CN107708148B - 一种基于mdp的小基站异步关断节能方法 - Google Patents

一种基于mdp的小基站异步关断节能方法 Download PDF

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Abstract

本发明涉及一种基于MDP的小基站异步关断节能方法，属于移动通信技术领域。该方法包括：首先，将网络内业务进行分类，并考虑网络中各类业务的动态变化特性，采用MDP模型来刻画各类业务的动态变化情况；其次，确定各小基站的开启/关闭优先级；再次，根据预测到的各类业务的变化情况和对应优先级，宏基站在其中断概率限制下执行小基站异步开启/关闭策略；最后，根据当前基站开启数量调整业务分类，反复执行前几个步骤，直至网络稳定。本发明提供的基于MDP的小基站异步关断节能方法，不仅方法简单，实现复杂度较低，且能够在保证用户服务质量的前提下有效节约网络能耗。

Description

一种基于MDP的小基站异步关断节能方法
技术领域
本发明属于移动通信技术领域，涉及一种基于MDP的小基站异步关断节能方法。
背景技术
在过去十几年里，随着智能手机，平板电脑及其他移动设备的出现，无线网络的规模正在日益壮大。巨大的网络规模造成了大量的能量消耗和温室气体的排放。最新研究发现，ICT(information and communication technology,信息与通信技术)产业的能耗已经占据全球总能耗的2％-10％，且成为全球二氧化碳排放的主要制造者。同时，出于无线网络提供商的角度考虑，能耗也是其主要经济压力的来源。因此，能耗已经成为当前无线网络的关键性能指标。
当前，无线网络中80％左右的能耗发生在无线接入网络中，而无线接入网络的能耗主要产生在基站端。为了在降低基站端能量消耗的同时保证不断提高的用户服务速率需求，在宏基站覆盖范围内布置高容量、低能耗的小基站而形成的异构网络成为当前的重要研究方向。
现有的基站部署是根据网络巅峰时期所需的业务量决定的，并没有考虑到网络业务的动态变化特性，从而造成网络在业务量较低时能量的重大浪费。因此，根据网络业务的动态变化特性自适应地调整基站开启数量成为实现网络节能的重要方式。
现有技术提出了一种通过学习网络中各个位置的用户量变化情况动态地决定开启/关闭小基站数目的节能策略。该方法将每个基站的覆盖区域抽象为基站的覆盖位置，并利用MDP模型来刻画各个位置上用户的动态变化情况，通过求解MDP模型得到基站开/关策略。
发明人在研究现有技术的过程中发现其存在如下缺点：
现有的通过刻画网络业务的动态变化自适应地决定基站开/关策略的方法，均存在状态空间较大的问题，即MDP模型中最常见的“维度灾”问题。因为异构网络中基站数目较多且基站性质不同，这似乎成为现有技术不可避免的一个问题，故现有的可以刻画业务动态变化的方法复杂度都很高，且实现起来非常困难。
发明内容
有鉴于此，本发明的目的在于提供一种基于MDP的小基站异步关断节能方法，这种方法不仅复杂度低，实现简单，且能够在保证用户服务质量的同时节约网络能耗。
为达到上述目的，本发明提供如下技术方案：
一种基于MDP的小基站异步关断节能方法，该方法包括以下步骤：
S1：将网络内业务按照一定规则进行分类，并考虑网络各类业务的动态变化特性，采用马尔可夫决策过程(Markov Decision Process,MDP)模型刻画各类业务的动态变化情况；
S2：按照特定方法确定各小基站的开启/关闭优先级；
S3：根据预测到的各类业务的变化情况和对应优先级，宏基站在其中断概率限制下执行小基站异步开启/关闭策略；
S4：根据当前基站开启数量调整业务分类，返回步骤S1，直至网络稳定。
进一步，在步骤S1中，所述一定规则为：
设在宏基站的覆盖范围内包含K个小基站，将宏基站覆盖范围内的每个基站编号为k＝0,1,...,K，其中0表示宏基站，将只能和宏基站关联的用户定义为第0类用户，将除了宏基站外只能和小基站k关联的用户定义为第k类用户。
