基站处理方法、基站处理装置、电子设备、存储介质与流程

1.本公开涉及通信技术领域，尤其涉及一种基站处理方法、基站处理装置、电子设备及计算机可读存储介质。


背景技术：

2.基站，作为一种无线通信设备，可以进行无线信号的接收和发送，是移动通信系统的重要组成部分，基站在运行时，往往会产生较大的能耗，如何在保证基站基础工作的同时，降低其能耗是目前广泛关注的问题。
3.现有技术通常采用的方式为根据时间因素，对基站进行节能处理，例如在固定的时间段内，执行载波关断操作，以降低基站能耗。然而，这种“一刀切”的节能处理方式无法根据不同基站的实际情况进行灵活调整，容易影响基站覆盖小区内用户终端的通信体验。
4.需要说明的是，在上述背景技术部分公开的信息仅用于加强对本公开的背景的理解，因此可以包括不构成对本领域普通技术人员已知的现有技术的信息。


技术实现要素：

5.本公开提供了一种基站处理方法、基站处理装置、电子设备及计算机可读存储介质，进而至少在一定程度上克服现有技术中不能根据基站具体情况进行节能处理的问题。
6.本公开的其他特性和优点将通过下面的详细描述变得显然，或部分地通过本公开的实践而习得。
7.根据本公开的一个方面，提供一种基站处理方法，包括：获取待识别基站覆盖小区内用户终端的特征数据；根据所述特征数据，对所述待识别基站进行识别；在识别到所述待识别基站为目标基站的情况下，对所述待识别基站采用第一节能方式进行节能处理；在识别到所述待识别基站不是目标基站的情况下，对所述待识别基站采用第二节能方式进行节能处理；其中，所述第一节能方式下节省的能耗小于所述第二节能方式下节省的能耗。
8.在本公开的一种示例性实施例中，所述获取待识别基站覆盖小区内用户终端的特征数据，包括：分别从第一数据源获取所述用户终端的第一类特征数据，从第二数据源获取所述用户终端的第二类特征数据。
9.在本公开的一种示例性实施例中，所述第一类特征数据为业务指标特征数据，所述第二类特征数据为活跃指标特征数据。
10.在本公开的一种示例性实施例中，所述根据所述特征数据，对所述待识别基站进行识别，包括：采用预先训练的聚类模型，对所述特征数据进行处理，以在预先聚类的多个基站类别中确定所述待识别基站对应的基站类别；根据所述基站类别的重要等级，确定所述待识别基站是否为目标基站。
11.在本公开的一种示例性实施例中，所述聚类模型通过以下方式获得：获取预设时间段内多个样本基站覆盖小区内样本用户终端的样本特征数据；根据所述样本用户终端的样本特征数据，对所述多个样本基站进行聚类，得到多个基站类别；对每个基站类别标记对
应的重要等级。
12.在本公开的一种示例性实施例中，所述在识别到所述待识别基站为目标基站的情况下，对所述待识别基站采用第一节能方式进行节能处理，包括：在识别到所述待识别基站为目标基站的情况下，且所述待识别基站覆盖小区的流量低于预设阈值时，对所述待识别基站采用第一节能方式进行节能处理。
13.在本公开的一种示例性实施例中，所述第一节能方式为载波关断方式，所述第二节能方式为通道关断方式；或者，所述第一节能方式为通道关断方式，所述第二节能方式为深度休眠方式。
14.根据本公开的一个方面，提供一种基站处理装置，包括：特征数据获取模块，用于获取待识别基站覆盖小区内用户终端的特征数据；待识别基站识别模块，用于根据所述特征数据，对所述待识别基站进行识别；第一节能处理模块，用于在识别到所述待识别基站为目标基站的情况下，对所述待识别基站采用第一节能方式进行节能处理；第二节能处理模块，用于在识别到所述待识别基站不是目标基站的情况下，对所述待识别基站采用第二节能方式进行节能处理；其中，所述第一节能方式下节省的能耗小于所述第二节能方式下节省的能耗。
15.根据本公开的一个方面，提供一种电子设备，包括：处理器；以及存储器，用于存储所述处理器的可执行指令；其中，所述处理器配置为经由执行所述可执行指令来执行上述任意一项所述的方法。
16.根据本公开的一个方面，提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述任意一项所述的方法。
17.本公开的示例性实施例具有以下有益效果：
