CN109996258B - 无线网络利用率评估方法、装置、计算设备及存储介质 - Google Patents
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Abstract
本发明实施例公开了无线网络利用率评估方法、装置、计算设备及存储介质,该方法包括:统计预定时间段内各采样时间点的资源利用率;基于各采样时间点的资源利用率,确定多个最繁忙采样时间点的忙时平均资源利用率,其中,多个最繁忙采样时间点是预定时间段内资源利用率最高的采样时间点,并且多个最繁忙采样时间点的资源利用率总和占预定时间段内所有采样时间点的总资源利用率的第一预定比例;以及基于忙时平均资源利用率,评估无线网络利用率。通过上述方案,能够更准确有效地体现最繁忙时间的资源利用情况,操作简便,评估结果可靠。
Description
技术领域
本发明涉及无线网络技术领域,尤其涉及一种无线网络利用率评估方法、装置、计算设备及存储介质。
背景技术
随着LTE网络建设的逐步展开,网络用户数和话务量将会持续、快速的增长,对LTE网络资源的需求也越来越大。为了能够更好地衡量网络负载情况,需要制定无线利用率指标,用于有效合理地评估LTE无线网络资源利用情况。
目前普遍的利用率分析方案,一种是直接从OMC提取PRB利用率。具体计算方法为统计时间粒度内所有时间节点的PRB利用率,直接进行平均,取平均值作为此时段的PRB利用率。平均后可能掩盖主要业务发生时的资源拥塞,最终出现资源利用率与用户实际吞吐率不符的问题,影响用户感知。
二是通过用户行为或用户感知分析网络利用率。该方案中,通过获知用户业务类型,权衡单用户所需带宽以及吞吐量,分析服务小区是否满足当前用户感知需求。但获取用户行为及真实感知,过程十分困难,同时对于吞吐量的估计在行为发生改变时,存在巨大误差。
综上所述,上述方案无法真实的呈现高峰网络利用率或呈现过程十分困难繁琐,导致无法对无线网络利用率准确评估。
发明内容
针对现有技术中的不足,本发明实施例提供了一种无线网络利用率评估方法、装置、计算设备及存储介质,能够更准确有效地体现无线网络资源利用情况。
第一方面,本发明实施例提供了一种无线网络利用率评估方法,方法包括:
统计预定时间段内各采样时间点的资源利用率;
基于各采样时间点的资源利用率,确定多个最繁忙采样时间点的忙时平均资源利用率,多个最繁忙采样时间点是预定时间段内资源利用率最高的采样时间点,并且多个最繁忙采样时间点的资源利用率总和占预定时间段内所有采样时间点的总资源利用率的第一预定比例;
基于忙时平均资源利用率,评估无线网络利用率。
第二方面,本发明实施例提供了一种无线网络利用率评估装置,装置包括:统计模块、确定模块、评估模块。
统计模块可以统计预定时间段内各采样时间点的资源利用率。
确定模块可以基于各采样时间点的资源利用率,确定多个最繁忙采样时间点的忙时平均资源利用率,多个最繁忙采样时间点是预定时间段内资源利用率最高的采样时间点,并且多个最繁忙采样时间点的资源利用率总和占预定时间段内所有采样时间点的总资源利用率的第一预定比例。
评估模块可以基于确定模块确定的忙时平均资源利用率,评估无线网络利用率。
第三方面,本发明实施例提供了一种计算设备,包括:至少一个处理器、至少一个存储器以及存储在存储器中的计算机程序指令,当计算机程序指令被处理器执行时实现如上述实施方式中第一方面的方法。
第四方面,本发明实施例提供了一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序指令,当计算机程序指令被处理器执行时实现如上述实施方式中第一方面的方法。
本发明实施例提供的无线网络利用率评估方法、装置、计算设备及存储介质,能够更准确有效地体现无线网络资源利用情况。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案,下面将对本发明实施例中所需要使用的附图作简单地介绍,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示出了根据本发明一实施例的无线网络利用率评估方法的示意性流程图;
图2示出了根据本发明一实施例的PRB利用率时间点分布示意图;
图3示出了传统PRB利用率评估示意图;
图4示出了本发明一实施例的PRB利用率评估示意图;
图5示出了根据本发明一实施例的无线网络利用率评估装置的示意性结构框图;
图6示出了根据本发明一实施例的计算设备的硬件结构示意图。
