CN108781428B - 计算基站之间的距离的方法、存储介质、基站和蜂窝网络 - Google Patents

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Abstract

本发明提供了计算基站之间的距离的方法、存储介质、基站和蜂窝网络,该方法包括以下步骤:第一基站定期测量从第二基站接收到的信号的功率;第一基站识别在定期测量中所接收到的信号的第一出现最频繁的功率和第二出现最频繁的功率;以及第一基站基于所识别出的第一出现最频繁的功率和第二出现最频繁的功率确定到第二基站的距离。

Description

计算基站之间的距离的方法、存储介质、基站和蜂窝网络
技术领域
本发明涉及一种蜂窝电信网络。
背景技术
蜂窝电信网络包括基站,该基站被配置成在一定覆盖内上向多个用户设备(UE)发送无线信号。传统蜂窝网络包括基站,这些基站在通常数平方千米的大覆盖区域内进行发送并且服务成千上万的UE。然而,蜂窝网络的发展趋势是增大每单位面积的基站的密度,每个基站具有较小的覆盖面积并且服务较少的UE。这些高密度蜂窝网络具有相对较高的容量并且向用户提供较大的数据速率。小规模基站通常被称为小小区,并且包括微微小区、微小区、城域小区以及毫微微小区(取决于它们的覆盖面积)。
在诸如长期演进(LTE)的第4代蜂窝网络中,这些小小区还被称为家庭演进型NodeB(HeNB)。与其中基站由移动网络运营商(MNO)的技术专家安装和配置的传统蜂窝网络不同,这些HeNB将可能由终端用户进行安装,并且将依赖分布式自组织网络(SON)算法来进行自配置。这些分布式SON算法的任务是利用优化网络中的各基站的覆盖范围和容量的配置参数来自动配置基站,同时尝试最小化网络中的其它基站上所引起的任何干扰。针对这些SON算法的输入通常为局部测量特性(诸如无线电环境扫描的结果),而不是通过控制信令分布在基站之间的特性。
针对这些SON算法的有用输入参数是HeNB与其最近相邻基站之间的距离。如果两个HeNB包括地理定位技术(诸如全球导航卫星系统(GNSS)模块),则能够通过比较它们各自的位置来计算该距离。然而,由于GNSS模块通常不在室内工作,因此增加了HeNB的单位成本,并且依赖该数据的分布并因此依赖控制信令的增加,所以这不是最佳解决方案。此外,如果一个基站被移动,则该距离可能变得不准确,并因此需要定期重新计算(该重新计算对于GNSS地理定位需要大量处理)。对于没有地理定位技术的HeNB,因为难以区分以低功率发送的一个邻居和以高功率发送的更远的邻居,所以难以针对HeNB单独根据局部测量确定其到其最近邻居的距离。
因此,期望减轻上述问题中的一些或全部。尤其是,期望提供一种针对基站计算其到相邻基站的距离的方法。
发明内容
根据本发明的第一方面,提供了一种计算蜂窝通信网络中的第一基站与第二基站之间的距离的方法,该方法包括以下步骤:第一基站定期测量从第二基站接收到的信号的功率;第一基站识别定期测量中所接收到的信号的第一出现最频繁的功率和第二出现最频繁的功率;以及第一基站基于以下内容确定到第二基站的距离:所识别出的第一出现最频繁的功率和第二出现最频繁的功率、假定的路径损耗模型、以及第二基站在第一传输设置下的传输功率与其在第二传输设置下的传输功率之比。
本发明的实施方式提供一种针对基站计算其到邻居的距离的自主方法,该方法不依赖任何控制信令。第一基站可以从基站的邻居接收信号,其中,第二基站在散布有第二较高功率电平的突发的大部分时间内以第一功率电平发送信号。第一基站然后可以识别这些接收到的信号的第一出现最频繁的功率和第二出现最频繁的功率,并且根据这些出现最频繁的功率、第一功率电平和第二功率电平之比以及假定的路径损耗模型来计算到第二基站的距离。