18.获取待识别基站覆盖小区内用户终端的特征数据；根据特征数据，对待识别基站进行识别；在识别到待识别基站为目标基站的情况下，对待识别基站采用第一节能方式进行节能处理；在识别到待识别基站不是目标基站的情况下，对待识别基站采用第二节能方式进行节能处理；其中，第一节能方式下节省的能耗小于第二节能方式下节省的能耗。一方面，本示例性实施例提出一种新的基站处理方法，能够对基站进行识别，以对目标基站和非目标基站采用不同的节能处理方式，相比于仅依赖于时间信息进行固定方式的节能处理，本示例性实施例具有更高的灵活性和针对性；另一方面，本示例性实施例可以基于待识别基站覆盖小区内用户终端的特征数据，进行基站识别，以确定更符合待识别基站的节能方式，进行节能处理，节能处理的合理性较强，且准确性较高，用户无感知的同时，又能够为用户提供良好的通信服务。
19.应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本公开。
附图说明
20.此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本公开的实施例，并与说明书一起用于解释本公开的原理。显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本公开的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
21.图1示意性示出相关技术中一种基站处理方法的流程图；
22.图2示意性示出本示例性实施例中一种基站处理方法的流程图；
23.图3示意性示出本示例性实施例中一种基站处理方法的子流程图；
24.图4示意性示出本示例性实施例中另一种基站处理方法的流程图；
25.图5示意性示出本示例性实施例中一种基站处理系统的结构框图；
26.图6示意性示出本示例性实施例中一种基站处理装置的结构框图；
27.图7示意性示出本示例性实施例中一种用于实现上述方法的电子设备。
具体实施方式
28.现在将参考附图更全面地描述示例实施方式。然而，示例实施方式能够以多种形式实施，且不应被理解为限于在此阐述的范例；相反，提供这些实施方式使得本公开将更加全面和完整，并将示例实施方式的构思全面地传达给本领域的技术人员。所描述的特征、结构或特性可以以任何合适的方式结合在一个或更多实施方式中。
29.相关技术的一种实施方式中，如图1所示，基站处理方式可以包括以下步骤：
30.步骤s110，确定待识别基站小时级关键绩效指标流量潮汐的低谷时段；其中低谷时段可以是流量小于预设阈值的时间段；
31.步骤s120，在低谷时段，对待识别基站采用统一节能方式进行节能处理。
32.然而，这种在特定时间段内，对所有基站采用相同方式进行节能处理的方法，无法针对不同通信需求的基站进行个性化的节能处理，处理方式较为单一。
33.针对上述一个或多个问题，本示例性实施例提出一种新的基站处理方法，下面结合附图2对本示例性实施例做进一步说明，如图2所示，基站处理方法可以包括以下步骤s210～s240：
34.步骤s210，获取待识别基站覆盖小区内用户终端的特征数据。
35.其中，基站是指终端设备接入互联网的接口设备，是无线电台站的一种形式，其可以在一定的无线电覆盖区域中，通过移动通信交换中心，与终端设备之间进行信息传递。待识别基站是指本示例性实施例中需要进行识别，并进行节能处理的基站，其可以是任意基站。基站覆盖小区即基站覆盖的蜂窝小区，其可以是一个基站或者基站的一部分(如扇形天线)所覆盖的区域，在这个区域内用户终端可以通过无线信道与基站进行通信。
36.覆盖小区内的用户终端是指在小区内进行通信交互或者具有通信需求的终端设备，例如智能手机、平板电脑、游戏机或者可穿戴设备等电子设备。用户终端的特征数据可以是用户终端在通信过程中产生的使用数据，例如用户产生的流量数据或资源数据等，也可以是用户终端本身的特征数据，例如用户终端的活跃程度或成本数据等。
37.在本示例性实施例中，获取用户终端的特征数据的方式，可以是待识别基站或者处理平台/服务器/系统，与待识别基站覆盖小区内的用户终端进行交互，请求获取特征数据，以主动获取特征数据；也可以是待识别基站覆盖小区内的用户终端主动上报自己的特征数据，具体的，待识别基站覆盖小区内的用户终端可以将自己的原始数据进行上报，以使待识别基站或者处理平台/服务器/系统，根据原始数据提取出特征数据；用户终端也可以直接将特征数据进行上报，以使待识别基站或者处理平台/服务器/系统获取待识别基站覆盖小区内用户终端的特征数据，其中，上报可以是根据预设周期进行批量上报，也可以根据
采集特征数据的情况进行即时上报等。
