CN110461011B - 一种基于意图驱动的均衡通信的负载信息处理方法 - Google Patents

Abstract

本发明属于无线通信技术领域，公开了一种基于意图驱动的均衡通信的负载信息处理方法，在负载均衡执行周期中，系统获取各用户意图和各小区的网络意图，用户意图表示为用户对各项网络特性的需求；系统中各小区检测自身负载状态，并与相邻小区交互信息；过载小区为源小区，在源小区的邻区中筛选目标小区，并对目标小区按照目标小区物理资源块占用率大小进行优先级排序；源小区按照优先级依次选择目标小区，筛选向所选目标小区切换的用户，进行负载转移；负载均衡结束判决。本发明在负载均衡过程中考虑用户意图和网络意图，以更加精细化地进行负载均衡，避免用户体验下降，减少切换次数，加快负载均衡收敛速度，进而提升系统性能。

Description

一种基于意图驱动的均衡通信的负载信息处理方法

技术领域

本发明属于无线通信技术领域，尤其涉及一种基于意图驱动的均衡通信的负载信息处理方法。

背景技术

目前，最接近的现有技术：移动通信系统的架构逐渐向扁平化方向发展，基站间通过X2接口交互信息，并通过协商进行无线资源分配以及切换。自组织网络SON技术可以提高网络自组织能力，实现网络自配置、自优化和自愈合，简化无线网络设计和运维，很好的满足移动通信系统扁平化的发展趋势。无线蜂窝网络拥有的资源是有限的，但是由于用户地理位置分布不均匀性和业务发起的随机性，网络中的负载会呈现不均衡分布，导致有限的资源不能被充分利用。移动性负载均衡MLB是长期演进系统LTE中自组织网络SON的一个重要用例。MLB根据当前小区和其邻区的负载情况来自动调整小区间移动性参数，包括重选与切换参数，把高负载小区的业务分散到周围低负载小区，实现负载的均匀分布。

对传统的MLB的讨论一般集中在基站间负载信息交互和移动性参数配置，具体方法是：重负载小区的基站通过X2接口与其相邻小区的基站进行负载信息交互，获取邻区负载状态，从中选择负载最轻的邻区作为目标小区，通过不断调整小区间移动性参数进行负载转移，直到重负载小区负载状态低于负载均衡门限时，负载均衡结束。这种方法只考虑小区的负载状态，忽略被切换用户在目标小区的体验，由于不同的用户对网络有不同的需求，因而会出现被切换用户体验下降的情况；另外，小区间切换用户时没有考虑用户的业务，由于不同的用户业务对小区造成的负载量不同，故容易造成切换频繁，导致负载均衡收敛速度变慢。

现有技术一用于长期演进系统LTE接入网侧分布式负载均衡，该方法包括：(1)负载量大小用小区物理资源块利用率表示；(2)负载均衡执行过程中对用户切换的优先级按照用户在邻小区和过载小区的参考信号接受功率RSRP之差排序，优先切换邻小区RSRP大的用户。该方法的不足之处是，仅考虑RSRP来排列用户切换次序，容易造成切换次数频繁。造成该问题的原因在于，不同用户业务占用资源不同，对小区造成的负载量不同，切换占用资源小的用户并不会明显降低网络负载。如果不区分用户业务，只考虑RSRP大小，在负载转移时会执行大量不必要的切换，进而造成切换次数频繁。

现有技术二用于移动通信系统中分类保证不同等级用户服务质量要求的负载均衡优化方法，该方法包括：(1)系统内各小区检测自身负载状态时对保障比特率GBR用户和非保障比特率non-GBR用户占用资源进行分别统计；(2)在负载均衡执行过程中，优先切换占用系统资源数最多的用户。该方法的不足之处是：(1)容易造成邻小区过载；(2)容易造成用户体验下降。造成该问题的原因在于，(1)占用源小区资源多的用户切换到邻小区后会占用邻小区大量资源，则邻小区负载会急剧增加，容易接近过载阈值，进而可能造成邻小区过载；(2)占用系统资源多的用户对网络的需求也一般较高，在切换时只考虑用户占用资源数量，而不考虑用户对网络的需求，则切换后可能造成用户体验下降。