具体实施方式
下面将详细描述本发明的各个方面的特征和示例性实施例,为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白,以下结合附图及实施例,对本发明进行进一步详细描述。应理解,此处所描述的具体实施例仅被配置为解释本发明,并不被配置为限定本发明。对于本领域技术人员来说,本发明可以在不需要这些具体细节中的一些细节的情况下实施。下面对实施例的描述仅仅是为了通过示出本发明的示例来提供对本发明更好的理解。
需要说明的是,在本文中,诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来,而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且,术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含,从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素,而且还包括没有明确列出的其他要素,或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下,由语句“包括……”限定的要素,并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
资源利用率反映无线网络资源利用情况,为无线网络系统是否需要扩容及算法优化提供依据。PRB利用率和用户的行为关系比较大,传统运行与管理中心分析小区PRB利用率时,一般将统计粒度内所有时间节点的PRB利用率平均,这样会造成网络拥塞被平均后的PRB利用率掩盖。因此本发明提供一种新的无线网络利用率计算方法,图1示出了根据本发明一实施例的无线网络利用率评估方法的示意性流程图。
如图1所示,在步骤S100中可以统计预定时间段内各采样时间点的资源利用率。
可以基于OMC(运行与管理中心)的最小时长粒度,例如,提取小时级或15分钟粒度级的资源利用率。时间点的粒度可以为秒数级,例如一个小时内的时间点个数为3600,采集每一秒的资源利用率。由于无线网络利用率主要取决于PRB利用率,本发明实施例可以统计各采样时间点的PRB利用率。
在步骤S200中可以基于各采样时间点的资源利用率,确定多个最繁忙采样时间点的忙时平均资源利用率,其中,多个最繁忙采样时间点是预定时间段内资源利用率最高的采样时间点,并且多个最繁忙采样时间点的资源利用率总和占预定时间段内所有采样时间点的总资源利用率的第一预定比例。
例如,通过将小区流量进行时间轴分解,发现少部分的业务最忙时贡献了小区大部分流量,结合大量的LTE小区进行分析,发现约80%的流量来源于仅约30%的时间点,而此80%的流量也最终决定了该小区的实际感知情况。30%的时间点即可作为最繁忙采样时间点。80%的流量可以作为忙时资源利用率。
根据本方面一实施例,可以统计各资源利用率分别对应的时间点个数。基于资源利用率及其对应的时间点个数,确定最繁忙采样时间点的最低资源利用率。
例如,首先统计小时级80%流量的时间点个数,即确定MTT(最繁忙采样时间点):
其中,traffic(0)……traffic(3600)为每个时间点(此例中为每隔1秒)对应的流量,traffic(MTT)即为最繁忙采样时间点的最低资源利用率。
可以计算多个最繁忙采样时间点的忙时平均资源利用率。例如通过确定的最繁忙采样时间点,进行MTT_下行PRB利用率的计算:
理论上可以统计各资源利用率分别对应的时间点的个数,如秒数,但是由于数据采集量较大,且秒级流量信息不易获取,计算工程也较为庞大,并不适用全网普遍性的推广,可以对于按照预定间隔分成的若干个资源利用率区段,分别统计对应的时间点个数。
图2示出了根据本发明一实施例的PRB利用率时间点分布示意图。
如图2所示,将PRB利用率分成多个区段:0~10%、10~20%......90%~100%,分别统计各区段内对应的时间个数,PRB利用率0~10%内的时间点个数为2170s,10%~20%内的时间点个数为366s…90%~100%内的时间点个数为395s。
根据本发明一实施例,可以确定最繁忙采样点的最低资源利用率区段以便获得最繁忙时间点。
其中,可以基于资源利用率区段的中间值和资源利用率区段对应的时间点个数,计算该资源利用率区段的区段资源利用率。然后基于区段资源利用率计算所述总资源利用率。最后按照资源利用率区段从高到低依次累加各资源利用率区段对应的区段资源利用率,直到累加值大于所述总资源利用率的第二预定比例,以最后累加的一个资源利用率区段作为最低资源利用率区段。
