CN110913412A - 无线网络中时变需求驱动的可移动接入点调度方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种无线网络中时变需求驱动的可接入点调度方法，包括：(1)建立时序需求点模型；(2)建立可移动AP调度方案；(3)采用静态调度和动态调度相结合的分配策略进行AP的派遣调度。本发明采用可移动AP实现按需提供服务，能够灵活部署，更好地适配用户需求，提高接入点的利用效率，减少资源浪费，降低部署成本；结合静态调度和动态调度相结合的AP分配策略，在真实需求和估计需求的差距可接受的情况下，执行静态调度，能够从全局的角度在保证服务需求点的同时，提高AP的利用率；在真实需求和估计需求的差距不可接受的情况下根据需求实时动态调整，有策略地增加或减少所需AP，调整派遣方案，更好地适应当前的用户需求。

Description

无线网络中时变需求驱动的可移动接入点调度方法

技术领域

本发明属于网络技术领域，涉及无线网络部署与规划技术，尤其涉及一种无线网络中时变需求驱动的可移动接入点调度方法。

背景技术

WiFi网络是一种重要的无线网络技术，可为用户提供无处不在的高带宽互联网接入。目前，智能手机、平板电脑等移动终端都配备支持WiFi标准的网络射频接口，且大量WiFi网络已被广泛部署于家庭、校园、企业等场所。随着用户带宽需求的快速增长及高速数据应用的大量普及，大规模密集WiFi网络已成为一种发展趋势。接入点(Access Points,AP)的大规模密集部署可显著增加网络容量，但也带来了很大的部署成本和能耗开销。由于网络中用户需求分布不均匀且时变的特性，若按峰值需求进行部署，很多AP可能在很长一段时间内处于空闲或轻载状态，网络能效较低。为解决该问题，当前的主流解决方案是实施AP节能调度，即按需调度AP的ON/OFF状态，关闭当前空载或负载较轻的AP。由于AP位置固定，AP部署还需按峰值需求进行部署，依旧不能解决部署成本较高、AP利用效率较低等问题。另一种解决方案则是在网络场景中部署一些可移动的AP(搭载在智能小车、无人机等设备上)，通过合理调度，将可移动AP动态派遣至当前负载较重的热点区域。而如何根据用户带宽需求在空间和时间上的分布特点，实施可移动AP的调度和派遣以提高网络能效和AP利用效率是当前的重要技术挑战，现有技术尚未能有效解决这些问题。

发明内容

为解决上述问题，本发明提供一种基于可移动AP的解决方案，设计一种时变需求驱动的可移动AP调度方法，根据当前用户带宽需求在空间和时间上的分布特点，动态派遣可移动AP，从而提高网络能效和AP利用效率。

为了达到上述目的，本发明提供如下技术方案：

无线网络中时变需求驱动的可移动接入点调度方法，包括如下步骤：

(1)建立时序需求点模型：划分子区域，根据历史记录估计一段时间的时变用户需求分布，抽象为需求点，并用三元组表示，三元组中各参数包括：需求点的服务子区域、需求开始时间和所需AP的数量的标号；分析需求点之间的时序关系，完成时序需求点模型的建立；

(2)建立可移动AP调度方案：所述调度方案包括静态调度和动态调度两种方法；静态调度方法依据当天的需求估计，按照需求点的服务开始时间划分子集，每次从不同的子集中挑选需求点分配给一台AP，优先分配集合中剩余需求点个数大于1的子集；动态调度方法仅根据当前的需求，将当前已知的需求点与可用AP构建二分图，求解其最小权完备匹配；

(3)采用静态调度和动态调度相结合的分配策略进行AP的派遣调度：根据历史记录估计当前的所有需求，并基于估计需求执行静态调度，在每个整点时刻，将该时刻的真实需求与历史需求进行对比，如果比值超出一定阈值，则从此刻起执行动态调度。