现有技术三用于一种意图驱动的云化接入网络系统及方法，该方法包括：(1)意图解析模块，用来理解和学习客户的意图；(2)意图校验模块，用于解决多方面意图存在冲突时产生的大量逻辑一致性问题；(3)资源映射模块，通过规则匹配，实现资源组合和自动化决策。该方法的优势是，在优化系统资源利用方案时考虑到系统中多方面参与者，提供了一种在满足系统内参与者需求的情况下最大化系统资源利用率的方法论。该方法的不足之处是，没有给出意图驱动在无线网络中的具体用例。造成该问题原因在于，网络架构重设计需要设备商、服务商、运营商等多方的共同改变，而当前无线通信网络发展成熟且体量庞大，难以迅速实现意图驱动的接入网架构。

综上所述，现有技术存在的问题是：

(1)现有技术一用于长期演进系统LTE接入网侧分布式负载均衡仅考虑RSRP来排列用户切换次序，忽略不同用户业务对小区造成的负载量不同，容易造成切换次数频繁。

(2)现有技术二用于移动通信系统中分类保证不同等级用户服务质量要求的负载均衡优化方法优先切换占用源小区资源多的用户，切换到邻小区之后也会占用邻小区较多资源，容易造成邻小区负载急剧增加；占用系统资源多的用户对网络需求较高，在切换时没有考虑切换后用户体验，容易造成用户体验下降。

(3)现有技术三用于一种意图驱动的云化接入网络系统及方法超前的颠覆性架构设计难以迅速实现。

解决上述技术问题的难度：

(1)针对切换次数频繁问题，解决难度在于如何精细化衡量一个用户、一次切换对负载均衡的贡献程度，并以此贡献程度来指导切换的执行；

(2)针对邻区过载和用户体验下降问题，解决难度在于如何在负载均衡执行过程中考虑源小区、目标小区、用户三者之间的关系，对源小区、目标小区负载情况和用户体验进行综合考量。

(3)针对意图驱动网络方法论的难以迅速实现的问题，解决难度在于如何在当前网络架构中应用意图驱动网络的方法论。

解决上述技术问题的意义：

(1)针对切换次数频繁问题，未来无线通信网络容量越来越大，基站部署越来越密集，切换次数的频繁会造成大量的信令开销，对网络来说是大量的负担，切换次数下降可以有效减少信令开销，提高网络资源利用效率；

(2)针对邻区过载和用户体验下降问题，在负载均衡执行过程中避免邻区过载可以有效避免在小区间来回切换的乒乓效应的发生，对用户体验的考虑可以提高用户在网络中的服务质量，降低用户不满意度。

(3)针对意图驱动网络方法论难以迅速实现的问题，意图驱动网络是未来网络的发展方向之一，在当前网络架构下应用意图驱动网络方法论可以实现向未来网络的平滑过渡。

发明内容

针对现有技术存在的问题，本发明提供了一种基于意图驱动的均衡通信的负载信息处理方法。

本发明是这样实现的，一种基于意图驱动的均衡通信的负载信息处理方法，所述基于意图驱动的均衡通信的负载信息处理方法包括以下步骤：

第一步，在负载均衡执行周期中，系统获取各用户意图和各小区的网络意图，用户意图表示为用户对各项网络特性的需求，具体为用户对网速、网络延迟的需求，网络意图表示为小区负载均衡触发门限值l_th和动态自适应负载方差阈值V_th；

第二步，系统中各小区检测自身负载状态，并与相邻小区交互信息，各小区将自身负载量l与负载均衡门限l_th进行比较，同时按照负载方差函数计算各小区和邻区的负载量方差V，当某小区l≥l_th且V>V_th时触发负载均衡过程；

第三步，过载小区为源小区，在源小区的邻区中筛选目标小区，负载量l≤l_th的邻区作为目标小区，并对目标小区按照目标小区物理资源块占用率大小进行优先级排序；

第四步，源小区按照优先级依次选择目标小区，筛选向所选目标小区切换的用户，进行负载转移；

第五步，负载均衡结束判决，当源小区负载量l≤l_th或对所有目标小区都进行了负载转移，则一次负载均衡过程结束，否则返回第四步，按照目标小区优先级选择下一个目标小区进行负载转移。

进一步，所述第一步中的动态自适应方差阈值V_th，代表网络对负载均衡的意图，动态自适应方差阈值应随着网络负载的变化而动态变化，在网络整体高负载时阈值降低，在网络整体低负载时阈值升高，表示如下：

