CN111432396B - 保障NB-IoT可靠性的eSIM卡网络的配置方法、系统及存储介质 - Google Patents

Abstract

本发明实施方式提供一种保障NB‑IoT可靠性的eSIM卡网络的配置方法、系统及存储介质，属于通信技术领域。所述配置方法包括：获取每个用户端的可靠性要求；采用朴素贝叶斯分类模型根据所述可靠性要求对所述用户端进行分类；根据分类的结果配置每个所述用户端的网络链路。本发明提供的保障NB‑IoT可靠性的eSIM卡网络的配置方法、系统及存储介质通过朴素贝叶斯分类模型根据每个用户端的可靠性要求进行分类，再针对分类的结果配置每个用户端的网络链路，解决了现有技术中随着接入的客户端数量的增加，eSIM卡网络由于网络链路配置的不合理而导致的网络拥堵的技术问题，提高了eSIM卡网络的配置效率。

Description

保障NB-IoT可靠性的eSIM卡网络的配置方法、系统及存储 介质

技术领域

本发明涉及窄带物联网和嵌入式SIM卡(eSIM)领域，具体地涉及一种保障NB-IoT可靠性的eSIM卡网络的配置方法、系统及存储介质。

背景技术

在蜂窝网络中，物联网终端一般都使用移动通信网进行数据通信，特别是窄带物联网环境更依赖与广覆盖和可靠性。在国内来说，传统的SIM卡受制于几家运营商，用户每张卡只能锁定一家运营商的服务网络，这并不满足窄带物联网对SIM卡的需求，从而使用eSIM卡来进行业务切换变更。然而包装形式是eSIM卡和普通SIM卡之间最显着的区别。普通的SIM卡主要用于手机或平板电脑设备，以支持移动通信中的基本服务和增值服务。使用环境对SIM卡的封装技术，硬件和软件没有特殊要求。普通SIM卡在恶劣环境下的适应性较差，不能满足许多NB-IoT应用的环境特性。NB-IoT终端的工作环境比传统的移动终端更复杂。由于终端数量很大，并且有些终端部署在偏远地区，为了确保通信的稳定性和设备本身的物理安全性，NB-IoT终端通常使用eSIM卡来取代传统的插入式SIM卡，是把eUICC芯片直接焊接到终端(SMD模式)或直接焊接到通信模块(SIP模式)。

一些eSIM卡制造商开发了远程码号管理系统，在全球运营商之间创建更兼容的远程码号系统。目前国际标准也正在制定中，主要标准包括：M2M智能卡(物理和逻辑功能)；eUICC的场景和要求；嵌入式UICC远程配置技术规范；SIM卡远程配置技术规范等。为了适应NB-IoT(窄带互联网)环境，eSIM满足以下特点：首先，eSIM很方便：eSIM不需要在终端设备上设置卡槽，这样可以减少设备空间。其次是低成本：eSIM技术节省了卡槽和SIM卡等设备部件的成本，与传统的插卡和补丁卡相比，成本降低了约50％-90％。它节省了大量NB-IoT终端的开销。第三是灵活配置：由于eSIM可编程功能，eSIM芯片中的用户身份认证信息是可重写的。此外，OTA可以远程进行密钥交换，这消除了MNO网络的传输条件的依赖性。最后，eSIM具有高可靠性：eSIM具有与终端设备相同的环境适应性。它可以在高温，高湿度和强烈振动等不利条件下保持高可靠性。因此，它避免了由于接触不良和卡损坏导致的通信不良等问题。

