CN106304267A - 一种以用户为中心的虚拟小区选择方法 - Google Patents

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Abstract

本发明提供一种以用户为中心的虚拟小区选择方法，所述方法包括：接入点统计当前负载参数和待接入用户数，计算所述接入点的负载预测值；接入点传输负载预测值；用户获取邻近接入点的信道状态信息和负载预测值，并根据用户预设的目标函数选取接入点组合作为协作接入点组合，确定协作接入点组合内每个接入点的优先级顺序；用户基于协作接入点组合内每个接入点的优先级顺序向被选中且尚未接入的接入点发起随机接入；成功接入的接入点，形成以用户为中心的虚拟小区，为用户进行数据传输。本发明由用户根据接入点的信道状态信息和负载预测值，自主选择协作接入点，通过降低用户选择高负载接入点的概率，达到提高用户数据速率和接入概率的目标。

Description

一种以用户为中心的虚拟小区选择方法
技术领域
本发明涉及无线通信技术领域，特别是涉及一种以用户为中心的虚拟小区选择方法。
背景技术
近年来，随着无线通信技术的发展和智能终端的普及，移动用户对于数据通信的需求大幅度地增长。为了支持不断增加的通信服务需求，无线通信网络的容量需要不断地提高，在单位区域内部署更多的接入点成为了大势所趋。例如在未来的5G移动通信系统中，超密集网络已被认为是能够达到未来通信容量需求的重要途径之一。理论上，部署更多的接入点能够提高系统的总体容量。但实际上，随着无规划部署小小区的密度越来越高，移动用户可能会面临更强大多变的小区间干扰，更频繁的切换和更不稳定的网络环境，这些因素严重影响了无线通信网络的性能，也导致了用户体验的下降。
在未来的无线通信网络中，用户无论在何时何地都应能满足业务需求，获得最佳体验。为了达到这一目标，除了考虑用户的接收信号质量外，保障用户的可用资源数量，提高用户的接入概率，改善用户在面对复杂多变网络环境时的鲁棒性和灵敏性等都是不可忽视的因素。在接入点和用户越来越密集的网络中，即使用户能得到较高的接收信号质量，也可能因为得不到足够的资源或难以接入选中的小区而无法获得理想的用户体验，这也成为了当前亟待解决的问题之一。
为了保证用户体验的一致性，以用户为中心的传输机制已经成为了目前的重要研究方向。用户可以自主选择一个或多个无线接入点进行协作传输，形成以用户为中心的虚拟小区，并且虚拟小区能够随着用户的移动而变化更新。不同于传统的非重叠分簇方法，在以用户为中心的虚拟网络中，每个接入点可以同时属于多个虚拟小区，每个用户都处于各自虚拟小区的中心，因此改善了位于传统簇边界的用户接收信号较差的问题。以用户为中心的协作传输方案不仅能够降低小区间的干扰，更可以提高基站的资源利用率，提升系统的整体性能。而由用户自主选择协作接入点的方式使得用户能够在复杂多变的网络中(例如由即插即用接入点构成的网络)快速应对环境变化，保证了服务的稳定性和鲁棒性。但现有的以用户为中心的小区选择方案大多以接入点的接收信号强度作为主要的决策标准，而对于每个接入点的负载情况以及接入难易程度没有做过多的考虑。也就是说，现有的以用户为中心的小区选择方案主要以接入点的接收信号强度作为用户选择协作接入点的决策标准。这些方案没有具体考虑每一个接入点的负载情况，也没有对接入点未来的负载情况进行预判，因此用户有较大可能性会选中高负载的接入点，导致用户难以接入或得不到足够的资源。
如何有效提升以用户为中心的虚拟小区的服务体验成为本领域技术人员亟待解决的技术问题。
发明内容
