CN113709815A - 负荷调整方法、服务器及存储介质 - Google Patents
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Abstract
本发明公开一种负荷调整方法、服务器、存储介质，属于通信领域。该方法包括：获取大规模天线阵列Massive MIMO小区的第一性能指标的指标值；根据所述第一性能指标的指标值确定所述Massive MIMO小区的负荷状态；确定与所述负荷状态匹配的负荷调整策略并执行；其中，所述负荷调整策略包括以下之一：将所述Massive MIMO小区的邻小区的第一用户迁入所述Massive MIMO小区、将所述Massive MIMO小区内的第二用户迁出至所述邻小区、将所述邻小区的第一用户迁入所述Massive MIMO小区且将所述Massive MIMO小区内的第二用户迁出至所述邻小区、维持现状。本发明的技术方案，为Massive MIMO小区流量的提升提供可能性。
Description
技术领域
本发明涉及通信领域，尤其涉及一种负荷调整方法、服务器及存储介质。
背景技术
大规模天线阵列Massive MIMO(Massive Multiple-Input-Multiple-Output，亦称为Large Scale MIMO)通过在基站端配置成百上千根天线阵列，在相同的时频资源上同时与多个用户进行通信从而极大地提高频谱效率，是第五代移动通信(5G)中提高系统容量和频谱利用率的关键技术。Massive MIMO小区不需要增加系统带宽、基站或小区，借助于Massive MIMO的波束赋形和多用户空分配对能力，就可以展现出相比普通宏站数倍的流量增益。
然而，部分Massive MIMO小区无法很好的发挥出Massive MIMO的波束赋形和多用户空分配对能力，导致Massive MIMO小区的流量的提升有限。
发明内容
本发明实施例的主要目的在于提出一种负荷调整方法、服务器及存储介质，旨在为Massive MIMO小区流量的提升提供可能性。
为实现上述目的，本发明实施例提供了一种负荷调整方法，包括：获取大规模天线阵列Massive MIMO小区的第一性能指标的指标值；根据所述第一性能指标的指标值确定所述Massive MIMO小区的负荷状态；确定与所述负荷状态匹配的负荷调整策略并执行；其中，所述负荷调整策略包括以下之一：将所述Massive MIMO小区的邻小区的第一用户迁入所述Massive MIMO小区、将所述Massive MIMO小区内的第二用户迁出至所述邻小区、将所述邻小区的第一用户迁入所述Massive MIMO小区且将所述Massive MIMO小区内的第二用户迁出至所述邻小区、维持现状。
为实现上述目的，本发明实施例还提出了一种服务器，包括：至少一个处理器；以及，与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行上述所述的负荷调整方法。
为实现上述目的，本发明实施例还提出了一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述所述的负荷调整方法。
本发明提出的负荷调整方法、服务器及存储介质，先获取大规模天线阵列MassiveMIMO小区的第一性能指标的指标值，再根据第一性能指标的指标值可以准确的确定出Massive MIMO小区的负荷状态，由于负荷状态可以反映出Massive MIMO小区的繁忙程度，而负荷调整策略包括以下之一：将Massive MIMO小区的邻小区的第一用户迁入MassiveMIMO小区、将Massive MIMO小区内的第二用户迁出至邻小区、将邻小区的第一用户迁入Massive MIMO小区且将Massive MIMO小区内的第二用户迁出至邻小区、维持现状，即通过负荷调整策略可以调节Massive MIMO小区的繁忙程度，且确定出的与负荷状态匹配的负荷调整策略，是为与当前的繁忙程度相匹配的，所以通过执行与负荷状态匹配的负荷调整策略有利于将Massive MIMO小区的繁忙程度调整为较佳的状态，从而有利于发挥出MassiveMIMO小区的优势，为Massive MIMO小区流量的提升提供可能性，进而为Massive MIMO小区所在区域的所有小区的总流量的提升提供可能性。
附图说明
图1是根据本发明第一实施例中的负荷调整的方法的流程图；
图2是根据本发明第一实施例中确定第一用户或第二用户的流程图；
图3是根据本发明第二实施例中的负荷调整的方法的流程图；
图4是根据本发明第二实施例中步骤204的具体实现方式的流程图；
