具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围。
如图1所示,为本发明公开的一种资源调度方法实施例1的流程图,包括:
S101、基于用户终端发送的能力信息及用户终端的业务承载的建立信息生成用户终端的类别信息;
基于用户终端发送的能力信息及用户终端的业务承载的建立信息的不同可以将用户终端进行分类,生成用户终端的类别信息,在实际应用中,与基站连接的主要有两种类别的用户终端,第一类是移动终端,第二类是物联网终端。移动终端主要传输流量较大的数据业务,数据包长较大、数据交互频繁,要求业务时延低,速率高,信号质量较好,一般的智能手机都属于此类别。物联网终端主要传输小数据包,业务频率很低,对时延不敏感,主要用于传感器的数据采集等场景,具有终端分布广,数量众多,信号质量较差等特点。移动终端在基站中数量相对较少,但单个用户终端业务收发的次数很频繁,物联网终端在基站中的数量很大,但单个用户终端业务收发次数很少。在调度流程中把两类用户终端分开处理,简化物联网终端的处理算法,当用户终端数目很多时能够显著降低处理时间。
S102、获取用户终端的调度参数,基于用户终端的调度参数计算用户终端的调度权重;
在给用户终端分配资源时,采用的是先分配给调度权重更大的用户终端,因此,需要计算每个用户终端的调度权重,调度权重根据用户终端的业务类型、信道质量、待传输数据量、平均速率、时延等确定。其中业务类型决定了用户终端的服务质量等级和优先级;信道质量决定了用户终端频谱效率;待传输数据量和平均速率分别表示用户终端当前和历史上的数据量;时延表示用户终端数据的等待时间。
S103、将需要传输数据的用户终端分入与用户终端的类别信息相匹配的调度队列中,基于用户终端的调度权重以从大到小的顺序将用户终端在调度队列中排序;
在用户终端数量较多时,每个时刻都会有成百上千个用户终端有数据需要调度传输,而每次调度能够分配的资源有限,因此需要对用户终端进行预选,选出本次参与调度的候选用户终端集合,集合中的用户终端数量一般为几十个,这样在后续的分配资源流程中可以只在候选用户终端集合中处理,降低算法复杂度。其方法为,首先把当前有数据需要传输的用户终端筛选出来,对不同类型的用户终端,例如移动终端和物联网终端,要分成不同的队列来排序,然后对这些用户终端按照调度权重从大到小的顺序进行排序,每个类别的用户终端分别选出一定数量的候选用户终端构成最终的候选用户终端列表。这样的分队列排序方法能够显著降低预选过程的排序处理量,同时兼顾了各种类型用户终端的资源需求。
S104、基于调度队列中的用户终端的排序以从前到后的顺序将传输资源分配给用户终端;
在资源分配前可以对调度队列中的每个用户终端进行资源估算,根据用户终端请求的数据量和频谱效率计算出该用户终端所需的资源块个数,当所有用户终端的资源总需求超过基站单次可分配的资源量时,按照调度权重的排列顺序进行资源分配,排序靠前的用户终端可优先获得资源,排序靠后的用户终端本次可能无法获得资源。
综上所述,本发明公开了一种资源调度方法,包括基于用户终端发送的能力信息及用户终端的业务承载的建立信息生成用户终端的类别信息,获取用户终端的调度参数,基于用户终端的调度参数计算用户终端的调度权重,将需要传输数据的用户终端分入与用户终端的类别信息相匹配的调度队列中,基于用户终端的调度权重以从大到小的顺序将用户终端在调度队列中排序,基于调度队列中的用户终端的排序以从前到后的顺序将传输资源分配给用户终端。在调度过程中把用户终端分成不同类别,根据用户终端的类别对用户终端的进行资源调度及分配,降低了基站调度处理的复杂度和计算量,提高了资源分配效率,降低了基站的处理负荷及处理时间,使单个基站可以处理更多的用户终端的业务请求。
如图2所示,为本发明公开的一种资源调度方法实施例2的流程图,包括:
S201、基于用户终端发送的能力信息及用户终端的业务承载的建立信息生成用户终端的类别信息;
基于用户终端发送的能力信息及用户终端的业务承载的建立信息的不同可以将用户终端进行分类,生成用户终端的类别信息,在实际应用中,与基站连接的主要有两种类别的用户终端,第一类是移动终端,第二类是物联网终端。移动终端主要传输流量较大的数据业务,数据包长较大、数据交互频繁,要求业务时延低,速率高,信号质量较好,一般的智能手机都属于此类别。物联网终端主要传输小数据包,业务频率很低,对时延不敏感,主要用于传感器的数据采集等场景,具有终端分布广,数量众多,信号质量较差等特点。移动终端在基站中数量相对较少,但单个用户终端业务收发的次数很频繁,物联网终端在基站中的数量很大,但单个用户终端业务收发次数很少。在调度流程中把两类用户终端分开处理,简化物联网终端的处理算法,当用户终端数目很多时能够显著降低处理时间。
S202、基于用户终端的类别信息设置用户终端的调度参数更新频率;
在给用户终端分配资源时,采用的是先分配给调度权重更大的用户终端,因此,需要计算每个用户终端的调度权重,调度权重根据用户终端的业务类型、信道质量、待传输数据量、平均速率、时延等确定。其中业务类型决定了用户终端的服务质量等级和优先级;信道质量决定了用户终端频谱效率;待传输数据量和平均速率分别表示用户终端当前和历史上的数据量;时延表示用户终端数据的等待时间。这些参数都会随着时间不断刷新,反映了用户终端业务的实时变化。传统的调度算法会在每次调度前都计算更新所有用户终端的这些参数,当用户终端数量增加时所需要的参数更新总时间也会不断增长,而调度处理的总时间是有限的,这就限制了基站处理用户终端的总数量。在本方案中,对参数更新过程中的用户终端进行分类处理,按照用户终端的类别,可设置不同的调度参数更新频率。例如对于移动终端由于业务收发频繁,以上的参数变化很快,因此仍然保持每次调度前都更新参数的做法;对于物联网终端由于业务次数很少,上面的参数变化较慢,可以把参数更新的次数降低,比如每10次调度更新一次数据,这样每次只需对10分之一的物联网终端进行参数计算,此外由于物联网终端的数据速率很低,所以参数中的平均速率等项目可以不必计算了,这就大大降低了参数更新的计算量。
