一种超密集异构网络承载分流方法技术

本发明专利技术提供一种超密集异构网络承载分流方法，能够最大化系统吞吐量。所述方法包括：获取用户关于宏小区、小小区的信道质量信息，以确定用户在周期时间段内关于宏小区单个资源块的容量和所连接小小区单个资源块的容量；获取用户关于宏小区、小小区的缓存状态信息，以确定用户在宏基站和小基站中的缓存状态信息；根据确定的用户在周期时间段内关于宏小区单个资源块的容量和所连接小小区单个资源块的容量，以及确定的用户在宏基站和小基站中的缓存状态信息，建立分流优化模型，其中，所述分流优化模型以最大化系统吞吐量为目标；根据建立的分流优化模型，周期性动态地确定小小区用户数据承载的分流比例。本发明专利技术涉及无线通信技术领域。

【技术实现步骤摘要】
一种超密集异构网络承载分流方法
本专利技术涉及无线通信
，特别是指一种超密集异构网络承载分流方法。
技术介绍
超密集网络一般是通过部署大量小基站来实现网络的密集化，因此也是和宏基站共存的超密集异构网络,不仅可以为热点区域分流，缓解宏基站的压力，还可以部署在网络覆盖盲区，是实现无缝连接的技术之一。这些小基站由于具有低功率、覆盖范围小、组网灵活的特点，成为第五代移动通信中的关键技术之一。小小区的密集部署会明显的增加小区的重选和切换，并带来更多的信令交互。由于宏小区和小小区之间发射功率的巨大差异也会增加切换失败率，因此在密集环境中对小区切换机制提出了更高的要求。为了应对这些问题，现有技术中，采用一种将控制平面和用户平面分离的网络架构，在这种网络架构中，控制平面由宏基站提供，负责大范围的覆盖，使用较低的频段维持连接性和移动性；用户平面由小基站提供，主要功能就是实现数据业务按照固定比例进行分流，这样，当信道质量较差时，会导致数据无法有效地进行传输。
技术实现思路
本专利技术要解决的技术问题是提供一种超密集异构网络承载分流方法，以解决现有技术所存在的在信道质量较差时，采用固定比例的分流方法，不能有效地传输数据的问题。为解决上述技术问题，本专利技术实施例提供一种超密集异构网络承载分流方法，包括：获取用户关于宏小区、小小区的信道质量信息，以确定用户在周期时间段内关于宏小区单个资源块的容量和所连接小小区单个资源块的容量；获取用户关于宏小区、小小区的缓存状态信息，以确定用户在宏基站和小基站中的缓存状态信息；根据确定的用户在周期时间段内关于宏小区单个资源块的容量和所连接小小区单个资源块的容量，以及确定的用户在宏基站和小基站中的缓存状态信息，建立分流优化模型，其中，所述分流优化模型以最大化系统吞吐量为目标；根据建立的分流优化模型，周期性动态地确定小小区用户数据承载的分流比例。进一步地，所述获取用户关于宏小区、小小区的信道质量信息，以确定用户在周期时间段内关于宏小区单个资源块的容量和所连接小小区单个资源块的容量包括：获取用户关于宏小区、小小区的信道质量信息，以确定用户关于宏小区的信干噪比以及所连接小小区的信干噪比；根据确定的用户关于宏小区的信干噪比以及所连接小小区的信干噪比，确定用户在周期时间段内关于宏小区单个资源块的容量和所连接小小区单个资源块的容量。进一步地，若用户为宏小区用户，确定宏小区用户关于宏小区以及所连接小小区的信干噪比，其中，宏小区用户所连接小小区的信干噪比为0；若用户为小小区用户，确定小小区用户关于宏小区的信干噪比以及所连接小小区的信干噪比。进一步地，所述根据确定的用户关于宏小区的信干噪比以及所连接小小区的信干噪比，确定用户在周期时间段内关于宏小区单个资源块的容量和所连接小小区单个资源块的容量包括：若用户为宏小区用户，在周期时间段内，计算宏小区用户关于宏小区的平均信干噪比；根据计算得到的宏小区用户关于宏小区的平均信干噪比，确定宏小区用户在周期时间段内关于宏小区单个资源块的容量；其中，宏小区用户在周期时间段内所连接小小区单个资源块的容量为0。