CN108235415B - 一种考虑用户体验的基站节能方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种考虑用户体验的基站节能方法，首先将网络系统进行“用户‑扇区”的关联，建立用户与可接收信号的扇区的关联关系；然后对基站的总能耗进行建模，获取基站能耗模型；接着对多业务用户体验进行建模，获取用户体验模型；基于基站能耗模型和用户体验模型，采用非线性整数规划方法对整体优化问题进行建模，得到目标优化函数；最后对整数规划问题进行求解，使步骤4中的目标优化函数达到最小值。本发明分析了基站下移动用户访问模式，从实际基站负载和用户访问业务类型出发，提出了一种考虑用户体验的基站节能方法，采用非线性整数规划对问题进行建模，实现了用户体验和能耗之间的均衡。

Description

一种考虑用户体验的基站节能方法

技术领域

本发明属于移动互联网技术领域，特别涉及一种考虑用户体验的基站节能方法。

背景技术

随着智能移动通信设备的普及，为了满足剧增的无线通信流量和数据密集型服务的需求，5G通信网络的部署朝着超大规模密集的小区基站或接入点部署的趋势发展，随之带来的高能耗和碳排放问题受到越来越多的重视。因此，绿色通信网络已经成为无线通信网络的必然趋势，如何提高蜂窝网络中基站利用率成为学者研究的重要方向。

根据城市中基站流量模式的潮汐现象和空间差异，基站开关策略根据基站的流量情况，在非高峰期关闭部分低负载的基站，卸载当前基站的用户到相邻的基站下，可以有效提高网络中基站的利用率，节省大量的能耗。

基站开关策略分为基于基站负载的开关策略、基于用户关联的开关策略、基于负载和用户关联的开关策略。基于基站负载的开关策略更多关注的是基站的能效而忽略了用户的关联状态和QoS；基于用户关联的开关策略则需要频繁地对基站开关状态进行切换，由于开关基站需要一定的时间而且会增加额外的能耗，方案不够实际可行；基于基站负载和用户关联的策略，开关的周期较长易于管理控制，并且能做到能耗和用户体验的均衡。

传统的考虑用户关联的基站节能方案都是以保证用户接收服务质量(Quality ofService，QoS)为前提。然而在移动互联网发展的过程中，用户对业务的体验感受(Qualityof Experience，QoE)才是决定移动互联网业务能否成功的关键因素，QoE是用户主观感知的应用或服务的整体可接受性度量，通过对QoS进行建模量化来反映用户对网络业务的满意程度。对于面向多业务的应用架构，针对业务的特征和对网络传输资源的需求，对不同业务进行准确的评估和建模有助于系统资源优化。

发明内容

为了解决上述技术问题，本发明分析了基站下移动用户访问模式，从实际基站负载和用户访问业务类型出发，提出了一种考虑用户体验的基站节能方法，采用非线性整数规划对问题进行建模，实现了用户体验和能耗之间的均衡。

本发明所采用的技术方案是：一种考虑用户体验的基站节能方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1：将网络系统进行“用户-扇区”的关联，建立用户与可接收信号的扇区的关联关系；

步骤2：对基站的总能耗进行建模，获取基站能耗模型；

步骤3：对多业务用户体验进行建模，获取用户体验模型；

步骤4：基于基站能耗模型和用户体验模型，采用非线性整数规划方法对整体优化问题进行建模，得到目标优化函数；

步骤5：对整数规划问题进行求解，使步骤4中的目标优化函数达到最小值。

相对于现有技术,本发明的有益效果是:本发明针对现有基站节能策略尚未充分考虑业务特征对用户体验的影响这一问题，引入了用户体验质量指标QoE来度量用户对所接收服务的主观体验，提出了一种考虑用户体验的基站节能方法。与现有的节能方法相比，本发明提出的基站节能方法可在有效保障用户体验的前提下，取得良好的节能效果。

附图说明

图1是本发明实施例的流程图。

具体实施方式

为了便于本领域普通技术人员理解和实施本发明，下面结合附图及实施例对本发明作进一步的详细描述，应当理解，此处所描述的实施示例仅用于说明和解释本发明，并不用于限定本发明。

请见图1，本发明提供的一种考虑用户体验的基站节能方法，包括以下步骤：

步骤1：将网络系统进行“用户-扇区”的关联，建立用户与可接收信号的扇区的关联关系；

步骤1.1：根据基站扇区位置(经纬度)及天线辐射方位角，利用泰森多边形的方法对扇区的覆盖区域进行划分。

步骤1.2：对基站下的用户根据泊松分布随机产生一个位置，计算用户与邻居扇区的距离与方位角，得到用户与邻居扇区的可关联关系，从而构建用户与基站扇区的关联网络。当关闭用户所在扇区，用户会关联到距离最近的可关联的活跃扇区；