例如,计算“PRB利用率”(取区间分布的中间值作为该区间的平均值):
W=Index0×5%+Index1×15%+...+Index9×95%
其中,Index0表示有多少秒(一小时内)PRB利用率在0%~10%区间内,Index1:10%~20%...Index9:90%~100%。
从最高区间分布(90%~100%)的PRB开始被减,一直减到占比80%处,得到最繁忙时间点(MTT):如果
[W×80%-Index9×95%-Index8×85%-...-N×(i5%)]=0
则MTT=(Index9+Index8+...+N)
如图2所示,从最高区间的区段PRB利用率开始累加,一直累加到区段20%~30%,达到总PRB利用率的80%,最后累加的一个资源利用率区段20%~30%为最低资源利用率区段,即上述公式中的i5%为25%。计算得到W=89100%,N=102.8s,MTT=1004.8s。
根据本发明一实施例,可以基于最低资源利用率区段及更高的资源利用率区段分别对应的时间点个数和区段资源利用率,计算忙时平均资源利用率。
例如,计算80%流量发生的最繁忙时间点内平均PRB利用率:总PRB*80%/关键业务时间,即
MTT_下行PRB利用率=W×80%/MTT
如图2所示,计算的平均PRB利用率为70.9%。此方案计算利用率更为直观的展示了真实的高负荷情况。图3示出了传统PRB利用率评估示意图。图4示出了本发明一实施例的PRB利用率评估示意图。如图3所示,选取全网小区进行分析,采用利用率所有时间点平均方法进行评估,在用户体验速率低于5Mbps的全量样品中,高达73%的样品(小区)PRB利用率低于40%,利用率与用户感知情况严重失衡,无法成为衡量真实网络容量的评估标准。
如图4所示,全网低于5Mbps的小区仅13%的样品PRB利用率低于40%,更具备最终的网络突发业务感知代表性。
由此可见,利用传统方案取全网的小区进行分析时,将用户体验速率低于5M的小区作为待分析对象的全集,即低于5M(感知差)且利用率低于40%的小区(即利用率与用户感知失配的小区)占用高达全集的73%的样本,无法真实地对网络资源及用户体验进行评估;而采用本方案中的PRB利用率计算方法,取全网小区进行分析,将用户体验速率低于5M的小区作为待分析对象全集,低于5M且利用率低于40%的小区仅占全集的13%,从而更贴近网络资源及用户体验的评估。
根据本发明一实施例,资源利用率可以包括以下的一种或多种:下行PRB利用率;上行PRB利用率;CCE利用率。其中,下行PRB利用率反映基站到用户的下载速率,上行PRB利用率反映用户到基站的上传速率,CCE利用率为控制信道单元速率。对于以上三种资源利用率均可以采样本发明方案进行平均资源利用率的计算,可以对于多种资源利用率分别计算忙时平均资源利用率,取多个忙时平均资源利用率中最大的一项作为无线网络利用率。而最终小区的无线利用率为:
MAX{MTT_下行PRB利用率,MTT_上行PRB利用率,MTT_CCE利用率}
通过上述方案,评估方法简便,能够有效衡量真实无线网络利用率情况。
图5示出了根据本发明一实施例的无线网络利用率评估装置的示意性结构框图。如图5所示,该装置500包括:统计模块510、确定模块520、评估模块530。
统计模块510可以统计预定时间段内各采样时间点的资源利用率。
确定模块520可以基于各采样时间点的资源利用率,确定多个最繁忙采样时间点的忙时平均资源利用率,多个最繁忙采样时间点是预定时间段内资源利用率最高的采样时间点,并且多个最繁忙采样时间点的资源利用率总和占预定时间段内所有采样时间点的总资源利用率的第一预定比例。
评估模块530可以基于确定模块520确定的忙时平均资源利用率,评估无线网络利用率。
根据本发明一实施例,确定模块520可以包括:第一统计单元、第一确定单元和第一计算单元。
第一统计单元可以统计各资源利用率分别对应的时间点个数。
第一确定单元可以基于资源利用率及其对应的所述时间点个数,确定最繁忙采样时间点的最低资源利用率。
第一计算单元可以计算多个最繁忙采样时间点的忙时平均资源利用率。
根据本发明一实施例,确定模块520可以包括:第二统计单元、第二确定单元、第二计算单元、第三计算单元和第四计算单元。
第二统计单元可以对于按照预定间隔分成的若干个资源利用率区段,分别统计对应的时间点个数。
