CN111225392B - 小区负荷均衡方法、装置、设备及计算机存储介质 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种小区负荷均衡方法、装置、设备及计算机存储介质。其中，小区负荷均衡方法包括：根据服务小区的当前测量数据、小区历史数据和预测参照表，确定服务小区在当前时刻的小区用户数；根据小区用户数，确定服务小区在当前时刻的小区负荷；根据小区负荷，确定服务小区在当前时刻的负荷等级；根据小区用户数和/或负荷等级，确定一个或多个优化方案作为服务小区在当前时刻的负荷均衡方案。根据本发明实施例，能够基于服务小区的小区用户数和/或负荷等级动态调整负荷均衡策略，从而提高小区负荷均衡效果。
Description
技术领域
本发明属于移动通信技术领域，尤其涉及一种小区负荷均衡方法、装置、设备及计算机存储介质。
背景技术
目前，在长期演进(Long Term Evolution，LTE))网络中，通常采用负荷均衡算法来实现小区间的负荷均衡，其基本思路是：当任一服务小区的负荷超过负荷门限时，通过用户迁移的方式将重负荷的该服务小区中的部分用户转移到轻负荷的邻小区中，以实现小区间的负荷均衡，从而提高重负荷的热点小区或拥塞小区中用户的体验，优化网络性能。
因此，负荷均衡算法一般分为测量、判决和执行三个阶段，具体为：
测量阶段，持续监控服务小区和与其相邻的邻小区的的负荷状态；
判决阶段，根据测量阶段收集的负荷状态信息和预设的负荷门限，判断服务小区是否是处于高负荷状态；
执行阶段，如果服务小区处于高负荷状态，则触发用户迁移。
虽然，采用上述的负荷均衡算法也能够一定程度地实现小区间的负荷均衡，但是，小区的高低负荷的判断采用的是人工静态配置负荷门限的方式，且负荷门限配置值是唯一的，无法很好的适应时变的网络系统。另外，在区域性突发大流量冲击的情况下，仅通过用户迁移的方式实现负荷均衡，其均衡策略较为单一，从而导致均衡效果有限。
发明内容
本发明实施例提供一种小区负荷均衡方法、装置、设备及计算机存储介质，能够基于服务小区的小区用户数和/或负荷等级动态调整负荷均衡策略，从而提高小区负荷均衡效果。
一方面，本发明实施例提供一种小区负荷均衡方法，包括：
根据服务小区的当前测量数据、小区历史数据和预测参照表，确定服务小区在当前时刻的小区用户数；
根据小区用户数，确定服务小区在当前时刻的小区负荷；
根据小区负荷，确定服务小区在当前时刻的负荷等级；
根据小区用户数和/或负荷等级，确定一个或多个优化方案作为服务小区在当前时刻的负荷均衡方案；
根据当前时刻和负荷等级，确定服务小区的当前场景；
获取在当前周期内与当前场景对应的均衡场景对应的历史均衡方案；
根据负荷均衡方案和历史均衡方案对应的均衡效果，确定负荷均衡方案和历史均衡方案的优先级；
根据优先级，确定下一周期内与当前场景对应的均衡场景的推荐均衡方案。
进一步地，根据服务小区的当前测量数据、小区历史数据和预测参照表，确定服务小区在当前时刻的小区用户数包括：
根据当前测量数据，确定服务小区在当前时刻的连接用户数和接纳失败数；
根据小区历史数据，确定在当前周期内与当前时刻对应的历史用户数；
根据连接用户数、接纳失败数、历史用户数以及在预测参照表中查询的预测目标值，确定服务小区在当前时刻的小区用户数。
进一步地，根据小区用户数，确定服务小区在当前时刻的小区负荷包括：
确定服务小区的小区容量；
根据小区用户数和小区容量，确定服务小区在当前时刻的小区负荷。
进一步地，根据小区用户数和/或负荷等级，确定一个或多个优化方案作为服务小区在当前时刻的负荷均衡方案包括：
根据小区用户数和/或负荷等级，确定与服务小区匹配的多个优化方案；
随机选取多个优化方案中的一个或多个作为服务小区在当前时刻的负荷均衡方案。
进一步地，根据小区用户数和/或负荷等级，确定一个或多个优化方案作为服务小区当在前时刻的负荷均衡方案还包括：
根据当前时刻和负荷等级，确定服务小区的当前场景；
获取在当前周期内与当前场景对应的均衡场景对应的历史均衡方案；
根据负荷均衡方案和历史均衡方案对应的均衡效果，确定负荷均衡方案和历史均衡方案的优先级；
根据优先级，确定下一周期内与当前场景对应的均衡场景的推荐均衡方案。
进一步地，优化方案包括修改服务小区的小区参数及负荷门限、修改服务小区的迁移用户数、修改服务小区的切换算法、修改服务小区的功率值、修改服务小区的接通率修正因子参数和将用户重定向至与服务小区交叠覆盖的小区。
进一步地，根据当前时刻、服务小区在当前时刻的负荷等级和服务小区在当前时刻的负荷均衡方案对应的标签，生成服务小区对应的小区标签表。
另一方面，本发明实施例提供了一种小区负荷均衡装置，包括：
第一处理单元，被配置为根据服务小区的当前测量数据、小区历史数据和预测参照表，确定服务小区在当前时刻的小区用户数；