38.在一示例性实施例中，上述步骤s210，可以包括：
39.分别从第一数据源获取用户终端的第一类特征数据，从第二数据源获取用户终端的第二类特征数据。
40.在实际应用中，用户终端在通信时，可以产生两类特征数据，第一类特征数据可以是指能够反映业务支撑的特征数据，例如其可以是用户终端的型号、版本号的标识数据，或者用户终端每个月消耗的资源，如通话费用、通话次数、单次通话时间、总通话时间、短信数量、短信费用等原始数据，或者基于这些原始数据提取得到的数据等；第二类特征数据可以是指能够反映用户终端通信行为的特征数据，例如可以是用户终端的每天的通信时长、总通信时长或者通信频率等原始数据，或者基于这些原始数据提取得到的数据等。
41.在本示例性实施例中，第一类特征数据可以从第一数据源获取，第二类特征数据可以从第二数据源获取，第一数据源与第二数据源可以根据第一类特征数据与第二类特征数据的数据类型确定，例如第一数据源可以是bss(业务支撑系统)域数据，第二数据源可以是oss(运营支撑系统)域数据等。
42.在一示例性实施例中，上述第一类特征数据可以是业务指标特征数据，其可以通过用户终端的资源消耗数据统计确定，例如业务指标特征数据可以是业务支撑系统中用户终端消费达到第一预设额度的用户终端的数量，和/或用户终端的市场售价或成本超过第二预设额度的用户终端的数量等。上述第二类特征数据可以是活跃指标特征数据，其可以通过用户终端的活跃指标数据统计确定，其中，活跃指标可以通过用户打电话、发短信、使用移动数据等行为进行表征，若没有任何通信行为，则可以认为是零活跃用户终端，若活跃指标中的一项或多项超过一定程度可以认为是高活跃用户终端，第二类特征数据可以是一种或多种活跃指标超过预设活跃阈值的高活跃用户终端的数量等，例如活跃指标特征数据可以是运营支撑系统中用户终端4g/5g月流量大于第一预设阈值的用户终端的数量，和/或除了零活跃用户终端外，其他具有活跃数据的总用户终端的数量等。
43.步骤s220，根据特征数据，对待识别基站进行识别。
44.本示例性可以通过对特征数据的处理，对待识别基站进行识别，以确定待识别基站是否为目标基站，其中，目标基站是指预先定义的重要等级较高的基站，例如区域内活跃用户终端数量较多的基站，或者区域内资源消耗较多的基站等等。目标基站可以是一个或多个。
45.为了便于后续计算，本示例性实施例在获取上述用户终端的特征数据后，可以将其进行向量化或矩阵化，以通过表征特征数据的向量或矩阵进行后续计算或识别等。
46.本示例性实施例可以通过预先训练的机器学习模型对特征数据进行处理，以得到待识别基站的识别结果，也可以通过预先聚类的多个基站类别对待识别基站进行识别，确定待识别基站的分类结果，并根据分类结果，确定待识别基站是否为目标基站，具体的，可以采用k-means(k-均值)聚类算法等多种方式，本公开对此不做具体限定。
47.步骤s230，在识别到待识别基站为目标基站的情况下，对待识别基站采用第一节能方式进行节能处理。
48.步骤s240，在识别到待识别基站不是目标基站的情况下，对待识别基站采用第二节能方式进行节能处理；
49.其中，第一节能方式下节省的能耗小于第二节能方式下节省的能耗。
50.当识别到待识别基站为目标基站时，说明待识别基站的重要程度较高，此时在对待识别基站进行节能处理时，更需要考虑基站对应区域内用户终端的正常通信需求。而当识别到待识别基站不是目标基站时，说明待识别基站的重要程度较低，其区域内用户终端的对通信的需求较低或者活跃度较低，采用深度节能的方式，对小区内用户终端的通信影响较低。基于上述考虑，可以对重要级别较高的目标基站采用第一节能方式进行节能处理，对重要级别较低的非目标基站采用第二节能方式进行节能处理，其中，第一节能方式下节省的能耗小于第二节能方式下节省的能耗，例如可以对非目标基站采用节能较大的深度节能处理模式，而对目标基站采用节能较小的节能处理模式。本示例性实施例可以在识别到待识别基站为目标基站时，进行保护性降级节能，降级后的节能方式，虽然节能的能耗较小，但是用户终端的响应快，用户感知较好。
51.在一示例性实施例中，第一节能方式为载波关断方式，第二节能方式为通道关断方式；或者，第一节能方式为通道关断方式，第二节能方式为深度休眠方式。
