CN102724689B

CN102724689B - 无线状态转换优化方法及系统

Info

Publication number: CN102724689B
Application number: CN201210184244.0A
Authority: CN
Inventors: 许国平; 王睿; 李巍; 陈国利; 杨剑键; 毕猛; 黄志勇; 文博; 史文祥; 冯建民; 叶青; 李德屹
Original assignee: China United Network Communications Group Co Ltd; China Information Technology Designing and Consulting Institute Co Ltd
Current assignee: China United Network Communications Group Co Ltd; China Information Technology Designing and Consulting Institute Co Ltd
Priority date: 2012-06-05
Filing date: 2012-06-05
Publication date: 2015-05-20
Anticipated expiration: 2032-06-05
Also published as: CN102724689A

Abstract

本发明涉及一种无线状态转换优化方法及系统。该方法包括：根据收集到的网络运行状态特征参数进行统计，得出网络中的业务特征；根据统计得出的业务特征基于预设策略确定无线状态转换参数；根据确定的结果修改无线状态转换参数。该系统包括：业务特征统计模块，转换参数确定模块和参数修改模块。本发明的有益效果在于，通过统计量化指导无线状态转换参数的优化工作，既提高无线状态转换参数优化工作的实时性和针对性，又避免了盲目的优化工作所带来的风险。

Description

无线状态转换优化方法及系统

技术领域

本发明涉及无线通信技术，尤其涉及一种无线状态转换优化方法及系统。

背景技术

在第三代移动通信网络中，用户终端（User Equipment，简称UE）可进行高带宽需求的比特数据流传输，但实际上UE所承载的主流业务是具备流量小、数据更新频繁特征的业务，比如：即时通信，社会化媒体（Twitter/Facebook/MySpace），投资类（炒股）软件，电子邮件/日历/通信录，RSS Feed（Really Simple Syndication feed，简单讯息聚合订阅）阅读等。类似这些应用有时发送或者接收非常少量的数据，虽然此类消息数据量很小，但是每一个这样的消息所需要的信令一个都不能少，如何让终端以占用资源最少的方式发送和接收数据，是网络优化人员必须考虑的问题之一。对于浏览类、即时消息类的低速率数据业务传输，用户的思考时间（无数据传输需求）甚至大于下载的时间，何时让活动性差的终端释放资源也成为一个很重要的问题。

在第三代移动通信的UTRAN（Universal Terrestrial Radio AccessNetwork，通用陆地无线接入网络）网络中，3GPP定义了UE的两种基本运行模式，即空闲模式和连接模式。连接模式又分为4个状态，分别是CELL_DCH(CELL_Dedicated Channel，小区_专用信道)、CELL_FACH(CELL_Forward Access Channel，小区_前向接入信道)、CELL_PCH(CELL_PagingChannel，小区_寻呼信道)和URA_PCH(UTRAN登记区寻呼信道，UTRANRegistration Area Paging Channel)。所以包括空闲模式的状态在内，UE共有五种无线状态。UE发起无线资源控制（RRC，Radio Resource Control）连接建立之后，则从空闲模式进入连接模式，即进入上述四种无线状态之一。连接模式下的不同无线状态可为UE提供不同的数据传输能力，所占用的资源量也不相同。为能让活动性差的终端释放资源，通常采取的方案就是控制终端在不同无线状态之间进行转换，以便及时调整分配给终端的无线资源。

上述几种无线状态之间可在一定范围内进行转移。为了阐述的方便，可以将CELL_DCH视为高级模式，而CELL_FACH、X_PCH（CELL_PCH或URA_PCH）到IDLE相对于CELL_DCH视为逐步降级的低级模式。级别越高，占用资源越多，数据传输能力越高；级别越低，占用资源越少，但是数据传输能力越低。而且从级别低的状态到级别高的状态，由于需要进行信令的交互，用户会感受到业务的时延，也会产生系统的信令负荷。同理，从级别高的状态到级别低的状态，同样产生信令负荷。随着网络的发展，用户的数量越来越多，网络负荷越来越重。运营商必然需要考虑如何才能尽量将业务需求低甚至是没有业务需求的用户尽量保持在“低级别”的状态，直至IDLE状态。但是如果大量的用户保持在“低级别”的状态或者是大量的用户从“高级别”状态很快的进入“低级别”状态，当这些用户数据传输需求增大时，又不得不跃迁至“高级别”状态，这个跃迁的过程会带来业务接入的时延，从而劣化了用户感受。而且频繁的“升”“降”级会产生大量的信令负荷，严重时会导致网络的信令风暴。

目前，无线状态的参数优化完全凭借工程师的经验，大致的原则是：当网络发展的初期，由于网络负荷较轻，为了提升用户的感受，尽量将用户保持在最高级别的状态。当网络发展的中期以后，由于网络负荷加重，需要让没有业务需求的用户尽快释放资源，同时将业务需求低的用户尽量保持在“低级别”的状态。然后再根据参数修改后网络的KPI（Key Parameters Indication，关键性能指标）指标变化、用户感受变化等因素，进一步优化设置。但是这种完全根据主观经验进行参数优化的方法是粗糙的，很难找到匹配当地网络的最优设置。而且由于这些参数一般是RNC（Radio Network Controller，无线网络控制器）级别的，参数的调整往往影响较大区域和较多用户，不合理的参数设置有可能导致严重后果。

