CN109803269A - 组网方法和装置、网络接入方法、以及用户设备 - Google Patents

组网方法和装置、网络接入方法、以及用户设备 Download PDF

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Abstract

本发明实施例公开了一种组网方法和装置、网络接入方法、以及用户设备。所述组网方法包括：确定基带处理单元BBU资源池管理的所有远端射频单元RRU和所有用户设备UE中，每个RRU和每个UE之间的网络关联关系，其中，所述网络关联关系包括RRU是否能够为UE提供服务，或通过UE上报的各RRU所对应的参考信号接收功率来表示的RRU和UE之间的关系；根据所述每个RRU和每个UE之间的网络关联关系，将所述所有RRU配置到M个子网络，其中，M≥1，且M不大于所述所有RRU的数量。通过本发明实施例的组网方法，能够有效提高网络容量并降低通信时延，提高网络整体性能。

Description

组网方法和装置、网络接入方法、以及用户设备
技术领域
本发明涉及无线通信技术领域，具体涉及一种组网方法和装置、网络接入方法、以及用户设备。
背景技术
自1979年Bell实验室提出蜂窝技术以来，第1代至第4代移动通信技术均采用用户设备(User Equipment，UE)接入平均接收功率最大的一个基站的网络组织形式。随着技术的发展，第4代移动通信标准在R11版本中提出了协作多点传输(Coordinated MultiplePoints Transmission/Reception，CoMP)CoMP技术。在CoMP技术中，多个基站形成固定的服务集，用户接入平均接收功率最大的一个服务集。通过预编码技术，该服务集中的所有基站均可同时为UE服务，以提高该UE的传输速率。但是，当边缘UE接入服务集时，该UE会受到临近的其他服务集的强干扰。因此，CoMP技术难以有效提升移动通信网的整体性能。
当前，第五代移动通信(The 5th Generation Mobile Communications，5G)系统已成为工业界和学术界关注的焦点。已有的标准定义了5G可部署在室内热点、稠密城区、乡村、高移动、车联网和海量等连接场景中，并且能提供下行20千兆比特每秒(Gbps)和上行10Gbps的峰值速率。传统的蜂窝网和长期演进(Long Term Evolution，LTE)标准中的CoMP技术均难以满足5G系统的苛刻性能要求。因此，开发全新无线网络技术应对5G挑战已成为学术界的研究热点，也是工业界迫切需要解决的问题。
为提升网络性能，通常都采用全部远端射频单元(Remote Radio Unit，RRU)进行完全协作信号处理的方式，为覆盖范围内的全部UE提供服务，在实现时要求每个RRU允许所有的UE同时接入，且每个UE可同时接入所有的RRU。目前基于RRU全合作方式服务所有UE的方案主要有以下两种：
第一种是最大化网络整体速率性能的方案：该方案要求BBU资源池为每个UE计算全局预编码矩阵，并调整每个RRU的天线的预编码权重，以最大化5G网络的整体速率性能。第二种是最小化网络整体能耗的方案，该方案引入了每个UE的最低速率要求，通过关闭RRU的方式实现最节能的UE无线接入。
在面向5G的云无线接入网(Cloud Radio Access Network，C-RAN)架构下，BBU通常连接很多RRU，而覆盖范围内的UE数量也很大，无论是最大化网络整体速率性能还是最小化网络整体能耗的方案，都需要求解很大规模的优化问题，求解复杂度很高，难以满足5G移动通信网络的实时性要求。
发明内容
本申请提供一种组网方法和装置、网络接入方法、以及用户设备，能够有效降低网络通信时延，提升网络的整体性能。
第一方面，本申请提供一种组网方法，所述组网方法包括：确定基带处理单元(Base Band Unit，BBU)资源池管理的所有RRU和所UE中，每个RRU和每个UE之间的网络关联关系，其中，所述网络关联关系包括RRU是否能够为UE提供服务，或通过UE上报的各RRU所对应的参考信号接收功率来表示的RRU和UE之间的关系；根据所述每个RRU和每个UE之间的网络关联关系，将所述所有RRU配置到M个子网络，其中，M≥1，且M不大于所述所有RRU的数量。
本申请，依据网络中RRU与UE之间的网络关联关系，通过将BBU资源池中的所有RRU配置到若干个子网络上，实现了对BBU资源池所对应的整个服务网络的划分，每个子网络对应各自的RRU，从而可以使BBU资源池中的每个BBU只需要管理与各自相对应的一个或几个子网络，可大大降低子网络内的网络资源分配和信号处理的复杂度，降低网络通信延时，提升网络的整体性能。
结合第一方面，在第一方面的第一种实施方式中，所述确定基带处理单元BBU资源池管理的所有远端射频单元RRU和所有用户设备UE中，每个RRU和每个UE之间的网络关联关系，包括：获取所述所有RRU中每个RRU和所述BBU资源池中每个BBU管理的每个UE之间的网络关联关系；根据所述所有RRU中每个RRU和所述BBU资源池中每个BBU管理的每个UE之间的网络关联关系，确定所述BBU资源池管理的所有RRU和所有UE中，每个RRU和每个UE之间的网络关联关系。
结合第一方面或第一方面的上述实施方式，在第一方面的第二种实施方式中，所述确定基带处理单元BBU资源池管理的所有远端射频单元RRU和所有用户设备UE中，每个RRU和每个UE之间的网络关联关系，包括：获取每个UE上报的UE测量到的各个RRU所对应的参考信号接收功率；根据所述每个UE上报的UE测量到的各个RRU所对应的参考信号接收功率，确定所述BBU资源池管理的所有RRU和所有UE中，每个RRU和每个UE之间的网络关联关系。
结合第一方面或第一方面的上述实施方式，在第一方面的第三种实施方式中，若所述网络关联关系为RRU是否能够为UE提供服务，所述确定基带处理单元BBU资源池管理的所有远端射频单元RRU和所有用户设备UE中，每个RRU和每个UE之间的网络关联关系，包括：获取每个UE上报的UE测量到的参考信号接收功率所对应的各个RRU的标识；根据所述每个UE上报的UE测量到的参考信号接收功率所对应的各个RRU的标识，确定能够为BBU资源池管理的每个UE提供服务的RRU；根据能够为所述BBU资源池管理的每个UE提供服务的RRU，确定所述BBU资源池管理的所有RRU和所有UE中，每个RRU和每个UE之间的网络关联关系。
结合第一方面或第一方面的上述实施方式，在第一方面的第四种实施方式中，所述每个UE上报的UE测量到的参考信号接收功率所对应的各个RRU的标识，为UE测量到的参考信号接收功率中大于预设功率阈值的参考信号接收功率所对应的各个RRU的标识。
结合第一方面或第一方面的上述实施方式，在第一方面的第五种实施方式中，所述根据所述每个RRU和每个UE之间的网络关联关系，将所述所有RRU配置到M个子网络，包括：确定所述M的取值；根据所述每个RRU和每个UE之间的网络关联关系，基于聚类算法将所述所有RRU配置到M个子网络。
本申请中，采用该方案，使聚类后每个子网络中配置的RRU是基于RRU与UE之间的网络关联关系确定的，聚类结果更符合实际场景，提高了每个子网络中UE的网络接入质量。
结合第一方面或第一方面的上述实施方式，在第一方面的第六种实施方式中，所述根据所述每个RRU和每个UE之间的网络关联关系，基于聚类算法将所述所有RRU配置到M个子网络，包括：根据所述每个RRU和每个UE之间的网络关联关系，建立所述BBU资源池的当前关系矩阵，所述当前关系矩阵的行数为所述所有UE的个数，所述当前关系矩阵的列数为所述所有RRU的个数，所述当前关系矩阵中的元素表示元素所在位置对应的RRU和对应的UE之间的网络关联关系；基于聚类算法，对所述当前关系矩阵中的元素所对应的RRU和UE进行聚类，根据聚类结果将所述所有RRU配置到M个子网络。
结合第一方面或第一方面的上述实施方式，在第一方面的第七种实施方式中，所述基于聚类算法，对所述当前关系矩阵中的元素所对应的RRU和UE进行聚类，根据聚类结果将所述所有RRU配置到M个子网络，包括：计算所述当前关系矩阵的拉普拉斯矩阵和所述拉普拉斯矩阵的所有特征向量；将所述所有特征向量按照特征向量所对应的特征值的大小升序排列，将升序排列后的前M个特征向量中的每个特征向量作为一列构成特征矩阵；将所述特征矩阵所对应的子空间进行旋转，得到与所述特征矩阵相对应的每行仅有一个非零元素的子网矩阵，所述子网矩阵中的每一列对应一个子网络，每一列中的非零元素为每一列所对应的子网络的RRU和UE；将每个所述子网络的RRU配置到对应的子网络。
结合第一方面或第一方面的上述实施方式，在第一方面的第八种实施方式中，所述将所述特征矩阵所对应的子空间进行旋转，包括：将所述特征矩阵所对应的子空间作最小距离旋转。
本申请中，通过将特征矩阵所对应的子空间作最小距离旋转，使旋转后得到的子网矩阵与特征矩阵之间的变化最小，从而最大限度的减少空间旋转对网络配置结果的影响。
结合第一方面或第一方面的上述实施方式，在第一方面的第九种实施方式中，所述确定所述M的取值，包括：根据所述M的取值范围，将所述取值范围中满足预设的子网划分原则的最大值，确定为所述M的取值，所述子网划分原则包括：配置后的所有子网络的信干比总和的倒数不大于预设门限值，其中，所述子网络的信干比等于所述当前关系矩阵中RRU和UE同时属于所述子网络的所有元素之和，与所述当前关系矩阵中RRU和UE不同时属于所述子网络的所有元素之和的比值。
本申请中，通过上述子网划分原则，实现了将BBU资源池的整个服务网络划分为尽可能多的子网络的同时，又保证了划分后的所有子网络间的干扰控制在设定门限值之内，从而在最大程度降低子网络中资源配置和信号处理的复杂度的同时，又保证了网络的整体性能。
结合第一方面或第一方面的上述实施方式，在第一方面的第十种实施方式中，所述拉普拉斯矩阵为随机游走拉普拉斯矩阵。
结合第一方面或第一方面的上述实施方式，在第一方面的第十一种实施方式中，所述最大值是通过二分查找法查找到的所述取值范围中满足所述子网划分原则的最大数值。
结合第一方面或第一方面的上述实施方式，在第一方面的第十二种实施方式中，所述基于聚类算法，对所述当前关系矩阵中的元素所对应的RRU和UE进行聚类分析之前，还包括：根据所述当前关系矩阵与上一时刻的关系矩阵，确定所述当前关系矩阵符合预设的组网更新条件。
结合第一方面或第一方面的上述实施方式，在第一方面的第十三种实施方式中，所述组网更新条件包括：所述当前关系矩阵与所述上一时刻的关系矩阵相减之后的矩阵的二范数大于设定阈值。
本申请，在再次进行组网配置之前，通过当前关系矩阵与上一时刻的关系矩阵的差值的二范数来评估上一次组网配置后的网络是否稳定，是否需要进行子网络的重新划分，避免了重新组网前后子网络配置结果变化不大即无需重新组网的情况出现，可有效节约计算资源。
