CN108632872B - 一种5g网络中基于基站吞吐量能力的业务均衡方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种5G网络中基于基站吞吐量能力的业务均衡方法，包括如下步骤：步骤1，计算基站的实时吞吐量；步骤2，根据基站的实时吞吐量计算基站的平均实时吞吐量；步骤3，计算网络的负荷均衡系数I_JF；步骤4，每隔一段时间T，重新计算网络的负荷均衡系数I_JF，根据该系数和网络平均实时吞吐量，优先对基站内的非实时性业务进行调整。

Description

一种5G网络中基于基站吞吐量能力的业务均衡方法

技术领域

本发明属于移动通信技术领域，尤其涉及一种5G网络中基于基站吞吐量能力的业务均衡方法。

背景技术

超密集组网(UDN，Ultra-Dense Network)技术是5G阶段普遍关注的技术研究方向和网络站点规划重要方式，他将是满足5G以及未来移动数据流量需求的主要技术手段。超密集组网通过更加“密集化”的无线网络基础设施部署，可获得更高的频率复用效率，从而在局部热点区域实现百倍量级的系统容量提升。

5G超密组网(UDN)的应用，必然带来站点密度的不断扩大，站点密度的扩大，必然要考虑不同站点的负荷均衡问题，以便实现系统性能的优化。负载均衡技术可根据当前小区负载状况及邻小区负载状况实时调整移动性参数，从而将高负载小区中的部分业务转移到负载相对较低的小区，以使各小区的负载比较平均，防止网络局部过载。相比于设置静态的移动性参数或不进行参数优化，负载均衡能够提高资源利用率，增加系统的总体容量，提升用户体验。并且这种优化能够最小化网络管理中的人工干预，从而降低网络运营成本。

目前负载均衡可分为两部分内容：其一是对于终端处于激活状态的负载均衡，可以通过调整切换参数来使部分用户切换到负载较低的小区；另一部分是针对终端处于空闲态的负载均衡，可以通过调整小区重选参数使部分用户重选到负载较低的小区，从而避免由空闲态终端发起呼叫而引起的潜在负载不均衡情况的发生。其实现方案主要是在相邻小区之间共享负载信息，基于邻小区负载信息调整小区切换参数和小区重选参数，从而达到负载均衡的目的。

目前在网络中负荷均衡算法的操作方案为：用户在选择基站接入时，首先考虑接收到邻近小基站信号的RSRP值，用sq表示，用户可进行接入的判断表达式为sq_i≥sq_th，其中sq_i为基站i的RSRP值(参考信号接收功率)，sq_th为系统RSRP门限值(参考信号接收功率)。当用户接收到基站i的RSRP值大于等于门限值时，基站i进入该用户可接入候选基站列表。其次，通过判断候选基站列表中基站负载状态选择最佳的基站接入。

在所有用户选择合适基站接入后，计算出系统的负载均衡系数。负载均衡系数I_JF用来衡量基站之间负载平衡程度，其由下式确定：

其中:B为基站集合，i为集合中第i个基站；p_i为第i个基站的负载值；N为系统中基站数目。负载均衡系数越高，说明系统负载分布越平衡，系统性能也越好。

在上述研究中，在进行系统负载均衡调整时，多数情况下仅考虑RSRP数值，没有考虑到基站的实际承载能力。不同基站的站形、多天线配置、频率配置等都会影响基站的承载能力。不同能力的基站，虽然其业务承载的绝对值相差较大，但是每个基站的资源利用率接近相同，此时可以近似地认为基站间的负荷是均衡的。

