CN109982375A - 一种服务小区的负荷均衡调整方法及装置 - Google Patents

一种服务小区的负荷均衡调整方法及装置 Download PDF

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Abstract

本发明实施例公开一种服务小区的负荷均衡调整方法及装置。其中，所述方法包括：根据服务小区在历史预设天数内的XDR数据，获得在预设时间段内的单个用户终端的资源块需求量，并确定稳定用户终端数量及稳定用户终端出现概率，和非稳定用户终端数量及非稳定用户终端出现概率；根据单个用户终端的资源块需求量、稳定用户终端数量及稳定用户终端出现概率、非稳定用户终端数量及非稳定用户终端出现概率，预测在预设时间段内的资源块需求量最大值；若判断获知资源块需求量最大值大于阈值，则调整在预设时间段内的负荷均衡参数。所述装置用于执行上述方法。本发明实施例提供的服务小区的负荷均衡调整方法及装置，提高了服务小区提供的无线服务的稳定性。

Description

一种服务小区的负荷均衡调整方法及装置
技术领域
本发明实施例涉及移动通信技术领域，具体涉及一种服务小区的负荷均衡调整方法及装置。
背景技术
为了给移动通信用户各类业务提供相应的无线资源，长期演进(Long TermEvolution，简称LTE)网络通过室外基站及室内微蜂窝以服务小区方式实现网络无缝覆盖。用户在移动过程中，根据用户占用的主服务服务小区的电平及邻近服务小区电平情况，用户终端进行服务小区选择。在同一个服务小区内，如果用户数目较多，用户业务集中为高速率要求业务，就会出现服务小区无线资源不能够满足用户接入需求的问题，即出现用户接入拥塞。
针对如上提出的问题，现有的解决方案以工程师对网络性能历史统计数据进行分析，结合服务小区历史数据的业务整体状况及对应的存在异常时段的接入异常信息，凭经验判断服务小区负荷均衡方向及采用的均衡方法。该均衡方法是从服务小区历史数据的角度来决策未来时段参数的配置，无法对服务小区进行精细化调整，没能有效的解决服务小区高负荷问题。该方法同时存在调整后无法实现全局资源的负荷均衡的问题。
因此，如何提出一种方法，能够自动调整接入服务小区的均衡参数，以提高服务小区提供的无线服务的稳定性成为业界亟待解决的重要课题。
发明内容
针对现有技术中的缺陷，本发明实施例提供一种服务小区的负荷均衡调整方法及装置。
一方面，本发明实施例提供一种服务小区的负荷均衡调整方法，包括：
根据服务小区在历史预设天数内的XDR数据，获得所述历史预设天数内各天预设时间段内的各种业务类型的业务发生次数、各次业务占用的资源块数量和各次业务的持续时间，并根据各种业务类型的业务发生次数、各次业务占用的资源块数量和各次业务的持续时间，获得在所述预设时间段内的单个用户终端的资源块需求量最大值；
根据所述服务小区在所述历史预设天数内的XDR数据，获得各天所述预设时间段内发生业务的用户终端，并基于各天所述预设时间段内发生业务的所述用户终端以及预设规则，确定所述预设时间段内的稳定用户终端数量及稳定用户终端出现概率，和非稳定用户终端数量及非稳定用户终端出现概率；
根据所述预设时间段内所述单个用户终端的资源块需求量最大值、所述稳定用户终端数量及稳定用户终端出现概率、所述非稳定用户终端数量及非稳定用户终端出现概率，预测所述服务小区在所述预设时间段内的资源块需求量最大值；
若判断获知所述资源块需求量最大值大于阈值，则调整所述服务小区在所述预设时间段内的负荷均衡参数。
另一方面，本发明实施例提供一种服务小区的负荷均衡调整装置，包括：
获得单元，用于根据服务小区在历史预设天数内的XDR数据，获得历史预设天数内各天所述预设时间段内的各种业务类型的业务发生次数、各次业务占用的资源块数量和各次业务的持续时间，并根据各种业务类型的业务发生次数、各次业务占用的资源块数量和各次业务的持续时间，获得在所述预设时间段内的单个用户终端的资源块需求量最大值；
确定单元，用于根据所述服务小区在所述历史预设天数内的XDR数据，获得各天所述预设时间段内发生业务的用户终端，并基于各天所述预设时间段内发生业务的所述用户终端以及预设规则，确定所述预设时间段内的稳定用户终端数量及稳定用户终端出现概率，和非稳定用户终端数量及非稳定用户终端出现概率；
预测单元，用于根据所述预设时间段内所述单个用户终端的资源块需求量最大值、所述稳定用户终端数量及稳定用户终端出现概率、所述非稳定用户终端数量及非稳定用户终端出现概率，预测所述服务小区在所述预设时间段内的资源块需求量最大值；
调整单元，用于若判断获知所述资源块需求量最大值大于阈值，则调整所述服务小区在所述预设时间段内的负荷均衡参数。
再一方面，本发明实施例提供一种电子设备，包括：处理器、存储器和通信总线，其中：
所述处理器和所述存储器通过所述通信总线完成相互间的通信；
所述存储器存储有可被所述处理器执行的程序指令，所述处理器调用所述程序指令能够执行如上述各实施例提供的服务小区的负荷均衡调整方法。
又一方面，本发明实施例提供一种非暂态计算机可读存储介质，所述非暂态计算机可读存储介质存储计算机指令，所述计算机指令使所述计算机执行如上述各实施例提供的服务小区的负荷均衡调整方法。
