CN102905389A - 接入控制方法和装置 - Google Patents

Abstract

本发明实施例提供接入控制方法和装置，所述方法可以包括：统计预定时间段内成功接入的用户数；根据预定时间段内成功接入的用户数和该预定时间段内的时隙总数，确定平均每时隙成功接入用户数；基于分段ALOHA模型，确定与平均每时隙成功接入用户数对应的第一和第二候选每时隙尝试接入用户数均值；选择第一和第二候选每时隙尝试接入用户数均值之一作为实际每时隙尝试接入用户数均值；以及根据实际每时隙尝试接入用户数均值确定接入控制参数和/或方式，并按照所确定的接入控制参数和/或方式执行接入控制。本发明实施例的方法和装置能够确定尝试接入用户数均值，并据此设置接入控制方式或参数，从而更加有效地执行接入控制，减少接入网和核心网的拥塞。

Description

接入控制方法和装置

技术领域

本发明实施例涉及通信领域，更具体地，涉及用于接入控制的方法和装置。

背景技术

在通常情况下，如果终端需要同网络建立通信，则需要通过随机接入信道向网络侧发送报文来请求接入，网络侧将根据接入请求来决定是否分配信道以及所分配的信道类型。这个在随机接入信道上发送的报文被称作“随机接入请求”。

因为网络侧无法控制终端请求接入的时间，因而在业务较繁重的地区会不可避免地发生两个以上终端同抢一个随机接入信道时隙来申请接入的现象，这就是碰撞现象。当发生碰撞时，由于两个以上终端的随机接入请求相互干扰，网络侧可能无法正确接收到其中的任何一个，从而造成这些随机接入请求失败。随着业务量的增长，随机接入请求因碰撞而造成接入请求失败的几率会越来越大，这必将成为制约网络容量的一个重要因素。特别是，在机器对机器(M2M，Machine to Machine)通信中，无所不在的各种终端设备被通过多种通讯技术连接起来并汇总到管理系统，以便实现对各种终端设备的管理和服务；在这样的M2M通信系统中，会有大量的终端设备随时接入网络，随着终端设备数量增大，随机接入请求因碰撞而造成接入请求失败的概率也会增大，这时可以说网络是在随机接入信道上处于拥塞状态。

上面描述的情况是随机接入信道上的拥塞。此外，即使大量用户通过随机接入信道成功接入，也有可能因其他原因造成无线接入网(RAN，RadioAccess Network)一侧的拥塞；举例来说，有可能由于数据传输信道容量受限而导致RAN侧如法处理所有成功接入用户的数据，从而造成数据传输信道上的拥塞。

另外，大量用户接入后，必然会带来大量的信令与数据传输，这有可能会超过核心网(CN，Core Network)的处理能力，导致CN的拥塞。

接入控制方法有助于缓解网络中的拥塞问题。传统的接入控制方法有很多，如回退(Backoff)机制(即，重发延时区间随着重发次数而增大)、首发接入延时(即，终端在首次接入时延迟发送接入请求)、立即指派拒绝延时(即，指派用户的同时让正在接入的其它低优先级的用户延迟接入)、扩展接入控制(EAB，Extended Access Barring)机制(例如，禁止某些等级的漫游终端接入网络)、接入等级禁止(即，禁止某些等级的终端接入网络)等等。这些接入控制方法涉及到对终端进行控制以使其延迟接入或禁止接入，但具体延迟多长时间或禁止什么等级的终端接入，与正在尝试通过随机接入信道接入的终端(或称为“用户”)数有密切关系：尝试接入的终端数越多，延迟时间应越长，反之则延迟时间应越短；各种等级终端的禁止接入情况也要根据尝试接入的终端数的多少来改变。例如，在EAB机制中，当网络侧知道尝试接入用户数超过预定数量(例如，2000)时，便禁止漫游的低优先级终端接入网络，而当接入用户数回到该预定数量以下时，网络侧发送新的EAB控制参数，允许漫游的低优先级终端的接入网络。再以首发接入延时为例，首发接入延时是指，当终端从应用层得到命令需要首次发送随机接入请求时，终端不是立即发送随机接入请求，而是在指定的时间范围内随机选择一个时间点来发送随机接入请求，例如在时隙集合{1，2，3，...，N}中随机选择一个数字，如100，并等待100时隙后再发送随机接入请求。首发接入延时中的最大延迟时隙数N通常要根据终端数量来确定。类似地，其他接入控制方法中也均存在与终端数量或者说尝试接入的用户数量密切相关的参数。此外，尝试接入的用户数还是选择何种接入控制方式(如，回退机制、首发接入延时、立即指派拒绝延时、EAB机制、接入等级禁止等等)的一个重要参考因素。举例来说，当尝试接入的用户数较少时，可以选择以立即指派拒绝延时方式进行接入控制，而当尝试接入的用户数不断增大时，则选择EAB方式进行接入控制。