进一步的，所述步骤(1)具体包括如下子步骤：

(11)将网络区域划分为多个子区域，根据历史记录，估计这段时间的时变用户需求分布，抽象为需求点；

(12)假设需求均为整点提出，且服务时间均为一小时，将需求点表示成三元组的形式；

(13)分析需求点之间的时序关系，构建时序热点区域模型：使用集合S来表示所有的需求点，S＝{s₁,s₂,…,s_n}；每一个需求点都是一个三元组，即s_i＝(s_id_i,t_s_i,num_id_i)，分别表示需求点的服务子区域、需求开始时间和所需AP的数量的标号；使用集合M表示为满足所有需求点的服务所需要的可移动AP，M＝{m₁,m₂,…,m_k}；每个被选中的m_i都对应一个待服务的需求点集合，将需求点按照需求开始时间升序排列，获得集合MS_i＝{s₁,s₂,…,s_q}；模型满足如下约束条件：

t_s_j≤t_s_j+1j＝1,2,…,q-1 (1)

t_s_j∈{i:00|i∈Z,0<i≤24} j＝1,2,…,q-1 (3)

其中，T为可移动AP的最大服务时间。

进一步的，所述步骤(2)中静态调度方法为：

(211)将这段时间的需求点按照服务开始时间划分为

每个子集合内的需求点的服务开始时间相同，子集合按照服务开始时间从小到大进行排序；

(212)将

划分为

内所有的子集合仅包含一个需求点，

内所有的子集合内至少包含两个需求点，初始化k＝1；

(213)对于第k台AP，每次从

的不同子集合内选择需求点，当

中某个子集合剩余需求点为1时，该子集合被移到

中；

(214)

为空或剩余的需求点均与当前AP已分配到的需求点有时间冲突时，考虑分配

中的需求点，直到即将超过该AP的可服务时间或所有需求点都被服务到；

(215)k＝k+1，重复步骤(213)(214)，直到所有的需求点都被服务到。

进一步的，所述步骤(2)中动态调度方法为：

(221)在每个整点时刻收集该时刻的需求点信息，构建二分图BG(RV∪DV,ME)，RV表示可提供服务的AP集合，DV表示需求点的集合，若AP的剩余服务时间大于等于需求点的服务时间，则两者之间存在一条边e∈ME，边权为AP的剩余服务时间；

(222)采用KM算法，求解二分图BG(RV∪DV,ME)的最小权完备匹配，获得当前AP的派遣方案。

进一步的，所述步骤(3)具体包括：

(31)根据历史记录，估计这段时间的时变用户需求分布，在此基础上运行步骤(2)中所示的静态调度；

(32)在每个整点时刻，计算每个子区域当前时刻实际所需AP数量与AP数量需求估计的比值；

(33)如果比值处于阈值范围之内，则继续执行静态调度；

(34)如果比值超出阈值范围，则终止静态调度方案，从当前时刻起，在每个整点时刻收集实时需求信息后，运行步骤(2)所示的动态调度，直到当天结束。

进一步的，所述一段时间为一天，所述一天为24小时。

与现有技术相比，本发明具有如下优点和有益效果：

1.本发明采用可移动AP实现按需提供服务，能够灵活部署，更好地适配用户需求，提高接入点的利用效率，同时减少资源浪费，降低部署成本。本发明部署的可移动AP，可增强拥塞区域的网络容量，提高平均吞吐量。

2.本发明提出了一种静态调度和动态调度相结合的AP分配策略，在真实需求和估计需求的差距可接受的情况下，执行静态调度，能够从全局的角度在保证服务需求点的同时，减少AP的使用数量、提高AP的利用率；在真实需求和估计需求的差距不可接受的情况下，可以根据需求实时动态调整，有策略地增加或减少所需AP，调整派遣方案，更好地适应当前的用户需求。

