2.2 逼近P点
　　完成图形转化后，仍需要找到P点的位置，通过实践和研究总结出了一套算法，由于其能敏锐捕捉周围环境变化，自适应调整无线参数，将网络置于最佳点P运行，降低干扰，提高网络质量，因此取名“变色龙”。
　　变色龙算法的第二步是寻找P点，这里采用无限逼近的方法，说明如下：
　　假设网络最初目标质量设置是q1，网络反馈的实际质量是q2；接着以q2为目标质量，网络会反馈出q3；再以q3得出q4……由于P线的斜率为1，因此网络的反馈会逐步收敛，这样网络运行点就无限逼近P线，达到网络最佳质量。在此过程中排除了人为的对参数设定的猜测，而全由网络反馈决定参数设置，形成了自适应过程，也就是说网络需要多少能量，就会去要求获取，通过这一过程大大提高了无线参数设置的准确性，如图3所示：
　　2.3 变色龙算法下的参数设置
　　GSM厂家功控算法的理想目标是在质量允许的条件下功率尽可能低，这就需要去寻找这个质量和电平的稳定区域。大多数优化人员会根据经验定一套区间参数放到现网上运行，细致点的可能会考虑分场景设置功控参数。然而，什么样的设置才能真正满足适合场景、规划、话务、外部干扰等多种变量引起的功率需求变动呢？
　　变色龙算法的第三步是将靶心图中的质量区间和电平区间尽量重叠，使功率趋于稳定，并且尽可能地降低发射功率，减少整网的干扰。这样做能使电平和质量做合理转换，因为在GSM网内质量的参数设定为0～7，电平设定为-110dBm～-47dBm，显然电平设置更为精细，质量区间和电平区间靠近的好处是不会由于两者的偏离导致功控方向的不确定。
　　通过采集话务统计数据收集测量报告，进行电平质量二维整理，完成环境数据的收集。某小区的情况如表1所示：
　　其中，填色部分的数字表示对应电平等级以下、下一级电平等级以上的对应上行质量等级的采样点比例，所有填色格子相加为100。通过质量和电平的综合分析，能很方便地确定稳定区域，实现质量和电平的等效转换。
　　由表1可见，电平强的时候，质差占比较低；而电平弱的时候较高。功控的目的是保证质量的情况下尽可能降低发射功率，也就是说合理设置功控电平区间，不宜设得过低引起质差，不宜设得过高产生干扰。反馈的结果能进一步修正设置的精确度。
　　通过测量报告能清晰地了解干扰分布状况，进行精确功率分配，可以说有多少小区就有多少场景，实现因地制宜。更精细的做法是可以根据不同时段进行功控参数的设定，以适应不同时段的话务和干扰分布，做到与时俱进。
　　需要注意的是，在参数设置时以网络级或区域级的平均值为每个小区进行设置，这样就能很好地完成各向同性的均衡工作。此外，在干扰分布中上行和下行的相关性不大，需分别计算。
　　变色龙算法最终达到的效果将是降低干扰，极少功率浪费。网络运行至P点位置，总体指标提升。
　　2.4 变色龙算法在3G网络的应用
　　变色龙算法对于CDMA或3G网络实施起来更为简单，只需对BLER进行收敛，即可取得P点运行效果。可以根据不同业务的BLER（Block Error Ratio，块误码率）现网统计值作为目标设置，经过网络的自适应反馈后，经3～4次收敛即可达到最佳运行状态。
　　3 变色龙算法效果
　　自2011年8月起，变色龙算法陆续在多个城市多厂家设备的GSM网络进行使用，取得了良好的效果。具体举例如表2所示：
　　从总体效果来看，抑制了网内干扰，TCH/SDCCH分配成功率、0-5级质量、掉话率、切换成功率等都有显著改善，对突发的外部干扰有很强的适应性和自愈能力，能迅速调整参数配置策略，稳定网络指标，是名符其实的变色龙。
　　4 总结
　　综上所述，变色龙算法是基于网络干扰环境分析及反馈进行参数配置自适应优化的一种算法，目前适用于2G和3G网络。从应用实践看，变色龙算法是支持多厂家、适应多环境的成熟通用算法，对降低网络底噪、提升网络质量提供了极大的助力，加之其可操作性极强，值得广泛推广使用。