结合第一方面或第一方面的上述实施方式，在第一方面的第十四种实施方式中，所述根据所述每个RRU和每个UE之间的网络关联关系，将所述所有RRU配置到M个子网络之后，还包括：根据M个子网络的RRU配置结果，将每个所述子网络的RRU映射到所述BBU资源池中的BBU上，以使BBU根据映射结果对相对应子网络的RRU进行组网配置，其中，一个所述子网络对应至少一个所述BBU。
结合第一方面或第一方面的上述实施方式，在第一方面的第十五种实施方式中，所述将每个所述子网络的RRU映射到所述BBU资源池中的BBU上，包括：若所述M大于所述BBU资源池中的BBU的数量，则根据每个所述子网络中的RRU的数量，将每个所述子网络的RRU映射到所述BBU资源池的BBU上，映射后的每个BBU上对应的RRU数量中的最大值与每个BBU上对应的RRU数量中的最小值之差小于设定值。
本申请中，采用该方案，使得每个子网络中的RRU的数量之差在设定值之内，从而使得组网后的每个子网络的规模可控。
结合第一方面或第一方面的上述实施方式，在第一方面的第十六种实施方式中，每个所述子网络的BBU只为对应子网络中的RRU服务，每个所述子网络中的RRU只为对应子网络覆盖范围内的UE提供服务。
结合第二方面，本申请提供了一种网络接入方法，所述接入方法由UE执行，所述接入包括：所述UE接收BBU资源池中的BBU下发的组网更新指令，所述组网更新指令中包括所述UE的RRU服务集；所述UE通过所述RRU服务集中的RRU接入网络。
结合第二方面，在第二方面的第一种实施方式中，所述UE接收BBU资源池中的BBU下发的组网更新指令之前，还包括：所述UE将所述UE测量到的参考信号接收功率所对应的各个RRU的标识，上报至所述BBU资源池中所述UE当前所属的BBU。
结合第二方面或第二方面的上述实施方式，在第二方面的第二种实施方式中，所述UE将所述UE测量到的参考信号接收功率所对应的各个RRU的标识，上报至所述BBU资源池中所述UE当前所属的BBU，包括：所述UE将所述UE测量到的参考信号接收功率中，大于预设功率阈值的参考信号接收功率所对应的各个RRU的标识上报至所述BBU资源池中所述UE当前所属的BBU。
结合第三方面，本申请提供了一种组网装置，所述装置包括：网络关联关系确定模块，用于确定基带处理单元BBU资源池管理的所有RRU和所有UE中，每个RRU和每个UE之间的网络关联关系，其中，所述网络关联关系包括RRU是否能够为UE提供服务，或通过UE上报的各RRU所对应的参考信号接收功率来表示的RRU和UE之间的关系；子网配置模块，用于根据所述每个RRU和每个UE之间的网络关联关系，将所述所有RRU配置到M个子网络，其中，M≥1，且M不大于所述所有RRU的数量。
结合第三方面，在第三方面的第一种实施方式中，所述网络关联关系确定模块具体用于：获取所述所有RRU中每个RRU和所述BBU资源池中每个BBU管理的每个UE之间的网络关联关系；根据所述所有RRU中每个RRU和所述BBU资源池中每个BBU管理的每个UE之间的网络关联关系，确定所述BBU资源池管理的所有RRU和所有UE中，每个RRU和每个UE之间的网络关联关系。
结合第三方面或第三方面的上述实施方式，在第三方面的第二种实施方式中，所述网络关联关系确定模块具体用于：获取每个UE上报的UE测量到的各个RRU所对应的参考信号接收功率；根据所述每个UE上报的UE测量到的各个RRU所对应的参考信号接收功率，确定所述BBU资源池管理的所有RRU和所有UE中，每个RRU和每个UE之间的网络关联关系。
结合第三方面或第三方面的上述实施方式，在第三方面的第三种实施方式中，若所述网络关联关系为RRU是否能够为UE提供服务，所述网络关联关系确定模块具体用于：获取每个UE上报的UE测量到的参考信号接收功率所对应的各个RRU的标识；根据所述每个UE上报的UE测量到的参考信号接收功率所对应的各个RRU的标识，确定能够为BBU资源池管理的每个UE提供服务的RRU；根据能够为所述BBU资源池管理的每个UE提供服务的RRU，确定所述BBU资源池管理的所有RRU和所有UE中，每个RRU和每个UE之间的网络关联关系。
结合第三方面或第三方面的上述实施方式，在第三方面的第四种实施方式中，所述每个UE上报的UE测量到的参考信号接收功率所对应的各个RRU的标识，为UE测量到的参考信号接收功率中大于预设功率阈值的参考信号接收功率所对应的各个RRU的标识。
结合第三方面或第三方面的上述实施方式，在第三方面的第五种实施方式中，所述子网配置模块具体用于：确定所述M的取值；根据所述每个RRU和每个UE之间的网络关联关系，基于聚类算法将所述所有RRU配置到M个子网络。
结合第三方面或第三方面的上述实施方式，在第三方面的第六种实施方式中，所述子网配置模块在根据所述每个RRU和每个UE之间的网络关联关系，基于聚类算法将所述所有RRU配置到M个子网络时具体用于：根据所述每个RRU和每个UE之间的网络关联关系，建立所述BBU资源池的当前关系矩阵，所述当前关系矩阵的行数为所述所有UE的个数，所述当前关系矩阵的列数为所述所有RRU的个数，所述当前关系矩阵中的元素表示元素所在位置对应的RRU和对应的UE之间的网络关联关系；基于聚类算法，对所述当前关系矩阵中的元素所对应的RRU和UE进行聚类，根据聚类结果将所述所有RRU配置到M个子网络。
结合第三方面或第三方面的上述实施方式，在第三方面的第七种实施方式中，所述子网配置模块在基于聚类算法，对所述当前关系矩阵中的元素所对应的RRU和UE进行聚类，根据聚类结果将所述所有RRU配置到M个子网络时具体用于：计算所述当前关系矩阵的拉普拉斯矩阵和所述拉普拉斯矩阵的所有特征向量；将所述所有特征向量按照特征向量所对应的特征值的大小升序排列，将升序排列后的前M个特征向量中的每个特征向量作为一列构成特征矩阵；将所述特征矩阵所对应的子空间进行旋转，得到与所述特征矩阵相对应的每行仅有一个非零元素的子网矩阵，所述子网矩阵中的每一列对应一个子网络，每一列中的非零元素为每一列所对应的子网络的RRU和UE；将每个所述子网络的RRU配置到对应的子网络。
结合第三方面或第三方面的上述实施方式，在第三方面的第八种实施方式中，所述子网配置模块在将所述特征矩阵所对应的子空间进行旋转时具体用于：将所述特征矩阵所对应的子空间作最小距离旋转。
结合第三方面或第三方面的上述实施方式，在第三方面的第九种实施方式中，所述子网配置模块在确定所述M的取值时具体用于：根据所述M的取值范围，将所述取值范围中满足预设的子网划分原则的最大值，确定为所述M的取值，所述子网划分原则包括：配置后的所有子网络的信干比总和的倒数不大于预设门限值，其中，所述子网络的信干比等于所述当前关系矩阵中RRU和UE同时属于所述子网络的所有元素之和，与所述当前关系矩阵中RRU和UE不同时属于所述子网络的所有元素之和的比值。
结合第三方面或第三方面的上述实施方式，在第三方面的第十种实施方式中，所述拉普拉斯矩阵为随机游走拉普拉斯矩阵。
结合第三方面或第三方面的上述实施方式，在第三方面的第十一种实施方式中，所述最大值是通过二分查找法查找到的所述取值范围中满足所述子网划分原则的最大数值。
结合第三方面或第三方面的上述实施方式，在第三方面的第十二种实施方式中，所述组网装置还包括：组网更新确定模块，用于在基于聚类算法，对所述当前关系矩阵中的元素所对应的RRU和UE进行聚类分析之前，根据所述当前关系矩阵与上一时刻的关系矩阵，确定所述当前关系矩阵符合预设的组网更新条件。
结合第三方面或第三方面的上述实施方式，在第三方面的第十三种实施方式中，所述组网更新条件包括：所述当前关系矩阵与所述上一时刻的关系矩阵相减之后的矩阵的二范数大于设定阈值。
结合第三方面或第三方面的上述实施方式，在第三方面的第十四种实施方式中，所述组网装置还包括：配置结果映射模块，用于在根据所述每个RRU和每个UE之间的网络关联关系，将所述所有RRU配置到M个子网络之后，根据M个子网络的RRU配置结果，将每个所述子网络的RRU映射到所述BBU资源池中的BBU上，以使BBU根据映射结果对相对应子网络的RRU进行组网配置，其中，一个所述子网络对应至少一个所述BBU。
结合第三方面或第三方面的上述实施方式，在第三方面的第十五种实施方式中，所述配置结果映射模块，具体用于：在所述M大于所述BBU资源池中的BBU的数量时，根据每个所述子网络中的RRU的数量，将每个所述子网络的RRU映射到所述BBU资源池的BBU上，映射后的每个BBU上对应的RRU数量中的最大值与每个BBU上对应的RRU数量中的最小值之差小于设定值。
结合第三方面或第三方面的上述实施方式，在第三方面的第十六种实施方式中，每个所述子网络的BBU只为对应子网络中的RRU服务，每个所述子网络中的RRU只为对应子网络覆盖范围内的UE提供服务。
结合第四方面，本申请提供了一种用户设备，所述用户设备包括：组网更新指令接收模块，用于接收BBU资源池中的BBU下发的组网更新指令，所述组网更新指令中包括所述UE的RRU服务集；网络接入模块，用于通过所述RRU服务集中的RRU接入网络。
结合第四方面，在第四方面的第一种实施方式中，所述用户设备还包括：RRU标识上报模块，用于在接收BBU资源池中的BBU下发的组网更新指令之前，将测量到的参考信号接收功率所对应的各个RRU的标识，上报至所述BBU资源池中所述UE当前所属的BBU。
结合第四方面或第四方面的上述实施方式，在第四方面的第四种实施方式中，所述RRU标识上报模块具体用于：将测量到的参考信号接收功率中，大于预设功率阈值的参考信号接收功率所对应的各个RRU的标识上报至所述BBU资源池中所述UE当前所属的BBU。
结合第五方面，本申请提供了一种组网设备，所述组网设备包括处理器和存储器；所述存储器中存储有计算机程序；所述处理器用于执行所述存储器中的所述计算机程序实现如第一方面所述的组网方法。
结合第六方面，本申请提供了一种计算机可读存储介质，所述可读存储介质中存储有指令，当所述指令在计算机上运行时，使得计算机执行如第一方面所述的组网方法。
结合第七方面，本申请提供了一种用户设备，所述用户设备包括处理器和存储器；所述存储器中存储有计算机程序；所述处理器用于执行所述存储器中的所述计算机程序实现如第二方面所述的网络接入方法。
结合第八方面，本申请提供了一种计算机可读存储介质，所述可读存储介质中存储有指令，当所述指令在计算机上运行时，使得计算机执行如第二方面所述的网络接入方法。
附图说明
图1示出了本发明实施例适用的一种网络架构的示意图；
图2示出了本发明一实施例提供的一种组网方法的示意性流程图；
图3示出了本发明一实施例提供的确定M的最终取值的示意性流程图；
图4示出了本发明一实施例提供的基于二分查找法从M的取值范围中确定M的最终取值的示意性流程图；
图5示出了本发明一实施例提供的组网连接关系的示意图；
图6示出了现有LTE标准中的组网连接关系的示意图；
图7示出了蜂窝网中的组网连接关系的示意图；
图8示出了本发明一实施例提供本发明实施例的组网性能与LTE标准的组网性能的对比示意图；
图9示出了本发明又一实施例提供的本发明实施例的组网性能与LTE标准的组网性能的对比示意图；
图10示出了本发明一实施例提供的一种网络接入方法的示意性流程图；
图11示出了本发明一实施例提供的一种组网装置的示意性框图；