本发明实施例提供的服务小区的负荷均衡调整方法及装置，由于能够基于服务小区在历史预设天数内的XDR数据，获得在预设时间段内的单个用户的资源块需求量最大值，并确定服务小区在预设时间段内的稳定用户数量及稳定用户出现概率，和非稳定用户数量及非稳定用户出现概率，然后根据单个用户的资源块需求量最大值、稳定用户数量及稳定用户出现概率、非稳定用户数量及非稳定用户出现概率，预测所述服务小区在预设时间段内的资源块需求量最大值，在判断获知资源块需求量最大值大于阈值之后，调整服务小区在预设时间段内的负荷均衡参数，避免服务小区出现接入拥塞，提高了服务小区提供的无线服务的稳定性。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明实施例的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明实施例服务小区的负荷均衡调整方法的流程示意图；
图2为本发明另一实施例服务小区的负荷均衡调整方法的流程示意图；
图3为本发明又一实施例服务小区的负荷均衡调整方法的流程示意图；
图4为本发明再一实施例服务小区的负荷均衡调整方法的流程示意图；
图5为本发明实施例服务小区的负荷均衡调整装置的结构示意图；
图6为本发明实施例电子设备的实体结构示意图。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，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地描述，显然，所描述的实施例是本发明实施例一部分实施例，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，都属于本发明实施例保护的范围。
图1为本发明实施例服务小区的负荷均衡调整方法的流程示意图，如图1所示，本发明实施例提供的服务小区的负荷均衡调整方法，包括：
S101、根据服务小区在历史预设天数内的XDR数据，获得所述历史预设天数内各天预设时间段内的各种业务类型的业务发生次数、各次业务占用的资源块数量和各次业务的持续时间，并根据各种业务类型的业务发生次数、各次业务占用的资源块数量和各次业务的持续时间，获得在所述预设时间段内的单个用户的资源块需求量最大值；
具体地，服务小区的负荷均衡调整装置(以下简称调整装置)可以通过LTE网络的S1-U及Uu接口获取所述服务器小区在历史预设天数内的XDR数据。所述调整装置从S1-U接口的XDR数据中可以提取出业务类型，所述业务类型的每次业务的开始时间和结束时间，所述业务类型对应的国际移动用户标识(International Mobile SubscriberIdentification，简称IMSI)；所述调整装置从Uu接口可以获得IMSI，IMSI对应的每次业务的开始时间和结束时间，以及IMSI对应的每次业务占用的资源块数量。所述调整装置将上述提取出的数据根据IMSI和每次业务的开始时间和结束时间进行关联，可以统计获得各种所述业务类型的业务发生次数、各次业务占用的资源块数量和各次业务的持续时间。
所述调整装置在获得各种所述业务类型的业务发生次数、各次业务占用的资源块数量、各次业务的持续时间之后，可以根据各种所述业务类型的业务发生次数、各次业务占用的资源块数量和各次业务的持续时间，获得各种所述业务类型的资源块平均占用量，并根据各种所述业务类型的业务发生次数和各次业务的持续时间，获得各种所述业务类型的业务平均持续时间。为了获得在所述预设时间段内单个用户终端的资源块需求量最大值，假设所述用户终端在所述预设时间段内发生了所有的业务类型，根据各种所述业务类型的资源块平均占用量和各种所述业务类型的业务平均持续时间，获得所述单个用户终端的资源块需求量最大值。
其中，所述历史预设天数可以是过去连续7天，所述历史预设天数根据实际情况进行设置，本发明实施例不做限定；所述预设时间段可以是一天中的某一个小时，例如21:00-22:00，所述预设时间段根据实际需要进行设置，本发明实施例不做限定。可理解的是，所述预设时间段的时间间隔不会大于24小时。
S102、根据所述服务小区在所述历史预设天数内的XDR数据，获得各天所述预设时间段内发生业务的用户终端，并基于各天所述预设时间段内发生业务的所述用户终端以及预设规则，确定所述预设时间段内的稳定用户终端数量及稳定用户终端出现概率，和非稳定用户终端数量及非稳定用户终端出现概率；
具体地，所述调整装置在获得所述服务小区在所述历史预设天数内的XDR数据之后，可以从所述XDR数据中提取出所述服务小区在所述历史预设天数各天所述预设时间段内发生业务的IMSI，各个IMSI与所述用户终端唯一对应，从而可以确定发生业务的所述用户终端。可理解的是，只要所述调整装置在所述历史预设天数内各天所述预设时间段提取到了IMSI并产生了业务流量，就说明IMSI对应的用户终端发生了业务，占用了所述服务小区的资源块。其中，所述用户终端可以是智能手机等通过LTE网络发生业务的设备。