附图说明

图1是本发明的可移动接入点的应用场景示意图。

图2是本发明方法中静态调度方案的流程图。

图3是本发明方法中动态调度方案的流程图。

图4是本发明静态调度和动态调度相结合的分配方案的流程图。

具体实施方式

以下将结合具体实施例对本发明提供的技术方案进行详细说明，应理解下述具体实施方式仅用于说明本发明而不用于限制本发明的范围。

图1为本发明方法的一种应用场景，图中有左右两个网络区域，可移动接入点搭载在无人机上，当用户需求密集区域从右边区域变化到左边区域时，也从右边区域移动到左边区域，支撑用户需求密集区域的覆盖。本实施例提供一种无线网络中时变需求驱动的可移动接入点调度方法，本发明根据用户带宽需求在空间和时间上的分布特点，实施可移动AP的调度和派遣以提高网络能效和AP利用效率。该方法分为三个步骤，分别是时序需求点模型建立、可移动AP的调度、静态调度和动态调度相结合的分配策略。

1、时序需求点模型建立

本实施例对服务区域进行划分，将各子区域在一段时间内(通常为一天，取24小时)的时变用户需求最终抽象为一个或多个用三元组表示的需求点。在成功确定需求点后，以需求点为研究对象，构建时序需求点模型。

1.1确定用户需求点

将服务区域划分为多个子区域，将各子区域在这段时间内的时变用户需求抽象为一个或多个需求点，并用四元组进行表示。考虑到移动AP的可服务时间有限，为了充分利用AP的剩余时间进行灵活调度，将原需求点分裂为一个或多个新的需求点，并用三元组表示。

(1)抽象需求点

由于用户宽带需求时变的特性，网络中需求密集区域也在动态变化。因此考虑在网络中部署一些可移动AP，搭载在智能小车、无人机等设备上，随着用户需求变化而移动，在需求密集区域增强其网络容量。

待服务的网络区域范围可能远大于可移动AP能提供服务的区域范围，因此对网络区域进行划分，形成多个可被服务的子区域。根据历史的用户宽带需求、网络负载情况等数据，估计每个子区域对可移动AP的需求，抽象成相应的需求点，并使用四元组(s_id,t_s,t_e,num)表示子区域的需求点，s_id表示子区域的编号，t_s表示需求开始时间，t_e表示需求结束时间，num表示该时间段需要的可移动AP总数。

(2)分裂需求点

由于可移动AP通常是电池供电，若需求点的需求时间段过长，超出AP的可服务限度，则该需求点的服务无法被满足。另外，粗粒度的时间划分可能会在AP调度规划时造成所需AP数量虚高、AP利用不完全等问题，因此需要进行更加细粒度的时间划分，分裂需求点。

根据实际情况考察，合理假设可移动AP能够连续8小时提供服务。考虑到以下两点：

①希望可以细化需求点的需求时间段，但也不能造成AP频繁移动的现象；

②为了在结合静态调度和动态调度进行AP分配派遣时，能够方便比较当前实时需求和历史需求记录的差异，需要提出一个合理的间隔时间。

假设以1小时为标准分裂需求点，需求点的需求开始时间必须是整点，每提出一个需求点代表申请1小时的服务时间。因此，子区域仅会在整点的时候提出需求，原需求点(s_id,t_s,t_e,num)被分裂为一个或多个新的需求点(s_id,t_s,num_id)，t_s∈{i:00|i∈Z,0<i≤24}，num_id表示原num台AP的编号，1≤num_id≤num。

可移动AP的能耗包括基础能耗(例如移动、无人机悬停等需要消耗的能量)和通信能耗。AP在一个区域的服务时间远大于两个区域之间移动的时间，因此可忽略区域之间移动的时间开销和能量开销。所以，模型假设AP所有的能量都将用于为需求点提供服务。

1.2构建时序需求点模型

分裂需求点后，针对新的需求点集合、以最小化可移动AP的数量为目标构建时序需求点模型。使用集合S来表示所有的需求点，S＝{s₁,s₂,…,s_n}；每一个需求点都是一个三元组，即s_i＝(s_id_i,t_s_i,num_id_i)，分别表示需求点的服务子区域、需求开始时间和所需AP的数量的标号；使用集合M表示为满足所有需求点的服务所需要的可移动AP，M＝{m₁,m₂,…,m_k}；每个被选中的m_i都对应一个待服务的需求点集合，将需求点按照需求开始时间升序排列，获得集合MS_i＝{s₁,s₂,…,s_q}。