图12示出了本发明又一实施例提供的一种组网装置的示意性框图；
图13示出了本发明再一实施例提供的一种组网装置的示意性框图；
图14示出了本发明一实施例提供的一种用户设备的示意性框图；
图15示出了根据本发明一实施例提供的一种组网设备的示意性框图；
图16示出了根据本发明一实施例提供的BBU资源池的逻辑架构示意图。
具体实施方式
下面将结合附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整的说明。
本发明实施例提供了一种组网方法和装置、网络接入方法、以及用户设备。本发明实施例的方案可以适用于基于C-RAN网络架构的无线通信系统中，也可以适用于软件定义网络(Software Defined Network，SDN)结构的无线通信系统中。无线通信系统可以包括但不限于4G系统和5G系统。
图1示出了本发明实施例适用的C-RAN网络架构的示意图。如图1所示，C-RAN网络架构主要可以包括大量RRU10、大容量光纤回程网络20和虚拟基站集群(也可称为集中式基带处理池，本发明实施例中称为BBU资源池30)。BBU资源池30由高性能通用处理器和实时虚拟技术实现。
在C-RAN网络架构中，BBU资源池30完成网络组织、资源分配和基带信号处理等功能，BBU资源池30包括多个BBU31，每个BBU31管理一部分RRU10。UE40通过RRU10接入网络,大量的RRU10与BBU资源池30通过光纤回程网络20连接。在C-RAN网络架构中，RRU10仅有射频单元，用于完成UE40与BBU资源池30之间的上下行射频信号的收发。每个RRU10发送或接收的信号的处理都由BBU资源池30内与RRU10相对应的BBU31处理完成。
本发明实施例的动态组网方法可以集成部署在BBU资源池30中，由BBU资源池30根据RRU10和UE40之间的网络关联关系将大规模的通信服务网络分解为多个子网络，使每个BBU31只需要控制管理一个或几个子网络的RRU10。本发明实施例的方案，实现了对BBU31所管理的RRU10动态配置，且每次配置完成后，每个BBU31所管理的子网络中的RRU10都是一定的，从而可以使多点协作信号处理仅发生在每个子网络内部。与现有RRU全合作方式相比，可大大降低子网内的协作复杂度，大幅提升了网络的整体性能。
本发明实施例的组网方法也可以单独部署在组网装置中，通过该组网装置实现对BBU资源池30中BBU31所管理的RRU10的动态配置。
图2示出了本发明一实施例中提供的一种组网方法的流程示意图。如图2所示，该组网方法可以包括以下步骤：
步骤S1：确定BBU资源池管理的所有RRU和所有UE中，每个RRU和每个UE之间的网络关联关系。
其中，网络关联关系包括RRU是否能够为UE提供服务，或者，通过UE上报的各RRU所对应的参考信号接收功率来表示的RRU和UE之间的关系。
本发明实施例中，RRU是否能够为UE提供服务是指UE是否处于RRU所对应的网络覆盖范围内，也就是说，UE能否接收到RRU的参考信号。其中，参考信号可以是信道状态信息参考信号(Channel State Information Reference Signals，CSI-RS)或其它能够标识UE处于RRU的网络覆盖范围内的参考信号。
UE在入网时，会测量其所接收到各个RRU对应的参考信号的接收功率，并将测量结果通过空中接口周期性的反馈给对应的BBU。由于UE上报的参考信号接收功率，如RSRP，是可以代表无线信号强度的关键参数之一，因此，可以以UE上报的参考信号接收功率来表征UE和RRU之间的网络关联关系，且参考信号接收功率越大，表示UE能够接收到的对应RRU的信号越强，UE越有可能通过该RRU接入网络。
本发明一可选实施例中，确定BBU资源池管理的所有RRU和所有UE中，每个RRU和每个UE之间的网络关联关系，包括：
获取所有RRU中每个RRU和BBU资源池中每个BBU管理的每个UE之间的网络关联关系；
根据所有RRU中每个RRU和BBU资源池中每个BBU管理的每个UE之间的网络关联关系，确定BBU资源池管理的所有RRU和所有UE中，每个RRU和每个UE之间的网络关联关系。
在BBU资源池中，由于每个BBU会各自管理一部分UE，因此，可以首先确定出所有RRU中的每个RRU与为每个BBU所管理的每个UE之间的网络关联关系，再得到BBU资源池中所有RRU和所有UE之间的网络关联关系。
本发明一可选实施例中，确定基带处理单元BBU资源池管理的所有远端射频单元RRU和所有用户设备UE中，每个RRU和每个UE之间的网络关联关系，包括：
获取每个UE上报的UE测量到的各个RRU所对应的参考信号接收功率；
根据每个UE上报的UE测量到的各个RRU所对应的参考信号接收功率，确定BBU资源池管理的所有RRU和所有UE中，每个RRU和每个UE之间的网络关联关系。
由前文描述可知，UE在入网时，会测量其所接收到各RRU所对应的参考信号的接收功率，并反馈给对应的BBU，因此，UE如果能够向其所属的BBU上报各RRU所对应的参考信号接收功率，也就表明UE能够接收到RRU的参考信号，RRU能够为UE提供服务。
需要说明的是，在实际应用中，由于网络中信号干扰的存在，UE所测量的参考信号接收功率可能来自于其当前所属的BBU管理的RRU，也可能来自于其它BBU管理的RRU。因此，每个BBU接收到的各自管理的UE上报的参考信号接收功率，除包括自己所管理的RRU所对应的参考信号接收功率外，还有可能包括不是其管理的RRU所对应的参考信号接收功率。
本发明一可选实施例中，若网络关联关系为RRU是否能够为UE提供服务，确定BBU资源池管理的所有RRU和所有UE中，每个RRU和每个UE之间的网络关联关系，包括：
获取每个UE上报的UE测量到的参考信号接收功率所对应的各个RRU的标识；
根据每个UE上报的UE测量到的参考信号接收功率所对应的各个RRU的标识，确定能够为BBU资源池管理的每个UE提供服务的RRU；
根据能够为BBU资源池管理的每个UE提供服务的RRU，确定BBU资源池管理的所有RRU和所有UE中，每个RRU和每个UE之间的网络关联关系。
本发明实施例中，在以RRU是否能够为UE提供服务来表RRU和UE之间的网络关联关系时，UE只需将其测量到的参考信号接收功率所对应的各个RRU的标识上报，而无需将各个RRU所对应的参考信号接收功率上报，降低了UE的资源开销，同时也能够有效减少数据传输所占用的传输资源。
本发明一可选实施例中，上述每个UE上报的UE测量到的参考信号接收功率所对应的各个RRU的标识，为UE测量到的参考信号接收功率中大于预设功率阈值的参考信号接收功率所对应的各个RRU的标识。
本发明实施例中，UE可以只上报大于设定功率阈值的参考信号接收功率所对应的各个RRU的标识，通过该方式，能够排除一些由于小区间干扰造成UE测量到参考信号接收功率的情况，得到更准确的RRU与UE之间的网络关联关系。
步骤S2：根据每个RRU和每个UE之间的网络关联关系，将所有RRU配置到M个子网络。
其中，M≥1，且M不大于所有RRU的数量。
本发明实施例中，依据BBU资源池中每个RRU与每个UE之间的网络关联关系，将所有RRU配置到若干个子网络上，实现了对BBU资源池对应的整个通信服务网络的划分，将整个大规模的通信服务网络分解为多个规模可控的子网络，从而可以使BBU资源池中的每个BBU只需要管理与各自相对应的一个或几个子网络，从而使BBU资源池所对应的整个通信服务网络中的网络资源分配和信号处理可以以子网络为单位进行，可大大降低数据处理的复杂度，从而降低了网络通信延时，提升网络的整体性能。
在实际应用中，一个子网络应至少对应有一个RRU，因此，子网络的数量M不应大于RRU的总数。
本发明一可选实施例中，根据每个RRU和每个UE之间的网络关联关系，将所有RRU配置到M个子网络，包括：
确定M的取值；
根据每个RRU和每个UE之间的网络关联关系，基于聚类算法将所有RRU配置到M个子网络。
聚类，是将物理或抽象对象的集合分成由类似的对象组成的多个类的过程，由聚类所生成的簇是一组数据对象的集合，这些对象与同一个簇中的对象彼此相似，与其它簇中的对象相异。因此，在确定出所要划分的子网络的个数M后，即可基于RRU和UE之间的网络关联关系，通过聚类分析将所有RRU和所有UE聚类成M个簇，每个簇即对应一个子网络，每个簇中的RRU即为一个子网络中的RRU。
可以理解的是，本发明实施例中的一个子网络可以理解为一个逻辑小区，一个子网络中的所有RRU一个子网络上配置的所有RRU逻辑上属于同一个小区，即共小区。子网络也是一个逻辑上的概念，一个子网络的网络服务区域即为该子网络上所配置的所有RRU的网络覆盖范围。
本发明一可选实施例中，根据每个RRU和每个UE之间的网络关联关系，基于聚类算法将所有RRU配置到M个子网络，包括：
根据每个RRU和每个UE之间的网络关联关系，建立BBU资源池的当前关系矩阵，当前关系矩阵的行数为所有UE的个数，当前关系矩阵的列数为所有RRU的个数，当前关系矩阵中的元素表示元素所在位置对应的RRU和对应的UE之间的网络关联关系；
基于聚类算法，对当前关系矩阵中的元素所对应的RRU和UE进行聚类，根据聚类结果将所有RRU配置到M个子网络。
当前关系矩阵中的元素即对应BBU资源池管理的每个RRU和每个UE之间的网络关联关系，通过对当前关系矩阵中的元素进行聚类分析，即可基于RRU和UE之间的网络关联关系，实现对所有RRU和所有UE的聚类，从而根据聚类结果将所有RRU配置到M个子网络。
其中，当网络关联关系为RRU是否为能够UE提供服务时，若RRU能够为UE提供服务，则当前关系矩阵中的对应位置的元素即为非零元素，例如，可以设置为1或者其它设定的非零元素，若RRU不能够为UE提供服务，则当前关系矩阵中的对应位置的元素即为0。当网络关联关系为通过UE上报各RRU所对应的参考信号接收功率来表征的RRU和UE之间的关联关系时，则当前关系矩阵中的元素即为元素所在位置的UE上报的对应位置的RRU所对应的参考信号接收功率，如果UE未接收到RRU的参考信号即UE未上报该RRU的参考信号接收功率时，则当前关系矩阵中相应位置的元素则为0。
例如，BBU资源池管理RRU的数量为3个，UE的数量为4个，以RRU能否为UE服务作为网络关联关系时，BBU资源池的当前关系矩阵假设为：
可以看出，矩阵的行数为UE的数量4，列数为RRU的数量3，第1行第1列的元素则为第1列对应的RRU与第1行对应的UE之间的网络关联关系，元素为1表明RRU能够为UE提供服务。
本发明一可选实施例中，基于聚类算法，对当前关系矩阵中的元素所对应的RRU和UE进行聚类之前，组网方法还可以包括：
根据当前关系矩阵与上一时刻的关系矩阵，确定当前关系矩阵符合预设的组网更新条件。
本发明一可选实施例中，组网更新条件可以包括：
当前关系矩阵与上一时刻的关系矩阵相减之后的矩阵的二范数大于设定阈值。
由于完成一次组网配置后，整个网络的性能在一定时间内都是相对稳定，为了避免不必要的组网更新操作，通过设置组网更新条件，在满足更新条件时，再进行重新组网配置，可有效节约系统资源。