发明内容

本发明提供一种无线状态转换优化方法及系统，以提高无线状态转换参数优化工作的实时性和针对性。

为实现本发明的目的，本发明提供了一种无线状态转换优化方法，包括：

根据收集到的网络运行状态特征参数进行统计，得出网络中的业务特征；

根据统计得出的业务特征基于预设策略确定无线状态转换参数；

根据确定的结果修改无线状态转换参数。

本发明还提供了一种无线状态转换优化系统，包括：

业务特征统计模块，用于根据收集到的网络运行状态特征参数进行统计，得出网络中的业务特征；

转换参数确定模块，用于根据统计得出的业务特征基于预设策略确定无线状态转换参数；

参数修改模块，用于根据确定的结果修改无线状态转换参数。

本发明的有益效果在于，本发明通过统计量化指导无线状态转换参数的优化工作，既提高无线状态转换参数优化工作的实时性和针对性，又避免了盲目的优化工作所带来的风险。

附图说明

图1为本发明实施例一提供的无线状态转换优化方法的流程图；

图2为本发明实施例二提供的无线状态转换优化方法的流程图；

图3为本发明实施例三提供的无线状态转换优化方法的流程图；

图4为本发明实施例四提供的无线状态转换优化方法的流程图；

图5为本发明实施例五提供的无线状态转换优化方法的流程图；

图6为本发明实施例六提供的无线状态转换优化系统的结构示意图。

具体实施方式

下面结合附图与实施例对本发明做进一步的描述。

实施例一

图1为本发明实施例一提供的无线状态转换优化方法的流程图，本实施例具体可适用于对表征无线资源的各无线状态之间进行转换的机制进行优化，能够由实施无线状态转换的一个或多个网元来承载，或由独立的网元承载，以软件和/或硬件的形式来实现，例如可以由无线状态转换优化系统来实施，本实施例的优化方法的具体步骤如下：

步骤100：根据收集到的网络运行状态特征参数进行统计，得出网络中的业务特征；

网络运行状态特征参数包括但不限于：数据传输间隔时间参数、数据传输速率参数和数据传输流量参数。网络运行状态特征参数可以有多种获取方式，例如从支撑具体业务运行的网元中采集，上述参数可以按设定的时刻，也可以周期性地收集。

由于待优化的无线状态转换参数表征分配给用户的无线资源，而与业务相关的业务特征参数能够反映出用户无线资源的分配是否合理，所以可以按照需求统计获得相应的业务特征参数。优选是网络中的业务特征包括但不限于：数据业务类型的占比、数据传输间隔时间分布、数据传输速率分布和数据传输流量分布。

步骤200：根据统计得出的业务特征基于预设策略确定无线状态转换参数；

无线状态转换参数是决定无线状态在各级模式之间进行转换的触发条件，与分配给用户的无线资源对网络资源占用率和网络运行效率相关，优选是包括但不限于：时段门限值、数据传输速率门限值和数据传输流量门限值参数。

步骤300：根据确定的结果修改无线状态转换参数。

当根据统计出的业务特征参数确定了待调整的无线状态转换参数之后，即可以由系统自适应地实时对参数进行修改；也可以设置为先提交管理员审批，确认后再对参数进行修改；还可以根据确定的结果人工对参数进行配置修改。

本实施例的技术方案，通过统计当前的网络运行状态特征参数，以统计结果指导无线状态转换参数的优化工作，通过终端无线状态的转换，改善无线资源的利用率和在线用户的感受，同时减少用户终端设备的耗电量，能够提高无线状态转换参数优化工作的实时性和针对性，避免盲目的优化工作所带来的风险。

表征分配给用户的无线资源的无线状态等级可以根据实际需求来设定，但为清楚地介绍本发明实施例的技术方案，下述将以已有的五个无线状态及其状态转换参数来进行举例说明，本领域技术人员可以理解，实际应用中的无线状态及其状态转换参数可并不限于此。

五个无线状态分别是连接模式下的CELL_DCH、CELL_FACH、CELL_PCH和URA_PCH，以及空闲模式下的空闲状态（IDLE），按照所分配无线资源的多少，上述五个无线状态的等级从高至低逐渐降低。

上述时段门限值和数据传输速率门限值，是指UE的无线状态从高级模式转换进入低级模式时的重要条件，在不同的高级与低级模式之间，设置不同的时段门限值和数据传输速率门限值，具体为：

在T1时间段内，数据传输速率低于S1，则发生无线状态从CELL_DCH到CELL_FACH的转换；

在T2时间段内，数据传输速率为0，则发生无线状态从CELL_PCH或URA_PCH（统称为X_PCH）到IDLE的转换；

在T3时间段内，数据传输速率为0，如果网络设备未启动CELL_FACH和X_PCH状态，则发生无线状态从CELL_DCH到IDLE状态的转换。

在T4时间段内，数据传输速率为0，则发生无线状态从CELL_FACH到X_PCH的转换；

其中，T1、T2、T3、T4分别为第一、第二、第三、第四时段门限值，统称为时段门限值，S1为数据传输速率门限值，S1可针对上行和下行分别进行判断，也可以对上行和下行总速率进行判断，视具体运行情况需要而设置即可。

上述数据传输流量门限值参数与时段门限值和数据传输速率门限值类似，其具体是指UE的无线状态从低级模式转换进入高级模式时的触发条件，具体为：

在终端发起数据业务的情况下，数据传输流量高于F1，则发生无线状态从CELL_FACH到CELL_DCH的转换；

其中，F1为数据传输流量门限值参数，其可以是针对上行和下行分别进行判断，也可以是对上行和下行总量进行判断，视具体运行情况需要而设置即可。

本发明实施例的技术方案，即可以根据统计获得的业务特征参数对上述无线状态转换参数进行优化，使得无线状态的转换更有针对性，更能适应于当前的网络运行情况。

在上述技术方案的基础上，本优化方法优选还包括以下步骤：

根据收集到的网络运行状态特征参数进行统计，得出网络负荷特征；

则在步骤200根据统计得出的业务特征基于预设策略确定无线状态转换参数之后，还包括：步骤A根据网络负荷特征对确定的无线状态转换参数进行修正。

网络负荷特征包括但不限于：网络覆盖范围内的平均小区FACH/RACH信道负载、RNC的信令负荷、载频发射功率利用率、载频接收功率、码资源利用率、HSPA（High Speed Packet Access，高速分组接入技术）同时在线用户数和H_CELL_DCH/CELL_FACH状态用户数。

