CN105636119A - 基于能量效率和流量负载的联合优化微微基站休眠方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于能量效率和流量负载的联合优化微微基站休眠方法，在多层异构网中，根据能量效率和流量负载对基站性能的影响，定义基站效用函数，再依据不同类型基站性能对网络系统性能的影响，定义网络系统性能函数。利用定义的函数估计休眠某个微微基站对整个网络系统性能是提升还是降低，若系统性能提升则休眠此微微基站，反之则保持此微微基站开启。采用本发明在休眠微微基站时，根据微微基站所处位置的不同，休眠的难度也会不同，从而合理的休眠微微基站。同时，采用本发明可以减少能耗的同时不会出现单个基站过载，保持网络系统性能处于良好的状态。

Description

基于能量效率和流量负载的联合优化微微基站休眠方法

技术领域

本发明属于无线通信网络中的网络技术领域，涉及一种微微基站休眠方法，具体涉及一种基于能量效率和流量负载的联合优化微微基站休眠方法。

背景技术

异构网中的能量效率是绿色通信的一个重要组成部分。当前在移动通信中，超过80％的能量是在无线接入网络中被消耗的，特别是基站。当前的异构网主要由宏基站、微基站和微微基站组成。通过密集部署低功率的微微基站，不仅提高了系统的能量效率，还可卸载宏基站的部分流量到微微基站中，达到网络负载均衡。在小区边缘部署微微基站可以有效解决宏基站在这些位置覆盖不足的问题。但是，由于网络流量的时空分布差异性大，在网络流量较低时，会使很多微微基站处于空闲或极度轻载状态，造成大量的能源浪费。因此，合理休眠一些不必要的微微基站可以有效的降低能耗，提高网络能量效率，有利于节能减排。

当前已有很多关于异构网微微基站休眠的方法，但是这些方法只注重网络能量效率的提高，而忽视了对网络负载的控制，特别是对宏基站的负载控制。这类方法主要使用阈值控制的方法，对负载低于设定阈值的微微基站进行休眠处理。这种方法实现简单，但是由于微微基站部署的位置不同，相互之间具有差异性，以同一个阈值判定是不合适的；此外，在微微基站休眠过程中，相应会有一些用户切换到宏基站中，这种方法会使宏基站始终处于很高的负载状态，使宏基站网络的阻塞现象严重，同时也不利于网络负载的均衡。

发明内容

本发明的目的在于克服上述现有技术的缺点，提供了一种基于能量效率和流量负载的联合优化微微基站休眠方法，该方法考虑微微基站部署位置的不同结合网络能量效率及流量负载实现微微基站的休眠控制。

为达到上述目的，本发明所述的基于能量效率和流量负载的联合优化微微基站休眠方法包括以下步骤：

1)设置触发微微基站休眠算法的负载阈值θ，然后根据基站类型的不同设置系统性能函数；

2)计算当前状态系统性能函数值ψ1，再输入当前微微基站中的最小负载；

3)判断当前微微基站中的最小负载是否小于负载阈值θ，若当前微微基站中的最小负载小于负载阈值θ，则依次输入该微微基站中的用户，然后判断输入的用户是否在Microcell的覆盖范围内，若用户不在Microcell的覆盖范围内，则将用户预切换至Macrocell；若用户在Microcell的覆盖范围内，则分别计算将用户预切换至Microcell和Macrocell后，Microcell获得的性能增益Δmi及Macrocell获得的性能增益Δma；

4)比较Microcell获得的性能增益Δmi及Macrocell获得的性能增益Δma，若Microcell获得的性能增益Δmi大于等于Macrocell获得的性能增益Δma，则将该用户预切换到Microcell；若Microcell获得的性能增益Δmi小于Macrocell获得的性能增益Δma，则将该用户预切换到Macrocell；

5)计算关闭该微微基站后，系统性能函数值ψ2，若ψ2≥ψ1，关闭该微微基站，并将微微基站中的各个用户按照预切换的结果切换至Microcell及Macrocell中；若ψ2<ψ1，则不关闭该微微基站；

6)重复步骤2)、3)、4)及5)，直至遍历所有负载小于阈值的微微基站为止。

步骤1)中根据基站类型的不同设置系统性能函数的具体操作为：

设基站能量效率EE_j为：

设基站流量负载TL_j为：

其中，R_j为基站j为其服务的用户提供的总速率，P_j为LTE基站j的线性功率消耗，N_ant,j为基站j的天线数，P_sleep,j为基站j的休眠功率；

根据基站能量效率EE_j及基站流量负载TL_j对网络的不同影响，设基站效用函数为：

其中，为归一化后的基站能量效率，a_j,1和a_j,2分别为能量效率和流量负载的权值，a_j,1＞0,a_j,2＞0,a_j,1+a_j,2＝1；

构造网络系统性能函数：

其中b₁，b₂，b₃分别为宏基站、微基站和微微基站对网络性能贡献的权值，b₁＞b₂＞b₃＞0,b₁+b₂+b₃＝1。

由宏基站(Macrocell)、微基站(Microcell)及微微基站(Picocell)组建多层异构网络场景，设多层异构网络中所有基站组成的集合B＝{1,…,N_B},每个基站服务的用户数则用户i在基站j中的信干噪比SINR_i,j的表达式为：