第二处理单元，被配置为根据小区用户数，确定服务小区在当前时刻的小区负荷；
第三处理单元，被配置为根据小区负荷，确定服务小区在当前时刻的负荷等级；
第四处理单元，被配置为根据小区用户数和/或负荷等级，确定一个或多个优化方案作为服务小区在当前时刻的负荷均衡方案；
第五处理单元，被配置为根据当前时刻和负荷等级，确定服务小区的当前场景；
第六处理单元，被配置为获取在当前周期内与当前场景对应的均衡场景对应的历史均衡方案；
第七处理单元，被配置为根据负荷均衡方案和历史均衡方案对应的均衡效果，确定负荷均衡方案和历史均衡方案的优先级；
第八处理单元，被配置为根据优先级，确定下一周期内与当前场景对应的均衡场景的推荐均衡方案。
再一方面，本发明实施例提供了一种小区负荷均衡设备，设备包括：处理器以及存储有计算机程序指令的存储器；
处理器执行计算机程序指令时实现上述的小区负荷均衡方法。
再一方面，本发明实施例提供了一种计算机存储介质，计算机存储介质上存储有计算机程序指令，计算机程序指令被处理器执行时实现上述的小区负荷均衡方法。
本发明实施例的小区负荷均衡方法、装置、设备及计算机存储介质，能够根据服务小区在当前时刻的小区用户数，确定服务小区在当前时刻的小区负荷，从而确定服务小区在当前时刻的负荷等级，以根据小区用户数和/或负荷等级，确定一个或多个优化方案作为服务小区在当前时刻的负荷均衡方案，因此，本发明实施例能够根据网络变化对负荷进行自适应判断，提供多样化的优化方案，并且动态更新负荷均衡方案，提高负荷均衡效果，提高抗突发大流量冲击的能力。
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的介绍，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是本发明一个实施例提供的小区负荷均衡方法的流程示意图；
图2是图1中步骤S110的一个示例的具体方法的流程示意图；
图3是图1中步骤S120的一个示例的具体方法的流程示意图；
图4是图1中步骤S140的一个示例的具体方法的流程示意图；
图5是图1中步骤S140的另一个示例的具体方法的流程示意图；
图6是本发明一个实施例提供的小区负荷均衡装置的结构示意图；
图7是本发明实施例提供的小区负荷均衡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，以下结合附图及具体实施例，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。
为了解决现有技术问题，本发明实施例提供了一种小区负荷均衡方法、装置、设备及计算机存储介质。下面首先对本发明实施例所提供的小区负荷均衡方法进行介绍。
图1示出了本发明一个实施例提供的小区负荷均衡方法的流程示意图。如图1所示，该小区负荷均衡方法，包括：
S110、根据服务小区的当前测量数据、小区历史数据和预测参照表，确定服务小区在当前时刻的小区用户数；
S120、根据小区用户数，确定服务小区在当前时刻的小区负荷；
S130、根据小区负荷，确定服务小区在当前时刻的负荷等级；
S140、根据小区用户数和/或负荷等级，确定一个或多个优化方案作为服务小区在当前时刻的负荷均衡方案。
在本发明实施例中，能够根据服务小区在当前时刻的小区用户数，确定服务小区在当前时刻的小区负荷，从而确定服务小区在当前时刻的负荷等级，以根据小区用户数和/或负荷等级，确定一个或多个优化方案作为服务小区在当前时刻的负荷均衡方案，因此，本发明实施例能够根据网络变化对负荷进行自适应判断，提供多样化的优化方案，并且动态更新负荷均衡方案，提高负荷均衡效果，提高抗突发大流量冲击的能力。
图2示出了图1中步骤S110的一个示例的具体方法的流程示意图。如图2所示，步骤S110、根据服务小区的当前测量数据、小区历史数据和预测参照表，确定服务小区在当前时刻的小区用户数的具体方法可以包括：
S111、根据当前测量数据，确定服务小区在当前时刻的连接用户数和接纳失败数；
S112、根据小区历史数据，确定在当前周期内与当前时刻对应的历史用户数；
S113、根据连接用户数、接纳失败数、历史用户数以及在预测参照表中查询的预测目标值，确定服务小区在当前时刻的小区用户数。
在步骤S111中，可以通过监测服务小区的性能的当前测量数据中，获得服务小区在当前时刻的连接用户数和接纳失败数，具体地，可以根据参数“RRC连接建立最大用户数”获得连接用户数、根据参数“小区接纳失败连接个数不足”获得接纳失败数。
