CN106068662B - 用于设备至设备发现信号传输的负载控制系统 - Google Patents

Abstract

各种通信系统都可以从负载控制获益。例如，采用设备至设备发现信号传输的系统可以从这样的负载控制获益。一种方法可以包括根据期望的或允许的传输概率确定用户设备的第一类别。该方法还可以包括基于该第一类别配置传输概率。该方法可以进一步包括基于该传输概率对用户设备进行操作。

Description

用于设备至设备发现信号传输的负载控制系统

技术领域

各种通信系统都可以从负载控制获益。例如，采用设备至设备(D2D)发现信号传输的系统可以从这样的负载控制获益。

背景技术

设备至设备的接近度检测在包括3GPP RAN RP-122009和技术报告(TR)36.843的第三代合作伙伴计划(3GPP)文档中有所讨论，它们均通过引用全文而结合于此。接近度检测能够基于传送并检测发现信号的多个用户设备(UE)。在所谓的一般使用情形中，用户能够处于蜂窝网络的覆盖之下。网络被假设指定整体的发现资源池。从该池中，UE被给予来自时间和频率复用资源的资源或者以基于竞争的方式来选择该资源。为了支持空闲模式UE的设备至设备(D2D)发现，在TR 36.843中被称作类型1发现的基于竞争的方法可以是有用的。常规地假设发现信号要被广播。因此，并没有来自进行接收的UE的否定或肯定的确认。相应地，传送设备一般无法得知其发现信号是否与另一个设备的信号发生了冲突。因此，其中在冲突之后应用回退时间的简单负载控制系统无法使用。

发明内容

根据某些实施例，一种方法可以包括根据期望的或允许的传输概率确定用户设备的第一类别。该方法还可以包括基于该第一类别配置传输概率。该方法可以进一步包括基于该传输概率对用户设备进行操作。

在某些实施例中，一种方法可以包括在网络单元处接收来自用户设备的多个报告。该报告可以指示三种用户类型的相对数量。这三种类型可以是：无论多个用户设备的传输概率的平均概率如何，用户设备都以最低水平进行操作；用户设备将传输调节为平均概率；以及无论平均概率如何，用户设备都以最高水平进行操作。该方法还可以包括基于该相对数量调节网络资源。

根据某些实施例，一种装置可以包括至少一个处理器和至少一个包括计算机程序代码的存储器。该至少一个存储器和计算机程序代码能够被配置为利用该至少一个处理器而使得该装置至少根据期望的或允许的传输概率确定用户设备的第一类别。该至少一个存储器和计算机程序代码还能够被配置为利用该至少一个处理器而使得该装置至少基于该第一类别配置传输概率。该至少一个存储器和计算机程序代码能够进一步被配置为利用该至少一个处理器而使得该装置至少基于该传输概率对用户设备进行操作。

根据某些实施例，一种装置可以包括至少一个处理器和至少一个包括计算机程序代码的存储器。该至少一个存储器和计算机程序代码能够被配置为利用该至少一个处理器而使得该装置至少在网络单元处接收来自用户设备的多个报告。该报告可以指示三种用户类型的相对数量。这三种类型可以是：无论多个用户设备的传输概率的平均概率如何，用户设备都以最低水平进行操作；用户设备将传输调节为平均概率；以及无论平均概率如何，用户设备都以最高水平进行操作。该至少一个存储器和计算机程序代码还能够被配置为利用该至少一个处理器而使得该装置至少基于该相对数量调节网络资源。

根据某些实施例，一种装置可以包括用于根据期望的或允许的传输概率确定用户设备的第一类别的部件。该装置还可以包括用于基于该第一类别配置传输概率的部件。该装置可以进一步包括用于基于该传输概率对用户设备进行操作的部件。

根据某些实施例，一种装置可以包括用于在网络单元处接收来自用户设备的多个报告的部件。该报告可以指示三种用户类型的相对数量。这三种类型可以是：无论多个用户设备的传输概率的平均概率如何，用户设备都以最低水平进行操作；用户设备将传输调节为平均概率；以及无论平均概率如何，用户设备都以最高水平进行操作。该装置还可以包括用于基于该相对数量调节网络资源的部件。

