CN102802276B - Iu释放定时器的配置方法及装置 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种Iu释放定时器的配置方法及装置。其中方法包括：构建PMM连接态到PMM空闲态的状态转移概率P_ci与待确定的Iu释放定时器的时长值T_rd的第一函数关系式；构建使用所述Iu释放定时器的网络设备的设备负荷值y与所述T_rd的第二函数关系式；计算所述第一函数关系式所对应的第一函数曲线与所述第二函数关系式所对应的第二函数曲线之间的交点坐标值；将所述交点坐标值中包含的T_rd的值配置给所述Iu释放定时器。本发明使得Iu释放定时器被配置的时长值更加合理，既不会过长，从而能够提升用户感知，也不会过短，从而能够避免资源浪费。

Description

Iu释放定时器的配置方法及装置

技术领域

本发明涉及一种Iu释放定时器的配置方法及装置，属于核心网的PS（Packet Switch,分组交换）域技术领域。

背景技术

核心网PS域的Iu释放定时器是状态类定时器，用于控制用户设备（User Equipment，简称：UE）在PMM-IDLE（Packet MobilityManagement-Idle，分组域移动性管理-空闲）态与PMM-CONNECTED（分组域移动性管理-连接）态之间相互转换，其中，Iu是指UTRAN（UMTSTerrestrial Radio Access Network–UMTS，陆地无线接入网）到核心网（Core Network）的接口。当用户设备发起附着或路由区更新时，会通过RANAP（Radio Access Network Application Part，无线接入网络应用部分）协议建立Iu-PS口的Iu连接，同时，设置有所述Iu释放定时器的网络设备，如SGSN（Serving GPRS Support Node，GPRS服务支持节点）或RNC（Radio Network Controller，无线网络控制器）会对该连接分配相应的资源，之后基于所述Iu释放定时器的时长值控制资源的连接和释放。

部分状态类定时器的设置在3GPP中给出了默认值，而且各个网络设备的厂家对各种定时器的设定也给出了各自的推荐值。但是各厂家关于定时器的推荐设置范围和推荐值都不尽相同，有的值甚至差别很大。因此，状态类定时器在现网中如何设置对于优化工作是一个挑战。其中Iu释放定时器在3GPP中没有给出具体的默认值，厂家给出的该定时器的推荐设置范围和推荐值差异很大，具体的推荐设置范围和推荐值如表1所示：

表1

从表1中可以看出，Iu释放定时器的设置是各厂家根据自己的经验进行设定的，差异较大。为了克服不同厂家的Iu释放定时器的推荐值差异，现有技术通过在一定的地理区域范围内，依据3GPP和各厂家对于Iu释放定时器的推荐值以及现网的实际情况对Iu释放定时器的时长值进行归一化设置。然而，这种归一化设置主要是依据经验值进行设定，没有考虑现网的用户设备行为和当前网络设备的资源负荷情况。如果Iu释放定时器的时长值被设置得过短，则会造成Iu连接频繁释放，增加RAB释放和重建的次数，从而会增加Iu-PS接口的掉线机率，甚至造成数据包的丢失，影响用户感知；如果Iu释放定的时器的值被设置得过长，则会造成网络设备资源长期被占用以致影响其他用户设备的业务运行，从而造成资源浪费。