在步骤S112中，可以通过小区历史数据查找当前周期内的在当前时刻对应的日期之前的多个日期的对应时刻的小区用户数的数据，获取服务小区的历史用户数。其中，小区历史数据可以从各小区的用户数记录表中提取，各小区的用户数记录表如表1所示。其中，表1中示意性地示出了日期为11.1的00:00-04:00的四个时间段中小区A、小区B和小区C的小区用户数。
表1各小区的用户数记录表
以小区A为例，根据表1可以提取出小区A在当前周期内的当前时刻对应的日期之前的多个日期的与当前时刻对应的时刻的小区用户数的数据。然后，可以根据这些数据，确定小区A的历史用户数。例如，可以设置监测周期为一个月，在当前周期内，获取当前时刻对应的日期之前的三天的小区A在与当前时刻对应的时刻的小区用户数的数据，并选取这三天内对应时刻的小区用户数的最大值，作为小区A的历史用户数。
当确定了服务小区在当前时刻的连接用户数和接纳失败数、以及服务小区的历史用户数后，在步骤S113中，可以将连接用户数、接纳失败数和历史用户数结合在预测参照表中查询的预测目标值，确定服务小区在当前时刻的小区用户数。
其中，预测参照表如表2所示，是将连接用户数、接纳失败数和历史用户数划分为不同的区间，并对不同的区间分赋以预测目标值，然后利用这些区间和对应的预测目标值建立的表格。在表2中，AdFail为接纳失败数对应的类型，ConnMax为连接用户数和历史用户数对应的类型。
表2预测参照表
| 类型 | 数值区间 | 预测目标值 |
| AdFail | (0,50] | 20 |
| AdFail | (50,100] | 40 |
| ConnMax | [0,40] | 60 |
| ConnMax | (77,103] | 128 |
结合上表和对应的计算公式，可以利用预测目标值确定服务小区在当前时刻的小区用户数。其中，计算公式根据接纳失败数分为两种情况：
第一种情况
接纳失败数大于0，此时，小区用户数＝MAX{ConnMax查表值(MAX(【连接用户数】，【历史用户数】)}+AdFail查表值【接纳失败数】。
第二种情况
接纳失败数等于0，此时，小区用户数＝ConnMax查表值{MAX(【接纳失败数】，【历史用户数】)}。
图3示出了图1中步骤S120的一个示例的具体方法的流程示意图。如图3所示，步骤S120、根据小区用户数，确定服务小区在当前时刻的小区负荷的具体方法可以包括：
S121、确定服务小区的小区容量；
S122、根据小区用户数和小区容量，确定服务小区在当前时刻的小区负荷。
具体地，计算出小区用户数后，可以根据小区所支持的小区容量(即最大用户用量)和小区用户数，计算小区负荷，即小区负荷＝(小区用户数/小区用户容量)*100％。并且，可以根据当前周期内的不同小区在不同日期的不同时刻对应的小区负荷，建立小区负荷记录表。以小区容量为100为例，根据表1的数据计算出的小区负荷记录表如表3所示。
表3小区负荷记录表
在步骤S130中，可以根据小区负荷，确定服务小区在当前时刻的负荷等级。具体地，可以将不同的负荷区间，将其设置为不同的负荷等级，从而为其分配不同的负荷等级及对应的负荷等级标签，如表4所示，为负荷等级标签对照表。
表4负荷等级标签对照表
| 负荷等级标签 | 负荷区间 |
| 1 | [0％,20％] |
| 2 | (20％,40％] |
| 3 | (40％,60％] |
| 4 | (60％,80％] |
| 5 | (80％,100％] |
在本发明一个实施例中，在确定了当前周期内的不同小区的不同日期的不同时刻对应的负荷等级及负荷等级标签后，即可以根据不同小区的覆盖场景标签、不同小区在不同日期的不同时间段的负荷等级标签，从三个维度(时间段标签、负荷等级标签和覆盖场景标签)建立小区标签分类表。其中，表5示出了时间段标签对照表。表6示出了覆盖场景标签对照表。
表5时间段标签对照表
| 时间段标签 | 时间段 |
| 0 | 00:00-01:00 |
| 1 | 01:00-02:00 |
| 2 | 02:00-03:00 |
| 3 | 03:00-04:00 |
| 4 | 04:00-05:00 |
| 5 | 05:00-06:00 |
| … | … |
表6覆盖场景标签对照表
| 覆盖场景标签 | 覆盖场景名称 |
| 0 | 中心商业区 |
| 1 | 居民区 |
| 2 | 校园 |
| 3 | 交通干道 |
| 4 | 隧道、地铁 |
| 5 | 风景区 |
| … | … |
根据上述的表4、表5、表6进行查询，既可以获得每个小区在不同时间段下对应的时间段标签、覆盖场景标签和负荷等级标签，从而建立如表7所示的小区标签分类表。其中，表7只是示例性地示出部分小区标签分类表。
表7小区标签分类表
图4示出了图1中步骤S140的一个示例的具体方法的流程示意图。如图4所示，步骤S140、根据小区用户数和/或负荷等级，确定一个或多个优化方案作为服务小区在当前时刻的负荷均衡方案的具体方法可以包括：
