分散型ネットワーク無線RF指標のリアルタイム改善方法であって、データ分析ユニットはRFモジュール付きの基地局ネットワークノードの入力電力、出力電力及びリンク利得を受信し、前記入力電力、出力電力及びリンク利得によって前記基地局ネットワークノードのラーニングモデルを確立するステップと、前記データ分析ユニットは、所定の入力電力と期待出力電力との対応関係により、前記入力電力に対応する期待出力電力を得るステップと、前記ラーニングモデルにおいて、前記ラーニングモデルの出力電力と前記期待出力電力との差が所定の範囲内になるまで、前記リンク利得を調整し、当該時刻のリンク利得を新しいリンク利得として確定するステップと、前記データ分析ユニットは前記新しいリンク利得を前記RFモジュール付きの基地局ネットワークノードに送信し、前記基地局ネットワークノードは、前記新しいリンク利得によって自身のリンク利得を調整するステップと、を含むことを特徴とする分散型ネットワーク無線RF指標のリアルタイム改善方法。前記RFモジュール付きの基地局ネットワークノードは、検出ユニットと利得調節ユニットとを含むRF遠隔ユニットRRUであり、前記基地局ネットワークノードのラーニングモデルを確立することは、RRUが検出ユニットを介して入力電力、出力電力及びリンク利得を検出し収集して、前記データ分析ユニットに送信することと、前記データ分析ユニットがRRUの入力電力、出力電力及びリンク利得によって、前記RRUの、入力層、中間層及び出力層を含むラーニングモデルを確立することとを含むことを特徴とする請求項1に記載の分散型ネットワーク無線RF指標のリアルタイム改善方法。前記新しいリンク利得として確定することは、前記ラーニングモデルにおいて出力電力と前記期待出力電力との差が前記所定の範囲内にない場合、当該差が前記所定の範囲内になるまで、前記ラーニングモデルの中のリンク利得を調節し、前記ラーニングモデルの入力層、中間層及び出力層のノード重み係数を更新して、この時のリンク利得を前記新しいリンク利得として確定することとを含むことを特徴とする請求項2に記載の分散型ネットワーク無線RF指標のリアルタイム改善方法。前記新しいリンク利得によって自身のリンク利得を調整することは、前記データ分析ユニットは確定された新しいリンク利得をRRUに送信し、前記RRUが新しいリンク利得によって、利得調節ユニットを起動して、下りRF利得を調節することを含むことを特徴とする請求項3に記載の分散型ネットワーク無線RF指標のリアルタイム改善方法。前記データ分析ユニットは、前記RFモジュール付きの基地局ネットワークノードの接続位置関係情報及びノード生産ロット情報を収集すること、をさらに含むことを特徴とする請求項1に記載の分散型ネットワーク無線RF指標のリアルタイム改善方法。前記新しいリンク利得が確定されてから、前記RFモジュール付きの基地局ネットワークノードが前記新しいリンク利得によりリンク利得を調整することと、前記データ分析ユニットは前記基地局ネットワークノードにより出力された新しい出力電力を受信し、前記新しい出力電力と前記期待出力電力との差を比較して、前記差が所定の範囲内にある場合、前記基地局ネットワークノードの接続位置関係によって、基地局に記憶された前記基地局ネットワークノードの電力サンプル情報及び対応するリンク利得パラメータを更新することと、をさらに含むことを特徴とする請求項5に記載の分散型ネットワーク無線RF指標のリアルタイム改善方法。前記差が所定の範囲内にある場合、前記基地局ネットワークノードの接続位置関係によって、基地局に記憶された前記基地局ネットワークノードの電力サンプル情報及び対応するリンク利得パラメータを更新してから、統計ユニットは各生産ロットにおける基地局ネットワークノードのリンク利得パラメータの変化状況を統計し、前記基地局ネットワークノードに対する品質追跡を実現すること、をさらに含むことを特徴とする請求項6に記載の分散型ネットワーク無線RF指標のリアルタイム改善方法。分散型ネットワーク無線RF指標のリアルタイム改善装置であって、RFモジュール付きの基地局ネットワークノードの入力電力、出力電力及びリンク利得を受信し、前記入力電力、出力電力及びリンク利得によって前記基地局ネットワークノードのラーニングモデルを確立する受信モジュールと、所定の入力電力と期待出力電力との対応関係によって、前記受信モジュールにより受信された入力電力に対応する期待出力電力を得る確定モジュールと、前記受信モジュールによって確立されたラーニングモデルにおいて、前記確定モジュールによって得られた期待出力電力と前記出力電力との差が所定の範囲内になるまで、前記リンク利得を調節して、この時のリンク利得を新しいリンク利得として確定する調節モジュールと、前記調節モジュールによって確定された新しいリンク利得を前記RFモジュール付きの基地局ネットワークノードに送信し、前記基地局ネットワークノードが前記新しいリンク利得によって自身のリンク利得を調節する送信モジュールと、を含むデータ分析ユニットを有することを特徴とする分散型ネットワーク無線RF指標のリアルタイム改善装置。