${\mathrm{SINR}}_{i,j}=\frac{P_j^b{H}_{i,j}}{\underset{k\&Element;B\backslash \left\{j\right\}}{\&Sigma;}{P}_k^b{H}_{i,k}+{\mathrm{\&Delta;fN}}_0}---\left(1\right)$

其中，为基站j上每个RB的发射功率，H_i,j为用户i与基站j之间的信道功率增益，Δf为单个RB的带宽，N₀为噪声功率谱，由香农公式得用户i从基站j上的单个RB上可以获得的速率c_i,j为：

c_i,j＝log₂(1+SINR_i,j)(2)

用户i从基站j获得的RB数n_i,j的表达式为:

其中，QoS_rate_i为用户i要求的最低QoS保证速率，由式(2)及式(3)得用户i从基站j获得的速率r_i,j为：

r_i,j＝c_i,j*n_i,j(4)。

基站j为其服务的用户提供的总速率R_j的表达式为：

$R_j=\underset{i=1}{\overset{U_j}{\&Sigma;}}{r}_{i,j}---\left(5\right)$

整个网络提供的总速率R为：

$R=\underset{j=1}{\overset{N_B}{\&Sigma;}}{R}_j---\left(6\right).$

LTE基站j的线性功率消耗P_j为：

$P_j=\left\{\begin{array}{cc}{N}_{ant,j}(P_{0,j}+{\mathrm{\&Delta;}}_j{P}_{tx,j}),& 0<P_{tx,j}\&le;P_{max,j}\\ N_{ant,j}{P}_{sleep,j},& P_{tx,j}=0\end{array}\right.---\left(7\right)$

其中，N_ant,j为基站j的天线数，P_0,j为基站j工作的最小功率，P_max,j为基站j天线最大辐射功率，Δ_j为斜率因子，P_sleep,j为基站j的休眠功率。

网络系统消耗总功率P_total为：

P_total＝QP_macro+MP_micro+(N-S)P_pico+SP_sleep(8)

其中，Q,M,N分别为异构网中部署的宏基站个数、微基站个数和微微基站的个数，S为进入休眠状态的微微基站个数，P_macro，P_micro，P_pico分别为宏基站工作时的功率消耗、微基站工作时的功率消耗、以及微微基站工作时的功率消耗，P_sleep为微微基站的休眠功率。

本发明具有以下有益效果：

本发明所述的基于能量效率和流量负载的联合优化微微基站休眠方法在具体操作时，设置系统性能函数及触发微微基站休眠算法的负载阈值θ，其中，设置的负载阈值θ的目的仅为缩小进入休眠决策中的微微基站数目，降低计算量，对系统性能影响较为有限。另外，通过微微基站关闭前后系统性能函数值来判断是否关闭当前微微基站；当基站负载过高时，基站性能降低，则不会接收从微微基站切换进入的用户，避免基站过载，保证基站性能处于良好状态及用户速率，避免造成用户掉话，同时在设置系统性能函数时考虑微微基站所处的不同位置，从而实现对微微基站休眠的优化控制，操作简单，并且系统的总体性能较好，具有广阔的推广空间。

附图说明

图1为本发明的流程图；

图2为图1中A处的流程图；

图3本发明的系统图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明做进一步详细描述：

参考图1、图2及图3，本发明所述的基于能量效率和流量负载的联合优化微微基站休眠方法包括以下步骤：

1)设置触发微微基站休眠算法的负载阈值θ，然后根据基站类型的不同设置系统性能函数；

2)计算当前状态系统性能函数值ψ1，再输入当前微微基站中的最小负载；

3)判断当前微微基站中的最小负载是否小于负载阈值θ，若当前微微基站中的最小负载小于负载阈值θ，则依次输入该微微基站中的用户，然后判断输入的用户是否在Microcell的覆盖范围内，若用户不在Microcell的覆盖范围内，则将用户预切换至Macrocell；若用户在Microcell的覆盖范围内，则分别计算将用户预切换至Microcell和Macrocell后，Microcell获得的性能增益Δmi及Macrocell获得的性能增益Δma；