发明内容

本发明提供一种Iu释放定时器的配置方法及装置，用以合理地配置Iu释放定时器的时长值，以提升用户感知，避免资源浪费。

本发明一方面提供一种Iu释放定时器的配置方法，其特征在于，包括：

构建PMM连接态到PMM空闲态的状态转移概率P_ci与待确定的Iu释放定时器的时长值T_rd的第一函数关系式；

构建使用所述Iu释放定时器的网络设备的设备负荷值y与所述T_rd的第二函数关系式；

计算所述第一函数关系式所对应的第一函数曲线与所述第二函数关系式所对应的第二函数曲线之间的交点坐标值；

将所述交点坐标值中包含的T_rd的值配置给所述Iu释放定时器。

本发明另一方面提供一种Iu释放定时器的配置装置，其中包括：

第一构建模块，用于构建PMM连接态到PMM空闲态的状态转移概率P_ci与待确定的Iu释放定时器的时长值T_rd的第一函数关系式；

第二构建模块，用于构建使用所述Iu释放定时器的网络设备的设备负荷值y与所述T_rd的第二函数关系式；

计算模块，用于计算所述第一函数关系式所对应的第一函数曲线与所述第二函数关系式所对应的第二函数曲线之间的交点坐标值；

配置模块，用于将所述交点坐标值中包含的T_rd的值配置给所述Iu释放定时器。

本发明在配置Iu释放定时器的时长值时权衡了用户设备行为造成的状态转移以及网络设备的资源负荷情况，使得被配置的时长值更加合理，既不会过长，从而能够提升用户感知，也不会过短，从而能够避免资源浪费。

附图说明

图1为本发明所述Iu释放定时器的配置方法实施例的流程图；

图2为图1中所示步骤200的具体流程图；

图3为本发明所述Iu释放定时器的配置方法的举例曲线图；

图4为推导第一函数关系式时使用的中间参数M的含义说明图；

图5为本发明所述Iu释放定时器的配置装置实施例的结构示意图；

图6为图5所示第二构建模块的具体结构示意图。

具体实施方式

图1为本发明所述Iu释放定时器的配置方法实施例的流程图，如图所示，包括如下步骤：

步骤100，构建PMM连接态到PMM空闲态的状态转移概率P_ci与待确定的Iu释放定时器的时长值T_rd的第一函数关系式。

具体地，如背景技术所述，Iu释放定时器用于控制用户设备在PMM连接态与PMM空闲态转换，此时对应的用户设备行为是用户设备执行去附着事件的行为以及Iu连接建立后用户设备首次发送数据PDU（Protocol DataUnit，协议数据单元）的行为。

为了获得P_ci与T_rd之间的第一函数关系式，假定用户设备执行去附着事件的行为服从参数为λ_d的指数分布，相应的概率密度函数为Iu连接建立后用户设备首次发送数据PDU的时间T服从参数为λ_iu的指数分布，相应的概率密度函数为最终得到的所述第一函数关系式为：

$P_{\mathrm{ci}}=\frac{({\mathrm{\λ}}_d+{\mathrm{\λ}}_{\mathrm{iu}})e^{-({\mathrm{\λ}}_d+{\mathrm{\λ}}_{\mathrm{iu}})T_{\mathrm{rd}}}}{{\mathrm{\λ}}_d+{\mathrm{\λ}}_{\mathrm{iu}}{e}^{-({\mathrm{\λ}}_d+{\mathrm{\λ}}_{\mathrm{iu}})T_{\mathrm{rd}}}}$

其中，λ_d为用户设备执行去附着事件的行为所服从的概率密度函数的参数，λ_iu为当Iu连接建立后用户设备首次发送数据PDU的时间T所服从的概率密度函数的参数。

所述第一函数关系式的具体推导过程将在后继内容进行补充说明。

步骤200，构建使用所述Iu释放定时器的网络设备的设备负荷值y与所述T_rd的第二函数关系式。

其中，所述网络设备例如为SGSN或RNC；具体可以通过采样测试的方式构建所述第二函数关系式，具体过程将在后续内容进行介绍。

步骤300，计算所述第一函数关系式所对应的第一函数曲线与所述第二函数关系式所对应的第二函数曲线之间的交点坐标值。

通过测试实验可知，在相同用户设备数的条件下，T_rd与P_ci之间是单调递减的关系，也就是说，Iu释放定时器的时长值越长，用户设备从PMM连接态转移到PMM空闲态的概率越小；而相反地，T_rd与y之间是单调递增的关系，也就是说，Iu释放定时器的时长值越长，网络设备的负荷越重。因此，函数曲线之间的交点坐标值能够使用户设备行为造成的状态转移与网络设备负荷之间得到权衡。