第二确定单元可以确定最繁忙采样点的最低资源利用率区段。
第二计算单元可以基于最低资源利用率区段及更高的资源利用率区段分别对应的时间点个数和区段资源利用率,计算忙时平均资源利用率。
第三计算单元可以基于资源利用率区段的中间值和资源利用率区段对应的时间点个数,计算该资源利用率区段的区段资源利用率。
第四计算单元可以基于区段资源利用率计算总资源利用率。
综上所述,本方案通过统计最忙80%流量发生的时间里的PRB利用率,能够有效衡量真实利用率情况。不必单独获取用户行为,操作简便。并且以小区级实际业务进行加权统计,为网络真实发生情况,分析结果更为可靠有效。
另外,结合图1述的本发明实施例的无线网络利用率评估方法可以由计算设备来实现。图6示出了本发明实施例提供的计算设备的硬件结构示意图。
计算设备可以包括处理器601以及存储有计算机程序指令的存储器602。
具体地,上述处理器601可以包括中央处理器(CPU),或者特定集成电路(Application Specific Integrated Circuit,ASIC),或者可以被配置成实施本发明实施例的一个或多个集成电路。
存储器602可以包括用于数据或指令的大容量存储器。举例来说而非限制,存储器602可包括硬盘驱动器(Hard Disk Drive,HDD)、软盘驱动器、闪存、光盘、磁光盘、磁带或通用串行总线(Universal Serial Bus,USB)驱动器或者两个或更多个以上这些的组合。在合适的情况下,存储器602可包括可移除或不可移除(或固定)的介质。在合适的情况下,存储器602可在数据处理装置的内部或外部。在特定实施例中,存储器602是非易失性固态存储器。在特定实施例中,存储器602包括只读存储器(ROM)。在合适的情况下,该ROM可以是掩模编程的ROM、可编程ROM(PROM)、可擦除PROM(EPROM)、电可擦除PROM(EEPROM)、电可改写ROM(EAROM)或闪存或者两个或更多个以上这些的组合。
处理器601通过读取并执行存储器602中存储的计算机程序指令,以实现上述实施例中的任意一种无线网络利用率评估方法。
在一个示例中,计算设备还可包括通信接口603和总线610。其中,如图6所示,处理器601、存储器602、通信接口603通过总线610连接并完成相互间的通信。
通信接口603,主要用于实现本发明实施例中各模块、装置、单元和/或设备之间的通信。
总线610包括硬件、软件或两者,将计算设备的部件彼此耦接在一起。举例来说而非限制,总线可包括加速图形端口(AGP)或其他图形总线、增强工业标准架构(EISA)总线、前端总线(FSB)、超传输(HT)互连、工业标准架构(ISA)总线、无限带宽互连、低引脚数(LPC)总线、存储器总线、微信道架构(MCA)总线、外围组件互连(PCI)总线、PCI-Express(PCI-X)总线、串行高级技术附件(SATA)总线、视频电子标准协会局部(VLB)总线或其他合适的总线或者两个或更多个以上这些的组合。在合适的情况下,总线610可包括一个或多个总线。尽管本发明实施例描述和示出了特定的总线,但本发明考虑任何合适的总线或互连。
另外,结合上述实施例中的无线网络利用率评估方法,本发明实施例可提供一种计算机可读存储介质来实现。该计算机可读存储介质上存储有计算机程序指令;该计算机程序指令被处理器执行时实现上述实施例中的任意一种无线网络利用率评估方法。
综上所述,本发明技术方案通过统计忙时流量发生的时间的PRB利用率,评估无线网络利用率,能够有效衡量真实网络利用率情况。
需要明确的是,本发明并不局限于上文所描述并在图中示出的特定配置和处理。为了简明起见,这里省略了对已知方法的详细描述。在上述实施例中,描述和示出了若干具体的步骤作为示例。但是,本发明的方法过程并不限于所描述和示出的具体步骤,本领域的技术人员可以在领会本发明的精神后,作出各种改变、修改和添加,或者改变步骤之间的顺序。
以上所述的结构框图中所示的功能块可以实现为硬件、软件、固件或者它们的组合。当以硬件方式实现时,其可以例如是电子电路、专用集成电路(ASIC)、适当的固件、插件、功能卡等等。当以软件方式实现时,本发明的元素是被用于执行所需任务的程序或者代码段。程序或者代码段可以存储在机器可读介质中,或者通过载波中携带的数据信号在传输介质或者通信链路上传送。“机器可读介质”可以包括能够存储或传输信息的任何介质。机器可读介质的例子包括电子电路、半导体存储器设备、ROM、闪存、可擦除ROM(EROM)、软盘、CD-ROM、光盘、硬盘、光纤介质、射频(RF)链路,等等。代码段可以经由诸如因特网、内联网等的计算机网络被下载。
