CN103401929B - 基于大规模处理能力基带和业务自适应的组网方法 - Google Patents

基于大规模处理能力基带和业务自适应的组网方法 Download PDF

Info

Publication number
CN103401929B
CN103401929B CN201310336803.XA CN201310336803A CN103401929B CN 103401929 B CN103401929 B CN 103401929B CN 201310336803 A CN201310336803 A CN 201310336803A CN 103401929 B CN103401929 B CN 103401929B
Authority
CN
China
Prior art keywords
base band
processing power
power base
access communications
massive processing
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
CN201310336803.XA
Other languages
English (en)
Other versions
CN103401929A (zh
Inventor
彭木根
李玥
江甲沫
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Beijing University of Posts and Telecommunications
Original Assignee
Beijing University of Posts and Telecommunications
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Beijing University of Posts and Telecommunications filed Critical Beijing University of Posts and Telecommunications
Priority to CN201310336803.XA priority Critical patent/CN103401929B/zh
Publication of CN103401929A publication Critical patent/CN103401929A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN103401929B publication Critical patent/CN103401929B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Classifications

    • YGENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02DCLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES IN INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGIES [ICT], I.E. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGIES AIMING AT THE REDUCTION OF THEIR OWN ENERGY USE
    • Y02D30/00Reducing energy consumption in communication networks
    • Y02D30/70Reducing energy consumption in communication networks in wireless communication networks

Landscapes

  • Mobile Radio Communication Systems (AREA)

Abstract

一种基于大规模处理能力基带和业务自适应组网方法,是将各种接入通信节点接入大规模处理能力基带实现集中处理和管控,形成云计算服务器、大规模处理能力基带和接入通信节点的三级网络。大规模处理能力基带根据业务所需配置接入通信节点;还根据业务和覆盖范围的变化,自适应地调整资源和功率分配,提高网络能效。不同接入通信节点覆盖下的用户设备共享相同的无线资源,又能实现大规模协同空域干扰控制,减少无线干扰;本发明通过具有支持异构多模通信和软件定义计算能力功能的大规模处理能力基带对网元的集中管控和无线资源的共享,实现无线网络对覆盖和业务动态变化的自适应,降低网络能耗和干扰,提高网络的频谱效率和能效率。

