一种基于谱聚类的跟踪区域规划方法技术

本发明专利技术提出一种基于谱聚类的跟踪区域规划方法，该方法主要是针对热点区域小蜂窝网络环境下的用户跟踪区域规划方法。本发明专利技术提出的方法整体思路是，首先基于泊松点过程的小蜂窝部署构建了一个系统模型，产生显示用户移动性和寻呼特性的蜂窝网络图；接着将TA规划问题建模为图形相关系数的分割问题；然后应用基于图论的谱聚类算法对产生的网络图进行TA规划。

A Tracking Region Planning Method Based on Spectral Clustering

The invention proposes a tracking area planning method based on spectral clustering, which is mainly aimed at the user tracking area planning method in the hot area cellular network environment. The overall idea of the proposed method is to construct a system model based on Poisson point process for cellular deployment to generate cellular network diagrams showing user mobility and paging characteristics; then to model TA planning problem as a segmentation problem of graph correlation coefficients; and then to use spectral clustering algorithm based on graph theory for TA planning of the generated network diagrams.

【技术实现步骤摘要】
一种基于谱聚类的跟踪区域规划方法
本专利技术涉及通信领域下的用户位置管理
，主要是涉及一种对跟踪区(TrackingArea，TA)的规划方法。
技术介绍
近年来，移动用户数量的快速增长导致移动通信网络流量迅猛增长，对网络的容量要求大大增加。大型的热点区域，如商场等存在着大量的连接设备。小蜂窝基站的密集部署迫在眉睫，超密集组网应运而生。未来的小蜂窝网络将在宏蜂窝范围内的热点区域部署密集的自组织、低成本，低功率的小蜂窝。虽然小蜂窝网络具有很多优势，但是由于小蜂窝有着动态随机部署，超密集，自组织和自由化能力强等特点，使得在其覆盖范围下的移动用户可能频繁地游走与不同的小区，增加了用户位置管理的复杂性。在LTE网络中，宏蜂窝(eNB)与小蜂窝(HeNB)覆盖的服务区域重叠。eNB通过移动管理实体和服务网关连接到核心网络(CoreNetwork，CN)，HeNB通过家庭基站的服务网关连接到CN。网络中的小区被划分到TA中，每个TA都有一个由eNB广播的唯一的识别码，用户可以识别当前所处哪个TA。当用户从一个TA移动到另一个TA时，用户将其所在小区的识别码报告给归属用户服务器(HomeSubscriberServer，HSS)，CN通过HSS查询被呼叫用户所在的TAI，指示TA中的所有基站呼叫用户。因此在LTE网络中，为了更好地对用户位置进行管理，网络的覆盖区域被分成多个TA，每个TA包含大量的小区，TA之间不能相互重叠。任何通过TA边界的空闲终端执行位置更新操作，当有呼叫到达时，CN将向用户当前位置所属TA范围内的所有小区发送寻呼消息。如果将每个小蜂窝单独划分成一个TA，那么移动用户将要频繁执行位置更新操作并产生大量的位置更新信令。如果将所有的小蜂窝划分到同一个TA，当有系统呼叫到达时会产生巨大的寻呼成本。因此，TA规划的目的就是以位置更新为目标，在寻呼容量约束下求解最大TA边界，寻找位置更新成本与寻呼成本之间的平衡点。为了更加有效地对小蜂窝网络进行TA规划，降低系统总信令成本开销，许多TA规划算法被提出。2013年FU等人提出了一种延迟注册算法来减少网络中的信令开销，但是该算法以降低流量卸载能力为代价来减少系统信令开销。2013年Toril等人统计了移动用户在TA规划区域的移动特征，将TA规划问题建模为图分割问题，采用进化搜索算法给出TA规划方案，该算法属于最新的启发式TA规划算法，但是，该算法步骤复杂，搜索TA规划问题的全局最优解速度较慢，在面对超密集组网的小蜂窝部署环境，还需要研究更加高效的TA规划算法。2017年Chen等人采用进化多目标算法建模来解决跟踪区域规划问题，该模型采用带约束的多目标优化，旨在找到位置更新信令和寻呼信令之间更好的权衡。2017年Ning等人提出一种基于社区检测的TA规划算法，该算法将TA规划问题建模为复杂网络中社区检测问题，应用基于协作博弈的社区检测算法给出TA规划方案，但是当场景中的小蜂窝较多时，会导致出现越来越多的小蜂窝被单独划分成一个TA的不合理现象。此外，当前大多数动态位置管理方法的研究都是基于蜂窝同大小、同形状、同分布的规则蜂窝拓扑模型，无法应对热点区域的超密集组网的蜂窝部署环境。此外，随着用户移动趋势和蜂窝基站部署的变化，最初的TA规划方法不能更好地优化网络系统的信令成本开销。