所述调整装置在获得各天所述预设时间段内发生业务的所述用户终端之后，根据所述各天所述预设时间段内发生业务的用户终端以及预设规则，确定所述预设时间段内的稳定用户终端数量及稳定用户终端出现概率，和非稳定用户终端数量及非稳定用户终端出现概率。其中，所述稳定用户终端数量是指满足所述预设规则的所述用户终端的数量，所述非稳定用户终端数量是指不满足所述预设规则的所述用户终端的数量；所述稳定用户终端出现概率是指满足所述预设规则的所述用户终端出现在所述预设时间段的概率，所述非稳定用户终端出现概率是指不满足所述预设规则的所述用户终端出现在所述预设时间段的概率。其中，所述预设规则规定了满足什么条件的所述用户终端是所述服务小区在所述预设时间段的稳定用户终端，例如可以规定在所述历史预设天数中，在一半以上的天数的所述预设时间段发生业务的所述用户终端为所述服务小区在所述预设时间段的稳定用户终端。可理解的是，不满足所述预设规则的用户终端，即非稳定用户终端。
S103、根据所述预设时间段内所述单个用户终端的资源块需求量最大值、所述稳定用户终端数量及稳定用户终端出现概率、所述非稳定用户终端数量及非稳定用户终端出现概率，预测所述服务小区在所述预设时间段内的资源块需求量最大值；
具体地，所述调整装置在获得所述预设时间段内所述单个用户终端的资源块需求量最大值、所述稳定用户终端数量及稳定用户终端出现概率、所述非稳定用户终端数量及非稳定用户终端出现概率之后，可以根据所述单个用户终端的资源块需求量最大值、所述稳定用户终端数量及稳定用户终端出现概率、所述非稳定用户终端数量及非稳定用户终端出现概率，预测所述服务小区在所述预设时间段内的资源块需求量最大值，所述资源块需求量最大值可以作为所述服务小区的负载均衡参数的调整提供依据。
例如，所述调整装置可以根据公式P＝a*m*k+b*n*k，计算获得所述服务小区在所述预设时间段内的资源块需求量最大值P，其中，m为所述稳定用户数量，a为所述稳定用户出现概率，n为所述非稳定用户数量，b为所述非稳定用户出现概率，k为所述单个用户的资源块需求量最大值。
S104、若判断获知所述资源块需求量大于阈值，则调整所述服务小区在所述预设时间段内的负荷均衡参数。
具体地，所述调整装置在获得所述资源块需求量之后，将所述资源块需求量与阈值进行比较，如果所述资源块需求量大于所述阈值，说明所述服务小区在所述预设时间段内的资源块不能满足需求，需要调整所述服务小区在所述预设时间段内的负荷均衡参数。所述调整装置可以将所述负荷均衡参数调高，减少非稳定用户终端的接入，以保证所述服务小区提供的无线资源的流场性和稳定性。其中，所述负荷均衡参数用于控制所述服务小区的接入，所述用户终端通过对比所述服务小区的负荷均衡参数和邻区负荷均衡参数，选择接入所述服务小区还是所述邻区。
本发明实施例提供的服务小区的负荷均衡调整方法及装置，由于能够基于服务小区在历史预设天数内的XDR数据，获得在预设时间段内的单个用户的资源块需求量最大值，并确定服务小区在预设时间段内的稳定用户数量及稳定用户出现概率，和非稳定用户数量及非稳定用户出现概率，然后根据单个用户的资源块需求量最大值、稳定用户数量及稳定用户出现概率、非稳定用户数量及非稳定用户出现概率，预测所述服务小区在预设时间段内的资源块需求量最大值，在判断获知资源块需求量最大值大于阈值之后，调整服务小区在预设时间段内的负荷均衡参数，避免服务小区出现接入拥塞，提高了服务小区提供的无线服务的稳定性。
图2为本发明另一实施例服务小区的负荷均衡调整方法的流程示意图，如图2所示，所述根据各种业务类型的业务发生次数、各次业务占用的资源块数量和各次业务的持续时间，获得在预设时间段内的单个用户的资源块需求量最大值包括：
S1011、根据各种所述业务类型的业务发生次数、各次业务占用的资源块数量和各次业务的持续时间，计算获得各自对应的所述资源块平均占用量；
具体地，所述调整装置在获得各种所述业务类型的业务发生次数、各次业务占用的资源块数量和各次业务的持续时间之后，可以根据各种所述业务类型的业务发生次数、各次业务占用的资源块数量和各次业务的持续时间，计算获得各自对应的所述资源块平均占用量。
例如，对于某一业务类型A，所述调整装置可以根据公式计算获得所述业务类型A的所述资源块平均占用量Q，其中，qi为所述业务类型A第i次业务占用的资源块数量，ti为所述业务类型A第i次业务的持续时间，i和e为正整数，且i小于等于e，e为所述业务类型A的业务发生次数。同理，可以计算其它所述业务类型的所述资源块平均占用量。
S1012根据各种所述业务类型的业务发生次数和各次业务的持续时间，计算获得各自对应的所述业务平均持续时间；
具体地，所述调整装置在获得各种所述业务类型的业务发生次数和各次业务的持续时间之后，可以根据各种所述业务类型的业务发生次数和各次业务的持续时间，计算获得各种所述业务类型的所述业务平均持续时间。
例如，对于某一业务类型A，所述调整装置可以根据公式计算获得所述业务类型A的业务平均持续时间T，其中，ti为所述业务类型A第i次业务的持续时间，i和e为正整数，且i小于等于e，e为所述业务类型A的业务发生次数。同理，可以计算其它所述业务类型的业务平均持续时间。
S1013、根据各种所述业务类型的所述资源块平均占用量和所述业务平均持续时间，获得在所述预设时间段内的单个用户终端的资源块需求量最大值。
具体地，所述调整装置在获得各种所述业务类型的所述资源块平均占用量和所述业务平均持续时间之后，假设某一所述用户终端在所述预设时间段内可以发生所有种类的业务类型，可以根据所有业务类型的所述资源块平均占用量和所述业务平均持续时间，获得在所述预设时间段内的所述单个用户终端的资源块需求量最大值。