52.其中，通道关断方式是指，通过关闭部分通道的方式来实现节能效果的方式，载波关断方式是指，通过关闭一个或多个载波，降低业务量的方式来实现节能效果的方式。上述节能方式由浅至深依次为，载波关断、通道关断、深度休眠，其节能的能耗由小到大的顺序也是，载波关断、通道关断、深度休眠。因此，本示例性实施例中，对目标基站可以采用载波关断方式进行节能处理，对非目标基站可以采用通道关断方式进行节能处理；或者，目标基站可以采用通道关断方式进行节能处理，对非目标基站可以采用深度休眠方式进行节能处理等。
53.此外，还可以对目标基站采用载波关断方式进行节能处理，而对非目标基站采用深度休眠进行处理等，具体可以根据实际场景进行设置，本公开对此不做具体限定。
54.基于上述说明，在本示例性实施例中，获取待识别基站覆盖小区内用户终端的特征数据；根据特征数据，对待识别基站进行识别；在识别到待识别基站为目标基站的情况下，对待识别基站采用第一节能方式进行节能处理；在识别到待识别基站不是目标基站的情况下，对待识别基站采用第二节能方式进行节能处理；其中，第一节能方式下节省的能耗小于第二节能方式下节省的能耗。一方面，本示例性实施例提出一种新的基站处理方法，能够对基站进行识别，以对目标基站和非目标基站采用不同的节能处理方式，相比于仅依赖于时间信息进行固定方式的节能处理，本示例性实施例具有更高的灵活性和针对性；另一方面，本示例性实施例可以基于待识别基站覆盖小区内用户终端的特征数据，进行基站识别，以确定更符合待识别基站的节能方式，进行节能处理，节能处理的合理性较强，且准确性较高，用户无感知的同时，又能够为用户提供良好的通信服务。
55.在一示例性实施例中，上述步骤s220可以包括：
56.采用预先训练的聚类模型，对特征数据进行处理，以在预先聚类的多个基站类别中确定待识别基站对应的基站类别；
57.根据基站类别的重要等级，确定待识别基站是否为目标基站。
58.其中，基站类别是指预先根据基站重要程度进行分类得到的多个类别结果，每个类别可以对应一个重要等级，重要等级可以通过“一级”、“二级”等来表征，也可以通过“s级”、“a级”、“b级”来表征，还可以通过评分来表征，本示例性实施例可以预先对不同重要等
级的基站类别进行定义，例如将“一级”或者“一级”+“二级”基站类别下的基站作为目标基站。
59.本示例性实施例可以通过预先训练的聚类模型，对特征数据进行处理，得到待识别基站属于哪一基站类别的聚类结果，进一步，根据识别得到的基站类别的重要等级，确定其基站类别是否为目标基站的聚类结果。
60.在本示例性实施例中，预先聚类的多个基站类别可以通过各个基站覆盖小区内用户终端的特征数据聚类得到，因此，每个基站类别下的基站具有相似的，用于表征基站小区内用户终端的特征数据。通过计算待识别基站覆盖小区内用户终端的特征数据与每个基站类别下的特征数据之间距离，即可以确定待识别基站与每个基站类别的距离，该距离可以反映待识别基站与每个基站类别的相似度或相关度。在计算时，可以在每个基站类别中随机抽取一个或多个基站覆盖区域的用户终端的特征数据与待识别基站覆盖区域的用户终端的特征数据分别进行距离计算，也可以在每个基站类别中提取质心的基站覆盖区域的用户终端的特征数据与待识别基站覆盖区域的用户终端的特征数据进行距离计算等，距离计算可以通过欧式距离的算法实现。基站类别下特征数据与待识别基站对应特征数据的距离越近，待识别基站属于该基站类别的可能性越大，因此，可以将与基站类别下特征数据距离最近的类别作为待识别基站所属的基站类别。
61.在一示例性实施例中，如图3所示，上述聚类模型可以通过以下方式获得：
62.步骤s310，获取预设时间段内多个样本基站覆盖小区内样本用户终端的样本特征数据；
63.步骤s320，根据样本用户终端的样本特征数据，对多个样本基站进行聚类，得到多个基站类别；
64.步骤s330，对每个基站类别标记对应的重要等级。
65.其中，预设时间段是指聚类模型构建和优化的预设时间段，其可以根据需要进行自定义设置，其可以是特定时间段，例如每周第一天，也可以是周期性时间，例如每隔24小时。本示例性实施例通过在预设时间段内进行样本基站以及样本特征数据的采集，进行模型训练与优化，并且定期更新模型，以保证聚类模型的有效性和准确性。
66.在本示例性实施例中，样本用户终端的样本特征数据可以是样本用户终端的活跃总数量，和/或高资源消耗的样本用户终端的总数量等。聚类可以是通过计算各个样本用户终端的样本特征数据的相似度确定，可以将相似度超过预设阈值的样本用户终端的样本特征数据对应的基站归为一类。