技术实现思路
针对现有技术存在的上述问题，本专利技术提出一种基于谱聚类的跟踪区域规划方法，该方法主要是针对热点区域小蜂窝网络环境下的用户跟踪区域规划方法。本专利技术提出的方法整体思路是，首先基于泊松点过程的小蜂窝部署构建了一个系统模型，产生显示用户移动性和寻呼特性的蜂窝网络图；接着将TA规划问题建模为图形相关系数的分割问题；然后应用基于图论的谱聚类算法对产生的网络图进行TA规划。一种基于谱聚类的跟踪区域规划方法主要包括以下实现步骤：步骤1，构建产生蜂窝网络图的系统模型本专利技术首先搭建了一个系统模型，统计热点区域的小蜂窝网络系统一段时间内产生的用户切换和寻呼数据，构建显示用户移动性和寻呼特性的小蜂窝网络图。具体方法如下。(1)蜂窝部署模型为了反映热点区域的小蜂窝基站部署的随机性，本专利技术采用基于随机几何的泊松点过程的蜂窝部署模型。(2)用户分布模型本专利技术将小蜂窝基站下用户统计分布规律假设成为二维高斯分布。(3)用户移动模型本专利技术采用随机游走的用户移动模型。(4)系统呼叫模型系统呼叫模型描述了用户呼叫的频率和每次呼叫的持续时间。本专利技术采用泊松过程的系统呼叫模型。假设呼叫到达时间t服从参数μ的泊松分布，μ为系统呼叫达到率，其概率密度函数计算公式为：f(t)＝μe-μt(1)由泊松过程的性质可知，呼叫到达的时间间隔服从参数为的指数分布，再由泊松过程的独立增量性质产生。步骤2，基于图分割的TA规划问题建模由系统模型产生反映用户移动性和寻呼特性的蜂窝网络图，进行基于图分割的TA规划建模。(1)网络图G＝(V,E)表示要进行TA规划的网络，其中顶点集合V＝{v1,v2,...,vn}和n×n矩阵E分别表示网络中的小区和小区之间邻接关系，其中，i是小区vi在网络中编号，n是网络中小区数量。(2)集合P＝{p1,p2,...,pn}表示网络中顶点的权重值，n为网络中小区数量。顶点vi的权重pi∈P是小区vi中发生的用户寻呼请求次数。边的权重eij∈E是小区vi和vj之间发生的用户切换次数，i和j分别为小区vi和小区vj在网络中的编号。(3)将网络图划分成k个区域集合C＝{c1,c2,...,ck}，表示将小蜂窝网络划分成不同TA，其中k表示TA数量。cx∈C表示一个TA，x是跟踪区cx在网络中的编号。寻呼容量B表示一个TA内，网络支持的最大寻呼负荷。则TA规划问题建模为：公式(2)表示最小化在不同TA中的小区之间用户移动产生的位置更新，公式(3)表示任意一个TA的寻呼负荷总和不能超过寻呼容量B。接下来将采用基于图论的谱聚类算法进行TA规划。步骤3，基于谱聚类算法的TA规划方法首先，构建网络图的L矩阵，然后给出切图目标函数，并将L矩阵的性质与优化目标函数联系起来，给出TA规划的优化目标函数。(1)对于步骤2中网络图G＝(V,E)构建L矩阵，公式表示为：L＝D-E(4)其中，矩阵E为网络图的邻接矩阵，公式表示为：其中，eij∈E定义为小区vi与小区vj之间发生的用户切换请求次数，i和j分别为小区vi和小区vj在网络中的编号，n为网络中小区数量。公式(4)中矩阵D公式表示为：其中(2)L矩阵具有一个重要性质：L对于任何一个向量f，都有以下公式成立：(3)得到L矩阵的性质之后，构建无向切图对于无向图G＝(V,E)的切图，目标是将图切成相互没有连接的k个子图，即C＝{c1,c2,...,ck}，任意子图cx∈C和cy∈C满足且c1∪c2∪...∪ck＝V。其中x和y分别为子图cx和子图cy在无向图中的编号。对于任意两个子图点的集合cx,cy之间的切图权重为：那么对于k个子图集合：C＝{c1,c2,...,cK}，定义切图函数cut为：其中，表示cx的补集，表示子图cx与子图之间的所有边的权重之和，此函数优化目标与公式(2)的最小化目标一致。但是在切图时可能会效果不佳，因此需要限定对每个子图的规模限定，这与公式(3)的约本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于谱聚类的跟踪区域规划方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，构建产生蜂窝网络图的系统模型(1)蜂窝部署模型采用基于随机几何的泊松点过程的蜂窝部署模型；(2)用户分布模型将小蜂窝基站下用户统计分布规律假设成为二维高斯分布；(3)用户移动模型采用随机游走的用户移动模型；(4)系统呼叫模型系统呼叫模型描述了用户呼叫的频率和每次呼叫的持续时间；采用泊松过程的系统呼叫模型；假设呼叫到达时间t服从参数μ的泊松分布，μ为系统呼叫达到率，其概率密度函数计算公式为：f(t)＝μe