例如，假设扇区1下用户，其可关联的邻居扇区为扇区3，扇区6，扇区7，即其可关联的扇区集合为N₁＝{x₃,x₆,x₇}，若扇区7与用户距离最近，则扇区1下用户会关联到可关联扇区集合N₁中的活跃扇区7。

步骤2：对基站的总能耗进行建模，获取基站能耗模型；

扇区能耗分为静态能耗和动态能耗两部分，其中静态能耗为功率放大器和天线设备能耗等，动态能耗是扇区处理负载业务需要的能耗，与扇区负载ρ呈正相关，扇区能耗模型为线性模型：

P_cell(ρ)＝k·ρ+c；

其中，k为系数，c为静态能耗；

设基站扇区开关状态变量为{x₁,x₂,x₃,...,x_n},x_i＝{0,1},其中0表示基站扇区状态为关，1表示基站扇区状态为开；各扇区原始负载为{ρ₁,ρ₂,ρ₃,...,ρ_n}，实行扇区关闭策略之后各扇区负载为

其中

与扇区i的开关状态变量以及可关联到扇区i的邻居扇区的开关状态相关；设扇区i下用户可关联的扇区集合为N_i，可关联到扇区i的用户所属扇区集合为C_i；C_i中扇区j关闭时，如果扇区i是邻居扇区j的最相邻活跃扇区，则扇区j卸载流量到扇区i，即：

其中N_j为扇区j的可关联扇区集合，d_ij为扇区i下用户与扇区j的平均距离；则扇区i能耗为：

一个基站b下有多个扇区，则扇区共用的能耗部分为：

其中，C为扇区共用的基站能耗，主要为制冷设备能耗。

步骤3：对多业务用户体验进行建模，获取用户体验模型；

会话类业务(VOIP)效用函数曲线为：

U_VOIP(r)＝ε(r-r_min)

流类业务(Stream，STM)效用函数曲线为：

交互类业务(WEB)效用函数曲线为：

背景类业务(background，BK)效用函数曲线为：

其中ε为单位阶跃函数；k₁、k₂、k为可调参数，且为正数，用于调整效用函数曲线的形状，即效用值的增速；r为传输速率，r_max为最大传输速率，r_min为最小传输速率。

扇区i下用户平均接收速率：

r_i＝Wlog(1+SINR)；

其中，SINR表示信噪比，基站间干扰可以同样用高斯白噪声表示；W为信道带宽；p_i表示基站i的功率；σ₀表示高斯白噪声；

表示信道增益包括信道衰落和瑞利衰减；d_ij表示扇区i下用户与基站j的平均距离。

步骤3.2：扇区i下用户集合U_i，如果关闭扇区i，则用户关联到可关联扇

区集合N_i中最临近的活跃扇区；对于扇区i下访问业务类型为cont(cont∈{VOIP,STM,WEB,BK})的用户u，用户与关联扇区的距离为d_u；

步骤3.3：计算用户对业务的体验感受q_u；

q_u＝U_cont(r(d_u))

其中，cont∈{VOIP,STM,WEB,BK}；r(d_u)即为扇区i下用户平均接收速率,

计算用户体验代价/损失c_u；

c_u＝1-U_cont(r(d_u))

计算扇区i下用户体验代价Q_i；

步骤4：基于基站能耗模型和用户体验模型，采用非线性整数规划方法对整体优化问题进行建模，得到目标优化函数；

目标优化函数为：

其中，η为一个正数，用于调节能耗和用户体验的比重；

即所有扇区的负载不能超过扇区最大能承受的负载ρ_max；

即保障用户能关联到至少一个扇区。

步骤5：对整数规划问题进行求解，使步骤4中的目标优化函数达到最小值。

使用优化求解器软件Lingo对整数规划问题求解，具体地使用了经典的分支定界法进行松弛迭代求解，得到一个开扇区集合{x₁,x₂,x₃,...,x_n}，使得整体能耗越低越好，用户体验越高越好(即用户体验代价越低越好)，即整体目标为

Obj＝min(f)。

其中，f为目标优化函数。

应当理解的是，本说明书未详细阐述的部分均属于现有技术。

应当理解的是，上述针对较佳实施例的描述较为详细，并不能因此而认为是对本发明专利保护范围的限制，本领域的普通技术人员在本发明的启示下，在不脱离本发明权利要求所保护的范围情况下，还可以做出替换或变形，均落入本发明的保护范围之内，本发明的请求保护范围应以所附权利要求为准。