图5是根据本发明第三实施例中的负荷调整的方法的流程图；
图6是根据本发明第三实施例中步骤305的具体实现方式的流程图；
图7是根据本发明第四实施例中的服务器的结构示意图。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明的各实施例进行详细的阐述。然而，本领域的普通技术人员可以理解，在本发明各实施例中，为了使读者更好地理解本申请而提出了许多技术细节。但是，即使没有这些技术细节和基于以下各实施例的种种变化和修改，也可以实现本申请所要求保护的技术方案。以下各个实施例的划分是为了描述方便，不应对本发明的具体实现方式构成任何限定，各个实施例在不矛盾的前提下可以相互结合相互引用。
本发明的第一实施例涉及一种负荷调整方法，应用于设备，例如：基站等。具体流程如图1所示，包括：
步骤101，获取大规模天线阵列Massive MIMO小区的第一性能指标的指标值。
具体地说，设备可以自动获取最近一个预设时间内Massive MIMO小区的第一性能指标的指标值，预设时间可以根据实际需要进行设定，例如：预设时间为15分钟。设备中也可以预先设定触发事件，当发生触发事件时，获取Massive MIMO小区的第一性能指标的指标值。第一性能指标可以是一种类型的性能指标，例如：第一性能指标为资源块PRB利用率；第一性能指标也可以是多种类型的性能指标，则分别获取多种类型的性能指标的指标值，例如：第一性能指标为PRB利用率、控制信道单元CCE功率和CCE位置利用率，分别获取PRB利用率的指标值、CCE功率的指标值和CCE位置利用率的指标值。
步骤102，根据第一性能指标的指标值确定Massive MIMO小区的负荷状态。
在一个例子中，Massive MIMO小区的不同的负荷状态可以用较闲态、较忙态、拥塞态进行表示，较闲态和较忙态均为未出现拥塞状况，拥塞态为出现拥塞状况。在一个例子中，Massive MIMO小区的不同的负荷状态也可以用数值进行表示，不同的数值表征不同的负荷状态。可以预先定义数值越高，表征Massive MIMO小区越忙，最大的一个数值表征出现拥塞状况，最小的一个数值表征未出现拥塞状况且较闲，其他的数值表征未出现拥塞状况且较忙，例如：S＝0、1、2、3分别指代不同的负荷状态，S＝0时，为未出现拥塞状况且较闲，S＝1、2时，为未出现拥塞状况且较忙，S＝3时，为出现拥塞状况。
设备可以预先设定根据第一性能指标值的指标值确定Massive MIMO小区的负荷状态的规则。在一个例子中，可以设定第一指标的指标值所在的区间与Massive MIMO小区的负荷状态的对应关系，例如：负荷状态用较闲态、较忙态、拥塞态进行表示，当0％<＝PRB利用率<＝60％时，为较闲态，当60％<PRB利用率<＝80％时，为较忙态，当80％<PRB利用率<＝100％时，为拥塞态；例如：负荷状态用数值进行表示，当0％<＝PRB利用率<＝80％，且0％<＝CCE功率和CCE位置利用率<＝60％时，为S＝0，当80％<PRB利用率<＝100％，且0％<＝CCE功率和CCE位置利用率<＝60％时，为S＝1，当0％<＝PRB利用率<＝80％，且60％<PRB利用率<＝100％时，为S＝2，当80％<PRB利用率<＝100％，且60％<PRB利用率<＝100％时，为S＝3。
在一个例子中，可以设定根据上一个预设时间内的负荷状态以及负荷状态的转换规则确定Massive MIMO小区的负荷状态，例如：负荷状态用较闲态、较忙态、拥塞态进行表示，负荷转换规则为：上一个预设时间内的负荷状态为较闲态，PRB利用率>80％时，负荷状态转换成较忙态；上一个预设时间内的负荷状态为较忙态，PRB利用率>95％，且CCE功率或CCE位置利用率>70％时，负荷状态转换成拥塞态，PRB利用率<70％时，负荷状态转换成较闲态；上一个预设时间内的负荷状态为拥塞态时，PRB利用率<90％，或CCE功率和CCE位置利用率<60％时，负荷状态转换成较忙态。
步骤103，确定与负荷状态匹配的负荷调整策略并执行；其中，负荷调整策略包括以下之一：将Massive MIMO小区的邻小区的第一用户迁入Massive MIMO小区、将MassiveMIMO小区内的第二用户迁出至邻小区、将邻小区的第一用户迁入Massive MIMO小区且将Massive MIMO小区内的第二用户迁出至邻小区、维持现状。
具体地说，第一用户和第二用户为不同的用户，当负荷调整策略为将邻小区的第一用户迁入Massive MIMO小区且将Massive MIMO小区内的第二用户迁出至邻小区时，可以先将邻小区的第一用户迁入Massive MIMO小区，再将Massive MIMO小区内的第二用户迁出至邻小区；也可以先将Massive MIMO小区内的第二用户迁出至邻小区，再将邻小区的第一用户迁入Massive MIMO小区；也可以同时将邻小区的第一用户迁入Massive MIMO小区，及将Massive MIMO小区内的第二用户迁出至邻小区。本实施例不做具体限定。