67.对每个基站类别进行重要等级标记可以根据预先配置的规则进行标记，例如将样本特征数据中用户总数量超过第一数量的对应的基站类别标记为“一级”；将样本特征数据中用户总数量大于第二数量但小于第一数量的对应的基站类别标记为“二级”等。具体标记规则可以根据实际需要进行更新或调整，本公开对此不做具体限定。
68.在一示例性实施例中，上述步骤s230可以包括：
69.在识别到待识别基站为目标基站的情况下，且待识别基站覆盖小区的流量低于预设阈值时，对待识别基站采用第一节能方式进行节能处理。
70.为了提高节能处理的有效性和准确性，本示例性实施例可以对基站覆盖小区的流量进行监测，从基站本身的重要程度，和覆盖小区的流量特征两方面进行考量，确定是否采
用第一节能方式进行节能处理。其中，流量可以是反映小区内用户终端通信量的指标数据，例如在单位时间内使用移动数据上网的用户数量等。当流量低于预设阈值时，说明此时小区内用户终端对通信的需求较低，大部分用户终端处于休息或休眠状态，暂时不需要进行通信，但仍有较少部分用户终端在进行正常通信，而由于待识别基站为目标基站，具有较高的重要等级，因此，为了保障其中用户终端的正常稳定的通信，本示例性实施例可以对待识别基站采用第一节能方式进行节能处理。
71.图4示出了本示例性实施例中另一种基站处理方法的流程图，具体可以包括：
72.步骤s410，确定待识别基站流量指标的低谷时间段；其中，该时间段可以是小时级别的，低谷是指流量低于预设阈值的状态；
73.步骤s420，从业务支撑系统中获取待识别基站覆盖小区内用户终端的业务指标特征数据；
74.步骤s430，从运营支撑系统中获取待识别基站覆盖小区内用户终端的活跃指标特征数据；
75.步骤s440，采用预先训练的聚类模型，对业务指标特征数据和活跃指标特征数据进行处理，以在预先聚类的多个基站类别中确定待识别基站对应的基站类别；
76.步骤s450，根据基站类别的重要等级，确定待识别基站是否为目标基站；
77.步骤s460，在识别到待识别基站为目标基站的情况下，对待识别基站采用第一节能方式进行节能处理；
78.步骤s470，在识别到待识别基站不是目标基站的情况下，对待识别基站采用第二节能方式进行节能处理；
79.其中，第一节能方式下节省的能耗小于第二节能方式下节省的能耗。
80.图5示出本示例性实施例中一种基站处理系统的结构框图，具体可以包括采集及处理模块510、模型预测模块520以及保护性节能模块530；
81.其中，采集及预处理模块510包括：跨域数据采集单元511，用于从业务支撑系统中获取待识别基站覆盖小区内用户终端的数据；以及从运营支撑系统中获取待识别基站覆盖小区内用户终端的数据；数据清洗单元512，用于对获取的特征数据进行数据清洗等预处理；数据关联筛选单元513，用于对获取的特征数据进行数据关联筛选，以提高获取的特征数据的有效性；
82.模型预测模块520包括：特征数据提取单元521，用于对获取的数据进行特征数据的提取，例如跨域数据采集模块可以先采集原始数据，然后通过特征提取模块从原始数据中进行特征数据的采集；聚类模型构建单元522，用于根据样本基站以及样本基站覆盖小区内用户终端的样本特征数据进行聚类模型的训练，得到聚类模型以及预先聚类的多个基站类别；基站动态预测单元523，用于根据待识别基站覆盖小区内用户终端的特征数据，对待识别基站进行识别，确定其是否为目标基站；
83.保护性节能模块530包括：节能策略执行单元531，用于在识别到待识别基站为目标基站的情况下，对待识别基站采用第一节能方式进行节能处理；在识别到待识别基站不是目标基站的情况下，对待识别基站采用第二节能方式进行节能处理；其中，第一节能方式下节省的能耗小于第二节能方式下节省的能耗。
84.本公开的示例性实施例还提供了一种基站处理装置。参照图6，该装置600可以包
括，特征数据获取模块610，用于获取待识别基站覆盖小区内用户终端的特征数据；待识别基站识别模块620，用于根据特征数据，对待识别基站进行识别；第一节能处理模块630，用于在识别到待识别基站为目标基站的情况下，对待识别基站采用第一节能方式进行节能处理；第二节能处理模块640，用于在识别到待识别基站不是目标基站的情况下，对待识别基站采用第二节能方式进行节能处理；其中，第一节能方式下节省的能耗小于第二节能方式下节省的能耗。
