CN113796127B

CN113796127B - 多频率通信网络中的小区选择

Info

Publication number: CN113796127B
Application number: CN201980095452.3A
Authority: CN
Inventors: 李知航
Original assignee: Nokia Shanghai Bell Co Ltd; Nokia Solutions and Networks Oy
Current assignee: Nokia Shanghai Bell Co Ltd; Nokia Solutions and Networks Oy
Priority date: 2019-04-15
Filing date: 2019-04-15
Publication date: 2023-06-30
Anticipated expiration: 2039-04-15
Also published as: WO2020210957A1; EP3957006A4; EP3957006A1; US20220303885A1; CN113796127A

Abstract

本公开的实施例涉及多频率通信网络中的小区选择。网络设备从终端设备接收对于网络设备的服务频率的小区集合的信号接收质量测量。网络设备基于测量，以使网络设备的总吞吐量最大化并且网络设备的小区边缘吞吐量超过阈值吞吐量的方式更新用于终端设备的集合中的小区。网络设备向终端设备发送关于更新后的服务小区的信息，以供终端设备接入。

Description

多频率通信网络中的小区选择

技术领域

本公开的实施例总体上涉及电信领域，尤其涉及用于多频率通信网络中小区选择的方法、设备、装置和计算机可读存储介质。

背景技术

由于采用了正交频分复用(OFDM)和多输入多输出(MIMO)技术，新无线电(NR)网络可以获得较高的频谱效率和数据速率。随着人口的增长和高数据率需求的增加，单频网络无法提供满意的服务。未来的网络可能部署多个频率，以支持无缝覆盖和各种服务。然而，对于终端设备而言，如何在多频率网络中选择合适的小区供终端设备接入至关重要。如果终端设备选择拥挤的小区或包含条件恶劣的信道的小区，则终端设备可能会遭受低吞吐量，并且无法满足预定义的服务质量(QoS)要求。

发明内容

一般而言，本公开的示例实施例提供了一种用于多频率通信网络中的小区选择的解决方案。

在第一方面，提供了一种网络设备。网络设备包括至少一个处理器；和至少一个包括计算机程序代码的存储器；至少一个存储器和计算机程序代码被配置为与至少一个处理器一起使网络设备：从终端设备接收对于处于网络设备的服务频率的小区集合的信号接收质量测量；基于测量，以使网络设备的总吞吐量最大化并且网络设备的小区边缘吞吐量超过阈值吞吐量的方式更新用于终端设备的集合中的小区；以及向终端设备发送关于更新后的服务小区的信息，以供终端设备接入。

在一些示例实施例中，通过以预定次数迭代地执行以下操作来使网络设备更新服务小区：基于从终端设备中的第一终端设备接收的测量的子集，将用于第一终端设备的处于第一服务频率的服务小区改变为处于第二服务频率的服务小区；基于测量和关于服务小区的信息确定总吞吐量和小区边缘吞吐量；响应于总吞吐量的变化超过零并且小区边缘吞吐量超过阈值吞吐量，更新总吞吐量和服务小区；以及响应于总吞吐量的变化低于零并且小区边缘吞吐量超过阈值吞吐量，以与变化相关联的概率来更新总吞吐量和服务小区。

在一些示例实施例中，迭代地执行进一步包括：从终端设备中随机地选择第一终端设备；以及从网络设备的服务频率中随机地选择第二服务频率。

在一些示例实施例中，网络设备被配置为协同站点网络设备。

在一些示例实施例中，通过以下方式使网络设备接收信号接收质量测量：从第一终端设备接收对于小区的第一子集的信号接收质量测量的子集，第一子集包括具有部分重叠覆盖的小区，第一子集中的小区的数量等于服务频率的数量。

在一些示例实施例中，网络设备通过以下方式发送关于更新后的服务小区的信息：与服务频率相关联地发送更新后的服务小区的标识符。

在第二方面，提供了一种通信方法。该方法包括：从终端设备接收对于处于网络设备的服务频率的小区集合的信号接收质量测量；基于测量，以使网络设备的总吞吐量最大化并且网络设备的小区边缘吞吐量超过阈值吞吐量的方式更新用于终端设备的集合中的小区；以及向终端设备发送关于更新后的服务小区的信息，以供终端设备接入。

