CN102917405A - 异构无线网络中基于效用的负载均衡方法 - Google Patents

Abstract

本发明的目的在于提供一种异构无线网络系统中基于效用的负载均衡方法，该方法须将N个业务均衡地分配到M个无线接入网（RAN，RadioAccessNetwork）中去，以提高系统整体的资源利用率。该方法在计算出各个业务的横向效用后，又根据每个RAN所能提供的数据传输速率和每个业务所需的数据传输速率计算出各个业务在不同RAN下不同的纵向效用值；然后在分配业务时，对每一业务，选择具有最大纵向效用值的那个RAN接入。纵向效用GAP算法能够使得系统中的负载均衡分配，同时能够有效降低系统的呼叫阻塞率、提高系统的平均吞吐量。

Description

异构无线网络中基于效用的负载均衡方法

技术领域

本发明涉及一种特别用于异构无线网络系统中负载均衡的实现方案，属于通信技术领域。

背景技术

随着电信产业的全球化以及Internet的迅猛发展，各种无线网络技术逐渐向无缝融合的移动无线互联网演进，下一代新型无线网络将是由多种无线接入网（RAN，Radio Access Network）所组成的异构网络。这些无线接入网络通常包含以下几种制式：蜂窝移动通信系统（2G、3G、后3G）、短距离接入系统(WLAN、蓝牙、超宽带UWB系统)、WiMAX、卫星通信、广播系统（如DAB、DVB）、平流层通信等。同一地区将会有多种RAN重叠覆盖，系统将演化为基于公共核心网的“全IP”网络。同时用户终端也将具有多种无线接入模式配置，成为多模终端，可以选择接入不同的无线网络。由于各种不同的无线接入网在业务能力、覆盖范围和技术要求等方面存在差异性和互补性，迫切需要一种统筹的联合无线资源管理（JRRM，Joint Radio Resources Management）机制统一管理和分配异构网络的无线资源，以提高系统的整体资源利用率。

联合无线资源管理使用各种算法对复杂的无线信道、网络资源进行合理配置，完善协议的兼容性以及保障不同特性业务的传输质量，其目的就是合理高效利用无线资源，在保证网络服务质量（QoS，Quality of Service）的前提下，提高系统整体的资源利用率。联合无线资源管理主要包括传统同构网络的功率控制、切换控制、准入控制、分组调度、负载控制、拥塞控制，以及异构网络所特有的网间负载均衡分配、网间垂直切换、无缝漫游和服务质量保障等功能。其中，作为无线资源管理机制重要内容之一的负载均衡机制，能够合理分配和调度异构网络的无线资源，更高效地满足不同用户的各种业务需求，提高网络整体的资源利用率。

异构网络系统较大的业务量和多种业务需求，要求网络运营商必须有效地规划组织共存的异构网络，合理分配网络业务负载。在异构无线网络中，不同的无线接入网络在网络覆盖、业务能力、使用成本上有比较大的差异，服务种类、速率及QoS要求不尽相同，如果用户同时处于多个无线接入网络的重叠覆盖范围内，就需要基于一定的策略或标准(如价格、业务能力和QoS等)选择使用一种接入网络或多种网络组合。同时在用户业务负载密集的地区，容易形成通信热点，业务阻塞率和掉线率也会显著增加，通过引入负载均衡机制，可以疏导网络中较重的部分负载转移到其它网络中去，达到一种均衡分布的状态。异构无线网络的联合负载均衡就是在这种背景下提出的针对异构网络资源的一种优化控制技术，该机制的有效实施有助于提高系统整体无线资源的利用率，增加网络容量和避免网络超载。目前对负载均衡的研究包括分布式和集中式两类管理和均衡模式。分布式的负载均衡机制可以模拟为各个RAN之间的一种进化博弈，各个RAN独立地参与负载均衡的过程。而集中式的负载均衡机制下，各个RAN的资源由同一个网络中心实体来统一管理和配置，以达到系统整体的资源均衡分配。

发明内容

技术问题：本发明的目的在于提供一种异构无线网络系统中基于效用的负载均衡方法，将N个业务均衡地分配到M个无线接入网（RAN）中去，使得系统的总效用值尽可能大，并且各个RAN之间所接纳的负载相差不大，达到负载均衡的目标。