各生産ロットにおける基地局ネットワークノードのリンク利得パラメータの変化状況を統計し、前記基地局ネットワークノードに対する品質追跡を実現する統計ユニット、をさらに含むことを特徴とする請求項8に記載の分散型ネットワーク無線RF指標のリアルタイム改善装置。本発明は、分散型ネットワーク無線RF指標のリアルタイム改善方法及び装置を提供することを目的としている。ネットワークノードの電力モデルの確立及びモデルパラメータの調整によって、ネットワークノードのリンク調整を確定し、無線RF指標のリアルタイムな調整を実現して、外部環境や時間の推移などが原因とするパラメータのランダム的な動的変化による無線RF指標の不安定を解決することが図られる。本発明の一つの方面によると、分散型ネットワーク無線RF指標のリアルタイム改善方法を提供し、前記方法は以下のステップが含まれる。データ分析ユニットはRFモジュール付きの基地局ネットワークノードの入力電力、出力電力及びリンク利得を受信し、前記入力電力、出力電力及びリンク利得によって前記基地局ネットワークノードのラーニングモデルを確立する。前記データ分析ユニットは、所定の入力電力と期待出力電力との対応関係により、前記入力電力に対応する期待出力電力を得る。前記ラーニングモデルにおいて、前記期待出力電力と前記出力電力との差が所定の範囲内になるまで、前記リンク利得を調整して、この時のリンク利得を新しいリンク利得として確定する。前記データ分析ユニットは前記新しいリンク利得を前記RFモジュール付きの基地局ネットワークノードに送信し、前記基地局ネットワークノードが、前記新しいリンク利得によって自身のリンク利得を調整する。上記方案において、前記RFモジュール付きの基地局ネットワークノードは、検出ユニットと利得調節ユニットとを含むRRUである。前記データ分析ユニットは、RFモジュール付きの基地局ネットワークノードの入力電力、出力電力及びリンク利得を受信し、前記入力電力、出力電力及びリンク利得によって前記基地局ネットワークノードのラーニングモデルを確立することは、RRUが検出ユニットを介して入力電力、出力電力及びリンク利得を検出し収集して、前記データ分析ユニットに送信することと、前記データ分析ユニットがRRUの入力電力、出力電力及びリンク利得によって、前記RRUの、入力層、中間層及び出力層を含むラーニングモデルを確立することとを含む。上記方案において、前記ラーニングモデルには、前記期待出力電力と前記出力電力との差が所定の範囲内になるまで、前記リンク利得を調節して、この時のリンク利得を新しいリンク利得として確定ことは、前記ラーニングモデルにおいて出力電力と前記期待出力電力との差が前記所定の範囲内にない場合、当該差が前記所定の範囲内になるまで、前記ラーニングモデルの中のリンク利得を調節し、前記ラーニングモデルの入力層、中間層及び出力層のノード重み係数を更新して、この時のリンク利得を前記新しいリンク利得として確定することを含む。上記方案において、前記データ分析ユニットが前記新しいリンク利得をRFモジュール付きの基地局ネットワークノードに送信し、前記基地局ネットワークノードが前記新しいリンク利得によって自身のリンク利得を調整することは、前記データ分析ユニットが確定された新しいリンク利得をRRUに送信し、前記RRUが新しいリンク利得によって、利得調節ユニットを起動し下りRF利得を調節することを含む。上記方案において、前記方法は、前記データ分析ユニットが前記RFモジュール付きの基地局ネットワークノードの接続位置関係情報及びノード生産ロット情報を収集することをさらに含んでいる。上記方案において、前記方法は、前記データ分析ユニットは、前記RFモジュール付きの基地局ネットワークノードの接続位置関係情報及びノード生産ロット情報を収集すること、をさらに含む。