根据某些实施例，一种非瞬态计算机可读介质能够被编码有指令，该指令在硬件中被执行时实施一种过程。该过程能够包括以上所描述的任意方法。

在某些实施例中，一种计算机程序产品能够对用于执行过程的指令进行编码。该过程能够包括以上所描述的任意方法。

附图说明

为了正确理解本发明，应当对附图加以参考，其中：

图1A图示了20个UE的情况下随时间的传输概率。

图1B图示了40个UE的情况下随时间的传输概率。

图1C图示了100个UE的情况下随时间的传输概率。

图1D图示了200个UE的情况下随时间的传输概率。

图2针对不同系统图示了作为UE数量的函数的吞吐量。

图3图示了根据某些实施例的方法。

图4图示了根据某些实施例的另一种方法。

图5图示了根据某些实施例的系统。

具体实施方式

时隙Aloha是一种特别简单的基于竞争的系统并且可以被用于类型1发现。针对广播类型的传输，最简单的实施方式可以定义每个UE维护传输(TX)概率值，而使得针对具有发现信号资源的每个子帧，UE根据其TX概率而选择进行传送。在其中UE数量与资源数量相比很大的典型条件下，理想负载可以对应于每个资源平均一个发现信号。在这种情况下，吞吐量可以是1/e≈0.37。利用较小的负载，传输可能不必要地被延迟，而如果负载超过最优值，则吞吐量会由于过多冲突而丢失。可能需要的是一种针对时隙Aloha的用于在参与发现信号传输的UE的数量随时间变化时保持最大容量的负载控制系统。

除了使得吞吐量最大化，所期望的负载控制系统的其它特征可以包括公平性和分布式实施方式，这将会允许根据负载的局部变化而适配传输概率。局部变化可以在一些地区与其它地区相比UE更为密集或者一个地区中的UE比其它地区更为活跃时出现。整体发现资源通常可以以每个小区为基础进行分配。如果UE的密度或活跃性在小区内发生变化，则即使作为整体具有小区中资源的最优平均利用率，资源也可能在一些地区利用不足而在其它地区则可能出现过载。分布式负载控制能够局部适配资源使用，例如通过减小高负载地区中的发现信号的传输功率并且在低负载地区中允许更高的传输概率。分布式实施方式例如对于D2D应用会是有用的，其能够去除不必要的网络开销。此外，设计可能需要考虑到一些UE可能想要利用异常低的TX概率进行操作或者能够被允许使用比均值更高的TX概率。例如，虽然系统的负载和公平性针对一些UE能够允许高的传输频率，但是一些UE可能限制传输频率以便节省电池。另一方面，网络可以针对一些UE允许异常高的资源利用率。某些实施例能够解决通信系统中的这些和/或其它需求。

已经对时隙Aloha的负载控制进行了研究。这样的研究中的典型系统具有从设备到接入点或基站的上行链路(UL)。在这种情况下，接收节点能够估计负载并且利用从接入点或基站到设备的下行链路中所广播的反馈信令将其控制到最优水平。这样的研究的示例可以在Mario E.Rivero-

Domingo Lara-Rodríguez和Felipe A.Cruz-Pérez的“Random access control mechanism Using Adaptive Traffic Load in ALOHA andCSMA Strategies for EDGE”，IEEE TRANSACTIONS ON VEHICULAR TECHNOLOGY,VOL.54,NO.3(2005年5月)中找到，并且作为参考文献在这里加以引用，其连同这里所引用的参考文献一起通过引用全文而结合于此。

出于至少两种原因，这样的集中式控制可能无法良好地应用于当前控制广播系统中的负载的情形。首先，可能并没有能够对系统中的负载进行观察的中央节点。演进型节点B(eNB)可能无法可靠地估计发现信号的负载，因为这些信号并非意在由eNB进行检测而是由其它UE进行检测。此外，由于发现信号的TX功率有限，eNB可能根本无法检测到来自遥远UE的发现信号。因此，集中式控制可能要求UE向中央节点报告它们所经历的负载，这会对UE和网络施加信令负担。

第二，集中式控制在期望针对负载的局部变化进行适配的情况下可能会变得非常麻烦。在这样的情况下，中央节点可能需要知晓进行报告的节点的位置并且反馈可能需要进行局部定向。

由于以上原因，可以选择分布式负载控制系统而不是集中式负载控制系统。在分布式系统中，UE将根据它们所检测到的负载对其传输概率进行适配。分布式控制系统已经在Mario Gerla、Leonard Kleinrock的“Closed loop stability controls for S-Alohasatellite communications”，Proceeding SIGCOMM’77Proceedings of the 5^thsymposium on Data communications,pages 2.10～2.19中有所研究，其通过引用全文而结合于此。

根据该研究以及类似研究，进行传送的节点能够通过观察空闲资源的数量、冲突传输的数量或吞吐量或者这些的不同组合来检测相比最优负载的偏差。所估计的偏差能够被用于将传输概率向有助于使得负载更接近于最优值的方向进行调整。为了保持资源使用的公平性，常规算法的一部分在于节点广播它们的传输概率。

该节点随后能够观察其它节点的传输概率的均值并且能够趋于将它们的传输概率朝向该概率进行调谐。如果为了调谐概率仅考虑负载估计，则UE将终止拥有非常不平均的TX概率。一些UE能够使用非常多的资源而其它则将使用很少，但是总的资源仍然能够接近于最优值。并且如果负载接近于最优值，则UE可以非常缓慢地调节TX概率，这将导致不公平的情形长时间持续。