例如，所述调整装置可以根据公式计算获得所述单个用户的资源块需求量最大值P，其中，Qj为第j类业务类型的所述资源块平均占用量，Tj为第j类业务类型的所述业务平均持续时间，H为所述预设时间段的时间间隔，j和w为正整数，且j小于等于w，w为所有业务类型的种类数。
在上述各实施例的基础上，进一步地，所述根据各种所述业务类型的业务发生次数、各次业务占用的资源块数量和各次业务的持续时间，计算获得各自对应的所述资源块平均占用量包括：
根据公式计算获得所述业务类型的所述资源块平均占用量Q，其中，qi为第i次业务占用的资源块数量，ti为第i次业务的持续时间，i和e为正整数，且i小于等于e，e为所述业务类型的业务发生次数。
具体地，所述调整装置获得所述业务类型的业务发生次数e，第i次业务占用的资源块数量qi，第i次业务的持续时间ti，然后根据公式计算获得所述业务类型的所述资源块平均占用量Q，其中，i和e为正整数，且i小于等于e。
在上述各实施例的基础上，进一步地，所述根据各种所述业务类型的所述资源块平均占用量和所述业务平均持续时间，获得在所述预设时间段内的单个用户的资源块需求量最大值包括：
根据公式计算获得所述单个用户的资源块需求量最大值P，其中，Qj为第j类业务类型的所述资源块平均占用量，Tj为第j类业务类型的所述业务平均持续时间，H为所述预设时间段的时间间隔，j和w为正整数，且j小于等于w，w为所有业务类型的种类数。
具体地，所述调整装置获得第j类业务类型的所述资源块平均占用量Qj，第j类业务类型的所述业务平均持续时间Tj，所述预设时间段的时间间隔H，则可以根据公式计算获得所述单个用户的资源块需求量最大值P，其中，j和w为正整数，且j小于等于w，w为所有业务类型的种类数。
图3为本发明又一实施例服务小区的负荷均衡调整方法的流程示意图，如图3所示，根据所述服务小区在所述历史预设天数内的XDR数据，获得各天所述预设时间段内发生业务的用户终端，并基于各天所述预设时间段内发生业务的所述用户终端以及预设规则，确定所述预设时间段内的稳定用户终端数量及稳定用户终端出现概率，和非稳定用户终端数量及非稳定用户终端出现概率包括：
S1021、统计满足所述预设规则的用户终端的数量，作为所述稳定用户终端数量，并将不满足所述预设规则的用户终端的数量，作为所述非稳定用户终端数量；其中，所述预设规则为：所述用户终端在所述历史预设天数发生业务的天数大于等于设定天数；
具体地，所述调整装置获得各天所述预设时间段发生业务的所述用户终端之后，根据所述用户终端对应的IMSI可以确定所述用户终端在所述历史预设天数的哪几天的所述预设时间段发生了业务，从而统计所述用户终端的发生业务的天数，例如所述用户终端在所述历史预设天数中三天的所述预设时间段发生了业务，那么所述用户终端的发生业务的天数为3。所述调整装置可以获得各个所述用户终端在所述历史预设天数发生业务的天数，然后将各个所述用户终端的发生业务的天数分别与设定天数进行比较。当所述发生业务的天数大于等于所述设定天数时，所述用户终端满足所述预设规则，上述用户终端即为所述服务小区在所述预设时间段内的稳定用户终端，可以统计获得满足所述预设规则的用户终端的数量，所述满足所述预设规则的用户终端的数量即为所述稳定用户数量；当所述发生业务的天数小于所述设定天数时，所述用户终端不满足预设规则，可以统计获得不满足所述预设规则的用户终端的数量，上述用户终端即为所述服务小区在所述预设时间段内的非稳定用户终端，所述不满足所述预设规则的用户终端的数量即为所述不稳定用户数量。其中，所述预设规则为：所述用户终端在所述历史预设天数发生业务的天数大于等于所述设定天数，所述设定天数根据实际经验进行设置，本发明实施例不做限定。可理解的是所述设定天数小于所述预设天数。
S1023、根据各个满足所述预设规则的所述用户终端的所述发生业务的天数，获得在所述预设时间段内所述稳定用户终端出现概率，并根据各个不满足所述预设规则的所述用户终端的所述发生业务的天数，获得在所述预设时间段内所述非稳定用户终端出现概率。
具体地，所述调整装置在获得各个满足所述预设规则的所述用户终端的发生业务的天数之后，可以根据各个满足所述预设规则的所述用户终端的发生业务的天数以及所述预设天数，计算各个满足所述预设规则的所述用户终端在所述预设时间段内的出现概率，然后计算各个满足所述预设规则的所述用户终端在所述预设时间段内的出现概率的平均值，从而获得在所述预设时间段内所述稳定用户出现概率。所述调整装置在获得各个不满足所述预设规则的所述用户终端的发生业务的天数之后，可以根据各个不满足所述预设规则的所述用户终端的发生业务的天数以及所述预设天数，计算各个不满足所述预设规则的所述用户终端在所述预设时间段内的出现概率，然后计算各个不满足所述预设规则的所述用户终端在所述预设时间段内的出现概率的平均值，从而获得在所述预设时间段内所述不稳定用户终端出现概率。
例如，所述预设天数为7天，所述调整装置获得三个满足所述预设规则的所述用户终端，分别是用户终端A、用户终端B和用户终端C，用户终端A的发生业务的天数为3，用户终端B的发生业务的天数为4，用户终端C的发生业务的天数为5。所述调整装置计算获得用户终端A在所述预设时间段内的出现概率为3/7，用户终端B在所述预设时间段内的出现概率为4/7，用户终端C在所述预设时间段内的出现概率为5/7，那么在所述预设时间段内所述稳定用户终端出现概率为(3/7+4/7+5/7)＝4/7。