4)比较Microcell获得的性能增益Δmi及Macrocell获得的性能增益Δma，当Microcell获得的性能增益Δmi大于等于Macrocell获得的性能增益Δma时，则将该用户预切换到Microcell；当Microcell获得的性能增益Δmi小于Macrocell获得的性能增益Δma时，则将该用户预切换到Macrocell；

5)计算关闭该微微基站后，系统性能函数值ψ2，若ψ2≥ψ1，关闭该微微基站，并将微微基站中的各个用户按照预切换的结果切换至Microcell及Macrocell中；若ψ2<ψ1，则不关闭该微微基站；

6)重复步骤2)、3)、4)及5)，直至遍历所有负载小于阈值的微微基站为止。

步骤1)中设置根据基站类型的不同设置系统性能函数的具体过程为：

由宏基站(Macrocell)、微基站(Microcell)及微微基站(Picocell)组建多层异构网络场景，设多层异构网络中所有基站组成的集合B＝{1,…,N_B},每个基站服务的用户数则用户i在基站j中的信干噪比SINR_i,j的表达式为：

${\mathrm{SINR}}_{i,j}=\frac{P_j^b{H}_{i,j}}{\underset{k\&Element;B\backslash \left\{j\right\}}{\&Sigma;}{P}_k^b{H}_{i,k}+{\mathrm{\&Delta;fN}}_0}---\left(1\right)$

其中，为基站j上每个RB的发射功率，H_i,j为用户i与基站j之间的信道功率增益，Δf为单个RB的带宽，N₀为噪声功率谱，由香农公式得用户i从基站j上的单个RB上可以获得的速率c_i,j为：

c_i,j＝log₂(1+SINR_i,j)(2)

用户i从基站j获得的RB数n_i,j表示为:

其中，QoS_rate_i为用户i要求的最低QoS保证速率，由式(2)及式(3)得用户i从基站j获得的速率r_i,j为:

r_i,j＝c_i,j*n_i,j(4)

基站j为其服务的用户提供的总速率R_j的表达式为：

$R_j=\underset{i=1}{\overset{U_j}{\&Sigma;}}{r}_{i,j}---\left(5\right)$

整个网络提供的总速率R为：

$R=\underset{j=1}{\overset{N_B}{\&Sigma;}}{R}_j---\left(6\right)$

LTE基站j的线性功率消耗P_j为：

$P_j=\left\{\begin{array}{cc}{N}_{ant,j}(P_{0,j}+{\mathrm{\&Delta;}}_j{P}_{tx,j}),& 0<P_{tx,j}\&le;P_{max,j}\\ N_{ant,j}{P}_{sleep,j},& P_{tx,j}=0\end{array}\right.---\left(7\right)$

其中，N_ant,j为基站j的天线数，P_0,j为基站j工作的最小功率，P_max,j为基站j天线最大辐射功率，Δ_j为斜率因子，P_sleep,j为基站j的休眠功率；

网络系统消耗总功率P_total为：

P_total＝QP_macro+MP_micro+(N-S)P_pico+SP_sleep(8)

其中，Q,M,N分别为异构网中部署的宏基站个数、微基站个数和微微基站的个数，S为进入休眠状态的微微基站个数，P_macro，P_micro，P_pico分别为宏基站工作时的功率消耗、微基站工作时的功率消耗、以及微微基站工作时的功率消耗，P_sleep为微微基站的休眠功率。

设基站能量效率EE_j为：

设基站流量负载TL_j为：

根据基站能量效率EE_j及基站流量负载TL_j对网络的不同影响，设基站效用函数为：

其中，为归一化后的基站能量效率，a_j,1和a_j,2分别为能量效率和流量负载的权值，a_j,1＞0,a_j,2＞0,a_j,1+a_j,2＝1；

构造系统性能函数：

其中b₁，b₂，b₃分别为宏基站、微基站和微微基站对网络性能贡献的权值，b₁＞b₂＞b₃＞0,b₁+b₂+b₃＝1。

Claims (6)

1.一种基于能量效率和流量负载的联合优化微微基站休眠方法，其特征在于，包括以下步骤：

1)设置触发微微基站休眠算法的负载阈值θ，然后根据基站类型的不同设置系统性能函数；

2)计算当前状态系统性能函数值ψ1，再输入当前微微基站中的最小负载；

3)判断当前微微基站中的最小负载是否小于负载阈值θ，若当前微微基站中的最小负载小于负载阈值θ，则依次输入该微微基站中的用户，然后判断输入的用户是否在Microcell的覆盖范围内，若用户不在Microcell的覆盖范围内，则将用户预切换至Macrocell；若用户在Microcell的覆盖范围内，则分别计算将用户预切换至Microcell和Macrocell后，Microcell获得的性能增益Δmi及Macrocell获得的性能增益Δma；