接入控制方法当然可以在不知道正在尝试接入的用户数的情况下起作用，但如果能够准确估计正在尝试接入的用户数，则可以更好地调整诸如延迟时间或禁止等级之类的控制参数，并选择更为适用的接入控制方式，以达到更好的接入控制效果。

发明内容

因此，需要一种能够准确估计正在尝试接入的用户数，以便准确地进行接入控制的方法和装置。

本发明实施例提供一种接入控制方法，该方法可以包括：统计预定时间段内成功接入的用户数；根据预定时间段内成功接入的用户数和该预定时间段内的时隙总数，确定平均每时隙成功接入用户数S0；基于分段ALOHA模型，确定与所述平均每时隙成功接入用户数S0相对应的第一候选每时隙尝试接入用户数均值G1和第二候选每时隙尝试接入用户数均值G2；选择所述第一候选每时隙尝试接入用户数均值G1和第二候选每时隙尝试接入用户数均值G2之一作为实际每时隙尝试接入用户数均值G0；以及根据实际每时隙尝试接入用户数均值G0确定接入控制参数和/或方式，并按照所确定的接入控制参数和/或方式执行接入控制。

本发明实施例还提供一种接入控制装置，该装置可以包括：统计单元，用于统计预定时间段内成功接入的用户数；第一确定单元，用于根据预定时间段内成功接入的用户数和该预定时间段内的时隙总数，确定平均每时隙成功接入用户数S0；第二确定单元，用于基于分段ALOHA模型，确定与所述平均每时隙成功接入用户数S0相对应的第一候选每时隙尝试接入用户数均值G1和第二候选每时隙尝试接入用户数均值G2；选择单元，用于选择所述第一候选每时隙尝试接入用户数均值G1和第二候选每时隙尝试接入用户数均值G2之一作为实际每时隙尝试接入用户数均值G0；以及执行单元，用于根据实际每时隙尝试接入用户数均值G0确定接入控制参数和/或方式，并按照所确定的接入控制参数和/或方式执行接入控制。

根据本发明实施例的接入控制方法和装置能够准确估计尝试接入的用户数，并据此来设置接入控制方式和/或参数，从而能够更加有效的执行接入控制，减少接入网和核心网的拥塞情况。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是示出分段ALOHA协议的通过量与网络负载的关系的示图。

图2是示出根据本发明实施例的接入控制方法的流程图。

图3是示出根据本发明另一实施例的接入控制方法的流程图。

图4是示出根据本发明另一实施例的接入控制方法的流程图。

图5是示出根据本发明实施例的接入控制装置的框图。

具体实施方式

下面将结合附图，对本发明实施例的技术方案进行清楚、完整地描述。显然，所描述的实施例是本发明的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于所描述的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

随机接入通信系统中的用户接入过程可以近似描述如下：通常一定数量的终端(或称为用户)在特定时间段内随机请求接入网络；某个用户一旦接入成功，在此时间段内便不再请求接入；如果接入不成功，则可以重新请求接入，直到接入成功；如果重新请求接入的次数达到设定的最大重发数便不再重新请求接入，同时判断此用户的此次接入过程失败；同一时刻，如果有两个或更多的用户同时发送随机接入请求以请求接入网络，所发送的两个或更多的随机接入请求会发生冲突，导致接入失败。因为用户发起接入是一个互相独立的随机过程，同时又遵循按时隙发送接入请求的特点，可以认为上述的随机接入过程符合分段ALOHA(slotted ALOHA)协议的基本思想。同时，根据泊松(Poisson)分布的定义，用户发起接入是随机且独立地发生的(即泊松分布所指的随机事件)，那么在每个时隙(即泊松分布所指的单位时间)发起的接入请求的分布符合泊松分布。