S203、基于调度参数更新频率更新用户终端的调度参数;
S204、基于用户终端的调度参数计算用户终端的调度权重;
S205、将需要传输数据的用户终端分入与用户终端的类别信息相匹配的调度队列中,基于用户终端的调度权重以从大到小的顺序将用户终端在调度队列中排序;
在用户终端数量较多时,每个时刻都会有成百上千个用户终端有数据需要调度传输,而每次调度能够分配的资源有限,因此需要对用户终端进行预选,选出本次参与调度的候选用户终端集合,集合中的用户终端数量一般为几十个,这样在后续的分配资源流程中可以只在候选用户终端集合中处理,降低算法复杂度。其方法为,首先把当前有数据需要传输的用户终端筛选出来,对不同类型的用户终端,例如移动终端和物联网终端,要分成不同的队列来排序,然后对这些用户终端按照调度权重从大到小的顺序进行排序,每个类别的用户终端分别选出一定数量的候选用户终端构成最终的候选用户终端列表。这样的分队列排序方法能够显著降低预选过程的排序处理量,同时兼顾了各种类型用户终端的资源需求。
S206、基于调度队列中的用户终端的排序以从前到后的顺序将传输资源分配给用户终端;
在资源分配前可以对调度队列中的每个用户终端进行资源估算,根据用户终端请求的数据量和频谱效率计算出该用户终端所需的资源块个数,当所有用户终端的资源总需求超过基站单次可分配的资源量时,按照调度权重的排列顺序进行资源分配,排序靠前的用户终端可优先获得资源,排序靠后的用户终端本次可能无法获得资源。
如图3所示,为本发明公开的一种资源调度方法实施例3的流程图,包括:
S301、基于用户终端发送的能力信息及用户终端的业务承载的建立信息生成用户终端的类别信息;
基于用户终端发送的能力信息及用户终端的业务承载的建立信息的不同可以将用户终端进行分类,生成用户终端的类别信息,在实际应用中,与基站连接的主要有两种类别的用户终端,第一类是移动终端,第二类是物联网终端。移动终端主要传输流量较大的数据业务,数据包长较大、数据交互频繁,要求业务时延低,速率高,信号质量较好,一般的智能手机都属于此类别。物联网终端主要传输小数据包,业务频率很低,对时延不敏感,主要用于传感器的数据采集等场景,具有终端分布广,数量众多,信号质量较差等特点。移动终端在基站中数量相对较少,但单个用户终端业务收发的次数很频繁,物联网终端在基站中的数量很大,但单个用户终端业务收发次数很少。在调度流程中把两类用户终端分开处理,简化物联网终端的处理算法,当用户终端数目很多时能够显著降低处理时间。
S302、获取用户终端的调度参数,基于用户终端的调度参数计算用户终端的调度权重;
在给用户终端分配资源时,采用的是先分配给调度权重更大的用户终端,因此,需要计算每个用户终端的调度权重,调度权重根据用户终端的业务类型、信道质量、待传输数据量、平均速率、时延等确定。其中业务类型决定了用户终端的服务质量等级和优先级;信道质量决定了用户终端频谱效率;待传输数据量和平均速率分别表示用户终端当前和历史上的数据量;时延表示用户终端数据的等待时间。
S303、将需要传输数据的用户终端分入与用户终端的类别信息相匹配的调度队列中;
在用户终端数量较多时,每个时刻都会有成百上千个用户终端有数据需要调度传输,而每次调度能够分配的资源有限,因此需要对用户终端进行预选,选出本次参与调度的候选用户终端集合,集合中的用户终端数量一般为几十个,这样在后续的分配资源流程中可以只在候选用户终端集合中处理,降低算法复杂度。其方法为,首先把当前有数据需要传输的用户终端筛选出来,对不同类型的用户终端,例如移动终端和物联网终端,要分成不同的队列来排序。
S304、当调度队列中的用户终端的数量大于预设数量时,将调度队列中的用户终端划分为若干个调度小组,基于用户终端的调度权重以从大到小的顺序将用户终端在调度小组中排序;
S305、将传输资源轮流分配给调度队列中的调度小组,基于调度小组中的用户终端的排序以从前到后的顺序将传输资源分配给用户终端;
对这些用户终端按照调度权重从大到小的顺序进行排序,每个类别的用户终端分别选出一定数量的候选用户终端构成最终的候选用户终端列表。这样的分队列排序方法能够显著降低预选过程的排序处理量,同时兼顾了各种类型用户终端的资源需求。当某种类型的用户终端数量很大时还可以把该类用户终端划分为不同的小组,每次调度只对其中一个小组的用户终端进行权重排序选出候选用户终端,之后通过各小组轮流参与排序的方式使所有用户终端都能获得调度的机会。这样的分类分组预选方法能够显著降低预选过程的排序处理量,同时兼顾了各种类型用户终端的资源需求。在资源分配前可以对调度队列中的每个用户终端进行资源估算,根据用户终端请求的数据量和频谱效率计算出该用户终端所需的资源块个数,当所有用户终端的资源总需求超过基站单次可分配的资源量时,按照调度权重的排列顺序进行资源分配,排序靠前的用户终端可优先获得资源,排序靠后的用户终端本次可能无法获得资源。
如图4所示,为本发明公开的一种资源调度方法实施例4的流程图,包括:
S401、基于用户终端发送的能力信息及用户终端的业务承载的建立信息生成用户终端的类别信息;