鉴于以上所述现有技术的缺点，本发明的目的在于提供一种以用户为中心的虚拟小区选择方法，用于提高用户的数据速率和接入成功的概率，提高用户体验。
为实现上述目的及其他相关目的，本发明提供一种以用户为中心的虚拟小区选择方法，所述虚拟小区选择方法包括：接入点统计当前负载参数和待接入用户数，根据所述负载参数和所述待接入用户数计算所述接入点的负载预测值；所述接入点传输负载预测值；用户监测邻近接入点的下行信号，获取邻近接入点的信道状态信息和负载预测值，并根据用户预设的目标函数选取接入点组合作为协作接入点组合，确定所述协作接入点组合内每个接入点的优先级顺序；用户基于所述协作接入点组合内每个接入点的优先级顺序向被选中且尚未接入的接入点发起随机接入；成功接入的接入点，形成以用户为中心的虚拟小区，为用户进行数据传输。
优选地，所述负载参数包括物理资源块的使用率和活跃用户数；所述待接入用户数是指选择该接入点，但尚未接入的用户数，通过接入点统计的接收到的随机接入前导的数量表征。
优选地，接入点统计当前负载参数和待接入用户数，根据所述负载参数和所述待接入用户数计算所述接入点的负载预测值的一种具体实现方式为：接入点统计当前的物理资源块的使用率lPRB和活跃用户数nUE，统计一段时间内接收到的专用和随机选择的随机接入前导总数nRA，接入点的负载预测值l＝αlPRB+βnRAlPRB/nUE，其中α和β为实数系数。
优选地，接入点统计当前负载参数和待接入用户数，根据所述负载参数和所述待接入用户数计算所述接入点的负载预测值：接入点统计当前的活跃用户数nUE，统计一段时间内接收到的专用和随机选择的随机接入前导总数nRA，接入点的负载预测值l＝αnUE+βnRA，其中α和β为实数系数。
优选地，所述接入点传输负载预测值时通过下行广播传输方式传输所述负载预测值。
优选地，所述用户预设的目标函数为：其中，为选择接入点组合时用户的接收信干噪比，lb为接入点b的负载预测值，γ为权重系数；选取使所述目标函数最大化时的接入点组合作为协作接入点组合。
优选地，所述发起随机接入按优先级顺序逐个发起接入，具体包括：用户在基于优先级定义的尝试次数内成功接入被选中的接入点，则继续向其它被选中接入点发起随机接入，直至成功接入所有被选中接入点。
优选地，如果用户在基于优先级定义的尝试次数内没有成功接入，或接收到的随机接入响应中包含的退避指数大于基于优先级定义的退避指数，则用户不再向该接入点发起随机接入。
优选地，当用户接入所有协作接入点后开始为用户进行数据传输。
优选地，当用户成功接入某一接入点时，该接入点即开始为用户进行数据传输。
如上所述，本发明的一种以用户为中心的虚拟小区选择方法，具有以下有益效果：
1、在本发明中，接入点统计当前负载情况和待接入用户数，预测未来该接入点的负载情况，由用户根据接入点的信道状态信息和负载预测值，自主选择协作接入点，通过降低用户选择高负载接入点的概率，达到提高用户数据速率和接入概率的目标，也给用户选择协作接入点提供了更有价值、更准确的参考信息。
2、在本发明中，用户综合考虑每个接入点的信号强度和预期负载情况，选择接收信号较强且可用资源较多的接入点，改善了用户因选择高负载接入点而导致用户体验下降的问题，提高了用户的数据速率和接入概率。
3、在本发明中，用户根据优先级定义每个接入点的随机接入尝试次数和可接受退避范围，避免用户在接入优先级较低的接入点时浪费大量时间，提高了用户选择协作接入点的灵活性，加快了虚拟小区的构建过程。
附图说明
图1显示为本发明的一种以用户为中心的虚拟小区选择方法的流程图。
图2显示为本发明的一种以用户为中心的虚拟小区选择方法的详细实施过程流程图。
图3显示为本发明的一种以用户为中心的虚拟小区选择方法中用户数据速率的累积分布函数示意图。