这一优选技术方案的有益效果在于，通过依据当前的网络运行状态特征参数对无线状态转换参数的优化后，再结合当前网络的负荷情况对无线状态转换参数进一步修正，具有针对性的实时优化无线状态，可有效改善无线资源的利用率，改善在线用户的感受，同时减少用户终端设备的耗电量。

在上述技术方案的基础上，步骤100根据收集到的网络运行状态特征参数进行统计，得出网络中的业务特征优选可以优化为以下步骤：

从收集到的网络运行状态特征参数中，选取设定类型的数据业务对应的网络运行状态参数；

针对设定类型的数据业务分别进行统计，得出各类型数据业务的业务特征。

网络运行状态特征参数统计要综合考虑各种业务的影响，这是由于不同类型的业务在网络发展的不同阶段占比不同，而且不同的业务特征也不同，但是可以重点关注使用频率高、应用广的业务作为参数优化的主要依据，这样可使优化工作更具针对性。因此可以选取设定使用频率最高的前若干种数据业务作为后续业务统计的目标；当然，也可以由技术人员手工设定需要参考的业务，可以是一种或多种。然后针对不同类型的业务，进行统计各类新业务的网络运行状态特征参数。

在上述技术方案的基础上，步骤100根据收集到的网络运行状态特征参数进行统计，得出网络中的业务特征优选还可以优化为以下步骤：

根据收集到的网络运行状态特征参数，对整个网络中的所有数据业务集中进行统计，得出所有数据业务的业务特征。

本技术方案也可以不区分业务类型直接统计网络中所有业务的特征，然后再根据统计对参数进行优化。这样对整个网络所有在线终端的无线状态转化进行优化，可从整体上有效改善无线资源的利用率。

实施例二

图2为本发明实施例二提供的无线状态转换优化方法的流程图，本实施例在上述实施例的基础上，优选是将步骤200根据统计得出的业务特征基于预设策略确定无线状态转换参数进一步优化为以下步骤：

步骤210：根据统计得出的数据传输间隔时间分布数据，针对各类型的数据业务，计算用户的无线状态在高级模式下重新发起传输请求的概率；

步骤211：根据计算的重新发起传输请求的概率，选择各类型业务满足预设重传概率门限值要求的对应时间参数；

步骤212：根据各类型业务的时间参数确定无线状态从所述高级模式向低级模式转换的时段门限值。

本实施例的技术方案，通过根据统计出的业务特征中的数据传输间隔时间分布数据，针对不同类型的业务，确定各类型业务所对应的时段门限值。

在上述技术方案的基础上，步骤212根据各类型业务的时间参数确定无线状态从所述高级模式向低级模式转换的时段门限值优选还可以优化为以下步骤：

以各类型业务的占比作为时间参数的权值，计算确定无线状态从所述高级模式向低级模式转换的时段门限值。

本优选技术方案中，以各类型业务的占比作为时间参数的权值，通过对各类型业务对应的时段门限值进行加权平均，确定无线状态从高级模式向低级模式转换的时段门限值，优化无线状态从高级模式向低级模式的转换，改善无线资源的分配，提高传输效率。

在上述技术方案的基础上，步骤针对设定类型的数据业务分别进行统计，得出各类型数据业务的业务特征优选还可以优化为以下步骤：针对各类型的数据业务，在统计周期内，以设定时长的区段为单位，获取各类型数据业务的数据传输间隔时间长度的分布概率，作为所述数据传输间隔时间分布数据；

则步骤根据统计得出的数据传输间隔时间分布数据，针对各类型的数据业务，计算用户的无线状态在高级模式下重新发起传输请求的概率优选还可以优化为：针对各类型的数据业务，将不同时间参数时长内数据传输间隔时间长度分布概率进行累加，作为用户的无线状态在高级模式下重新发起传输请求的概率；

其中，所述高级模式向低级模式的转换是CELL_DCH向CELL_FACH的转换，对应的时段门限值为第一时段门限值T1；CELL_PCH或URA_PCH向IDLE的转换，对应的时段门限值为第二时段门限值T2；或CELL_DCH向IDLE的转换，则，对应的时段门限值为第三时段门限值T3。

下面以实例的方式进一步解释本实施例的技术方案。以某区域一段时间的HTTP业务和QQ业务数据传输为例，HTTP业务数据传输间隔时间分布统计与QQ业务数据传输间隔时间分布统计结果分别如表1和表2所示。

表1

范围（ms）	百分比
		<500	55.63%
500~1000	13.79%
		1000~1500	6.21%
1500~2000	4.19%
		2000~3000	5.39%
3000~4000	3.26%
		4000~6000	3.98%
6000~8000	2.05%
		8000~10000	1.64%
10000~12000	0.99%
		12000~14000	0.58%
14000~16000	0.39%
		16000~18000	0.29%
18000~20000	0.27%
		20000~25000	0.39%
25000~30000	0.24%
		30000~35000	0.16%
35000~40000	0.09%
		>40000	0.47%