识别第一出现最频繁的功率和第二出现最频繁的功率的步骤可以包括以下步骤:定义一系列功率范围;以及向所述一系列功率范围中的一个分配所接收到的信号的各测得的功率,其中,第一出现最频繁的功率和第二出现最频繁的功率是具有最多分配的第一功率范围和第二功率范围。因此,第一基站可以通过建立所测得的功率的直方图来识别第一出现最频繁的功率和第二出现最频繁的功率。
第二基站可以以第一传输设置操作比以第二传输设置更长的时间。
第一基站和第二基站可以是多个基站的一部分。因此,第一基站可以从第二基站以及一个或更多个其它基站接收信号。在这种情况下,第一基站可以识别从第二基站(以及其它基站)接收到的信号的第一出现最频繁的功率和第二出现最频繁的功率,并且确定间隔距离。
第一基站可以是家庭演进型节点B。
根据本发明的第二方面,提供了一种包含计算机可执行代码的计算机程序,当该计算机可执行代码在计算机上执行时,使得计算机执行根据本发明的第一方面的步骤。
根据本发明的第三方面,提供了一种第一基站,该第一基站包括:收发器,该收发器被配置成从第二基站接收信号;存储器;以及处理器,该处理器被配置成:测量收发器所接收到的信号的功率并将该测量结果存储在存储器中;识别所接收到的信号的第一出现最频繁的功率和第二出现最频繁的功率;并且基于以下内容确定到多个相邻基站中的第二基站的距离:所识别出的第一出现最频繁的功率和第二出现最频繁的功率、假定的路径损耗模型、以及第二基站在第一传输设置下的传输功率与其在第二传输设置下的传输功率之比。
处理器还可以被配置成定义一系列功率范围;向所述一系列功率范围中的一个分配各功率测量,其中,第一出现最频繁的功率和第二出现最频繁的功率是具有最多分配的第一功率范围和第二功率范围。
处理器还可以被配置成基于所识别出的第一出现最频繁的功率和第二出现最频繁的功率以及假定的路径损耗模型来确定到第二基站的距离。
第二基站可以以第一传输设置操作比以第二传输设置更长的时间。
第一基站可以是蜂窝电信网络的一部分。
附图说明
为了可以更好地理解本发明,现在将参照附图仅通过示例的方式来描述本发明的实施方式,在附图中:
图1是本发明的蜂窝网络的第一实施方式的示意图;
图2是图1的网络的基站的示意图;
图3是例示本发明的方法的第一实施方式的流程图;
图4是例示由执行图3的方法的基站生成的数据的直方图;以及
图5是例示图3的方法的距离估计的准确度的图。
具体实施方式
现在将参照图1和图2来描述本发明的蜂窝电信网络1的第一实施方式。蜂窝网络1包括第一基站和第二基站,所述第一基站和第二基站在本实施方式中都是家庭演进型NodeB 10、20(下文中,“HeNB”),它们另外被称为小小区,或者根据覆盖面积称为毫微微小区、微微小区或微小区。第一HeNB和第二HeNB的相应覆盖区域由包络椭圆例示,这些包络椭圆表示由第一HeNB 10和第二HeNB 20发送的信号的传播距离。第一HeNB 10和第二HeNB 20连接到核心网络(未示出)。蜂窝网络1还包括在第一HeNB 10的覆盖区域中的用户设备(UE)30。图1还例示了网络1的其它HeNB 40,但这些HeNB不是第一HeNB 10或第二HeNB 20二者中任一个的最近邻居。
图2是例示第一HeNB 10和第二HeNB 20的各种组件的示意图。技术人员将理解,第一HeNB 10与第二HeNB 20的构造之间可能存在若干物理差异(并因此如果第一基站或第二基站是宏基站,则更多),但图2例示了各种构成部分,各构成部分可以根据部署场景而具有特定形式。第一HeNB和第二HeNB 20各自包括第一收发器11、21、处理器13、23、存储器15、25以及第二收发器17、27,所有组件经由总线19、29连接。第一收发器11、21通常被称为回程连接并用于至核心网络以及来自核心网络的传输,其通常将是数字用户线路(DSL)或用于第一HeNB 10和第二HeNB 20的光纤连接。第二收发器17、27是被配置用于与任何所连接的UE(在该实施方式中,经由4G LTE协议)进行蜂窝通信的天线。处理器13、23通常处理经由第一收发器11、21或第二收发器17、27接收的数据包,使得它们是要发送到它们的目的地的形式(例如,在第一收发器11处从核心网络接收到的IP数据包可以由处理器13处理成传输块(TB),以便经由第二收发器17向前传输到UE 30,这些TB可以临时存储在存储器15中的缓存器中)。