Description

基于大规模处理能力基带和业务自适应的组网方法
技术领域
本发明涉及一种基于大规模处理能力基带和业务自适应的无线通信网络的组网方法,属于无线通信系统中的网络设计、组网方案和网络通信管理的技术领域。
背景技术
近年来,移动互联网业务在中国得到迅猛发展,但是,当前通信产业形成的局面是:数据业务流量日益增加,而数据业务收入却并没有明显的提升。如何能够在提供高品质服务的同时打造低成本、低能耗的新一代无线接入网,从而保持持续盈利和业务的长期增长,已经成为各个运营商探索的重点,其中最关键的就是要提高网络利用率。在对于无线网络新型组网架构的诉求中,在通信技术加快与IT技术融合的趋势下,基于云计算技术的云无线通信接入网络的概念被提出,并逐渐受到业界的普遍认可。
云无线通信接入网的核心思想是在传统宏基站的基带处理部分引入云计算构架,在进一步提升基站性能的同时,实现无线网络资源的共享和动态分配,降低能耗和成本。
参见图1,简要介绍目前现有的在学术界和产业界形成热点的云无线通信接入网的两级网络组成结构:包括支持实时云架构的基带池、射频远端单元和光回程链路。图1中上部的云状区域为支持实时云架构的基带池,它是将传统宏基站的基带处理部分集中放置,即基带容量共享,并引入虚拟化和云计算技术,由此构建成易于扩展和联网的云计算处理平台,从而实现基带资源的动态分配;也可理解为由具有基带处理能力的云计算服务器组成的平台,用于集中处理云无线接入网路中无线接入端的数据信息,实现资源的虚拟化,并对资源分配情况进行集中管控。下部的椭圆状区域表示射频远端单元提供的覆盖范围,射频远端单元(亦称远端射频单元)是网络的无线接入前端,用于和用户设备之间收发无线信号,直接通过光回程链路与基带池(云计算服务器)相连接。在图1的组网方案中,所有的基带信号处理和资源管控功能全部集中在基带池中,射频远端单元不具有基带处理能力,仅为用户提供服务,并通过在区域中规划部署设定数量的射频远端单元,以保证用户的覆盖性能。
目前,如图1所示的云无线通信接入网的组网方式带来诸多益处:从多个方面提高网络容量、频谱效率以及基础设施资源利用率。首先,基带资源集中设置,可以减少机房数量,减少投资和运维成本,降低配套设施的能源消耗,符合绿色通信的目标。其次,完全集中式的网络架构采用了基带资源集中共用的方式,可以方便地实现全局范围内的动态资源调度,解决潮汐效应;有利于运用协同通信技术,减少基站间的干扰;更便于利用云计算技术集中处理海量数据和实现动态实时的智能化组网。此外,基带池的虚拟化技术可以很方便地实现三种3G制式、两种2G制式与LTE系统多模共存,将多种系统运行于一个平台,从根本上解决了移动基站的站址匮乏问题,使得多种传输模式在区域覆盖与服务质量方面充分实现优势互补;并且,运营商还可以采用软件升级方式,实现网络的平滑演进。
然而,上述集中式的两级网络架构也存在一些问题:首先是其应用规模会受到限制,当网络规模较大时,云无线通信接入网中相对静止的云端不能动态适配信道环境和用户行为的动态变化,从而导致集中式处理所采用的决策不能够始终为全局最优,不利于获得无线链路的自适应性能增益。其次,此种网络架构对于分层异构组网的支持不够,需要对现网进行完全改造,以达到基带池和射频远端单元的两级网络结构;也没有充分联合已有的小小区基站、家庭基站、微基站,甚至在多模基站广泛兴起后、出现的有源射频天线等等这些分层异构通信节点网元设备,不能对上述各个类型的节点起到有效的集中控制作用。
为了解决上述问题,必须从云无线通信接入网络的组网方法上提出较好的解决途径。因此,综上所述,对于云无线通信接入网络,在满足集中式网络架构集中可控的基础上,如何使得网络对于信道环境、用户行为和业务特性的动态变化具有更好的自适应功能,如何根据现有的网元设备使得云接入网支持分层异构和多模通信,已经成为学术界、产业界普遍关注的焦点。
发明内容
有鉴于此,本发明的目的是提供一种基于大规模处理能力基带和业务自适应的无线通信网络组网方法,本发明首创一种具有基带处理能力、支持异构多模通信和具有软件定义计算能力的网元——大规模处理能力基带。根据用户行为和业务负载特性,在云无线通信接入网的前端增设该大规模处理能力基带,提高云无线通信网络在接入端的业务自适应能力;同时,对于为用户提供多种服务的各种接入通信节点或网元设备(包括现有的网内或网间的分层异构通信节点,如小小区基站、家庭基站、微基站、有源射频天线等),将这些接入通信节点全部接入大规模处理能力基带,从而实现充分利用现有网元并对其集中控制,使得云无线通信接入网的适用场景范围更广泛,对分层异构组网起到良好的支持作用,充分地实现网间异构融合。