4)比较Microcell获得的性能增益Δmi及Macrocell获得的性能增益Δma，若Microcell获得的性能增益Δmi大于等于Macrocell获得的性能增益Δma，则将该用户预切换到Microcell；若Microcell获得的性能增益Δmi小于Macrocell获得的性能增益Δma，则将该用户预切换到Macrocell；

5)计算关闭该微微基站后，系统性能函数值ψ2，若ψ2≥ψ1，关闭该微微基站，并将微微基站中的各个用户按照预切换的结果切换至Microcell及Macrocell中；若ψ2<ψ1，则不关闭该微微基站；

6)重复步骤2)、3)、4)及5)，直至遍历所有负载小于阈值的微微基站为止。

2.根据权利要求1所述的基于能量效率和流量负载的联合优化微微基站休眠方法，其特征在于，步骤1)中设置系统性能函数的具体操作为：

设基站能量效率EE_j为：

设基站流量负载TL_j为：

其中，R_j为基站j为其服务的用户提供的总速率，P_j为LTE基站j的线性功率消耗，N_ant,j为基站j的天线数，P_sleep,j为基站j的休眠功率；

根据基站能量效率EE_j及基站流量负载TL_j对网络的不同影响，设基站效用函数为：

其中，为归一化后的基站能量效率，a_j,1和a_j,2分别为能量效率和流量负载的权值，a_j,1＞0,a_j,2＞0,a_j,1+a_j,2＝1；

构造网络系统性能函数：

其中b₁，b₂，b₃分别为宏基站、微基站和微微基站对网络性能贡献的权值，b₁＞b₂＞b₃＞0,b₁+b₂+b₃＝1。

3.根据权利要求2所述的基于能量效率和流量负载的联合优化微微基站休眠方法，其特征在于，

由宏基站(Macrocell)、微基站(Microcell)及微微基站(Picocell)组建多层异构网络场景，设多层异构网络中所有基站组成的集合B＝{1,…,N_B},每个基站服务的用户数则用户i在基站j中的信干噪比SINR_i,j的表达式为：

${\mathrm{SINR}}_{i,j}=\frac{P_j^b{H}_{i,j}}{\underset{k\&Element;B\backslash \left\{j\right\}}{\&Sigma;}{P}_k^b{H}_{i,k}+{\mathrm{\&Delta;fN}}_0}---\left(1\right)$

其中，为基站j上每个RB的发射功率，H_i,j为用户i与基站j之间的信道功率增益，Δf为单个RB的带宽，N₀为噪声功率谱，由香农公式得用户i从基站j上的单个RB上可以获得的速率c_i,j为：

c_i,j＝log₂(1+SINR_i,j)(2)

用户i从基站j获得的RB数n_i,j的表达式为：

其中，QoS_rate_i为用户i要求的最低QoS保证速率，由式(2)及式(3)得用户i从基站j获得的速率r_i,j为：

r_i,j＝c_i,j*n_i,j(4)。

4.根据权利要求3所述的基于能量效率和流量负载的联合优化微微基站休眠方法，其特征在于，基站j为其服务的用户提供的总速率R_j的表达式为：

$R_j=\underset{i=1}{\overset{U_j}{\&Sigma;}}{r}_{i,j}---\left(5\right)$

整个网络提供的总速率R为：

$R=\underset{j=1}{\overset{N_B}{\&Sigma;}}{R}_j---\left(6\right).$

5.根据权利要求4所述的基于能量效率和流量负载的联合优化微微基站休眠方法，其特征在于，LTE基站j的线性功率消耗P_j为：

$P_j=\left\{\begin{array}{cc}{N}_{ant,j}(P_{0,j}+{\mathrm{\&Delta;}}_j{P}_{tx,j}),& 0<P_{tx,j}\&le;P_{max,j}\\ N_{ant,j}{P}_{sleep,j},& P_{tx,j}=0\end{array}\right.---\left(7\right)$

其中，N_ant,j为基站j的天线数，P_0,j为基站j工作的最小功率，P_max,j为基站j天线最大辐射功率，Δ_j为斜率因子，P_sleep,j为基站j的休眠功率。

6.根据权利要求5所述的基于能量效率和流量负载的联合优化微微基站休眠方法，其特征在于，网络系统消耗总功率P_total为：

P_total＝QP_macro+MP_micro+(N-S)P_pico+SP_sleep(8)

其中，Q,M,N分别为异构网中部署的宏基站个数、微基站个数和微微基站的个数，S为进入休眠状态的微微基站个数，P_macro，P_micro，P_pico分别为宏基站工作时的功率消耗、微基站工作时的功率消耗、以及微微基站工作时的功率消耗，P_sleep为微微基站的休眠功率。