发明内容

本发明实施方式的目的是提供一种保障NB-IoT可靠性的eSIM卡网络的配置方法、系统及存储介质。该配置方法、系统及存储介质能够提高eSIM卡网络的配置效率。

为了实现上述目的，本发明实施方式提供一种保障NB-IoT可靠性的eSIM卡网络的配置方法，所述配置方法包括：

获取每个用户端的可靠性要求；

采用朴素贝叶斯分类模型根据所述可靠性要求对所述用户端进行分类；

根据分类的结果配置每个所述用户端的网络链路。

可选地，采用朴素贝叶斯分类模型根据所述可靠性要求对所述用户端进行分类包括：

根据所述可靠性要求获取每个所述用户端的属性向量，其中，所述属性向量包括多个属性值，所述属性值满足高斯分布；

设置所述朴素贝叶斯分类模型的类别；

根据公式(1)确定每个所述用户端对每个所述类别的后验概率；

其中，P(C_i|X)为用户端X对类别C_i的后验概率，P(C_i)为选择类别C_i的概率，P(X)为选择用户端X的概率；

将每个所述用户端分类至最大的所述后验概率对应的类别。

可选地，根据分类的结果配置每个所述用户端的网络链路具体包括：

采用间接链路配置小区边缘外的所述用户端的网络链路；

采用直接链路配置小区边缘内的所述用户端的网络链路。

可选地，采用间接链路配置小区边缘外的所述用户端的网络链路具体包括：

采用KM算法选择每个所述用户端的中继节点。

可选地，采用KM算法选择每个所述用户端的中继节点具体包括：

设置二部图G＝(V,E)，其中，V为所述二部图中的节点集，包括用户端X和中继节点Y，E为所述二部图的边集，

根据公式(1)确定每个节点的标签值，

其中，L_1,i(t)为第i个用户端的标签值，L_2,j(t)为第j个中继节点的标签值，t为节点的序号，W_i,j(t)为第i个用户端与第j个中继节点组成的边的权重；

采用匈牙利算法根据所述二部图确定是否能够得到最佳结果；

在无法获得所述最佳结果的情况下，从所述节点集中随机选取一个节点；

以选取的节点为端点获取交错树；

根据公式(2)至公式(4)更新选取的节点的标签值，

if r∈S,then l′(r)＝l(r)-Δ， (2)

if r∈T,then l′(r)＝l(r)+Δ， (3)

其中，r为选取的节点，S为由所述匈牙利算法得到的已匹配过的路径边，T为由所述匈牙利算法得到的未匹配过的路径边，l′(r)为更新后的选择的节点的标签值，l(r)为更新前的选择的节点的标签值，Δ为由公式(5)和公式(6)确定的标签增量，

Δ＝min{slack(y)|y∈T}， (5)

slack(y)＝min{l(x)+l(y)-w(x,y)|x∈S}， (6)

其中，slack(y)的初始值为无穷大，l(x)、l(y)分别为节点x和节点y的标签值；

在能够得到最佳结果的情况下，输出所述最佳结果以完成所述网络链路的配置。

另一方面，本发明还提供一种保障NB-IoT可靠性的eSIM卡网络的配置系统，所述配置系统包括处理器，所述处理器用于执行如上述任一所述的配置方法。

再一方面，本发明还提供一种存储介质，所述存储介质存储有指令，所述指令用于被机器读取以使得所述机器执行如上述任一所述的配置方法。

通过上述技术方案，本发明提供的保障NB-IoT可靠性的eSIM卡网络的配置方法、系统及存储介质通过朴素贝叶斯分类模型根据每个用户端的可靠性要求进行分类，再针对分类的结果配置每个用户端的网络链路，解决了现有技术中随着接入的客户端数量的增加，eSIM卡网络由于网络链路配置的不合理而导致的网络拥堵的技术问题，提高了eSIM卡网络的配置效率。

本发明实施方式的其它特征和优点将在随后的具体实施方式部分予以详细说明。

附图说明

附图是用来提供对本发明实施方式的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与下面的具体实施方式一起用于解释本发明实施方式，但并不构成对本发明实施方式的限制。在附图中：

图1是根据本发明的一个实施方式的保障NB-IoT可靠性的eSIM卡网络的配置方法的流程图；

图2是根据本发明的一个实施方式的朴素贝叶斯分类模型对用户端进行分类的方法的流程图；

图3是根据本发明的一个实施方式的KM算法的流程图；

图4是根据本发明的一个实施方式的马尔科夫链的示例图；

图5是根据本发明的一个实施方式的中断概率和信噪比的曲线对比图；以及

图6是根据本发明的一个是实施方式的中断概率和信噪比的曲线对比图。

具体实施方式

以下结合附图对本发明实施方式的具体实施方式进行详细说明。应当理解的是，此处所描述的具体实施方式仅用于说明和解释本发明实施方式，并不用于限制本发明实施方式。

在本发明实施方式中，在未作相反说明的情况下，使用的方位词如“上、下、顶、底”通常是针对附图所示的方向而言的或者是针对竖直、垂直或重力方向上而言的各部件相互位置关系描述用词。

另外，若本发明实施方式中有涉及“第一”、“第二”等的描述，则该“第一”、“第二”等的描述仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示其相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括至少一个该特征。另外，各个实施方式之间的技术方案可以相互结合，但是必须是以本领域普通技术人员能够实现为基础，当技术方案的结合出现相互矛盾或无法实现时应当认为这种技术方案的结合不存在，也不在本发明要求的保护范围之内。