当每个节点考虑两个误差信号——即相比最优负载的偏差以及节点相比传输概率的均值的传输概率偏差——的时候，该系统能够收敛至其中资源被不同节点等同利用同时保持最大吞吐量的状态。

-在某些实施例中，这样的具有一定程度公平性的分布式系统能够被应用于控制发现信号传输。特别地，某些实施例能够考虑到UE针对发现信号的传输可能具有不同的需求：一些UE可能满足于非常偶尔地进行传送或者可以针对某些用户允许高的资源利用率。具有高资源利用率的用户例如可以包括发布广告的餐厅所有者或店主，或者特定应用的用户。这样的灵活性在常规方法中并未被考虑，但是对于D2D使用情形会是有利的。

更具体地，在常规方法中，目标仅是给予节点对资源的等同共享。作为对比，某些实施例则提供了以节点的不同资源需求被加以考虑的方式调谐并广播TX概率值的规则。此外，某些实施例提供了负载报告以及针对与TX概率调谐系统相兼容的负载报告的触发条件。

因此，某些实施例具有各种特征。例如，某些实施例提供了根据期望的或允许的TX概率以及该概率与其它UE正在使用的TX概率的关联将UE归类为不同的类型。

此外，某些实施例针对不同类型以及UE类型的变化提供了TX概率调节和TX概率信令的规则。此外，某些实施例提供了UE类型的指示以及基于UE类型的新的负载报告。基于空置资源的数量、所检测到的发现信号或冲突的负载检测也包括在某些实施例之中。

作为示例，UE可能被划分为三种不同的类型或类别。这些类别可以提供有所改善的负载控制。为了方便，这些可以被认为是类型A、类型B和类型C。类型A的UE可以是即使在目标大于UE观察到的平均广播的TX概率的情况下也被给予该UE可能趋向于保持的目标TX概率值的UE。这可以被称为以最低水平或目标水平进行操作的类型，尽管并没有该目标水平严格地作为最低水平的要求。而且，该目标水平能够高于从其它UE所观察到的平均Tx概率。换句话说，类型A的UE可以至少要求目标概率水平，但是可能也想要以更高的概率水平进行操作。

类型B的UE能够趋向于将UE的TX概率朝向所观察到的平均TX概率进行调节。这可以被称为UE将UE的传输调节至平均概率。

类型C的UE即使在TX概率低于所观察到的均值的情况下也能够被其所满足。这能够被称为以最大水平进行操作，尽管并未要求满足数量就严格地是最大水平。换句话说，对于类型C的设备而言，利用低的概率水平进行传送对类型C设备并没有问题，即使其低于所指示的值，但是该设备可能并不想以高于该低水平的概率进行传送。

类型A或类型C的UE能够在以下条件得到满足的情况下变为类型B的UE。例如，类型A的UE能够在系统中的负载变得很低从而所观察到的平均TX概率变得大于目标概率的情况下变为类型B的UE。可替换地或除此之外，类型C的UE能够在平均所观察到的TX概率变得小于UE所满足的值的情况下变为类型B的UE。一旦UE变为类型B的UE，它们就可以表现得像类型B的UE一样，包括报告传输概率。然而，如果所观察到的平均概率变得低于目标概率，则之前的类型A的UE能够再次变为类型A的UE。同样，如果所观察的平均概率升高至之前类型C的UE的低值以上，则其能够再次变为类型C的UE。

在某些实施例中，仅类型B的UE广播UE自身的TX概率值。发现信号能够指示该信号是由类型A还是类型C的UE所传送的。可替换地，类型A和类型C的UE也可以广播TX概率信息。在这样的情况下，接收UE可能不会在类型B的UE调节其TX概率时考虑那些TX概率值。

因此，类型B的UE的TX概率能够收敛至共同值。由于类型A和类型C的UE具有不同的概率目标，所以它们的概率值并不需要被类型B的UE所考虑。

除了目标和平均的所观察的TX概率值之外，UE在调节TX概率时还能够考虑系统负载。如以下所解释的，UE例如可以从未使用资源的数量来估计负载。网络能够广播未使用资源的数量的目标值。可替换地，能够使用对应于针对例如泊松分布的业务量的最大吞吐量的值。这样的分布即使在低数量的UE的情况下也会是充分的近似。在后者的情况下，未使用资源的目标值能够直接从资源的数量获得。

可替换地，取代以使吞吐量最大化的负载为目标，系统能够被配置为定向至可能低于对应于最大吞吐量的值的某个冲突概率。由于发现信号的传输比它们的接收相比消耗更多的电池电力并且冲突意味着电池电力的浪费，所以相当低的冲突概率对于节省UE的电池而言可能是有利的并且类型B的UE的目标负载能够被设置为低于对于吞吐量而言最优的值。