为便于理解本发明实施例，以下对分段ALOHA协议和泊松分布进行简要描述。

ALOHA协议是由美国夏威夷大学开发的一种网络协议，主要解决共享信道的接入冲突问题。ALOHA协议适用于这样的系统：在该系统中，用户不经协调竞争占用共享信道。ALOHA协议属于随机访问协议(Random AccessProtocol)中的一种，分为纯ALOHA(Pure ALOHA)协议和分段ALOHA协议。纯ALOHA协议的工作原理为：用户只要产生数据帧，就立即发送到信道上；若用户在规定时间内收到应答(ACK，Acknowledgement)，则表示发送成功，否则重发数据帧；当需要重发时，用户首先等待一段随机的时间，然后重发数据帧；如果重发仍发生冲突，则再等待一段随机的时间后重发，直到重发成功为止。分段ALOHA是对纯ALOHA协议的一个改进，改进之处在于：信道时间被分成离散的时隙(slot)，用户只能在时隙的开始处发送数据帧，数据帧的长度必须小于或者等于一个时隙内能够传送的数据量。与纯ALOHA相比，分段ALOHA能够大大减少共享信道的冲突。

如果假设单位时间(每个时隙)竞争占用共享信道的用户数符合泊松分布，则对于分段ALOHA协议，可以得到公式1。

S＝Ge^-G                      (公式1)

在公式1中，S代表通过量，即在单位时间内成功发送的平均帧数；G代表网络负载，即在单位时间内尝试发送的平均帧数，包括发送成功的帧和因冲突未发送成功的帧。图1是示出分段ALOHA协议的通过量与网络负载的关系的示图。从图1可以看出，当G＝1时，S达到最大值，为0.368。

泊松分布适合于描述单位时间内随机事件发生的次数。如某一服务设施在一定时间内到达的人数，电话交换机接到呼叫的次数，汽车站台的候客人数，机器出现的故障数，自然灾害发生的次数等等。在本发明实施例中，泊松分布描述的是单个时隙内出现各种随机事件数的概率，如在某个时隙内没有用户尝试接入的概率，有一个用户尝试接入的概率，有两个以上用户尝试接入的概率等等。所谓的用户尝试接入是指某个用户选择此时隙发送随机接入请求。

泊松分布是一种统计与概率学里常见到的离散概率分布。泊松分布的概率分布函数为：

$P\left[k\right]=\frac{{\mathrm{\λ}}^k{e}^{-\mathrm{\λ}}}{k!}$ (公式2)

公式2中，P[k]代表单位时间(或单位面积)内随机事件发生k次的概率，参数λ是单位时间(或单位面积)内随机事件发生次数的平均值，在本实施例中λ为单位时隙内发送接入请求的平均用户数，即每个时隙平均接入用户数。通过定义可知此处的λ即为分段ALOHA模型中的G。下文中λ与G可替换使用，不再单独说明。

如上所述，在移动通信系统中用户发送随机接入请求的过程近似符合分段ALOHA模型，而且单位时间内请求接入的用户数近似符合泊松分布。考虑到这一点，根据本发明实施例的用于接入控制的方法和装置基于分段ALOHA模型和泊松分布。

根据本发明实施例，网络侧统计预定时间段内成功接入的用户数；利用统计得到的成功接入的用户数确定一个时隙内用户成功接入的概率，即分段ALOHA模型中的通过量S；根据分段ALOHA模型，利用所确定的通过量S，确定两个可能的网络负载值，即，预定时间段内两个可能的平均每时隙尝试接入的用户数(以下简称为“第一和第二候选每时隙尝试接入用户数均值”，分别用G1和G2表示)，再根据泊松理论或其它方法，验证并得到该预定时间段内实际的平均每时隙尝试接入用户数(以下简称为“实际每时隙尝试接入用户数均值”，用G0表示)，最后依据实际每时隙尝试接入用户数均值G0选用合适的接入控制方式或参数进行接入控制。

图2是示出根据本发明实施例的接入控制方法200的流程图。如图2所示，在S210，网络侧统计预定时间段内成功接入的用户数。

在S220，根据预定时间段内成功接入的用户数和该预定时间段内的时隙总数，确定平均每时隙成功接入用户数S0。举例来说，可以利用公式3确定平均每时隙成功接入用户数S0，S0对应于分段ALOHA模型的通过量S。

(公式3)

在S230，根据分段ALOHA模型，确定与平均每时隙成功接入用户数S0相对应的第一候选每时隙尝试接入用户数均值G1和第二候选每时隙尝试接入用户数均值G2。如上所述，平均每时隙成功接入用户数S0对应于分段ALOHA模型的通过量S，因此，可以利用公式1或者图1示出的曲线，得到与S0相对应的第一候选每时隙尝试接入用户数均值G1和第二候选每时隙尝试接入用户数均值G2。G1和G2分别对应于随机接入信道拥塞较轻与拥塞较重两种情况。