进一步地，所述根据确定的用户关于宏小区的信干噪比以及所连接小小区的信干噪比，确定用户在周期时间段内关于宏小区单个资源块的容量和所连接小小区单个资源块的容量包括：若用户为小小区用户，在周期时间段内，分别计算小小区用户关于宏小区和所连接小小区的平均信干噪比；根据计算得到的小小区用户关于宏小区的平均信干噪比，确定小小区用户在周期时间段内关于宏小区单个资源块的容量；根据计算得到的小小区用户所连接小小区的平均信干噪比，确定小小区用户在周期时间段内所连接小小区单个资源块的容量。进一步地，所述根据确定的用户在周期时间段内关于宏小区单个资源块的容量和所连接小小区单个资源块的容量，以及确定的用户在宏基站和小基站中的缓存状态信息，建立分流优化模型包括：小基站将小小区用户在周期时间段内关于宏小区单个资源块的容量和所连接小小区单个资源块的容量、以及小小区用户在宏基站和小基站中的缓存状态信息上报给宏基站；宏基站根据小基站上报的信息以及宏小区用户在周期时间段内关于宏小区和所连接小小区单个资源块的容量、宏小区用户在宏基站中的缓存状态信息，建立分流优化模型。进一步地，所述分流优化模型的目标函数为：其中，所述目标函数用于最大化系统吞吐量；U表示用户集合；εm(ui)、εs(ui)分别表示用户ui在下个周期时间段内分别从宏基站和小基站分得Rbm(ui)、Rbs(ui)个资源块时的吞吐量；Rbm(ui)、Rbs(ui)分别表示宏基站和小基站在下个周期时间段内将分别提供给用户ui的资源块的数量。进一步地，所述εm(ui)、εs(ui)分别表示为：εm(ui)＝Om(ui)×Rbm(ui)εs(ui)＝Os(ui)×Rbs(ui)。进一步地，所述目标函数的约束条件包括：约束条件1、使每个无线承载的分流数据速率小于等于相应的无线承载的数据速率，对宏小区用户的数据无线承载以及小小区用户的实时性数据无线承载不进行分流；约束条件2、在周期时间段内，用户ui在宏基站下的吞吐量小于等于宏基站将要发送给该用户的数据量以及用户ui缓存在宏基站的数据量之和；约束条件3、在周期时间段内，用户ui在小基站下的吞吐量小于等于小基站将要发送给该用户的数据量以及用户ui缓存在小基站的数据量之和；约束条件4、宏基站分配给所有用户的资源块的数量小于等于宏基站能够分配的资源块的最大数量；约束条件5、每个小基站分配给其所连接用户的资源块的数量小于等于该小基站能够分配的资源块的最大数量。进一步地，在根据建立的分流优化模型，周期性动态地确定小小区用户数据承载的分流比例之后，所述方法还包括：在下一个周期时间段内，宏基站按照确定的分流比例将部分数据流传送给相应的小基站进行承载分流。本专利技术的上述技术方案的有益效果如下：上述方案中，获取用户关于宏小区、小小区的信道质量信息，以确定用户在周期时间段内关于宏小区单个资源块的容量和所连接小小区单个资源块的容量；获取用户关于宏小区、小小区的缓存状态信息，以确定用户在宏基站和小基站中的缓存状态信息；根据确定的用户在周期时间段内关于宏小区单个资源块的容量和所连接小小区单个资源块的容量，以及确定的用户在宏基站和小基站中的缓存状态信息，建立分流优化模型，其中，所述分流优化模型以最大化系统吞吐量为目标；根据建立的分流优化模型，周期性动态地确定小小区用户数据承载的分流比例。这样，通过建立的分流优化模型，得到动态分流比例，宏基站和小基站根据得到的动态分流比例进行承载分流，实现系统吞吐量最大化，提供网络资源的利用率。附图说明图1为本专利技术实施例提供的超密集异构网络承载分流方法的流程示意图；图2为超密集异构网络承载分流方法与传统异构网络、控制平面与用户平面分离的网络架构下固定分流比例方法相比的吞吐量性能比较示意图。具体实施方式为使本专利技术要解决的技术问题、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图及具体实施例进行详细描述。