異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)中的分布式動(dòng)態(tài)成簇節(jié)能方法
【專利摘要】目前異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)節(jié)能大多通過網(wǎng)絡(luò)站點(diǎn)的業(yè)務(wù)量來進(jìn)行評(píng)估分析的，沒有考慮站點(diǎn)地理位置及業(yè)務(wù)負(fù)載分布情況，部分研究方法存在系統(tǒng)復(fù)雜度高，不能用于現(xiàn)實(shí)網(wǎng)絡(luò)的問題。本發(fā)明提出一種低復(fù)雜度、高性能、高適用性的異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)節(jié)能策略，采用基于中繼地理位置及業(yè)務(wù)分布的成簇模型，以能效優(yōu)先原則進(jìn)行接入歸屬判斷，首先以多中繼簇的業(yè)務(wù)量分布中心與宏站為基礎(chǔ)建立搜索區(qū)域，在滿足系統(tǒng)能量效率提升的情況下進(jìn)行區(qū)域內(nèi)的中繼關(guān)閉，然后引入中繼休眠概率代價(jià)的計(jì)算方法，根據(jù)多中繼的地理位置及業(yè)務(wù)負(fù)載分布得出中繼關(guān)閉的概率評(píng)估隊(duì)列，并在滿足用戶接入及系統(tǒng)能效提升的基礎(chǔ)上，優(yōu)先選擇休眠代價(jià)最小值的中繼進(jìn)行關(guān)閉，在此基礎(chǔ)上完成節(jié)能分析。
【專利說明】異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)中的分布式動(dòng)態(tài)成簇節(jié)能方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001 ] 本發(fā)明涉及一種異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)分布式動(dòng)態(tài)成簇節(jié)能方法，涉及LTE(Long TermEvolut1n)網(wǎng)絡(luò)節(jié)能問題，屬于無線通信網(wǎng)絡(luò)中的網(wǎng)絡(luò)【技術(shù)領(lǐng)域】。
【背景技術(shù)】
[0002]LTE通信網(wǎng)絡(luò)中，中繼技術(shù)能夠?qū)崿F(xiàn)更高分集增益，提高小區(qū)邊緣用戶服務(wù)質(zhì)量，提供更廣泛的信號(hào)覆蓋，降低通信環(huán)境中信號(hào)間干擾，已經(jīng)成為近些年無線通信的研究熱點(diǎn)。但由于LTE無線網(wǎng)絡(luò)單站覆蓋能力相比3G(Three generat1n)較弱，室外覆蓋的盲區(qū)、弱區(qū)覆蓋通常采用異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行覆蓋。與此對(duì)應(yīng)的是，網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的的迅速增長(zhǎng)以及對(duì)能源的巨大消耗。在節(jié)能減排成為全社會(huì)的主流的今天，對(duì)于移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)的運(yùn)營(yíng)商來說，在維持用戶容量可持續(xù)增長(zhǎng)的同時(shí)，有必要對(duì)異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)的系統(tǒng)節(jié)能技術(shù)進(jìn)行研究。