为了达到上述目的,本发明提供了一种基于大规模处理能力基带和业务自适应组网方法,其特征在于:将各种接入通信节点接入具有大规模处理能力基带进行集中处理和管控,形成三级网络架构:云计算服务器、大规模处理能力基带和接入通信节点;其中,所述大规模处理能力基带是聚集多个传统基站的无线资源、具有射频发射装置和基带处理装置的基站,其采用控制信号和业务数据相分离的方法进行通信,具有支持异构多模通信和软件定义计算能力的功能,并根据业务变化和用户分布将部分基带信号处理和资源管控功能转交由云计算服务器处理,以便利用云计算能力提高自身的数据处理和管控能力;在集中式网络架构集中可控的特点基础上,大规模处理能力基带根据业务的潮汐效应,为其从属的各种接入通信节点动态配置资源和功率,实现业务的自适应覆盖和功率的自动控制,提高网络能效;同时,采用在不同接入通信节点覆盖下无线资源共享方式,实现大规模协同空域干扰控制,以及扇区间的业务均衡和资源虚拟复用,减少无线传输干扰,提升系统性能;所述方法包括下列操作步骤:
(1)部署站点:根据地形地貌、业务特征和用户分布特性,把待无线覆盖的区域划分为多个大规模处理能力基带区,再基于覆盖区域的业务需求和大规模处理能力基带功能,确定在每个覆盖区域部署大规模处理能力基带的位置和数量;完成部署后,大规模处理能力基带负责基站信号处理和资源管理,大规模处理能力基带区中的接入通信节点通过光纤与大规模处理能力基带通信并接入到云计算服务器;
(2)设备上电运行与用户接入:因控制信号和业务信号的发送功率存在差异,大规模处理能力基带和接入通信节点采用控制和业务相分离方法进行通信:大规模处理能力基带区内的公共广播控制信号由该大规模处理能力基带统一配置发射功率,能够经由其直接连接与控制的接入通信节点执行较大功率的广播发送,而业务数据则经由其他接入通信节点采用较小的功率发送给用户设备;大规模处理能力基带的控制信号也能够经由其他接入通信节点以较小的功率转发给用户,用户设备根据当前网络状态选择接入与大规模处理能力基带直接连接与控制的接入通信节点或其他接入通信节点;与大规模处理能力基带直接连接与控制的接入通信节点的发射功率较大,覆盖范围和传统的宏基站相当,具有业务处理和控制信息处理功能;其他接入通信节点的发射功率较低,覆盖范围和传统的皮基站或者家庭基站相类似,也不进行业务和控制信息处理,只具有转发功能;
(3)网络正常运营与通信性能参数的动态自适应:在用户与其接入通信节点通信过程中,由大规模处理能力基带承担无线信号的基带处理操作;且在业务数据量发生变化和处理负荷过重时,大规模处理能力基带自适应地进行资源分配:将部分基带信息转交云计算服务器进行处理;当覆盖范围发生变化时,大规模处理能力基带自适应地执行接入通信节点的射频功率分配。
与现有技术相比,本发明方法的创新关键技术和有益效果是:
本发明能够使网络显著提升其在能量效率和抗干扰方面的性能,具体表现为:大规模处理能力基带根据业务变化对接入通信节点进行资源和功率的统一配置与调整,能够实现业务的自适应覆盖和发射功率的自动控制,提高网络能效,同时,由于采用在不同接入通信节点覆盖下的无线资源共享方式,实现大规模协同空域干扰控制,减少网络干扰。
而且,为了实现业务自适应的组网目标,本发明首创的可支持异构多模通信、具有软件定义计算能力的大规模处理能力基带作为一个创新网元,采用控制信号和业务数据相分离的方法进行通信,即现有的分层异构通信节点作为接入通信节点接入该大规模处理能力基带,并为用户提供业务数据传输通路,而无线网络架构的控制功能与基带处理功能则由该大规模处理能力基带来实现和进行全局管理。控制和业务的分离使得大规模处理能力基带在保持集中可控能力的同时,兼顾智能适配网络业务状态的灵活性,获得无线链路的自适应性能增益。此外,由于接入通信节点与接入本地服务的用户的距离比较近,可以使用小功率发送业务数据信号,同时,其发射控制信号的能耗仅产生于大规模处理能力基带的射频装置,从全网角度而言,系统整体能耗进一步降低。
