一种基于负载感知的密集网络负载均衡方法技术

技术编号:15298989 阅读:159 留言:0更新日期:2017-05-12 00:42
本发明专利技术涉及一种基于负载感知的密集网络负载均衡方法,涉及无线通信网络技术领域。该方法公开了一种基于部分可测马尔科夫决策过程负载感知的动态小区范围扩展实现负载均衡的方法,解决了微蜂窝密集部署下的网络的负载不均衡问题。通过对系统用户业务的观察分析,结合部分可测马尔科夫决策过程负载感知,判断出下一周期系统可能出现的负载状态,从而提前采取行动动态调整CRE偏置值,达到优化系统负载均衡性的目的。该方法能实现密集化微蜂窝部署下的负载感知,有效提高系统负载均衡性,同时有效提升系统吞吐量与系统资源利用率。可应用于密集异构网络负载均衡。

Load balancing method for dense network based on load perception

The invention relates to a load balancing method of a dense network based on load perception, which relates to the technical field of wireless communication networks. The method discloses an extension method for realizing load balance based on dynamic range area of partially observable Markov decision process of load sensing, solves the load of micro cellular intensive deployment of network under the unbalanced problem. Through the observation of the users of the system of business analysis, combined with the partially observable Markov decision process of load sensing, determine the next cycle load state of the system, so as to take action in advance to dynamically adjust the CRE bias value, optimize the system load balancing purpose. The method can realize load sensing under intensive deployment of microcell, effectively improve system load balancing, and effectively improve system throughput and system resource utilization. It can be applied to load balancing in dense heterogeneous networks.

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于无线通信网络领域,涉及一种基于负载感知的密集网络负载均衡方法
技术介绍
密集异构网络的部署是在宏蜂窝保证基本覆盖,针对网络热点地区进行网络扩容的微基站部署或者网络覆盖盲区进行网络补盲的一种密集网络架构。随着数据业务的不断增加,网络中的小基站数量也不断增加,以提升网络的容量。由于小基站的密集化,容量提升的同时也带来了各种影响网络性能的问题,如负载均衡等问题。密集异构网络下的负载均衡问题主要是由于传统的宏基站(MBS)与小功率节点(LPN)之间的发射功率差异和用户的小范围密集分布,造成用户接入不均衡,从而导致网络阻塞、掉话率高、系统资源利用率低等一系列问题。图1为能够用于实现本专利技术的一个系统场景图。在图1中:Marocell是宏小区;Picocell是微小区;Mue是宏基站用户;Pue是微基站用户。从图1所示的密集异构网络场景中可以看到,和传统的通信网络系统相比,由于小基站密集部署,网络结构更加复杂。当小基站少量部署在宏小区中时,网络系统中的负载均衡方式主要是宏小区的负载向微小区卸载,以达到负载均衡和系统扩容的目的。而在小基站密集部署后,除了宏小区与微小区之间的跨层负载均衡问题,同时也需要考虑微小区之间的同层负载均衡问题。见图2为密集异构网络下小区范围扩展负载均衡的两种方式。在图2中,Marocell是宏小区;Picocell是微小区;Mue是宏基站用户;Pue是微基站用户;ERue是小区范围扩展用户。小区范围拓展(CRE)是3GPP提出的一种负载均衡方案:用户在选择小区接入时,会针对不同层基站的RSRP附加不同的偏置值,然后再根据加偏置后的最大值进行接入。对于一个N层HetNet,用户接入准则为:其中Bio为偏置值。在CRE方案中,LPN的偏置值大于MBS的偏置值,这样可以占用户会更多接入到LPN,拓展了LPN的覆盖范围,均衡了网络负载。现有的通过小区范围扩展(CRE)的负载均衡方案大多考虑在测量负载基础上通过静态或动态的方式调整偏置值,以实现小区范围扩展,将过载小区边缘用户切换至范围扩展后的低负载小区,以实现负载均衡。一种基于PPP模型,从统计意义上给出了采用RE方案用户接入每层网络的概率以及每层网络的用户比例,并由此推出用户在每层网络的中断概率/平均遍历容量与偏置值之间的对应关系及变化趋势。但是其依然建立在每层基站都采用相同的偏置值的基础上。考虑到不同基站的位置、负载以及服务用户的信道质量的差异性,有另一种自适应偏置调整方案,该方案通过比较MBS边缘用户与每个LPN边缘用户的吞吐量性能调整LPN的偏置值。但是该方案并没有从系统整体的角度考虑RE方案的性能,因此RE方案中的偏置值设置需要进一步研究。
技术实现思路
有鉴于此,本专利技术的目的在于提供一种基于部分可测马尔科夫决策过程负载感知的负载均衡方法,通过负载感知保证在小区范围扩展偏置值调整时的时效性,有效地实现系统负载均衡。为达到上述目的,本专利技术提供如下技术方案:一种基于负载感知的密集网络负载均衡方法,其特征在于,包括如下步骤:1)将UE接入系统各个基站,假设每个UE都有业务产生,进行前期测量统计分析工作;2)采用部分可测马尔科夫决策过程进行负载感知;3)采取负载均衡行动进行小区范围扩展偏置值动态调整,通过选取合适的小区范围扩展偏置值得到系统最佳公平性指示,使系统负载得到有效均衡。进一步的,所述负载感知即通过对当前时刻UE业务到达情况进行观察,观察在当前决策时刻到下一决策时刻之间UE传输数据包的数量,判断分析出下一决策时刻UE数据包的可能到达情况即业务到达情况,进而通过对整个基站下所有UE的业务情况进行统计分析,判断该基站下一时刻的负载状态。进一步的,所述判断基站下一时刻的负载状态具体方法为:1)通过对系统各个基站内所有用户业务在两个决策时刻间的传输数据包的数量进行观察统计,在决策时刻k-1与k之间时间段t内,有观察值转移概率:2)用户在基站下某决策时刻的业务状态概率分布即信念状态,利用贝叶斯公式更新信念状态空间:3)在得到更新后的信念状态后,即用户业务状态得到,则对应基站的负载为:ku,n∈{0,1本文档来自技高网
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一种基于负载感知的密集网络负载均衡方法