[0003]目前針對(duì)異構(gòu)無線網(wǎng)絡(luò)節(jié)能重點(diǎn)集中在網(wǎng)絡(luò)業(yè)務(wù)量的評(píng)估層面，當(dāng)站點(diǎn)低業(yè)務(wù)量較低的時(shí)候，考慮進(jìn)行關(guān)閉，或進(jìn)行功率降低，重點(diǎn)在于站點(diǎn)業(yè)務(wù)量的閾值選取或模型逼近方法；甚者是讓宏基站休眠，同時(shí)開啟與基站部署在一起的低功耗的中繼站，中繼站與鄰基站通過回程鏈路連接。但此類方法都側(cè)重于限定場(chǎng)景下的節(jié)能，對(duì)異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)場(chǎng)景下的分布式業(yè)務(wù)的適應(yīng)分析不夠，如何根據(jù)多站點(diǎn)動(dòng)態(tài)業(yè)務(wù)量分布進(jìn)行中繼關(guān)閉選取的方法較少，而這恰恰是現(xiàn)實(shí)網(wǎng)絡(luò)需要的。
[0004]在用戶選擇接入站點(diǎn)方法方面，有采用基于信噪比(Signal to noisebased, SNRB)接入算法，在該策略中用戶按最大接收SNR選擇接入站點(diǎn)或進(jìn)行服務(wù)切換，或采用基于能量效率的動(dòng)態(tài)用戶接入算法，并通過一種啟發(fā)式算法來解決類似多位背包的NP(Non-deterministic polynomial)-hard問題,從而進(jìn)行節(jié)能。同時(shí)，也有在用戶接入選擇判斷時(shí)采用經(jīng)典模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法，在一定程度上對(duì)系統(tǒng)的擁塞、吞吐量進(jìn)行了優(yōu)化，但并沒有有效提升網(wǎng)絡(luò)能耗的利用率。也有采用非合作博弈理論進(jìn)行用戶接入選擇判斷，但在納什均衡分析隨著用戶數(shù)增加時(shí)的計(jì)算復(fù)雜度高?？偨Y(jié)起來說，基于能量?jī)?yōu)先接入算法的系統(tǒng)能效優(yōu)于SNRB優(yōu)先算法；但沒有綜合考慮到能效、用戶數(shù)、基站與中繼的協(xié)作，在進(jìn)行用戶接入分析時(shí)遍歷所有站點(diǎn)、中繼以及用戶，模型也復(fù)雜，造成系統(tǒng)計(jì)算復(fù)雜度高。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0005]目前異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)節(jié)能大多通過網(wǎng)絡(luò)站點(diǎn)的業(yè)務(wù)量來進(jìn)行評(píng)估分析的，沒有考慮站點(diǎn)地理位置及業(yè)務(wù)負(fù)載分布情況；部分研究方法存在系統(tǒng)復(fù)雜度高，不能用于現(xiàn)實(shí)網(wǎng)絡(luò)的問題。本發(fā)明推出一種低復(fù)雜度、高性能、高適用性的異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)節(jié)能策略，將各個(gè)站點(diǎn)及服務(wù)用戶定義成簇，將異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)場(chǎng)景轉(zhuǎn)化為多個(gè)簇結(jié)構(gòu)的區(qū)域，在宏站覆蓋范圍內(nèi)對(duì)各個(gè)中繼簇進(jìn)行地理位置及業(yè)務(wù)負(fù)載分布的綜合評(píng)估，選擇出最優(yōu)中繼進(jìn)行關(guān)閉，在此基礎(chǔ)上完成節(jié)能分析。
[0006]本發(fā)明首先以能效優(yōu)先原則進(jìn)行用戶接入各站點(diǎn)簇的歸屬判斷，自動(dòng)更新中繼簇內(nèi)成員表及各中繼簇的業(yè)務(wù)負(fù)載集合，在此基礎(chǔ)上評(píng)估出各個(gè)中繼簇業(yè)務(wù)負(fù)載中心，并結(jié)合各中繼的地理位置，評(píng)估出整個(gè)多中繼簇的業(yè)務(wù)負(fù)載中心。然后，以多中繼簇業(yè)務(wù)分布中心以及宏站位置建立關(guān)閉中繼的搜索評(píng)估，在系統(tǒng)能效有提升的基礎(chǔ)上關(guān)閉中繼；否則結(jié)束中繼關(guān)閉流程。再次，由宏站計(jì)算得出各中繼簇基于業(yè)務(wù)負(fù)載權(quán)重的中繼休眠代價(jià)值，并評(píng)估出各中繼簇的基于位置分布的中繼休眠代價(jià)值，結(jié)合中繼簇業(yè)務(wù)負(fù)載及位置分布兩個(gè)因素，綜合評(píng)估中繼簇的休眠概率代價(jià)隊(duì)列，在此休眠概率代價(jià)隊(duì)列中評(píng)估最優(yōu)被關(guān)閉中繼，并在滿足用戶接入及系統(tǒng)能效提升的基礎(chǔ)上，優(yōu)先選擇休眠代價(jià)最小值的中繼進(jìn)行關(guān)閉。
