CN106550440A - 一种联合用户和基站的休眠策略及阈值确定方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种联合用户和基站的休眠策略及阈值确定方法，将一个基站模拟成一个带有启动时间和休眠时间的M/G/1队列，基站的休眠时间是依赖于用户的到达过程的。一旦基站覆盖范围内没有用户等待服务时，基站关闭部分设备，进入休眠状态。在休眠状态中，基站维持很低的功率，用来计数用户的到达。当用户数累计达到一定数量N，基站重新启动关闭的部分，开始服务用户。休眠阈值N的设定对用户和基站的能耗及费用都会产生影响。采用本发明方法确定的休眠阈值能在降低基站能耗和网络启动管理费的同时，减小用户的等待花销。

Description

一种联合用户和基站的休眠策略及阈值确定方法

技术领域

本发明涉及无线通信技术领域，尤其是一种联合用户和基站的休眠策略。

背景技术

在无线网络中，无所不在的信息使用和宽频多媒体服务的需求已经触发了网络基础设施的巨大膨胀，导致了能量消耗的极大增长。在蜂窝网络中，基站消耗整个能量使用的重要部分，大约占60％-80％，由此引发的基站休眠问题越来越引起网络运营商和研究人员的关注。能量的节约对于建立绿色节能网络来说十分重要，而基站休眠是节约能量最简单有效方式。当通信量很低的时候，基站的一部分可以被关闭，仅维持较低的运行功率，但同时服务质量也会相应的下降。因此，休眠策略的选择应当在保证基站能耗降低的同时，充分考虑到用户的需求。

现有的技术中，大都是在蜂窝网络中考虑以下几点：(1)相邻基站休眠协调流程及用户的切换流程；(2)宏基站下选择哪个微蜂窝来进行休眠；(3)负载量的检测，当低于某个值时，基站休眠。但是现有技术中都或多或少存在不足，无法满足市场需求。

发明内容

本发明目的在于提供一种节约费用、减少能耗的联合用户和基站的休眠策略及阈值确定方法。

为实现上述目的，本发明所述策略的具体内容为：将基站的工作过程模拟成一个带有启动时间和休眠时间的M/G/1队列，基站为竭尽服务状态，当覆盖范围内没有用户到达时，基站关闭部分设备进入休眠状态，并在休眠状态下统计用户的到达数量，当用户到达数达到阈值N时，基站重新启动关闭的部分设备为用户服务；基站服务结束后，若覆盖范围内没有用户到达，基站再次进入休眠状态，如此反复。

一种联合用户和基站的蜂窝网络节能策略的阈值确定方法，从能耗角度来考虑阈值N的设定；假定平均数据长度为单位长度，设定一个阈值N，使基站传输每比特消耗的能量和用户能耗的总和达到最小；

优化的能耗目标函数为：

其中，λ为用户到达速率；ρ＝λ/μ为用户到达速率与基站服务速率的比值；P₀表示基站在服务用户时稳态的功率消耗；P_t为传输功率；Δ_p是依靠负载的功率消耗的斜率；S为基站重启时，启动关闭的部分设备的时间，为一个常数；P_ST和P_SL分别为基站在重启时和休眠时的功率消耗；b²为服务时间的二阶矩；θ为单位等待时间内的能耗；

通过梯度下降算法，确定使系统能耗最小的休眠阈值N。

进一步的，从费用角度来考虑阈值N的设定；设定一个阈值N，使基站和用户的费用值的和达到最小；

需要优化的费用目标函数为：

式中，c1和c2分别表示单位启动管理费和单位排队损失费；

休眠阈值采用整个蜂窝网络的费用值最低。

与现有技术相比，本发明具有如下优点：在保证基站能耗和费用值较低的同时，充分考虑用户的队列等待问题，最后优化目标函数，确定出使能耗和费用最小的休眠阈值，提高了基站对用户的服务质量。

附图说明

图1为本发明策略的流程图。

图2为本发明中休眠阈值与能量消耗的关系图。

图3为本发明中休眠阈值与费用值的关系图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明做进一步说明：

如图1所示，本发明所述策略为：将基站的工作过程模拟成一个带有启动时间和休眠时间的M/G/1队列，基站为竭尽服务状态，当覆盖范围内没有用户到达时，基站关闭部分设备进入休眠状态，并在休眠状态下统计用户的到达数量，当用户到达数达到阈值N时，基站重新启动关闭的部分设备为用户服务；基站服务结束后，若覆盖范围内没有用户到达，基站再次进入休眠状态，如此反复。

两次覆盖范围内没有用户的时刻之间的时间间隔为一个循环周期。考虑一个循环周期内，基站处在休眠、启动和工作的时间长度分别为：T_ST＝S和假定基站在休眠、启动和工作时的功率消耗分别为：P_SL、P_ST和P_BS(P_BS＝P₀+Δ_pP_t)，且有大小关系：P_SL＜P_ST＜P_BS。