图4显示为本发明的一种以用户为中心的虚拟小区选择方法中频谱利用率的示意图。
具体实施方式
以下通过特定的具体实例说明本发明的实施方式，本领域技术人员可由本说明书所揭露的内容轻易地了解本发明的其他优点与功效。本发明还可以通过另外不同的具体实施方式加以实施或应用，本说明书中的各项细节也可以基于不同观点与应用，在没有背离本发明的精神下进行各种修饰或改变。
本发明的目的在于提供一种以用户为中心的虚拟小区选择方法，用于提高用户的数据速率和接入成功的概率，提高用户体验。以下将详细描述本发明的一种以用户为中心的虚拟小区选择方法的原理和实施方式，使本领域技术人员不需要创造性劳动即可理解本发明的一种以用户为中心的虚拟小区选择方法。
本实施例属于无线通信技术领域，具体涉及以用户为中心的虚拟小区选择方法，包括接入点统计当前负载情况和待接入用户数，计算负载预测值；接入点可通过任何方式传输负载预测值，传输方式可以选择但不限于通过下行广播传输；用户监测邻近接入点的下行信号，获取邻近接入点的信道状态信息和负载预测值，根据用户的目标函数计算优选协作接入点组合及组合内每个接入点的优先级顺序；用户向被选中接入点发起随机接入，并根据优先级定义随机接入的尝试次数和可接受退避范围；用户接入被选中接入点，形成以用户为中心的虚拟小区。本实施例通过对接入点负载的预测，优化了用户的接入点选择策略，改善了用户因选择高负载接入点而导致用户体验下降的问题，提高了用户的数据速率和接入概率。
进一步说，本实施例提出一种以用户为中心的虚拟小区选择方法，根据每个接入点统计的当前负载情况和待接入用户数预测未来该接入点的负载情况，然后由用户自主选择接入一个或多个信道质量较高且预期负载较低的接入点。相比现有方法，本实施例提出的方法能够有效改善用户因选择高负载接入点而导致用户体验下降的问题，从而不仅提高了用户的数据速率和接入概率，也改善了整个系统的负载均衡问题，最终提高了系统的资源利用率。
本实施例中的以用户为中心的虚拟小区选择方法根据接入点的负载预测值，由用户自主选择接收信号较强、可用资源较多且易于接入的接入点，改善了用户因选择高负载接入点而导致用户体验下降的问题，提高了用户的数据速率和接入概率。
具体地，在本实施例中，如图1所示，所述虚拟小区选择方法包括以下步骤。
步骤S11，接入点统计当前负载参数和待接入用户数，根据所述负载参数和所述待接入用户数计算所述接入点的负载预测值。
步骤S12，所述接入点传输负载预测值。
步骤S13，用户监测邻近接入点的下行信号，获取邻近接入点的信道状态信息和负载预测值，并根据用户预设的目标函数选取接入点组合作为协作接入点组合，确定所述协作接入点组合内每个接入点的优先级顺序。
步骤S14，用户基于所述协作接入点组合内每个接入点的优先级顺序向被选中且尚未接入的接入点发起随机接入。
步骤S15，成功接入的接入点，形成以用户为中心的虚拟小区，为用户进行数据传输。
请参阅图1和图2，以下对上述步骤S11至步骤S15进行详细说明。
步骤S11，接入点统计当前负载参数和待接入用户数，根据所述负载参数和所述待接入用户数计算所述接入点的负载预测值。
所述的当前负载参数表征了当前接入点的资源使用情况，可以选择但不限于物理资源块(Physical Resource Block，PRB)的使用率和活跃用户数。其中，在本实施例中，所述负载参数包括物理资源块的使用率和活跃用户数。
所述待接入用户数是指选择该接入点，但尚未接入的用户数，通过接入点统计的接收到的随机接入前导的数量表征。
所述的负载预测值是对于接入点在未来一段时间内的数据流量的预测。