因此,第一HeNB 10和第二HeNB 20经由它们的第一收发器11、21向在它们的相应覆盖区域内的UE发送信号。第一HeNB 10和第二HeNB 20的处理器13、23的一个任务是确定用于这些传输的合适功率值。更高的功率电平通常将导致更大的覆盖区域,使得更远的UE可以从各HeNB 10、20的第一收发器11、21接收信号。然而,这必须与多个因素(诸如在覆盖区域与另一个基站的覆盖区域重叠时引起干扰的可能性、降低能耗等)平衡。在该实施方式中,第一HeNB 10和第二HeNB 20都使用分布式自组织网络(SON)算法来确定合适的发送功率电平,现在将描述SON算法的示例(从第一HeNB 10的角度)。
第一HeNB 10发送被分成时域和频域中的单元的信号。这些单元中的一个被称为资源块(RB),RB被进一步细分成资源元素(RE)。因为第一HeNB 10根据LTE协议进行操作,所以为参考信号保留RB内的这些RE的特征集,并且剩余RE可以用于其它目的(例如,数据)。在该实施方式中,第一HeNB 10从网络管理器(例如,经由核心网络和第一收发器11、21)接收指示要用于参考信号功率的值的范围的系统信息消息。该范围例如可以在每15kHz-30dBm至-10dBm之间。处理器13必须选择该范围内的参考信号功率,并然后将该功率用于跨整个覆盖区域的所有参考信号传输。所有其它信号分量(例如,用于数据传输)的功率以至多该参考信号功率值(通常更少)的功率来发送。因此,图1中围绕第一HeNB 10的包络圆表示参考信号以该所选参考信号功率由第二收发器17沿所有方向的传播距离,并且任何其它信号(例如,用于数据)将仅发送至多这些点。
因此,处理器13从来自网络管理器的系统信息消息中定义的范围中选择参考信号功率的范围中的一个。在该实施方式中,处理器13使用SON算法来选择参考信号功率的范围的一个,其用作第一HeNB 10与第二HeNB 20之间的间隔距离的输入参数。该所选参考信号功率然后被第一HeNB 10用来发送之后的参考信号。在该实施方式中,第一HeNB 10还被配置成在相对较短的时间段内以大于所选参考信号功率的功率间歇地发送参考信号。为了确定两个基站之间的距离,可以将下文中被称为“突发参考信号”的这些参考信号用于本发明的方法的实施方式中。现在将参照图3至图5从第一HeNB 10的角度描述该方法的实施方式。
在该实施方式中,针对每一百帧中的一帧发送突发参考信号,并且以比针对正常操作选择的参考信号功率大十倍的功率进行发送。在图3的方法的步骤S1中,第一HeNB 10测量来自所有相邻基站的所有参考信号的总接收功率。在第二收发器17处接收这些信号并且由处理器13内的无线电环境监测(REM)功能对这些信号进行处理,以确定总接收功率。在步骤S3中,将该测量结果连同测量的时间戳一起存储在存储器15中。方法重复这两个步骤,直到在步骤S5处已收集到合适数量的数据为止(这一点在查阅以下描述时将对技术人员变得清楚)。
图4是例示在由第一HeNB 10进行的一系列测量之后包含在存储器15中的数据的直方图,其基于在模拟环境中生成的数据。在该模拟中,系统中的高斯(Gaussian)噪声的标准偏差为一。该直方图例示了在步骤S1中进行的功率测量的相对频率,这些测量的自然对数沿着x轴。该直方图例示了两个显著峰值,这是在大部分时间以参考信号功率发送第二HeNB 20但以十倍参考信号功率间歇地发送突发参考信号的结果。在步骤S7中,第一HeNB10的处理器13分析在存储器15中存储的数据,以确定这两个峰值处的测量功率。更具体地,处理器13定义一系列功率范围,并且将来自步骤S1的各测量功率分配到这些功率范围中的一个中。