发明内容

本申请提出的一种5G网络中基于基站吞吐量能力的业务均衡方法，可以在充分考虑基站的承载能力下，实现网络间的负荷均衡。本发明包括如下步骤：

步骤1，计算基站的实时吞吐量；

步骤2，根据基站的实时吞吐量计算基站的平均实时吞吐量；

步骤3，计算网络的负荷均衡系数I_JF；

步骤4，每隔一段时间T，重新计算网络的负荷均衡系数I_JF，如果I_JF小于预先设定的I值，则将实时吞吐量大于P_av的基站内的部分非实时性业务(目前3GPP协议定义了会话类、交互类、流类、背景类四类业务，其中流类业务为实时性业务，其他三类业务为非实时性业务)，调整到相邻的实时吞吐量小于P_av的基站内；如果I_JF大于等于预先设定的I值，则不做调整；

步骤5，如果经过M次调整后，仍不满足I_JF大于等于预先设定的I值的要求，则延时一个固定的时间H后，重新计算网络的负荷均衡系数I_JF，如果I_JF小于预先设定的I值，则将实时吞吐量大于P_av的基站内的部分业务，调整到相邻的实时吞吐量小于P_av的基站内；如果I_JF大于等于预先设定的I值，则不做调整。

步骤1包括：

设定在5G超密组网下，一区域内有N个基站，N个基站组成了一个系统网络，N个基站之间有覆盖重叠区域，第N个基站记为CELL-N，第N个基站的最大吞吐量能力依次为p_th-N，其中基站CELL-1下有x个终端，第x个终端记为ax，第x个终端的实时吞吐量为S_ax，则通过如下公式计算基站CELL-1的实时吞吐量p_th-r-1：

p_th-r-1＝S_a1+S_a2+……+S_ax。

步骤2包括：通过如下公式计算各个基站间的平均实时吞吐量P_av：

P_av＝(p_th-r-1+p_th-r-2+……+p_th-r-N)/N。

步骤3包括：通过如下公式计算系统网络的负荷均衡系数I_JF：

I_JF＝(P*(p_th-r-1/p_th-1)+P*(p_th-r-2/p_th-2)+……+P*(p_th-r-N/p_th-N))²/(N*((P*(p_th-r-1/p_th-1))²+(P*(p_th-r-2/p_th-2))²+……+(P*(p_th-r-N/p_th-N))²))，

其中，P为系统网络中最大承载能力的基站吞吐量，通过如下公式计算：

P＝max(p_th-1，p_th-2，……，p_th-N)。

有益效果：

本发明具有以下技术优点：

1：在计算基站的负荷时，考虑了不同基站的吞吐量能力，由于不同基站的站形、多天线配置、频率配置等都会影响基站的承载能力，因此不能简单的以各个基站的实时吞吐量的绝对值作为考核基站的负荷情况的依据，需要考虑基站负荷的相对值。

2：在进行基站间业务量负荷均衡调整时，考虑到，基站间在进行业务量调整的时候，会出现业务暂停(严重时，会导致切换失败，造成业务掉线)，降低终端吞吐量，影响用户感知，因此优先调整基站内的非实时性业务(如下载类，网页浏览类)，尽量不调整实时性业务，尽量保障用户体验。

3：本方案在进行业务量调整时，设置了调整次数门限，从而避免了乒乓效应的出现。否则可能会出现某一终端的业务在基站间不断来回调整，严重影响网络吞吐量和用户感知。

4：本方案的基站间负荷调整，为系统自行调整，不需要人为干预，提高了系统工作的稳定性。

附图说明

下面结合附图和具体实施方式对本发明做更进一步的具体说明，本发明的上述或其他方面的优点将会变得更加清楚。

图1为本发明流程图。

具体实施方式

下面结合附图及实施例对本发明做进一步说明。

(1)方案原理

在5G超密网络(UDN)中，假设某一区域内有N个小基站，他们之间的覆盖范围有交集，交集内的用户可以根据网络的情况自由选择服务小区，也可以由系统指定服务小区。定义这N个小基站组成的系统网络负荷均衡系数I_JF计算方法如公式(1)所示：

其中：N为此区域内的小基站数量，B为基站集合，i为集合中第i个基站；P_i为第i个基站的等效吞吐量。

对于公式(1)中的P_i的说明如下：

P_i为第i个基站的等效吞吐量：

P_i＝P*(p_th-r-i/p_th-i) (2)