上記方案において、前記新しいリンク利得が確定されてから、前記RFモジュール付きの基地局ネットワークノードが前記新しいリンク利得によりリンク利得を調整することと、前記データ分析ユニットは前記基地局ネットワークノードにより出力された新しい出力電力を受信し、前記新しい出力電力と前記期待出力電力との差を比較して、前記差が所定の範囲内にある場合、前記基地局ネットワークノードの接続位置関係によって、基地局に記憶された前記基地局ネットワークノードの電力サンプル情報及び対応するリンク利得パラメータを更新することと、をさらに含む。上記方案において、前記差が所定の範囲内にある場合、前記基地局ネットワークノードの接続位置関係によって、基地局に記憶された前記基地局ネットワークノードの電力サンプル情報及び対応するリンク利得パラメータを更新してから、前記方法は、統計ユニットは各生産ロットにおける基地局ネットワークノードのリンク利得パラメータの変化状況を統計し、前記基地局ネットワークノードの品質追跡を実現することをさらに含む。本発明のもう一つの方面によると、本発明はさらに分散型ネットワーク無線RF指標リアルタイム改善装置を提供する。前記装置は、受信モジュール、確定モジュール、調節モジュール及び送信モジュールを有するデータ分析ユニットを含む。中には、受信モジュールは、RFモジュール付きの基地局ネットワークノードの入力電力、出力電力及びリンク利得を受信し、前記入力電力、出力電力及びリンク利得によって前記基地局ネットワークノードのラーニングモデルを確立する。確定モジュールは、所定の入力電力と期待出力電力との対応関係によって、前記受信モジュールによって受信された入力電力に対応する期待出力電力を得る。調節モジュールは、前記受信モジュールによって確立されたラーニングモデルにおいて、前記確定モジュールによって得られた期待出力電力と前記出力電力との差が所定の範囲内になるまで、前記リンク利得を調節して、この時のリンク利得を新しいリンク利得として確定する。送信モジュールは、前記調節モジュールによって確定された新しいリンク利得を前記RFモジュール付きの基地局ネットワークノードに送信し、前記基地局ネットワークノードが前記新しいリンク利得によって自身のリンク利得を調節する。上記方案において、前記装置は、さらに、各生産ロットにおける基地局ネットワークノードのリンク利得パラメータの変化状況を統計し、前記基地局ネットワークノードに対する品質追跡を実現する統計ユニットを含む。既存技術に対する本発明の有益的な効果が以下のとおりである。1、本発明は基地局ネットワーク構築方式、既存電力校正の基本処理方法及びリアルタイム性を変更せずに、既存情報の収集、データの処理を介して、基地局ネットワークノード、特にRFモジュール付きのネットワークノードの特性に対して動的に評価し調整して、最終的に出力電力と期待出力電力との差が所定の範囲内になるようにして、無線出力の正確性を確保した。2、本発明は入力電力、温度、周波数などの複数のサンプルパラメータを収集することにより、統計出力電力と期待電力との差を算出し、リンク利得を調整することにより出力電力が期待の範囲内になるようにして、無線RF指標を複数のパラメータによりリアルタイムに調整することを実現した。3、本発明によると、基地局が正常に動作する時の無線RF指標を改善するとともに、基地局ネットワークノードの位置関係情報及び生産ロット情報を収集することにより、装置メーカに効果的な統計データを提供し、完成後の装置の品質に対して長期的な追跡が可能になる。基地局において、本発明は外部の環境や時間の推移などとともにランダム的な動的変化を生じる無線RF指標のリアルタイム改善方法を提供する。さらに、装置の完成後の品質に対して長期的に追跡できるように、装置メーカに効果的な統計データを提供する。以下、図面を結合しながら本発明の好適な実施例について詳しく説明する。以下に説明する好適な実施例は本発明を説明するものであるが、本発明を限定するものではない。本発明に係わる分散型ネットワーク無線RF指標のリアルタイム改善方法は、基地局に対する出力電力を例としてリアルタイム改善を実現してもよく、他のパラメータを収集することにより本発明に係わるモデル方法を介して無線RF指標のリアルタイム改善を実現してもよい。本発明はRFモデル付きの基地局ネットワークノードの電力情報を収集することで基地局ネットワークノードのリンク利得に対する調整を実現し、さらに、基地局ネットワークノードのRF指標のリアルタイム改善を実現する。具体的なステップは図2に示すとおりである。S21:データ分析ユニットはRFモジュール付きの基地局ネットワークノードの入力電力、出力電力及びリンク利得を受信し、前記入力電力、出力電力及びリンク利得によって前記基地局ネットワークノードのラーニングモデルを確立する。