进一步，在步骤S1中，所述采用MDP模型刻画各类业务的动态变化情况的方法为：
MDP模型由四个基本元素构成：状态、行动及相应的状态转移矩阵和一个成本函数；网络控制器观察当前时期的网络状态x(t)，其中x(t)为t时期各小基站用户数的集合，并给网络状态关联一个行动y(t)，y(t)为t时期各小基站关断策略集合，当前的状态和采取的行动使得网络以一定概率进入下一个网络状态，在每个时期结束时会生成一个成本反馈给网络控制器，定义成本函数为C(x(t),y(t))＝P(x(t),y(t))，其中P(x(t),y(t))为t时期的网络总功耗；
所述网络以一定概率进入下一个网络状态的计算方法为：
Figure BDA0001426714280000021
对于第k类用户的状态i＝xk(t)及j＝xk(t+1)，定义z＝i-j为时隙t内的第k类用户的净到达数，z可能为正也可能为负，则上述公式表示的时第k类用户在t时期有i个用户，则在t+1时期有j个用户的概率，其中，
Figure BDA0001426714280000022
分别表示第k类用户在t时刻的实际到达率和离开率；T为时期间隙；Iz(·)是第一类修正Bessel函数。
进一步，所述步骤S3具体为：
当宏基站的用户数低于关闭门限值时，将小基站按照其用户数按照从低到高的顺序排列，即得到小基站的关闭优先级序列；
当宏基站的用户数高于开启门限值时，将小基站按照其开启后的潜在用户数按照从高到低的顺序排列，即得到小基站的开启优先级序列。
进一步，在步骤S3中，所述宏基站在其中断概率的限制下执行小基站异步开启策略的方法包括：
S301a：判定宏基站是否满足开启条件，若满足，则确定小基站的开启优先级；所述开启条件为：当宏基站的关联用户数大于开启门限值时，强制开启小基站以防止用户中断概率过高而产生的用户体验变差；
S302a：选取优先级最高的小基站k并执行小基站开启策略：
S303a：判定宏基站的中断概率是否低于中断概率门限值，若低于，则不再继续开启基站，否则继续开启基站，直到低于中断概率门限值。
进一步，在步骤S3中，所述宏基站在其中断概率的限制下执行小基站异步关闭策略的方法包括：
S301b：判定宏基站是否满足关闭条件，若满足，则确定小基站的关闭优先级；所述关闭条件为：当宏基站的关联用户数小于关闭门限值时，则在中断概率限制下关闭部分小基站以达到节能的目的；
S302b：选取优先级最高的小基站k并根据贝尔曼方程选取小基站k的最优策略：
Figure BDA0001426714280000031
其中，
Figure BDA0001426714280000032
k＝1,2,...,K表示小基站k在t时刻的最优策略；yk(t)∈γ为小基站k采取的一个行动，γ为小基站所有可采取行动集合；Ck(x(t),y(t))为宏基站和小基站k的联合成本函数；xk(t+1)∈χk为t+1时刻宏基站和小基站k的一种联合状态，χk为t+1时刻宏基站和小基站k所有状态集合；P(xk(t+1))|xk(t),yk(t))表示网络状态从xk(t)转移到xk(t+1)的概率；
Figure BDA0001426714280000033
时状态为xk(t+1)时的值函数；
S303b：判定宏基站的中断概率是否低于中断概率门限值，若低于，则选取下一个小基站，并返回步骤S301b，若不低于，则停止关闭。
进一步，所述宏基站的中断概率是当新到达用户需要rm,i个资源块，而基站所剩资源块数目不足以满足用户(m,i)的需求时，宏基站会产生中断；中断概率的计算方法为：
Figure BDA0001426714280000034
其中，(m,i)表示宏基站的第i个用户；rm,i表示宏基站第i个用户需要的资源块个数；U表示基站总资源块个数；um(t)表示宏基站已被占用的资源块个数。
进一步，在步骤S4中，所述根据当前基站开启数量调整业务分类的方法为：