在第三方面，提供了一种用于通信的装置。该装置包括：用于从终端设备接收对于网络设备的服务频率的小区集合的信号接收质量测量的部件；用于基于测量，以使网络设备的总吞吐量最大化并且网络设备的小区边缘吞吐量超过阈值吞吐量的方式更新用于终端设备的集合中的小区的部件；以及用于向终端设备发送关于更新后的服务小区的信息，以供终端设备接入的部件。

在第四方面，提供了一种包括程序指令的非瞬态计算机可读介质，用于使设备至少执行根据上述第二方面的方法。

应当理解，概述部分不旨在标识本公开实施例的关键或必要特征，也不旨在用于限制本公开的范围。通过以下描述，本公开的其他特征将变得易于理解。

附图说明

现在将参考附图描述一些示例性实施例，其中：

图1示出了可以实现本公开的实施例的示例通信网络；

图2示出了根据本公开的一些实施例在网络设备处实现的方法的流程图；

图3示出了根据本公开的一些其他实施例在网络设备处实现的方法的流程图；

图4是示出根据本公开的一些实施例的总吞吐量的最优性分析的图表；

图5是示出根据本公开的一些实施例的小区边缘吞吐量的最优性分析的图表；

图6是示出根据本公开的一些实施例的总吞吐量的性能分析的图表；

图7是示出根据本公开的一些实施例的小区边缘吞吐量的性能分析的图表；

图8是示出根据本公开的一些实施例的总吞吐量的稳定性分析的图表；

图9是示出根据本公开的一些实施例的小区边缘吞吐量的稳定性分析的图表；

图10示出了适用于实现本公开实施例的设备的简化方框图；和

图11示出了根据本公开的一些实施例的示例计算机可读介质的方框图。

在所有附图中，相同或相似的参考数字表示相同或相似的元件。

具体实施方式

现在将参考一些示例实施例描述本公开的原理。应当理解，描述这些实施例仅出于说明的目的，并帮助本领域技术人员理解和实施本公开，而不暗示对本公开范围的任何限制。除了下文所述的方式之外，本文所述的公开可以以各种方式实施。

在以下描述和权利要求中，除非另有定义，否则在此使用的所有科技术语具有与本公开所属领域的普通技术人员通常理解的含义相同的含义。

本公开中提及的“一个实施例”、“实施例”、“示例实施例”等表示所描述的实施例可以包括特定的特征、结构或特性，但是并非每个实施例都必须包括特定的特征、结构或特性。此外，这些短语不一定指同一实施例。此外，当结合实施例描述特定特征、结构或特性时，本领域技术人员认为，影响与其他实施例相关的该等特征、结构或特性(无论是否明确描述)是在本领域技术人员的知识范围内。

应当理解，尽管术语“第一”和“第二”等可用于描述各种元素，但这些元素不应受限于这些术语。这些术语仅用于区分一个元素与另一个元素。例如，第一元素可被称为第二元素，类似地，第二元素可被称为第一元素，而不脱离示例实施例的范围。在此使用的术语“和/或”包括一个或多个所列术语的任何和所有组合。

这里使用的术语仅用于描述特定实施例的目的，并不旨在限制示例实施例。如本文所用，单数形式“一”、“一个”和“该”也旨在包括复数形式，除非上下文另有明确指示。还应理解，术语“包括”、“包含”、“具有”、“具有”、“包括”和/或“包含”在此使用时，表示存在所述特征、元素和/或组件等，但不排除一个或多个其他特征、元素、组件和/或其组合的存在或添加。

本申请中使用的术语“电路”可指以下一项或多项或全部：

(a)纯硬件电路实现(例如仅在模拟和/或数字电路中实现)