在一个例子中，第一用户或第二用户是指任意的用户。在一个例子中，将邻小区的第一用户迁入Massive MIMO小区中，将邻小区记作本小区且将Massive MIMO小区记作目标小区；将Massive MIMO小区内的第二用户迁出至邻小区中，将Massive MIMO小区记作本小区且将邻小区记作目标小区。第一用户或第二用户通过以下方式确定，确定第一用户或第二用户的流程图如图2所示：
步骤1001，从本小区中选取N个用户；其中，N≥1且N预先设定。
具体地说，N的具体数值可以根据实际情况进行预先设定，本实施例不做具体限定，若本小区中的用户数量小于N个，则选取所有的用户。例如：预先设定N为5，若本小区中的用户为10个，则选取任意的5个用户，若本小区中的用户为4个，则选取4个用户。
在一个例子中，将邻小区的第一用户迁入Massive MIMO小区中，从本小区中选取N个用户，包括：从本小区中选取下行数据量大于预设数据量的N个用户；将Massive MIMO小区内的第二用户迁出至邻小区中，从本小区中选取N个用户，包括：从本小区的空分调度次数大于预设次数且空分调度比例大于预设阈值的用户中选取频谱效率SE值最小的N个用户。
具体地说，下行数据量大于预设数据量的用户称为大BSR用户，若大BSR用户的数量小于N个，则选取所有的大BSR用户。例如：统计1s内，下行数据量大于1kbits的用户，为大BSR用户，若预先设定N为5个，若本小区中的大BSR用户为10个，则选取任意的5个大BSR用户，若本小区中的大BSR用户为4个，则选取4个大BSR用户。从本小区的空分调度次数大于预设次数且空分调度比例大于预设阈值的用户中选取频谱效率SE值最小的N个用户，若满足条件的用户的数量小于N个，则选取所有的用户。，预设此时和预设阈值可以根据实际需要进行设定，本实施例不做具体限定，空分调度比例等于该用户进行空分调度次数除以该用户进行总调度的次数，例如：预先设定N为5个，预设次数为5次，预设阈值为20％，若本小区的用户为10个，则先选取空分调度次数大于5次且空分调度比例大于20％的用户，再从空分调度次数大于5次且空分调度比例大于20％的用户中选取SE值最小的5个用户，若满足条件的用户为4个，则选取4个用户。通过这样的方法，对于将邻小区的第一用户迁入MassiveMIMO小区，在选取的过程中设定有条件，即选取的N个用户为下行数据量大于预设数据量的用户，进一步提高了迁入Massive MIMO小区的第一用户的用户质量，从而进一步提高了邻小区流量的提升的可能性，对于将Massive MIMO小区第二用户迁出至邻小区，在选取的过程中设定有条件，即选取的N个用户为从空分调度次数大于预设次数且空分调度比例大于预设阈值的用户中选取的SE值最小的N个用户，进一步提高了迁出至邻小区的第二用户的用户质量，从而进一步提高了邻小区流量的提升的可能性，进一步提高了Massive MIMO小区所在区域的所有小区的总流量的提升的可能性。
步骤1002，对选取的用户在目标小区的第二性能指标进行测量，得到第二性能指标的指标值。
具体地说，设备对选取的用户在目标小区的第二性能指标进行测量，得到用户在目标小区的第二性能指标的指标值。第二性能指标预先进行设定，可以是一种类型的性能指标，也可以是多种类型的性能指标。在一个例子中，第二性能指标是参考信号接收功率RSRP，本实施例及以下各实施例中以第二性能指标为RSRP进行说明，然不以此为限。
步骤1003，若第二性能指标的指标值大于目标小区的预设指标值，将选取的用户作为第一用户或第二用户。
具体地说，目标小区的预设指标值可以根据实际情况进行设定，本实施例不做具体限定。例如：目标小区的预设指标值RSRP为-90dBm，对选取的用户a、b、c、d、e在目标小区的RSRP值进行测量，得到RSRP值分别为-88dBm、-85dBm、-95dBm、-100dBm、-80dBm，则a、b、e为第一用户或第二用户，将本小区的a、b、e迁入目标小区。
