网络流量预测方法、装置和电子设备制造方法及图纸

本申请公开了网络流量预测方法、装置和电子设备。网络流量预测方法包括：基于泊松点过程PPP对蜂窝网络下行链路建模，得到网络模型；建立多个正交信道中的部分正交信道与D2D用户的对应关系，以及剩余正交信道与蜂窝用户的对应关系；获取蜂窝用户和D2D用户处的信号传输参数值，如果信号传输参数值满足预设条件，则根据蜂窝用户和D2D用户处的流量计算所述网络模型中目标时间段对应的总网络流量，得到网络流量预测结果。本申请实施例基于随机几何的理论框架来分析预测异构蜂窝网络流量，提高了网络流量的预测精度，并通过频谱资源分配实现了网络流量最大化。

【技术实现步骤摘要】
网络流量预测方法、装置和电子设备
本申请涉及通信
，具体涉及网络流量预测方法、装置和电子设备。
技术介绍
近年来，随着移动用户的快速增长和数据流量的爆炸式增长，现有的网络架构受到了极大的冲击。为了实现更好的网络监控和网络管理，流量统计和预测已成为重要的网络安全管理技术方法之一，流量统计预测是通过对历史流量的建模，建立了一个相关的网络流量模型来预测未来的网络流量。在现有文献中，研究人员从分形，周期，混沌特征的总结，分形的应用，多重分形，时间序列分析，小波分析，神经网络，混沌理论等方面对网络流量的深入分析。研究者提出了大量用于描述和分析流量的技术手段。虽然部分研究已达到网络建模的目标，但尚未能完全有效地反映网络行为和流量特征的状态。例如，传统的ARMA(Autoregressivemovingaveragemodel，自回归滑动平均模型)基于严格的数学理论，可以表征短相关和长相关，但随着步长增加，精度会降低。作为非平稳模型的神经网络可以弥补静止模型不能表征非平稳流动缺陷的事实，但是神经网络没有精确层结构和神经元数量的理论基础。
技术实现思路
鉴于上述问题，提出了本申请以便提供一种克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的网络流量预测方法、装置和电子设备。依据本申请的一个方面，提供了一种网络流量预测方法，包括：基于泊松点过程PPP对蜂窝网络下行链路建模，得到网络模型；蜂窝网络中包括蜂窝用户和设备到设备D2D用户；建立多个正交信道中的部分正交信道与D2D用户的对应关系，以及剩余正交信道与蜂窝用户的对应关系，所述正交信道基于蜂窝网络下行链路的频谱资源划分得到；获取蜂窝用户和D2D用户处的信号传输参数值，如果信号传输参数值满足预设条件，则根据蜂窝用户和D2D用户处的流量计算所述网络模型中目标时间段对应的总网络流量，得到网络流量预测结果。依据本申请的另一个方面，提供了一种网络流量预测装置，包括：建模单元，用于基于泊松点过程PPP对蜂窝网络下行链路建模，得到网络模型；蜂窝网络中包括蜂窝用户和设备到设备D2D用户；信道单元，用于建立多个正交信道中的部分正交信道与D2D用户的对应关系，建立剩余正交信道与蜂窝用户的对应关系，所述正交信道基于蜂窝网络下行链路的频谱资源划分得到；预测单元，用于获取蜂窝用户和D2D用户处的信号传输参数值，如果信号传输参数值满足预设条件，则根据蜂窝用户和D2D用户处的流量计算所述网络模型中目标时间段对应的总网络流量，得到网络流量预测结果。依据本申请的又一方面，提供了一种电子设备，包括：处理器；以及被安排成存储计算机可执行指令的存储器，所述可执行指令在被执行时使所述处理器执行如上述本申请的一方面所述的方法。由上述可知，本申请的技术方案，通过利用随机几何理论中的泊松点过程PPP对蜂窝网络下行链路建模，得到网络模型，避免了传统模型带来的各种不确定性，方便对异构蜂窝网络性能进行分析。通过将蜂窝网络下行链路的频谱资源划分为多个正交信道，并建立多个正交信道中的部分正交信道与D2D用户的对应关系以及剩余正交信道与蜂窝用户的对应关系，合理分配频谱资源以实现网络流量最大化。获取蜂窝用户和D2D用户处的信号传输参数值，如果信号传输参数值满足预设条件，则根据蜂窝用户和D2D用户处的流量计算网络模型中目标时间段对应的总网络流量，得到网络流量预测结果，提高了网络流量预测精度。附图说明通过阅读下文优选实施方式的详细描述，各种其他的优点和益处对于本领域普通技术人员将变得清楚明了。附图仅用于示出优选实施方式的目的，而并不认为是对本申请的限制。而且在整个附图中，用相同的参考符号表示相同的部件。在附图中：图1示出了本申请实施例的网络流量预测方法的流程示意图；图2示出了本申请实施例的网络模型的示意图；图3示出了本申请实施例的网络流量分析结果与仿真结果的对比示意图；图4示出了本申请实施例的不同的参数对网络流量的影响的示意图；图5示出了本申请实施例的网络流量预测装置的框图；图6示出了本申请实施例的电子设备的结构示意图。具体实施方式下面将参照附图更详细地描述本申请的示例性实施例。虽然附图中显示了本申请的示例性实施例，然而应当理解，可以以各种形式实现本申请而不应被这里阐述的实施例所限制。相反，提供这些实施例是为了能够更透彻地理解本申请，并且能够将本申请的范围完整的传达给本领域的技术人员。图1示出了本申请实施例的网络流量预测方法的流程示意图，参见图1，本申请实施例的网络流量预测方法包括下列步骤：步骤S110，基于泊松点过程PPP对蜂窝网络下行链路建模，得到网络模型；蜂窝网络中包括蜂窝用户和设备到设备D2D用户。由于随机几何理论相较于固定的格点模型，在空间的分布上保留了随机性，所以利用随机几何工具对无线通信网络的拓扑结构进行分析和建模的受到越来越多的关注。泊松点过程(PoissonPointProcess，简称PPP)是随机几何理论在蜂窝网络领域的应用，通过泊松点过程PPP对蜂窝网络建模和性能分析，保留了网络的随机性，从而使得构建的网络模型更准确。设备到设备D2D(Device-to-Device，简称D2D)用户，包括D2D中继以及与D2D中继配对的D2D接收器。步骤S120，建立多个正交信道中的部分正交信道与D2D用户的对应关系，以及剩余正交信道与蜂窝用户的对应关系，所述正交信道基于蜂窝网络下行链路的频谱资源划分得到。步骤S130，获取蜂窝用户和D2D用户处的信号传输参数值，如果信号传输参数值满足预设条件，则根据蜂窝用户和D2D用户处的流量计算所述网络模型中目标时间段对应的总网络流量，得到网络流量预测结果。这里的信号传输参数值比如是蜂窝用户处和D2D用户处的接收功率、信号与干扰加噪声比SINR(SignaltoInterference-plus-NoiseRatio)等参数。由图1所示可知，本申请实施例的网络流量预测方法，根据泊松点过程PPP对蜂窝网络下行链路建模，保留了蜂窝网络的随机性，合理分配频谱资源实现了网络流量的最大化，当蜂窝用户和D2D用户处的信号传输参数值满足预设条件时，才在基站和蜂窝用户之间的传输中以及在D2D中继与D2D接收器之间的传输中生成流量，进而计算网络模型中目标时间段对应的总网络流量，提高了网络流量预测的精度，有利于更好进行网络监控和网络管理。需要说明的是上述步骤S120和步骤S110没有严格的先后顺序限制，比如，步骤S120和步骤S110可以同步执行，也可以先执行步骤S120，后执行步骤S110。为了清楚阐述本申请实施例的网络流量预测方法，这里对一些相关的定义和概念进行说明。定义1：蜂窝接收器-----直接从基站接收消息且不能向其他接收器或者基站发送消息。定义2：D2D对-----由一个D2D中继和一个D2D接收器组成，每个D2D中继只能向自己对应的D2D接收器发送消息，每个D2D对之间的本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种网络流量预测方法，其特征在于，包括：/n基于泊松点过程PPP对蜂窝网络下行链路建模，得到网络模型；蜂窝网络中包括蜂窝用户和设备到设备D2D用户；/n建立多个正交信道中的部分正交信道与D2D用户的对应关系，以及剩余正交信道与蜂窝用户的对应关系，所述正交信道基于蜂窝网络下行链路的频谱资源划分得到；/n获取蜂窝用户和D2D用户处的信号传输参数值，如果信号传输参数值满足预设条件，则根据蜂窝用户和D2D用户处的流量计算所述网络模型中目标时间段对应的总网络流量，得到网络流量预测结果。/n