再者,本发明具有良好的可扩展性和普适性,适用于多种无线通信场景。正如本发明技术方案中所述,大规模处理能力基带可以集合多频带离散频谱资源,也可以采用异构多天线模式。大规模处理能力基带区内可以存在多种分层异构的小区,现有的小小区基站、家庭基站、微基站和有源射频天线这些分层异构通信设备都能够接入大规模处理能力基带,作为接入通信节点,并在大规模处理能力基带的信令统一控制下,为用户提供通信服务。
最后,本发明技术方案对现有的各种多模基站、分层异构无线网络架构的改动很少,只是相当于根据现网增加了云计算的功能,实现的复杂度低。再者,云计算服务器、大规模处理能力基带和接入通信节点的三级网络架构形式并不会使网络能耗和信令开销增加,因此,本发明组网方法的操作步骤简单、方便、实用,容易实现。
综上所述,本发明方法有利于解决未来云无线接入网络中业务自适应的挑战与要求,具有很好的推广应用场景。
附图说明
图1是现有的云无线通信接入网的结构组成示意图。
图2是本发明基于大规模处理能力基带和业务自适应的无线通信网络的结构组成示意图。
图3是本发明大规模处理能力基带和两种接入通信节点的连接方式示意图。
图4是本发明基于大规模处理能力基带和业务自适应的无线通信网络组网方法的操作步骤流程图。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚,下面结合附图对本发明作进一步的详细描述。
参见图2,介绍本发明基于大规模基带的处理能力和业务自适应的无线通信网络的结构组成:该网络架构中,除了保留原来的射频远端单元或接入通信节点,光回程链路和云计算服务器以外,还包括首创的新网元设备:即大规模处理能力基带,同时,删除了基带池的结构,这样就形成:云计算服务器、大规模处理能力基带和接入通信节点的三级网络架构。
本发明方法的组网思路是:将现有云无线通信接入网中的基带池的基带处理能力下放至创新网元:大规模处理能力基带,并由云计算服务器辅助该大规模处理能力基带完成覆盖区域内的基带处理和集中控制的功能。但是,它并不像基带池一样,仅仅作为无线通信网络的基带处理部分,而是能够单独地为无线通信系统提供云计算服务,还使得无线通信系统也可与互联网中的其他装置或系统设备一样共用云计算服务器。图中的云状区域代表云计算服务器组成的一层网络,下部椭圆状区域为大规模处理能力基带的服务区,又称为大规模处理能力基带区。云计算服务器层通过光回程链路与大规模处理能力基带区相连,相互交换与传递基带信号处理的数据信息。
本发明基于大规模处理能力基带和业务自适应的无线通信网络的组网方法是:将各种接入通信节点接入大规模处理能力基带进行集中处理和管控,形成图2所示的三级网络架构:云计算服务器、大规模处理能力基带和接入通信节点。该创新网元的大规模处理能力基带是聚集多个传统基站的无线资源、具有射频发射装置和基带处理装置的基站,其采用控制信号和业务数据相分离的方法进行通信,具有支持异构多模通信和软件定义计算能力的功能,并根据业务变化和用户分布将部分基带信号处理和资源管控功能转交由云计算服务器处理,以便利用云计算能力提高自身的数据处理和管控能力。在集中式网络架构集中可控的特点基础上,大规模处理能力基带根据业务的潮汐效应,为其从属的各种接入通信节点动态配置资源和功率,实现业务的自适应覆盖和功率的自动控制,提高网络能效;同时,采用在不同接入通信节点覆盖下无线资源共享的方式,实现大规模协同空域干扰的控制,以及扇区间的业务均衡和资源虚拟复用,减少网络干扰,提升系统性能。
本发明组网方法的重点内容或关键是该大规模处理能力基带区中的网络结构:根据地形地貌、用户分布和业务特性,通信网络的待覆盖区域被分成多个大规模处理能力基带服务区,也就是由大规模处理能力基带提供无线通信服务的区域。该区域中设有:一个或多个大规模处理能力基带,多个射频远端单元或分层异构通信节点。除去大规模处理能力基带以外的其他网元节点都称为接入通信节点,且每个大规模处理能力基带区提供的无线通信业务和覆盖特性各不相同。例如可以划分为:高密集室内、高密集闹市区、郊区和农村,但并不局限于上述举例中的场景。其中,接入通信节点接入大规模处理能力基带是接入通信节点向大规模处理能力基带上报其自身包括物理小区标识、发射功率、负载能力的各种通信参数,使之成为大规模处理能力基带的下属通信节点,并在大规模处理能力基带的控制信号的辅助下为用户提供服务。