技术方案：本发明的一种异构无线网络系统中基于效用的负载均衡方法包括以下步骤：

a.计算业务的基本横向效用值：根据数据业务和话音业务各自的基本效用函数，根据有效带宽值b_j，计算N种业务的基本效用值a(b_j)，j=1,2,…,N，优先因子π_j由小区簇的中心实体分配，一级，二级，三级分别对应π_j的数值为3,2,1，利用式（4）、式（5）、式（3），求得N个业务的横向效用向量U={u_j}；

定义的横向效用函数如下所示：

u_j=a(b_j)·π_j    （3）

数据和话音业务的基本效用函数不尽相同，对数据业务其基本效用函数如下：

$a_{\mathrm{data}}\left(b_j\right)=1-e^{-\frac{{k\·b}_j}{b_{\max }}}---\left(4\right)$

式中，k为正的参数，k≥0，决定了该数据业务的基本效用函数曲线的形状，该参数用以下方法求出：令a(b_min)=0.5，将其带入式（4），即可求得k=-b_max×ln0.5/b_min，其中b_max表示该业务接入系统后系统可以分配给该业务的最大带宽值，而b_min表示该业务所需的最小带宽，即该业务的最小QoS要求；

对话音业务，其基本效用函数是个阶跃函数，如下所示：

$a_{\mathrm{voice}}\left(b_j\right)=\left\{\begin{array}{cc}1& b_j\&GreaterEqual;b_{\min }\\ 0& b_j<b_{\min }\end{array}\right.---\left(5\right)$

b．纵向效用GAP算法：业务j的效用称为横向效用，在计算完各个业务的横向效用值后，又利用业务的所需数据传输速率和各RAN所能提供的数据传输速率计算同一业务在不同RAN下的不同纵向效用；

利用各个业务的有效带宽值和对应的效用值进行贪婪背包算法的求解：即按照横向效用带宽比将各个业务排序： $\frac{u_1}{b_1}>\frac{u_2}{b_2}>...>\frac{u_j}{b_j}>...>\frac{u_N}{b_N},$ 从横向效用带宽比最大的那个业务开始，对于业务j，根据各个RAN所能提供的数据传输速率R_j，m和该业务所需的数据传输速率

利用式 $U_{j,m}=\left\{\begin{array}{cc}0,& \mathrm{if}{R}_{j,m}<R_j^{*}\\ G((1+\mathrm{\&eta;})R_{j,m};R_j^{*})& \mathrm{otherwise}\end{array}\right.,$ 计算该业务在不同RAN下的不同纵向效用值U_j，m，其中G(·)是一个函数，定义为G(x，μ)=exp[-(x-μ)²/(2μ²)]；η表示负载均衡因子，由以下关系式给出η=max{0ρ_m-ρ₀}，其中，ρ_m表示RANm的负载值，ρ₀表示轻负载门限值，若ρ_m<ρ₀，则表示该RAN的负载很低，不用进行负载均衡，故负载均衡因子η=0，负载均衡因子η可以降低选择重负载RAN的可能性；

c．对于业务j，选择具有最大纵向效用值的那个RANi进行接入，若该业务j的所需带宽小于当前RANi的剩余容量，则将该业务j接入到该RANi中，同时修改分配向量的值T_j=i，更新当前RANi的剩余容量；否则，该业务将被阻塞。

有益效果：本发明提供一种异构无线网络系统中基于效用的负载均衡方法，该方法在计算出各个业务的横向效用后，又根据每个RAN所能提供的数据传输速率和每个业务所需的数据传输速率计算出各个业务在不同RAN下不同的纵向效用值；然后在分配业务时，对每一业务，选择具有最大纵向效用值的那个RAN接入，在保证了系统的负载均衡分配的同时，有效降低了系统的呼叫阻塞率，提高了系统的平均吞吐量。

附图说明

图1纵向效用GAP算法步骤流程图。

具体实施方式

本发明将异构无线网络的负载均衡问题映射为一个通用分配问题，将N个不同业务分配到重叠覆盖的M个不同的RAN中去，使得系统的总效用值尽可能大，并且各个RAN之间所接纳的负载相差不大，达到负载均衡的目标。该方法在计算出各个业务的横向效用后，又根据每个RAN所能提供的数据传输速率和每个业务所需的数据传输速率计算出各个业务在不同RAN下不同的纵向效用值，然后在分配业务时，对每一业务，选择具有最大纵向效用值的那个RAN接入。