在上述各实施例的基础上，进一步地，所述根据所述预设时间段内所述单个用户终端的资源块需求量最大值、所述稳定用户终端数量及稳定用户终端出现概率、所述非稳定用户终端数量及非稳定用户终端出现概率，预测所述服务小区在所述预设时间段内的资源块需求量最大值包括：
根据公式X＝a*m*P+b*n*P，计算获得所述服务小区在所述预设时间段内的资源块需求量最大值X，其中，m为所述稳定用户终端数量，a为所述稳定用户终端出现概率，n为所述非稳定用户终端数量，b为所述非稳定用户终端出现概率，P为所述单个用户终端的资源块需求量最大值。
具体地，所述调整装置在获得所述预设时间段内所述单个用户终端的资源块需求量X，所述稳定用户终端数量m，所述稳定用户终端出现概率a，所述非稳定用户终端数量n，所述非稳定用户终端出现概率b之后，可以根据公式X＝a*m*P+b*n*P，计算获得所述服务小区在所述预设时间段内的资源块需求量最大值X。
图4为本发明再一实施例服务小区的负荷均衡调整方法的流程示意图，如图4所示，在上述各实施例的基础上，进一步地，所述调整所述服务小区在所述预设时间段内的负荷均衡参数包括：
S1041、根据所述资源块需求量最大值和所述阈值，获得所述负荷均衡参数对应的调整参数；
具体地，所述调整装置获得所述资源块需求量X，所述服务小区配置的资源块数量为F，为了避免接入阻塞，设置所述阈值Y＝μ*F，其中，μ为经验系数，根据实际经验进行设置，本发明实施例不做限定。所述调整装置根据公式R＝(X-Y)/X计算获得所述调整参数R。
S1042、根据所述调整参数以及预设的负荷均衡参数调整对照表，对所述负荷均衡参数进行调整。
具体地，可以预先设置负荷均衡参数调整对照表，在所述负荷均衡参数调整对照表中设置了所述调整参数与所述负荷均衡参数的调整量之间的对应关系。所述调整装置获得所述调整参数之后，根据所述调整参数在所述负荷均衡参数调整对照表中可以查找到对应的所述负荷均衡参数的调整量，从而根据所述调整量对所述负荷均衡参数进行调整。
例如，表1为负荷均衡参数调整对照表，如表1所示，不同的所述调整参数R对应不同的所述负荷均衡参数的调整量。假设所述调整装置计算获得所述调整参数R＝0.42，那么所述调整装置根据0.42可以获得所述负荷均衡参数的调整量为4dB，所述调整装置将所述负荷均衡参数增加4dB。
表1负荷均衡参数调整对照表
R值范围 负荷均衡参数的调整量(dB)
R>0.5 5
0.5>＝R>0.3 4
0.3>＝R>0.15 3
0.15＝>R>0 2
R<＝0 0
图5为本发明实施例服务小区的负荷均衡调整装置的结构示意图，如图5所示，本发明实施例提供的服务小区的负荷均衡调整装置包括获得单元501、确定单元502、预测单元503和调整单元504其中：
获得单元501用于根据服务小区在历史预设天数内的XDR数据，获得历史预设天数内各天所述预设时间段内的各种业务类型的业务发生次数、各次业务占用的资源块数量和各次业务的持续时间，并根据各种业务类型的业务发生次数、各次业务占用的资源块数量和各次业务的持续时间，获得在所述预设时间段内的单个用户终端的资源块需求量最大值；确定单元502用于根据所述服务小区在所述历史预设天数内的XDR数据，获得各天所述预设时间段内发生业务的用户终端，并基于各天所述预设时间段内发生业务的所述用户终端以及预设规则，确定所述预设时间段内的稳定用户终端数量及稳定用户终端出现概率，和非稳定用户终端数量及非稳定用户终端出现概率；预测单元503用于根据所述预设时间段内所述单个用户终端的资源块需求量最大值、所述稳定用户终端数量及稳定用户终端出现概率、所述非稳定用户终端数量及非稳定用户终端出现概率，预测所述服务小区在所述预设时间段内的资源块需求量最大值；调整单元504用于若判断获知所述资源块需求量最大值大于阈值，则调整所述服务小区在所述预设时间段内的负荷均衡参数。
具体地，获得单元501可以通过LTE网络的S1-U及Uu接口获取所述服务器小区在历史预设天数内的XDR数据。获得单元501从S1-U接口的XDR数据中可以提取出业务类型，所述业务类型的每次业务的开始时间和结束时间，所述业务类型对应的国际移动用户标识(International Mobile Subscriber Identification，简称IMSI)；获得单元501从Uu接口可以获得IMSI，IMSI对应的每次业务的开始时间和结束时间，以及IMSI对应的每次业务占用的资源块数量。获得单元501将上述提取出的数据根据IMSI和每次业务的开始时间和结束时间进行关联，可以统计获得各种所述业务类型的业务发生次数、各次业务占用的资源块数量和各次业务的持续时间。
获得单元501在获得各种所述业务类型的业务发生次数、各次业务占用的资源块数量、各次业务的持续时间之后，可以根据各种所述业务类型的业务发生次数、各次业务占用的资源块数量和各次业务的持续时间，获得各种所述业务类型的资源块平均占用量，并根据各种所述业务类型的业务发生次数和各次业务的持续时间，获得各种所述业务类型的业务平均持续时间。为了获得在所述预设时间段内单个用户终端的资源块需求量最大值，假设所述用户终端在所述预设时间段内发生了所有的业务类型，根据各种所述业务类型的资源块平均占用量和各种所述业务类型的业务平均持续时间，获得所述单个用户终端的资源块需求量最大值。