表2

范围（ms）	百分比
		<500	68.83%
500~1000	5.95%
		1000~1500	3.28%
1500~2000	2.89%
		2000~3000	5.48%
3000~4000	2.68%
		4000~6000	4.83%
6000~8000	2.06%
		8000~10000	1.73%
10000~12000	0.65%
		12000~14000	0.25%
14000~16000	0.22%
		16000~18000	0.19%
18000~20000	0.18%
		20000~25000	0.21%
25000~30000	0.13%
		30000~35000	0.08%
35000~40000	0.05%
		>40000	0.30%

数据传输间隔时间分布统计的目标是得到各种业务前后两次数据传输（包括长传和下载）的间隔时间，将间隔时间由短到长分成几个区段，针对每一个区段统计用户间隔这个时间段后重新传输数据的次数，再核算出每个区段中重新传输数据的次数占总次数的百分比。为了达到精细化统计的目的，间隔时间的区段可以尽量细化，时间间隔较短的时候用户重新传输数据的频率较高，所以这一时段的间隔时间的区段划分较细，可以是500ms或者200ms或者100ms，而时间间隔较长的时候用户重新传输数据的频率较低，所以这一时段的间隔时间的区段可以是2s，甚至是5s。

针对HTTP业务，参考表1，假设从终端没有数据传输开始计时，那么时间触发阀值的设置和用户在CELL_FACH及其以下状态（包括CELL_FACH、CELL_PCH、URA_PCH（CELL_PCH与URA_PCH以下简称X_PCH）以及IDLE状态）重新发起传输请求的概率以及在CELL_DCH状态发起请求的概率如表3所示，注意该比例为处于同一状态下的发起传输请求的用户占该状态下全部用户的比例，不是占全网络用户的比例：

表3

其中，假设第一时段门限值为4s时，在CELL_DCH状态重新发起传输请求的概率计算是将在此时段内表1中的概率值进行累加，即：55.63%+13.79%+6.21%+4.19%+5.39%+3.26%=88.47%；而在CELL_FACH及其以下状态重新发起传输请求的概率计算过程是：1-88.47%=11.53%。其他时间触发阀值设置情况下，百分比通过类似过程计算可以得到。

又比如针对QQ业务，参考表2，那么时间触发阀值的设置和用户发起QQ业务之后有可能在CELL_FACH及其以下状态（包括CELL_FACH、X_PCH以及IDLE状态）重新发起传输请求的概率以及在CELL_DCH状态发起业务传输请求的概率如表4所示，注意该比例为处于同一状态下的发起传输请求的用户占该状态下全部用户的比例，不是占全网络用户的比例：

表4

其中第一时段门限值为8s时，在CELL_DCH状态重新发起传输请求的概率计算过程如下：68.83%+5.95%+3.28%+2.89%+5.48%+2.68%+4.83%+2.06%=96%；而在CELL_FACH及其以下状态重新发起传输请求的概率计算过程是：1-96%=4%。其他时间触发阀值设置情况下，百分比通过类似过程计算可以得到。

表3和表4列出了HTTP和QQ业务在时间触发阀值的不同设置情况下，用户在CELL_DCH状态重新发起传输的比例，同时也得到了用户在CELL_FACH及以下状态重新发起传输的比例。可以预先确定此前处于CELL_DCH的用户中允许多大比例在CELL_DCH状态下发起HTTP或QQ传输请求，对应的，也就是多大比例的用户可能在CELL_FACH、X_PCH、IDLE等状态重新发起传输请求。

针对网络中发起HTTP数据业务的用户，如果用户在CELL_DCH状态重新发起请求的预先配置概率为96%，则HTTP业务对应的时间触发阀值初始值为10s，参照表3。针对网络中发起QQ数据业务的用户，如果用户在CELL_DCH状态重新发起请求的预先配置概率为96%，则QQ业务对应的时间触发阀值初始值为8s，参照表4。

以HTTP业务和QQ业务的占比作为各自的权值，对它们各自对应的时间触发阀值初始值进行加权平均，即可得到无线状态由CELL_DCH转换到CELL_FACH的时段门限值，即第一时段门限值。例如，网络HTTP业务用户总使用次数占50％，而QQ业务总使用次数占50％，那么第一时段门限值即为：10*50%+8*50%=9s。

需要说明的是，此处的权值可以为自动选择的业务所占的所有业务总传输（包括上传和下载）次数的百分比或者手工设定值。实际操作中，也可以根据网络优化的需要，直接根据某一种业务的统计结果来设定时间触发阀值，这种情况可以发生在不同业务对应的时间触发阀值参数差距较大，加权平均使得各种业务的转换都距离预设目标较远的情况之下。

用同样的方法，可以确定第二和第三时段门限值。当然可以将第二时段门限值尽量延长，比如设置为15-20分钟，因为终端处于X_PCH状态具有不消耗太多网络资源、终端耗电较低，而且发起业务时可以比IDLE减少信令的传输等优势。

优选的，在步骤根据统计得出的数据传输间隔时间分布数据，针对各类型的数据业务，计算用户的无线状态在高级模式下重新发起传输请求的概率之前，还包括：

根据已确定的当前高级模式的高一级模式所对应的时段门限值，更新数据传输间隔时间分布数据。

根据已经确定的第一时段门限值，针对每个类型业务，从数据传输间隔时间分布数据中得出进入CELL_FACH及以下状态的传输间隔时间分布统计。

例如，本实例中第一时段门限值设置为9s。针对HTTP业务和QQ业务进入CELL_FACH及以下状态的传输间隔时间分布统计，表1的数据进一步细化为表5，表2的数据进一步细化为表6。