该模型的目标是获得最小的可移动AP的数量k，使每个需求点都能被服务到，并且获得每个AP待服务的需求点集合，即MS_i。由于需求点的时间特性，因此将MS_i内的元素按照需求开始时间进行升序排列，即可获得对应AP的调度方案。模型需要满足如下约束条件：

t_s_j≤t_s_j+1 j＝1,2,…,q-1 (1)

t_s_j∈{i:00|i∈Z,0<i≤24}j＝1,2,…,q-1 (3)

约束条件(1)表示AP的待服务需求点集合MS_i中的需求时间段之间没有重合，以免发生服务时间的冲突。约束条件(2)中的T表示可移动AP的最大服务时间，保证了每个AP服务需求点的时间之和不超过AP本身的最大服务时间。约束条件(3)表示每个需求点的服务开始都是整点，并且由步骤1.1可知，每提出一个需求点，代表所需服务时间为1小时。

2、可移动AP的调度

本实施例包括静态调度和动态调度两种方法。静态调度方法根据当天(24小时)的需求估计，按照需求开始时间划分需求点子集，每次从不同的子集合中选择至多T个(T表示AP的最长可服务时间)需求点分配给一台可移动AP，优先分配服务开始时间相同的需求点的个数大于1的子集，直到服务完所有的需求点；而动态调度方法，仅考虑当前的需求，将当前一小时内的需求点与可用AP构建二分图，求解其最小权完备匹配。具体如下：

2.1可移动AP的静态调度

由于假设需求都是整点提出，因此将当天的需求点集合S按照服务开始时间划分为

每一个子集合内需求点的服务开始时间相同(即服务的时段相同)，子集合按照服务开始时间从小到大进行排序，由于每个需求点的服务时间为1小时，因此v≤24。

如果按照传统的装箱问题(Bin Packing Problem)对没有冲突的需求点进行AP的分配，可能会由于分配方案的不合理，导致最后出现剩余需求点的服务时间之和小于一个AP的可服务时间，但由于需求点冲突需要开启更多AP的现象。本实施例为避免这种情况，首先分配需求点个数大于1的子集合S_i，直到所有的子集合内都只有一个需求点，此时可以在没有冲突的情况下再次进行分配。

因此将

进一步划分为

内所有的子集合S_i仅包含一个需求点，

内所有的子集合内至少包含两个需求点。假设T表示可移动AP的最长服务时间，

φ_i表示第i个AP需要服务的需求点集合。针对划分好的子集，按照以下步骤，计算当天所需的最小可移动AP的数量，以及对应的调度方案，流程图如图2所示：

(1)初始化

当前的AP序号k＝1；

(2)如果

或者

则进行步骤(3)，否则转至步骤(7)；

(3)派遣一台可移动AP，其服务的需求点集合

(4)如果

则按时间顺序从

中取出T个需求点子集；如果

且

则从

中取出所有的需求点子集，按时间段顺序从

中取出

个需求点子集；如果

则取出

和

中的所有需求点子集；

(5)对于取出的需求点子集，从每个子集中任取出一个需求点，移入φ_k；

(6)将φ_k加入Ψ，更新

和

如果

中被取出的需求点子集内剩余需求点个数为1，则将该子集移入

如果

中被取出的需求点子集内剩余需求点个数为0，则将该子集从

中删除，k＝k+1，转至步骤(2)；

(7)全部分配结束，得到了k个可移动AP的服务集合

φ_i中的元素按照需求开始时间升序排列，即可得到对应AP的调度方案。

2.2可移动AP的动态调度

在整点的时候收集该时刻产生的需求点信息，进行批量处理，确定可移动AP的调度匹配方案，实现AP移动路线的动态构建，其流程图如图3所示。

根据收集到需求点信息，构建二分图BG(RV∪DV,ME)。其中RV＝RV₀∪RV_n，RV₀是已经被派出的、目前空闲且具有后续服务能力的可移动AP的集合；RV_n是待派出的AP的集合，且|RV_n|＝|DV|，保证每一个需求点都能被服务到。对于任意顶点v_i∈RV₀，v_j∈DV，若v_i的剩余服务时间能满足v_j的需求，则存在边e(v_i,v_j)∈ME，边的权重为v_i的剩余服务时间；对于任意顶点vi∈RV_n，v_j∈DV，存在边e(v_i,v_j)∈ME，边的权重为可移动AP的总服务时间。