在一个例子中，对选取的用户在目标小区和本小区的第二性能指标分别进行测量，得到用户在目标小区的第二性能指标的指标值和用户在本小区的第二性能指标的指标值，若用户在目标小区的第二性能指标的指标值大于目标小区的预设指标值，且用户在目标小区的第二性能指标的指标值与用户在本小区的第二性能指标的指标值的差值不小于预设阈值时，将选取的用户作为第一用户或第二用户。例如：目标小区的预设指标值RSRP为-90dBm，预设阈值为-5dBm，对选取的用户a、b、c、d、e在目标小区的RSRP进行测量和在本小区的RSRP分别进行测量，得到用户在目标小区的RSRP和用户在本小区的RSRP分别为-88dBm和-85dBm、-85dBm和-100dBm、-95dBm和-88dBm、-100dBm和-90dBm、-80dBm和-83dBm，则a、e为第一用户或第二用户，将本小区的a、e迁入目标小区。
通过这样的方法，提高了迁入Massive MIMO小区的第一用户的用户质量，从而提高了Massive MIMO小区流量的提升的可能性，或提高了迁出至邻小区的第二用户的用户质量，提高了邻小区流量的提升的可能性，从而提高了Massive MIMO小区所在区域的所有小区的总流量的提升的可能性。
在一个例子中，在确定与负荷状态匹配的负荷调整策略并执行之后，还包括：获取第三性能指标的指标值；根据负荷状态和第三性能指标的指标值，更新目标小区的预设指标值。
具体地说，设备获取执行负荷调整策略前的一个预设时间内和执行负荷调整策略后的一个预设时间内的第三性能指标的指标值，第三性能指标可以是一种类型的性能指标，也可以是多种类型的性能指标。更新目标小区的预设指标值，是指对于任意一种负荷调整策略，在执行完负荷调整策略之后，根据负荷状态和第三性能指标的指标值，按照预设的规则获取调整的幅度，将目标小区的预设指标值保持不变、或上调预设指标值、或下调预设指标值。例如：执行负荷调整策略前和执行负荷调整策略后的负荷状态为调整前的状态和调整后的状态，第三性能指标包括：Massive MIMO小区的流量，执行负荷调整策略前的一个预设时间内和执行负荷调整策略后的一个预设时间内的Massive MIMO小区的流量分别记作调整前的MM流量和调整后的MM流量；Massive MIMO小区所在区域的总流量，执行负荷调整策略前的一个预设时间内和执行负荷调整策略后的一个预设时间内的区域的总流量分别记作记作区调整前的域流量和调整后的区域流量；无线资源控制RRC连接用户数，执行负荷调整策略前的一个预设时间内和执行负荷调整策略后的一个预设时间内的RRC连接用户数分别记作调整前的RRC和调整后的RRC。若负荷调整策略为将邻小区的第一用户迁入Massive MIMO小区，若调整前的状态等于调整后的状态，且调整后的RRC-调整前的RRC<＝5，且调整前的MM流量<＝调整后的MM流量，且调整前的区域流量<＝调整后的区域流量，且Massive MIMO小区的预设指标值RSRP大于-105dBm，则将Massive MIMO小区的预设指标值RSRP下降5dB；若调整前的状态等于调整后的状态，且调整后的RRC-调整前的RRC>＝20，且Massive MIMO小区的预设指标值RSRP小于-90dBm，则将Massive MIMO小区的预设指标值RSRP上升5dB；若调整前的状态等于调整后的状态，且调整后的RRC-调整前的RRC>5，且调整前的MM流量>调整后的MM流量或调整前的区域流量>调整后的区域流量，且Massive MIMO小区的预设指标值RSRP小于-90dBm，则将Massive MIMO小区的预设指标值RSRP上升5dB；若调整前的状态不等于调整后的状态，且邻小区的预设指标值RSRP不等于-90dBm，则将邻小区的预设指标值RSRP调整至-90dBm。通过对目标小区的预设指标值进行更新，使目标小区的预设指标值更加的合理，后续根据更新后的目标小区的预设指标值确定选取的用户作为第一用户或第二用户，使确定的第一用户或第二用户更加的合理。
本实施例中，确定与负荷状态匹配的负荷调整策略并执行，包括：根据预设的负荷状态与负荷调整策略的对应关系，将负荷状态对应的负荷调整策略作为与负荷状态匹配的负荷调整策略并执行。具体地说，设备中预先设定负荷状态与负荷调整策略的对应关系，负荷状态的类型的个数与负荷调整策略的个数一样，当确定出Massive MIMO小区的负荷状态时，查找对应关系，将负荷状态对应的负荷调整策略作为与负荷状态匹配的负荷调整策略，并执行负荷调整策略。通过预先设定负荷状态和负荷调整策略的对应关系，在确定出负荷状态后，可以较快的确定出与负荷状态匹配的负荷调整策略并执行，简单易行。
在一个例子中，若负荷状态为Massive MIMO小区未出现拥塞状况时，对应的负荷调整策略为将邻小区的第一用户迁入Massive MIMO小区；若负荷状态为Massive MIMO小区出现拥塞状况时，对应的负荷调整策略为将Massive MIMO小区内的第二用户迁出至邻小区。例如：预先设定负荷状态为未出现拥塞状况且较闲、未出现拥塞状况且较忙、出现拥塞状况，在未出现拥塞状况且较闲、未出现拥塞状况且较忙时，对应的负荷调整策略均为将邻小区的第一用户迁入Massive MIMO小区，在出现拥塞状况时，对应的负荷调整策略为将Massive MIMO小区内的第二用户迁出至邻小区，负荷状态和负荷调整策略的对应关系如下表所示：