V_th＝exp(-αE_l)+C；

其中，E_l是当前小区及其邻区的负载量均值，α控制函数的衰减速度，C是一个正常数，防止V_th衰减到零，造成各个网络负载完全相同，代表了网络对负载不均衡的最大容忍程度，反映网络意图。

进一步，所述第二步中的系统中各小区检测自身的负载状态，并与相邻小区交互信息，由每个小区的基站获取当前物理资源块占用率，并根据用户效用函数公式计算小区内每个用户的用户效用，计算用户效用均值为用户平均体验，根据资源利用率和用户平均体验计算得到负载状态，并通过基站间X2接口与其相邻小区的基站进行负载信息的交互。

进一步，所述用户效用函数公式表示为：

其中，L_m和L₀分别是用户当前时延和满足用户当前业务能接收最大时延，R_m和R₀分别为用户当前速率和满足用户当前业务所需最小速率，u_i为针对特定网络属性的效用函数，表示如下：

u_i(x,x₀；η_i,σ_i)＝(1/2){tanh[log(x/x₀)-η_i]σ_i+1},i＝1,2,3；

其中，x和x₀分别为网络状态值和用户需求值，η_i和σ_i是为了使函数值域在[0,1]和当x＝x₀时满足u_i＝0.5所设置的阈值参数和放缩参数。

进一步，所述第二步中的负载方差函数，表示如下：

其中，l_i是当前小区及其邻区的负载量大小，n是当前小区及其邻区的个数总和。

进一步，所述第四步中的筛选向所选目标小区切换的用户具体包括：

(1)选取源小区中可切换到所选目标小区的用户作为可切换用户集合，按照网络效用函数公式计算可切换用户集合中每个用户对网络的效用；

(2)按照负载均衡效用函数公式计算切换用户集合中每个用户的负载均衡效用值，将用户按照负载均衡效用值进行优先级排序，源小区按照优先级依次选择待切换用户。

进一步，所述网络效用函数公式表示为：

其中，ue_ho为可切换用户集合中的用户，l_s_ue和l_t_ue分别为该用户对源小区和目标小区的负载量大小，

和

分别为切换该用户对源小区和目标小区的网络效用函数变化量，表示如下：

△U_cell(l_ue)＝U_cell(l-l_ue)-U_cell(l)；

其中，l为小区当前负载量，U_cell为负载量大小对网络的效用函数表示为：

其中，load为负载量大小，L_low和L_high分别为设定的轻负载和重负载的门限值，表示小区处于轻负载状态时，接收越多的用户，资源利用率就越高，效用为1；小区处于重负载状态时，接收用户会对小区网络质量造成负面影响，因此效用为0；当小区处于中负载时，随着负载量增大，小区接收用户获得的效用越低，重负载小区倾向于切换负载量大的用户，以获得更大的效用增益，目标小区倾向于接收负载量小的用户。

进一步，所述负载均衡函数公式根据网络意图和用户意图不断调整的自适应动态函数表示为：

其中，cell_s和cell_t分别为源小区和所选目标小区。

本发明的另一目的在于提供一种应用所述基于意图驱动的均衡通信的负载信息处理方法的移动通信终端。

本发明的另一目的在于提供一种应用所述基于意图驱动的均衡通信的负载信息处理方法的无线通信系统。

综上所述，本发明的优点及积极效果为：本发明在负载均衡过程中考虑用户意图和网络意图，以更加精细化地进行负载均衡，避免用户体验下降，减少切换次数，加快负载均衡收敛速度，进而提升系统性能。

本发明的仿真效果图如图5所示，仿真对本发明和传统负载均衡算法在切换次数方面进行了对比，结果显示在仿真时长内，传统负载均衡算法平均切换次数高达1473次，而本发明方法下平均切换次数仅有200次。

本发明通过用户效用函数的构造，在负载衡量和负载均衡执行过程中考虑用户体验，避免被切换用户体验剧烈下降；自适应动态负载方差阈值的构造，结合当前网络状态制定负载均衡门限，更加精细化地触发负载均衡过程；通过自适应动态的网络效用函数和负载均衡效用函数的构造，定量分析负载均衡执行时切换不同用户对当前网络的效用；进而选择切换最适合当前网络情况的用户，避免频繁切换，加快负载均衡的收敛速度。