[0007]I成簇模型的定義
[0008]考慮一個(gè)多用戶、用戶具有不同速率需求的中繼網(wǎng)絡(luò)。該中繼網(wǎng)絡(luò)中有一個(gè)宏基站，M個(gè)中繼和K個(gè)用戶，一共M+1個(gè)站點(diǎn)，各站點(diǎn)的所有處理信息通過信令統(tǒng)計(jì)至運(yùn)營(yíng)管理維護(hù)平臺(tái)，即網(wǎng)管(Operat1n Administrat1n and Maintenance, 0AM)進(jìn)行評(píng)估分析中
繼的關(guān)閉。用I和Ik表示所有站點(diǎn)和用戶集合。各個(gè)站點(diǎn)(含宏站和中繼站)都有各自的服務(wù)用戶，本發(fā)明將各站點(diǎn)以及服務(wù)的用戶統(tǒng)稱為簇。由宏站形成的簇稱為宏簇，由中繼形成的簇稱為中繼簇。在每個(gè)簇內(nèi)，站點(diǎn)即是簇首，其服務(wù)的用戶即是簇成員，這樣就將對(duì)整個(gè)異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)的節(jié)能分析演變?yōu)閷?duì)網(wǎng)絡(luò)區(qū)域劃分后形成的簇的地理位置及業(yè)務(wù)負(fù)載分布的評(píng)估分析。
[0009]系統(tǒng)可以分配給每個(gè)用戶的最小時(shí)頻資源塊(Time-frequency resourceblock, TFRB)是在頻域(180kHz)、時(shí)域一個(gè)子幀(Ims)上的12個(gè)連續(xù)的子載波，用W(180kHz*lms)表示。用Nbs和Ni表示宏基站和第i個(gè)中繼站每秒的TFRB總個(gè)數(shù)。
[0010]通過導(dǎo)頻檢測(cè)每個(gè)用戶可以得到每個(gè)可測(cè)站點(diǎn)的信號(hào)強(qiáng)度，即用戶k在站點(diǎn)
I (任意中繼或宏基站)中的一個(gè)TFRB上的接收信噪比SNRu為: [0011]
【權(quán)利要求】
1.一種異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)分布式動(dòng)態(tài)成簇節(jié)能方法，其特征在于，一個(gè)以P和Q為焦點(diǎn)，限制條件為|PG| + |QG|≤M的搜索區(qū)域，其中P為多中繼簇的業(yè)務(wù)分布中心，Q為宏站位置，所述方法包括如下步驟: (1)由宏站計(jì)算每個(gè)用戶接入中繼簇或宏簇的系統(tǒng)能量效率，并以能效優(yōu)先原則進(jìn)行接入中繼或宏站的選擇判斷，且獲取每個(gè)用戶能量效率優(yōu)先接入的簇編號(hào)及簇內(nèi)成員表，在此基礎(chǔ)上形成各中繼簇和宏簇的用戶服務(wù)關(guān)系及地理區(qū)域劃分； (2)在各個(gè)中繼簇中，用戶k屬于第i個(gè)中繼簇，即AeKi，Ki表示第i個(gè)中繼簇集合，由運(yùn)營(yíng)管理維護(hù)平臺(tái)，即網(wǎng)管OAM(Operat1n Administrat1n and Maintenance)得到中繼i到用戶k所需要的業(yè)務(wù)負(fù)載P ru(i, k),^ I,/寸-BS ； (3)獲得該簇內(nèi)用戶k在由中繼i服務(wù)時(shí)，宏站為此所帶來的負(fù)載P?