在S240，选择第一候选每时隙尝试接入用户数均值G1和第二候选每时隙尝试接入用户数均值G2之一作为该预定时间段内的实际每时隙尝试接入用户数均值G0。根据本发明实施例，可以利用泊松理论来进行所述选择。或者，也可以根据网络侧调度情况或用户数的连续性来进行所述选择。

在S250，根据实际每时隙尝试接入用户数均值G0确定接入控制参数和/或方式，并按照所确定的接入控制参数和/或方式执行接入控制。根据本发明实施例，可以根据所确定的实际每时隙尝试接入用户数均值G0，确定该预定时间段内的尝试接入用户数。具体来说，可以利用公式4确定统计时间段内的尝试接入用户数：

Nu＝G×Sx                       (公式4)

在公式4中，Nu表示统计时间段内的尝试接入用户数，Sx代表统计时间段内总的时隙数。可以根据所确定的尝试接入用户数判断是否需要改变接入控制方式和/或参数。可替换地，也可以直接根据实际每时隙尝试接入用户数均值G0来判断是否需要改变接入控制方式和/或参数。当需要改变接入控制方式或参数时，改变接入控制方式和/或参数并按照改变后的方式和/或参数执行接入控制，否则，按原有方式和参数执行接入控制。

在本发明实施例中，根据所确定的每时隙尝试接入用户数来设置接入控制方式或参数，能够更加有效的执行接入控制，从而减少接入网以及核心网的拥塞情况。

根据分段ALOHA模型的假定，一个时隙内随机接入信道只能处于如下几种状态之一：

状态1：没有接入请求信号；在状态1下，相应时隙内随机接入信道上的电平为干扰电平，电平较低；

状态2：有1个接入请求信号；在状态2下，相应时隙内随机接入信道上的电平为接入请求信号电平，电平较高，能解出正确的接入请求信号；

状态3：有2个以上接入请求信号；在状态3下，相应时隙内随机接入信道上的电平为接入请求信号电平，电平较高，但不能解出正确的接入请求信号。

在图3示出的接入控制方法300中，根据状态3出现概率的统计值与理论计算值的关系，选择第一候选每时隙尝试接入用户数均值G1和第二候选每时隙尝试接入用户数均值G2之一作为实际每时隙尝试接入用户数均值G0。

图3是示出根据本发明实施例的接入控制方法300的流程图。如图3所示，在S310，网络侧统计预定时间段内成功接入的用户数。在S320，根据预定时间段内成功接入的用户数和该预定时间段内的时隙总数，确定平均每时隙成功接入用户数S0。在S330，根据分段ALOHA模型，确定与平均每时隙成功接入用户数S0相对应的第一候选每时隙尝试接入用户数均值G1和第二候选每时隙尝试接入用户数均值G2。S310至S330与S210至S230基本相同，为简洁起见不再详述。

值得注意的是，在S320确定的平均每时隙成功接入用户数S0除了代表分段ALOHA模型的通过量S之外，还可以近似认为是状态2出现的概率。具体来说，可以近似认为，只有当一个时隙内仅有一个用户接入请求信号时，该用户才能成功接入。因此，得到公式5：

预定时间段内成功接入的用户数＝

预定时间段内仅有一个接入请求信号的时隙数

(公式5)

将公式5代入公式3，得到公式6：

(公式6)

公式6等号右侧即为一个时隙内仅有一个接入请求信号的状态，即状态2，出现的概率。

在S340，确定一个时隙内随机接入信道上有两个以上接入请求信号、即状态3出现的统计概率P3S。

如前面提到的，当一个时隙内有两个以上用户接入请求时，虽然接入请求信号的电平较高，但由于两个以上的接入请求相互干扰，会导致网络侧无法解出其中的任何一个接入请求信号。因此，可以统计所述预定时间段内具有无法解出的高电平的时隙数，并用统计得到的该时隙数除以该时间段内总的时隙数，得到的结果即为状态3出现的统计概率P3S。换句话说，P3S可以表示为公式7：

(公式7)