通过计算分析，可以得到基站传输每比特消耗的能量：

其中，λ为用户到达速率，ρ＝λ/μ为用户到达速率与基站服务速率的比值，P₀表示基站在服务用户时稳态的功率消耗，P_t为传输功率，Δ_p是依靠负载的功率消耗的斜率。S为基站重启时，启动关闭的部分设备的时间，为一个常数。P_ST和P_SL分别为基站在重启时和休眠时的功率消耗。

用户自身的能量消耗与用户的等待时间及单位等待时间内的能耗θ有关：

其中b²为服务时间的二阶矩。

若设定很大的阈值，基站可以进行很长时间的休眠，节约能耗,但用户的逗留时间会增大，进而增大用户自身的能量消耗。设定一个阈值N，使基站传输每比特消耗的能量和用户能耗的总和达到最小。

优化的能耗目标函数为：

通过梯度下降算法，求得使总能耗最低的休眠阈值。在实际应用中，采用联合基站和用户的休眠策略，休眠阈值的设定可以根据基站各方面的性能，以达到能量消耗最小的目的。图2所示，可以看出，蜂窝网络的能耗先降低，后增大，由此可以得到基站最优的休眠阈值。

基站服务用户需要建立与用户间的连接。蜂窝网络中只有一个或者少数几个用户就频繁的重启，从经济效益的观点来看未必是明智的。该休眠机制减少了基站的重启次数，降低了网络启动管理费。由于一个循环周期的时间长度为：因此单位时间内启动次数：

而用户的排队损失费是与队列长度相关的，假设c1和c2分别表示单位启动管理费和单位排队损失费，在蜂窝网络中，基站的启动管理费和用户的排队损失费可分别表示为：

由此，从蜂窝网络的费用角度来说，需要优化的目标函数为：

通过数值理论分析，若休眠阈值采用整个蜂窝网络的费用值最低。如图3所示，可以看出，选取合适的休眠阈值，可以使费用值达到最小。在实际应用中，可以根据用户的到达速率、基站重启时间的长短及单位费用等情况，设置最优的基站休眠阈值。

以上所述的实施例仅仅是对本发明的优选实施方式进行描述，并非对本发明的范围进行限定，在不脱离本发明设计精神的前提下，本领域普通技术人员对本发明的技术方案做出的各种变形和改进，均应落入本发明权利要求书确定的保护范围内。

Claims (3)

1.一种联合用户和基站的蜂窝网络节能策略，其特征在于，所述策略的具体内容为：将基站的工作过程模拟成一个带有启动时间和休眠时间的M/G/1队列，基站为竭尽服务状态，当覆盖范围内没有用户到达时，基站关闭部分设备进入休眠状态，并在休眠状态下统计用户的到达数量，当用户到达数达到阈值N时，基站重新启动关闭的部分设备为用户服务；基站服务结束后，若覆盖范围内没有用户到达，基站再次进入休眠状态，如此反复。

2.一种应用于权利要求1联合用户和基站的蜂窝网络节能策略的阈值确定方法，其特征在于：从能耗角度来考虑阈值N的设定；假定平均数据长度为单位长度，设定一个阈值N，使基站传输每比特消耗的能量和用户能耗的总和达到最小；

优化的能耗目标函数为：

$E=\frac{1}{\mathrm{\λ}}\[\mathrm{\ρ}(P_0+{\mathrm{\ΔpP}}_t)+(1-\mathrm{\ρ})\frac{{\mathrm{\λSP}}_{ST}+{\mathrm{NP}}_{SL}}{\mathrm{\λ}S+N}\]+\mathrm{\θ}\[\frac{1}{\mathrm{\μ}}+\frac{{\mathrm{\λb}}^2}{2(1-\mathrm{\ρ})}+\frac{N(N-1)+2N\mathrm{\λ}S+{\mathrm{\λ}}^2{S}^2}{2\mathrm{\λ}(N+\mathrm{\λ}S)}\]$

其中，λ为用户到达速率；ρ＝λ/μ为用户到达速率与基站服务速率的比值；P₀表示基站在服务用户时稳态的功率消耗；P_t为传输功率；Δ_p是依靠负载的功率消耗的斜率；S为基站重启时，启动关闭的部分设备的时间，为一个常数；P_ST和P_SL分别为基站在重启时和休眠时的功率消耗；b²为服务时间的二阶矩；θ为单位等待时间内的能耗；

通过梯度下降算法，确定使系统能耗最小的休眠阈值N。

3.根据权利要求2所述的一种联合用户和基站的蜂窝网络节能策略的阈值确定方法，其特征在于：从费用角度来考虑阈值N的设定；设定一个阈值N，使基站和用户的费用值的和达到最小；

需要优化的费用目标函数为：

$F=c1\·\frac{\mathrm{\λ}(1-\mathrm{\ρ})}{N+\mathrm{\λ}S}+c2\·\[\mathrm{\ρ}+\frac{{\mathrm{\λ}}^2{b}^2}{2(1-\mathrm{\ρ})}+\frac{N(N-1)+2N\mathrm{\λ}S+{\mathrm{\λ}}^2{S}^2}{2(N+\mathrm{\λ}S)}\]$

式中，c1和c2分别表示单位启动管理费和单位排队损失费；

休眠阈值采用整个蜂窝网络的费用值最低。