(i，k)； (4)更新中繼簇內(nèi)成員表,并更新Hii— nii+1 ； (5)重復(fù)步驟(2)-步驟(4)，更新K,中用戶表，k—k+Ι，直至所有的簇內(nèi)用戶被遍歷完; (6)對(duì)各個(gè)中繼簇，由所述OAM計(jì)算該中繼簇內(nèi)所有用戶在X軸方向和y軸方向上的業(yè)務(wù)分布權(quán)重； (7)連續(xù)執(zhí)行步驟(6)，直至所有中繼簇被檢查完，在此基礎(chǔ)上求平均，得到中繼簇i的業(yè)務(wù)分布中心Ni, i &l,i ^ BS ； (8)由網(wǎng)管OAM將各個(gè)中繼簇業(yè)務(wù)分布中心存入數(shù)組集合X，此數(shù)組的行為中繼簇的個(gè)數(shù)、列為2，計(jì)算評(píng)估出多中繼簇的業(yè)務(wù)分布中心P ; (9)根據(jù)多中繼簇的業(yè)務(wù)分布中心P以及宏站位置為焦點(diǎn)，宏站覆蓋半徑為半徑進(jìn)行搜索區(qū)域構(gòu)建，并在此區(qū)域內(nèi)進(jìn)行各個(gè)中繼的休眠概率判斷分析，對(duì)此區(qū)域內(nèi)的各個(gè)中繼來說，在系統(tǒng)能效有提升的基礎(chǔ)上關(guān)閉中繼；否則結(jié)束中繼關(guān)閉流程； (10)計(jì)算各中繼簇基于業(yè)務(wù)負(fù)載權(quán)重的中繼休眠代價(jià)值Ei(Ni)； (11)根據(jù)步驟(7)評(píng)估各中繼簇的業(yè)務(wù)分布中心與多中繼簇業(yè)務(wù)分布中心P及宏站位置的歐氏距離和，計(jì)算基于位置分布的中繼休眠代價(jià)值D (Ni, P~Q)； (12)由OAM獲得中繼簇的綜合休眠概率代價(jià)隊(duì)列，在此休眠概率代價(jià)隊(duì)列中評(píng)估最優(yōu)被關(guān)閉中繼，休眠概率代價(jià)值C(Ni，P~Q)最小的中繼優(yōu)先進(jìn)入休眠； 在下一時(shí)間片將重復(fù)關(guān)閉中繼的選擇過程。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)分布式動(dòng)態(tài)成簇節(jié)能方法，其特征在于，所述步驟(2)中由OAM得到中繼i到用戶k所需要的業(yè)務(wù)負(fù)載Pra(i，k)是根據(jù)下面公式(1)-(2)和(6)-(8)計(jì)算得到: 用戶k在站點(diǎn)i中的一個(gè)時(shí)頻資源塊TFRB(Time-frequency resource block)上的接收信噪比SNRi，k為:

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)分布式動(dòng)態(tài)成簇節(jié)能方法，其特征在于，所述步驟(9)進(jìn)行休眠概率判斷分析是基于如下公式(13)實(shí)現(xiàn)的:
4.根據(jù)權(quán)利要求2所述的異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)分布式動(dòng)態(tài)成簇節(jié)能方法，其特征在于，所述步驟(10)中計(jì)算各中繼簇基于業(yè)務(wù)負(fù)載權(quán)重的中繼休眠代價(jià)值Ei(Ni)是結(jié)合所述公式(6)得到的。
5.根據(jù)權(quán)利要求2所述的異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)分布式動(dòng)態(tài)成簇節(jié)能方法，其特征在于，所述步驟(12)中由OAM獲得中繼簇的綜合休眠概率代價(jià)隊(duì)列是依據(jù)公式(14)得到的:
C(NilP^Q) = α * D (NilP-Q) +(1-α ).E (Ni) (14) 式中，C(Ni，P~Q)表示中繼休眠概率代價(jià)函數(shù)；α是可變權(quán)值；D(Ni，P~Q)表示中繼i的業(yè)務(wù)分布中心Ni到P和Q的歐式距離函數(shù)出(隊(duì))表示中繼i的業(yè)務(wù)負(fù)載權(quán)重函數(shù)；在滿足用戶接入需求的情況下，C(NilP-Q)值越小者優(yōu)先被關(guān)閉。
【文檔編號(hào)】H04W24/08GK104038995SQ201410274579
【公開日】2014年9月10日 申請(qǐng)日期:2014年6月18日 優(yōu)先權(quán)日:2014年6月18日
【發(fā)明者】尤肖虎, 童恩, 丁飛, 潘志文 申請(qǐng)人:東南大學(xué), 中國(guó)移動(dòng)通信集團(tuán)江蘇有限公司