附图说明

图1是本发明实施例提供的基于意图驱动的均衡通信的负载信息处理方法流程图。

图2是本发明实施例提供的基于意图驱动的均衡通信的负载信息处理方法实现流程图。

图3是本发明实施例提供的负载转移的子流程图。

图4是本发明实施例提供的仿真场景拓扑图。

图5是本发明实施例提供的仿真结果对切换次数的对比示意图。

图6是本发明实施例提供的仿真结果对网络吞吐量的对比示意图。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

针对现有技术存在的问题，本发明提供了一种基于意图驱动的均衡通信的负载信息处理方法，下面结合附图对本发明作详细的描述。

如图1所示，本发明实施例提供的基于意图驱动的均衡通信的负载信息处理方法包括以下步骤：

S101：在负载均衡执行周期中，系统获取各用户意图和各小区的网络意图，用户意图表示为用户对各项网络特性的需求，具体为用户对网速、网络延迟的需求，网络意图表示为小区负载均衡触发门限值l_th和动态自适应负载方差阈值V_th；

S102：系统中各小区检测自身负载状态，并与相邻小区交互信息，各小区将自身负载量l与负载均衡门限l_th进行比较，同时按照负载方差函数计算各小区和邻区的负载量方差V，当某小区l>l_th且V>V_th时触发负载均衡过程；

S103：过载小区为源小区，在源小区的邻区中筛选目标小区，即负载量l≤l_th的邻区作为目标小区，并对目标小区按照目标小区物理资源块占用率大小进行优先级排序；

S104：源小区按照优先级依次选择目标小区，筛选向所选目标小区切换的用户，进行负载转移；

S105：负载均衡结束判决，当源小区负载量l≤l_th或对所有目标小区都进行了负载转移，则一次负载均衡过程结束，否则返回步骤S104，按照目标小区优先级选择下一个目标小区进行负载转移。

如图2所示，本发明实施例提供的基于意图驱动的均衡通信的负载信息处理方法具体包括以下步骤：

步骤一，获取用户意图和网络意图。

在负载均衡执行周期中，系统获取各用户意图和各小区的网络意图，用户意图表示为用户对各项网络特性的需求，具体为用户对网速、网络延迟的需求，网络意图表示为小区负载均衡触发门限值l_th和动态自适应负载方差阈值V_th。

其中，动态自适应方差阈值V_th，代表了网络对负载均衡的意图，所述动态自适应方差阈值应随着网络负载的变化而动态变化，在网络整体高负载时阈值降低，在网络整体低负载时阈值升高，表示如下：

V_th＝exp(-αE_l)+C；

其中，E_l是当前小区及其邻区的负载量均值，α控制函数的衰减速度，C是一个正常数，防止V_th衰减到零，造成各个网络负载完全相同，代表了网络对负载不均衡的最大容忍程度，反映网络意图。

步骤二，确定小区负载、源小区，触发负载均衡。

2a)在一个负载均衡执行周期中，各小区的基站获取小区当前负载状态，并通过基站间X2接口与相邻小区的基站交互负载信息；

其中，负载量l是由每个小区的基站获取当前物理资源块占用率，并根据用户效用函数公式计算小区内每个用户的用户效用，进而计算用户效用均值为用户平均体验，根据资源利用率和用户平均体验计算得到负载状态；

其中，用户效用函数公式表示如下：

其中，L_m和L₀分别是用户当前时延和满足用户当前业务能接收最大时延，R_m和R₀分别为用户当前速率和满足用户当前业务所需最小速率，u_i为针对特定网络属性的效用函数，表示如下：

u_i(x,x₀；η_i,σ_i)＝(1/2){tanh[log(x/x₀)-η_i]σ_i+1},i＝1,2,3；

其中，x和x₀分别为网络状态值和用户需求值，η_i和σ_i是为了满足函数值域在[0,1]和当x＝x₀时u_i＝0.5所设置的阈值参数和放缩参数；

2b)各小区将自身负载量l与负载均衡门限l_th进行比较，同时按照负载方差函数计算各小区和邻区的负载量方差V，当某小区l≥l_th且V>V_th时，该过载小区为源小区，触发负载均衡过程；