表5

范围（ms）	总占比	在间隔时间大于9秒中的占比
			9000~10000	0.64%	14.19%
10000~12000	0.99%	21.95%
			12000~14000	0.58%	12.86%
14000~16000	0.39%	8.65%
			16000~18000	0.29%	6.43%
18000~20000	0.27%	5.99%
			20000~25000	0.39%	8.65%
25000~30000	0.24%	5.32%
			30000~35000	0.16%	3.55%
35000~40000	0.09%	2.00%
			>40000	0.47%	10.42%

表6

范围（ms）	总占比	在间隔时间大于9秒中的占比
			9000~10000	0.73%	24.32%
10000~12000	0.65%	21.68%
			12000~14000	0.25%	8.46%
14000~16000	0.22%	7.27%
			16000~18000	0.19%	6.29%
18000~20000	0.18%	6.11%
			20000~25000	0.21%	6.98%
25000~30000	0.13%	4.17%
			30000~35000	0.08%	2.79%
35000~40000	0.05%	1.80%
			>40000	0.30%	10.14%

由表5可以得知当第一时段门限值设置为9s时，用户使用HTTP业务后，在CELL_FACH及以下状态重新发起HTTP传输请求的总占比为0.64%+0.99%+0.58%+0.39%+0.29%+0.27%+0.39%+0.24%+0.16%+0.09%+0.47%=4.51%；而QQ业务对应的总占比为0.73%+0.65%+0.25%+0.22%+0.19%+0.18%+0.21%+0.13%+0.08%+0.05%+0.30%=3%。假设进入CELL_FACH状态的终端中大约90%从CELL_FACH状态发起HTTP传输请求，即大约10%的用户从X_PCH、IDLE等状态重新发起传输请求，需要将HTTP业务对应的第四时段门限值设置为40-第一时段门限值=40-9=31s。假设这些用户中大约90%的用户从CELL_FACH状态发起QQ传输请求，即大约10%的用户从X_PCH、IDLE等状态重新发起传输请求，需要将QQ业务对应的第四时段门限值设置为40-第一时段门限值=40-9=31s。

以HTTP业务和QQ业务的占比作为各自的权值，对它们各自对应的第四时段门限值进行加权平均，即可得出无线状态由CELL_FACH转换到X_PCH的第四时段门限值。例如，如果网络HTTP业务用户总使用次数占50%，而QQ业务总使用次数占50%，那么第四时段门限值即为：31*50%+31*50%=31s。

实施例三

图3为本发明实施例三提供的无线状态转换优化方法的流程图，本实施例在上述实施例的基础上，优选是将步骤200根据统计得出的业务特征基于预设策略确定无线状态转换参数进一步优化为以下步骤：

步骤220：根据统计得出的速率分布数据，针对各类型的数据业务，计算在各速率下用户的无线状态从高级模式向低级模式转换的比例；

步骤221：根据计算模式转换比例，选择各类型业务满足预设转换比例门限值要求的对应速率参数；

步骤222：根据各类型业务的速率参数确定无线状态从所述高级模式向低级模式转换的速率门限值。

本实施例的技术方案，通过根据统计出的业务特征中的数据传输速率分布数据，针对不同类型的业务，确定各类型业务所对应的速率门限值。

在上述技术方案的基础上，步骤222根据各类型业务的速率参数确定无线状态从所述高级模式向低级模式转换的速率门限值优选还可以优化为以下步骤：

以各类型业务的占比作为速率参数的权值，计算确定无线状态从所述高级模式向低级模式转换的速率门限值。

本优选技术方案中，以各类型业务的占比作为速率参数的权值，通过对各类型业务对应的速率门限值进行加权平均，确定无线状态从高级模式向低级模式转换的速率门限值，优化无线状态从高级模式向低级模式的转换，改善无线资源的分配，提高传输效率。

在上述技术方案的基础上，步骤针对设定类型的数据业务分别进行统计，得出各类型数据业务的业务特征优选还可以优化为以下步骤：针对各类型的数据业务，在统计周期内，以设定速率的区段为单位，获取各类型数据业务的速率的分布概率，作为所述速率分布数据；

则步骤根据统计得出的速率分布数据，针对各类型的数据业务，计算在各速率下用户的无线状态从高级模式向低级模式转换的比例优选还可以优化为：针对各类型的数据业务，将不同速率范围内的速率概率进行累加，作为用户的无线状态从高级模式向低级模式转换的比例；

其中，所述高级模式向低级模式的转换是CELL_DCH向CELL_FACH的转换。

下面以实例的方式进一步解释本实施例的技术方案。以某区域一段时间的HTTP业务和Email业务的下行速率为例，分类型的业务数据传输速率分布统计得到各种业务的速率分布情况。将速率由低到高分成几个区段，针对每个用户进行一次业务的平均速率进行统计，统计每一个区段中出现的概率。需要注意的是，进行速率统计时，在设备处理能力允许的情况下，尽量要将时间粒度缩小。为了达到精细化统计的目的，间隔速率的区段可以尽量细化。例如，表7和表8分别是针对HTTP业务、Email业务的下行速率的分布统计：

表7

表8

依据表7和表8，分别对进行HTTP业务和Email业务的用户进行核算，得到表9和表10的统计结果。

表9

其中速率门限值为2kbps时，HTTP业务对应的无线状态从CELL_DCH到CELL_FACH转换的比例为17.31%+13.76%+14.15%=45.22%。

表10

其中速率门限值为2kbps时，Email业务对应的无线状态从CELL_DCH到CELL_FACH转换的比例为59.75%+9.10%+8.51%=77.36%。

HTTP业务预先配置比例为80%的用户在传输过程中发生CELL_DCH到CELL_FACH转换，依据表9的统计可得到HTTP业务对应的数据传输速率门限值为10kbps；Email业务预先配置比例为86%的用户在传输过程中发生CELL_DCH到CELL_FACH转换，依据表10可得到Email业务对应的数据传输速率门限值为5kbps。