可以存在定义不同类型(A、B或C)的UE在它们观察到负载偏离最优值时如何应对的可替换方式。这里，最优可以意味着关于吞吐量为最优或者关于电池电力消耗为最优，或者如可能最为典型地，意味着这些之间的某种权衡。一种方式是定义无论UE类型如何该UE都趋向于将其TX概率向着有助于使得负载与最优值的偏差最小化的方向进行改变。当该趋势与类型A和C的UE指向其目标概率的趋势相比足够强时，即使在类型A的UE过多而使得它们中的全部难以都达到目标TX概率的情况下也能够避免严重的过载。

以上系统能够在网络所分配的整体发现信号资源恒定的时间范围内控制负载的短期变化。在更长的时间范围内，网络能够调节整体资源的数量而使得UE能够获得适当的TX概率。网络的资源调节可以基于UE对资源使用的报告。UE可以发送有关UE类型——A、B或C——的相对数量的定期报告。每个UE能够在发现信号中指示该UE自身的类型。可替换地，UE能够指示所观察到的其它UE的TX概率的均值。

针对非定期报告则存在各种可能的触发条件。例如，如果类型A的UE无法达到该UE自身的目标TX概率，则可以触发非定期报告。这样的情形可以指示有过多类型A的UE存在并且在它们都以其目标概率传送的情况下会产生过多负载。可替换地，类型C的UE的相对数量可能非常高。这样的情形可以指示存在过多的发现信号资源。另一种可能的触发条件是所观察到的广播TX概率的均值超过或变为小于报告阈值。这样的情形能够分别指示存在过多或过少的资源。

以上的负载控制规则能够被收集到以下用于控制TX概率P_tx的示例性公式之中：

如果P_tx(k+1)＝P_tx(k)+C_load*(optimal_load–estimated_load(k))+C_p*(max(P_privileged_target,mean_P_tx(k)))-P_tx(k))；

如果P_tx(k+1)>P_target，P_tx(k+1)＝P_target；

UE在P_privileged_target>mean(p_tx)或P_tx(k+1)>P_target的情况下并不广播P_tx(k+1)；以及

如果mean_P_tx不可用(没有UE广播它)，则mean_P_tx(k)被P_privileged_target(类型A的UE)或P_target(类型C的UE)或者预定常数(表示类型B的UE的最大P_tx)所替代。

在以上示例等式中，P_tx(k)是第k个时间资源的TX概率，C_load是用于根据负载调节P_tx的系数，C_p是用于根据所观察到的平均P_tx调节P_tx的系数，optimal_load是系统的最优负载，其例如能够基于泊松业务量的假设或者能够是网络所广播的参数，estimated_load是UE对负载的估计并且能够基于对空置资源数量、吞吐量、冲突数量或这些的不同组合的观察，在UE已经被给予目标P_tx值的情况下P_privileged_target(P_特许目标)大于零，即使在目标P_tx值大于系统中平均广播的P_tx的情况下，UE也能够保持目标P_tx值，mean_P_tx(k)是其它UE所广播的P_tx值的均值，并且P_target是UE以其得到满足的TX概率。

如以上所示出的，P_tx更新对于误差信号的线性依赖性仅被用作简单的示例。还允许其它类型的依赖性。

利用仿真来检查这些规则的运作，仿真利用以下参数值来进行：频率资源的数量N_resources＝10；C_load＝0.01；C_p＝0.05；并且optimal_load–estimated_load(k)＝number_of_vacant_resources(k)-N_resources/e，其中number_of_vacant_resources是未使用的频率资源的数量。

一部分UE被提供有P_privileged_target而一部分UE则被假设满足于低的P_tx。使用半双工假设。也就是说，假设在UE进行传送时其并不记录空置资源的数量或所广播的P_tx值。P_tx被限制为低于0.5，这是因为高于它的TX概率在UE还需要检测其它UE的情况下并没有意义。另一方面，对于并不想要检测其它UE的存在的UE而言，甚至更高的值也会是有意义的。在仿真中，所有UE都被视为能够监听到彼此。

如所提到的，有若干种方法可用于负载估计。观察空置资源的数量会很简单，因为发现信号中必然会有序列部分或导频。通过将所接收到的信号与已知导频或序列相关并且将相关结果与阈值进行比较，UE就能够确定资源是否已经空置。关联能够将发现信号功率与干扰进行分离。因此，UE能够从相关结果获知高功率是由于干扰还是来自发现信号。如果两个UE在相同的资源中发送发现信号，这实际使得更容易检测所占用的资源。如果UE使用相同的序列或导频，则相关将UE的功率相加。如果UE使用不同的序列，则它们的信号将是分离的，这是因为假定多于一个的序列或导频序列在它们将被指定的情况下必须正交，这是公平的。例如，如果序列是正交的，则它们并不产生互相关。