基于用户终端发送的能力信息及用户终端的业务承载的建立信息的不同可以将用户终端进行分类,生成用户终端的类别信息,在实际应用中,与基站连接的主要有两种类别的用户终端,第一类是移动终端,第二类是物联网终端。移动终端主要传输流量较大的数据业务,数据包长较大、数据交互频繁,要求业务时延低,速率高,信号质量较好,一般的智能手机都属于此类别。物联网终端主要传输小数据包,业务频率很低,对时延不敏感,主要用于传感器的数据采集等场景,具有终端分布广,数量众多,信号质量较差等特点。移动终端在基站中数量相对较少,但单个用户终端业务收发的次数很频繁,物联网终端在基站中的数量很大,但单个用户终端业务收发次数很少。在调度流程中把两类用户终端分开处理,简化物联网终端的处理算法,当用户终端数目很多时能够显著降低处理时间。
S402、获取用户终端的调度参数,基于用户终端的调度参数计算用户终端的调度权重;
在给用户终端分配资源时,采用的是先分配给调度权重更大的用户终端,因此,需要计算每个用户终端的调度权重,调度权重根据用户终端的业务类型、信道质量、待传输数据量、平均速率、时延等确定。其中业务类型决定了用户终端的服务质量等级和优先级;信道质量决定了用户终端频谱效率;待传输数据量和平均速率分别表示用户终端当前和历史上的数据量;时延表示用户终端数据的等待时间。
S403、将需要传输数据的用户终端分入与用户终端的类别信息相匹配的调度队列中,基于用户终端的调度权重以从大到小的顺序将用户终端在调度队列中排序;
在用户终端数量较多时,每个时刻都会有成百上千个用户终端有数据需要调度传输,而每次调度能够分配的资源有限,因此需要对用户终端进行预选,选出本次参与调度的候选用户终端集合,集合中的用户终端数量一般为几十个,这样在后续的分配资源流程中可以只在候选用户终端集合中处理,降低算法复杂度。其方法为,首先把当前有数据需要传输的用户终端筛选出来,对不同类型的用户终端,例如移动终端和物联网终端,要分成不同的队列来排序,然后对这些用户终端按照调度权重从大到小的顺序进行排序,每个类别的用户终端分别选出一定数量的候选用户终端构成最终的候选用户终端列表。这样的分队列排序方法能够显著降低预选过程的排序处理量,同时兼顾了各种类型用户终端的资源需求。
S404、基于调度队列中的用户终端的排序以从前到后的顺序将传输资源分配给用户终端;
在资源分配前可以对调度队列中的每个用户终端进行资源估算,根据用户终端请求的数据量和频谱效率计算出该用户终端所需的资源块个数,当所有用户终端的资源总需求超过基站单次可分配的资源量时,按照调度权重的排列顺序进行资源分配,排序靠前的用户终端可优先获得资源,排序靠后的用户终端本次可能无法获得资源。
S405、设置预设资源上限,每个用户终端分配到的传输资源小于或等于预设资源上限;
为了避免少数用户终端占用太多的资源导致单次调度获得资源的用户终端数量过少,可设置单用户终端占用资源的上限,使得更多的用户终端能够分到资源。这样可以减小用户终端数据平均等待时间,减小传输时延。
在本实施例中,S405与步骤S401至步骤S404没有固定的先后顺序关系。
如图5所示,为本发明公开的一种资源调度方法实施例5的流程图,包括:
S501、基于用户终端发送的能力信息及用户终端的业务承载的建立信息生成用户终端的类别信息;
基于用户终端发送的能力信息及用户终端的业务承载的建立信息的不同可以将用户终端进行分类,生成用户终端的类别信息,在实际应用中,与基站连接的主要有两种类别的用户终端,第一类是移动终端,第二类是物联网终端。移动终端主要传输流量较大的数据业务,数据包长较大、数据交互频繁,要求业务时延低,速率高,信号质量较好,一般的智能手机都属于此类别。物联网终端主要传输小数据包,业务频率很低,对时延不敏感,主要用于传感器的数据采集等场景,具有终端分布广,数量众多,信号质量较差等特点。移动终端在基站中数量相对较少,但单个用户终端业务收发的次数很频繁,物联网终端在基站中的数量很大,但单个用户终端业务收发次数很少。在调度流程中把两类用户终端分开处理,简化物联网终端的处理算法,当用户终端数目很多时能够显著降低处理时间。
S502、获取用户终端的调度参数,基于用户终端的调度参数计算用户终端的调度权重;
在给用户终端分配资源时,采用的是先分配给调度权重更大的用户终端,因此,需要计算每个用户终端的调度权重,调度权重根据用户终端的业务类型、信道质量、待传输数据量、平均速率、时延等确定。其中业务类型决定了用户终端的服务质量等级和优先级;信道质量决定了用户终端频谱效率;待传输数据量和平均速率分别表示用户终端当前和历史上的数据量;时延表示用户终端数据的等待时间。
S503、将需要传输数据的用户终端分入与用户终端的类别信息相匹配的调度队列中,基于用户终端的调度权重以从大到小的顺序将用户终端在调度队列中排序;
在用户终端数量较多时,每个时刻都会有成百上千个用户终端有数据需要调度传输,而每次调度能够分配的资源有限,因此需要对用户终端进行预选,选出本次参与调度的候选用户终端集合,集合中的用户终端数量一般为几十个,这样在后续的分配资源流程中可以只在候选用户终端集合中处理,降低算法复杂度。其方法为,首先把当前有数据需要传输的用户终端筛选出来,对不同类型的用户终端,例如移动终端和物联网终端,要分成不同的队列来排序,然后对这些用户终端按照调度权重从大到小的顺序进行排序,每个类别的用户终端分别选出一定数量的候选用户终端构成最终的候选用户终端列表。这样的分队列排序方法能够显著降低预选过程的排序处理量,同时兼顾了各种类型用户终端的资源需求。
S504、基于调度队列中的用户终端的排序以从前到后的顺序将传输资源分配给用户终端;