步骤400，将所述交点坐标值中包含的T_rd的值配置给所述Iu释放定时器。

其中，所述交点坐标值对应于两个函数曲线交点的坐标，包括横坐标值和纵坐标值，横坐标值即为待确定的T_rd的最优值，因此将该最优值配置给所述Iu释放定时器。

本实施例所述方法在配置Iu释放定时器的时长值时权衡了用户设备行为造成的状态转移以及网络设备的资源负荷情况，使得被配置的时长值更加合理，既不会过长，从而能够提升用户感知，也不会过短，从而能够避免资源浪费。

以下参见图2，说明上述步骤200的具体过程，如图2所示，上述步骤200包括如下步骤：

步骤210，在所述T_rd的取值范围中选取多个测试用时长值分别配置给所述网络设备的Iu释放定时器。

其中，所述T_rd的取值范围是指从0到网络设备资源被允许占用的最大时长值之间的范围，该最大时长值是由网络设计者在构建核心网时根据实际需要设定的；所述测试用时长值是为了进行测试而从T_rd的取值范围中任意选取的多个值，例如分别为：

其中，中的i表示某个测试用时长值，n表示被选取的测试用时长值的总数，可以根据测试精度的需要进行设定。

步骤220，在所述网络设备的运行过程中采集多个所述测试用时长值分别对应的测试用负荷值y_i。

其中，如背景技术所述，Iu释放定时器的不同值会产生不同的设备负荷值，所述测试用负荷值是所述网络设备针对各个测试用时长值所产生的设备负荷值，具体地，该设备负荷值可以是通过将网络设备占用的带宽、存储空间等参数进行加权后得到的值。

例如，与y_i的对应关系如表2所示

表2

其中，y_i中的i表示某个测试用负荷值，n表示被采集到的测试用负荷值的总数。

步骤230，对所述y_i进行归一化运算。

具体地，使用如下公式进行归一化运算：

其中，y_i归表示进行了归一化运算后得到的y_i值；y_max表示所采集到的多个y_i值中的最大值；表示所选取的多个值中的最小值。

例如，与进行归一化运算后的y_i的对应关系如表3所示

表3

此处需要说明的是，本步骤中对所述y_i进行归一化运算的目的是为了使y_i与P_ci处于相同的数量级，以便于后续步骤的运算，如果采集到的y_i与P_ci已经处于相同的数量级，则本步骤也是可以省略的。

步骤240，对所述测试用时长值与相应的测试用负荷值y_i进行函数曲线拟合运算得到所述第二函数关系式。

其中，函数曲线拟合运算是根据多个点的坐标值反向推导出最接近函数关系式的运算方法，是现有技术中的已有技术，此处不再赘述。

下面举例说明Iu释放定时器配置方法的实现过程。

假设λ_d＝0.3，λ_iu＝0.4，则构建的第一函数关系式为：

$P_{\mathrm{ci}}=\frac{0.7e^{-0.7T_{\mathrm{rd}}}}{0.3+0.4e^{-0.7T_{\mathrm{rd}}}}$

假设通过上述步骤210和步骤220得到的一组数据如表4所示：

表4

进行归一化运算后得到的一组数据如表5所示：

表5

进行曲线拟合运算后得到的第二函数关系式为：

二阶多项式例如为：y=0.0265t²+0.0026t+0.0185

三阶多项式例如为：y=0.0026t³+0.0033t²+0.0541t+0.0031

由MATLAB计算软件辅助对上述两个函数关系式的函数曲线进行模拟后得到的曲线图如图3所示，其中，实线为第一函数关系式对应的第一曲线，虚线为第二函数关系式对应的第二曲线，这两条曲线交点的横坐标值即为待确定的T_rd的最优值。

以下补充说明所述第一函数关系式的具体推导过程。

移动台在与核心网侧建立Iu连接后未进行任何操作，当用户设备一直没有数据业务且Iu释放定时器超时时，会执行Iu释放操作，实际Iu释放还会与无线侧的RRC连接相关，这里为了简化，只考虑Iu释放定时器对Iu释放的影响。SGSN中当前用户设备状态和该移动台的状态会变为PMM空闲态。