系统模型由3个不同的RAN组成的异构网络小区，这3个重叠覆盖的RAN分别是：3GPP-based LTE(Long Term Evolution)网络、HSPA(HighSpeed PacketAccess)网络和WCDMA网络，将具有重叠覆盖的异构网络小区称为一个小区簇，在小区簇内的移动终端都是多模终端，即能够支持接入小区簇内的任意一种无线接入网。

纵向效用GAP算法是在计算完各个业务的横向效用值后，又利用业务的所需数据传输速率和各RAN所能提供的数据传输速率计算同一业务在不同RAN下的不同纵向效用。

对于业务j，RAN m的纵向效用U_j，m计算公式为：

$U_{j,m}=\left\{\begin{array}{cc}0,& \mathrm{if}{R}_{j,m}<R_j^{*}\\ G((1+\mathrm{\&eta;})R_{j,m};R_j^{*})& \mathrm{otherwise}\end{array}---\left(1\right)\right.$

其中，R_j，m表示对于业务j，RAN m可以提供的数据传输速率；

表示业务j所需要的传输速率；η表示负载均衡因子，由以下关系式给出：η=max{0ρ_m-ρ₀}，其中，ρ_m表示RAN m的负载值，ρ₀表示轻负载门限值，若ρ_m<ρ₀，则表示该RAN的负载很低，不用进行负载均衡，故负载均衡因子η=0，负载均衡因子η可以降低选择重负载RAN的可能性；G(·)是一个函数，表达式如下所示：G(x，μ)=exp[-(x-μ)²/(2μ²)]。负载均衡因子η越大，表示该RAN的负载越重，则经过函数G(·)计算后，所得效用U_j，m的值越小，表示选择该RAN的可能性越小，故负载均衡因子η可降低选择重负载RAN的可能性。

根据以上方法计算出每个业务在不同RAN下的纵向效用值，在进行GAP算法分配时，对每一业务，选择与其对应的具有最大纵向效用值U_j，m的RAN接入，即 $T\arg \mathrm{et}\_{\mathrm{RAN}}_j=\arg \underset{m}{\max }\left(U_{j,m}\right).$

一、建立模型

本方面的系统模型是由3个不同的RAN组成的异构网络小区，这3个重叠覆盖的RAN分别是：3GPP-based LTE(Long Term Evolution)网络、HSPA(High SpeedPacket Access)网络和WCDMA网络，三个RAN重叠覆盖且覆盖面积完全相同。将具有重叠覆盖的异构网络小区称为一个小区簇，在小区簇内的移动终端都是多模终端，即能够支持接入小区簇内的任意一种无线接入网。本发明将异构无线网络的负载均衡问题映射为一个通用分配问题（GAP，GeneralAssignment Problem），即将N个不同业务分配到重叠覆盖的M个不同的RAN中去，使得系统的总效用值尽可能大，并且各个RAN之间所接纳的负载相差不大，达到负载均衡的目标。

小区簇内所有RAN的无线资源都由同一个中心实体联合管理、集中分配，每个RAN的容量定义为该RAN可提供的具有固定值的有效带宽。将需要分配的业务简化为四类，包括两类具有可变带宽的数据业务和两类固定带宽的话音业务。具有可变带宽的数据业务的QoS要求可由一组有效带宽值来表示：即数据业务的带宽值介于带宽最大值与最小值之间b_min≤b_data≤b_max。其中，最小有效带宽值b_min表示该业务所需的最小带宽，即该业务的最小QoS要求；而最大有效带宽值b_max表示该业务接入系统后系统可以分配给该业务的最大带宽值。而对于固定带宽的话音业务，有b_voice=b_min。

效用的基本概念最先来源于微观经济学领域，效用代表了对消费者的满意程度的一种衡量。本发明中，效用表示的是某个业务接入系统后，系统所获得的收益。效用的值越大，表示该业务接入系统后系统获得的收益越多。为了便于区分，将此处提及的效用称为横向效用。业务j接入系统后所获得的横向效用u_j如下所示：

u_j=U(a(b_j),π_j)（2）

其中，a(b_j)表示业务的基本效用函数，与当前业务所需的QoS参数及要求的有效带宽有关；π_j表示优先因子，代表了由小区簇的中心实体定义的用户设备的优先等级，等级分为三类，分别为一级，二级，三级。