其中，所述历史预设天数可以是过去连续7天，所述历史预设天数根据实际情况进行设置，本发明实施例不做限定；所述预设时间段可以是一天中的某一个小时，例如21:00-22:00，所述预设时间段根据实际需要进行设置，本发明实施例不做限定。可理解的是，所述预设时间段的时间间隔不会大于24小时。
确定单元502在获得所述服务小区在所述历史预设天数内的XDR数据之后，可以从所述XDR数据中提取出所述服务小区在所述历史预设天数各天所述预设时间段内发生业务的IMSI，各个IMSI与所述用户终端唯一对应，从而可以确定发生业务的所述用户终端。可理解的是，只要确定单元502在所述历史预设天数内各天所述预设时间段提取到了IMSI并产生了业务流量，就说明IMSI对应的用户终端发生了业务，占用了所述服务小区的资源块。其中，所述用户终端可以是智能手机等通过LTE网络发生业务的设备。
确定单元502在获得各天所述预设时间段内发生业务的所述用户终端之后，根据所述各天所述预设时间段内发生业务的用户终端以及预设规则，确定所述预设时间段内的稳定用户终端数量及稳定用户终端出现概率，和非稳定用户终端数量及非稳定用户终端出现概率。其中，所述稳定用户终端数量是指满足所述预设规则的所述用户终端的数量，所述非稳定用户终端数量是指不满足所述预设规则的所述用户终端的数量；所述稳定用户终端出现概率是指满足所述预设规则的所述用户终端出现在所述预设时间段的概率，所述非稳定用户终端出现概率是指不满足所述预设规则的所述用户终端出现在所述预设时间段的概率。其中，所述预设规则规定了满足什么条件的所述用户终端是所述服务小区在所述预设时间段的稳定用户终端，例如可以规定在所述历史预设天数中，在一半以上的天数的所述预设时间段发生业务的所述用户终端为所述服务小区在所述预设时间段的稳定用户终端。可理解的是，不满足所述预设规则的用户终端，即非稳定用户终端。
预测单元503在获得所述预设时间段内所述单个用户终端的资源块需求量最大值、所述稳定用户终端数量及稳定用户终端出现概率、所述非稳定用户终端数量及非稳定用户终端出现概率之后，可以根据所述单个用户终端的资源块需求量最大值、所述稳定用户终端数量及稳定用户终端出现概率、所述非稳定用户终端数量及非稳定用户终端出现概率，预测所述服务小区在所述预设时间段内的资源块需求量最大值，所述资源块需求量最大值可以作为所述服务小区的负载均衡参数的调整提供依据。
调整单元504在获得所述资源块需求量之后，将所述资源块需求量与阈值进行比较，如果所述资源块需求量大于所述阈值，说明所述服务小区在所述预设时间段内的资源块不能满足需求，需要调整所述服务小区在所述预设时间段内的负荷均衡参数。调整单元504可以将所述负荷均衡参数调高，减少非稳定用户终端的接入，以保证所述服务小区提供的无线资源的流场性和稳定性。其中，所述负荷均衡参数用于控制所述服务小区的接入，所述用户终端通过对比所述服务小区的负荷均衡参数和邻区负荷均衡参数，选择接入所述服务小区还是所述邻区。
本发明实施例提供的服务小区的负荷均衡调整装置，由于能够基于服务小区在历史预设天数内的XDR数据，获得在预设时间段内的单个用户的资源块需求量最大值，并确定服务小区在预设时间段内的稳定用户数量及稳定用户出现概率，和非稳定用户数量及非稳定用户出现概率，然后根据单个用户的资源块需求量最大值、稳定用户数量及稳定用户出现概率、非稳定用户数量及非稳定用户出现概率，预测所述服务小区在预设时间段内的资源块需求量最大值，在判断获知资源块需求量最大值大于阈值之后，则调整服务小区在预设时间段内的负荷均衡参数，避免服务小区出现接入拥塞，提高了服务小区提供的无线服务的稳定性。
本发明实施例提供的装置的实施例具体可以用于执行上述各方法实施例的处理流程，其功能在此不再赘述，可以参照上述方法实施例的详细描述。
图6为本发明实施例电子设备的实体结构示意图，如图6所示，所述电子设备包括处理器(processor)601、存储器(memory)602和通信总线603；
其中，处理器601、存储器602通过通信总线603完成相互间的通信；
处理器601用于调用存储器602中的程序指令，以执行上述各方法实施例所提供的方法，例如包括：根据服务小区在历史预设天数内的XDR数据，获得历史预设天数内各天所述预设时间段内的各种业务类型的业务发生次数、各次业务占用的资源块数量和各次业务的持续时间，并根据各种业务类型的业务发生次数、各次业务占用的资源块数量和各次业务的持续时间，获得在所述预设时间段内的单个用户终端的资源块需求量最大值；根据所述服务小区在所述历史预设天数内的XDR数据，获得各天所述预设时间段内发生业务的用户终端，并基于各天所述预设时间段内发生业务的所述用户终端以及预设规则，确定所述预设时间段内的稳定用户终端数量及稳定用户终端出现概率，和非稳定用户终端数量及非稳定用户终端出现概率；根据所述预设时间段内所述单个用户终端的资源块需求量最大值、所述稳定用户终端数量及稳定用户终端出现概率、所述非稳定用户终端数量及非稳定用户终端出现概率，预测所述服务小区在所述预设时间段内的资源块需求量最大值；若判断获知所述资源块需求量最大值大于阈值，则调整所述服务小区在所述预设时间段内的负荷均衡参数。