S141、根据小区用户数和/或负荷等级，确定与服务小区匹配的多个优化方案；
S142、随机选取多个优化方案中的一个或多个作为服务小区在当前时刻的负荷均衡方案。
其中，优化方案可以包括但不限于修改服务小区的小区参数及负荷门限、修改服务小区的迁移用户数、修改服务小区的切换算法、修改服务小区的功率值、修改服务小区的接通率修正因子参数和将用户重定向至与服务小区交叠覆盖的小区。
在本发明实施例中，每次最多选取上述6个方案中的4个对服务小区的小区负荷进行优化。
下面，分别对上述的优化方案进行详细说明。
第1种优化方案(修改服务小区的小区参数及负荷门限)
在这种优化方案中，需要根据小区用户数和负荷等级，确定如何修改服务小区的小区参数及负荷门限。
具体地，当小区用户数和负荷等级同时满足表8中的匹配条件时，执行这种优化方案，并且将服务小区的小区参数及负荷门限根据表8调整。其中，表8示出了匹配条件及参数调整对照表。
表8匹配条件及参数调整对照表
其中，小区容量等级指示(cellCapaLeveInd)为表征小区容量类型的参数，用于支持不同的小区容量需求。小区RRC连接用户数门限(ueNumThrd)表征小区最多RRC连接用户数。小区Active-ERAB数门限(rabThrd)表征能保证各个业务QoS的前提下，小区最多能支持的承载数。
第2种优化方案(修改服务小区的迁移用户数)
当服务小区与同交叠覆盖区域的邻小区的负荷等级满足不在同一个级别的条件时，执行这种优化方案，即执行从高负荷的服务小区向低负荷的邻小区迁移用户数参数的调整。
其中，判断服务小区与其他小区是否属于同交叠覆盖区域，需要先执行网络覆盖区域栅格化处理，以识别服务小区-邻小区交叠覆盖区域关系。
具体是通过对路测、扫频、测量报告数据结合解析获取参考信号功率值，然后以统筹法计算出栅格内各小区参考信号功率区间值。例如某栅格处检测到N个小区参考信号功率值Pn，统计各个小区参考信号功率值的区间，计算过程中各小区需要将与各自整体电平差异大的异常信号进行剔除，最终得出N个小区的栅格电平区间[Pn1min，Pn1max]、[Pn2min，Pn2max]……。同时对所有栅格内有邻区关系的小区进行计算，最终参考信号功率值相差在±3dBm以内的栅格占比超过70％以上的服务小区-邻小区作为一个交叠覆盖区域。
当确定了高负荷的服务小区和低负荷的邻小区后，还可以结合流量、利用率修正因子，判断服务小区-邻区综合负荷。具体是对交叠覆盖区域内服务小区-邻小区的负荷等级在以小区用户数判断的基础上，负荷等级再结合流量和物理层时频资(Physical RB，PRB)利用率进行修正，修正因子公式为：(上行PRB平均利用率OR下行PRB平均利用率)AND(空口上行业务流量OR空口下行业务流量)。上述修正因子构成为一个区间值，如表9所示。
表9修正因子区间对照表
例如，小区A的负荷等级为三级，修正因子的计算公式为：(“b3<上行PRB平均利用率”<b4 OR(“x3<下行PRB平均利用率”<x4)and(y3<“空口上行业务流量”<y4)OR z3<“空口下行业务流量”<z4)。再例如，小区B的负荷等级为二级，修正因子的计算公式为：(“b2<上行PRB平均利用率”<b3 OR(“x2<下行PRB平均利用率”<x3)and(y2<“空口上行业务流量”<y3)ORz2<“空口下行业务流量”<z3)。
如小区A和小区B为邻区，且为属于交叠覆盖区域，若作为服务小区的小区A的负荷等级为三级，作为其邻小区的小区B的负荷等级为二级，则初步满足从小区A向小区B迁移用户数的条件。此时，可以利用修正因子对小区A和小区B的负荷等级进行调整，如果经过修正因子的调整后，小区A的负荷等级仍大于小区B的负荷等级，则确认满足从小区A向小区B迁移用户数的条件。
然后可以根据该配置值计算出小区A的迁移用户数。具体是引入一个保护间隙参数α，该参数值默认为5％，可根据实际网络进行自主配置。例如，由于小区A的负荷等级为三级，小区B的负荷等级为二级，假设小区A的小区用户数为a3、小区B的小区用户数为a2，配置α为5％，则迁移用户数X为：(a1-a2)/2*(1-α)＝(a1-a2)*0.475，最后，对迁移用户数X向下取整，得到实际的迁移用户数。因此，可以从小区A调转迁移用户数的小区用户给小区B，以达到使小区A的小区负荷均衡的目的。
需要说明的是，若服务小区存在多个交叠覆盖区域，则优先将小区用户迁移至负荷较低的邻小区。若多个邻小区的负荷等级相同，则迁移至交叠覆盖区域较多即参考信号功率值相差在±3dBm以内的栅格占比高的邻小区。同时，如果需要迁移用户数大于即将迁移的邻小区的承受能力，则可以将除该邻小区之外的另一个邻小区作为次邻区接收迁移用户。