在资源分配前可以对调度队列中的每个用户终端进行资源估算,根据用户终端请求的数据量和频谱效率计算出该用户终端所需的资源块个数,当所有用户终端的资源总需求超过基站单次可分配的资源量时,按照调度权重的排列顺序进行资源分配,排序靠前的用户终端可优先获得资源,排序靠后的用户终端本次可能无法获得资源。
S505、当用户终端的类别信息为第一类别信息时,采用多用户多入多出技术传输用户终端的数据;
在本实施例中,第一类别信息可以表示用户终端为移动终端,在进行资源分配时对于移动终端和物联网终端还可以划分出不同的资源分配区域,对于移动终端由于传输的数据量较大,能通过用户终端配对的方法在同一物理资源块上使用MU-MIMO(Multi-UserMultiple-Input Multiple-Output,多用户多入多出技术)的模式同时传输多个用户终端的数据,提高资源分配的效率和数据传输的总速率。
如图6所示,为本发明公开的一种资源调度方法实施例6的流程图,包括:
S601、基于用户终端发送的能力信息及用户终端的业务承载的建立信息生成用户终端的类别信息;
基于用户终端发送的能力信息及用户终端的业务承载的建立信息的不同可以将用户终端进行分类,生成用户终端的类别信息,在实际应用中,与基站连接的主要有两种类别的用户终端,第一类是移动终端,第二类是物联网终端。移动终端主要传输流量较大的数据业务,数据包长较大、数据交互频繁,要求业务时延低,速率高,信号质量较好,一般的智能手机都属于此类别。物联网终端主要传输小数据包,业务频率很低,对时延不敏感,主要用于传感器的数据采集等场景,具有终端分布广,数量众多,信号质量较差等特点。移动终端在基站中数量相对较少,但单个用户终端业务收发的次数很频繁,物联网终端在基站中的数量很大,但单个用户终端业务收发次数很少。在调度流程中把两类用户终端分开处理,简化物联网终端的处理算法,当用户终端数目很多时能够显著降低处理时间。
S602、获取用户终端的调度参数,基于用户终端的调度参数计算用户终端的调度权重;
在给用户终端分配资源时,采用的是先分配给调度权重更大的用户终端,因此,需要计算每个用户终端的调度权重,调度权重根据用户终端的业务类型、信道质量、待传输数据量、平均速率、时延等确定。其中业务类型决定了用户终端的服务质量等级和优先级;信道质量决定了用户终端频谱效率;待传输数据量和平均速率分别表示用户终端当前和历史上的数据量;时延表示用户终端数据的等待时间。
S603、将需要传输数据的用户终端分入与用户终端的类别信息相匹配的调度队列中,基于用户终端的调度权重以从大到小的顺序将用户终端在调度队列中排序;
在用户终端数量较多时,每个时刻都会有成百上千个用户终端有数据需要调度传输,而每次调度能够分配的资源有限,因此需要对用户终端进行预选,选出本次参与调度的候选用户终端集合,集合中的用户终端数量一般为几十个,这样在后续的分配资源流程中可以只在候选用户终端集合中处理,降低算法复杂度。其方法为,首先把当前有数据需要传输的用户终端筛选出来,对不同类型的用户终端,例如移动终端和物联网终端,要分成不同的队列来排序,然后对这些用户终端按照调度权重从大到小的顺序进行排序,每个类别的用户终端分别选出一定数量的候选用户终端构成最终的候选用户终端列表。这样的分队列排序方法能够显著降低预选过程的排序处理量,同时兼顾了各种类型用户终端的资源需求。
S604、基于调度队列中的用户终端的排序以从前到后的顺序将传输资源分配给用户终端;
在资源分配前可以对调度队列中的每个用户终端进行资源估算,根据用户终端请求的数据量和频谱效率计算出该用户终端所需的资源块个数,当所有用户终端的资源总需求超过基站单次可分配的资源量时,按照调度权重的排列顺序进行资源分配,排序靠前的用户终端可优先获得资源,排序靠后的用户终端本次可能无法获得资源。
S605、当用户终端的类别信息为第二类别信息时,获取用户终端的信道质量,基于信道质量将用户终端分为若干个信道质量小组,每个信道质量小组内的用户终端的重复传输次数及反馈时序相同;
在本实施例中,第二类别信息可以表示用户终端为物联网终端,对于物联网终端由于信道质量差别很大,可以根据信道质量把用户终端分成不同的组,每组中的用户终端信道质量相近,可以采用相同的重复传输次数和反馈时序安排,这样组内用户终端的时域资源占用方式一致,频域也放在一起分配可以尽量避免和减少“资源空洞”的产生,提高物理资源利用率。
如图7所示,为本发明公开的一种基站实施例1的结构示意图,包括分类模块101、权重计算模块102、排序模块103及资源分配模块104,其中:
分类模块101用于基于用户终端发送的能力信息及用户终端的业务承载的建立信息生成用户终端的类别信息;
基于用户终端发送的能力信息及用户终端的业务承载的建立信息的不同可以将用户终端进行分类,生成用户终端的类别信息,在实际应用中,与基站连接的主要有两种类别的用户终端,第一类是移动终端,第二类是物联网终端。移动终端主要传输流量较大的数据业务,数据包长较大、数据交互频繁,要求业务时延低,速率高,信号质量较好,一般的智能手机都属于此类别。物联网终端主要传输小数据包,业务频率很低,对时延不敏感,主要用于传感器的数据采集等场景,具有终端分布广,数量众多,信号质量较差等特点。移动终端在基站中数量相对较少,但单个用户终端业务收发的次数很频繁,物联网终端在基站中的数量很大,但单个用户终端业务收发次数很少。在调度流程中把两类用户终端分开处理,简化物联网终端的处理算法,当用户终端数目很多时能够显著降低处理时间。
权重计算模块102用于获取用户终端的调度参数,基于用户终端的调度参数计算用户终端的调度权重;