步骤S11中的接入点统计当前负载参数和待接入用户数，根据所述负载参数和所述待接入用户数计算所述接入点的负载预测值可以通过以下两种方式实现。
1)接入点统计当前负载参数和待接入用户数，根据所述负载参数和所述待接入用户数计算所述接入点的负载预测值的一种具体实现方式为：接入点统计当前的物理资源块的使用率lPRB和活跃用户数nUE，统计一段时间内接收到的专用和随机选择的随机接入前导总数nRA，接入点的负载预测值l＝αlPRB+βnRAlPRB/nUE，其中α和β为实数系数，用于控制两部分所占比例。该负载预测值表征了接入点在未来一段时间内的PRB使用率预测值。
2)接入点统计当前负载参数和待接入用户数，根据所述负载参数和所述待接入用户数计算所述接入点的负载预测值：接入点统计当前的活跃用户数nUE，统计一段时间内接收到的专用和随机选择的随机接入前导总数nRA，接入点的负载预测值l＝αnUE+βnRA，其中α和β为实数系数，用于控制两部分所占比例。该负载预测值表征了接入点在未来一段时间内服务用户数的预测值。
步骤S12，所述接入点传输负载预测值。接入点可通过任何方式传输负载预测值，传输方式可以选择但不限于通过下行广播传输。
在本实施例中，所述接入点传输负载预测值时通过下行广播传输方式传输所述负载预测值。所述的广播方式可以选择周期性广播或非周期性广播。所述的非周期性广播触发方式包括，但不限于当负载预测值的变化大于一定阈值时触发。
步骤S13，用户监测邻近接入点的下行信号，获取邻近接入点的信道状态信息和负载预测值，并根据用户预设的目标函数选取接入点组合作为协作接入点组合，确定所述协作接入点组合内每个接入点的优先级顺序。
所述的用户预设的目标函数代表了用户选择协作接入点的准则，包括但不限于根据用户的接收信干噪比(Signal-to-noise-plus-interference Ratio，SINR)和接入点的负载情况选择协作接入点。
所述用户预设的目标函数为：其中，为选择接入点组合时用户的接收信干噪比，lb为接入点b的负载预测值，γ为权重系数，γ用于控制两部分所占权重，可以设为固定值，也可以根据用户资源需求的大小，为每个用户设置不同的γ值。
选取使上述目标函数最大化时的接入点组合作为协作接入点组合。
所述的优先级表征了该接入点对该用户的潜在贡献大小。
也可以采用以下方式：当某个接入点的信号强度与负载预测值的比值大于某个阈值时，选择该接入点作为协作接入点。
可以采用如下流程实现：用户首先获取所有邻近接入点的信道状态信息和负载预测值，然后建立候选接入点列表，最后在候选接入点列表中计算能使用户的目标函数最大的协作接入点组合及组合内每个接入点的优先级顺序。其中，所述的候选接入点是指接收信号强度大于一定阈值，负载预测值小于一定阈值的接入点。
此外，在本实施例中，也可以采用如下方式实现：用户在获取每一个邻近接入点的信道状态信息和负载预测值后，随即根据用户的目标函数判断是否选择该接入点作为协作接入点；对全部邻近接入点完成相关计算后，给出优选的协作接入点组合以及组合内每个接入点的优先级顺序。
步骤S14，用户基于所述协作接入点组合内每个接入点的优先级顺序向被选中且尚未接入的接入点发起随机接入。向接入点发起随机接入，包括但不限于按优先级顺序逐个发起接入，或者向多个接入点同时发起随机接入。
用户向被选中的接入点发起基于竞争的随机接入。
具体地，在本实施例中，步骤S14的一种实现方式为：所述发起随机接入按优先级顺序逐个发起接入，具体包括：用户在基于优先级定义的尝试次数内成功接入被选中的接入点，则继续向其它被选中接入点发起随机接入，直至成功接入所有被选中接入点，进入步骤S15。