S22:前記データ分析ユニットは、所定の入力電力と期待出力電力との対応関係により、前記入力電力に対応する期待出力電力を得る。S23:前記ラーニングモデルにおいて、前記期待出力電力と前記出力電力との差が所定の範囲内になるまで、前記リンク利得を調整するとともに、当該時刻のリンク利得を新しいリンク利得にする。S24:データ分析ユニットは前記新しいリンク利得を基地局ネットワークノードに送信し、前記基地局ネットワークノードが、前記新しいリンク利得によって自身のリンク利得を調整する。上記ステップは、RFモジュール付きの基地局ネットワークノードをリアルタイムに調整する過程である。該リアルタイム調整過程のステップS21において、前記基地局ネットワークノードに対して品質追跡をするために、データ分析ユニットは、さらに前記RFモジュール付きの基地局ネットワークノードの接続位置関係情報及びノード生産ロット情報を収集することができる。S24の後に、前記RFモジュール付きの基地局ネットワークノードが前記新しいリンク利得により、そのリンク利得を調整する。前記データ分析ユニットは、前記基地局ネットワークノードによりリンク利得が調整された後に出力した新しい出力電力を引き続き受信して、前記新しい出力電力と期待出力電力との差を比較分析して、前記差が所定の範囲内にある場合、収集した前記基地局ネットワークノードの接続位置関係及び生産ロット情報によって、基地局に記憶された電力サンプル情報及び対応するリンク利得パラメータを更新する。その後、統計ユニットは各生産ロットにおける基地局ネットワークノードのリンク利得パラメータの変化状況を統計することで、基地局ネットワークノード装置に対する品質追跡を実現する。中には、RFモジュール付きのネットワークノードは、検出ユニットと利得調整ユニットを含むRRU又はその他のRF機器付きのネットワークノードであってもよい。当該方法に係わるリアルタイム調整過程をはっきり説明するために、以下には、検出ユニットと利得調整ユニットを含むRRUの電力収集処理を介して、当該モデル方法に係わる無線RFの知的なリアルタイム改善方法を詳しく説明する。本発明に係わる具体的な流れを示すフロチャート図は図3に示すとおりである。S31:データ分析ユニットが起動され、RRUに入力電力、出力電力及びリンク利得を含む電力情報及び生産バージョン情報をリアルタイムにアップロードするように知らせ、前記RRUとの入力電力、出力電力及びリンク利得に関するラーニングモジュールを確立する。S32:RRUが検出ユニットを用い、入力電力、出力電力、リンク利得などの電力情報、及び生産バージョン情報を収集してから、前記データ分析ユニットにアップロードする。S33:データ分析ユニットはRRUによりアップロードされた電力情報を受け取ってから、まず、入力電力に対応する期待出力電力を確定して、そして、前記ラーニングモデルにおける出力電力と期待出力電力との差を制御目標として、データ分析ユニットにおけるラーニングモデルのリンク利得を調整することで、前記ラーニングモデルの出力電力と期待出力電力との差が一定の制御範囲内になるようにする。前記ラーニングモデルにおいて得られた新しいリンク利得と新しい出力電力はRRU自身の実際のリンク利得と出力電力ではないため、得られた新しいリンク利得をRRUに送信し、実際に調整しなければならない。S34:前記新しいリンク利得の調節がされたRRUでは、出力電力と前記期待出力電力とが前記制御範囲内にない場合、当該制御範囲内になるまで、データ分析ユニットは、収集した電力情報によってラーニングモデルの調整を行う。S35:新しいリンク利得の調整がされた上記RRUでは、出力電力と前記期待出力電力とが所定の制御範囲にある場合、RRUは基地局に記憶された電力サンプル情報、及び対応するリンク利得パラメータを更新し、データ分析ユニットは、RRUの出力電力と期待出力電力とを安定にさせる電力情報を、ラーニングモデルの新しいサンプル情報として記憶する。S36:データ分析ユニットは前記ラーニングモデルの新しいサンプル情報をRRUに通知する。ここで、前記データ分析ユニットは確定された新しいリンク利得をRRUに通知して、前記RRUは新しいリンク利得によって、利得調節ユニットを起動し、下りRF利得を調整する。S37:RRUは自身の電力情報を引き続きリアルタイムにアップロードし、データ分析ユニットを介して引き続き電力のリアルタイム調整を行う。