在给用户终端分配资源时,采用的是先分配给调度权重更大的用户终端,因此,需要计算每个用户终端的调度权重,调度权重根据用户终端的业务类型、信道质量、待传输数据量、平均速率、时延等确定。其中业务类型决定了用户终端的服务质量等级和优先级;信道质量决定了用户终端频谱效率;待传输数据量和平均速率分别表示用户终端当前和历史上的数据量;时延表示用户终端数据的等待时间。
排序模块103用于将需要传输数据的用户终端分入与用户终端的类别信息相匹配的调度队列中,基于用户终端的调度权重以从大到小的顺序将用户终端在调度队列中排序;
在用户终端数量较多时,每个时刻都会有成百上千个用户终端有数据需要调度传输,而每次调度能够分配的资源有限,因此需要对用户终端进行预选,选出本次参与调度的候选用户终端集合,集合中的用户终端数量一般为几十个,这样在后续的分配资源流程中可以只在候选用户终端集合中处理,降低算法复杂度。其方法为,首先把当前有数据需要传输的用户终端筛选出来,对不同类型的用户终端,例如移动终端和物联网终端,要分成不同的队列来排序,然后对这些用户终端按照调度权重从大到小的顺序进行排序,每个类别的用户终端分别选出一定数量的候选用户终端构成最终的候选用户终端列表。这样的分队列排序方法能够显著降低预选过程的排序处理量,同时兼顾了各种类型用户终端的资源需求。
资源分配模块104用于基于调度队列中的用户终端的排序以从前到后的顺序将传输资源分配给用户终端;
在资源分配前可以对调度队列中的每个用户终端进行资源估算,根据用户终端请求的数据量和频谱效率计算出该用户终端所需的资源块个数,当所有用户终端的资源总需求超过基站单次可分配的资源量时,按照调度权重的排列顺序进行资源分配,排序靠前的用户终端可优先获得资源,排序靠后的用户终端本次可能无法获得资源。
综上所述,本发明公开了一种基站,其工作原理为包括基于用户终端发送的能力信息及用户终端的业务承载的建立信息生成用户终端的类别信息,获取用户终端的调度参数,基于用户终端的调度参数计算用户终端的调度权重,将需要传输数据的用户终端分入与用户终端的类别信息相匹配的调度队列中,基于用户终端的调度权重以从大到小的顺序将用户终端在调度队列中排序,基于调度队列中的用户终端的排序以从前到后的顺序将传输资源分配给用户终端。在调度过程中把用户终端分成不同类别,根据用户终端的类别对用户终端的进行资源调度及分配,降低了基站调度处理的复杂度和计算量,提高了资源分配效率,降低了基站的处理负荷及处理时间,使单个基站可以处理更多的用户终端的业务请求。
如图8所示,为本发明公开的一种基站实施例2的结构示意图,包括分类模块201、权重计算模块202、排序模块203及资源分配模块204,权重计算模块202包括更新频率设置单元205及参数更新单元206,其中:
分类模块201用于基于用户终端发送的能力信息及用户终端的业务承载的建立信息生成用户终端的类别信息;
基于用户终端发送的能力信息及用户终端的业务承载的建立信息的不同可以将用户终端进行分类,生成用户终端的类别信息,在实际应用中,与基站连接的主要有两种类别的用户终端,第一类是移动终端,第二类是物联网终端。移动终端主要传输流量较大的数据业务,数据包长较大、数据交互频繁,要求业务时延低,速率高,信号质量较好,一般的智能手机都属于此类别。物联网终端主要传输小数据包,业务频率很低,对时延不敏感,主要用于传感器的数据采集等场景,具有终端分布广,数量众多,信号质量较差等特点。移动终端在基站中数量相对较少,但单个用户终端业务收发的次数很频繁,物联网终端在基站中的数量很大,但单个用户终端业务收发次数很少。在调度流程中把两类用户终端分开处理,简化物联网终端的处理算法,当用户终端数目很多时能够显著降低处理时间。
更新频率设置单元205用于基于用户终端的类别信息设置用户终端的调度参数更新频率;
在给用户终端分配资源时,采用的是先分配给调度权重更大的用户终端,因此,需要计算每个用户终端的调度权重,调度权重根据用户终端的业务类型、信道质量、待传输数据量、平均速率、时延等确定。其中业务类型决定了用户终端的服务质量等级和优先级;信道质量决定了用户终端频谱效率;待传输数据量和平均速率分别表示用户终端当前和历史上的数据量;时延表示用户终端数据的等待时间。这些参数都会随着时间不断刷新,反映了用户终端业务的实时变化。传统的调度算法会在每次调度前都计算更新所有用户终端的这些参数,当用户终端数量增加时所需要的参数更新总时间也会不断增长,而调度处理的总时间是有限的,这就限制了基站处理用户终端的总数量。在本方案中,对参数更新过程中的用户终端进行分类处理,按照用户终端的类别,可设置不同的调度参数更新频率。例如对于移动终端由于业务收发频繁,以上的参数变化很快,因此仍然保持每次调度前都更新参数的做法;对于物联网终端由于业务次数很少,上面的参数变化较慢,可以把参数更新的次数降低,比如每10次调度更新一次数据,这样每次只需对10分之一的物联网终端进行参数计算,此外由于物联网终端的数据速率很低,所以参数中的平均速率等项目可以不必计算了,这就大大降低了参数更新的计算量。
参数更新单元206用于基于调度参数更新频率更新用户终端的调度参数;
权重计算模块202还用于基于用户终端的调度参数计算用户终端的调度权重;
排序模块203用于将需要传输数据的用户终端分入与用户终端的类别信息相匹配的调度队列中,基于用户终端的调度权重以从大到小的顺序将用户终端在调度队列中排序;
在用户终端数量较多时,每个时刻都会有成百上千个用户终端有数据需要调度传输,而每次调度能够分配的资源有限,因此需要对用户终端进行预选,选出本次参与调度的候选用户终端集合,集合中的用户终端数量一般为几十个,这样在后续的分配资源流程中可以只在候选用户终端集合中处理,降低算法复杂度。其方法为,首先把当前有数据需要传输的用户终端筛选出来,对不同类型的用户终端,例如移动终端和物联网终端,要分成不同的队列来排序,然后对这些用户终端按照调度权重从大到小的顺序进行排序,每个类别的用户终端分别选出一定数量的候选用户终端构成最终的候选用户终端列表。这样的分队列排序方法能够显著降低预选过程的排序处理量,同时兼顾了各种类型用户终端的资源需求。