其中，所述的负载方差函数，表示如下：

其中，l_i是当前小区及其邻区的负载量大小，n是当前小区及其邻区的个数总和。

步骤三，在源小区的邻区中筛选目标小区，即负载量l≤l_th的邻区作为目标小区，并对目标小区按照目标小区物理资源块占用率大小进行优先级排序。

步骤四，按照优先级依次对目标小区进行负载转移。

如图3所示，步骤四的具体实现如下：

4a)选取源小区中可切换到所选目标小区的用户作为可切换用户集合，根据用户意图，计算可切换用户切换到目标小区后的用户效用，根据网络意图，按照网络效用函数公式计算可切换用户集合中每个用户对网络的效用；

其中，网络效用函数公式表达如下：

其中，ue_ho为可切换用户集合中的用户，l_s_ue和l_t_ue分别为该用户对源小区和目标小区的负载量大小，

和

分别为切换该用户对源小区和目标小区的网络效用函数变化量，表示如下：

△U_cell(l_ue)＝U_cell(l-l_ue)-U_cell(l)；

其中，l为小区当前负载量，U_cell为负载量大小对网络的效用函数，表示如下：

其中，load为负载量大小，L_low和L_high分别为设定的轻负载和重负载的门限值，表示小区处于轻负载状态时，接收越多的用户，资源利用率就越高，因此效用为1；小区处于重负载状态时，接收用户会对小区网络质量造成负面影响，因此效用为0；当小区处于中负载时，随着负载量增大，小区接收用户获得的效用越低，因此，重负载小区倾向于切换负载量大的用户，以获得更大的效用增益，目标小区倾向于接收负载量小的用户，以获得更小的效用损失，该效用函数反映了小区在负载均衡过程中的意图；

4b)按照负载均衡效用函数公式计算切换用户集合中每个用户的负载均衡效用值，该函数是根据网络意图和用户意图不断调整的自适应动态函数，一方面需要考虑上层用户意图，为用户提供服务，另一方面需要考虑下层网络状态，维护网络均衡，将用户按照负载均衡效用值进行优先级排序，源小区按照优先级依次选择待切换用户；

其中，负载均衡效用函数公式表示如下：

其中，cell_s和cell_t分别为源小区和所选目标小区。

步骤五，负载均衡结束判决。

若源小区负载量l≤l_th或对所有目标小区都进行了负载转移，则一次负载均衡过程结束，否则返回步骤4，按照目标小区优先级选择下一个目标小区进行负载转移。

下面结合仿真对本发明的技术效果坐西向东描述。

1.仿真场景：

系统仿真场景由19个LTE小区及其镜像小区构成，共61个小区，如图4所示，实线六边形为LTE小区，虚线六边形为所述19个LTE小区的镜像小区。用户到达过程为泊松过程，每个用户携带的业务速率服从32Kbps到96Kbps内的均匀分布，且业务持续时间服从均值为3分钟的几何分布，系统仿真参数见表1。

表1系统仿真参数

2.仿真内容和结果分析：

统计仿真时长内19个LTE小区的切换次数和吞吐量，分别如图5、图6所示。‘○’曲线代表传统MLB算法性能，‘●’代表意图驱动移动性负载均衡IDMLB方法性能，横坐标代表仿真时间，纵坐标表示小区切换次数。从图5可以看出，较之传统MLB方法，本方法可以显著降低小区切换次数；但同时从图6中可以看出，IDMLB方法相比传统MLB方法，在吞吐量方面有所下降。

分析如下：从图5可以看出，20分钟之后MLB方法切换次数激增，说明在20分钟时网络负载激增，同时图6中MLB和IDMLB的吞吐量也是在20分钟开始出现差距，这是由于MLB方法中用户会优先被切换到RSRP更大的小区，更大的RSRP可以提供更大的SINR，进而达到更大的吞吐量，而IDMLB并不是单纯的追求RSRP，因此IDMLB方法是在吞吐量与切换次数中作的权衡，牺牲了小部分吞吐量，降低了大量的切换次数。

下面结合仿真对本发明的技术效果作详细的描述。

本发明仿真实验对比了传统MLB方法和本发明IDMLB方法在负载均衡执行过程中的切换次数，仿真实验数据如表2所示。

表2切换次数仿真数据

以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (3)

1.一种基于意图驱动的均衡通信的负载信息处理方法，其特征在于，所述基于意图驱动的均衡通信的负载信息处理方法包括以下步骤：

第一步，在负载均衡执行周期中，系统获取各用户意图和各小区的网络意图，用户意图表示为用户对各项网络特性的需求，具体为用户对网速、网络延迟的需求，网络意图表示为小区负载均衡触发门限值l_th和动态自适应负载方差阈值V_th；