如果网络HTTP业务用户总使用次数占50％，而Email业务总使用次数占50%，那么数据传输速率门限值为：10*50%+5*50%=7.5kbps。

本实例中，仅以HTTP和Email两种业务下行速率统计为例，上行速率的速率门限值通过相同的方法得到。

实施例四

图4为本发明实施例四提供的无线状态转换优化方法的流程图，本实施例在上述实施例的基础上，优选是将步骤200根据统计得出的业务特征基于预设策略确定无线状态转换参数进一步优化为以下步骤：

步骤230：根据统计得出的流量分布数据，针对各类型的数据业务，计算在各流量下用户的无线状态从低级模式向高级模式转换的比例；

步骤231：根据计算模式转换比例，选择各类型业务满足预设转换比例门限值要求的对应流量参数；

步骤232：根据各类型业务的流量参数确定无线状态从所述低级模式向高级模式转换的流量门限值。

本实施例的技术方案，通过根据统计出的业务特征中的数据传输流量分布数据，针对不同类型的业务，确定各类型业务所对应的流量门限值。

在上述技术方案的基础上，步骤232根据各类型业务的流量参数确定无线状态从所述低级模式向高级模式转换的流量门限值优选还可以优化为以下步骤：

以各类型业务的占比作为流量参数的权值，计算确定无线状态从所述低级模式向高级模式转换的流量门限值。

本优选技术方案中，以各类型业务的占比作为流量参数的权值，通过对各类型业务对应的流量门限值进行加权平均，确定无线状态从低级模式向高级模式转换的流量门限值，优化无线状态从低级模式向高级模式的转换，改善无线资源的分配，提高传输效率。

在上述技术方案的基础上，步骤针对设定类型的数据业务分别进行统计，得出各类型数据业务的业务特征包括：针对各类型的数据业务，在统计周期内，以设定流量的区段为单位，获取各类型数据业务的流量的分布概率，作为所述流量分布数据；

则步骤根据统计得出的流量分布数据，针对各类型的数据业务，计算在各流量下用户的无线状态从低级模式向高级模式转换的比例优选还可以优化为以下步骤：针对各类型的数据业务，将不同流量范围内的流量概率进行累加，作为用户的无线状态从低级模式向高级模式转换的比例；

其中，所述低级模式向高级模式的转换是CELL_FACH向CELL_DCH转换。

下面以实例的方式进一步解释本实施例的技术方案。以HTTP业务和QQ下行业务的数据传输流量为例，分类型的数据传输流量分布统计得到各种业务的数据流量分布情况。将数据流量由低到高分成几个区段，针对每个用户进行一次业务的数据流量进行统计，统计每一个区段中出现的概率。为了达到精细化统计的目的，间隔的区段可以尽量细化。例如，针对HTTP业务和QQ业务下行业务数据流量进行统计，得到如表11和表12所示的统计结果。

表11

表12

依据表11和表12的下行业务数据流量统计，分别对HTTP业务和QQ业务的用户进行核算，得到如表13和表14所示的统计结果。

表13

其中数据传输流量门限值为1KB时，HTTP业务对应的无线状态从CELL_FACH到CELL_DCH转换的比例为16.76%+5.74%+7.60%+1.10%+1.10%+1.10%=33.4%。

表14

其中数据传输流量门限值为1KB时，QQ业务对应的无线状态从CELL_FACH到CELL_DCH转换的比例为5.43%+6.56%+31.69%+16.77%+34.93%+2.43%=97.81%。

例如，预先配置比例为10.9%的处于CELL_FACH状态的终端产生HTTP业务时，发生CELL_FACH到CELL_DCH的转换，依据表13的统计结果可以得到HTTP业务对应的数据传输流量门限值为10KB。预先配置比例为85.82%的处于CELL_FACH状态的终端产生QQ业务时，发生CELL_FACH到CELL_DCH的转换，依据表14的统计结果可以得到QQ业务对应的数据传输流量门限值为10KB。

以每个类型业务的数据业务类型的占比作为该类型业务的权值，对不同业务对应的数据传输流量门限值进行加权平均，这个权值可以是人工设定或自动选择的业务所占的所有业务总传输（包括上传和下载）次数的百分比。当然也可以根据网络优化的需要，直接根据某一种业务的统计结果决定数据传输流量门限值的设置值，这种情况可以发生在不同业务对应的数据传输流量门限值差距较大，加权平均使得各种业务的转换都距离预设目标较远的情况之下。例如，网络HTTP业务用户总使用次数占50％，而QQ业务总使用次数占50％，那么第一数据传输流量门限值参数为：10*50%+10*50%=10KB。

本实例中，仅以HTTP和QQ两种业务下行速率统计为例，上行速率的参数设置通过相同的方法得到。

实施例五

图5为本发明实施例五提供的无线状态转换优化方法的流程图，本实施例在上述实施例的基础上，步骤A根据网络负荷特征对确定的无线状态转换参数进行修正可进一步优化为：

步骤A1：根据网络负荷特征，基于预设的对应关系，从确定的无线状态转换参数中确定需要修正的无线状态转换参数；

步骤A2：查找所述需要修正的无线状态转换参数对应于相应网络负荷特征的比例系数表，确定所述需要修正的无线状态转换参数的修正比例系数；

步骤A3：根据修正比例系数对确定的无线状态转换参数进行修正。

本实施例的技术方案，通过依据当前的网络运行状态特征参数对无线状态转换参数的优化后，再结合当前网络的负荷情况对无线状态转换参数进一步修正，具有针对性的实时优化无线状态，可有效改善无线资源的利用率，改善在线用户的感受，同时减少用户终端设备的耗电量。