上記S33において、データ分析ユニットのラーニングモデルは、受信した入力電力、出力電力及びリンク利得などの情報により処理することを示すブロック図は図4に示す通りである。中には、該データ分析ユニットのラーニングモデルは、入力電力、配置電力及び環境温度という3つの入力パラメータを選択する。また、1つまたは他の複数の入力パラメータを収集してもよい。その出力パラメータは、出力電力である。入力パラメータ、すなわち、出力電力、配置電力及び環境温度により、期待出力電力を確定する。入力サンプルが線形分離不可能であることを明確にするために、前記ラーニングモデルには、入力層、出力層の他に、複雑な非線形関数関係を模擬する中間層をさらに備える。W1、W2、W3は各層の重み係数である。初期重み係数はRRUを介して基地局に記憶した電力パラメータによりラーニングして得られるものである。ラーニングモデルにおける出力電力が期待出力電力よりも大きく、且つその差が所定の制御範囲を超えた場合、オンラインラーニングが起動され、前記差が所定の制御範囲内になるまで、ラーニングモデルにおけるリンク利得を調節して、各層の重み係数を更新する。装置メーカにより製品の品質に対して追跡できるように、S35において、統計ユニットにより、ある生産ロットにおけるRRUのリンク利得の変動状況が統計されている。本発明のもう一つの方面によると、分散型ネットワークRF指標をリアルタイムで改善する装置を提供している。前記装置は、データ分析ユニットを含む。データ分析ユニットの位置は、RRUに配置してもよく、BBUに配置してもよく、又は、単独で配置することもでき、柔軟性がある。本実施例において、単独で配置する方式を例として説明する。中には、データ分析ユニットは、受信モジュール、確定モジュール、調整モジュール及び送信モジュールを含む。受信モジュールは、RFモジュール付きの基地局ネットワークノードの入力電力、出力電力及びリンク利得を受信し、前記入力電力、出力電力及びリンク利得によって前記基地局ネットワークノードのラーニングモデルを確立する。確定モジュールは、所定の入力電力と期待出力電力との対応関係によって、前記受信モジュールにより受信された入力電力に対応する期待出力電力を得る。調節モジュールは、前記受信モジュールによって確立されたラーニングモデルにおいて、前記確定モジュールにより得られた期待出力電力と前記出力電力との差が所定の範囲内になるまで調節するとともに、当該時刻のリンク利得を新しいリンク利得として確定する。送信モジュールは、前記調節モジュールによって確定された新しいリンク利得を前記RFモジュール付きの基地局ネットワークノードに送信し、前記基地局ネットワークノードが前記新しいリンク利得によって自身のリンク利得を調節する。本発明は、ネットワークノードの装置に対する品質追跡を実現するための各生産ロットにおける基地局ネットワークノードのリンク利得パラメータの変化状況を統計する統計ユニットをさらに含む。統計ユニットは独立したサーバで実現することもできるし、イーサネット登録商標ポート又は他の通信方式により基地局へ接続することもできる。図5に示すように、RRUは、まず、自身の検出ユニットを介してノードの入力電力、出力電力及びリンク利得などの電力情報を検出し収集して、そして、自身の通信ユニットにより前記電力情報を前記データ分析ユニットにリアルタイムにアップロードして、前記データ分析ユニットは自身の受信モジュールによりRRUからアップロードされた電力情報を受信して関連するラーニングモデルを確立し、その自身の確定モジュールにより前記入力電力に対応する期待出力電力を確定して、その自身の調節モジュールによりラーニングモデルにおける電力情報を調節して、最後に新しいリンク利得を確定し、自身の送信モジュールにより確定した新しいリンク利得をRRUに送信し、RRUによりその利得調節モジュールを用いて下りRF利得を調節する。RRUにより下り利得機器が調節されてから、新しい電力情報をデータ分析ユニットに送信する。前記新しい電力情報の中の出力電力と前記期待出力電力とが安定である場合、RRUが基地局に記憶された前記基地局ネットワークノードの電力サンプル情報及び対応するリンク利得パラメータを更新し、最後に統計ユニットは前記基地局ネットワークノードのリンク利得パラメータの変化状況により基地局ネットワークノードの品質に対して長期的な追跡をする。上記内容は具体的な好適実施形態により本発明をさらに詳しく説明するものであるが、本発明の具体的な実施例は上記説明に限られるわけではない。当業者による本発明の精神や原則を逸脱しないいずれの変更、置換、改良なども本発明の保護範囲内に含まれる。