第二步，系统中各小区检测自身负载状态，并与相邻小区交互信息，各小区将自身负载量l与负载均衡门限l_th进行比较，同时按照负载方差函数计算各小区和邻区的负载量方差V，当某小区l≥l_th且V＞V_th时触发负载均衡过程；

第三步，过载小区为源小区，在源小区的邻区中筛选目标小区，负载量l≤l_th的邻区作为目标小区，并对目标小区按照目标小区物理资源块占用率大小进行优先级排序；

第四步，源小区按照优先级依次选择目标小区，筛选向所选目标小区切换的用户，进行负载转移；

第五步，负载均衡结束判决，当源小区负载量l≤l_th或对所有目标小区都进行了负载转移，则一次负载均衡过程结束，否则返回第四步，按照目标小区优先级选择下一个目标小区进行负载转移；

所述第一步中的动态自适应方差阈值V_th，代表网络对负载均衡的意图，动态自适应方差阈值应随着网络负载的变化而动态变化，在网络整体高负载时阈值降低，在网络整体低负载时阈值升高，表示如下：

V_th＝exp(-αE_l)+C；

其中，E_l是当前小区及其邻区的负载量均值，α控制函数的衰减速度，C是一个正常数，防止V_th衰减到零，造成各个网络负载完全相同，代表了网络对负载不均衡的最大容忍程度，反映网络意图；

所述第二步中的系统中各小区检测自身的负载状态，并与相邻小区交互信息，由每个小区的基站获取当前物理资源块占用率，并根据用户效用函数公式计算小区内每个用户的用户效用，计算用户效用均值为用户平均体验，根据资源利用率和用户平均体验计算得到负载状态，并通过基站间X2接口与其相邻小区的基站进行负载信息的交互；

所述用户效用函数公式表示为：

其中，L_m和L₀分别是用户当前时延和满足用户当前业务能接收最大时延，R_m和R₀分别为用户当前速率和满足用户当前业务所需最小速率，u_i为针对特定网络属性的效用函数，表示如下：

u_i(x,x₀；η_i,σ_i)＝(1/2){tanh[log(x/x₀)-η_i]σ_i+1},i＝1,2,3；

其中，x和x₀分别为网络状态值和用户需求值，η_i和σ_i是为了使函数值域在[0,1]和当x＝x₀时满足u_i＝0.5所设置的阈值参数和放缩参数；

所述第二步中的负载方差函数，表示如下：

其中，l_i是当前小区及其邻区的负载量大小，n是当前小区及其邻区的个数总和；

所述第四步中的筛选向所选目标小区切换的用户具体包括：

(1)选取源小区中可切换到所选目标小区的用户作为可切换用户集合，按照网络效用函数公式计算可切换用户集合中每个用户对网络的效用；

(2)按照负载均衡效用函数公式计算切换用户集合中每个用户的负载均衡效用值，将用户按照负载均衡效用值进行优先级排序，源小区按照优先级依次选择待切换用户；

所述网络效用函数公式表示为：

其中，ue_ho为可切换用户集合中的用户，l_s_ue和l_t_ue分别为该用户对源小区和目标小区的负载量大小，

和

分别为切换该用户对源小区和目标小区的网络效用函数变化量，表示如下：

ΔU_cell(l_ue)＝U_cell(l-l_ue)-U_cell(l)；

其中，l为小区当前负载量，U_cell为负载量大小对网络的效用函数表示为：

其中，load为负载量大小，L_low和L_high分别为设定的轻负载和重负载的门限值，表示小区处于轻负载状态时，接收越多的用户，资源利用率就越高，效用为1；小区处于重负载状态时，接收用户会对小区网络质量造成负面影响，因此效用为0；当小区处于中负载时，随着负载量增大，小区接收用户获得的效用越低，重负载小区倾向于切换负载量大的用户，以获得更大的效用增益，目标小区倾向于接收负载量小的用户；

所述负载均衡函数公式根据网络意图和用户意图不断调整的自适应动态函数表示为：

其中，cell_s和cell_t分别为源小区和所选目标小区。

2.一种应用权利要求1所述基于意图驱动的均衡通信的负载信息处理方法的移动通信终端。

3.一种应用权利要求1所述基于意图驱动的均衡通信的负载信息处理方法的无线通信系统。

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