【技术特征摘要】
1.一种基于谱聚类的跟踪区域规划方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，构建产生蜂窝网络图的系统模型(1)蜂窝部署模型采用基于随机几何的泊松点过程的蜂窝部署模型；(2)用户分布模型将小蜂窝基站下用户统计分布规律假设成为二维高斯分布；(3)用户移动模型采用随机游走的用户移动模型；(4)系统呼叫模型系统呼叫模型描述了用户呼叫的频率和每次呼叫的持续时间；采用泊松过程的系统呼叫模型；假设呼叫到达时间t服从参数μ的泊松分布，μ为系统呼叫达到率，其概率密度函数计算公式为：f(t)＝μe-μt(1)由泊松过程的性质可知，呼叫到达的时间间隔服从参数为的指数分布，再由泊松过程的独立增量性质产生；步骤2，基于图分割的TA规划问题建模由系统模型产生反映用户移动性和寻呼特性的蜂窝网络图，进行基于图分割的TA规划建模；(1)网络图G＝(V,E)表示要进行TA规划的网络，其中顶点集合V＝{v1,v2,...,vn}和n×n矩阵E分别表示网络中的小区和小区之间邻接关系，其中，i是小区vi在网络中编号，n是网络中小区数量；(2)集合P＝{p1,p2,...,pn}表示网络中顶点的权重值，n为网络中小区数量；顶点vi的权重pi∈P是小区vi中发生的用户寻呼请求次数；边的权重eij∈E是小区vi和vj之间发生的用户切换次数，i和j分别为小区vi和小区vj在网络中的编号；(3)将网络图划分成k个区域集合C＝{c1,c2,...,ck}，表示将小蜂窝网络划分成不同TA，其中k表示TA数量；cx∈C表示一个TA，x是跟踪区cx在网络中的编号；寻呼容量B表示一个TA内，网络支持的最大寻呼负荷；则TA规划问题建模为：公式(2)表示最小化在不同TA中的小区之间用户移动产生的位置更新，公式(3)表示任意一个TA的寻呼负荷总和不能超过寻呼容量B；接下来将采用基于图论的谱聚类算法进行TA规划；步骤3，基于谱聚类算法的TA规划方法首先，构建网络图的L矩阵，然后给出切图目标函数，并将L矩阵的性质与优化目标函数联系起来，给出TA规划的优化目标函数；(1)对于步骤2中网络图G＝(V,E)构建L矩阵，公式表示为：L＝D-E(4)其中，矩阵E为网络图的邻接矩阵，公式表示为：其中，eij∈E定义为小区vi与小区vj之间发生的用户切换请求次数，i和j分别为小区vi和小区vj在网络中的编号，n为网络中小区数量；公式(4)中矩阵D公式表示为：(2)L矩阵具有一个重要性质：L对于任何一个向量f，都有以下公式成立：(3)得到L矩阵的性质之后，构建无向切图对于无向图G＝(V,E)的切图，目标是将图切成相互没有连接的k个子图，即C＝{c1,c2,...,ck}，任意子图cx∈C和cy∈C满足且c1∪c...

【专利技术属性】
技术研发人员：涂山山，林强强，肖创柏，
申请(专利权)人：北京工业大学，
类型：发明
国别省市：北京,11