一种异构无线网络均衡负载的方法技术

本发明专利技术提供一种异构无线网络均衡负载的方法，包括：1)产生种群，所述种群包含多名个体，每名个体用于指示无线网络范围内的各个用户是否接入小区；2)对所述种群执行遗传算法以产生满足种群适应度要求的种群。所述方法还包括：对所述种群执行退火算法以产生满足退火适应度要求的种群。本发明专利技术的方法通过增加“劣质”种群个体的选择概率，降低了选择局部最优解的概率，并且在一定程度上降低了算法复杂度。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及无线通信，尤其涉及异构无线网络的通信。
技术介绍
随着智能终端的全面普及，以及移动互联网的快速发展，无线通信中数据业务占的比重越来越来。面对巨大的数据业务流量需求，移动运营商正在为增长的数据流量发愁，运营商分析分流移动数据可以极大地提高无线频谱资源利用率。3G/4G标准协议中已经支持低功率小基站，作为宏基站的补充部署低功率节点可以成倍地提高区域单位面积的可用频谱资源，进而提高业务吞吐量。低功率小基站产品形态比较灵活，包括家庭基站(Femtocell，2x50mW)、室外Picocell(2x1W，室外补盲、吸热)、室内Picocell(2x125mW，企业级室内覆盖)、中继站(Relay)以及Microcell(2x5W，室外补盲)。低功率小基站具有低成本，具有灵活、快速部署的优点，可以解决热点吸收、盲点、弱覆盖场景的网络覆盖问题，实现网络无缝覆盖。在传统的塔式宏基站覆盖范围下，局部热点或覆盖盲区部署低功率小基站的多层异构无线网络可以使运营商以较低的成本成倍地提高区域频谱资源，满足区域流量需求，以下将这种多层异构无线网络简称为异构无线网络。在宏基站中部署低功率小基站的异构无线网络中，面临着很多技术挑战。异构无线网络面临的挑战之一就是异构网络中的负载不均衡问题。在移动通信系统中用户动态地移动，因此在宏基站和小基站重叠覆盖的异构网络中，宏基站和低功率小基站中接入服务用户数动态变化，极易产生不同类型小区之间负载高低不均的情况。并且，随着移动通信网络中视频等数据业务量的增大，以及低功率小基站的大量部署，异构节点间负载不均现象将更加明显。这是由于为了满足高流量、海量业务连接的移动应用需求，需要密集部署低功率结点，为了满足热点、盲点区域的无线网络数据流量需求，需要实现无线通信网络的全网无缝覆盖。因此，在小区密集部署的异构无线网络中，宏和低功率节点发送功率差异巨大。传统的宏基站发射功率范围一般是5W～40W(约37dbm～46dbm)，而低功率节点发射功率范围为100mW～2W(约20dbm～33dbm)，发射功率差距达2.5～400倍。在宏基站和低功率小基站发送功率的之间巨大差异，加剧了无线通信网络中小区之间负载不均衡的现象。传统的无线网络中用户会选择信号强度最大的小区接入，而在宏基站和低功率基站重叠覆盖的双层异构网络中，由于宏基站和低功率小基站发送功率差异巨大，按照这种用户服务小区选择机制，会有大量用户接入宏基站，导致出现严重的小区间负载不均。在这种重叠覆盖异构网络中为了让更多用户选择接入低功率小基站，LTE 3GPP协议中引入了小区范围扩张的概念，为低功率小基站增加一个正的小区偏移值，低功率小基站中用户选择参考信号接收功率加小区偏移值最大的基站接入，从而实现低功率小区分流宏基站用户的目的。这种增加小区偏移的机制只需核心网络向基站配置一个小区偏移值就可以实现基站中边缘用户的小区间切换，降低了用户切换的信令载荷成本，以及用户接入选择的复杂性。然而，在3GPP协议中并未给出如何动态设置低功率小基站的小区偏移值。此外，在某些特定情况下，可能出现部署低功率小基站的局部热点区域用户过载的情况，这时就不应当采取宏基站向低功率小基站增加小区偏移吸引用户接入的措施，而是需要将一部分低功率小基站热点区域边缘用户接入宏基站以避免热点区域局部拥塞。其次，在宏基站之间以及低功率小基站之间也会出现负载高低不同的情况，通过动态负载均衡可以避免一定区域内部分小区局部拥塞，提高频谱资源利用率。现有异构无线网络负载均衡的专利从多个方面提出网络负载均衡的解决方法。CN201110093655.4公开了一种基于终端制式差异的异构网络负载均衡方法。其基于进化博弈论给出一种兼顾终端差异性的异构网络负载调节方法。通过运用进化博弈论的思想，动态的调整用户的小区选择策略，以获得改善的用户效用。然而，这种基于终端制式差异的异构网络负载分配方法所强调的考虑终端差异性是指，考虑终端支持的异构网络接入能力以及多制式的异构网络负载状态确定用户的接入网络。