基于吞吐量的负载估计与观察空置资源的数量相比会不太可靠，原因在于UE无法轻易地检测信号除了所检测到的较强的一个之外是否包括来自其它UE的较弱的分量。例如，虽然消息之一被捕捉，但是UE可能不会检测到实际上存在冲突。尽管如此，所检测信号的数量仍然能够提供负载的指示。

基于冲突检测的负载估计也是可能的。如果UE测量到与序列或导频的大的相关，但是仍然无法对消息正确解码，则这可能意味着已经发生了冲突。负载估计的可能性能够通过考虑三种估计方法——空置资源的数量、吞吐量和冲突的数量——中的多于一种而有所提高。

图1A至1D论证了不同类型的UE的TX概率如何随不同的UE总数表现。图1A图示了20个UE的情况下随时间的传输概率。图1B图示了40个UE的情况下随时间的传输概率。图1C图示了100个UE的情况下随时间的传输概率。图1D图示了200个UE的情况下随时间的传输概率。在每种情况下，10％的UE具有P_privileged_target＝0.4并且10％的UE具有P_target＝0.2。三个UE的P_tx被示为时间的函数：x标记—满足于P_tx＝0.2的UE(类型C的UE)的P_tx；线条—没有任何P_tx目标的UE(类型B的UE)；点—具有P_privileged_target＝0.4的UE(类型A的UE)。

UE的数量是在图1A至1D之间发生变化的唯一仿真参数。因此，图1A至1D总体上针对不同UE总数图示了作为时间函数的不同UE类型的传输概率。

从图1A至1D，能够看到不同UE如何针对UE数量的变化进行适配。如图1A所示，当UE的数量为20时，除了满足于低P_tx的那些UE之外的所有UE的表现会是类似的并且能够使用非常高的P_tx。

如图1B所示，当UE的数量为40时，具有P_privileged_target或低的目标P_tx的UE的表现与类型B的UE相比会有所不同。另一方面，如图1C所示，当UE的数量为100时，具有P_privileged_target的UE仍然保持高的P_tx但是具有P_target的UE则不再能够达到其目标值并且会变为类型B的UE。

如图1D所示，当UE的数量为200时，即使具有P_privileged_target的UE也必须降低其P_tx以便系统中的负载保持接近于最优值。而不具有P_privileged_target的UE则非常偶然地被允许发送发现信号。这是一种错误情形，其中网络已经允许了过多UE具有P_privileged_target。

图2针对不同系统图示了作为UE数量的函数的吞吐量。因此，图2在无冲突发现信号的平均数量方面将作为UE数量的吞吐量与五种不同的负载调节系统进行比较。具有方块的线条针对等于50的UE数量图示出没有负载控制以及P_tx的调节最优值。带点曲线则图示了所有UE使用针对UE数量为最优值的P_tx。具有星号的曲线则图示出系统中没有类型A或类型C的UE的常规系统。具有圆圈的曲线图示出了根据某些实施例的系统，其具有图1A至1D中的参数。具有菱形的曲线图示出了根据某些实施例的系统，其中具有P_privileged_target＝0.4的UE部分为40％。

如能够从图2所看到的，根据某些实施例的系统能够接近于最优吞吐量，同时满足不同UE类型的需求。具有菱形的曲线示出了利用所选择的C_load和C_p值，即使在明显过多的UE已经被给予P_privileged_target时也能够避免严重的过载。

该过程的实施方式可以包括传送P_tx作为发现信号的一部分。四个比特可以提供足够的粒度。两个比特序列(例如，0000和1111)能够被保留用于指示发现信号已经(分别)被类型A或C的UE所传送而没有以信号发送实际的P_tx。这将留下从比特序列到类型B的UE的P_tx的14种映射。另一种可替换方案是携带与解调参考信号(DMRS)序列选择相同的信息。

图3图示了根据某些实施例的方法。如图3所示，一种方法可以包括：在310，根据期望的或允许的传输概率确定用户设备的第一类别。该第一类别能够从确切的两种或三种类型中加以确定。这三种类型可以是：无论多个用户设备的传输概率的平均概率如何，用户设备都以最低水平进行操作；用户设备将传输调节为平均概率；以及无论平均概率如何，用户设备都以最高水平进行操作。因此，这三种类型可以是类型A、类型B和类型C。可替换地，两种类型可以是A和B或者B和C。