Claims (2)

1.一种考虑用户体验的基站节能方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1：将网络系统进行“用户-扇区”的关联，建立用户与可接收信号的扇区的关联关系；

步骤2：对基站的总能耗进行建模，获取基站能耗模型；

具体实现过程是：扇区能耗分为静态能耗和动态能耗两部分，其中静态能耗为功率放大器和天线设备能耗，动态能耗是扇区处理负载业务需要的能耗，与扇区负载ρ呈正相关，扇区能耗模型为线性模型：

P_cell(ρ)＝k·ρ+c；

其中，k为系数，c为静态能耗；

设基站扇区开关状态变量为{x₁,x₂,x₃,...,x_n},x_i＝{0,1},其中0表示基站扇区状态为关，1表示基站扇区状态为开；各扇区原始负载为{ρ₁,ρ₂,ρ₃,...,ρ_n}，实行扇区关闭策略之后各扇区负载为

其中

与扇区i的开关状态变量以及可关联到扇区i的邻居扇区的开关状态相关；设扇区i下用户可关联的扇区集合为N_i，可关联到扇区i的用户所属扇区集合为C_i；C_i中扇区j关闭时，如果扇区i是邻居扇区j的最相邻活跃扇区，则扇区j卸载流量到扇区i，即：

其中N_j为扇区j的可关联扇区集合，d_ij为扇区i下用户与扇区j的平均距离；则扇区i能耗为：

一个基站b下有多个扇区，则扇区共用的能耗部分为：

其中，C为扇区共用的基站能耗；

步骤3：对多业务用户体验进行建模，获取用户体验模型；

具体实现包括以下子步骤：

步骤3.1：计算会话类业务、流类业务、交互类业务、背景类业务的效用函数；

会话类业务VOIP效用函数曲线为：

U_VOIP(r)＝ε(r-r_min)

流类业务STM效用函数曲线为：

交互类业务WEB效用函数曲线为：

背景类业务BK效用函数曲线为：

其中ε为单位阶跃函数；k₁、k₂、k为可调参数，且为正数，用于调整效用函数曲线的形状，即效用值的增速；r为传输速率，r_max为最大传输速率，r_min为最小传输速率；

扇区i下用户平均接收速率：

r_i＝Wlog(1+SINR)；

其中，SINR表示信噪比，基站间干扰可以同样用高斯白噪声表示；W为信道带宽；p_i表示基站i的功率；σ₀表示高斯白噪声；

表示信道增益包括信道衰落和瑞利衰减；d_ij表示扇区i下用户与基站j的平均距离；

步骤3.2：扇区i下用户集合U_i，如果关闭扇区i，则用户关联到可关联扇区集合N_i中最临近的活跃扇区；对于扇区i下访问业务类型为cont∈{VOIP,STM,WEB,BK}的用户u，用户与关联扇区的距离为d_u；

步骤3.3：计算用户对业务的体验感受q_u；

q_u＝U_cont(r(d_u))

其中，cont∈{VOIP,STM,WEB,BK}；r(d_u)即为扇区i下用户平均接收速率,r(d_u)＝Wlog(1+SINR),

计算用户体验代价/损失c_u；

c_u＝1-U_cont(r(d_u))

计算扇区i下用户体验代价Q_i；

步骤4：基于基站能耗模型和用户体验模型，采用非线性整数规划方法对整体优化问题进行建模，得到目标优化函数；

其中所述目标优化函数为：

其中，η为一个正数，用于调节能耗和用户体验的比重；

即所有扇区的负载不能超过扇区最大能承受的负载ρ_max；

即保障用户能关联到至少一个扇区；

步骤5：对整数规划问题进行求解，使步骤4中的目标优化函数达到最小值；

具体实现过程是：使用优化求解器软件Lingo对整数规划问题求解，其中使用经典的分支定界法进行松弛迭代求解，得到一个开扇区集合{x₁,x₂,x₃,...,x_n}，使得整体能耗和用户体验代价最低；

即整体目标为：

Obj＝min(f)；

其中，f为目标优化函数。

2.根据权利要求1所述的考虑用户体验的基站节能方法，其特征在于，步骤1的具体实现包括以下子步骤：

步骤1.1：根据基站扇区经纬度及天线辐射方位角，利用泰森多边形的方法对扇区的覆盖区域进行划分；

步骤1.2：对基站下的用户根据泊松分布随机产生一个位置，计算用户与邻居扇区的距离与方位角，得到用户与邻居扇区的可关联关系，从而构建用户与基站扇区的关联网络。

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