如图1所示是根据本发明的一个实施方式的保障NB-IoT可靠性的eSIM卡网络的配置方法的流程图。在图1中，该配置方法可以包括：

在步骤S10中，获取每个用户端的可靠性要求。

在步骤S11中，采用朴素贝叶斯分类模型根据该可靠性要求对用户端进行分类。具体地，采用该朴素贝叶斯分类模型进行分类的过程可以是包括例如图2中所示出的步骤。在图2中，该步骤S11可以包括：

在步骤S20中，根据可靠性要求获取每个用户端的属性向量。其中，该属性向量可以包括多个属性值，该属性值可以满足高斯分布。更具体地，该属性向量可以是形如X＝{x₁,x₂,...,x_n}，x₁～x_n中的任一者可以用于表示该多个属性值中的至少一个。

在步骤S21中，设置朴素贝叶斯分类模型的类别。其中，该类别可以是例如C₁,C₂,...C_m。

在步骤S22中，根据公式(1)确定每个用户端对每个类别的后验概率；

其中，P(C_i|X)为用户端X对类别C_i的后验概率，P(C_i)为选择类别C_i的概率，P(X)为选择用户端X的概率。具体地，由于P(X)对所有的类为常数，所以只需要P(C_i|X)P(C_i)最大化即可。在该实施方式中，假定每个类的先验概率未知，那么每个类的概率均相等，即P(C₁)＝P(C₂)＝...＝P(C_m)，并据此对P(X|C_i)执行最大化操作。在给定具有多个属性向量的数据集的情况下，计算P(X|C_i)P(C_i)的工作量非常庞大，例如公式(2)所示，

在该实施方式中，为了进一步降低该配置方法的运算量，可以做类条件独立的朴素假定。同时由于每个属性值之间相互独立，那么可以采用公式(3)来表示，

由于每个属性值满足高斯分布，是连续变化的，并非离散值。在该高斯分布的均值为η，标准差为σ的情况下，该属性值的分布如公式(4)所示，

那么相应地，对应的概率值则可以如公式(5)所示，

其中，

为类c_i的分布的均值，

为类c_i的分布的标准差。

在步骤S23中，将每个用户端分类至最大的后验概率对应的类别。

在步骤S12中，根据分类的结果配置每个用户端的网络链路。在现有技术中，网络链路主要包括直接链路和间接链路(协作链路)两种形式。其中，直接链路表示用户端直接与基站连接，而间接链路则是表示用户端通过中继器与基站连接。在该实施方式中，考虑到小区的用户端的地理位置的因素，可以采用间接链路配置小区边缘外的用户端的网络链路，采用直接链路配置小区边缘内的用户端的网络链路。其中，小区边缘内可以是指以小区的基站为中心、预定距离为半径的圆形区域内，小区边缘外则可以是指该圆形区域外的小区的区域。

在采用间接链路配置小区边缘外的用户端的网络链路时，考虑到中继节点的选择直接决定了网络链路的质量优劣。因此在该实施方式中，可以采用KM(Kuhn-Munkras)算法选择每个用户端的中继节点。具体地，该KM算法可以包括如图3中所示出的步骤。在图3中，该KM算法可以包括：

在步骤S30中，设置二部图G＝(V,E)。其中，V为二部图中的节点集，包括用户端X和中继节点Y，E为二部图的边集，

W_i,j(t)为二部图的边的权重。

在步骤S31中，根据公式(1)确定每个节点的标签值，

其中，L_1,i(t)为第i个用户端的标签值，L_2,j(t)为第j个中继节点的标签值，t为节点的序号，W_i,j(t)为第i个用户端与第j个中继节点组成的边的权重；

在步骤S32中，采用匈牙利算法根据二部图确定是否能够得到最佳结果；

在步骤S33中，在无法获得最佳结果的情况下，从节点集中随机选取一个节点；

在步骤S34中，以选取的节点为端点获取交错树；

在步骤S35中，根据公式(2)至公式(4)更新选取的节点的标签值，

if r∈S,then l′(r)＝l(r)-Δ， (2)

if r∈T,then l′(r)＝l(r)+Δ， (3)

其中，r为选取的节点，S为由匈牙利算法得到的已匹配过的路径边，T为由匈牙利算法得到的未匹配过的路径边，l′(r)为更新后的选择的节点的标签值，l(r)为更新前的选择的节点的标签值，Δ为由公式(5)和公式(6)确定的标签增量，