该方法还可以包括：在320，基于该第一类别配置传输概率。该方法可以进一步包括：在330，基于该传输概率对用户设备进行操作。

该方法还可以包括：在340，改变该第一类别。该方法还可以包括：在345，基于经改变的第一类别调节传输概率。

该方法可以进一步包括：在350，确定多个用户设备的传输概率的均值。该方法还可以包括：在355，至少部分地基于该第一类别而确定是否基于该均值调节传输概率。

该方法可以进一步包括：在360，在报告负载时指示该第一类别。

该方法还可以包括：在370，仅在用户设备被设置为将传输概率调节为平均概率的情况下才广播传输概率。

该方法还可以包括：在380，接收其它用户设备的传输概率。该方法可以进一步包括：在385，在基于其它用户设备的类别确定平均传输概率时，确定是否考虑传输概率。

图4图示了根据某些实施例的另一种方法。如图4所示，一种方法可以包括：在410，在网络单元处接收来自用户设备的多个报告。该报告可以指示三种用户类型的相对数量。这三种类型可以是：无论多个用户设备的传输概率的平均概率如何，用户设备都以最低水平进行操作；用户设备将传输调节为平均概率；以及无论平均概率如何，用户设备都以最高水平进行操作。该方法还可以包括：在420，基于该相对数量调节网络资源。

某些实施例可以具有各种的好处和优势。例如，某些实施例可以允许以最优方式对总体负载进行调谐同时考虑UE的不同发现需求。此外，这能够以分布式的方式来进行。

图5图示了根据本发明某些实施例的系统。应当理解的是，图3或4的流程图中的每个框以及它们的任意组合可以利用各种手段或者它们的组合来实施，诸如硬件、软件、固件、一个或多个处理器和/或电路。在一个实施例中，系统可以包括若干设备，作为示例，诸如网络单元510和用户设备(UE)或用户装置520。该系统可以包括多于一个的UE 520以及多于一个的网络单元510，但是出于图示的目的它们均仅被示出了一个。网络单元可以是接入点、基站、e节点B(eNB)、服务器、主机或者这里所讨论的任意其它网络单元。这些设备中的每一个都可以包括至少一个存储器或控制单元或模块，它们分别被指示为514和524。每个设备中可以提供至少一个存储器，并且分别被指示为515和525。该存储器可以存储包含于其中的计算机程序指令或计算机代码。可以提供一个或多个收发器516和526，并且每个设备还可以包括天线，它们分别被图示为517和527。虽然均仅示出了一个天线，但是可以为每个设备提供许多天线和多个天线部件。例如可以提供这些设备的其它配置形式。例如，除了无线通信之外，网络单元510和UE 520可以另外被配置用于有线通信，并且在这样的情况下，天线517和527可以图示任意形式的通信硬件而并不仅局限于天线。同样，一些网络单元510可以仅被配置用于有线通信，并且在这样的情况下，天线517可以图示为任意形式的有线通信硬件，诸如网络接口卡。

收发器516和526均可以独立地作为传送器、接收器或者同时作为传送器和接收器，或者可以被配置用于传输和接收的单元或设备。传送器和/或接收器(只要涉及到无线电部分)也可以被实施为远程无线电头端，后者并不位于设备自身之中而是例如位于电线杆中。该操作和功能可以以灵活的方式在诸如节点、主机或服务器的不同实体中执行。换句话说，分工可以随情况的不同而有所变化。一种可能的使用是使得网络单元传递本地内容。一种或多种功能也可以以能够在服务器上运行的软件而被实施为(多个)虚拟应用。

用户装置或用户设备520可以是移动站(MS)，诸如移动电话或智能电话或多媒体设备；计算机，诸如被提供以无线通信能力的平板计算机，被提供以无线通信能力的个人数据或数字助理(PDA)；被提供以无线通信能力的便携式媒体播放器、数码相机、便携视频摄像机、导航单元，或者它们的任意组合。

在示例性实施例中，诸如节点或用户装置之类的设备可以包括用于实施以上关于图3或4所描述的实施例的部件。

处理器514和524可以由任意计算或数据处理设备来体现，诸如中央处理器(CPU)、数字信号处理器(DSP)、应用特定集成电路(ASIC)、可编程逻辑设备(PLD)、现场可编程门阵列(FPGA)、数字增强电路，或者相当的设备或其组合。该处理器可以被实施为单个控制器或者多个控制器或处理器。

针对固件或软件，该实施方式可以包括至少一个芯片组的模块或单元(例如，过程、功能等)。存储器515和525可以单独作为任意适当的存储设备，诸如非顺计算机可读介质。可以使用硬盘驱动器(HDD)、随机访问存储器(RAM)、闪存或其它适当存储器。该存储器可以在单个集成电路上组合为处理器，或者可以与之分离。此外，计算机程序指令可以存储在该存储器中并且可以由处理器所处理，其能够是任意形式的计算机程序代码，例如经编译或解释的以任意适当编程语言所编写的计算机程序。该存储器或数据存储实体通常是内部的，但是也可以是外部的或者它们的组合，诸如在从服务提供方获得附加存储器容量的情况下。该存储器可以是固定的或可移除的。