图2还举例展示了大规模处理能力基带区中可能出现的四种场景,诚然,实际应用中的大规模处理能力基带区并不局限于这四种场景,只要拥有相近用户业务量动态规律的地区均可成为单独的大规模处理能力基带服务区。
大规模处理能力基带区中的主要网元设备除了大规模处理能力基带以外,还包括:接入通信节点。接入通信节点是为用户提供服务的各种无线通信接入网设备,包括现有的LTE系统网内或网间的分层异构通信节点设备,例如:小小区基站、家庭基站、微基站和有源射频天线等。其与现有设备相比较,删除了基带处理的功能,因为基带处理操作全部交由大规模处理能力基带和云计算服务器执行。接入通信节点通过现网中的标准接口与大规模处理能力基带相连接,从而接入大规模处理能力基带,并接受其统一控制和管理,例如,大规模处理能力基带与射频远端单元、微基站、小小区基站、有源射频天线通过X2接口相连,家庭基站是通过家庭基站网关与大规模处理能力基带相连。
大规模处理能力基带支持异构多模通信、具有软件定义计算能力,其中异构多模通信中的异构是大规模处理能力基带能够与各种任意的异构分层通信节点设备实现互联互通;多模是大规模处理能力基带能够融合多种通信系统制式,包括:无线局域网(WLAN),三种3G通信制式、即欧洲的WCDMA、美国的CDMA2000和中国的TD-SCDMA,两种2G通信制式、即GSM和窄带CDMA,以及长期演进(LTE)系统,乃至在未来进一步支持可见光通信与微波通信制式。具有软件定义计算能力是将与大规模处理能力基带连接的接入通信节点的无线资源池化,突破不同接入通信节点之间无线资源的壁垒,进而实现统一管理,提高整体资源的利用率。
由于大规模处理能力基带支持多模通信,其服务区内可存在单模或多模的不同用户设备,并可在不同服务区内无缝切换。图2中展示的不同场景下对于接入通信节点和无线通信技术的举例,仅为该场景下的典型部署应用实例,并不代表该接入通信节点和无线通信技术仅限于在该场景下应用,例如波束赋形技术可以在任意接入通信节点下被应用,微基站也可部署在其他服务场景中,可见光通信可在任意场景下的室内被应用。
参见图3,介绍大规模处理能力基带与两种接入通信节点(大、小接入通信节点)的连接方式:其中,大规模处理能力基带下接入的大接入通信节点的发射功率较大,覆盖范围和传统的宏基站相当,且具有业务处理和控制信息处理功能。有时候,大接入通信节点就是基站或大规模处理能力基带的发射设备。大规模处理能力基带下接入的小接入通信节点的发射功率较小,其覆盖范围和传统的皮基站或家庭基站相类似,其只具有数据转发功能,不进行业务和控制信息处理。
参见图4,介绍本发明基于大规模处理能力基带和业务自适应的组网方法的具体操作步骤:
步骤1,部署站点:根据地形地貌、业务特征和用户分布特性,把无线覆盖的区域划分为多个大规模处理能力基带区,再基于覆盖区域的业务需求和大规模处理能力基带功能,确定在每个覆盖区域部署大规模处理能力基带的位置和数量;完成部署后,大规模处理能力基带负责基站信号处理和资源管理,大规模处理能力基带区中的接入通信节点通过光纤与大规模处理能力基带通信并接入。该步骤中,当某个覆盖区域中的业务量超过单个大规模处理能力基带的承载能力时,采用增设大规模处理能力基带数量的方法来满足服务要求。
步骤2,设备上电运行与用户接入:因控制信号和业务信号的发送功率存在差异,大规模处理能力基带和接入通信节点采用控制和业务相分离方法进行通信:大规模处理能力基带区内的公共广播控制信号由该大规模处理能力基带统一配置发射功率,能经由其直接连接与控制的大接入通信节点执行大功率广播发送;业务数据信号则由小接入通信节点采用小功率发送给用户设备;大规模处理能力基带的控制信号也能够经由小功率接入通信节点转发给用户,用户设备根据当前网络状态(包括:用户设备和通信接入节点之间的传输信道状态、大规模处理能力基带和接入通信节点之间的传输信道状况,以及候选接入节点的负载状况等)选择接入与大规模处理能力基带连接的大接入通信节点(即大规模处理能力基带自身所配置的射频发射装置和基带处理装置,其能够向用户设备发射无线信号,提供业务数据和/或控制信令)或小接入通信节点(即与大规模处理能力基带相连接并接受其统一控制的、位于LTE网内或网间的其余异构接入通信节点)。若用户设备直接接入大规模处理能力基带直接控制的大接入通信节点,则大规模处理能力基带使用大功率发送业务信号,为用户提供服务。