第3种优化方案(修改服务小区的切换算法即A3/A5算法)
当服务小区的负荷等级达到三级以上(高负荷)时，根据切换算法统计出服务小区可切换的排名前五名的邻小区，这些邻小区囊括了大部分小区间切换，再对这些邻小区进行负荷等级判断，选取其中非高负荷小区(负荷等级为二级及以下)。通过把非高负荷小区中的A3算法调整为A5算法，达到减少切换出至服务小区的目的，从而均衡服务小区的负荷；当服务小区的负荷等级达到二级以下时，则把非高负荷小区中的A5算法调整为A3。
LTE的小区的切换算法主要运用A3/A4/A5算法。其中，A3/A5算法分处于易触发和不易触发的两端。A3算法为当邻小区质量高于服务小区质量一定偏置量时，触发用户终端上报A3事件，基站收到A3事件后进行切换判决。A5算法为当服务小区质量低于一个绝对门限，且邻小区质量高于一个绝对门限时，触发上报A5事件进行切换判决。因此，通过动态调整A3/A5算法，可对小区容量进行均衡，从而平衡服务小区的小区负荷。
第4种优化方案(修改服务小区的功率值)：
当服务小区的负荷等级达到最高级别五级时，需要进行降功率操作，步长为3dBm。即将服务小区的原有功率值修改为【原有功率值-3dBm】；当服务小区的负荷等级为四级以下时，则可以回调功率，即将功率值修改为调整前的原有功率值。
虽然，原有功率值是平衡服务小区的小区负荷的最有效的手段之一，但是，其对服务小区的覆盖有较大的影响，当调整不当时，容易影响用户体验，所以只有在较极端负荷的情况下，才能通过修改服务小区的功率值调节服务小区的小区负荷。
第5种优化方案(修改服务小区的接通率修正因子参数)：
当服务小区的负荷等级在四级以上时，若接通率<90％，则将信令接入概率因子和呼叫接入概率因子参数调到14，即0.9。若接通率<80％，则将信令接入概率因子和呼叫接入概率因子参数调到12，即0.8。若接通率<70％，则将信令接入概率因子和呼叫接入概率因子参数调到10，即0.7；当服务小区的负荷等级在三级以下时，则信令接入概率因子和呼叫接入概率因子参数调为16，即100％允许接入。
需要说明的是，当服务小区的负荷等级达到四级以上时，通过调整信令接入概率因子、呼叫接入概率因子达到均衡服务小区的容量目的，从而调节服务小区的小区负荷，由于服务小区接通率的高低直接反映服务小区的用户接入质量，当接通率低时，可以通过减少接入来改善网络质量。
第6种优化方案(将用户重定向至与服务小区交叠覆盖的小区)
当服务小区的负荷等级达到四级以上时，可以识别2G/3G/4G系统间的交叠覆盖区域，然后通过系统间的用户迁移达到均衡服务小区的容量的目的。具体方法为，打开4-2G重定向开关，并调整4G和2G系统优先级，即接纳失败重定向开关打开后，超过小区的演进的无线接入承载(Evolved Radio Access Bearer，E-RAB))接纳用户配置值以外的用户重定向到交叠覆盖的小区；同时，还可以判断2G-3G、2G-4G强制重定向开关是否为“关闭”状态，如果不是，将其调为“关闭”状态，从而减少往LTE重选的用户；当服务小区的负荷等级为三级以下时，则关闭接纳失败重定向开关，打开2G-3G、2G-4G强制重定向开关。
当在步骤S142中，随机选取了多个优化方案中的一个或多个作为服务小区在当前时刻的负荷均衡方案后，可以将上述的优化方案的顺序作为各个方案的编号，以确定关于负荷均衡方案的策略标签，并根据获得的服务小区在不同时间段下对应的时间段标签、覆盖场景标签、负荷等级标签和策略标签，得到小区优化策略表，如表10所示。
表10小区优化策略表
| 小区 | 时间段标签 | 覆盖场景标签 | 负荷等级标签 | 策略标签 |
| 小区A | 2 | 0,1,2 | 2 | 1,2,3 |
| 小区B | 2 | 1 | 2 | 1,2,3,4 |
| 小区C | 3 | 2 | 3 | 3 |
图5示出了图1中步骤S140的另一个示例的具体方法的流程示意图。如图5所示，步骤S140、根据小区用户数和/或负荷等级，确定一个或多个优化方案作为服务小区当在前时刻的负荷均衡方案的具体方法还可以包括：
S143、根据当前时刻和负荷等级，确定服务小区的当前场景；
S144、获取在当前周期内与当前场景对应的均衡场景对应的历史均衡方案；
S145、根据负荷均衡方案和历史均衡方案对应的均衡效果，确定负荷均衡方案和历史均衡方案的优先级；
S146、根据优先级，确定下一周期内与当前场景对应的均衡场景的推荐均衡方案。
需要说明的是，在本发明实施例中，其中，推荐均衡方案的数量可以是一个也可以是多个，但是，下一周期最多选择优先级最高的4种均衡方案作为推荐均衡方案。