假设用户设备在建立Iu连接后首次产生数据PDU的时间间隔为T_d，并且根据现网的情况及简化模型的需要，认为第2次至第N次产生数据PDU的时间间隔与第1次产生数据PDU的时间间隔T_d同分布且N次时间间隔之间独立。再假设Iu释放定时器为T_rd（在转换模型推导中可认为是常量）。因此，在PMM连接态的驻留时间可以表示为：

$T_{\mathrm{ci}}=\left\{\begin{array}{cc}{T}_{\mathrm{rd}}& M=0\\ \underset{i=1}{\overset{M}{\mathrm{\&Sigma;}}}\left(T_{d_i}\right|T_{d_i}<T_{\mathrm{rd}})+T_{\mathrm{rd}}& M\&GreaterEqual;1\end{array}\right.$

其中，中间参数M为用户设备在一次Iu连接状态下产生数据PDU时间间隔小于Iu释放定时器T_rd的次数。其中，M的含义图4所示。

由于T_di（i=1,2,3……M）独立同分布，因此，驻留时间T_ci的分布函数为：

$F_{T_{\mathrm{ci}}}=P((\underset{i=1}{\overset{M}{\mathrm{\&Sigma;}}}\left(T_{d_i}\right|T_{d_i}<T_{\mathrm{rd}})+T_{\mathrm{rd}})\&le;t)$

$=\underset{m=0}{\overset{\&infin;}{\mathrm{\&Sigma;}}}P((\underset{i=1}{\overset{M}{\mathrm{\&Sigma;}}}\left(T_{d_i}\right|T_{d_i}<T_{\mathrm{rd}})+T_{\mathrm{rd}})\&le;t)P(M=m)$

$=\underset{m=0}{\overset{\&infin;}{\mathrm{\&Sigma;}}}P((\underset{i=1}{\overset{M}{\mathrm{\&Sigma;}}}{T_{d_i}}^{\&prime;}+T_{\mathrm{rd}})\&le;t){(1-e^{-{\mathrm{\&lambda;}}_{\mathrm{iu}}t})}^m{e}^{-{\mathrm{\&lambda;}}_{\mathrm{iu}}t}$

其中：T_d0＝0，T_di′代表T_di|T_di＜T_rd，T_di＜T_rd的概率密度函数是：

通过上面得到的状态驻留时间T_ci的概率密度函数计算状态转移概率P_ci。由于在PMM连接态下除了可能转换到PMM空闲态以外，还可能转换到PMM去附着（DETACHED）态，设PMM连接态转换为PMM去附着状态的概率为P_cd，驻留时间为T_cd，则：

$P_{\mathrm{cd}}={\&Integral;}_0^{\&infin;}{f}_{T_{\mathrm{cd}}}\left(t\right)P(T_{\mathrm{ci}}>t)\mathrm{dt}$

$={\&Integral;}_0^{\&infin;}{\mathrm{\&lambda;}}_d{e}^{-{\mathrm{\&lambda;}}_{d_t}}P(T_{\mathrm{ci}}>t)\mathrm{dt}$

$=\frac{{\mathrm{\&lambda;}}_d(1-e^{-({\mathrm{\&lambda;}}_d+{\mathrm{\&lambda;}}_{\mathrm{iu}})T_{\mathrm{rd}}})}{{\mathrm{\&lambda;}}_d+{\mathrm{\&lambda;}}_{\mathrm{iu}}{e}^{-({\mathrm{\&lambda;}}_d+{\mathrm{\&lambda;}}_{\mathrm{iu}})T_{\mathrm{rd}}}}$

