CN107425890B - 一种单小区异常情况下关闭rau能效最优的方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开一种单小区异常情况下关闭RAU能效最优的方法，首先，计算当前关闭每个RAU后的系统能效并更新各个RAU能效的统计值，同时对各RAU进行分类，将后面n个能效处于同一个数量级的作为一组，更新各个RAU的能效统计值。其次，每个RAU的能效统计量和能效比值的对数，再取绝对值。将比1大很多的排除出此组。根据每个RAU此前关闭的次数从小到大进行排列。最后，观察关闭新排列中第一个RAU前后系统能效的变化。若能效上升关闭此RAU，更新各RAU被关闭的次数，将剩余所有RAU的能效重新计算并进行排列，重复前面的做法；若能效下降则终止关闭此RAU，结束整个流程。本发明能够在小区出现用户较大规模异常流动，能够适应这种情况，满足用户的需要。

Description

一种单小区异常情况下关闭RAU能效最优的方法

技术领域

本发明属于分布式天线系统能量效率技术领域，特别涉及一种单小区异常情况下关闭RAU能效最优的方法。

背景技术

MIMO技术已经成为4G和5G的关键技术，而分布式天线系统MIMO由于可以降低用户到基站接收端，也即RAU的距离而大大降低了传输损耗，有利于降低系统的能量消耗。

鉴于移动数据量的快速增长以及移动终端上多媒体业务的快速发展，根据预测：未来近10年，无线数据量将增长到现有数据量的100倍以上，无线系统的能量消耗大大提升。因此如何有效地降低系统的能量消耗，提高系统的能量效率便成为5G研究的一个重要课题。

由于小区内用户分布的不均衡以及小区内用户的异常流动，导致不同的RAU的容量不同，且同一个RAU在不同时候的容量也不同。此时区别出这些异常变化较大的RAU，保证关闭合适RAU，在提高系统的能量效率的同时照顾到实际的需要是很重要的。为此，需要针对小区内某些特殊情况导致的某些RAU容量异常增大和异常减小，考虑到这些RAU的通常状况，不关闭这些RAU，以服务于这些具有一定持续时间的突发状况，实现系统在预见性意义上的智能化。同时在考虑这些特殊情况后，再从整个系统的层面考虑以合适的方式关闭RAU，实现在小区用户异常流动情况下的能量效率最优化。

发明内容

发明目的：针对现有技术中存在的问题，本发明提供一种能够在小区出现用户较大规模异常流动，能够适应这种情况，满足用户的需要的单小区异常情况下关闭RAU能效最优的方法。

技术方案：为解决上述技术问题，本发明提供一种单小区异常情况下关闭RAU能效最优的方法，其特征在于，包括如下步骤：

1)计算关闭每个RAU后的能量效率η_i并将最后n个能效处于同一个数量级的作为一组；

2)更新各个RAU的能效统计值Z_k,i的平均值；

3)计算

并判断l_i是否远大于0，如果l_i远大于0则将此RAU排除出此组，如果l_i小于等于0则进入步骤4；

4)将剩余的RAU按照关闭的次数从小到大排列；

5)关闭此排列第一个RAU之后的能效变化，并判断能效是否上升，如果能效不上升则关闭此RAU并结束，如果能效上升则进入步骤6；

6)关闭此RAU，更新各个RAU的关闭次数，然后返回步骤1重新计算剩余所有RAU的能效并重新进行排列。

进一步的，所述步骤1中计算关闭每个RAU后的能量效率η_i并将最后n个能效处于同一个数量级的作为一组的具体步骤如下：关闭每个RAU后系统的容量为C_i，能量为p，系统能量效率

将得到的η_i按照从大到小的顺序排列，并将最后n个能效处于同一个数量级的作为一组。

进一步的，所述步骤2中更新各个RAU的能效统计值Z_k,i的平均值的具体方法为：

其中Z_k,i为每个RAU的能效统计值，m为选取统计值的次数，将更新完后的能效均值作为各个RAU在每天同一时刻的统计值。

与现有技术相比，本发明的优点在于：

本发明通过引入统计量，能够比较准确和公平地关闭合适的RAU，提高系统的能效。当小区出现用户较大规模异常流动，能够适应这种情况，满足用户的需要。本发明为现有的分布式天线系统小区能量效率的提升寻求一种解决办法，同时照顾到由于异常情况带来的小区能效新格局和长时段通常情况下小区能效格局之间的平衡。本发明针对当前主要是根据当前小区用户和RAU分布来关闭RAU提高能效的方法，引入各个RAU能效历史数据的统计量来决策关闭哪个RAU，并解决异常情况下系统能效最优的问题，在提高系统能效的同时，增强对一段时间内小区用户异常变化的适应性。

附图说明

图1为本发明的总体流程图。

具体实施方式

下面结合附图和具体实施方式，进一步阐明本发明。

下面结合附图对本发明的技术方案作进一步说明。以便本领域的技术人员更好的理解本发明。需要特别注意的是，在以下的描述中，由于对一些已知的技术和功能的详细描述可能会淡化本发明的内容，故这些描述在这里将被忽略。