具体地，在每次实施负荷均衡方案后，可以对其均衡效果进行评估，并获得评估结果，然后将评估结果添加至小区优化策略表中的对应时间段内。当每个周期结束时，根据当前时刻的负荷均衡方案以及其他时期与当前时刻相同的时间段所实施的历史均衡方案的评估结果进行排序，并最终获得负荷均衡方案和历史均衡方案的优先级，根据这个优先级选取一种或几种均衡方案作为推荐均衡方案。
下面，对本发明实施例中对负荷均衡方案的均衡效果进行评估的具体方法进行详细说明。
当小区A使用可某种或同时使用了某几种优化方案构成的负荷均衡方案后，小区A负荷值为c，小区A的邻小区的负荷值为c1、c2、c3…cn，可以根据以下公式计算出小区负荷方差：
小区负荷平均数M＝(c+c1+c2+c3+..+cn)/1+n(其中，n表示这组小区A的邻小区的个数)
因此，小区负荷方差S＝[(M-c)2+(M-c1)2+(M-c2)2+(M-c3)2+…+(M-cn)2]/(1+n)
因此，可以将负荷均衡方案实施后的服务小区的小区负荷及邻小区的小区负荷的小区负荷方差作为评估结果。小区负荷方差值越小，则负荷均衡方案的实施效果越好；反之，负小区负荷方差值越大，则负荷均衡方案的实施效果越差。
假设小区A同时使用了第1、2、3种优化方案作为负荷均衡方案，优化后的小区A的小区负荷为80％，其3个邻小区的小区负荷分别为80％、80％、80％，则根据上述公式可以计算出小区负荷方差值为0，则小区A执行的该负荷均衡方案的优化效果非常好。
在本发明实施例中，可以根据获得的服务小区在不同时间段下对应的时间段标签、覆盖场景标签、负荷等级标签和策略标签，更新小区优化策略表，如表11所示。
表11更新后的小区优化策略表
| 小区 | 时间段标签 | 覆盖场景标签 | 负荷等级标签 | 策略标签 | 评估结果 |
| 小区A | 2 | 0,1,2 | 2 | 1,2,3 | 0 |
| 小区B | 2 | 1 | 2 | 1,2,3,4 | 1.1 |
| 小区C | 3 | 2 | 3 | 3 | 0.2 |
需要说明的是，本发明实施例中，将同一个小区的不同时段的不同负荷等级和负荷均衡方案分别分开记录，在其他实施例中，当同一个小区的不同时段的负荷等级和负荷均衡方案以及评估结果相同时，也可以合并记录。当计算出一个周期内的全部均衡方案的评估结果后，可以筛选出相同小区的时间标签及负荷等级标签相同，但策略标签不同的记录，然后按照评估结果从小到大排列，对各个小区的均衡方案优先级进行排序，其中，数值越小表示优先级越高。
当选择出推荐均衡方案后，既可以根据几种推荐均衡方案对应的策略标签及其对应的评估结果和优先级，更新该服务小区的小区标签分类表。
例如，在小区A在时间标签为2的时段且负荷等级为二级的情况下，根据评估结果从小到大进行优先级从高到低的排序结果，选取了小区A在不同日期的3个相同时间标签下执行的不同的负荷均衡方案作为推荐均衡方案，可以将该小区A的小区标签分类表更新为如表12所示。
表12小区A的小区标签分类表
| 执行序号 | 小区 | 时间段标签 | 覆盖场景标签 | 负荷等级标签 | 策略标签 | 评估结果 | 优先级 |
| 1 | 小区A | 2 | 0,1,2 | 2 | 1,2,3 | 0 | 1 |
| 2 | 小区A | 2 | 0,1,2 | 2 | 2,3,4 | 2 | 2 |
| 3 | 小区A | 2 | 0,1,2 | 2 | 3,6 | 6 | 3 |
根据表12，当下一周期中小区A需要进行负荷均衡优化时，只需结合小区标签分类表进行各项负荷均衡优化策略的判断和使用即可。
需要说明的是，每个周期执行选择的推荐均衡方案后，依然可以依据相同原则进行优先级的排序更新。
如上所述，在本发明的一个实施例中，可以在执行每步之后，根据执行结果更新小区标签分类表。
在本发明其他实施例中，也可以在每个时刻的小区负荷、负荷等级、负荷均衡方案全部处理结束后，再一次性地根据当前时刻、服务小区在当前时刻的负荷等级和服务小区在当前时刻的负荷均衡方案对应的标签，生成服务小区对应的小区标签表，然后在每个周期结束时，根据几种推荐均衡方案对应的策略标签及其对应的评估结果和优先级，更新该服务小区的小区标签分类表。
综上所述，本发明实施例可以根据小区负荷对服务小区进行小区标签分类，并且可以根据小区负荷和/或小区用户数对服务小区进行负荷均衡优化，然后基于评估结果及网络变化对小区标签分类表进行动态更新，实现动态负载均衡。因此，本发明实施例相比目前唯一静态配置值更加科学细致，能更好的适应动态的网络模型，同时包括但不局限于迁移用户的方法，通过对一系列负荷均衡方法，能更好实现LTE网络的负荷均衡，应对大话务流量的冲击。
图6示出了本发明一个实施例提供的小区负荷均衡装置的结构示意图。如图6所示，该小区负荷均衡装置，包括：
第一处理单元210，被配置为根据服务小区的当前测量数据、小区历史数据和预测参照表，确定服务小区在当前时刻的小区用户数；