当小基站从开启状态调整为关闭状态时，关闭小基站k的第k类业务，并变为第0类业务；当小基站k从关闭状态调整为开启状态时，将同时接入宏基站和小基站的业务，并从第0类业务重新调整为第k类业务。
进一步，所述实际到达率和离开率计算方法为：
第0类用户的实际到达率：
Figure BDA0001426714280000041
第0类用户的实际离开率：
Figure BDA0001426714280000042
第k类用户的实际到达率：
Figure BDA0001426714280000043
第k类用户的实际离开率：
Figure BDA0001426714280000044
其中，λ0(t)和μ0(t)分别为第0类用户的原始到达率和离开率；λk(t)和μk(t)分别为第k类用户的原始到达率和离开率；
Figure BDA0001426714280000045
为小基站集合；yk为小基站k的执行策略，1{·}表示{·}条件满足时值为1。
本发明的有益效果在于：在本发明中，网络可以动态预测各类业务的动态变化情况，并根据预测到的结果自适应调整基站开/关状态。通过本发明提供的优先级确定方法，宏基站内的网络控制器可以异步决策小基站的开/关状态，避免同步决策带来的“维度灾”问题。本发明提供的方法方法不仅复杂度低，实现简单，且能够在保证用户服务质量的同时节约网络能耗。
附图说明
为了使本发明的目的、技术方案和有益效果更加清楚，本发明提供如下附图进行说明：
图1为本发明预期结果的场景示意图；
图2为本发明采用MDP刻画业务动态变化的原理对比图；
图3为本发明中小基站的优先级确定流程图；
图4为本发明中小基站的关闭方法流程图；
图5为本发明中小基站的开启方法流程图。
具体实施方式
下面将结合附图，对本发明的优选实施例进行详细的描述。
参见图1，图1为本发明期结果的场景示意图。在本发明实施例中，在宏基站覆盖范围内部署小基站是为了满足巅峰时期的用户需求，当宏基站的资源利用率较低时，通过关闭小基站并将小基站的业务转交给宏基站以达到节能的目的，而当宏基站的资源紧张而小基站又处于关闭状态时，需要将小基站开启来分担宏基站的负担从而保证用户的服务质量。
参见图2，图2为本发明采用MDP刻画业务动态变化的原理对比图。MDP的基本工作过程为：智能体感知环境状态，并根据感知到的状态确定对环境采取的行动，当前状态和行动使得环境以某种概率转移到下一个状态，并产生一个反馈给智能体，作为智能体选取行动的参考，从而得到最优行动。这恰好和本发明想实现的结果类似，本发明希望通过宏基站中的网络控制器感知网络中各小基站的业务状态，通过感知到的业务状态采取相应地小基站开/关决策，当前网络状态和采取的决策使得网络业务以某种概率转移到下一个状态，将能耗和服务质量的反馈作为控制器到底采取哪一种行动的参考，从而得到最优开/关策略。通过上述类比可知，本发明恰好可使用MDP模型进行实现。
参见图3，图3为本发明中小基站的优先级确定流程图，步骤如下：
步骤301：判断宏基站用户数是否小于关闭门限值；
步骤302：若满足301，则将小基站按照用户数从低到高进行排序；
步骤303：排序后的基站顺序即为小基站的关闭优先级，方法完成；
步骤304：若不满足301，判断宏基站用户数是否大于开启门限值；
步骤305：若满足304，则将小基站按照开启后的潜在用户数从高到低进行排序；
步骤306：排序后的基站顺序即为小基站的开启优先级，方法完成。
参见图4，图4为本发明中小基站的关闭方法流程图，步骤如下：
步骤401：按照小基站关闭优先级选取待关闭基站；
步骤402：调用公式：
Figure BDA0001426714280000051
决定待关闭小基站的最优策略；
其中，
Figure BDA0001426714280000052
k＝1,2,...,K表示小基站k在t时刻的最优策略；yk(t)∈γ为小基站k采取的一个行动，γ为小基站所有可采取行动集合；Ck(x(t),y(t))为宏基站和小基站k的联合成本函数；xk(t+1)∈χk为t+1时刻宏基站和小基站k的一个可能的联合状态，χk为t+1时刻宏基站和小基站k所有可能的状态集合；P(xk(t+1))|xk(t),yk(t))表示网络状态从xk(t)转移到xk(t+1)的概率；