(b)硬件电路和软件的组合，例如(视情况而定)：

(i)模拟和/或数字硬件电路与软件/固件的组合，以及

(ii)具有软件(包括数字信号处理器)、软件和存储器的硬件处理器的任何部分，其共同工作以使设备(例如移动电话或服务器)执行各种功能

(c)需要软件(例如固件)才能运行的硬件电路和/或处理器，例如微处理器或微处理器的一部分，但当不需要软件运行时，软件可能不存在。

电路的这一定义适用于本申请(包括任何权利要求)中该术语的所有使用。作为进一步的示例，如本申请中所使用的，术语电路还包括仅硬件电路或处理器(或多个处理器)或硬件电路或处理器的一部分及其(或其)附带软件和/或固件的实现。术语电路还包括，例如，如果适用于特定权利要求元素，用于移动设备的基带集成电路或处理器集成电路或服务器、蜂窝网络设备或其他计算或网络设备中的类似集成电路。

本协议中使用的术语“通信网络”指符合任何适当通信标准的网络，例如长期演进(LTE)、LTE-高级(LTE-A)、宽带码分多址(WCDMA)、高速分组接入(HSPA)、窄带物联网(NB-IoT)等。此外，通信网络中的终端设备和网络设备之间的通信可以根据任何合适的第一代通信协议执行，包括但不限于第一代(1G)、第二代(2G)、2.5G、2.75G、第三代(3G)、第四代(4G)、4.5G、未来第五代(5G)通信协议和/或当前已知的或将来开发的任何其他协议。本公开的实施例可以应用于各种通信系统。鉴于通信的快速发展，过程也将有未来类型的通信技术和系统可以体现本公开。不应被视为将本公开的范围仅限于前述系统。

在此使用的术语“网络设备”指通信网络中的节点，终端设备通过该节点访问网络并从网络接收服务。取决于所应用的术语和技术，网络设备可以指基站(BS)或接入点(AP)，例如，节点B(节点B或NB)、演进节点B(节点B或eNB)、NR NB(也称为gNB)、远程无线电单元(RRU)、无线电头标(RH)、远程无线电头标(RRH)、中继、低功率节点(例如毫微微基站、微微基站等)。

术语“终端设备”指能够进行无线通信的任何终端设备。作为示例而非限制，终端设备也可以被称为通信设备、用户设备、用户站、便携式用户站、移动站或接入终端。终端设备可包括但不限于移动电话、蜂窝电话、智能电话、IP上的语音(VoIP)电话、无线本地环路电话、平板电脑、可穿戴终端设备、个人数字助理(PDA)、便携式计算机、台式计算机、图像捕捉终端设备(例如数码相机、游戏终端设备、音乐存储和播放设备、车载无线终端设备、无线端点、移动台、笔记本电脑嵌入式设备(LEE)、笔记本电脑安装设备(LME)、USB加密锁、智能设备、无线客户驻地设备(CPE)，物联网(loT)设备、手表或其他可穿戴设备、头戴式显示器(HMD)、车辆、无人驾驶飞机、医疗设备和应用(例如远程手术)、工业设备和应用(例如在工业和/或自动化处理链环境中运行的机器人和/或其他无线设备)、消费电子设备、在商业和/或工业无线网络上运行的设备等。在以下描述中，术语“终端设备”、“通信设备”、“终端”、“用户设备”和“用户设备”可以互换使用。

传统的小区选择方案基于一些简单的标准。传统的解决方案之一是基于最大参考信号接收功率(RSRP)算法。在下文中，最大参考信号接收功率算法也被称为最大RSRP算法或MR算法。根据MR算法，每个终端设备测量网络设备的所有小区和频率的RSRP，并选择具有最大RSRP的服务小区和频率。由于较高频率与较低频率相比总是具有较大的路径损耗，所以终端设备通常可以选择较低频率进行接入。MR算法将导致大部分终端设备接入较低频率的少数小区。由于在这些较低频率上缺乏资源，这将降低总吞吐量和小区边缘吞吐量，而在较高频率上空闲了大量资源。

另一种传统的小区选择方案是基于最大公平(MF)算法。根据MF算法，终端设备随机选择一个频率的小区进行接入。由于没有考虑终端设备的信道条件，所以终端设备可能选择信道条件差的频率的小区。结果，终端设备可能消耗大量资源来支持其服务质量要求。

根据本公开的实施例，提供了一种用于多频率通信网络中的小区选择的解决方案。网络设备从终端设备接收对于网络设备的服务频率的小区集合的信号接收质量测量。基于该测量，网络设备以网络设备的总吞吐量最大化且网络设备的小区边缘吞吐量超过阈值吞吐量的方式为终端设备选择集合中的服务小区。在选择后，网络设备向终端设备发送关于所选服务小区的信息，以供终端设备接入。因此，可以最大化网络设备的总吞吐量，而不会恶化网络设备的小区边缘吞吐量。