如果用户在基于优先级定义的尝试次数内没有成功接入，或接收到的随机接入响应中包含的退避指数大于基于优先级定义的退避指数，则用户不再向该接入点发起随机接入。用户可以选择将该接入点从候选接入点中移除，返回步骤S13；或继续向其它被选中接入点发起随机接入。当用户选择返回步骤S13，重新计算优选接入点组合时，如果用户已成功接入一些接入点，那么用户可以选择保留这些接入点，返回步骤是S13后就仅需在剩余候选接入点中计算优选组合，计算过程会大大简化，不会额外带来过多的计算时间。
所述的基于优先级定义的尝试次数和基于优先级定义的退避指数是指具有高优先级的接入点将有更大的尝试次数和可接受退避范围。
为不同优先级的接入点设定不同的尝试次数和可接受退避范围的原因如下：
优先级高的接入点代表它能为用户提供更强的信号强度，或者更多的传输资源。如果能成功接入高优先级的接入点，用户就能够获得较好的服务；反之，如果不能成功接入高优先级的接入点，用户就有受到较大干扰或得不到足够传输资源的风险。因此，本发明为优先级较高的接入点设定较大的尝试次数和可接受退避范围，使用户持续尝试接入优先级高的接入点，期望使用户获得较好的服务体验。
同样的，优先级低的接入点代表它只能为用户提供较弱的信号强度，或者较少的传输资源。如果用户不能成功接入低优先级的接入点，也不会给用户带来较大的性能损失。因此，本方案为优先级较低的接入点设定较小的尝试次数和可接受退避范围，如果用户短时间内无法成功接入该接入点，就自动避让，将资源留给更需要接入该接入点的用户。
此外，在本实施例中，步骤S14的另外一种实现方式为：用户将优选的协作接入点组合以及组合内每个接入点的优先级顺序发送给用户所依附的接入点。该接入点向被选中的协作接入点发送资源请求信息，进行信息交互。同意协作的接入点为用户分配专用的随机接入前导。用户接收专用的随机接入前导，向协作接入点发起基于非竞争的随机接入。用户接入协作接入点后，可以选择进入步骤S15，或将不同意协作的接入点从候选接入点中移除，保留已成功接入的协作接入点，返回步骤S13。
步骤S15，成功接入的接入点，形成以用户为中心的虚拟小区，为用户进行数据传输。所述的数据传输包括，但不限于当用户接入所有协作接入点后开始进行传输，或当用户成功接入某一接入点时，该接入点即开始为用户进行数据传输。
具体地，在本实施例中，当用户接入所有协作接入点后开始为用户进行数据传输，或者当用户成功接入某一接入点时，该接入点即开始为用户进行数据传输。
为使本领域技术人员进一步理解本实施例的以用户为中心的虚拟小区选择方法，下面对本发明的以用户为中心的虚拟小区选择方法实施过程进行详细说明。
在本实施例中，仿真场景设置如下：
假设在100m*100m的正方形区域内随机部署着多个接入点，接入点集合为其中B为接入点总数，每个接入点的发射功率为20dBm。假设所有接入点的频率复用因子为1，带宽为5MHz，共分为24个子信道。用户也随机分布在该区域内，用户数为接入点数的20倍，假设表示用户集合，其中M为用户总数。
在LTE系统中，根据3GPP协议，接入点会统计当前PRB使用率(PRB usage)、活跃用户数(Number of active UEs)和接收到的随机接入前导的数量(Received Random AccessPreambles)，其中包括专用随机接入前导(Dedicated preambles)的数量和随机选择的随机接入前导(Randomly selected preambles)数量。
本实施例的的以用户为中心的虚拟小区选择方法具体实现如下：
1)接入点统计当前的活跃用户数nUE，统计某一段时间内接收到的专用和随机选择的随机接入前导总数nRA，计算该接入点的负载预测值lb＝nUE+nRA。