资源分配模块204用于基于调度队列中的用户终端的排序以从前到后的顺序将传输资源分配给用户终端;
在资源分配前可以对调度队列中的每个用户终端进行资源估算,根据用户终端请求的数据量和频谱效率计算出该用户终端所需的资源块个数,当所有用户终端的资源总需求超过基站单次可分配的资源量时,按照调度权重的排列顺序进行资源分配,排序靠前的用户终端可优先获得资源,排序靠后的用户终端本次可能无法获得资源。
如图9所示,为本发明公开的一种基站实施例3的结构示意图,包括分类模块301、权重计算模块302、排序模块303及资源分配模块304,排序模块303包括调度小组分组单元305及调度小组排序单元306,其中:
分类模块301用于基于用户终端发送的能力信息及用户终端的业务承载的建立信息生成用户终端的类别信息;
基于用户终端发送的能力信息及用户终端的业务承载的建立信息的不同可以将用户终端进行分类,生成用户终端的类别信息,在实际应用中,与基站连接的主要有两种类别的用户终端,第一类是移动终端,第二类是物联网终端。移动终端主要传输流量较大的数据业务,数据包长较大、数据交互频繁,要求业务时延低,速率高,信号质量较好,一般的智能手机都属于此类别。物联网终端主要传输小数据包,业务频率很低,对时延不敏感,主要用于传感器的数据采集等场景,具有终端分布广,数量众多,信号质量较差等特点。移动终端在基站中数量相对较少,但单个用户终端业务收发的次数很频繁,物联网终端在基站中的数量很大,但单个用户终端业务收发次数很少。在调度流程中把两类用户终端分开处理,简化物联网终端的处理算法,当用户终端数目很多时能够显著降低处理时间。
权重计算模块302用于获取用户终端的调度参数,基于用户终端的调度参数计算用户终端的调度权重;
在给用户终端分配资源时,采用的是先分配给调度权重更大的用户终端,因此,需要计算每个用户终端的调度权重,调度权重根据用户终端的业务类型、信道质量、待传输数据量、平均速率、时延等确定。其中业务类型决定了用户终端的服务质量等级和优先级;信道质量决定了用户终端频谱效率;待传输数据量和平均速率分别表示用户终端当前和历史上的数据量;时延表示用户终端数据的等待时间。
排序模块303用于将需要传输数据的用户终端分入与用户终端的类别信息相匹配的调度队列中;
在用户终端数量较多时,每个时刻都会有成百上千个用户终端有数据需要调度传输,而每次调度能够分配的资源有限,因此需要对用户终端进行预选,选出本次参与调度的候选用户终端集合,集合中的用户终端数量一般为几十个,这样在后续的分配资源流程中可以只在候选用户终端集合中处理,降低算法复杂度。其方法为,首先把当前有数据需要传输的用户终端筛选出来,对不同类型的用户终端,例如移动终端和物联网终端,要分成不同的队列来排序。
调度小组分组单元305用于当调度队列中的用户终端的数量大于预设数量时,将调度队列中的用户终端划分为若干个调度小组,调度小组排序单元306用于基于用户终端的调度权重以从大到小的顺序将用户终端在调度小组中排序;
资源分配模块304还用于将传输资源轮流分配给调度队列中的调度小组,基于调度小组中的用户终端的排序以从前到后的顺序将传输资源分配给用户终端;
对这些用户终端按照调度权重从大到小的顺序进行排序,每个类别的用户终端分别选出一定数量的候选用户终端构成最终的候选用户终端列表。这样的分队列排序方法能够显著降低预选过程的排序处理量,同时兼顾了各种类型用户终端的资源需求。当某种类型的用户终端数量很大时还可以把该类用户终端划分为不同的小组,每次调度只对其中一个小组的用户终端进行权重排序选出候选用户终端,之后通过各小组轮流参与排序的方式使所有用户终端都能获得调度的机会。这样的分类分组预选方法能够显著降低预选过程的排序处理量,同时兼顾了各种类型用户终端的资源需求。在资源分配前可以对调度队列中的每个用户终端进行资源估算,根据用户终端请求的数据量和频谱效率计算出该用户终端所需的资源块个数,当所有用户终端的资源总需求超过基站单次可分配的资源量时,按照调度权重的排列顺序进行资源分配,排序靠前的用户终端可优先获得资源,排序靠后的用户终端本次可能无法获得资源。
如图10所示,为本发明公开的一种基站实施例4的结构示意图,包括分类模块401、权重计算模块402、排序模块403及资源分配模块404,还包括上限设置模块405,其中:
分类模块401用于基于用户终端发送的能力信息及用户终端的业务承载的建立信息生成用户终端的类别信息;
基于用户终端发送的能力信息及用户终端的业务承载的建立信息的不同可以将用户终端进行分类,生成用户终端的类别信息,在实际应用中,与基站连接的主要有两种类别的用户终端,第一类是移动终端,第二类是物联网终端。移动终端主要传输流量较大的数据业务,数据包长较大、数据交互频繁,要求业务时延低,速率高,信号质量较好,一般的智能手机都属于此类别。物联网终端主要传输小数据包,业务频率很低,对时延不敏感,主要用于传感器的数据采集等场景,具有终端分布广,数量众多,信号质量较差等特点。移动终端在基站中数量相对较少,但单个用户终端业务收发的次数很频繁,物联网终端在基站中的数量很大,但单个用户终端业务收发次数很少。在调度流程中把两类用户终端分开处理,简化物联网终端的处理算法,当用户终端数目很多时能够显著降低处理时间。
权重计算模块402用于获取用户终端的调度参数,基于用户终端的调度参数计算用户终端的调度权重;