在此基础上，使用KM算法(Kuhn-Munkres Algorithm)求解该二分图的最小权完备匹配，即可为每个需求点分配可移动AP，并且优先匹配剩余服务时间较少的AP。根据得到的最优匹配，确定当前的AP派遣方案。通过在每个整点时刻批量处理，确定当前可移动AP的派遣方案，从而动态实现AP移动路线的构建。具体步骤如下：

(1)对所有边的权值取相反数；

(2)为所有顶点v_i设定一个顶标值L(v_i)，集合RV中的顶点元素的顶标值均为0，集合DV中的顶点元素的顶标值取与该点相连的所有边的最大权值；

(3)构建二分图BG(RV∪DV,ME)的等价子图EBG(RV∪DV,ME')，ME'内的边e(v_i,v_j)需要满足v_i和v_j两点的顶标值之和大于等于边的权值，使用匈牙利算法在等价子图EBG中寻找完备匹配；

(4)若未找到完备匹配，则修改顶标值。设顶点集合S表示DV中参与本轮匹配的顶点的集合，顶点集合Y表示RV中发生冲突的顶点的集合，对于所有在S中的点x_i以及不在Y中的点y_j，计算

S中的点的顶标减去d，Y中的点的顶标加上d；

(5)重复步骤(3)(4)直到找到等价子图的完备匹配为止。

上述KM算法得到的完备匹配即为当前时刻的AP调度方案。

3、静态调度和动态调度相结合的分配策略

静态调度在已知当天的所有需求的情况下进行AP的派遣调度，其决策具有全局性，能够更加有效地减少AP的使用数量、提高AP的利用率，但不能对实时提出的需求做出很好的应对。

动态调度在每个整点时刻收集该时刻的需求信息，进行批量处理，能够很好地满足实时需求，保证服务到每一个需求点，但由于动态调度追求的是局部最优，因此从全局的角度观察，会比静态调度使用更多的AP，AP的利用率也略低。

基于动态调度和静态调度的优缺点，本实施例提出了将静态调度和动态调度相结合的AP分配策略，如图4所示。根据历史记录，估计当天的用户需求，在此基础上运行如步骤2.1所示的静态调度方案，以期在估计需求与真实需求的差距可接受时，实现全局优化。在每个整点时刻，实时需求到达之后，通过以下式子衡量估计需求与真实需求的差距：

其中集合A表示可被服务的子区域的集合，num_i表示子区域i在该时刻需要的AP数量，num'_i表示子区域i在该时刻对应的估计需求中需要的AP数量，high和low分别是两个阈值，限定估计需求与真实需求的差距。如果估计需求与真实需求差异在阈值范围之内，代表其差距在可接受范围内，则继续按照静态调度方案派遣AP，如果不满足其中任意一个阈值条件，则中止静态调度方案，在当前需求下运行动态调度算法，重新规划AP派遣方案。动态调度一旦开启，说明当天的实际用户需求与需求估计产生了较为明显的差异，因此会在此时刻开始的每个整点时刻都按照实时需求进行AP的动态派遣。

本发明方案所公开的技术手段不仅限于上述实施方式所公开的技术手段，还包括由以上技术特征任意组合所组成的技术方案。应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也视为本发明的保护范围。

Claims (6)

1.无线网络中时变需求驱动的可移动接入点调度方法，其特征在于，包括如下步骤：

(1)建立时序需求点模型：划分子区域，根据历史记录估计一段时间的时变用户需求分布，抽象为需求点，并用三元组表示，三元组中各参数包括：需求点的服务子区域、需求开始时间和所需AP的数量的标号；分析需求点之间的时序关系，完成时序需求点模型的建立；