第二处理单元220，被配置为根据小区用户数，确定服务小区在当前时刻的小区负荷；
第三处理单元230，被配置为根据小区负荷，确定服务小区在当前时刻的负荷等级；
第四处理单元240，被配置为根据小区用户数和/或负荷等级，确定一个或多个优化方案作为服务小区在当前时刻的负荷均衡方案；
第五处理单元，被配置为根据当前时刻和负荷等级，确定服务小区的当前场景；
第六处理单元，被配置为获取在当前周期内与当前场景对应的均衡场景对应的历史均衡方案；
第七处理单元，被配置为根据负荷均衡方案和历史均衡方案对应的均衡效果，确定负荷均衡方案和历史均衡方案的优先级；
第八处理单元，被配置为根据优先级，确定下一周期内与当前场景对应的均衡场景的推荐均衡方案。
在本发明实施例中，能够根据服务小区在当前时刻的小区用户数，确定服务小区在当前时刻的小区负荷，从而确定服务小区在当前时刻的负荷等级，以根据小区用户数和/或负荷等级，确定一个或多个优化方案作为服务小区在当前时刻的负荷均衡方案，因此，本发明实施例能够根据网络变化对负荷进行自适应判断，提供多样化的优化方案，并且动态更新负荷均衡方案，提高负荷均衡效果，提高抗突发大流量冲击的能力。同时，本发明实施例还能实现小区标签分类动态更新算法，根据服务小区的不同标签进行各种负荷均衡方案的执行，实现各类小区的最佳负荷均衡方案，很好的应对突发大流量话务冲击。
图7示出了本发明实施例提供的小区负荷均衡设备的硬件结构示意图。
在小区负荷均衡设备可以包括处理器301以及存储有计算机程序指令的存储器302。
具体地，上述处理器301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302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302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302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302可在综合网关容灾设备的内部或外部。在特定实施例中，存储器302是非易失性固态存储器。在特定实施例中，存储器302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X01通过读取并执行存储器302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小区负荷均衡方法。
在一个示例中，小区负荷均衡设备还可包括通信接口303和总线310。其中，如图7所示，处理器301、存储器302、通信接口303通过总线310连接并完成相互间的通信。
通信接口303，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310包括硬件、软件或两者，将在线数据流量计费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310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。
该小区负荷均衡设备实现结合上述附图描述的小区负荷均衡方法和装置。
另外，结合上述实施例中的小区负荷均衡方法，本发明实施例可提供一种计算机存储介质来实现。该计算机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小区负荷均衡方法。
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 (7)
1.一种小区负荷均衡方法，包括：
根据服务小区的当前测量数据、小区历史数据和预测参照表，确定所述服务小区在当前时刻的小区用户数；
根据所述小区用户数，确定所述服务小区在所述当前时刻的小区负荷；
根据所述小区负荷，确定所述服务小区在所述当前时刻的负荷等级；
根据所述小区用户数和/或所述负荷等级，确定一个或多个优化方案作为所述服务小区在所述当前时刻的负荷均衡方案；
根据所述当前时刻和所述负荷等级，确定所述服务小区的当前场景；
获取在当前周期内与所述当前场景对应的均衡场景对应的历史均衡方案；
根据所述负荷均衡方案和所述历史均衡方案对应的均衡效果，确定所述负荷均衡方案和所述历史均衡方案的优先级；
根据所述优先级，确定下一周期内与所述当前场景对应的均衡场景的推荐均衡方案；
其中，所述预测参照表是将连接用户数、接纳失败数和历史用户数划分为不同的区间，并对不同的区间分赋以预测目标值，利用所述不同的区间和对应的预测目标值建立的表格；
其中，根据服务小区的当前测量数据、小区历史数据和预测参照表，确定所述服务小区在当前时刻的小区用户数包括：