假设一个小区共有N个RAU，每个RAU有L根天线，移动终端M根天线，假设小区的用户为均匀分布，能量的计算公式为

其中p为系统消耗的总功率，p_t为发射功率，p_c为电路消耗功率，p_o为RAU消耗的功率，τ为射频功率放大器的漏极效率。假设关闭任一RAU的能量变化相等。假设M≥NL，则可得容量的计算公式为：

其中，C(ρ,θ)为信道容量，(ρ,θ)表示终端用户的极坐标，

为加性高斯白噪声的方差，信道小尺度衰落为H_ω＝[H_ω,1,H_ω,2,...,H_ω,N]^T，其中H_ω,n(n＝1,2,...,N)表示用户和第n个RAU之间信道小尺度衰落系数，大尺度衰落为

其中，c是参考距离为1km时平均信道增益的中值，s_n(n＝1,2,...,N)为对数正态分布阴影衰落变量，d_n(n＝1,2,...,N)表示终端用户到第n个RAU的距离，α为路径损耗指数。可得，

其中，η_i为关闭第i个RAU之后系统的能量效率，C_i为关闭第i个RAU之后系统的容量。

依次计算关闭每个RAU后系统的能量效率。将这些RAU按照能量效率从高到低排列。考虑到小区内有些RAU的能量效率很高，这些RAU不能关闭，因此我们将这个排列中最后n个能效处于同一数量级的RAU单独拿出来，作为一组。更新所有RAU能效的统计值，我们假设用最近10次的能效值来求平均。

针对小区内用户异常流动的情况，我们计算当前时刻各个RAU的能量效率和它较长时段在同一时刻(之所以强调这一点，是因为小区内有正常情况下的用户流动，比如工作区和居民区从白天到夜晚的规律性变化)能效统计值比值的对数，再取绝对值，即

若l_i远大于0，即此时此RAU的用户变化较大，则此RAU是处于一种异常情况，考虑到这种异常情况将持续一段时间，因而这些RAU不能关闭。将这些RAU剔出此组，再将此组中剩余的RAU按照以前被关闭的次数从小到大来排列，此时这些RAU的能量效率是相当的，关闭排在首位的，相当于关闭能量效率比较低且以前被关闭次数比较少的RAU，实现了公平性。更新各个RAU被关闭的次数。

重新计算除被关闭的RAU之外所有RAU的能量效率，重复以上的计算，直到关闭新的RAU不能提高能效为止。

根据以上描述，可以得到一种单小区异常情况下关闭RAU能效最优的方法的实现步骤如下：

(1)假设小区共有N各RAU。此时关闭每个RAU后系统的容量为C_i，能量为p，则系统能量效率为：

将得到的η_i按照从大到小的顺序排列，并将最后n个能效处于同一数量级的作为一组。

(2)假设关闭每个RAU的能效统计值为Z_k,i，更新各RAU能效的统计值，假设取m次的统计值，求它们的能效平均值，那么更新办法为：

将更新完后的能效均值作为各个RAU在每天同一时刻的统计值。

(3)令

如果l_i远大于0，则将此RAU排除出此组。

(4)将剩下的RAU按照此前关闭的次数从小到大排列。

(5)观察关闭新排列中第一个RAU前后系统能效的变化，若能效下降则终止关闭此RAU，结束整个流程。

若能效上升，关闭此RAU,重新计算小区剩余所有RAU的能效并重新进行排列，重复步骤(3)-(6)。更新各个RAU被关闭的次数。

以上所述仅为本发明的实施例子而已，并不用于限制本发明。凡在本发明的原则之内，所作的等同替换，均应包含在本发明的保护范围之内。本发明未作详细阐述的内容属于本专业领域技术人员公知的已有技术。

Claims (2)

1.一种单小区异常情况下关闭RAU能效最优的方法，其特征在于，包括如下步骤：

1)计算关闭每个RAU后的能量效率η_i并将最后n个能效处于同一个数量级的作为一组；

2)更新各个RAU的能效统计值Z_k,i的平均值；

3)计算

并判断l_i是否远大于0，如果l_i远大于0则将此RAU排除出此组，如果l_i小于等于0则进入步骤4；

4)将剩余的RAU按照关闭的次数从小到大排列；

5)关闭此排列第一个RAU之后的能效变化，并判断能效是否上升，如果能效不上升则关闭此RAU并结束，如果能效上升则进入步骤6；

6)关闭此RAU，更新各个RAU的关闭次数，然后返回步骤1重新计算剩余所有RAU的能效并重新进行排列；

所述步骤2中更新各个RAU的能效统计值Z_k,i的平均值的具体方法为：

其中Z_k,i为每个RAU的能效统计值，m为选取统计值的次数，将更新完后的能效均值作为各个RAU在每天同一时刻的统计值。

2.根据权利要求1所述的一种单小区异常情况下关闭RAU能效最优的方法，其特征在于，所述步骤1中计算关闭每个RAU后的能量效率η_i并将最后n个能效处于同一个数量级的作为一组的具体步骤如下：关闭每个RAU后系统的容量为C_i，能量为p，系统能量效率

将得到的η_i按照从大到小的顺序排列，并将最后n个能效处于同一个数量级的作为一组。

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