| 负荷状态 | 负荷调整策略 |
| 未出现拥塞状况且较闲 | 将邻小区的第一用户迁入Massive MIMO小区 |
| 未出现拥塞状况且较忙 | 将邻小区的第一用户迁入Massive MIMO小区 |
| 出现拥塞状况 | 将Massive MIMO小区内的第二用户迁出至邻小区 |
在Massive MIMO小区未出现拥塞状态时，说明此时Massive MIMO小区还可以接入更多的用户，则将邻小区的用户迁入Massive MIMO小区，为Massive MIMO小区流量的提升提供可能性，在Massive MIMO小区出现拥塞状态时，说明此时Massive MIMO小区无法满足用户的需求，将Massive MIMO小区内的第二用户迁出至邻小区，为邻小区流量的提升提供了可能性，从而为Massive MIMO小区所在区域的所有小区的总流量的提升提供可能性。
在一个例子中，从本小区中选取下行数据量大于预设数据量的N个用户，包括：若负荷状态为Massive MIMO小区未出现拥塞状况且较忙时，从本小区中选取下行数据量大于预设数据量的N个用户。
具体地说，若负荷状态为Massive MIMO小区未出现拥塞状况且较闲时，从本小区中选取的N个用户不做限制，可以为任意的N个用户，也可以为选取下行数据量大于预设数据量的N个用户，若负荷状态为Massive MIMO小区未出现拥塞状况且较忙时，从本小区中选取下行数据量大于预设数据量的N个用户，若负荷状态为Massive MIMO小区出现拥塞状况时，从本小区的空分调度次数大于预设次数且空分调度比例大于预设阈值的用户中选取频谱效率SE值最小的N个用户。通过这样的方法，使得在Massive MIMO小区未出现拥塞状况且较忙时，选取的用户为下行数据量大于预设数据量的N个用户，提高了迁入Massive MIMO小区的第一用户的用户质量，从而提高了Massive MIMO小区流量的提升的可能性。
本实施例中，先获取大规模天线阵列Massive MIMO小区的第一性能指标的指标值，再根据第一性能指标的指标值可以准确的确定出Massive MIMO小区的负荷状态，由于负荷状态可以反映出Massive MIMO小区的繁忙程度，而负荷调整策略包括以下之一：将Massive MIMO小区的邻小区的第一用户迁入Massive MIMO小区、将Massive MIMO小区内的第二用户迁出至邻小区、将邻小区的第一用户迁入Massive MIMO小区且将Massive MIMO小区内的第二用户迁出至邻小区、维持现状，即通过负荷调整策略可以调节Massive MIMO小区的繁忙程度，且确定出的与负荷状态匹配的负荷调整策略，是为与当前的繁忙程度相匹配的，所以通过执行与负荷状态匹配的负荷调整策略有利于将Massive MIMO小区的繁忙程度调整为较佳的状态，从而有利于发挥出Massive MIMO小区的优势，为Massive MIMO小区流量的提升提供可能性，进而为Massive MIMO小区所在区域的所有小区的总流量的提升提供可能性；而且，通过预先设定负荷状态和负荷调整策略的对应关系，在确定出负荷状态后，可以较快的确定出与负荷状态匹配的负荷调整策略并执行，简单易行。
本发明的第二实施例涉及一种负荷调整方法，第二实施例与第一实施例大致相同，主要区别之处在于：预先设定的是负荷状态下，各候选的负荷调整策略的优劣度，确定与负荷状态匹配的负荷调整策略并执行时是根据优劣度进行确定的，具体流程图如图3所示，包括：
步骤201，获取大规模天线阵列Massive MIMO小区的第一性能指标的指标值。
步骤202，根据第一性能指标的指标值确定Massive MIMO小区的负荷状态。
步骤201-202与步骤101-102类似，在此不再赘述。
步骤203，查找在负荷状态下，各候选的负荷调整策略的优劣度；其中，优劣度是指负荷状态下执行负荷调整策略的优劣程度。