$P_{\mathrm{ci}}=1-P_{\mathrm{cd}}$

$=\frac{({\mathrm{\&lambda;}}_d+{\mathrm{\&lambda;}}_{\mathrm{iu}})e^{-({\mathrm{\&lambda;}}_d+{\mathrm{\&lambda;}}_{\mathrm{iu}})T_{\mathrm{rd}}}}{{\mathrm{\&lambda;}}_d+{\mathrm{\&lambda;}}_{\mathrm{iu}}{e}^{-({\mathrm{\&lambda;}}_d+{\mathrm{\&lambda;}}_{\mathrm{iu}})T_{\mathrm{rd}}}}$

图5为本发明所述Iu释放定时器的配置装置实施例的结构示意图，用以实现上述方法，如图所示，至少包括：第一构建模块10、第二构建模块20、计算模块30和配置模块40，其工作原理如下：

由第一构建模块10构建PMM连接态到PMM空闲态的状态转移概率P_ci与待确定的Iu释放定时器的时长值T_rd的第一函数关系式，其中，所述第一函数关系式例如为：

$P_{\mathrm{ci}}=\frac{({\mathrm{\&lambda;}}_d+{\mathrm{\&lambda;}}_{\mathrm{iu}})e^{-({\mathrm{\&lambda;}}_d+{\mathrm{\&lambda;}}_{\mathrm{iu}})T_{\mathrm{rd}}}}{{\mathrm{\&lambda;}}_d+{\mathrm{\&lambda;}}_{\mathrm{iu}}{e}^{-({\mathrm{\&lambda;}}_d+{\mathrm{\&lambda;}}_{\mathrm{iu}})T_{\mathrm{rd}}}}$

其中，λ_d为用户设备执行去附着事件的行为所服从的概率密度函数的参数，λ_iu为当Iu连接建立后用户设备首次发送数据PDU的时间T所服从的概率密度函数的参数。

由第二构建模块20构建使用所述Iu释放定时器的网络设备的设备负荷值y与所述T_rd的第二函数关系式。具体地，如图6所示，该第二构建模块20选通过选取单元21在所述T_rd的取值范围中选取多个测试用时长值分别配置给所述网络设备的Iu释放定时器；然后通过采集单元22在所述网络设备的运行过程中采集多个所述测试用时长值分别对应的测试用负荷值y_i；最后由拟合单元23对所述测试用时长值与相应的测试用负荷值y_i进行函数曲线拟合运算得到所述第二函数关系式。

另外，在拟合单元23进行所述函数曲线拟合运算之前，还可以由归一化单元24对采集单元22采集到的所述y_i进行归一化运算。该归一化单元24对所述y_i进行归一化运算时所使用的公式可以为：

其中，y_i归表示进行了归一化运算后得到的y_i值；y_max表示所采集到的多个y_i值中的最大值；表示所选取的多个值中的最小值。

此后，由计算模块30计算所述第一函数关系式所对应的第一函数曲线与所述第二函数关系式所对应的第二函数曲线之间的交点坐标值；然后由配置模块40将所述交点坐标值中包含的T_rd的值配置给所述Iu释放定时器。

具体的举例可以参见上述方法实施例，此处不再赘述。

本实施例所述装置在配置Iu释放定时器的时长值时权衡了用户设备行为造成的状态转移以及网络设备的资源负荷情况，使得被配置的时长值更加合理，既不会过长，从而能够提升用户感知，也不会过短，从而能够避免资源浪费。

本领域普通技术人员可以理解：实现上述方法实施例的全部或部分步骤可以通过程序指令相关的硬件来完成，前述的程序可以存储于一计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，执行包括上述方法实施例的步骤；而前述的存储介质包括：ROM、RAM、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

最后应说明的是：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，并不使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 (4)