该步骤中,大规模处理能力基带和接入通信节点之间采用控制和业务相分离方法进行通信。小区内的公共广播控制信息是由大规模处理能力基带统一进行发送和接收处理,对于接入通信节点的用户设备(包括射频远端单元或者分层异构通信节点),其接收的业务数据都是来自于为其提供服务的接入通信节点,其接收的控制信息直接来自大规模处理能力基带,或者是来自经由接入通信节点转发的、源自大规模处理能力基带的控制信息,因为接入通信节点不产生控制信号。对于接入大规模处理能力基带的用户设备,其接收到的控制信号和业务信号都来自于大规模处理能力基带。总之,各个接入通信节点为用户业务发送和接收业务数据,大规模处理能力基带也可直接提供数据业务服务,即用户设备可根据当前网络状态(信道状况、相关基站负载状况)接入大规模处理能力基带或接入通信节点,从而动态、自适应地选择接入通信节点提供的本地业务,或者由大规模处理能力基带提供的全局业务。
该步骤中,接入通信节点与用户之间包括同步、接入、信道建立、数据传输和信道释放的所有无线通信资源的控制过程,都是依赖于大规模处理能力基带的信令控制,接入通信节点仅为用户提供业务数据的传输通路,即接入通信节点不产生控制信号,只是转发控制信号。
步骤3,网络正常运营与通信性能参数的动态自适应:在用户与其接入通信节点通信过程中,由大规模处理能力基带承担无线信号的基带处理操作;且在业务数据量发生变化和处理负荷过重时,大规模处理能力基带自适应地进行资源分配:将部分基带信息转交云计算服务器进行处理;当覆盖范围发生变化时,大规模处理能力基带自适应地执行接入通信节点的射频功率分配。
该步骤中,若接入通信节点配置多天线时,这些天线的自适应波束赋形直接由用户设备所接入的通信节点操作完成,也能够不交由大规模处理能力基带集中控制。另外,不同接入通信节点覆盖下的用户设备共享相同的无线资源,采用协同空域干扰控制,以减少无线传输干扰。
不同接入通信节点覆盖下的用户设备共享相同的无线资源,是指在同一个大规模处理能力基带区中,采用完全频率复用的方式组网;也就是属于同一无线通信系统的接入通信节点使用的无线频段资源相同。而各个接入通信节点之间采用大规模协同空域干扰控制,以减少无线传输干扰,是指在大规模处理能力基带的集中调配与控制下,每个接入通信节点与用户设备间的下行链路采用多接入节点联合处理的方式进行通信。因为接入通信节点采用多天线配置,相邻的接入通信节点利用联合传输或预编码技术,同时且联合地向位于两个或多个接入通信节点覆盖范围边缘的用户传输信号,这样就将非服务接入节点的干扰信号转化为有用信号增益。
大规模处理能力基带还配置有其下属各个接入通信节点的邻区关系列表,每个接入通信节点都将其边缘用户上报的干扰水平信息发送给与其连接的大规模处理能力基带,由该大规模处理能力基带进行集中分析后,得到应参与协同空域干扰控制的接入通信节点列表和边缘用户列表的决策;再由大规模处理能力基带下发决通知给列表中的所有接入通信节点,以引导其对于列表中的边缘用户进行下行链路的多接入节点联合处理,从而通过接入通信节点之间信号的协调来抑制小区间干扰强度,同时改善无线覆盖、增加系统吞吐量。
该步骤中,大规模处理能力基带自适应地进行资源分配,是在业务数据量较多的时段(如白天和傍晚),大规模处理能力基带根据业务量的变化对其下属各个接入通信节点和自身范围内进行无线资源的统一分配。因大规模处理能力基带具有软件定义的计算功能,能够将与其连接的接入通信节点的无线资源池化,突破不同接入通信节点之间无线资源的壁垒,实现统一管理和分配:当接入某个接入通信节点或大规模处理能力基带的用户设备增多,业务量需求增加时,大规模处理能力基带为其分配更多的无线资源;反之亦然。
大规模处理能力基带自适应进行功率分配,是指在业务数据量较低的时段(如午夜和凌晨),或者因用户设备基于时间的固定行为模式导致某处接入通信节点的负载很低时,大规模处理能力基带关闭该接入通信节点,以节省能源;同时,让其他接入通信节点调整其覆盖区域,使得大规模处理能力基带区中不产生覆盖空洞;也就是在不同接入通信节点之间发生覆盖范围变化时,大规模处理能力基带对其下属接入通信节点统一分配其发射功率,以使既能够满足节省网络能耗的要求,又不产生覆盖空洞、越区覆盖或导频污染的各种覆盖问题。
以上所述仅为本发明的实施例而已,并不用以限制本发明,凡在本发明的精神和原则之内,所做的任何修改、等同替换、改进等,均应包含在本发明保护的范围之内。