下文将参考附图详细描述本公开的原理和实施例。首先参考图1，图1示出了可以实现本公开实施例的示例通信网络100。网络100包括多个网络设备，例如网络设备110、120、130、140、150、160和170。

网络设备110至170均可使用一个服务频率集合为各自覆盖区域(也称为小区)中的终端设备提供服务。该服务频率集合可以包括任何数量的服务频率。在下文中，将以三个服务频率为例描述本公开的实施例。在该示例中，该服务频率集合可以包括第一服务频率(由f1表示)、第二服务频率(由f2表示)和第三服务频率(由f3表示)。第一、第二和第三服务频率彼此不同。例如，网络设备110可以使用第一服务频率f1来服务小区110-11、110-12和110-13中的终端设备，使用第二服务频率f2来服务小区110-21、110-22和110-23中的终端设备，使用第三服务频率f3来服务小区110-31、110-32和110-33中的终端设备。

网络100还包括多个终端设备，例如终端设备180-1、180-2、180-3、180-4和180-5，统称为终端设备180。当终端设备初始接入网络100时，终端设备进行小区搜索，并选择搜索到的小区之一进行接入。在图1所示的示例中，终端设备180-1、180-2和180-3分别选择接入小区110-11、110-12和110-13，终端设备180-4和180-5分别选择接入小区110-21和110-33。在一些示例实施例中，当初始接入网络100时，终端设备180可以基于任何已知算法(例如，MR算法或MF算法)选择要接入的小区。

为了支持根据本公开实施例的服务小区的更新，在初始接入网络100时，终端设备180可以测量服务频率f1、f2和f3的所有小区的信号接收质量。进而，终端设备180向网络设备110发送信号接收质量测量。

一旦接收到信号接收质量测量，网络设备110基于该测量来更新终端设备180的服务小区，使得网络设备110的总吞吐量最大化，并且网络设备110的小区边缘吞吐量超过阈值吞吐量。在服务小区更新后，网络设备110向终端设备180发送关于更新后的服务小区的信息，以供终端设备180接入。

应当理解，网络设备的数量、终端设备的数量和服务频率的数量仅为说明之目的，并不暗示任何限制。网络100可以包括适合于实现本公开实施例的任何合适数量的网络设备和终端设备。网络设备可以采用任何合适数量的服务频率为终端设备服务。

通信网络100中的通信可以根据任何适当的通信协议来实现，包括但不限于第一代(1G)、第二代(2G)、第三代(3G)、第四代(4G)和第五代(5G)等蜂窝通信协议、无线本地网络通信协议，例如电气和电子工程师协会(IEEE)802.11等，和/或当前已知的或将来将开发的任何其他协议。此外，通信可以利用任何适当的无线通信技术，包括但不限于：码分多址(CDMA)、频分多址(FDMA)、时分多址(时分多址)、频分双工(FDD)、时分双工(TDD)、多输入多输出(MIMO)、正交频分多址(OFDM)、离散傅氏变换扩展正交频分复用(DFT-s-OFDM)和/或当前已知的或未来将开发的任何其他技术。

出于说明的目的，图1示出了网络设备110的小区110-11、110-12、110-13、110-21、110-22、110-23、110-31、110-32、110-33的覆盖范围完全重叠。然而，应当理解，网络设备110的小区的覆盖范围可能因服务频率越高路径损耗越严重而从一个服务频率变化到另一个服务频率。例如，网络设备110的不同服务频率的小区的覆盖范围可能部分重叠。

现在参考图2，其示出了根据本公开实施例的用于小区选择的方法200的流程图。出于讨论的目的，将参考图1描述方法200。方法200可涉及图1所示的网络设备110和终端设备180。应当理解，尽管将在图1中的网络设备110中描述方法200，但是该方法同样可以应用于采用多个服务频率的其他网络设备。例如，方法200可应用于图1中的任何网络设备120至170。