在S350，根据在S330得到的两个候选的平均每时隙尝试接入用户数G1和G2，分别计算得到出现状态3的两个候选理论概率P3。

如上所述每时隙内尝试接入的用户数近似符合泊松分布，而且分段ALOHA模型中的网络负载，即平均每时隙尝试接入的用户数G，等同于泊松分布函数中的参数λ，因此可以利用公式2示出的泊松分布函数，计算出分别与G1和G2相应的两个状态3出现的概率值P3。为与S340中利用统计方法得到的统计概率P3S相区分，将S350中得到的P3称为理论概率。

状态3出现的理论概率P3＝P(k≥2)＝1-P(k＝0)-P(k＝1)，从而，根据公式2，状态3出现的理论概率P3可以通过公式8来计算：

P3＝1-e^-λ-λe^-λ                     (公式8)

分别将G1和G2作为λ代入公式8，即可得到两个候选的理论概率P3，记为P31和P32。

在S360，根据状态3出现的统计概率P3S和两个候选理论概率P31和P32，确定实际每时隙尝试接入用户数均值G0。

举例来说，可以将两个候选理论概率P31和P32分别与统计概率P3S进行比较，选择P31和P32中与P3S较为接近的一个作为实际的状态3出现的概率，并确定与P31和P32中被选择的一个相对应的G1或G2为实际每时隙尝试接入用户数均值G0。

举例来说，可以选择候选理论概率P31和P32中与统计概率P3S的差的绝对值较小的一个作为实际状态3出现的概率。例如，如果G1与G2分别为0.4和2.02，则两个候选理论概率P31和P32分别为6.16％和59.94％；假设统计概率P3S为50％，与P32相近，则选择P32作为实际的状态3出现的概率，进而确定与P32对应的G2为实际每时隙尝试接入用户数均值G0。

在S370，根据实际每时隙尝试接入用户数均值G0确定接入控制参数和/或方式，并按照所确定的接入控制参数和/或方式执行接入控制。S370与S250基本相同，为简洁起见不再详述。

在本发明实施例中，根据所确定的尝试接入用户数均值来设置接入控制方式或参数，能够更加有效的执行接入控制，从而减少接入网以及核心网的拥塞情况。

图4是示出根据本发明另一实施例的接入控制方法400的流程图。在接入控制方法400中，根据状态1出现概率的统计值与理论计算值的关系，选择第一候选每时隙尝试接入用户数均值G1和第二候选每时隙尝试接入用户数均值G2之一作为实际每时隙尝试接入用户数均值G0。

如图4所示，在S410，网络侧统计预定时间段内成功接入的用户数。在S420，根据预定时间段内成功接入的用户数和该预定时间段内的时隙总数，确定平均每时隙成功接入用户数S0。在S430，根据分段ALOHA模型，确定与平均每时隙成功接入用户数S0相对应的第一候选每时隙尝试接入用户数均值G1和第二候选每时隙尝试接入用户数均值G2。S410至S430与S210至S230基本相同，为简洁起见不再详述。

在S440，确定一个时隙内随机接入信道上没有接入请求信号、即状态1出现的统计概率P1S。

如上所述，当一个时隙内没有用户接入请求时，时隙电平为干扰电平，网络侧接收到的信号表现出高斯白噪声的信号特性，当然从该信号中也无法解出随机接入请求。因此，可以统计预定时间段内信号表现为高斯白噪声信号特性的时隙数，并用统计得到的该时隙数除以该预定时间段内总的时隙数，得到的结果即为状态1出现的统计概率P1S。P1S可以表示为公式9：

(公式9)

在S450，根据在S430得到的两个候选每时隙尝试接入用户数均值G1和G2，分别计算得到出现状态1的两个候选的理论概率P1。

如上所述每时隙内尝试接入的用户数近似符合泊松分布，而且分段ALOHA模型中的网络负载，即平均每时隙尝试接入用户数G等同于泊松分布函数中的参数λ，因此可以利用公式2示出的泊松分布函数，计算出分别与G1和G2相应的两个状态1出现的概率值P1。为与S440中用统计方法得到的统计概率P1S相区分，将S430中得到的P1称为理论概率。

状态1出现的理论概率P1＝P(k＝0)，从而，根据公式2，状态1出现的理论概率P1可以用公式10来表示：

P3＝e^-λ                         (公式10)