下面以实例的方式进一步解释本实施例的技术方案。以网络负荷特征平均小区载频发射功率利用率为例，如表15所示，网络负荷特征与无线状态转换参数调整具有相应关系。其中，“↑”表示可以上调，“↓”表示可以下调，“x”表示关联不明显。

表15中每一行仅仅考察了一项网络负荷特征与无线状态转换参数调整的趋势，而参数调整的最终方案应当综合考虑各种网络负荷指标，也就是基于各种网络负荷特征对参数进行多次调整或者重点选取其中几个网络负荷特征对无线状态转换参数进行选择性调整。以网络负荷特征平均小区载频发射功率利用率高为例，则从表15可以看出，需要调整的无线状态转换参数为第一、第三和第四时段门限值，以及速率门限值，且需将第一、第三和第四时段门限值下调，将数据传输速率门限值上调。

表15

表15的目的在于说明几种网络负荷特征对无线状态转换参数调整的影响，并不局限于这几种网络负荷特征。若考虑非表15所列的网络负荷特征对无线状态转换参数的影响时，亦可采取同样的方法。

针对每个无线状态转换参数，事先确定一个不同网络负荷特征对应的比例系数表，当该系数需要减少时，比例系数就是一个处于区间（0,1）之间的小数；当该系数可以适当扩大时，比例系数就是一个处于区间[1,+∞）之间的数。比如针对第一时段门限值，不同平均小区载频发射功率利用率情况下，比例系数如表16所示。

表16

平均小区载频发射功率利用率	第一时段门限值的修正比例系数
		5%	10.2
10%	4.8
		....	....
70%	0.58
		80%	0.46

第一时段门限值参照平均小区载频发射功率利用率的调整值为第一时段门限值乘以相应的比例系数。

接下来可以根据其他网络的负荷情况考虑是否继续对第一时段门限值进行修正，最终得到第一时段门限值的设置结果。

应当说明，本发明的优化方法也可以不区分业务类型直接统计网络中所有业务的特征，然后按照本发明所述的方法对参数进行优化。

应当说明，以上实例中所采用的数据仅为个别业务在一定区域的统计数据，具有一定的区域性和时限性，目的仅仅是为了说明本发明的思想。

实施例六

图6为本发明实施例六提供的无线状态转换优化系统的结构示意图，如图6所示，该系统包括：业务特征统计模块，用于根据收集到的网络运行状态特征参数进行统计，得出网络中的业务特征；

优选地，业务特征统计模块包括：

业务特征统计单元，用于统计网络中所有业务的特征；

网络负荷统计单元，用于统计网络负荷特征。

优选地，转换参数确定模块包括：

参数调整单元，用于根据业务特征统计模块统计的网络中所有业务的特征，调整得到无线状态转换参数初始值；

参数修正单元，用于根据业务特征统计模块统计的网络负荷特征对无线状态转换参数初始值进行修正。

最后应当说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不是相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。

Claims

1.一种无线状态转换优化方法，其特征在于，包括：

根据收集到的网络运行状态特征参数进行统计，得出网络中的业务特征；所述网络运行状态特征参数包括：数据传输时间间隔参数、数据传输速率参数和数据传输流量参数；

根据确定的结果修改无线状态转换参数；

根据统计得出的业务特征基于预设策略确定无线状态转换参数包括：

根据统计得出的数据传输间隔时间分布数据，针对各类型的数据业务，计算用户的无线状态在高级模式下重新发起传输请求的概率；

根据计算的重新发起传输请求的概率，选择各类型业务满足预设重传概率门限值要求的对应时间参数；

根据各类型业务的时间参数确定无线状态从所述高级模式向低级模式转换的时段门限值。

2.根据权利要求1所述的优化方法，其特征在于，还包括：

则在根据统计得出的业务特征基于预设策略确定无线状态转换参数之后，还包括：根据网络负荷特征对确定的无线状态转换参数进行修正。

3.根据权利要求1或2所述的优化方法，其特征在于，根据收集到的网络运行状态特征参数进行统计，得出网络中的业务特征包括：

4.根据权利要求1或2所述的优化方法，其特征在于，根据收集到的网络运行状态特征参数进行统计，得出网络中的业务特征包括：

5.根据权利要求1所述的优化方法，其特征在于，根据各类型业务的时间参数确定无线状态从所述高级模式向低级模式转换的时段门限值包括：

6.根据权利要求1所述的优化方法，其特征在于：

针对设定类型的数据业务分别进行统计，得出各类型数据业务的业务特征包括：针对各类型的数据业务，在统计周期内，以设定时长的区段为单位，获取各类型数据业务的数据传输间隔时间长度的分布概率，作为所述数据传输间隔时间分布数据；

则根据统计得出的数据传输间隔时间分布数据，针对各类型的数据业务，计算用户的无线状态在高级模式下重新发起传输请求的概率包括：针对各类型的数据业务，将不同时间参数时长内数据传输间隔时间长度分布概率进行累加，作为用户的无线状态在高级模式下重新发起传输请求的概率；

其中，所述高级模式向低级模式的转换是CELL_DCH向CELL_FACH的转换，对应的时段门限值为第一时段门限值；CELL_PCH或URA_PCH向IDLE的转换，对应的时段门限值为第二时段门限值；或CELL_DCH向IDLE的转换，则，对应的时段门限值为第三时段门限值。

7.根据权利要求6所述的优化方法，其特征在于，在根据统计得出的数据传输间隔时间分布数据，针对各类型的数据业务，计算用户的无线状态在高级模式下重新发起传输请求的概率之前，还包括：