本实施例公开一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括存储在非暂态计算机可读存储介质上的计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，当所述程序指令被计算机执行时，计算机能够执行上述各方法实施例所提供的方法，例如包括：根据服务小区在历史预设天数内的XDR数据，获得历史预设天数内各天所述预设时间段内的各种业务类型的业务发生次数、各次业务占用的资源块数量和各次业务的持续时间，并根据各种业务类型的业务发生次数、各次业务占用的资源块数量和各次业务的持续时间，获得在所述预设时间段内的单个用户终端的资源块需求量最大值；根据所述服务小区在所述历史预设天数内的XDR数据，获得各天所述预设时间段内发生业务的用户终端，并基于各天所述预设时间段内发生业务的所述用户终端以及预设规则，确定所述预设时间段内的稳定用户终端数量及稳定用户终端出现概率，和非稳定用户终端数量及非稳定用户终端出现概率；根据所述预设时间段内所述单个用户终端的资源块需求量最大值、所述稳定用户终端数量及稳定用户终端出现概率、所述非稳定用户终端数量及非稳定用户终端出现概率，预测所述服务小区在所述预设时间段内的资源块需求量最大值；若判断获知所述资源块需求量最大值大于阈值，则调整所述服务小区在所述预设时间段内的负荷均衡参数。
本实施例提供一种非暂态计算机可读存储介质，所述非暂态计算机可读存储介质存储计算机指令，所述计算机指令使所述计算机执行上述各方法实施例所提供的方法，例如包括：根据服务小区在历史预设天数内的XDR数据，获得所述历史预设天数内各天预设时间段内的各种业务类型的业务发生次数、各次业务占用的资源块数量和各次业务的持续时间，并根据各种业务类型的业务发生次数、各次业务占用的资源块数量和各次业务的持续时间，获得在所述预设时间段内的单个用户终端的资源块需求量最大值；根据所述服务小区在所述历史预设天数内的XDR数据，获得各天所述预设时间段内发生业务的用户终端，并基于各天所述预设时间段内发生业务的所述用户终端以及预设规则，确定所述预设时间段内的稳定用户终端数量及稳定用户终端出现概率，和非稳定用户终端数量及非稳定用户终端出现概率；根据所述预设时间段内所述单个用户终端的资源块需求量最大值、所述稳定用户终端数量及稳定用户终端出现概率、所述非稳定用户终端数量及非稳定用户终端出现概率，预测所述服务小区在所述预设时间段内的资源块需求量最大值；若判断获知所述资源块需求量最大值大于阈值，则调整所述服务小区在所述预设时间段内的负荷均衡参数。
此外，上述的存储器中的逻辑指令可以通过软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明实施例的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，装置，或者网络设备等)执行本发明实施例各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，其中所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性的劳动的情况下，即可以理解并实施。
通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到各实施方式可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件。基于这样的理解，上述技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在计算机可读存储介质中，如ROM/RAM、磁碟、光盘等，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行各个实施例或者实施例的某些部分所述的方法。
最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本发明实施例的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明实施例进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。

Claims (10)

1.一种服务小区的负荷均衡调整方法，其特征在于，包括：
根据服务小区在历史预设天数内的XDR数据，获得所述历史预设天数内各天预设时间段内的各种业务类型的业务发生次数、各次业务占用的资源块数量和各次业务的持续时间，并根据各种业务类型的业务发生次数、各次业务占用的资源块数量和各次业务的持续时间，获得在所述预设时间段内的单个用户终端的资源块需求量最大值；
根据所述服务小区在所述历史预设天数内的XDR数据，获得各天所述预设时间段内发生业务的用户终端，并基于各天所述预设时间段内发生业务的所述用户终端以及预设规则，确定所述预设时间段内的稳定用户终端数量及稳定用户终端出现概率，和非稳定用户终端数量及非稳定用户终端出现概率；
根据所述预设时间段内所述单个用户终端的资源块需求量最大值、所述稳定用户终端数量及稳定用户终端出现概率、所述非稳定用户终端数量及非稳定用户终端出现概率，预测所述服务小区在所述预设时间段内的资源块需求量最大值；