1.一种Iu释放定时器的配置方法，其特征在于，包括：

构建分组域移动性管理PMM连接态到分组域移动性管理PMM空闲态的状态转移概率P_ci与待确定的Iu释放定时器的时长值T_rd的第一函数关系式；

构建使用所述Iu释放定时器的网络设备的设备负荷值y与所述T_rd的第二函数关系式；

计算所述第一函数关系式所对应的第一函数曲线与所述第二函数关系式所对应的第二函数曲线之间的交点坐标值；

将所述交点坐标值中包含的T_rd的值配置给所述Iu释放定时器；

构建所述第一函数关系式包括：

所述第一函数关系式为：

$P_{\mathrm{ci}}=\frac{({\mathrm{\&lambda;}}_d+{\mathrm{\&lambda;}}_{\mathrm{iu}})e^{-({\mathrm{\&lambda;}}_d+{\mathrm{\&lambda;}}_{\mathrm{iu}})T_{\mathrm{rd}}}}{{\mathrm{\&lambda;}}_d+{\mathrm{\&lambda;}}_{\mathrm{iu}}{e}^{-({\mathrm{\&lambda;}}_d+{\mathrm{\&lambda;}}_{\mathrm{iu}})T_{\mathrm{rd}}}}$

其中，λ_d为用户设备执行去附着事件的行为所服从的概率密度函数的参数，λ_iu为当Iu连接建立后用户设备首次发送数据PDU的时间T所服从的概率密度函数的参数；

构建所述第二函数关系式包括：

在所述T_rd的取值范围中选取多个测试用时长值分别配置给所述网络设备的Iu释放定时器；

在所述网络设备的运行过程中采集多个所述测试用时长值分别对应的测试用负荷值y_i；

对所述测试用时长值与相应的测试用负荷值y_i进行函数曲线拟合运算得到所述第二函数关系式；

在进行所述函数曲线拟合运算之前还包括：对所述y_i进行归一化运算。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述y_i进行归一化运算包括：

其中，y_i归表示进行了归一化运算后得到的y_i值；y_max表示所采集到的多个y_i值中的最大值；表示所选取的多个值中的最小值。

3.一种Iu释放定时器的配置装置，其特征在于，包括：

第一构建模块，用于构建分组域移动性管理PMM连接态到分组域移动性管理PMM空闲态的状态转移概率P_ci与待确定的Iu释放定时器的时长值T_rd的第一函数关系式；

第二构建模块，用于构建使用所述Iu释放定时器的网络设备的设备负荷值y与所述T_rd的第二函数关系式；

计算模块，用于计算所述第一函数关系式所对应的第一函数曲线与所述第二函数关系式所对应的第二函数曲线之间的交点坐标值；

配置模块，用于将所述交点坐标值中包含的T_rd的值配置给所述Iu释放定时器；

所述第一函数关系式为：

$P_{\mathrm{ci}}=\frac{({\mathrm{\&lambda;}}_d+{\mathrm{\&lambda;}}_{\mathrm{iu}})e^{-({\mathrm{\&lambda;}}_d+{\mathrm{\&lambda;}}_{\mathrm{iu}})T_{\mathrm{rd}}}}{{\mathrm{\&lambda;}}_d+{\mathrm{\&lambda;}}_{\mathrm{iu}}{e}^{-({\mathrm{\&lambda;}}_d+{\mathrm{\&lambda;}}_{\mathrm{iu}})T_{\mathrm{rd}}}}$

其中，λ_d为用户设备执行去附着事件的行为所服从的概率密度函数的参数，λ_iu为当Iu连接建立后用户设备首次发送数据PDU的时间T所服从的概率密度函数的参数；

所述第二构建模块包括：

选取单元，用于在所述T_rd的取值范围中选取多个测试用时长值分别配置给所述网络设备的Iu释放定时器；

采集单元，用于在所述网络设备的运行过程中采集多个所述测试用时长值分别对应的测试用负荷值y_i；

拟合单元，用于对所述测试用时长值与相应的测试用负荷值y_i进行函数曲线拟合运算得到所述第二函数关系式；

归一化单元，用于在拟合单元进行所述函数曲线拟合运算之前，对采集单元采集到的所述y_i进行归一化运算。

4.根据权利要求3所述的装置，其特征在于，所述归一化单元对所述y_i进行归一化运算时所使用的公式为：

其中，y_i归表示进行了归一化运算后得到的y_i值；y_max表示所采集到的多个y_i值中的最大值；表示所选取的多个值中的最小值。