可以理解的是，在实际应用中，组网操作可以被配置为按照预设的更新周期进行更新，上述上一时刻指的即使距离当前时刻一个更新周期的时刻。
两个矩阵的差的二范数即弗罗贝尼乌斯(Frobenius)范数的大小，可以用于表征两个矩阵差异的大小，二范数值越小，差异越小。因此，可以通过当前关系矩阵与上一时刻的关系矩阵的差值的二范数来评估当前网络中的UE数量或者UE与RRU之间的网络关联关系变化是否较大，即上一次组网配置后的网络是否稳定，从而来判断是否需要进行子网络的重新划分。二范数值越小，表明上一次完成配置后的网络相对越稳定，UE数量或者UE与RRU之间的网络关联关系变化不大。因此，若当前关系矩阵与上一时刻的关系矩阵相减之后矩阵的二范数小于或等于设定阈值时，则可以不需要重新进行组网配置，可以只在当前关系矩阵与上一时刻的关系矩阵相减之后的矩阵的二范数大于设定阈值，再继续后续组网流程。
其中，设定阈值可以根据经验值确定，或者通过实验的方式得到。
本发明一可选实施例中，根据每个RRU和每个UE之间的网络关联关系，建立BBU资源池的当前关系矩阵，可以包括：
根据所有RRU中每个RRU和BBU资源池中每个BBU管理的每个UE之间的网络关联关系，建立每个BBU的子关系矩阵；
依据每个BBU的子关系矩阵，建立BBU资源池的当前关系矩阵。
由前文描述可知，BBU资源池的每个BBU会各自管理一部分的RRU和UE，因此，为降低数据处理的复杂度，可以在确定出每个RRU和每个BBU所管理的每个UE之间的网络关联关系后，先建立每个BBU的子关系矩阵，再基于每个BBU的子关系矩阵，得到整个BBU资源池的当前关系矩阵。其中，子关系矩阵的行数等于当前关系矩阵的行数，子关系矩阵的列数等于当前关系矩阵的列数，但子关系矩阵中除该子关系矩阵所对应的BBU所管理的UE所在的行数的元素之外，其它行数的元素全为0，也就是说，RRU与UE之间不存在网络关联关系。
本发明一可选实施例中，依据每个BBU的子关系矩阵，建立BBU资源池的当前关系矩阵，包括：将每个BBU的子关系矩阵相加，建立BBU资源池的当前关系矩阵。
本发明实施例中，记BBU资源池中的BBU的数量为N，N≥2。W1、W2、……、WN分别表示第1个BBU当前的子关系矩阵、第2个BBU当前的子关系矩阵、……、第N个BBU当前的子关系矩阵，W表示BBU资源池的当前关系矩阵，则：
W＝W1+W2+…+WN (1)
对于包含K个UE和L个RRU的网络，W即为K行L列的矩阵。W的第k行第l列的元素wkl则表示第k个UE和第l个RRU之间的网络关联关系。在不同的应用场景下，wkl的物理意义不同。在基于参考信号接收功率的组网实现中，wkl则为第k个UE测量到的第l个RRU所对应的的参考信号接收功率。在基于RRU是否能够为UE提供服务的组网中，wkl则表示第l个RRU是否能够为k个UE提供服务，例如，可以以wkl等于1表示第k个UE被第l个RRU服务，而wkl等于0表示第k个UE没有被第l个RRU服务。
可以理解的是，将每个BBU的子关系矩阵相加，建立BBU资源池的当前关系矩阵只是建立当前关系矩阵的一种方式。在实际应用中，还可以根据需要对子关系矩阵进行一些处理之后，例如，归一化处理等，再依据处理后的每个BBU的子关系矩阵，建立BBU资源池的当前关系矩阵。
本发明一可选实施例中，基于聚类算法，对当前关系矩阵中的元素所对应的RRU和UE进行聚类，根据聚类结果将所有RRU配置到M个子网络，可以包括：
计算当前关系矩阵的拉普拉斯矩阵和拉普拉斯矩阵的所有特征向量；
将所有特征向量按照特征向量所对应的特征值的大小升序排列，将升序排列后的前M个特征向量中的每个特征向量作为一列构成特征矩阵；
将特征矩阵所对应的子空间进行旋转，得到与特征矩阵相对应的每行仅有一个非零元素的子网矩阵，子网矩阵中的每一列对应一个子网络，每一列中的非零元素为每一列所对应的子网络的RRU和UE；
将每个子网络的RRU配置到对应的子网络。
当前关系矩阵中的RRU和UE之间的网络关联关系，可以看作是RRU和UE之间的相似度，因此，可以基于相似度图的理论来解决当前关系矩阵中元素的聚类问题。基于图论的聚类方式，其本质是将聚类问题转化为图的最优划分问题，通过对样本数据的拉普拉斯矩阵进行聚类，从而达到样本数据聚类的目的。本发明实施例的聚类分析方案是基于本发明实施例的实际应用场景，结合图论的聚类理论，提供的一种新的聚类方式。
本发明实施例的聚类方式，当前关系矩阵中的元素所对应的所有RRU和所有UE作为被聚类划分的对象，首先需要计算当前关系矩阵的邻接矩阵和邻接矩阵对应的度矩阵，基于邻接矩阵和度矩阵计算得到当前关系矩阵的拉普拉斯矩阵，拉普拉斯矩阵中的行数和列数均为BBU资源池管理的所有RRU和所有UE的总和。
之后根据拉普拉斯矩阵的所有特征值的大小，选取对应特征值较小的前M个特征向量构成特征矩阵。由于特征矩阵是由特征向量构成的，因此特征矩阵能够用来表征当前关系矩阵，特征矩阵的行数即为当前关系矩阵的行数。为了确定每个RRU和每个UE所在的子网络，本发明实施例，通过对特征矩阵的子空间进行旋转，得到与特征矩阵对应的、每行仅有一个非零元素的子网矩阵，其中，子网矩阵与特征矩阵相对应，子网矩阵的列数仍为M列，子网矩阵的行数为所有RRU和所有UE的总和，每行的一个非零元素对应于一个RRU或UE，因此，通过该方式即确定出每个子网络的RRU和UE，从而基于确定出的结果将所有RRU配置到相对应的子网络。
本发明一可选实施例中，将特征矩阵所对应的子空间进行旋转，包括：将特征矩阵所对应的子空间作最小距离旋转。
其中，将特征矩阵所对应的子空间作最小距离旋转是指在子空间的能量函数变化最小状态下进行空间旋转，使旋转后得到的子网矩阵与特征矩阵之间的变化最小，以最大限度的减少空间旋转对网络配置结果的影响，使基于子网矩阵的子网配置方案与实际网络中的RRU与UE之间的网络关联关系最接近。子空间的能量函数变化最小是指旋转前后的两个子空间的正交投影算子的差的二范数值最小。
本发明一可选实施例中，确定M的取值，包括：根据M的取值范围，将取值范围中满足预设的子网划分原则的最大值，确定为M的取值。其中，子网划分原则包括：
配置后的所有子网络的信干比总和的倒数不大于预设门限值，其中，子网络的信干比等于当前关系矩阵中RRU和UE同时属于子网络的所有元素之和，与当前关系矩阵中RRU和UE不同时属于子网络的所有元素之和的比值。
由前文中的描述可知，M的取值范围即为M≥1，且M不大于所有RRU的数量和。
在基于聚类分析的分类方式中，一个最为困难的问题就是聚类类别个数的确认。本发明实施例中，如何将BBU资源池所对应的整个规模庞大的服务网络划分为尽可能多的、规模可控的、且满足实际应用需求的子网络是本发明实施例的动态组网方法所解决的一个重要问题。在通信网络中，对UE通信效果产生影响的主要是网络间的干扰(小区间的干扰)，尤其是对于边缘UE而言。本发明实施例中，通过设置干扰的门限值，使完成子网划分后的整个网络中的干扰控制在门限值之内，保证了网络的整体性能。
RRU和UE同时属于一个子网络，则RRU和UE在当前关系矩阵中对应的元素可以用来表示UE接收到的通信信号强度，RRU和UE不同时属于一个子网络，则RRU和UE在当前关系矩阵中对应的元素可以用来表示UE受到的干扰信号强度。因此，对于每一个划分后的子网络，可以通过上述比值来表征子网络中的信干比，所有子网络的信干比之和的倒数即可作为将整个服务网络划分为M个子网络后，所有子网络间干扰的一个衡量指标。
本发明一可选实施例中，拉普拉斯矩阵为随机游走拉普拉斯矩阵。
在传统的聚类算法中，目标是对聚类对象做无监督学习，聚类结果并没有绝对客观的标准来衡量聚类效果，最终判断效果好坏的标准是聚类的结果有多接近人的判断，聚类结果不够客观。
本发明实施例中，子网络划分原则为所有子网络的信干比总和的倒数不大于预设门限值，即子网划分的标准是子网络间干扰和信号的比值，是一个客观标准，在以该比值作为子网络划分的目标函数(判断标准)进行子网络的聚类划分时，其数学形式就符合随机游走拉普拉斯矩阵的形式，用基于随机游走拉普拉斯矩阵的聚类方式对当前关系矩阵进行处理，能够得到的M的最终值是符合实际客观标准的，而不是逼近人类判断的主观标准，以该方式得到的M的最终值，最小化了整个网络的干扰即上述所有子网络的信干比的总和的倒数。
本发明一可选实施例中，为了快速确定出符合子网划分原则的M的最终取值，上述最大值是通过二分查找法查找到的上述取值范围中满足子网划分原则的最大数值。
图示3出了本发明一具体实施例中确定为M的最终取值的示意性流程示意图。由图中可以看出，本具体实施例中M的最终取值的确定可以包括如下步骤：
步骤S21：计算当前关系矩阵W的随机游走拉普拉斯矩阵Lrw。
本具体实施例中，随机游走拉普拉斯矩阵Lrw的计算公式为：
Lrw＝I-D-1A (3)
其中，A表示W的邻接矩阵，WT表示W的倒置矩阵，I表示单位矩阵，D表示A的度矩阵，D中除对角线元素之外其余元素均为0，D-1表示矩阵D的逆矩阵。度矩阵D中对角线元素的计算公式为：
其中，K表示所有UE的数量，L表示所有RRU的数量，di表示D中第i行对角线元素，aij表示A中第i行第j列的元素。
步骤S22：计算Lrw的P+L个特征向量，并将P+L个特征向量按照特征向量对应的特征值的大小升序排列，记排序后的P+L特征向量依次为P1，P2，…，PK+L。
步骤S23：基于二分查找法从M的取值范围中确定M的最终取值。
其中，M的取值范围为[1，L]。
本具体实施例中，基于二分查找法确定M的最终值具体包括：
步骤S231：初始化记low＝1，high＝L。
步骤S232：M＝(low+high)/2。其中，如果M取值不是整数时，则向上取整。
步骤S233：选取前M个特征向量P1，P2，…，PM，将每个特征向量作为一列得到特征矩阵G0＝(P1，P2，…，PM)。
步骤S234：对特征矩阵G0生成子空间，对子空间做最小距离旋转，得到旋转后与G0对应的子网矩阵GM＝(C1，C2，…，CM)，GM每行仅有一个非0元素。
步骤S235：根据GM确定当前M值下对应的子网络。
GM中每一列对应一个子网络，每一列中的所有非0元素为该列对应的子网络中的RRU和UE。本具体实施例中，为了描述方便，直接以Cj表示第j列所对应的子网络，第j列中的所有非0元素对应的UE和RRU，即为子网络Cj所对应的RRU和UE。
步骤S236：计算所有子网络间的干扰即整个网络的所有子网络的信干比之和的倒数。计算公式为：
其中，
公式(6)中，uk,bl∈Cj表示第k个UE和第l个RRU同时属于子网络Cj，uk∈Cj,bl 表示第k个UE属于Cj，第l个RRU不属于Cj，uk bl∈Cj表示第k个UE不属于Cj，第l个RRU属于Cj，wkl表示当前关系矩阵中第k个UE和第l个RRU之间的网络关联关系，也就是当前关系矩阵W中对应位置的元素。
步骤S237：判断子网络划分结果是否满足子网划分原则，即判断所有子网络的信干比的倒数是否小于或等于门限值δ，即判断公式(8)是否成立，若成立，则更新low＝M-1，若不成立，则更新high＝M-1。判断公式为：