【技术特征摘要】
1.一种网络流量预测方法，其特征在于，包括：
基于泊松点过程PPP对蜂窝网络下行链路建模，得到网络模型；蜂窝网络中包括蜂窝用户和设备到设备D2D用户；
建立多个正交信道中的部分正交信道与D2D用户的对应关系，以及剩余正交信道与蜂窝用户的对应关系，所述正交信道基于蜂窝网络下行链路的频谱资源划分得到；
获取蜂窝用户和D2D用户处的信号传输参数值，如果信号传输参数值满足预设条件，则根据蜂窝用户和D2D用户处的流量计算所述网络模型中目标时间段对应的总网络流量，得到网络流量预测结果。


2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述如果信号传输参数值满足预设条件，则根据蜂窝用户和D2D用户处的流量计算所述网络模型中目标时间段对应的总网络流量包括：
当蜂窝用户处的接收功率以及信号与干扰加噪声比SINR分别满足第一条件和第二条件，且D2D用户处的接收功率以及SINR分别满足第一条件和第二条件时，根据蜂窝用户和D2D用户处的流量计算所述网络模型中目标时间段对应的总网络流量；
所述第一条件为：接收功率大于第一阈值，所述第二条件为：SINR大于第二阈值。


3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述建立多个正交信道中的部分正交信道与D2D用户的对应关系，建立剩余正交信道与蜂窝用户的对应关系包括：
建立N个正交信道中的M个正交信道与D2D用户的对应关系，建立剩余的N-M个正交信道与蜂窝用户的对应关系；N表示划分的正交信道的总数，N为大于0的自然数，M小于N。


4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述D2D用户包括D2D中继以及与D2D中继配对的D2D接收器；
如果接入同一基站的蜂窝用户和D2D中继的数目之和大于N-M，则控制蜂窝接收器和D2D中继按照时间比例共享信道；
如果接入同一基站的蜂窝用户和D2D中继的数目之和不大于N-M，则控制所述基站从N-M个正交信道中随机向所述蜂窝用户分配唯一信道。


5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据蜂窝用户和D2D用户处的流量计算所述网络模型中目标时间段对应的总网络流量包括：
根据蜂窝用户数量在网络模型用户数量中所占的比例以及蜂窝链路的传输速率，计算第一速率；
根据...

【专利技术属性】
技术研发人员：许小丰，戴佳浩，
申请(专利权)人：中国电子科技集团公司第三十六研究所，
类型：发明
国别省市：浙江;33