上式中的p_th-i，p_th-r-i，P，分别定义如下：

p_th-i为第i个基站的最大吞吐量能力(系统能力)，p_th-r-i为基站i的实时吞吐量，如基站i下的终端数量为Xi个，同时第j个终端的实时吞吐量为S_j，j∈Xi，则：

p_th-r-i＝S₁+S₂+S₃+……+S_Xi (3)

P为系统中具有最大吞吐量能力(系统能力)的基站的吞吐量，即：

P＝max(p_th-1，p_th-2，……，p_th-N) (4)

在网络运行过程中，每隔一段时间T(具体数值可以根据网络负荷等情况确定，如取值60秒)，根据公式(1)重新计算I_JF，如果I_JF大于等于某一确定的数值I(具体数值可以根据网络负荷等情况确定，如设定为0.8)，则不做负荷均衡调整，否则将负荷较高基站内的，且处于基站重叠覆盖区域内的非实时性业务(终端)，调整到业务负荷较低的基站内。

(2)方案详细描述

假设在5G超密组网下，某个区域内有N个基站，分别是CELL-a，CELL-b，……，CELL-N，他们之间有覆盖重叠区域，每个基站的最大吞吐量能力依次为：p_th-a，p_th-b，……，p_th-N。其中基站CELL-a下有X个终端，分别是a1，a2，……，ax，每个终端的实时吞吐量分别是S_a1，S_a2，……，S_ax。

根据公式(3)可以计算基站a的实时吞吐量，为：

p_th-r-a＝S_a1+S_a2+……+S_ax (5)

各个基站间的平均实时吞吐量P_av为：

P_av＝(p_th-r-a+p_th-r-b+……+p_th-r-N)/N (6)

根据公式(2)，可以计算系统中最大承载能力的基站吞吐量，为：

P＝max(p_th-a，p_th-b，……，p_th-N) (7)

根据公式(1)，计算网络的负荷均衡系数为：

I_JF＝(P*(p_th-r-a/p_th-a)+P*(p_th-r-b/p_th-b)+……+P*(p_th-r-N/p_th-N))²/(N*((P*(p_th-r-a/p_th-a))²+(P*(p_th-r-b/p_th-b))²+……+(P*(p_th-r-N/p_th-N))²)) (8)

每隔一段时间T，根据公式(8)，重复计算I_JF值，如果I_JF小于预先设定的I值，则将实时吞吐量p_th-r大于P_av的基站内的部分非实时性业务(终端)，调整到相邻的实时吞吐量P_th-r小于Pav的基站内；如果I_JF大于等于预先设定的I值，则不做调整。如果经过M(具体数值可以根据网络情况设定，如取值5次)次调整后，仍不满足I_JF大于等于预先设定的I值的要求，为了减少频繁负载均衡调整对用户感知带来的影响，则延时一个固定的时间H(具体数值可以根据网络等情况设定，如取值10分钟)后，再进行负载均衡系数计算和负载均衡调整。

(3)方案举例

如图1所示，本发明提供了一种5G网络中基于基站吞吐量能力的业务均衡方法，假设在5G超密组网下，某个区域内有4个基站，他们之间有覆盖重叠区域，分别是CELL-1，CELL-2，CELL-3，CELL-4，其中：

1)基站CELL-1下有3个终端，分别是a1，a2，a3，每个终端的实时业务量分别是S_a1＝2Mbps，S_a2＝4Mbps，S_a3＝4Mbps，基站的吞吐量能力为p_th-a＝60Mbps：

2)基站CELL-2下有5个终端，分别是b1，b2，b3，b4，b5，每个终端的实时业务量分别是S_b1＝6Mbps，S_b2＝4Mbps，S_b3＝4Mbps，S_b4＝2Mbps，S_b5＝8Mbps基站的吞吐量能力为p_th-b＝100Mbps。