步骤S238：判断是否满足low＞high，若满足，则当前M的取值即为M的最终取值，若不满足，则返回步骤S232。
由本具体实施例可以看出，M的最终值所对应的子网矩阵即为以M的最终值作为聚类个数，对当前关系矩阵中的元素进行聚类分析时的子网矩阵，相应的，M的最终值对应的子网矩阵中的每一列中的所有非0元素即为对应列的子网络的RRU和UE。因此，在实际应用中，在确定M的最终值的同时，也确定出了M个子网络中每个子网络的RRU和UE。即上述M的最终值对应的子网矩阵(C1，C2，…，CM)中，每一列中的非0元素即为对应列的子网络的RRU和UE，从而得到了每个子网络的RRU。
可以理解的是，本发明实施例的组网方法的实施步骤并不是固定，是可以根据实际实施的需要调整或者交叉进行的。例如，上述确定M的最终值的同时，也能够得到每个子网络的RRU的配置结果。
本发明一可选实施例中，根据每个RRU和每个UE之间的网络关联关系，将所有RRU配置到M个子网络之后，还包括：
根据M个子网络的RRU配置结果，将每个子网络的RRU映射到BBU资源池中的BBU上，以使BBU根据映射结果对相对应子网络的RRU进行组网配置，其中，一个子网络对应至少一个BBU。
本发明实施例中，完成每个子网络的RRU的配置后，即可根据子网络的配置结果，对BBU资源池中的BBU进行相应的配置。
本发明一可选实施例中，将每个子网络的RRU映射到BBU资源池中的BBU上，包括：
若M不大于BBU资源池中的BBU的数量，则可以将每个子网络的RRU分别映射到至少一个BBU上。
本发明一可选实施例中，将每个子网络的RRU映射到BBU资源池中的BBU上，包括：若所述M大于所述BBU资源池中的BBU的数量，则根据每个所述子网络中的RRU的数量，将每个所述子网络的RRU映射到所述BBU资源池的BBU上，映射后的每个BBU上对应的RRU数量中的最大值与每个BBU上对应的RRU数量中的最小值之差小于设定值。
由于整个网络中的UE的数量是变化的，因此，每次组网划分的子网络的个数可能是不同的，M可能大于BBU资源池中的BBU的数量，M也有可能不大于BBU资源池中的BBU的数量。在M不大于BBU资源池中的BBU的数量时，每个子网络可以对应到至少一个BBU上。此时，在实际应用中，可以根据实际应用场景，确定是将一个子网络对应到一个BBU上，还是对应到一个以上的BBU。例如，如果BBU资源池对应的服务网络中的UE的数量不是太大(UE数量小于设定门限值)，则可以将一个子网络对应到一个BBU上，不需要将所有BBU都投入使用，可节省BBU资源。
在M大于BBU资源池中的BBU的数量时，一个BBU会对应到至少一个子网络。此外，为了使网络配置尽可能的均衡，在完成子网配置后，根据每个子网络中的RRU的数量，将子网络的RRU映射到资源池的BBU上，使每个BBU管理的RRU数量相对均衡，即所有BBU中，管理RRU最多的BBU与管理RRU最少的BBU，两者管理的RRU数量的差小于设定值。
本发明实施例，每个子网络的RRU映射到BBU资源池中的BBU后，即实现了将整个服务网络划分了相对独立的M个子网络，可以理解为M个逻辑上的小区，每个子网络的BBU只为对应子网络中的RRU服务，每个子网络中的RRU只为对应子网络覆盖范围内的UE提供服务。
本发明实施例，在完成子网络向BBU的映射后，BBU即可根据配置结果为各自对应的RRU进行组网配置。BBU即可以对其所对应的子网络中的RRU分配导频序列，并启动信道估计流程。在完成RRU的导频序列配置后，UE即可通过导频信号测量RRU的信号质量指示(Channel Quality Indicator，CQI)并确定预编码矩阵指示(Precoding MatrixIndicator，PMI)，并上报给对应的BBU，之后，BBU即可在当前组网形态下执行相应的基带信号处理和空口资源分配，以实现UE的无线接入。
本发明实施例的组网方法，可以部署在BBU资源池中，由BBU资源池中的处理器执行，或者可以部署在单独的组网装置中，具体可以由数据处理设备或处理器执行。本发明实施例将大规模的移动通信网络分解成为尽可能多的规模接近的子网络。每个RRU可以仅接收或发送其所在子网络内的UE和BBU之间的信号。由于子网规模可控，因而可解决现有RRU全合作方案中硬件实现困难的问题。同时，由于每个BBU只控制管理一个或几个子网络内的RRU，每个子网络中的RRU协作信号处理可以只控制发生在每个子网内部，因此，子网络内的资源分配和信号处理的复杂度大大降低，计算开销大大减小。更重要的是，由于BBU只需管理各自对应的子网络内的RRU，因此多个BBU可并行对各自所对应的子网络中的RRU进行资源配置和信号处理等相关计算。例如，多个BBU可并行实现各自所对应的子网络覆盖范围内的UE的全局预编码矩阵的计算，可有效降低资源分配和信号处理的计算延时，提高网络容量并降低通信时延，更好的满足了通信的实时性要求。此外，本发明实施例，进行子网分解时还充分考虑了子网间的干扰抑制问题，通过设置干扰门限值，使子网间的干扰必须小于给定门限值，有效的降低了子网干扰，提升网络整体的性能。
图5示出了本发明一具体实施例中，通过计算机仿真平台对本发明实施例的组网方法进行仿真试验得到的组网结果示意图。图6示出了相同仿真条件下基于现有LTE标准中的CoMP技术的组网结果的示意图。图7示出了相同仿真条件下的蜂窝网对应的组网结果示意图。在实验中，将整个服务网络的区域归一化为边长为1的正方形即图5-图7中正方形边长为1，随机产生L＝200个RRU和K＝100个UE，图中三角形表示RRU，圆圈表示UE，三角形与线段之间的线段RRU和UE两者之间的服务关系。
在蜂窝网中，一个RRU即为一个RRU服务集，UE会选择其测量到的参考信号接收功率中最大的接收功率所对应的RRU进行接入，如图7所示，每个UE只与一个RRU有连接关系。对于图5和图6，图中的由多个RRU形成的每个网状或星型的连接拓扑结构表示一个RRU服务集(一个逻辑小区)，RRU服务集中的所有RRU归属同一个BBU管理，如图6中椭圆圈出的两个RRU服务集。
图7中由于一个RRU为一个RRU服务集，所以每个UE收到其它RRU的干扰很大。图6中，A-H标记了受到边缘小区强干扰的8个UE，例如对于A，很容易收到其左侧的RRU服务集的信号干扰。而由图5所示的组网结果可以看出，由于每个子网络内的RRU配置都是固定的，每个子网络的RRU服务集只为同一子网络覆盖范围内的UE提供服务，UE受到其它RRU服务集干扰的可能性较小。如图5所示，A-H(图5中的A-H的位置是与图6中A-H的位置相对应的，图5中的标记E由于组网连接关系被覆盖，所以未能示出)这些标记UE受周边其他临近RRU服务集干扰的可能性较小，与图6和图7的组网结果相比，干扰会大幅降低。
图8和图9分别示出了两种应用场景下，本发明具体实施例的组网结果和基于现有LTE标准中的CoMP技术的组网结果的性能对比示意图。本具体实施例中的性能指标采用本发明实施例中公式(5)计算的不同子网之间的干扰总和，计算结果越小，则子网络间干扰总和越小，组网性能越好。图8和图9中，横坐标表示子网络个数，即RRU服务集的数量，纵坐标表示子网干扰总和。
图8示出的是在给定RRU和UE分布时两种组网结果的性能曲线，上方的曲线表示CoMP技术对应干扰曲线，下方的曲线表示本发明实施例的组网结果对应的干扰曲线。对比两曲线可以看到，当子网个数相同时，本发明实施例的组网方法能有效的降低子网间的干扰总和。另外，对于CoMP技术所对应干扰曲线，如果每个RRU服务集内只有一个RRU时，CoMP技术则退化为蜂窝网，实验结果表明蜂窝网的干扰最强，性能最差。
图9示出的是通过仿真实验产生大量的RRU和UE分布样本时，本发明实施例的组网结果和CoMP技术组网结果的性能对比示意图。图中用断开线表示的曲线(上方曲线)对应CoMP技术，连续曲线(下方曲线)对应本发明实施例。图中左侧椭圆所标示的两条曲线为UE数K＝100时的性能曲线，，图中右侧椭圆所标示的两条曲线为UE数K＝200时的性能曲线，，由图9可以看出，本发明实施例的组网方法和CoMP技术相比有十分明显的性能增益即干扰大幅减少，且UE数越多，本发明实施例的组网方法性能增益越明显。对比K＝200时的曲线可以看出，本发明实例的组网方法的小区间干扰仅有CoMP技术的50％左右。
由图5-图7、以及图8和图9的比对结果可以看出，对比蜂窝网和LTE标准中的CoMP技术，本发明实施例的组网方法有明显的性能增益，网络中的干扰明显降低，能够大幅提升网络整体性能，提高用户的使用感知。
本发明实施例的组网方法，所有RRU被配置到不同的子网络，每个子网络的RRU对应各自的BBU。因此，即每个子网络中的RRU服务集是固定的，即基于本发明实施例的组网方法配置到该子网络中的RRU，每个RRU也只需对其对应的子网络覆盖范围内的UE提供服务。由于本发明实施例的组网方法与现有组网方式不同，导频序列的分配结果也就不同，因此，可以通过在空中接口测量导频序列配置的方式来确定是否实施了本发明实施例的组网方法。
本发明实施例还提供了一种组网方法，该组网方法可以由BBU资源池中的BBU执行，该方法可以包括：
BBU接收子网络的RRU配置结果，RRU配置结果是根据BBU资源池管理的所有RRU和所有UE中，每个RRU和每个UE之间的网络关联关系确定的，RRU配置结果包括BBU所要管理的RRU服务集，其中，网络关联关系包括RRU是否能够为UE提供服务或通过UE上报的RRU的平均接收功率来表示的RRU和UE之间的关系；
BBU根据RRU配置结果，对BBU所要管理的RRU服务集进行组网配置。
本发明实施例中，BBU通过接收组网装置下发的BBU所要管理的子网络中的RRU服务集的配置结果，来完成BBU所要管理的RRU的组网配置，每个BBU只需要对其所要管理的RRU提供服务。
对应于本发明实施例提供的组网方法，本发明实施例还提供了一种网络接入方法。图10示出了本发明一实施例的一种网络接入方法的流程示意图，该网络接入方法具体由UE执行，实现UE的网络接入。如图10所示，该网络接入方法主要可以包括以下步骤：
步骤S10：UE接收BBU资源池中的BBU下发的组网更新指令，组网更新指令中包括UE的RRU服务集。
步骤S20：UE通过RRU服务集中的RRU接入网络。
本发明实施例的网络接入方法，UE在接入网络时，其所要接入的RRU的确定无需由UE来完成，UE直接根据其所接收到的BBU下发的组网更新指令中的RRU服务集，实现网络的接入。与现有的由UE端来确定选择其所要接入的RRU的方案相比，降低了UE的资源消耗。
本发明一可选实施例中，UE接收BBU资源池中的BBU下发的组网更新指令之前，还包括：
UE将UE测量到的参考信号接收功率所对应的各个RRU的标识，上报至BBU资源池中UE当前所属的BBU。
本发明一可选实施例中，UE将UE测量到的参考信号接收功率所对应的各个RRU的标识，上报至BBU资源池中UE当前所属的BBU，包括：
UE将UE测量到的参考信号接收功率中，大于预设功率阈值的参考信号接收功率所对应的各个RRU的标识上报至BBU资源池中UE当前所属的BBU。