存储器和计算机程序指令可以利用用于特定设备的处理器而被配置为使得诸如网络单元510和/或UE 520的硬件装置执行以上所描述的任意处理(例如，参见图3和4)。因此，在某些实施例中，非瞬态计算机可读介质可以利用计算机指令或者一个或多个计算机程序(诸如所增加或更新的软件历程、小程序或宏)进行配置，当在硬件中执行时，其可以执行诸如这里所描述的处理之一的处理。计算机程序可以通过编程语言进行编码，后者可以是高级编程语言，诸如objective-C、C、C++、C#、Java等，或者低级编程语言，诸如机器语言或汇编语言。可替换地，本发明的某些实施例可以完全以硬件来执行。

此外，虽然图5图示了包括网络单元510和UE 520的系统，但是如这里所说明和讨论的，本发明的实施例能够应用于其它配置以及另外的部件的配置。例如，多个用户设备装置和多个网络单元可以存在，或者提供类似功能的其它节点，诸如将用户设备和接入点的功能进行组合的节点，诸如中继节点。UE 520同样可以被提供以用于通信网络单元510以外的通信的各种配置。例如，UE 520可以被配置用于设备至设备通信。

本领域技术人员将会轻易理解的是，如上文所讨论的本发明可以利用不同顺序的步骤和/或利用不同于所公开的那些的配置形式的硬件部件来实践。因此，虽然已经基于这些优选实施例对本发明进行了描述，但是对于本领域技术人员而言将会显而易见的而是，某些修改、变化和替换构造将会是显而易见的，同时仍然处于本发明的精神和范围之内。因此，为了确定本发明的范围和界限，应当对所附权利要求加以参考。

Claims (22)

1.一种通信方法，包括：

由用户设备根据期望的或允许的传输概率确定所述用户设备的第一类别；

由所述用户设备基于所述第一类别配置传输概率；

基于所述传输概率对所述用户设备进行操作；

确定多个用户设备的传输概率的均值；

由所述用户设备至少部分地基于所述第一类别而确定是否基于所述均值来调节所述传输概率；

在所述用户设备确定调节所述传输概率的情况下，基于所述均值来调节所述传输概率；以及

由所述用户设备广播所述传输概率。

2.根据权利要求1所述的方法，进一步包括：

改变所述第一类别；以及

基于经改变的所述第一类别并且至少部分地基于负载来调节所述传输概率。

3.根据权利要求1所述的方法，进一步包括：

在报告负载时指示所述第一类别。

4.根据权利要求1所述的方法，其中所述第一类别被确定为以下各项中的至少一项：无论多个用户设备的传输概率的平均概率如何，所述用户设备都以最低水平进行操作；所述用户设备将传输调节为所述平均概率；以及无论所述平均概率如何，所述用户设备都以最高水平进行操作。

5.根据权利要求1所述的方法，其中所述传输概率通过下式来确定：

P_tx(k+1)＝P_tx(k)+C_load*(optimal_load–estimated_load(k))+C_p*(max(P_privileged_target,mean_P_tx(k)))-P_tx(k))，并且如果P_tx(k+1)>P_target，则P_tx(k+1)＝P_target，

其中P_tx(k)是针对第k个时间资源的所述传输概率，C_load是用于根据负载来调节P_tx的系数，C_p是用于根据平均所观察到的P_tx调节P_tx的系数，optimal_load是系统的最优负载，estimated_load是所述用户设备对负载的估计，在所述用户设备已经被给予目标P_tx值的情况下P_privileged_target大于零，即使在所述目标P_tx大于所述系统中平均广播的P_tx的情况下，所述用户设备也能够保持所述目标P_tx值，mean_P_tx(k)是其它用户设备所广播的P_tx值的平均概率，并且P_target是所述用户设备所满意的TX概率。

6.根据权利要求1所述的方法，进一步包括：

仅在所述用户设备确定将所述传输概率调节至所述均值的情况下才由所述用户设备广播所述传输概率。

7.根据权利要求1所述的方法，进一步包括：

接收至少一个其它用户设备的传输概率；以及

基于所述至少一个其它用户设备的类别，确定是否在确定平均传输概率时考虑所述传输概率。

8.一种用户设备装置，包括：

至少一个处理器；和

存储有计算机程序代码的至少一个存储器，

其中所述计算机程序代码可被所述至少一个处理器执行，使得所述用户设备装置至少

根据期望的或允许的传输概率确定所述用户设备装置的第一类别；

基于所述第一类别配置传输概率；

基于所述传输概率对所述用户设备装置进行操作；

确定多个用户设备的传输概率的均值；

至少部分地基于所述第一类别而确定是否基于所述均值来调节所述传输概率；

在确定调节所述传输概率的情况下，基于所述均值来调节所述传输概率；以及

广播所述传输概率。

9.根据权利要求8所述的用户设备装置，其中所述计算机程序代码可被所述至少一个处理器执行，使得所述用户设备装置至少

改变所述第一类别；以及

基于经改变的所述第一类别并且至少部分地基于负载来调节所述传输概率。

10.根据权利要求8所述的用户设备装置，其中所述计算机程序代码可被所述至少一个处理器执行，使得所述用户设备装置至少在报告负载时指示所述第一类别。

11.根据权利要求8所述的用户设备装置，其中所述第一类别被确定为以下各项中的至少一项：无论多个用户设备的传输概率的平均概率如何，所述用户设备装置都以最低水平进行操作；所述用户设备装置将传输调节为所述平均概率；以及无论所述平均概率如何，所述用户设备装置都以最高水平进行操作。