分别将G1和G2作为λ代入公式10，即可得到两个候选的理论概率P1，记为P11和P12。

在S460，根据状态1出现的统计概率P1S和两个候选理论概率P11和P12，确定实际每时隙尝试接入用户数均值G0。

举例来说，可以将两个候选理论概率P11和P12分别与统计概率P1S进行比较，选择P11和P12中与P1S较为接近的一个作为实际的状态1出现的概率，并确定与P11和P12中被选择的一个相对应的G1或G2为实际每时隙尝试接入用户数均值G0。此步骤与S360相似，区别仅在于S360中使用状态3出现的统计概率和候选理论概率，而S440中使用的是状态1出现的统计概率和候选理论概率。为简洁起见，不再对S460进行更详细的描述。

在S470，根据实际每时隙尝试接入用户数均值G0确定接入控制参数和/或方式，并按照所确定的接入控制参数和/或方式执行接入控制。S470与S250基本相同，为简洁起见不再详述。

在本发明实施例中，根据所确定的尝试接入用户数均值来设置接入控制方式或参数，能够更加有效的执行接入控制，从而减少接入网以及核心网的拥塞情况。

在图3和图4所示的实施例中，分别利用单个时隙内随机接入信道上有两个以上接入请求信号的概率和单个时隙内随机接入信道上没有接入请求信号的概率排除候选每时隙尝试接入用户数均值G1和G2之一、确定实际每时隙尝试接入用户数均值G。然而，本发明实施例并不局限于此。也可以采用其他方法来排除G1和G2之一。

举例来说，根据本发明的另一实施例，在例如以参照S310至S330或S410至S430描述的方式确定G1和G2之后，网络侧可以根据调度情况确定当前随机接入信道是拥塞较轻还是拥塞较重，从而排除G1和G2之一。例如，如果根据以往的统计记录，早上8:00-10:00是用户接入高峰期，则在此时段内，网络侧可以直接选择G1和G2之中的较大者作为实际每时隙尝试接入用户数均值G0。再例如，如果网络侧知道通常在凌晨0:00-2:00触发抄表业务，因此预计该时段内尝试接入的用户数较多，则在凌晨0:00-2:00时段内，网络侧可以直接选择G1和G2之中的较大者作为实际每时隙尝试接入用户数均值G0。再例如，如果网络侧根据以往统计记录知道凌晨2:00-4:00是用户接入低谷期，则在该时段内，网络侧可以直接选取G1和G2中的较小者作为实际每时隙尝试接入用户数均值G0。在确定了G0值之后，可以例如以参照S470或S370描述的方式进行接入控制。

再例如，根据本发明的另一实施例，网络侧可以依据统计时间段的连续性来排除G1和G2之一。具体来说，在例如以参照S310至S330或S410至S430描述的方式确定G1和G2之后，网络侧可以参考在与当前统计时间段邻近的前一统计时间段内确定的G0值，选择G1和G2中与该G0值较为接近的一个作为当前统计时间段内的实际每时隙尝试接入用户数均值G0。举例来说，如果前一统计时段内得到的G0值为0.4，而当前统计时间段内得到的G1和G2分别为0.4和2.02，则网络侧可以直接选择0.4作为当前统计时间段的G0值。在确定了G0值之后，可以例如以参照S470或S370描述的方式进行接入控制。

虽然以上示出了从两个候选每时隙尝试接入用户数均值中选择实际每时隙尝试接入用户数均值的一些示例方法，但本发明实施例不局限于此。基于本说明书的公开内容容易想到的其他方法均在本发明的范围之内。

在本发明实施例中，确定尝试接入的用户数均值，并据此来设置接入控制方式或参数，能够更加有效的执行接入控制，减少接入网和核心网的拥塞情况。

图5示出了根据本发明实施例的接入控制装置500的框图。如图5所示，接入控制装置500包括统计单元510、第一确定单元520、第二确定单元530、选择单元540和执行单元550。统计单元510统计预定时间段内成功接入的用户数；第一确定单元520根据预定时间段内成功接入的用户数和该预定时间段内的时隙总数，确定平均每时隙成功接入用户数S0；第二确定单元530基于分段ALOHA模型，确定与所述平均每时隙成功接入用户数S0相对应的第一候选每时隙尝试接入用户数均值G1和第二候选每时隙尝试接入用户数均值G2；选择单元540选择所述第一候选每时隙尝试接入用户数均值G1和第二候选每时隙尝试接入用户数均值G2之一作为实际每时隙尝试接入用户数均值G0；执行单元550根据实际每时隙尝试接入用户数均值G0确定接入控制参数和/或方式，并按照所确定的接入控制参数和/或方式执行接入控制。接入控制装置600可以用来执行例如图2-4所示的接入控制方法。