在框210，网络设备110从终端设备180接收对于网络设备110的服务频率的小区集合的信号接收质量测量。在一些示例实施例中，信号接收质量测量的示例可包括但不限于RSRP和信号干扰噪声比(SINR)。

为便于讨论，考虑一个例子。在该示例中，假设频率重用因子为1，网络设备110使用单用户多输入多输出，并且仅考虑小区间干扰。服务频率集合由F表示，并且集合F包括第一、第二和第三服务频率f1、f2和f3。例如，第一服务频率f1的服务小区集合包括网络设备110至170提供的第一服务频率f1的所有小区。

还假设每个终端设备180一次只能接入一个频率的一个小区。服务频率为f的小区n中的终端设备m的小区选择指示符可以表示为

其中m表示任意终端设备180的序号，n表示网络设备110的任意小区110-11、110-12、110-13、110-21、110-22、110-23、110-31、110-32、110-33的序号。例如，终端设备180-1至180-5可以被分配序号1、2、...5并且第一服务频率f1的小区110-11、110-12、110-13可以分别被分配序号1、2、3。类似地，第二服务频率f2的小区110-21、110-22、110-23可以分别被分配序号1、2、3，第三服务频率f3的小区110-31、110-32、110-33可以分别被分配序号1、2、3。在一些示例实施例中，小区的序号可以与小区的标识符相关联，例如与小区的物理层标识符相关联。

例如，在如图1所示的初始接入后，频率为f1的小区1中的终端设备1(即，终端设备180-1)的小区选择指示符可以表示为

服务频率为f的小区n中的附着的终端设备集合可由U_n ^f表示，这意味着

服务频率为f的小区n中的终端设备m的RSRP可由下式表示：

其中

表示服务频率为f的小区n的发射功率，/>

表示频率为f的小区n中的终端设备m的信道响应。/>

可以包括大规模衰落(通损增益、天线阵列增益、阴影衰落增益、穿透增益)和小规模衰落(快衰落增益)，|·|表示集合的基数。

服务频率为f的小区n中的终端设备m的SINR可由下式表示：

其中σ²表示复数加性白色高斯噪声功率。

在一些示例实施例中，终端设备180可以基于上述公式(4)确定当前服务网络设备110的每个服务频率下的所有小区的SINR。对于每个服务频率，终端设备180可以根据终端设备180在小区中的位置，选择对应服务频率的所有小区中的至少一个小区的SINR。

例如，以位于小区110-11中心的终端设备180-1为例。对于每个服务频率，终端设备180-1可以选择对应服务频率的所有小区中的一个小区的最大SINR。例如，如图所示，终端设备180-1位于小区110-11的中心。终端设备180-1可以确定小区110-11中的SINR(由

表示)，作为第一服务频率f1的所有小区中的最大SINR。另外，终端设备180-1可以确定小区110-21中的SINR(由/>

表示)，作为第二服务频率f2的所有小区中的最大SINR，以及确定小区110-31中的SINR(由/>

表示)，作为第三服务频率f3的所有小区中的最大SINR。然后，终端设备180-1可以将SINR/>

和/>

作为信号接收质量测量向网络设备110进行发送。

作为另一示例，以位于小区110-13边缘的终端设备180-3为例。对于每个服务频率，终端设备180-3可以选择小区110-13中的SINR、网络设备120提供的相邻小区中的SINR以及网络设备130提供的相邻小区中的SINR。然后，终端设备180-3可以向网络设备110发送三个选择的SINR。

在一些示例实施例中，终端设备180可以将信号接收质量测量与关于小区的信息相关联地进行发送，关于小区的信息与信号接收质量测量相关联。例如，终端设备180可以将SINR与终端设备180的小区选择指示符相关联地发送。例如，终端设备180-1可以将SINR

和/>

与值为1的小区选择标识符/>

和/>

相关联地进行发送。

一旦从终端设备180接收到信号接收质量测量，网络设备110可以基于信号接收质量测量确定网络设备110的总吞吐量和网络设备110的小区边缘吞吐量。

为了确定总吞吐量和小区边缘吞吐量，网络设备110可以确定终端设备180的数据速率。在该示例中，如果假设自适应编码和调制用于实现香浓速率限制，并且服务频率f的小区n的总可用资源由