85.在一示例性实施例中，特征数据获取模块，包括：特征数据获取单元，用于分别从第一数据源获取用户终端的第一类特征数据，从第二数据源获取用户终端的第二类特征数据。
86.在一示例性实施例中，第一类特征数据为业务指标特征数据，第二类特征数据为活跃指标特征数据。
87.在一示例性实施例中，待识别基站识别模块，包括：模型处理单元，用于采用预先训练的聚类模型，对特征数据进行处理，以在预先聚类的多个基站类别中确定待识别基站对应的基站类别；基站识别单元，用于根据基站类别的重要等级，确定待识别基站是否为目标基站。
88.在一示例性实施例中，聚类模型通过以下方式获得：样本特征数据获取单元，用于获取预设时间段内多个样本基站覆盖小区内样本用户终端的样本特征数据；基站类别聚类单元，用于根据样本用户终端的样本特征数据，对多个样本基站进行聚类，得到多个基站类别；重要等级标记单元，用于对每个基站类别标记对应的重要等级。
89.在一示例性实施例中，第一节能处理模块，用于在识别到待识别基站为目标基站的情况下，且待识别基站覆盖小区的流量低于预设阈值时，对待识别基站采用第一节能方式进行节能处理。
90.在一示例性实施例中，第一节能方式为载波关断方式，第二节能方式为通道关断方式；或者，第一节能方式为通道关断方式，第二节能方式为深度休眠方式。
91.上述装置中各模块/单元的具体细节在方法部分的实施例中已经详细说明，未披露的细节内容可以参见方法部分的实施例内容，因此此处不再赘述。
92.本公开的示例性实施例还提供了一种能够实现上述方法的电子设备。
93.所属技术领域的技术人员能够理解，本公开的各个方面可以实现为系统、方法或程序产品。因此，本公开的各个方面可以具体实现为以下形式，即：完全的硬件实施方式、完全的软件实施方式(包括固件、微代码等)，或硬件和软件方面结合的实施方式，这里可以统称为“电路”、“模块”或“系统”。
94.下面参照图7来描述根据本公开的这种示例性实施例的电子设备700。图7显示的电子设备700仅仅是一个示例，不应对本公开实施例的功能和使用范围带来任何限制。
95.如图7所示，电子设备700以通用计算设备的形式表现。电子设备700的组件可以包括但不限于：上述至少一个处理单元710、上述至少一个存储单元720、连接不同系统组件(包括存储单元720和处理单元710)的总线730、显示单元740。
96.其中，存储单元存储有程序代码，程序代码可以被处理单元710执行，使得处理单元710执行本说明书上述“示例性方法”部分中描述的根据本公开各种示例性实施方式的步骤。例如，处理单元710可以执行图2、图3或图4所示的步骤等。
97.存储单元720可以包括易失性存储单元形式的可读介质，例如随机存取存储单元(ram)721和/或高速缓存存储单元722，还可以进一步包括只读存储单元(rom)723。
98.存储单元720还可以包括具有一组(至少一个)程序模块725的程序/实用工具724，这样的程序模块725包括但不限于：操作系统、一个或者多个应用程序、其它程序模块以及程序数据，这些示例中的每一个或某种组合中可能包括网络环境的实现。
99.总线730可以为表示几类总线结构中的一种或多种，包括存储单元总线或者存储单元控制器、外围总线、图形加速端口、处理单元或者使用多种总线结构中的任意总线结构的局域总线。
100.电子设备700也可以与一个或多个外部设备900(例如键盘、指向设备、蓝牙设备等)通信，还可与一个或者多个使得用户能与该电子设备700交互的设备通信，和/或与使得该电子设备700能与一个或多个其它计算设备进行通信的任何设备(例如路由器、调制解调器等等)通信。这种通信可以通过输入/输出(i/o)接口750进行。并且，电子设备700还可以通过网络适配器760与一个或者多个网络(例如局域网(lan)，广域网(wan)和/或公共网络，例如因特网)通信。如图所示，网络适配器760通过总线730与电子设备700的其它模块通信。应当明白，尽管图中未示出，可以结合电子设备700使用其它硬件和/或软件模块，包括但不限于：微代码、设备驱动器、冗余处理单元、外部磁盘驱动阵列、raid系统、磁带驱动器以及数据备份存储系统等。
101.通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员易于理解，这里描述的示例实施方式可以通过软件实现，也可以通过软件结合必要的硬件的方式来实现。因此，根据本公开实施方式的技术方案可以以软件产品的形式体现出来，该软件产品可以存储在一个非易失性存储介质(可以是cd-rom，u盘，移动硬盘等)中或网络上，包括若干指令以使得一台计算设备(可以是个人计算机、服务器、终端装置、或者网络设备等)执行根据本公开示例性实施例的方法。