其中，当前活跃用户数nUE表示接入点正在服务的用户数，接收的随机接入前导总数nRA表征了待接入的用户数，即正在向该接入点发起随机接入的用户数，负载预测值lb表征了接入点b在未来一段时间内服务用户数的预测值。
2)接入点周期性广播负载预测值lb。
3)用户监测邻近接入点的下行信号，获取所有邻近接入点的平均接收信号强度和负载预测值。
用户m选择接收信号强度大于一定阈值，负载预测值小于一定阈值的接入点作为候选接入点，然后在候选接入点列表中计算能使用户的目标函数最大的优选协作接入点组合，其中用户的目标函数为
其中，表示用户m选择接入点组合时的接收信干噪比，γ用于控制两部分所占权重。
上述目标函数可以有多种求解方法，以贪婪算法为例，过程如下：
计算每个候选接入点b的权重ωb＝SINRb-γ*lb，它表示用户m仅选择接入点b时的目标函数值；将候选接入点按照权重ωb由大到小进行排序；按照顺序逐个将候选接入点加入协作接入点组合计算目标函数值，如果加入某一个接入点后得到的目标函数值小于加入该接入点前得到的目标函数值，则排序在该接入点之前的所有接入点构成了最终得到的优选协作接入点组合。
在此过程中，用户m可按照接收权重ωb由大到小的顺序为被选中的接入点定义优先级排序{b0,b1,...,bN-1}。
4)用户根据优先级顺序为接入点设置由大到小的随机接入尝试次数和可接受退避范围，然后向被选中且尚未接入的接入点发起随机接入。
如果用户在(最大尝试次数-接入点序号)内成功接入被选中的接入点，则继续向其它被选中接入点发起随机接入，直至成功接入所有被选中的接入点。
如果用户在(最大尝试次数-接入点序号)内没有成功接入，或接收到的随机接入响应中包含的退避指数大于(最大退避指数-接入点序号)，则用户不再向该接入点发起随机接入。用户将该接入点从候选接入点中移除，保留已成功接入的协作接入点，返回3)。
5)成功接入的接入点，形成以用户为中心的虚拟小区，开始为用户进行数据传输。
为了说明本实施例的以用户为中心的虚拟小区选择方法的优越性，这里比较了三种方案：本实施例的方案，基于参考信号接收功率(Reference Signal Received Power，RSRP)的单接入点选择方案，基于SINR的协作多点(Coordinated Multiple Points，CoMP)传输方案。
在上述仿真场景下，图3展示了部署接入点数为100时，每个用户平均数据速率的累积分布函数。
图4给出了部署接入点数分别为100、150、200、250时，三种方案的系统频谱利用率。
由图3和图4可知，本实施例的以用户为中心的虚拟小区选择方法根据接入点负载预测值选择协作接入点，改善了用户因选择高负载接入点而导致用户体验下降的问题，显著提高了用户数据速率和系统频谱利用率，使得系统频谱利用率相对于RSRP和CoMP方案分别提高了23.7％和17.2％。
综上所述，在本发明中，接入点统计当前负载情况和待接入用户数，预测未来该接入点的负载情况，由用户根据接入点的信道状态信息和负载预测值，自主选择协作接入点，通过降低用户选择高负载接入点的概率，达到提高用户数据速率和接入概率的目标，也给用户选择协作接入点提供了更有价值、更准确的参考信息；在本发明中，用户综合考虑每个接入点的信号强度和预期负载情况，选择接收信号较强且可用资源较多的接入点，改善了用户因选择高负载接入点而导致用户体验下降的问题，提高了用户的数据速率和接入概率；此外，在本发明中，用户根据优先级定义每个接入点的随机接入尝试次数和可接受退避范围，避免用户在接入优先级较低的接入点时浪费大量时间，提高了用户选择协作接入点的灵活性，加快了虚拟小区的构建过程。所以，本发明有效克服了现有技术中的种种缺点而具高度产业利用价值。
