償、自組織網絡覆蓋和容量優化。
7.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，還包括: 若檢測所述參數修改指令為非自動算法修改指令時，則接收所述非自動算法修改指令對所述系統參數進行修改。
8.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述修改狀態包括: 所有系統參數對應一個共同的修改狀態；或 每個系統參數對應一個修改狀態；或 一部分系統參數對應一個修改狀態。
9.根據權利要求8所述的方法，所述一部分系統參數對應一個修改狀態包括: 自組織網絡中自動化功能相同的一部分系統參數對應一個修改狀態。
10.根據權利要求1至9所 述的任一方法，所述系統參數為自組織網絡中與自動功能相關的配置參數，其特征在于，包括但不限于自組織網絡移動性優化配置參數、自組織網絡負載平衡優化配置參數、自組織網絡節能配置參數、自組織網絡干擾協調配置參數、自組織網絡小區失效檢測和補償配置參數、自組織網絡覆蓋和容量優化配置參數。
11.根據權利要求1至9所述的任一方法，其特征在于，所述自動算法修改指令為自組織網絡中自動配置的對所述系統參數進行調整的命令。
12.—種參數管理協調的裝置，其特征在于，包括: 檢測模塊，用于檢測接收的參數修改指令是否為自動算法修改指令； 修改狀態獲取模塊，用于所述參數修改指令為自動算法修改指令時，獲取所述自動算法修改指令要求修改的系統參數的修改狀態； 第一接收模塊，用于根據所述系統參數的修改狀態得到所述系統參數的修改是由非自動算法修改指令修改完成的時，接受所述自動算法修改指令修改，其中，所述自動算法修改指令在修改所述系統參數之前，根據所述非自動算法修改完成的所述系統參數進行系統參數的重新分析和參數修改指令優化； 第二接收模塊，用于根據所述系統參數的修改狀態得到所述系統參數的修改是由所述自動算法修改指令修改完成時，接收所述自動算法修改指令重新修改所述系統參數，其中，在所述自動算法修改指令在重新修改所述系統參數之前，若所述修改完成的自動修改指令優先級高于所述自動算法修改指令，則所述自動算法修改指令根據所述修改完成的系統參數進行系統參數的重新分析和參數修改指令優化。
13.根據權利要求12所述的裝置，其特征在于，還包括: 第一比較模塊，用于在所述檢測模塊在所述檢測接收的參數修改指令是為自動算法修改指令后，接收到一個以上的SON自組織網絡自動算法修改指令時，比較所述一個以上的SON自組織網絡自動算法修改指令的優先級，將優先級最高的SON自組織網絡自動算法修改指令作為所述自動算法修改指令。
14.根據權利要求12所述的裝置，其特征在于，在所述修改狀態獲取模塊獲取所述自動算法修改指令要求修改的系統參數的修改狀態后，還包括:第二比較模塊，用于所述系統參數的修改狀態得到所述系統參數正在接受其他自動算法修改指令時，比較正在修改系統參數的所述其他自動算法修改指令與接收的所述自動算法修改指令的優先級； 修改禁止模塊，用于當正在修改系統參數的所述其他自動算法修改指令優先級高于接收的所述自動算法修改指令的優先級時，禁止所述自動算法修改指令對所述系統參數進行修改； 修改接收模塊，用于當正在修改系統參數的所述其他自動算法修改指令優先級低于接收的所述自動算法修改指令的優先級時，停止所述其他自動算法修改指令對所述系統參數的修改，并接受所述自動算法修改指令對所述系統參數進行修改。
15.根據權利要求12所述的裝置，其特征在于，所述修改禁止模塊還用于在所述修改狀態獲取模塊獲取所述自動算法修改指令要求修改的系統參數的修改狀態后，當根據所述系統參數的修改狀態得到所述系統參數正在接受所述非自動算法修改指令修改時，禁止對所述系統參數進行修改。
16.根據權利要求12至15所述任一裝置，其特征在于，所述非自動算法修改指令包括優先級高于所述自動算法修改指令的人工修改指令。
17.根據權利要求12至15所述任一裝置，其特征在于，還包括: 讀取模塊，用于在所述檢測模塊在檢測接收的參數修改指令為自動算法修改指令后，讀取所述自動算法修改指令攜帶的指令標識源，以便于根據指令標識源對應算法的不同優先級對系統參數進行修改； 讀取模塊讀取的所述指令源標識包括:自動算法修改標識、人工修改標識，所述自動算法修改標識包括:自組織網絡、自組織網絡移動性優化、自組織網絡負載平衡優化、自組織網絡節能、自組織網絡干擾協調、自組織網絡小區失效檢測和補償、自組織網絡覆蓋和容量優化。
18.根據權利要求12所述裝置，其特征在于，還包括: 第三接收模塊，用于當所述檢測模塊檢測所述參數修改指令為非自動算法修改指令時，接收所述非自動算法修改指令對所述系統參數進行修改。
19.根據權利要求12所述的裝置，其特征在于，還包括: 修改狀態設置模塊，用于將所有系統參數對應設置一個共同的修改狀態；或 對每個系統參數對應設置一個修改狀態；或 一部分系統參數對應設置一個修改狀態。
20.根據權利要求19所述的裝置，其特征在于，所述修改狀態設置模塊將一部分系統參數對應設置一個修改狀態包括: 將自組織網絡中自動化功能相同的一部分系統參數對應設置一個修改狀態。
全文摘要
本發明實施例提供一種參數管理協調的方法及裝置，涉及通信領域，能夠協調參數管理，提高參數處理的準確性。一種參數管理協調的方法，包括檢測接收的參數修改指令是否為自動算法修改指令；當指令為自動算法修改指令時，獲取要求修改的系統參數的修改狀態；如果根據系統參數的修改狀態得到系統參數由非自動算法修改完成的，則接受自動算法修改指令修改，其中，自動算法修改指令在修改系統參數之前，根據非自動算法修改完成的系統參數進行系統參數的重新分析和參數修改指令優化；如果根據系統參數的修改狀態得到系統參數的修改是由自動算法修改完成的，則根據接收的自動算法修改指令重新修改系統參數。本發明實施例用于進行參數管理協調。
文檔編號H04W28/16GK103108363SQ20111036201
公開日2013年5月15日 申請日期2011年11月15日 優先權日2011年11月15日
發明者鄒蘭 申請人:華為技術有限公司