可以理解的是，本发明实施例的网络接入方法是与本发明实施例的组网方法相对应的，网络接入方法中各步骤中UE侧所执行的各步骤的具体描述可参见组网方法中的相应部分的详细描述，在此不再一一赘述。
图11示出了本发明一实施例提供的一种组网装置100的示意性框图。该组网装置100具体可以实现为数据处理设备或处理器。如图11所示，组网装置100可以包括网络关联关系确定模块110和子网配置模块120。
网络关联关系确定模块110，用于确定基带处理单元BBU资源池管理的所有远端射频单元RRU和所有用户设备UE中，每个RRU和每个UE之间的网络关联关系，其中，网络关联关系包括RRU是否能够为UE提供服务，或通过UE上报的各RRU所对应的参考信号接收功率来表示的RRU和UE之间的关系。
子网配置模块120，用于根据每个RRU和每个UE之间的网络关联关系，将所有RRU配置到M个子网络，其中，M≥1，且M不大于所有RRU的数量。
本发明一可选实施例中，网络关联关系确定模块110可以具体用于：
获取所有RRU中每个RRU和BBU资源池中每个BBU管理的每个UE之间的网络关联关系；
根据所有RRU中每个RRU和BBU资源池中每个BBU管理的每个UE之间的网络关联关系，确定BBU资源池管理的所有RRU和所有UE中，每个RRU和每个UE之间的网络关联关系。
本发明一可选实施例中，网络关联关系确定模块110可以具体用于：
获取每个UE上报的UE测量到的各个RRU所对应的参考信号接收功率；
根据每个UE上报的UE测量到的各个RRU所对应的参考信号接收功率，确定BBU资源池管理的所有RRU和所有UE中，每个RRU和每个UE之间的网络关联关系。
本发明一可选实施例中，若网络关联关系为RRU是否能够为UE提供服务，网络关联关系确定模块110可以具体用于：
获取每个UE上报的UE测量到的参考信号接收功率所对应的各个RRU的标识；
根据每个UE上报的UE测量到的参考信号接收功率所对应的各个RRU的标识，确定能够为BBU资源池管理的每个UE提供服务的RRU；
根据能够为BBU资源池管理的每个UE提供服务的RRU，确定BBU资源池管理的所有RRU和所有UE中，每个RRU和每个UE之间的网络关联关系。
本发明一可选实施例中，每个UE上报的UE测量到的参考信号接收功率所对应的各个RRU的标识，可以为UE测量到的参考信号接收功率中大于预设功率阈值的参考信号接收功率所对应的各个RRU的标识。
本发明一可选实施例中，子网配置模块120可以具体用于：
确定M的取值；
根据每个RRU和每个UE之间的网络关联关系，基于聚类算法将所有RRU配置到M个子网络。
本发明一可选实施例中，子网配置模块120在根据每个RRU和每个UE之间的网络关联关系，基于聚类算法将所有RRU配置到M个子网络时，可以具体用于：
根据每个RRU和每个UE之间的网络关联关系，建立BBU资源池的当前关系矩阵，当前关系矩阵的行数为所有UE的个数，当前关系矩阵的列数为所有RRU的个数，当前关系矩阵中的元素表示元素所在位置对应的RRU和对应的UE之间的网络关联关系；
基于聚类算法，对当前关系矩阵中的元素所对应的RRU和UE进行聚类，根据聚类结果将所有RRU配置到M个子网络。
本发明一可选实施例中，子网配置模块120在基于聚类算法，对当前关系矩阵中的元素所对应的RRU和UE进行聚类，根据聚类结果将所有RRU配置到M个子网络时，可以具体用于：
计算当前关系矩阵的拉普拉斯矩阵和拉普拉斯矩阵的所有特征向量；
将所有特征向量按照特征向量所对应的特征值的大小升序排列，将升序排列后的前M个特征向量中的每个特征向量作为一列构成特征矩阵；
将特征矩阵所对应的子空间进行旋转，得到与特征矩阵相对应的每行仅有一个非零元素的子网矩阵，子网矩阵中的每一列对应一个子网络，每一列中的非零元素为每一列所对应的子网络的RRU和UE；
将每个子网络的RRU配置到对应的子网络。
本发明一可选实施例中，子网配置模块120在将特征矩阵所对应的子空间进行旋转时，可以具体用于：
将特征矩阵所对应的子空间作最小距离旋转。
本发明一可选实施例中，子网配置模块在确定M的取值时具体用于：
根据M的取值范围，将取值范围中满足预设的子网划分原则的最大值，确定为M的取值，子网划分原则包括：
配置后的所有子网络的信干比总和的倒数不大于预设门限值，其中，子网络的信干比等于当前关系矩阵中RRU和UE同时属于子网络的所有元素之和，与当前关系矩阵中RRU和UE不同时属于子网络的所有元素之和的比值。
本发明一可选实施例中，拉普拉斯矩阵为随机游走拉普拉斯矩阵。
本发明一可选实施例中，最大值是通过二分查找法查找到的取值范围中满足子网划分原则的最大数值。
图12示出了本发明又一实施例提供的一种组网装置的框架示意图。如图12所示，在图11所述的基础上，组网装置100还可以包括组网更新确定模块130。
组网更新确定模块130，用于在基于聚类算法，对当前关系矩阵中的元素所对应的RRU和UE进行聚类分析之前，根据当前关系矩阵与上一时刻的关系矩阵，确定当前关系矩阵符合预设的组网更新条件。
本发明一可选实施例中，组网更新条件可以包括：
当前关系矩阵与上一时刻的关系矩阵相减之后的矩阵的二范数大于设定阈值。
图13示出了本发明又一实施例提供的一种组网装置的框架示意图。如图13所示，组网装置100还可以包括配置结果映射模块140。
配置结果映射模块140，用于在根据每个RRU和每个UE之间的网络关联关系，将所有RRU配置到M个子网络之后，根据M个子网络的RRU配置结果，将每个子网络的RRU映射到BBU资源池中的BBU上，以使BBU根据映射结果对相对应子网络的RRU进行组网配置，其中，一个子网络对应至少一个BBU。
本发明一可选实施例中，配置结果映射模块140，可以具体用于：
在M大于BBU资源池中的BBU的数量时，根据每个子网络中的RRU的数量，将每个子网络的RRU映射到BBU资源池的BBU上，映射后的每个BBU上对应的RRU数量中的最大值与每个BBU上对应的RRU数量中的最小值之差小于设定值。
本发明一可选实施例中，每个子网络的BBU只为对应子网络中的RRU服务，每个子网络中的RRU只为对应子网络覆盖范围内的UE提供服务。
可以理解的是，本发明实施例的组网装置100，可对应于根据本发明实施例的动态组网方法中的执行主体，并且组网装置100的各个模块的上述操作和/或功能分别是为了实现本发明各实施例的组网方法的相应流程，为了简洁，在此不再赘述。
对应于本发明实施例的网络接入方法，本发明实施例还提供了一种用户设备。图14中示出了本发明一实施例提供的一种用户设备200的框架示意图。如图14所示，用户设备200可以包括组网更新指令接收模块210和网络接入模块220。
组网更新指令接收模块210，用于接收BBU资源池中的BBU下发的组网更新指令，组网更新指令中包括UE的RRU服务集。
网络接入模块220，用于通过RRU服务集中的RRU接入网络。
根据本发明一可选实施例，用户设备200还可以包括RRU标识上报模块。
RRU标识上报模块，用于在接收BBU资源池中的BBU下发的组网更新指令之前，将测量到的参考信号接收功率所对应的各个RRU的标识，上报至BBU资源池中UE当前所属的BBU。
根据本发明一可选实施例，RRU标识上报模块，具体用于将测量到的参考信号接收功率中，大于预设功率阈值的参考信号接收功率所对应的各个RRU的标识上报至BBU资源池中UE当前所属的BBU。
可以理解的是，本发明实施例的用户设备200，可对应于根据本发明实施例的网络接入方法的执行主体，用户设备200中各个模块的上述操作和/或功能分别是为了实现本发明各实施例的网络接入方法的相应流程，为了简洁，在此不再赘述。
图15是根据本发明一实施例的组网设备300的示意性框图。如图15所示，组网设备300可以包括处理器301、存储器302和通信接口303，存储器302用于存储可执行的程序代码，处理器301通过读取存储器302中存储的可执行程序代码来运行与可执行程序代码对应的程序，以执行本发明实施例的组网方法。通信接口303用于与外部设备通信，组网设备300还可以包括总线304，总线304用于连接处理器301、存储器302和通信接口303，使处理器301、存储器302和通信接口303通过总线304进行相互通信。
根据本发明实施例的组网设备300，可对应于根据本发明实施例的组网方法中的执行主体，并且组网设备200中的各个单元的操作和/或功能分别为了实现本发明各个实施例的组网方法的相应流程，为了简洁，在此不再赘述。
可以理解的是，本发明实施例的组网设备300可以单独部署，组网设备200通过通信接303与BBU资源池中的BBU通信，或者，组网设备200也可以直接部署于BBU资源池中，通过通信接口303与BBU通信，实现本发明实施例各个实施例的组网方法。
图16中所示本发明一实施例提供的一种BBU资源池400的逻辑架构示意图。图中，BBU监督板410，可具体实现为上述图15中的组网设备300，BBU监督板410可以通过数据总线与各个BBU420连接，BBU420通过数据总线与光纤回程网络500连接，大量RRU600通过接入光纤回程网络500实现与各自所在子网络的BBU320的通信。
本发明实施例还提供一种计算机可读存储介质，可读存储介质中存储有指令，当指令在计算机上运行时，使得计算机执行本发明任一实施例的组网方法。
本发明实施例还提供了一种用户设备，用户设备包括处理器和存储器，存储器中存储有计算机程序，处理器用于执行存储器中的计算机程序实现本发明任一实施例中的网络接入方法。
本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，可读存储介质中存储有指令，当所述指令在计算机上运行时，使得计算机执行本发明任一实施例中任一项所述的网络接入方法。
在上述实施例中，可以全部或部分地通过软件、硬件、固件或者其任意组合来实现。当使用软件实现时，可以全部或部分地以计算机程序产品的形式实现。所述计算机程序产品包括一个或多个计算机指令。在计算机上加载和执行所述计算机程序指令时，全部或部分地产生按照本发明实施例所述的流程或功能。所述计算机可以是通用计算机、专用计算机、计算机网络、或者其他可编程装置。所述计算机指令可以存储在计算机可读存储介质中，或者从一个计算机可读存储介质向另一个计算机可读存储介质传输，例如，所述计算机指令可以从一个网站站点、计算机、服务器或数据中心通过有线(例如同轴电缆、光纤、数字用户线(DSL))或无线(例如红外、无线、微波等)方式向另一个网站站点、计算机、服务器或数据中心进行传输。所述计算机可读存储介质可以是计算机能够存取的任何可用介质或者是包含一个或多个可用介质集成的服务器、数据中心等数据存储设备。所述可用介质可以是磁性介质，(例如，软盘、硬盘、磁带)、光介质(例如，DVD)、或者半导体介质(例如固态硬盘Solid State Disk(SSD))等。

Claims (37)

1.一种组网方法，其特征在于，包括：