102.本公开的示例性实施例还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有能够实现本说明书上述方法的程序产品。在一些可能的实施方式中，本公开的各个方面还可以实现为一种程序产品的形式，其包括程序代码，当程序产品在终端设备上运行时，程序代码用于使终端设备执行本说明书上述“示例性方法”部分中描述的根据本公开各种示例性实施方式的步骤。
103.本公开的示例性实施例还提供了一种用于实现上述方法的程序产品，其可以采用便携式紧凑盘只读存储器(cd-rom)并包括程序代码，并可以在终端设备，例如个人电脑上运行。然而，本公开的程序产品不限于此，在本文件中，可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。
104.程序产品可以采用一个或多个可读介质的任意组合。可读介质可以是可读信号介质或者可读存储介质。可读存储介质例如可以为但不限于电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。可读存储介质的更具体的例子(非穷举的列表)包括：具有一个或多个导线的电连接、便携式盘、硬盘、随机存取存储器(ram)、只读存储器(rom)、可擦式可编程只读存储器(eprom或闪存)、光纤、便携式紧凑盘只读存储器(cd-rom)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。
105.计算机可读信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其
中承载了可读程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。可读信号介质还可以是可读存储介质以外的任何可读介质，该可读介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。
106.可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括但不限于无线、有线、光缆、rf等等，或者上述的任意合适的组合。
107.可以以一种或多种程序设计语言的任意组合来编写用于执行本公开操作的程序代码，程序设计语言包括面向对象的程序设计语言—诸如java、c++等，还包括常规的过程式程序设计语言—诸如“c”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算设备上执行、部分地在用户设备上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算设备上部分在远程计算设备上执行、或者完全在远程计算设备或服务器上执行。在涉及远程计算设备的情形中，远程计算设备可以通过任意种类的网络，包括局域网(lan)或广域网(wan)，连接到用户计算设备，或者，可以连接到外部计算设备(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。
108.此外，上述附图仅是根据本公开示例性实施例的方法所包括的处理的示意性说明，而不是限制目的。易于理解，上述附图所示的处理并不表明或限制这些处理的时间顺序。另外，也易于理解，这些处理可以是例如在多个模块中同步或异步执行的。
109.应当注意，尽管在上文详细描述中提及了用于动作执行的设备的若干模块或者单元，但是这种划分并非强制性的。实际上，根据本公开的示例性实施例，上文描述的两个或更多模块或者单元的特征和功能可以在一个模块或者单元中具体化。反之，上文描述的一个模块或者单元的特征和功能可以进一步划分为由多个模块或者单元来具体化。
110.本领域技术人员在考虑说明书及实践这里公开的发明后，将容易想到本公开的其他实施例。本技术旨在涵盖本公开的任何变型、用途或者适应性变化，这些变型、用途或者适应性变化遵循本公开的一般性原理并包括本公开未公开的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。说明书和实施例仅被视为示例性的，本公开的真正范围和精神由权利要求指出。