3)基站CELL-3下有4个终端，分别是c1，c2，c3，c4，每个终端的业务量分别是S_c1＝4Mbps，S_c2＝10Mbps，S_c3＝8Mbps，S_c4＝12Mbps，基站的吞吐量能力为p_th-c＝60Mbps。

4)基站CELL-4下有6个终端，分别是d1，d2，d3，d4，d5，d6每个终端的业务量分别是S_d1＝20Mbps，S_d2＝8Mbps，S_d3＝6Mbps，S_d4＝10Mbps，S_d5＝20Mbps，S_d6＝8Mbps，基站的吞吐量能力为p_th-d＝100Mbps。

则可计算得到P_th-r-a＝10Mbps，P_th-r-b＝24Mbps，P_th-r-c＝34Mbps，P_th-r-d＝72Mbps；系统的P_av＝(P_th-a+P_th-b+P_th-c+P_th-d)/4＝35Mbps；

根据公式(7)，可以得到P＝100Mbps。

根据公式(8)此时系统的负载均衡因子I_JF＝0.77。

假设以I_JF为0.8为标准值，此时由于0.77于0.8，因此需要做基站间的负荷均衡调整，调整方式为，将基站CELL-4下的终端d3调整到CELL-1下。

经过时间T(假设T取值为60秒)，假设其他条件不变，则经过重新计算：I_JF＝0.85，大于标准值0.8，因此不进行基站间的负荷均衡调整。

以此类推，每隔时间T，计算一次系统的负载均衡因子，如果小于预先设定的数值，则进行负载均衡调整，否则不进行。

本发明提供了一种5G网络中基于基站吞吐量能力的业务均衡方法，具体实现该技术方案的方法和途径很多，以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。本实施例中未明确的各组成部分均可用现有技术加以实现。

Claims (1)

1.一种5G网络中基于基站吞吐量能力的业务均衡方法，其特征在于，包括如下步骤：

步骤1，计算基站的实时吞吐量；

步骤2，根据基站的实时吞吐量计算基站的平均实时吞吐量；

步骤3，计算网络的负荷均衡系数I_JF；

步骤4，每隔一段时间T，重新计算网络的负荷均衡系数I_JF，如果I_JF小于预先设定的I值，则将实时吞吐量大于P_av的基站内的非实时性业务，调整到相邻的实时吞吐量小于P_av的基站内；如果I_JF大于等于预先设定的I值，则不做调整；

步骤5，如果经过M次调整后，仍不满足I_JF大于等于预先设定的I值的要求，则延时一个固定的时间H后，重新计算网络的负荷均衡系数I_JF，如果I_JF小于预先设定的I值，则将实时吞吐量大于P_av的基站内的非实时性业务，调整到相邻的实时吞吐量小于P_av的基站内；如果I_JF大于等于预先设定的I值，则不做调整；

步骤1包括：

设定在5G超密组网下，一区域内有N个基站，N个基站组成了一个系统网络，N个基站之间有覆盖重叠区域，第N个基站记为CELL-N，第N个基站的最大吞吐量能力依次为p_th-N，其中基站CELL-1下有x个终端，第x个终端记为ax，第x个终端的实时吞吐量为S_ax，则通过如下公式计算基站CELL-1的实时吞吐量p_th-r-1：

p_th-r-1＝S_a1+S_a2+……+S_ax；

步骤2包括：通过如下公式计算各个基站间的平均实时吞吐量P_av：

P_av＝(p_th-r-1+p_th-r-2+……+p_th-r-N)/N；

步骤3包括：通过如下公式计算系统网络的负荷均衡系数I_JF：

I_JF＝(P*(p_th-r-1/p_th-1)+P*(p_th-r-2/p_th-2)+……+P*(p_th-r-N/p_th-N))²/(N*((P*(p_th-r-1/p_th-1))²+(P*(p_th-r-2/p_th-2))²+……+(P*(p_th-r-N/p_th-N))²))，

其中，P为系统网络中最大承载能力的基站吞吐量，通过如下公式计算：

P＝max(p_th-1，p_th-2，……，p_th-N)。

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