表示，则服务频率f的小区n中的终端设备m的数据速率可由下式表示：

其中

表示小于x的最大整数。

网络设备110的总吞吐量可以表示为

网络设备110的小区边缘吞吐量可被定义为最低5％的终端设备吞吐量的总和，并且可由以下R_C表示：

其中V表示位于小区边缘的终端设备集合，其满足

该终端设备集合可定义为

其中

ascend(升序))。

回到图2，在框220，网络设备110基于测量来更新终端设备180的服务小区，使得网络设备110的总吞吐量最大化并且网络设备110的小区边缘吞吐量超过阈值吞吐量。

在一些示例实施例中，网络设备110可以基于本公开中提出的改进的模拟退火(ISA)算法更新终端设备180的服务小区，这将在下文参考图3进行描述。利用ISA算法，优化目标是使总吞吐量最大化而不使小区边缘吞吐量恶化。该优化目标可由下式表示：

(P1)max{R_T} (9)

其中

表示基于MR算法确定的小区边缘吞吐量。

传统模拟退火(SA)算法最早由柯克帕特里克(Kirkpatrick)等提出的，传统SA算法的概念来源于冶金中涉及分子热运动和材料受控冷却过程的退火工艺。在冷却过程中，材料的热力学自由能逐渐降低。而在任何给定温度下，材料的热力学自由能可能因分子热运动而提高。该概率遵循梅特罗波利斯(Metropolis)规则，该规则随着材料温度的降低而降低。在退火过程后，当温度达到最终温度时，材料的热力学自由能最低。

传统的SA算法是一种经典的无监督优化算法，依赖Metropolis规则以1的概率获得问题的最优解。然而，传统的SA是为解决单变量问题而设计的，而(P1)是一个多变量问题，其中每个变量表示终端设备的小区选择决策。

图3示出了根据本公开的一些实施例在网络设备处实现的示例方法300的流程图。出于讨论的目的，将参考图1从网络设备110的角度描述方法300。方法300可被视为图2中步骤220的示例实现。

如上所述，当初始接入网络100时，终端设备180可以基于MR算法或MF算法选择要接入的服务小区。网络设备110可以将所有终端设备(例如，终端设备180)的当前小区选择决策作为(P1)的最优解，当前小区选择决策可以表示为

因此，网络设备110可以基于当前小区选择决策和信号接收质量测量来确定当前总吞吐量和当前小区边缘吞吐量(由

表示)。在一些示例实施例中，网络设备110可以根据上述公式(6)和(7)确定当前总吞吐量和当前小区边缘吞吐量。另外，网络设备110可以将当前总吞吐量作为最优的总吞吐量(由/>

表示)，并将当前小区边缘吞吐量作为最佳小区边缘吞吐量(由/>

表示)。

在一些示例实施例中，网络设备110可以通过执行方法300来更新终端设备180的选定的服务小区和最优的总吞吐量

在框310，网络设备110基于从多个终端设备180中的第一终端设备接收的信号接收质量测量的子集，将第一终端设备的服务频率的服务小区改变为另一服务频率的服务小区。可以理解，如果第一终端设备的服务小区被改变，则所有终端设备180的小区选择决策可以被改变为新的小区选择决策(由表示

)。

在一些示例实施例中，网络设备110可以从多个终端设备180中随机地选择第一终端设备。另外，网络设备110可以从网络设备110的多个服务频率中随机地选择另外的服务频率。

在框320，网络设备110基于测量和关于终端设备180的服务小区的信息，确定新的总吞吐量(由

表示)和新的小区边缘吞吐量(由/>

表示)。例如，网络设备110可以基于当前小区选择决策I^*确定关于服务小区的信息。在一些示例实施例中，网络设备110可以根据上述公式(6)和(7)确定新的总吞吐量/>