根据所述当前测量数据，确定所述服务小区在所述当前时刻的连接用户数和接纳失败数；
根据所述小区历史数据，确定在当前周期内与所述当前时刻对应的历史用户数；
根据所述当前时刻的连接用户数、所述当前时刻的接纳失败数、所述当前时刻对应的历史用户数以及在所述预测参照表中查询的预测目标值，确定所述服务小区在所述当前时刻的所述小区用户数；
其中，所述优化方案包括以下方案中的任意一种或多种：
修改所述服务小区的小区参数及负荷门限、修改所述服务小区的迁移用户数、修改所述服务小区的切换算法、修改所述服务小区的功率值、修改所述服务小区的接通率修正因子参数和将用户重定向至与所述服务小区交叠覆盖的小区。
2.根据权利要求1所述的小区负荷均衡方法，其中，根据所述小区用户数，确定所述服务小区在所述当前时刻的小区负荷包括：
确定所述服务小区的小区容量；
根据所述小区用户数和所述小区容量，确定所述服务小区在所述当前时刻的所述小区负荷。
3.根据权利要求1所述的小区负荷均衡方法，其中，根据所述小区用户数和/或所述负荷等级，确定一个或多个优化方案作为所述服务小区在所述当前时刻的负荷均衡方案包括：
根据所述小区用户数和/或所述负荷等级，确定与所述服务小区匹配的多个优化方案；
随机选取所述多个优化方案中的一个或多个作为所述服务小区在所述当前时刻的所述负荷均衡方案。
4.根据权利要求1所述的小区负荷均衡方法，其中，所述优化方案包括修改所述服务小区的小区参数及负荷门限、修改所述服务小区的迁移用户数、修改所述服务小区的切换算法、修改所述服务小区的功率值、修改所述服务小区的接通率修正因子参数和将用户重定向至与所述服务小区交叠覆盖的小区。
5.一种小区负荷均衡装置，其特征在于，包括：
第一处理单元，被配置为根据服务小区的当前测量数据、小区历史数据和预测参照表，确定所述服务小区在当前时刻的小区用户数；
第二处理单元，被配置为根据所述小区用户数，确定所述服务小区在所述当前时刻的小区负荷；
第三处理单元，被配置为根据所述小区负荷，确定所述服务小区在所述当前时刻的负荷等级；
第四处理单元，被配置为根据所述小区用户数和/或所述负荷等级，确定一个或多个优化方案作为所述服务小区在所述当前时刻的负荷均衡方案；
第五处理单元，被配置为根据所述当前时刻和所述负荷等级，确定所述服务小区的当前场景；
第六处理单元，被配置为获取在当前周期内与所述当前场景对应的均衡场景对应的历史均衡方案；
第七处理单元，被配置为根据所述负荷均衡方案和所述历史均衡方案对应的均衡效果，确定所述负荷均衡方案和所述历史均衡方案的优先级；
第八处理单元，被配置为根据所述优先级，确定下一周期内与所述当前场景对应的均衡场景的推荐均衡方案；
其中，所述预测参照表是将连接用户数、接纳失败数和历史用户数划分为不同的区间，并对不同的区间分赋以预测目标值，利用所述不同的区间和对应的预测目标值建立的表格；
其中，所述第一处理单元具体用于：
根据所述当前测量数据，确定所述服务小区在所述当前时刻的连接用户数和接纳失败数；
根据所述小区历史数据，确定在当前周期内与所述当前时刻对应的历史用户数；
根据所述当前时刻的连接用户数、所述当前时刻的接纳失败数、所述当前时刻对应的历史用户数以及在所述预测参照表中查询的预测目标值，确定所述服务小区在所述当前时刻的所述小区用户数；
其中，所述优化方案包括以下方案中的任意一种或多种：
修改所述服务小区的小区参数及负荷门限、修改所述服务小区的迁移用户数、修改所述服务小区的切换算法、修改所述服务小区的功率值、修改所述服务小区的接通率修正因子参数和将用户重定向至与所述服务小区交叠覆盖的小区。
6.一种小区负荷均衡设备，其特征在于，所述设备包括：处理器以及存储有计算机程序指令的存储器；
所述处理器执行所述计算机程序指令时实现如权利要求1-4任意一项所述的小区负荷均衡方法。
7.一种计算机存储介质，其特征在于，所述计算机存储介质上存储有计算机程序指令，所述计算机程序指令被处理器执行时实现如权利要求1-4任意一项所述的小区负荷均衡方法。
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
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| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
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| GR01 | Patent grant | ||
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