本发明定义的横向效用函数如下所示：

u_j=a(b_j)·π_j（3）

数据和话音业务的基本效用函数不尽相同，对数据业务其基本效用函数如下：

$a_{\mathrm{data}}\left(b_j\right)=1-e^{-\frac{{k\&CenterDot;b}_j}{b_{\max }}}---\left(4\right)$

式中，k(k≥0)为正的参数，决定了该数据业务的基本效用函数曲线的形状，该参数用以下方法求出：令a(b_min)=0.5，将上述式子带入式（4），即可求得k=-b_max×ln0.5/b_min，其中b_max和b_min为系统给定的参数，则可求得k的值。

对话音业务，其基本效用函数是个阶跃函数，如下所示：

$a_{\mathrm{voice}}\left(b_j\right)=\left\{\begin{array}{cc}1& b_j\&GreaterEqual;b_{\min }\\ 0& b_j<b_{\min }\end{array}---\left(5\right)\right.$

纵向效用GAP算法：是在计算完各个业务的横向效用值（将前文描述的业务j的效用称为横向效用）后，又利用业务的所需数据传输速率和各RAN所能提供的数据传输速率计算同一业务在不同RAN下的不同纵向效用。纵向效用U_j，m计算的基本公式为：

$U_{j,m}=\left\{\begin{array}{cc}0,& \mathrm{if}{R}_{j,m}<R_j^{*}\\ G((1+\mathrm{\&eta;})R_{j,m};R_j^{*})& \mathrm{otherwise}\end{array}---\left(6\right)\right.$

其中，R_j，m表示对于业务j，RAN m可以提供的数据传输速率；表示业务j所需要的数据传输速率；η表示负载均衡因子，由以下关系式给出：η=max{0ρ_m-ρ₀}，其中，ρ_m表示RAN m的负载值，ρ₀表示轻负载门限值，若ρ_m<ρ₀，则表示该RAN的负载很低，不用进行负载均衡，故负载均衡因子η=0，负载均衡因子η可以降低选择重负载RAN的可能性；G(·)是一个函数，表达式如下所示：G(x，μ)=exp[-(x-μ)²/(2μ²)]。负载均衡因子η越大，表示该RAN的负载越重，则经过函数G(·)计算后，所得效用U_j，m的值越小，表示选择该RAN的可能性越小，故负载均衡因子η可降低选择重负载RAN的可能性。

根据以上计算方法计算出每个业务在不同RAN下的纵向效用值，在进行GAP算法分配时，对每一业务，选择与其对应的具有最大纵向效用值U_j，m的RAN接入。即 $T\arg \mathrm{et}\_{\mathrm{RAN}}_j=\arg \underset{m}{\max }\left(U_{j,m}\right).$

二、实施步骤

算法的输入为N个业务的有效带宽向量B={b_j}、N个业务的横向效用向量U={u_j}、当前RANi的容量C_i、M个RAN各自所能提供的数据传输速率R={R_j,m}^T；算法的输出为分配向量T={t_j}（若业务j被分配给了RANi，则t_j=i）、当前RANi的剩余容量C′_i。

1）根据数据业务和话音业务各自的基本效用函数，利用有效带宽值b_j，计算产生这N个业务的基本效用值。优先因子π_j由小区簇的中心实体随机分配，gold，silver，bronze分别对应数值3,2,1。利用式（4）、式（5）、式（3），可以求得N个业务的效用向量U={u_j}。

2）设定分配向量的初始值，每个t_j=-1，并设定各个RAN各自所能提供的数据传输速率向量R={R_j，m}^T，便于下一步算法的分析。

3）利用各个业务的有效带宽值和对应的效用值进行贪婪背包算法的求解，即按照横向效用带宽比将各个业务排序： $\frac{u_1}{b_1}>\frac{u_2}{b_2}>...>\frac{u_j}{b_j}>...>\frac{u_N}{b_N};$ 然后从效用带宽比最大的那个业务j开始，利用各个RAN所能提供的数据传输速率R_j，m和该业务所需的数据传输速率

