[0041] 下面对本发明优选实施例作详细说明。
[0042] 本发明实施例依托智能终端通信系统和基站系统。本实施例中大规模终端的应用场景为某区域的智能水表终端系统，场景如图1所示，其中虚线圆表示对终端进行了分组。
[0043] 本发明的大规模终端分组方法，流程图如图2所示，包括：
[0044] 根据终端的距离参数和/或信号强度参数和/或传播时延参数和/或相邻终端的特性计算终端之间的关联性，根据终端之间的关联性进行分组。
[0045] 具体描述如下：
[0046] 所述根据终端的距离参数和/或信号强度参数和/或传播时延参数和/或相邻终端的特性计算终端之间的关联性包括：根据终端的距离参数计算终端之间的关联性、根据终端的信号强度参数计算终端之间的关联性、根据终端的传播时延参数计算终端之间的关联性、根据相邻终端的特性计算终端之间的关联性、根据终端的距离参数和信号强度参数计算终端之间的关联性、根据终端的距离参数和传播时延参数计算终端之间的关联性、根据终端的距离参数和相邻终端的特性计算终端之间的关联性、根据终端的信号强度参数和传播时延参数计算终端之间的关联性、根据终端的信号强度参数和相邻终端的特性计算终端之间的关联性、根据终端的传播时延参数和相邻终端的特性计算终端之间的关联性、根据终端的距离参数和信号强度参数和传播时延参数计算终端之间的关联性、根据终端的距离参数和信号强度参数和相邻终端的特性计算终端之间的关联性、根据终端的距离参数和传播时延参数和相邻终端的特性计算终端之间的关联性、根据终端的信号强度参数和传播时延参数和相邻终端的特性计算终端之间的关联性、据终端的距离参数和信号强度参数和传播时延参数和相邻终端的特性计算终端之间的关联性。
[0047] 所述终端的距离参数包括终端之间的距离值、终端与基站的距离之差值、终端与基站的距离值的任一项或多项组合。组合方式为取平均和/或加权和和/或乘积。
[0048] 所述信号强度参数包括终端接收到基站发送的测试信号的信号强度值、终端接收到基站发送的测试信号的信号强度值之差、终端接收到相邻终端测试信号的信号强度值的任一项或多项组合。组合方式为取平均和/或加权和和/或乘积。
[0049] 所述传播时延参数包括终端接收到基站发送的测试信号的传播时延、终端接收到基站发送的测试信号的传播时延之差、终端接收到相邻终端测试信号的传播时延的任一项或多项组合。组合方式为取平均和/或加权和和/或乘积。
[0050] 所述相邻终端的特性包括与终端相邻的一个或多个终端的频率、功率、类型的任一项或多项组合。组合方式为取平均和/或加权和和/或乘积。
[0051] 所述根据终端的距离参数和/或信号强度参数和/或传播时延参数和/或相邻终端的特性计算终端之间的关联性，是：根据终端的距离参数与终端之间关联性的关系计算终端之间的关联性、根据终端的信号强度参数与终端之间关联性的关系计算终端之间的关联性、根据终端的传播时延参数与终端之间关联性的关系计算终端之间的关联性、根据终端与相邻终端的特性之差是否在一定阈值之内计算终端之间的关联性、根据终端的距离参数和信号强度参数与终端之间关联性的关系计算终端之间的关联性、根据终端的距离参数和传播时延参数与终端之间关联性的关系计算终端之间的关联性、根据终端的距离参数和相邻终端的特性之差与终端之间关联性的关系计算终端之间的关联性、根据终端的信号强度参数和传播时延参数与终端之间关联性的关系计算终端之间的关联性、根据终端的信号强度参数和相邻终端的特性之差与终端之间关联性的关系计算终端之间的关联性、根据终端的传播时延参数和相邻终端的特性之差与终端之间关联性的关系计算终端之间的关联性、根据终端的距离参数和信号强度参数和传播时延参数与终端之间关联性的关系计算终端之间的关联性、根据终端的距离参数和信号强度参数和相邻终端的特性之差与终端之间关联性的关系计算终端之间的关联性、根据终端的距离参数和传播时延参数和相邻终端的特性之差与终端之间关联性的关系计算终端之间的关联性、根据终端的信号强度参数和传播时延参数和相邻终端的特性之差与终端之间关联性的关系计算终端之间的关联性、根据终端的距离参数和信号强度参数和传播时延参数和相邻终端的特性之差与终端之间关联性的关系计算终端之间的关联性的任一项。