本专利技术针对现有的在信道质量较差时，采用固定比例的分流方法，不能有效地传输数据的问题，提供一种超密集异构网络承载分流方法。本实施例中，为了更好地理解本专利技术，先对宏基站、小基站、宏小区、小小区进行说明：宏基站是传统同构网络中所使用本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种超密集异构网络承载分流方法，其特征在于，包括：获取用户关于宏小区、小小区的信道质量信息，以确定用户在周期时间段内关于宏小区单个资源块的容量和所连接小小区单个资源块的容量；获取用户关于宏小区、小小区的缓存状态信息，以确定用户在宏基站和小基站中的缓存状态信息；根据确定的用户在周期时间段内关于宏小区单个资源块的容量和所连接小小区单个资源块的容量，以及确定的用户在宏基站和小基站中的缓存状态信息，建立分流优化模型，其中，所述分流优化模型以最大化系统吞吐量为目标；根据建立的分流优化模型，周期性动态地确定小小区用户数据承载的分流比例。

【技术特征摘要】
1.一种超密集异构网络承载分流方法，其特征在于，包括：获取用户关于宏小区、小小区的信道质量信息，以确定用户在周期时间段内关于宏小区单个资源块的容量和所连接小小区单个资源块的容量；获取用户关于宏小区、小小区的缓存状态信息，以确定用户在宏基站和小基站中的缓存状态信息；根据确定的用户在周期时间段内关于宏小区单个资源块的容量和所连接小小区单个资源块的容量，以及确定的用户在宏基站和小基站中的缓存状态信息，建立分流优化模型，其中，所述分流优化模型以最大化系统吞吐量为目标；根据建立的分流优化模型，周期性动态地确定小小区用户数据承载的分流比例。2.根据权利要求1所述的超密集异构网络承载分流方法，其特征在于，所述获取用户关于宏小区、小小区的信道质量信息，以确定用户在周期时间段内关于宏小区单个资源块的容量和所连接小小区单个资源块的容量包括：获取用户关于宏小区、小小区的信道质量信息，以确定用户关于宏小区的信干噪比以及所连接小小区的信干噪比；根据确定的用户关于宏小区的信干噪比以及所连接小小区的信干噪比，确定用户在周期时间段内关于宏小区单个资源块的容量和所连接小小区单个资源块的容量。3.根据权利要求2所述的超密集异构网络承载分流方法，其特征在于，若用户为宏小区用户，确定宏小区用户关于宏小区以及所连接小小区的信干噪比，其中，宏小区用户所连接小小区的信干噪比为0；若用户为小小区用户，确定小小区用户关于宏小区的信干噪比以及所连接小小区的信干噪比。4.根据权利要求3所述的超密集异构网络承载分流方法，其特征在于，所述根据确定的用户关于宏小区的信干噪比以及所连接小小区的信干噪比，确定用户在周期时间段内关于宏小区单个资源块的容量和所连接小小区单个资源块的容量包括：若用户为宏小区用户，在周期时间段内，计算宏小区用户关于宏小区的平均信干噪比；根据计算得到的宏小区用户关于宏小区的平均信干噪比，确定宏小区用户在周期时间段内关于宏小区单个资源块的容量；其中，宏小区用户在周期时间段内所连接小小区单个资源块的容量为0。5.根据权利要求3所述的超密集异构网络承载分流方法，其特征在于，所述根据确定的用户关于宏小区的信干噪比以及所连接小小区的信干噪比，确定用户在周期时间段内关于宏小区单个资源块的容量和所连接小小区单个资源块的容量包括：若用户为小小区用户，在周期时间段内，分别计算小小区用户关于宏小区和所连接小小区的平均信干噪比；根据计算得到的小小区用户关于宏小区的平均信干噪比，确定小小区用户在周期时间段内关于宏小区单个资源块的容量；根据计算得到的小小区用户所连接小小区的平均信干噪比，确定小小区用户在周期时间段内所连接小小区单个资源块的容量。6....

【专利技术属性】
技术研发人员：陈月云，刘京京，
申请(专利权)人：北京科技大学，
类型：发明
国别省市：北京,11