（即该业务的有效带宽值），利用式（1）：

$U_{j,m}=\left\{\begin{array}{cc}0,& \mathrm{if}{R}_{j,m}<R_j^{*}\\ G((1+\mathrm{\&eta;})R_{j,m};R_j^{*})& \mathrm{otherwise}\end{array}\right.$ 计算该业务在不同RAN下的不同纵向效用值U_j，m。

4）将该业务接入所计算的具有最大纵向效用值的那个RANi。此时，若该业务j的所需带宽小于当前RANi的剩余容量，则将该业务j接入到该RANi中，同时修改分配向量的值T_i=i；否则，该业务将被阻塞。

5）修改第三步中已被分配的业务j的横向效用函数值，将其置为0。再循环到第三步，分配下一个业务，依次循环，直到所有N个业务都被分配完为止。每次分配结束后，都要更新当前RANi的剩余容量C′_i，即剩余容量C′_i=当前容量C_i-刚接收业务的带宽值b_j。

Claims (1)

1.一种异构无线网络系统中基于效用的负载均衡方法，其特征在于该方法包括以下步骤：

a.计算业务的基本横向效用值：根据数据业务和话音业务各自的基本效用函数，根据有效带宽值b_j，计算N种业务的基本效用值a(b_j)，j=1,2,…,N，优先因子π_j由小区簇的中心实体分配，一级，二级，三级分别对应π_j的数值为3,2,1，利用式（4）、式（5）、式（3），求得N个业务的横向效用向量U={u_j}；

定义的横向效用函数如下所示：

u_j=a(b_j)·π_j    （3）

数据和话音业务的基本效用函数不尽相同，对数据业务其基本效用函数如下：

$a_{\mathrm{data}}\left(b_j\right)=1-e^{-\frac{{k\&CenterDot;b}_j}{b_{\max }}}---\left(4\right)$

式中，k为正的参数，k≥0，决定了该数据业务的基本效用函数曲线的形状，该参数用以下方法求出：令a(b_min)=0.5，将其带入式（4），即可求得k=-b_max×ln0.5/b_min，其中b_max表示该业务接入系统后系统可以分配给该业务的最大带宽值，而b_min表示该业务所需的最小带宽，即该业务的最小QoS要求；

对话音业务，其基本效用函数是个阶跃函数，如下所示：

$a_{\mathrm{voice}}\left(b_j\right)=\left\{\begin{array}{cc}1& b_j\&GreaterEqual;b_{\min }\\ 0& b_j<b_{\min }\end{array}---\left(5\right)\right.$

b．纵向效用GAP算法：业务j的效用称为横向效用，在计算完各个业务的横向效用值后，又利用业务的所需数据传输速率和各RAN所能提供的数据传输速率计算同一业务在不同RAN下的不同纵向效用；

利用各个业务的有效带宽值和对应的效用值进行贪婪背包算法的求解：即按照横向效用带宽比将各个业务排序： $\frac{u_1}{b_1}>\frac{u_2}{b_2}>...>\frac{u_j}{b_j}>...>\frac{u_N}{b_N},$ 从横向效用带宽比最大的那个业务开始，对于业务j，根据各个RAN所能提供的数据传输速率R_j，m和该业务所需的数据传输速率

利用式 $U_{j,m}=\left\{\begin{array}{cc}0,& \mathrm{if}{R}_{j,m}<R_j^{*}\\ G((1+\mathrm{\&eta;})R_{j,m};R_j^{*})& \mathrm{otherwise}\end{array}\right.,$ 计算该业务在不同RAN下的不同纵向效用值U_j，m，其中G(·)是一个函数，定义为G(x，μ)=exp[-(x-μ)²/(2μ²)]；η表示负载均衡因子，由以下关系式给出η=max{0ρ_m-ρ₀}，其中，ρ_m表示RANm的负载值，ρ₀表示轻负载门限值，若ρ_m<ρ₀，则表示该RAN的负载很低，不用进行负载均衡，故负载均衡因子η=0，负载均衡因子η可以降低选择重负载RAN的可能性；c．对于业务j，选择具有最大纵向效用值的那个RANi进行接入，若该业务j的所需带宽小于当前RANi的剩余容量，则将该业务j接入到该RANi中，同时修改分配向量的值T_j=i，更新当前RANi的剩余容量；否则，该业务将被阻塞。

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