因此，其只适用于多制式异构网络。这是因为在重叠覆盖异构网络中，由于负载需要将用户从信号强度最大的网络接入另外一个网络中会受到同制式的原接入网络强烈的信号干扰，也就是说这种方法应用到同制式的多小区间网络负载均衡中，不但不能提升系统性能，甚至会恶化系统性能。CN201210131498.6公开了一种用于异构无线网络中负载均衡的用户接入方法，结合用户对网络的评价效用值和各网络对于新业务请求的负载效用评价，对用户和网络相互的评价效用值进行综合分析，得出在用户选择某一网络的前提下该网络接受用户接入请求的综合效用最大化策略，最终达成用户和网络间的最佳服务连接。然而，在这种方法中用户选择接入基站首先需要估计接入不同网络的参数，再根据不同网络的性能参数进行基于Topsis法的网络优先级判断，再将相关的可选网络发送给网络侧，网络侧需要基于不同用户的可选接入选择计算各种情况下相应的网络效用，最终才能确定用户的接入网络。这个过程会产生极大的延时，因而并不适应于实际异构网络中的网络间负载均衡。CN201310020600.X公开了一种无线接入点负载均衡优化方法，通过收集用户在无线网络中的行为和流量特征数据计算用户之间的社会关系系数值SI，将相互之间SI值低的用户分配到相同的无线接入点上，使得当用户共同离开事件发生的时候，用户对无线网络中接入点之间的负载均衡造成的影响最小。这种优化方法是根据用户的流量行为统计信息以及所预测的用户行为方向，以分到同一网络中的用户共同离开网络的概率最小为目标，使分配到同一网络的用户尽量均匀地到达或离开，从而达到网络间负载均衡的目的。然而，以用户的行为预测结果为基础调节网络负载分配，其首先需要对用户行为进行较准确的预测。而在实际异构无线网络中用户不断移动，很难对用户到达及离开进行准确预测，因而，并不适用于网络负载随机变化的异构无线网络中。CN201310280666.2公开了一种异构无线网络中优化用户QoE(Quality of Experience)的动态网络选择方法，其结合传输的业务类型和当前用户接入的网络，周期的动态更新用户接入网络。其不需要先验的网络状态信息，采用Q学习方法决策用户网络选择以及执行切换。通过调节用户接入网络实现不同网络之间的负载均衡。此种动态网络选择方法以用户为中心，考虑了用户的不同业务特征，通过Q学习方法优化用户的网络选择。然而，这种通过Q学习优化用户接入网络的方法是一种不断试错学习的机制，这种方法达到收敛需要一定的时间。而异构网络中，由于用户处于动态变化的环境中，用户需要不断的学习，这极大地降低了系统性能。CN201410016010.4公开了一种基于多业务的异构无线网络接入控制与资源分配方法。其综合考虑系统吞吐量和用户的公平性，将问题分解成接入控制和资源分配两个子问题，资源分配由各个基站完成。通过比较用户接入不同基站的效用增量之差，为用户选择最优的接入基站从而达到小区间负载均衡的目的。然而，在这种资源分配联合方法中，判断用户接入网络需要计算每个用户接入和不接入所有可接入网络的效用值，最终选择用户接入效用增加值最大的网络作为用户的接入网络。其确定用户选择接入本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种异构无线网络均衡负载的方法，包括：1)产生种群，所述种群包含多名个体，每名个体用于指示无线网络范围内的各个用户是否接入小区；2)对所述种群执行遗传算法，直到所述种群的最优个体的遗传算法适应度函数值变化率小于设定的值或者迭代次数达到最大；3)输出所述最优个体,得到异构网络用户的最优服务小区选择解。

【技术特征摘要】
1.一种异构无线网络均衡负载的方法，包括：1)产生种群，所述种群包含多名个体，每名个体用于指示无线网络范围内的各个用户是否接入小区；2)对所述种群执行遗传算法，直到所述种群的最优个体的遗传算法适应度函数值变化率小于设定的值或者迭代次数达到最大；3)输出所述最优个体,得到异构网络用户的最优服务小区选择解。2.根据权利要求1所述的方法，其中步骤2)包括：2-1)将种群适应度最优的一个或多个个体保留在下一代的种群中。3.根据权利要求2所述的方法，其中步骤2-1)还包括：2-1-1)从除去所述种群适应度最优的一个或多个个体之外的其余个体中选择用于个体交叉操作的个体，其中各个个体被选择的概率与所述个体的种...

【专利技术属性】
技术研发人员：杜红艳，周一青，田霖，石晶林，
申请(专利权)人：中国科学院计算技术研究所，
类型：发明
国别省市：北京;11