还需要说明的是,本发明中提及的示例性实施例,基于一系列的步骤或者装置描述一些方法或系统。但是,本发明不局限于上述步骤的顺序,也就是说,可以按照实施例中提及的顺序执行步骤,也可以不同于实施例中的顺序,或者若干步骤同时执行。
以上所述,仅为本发明的具体实施方式,所属领域的技术人员可以清楚地了解到,为了描述的方便和简洁,上述描述的系统、模块和单元的具体工作过程,可以参考前述方法实施例中的对应过程,在此不再赘述。应理解,本发明的保护范围并不局限于此,任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内,可轻易想到各种等效的修改或替换,这些修改或替换都应涵盖在本发明的保护范围之内。
Claims (10)
1.一种无线网络利用率评估方法,其特征在于,所述方法包括:
统计预定时间段内各采样时间点的资源利用率;
基于所述各采样时间点的资源利用率,确定多个最繁忙采样时间点的忙时平均资源利用率,所述多个最繁忙采样时间点是所述预定时间段内资源利用率最高的采样时间点,并且所述多个最繁忙采样时间点的资源利用率总和占所述预定时间段内所有采样时间点的总资源利用率的第一预定比例;
基于所述忙时平均资源利用率,评估无线网络利用率。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述确定多个最繁忙采样时间点的忙时平均资源利用率,包括:
对于按照预定间隔分成的若干个资源利用率区段,分别统计对应的时间点个数;
确定所述最繁忙采样点的最低资源利用率区段;
基于所述最低资源利用率区段及满足预设高度的资源利用率区段分别对应的时间点个数和区段资源利用率,计算所述忙时平均资源利用率。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述基于所述最低资源利用率区段及更高的资源利用率区段分别对应的时间点个数和区段资源利用率,计算所述忙时平均资源利用率之前,还包括:
基于资源利用率区段的中间值和所述资源利用率区段对应的时间点个数,计算该资源利用率区段的所述区段资源利用率。
4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,
基于所述区段资源利用率计算所述总资源利用率。
5.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述确定所述最繁忙采样点的最低资源利用率区段,包括:
按照资源利用率区段从高到低依次累加各资源利用率区段对应的区段资源利用率,直到累加值大于所述总资源利用率的第二预定比例,以最后累加的一个资源利用率区段作为所述最低资源利用率区段。
6.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述资源利用率包括以下的一种或多种:
下行PRB利用率;
上行PRB利用率;
CCE利用率。
7.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:
对于多种资源利用率分别计算所述忙时平均资源利用率;
取所述多个忙时平均资源利用率中最大的一项作为无线网络利用率。
8.一种无线网络利用率评估装置,其特征在于,所述装置包括:
统计模块,用于统计预定时间段内各采样时间点的资源利用率;
确定模块,用于基于所述各采样时间点的资源利用率,确定多个最繁忙采样时间点的忙时平均资源利用率,所述多个最繁忙采样时间点是所述预定时间段内资源利用率最高的采样时间点,并且所述多个最繁忙采样时间点的资源利用率总和占所述预定时间段内所有采样时间点的总资源利用率的第一预定比例;
评估模块,用于基于所述确定模块确定的忙时平均资源利用率,评估无线网络利用率。
9.一种计算设备,其特征在于,包括:至少一个处理器、至少一个存储器以及存储在所述存储器中的计算机程序指令,当所述计算机程序指令被所述处理器执行时实现如权利要求1-7任一项所述的方法。
10.一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序指令,其特征在于,当所述计算机程序指令被处理器执行时实现如权利要求1-7中任一项所述的方法。
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