根据本实施例，可以确定每时隙尝试接入的用户数均值，并据此来设置接入控制方式或参数，这样做，能够更加有效的执行接入控制，减少接入网和核心网的拥塞情况。

根据本发明实施例的接入控制方法和装置适用于各种包含随机接入过程的通信系统，包括但不限于全球移动通信系统(GSM，global system for mobilecommunications)系统、长期演进(LTE，Long Term Evolution)系统、通用移动通信系统(UMTS，Universal Mobile Telecommunications System)系统。

需要注意的是，本发明实施例在确定尝试接入的用户数的过程中对实际情况进行了一些近似。举例来说，在实际情况中，当在同一时隙内有两个以上用户都发送随机接入请求时，如果一个用户的接入请求信号的电平明显高于其他用户，则该用户有可能接入成功；而本发明实施例忽略了这种情况，近似认为当在同一时隙内有两个以上用户都发送随机接入请求时，所有用户都不能接入成功。再例如，在实际情况中，即使一个时隙内只有一个用户发送随机接入请求，该用户也有可能因种种原因而无法接入成功；然而，本发明实施例也忽略了这种情况，近似认为当一个时隙内只有一个用户发送随机接入请求时，该用户必然接入成功；再例如，如果确切地说，根据公式4得到的应当是统计时间段内发送的随机接入请求的个数，其值有可能大于尝试接入的用户数，主要原因是同一用户可能在统计时间段内发送两次或两次以上的随机接入请求；然而，本发明实施例近似认为根据公式4得到的即为尝试接入的用户数。虽然进行了以上近似处理，但上述近似处理均是可接受的，并且根据本发明实施例确定的“近似的”尝试接入的用户数能够非常接近地反映出实际的尝试接入用户数，从而能够作为接入控制的有益参考。

以上参照附图对本发明示例实施例进行了描述。结合本文中所公开的实施例描述的方法或算法的步骤可以用硬件来完成，也可以通过程序来指令相关的硬件完成，所述程序可以存储于计算机可读存储介质中，所述计算机可读存储介质例如随机存储器(RAM)、内存、只读存储器(ROM)、电可编程ROM、电可擦除可编程ROM、寄存器、硬盘、可移动磁盘、CD-ROM、或技术领域内所公知的任意其它形式的存储介质。

尽管已示出和描述了本发明的一些实施例，但本领域技术人员应理解，在不脱离本发明的原理和精神的情况下，可对这些实施例进行各种修改，这样的修改应落入本发明的范围内。

Claims (10)

1.一种接入控制方法，其特征在于，包括：

统计预定时间段内成功接入的用户数；

根据预定时间段内成功接入的用户数和该预定时间段内的时隙总数，确定平均每时隙成功接入用户数S0；

基于分段ALOHA模型，确定与所述平均每时隙成功接入用户数S0相对应的第一候选每时隙尝试接入用户数均值G1和第二候选每时隙尝试接入用户数均值G2；

选择所述G1和G2之一作为实际每时隙尝试接入用户数均值G0；以及

根据实际每时隙尝试接入用户数均值G0确定接入控制参数和/或方式，并按照所确定的接入控制参数和/或方式执行接入控制。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，选择G1和G2之一作为实际每时隙尝试接入用户数均值G0包括：

根据预定时间段内随机接入信道上有两个以上接入请求信号的时隙数和该预定时间段内的时隙总数，确定第一概率P3S；

根据泊松分布的概率分布函数、分别利用所述第一候选每时隙尝试接入用户数均值和第二候选每时隙尝试接入用户数均值G2，确定两个候选的一个时隙内有两个以上的接入请求信号的概率，以作为第二概率P31和第三概率P32；

选择第二概率P31和第三概率P32中与第一概率P3S接近的一个所对应的第一候选每时隙尝试接入用户数均值G1或第二候选每时隙尝试接入用户数均值G2，作为实际每时隙尝试接入用户数均值G0。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，选择第一候选每时隙尝试接入用户数均值G1和第二候选每时隙尝试接入用户数均值G2之一作为实际每时隙尝试接入用户数均值G0包括：

根据预定时间段内随机接入信道上没有接入请求信号的时隙数和该预定时间段内的时隙总数，确定第四概率P1S；

根据泊松分布的概率分布函数、分别利用所述第一候选每时隙尝试接入用户数均值G1和第二候选每时隙尝试接入用户数均值G2，确定两个候选的一个时隙内没有接入请求信号的概率，以作为第五概率P11和第六概率P12；