Δ＝min{slack(y)|y∈T}， (5)

slack(y)＝min{l(x)+l(y)-w(x,y)|x∈S}， (6)

其中，slack(y)的初始值为无穷大，l(x)、l(y)分别为节点x和节点y的标签值；

在步骤S36中，在能够得到最佳结果的情况下，输出最佳结果以完成网络链路的配置。

另一方面，本发明还提供一种保障NB-IoT可靠性的eSIM卡网络的配置系统，该配置系统可以包括处理器，该处理器可以用于执行如上述任一所述的配置方法。

再一方面，本发明还提供一种存储介质，该存储介质可以存储有指令，该指令可以用于被机器读取以使得机器执行如上述任一所述的配置方法。

通过上述技术方案，本发明提供的保障NB-IoT可靠性的eSIM卡网络的配置方法、系统及存储介质通过朴素贝叶斯分类模型根据每个用户端的可靠性要求进行分类，再针对分类的结果配置每个用户端的网络链路，解决了现有技术中随着接入的客户端数量的增加，eSIM卡网络由于网络链路配置的不合理而导致的网络拥堵的技术问题，提高了eSIM卡网络的配置效率。

在该实施方式中，为了进一步验证本发明提供的保证NB-IoT可靠性的eSIM卡网络的配置方法的技术效果，可以采用马尔科夫链分析系统来计算在实施本发明提供的配置方法后系统的中断概率及吞吐量，再进一步根据该中断概率和吞吐量来验证该技术效果。具体地，马尔科夫链的示例图可以如图4所示。在马尔科夫链中，可以使用“0”和“1”来表示仅有的两种马尔科夫状态。其中，“0”表示中继器的缓存为空，“1”表示中继器的缓存为满。每个数据包具有相同的vBT大小。v为传输数据包的速率，B为系统的带宽，T为时间槽。由于所有的状态是互通的，因此，该马尔科夫链也是不可简化的。那么可以得到如下所示的公式(7)至公式(12)，

γ＝P₁P₂P₃+P₄(1-P₁P₂P₃)， (9)

π₀+π₁＝1， (12)

其中，α、β、γ、δ均为状态概率值，P₁表示中继器成功接收到用户端发送的数据包的概率，

表示中继器未成功接收到用户端发送的数据包的概率，P₂表示中继器成功发送数据给基站的概率，

表示中继器未成功发送数据包给基站的概率，P₃表示基站能够成功接收数据包的概率，

表示基站未能够成功接收数据包的概率，π₀和π₁均为平稳分布。相应的，该系统的吞吐量R则可以采用公式(13)来表示，

该系统的中断概率P则可以采用公式(14)来表示，

P＝π₀(1-P₂)+π₁[(1-P₁P₂)(1-P₄)]， (14)

最后采用matlab软件对该系统进行仿真，得到的该配置方法(provision withservice priority and relay)与现有技术中常用的配置方法(normal eSIM provision)的中断概率(average outage probablity of system)与SNR(信噪比，单位为dB)的对应曲线图，如图5所示。从图5中可以看出，随着信噪比的增加，本发明提供的配置方法的中断概率上升稳定，而常用的配置方法则是急速上升。因此本发明提供的配置方法能够有效降低系统的中断概率。

如图6所示不同数量的用户端(NB-IoT终端，terminals)接入系统时，中断概率随着SNR的变化曲线图。在图6中，当用户端的数量等于100且SNR大于6时，中断概率迅速增加。当大量的用户端接入系统时，系统会越来越不稳定。但是，从图6中可以看出，对于相同数量的终端，本发明提供的配置方法(proposed strategy)的中断概率远低于常规的配置方法(normal strategy)。

以上结合附图详细描述了本发明例的可选实施方式，但是，本发明实施方式并不限于上述实施方式中的具体细节，在本发明实施方式的技术构思范围内，可以对本发明实施方式的技术方案进行多种简单变型，这些简单变型均属于本发明实施方式的保护范围。

另外需要说明的是，在上述具体实施方式中所描述的各个具体技术特征，在不矛盾的情况下，可以通过任何合适的方式进行组合。为了避免不必要的重复，本发明实施方式对各种可能的组合方式不再另行说明。

本领域技术人员可以理解实现上述实施方式方法中的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件来完成，该程序存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一个(可以是单片机，芯片等)或处理器(processor)执行本申请各个实施方式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-OnlyMemory)、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。