(2)建立可移动AP调度方案：所述调度方案包括静态调度和动态调度两种方法；静态调度方法依据当天的需求估计，按照需求点的服务开始时间划分子集，每次从不同的子集中挑选需求点分配给一台AP，优先分配集合中剩余需求点个数大于1的子集；动态调度方法仅根据当前的需求，将当前已知的需求点与可用AP构建二分图，求解其最小权完备匹配；

(3)采用静态调度和动态调度相结合的分配策略进行AP的派遣调度：根据历史记录估计当前的所有需求，并基于估计需求执行静态调度，在每个整点时刻，将该时刻的真实需求与历史需求进行对比，如果比值超出一定阈值，则从此刻起执行动态调度。

2.根据权利要求1所述的无线网络中时变需求驱动的可移动接入点调度方法，其特征在于，所述步骤(1)具体包括如下子步骤：

(11)将网络区域划分为多个子区域，根据历史记录，估计一段时间的时变用户需求分布，抽象为需求点；

(12)假设需求均为整点提出，且服务时间均为一小时，将需求点表示成三元组的形式；

(13)分析需求点之间的时序关系，构建时序热点区域模型：使用集合S来表示所有的需求点，S＝{s₁,s₂,…,s_n}；每一个需求点都是一个三元组，即s_i＝(s_id_i,t_s_i,num_id_i)，分别表示需求点的服务子区域、需求开始时间和所需AP的数量的标号；使用集合M表示为满足所有需求点的服务所需要的可移动AP，M＝{m₁,m₂,…,m_k}；每个被选中的m_i都对应一个待服务的需求点集合，将需求点按照需求开始时间升序排列，获得集合MS_i＝{s₁,s₂,…,s_q}；模型满足如下约束条件：

t_s_j≤t_s_j+1 j＝1,2,…,q-1 (1)

t_s_j∈{i:00|i∈Z,0<i≤24}j＝1,2,…,q-1 (3)

其中，T为可移动AP的最大服务时间。

3.根据权利要求2所述的无线网络中时变需求驱动的可移动接入点调度方法，其特征在于，所述步骤(2)中静态调度方法具体为：

(211)将这段时间的需求点按照服务开始时间划分为

每个子集合内的需求点的服务开始时间相同，子集合按照服务开始时间从小到大进行排序；

(212)将

划分为

内所有的子集合仅包含一个需求点，

内所有的子集合内至少包含两个需求点，初始化k＝1；

(213)对于第k台AP，每次从

的不同子集合内选择需求点，当

中某个子集合剩余需求点为1时，该子集合被移到

中；

(214)

为空或剩余的需求点均与当前AP已分配到的需求点有时间冲突时，考虑分配

中的需求点，直到即将超过该AP的可服务时间或所有需求点都被服务到；

(215)k＝k+1，重复步骤(213)(214)，直到所有的需求点都被服务到。

4.根据权利要求3所述的无线网络中时变需求驱动的可移动接入点调度方法，其特征在于，所述步骤(2)中动态调度方法具体为：

(221)在每个整点时刻收集该时刻的需求点信息，构建二分图BG(RV∪DV,ME)，RV表示可提供服务的AP集合，DV表示需求点的集合，若AP的剩余服务时间大于等于需求点的服务时间，则两者之间存在一条边e∈ME，边权为AP的剩余服务时间；

(222)采用KM算法，求解二分图BG(RV∪DV,ME)的最小权完备匹配，获得当前AP的派遣方案。

5.根据权利要求4所述的无线网络中时变需求驱动的可移动接入点调度方法，其特征在于，所述步骤(3)具体包括：

(31)根据历史记录，估计这段时间的时变用户需求分布，在此基础上运行步骤(2)中所示的静态调度；

(32)在每个整点时刻，计算每个子区域当前时刻实际所需AP数量与AP数量需求估计的比值；

(33)如果比值处于阈值范围之内，则继续执行静态调度；

(34)如果比值超出阈值范围，则终止静态调度方案，从当前时刻起，在每个整点时刻收集实时需求信息后，运行步骤(2)所示的动态调度，直到当天结束。

6.根据权利要求1-5中任意一项所述的无线网络中时变需求驱动的可移动接入点调度方法，其特征在于：所述一段时间为一天，所述一天为24小时。

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