在给用户终端分配资源时,采用的是先分配给调度权重更大的用户终端,因此,需要计算每个用户终端的调度权重,调度权重根据用户终端的业务类型、信道质量、待传输数据量、平均速率、时延等确定。其中业务类型决定了用户终端的服务质量等级和优先级;信道质量决定了用户终端频谱效率;待传输数据量和平均速率分别表示用户终端当前和历史上的数据量;时延表示用户终端数据的等待时间。
排序模块403用于将需要传输数据的用户终端分入与用户终端的类别信息相匹配的调度队列中,基于用户终端的调度权重以从大到小的顺序将用户终端在调度队列中排序;
在用户终端数量较多时,每个时刻都会有成百上千个用户终端有数据需要调度传输,而每次调度能够分配的资源有限,因此需要对用户终端进行预选,选出本次参与调度的候选用户终端集合,集合中的用户终端数量一般为几十个,这样在后续的分配资源流程中可以只在候选用户终端集合中处理,降低算法复杂度。其方法为,首先把当前有数据需要传输的用户终端筛选出来,对不同类型的用户终端,例如移动终端和物联网终端,要分成不同的队列来排序,然后对这些用户终端按照调度权重从大到小的顺序进行排序,每个类别的用户终端分别选出一定数量的候选用户终端构成最终的候选用户终端列表。这样的分队列排序方法能够显著降低预选过程的排序处理量,同时兼顾了各种类型用户终端的资源需求。
资源分配模块404用于基于调度队列中的用户终端的排序以从前到后的顺序将传输资源分配给用户终端;
在资源分配前可以对调度队列中的每个用户终端进行资源估算,根据用户终端请求的数据量和频谱效率计算出该用户终端所需的资源块个数,当所有用户终端的资源总需求超过基站单次可分配的资源量时,按照调度权重的排列顺序进行资源分配,排序靠前的用户终端可优先获得资源,排序靠后的用户终端本次可能无法获得资源。
上限设置模块405用于设置预设资源上限,每个用户终端分配到的传输资源小于或等于预设资源上限;
为了避免少数用户终端占用太多的资源导致单次调度获得资源的用户终端数量过少,可设置单用户终端占用资源的上限,使得更多的用户终端能够分到资源。这样可以减小用户终端数据平均等待时间,减小传输时延。
如图11所示,为本发明公开的一种基站实施例5的结构示意图,包括分类模块501、权重计算模块502、排序模块503及资源分配模块504,还包括数据传输模块505,其中:
分类模块501用于基于用户终端发送的能力信息及用户终端的业务承载的建立信息生成用户终端的类别信息;
基于用户终端发送的能力信息及用户终端的业务承载的建立信息的不同可以将用户终端进行分类,生成用户终端的类别信息,在实际应用中,与基站连接的主要有两种类别的用户终端,第一类是移动终端,第二类是物联网终端。移动终端主要传输流量较大的数据业务,数据包长较大、数据交互频繁,要求业务时延低,速率高,信号质量较好,一般的智能手机都属于此类别。物联网终端主要传输小数据包,业务频率很低,对时延不敏感,主要用于传感器的数据采集等场景,具有终端分布广,数量众多,信号质量较差等特点。移动终端在基站中数量相对较少,但单个用户终端业务收发的次数很频繁,物联网终端在基站中的数量很大,但单个用户终端业务收发次数很少。在调度流程中把两类用户终端分开处理,简化物联网终端的处理算法,当用户终端数目很多时能够显著降低处理时间。
权重计算模块502用于获取用户终端的调度参数,基于用户终端的调度参数计算用户终端的调度权重;
在给用户终端分配资源时,采用的是先分配给调度权重更大的用户终端,因此,需要计算每个用户终端的调度权重,调度权重根据用户终端的业务类型、信道质量、待传输数据量、平均速率、时延等确定。其中业务类型决定了用户终端的服务质量等级和优先级;信道质量决定了用户终端频谱效率;待传输数据量和平均速率分别表示用户终端当前和历史上的数据量;时延表示用户终端数据的等待时间。
排序模块503用于将需要传输数据的用户终端分入与用户终端的类别信息相匹配的调度队列中,基于用户终端的调度权重以从大到小的顺序将用户终端在调度队列中排序;
在用户终端数量较多时,每个时刻都会有成百上千个用户终端有数据需要调度传输,而每次调度能够分配的资源有限,因此需要对用户终端进行预选,选出本次参与调度的候选用户终端集合,集合中的用户终端数量一般为几十个,这样在后续的分配资源流程中可以只在候选用户终端集合中处理,降低算法复杂度。其方法为,首先把当前有数据需要传输的用户终端筛选出来,对不同类型的用户终端,例如移动终端和物联网终端,要分成不同的队列来排序,然后对这些用户终端按照调度权重从大到小的顺序进行排序,每个类别的用户终端分别选出一定数量的候选用户终端构成最终的候选用户终端列表。这样的分队列排序方法能够显著降低预选过程的排序处理量,同时兼顾了各种类型用户终端的资源需求。
资源分配模块504用于基于调度队列中的用户终端的排序以从前到后的顺序将传输资源分配给用户终端;
在资源分配前可以对调度队列中的每个用户终端进行资源估算,根据用户终端请求的数据量和频谱效率计算出该用户终端所需的资源块个数,当所有用户终端的资源总需求超过基站单次可分配的资源量时,按照调度权重的排列顺序进行资源分配,排序靠前的用户终端可优先获得资源,排序靠后的用户终端本次可能无法获得资源。
数据传输模块505用于当用户终端的类别信息为第一类别信息时,采用多用户多入多出技术传输用户终端的数据;
在本实施例中,第一类别信息可以表示用户终端为移动终端,在进行资源分配时对于移动终端和物联网终端还可以划分出不同的资源分配区域,对于移动终端由于传输的数据量较大,能通过用户终端配对的方法在同一物理资源块上使用MU-MIMO(Multi-UserMultiple-Input Multiple-Output,多用户多入多出技术)的模式同时传输多个用户终端的数据,提高资源分配的效率和数据传输的总速率。