具体地说，负荷调整策略与第一实施例中的类似，在此不再赘述。优劣度可以用数值进行表示，也可以用好、不好等各种等级进行表示，本实施例以下各实施例中以数值表示优劣度，数值越大表示越优，然不以此为限。在设备初始运行时，不同的负荷状态下，各候选的负荷调整策略的优劣度的初始值可以均为0，也可以根据实际经验赋予不同的数值；所以，在不同的负荷状态下对应的各候选的负荷调整策略的优劣度也可能不同，需要查找负荷状态下，各候选的负荷调整策略的优劣度。例如：S＝0、1、2、3分别指代不同的负荷状态，a＝0、1、2、3分别指代不同的负荷调整策略，即分别指代将Massive MIMO小区的邻小区的第一用户迁入所述Massive MIMO小区、将Massive MIMO小区内的第二用户迁出至邻小区、将邻小区的第一用户迁入Massive MIMO小区且将Massive MIMO小区内的第二用户迁出至邻小区、维持现状。在不同的负荷状态下，各候选的负荷调整策略的优劣度如下表所示：
| a＝0 | a＝1 | a＝2 | a＝3 | |
| s＝0 | 1 | 2 | 5 | 3 |
| s＝1 | 4 | 0 | 3 | 6 |
| s＝2 | 3 | 2 | 5 | 1 |
| s＝3 | 2 | 4 | 3 | 1 |
步骤204，根据查找到的各候选的负荷调整策略的优劣度，选取一个候选的负荷调整策略，作为与负荷状态匹配的负荷调整策略并执行。
在一个例子中，根据查找到的各候选的负荷调整策略的优劣度，选取一个候选的负荷调整策略，包括：直接从查找到的各候选的负荷调整策略的优劣度中选取优劣度最高的负荷调整策略，或者，从查找到的各候选的负荷调整策略优劣度中选取优劣度最高的两个负荷调整策略的任意一个负荷调整策略，等等。如上述例子所述，负荷状态为s＝2时，各候选的负荷调整策略的优劣度分别为3、2、5、1，直接选取优劣度最高的负荷调整策略a＝2。
在一个例子中，根据查找到的各候选的负荷调整策略的优劣度，选取一个候选的负荷调整策略，作为与负荷状态匹配的负荷调整策略并执行的流程图如图4所示，包括：
步骤2041，基于ε贪心算法，确定候选的负荷调整策略的选取方式；其中，选取方式为随机选取或者根据优劣度选取。
具体地说，先生成一个随机数x；其中0≤x≤1；若x小于ε，确定候选的负荷调整策略的选取方式为随机选取；若x不小于ε，确定候选的负荷调整策略的选取方式为根据优劣度选取；其中，
负荷调整方法周期性执行，T为当前的执行次数。例如：T＝255，ε＝0.067，若x为0.02，则选取方式为随机选取，若x为0.08，则选取方式为根据优劣度选取。
步骤2042，根据选取方式，从候选的负荷调整策略中确定选取与负荷状态匹配的负荷调整策略并执行。
具体地说，若选取方式为根据优劣度选取，从候选的负荷调整策略中选取优劣度最高的候选值。例如：负荷状态为s＝2时，各候选的负荷调整策略的优劣度分别为3、2、5、1，则选取选取优劣度最高的负荷调整策略a＝2。若选取方式为随机选取，则选取任意一个候选值。
通过ε贪心算法可以准确的确定出候选的负荷调整策略的选取方式，再根据不同的选取方式选取与负荷状态匹配的负荷调整策略，这样可以较为准确的选出合适的与负荷状态匹配的负荷调整策略。
本实施例中，通过这样的方法，通过这样的方法，使得确定的与负荷状态匹配的负荷调整策略是在负荷状态下的较优的负荷调整策略，即该种方式选择出的负荷调整策略与Massive MIMO小区当前的繁忙程度的匹配程度更高，从而提高了Massive MIMO小区流量的提升的可能性。
本发明的第三实施例涉及一种负荷调整方法，第三实施例与第二实施例大致相同，主要区别之处在于：更新在负荷状态下确定的与负荷状态匹配的负荷调整策略的优劣度。具体流程图如图5所示，包括：
步骤301，获取大规模天线阵列Massive MIMO小区的第一性能指标的指标值。
步骤302，根据第一性能指标的指标值确定Massive MIMO小区的负荷状态。
步骤303，查找在负荷状态下，各候选的负荷调整策略的优劣度；其中，优劣度是指负荷状态下执行负荷调整策略的优劣程度。
步骤304，根据查找到的各候选的负荷调整策略的优劣度，选取一个候选的负荷调整策略，作为与负荷状态匹配的负荷调整策略并执行。
步骤301-304与步骤201-204类似，在此不再赘述。
步骤305，更新在负荷状态下确定的与负荷状态匹配的负荷调整策略的优劣度。
在一个例子中，可以预先设定优劣度的调整值，将优劣度的调整值和原有的优劣度相加得到新的优劣度，将新的优劣度更新为在负荷状态下确定的与负荷状态匹配的负荷调整策略的优劣度。例如：预先设定的优劣度的调整值为2，原有的优劣度为3，则新的优劣度为5，则将新的优劣度5更新为在负荷状态下确定的与负荷状态匹配的负荷调整策略的优劣度。
在一个例子中，也可以预先设定新的优劣度，直接将新的优劣度更新为在负荷状态下确定的与负荷状态匹配的负荷调整策略的优劣度。例如：预先设定新的优劣度为5，则将新的优劣度5更新为在负荷状态下确定的与负荷状态匹配的负荷调整策略的优劣度。
在一个例子中，更新在负荷状态下确定的与负荷状态匹配的负荷调整策略的优劣度的流程图如图6所示，包括：