[0052] 表A中A1～A15表示计算终端之间的关联性的不同实施方式
[0053]
[0054]
[0055]
[0056]
[0057]
[0058]
[0059]
[0060]
[0061]
[0062]
[0063]
[0064]
[0065] 一种优选实施方式中，所述根据终端之间的关联性进行分组，如图3所示，包括步骤：
[0066] 步骤S01、根据终端之间的关联性数值按照事先设置的范围(一级或多级范围)进行分组；
[0067] 步骤S02、判断各分组内终端的数量是否大于根据基站接收能力设置的阈值，若是则将该分组进一步分组，返回步骤S01。
[0068] 本实施例中，事先根据智能终端的应用场景、智能终端的规模、所要接入的基站的接受能力设置不同级别的关联性值区间范围，第一级分组范围为：关联性值在0‑1之间的分为一组，关联性值在1‑2之间的分为一组，关联性值在2‑3之间的分为一组，关联性值在3‑4之间的分为一组，关联性值在4‑5之间的分为一组，关联性值在5以上的分为一组。根据基站接收能力设置的阈值为20，当根据第一级分组范围得到的分组中终端的数量大于20时，例如关联性值在3‑4之间的分组中终端数量为35，则将该分组采用第二级分组范围：关联性值在3‑3.5之间的分为一组，关联性值在3.5‑4之间的分为一组，并再次判断分组中终端的数量是否大于20。
[0069] 另一种优选实施方式中，所述根据终端之间的关联性进行分组，如图4所示，包括步骤：
[0070] 根据智能终端的总数量和终端之间的关联性值计算分组数；
[0071] 根据分组数将终端之间的关联性值划分为多个范围；
[0072] 将属于同一关联性值范围的终端分为一组。
[0073] 进一步优选地，所述根据智能终端的总数量和终端之间的关联性值计算分组数，包括步骤：
[0074] 获取智能终端的总数量以及各终端之间的关联性值；
[0075] 根据各终端之间的关联性值的均值计算关联性值变化量；
[0076] 根据智能终端的总数量和关联性值变化量计算分组数。
[0077] 本实施例中，智能终端的总数量记为n，根据各终端之间的关联性值的方差表示关联性值变化量，记为y。分组数记为z，计算分组数z＝f1·n·y，其中f1是事先训练得到的计算系数。本实施例中，智能终端总数量n＝1000，各终端之间的关联性值的方差y＝1.2，事先训练得到的计算系数f1＝0.01，则计算分组数z＝f1·n·y＝0.01×1000×1.2＝12(组)。获取关联性值的最大跨度0‑10，将关联性值的最大跨度范围平均分为12份，得到12个关联性值范围(每个范围跨度为0.83)，将属于同一关联性值范围的终端分为一组。
[0078] 另一优选实施例中，计算分组数z＝f2·n+f3·y，其中f2、f3是事先训练得到的计算系数。本实施例中，智能终端总数量n＝1000，各终端之间的关联性值的方差y＝1.2，事先训练得到的计算系数f2＝0.01，f3＝2，则计算分组数z＝f2·n+f3·y＝0.01×1000+0.2×1.2＝12.4≈13(组)。获取关联性值的最大跨度0‑10，将关联性值的最大跨度范围平均分为
13份，得到13个关联性值范围(每个范围跨度为0.77)，将属于同一关联性值范围的终端分为一组。
[0079] 一种计算机可读存储介质，其存储用于电子数据交换的计算机程序，其中，所述计算机程序使计算机执行上述方法。
[0080] 本发明的大规模终端分组系统的实施例，其特征在于包括：
[0081] 处理器；
[0082] 存储器；
[0083] 以及
[0084] 一个或多个程序，其中所述一个或多个程序被存储在存储器中，并且被配置成由所述处理器执行，所述程序使计算机执行上述方法。
[0085] 当然，本技术领域中的普通技术人员应当认识到，以上实施例仅是用来说明本发明的，而并非作为对本发明的限定，只要在本发明的范围内，对以上实施例的变化、变型都将落入本发明的保护范围。