此外，本发明实施方式的各种不同的实施方式之间也可以进行任意组合，只要其不违背本发明实施方式的思想，其同样应当视为本发明实施方式所公开的内容。

Claims (7)

1.一种保障NB-IoT可靠性的eSIM卡网络的配置方法，其特征在于，所述配置方法包括：

获取每个用户端的可靠性要求；

采用朴素贝叶斯分类模型根据所述可靠性要求对所述用户端进行分类；

根据分类的结果配置每个所述用户端的网络链路；

所述配置方法还包括：

根据公式(1)至公式(7)确定所述配置方法的稳定性，

γ＝P₁P₂P₃+P₄(1-P₁P₂P₃)， (3)

π₀+π₁＝1， (6)

其中，α、β、γ、δ均为状态概率值，P₁表示中继器成功接收到用户端发送的数据包的概率，

表示中继器未成功接收到用户端发送的数据包的概率，P₂表示中继器成功发送数据给基站的概率，

表示中继器未成功发送数据包给基站的概率，P₃表示基站能够成功接收数据包的概率，

表示基站未能够成功接收数据包的概率，π₀和π₁均为平稳分布；

其中，R为吞吐量；

系统的中断概率P则可以采用公式(8)来表示，

P＝π₀(1-P₂)+π₁[(1-P₁P₂)(1-P₄)]， (8)

其中，P为系统的中断概率。

2.根据权利要求1所述的配置方法，其特征在于，采用朴素贝叶斯分类模型根据所述可靠性要求对所述用户端进行分类包括：

根据所述可靠性要求获取每个所述用户端的属性向量，其中，所述属性向量包括多个属性值，所述属性值满足高斯分布；

设置所述朴素贝叶斯分类模型的类别；

根据公式(9)确定每个所述用户端对每个所述类别的后验概率；

其中，P(C_i|X)为用户端X对类别C_i的后验概率，P(C_i)为选择类别C_i的概率，P(X)为选择用户端X的概率；

将每个所述用户端分类至最大的所述后验概率对应的类别。

3.根据权利要求1所述的配置方法，其特征在于，根据分类的结果配置每个所述用户端的网络链路具体包括：

采用间接链路配置小区边缘外的所述用户端的网络链路；

采用直接链路配置小区边缘内的所述用户端的网络链路。

4.根据权利要求3所述的配置方法，其特征在于，采用间接链路配置小区边缘外的所述用户端的网络链路具体包括：

采用KM算法选择每个所述用户端的中继节点。

5.根据权利要求4所述的配置方法，其特征在于，采用KM算法选择每个所述用户端的中继节点具体包括：

设置二部图G＝(V,E)，其中，V为所述二部图中的节点集，包括用户端X和中继节点Y，E为所述二部图的边集，

根据公式(10)确定每个节点的标签值，

其中，L_1,i(t)为第i个用户端的标签值，L_2,j(t)为第j个中继节点的标签值，t为节点的序号，W_i,j(t)为第i个用户端与第j个中继节点组成的边的权重；

采用匈牙利算法根据所述二部图确定是否能够得到最佳结果；

在无法获得所述最佳结果的情况下，从所述节点集中随机选取一个节点；

以选取的节点为端点获取交错树；

根据公式(11)至公式(13)更新选取的节点的标签值，

if r∈S,then l′(r)＝l(r)-Δ， (11)

if r∈T,then l′(r)＝l(r)+Δ， (12)

其中，r为选取的节点，S为由所述匈牙利算法得到的已匹配过的路径边，T为由所述匈牙利算法得到的未匹配过的路径边，l′(r)为更新后的选择的节点的标签值，l(r)为更新前的选择的节点的标签值，Δ为由公式(14)和公式(15)确定的标签增量，

Δ＝min{slack(y)|y∈T}， (14)

slack(y)＝min{l(x)+l(y)-w(x,y)|x∈S}， (15)

其中，slack(y)的初始值为无穷大，l(x)、l(y)分别为节点x和节点y的标签值；

在能够得到最佳结果的情况下，输出所述最佳结果以完成所述网络链路的配置。

6.一种保障NB-IoT可靠性的eSIM卡网络的配置系统，其特征在于，所述配置系统包括处理器，所述处理器用于执行如权利要求1至5任一所述的配置方法。

7.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质存储有指令，所述指令用于被机器读取以使得所述机器执行如权利要求1至5任一所述的配置方法。

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