步骤3051，获取第四性能指标的指标值；其中，第四性能指标包括Massive MIMO小区的第四性能指标和邻小区的第四性能指标。
步骤3052，根据第四性能指标的指标值，更新在负荷状态下确定的与负荷状态匹配的负荷调整策略的优劣度。
具体地说，第四性能指标可以是一种类型的性能指标，也可以是多种类型的性能指标。根据第四性能指标的指标值，将第四性能指标的值带入预设的公式中，计算得到优劣度的调整值，根据调整值更新在负荷状态下确定的与负荷状态匹配的负荷调整策略的优劣度。由于在更新负荷状态下确定的与负荷状态匹配的负荷调整策略的优劣度时，不仅考虑了Massive MIMO小区的第四性能指标，还考虑了邻小区的第四性能指标，进一步提高了更新后的优劣度的准确性。
在一个例子中，第四性能指标包括Massive MIMO小区的流量Payload本和邻小区的流量Payload邻。将第四指标值带入下列公式：
公式一，
公式二，
其中，
为优劣度的调整值，
为最近一个预设时间内获取的MassiveMIMO小区的流量，
为下一个预设时间内获取的Massive MIMO小区的流量，
为最近一个预设时间内获取的索引值为n的邻小区的流量，
为下一个预设时间内获取的索引值为n的邻小区的总流量，Massive MIMO小区的评估权重βMM＝0.5，Massive MIMO小区所在区域的评估权重βCluster＝0.5，
为下一个15min当前状态下设备的目标运行参数的各候选值的优劣度的最大值，初始化学习率α＝0.1，折扣率γ＝0.9。
本实施例中，通过不断的更新不同负荷状态下确定的与负荷状态匹配的负荷调整策略的优劣度，使优劣度更加准确，且每次确定与负荷状态匹配的负荷调整策略时，依据的是最近更新的优劣度，提高了确定的与负荷状态匹配的负荷调整策略的合理性。
本发明第四实施例涉及一种服务器，如图7所示，包括至少一个处理器402；以及，与至少一个处理器通信连接的存储器401；其中，存储器401存储有可被至少一个处理器402执行的指令，指令被至少一个处理器402执行，以使至少一个处理器402能够执行上述负荷调整方法的实施例。
其中，存储器401和处理器402采用总线方式连接，总线可以包括任意数量的互联的总线和桥，总线将一个或多个处理器402和存储器401的各种电路连接在一起。总线还可以将诸如外围设备、稳压器和功率管理电路等之类的各种其他电路连接在一起，这些都是本领域所公知的，因此，本文不再对其进行进一步描述。总线接口在总线和收发机之间提供接口。收发机可以是一个元件，也可以是多个元件，比如多个接收器和发送器，提供用于在传输介质上与各种其他装置通信的单元。经处理器402处理的数据通过天线在无线介质上进行传输，进一步，天线还接收数据并将数据传送给处理器402。
处理器402负责管理总线和通常的处理，还可以提供各种功能，包括定时，外围接口，电压调节、电源管理以及其他控制功能。而存储器401可以被用于存储处理器402在执行操作时所使用的数据。
本发明第五实施例涉及一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序。计算机程序被处理器执行时实现上述方法实施例。
即，本领域技术人员可以理解，实现上述实施例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设备(可以是单片机，芯片等)或处理器(processor)执行本申请各个实施例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。
本领域的普通技术人员可以理解，上述各实施例是实现本发明的具体实施例，而在实际应用中，可以在形式上和细节上对其作各种改变，而不偏离本发明的精神和范围。
Claims (13)
1.一种负荷调整方法，其特征在于，包括：
获取大规模天线阵列Massive MIMO小区的第一性能指标的指标值；
根据所述第一性能指标的指标值确定所述Massive MIMO小区的负荷状态；
确定与所述负荷状态匹配的负荷调整策略并执行；其中，所述负荷调整策略包括以下之一：将所述Massive MIMO小区的邻小区的第一用户迁入所述Massive MIMO小区、将所述Massive MIMO小区内的第二用户迁出至所述邻小区、将所述邻小区的第一用户迁入所述Massive MIMO小区且将所述Massive MIMO小区内的第二用户迁出至所述邻小区、维持现状。