111.应当理解的是，本公开并不局限于上面已经描述并在附图中示出的精确结构，并且可以在不脱离其范围进行各种修改和改变。本公开的范围仅由所附的权利要求来限定。

技术特征：
1.一种基站处理方法，其特征在于，包括：获取待识别基站覆盖小区内用户终端的特征数据；根据所述特征数据，对所述待识别基站进行识别；在识别到所述待识别基站为目标基站的情况下，对所述待识别基站采用第一节能方式进行节能处理；在识别到所述待识别基站不是目标基站的情况下，对所述待识别基站采用第二节能方式进行节能处理；其中，所述第一节能方式下节省的能耗小于所述第二节能方式下节省的能耗。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取待识别基站覆盖小区内用户终端的特征数据，包括：分别从第一数据源获取所述用户终端的第一类特征数据，从第二数据源获取所述用户终端的第二类特征数据。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述第一类特征数据为业务指标特征数据，所述第二类特征数据为活跃指标特征数据。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述特征数据，对所述待识别基站进行识别，包括：采用预先训练的聚类模型，对所述特征数据进行处理，以在预先聚类的多个基站类别中确定所述待识别基站对应的基站类别；根据所述基站类别的重要等级，确定所述待识别基站是否为目标基站。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述聚类模型通过以下方式获得：获取预设时间段内多个样本基站覆盖小区内样本用户终端的样本特征数据；根据所述样本用户终端的样本特征数据，对所述多个样本基站进行聚类，得到多个基站类别；对每个基站类别标记对应的重要等级。6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述在识别到所述待识别基站为目标基站的情况下，对所述待识别基站采用第一节能方式进行节能处理，包括：在识别到所述待识别基站为目标基站的情况下，且所述待识别基站覆盖小区的流量低于预设阈值时，对所述待识别基站采用第一节能方式进行节能处理。7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一节能方式为载波关断方式，所述第二节能方式为通道关断方式；或者，所述第一节能方式为通道关断方式，所述第二节能方式为深度休眠方式。8.一种基站处理装置，其特征在于，包括：特征数据获取模块，用于获取待识别基站覆盖小区内用户终端的特征数据；待识别基站识别模块，用于根据所述特征数据，对所述待识别基站进行识别；第一节能处理模块，用于在识别到所述待识别基站为目标基站的情况下，对所述待识别基站采用第一节能方式进行节能处理；第二节能处理模块，用于在识别到所述待识别基站不是目标基站的情况下，对所述待识别基站采用第二节能方式进行节能处理；其中，所述第一节能方式下节省的能耗小于所述第二节能方式下节省的能耗。
9.一种电子设备，其特征在于，包括：处理器；以及存储器，用于存储所述处理器的可执行指令；其中，所述处理器配置为经由执行所述可执行指令来执行权利要求1-7任一项所述的方法。10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1-7任一项所述的方法。

技术总结
本公开提供了一种基站处理方法、基站处理装置、电子设备及计算机可读存储介质，属于通信技术领域。该方法包括：获取待识别基站覆盖小区内用户终端的特征数据；根据所述特征数据，对所述待识别基站进行识别；在识别到所述待识别基站为目标基站的情况下，对所述待识别基站采用第一节能方式进行节能处理；在识别到所述待识别基站不是目标基站的情况下，对所述待识别基站采用第二节能方式进行节能处理；其中，所述第一节能方式下节省的能耗小于所述第二节能方式下节省的能耗。本公开可以对基站进行准确识别，并根据识别结果智能调整节能方式。式。式。


技术研发人员：张青 李力卡 张家铭 梁毅 姜林伟
受保护的技术使用者：中国电信股份有限公司
技术研发日：2023.05.15
技术公布日：2023/7/22