如图12所示,为本发明公开的一种基站实施例6的结构示意图,包括分类模块601、权重计算模块602、排序模块603及资源分配模块604,还包括信道质量分组模块605,其中:
分类模块601用于基于用户终端发送的能力信息及用户终端的业务承载的建立信息生成用户终端的类别信息;
基于用户终端发送的能力信息及用户终端的业务承载的建立信息的不同可以将用户终端进行分类,生成用户终端的类别信息,在实际应用中,与基站连接的主要有两种类别的用户终端,第一类是移动终端,第二类是物联网终端。移动终端主要传输流量较大的数据业务,数据包长较大、数据交互频繁,要求业务时延低,速率高,信号质量较好,一般的智能手机都属于此类别。物联网终端主要传输小数据包,业务频率很低,对时延不敏感,主要用于传感器的数据采集等场景,具有终端分布广,数量众多,信号质量较差等特点。移动终端在基站中数量相对较少,但单个用户终端业务收发的次数很频繁,物联网终端在基站中的数量很大,但单个用户终端业务收发次数很少。在调度流程中把两类用户终端分开处理,简化物联网终端的处理算法,当用户终端数目很多时能够显著降低处理时间。
权重计算模块602用于获取用户终端的调度参数,基于用户终端的调度参数计算用户终端的调度权重;
在给用户终端分配资源时,采用的是先分配给调度权重更大的用户终端,因此,需要计算每个用户终端的调度权重,调度权重根据用户终端的业务类型、信道质量、待传输数据量、平均速率、时延等确定。其中业务类型决定了用户终端的服务质量等级和优先级;信道质量决定了用户终端频谱效率;待传输数据量和平均速率分别表示用户终端当前和历史上的数据量;时延表示用户终端数据的等待时间。
排序模块603用于将需要传输数据的用户终端分入与用户终端的类别信息相匹配的调度队列中,基于用户终端的调度权重以从大到小的顺序将用户终端在调度队列中排序;
在用户终端数量较多时,每个时刻都会有成百上千个用户终端有数据需要调度传输,而每次调度能够分配的资源有限,因此需要对用户终端进行预选,选出本次参与调度的候选用户终端集合,集合中的用户终端数量一般为几十个,这样在后续的分配资源流程中可以只在候选用户终端集合中处理,降低算法复杂度。其方法为,首先把当前有数据需要传输的用户终端筛选出来,对不同类型的用户终端,例如移动终端和物联网终端,要分成不同的队列来排序,然后对这些用户终端按照调度权重从大到小的顺序进行排序,每个类别的用户终端分别选出一定数量的候选用户终端构成最终的候选用户终端列表。这样的分队列排序方法能够显著降低预选过程的排序处理量,同时兼顾了各种类型用户终端的资源需求。
资源分配模块604用于基于调度队列中的用户终端的排序以从前到后的顺序将传输资源分配给用户终端;
在资源分配前可以对调度队列中的每个用户终端进行资源估算,根据用户终端请求的数据量和频谱效率计算出该用户终端所需的资源块个数,当所有用户终端的资源总需求超过基站单次可分配的资源量时,按照调度权重的排列顺序进行资源分配,排序靠前的用户终端可优先获得资源,排序靠后的用户终端本次可能无法获得资源。
信道质量分组模块605用于当用户终端的类别信息为第二类别信息时,获取用户终端的信道质量,基于信道质量将用户终端分为若干个信道质量小组,每个信道质量小组内的用户终端的重复传输次数及反馈时序相同;
在本实施例中,第二类别信息可以表示用户终端为物联网终端,对于物联网终端由于信道质量差别很大,可以根据信道质量把用户终端分成不同的组,每组中的用户终端信道质量相近,可以采用相同的重复传输次数和反馈时序安排,这样组内用户终端的时域资源占用方式一致,频域也放在一起分配可以尽量避免和减少“资源空洞”的产生,提高物理资源利用率。
本说明书中各个实施例采用递进的方式描述,每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处,各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。对于实施例公开的装置而言,由于其与实施例公开的方法相对应,所以描述的比较简单,相关之处参见方法部分说明即可。
专业人员还可以进一步意识到,结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤,能够以电子硬件、计算机软件或者二者的结合来实现,为了清楚地说明硬件和软件的可互换性,在上述说明中已经按照功能一般性地描述了各示例的组成及步骤。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行,取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能,但是这种实现不应认为超出本发明的范围。
结合本文中所公开的实施例描述的方法或算法的步骤可以直接用硬件、处理器执行的软件模块,或者二者的结合来实施。软件模块可以置于随机存储器(RAM)、内存、只读存储器(ROM)、电可编程ROM、电可擦除可编程ROM、寄存器、硬盘、可移动磁盘、CD-ROM、或技术领域内所公知的任意其它形式的存储介质中。
对所公开的实施例的上述说明,使本领域专业技术人员能够实现或使用本发明。对这些实施例的多种修改对本领域的专业技术人员来说将是显而易见的,本文中所定义的一般原理可以在不脱离本发明的精神或范围的情况下,在其它实施例中实现。因此,本发明将不会被限制于本文所示的这些实施例,而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。