Claims (10)

1.一种基于大规模处理能力基带和业务自适应组网方法,其特征在于:将各种接入通信节点接入具有大规模处理能力基带进行集中处理和管控,形成三级网络架构:云计算服务器、大规模处理能力基带和接入通信节点;其中,所述大规模处理能力基带是聚集多个传统基站的无线资源、具有射频发射装置和基带处理装置的基站,其采用控制信号和业务数据相分离的方法进行通信,具有支持异构多模通信和软件定义计算能力的功能,并根据业务变化和用户分布将部分基带信号处理和资源管控功能转交由云计算服务器处理,以便利用云计算能力提高自身的数据处理和管控能力;在集中式网络架构集中可控的特点基础上,大规模处理能力基带根据业务的潮汐效应,为其从属的各种接入通信节点动态配置资源和功率,实现业务的自适应覆盖和功率的自动控制,提高网络能效;同时,采用在不同接入通信节点覆盖下无线资源共享方式,实现大规模协同空域干扰控制,以及扇区间的业务均衡和资源虚拟复用,减少无线传输干扰,提升系统性能;所述方法包括下列操作步骤:
(1)部署站点:根据地形地貌、业务特征和用户分布特性,把待无线覆盖的区域划分为多个大规模处理能力基带区,再基于覆盖区域的业务需求和大规模处理能力基带功能,确定在每个覆盖区域部署大规模处理能力基带的位置和数量;完成部署后,大规模处理能力基带负责基站信号处理和资源管理,大规模处理能力基带区中的接入通信节点通过光纤与大规模处理能力基带通信并接入到云计算服务器;
(2)设备上电运行与用户接入:因控制信号和业务信号的发送功率存在差异,大规模处理能力基带和接入通信节点采用控制和业务相分离方法进行通信:大规模处理能力基带区内的公共广播控制信号由该大规模处理能力基带统一配置发射功率,能够经由其直接连接与控制的接入通信节点执行较大的功率广播发送,而业务数据则经由其他接入通信节点采用较小的功率发送给用户设备;大规模处理能力基带的控制信号也能够经由其他接入通信节点以较小的功率转发给用户,用户设备根据当前网络状态选择接入与大规模处理能力基带直接连接与控制的接入通信节点或其他接入通信节点;与大规模处理能力基带直接连接与控制的接入通信节点的发射功率较大,覆盖范围和传统的宏基站相当,具有业务处理和控制信息处理功能;其他接入通信节点的发射功率较低,覆盖范围和传统的皮基站或者家庭基站相类似,也不进行业务和控制信息处理,只具有转发功能;
(3)网络正常运营与通信性能参数的动态自适应:在用户与其接入通信节点通信过程中,由大规模处理能力基带承担无线信号的基带处理操作;且在业务数据量发生变化和处理负荷过重时,大规模处理能力基带自适应地进行资源分配:将部分基带信息转交云计算服务器进行处理;当覆盖范围发生变化时,大规模处理能力基带自适应地执行接入通信节点的射频功率分配。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于:所述大规模处理能力基带区是由大规模处理能力基带提供无线通信服务的区域,该区域中设有:一个或多个大规模处理能力基带,多个接入通信节点,这些接入通信节点是射频远端单元,或者是分层异构通信节点;每个大规模处理能力基带区提供的无线通信业务和覆盖特性各不相同,且将除去大规模处理能力基带以外的其他网元节点都称为接入通信节点;所述接入通信节点接入大规模处理能力基带是接入通信节点向大规模处理能力基带上报其自身包括物理小区标识、发射功率、负载能力的各种通信参数,使之成为大规模处理能力基带的下属通信节点,并在大规模处理能力基带的控制信号的辅助下为用户提供服务。
3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于:所述步骤(1)中,当某个覆盖区域中的业务量超过单个大规模处理能力基带的承载能力时,采用增设大规模处理能力基带数量的方法来满足服务要求。
4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于:所述步骤(2)中,接入通信节点与用户之间包括同步、接入、信道建立、数据传输和信道释放的所有无线通信资源的控制过程,都是依赖于大规模处理能力基带的信令控制,接入通信节点仅为用户提供业务数据的传输通路,接入通信节点不产生控制信号,只是转发控制信号。
5.根据权利要求1所述的方法,其特征在于:所述步骤(2)中,当前网络状态包括:用户设备和通信接入节点之间的传输信道状态、大规模处理能力基带和接入通信节点之间的传输信道状况,以及候选接入节点的负载状况;在控制和业务相分离的通信方式下,对于接入射频远端单元或者分层异构通信节点,即接入通信节点的用户设备,其接收的业务数据都是来自于为其提供服务的接入通信节点,其接收的控制信号直接来自大规模处理能力基带,或者来自大规模处理能力基带、但经由接入通信节点转发;对于接入大规模处理能力基带的用户设备,其接收到的控制信号和业务信号都来自于大规模处理能力基带。
6.根据权利要求1所述的方法,其特征在于:所述大规模处理能力基带下接入的大接入通信节点是大规模处理能力基带自身所配置的射频发射装置和基带处理装置,能够向用户设备发射无线信号,提供业务数据和/或控制信令;所述大规模处理能力基带下接入的小接入通信节点是与大规模处理能力基带相连接并接受其统一控制的、位于LTE网内或网间的其余异构接入通信节点。
7.根据权利要求1所述的方法,其特征在于:所述步骤(3)中,若接入通信节点配置多天线时,这些天线的自适应波束赋形直接由用户设备所接入的通信节点操作完成,也能不交由大规模处理能力基带集中控制;另外,不同接入通信节点覆盖下的用户设备共享相同的无线资源,采用协同空域干扰控制,以减少无线传输干扰。
8.根据权利要求1所述的方法,其特征在于:所述大规模处理能力基带自适应地进行资源分配,是在业务数据量较多的时段,大规模处理能力基带根据业务量的变化对其下属各个接入通信节点和自身范围内进行无线资源的统一分配;因大规模处理能力基带具有软件定义的计算功能,能够将与其连接的接入通信节点的无线资源池化,突破不同接入通信节点之间无线资源的壁垒,实现统一管理和分配:当接入某个接入通信节点或大规模处理能力基带的用户设备增多,业务量需求增加时,大规模处理能力基带为其分配更多的无线资源。
9.根据权利要求1所述的方法,其特征在于:所述大规模处理能力基带自适应进行功率分配,是指在业务数据量较低的时段,或者因用户设备基于时间的固定行为模式导致某处接入通信节点的负载很低时,大规模处理能力基带关闭该接入通信节点,以节省能源;同时,让其他接入通信节点调整其覆盖区域,使得大规模处理能力基带区中不产生覆盖空洞;也就是在不同接入通信节点之间发生覆盖范围变化时,大规模处理能力基带对其下属接入通信节点统一分配其发射功率,以使既能够满足节省网络能耗的要求,又不产生覆盖空洞、越区覆盖或导频污染的各种覆盖问题。
10.根据权利要求1所述的方法,其特征在于:所述异构多模通信中的异构是大规模处理能力基带能够与各种任意的异构分层通信节点设备实现互联互通,多模是大规模处理能力基带能够融合多种通信制式,包括:无线局域网(WLAN),三种3G通信制式,两种2G通信制式,以及长期演进(LTE)系统,所述三种3G通信制式为欧洲的WCDMA、美国的CDMA2000和中国的TD-SCDMA,所述两种2G通信制式为GSM和窄带CDMA,乃至在未来进一步支持可见光通信与微波通信制式;所述具有软件定义计算能力是将与大规模处理能力基带连接的接入通信节点的无线资源池化,突破不同接入通信节点之间无线资源的壁垒,进而实现统一管理,提高整体资源的利用率。
CN201310336803.XA 2013-08-05 2013-08-05 基于大规模处理能力基带和业务自适应的组网方法 Active CN103401929B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201310336803.XA CN103401929B (zh) 2013-08-05 2013-08-05 基于大规模处理能力基带和业务自适应的组网方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201310336803.XA CN103401929B (zh) 2013-08-05 2013-08-05 基于大规模处理能力基带和业务自适应的组网方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN103401929A CN103401929A (zh) 2013-11-20
CN103401929B true CN103401929B (zh) 2016-08-10