2.根据权利要求1中所述的负荷调整方法，其特征在于，所述将所述邻小区的第一用户迁入所述Massive MIMO小区中，将所述邻小区记作本小区且将所述Massive MIMO小区记作目标小区；所述将所述Massive MIMO小区内的第二用户迁出至所述邻小区中，将所述Massive MIMO小区记作本小区且将所述邻小区记作所述目标小区；
所述第一用户或所述第二用户通过以下方式确定：
从所述本小区中选取N个用户；其中，N≥1且N预先设定；
对选取的用户在所述目标小区的第二性能指标进行测量，得到所述第二性能指标的指标值；
若所述第二性能指标的指标值大于所述目标小区的预设指标值，将所述选取的用户作为所述第一用户或所述第二用户。
3.根据权利要求2中所述的负荷调整方法，其特征在于，所述将所述邻小区的第一用户迁入所述Massive MIMO小区中，所述从所述本小区中选取N个用户，包括：
从所述本小区中选取下行数据量大于预设数据量的N个用户；
所述将所述Massive MIMO小区内的第二用户迁出至所述邻小区中，所述从所述本小区中选取N个用户，包括：
从所述本小区的空分调度次数大于预设次数且空分调度比例大于预设阈值的用户中选取频谱效率SE值最小的N个用户。
4.根据权利要求2所述的负荷调整方法，其特征在于，在所述确定与所述负荷状态匹配的负荷调整策略并执行之后，还包括：
获取第三性能指标的指标值；
根据所述负荷状态和所述第三性能指标的指标值，更新所述目标小区的预设指标值。
5.根据权利要求1至4中任一所述的负荷调整方法，其特征在于，所述确定与所述负荷状态匹配的负荷调整策略并执行，包括：
查找在所述负荷状态下，各候选的负荷调整策略的优劣度；其中，所述优劣度是指所述负荷状态下执行所述负荷调整策略的优劣程度；
根据查找到的各所述候选的负荷调整策略的优劣度，选取一个所述候选的负荷调整策略，作为与所述负荷状态匹配的负荷调整策略并执行。
6.根据权利要求1至4中任一所述的负荷调整方法，其特征在于，所述确定与所述负荷状态匹配的负荷调整策略并执行，包括：
根据预设的负荷状态与负荷调整策略的对应关系，将所述负荷状态对应的负荷调整策略作为与所述负荷状态匹配的负荷调整策略并执行。
7.根据权利要求6所述的负荷调整方法，其特征在于，所述预设的负荷状态与负荷调整策略的对应关系，包括：
若所述负荷状态为所述Massive MIMO小区未出现拥塞状况，对应的所述负荷调整策略为将所述邻小区的第一用户迁入所述Massive MIMO小区；
若所述负荷状态为所述Massive MIMO小区出现拥塞状况，对应的所述负荷调整策略为将所述Massive MIMO小区内的第二用户迁出至所述邻小区。
8.根据权利要求7中所述的负荷调整方法，其特征在于，所述从所述本小区中选取下行数据量大于预设数据量的N个用户，包括：
若所述负荷状态为所述Massive MIMO小区未出现拥塞状况且较忙时，从所述本小区中选取下行数据量大于预设数据量的N个用户。
9.根据权利要求5所述的负荷调整方法，其特征在于，在所述根据查找到的各所述候选的负荷调整策略的优劣度，选取一个所述候选的负荷调整策略，作为与所述负荷状态匹配的负荷调整策略并执行之后，还包括：
更新在所述负荷状态下确定的与所述负荷状态匹配的负荷调整策略的优劣度。
10.根据权利要求9所述的负荷调整方法，其特征在于，所述更新在所述负荷状态下确定的与所述负荷状态匹配的负荷调整策略的优劣度，包括：
获取第四性能指标的指标值；其中，所述第四性能指标包括所述Massive MIMO小区的第四性能指标和所述邻小区的第四性能指标；
根据所述第四性能指标的指标值，更新在所述负荷状态下确定的与所述负荷状态匹配的负荷调整策略的优劣度。
11.根据权利要求5所述的负荷调整方法，其特征在于，所述根据查找到的各所述候选的负荷调整策略的优劣度，选取一个所述候选的负荷调整策略，作为与所述负荷状态匹配的负荷调整策略并执行，包括：
基于ε贪心算法，确定所述候选的负荷调整策略的选取方式；其中，所述选取方式为随机选取或者根据所述优劣度选取；
根据所述选取方式，从所述候选的负荷调整策略中选取与所述负荷状态匹配的负荷调整策略并执行。
12.一种服务器，其特征在于，包括：
至少一个处理器；以及，
与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，
所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行如权利要求1至11中任一所述的负荷调整方法。
13.一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至11中任一项所述的负荷调整方法。
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