处理器13然后使用k均值算法(其中k的值被设置为二)来识别两个出现最频繁的功率范围中的测量功率。用于该实施方式的合适k均值算法的示例可以在“Some methods forclassification and analysis of multivariate observations”、J.MacQueen、Proc.Fifth Berkeley Symp.on Math.Statist,and Prob.、卷1(加利福尼亚大学出版社,1967年)、第281-297页中找到。在如图4所示的本示例中,两个峰值出现在:
x1=e(-8),x2=e(-2)
在步骤S9中,处理器13计算第一HeNB 10与第二HeNB 20之间的距离。在该计算中,处理器13假定路径损耗模型:
Figure GDA0002620867500000061
其中,x是由第一HeNB 10接收到的信号的功率,p是由第二HeNB 20发送的信号的功率,并且r是第一HeNB 10与第二HeNB 20之间的距离。进一步假定r在参考信号功率下的传输与更大功率下的突发信号之间不变,处理器13可以通过求解之前方程中的r来计算距离r,r由下式给出:
Figure GDA0002620867500000062
在λ是正常操作功率与突发信号功率之比(即,0.1)的本示例中,第一HeNB 10与第二HeNB 20之间的距离是2.93米。
在步骤S11中,第一HeNB 10将r的值连同计算的时间戳一起存储在存储器中。第一HeNB 10然后可以在确定配置参数时将r的值用于SON算法。过程循环回到步骤S1,在该步骤中,第一HeNB 10进行对所有接收到的参考信号的总功率的一系列测量。因此,第一HeNB 10可以连续更新要用于将来SON算法计算中的该r值(如果基站中的一个被移动或者新的最近邻居被引入到蜂窝网络1,则这是必要的)。为了减轻对第一HeNB 10的计算负担,在重复所述过程之前可以存在一定时间延迟。
图5是例示模拟环境中的上述方法的准确度的图。该图示出了在y轴上的在蜂窝网络中定位基站的随机过程的许多实现上的平均相对误差(但每单位面积具有相同的平均节点密度)以及在x轴上的系统中的无线电噪声。对于低噪声系统(即,低于0.2),因为平均估计误差由于基站的随机定位而受误差支配,所以该模拟示出了,平均估计误差是恒定的,约为6%。对于更大噪声级,误差以重对数尺度近似线性地增大。
因此,上述实施方式提供了一种根据纯基于无线电的方法针对基站自主计算到它们最近邻居的距离的方法,该方法不需要信号解码并且不需要增加基站之间的控制信令。然后可以使用该值来配置基站的特定参数,诸如发送功率。
在上述算法中,第一HeNB 10在步骤S1和S3中收集数据,直到收集到合适数量的数据为止。该决策点可以被更准确地描述为第一HeNB 10具有足够识别分布中的两个峰值的数据的点,在该点,可以进行到步骤S7。如果第一HeNB 10不具有足够识别分布中的两个峰值的数据,那么可以返回到步骤S1。此外,技术人员将理解,使用k均值算法来识别分布中的峰值是示例并且不是必需的。因此,可以使用其它算法,诸如基于找到低-高-低值的三元组的简单峰值检测。
上述实施方式还依赖于p/r4的假定路径损耗模型。技术人员将理解,可以使用其它路径损耗模型,并且其它路径损耗模型还可以在路径损耗模型更适于特定传播环境时提供到相邻基站的距离的更准确估计。
上述实施方式在正常时间使用一个参考信号功率,而在针对“突发参考信号”的短暂时间段内使用用于参考信号的另一个功率。可以针对每一百帧中的一帧发送这些突发参考信号。然而,技术人员将理解,这仅是示例,并且可以使用更大或更小的速率。此外,这些突发参考信号的周期性可以是有规律的或随机的。技术人员还将理解,这些不同的功率仅用于参考信号不是必需的。即,基站在本发明中可以使用其频谱的全部或任意部分,但因为参考信号部分通常是以最高功率电平发送的部分,所以参考信号部分是优选的。