Family

ID=49565452

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201310336803.XA Active CN103401929B (zh) 2013-08-05 2013-08-05 基于大规模处理能力基带和业务自适应的组网方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN103401929B (zh)

Families Citing this family (12)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN104684099B (zh) * 2013-11-28 2018-05-22 中国科学院声学研究所 一种基于基带集中处理架构的动态资源分配方法及系统
CN103841647B (zh) * 2014-03-07 2017-04-12 北京邮电大学 基于基站资源池的多粒度可伸缩封装装置和方法
CN104918328B (zh) * 2014-03-12 2019-01-18 华为技术有限公司 一种资源分配方法及基站控制器
CN105025562B (zh) * 2014-04-30 2018-09-14 中国电信股份有限公司 调整小区发射功率的方法、装置与系统
CN104053163B (zh) * 2014-06-24 2017-11-03 无锡北邮感知技术产业研究院有限公司 一种基于计算处理的异构无线网络的组网方法
CN104796918B (zh) * 2015-03-17 2018-09-28 无锡北邮感知技术产业研究院有限公司 无线通信组网的方法
CN104822181B (zh) * 2015-04-30 2018-09-07 北京邮电大学 一种无线资源调度方法
US9876585B2 (en) 2015-07-03 2018-01-23 Huawei Technologies Co., Ltd. Method and system for partitioning signal processing chains in a communication network
CN106358211B (zh) * 2016-11-07 2019-08-02 北京邮电大学 一种异构网络的通信架构及通信方法
EP3935787A1 (en) 2019-03-07 2022-01-12 Telefonaktiebolaget LM Ericsson (publ) Method, control unit and network node for configuration in a wireless communication system
CN110213716B (zh) * 2019-05-20 2020-05-12 北京邮电大学 一种基于雾无线接入网络的车联组网方法
CN111929646A (zh) * 2020-08-14 2020-11-13 中国地质大学(北京) 波束扫描探地雷达系统及智能波束扫描探测方法

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
EP1883167A1 (en) * 2006-07-26 2008-01-30 Huawei Technologies Co., Ltd. A system and method for power control, and a remote radio unit
CN102186181A (zh) * 2011-04-14 2011-09-14 北京邮电大学 一种基于g-ran的新型无线接入网络方法及系统
CN103190175A (zh) * 2010-11-05 2013-07-03 株式会社日立制作所 无线通信系统、基站及无线通信方法

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
EP1883167A1 (en) * 2006-07-26 2008-01-30 Huawei Technologies Co., Ltd. A system and method for power control, and a remote radio unit
CN103190175A (zh) * 2010-11-05 2013-07-03 株式会社日立制作所 无线通信系统、基站及无线通信方法
CN102186181A (zh) * 2011-04-14 2011-09-14 北京邮电大学 一种基于g-ran的新型无线接入网络方法及系统

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
基于虚拟小区的分层异构无线组网方案;李玥等;《电信科学》;20130115;全文 *

Also Published As

Publication number Publication date
CN103401929A (zh) 2013-11-20

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN103401929B (zh) 基于大规模处理能力基带和业务自适应的组网方法
CN104796918B (zh) 无线通信组网的方法
CN104053163B (zh) 一种基于计算处理的异构无线网络的组网方法
Ran et al. Balancing backhaul load in heterogeneous cloud radio access networks
Yang et al. Advanced spectrum sharing in 5G cognitive heterogeneous networks
Peng et al. System architecture and key technologies for 5G heterogeneous cloud radio access networks
CN101895940B (zh) 主服务小区和协作小区之间资源分配的方法
CN100589666C (zh) 蜂窝系统中基于动态小区组的分级式无线资源管理方法
Li et al. Green heterogeneous cloud radio access networks: Potential techniques, performance trade-offs, and challenges
CN102186181A (zh) 一种基于g-ran的新型无线接入网络方法及系统
CN102625322A (zh) 多制式智能可配的无线网络优化的实现方法
CN102884861A (zh) 用于协助/协调家庭内通信的方法和装置
CN103442369A (zh) 一种广域覆盖场景下的灵活组网方法
CN103338504A (zh) 无线局域网中多个ap信道及功率的联合自配置方法
CN105916198B (zh) 一种异构网络中基于能效公平的资源分配和功率控制方法
CN105451271A (zh) 一种资源管理方法及装置
CN103199975B (zh) 一种分布式载波聚合多室内联合基站系统
CN105471488B (zh) 一种多小区波束形成方法和装置
CN102131200A (zh) 用于家庭式基站干扰协调的网络系统及其干扰协调方法
Li et al. Energy-efficient resource sharing scheme with out-band D2D relay-aided communications in C-RAN-based underlay cellular networks
CN106130608B (zh) 一种基于双层云处理的异构网络融合架构及其数据传输方法
CN103826306A (zh) 一种高密集无线网络中基于博弈的下行动态干扰协调方法
Nishiuchi et al. Performance evaluation of 5G mmWave edge cloud with prefetching algorithm-invited paper
Wang et al. Traffic-aware graph-based dynamic frequency reuse for heterogeneous Cloud-RAN
Yang et al. Resource allocation for hybrid visible light communications (VLC)-WiFi networks

Legal Events

Date Code Title Description
C06 Publication
PB01 Publication
C10 Entry into substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
C14 Grant of patent or utility model
GR01 Patent grant