【技术保护点】
一种基于负载感知的密集网络负载均衡方法,其特征在于,包括如下步骤:1)将UE接入系统各个基站,假设每个UE都有业务产生,进行前期测量统计分析工作;2)采用部分可测马尔科夫决策过程进行负载感知;3)采取负载均衡行动进行小区范围扩展偏置值动态调整,通过选取合适的小区范围扩展偏置值得到系统最佳公平性指示,使系统负载得到有效均衡。

【技术特征摘要】
1.一种基于负载感知的密集网络负载均衡方法,其特征在于,包括如下步骤:1)将UE接入系统各个基站,假设每个UE都有业务产生,进行前期测量统计分析工作;2)采用部分可测马尔科夫决策过程进行负载感知;3)采取负载均衡行动进行小区范围扩展偏置值动态调整,通过选取合适的小区范围扩展偏置值得到系统最佳公平性指示,使系统负载得到有效均衡。2.根据权利要求1所述的一种基于负载感知的密集网络负载均衡方法,其特征在于:所述负载感知即通过对当前时刻UE业务到达情况进行观察,观察在当前决策时刻到下一决策时刻之间UE传输数据包的数量,判断分析出下一决策时刻UE数据包的可能到达情况即业务到达情况,进而通过对整个基站下所有UE的业务情况进行统计分析,判断该基站下一时刻的负载状态。3.根据权利要求2所述的一种基于负载感知的密集网络负载均衡方法,其特征在于:所述判断基站下一时刻的负载状态具体方法为:1)通过对系统各个基站内所有用户业务在两个决策时刻间的传输数据包的数量进行观察统计,在决策时刻k-1与k之间时间段t内,有观察值转移概率:ouk(λn)=Pr(Om,uk|λn)=(λnt)nte-λntnt!]]>其中,表示观察值转移概率,即业务状态为λn时观察值出现的概率,t为两决策时刻间隔时间段,nt为数据包数量;2)用户在基站下某决策时刻的业务状态概率分布即信念状态,利用贝叶斯公式更新信念状态空间:Γm,uk(λj)=Pr(λj|Γm,uk-1,Om,uk)=Pr(Om,uk|Γm,uk-1,λj)Pr(λ|Γm,uk-1)Pr(Om,uk|Γm,uk-1)=pm,uob(λj)Σ∀λi∈Npm,u(λj|λi)Γm,uk-1(λi)Σ∀λj∈Npm,uob(λj)Σ∀λi∈Npm,u(λj|λi)Γm,uk-1(λi)...

【专利技术属性】
技术研发人员:唐伦梁荣张亚牛瑞彪尹生华陈前斌
申请(专利权)人:重庆邮电大学
类型:发明
国别省市:重庆;50

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