12.根据权利要求8所述的用户设备装置，其中所述传输概率通过下式来确定：

P_tx(k+1)＝P_tx(k)+C_load*(optimal_load–estimated_load(k))+C_p*(max(P_privileged_target,mean_P_tx(k)))-P_tx(k))，并且如果P_tx(k+1)>P_target，则P_tx(k+1)＝P_target，

其中P_tx(k)是针对第k个时间资源的所述传输概率，C_load是用于根据负载来调节P_tx的系数，C_p是用于根据平均所观察到的P_tx调节P_tx的系数，optimal_load是系统的最优负载，estimated_load是所述用户设备装置对负载的估计，在所述用户设备装置已经被给予目标P_tx值的情况下P_privileged_target大于零，即使在所述目标P_tx大于所述系统中平均广播的P_tx的情况下，所述用户设备装置也能够保持所述目标P_tx值，mean_P_tx(k)是其它用户设备所广播的P_tx值的平均概率，并且P_target是所述用户设备装置所满意的TX概率。

13.根据权利要求9所述的用户设备装置，其中所述计算机程序代码可被所述至少一个处理器执行，使得所述用户设备装置至少仅在所述用户设备装置确定将所述传输概率调节至所述均值的情况下才广播所述传输概率。

14.根据权利要求8所述的用户设备装置，其中所述计算机程序代码可被所述至少一个处理器执行，使得所述用户设备装置至少

接收至少一个其它用户设备的传输概率；以及

基于所述至少一个其它用户设备的类别，确定是否在确定平均传输概率时考虑所述传输概率。

15.一种通信装置，包括：

用于根据期望的或允许的传输概率确定用户设备的第一类别的部件；

用于基于所述第一类别配置传输概率的部件；

用于基于所述传输概率对所述用户设备进行操作的部件；

用于确定多个用户设备的传输概率的均值的部件；

用于至少部分地基于所述第一类别而确定是否基于所述均值来调节所述传输概率的部件；

用于在确定调节所述传输概率的情况下，基于所述均值来调节所述传输概率的部件；以及

用于广播所述传输概率的部件。

16.根据权利要求15所述的装置，进一步包括：

用于改变所述第一类别的部件；以及

用于基于经改变的所述第一类别并且至少部分地基于负载来调节所述传输概率的部件。

17.根据权利要求15所述的装置，进一步包括：

用于在报告负载时指示所述第一类别的部件。

18.根据权利要求15所述的装置，其中所述第一类别被确定为以下各项中的至少一项：无论多个用户设备的传输概率的平均概率如何，所述用户设备都以最低水平进行操作；所述用户设备将传输调节为所述平均概率；以及无论所述平均概率如何，所述用户设备都以最高水平进行操作。

19.根据权利要求15所述的装置，其中所述传输概率通过下式来确定：

P_tx(k+1)＝P_tx(k)+C_load*(optimal_load–estimated_load(k))+C_p*(max(P_privileged_target,mean_P_tx(k)))-P_tx(k))，并且如果P_tx(k+1)>P_target，则P_tx(k+1)＝P_target，

其中P_tx(k)是针对第k个时间资源的所述传输概率，C_load是用于根据负载来调节P_tx的系数，C_p是用于根据平均所观察到的P_tx调节P_tx的系数，optimal_load是系统的最优负载，estimated_load是所述用户设备对负载的估计，在所述用户设备已经被给予目标P_tx值的情况下P_privileged_target大于零，即使在所述目标P_tx大于所述系统中平均广播的P_tx的情况下，所述用户设备也能够保持所述目标P_tx值，mean_P_tx(k)是其它用户设备所广播的P_tx值的平均概率，并且P_target是所述用户设备所满意的TX概率。

20.根据权利要求16所述的装置，进一步包括：

用于仅在所述用户设备确定将所述传输概率调节至所述均值的情况下才广播所述传输概率的部件。

21.根据权利要求15所述的装置，进一步包括：

用于接收至少一个其它用户设备的传输概率的部件；以及

用于基于所述至少一个其它用户设备的类别确定是否在确定平均传输概率时考虑所述传输概率的部件。

22.一种存储有指令的非瞬态计算机可读介质，所述指令使得硬件执行根据权利要求1所述的方法。

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