Figure BDA0001426714280000053
时状态为xk(t+1)时的值函数。
步骤403：比较当前网络状态下宏基站的中断概率和中断概率门限值的大小，若当前网络状态下宏基站的中断概率大于中断概率门限值，则不再关闭任何基站；若小于，则返回执行步骤401；
步骤404：得到最终的网络最优策略，方法结束。
参见图5，图5为本发明中小基站的开启方法流程图，步骤如下：
步骤501：按照小基站开启优先级选取待开启基站；
步骤502：将选取的带开启小基站立即开启以分担宏基站的业务量；
步骤503：若当前网络状态下宏基站的中断概率大于中断概率门限值，则返回步骤501，继续执行开启策略；若小于，则不再开启任何小基站。
步骤504：得到最终的网络最优策略，方法结束。
最后说明的是，以上优选实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制，尽管通过上述优选实施例已经对本发明进行了详细的描述，但本领域技术人员应当理解，可以在形式上和细节上对其作出各种各样的改变，而不偏离本发明权利要求书所限定的范围。

Claims (6)

1.一种基于MDP的小基站异步关断节能方法，其特征在于：该方法包括以下步骤：
S1：将网络内业务按照一定规则进行分类，并考虑网络各类业务的动态变化特性，采用马尔可夫决策过程MDP模型刻画各类业务的动态变化情况；
S2：按照特定方法确定各小基站的开启/关闭优先级；
S3：根据预测到的各类业务的变化情况和对应优先级，宏基站在其中断概率限制下执行小基站异步开启/关闭策略；
S4：根据当前基站开启数量调整业务分类，返回步骤S1，直至网络稳定；
在步骤S1中，所述一定规则为：
设在宏基站的覆盖范围内包含K个小基站，将宏基站覆盖范围内的每个基站编号为k＝0,1,...,K，其中0表示宏基站，将只能和宏基站关联的用户定义为第0类用户，将除了宏基站外只能和小基站k关联的用户定义为第k类用户；
所述步骤S3具体为：
当宏基站的用户数低于关闭门限值时，将小基站按照其用户数按照从低到高的顺序排列，即得到小基站的关闭优先级序列；
当宏基站的用户数高于开启门限值时，将小基站按照其开启后的潜在用户数按照从高到低的顺序排列，即得到小基站的开启优先级序列；
在步骤S4中，所述根据当前基站开启数量调整业务分类的方法为：
当小基站从开启状态调整为关闭状态时，关闭小基站k的第k类用户将变为第0类用户；当小基站k从关闭状态调整为开启状态时，将可同时接入宏基站和小基站的用户从第0类用户重新调整为第k类用户。
2.如权利要求1所述的一种基于MDP的小基站异步关断节能方法，其特征在于：在步骤S1中，所述采用MDP模型刻画各类业务的动态变化情况的方法为：
MDP模型由四个基本元素构成：状态、行动及相应的状态转移矩阵和一个成本函数；网络控制器观察当前时期的网络状态x(t)，其中x(t)为t时期各小基站用户数的集合，并给网络状态关联一个行动y(t)，y(t)为t时期各小基站关断策略集合，当前的状态和采取的行动使得网络以一定概率进入下一个网络状态，在每个时期结束时会生成一个成本反馈给网络控制器，定义成本函数为C(x(t),y(t))＝P(x(t),y(t))，其中P(x(t),y(t))为t时期的网络总功耗；
所述网络以一定概率进入下一个网络状态的计算方法为：
Figure FDA0002496921080000021
对于第k类用户的状态i＝xk(t)及j＝xk(t+1)，定义z＝i-j为时隙t内的第k类用户的净到达数，z可能为正也可能为负，则上述公式表示的是 第k类用户在t时期有i个用户，则在t+1时期有j个用户的概率，其中，
Figure FDA0002496921080000022