8.根据权利要求3所述的优化方法，其特征在于，根据统计得出的业务特征基于预设策略确定无线状态转换参数包括：

根据统计得出的速率分布数据，针对各类型的数据业务，计算在各速率下用户的无线状态从高级模式向低级模式转换的比例；

根据计算模式转换比例，选择各类型业务满足预设转换比例门限值要求的对应速率参数；

根据各类型业务的速率参数确定无线状态从所述高级模式向低级模式转换的速率门限值。

9.根据权利要求8所述的优化方法，其特征在于，根据各类型业务的速率参数确定无线状态从所述高级模式向低级模式转换的速率门限值包括：

10.根据权利要求9所述的优化方法，其特征在于：

针对设定类型的数据业务分别进行统计，得出各类型数据业务的业务特征包括：针对各类型的数据业务，在统计周期内，以设定速率的区段为单位，获取各类型数据业务的速率的分布概率，作为所述速率分布数据；

则根据统计得出的速率分布数据，针对各类型的数据业务，计算在各速率下用户的无线状态从高级模式向低级模式转换的比例包括：针对各类型的数据业务，将不同速率范围内的速率概率进行累加，作为用户的无线状态从高级模式向低级模式转换的比例；

11.根据权利要求3所述的优化方法，其特征在于，根据统计得出的业务特征基于预设策略确定无线状态转换参数包括：

根据统计得出的流量分布数据，针对各类型的数据业务，计算在各流量下用户的无线状态从低级模式向高级模式转换的比例；

根据计算模式转换比例，选择各类型业务满足预设转换比例门限值要求的对应流量参数；

根据各类型业务的流量参数确定无线状态从所述低级模式向高级模式转换的流量门限值。

12.根据权利要求11所述的优化方法，其特征在于，根据各类型业务的流量参数确定无线状态从所述高级模式向低级模式转换的流量门限值包括：

13.根据权利要求12所述的优化方法，其特征在于：

针对设定类型的数据业务分别进行统计，得出各类型数据业务的业务特征包括：针对各类型的数据业务，在统计周期内，以设定流量的区段为单位，获取各类型数据业务的流量的分布概率，作为所述流量分布数据；

则根据统计得出的流量分布数据，针对各类型的数据业务，计算在各流量下用户的无线状态从低级模式向高级模式转换的比例包括：针对各类型的数据业务，将不同流量范围内的流量概率进行累加，作为用户的无线状态从低级模式向高级模式转换的比例；

14.根据权利要求4所述的优化方法，其特征在于，根据统计得出的业务特征基于预设策略确定无线状态转换参数包括：

根据统计得出的数据传输间隔时间分布数据，针对所有数据业务，计算用户的无线状态在高级模式下重新发起传输请求的概率；

根据计算的重新发起传输请求的概率，选择所有业务满足预设重传概率门限值要求的对应时间参数；

根据所有业务的时间参数确定无线状态从所述高级模式向低级模式转换的时段门限值。

15.根据权利要求14所述的优化方法，其特征在于：

根据统计得出的数据传输间隔时间分布数据，计算用户的无线状态在高级模式下重新发起传输请求的概率包括：针对所有数据业务，将不同时间参数时长内数据传输间隔时间长度分布概率进行累加，作为用户的无线状态在高级模式下重新发起传输请求的概率；

16.根据权利要求4所述的优化方法，其特征在于，根据统计得出的业务特征基于预设策略确定无线状态转换参数包括：

根据统计得出的速率分布数据，针对所有数据业务，计算在各速率下用户的无线状态从高级模式向低级模式转换的比例；

17.根据权利要求16所述的优化方法，其特征在于：

根据统计得出的速率分布数据，针对所有数据业务，计算在各速率下用户的无线状态从高级模式向低级模式转换的比例包括：针对所有数据业务，将不同速率范围内的速率概率进行累加，作为用户的无线状态从高级模式向低级模式转换的比例；

18.根据权利要求4所述的优化方法，其特征在于，根据统计得出的业务特征基于预设策略确定无线状态转换参数包括：

根据统计得出的流量分布数据，针对所有数据业务，计算在各流量下用户的无线状态从低级模式向高级模式转换的比例；

根据各类型业务的流量参数确定无线状态从所述低级模式向高级模式转换的速率门限值。

19.根据权利要求18所述的优化方法，其特征在于，根据统计得出的流量分布数据，针对所有数据业务，计算在各流量下用户的无线状态从低级模式向高级模式转换的比例包括：针对所有数据业务，将不同流量范围内的流量概率进行累加，作为用户的无线状态从低级模式向高级模式转换的比例；

20.根据权利要求2所述的优化方法，其特征在于，根据网络负荷特征对确定的无线状态转换参数进行修正包括：

根据网络负荷特征，基于预设的对应关系，从确定的无线状态转换参数中确定需要修正的无线状态转换参数；

查找所述需要修正的无线状态转换参数对应于相应网络负荷特征的比例系数表，确定所述需要修正的无线状态转换参数的修正比例系数；

根据修正比例系数对确定的无线状态转换参数进行修正。

21.一种无线状态转换优化系统，其特征在于，包括：

业务特征统计模块，用于根据收集到的网络运行状态特征参数进行统计，得出网络中的业务特征；所述网络运行状态特征参数包括：数据传输时间间隔参数、数据传输速率参数和数据传输流量参数；转换参数确定模块，用于根据统计得出的业务特征基于预设策略确定无线状态转换参数；

参数修改模块，用于根据确定的结果修改无线状态转换参数；

所述转换参数确定模块，具体用于：

22.根据权利要求21所述的优化系统，其特征在于，所述业务特征统计模块包括：

业务特征统计单元，用于统计网络中所有业务的特征；

网络负荷统计单元，用于统计网络负荷特征。