上述实施例仅例示性说明本发明的原理及其功效，而非用于限制本发明。任何熟悉此技术的人士皆可在不违背本发明的精神及范畴下，对上述实施例进行修饰或改变。因此，举凡所属技术领域中具有通常知识者在未脱离本发明所揭示的精神与技术思想下所完成的一切等效修饰或改变，仍应由本发明的权利要求所涵盖。

Claims (10)

1.一种以用户为中心的虚拟小区选择方法，其特征在于，所述虚拟小区选择方法包括：
接入点统计当前负载参数和待接入用户数，根据所述负载参数和所述待接入用户数计算所述接入点的负载预测值；
所述接入点传输负载预测值；
用户监测邻近接入点的下行信号，获取邻近接入点的信道状态信息和负载预测值，并根据用户预设的目标函数选取接入点组合作为协作接入点组合，确定所述协作接入点组合内每个接入点的优先级顺序；
用户基于所述协作接入点组合内每个接入点的优先级顺序向被选中且尚未接入的接入点发起随机接入；
成功接入的接入点，形成以用户为中心的虚拟小区，为用户进行数据传输。
2.根据权利要求1所述的以用户为中心的虚拟小区选择方法，其特征在于，所述负载参数包括物理资源块的使用率和活跃用户数；所述待接入用户数是指选择该接入点，但尚未接入的用户数，通过接入点统计的接收到的随机接入前导的数量表征。
3.根据权利要求2所述的以用户为中心的虚拟小区选择方法，其特征在于，接入点统计当前负载参数和待接入用户数，根据所述负载参数和所述待接入用户数计算所述接入点的负载预测值的一种具体实现方式为：接入点统计当前的物理资源块的使用率lPRB和活跃用户数nUE，统计一段时间内接收到的专用和随机选择的随机接入前导总数nRA，接入点的负载预测值l＝αlPRB+βnRAlPRB/nUE，其中α和β为实数系数。
4.根据权利要求2所述的以用户为中心的虚拟小区选择方法，其特征在于，接入点统计当前负载参数和待接入用户数，根据所述负载参数和所述待接入用户数计算所述接入点的负载预测值：接入点统计当前的活跃用户数nUE，统计一段时间内接收到的专用和随机选择的随机接入前导总数nRA，接入点的负载预测值l＝αnUE+βnRA，其中α和β为实数系数。
5.根据权利要求1、2、3或4所述的以用户为中心的虚拟小区选择方法，其特征在于，所述接入点传输负载预测值时通过下行广播传输方式传输所述负载预测值。
6.根据权利要求1所述的以用户为中心的虚拟小区选择方法，其特征在于，所述用户预设的目标函数为：
其中，为选择接入点组合时用户的接收信干噪比，lb为接入点b的负载预测值，γ为权重系数。
选取使所述目标函数最大化时的接入点组合作为协作接入点组合。
7.根据权利要求1所述的以用户为中心的虚拟小区选择方法，其特征在于，所述发起随机接入按优先级顺序逐个发起接入，具体包括：用户在基于优先级定义的尝试次数内成功接入被选中的接入点，则继续向其它被选中接入点发起随机接入，直至成功接入所有被选中接入点。
8.根据权利要求7所述的以用户为中心的虚拟小区选择方法，其特征在于，如果用户在基于优先级定义的尝试次数内没有成功接入，或接收到的随机接入响应中包含的退避指数大于基于优先级定义的退避指数，则用户不再向该接入点发起随机接入。
9.根据权利要求1所述的以用户为中心的虚拟小区选择方法，其特征在于，当用户接入所有协作接入点后开始为用户进行数据传输。
10.根据权利要求1所述的以用户为中心的虚拟小区选择方法，其特征在于，当用户成功接入某一接入点时，该接入点即开始为用户进行数据传输。
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