基站可以基于公式来计算其到其最近邻居的距离,该公式是所接收到的信号功率的相对功率的分布中的两个峰值的功率以及第二基站的正常传输功率与其突发传输功率之比的函数。因此,技术人员将理解,优选的是,将网络中的各基站预配置成使用其正常传输功率与高功率突发之间的特定比(诸如通过标准化),使得网络中的所有其它基站在计算它们相应的间隔距离时可以使用所假定之比。然而,因为基站还可以经由其它手段(例如,控制信令)传送该比,所以这不是必需的。
上述实施方式基于系统中的高斯噪声的标准偏差是一的模拟。技术人员将理解,方法对于更大标准偏差仍然有效,但可能不那么准确。
原则上,本发明可以被扩展至计算到若干附近邻居的距离,但准确性将因为尝试更多距离估计而劣化。例如,如果在步骤S7中识别四个峰值,并且这些峰值分成具有(由发送功率的已知或假定比确定的)预期间隔的两对,那么可以估计到两个邻居的间隔距离。
技术人员还将理解,在如所要求保护的本发明的范围内特征的任何组合都是可能的。

Claims (12)

1.一种计算蜂窝通信网络中的第一基站与第二基站之间的距离的方法,所述方法包括以下步骤:
第一基站定期测量从第二基站接收到的信号的功率;
所述第一基站识别在所述定期测量中接收到的信号的第一出现最频繁的功率和第二出现最频繁的功率;以及
所述第一基站基于以下各项确定到所述第二基站的距离:
所识别出的第一出现最频繁的功率和第二出现最频繁的功率、
假定的路径损耗模型、以及
所述第二基站在第一传输设置下的传输功率与所述第二基站在第二传输设置下的传输功率之比。
2.根据权利要求1所述的方法,其中,识别所述第一出现最频繁的功率和所述第二出现最频繁的功率的步骤包括:
定义一系列功率范围;以及
把所接收到的信号的各测量功率分配至所述一系列功率范围中的一个,其中,所述第一出现最频繁的功率和所述第二出现最频繁的功率是具有最多分配数的第一功率范围和第二功率范围。
3.根据权利要求1或2所述的方法,其中,所述第二基站以所述第一传输设置工作的时间比以所述第二传输设置工作的时间更长。
4.根据权利要求1所述的方法,其中,所述第一基站和所述第二基站是多个基站的一部分。
5.根据权利要求1所述的方法,其中,所述第一基站是家庭演进型节点B。
6.一种包含计算机可执行代码的计算机可读存储介质,当所述计算机可执行代码在计算机上运行时,使得所述计算机执行根据前述权利要求中任一项所述的方法的步骤。
7.一种第一基站,该第一基站包括:
收发器,所述收发器被配置成从第二基站接收信号;
存储器;以及
处理器,所述处理器被配置成:
测量由所述收发器接收到的所述信号的功率并将测量结果存储在存储器中;
识别所接收到的信号的第一出现最频繁的功率和第二出现最频繁的功率;并且
基于以下各项确定到所述第二基站的距离:
所识别出的第一出现最频繁的功率和第二出现最频繁的功率、
假定的路径损耗模型、以及
所述第二基站在第一传输设置下的传输功率与所述第二基站在第二传输设置下的传输功率之比。
8.根据权利要求7所述的第一基站,其中,所述处理器还被配置成:
定义一系列功率范围;
把所接收到的信号的各测量功率分配至所述一系列功率范围中的一个,其中,所述第一出现最频繁的功率和所述第二出现最频繁的功率是具有最多分配数的第一功率范围和第二功率范围。
9.根据权利要求7或权利要求8所述的第一基站,其中,所述第二基站以所述第一传输设置工作的时间比以所述第二传输设置工作的时间更长。
10.根据权利要求7所述的第一基站,该第一基站是家庭演进型节点B。
11.一种蜂窝网络,该蜂窝网络包括根据权利要求7至10中任一项所述的第一基站。
12.根据权利要求11所述的蜂窝网络,其中,所述第一基站和所述第二基站属于多个基站。
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