确定基带处理单元BBU资源池管理的所有远端射频单元RRU和所有用户设备UE中，每个RRU和每个UE之间的网络关联关系，其中，所述网络关联关系包括RRU是否能够为UE提供服务，或通过UE上报的各RRU所对应的参考信号接收功率来表示的RRU和UE之间的关系；
根据所述每个RRU和每个UE之间的网络关联关系，将所述所有RRU配置到M个子网络，其中，M≥1，且M不大于所述所有RRU的数量。
2.根据权利要求1所述的组网方法，其特征在于，所述确定基带处理单元BBU资源池管理的所有远端射频单元RRU和所有用户设备UE中，每个RRU和每个UE之间的网络关联关系，包括：
获取所述所有RRU中每个RRU和所述BBU资源池中每个BBU管理的每个UE之间的网络关联关系；
根据所述所有RRU中每个RRU和所述BBU资源池中每个BBU管理的每个UE之间的网络关联关系，确定所述BBU资源池管理的所有RRU和所有UE中，每个RRU和每个UE之间的网络关联关系。
3.根据权利要求1所述的组网方法，其特征在于，所述确定基带处理单元BBU资源池管理的所有远端射频单元RRU和所有用户设备UE中，每个RRU和每个UE之间的网络关联关系，包括：
获取每个UE上报的UE测量到的各个RRU所对应的参考信号接收功率；
根据所述每个UE上报的UE测量到的各个RRU所对应的参考信号接收功率，确定所述BBU资源池管理的所有RRU和所有UE中，每个RRU和每个UE之间的网络关联关系。
4.根据权利要求1所述的组网方法，其特征在于，若所述网络关联关系为RRU是否能够为UE提供服务，所述确定基带处理单元BBU资源池管理的所有远端射频单元RRU和所有用户设备UE中，每个RRU和每个UE之间的网络关联关系，包括：
获取每个UE上报的UE测量到的参考信号接收功率所对应的各个RRU的标识；
根据所述每个UE上报的UE测量到的参考信号接收功率所对应的各个RRU的标识，确定能够为BBU资源池管理的每个UE提供服务的RRU；
根据能够为所述BBU资源池管理的每个UE提供服务的RRU，确定所述BBU资源池管理的所有RRU和所有UE中，每个RRU和每个UE之间的网络关联关系。
5.根据权利要求4所述的组网方法，其特征在于，所述每个UE上报的UE测量到的参考信号接收功率所对应的各个RRU的标识，为UE测量到的参考信号接收功率中大于预设功率阈值的参考信号接收功率所对应的各个RRU的标识。
6.根据权利要求1所述的组网方法，其特征在于，所述根据所述每个RRU和每个UE之间的网络关联关系，将所述所有RRU配置到M个子网络，包括：
确定所述M的取值；
根据所述每个RRU和每个UE之间的网络关联关系，基于聚类算法将所述所有RRU配置到M个子网络。
7.根据权利要求6所述的组网方法，其特征在于，所述根据所述每个RRU和每个UE之间的网络关联关系，基于聚类算法将所述所有RRU配置到M个子网络，包括：
根据所述每个RRU和每个UE之间的网络关联关系，建立所述BBU资源池的当前关系矩阵，所述当前关系矩阵的行数为所述所有UE的个数，所述当前关系矩阵的列数为所述所有RRU的个数，所述当前关系矩阵中的元素表示元素所在位置对应的RRU和对应的UE之间的网络关联关系；
基于聚类算法，对所述当前关系矩阵中的元素所对应的RRU和UE进行聚类，根据聚类结果将所述所有RRU配置到M个子网络。
8.根据权利要求7所述的组网方法，其特征在于，所述基于聚类算法，对所述当前关系矩阵中的元素所对应的RRU和UE进行聚类，根据聚类结果将所述所有RRU配置到M个子网络，包括：
计算所述当前关系矩阵的拉普拉斯矩阵和所述拉普拉斯矩阵的所有特征向量；
将所述所有特征向量按照特征向量所对应的特征值的大小升序排列，将升序排列后的前M个特征向量中的每个特征向量作为一列构成特征矩阵；
将所述特征矩阵所对应的子空间进行旋转，得到与所述特征矩阵相对应的每行仅有一个非零元素的子网矩阵，所述子网矩阵中的每一列对应一个子网络，每一列中的非零元素为每一列所对应的子网络的RRU和UE；
将每个所述子网络的RRU配置到对应的子网络。
9.根据权利要求8所述的组网方法，其特征在于，所述将所述特征矩阵所对应的子空间进行旋转，包括：
将所述特征矩阵所对应的子空间作最小距离旋转。
10.根据权利要求8所述的组网方法，其特征在于，所述确定所述M的取值，包括：
根据所述M的取值范围，将所述取值范围中满足预设的子网划分原则的最大值，确定为所述M的取值，所述子网划分原则包括：
配置后的所有子网络的信干比总和的倒数不大于预设门限值，其中，所述子网络的信干比等于所述当前关系矩阵中RRU和UE同时属于所述子网络的所有元素之和，与所述当前关系矩阵中RRU和UE不同时属于所述子网络的所有元素之和的比值。
11.根据权利要求10所述的组网方法，其特征在于，所述拉普拉斯矩阵为随机游走拉普拉斯矩阵。
12.根据权利要求10所述的组网方法，其特征在于，所述最大值是通过二分查找法查找到的所述取值范围中满足所述子网划分原则的最大数值。
13.根据权利要求7所述的组网方法，其特征在于，所述基于聚类算法，对所述当前关系矩阵中的元素所对应的RRU和UE进行聚类之前，还包括：
根据所述当前关系矩阵与上一时刻的关系矩阵，确定所述当前关系矩阵符合预设的组网更新条件。
14.根据权利要求13所述的组网方法，其特征在于，所述组网更新条件包括：
所述当前关系矩阵与所述上一时刻的关系矩阵相减之后的矩阵的二范数大于设定阈值。
15.根据权利要求1所述的组网方法，其特征在于，所述根据所述每个RRU和每个UE之间的网络关联关系，将所述所有RRU配置到M个子网络之后，还包括：
根据M个子网络的RRU配置结果，将每个所述子网络的RRU映射到所述BBU资源池中的BBU上，以使BBU根据映射结果对相对应子网络的RRU进行组网配置，其中，一个所述子网络对应至少一个所述BBU。
16.根据权利要求15所述的组网方法，其特征在于，所述将每个所述子网络的RRU映射到所述BBU资源池中的BBU上，包括：
若所述M大于所述BBU资源池中的BBU的数量，则根据每个所述子网络中的RRU的数量，将每个所述子网络的RRU映射到所述BBU资源池的BBU上，映射后的每个BBU上对应的RRU数量中的最大值与每个BBU上对应的RRU数量中的最小值之差小于设定值。
17.根据权利要求15所述的组网方法，其特征在于，每个所述子网络的BBU只为对应子网络中的RRU服务，每个所述子网络中的RRU只为对应子网络覆盖范围内的UE提供服务。
18.一种网络接入方法，其特征在于，所述接入方法由UE执行，包括：
所述UE接收BBU资源池中的BBU下发的组网更新指令，所述组网更新指令中包括所述UE的RRU服务集；
所述UE通过所述RRU服务集中的RRU接入网络。
19.根据权利要求18所述的网络接入方法，其特征在于，所述UE接收BBU资源池中的BBU下发的组网更新指令之前，还包括：
所述UE将所述UE测量到的参考信号接收功率所对应的各个RRU的标识，上报至所述BBU资源池中所述UE当前所属的BBU。
20.根据权利要求19所述的网络接入方法，其特征在于，所述UE将所述UE测量到的参考信号接收功率所对应的各个RRU的标识，上报至所述BBU资源池中所述UE当前所属的BBU，包括：
所述UE将所述UE测量到的参考信号接收功率中，大于预设功率阈值的参考信号接收功率所对应的各个RRU的标识上报至所述BBU资源池中所述UE当前所属的BBU。
21.一种组网装置，其特征在于，所述装置包括：
网络关联关系确定模块，用于确定基带处理单元BBU资源池管理的所有远端射频单元RRU和所有用户设备UE中，每个RRU和每个UE之间的网络关联关系，其中，所述网络关联关系包括RRU是否能够为UE提供服务，或通过UE上报的各RRU所对应的参考信号接收功率来表示的RRU和UE之间的关系；
子网配置模块，用于根据所述每个RRU和每个UE之间的网络关联关系，将所述所有RRU配置到M个子网络，其中，M≥1，且M不大于所述所有RRU的数量。
22.根据权利要求21所述的组网装置，其特征在于，若所述网络关联关系为RRU是否能够为UE提供服务，所述网络关联关系确定模块具体用于：
获取每个UE上报的UE测量到的参考信号接收功率所对应的各个RRU的标识；
根据所述每个UE上报的UE测量到的参考信号接收功率所对应的各个RRU的标识，确定能够为BBU资源池管理的每个UE提供服务的RRU；
根据能够为所述BBU资源池管理的每个UE提供服务的RRU，确定所述BBU资源池管理的所有RRU和所有UE中，每个RRU和每个UE之间的网络关联关系。
23.根据权利要求21所述的组网装置，其特征在于，所述子网配置模块具体用于：
确定所述M的取值；
根据所述每个RRU和每个UE之间的网络关联关系，基于聚类算法将所述所有RRU配置到M个子网络。
24.根据权利要求23所述的组网装置，其特征在于，所述子网配置模块在根据所述每个RRU和每个UE之间的网络关联关系，基于聚类算法将所述所有RRU配置到M个子网络时具体用于：
根据所述每个RRU和每个UE之间的网络关联关系，建立所述BBU资源池的当前关系矩阵，所述当前关系矩阵的行数为所述所有UE的个数，所述当前关系矩阵的列数为所述所有RRU的个数，所述当前关系矩阵中的元素表示元素所在位置对应的RRU和对应的UE之间的网络关联关系；
基于聚类算法，对所述当前关系矩阵中的元素所对应的RRU和UE进行聚类，根据聚类结果将所述所有RRU配置到M个子网络。
25.根据权利要求24所述的组网装置，其特征在于，所述子网配置模块在基于聚类算法，对所述当前关系矩阵中的元素所对应的RRU和UE进行聚类，根据聚类结果将所述所有RRU配置到M个子网络时具体用于：
计算所述当前关系矩阵的拉普拉斯矩阵和所述拉普拉斯矩阵的所有特征向量；
将所述所有特征向量按照特征向量所对应的特征值的大小升序排列，将升序排列后的前M个特征向量中的每个特征向量作为一列构成特征矩阵；
将所述特征矩阵所对应的子空间进行旋转，得到与所述特征矩阵相对应的每行仅有一个非零元素的子网矩阵，所述子网矩阵中的每一列对应一个子网络，每一列中的非零元素为每一列所对应的子网络的RRU和UE；
将每个所述子网络的RRU配置到对应的子网络。
26.根据权利要求25所述的组网装置，其特征在于，所述子网配置模块在将所述特征矩阵所对应的子空间进行旋转时具体用于：
将所述特征矩阵所对应的子空间作最小距离旋转。
27.根据权利要求25所述的组网装置，其特征在于，所述子网配置模块在确定所述M的取值时具体用于：
根据所述M的取值范围，将所述取值范围中满足预设的子网划分原则的最大值，确定为所述M的取值，所述子网划分原则包括：
配置后的所有子网络的信干比总和的倒数不大于预设门限值，其中，所述子网络的信干比等于所述当前关系矩阵中RRU和UE同时属于所述子网络的所有元素之和，与所述当前关系矩阵中RRU和UE不同时属于所述子网络的所有元素之和的比值。
28.根据权利要求27所述的组网装置，其特征在于，所述拉普拉斯矩阵为随机游走拉普拉斯矩阵。
29.根据权利要求24所述的组网装置，其特征在于，所述组网装置还包括：