选择第五概率P11和第六概率P12中与第四概率P1S接近的一个所对应的第一候选每时隙尝试接入用户数均值G1或第二候选每时隙尝试接入用户数均值G2，作为实际每时隙尝试接入用户数均值G0。

4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，选择第一候选每时隙尝试接入用户数均值G1和第二候选每时隙尝试接入用户数均值G2之一作为实际每时隙尝试接入用户数均值G0包括：

基于历史调度统计记录，或者，基于与所述预定时间段相邻的前一统计时间段内的每时隙尝试接入用户数均值，选择第一候选每时隙尝试接入用户数均值G1和第二候选每时隙尝试接入用户数均值G2之一作为实际每时隙尝试接入用户数均值G0。

5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，基于分段ALOHA模型确定与所述平均每时隙成功接入用户数S0相对应的第一候选每时隙尝试接入用户数均值G1和第二候选每时隙尝试接入用户数均值G2包括：利用分段ALOHA模型的公式S＝Ge^-G，其中S代表通过量，G代表网络负载，将所述平均每时隙成功接入用户数S0作为S，确定两个G值，以作为所述第一候选每时隙尝试接入用户数均值G1和第二候选每时隙尝试接入用户数均值G2。

6.一种接入控制装置，其特征在于，包括：

统计单元，用于统计预定时间段内成功接入的用户数；

第一确定单元，用于根据预定时间段内成功接入的用户数和该预定时间段内的时隙总数，确定平均每时隙成功接入用户数S0；

第二确定单元，用于基于分段ALOHA模型，确定与所述平均每时隙成功接入用户数S0相对应的第一候选每时隙尝试接入用户数均值G1和第二候选每时隙尝试接入用户数均值G2；

选择单元，用于选择所述第一候选每时隙尝试接入用户数均值G1和第二候选每时隙尝试接入用户数均值G2之一作为实际每时隙尝试接入用户数均值G0；以及

执行单元，用于根据实际每时隙尝试接入用户数均值G0确定接入控制参数和/或方式，并按照所确定的接入控制参数和/或方式执行接入控制。

7.如权利要求6所述的装置，其特征在于，所述选择单元根据预定时间段内随机接入信道上有两个以上接入请求信号的时隙数和该预定时间段内的时隙总数确定第一概率P3S，根据泊松分布的概率分布函数、分别利用所述第一候选每时隙尝试接入用户数均值G1和第二候选每时隙尝试接入用户数均值G2确定两个候选的一个时隙内有两个以上的接入请求信号的概率、以作为第二概率P31和第三概率P32，并选择第二概率P31和第三概率P32中与第一概率P3S接近的一个所对应的第一候选每时隙尝试接入用户数均值G1或第二候选每时隙尝试接入用户数均值G2，作为实际每时隙尝试接入用户数均值G0。

8.如权利要求6所述的装置，其特征在于，所述选择单元根据预定时间段内随机接入信道上没有接入请求信号的时隙数和该预定时间段内的时隙总数确定第四概率P1S，根据泊松分布的概率分布函数、分别利用所述第一候选每时隙尝试接入用户数均值G1和第二候选每时隙尝试接入用户数均值G2确定两个候选的一个时隙内没有接入请求信号的概率、以作为第五概率P11和第六概率P12，选择第五概率P11和第六概率P12中与第四概率P1S接近的一个所对应的第一候选每时隙尝试接入用户数均值G1或第二候选每时隙尝试接入用户数均值G2，作为实际每时隙尝试接入用户数均值G0。

9.如权利要求6所述的装置，其特征在于，所述选择单元基于历史调度统计记录，或者，基于与所述预定时间段相邻的前一统计时间段内的每时隙尝试接入用户数均值，选择第一候选每时隙尝试接入用户数均值G1和第二候选每时隙尝试接入用户数均值G2之一作为实际每时隙尝试接入用户数均值G0。

10.如权利要求6所述的装置，其特征在于，所述第二确定单元利用分段ALOHA模型的公式S＝Ge^-G，其中S代表通过量，G代表网络负载，将所述平均每时隙成功接入用户数S0作为S，确定两个G值，以作为所述第一候选每时隙尝试接入用户数均值G1和第二候选每时隙尝试接入用户数均值G2。

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