若判断获知所述资源块需求量最大值大于阈值，则调整所述服务小区在所述预设时间段内的负荷均衡参数。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据各种业务类型的业务发生次数、各次业务占用的资源块数量和各次业务的持续时间，获得在预设时间段内的单个用户的资源块需求量最大值包括：
根据各种所述业务类型的业务发生次数、各次业务占用的资源块数量和各次业务的持续时间，计算获得各自对应的所述资源块平均占用量；
根据各种所述业务类型的业务发生次数和各次业务的持续时间，计算获得各自对应的所述业务平均持续时间；
根据各种所述业务类型的所述资源块平均占用量和所述业务平均持续时间，获得在所述预设时间段内的所述单个用户终端的资源块需求量最大值。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据各种所述业务类型的业务发生次数、各次业务占用的资源块数量和各次业务的持续时间，计算获得各自对应的所述资源块平均占用量包括：
根据公式计算获得所述业务类型的所述资源块平均占用量Q，其中，qi为第i次业务占用的资源块数量，ti为第i次业务的持续时间，i和e为正整数，且i小于等于e，e为所述业务类型的业务发生次数。
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据各种所述业务类型的所述资源块平均占用量和所述业务平均持续时间，获得在所述预设时间段内的单个用户的资源块需求量最大值包括：
根据公式计算获得所述单个用户的资源块需求量最大值P，其中，Qj为第j类业务类型的所述资源块平均占用量，Tj为第j类业务类型的所述业务平均持续时间，H为所述预设时间段的时间间隔，j和w为正整数，且j小于等于w，w为所有业务类型的种类数。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于各天所述预设时间段内发生业务的所述用户终端以及预设规则，确定所述预设时间段内的稳定用户终端数量及稳定用户终端出现概率，和非稳定用户终端数量及非稳定用户终端出现概率包括：
统计满足所述预设规则的用户终端的数量，作为所述稳定用户终端数量，并将不满足所述预设规则的用户终端的数量，作为所述非稳定用户终端数量；其中，所述预设规则为：所述用户终端在所述历史预设天数发生业务的天数大于等于设定天数；
根据各个满足所述预设规则的所述用户终端的所述发生业务的天数，获得在所述预设时间段内所述稳定用户终端出现概率，并根据各个不满足所述预设规则的所述用户终端的所述发生业务的天数，获得在所述预设时间段内所述非稳定用户终端出现概率。
6.根据权利要求1或5所述的方法，其特征在于，所述根据所述预设时间段内所述单个用户终端的资源块需求量最大值、所述稳定用户终端数量及稳定用户终端出现概率、所述非稳定用户终端数量及非稳定用户终端出现概率，预测所述服务小区在所述预设时间段内的资源块需求量最大值包括：
根据公式X＝a*m*P+b*n*P，计算获得所述服务小区在所述预设时间段内的资源块需求量最大值X，其中，m为所述稳定用户终端数量，a为所述稳定用户终端出现概率，n为所述非稳定用户终端数量，b为所述非稳定用户终端出现概率，P为所述单个用户终端的资源块需求量最大值。
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述调整所述服务小区在所述预设时间段内的负荷均衡参数包括：
根据所述资源块需求量最大值和所述阈值，获得所述负荷均衡参数对应的调整参数；
根据所述调整参数以及预设的负荷均衡参数调整对照表，对所述负荷均衡参数进行调整。
8.一种服务小区的负荷均衡调整装置，其特征在于，包括：
获得单元，用于根据服务小区在历史预设天数内的XDR数据，获得历史预设天数内各天所述预设时间段内的各种业务类型的业务发生次数、各次业务占用的资源块数量和各次业务的持续时间，并根据各种业务类型的业务发生次数、各次业务占用的资源块数量和各次业务的持续时间，获得在所述预设时间段内的单个用户终端的资源块需求量最大值；
确定单元，用于根据所述服务小区在所述历史预设天数内的XDR数据，获得各天所述预设时间段内发生业务的用户终端，并基于各天所述预设时间段内发生业务的所述用户终端以及预设规则，确定所述预设时间段内的稳定用户终端数量及稳定用户终端出现概率，和非稳定用户终端数量及非稳定用户终端出现概率；
预测单元，用于根据所述预设时间段内所述单个用户终端的资源块需求量最大值、所述稳定用户终端数量及稳定用户终端出现概率、所述非稳定用户终端数量及非稳定用户终端出现概率，预测所述服务小区在所述预设时间段内的资源块需求量最大值；
调整单元，用于若判断获知所述资源块需求量最大值大于阈值，则调整所述服务小区在所述预设时间段内的负荷均衡参数。
9.一种电子设备，其特征在于，包括：处理器、存储器和通信总线，其中：
所述处理器和所述存储器通过所述通信总线完成相互间的通信；
所述存储器存储有可被所述处理器执行的程序指令，所述处理器调用所述程序指令能够执行如权利要求1至7任一项所述的方法。
10.一种非暂态计算机可读存储介质，其特征在于，所述非暂态计算机可读存储介质存储计算机指令，所述计算机指令使所述计算机执行如权利要求1至7任一项所述的方法。
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