组网更新确定模块，用于在基于聚类算法，对所述当前关系矩阵中的元素所对应的RRU和UE进行聚类分析之前，根据所述当前关系矩阵与上一时刻的关系矩阵，确定所述当前关系矩阵符合预设的组网更新条件。
30.根据权利要求29所述的组网装置，其特征在于，所述组网更新条件包括：
所述当前关系矩阵与所述上一时刻的关系矩阵相减之后的矩阵的二范数大于设定阈值。
31.根据权利要求21所述的组网装置，其特征在于，所述组网装置还包括：
配置结果映射模块，用于在根据所述每个RRU和每个UE之间的网络关联关系，将所述所有RRU配置到M个子网络之后，根据M个子网络的RRU配置结果，将每个所述子网络的RRU映射到所述BBU资源池中的BBU上，以使BBU根据映射结果对相对应子网络的RRU进行组网配置，其中，一个所述子网络对应至少一个所述BBU。
32.根据权利要求31所述的组网装置，其特征在于，所述配置结果映射模块，具体用于：
在所述M大于所述BBU资源池中的BBU的数量时，根据每个所述子网络中的RRU的数量，将每个所述子网络的RRU映射到所述BBU资源池的BBU上，映射后的每个BBU上对应的RRU数量中的最大值与每个BBU上对应的RRU数量中的最小值之差小于设定值。
33.一种用户设备，其特征在于，包括：
组网更新指令接收模块，用于接收BBU资源池中的BBU下发的组网更新指令，所述组网更新指令中包括所述UE的RRU服务集；
网络接入模块，用于通过所述RRU服务集中的RRU接入网络。
34.一种组网设备，其特征在于，所述组网设备包括处理器和存储器；
所述存储器中存储有计算机程序；
所述处理器用于执行所述存储器中的所述计算机程序实现如权利要求1-17中任一项所述的组网方法。
35.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述可读存储介质中存储有指令，当所述指令在计算机上运行时，使得计算机执行如权利要求1-17中任一项所述的组网方法。
36.一种用户设备，其特征在于，所述用户设备包括处理器和存储器；
所述存储器中存储有计算机程序；
所述处理器用于执行所述存储器中的所述计算机程序实现如权利要求18-20中任一项所述的网络接入方法。
37.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述可读存储介质中存储有指令，当所述指令在计算机上运行时，使得计算机执行如权利要求18-20中任一项所述的网络接入方法。
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Cited By (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112822671A (zh) * 2020-12-31 2021-05-18 联想未来通信科技(重庆)有限公司 一种数据传输方法和装置
CN113381879A (zh) * 2021-05-17 2021-09-10 浪潮思科网络科技有限公司 一种基于sdn的网络部署方法及设备
CN113795047A (zh) * 2021-09-15 2021-12-14 深圳市佳贤通信设备有限公司 一种下行节能方法、系统、计算机设备和存储介质
CN114339823A (zh) * 2021-11-05 2022-04-12 国网山东省电力公司冠县供电公司 基于业务等级差异化服务的通讯能效优化系统
CN116436802A (zh) * 2023-06-13 2023-07-14 山西凯瑞科技有限公司 基于机器学习的智能控制方法及系统
CN118509966A (zh) * 2024-07-22 2024-08-16 灵长智能科技(杭州)有限公司 基于数据流质量感知的基站节能方法、装置、设备及介质

Families Citing this family (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US11941491B2 (en) 2018-01-31 2024-03-26 Sophos Limited Methods and apparatus for identifying an impact of a portion of a file on machine learning classification of malicious content
US11947668B2 (en) 2018-10-12 2024-04-02 Sophos Limited Methods and apparatus for preserving information between layers within a neural network
US11240686B2 (en) * 2018-11-17 2022-02-01 Commscope Technologies Llc Dynamic sectorization in a system with multiple cloud radio access networks
US10708368B1 (en) * 2019-10-30 2020-07-07 Verizon Patent And Licensing Inc. System and methods for generating a slice deployment description for a network slice instance
US12010129B2 (en) * 2021-04-23 2024-06-11 Sophos Limited Methods and apparatus for using machine learning to classify malicious infrastructure
CN116390195A (zh) * 2023-03-14 2023-07-04 广州爱浦路网络技术有限公司 基于元宇宙的网络连接方法、系统、装置及存储介质

Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN107172635A (zh) * 2017-05-11 2017-09-15 中国联合网络通信集团有限公司 数据传输的方法及系统

Family Cites Families (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102256350A (zh) * 2010-05-21 2011-11-23 鼎桥通信技术有限公司 一种定位方法
CN102655677B (zh) * 2011-03-02 2015-04-01 株式会社日立制作所 移动通信系统及其远端射频单元分簇方法
JP5689029B2 (ja) * 2011-06-09 2015-03-25 株式会社日立製作所 分散アンテナシステム、分散アンテナ割当方法、基地局装置
WO2013048526A1 (en) * 2011-10-01 2013-04-04 Intel Corporation Remote radio unit (rru) and base band unit (bbu)
US9380614B2 (en) * 2013-05-23 2016-06-28 Lg Electronics Inc. Method of performing communication by user equipment in cloud radio access network environment and apparatus therefor
WO2015037857A1 (ko) * 2013-09-10 2015-03-19 엘지전자 주식회사 Bbu의 rru 정보 획득 방법 및 bbu
EP3079407A4 (en) * 2013-12-04 2017-06-14 LG Electronics Inc. Method for transceiving system information in cloud wireless communication system and apparatus therefor

Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN107172635A (zh) * 2017-05-11 2017-09-15 中国联合网络通信集团有限公司 数据传输的方法及系统

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
LIN DAI，BO BAI: "Optimal Decomposition for Large-Scale Infrastructure-Based Wireless Networks", 《IEEE TRANSACTIONS ON WIRELESS COMMUNICATIONS》 *

Cited By (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112822671A (zh) * 2020-12-31 2021-05-18 联想未来通信科技(重庆)有限公司 一种数据传输方法和装置
CN113381879A (zh) * 2021-05-17 2021-09-10 浪潮思科网络科技有限公司 一种基于sdn的网络部署方法及设备
CN113795047A (zh) * 2021-09-15 2021-12-14 深圳市佳贤通信设备有限公司 一种下行节能方法、系统、计算机设备和存储介质
CN113795047B (zh) * 2021-09-15 2023-11-17 深圳市佳贤通信设备有限公司 一种下行节能方法、系统、计算机设备和存储介质
CN114339823A (zh) * 2021-11-05 2022-04-12 国网山东省电力公司冠县供电公司 基于业务等级差异化服务的通讯能效优化系统
CN114339823B (zh) * 2021-11-05 2022-09-30 国网山东省电力公司冠县供电公司 基于业务等级差异化服务的通讯能效优化系统
CN116436802A (zh) * 2023-06-13 2023-07-14 山西凯瑞科技有限公司 基于机器学习的智能控制方法及系统
CN116436802B (zh) * 2023-06-13 2023-08-18 山西凯瑞科技有限公司 基于机器学习的智能控制方法及系统
CN118509966A (zh) * 2024-07-22 2024-08-16 灵长智能科技(杭州)有限公司 基于数据流质量感知的基站节能方法、装置、设备及介质
CN118509966B (zh) * 2024-07-22 2024-09-20 灵长智能科技(杭州)有限公司 基于数据流质量感知的基站节能方法、装置、设备及介质

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