分别表示第k类用户在t时刻的实际到达率和离开率；T为时期间隙；Iz(·)是第一类修正Bessel函数。
3.如权利要求1所述的一种基于MDP的小基站异步关断节能方法，其特征在于：在步骤S3中，所述宏基站在其中断概率的限制下执行小基站异步开启策略的方法包括：
S301a：判定宏基站是否满足开启条件，若满足，则确定小基站的开启优先级；所述开启条件为：当宏基站的关联用户数大于开启门限值时，强制开启小基站以防止用户中断概率过高而产生的用户体验变差；
S302a：选取优先级最高的小基站k并执行小基站开启策略：
S303a：判定宏基站的中断概率是否低于中断概率门限值，若低于，则不再继续开启基站，否则继续开启基站，直到低于中断概率门限值。
4.如权利要求1所述的一种基于MDP的小基站异步关断节能方法，其特征在于：在步骤S3中，所述宏基站在其中断概率的限制下执行小基站异步关闭策略的方法包括：
S301b：判定宏基站是否满足关闭条件，若满足，则确定小基站的关闭优先级；所述关闭条件为：当宏基站的关联用户数小于关闭门限值时，则在中断概率限制下关闭部分小基站以达到节能的目的；
S302b：选取优先级最高的小基站k并根据贝尔曼方程选取小基站k的最优策略：
Figure FDA0002496921080000023
其中，
Figure FDA0002496921080000024
表示小基站k在t时刻的最优策略；yk(t)∈γ为小基站k采取的一个行动，γ为小基站所有可采取行动集合；Ck(x(t),y(t))为宏基站和小基站k的联合成本函数；xk(t+1)∈χk为t+1时刻宏基站和小基站k的一种联合状态，χk为t+1时刻宏基站和小基站k所有状态集合；P(xk(t+1)|xk(t),yk(t))表示网络状态从xk(t)转移到xk(t+1)的概率；
Figure FDA0002496921080000025
表示网络状态为xk(t+1)时的值函数；
S303b：判定宏基站的中断概率是否低于中断概率门限值，若低于，则选取下一个小基站，并返回步骤S301b，若不低于，则停止关闭。
5.如权利要求3或4所述的一种基于MDP的小基站异步关断节能方法，其特征在于：所述宏基站的中断概率是当新到达用户需要rm,i个资源块，而基站所剩资源块数目不足以满足用户(m,i)的需求时，宏基站会产生中断；中断概率的计算方法为：
Figure FDA0002496921080000031
其中，(m,i)表示宏基站的第i个用户；rm,i表示宏基站第i个用户需要的资源块个数；U表示基站总资源块个数；um(t)表示宏基站已被占用的资源块个数。
6.如权利要求2所述的一种基于MDP的小基站异步关断节能方法，其特征在于：所述实际到达率和离开率计算方法为：
第0类用户的实际到达率：
Figure FDA0002496921080000032
第0类用户的实际离开率：
Figure FDA0002496921080000033
第k类用户的实际到达率：
Figure FDA0002496921080000034
第k类用户的实际离开率：
Figure FDA0002496921080000035
其中，λ0(t)和μ0(t)分别为第0类用户的原始到达率和离开率；λk(t)和μk(t)分别为第k类用户的原始到达率和离开率；K为小基站集合；yk为小基站k的执行策略，1{·}表示{·}条件满足时值为1。
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"An Energy-Saving Algorithm With Joint User Association, Clustering, and On/Off Strategies in Dense Heterogeneous Networks";LUN TANG等：;《2017 IEEE》;20170731;全文 *

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