和新的小区边缘吞吐量/>

在框330，网络设备110确定总吞吐量的变化是否超过零以及小区边缘吞吐量是否超过阈值吞吐量。换句话说，网络设备110确定新的总吞吐量

是否超过最优的总吞吐量

以及新的小区边缘吞吐量/>

是否超过小区边缘吞吐量/>

如果网络设备110在框330确定新的总吞吐量

超过最优的总吞吐量/>

以及新的小区边缘吞吐量/>

超过小区边缘吞吐量/>

则网络设备110在框340利用新的总吞吐量

更新最优的总吞吐量/>

并更新服务小区。例如，网络设备110可以通过利用新的小区选择决策/>

更新当前小区选择决策I^*来更新服务小区。

另一方面，如果网络设备110在框330确定新的总吞吐量

未超过最优的总吞吐量

但是新的小区边缘吞吐量/>

超过了小区边缘吞吐量/>

则网络设备110在框350确定总吞吐量的变化是否低于零并且小区边缘吞吐量是否超过阈值吞吐量。换句话说，网络设备110在框350确定新的总吞吐量/>

是否未超过最优的总吞吐量/>

但是新的小区边缘吞吐量/>

超过了小区边缘吞吐量/>

如果网络设备110在框350确定新的总吞吐量

未超过最优的总吞吐量/>

但是新的小区边缘吞吐量/>

超过了小区边缘吞吐量/>

则网络设备110在框360以与该变化相关联的概率更新总吞吐量和服务小区。

在一些示例性实施例中，该概率可基于以下公式(12)确定：

其中δ表示概率，T表示当前温度并且可以是整数。

在一些示例实施例中，网络设备110可以生成遵循均匀分布的数α∈[0,1]。如果网络设备110确定是否α≤δ，则网络设备110以新的总吞吐量

来更新最优的总吞吐量/>

并以新的小区选择决策/>

来更新最优的小区选择决策I^*。

另一方面，如果网络设备110在框350确定新的总吞吐量

未超过最优的总吞吐量/>

但是新的小区边缘吞吐量/>

超过了小区边缘吞吐量/>

则网络设备110在框370确定迭代次数是否超过预定次数。

如果网络设备110在框370确定迭代次数超过了预定次数，则网络设备110在框380输出关于终端设备180的服务小区的信息。

另一方面，如果网络设备110在框370确定迭代次数未超过预定次数，则方法300返回框310。

在一些示例性实施例中，为了确保ISA算法的稳健性，网络设备110可以以另外的预定次数迭代地执行方法300。在这样的实施例中，可以设置以下参数：初始温度T0、最终温度T1、冷却参数d，其中T0和T1可以是整数并且d∈(0，1)。

根据本公开的一些实施例的ISA算法的示例伪代码可以如下构建：

在上述ISA算法的伪代码中，T0表示初始温度，T1表示最终温度，L表示恒温内循环评估时间(也被称为图3的方框370中所述的预定次数)，d表示冷却参数，并且d∈(0,1)。

在一些其他示例实施例中，网络设备110可以基于穷尽搜索(ES)算法更新终端设备180的服务小区，使得网络设备110的总吞吐量最大化，并且网络设备110的小区边缘吞吐量超过阈值吞吐量。根据ES算法，网络设备110评估所有终端设备和所有频率的所有可能组合。然后，网络设备110可以在不降低小区边缘吞吐量的情况下获得具有最大总吞吐量的优化结果。

例如，如上所述，终端设备180-1可以将SINR

和/>

作为小区110-11、110-21和110-31的信号接收质量测量发送到网络设备110。

在该示例中，网络设备110可以将终端设备180-1的服务小区110-11分别改变为小区110-21和小区110-31。进而，网络设备110可以基于上述公式(6)和(7)确定相应的总吞吐量和相应的小区边缘吞吐量。关于由网络设备110服务的其他终端设备中，网络设备110可以执行类似的操作。然后，网络设备110可以确定所有服务终端设备的总吞吐量和小区边缘吞吐量的所有可能组合。网络设备110可以从所有可能的组合中选择一个最大总吞吐量和一个超过阈值吞吐量的小区边缘吞吐量。因此，网络设备110可以将对应于所选择的最大总吞吐量和小区边缘吞吐量的小区选择决策确定为最佳小区选择决策。

回到图2，在框230，网络设备110向终端设备发送关于更新后的服务小区的信息，以供终端设备180接入。

在一些示例实施例中，网络设备110可以将更新后的服务小区的标识符与服务频率相关联地进行发送。

对ES算法和ISA算法进行了复杂度分析。ES算法的计算开销为

其与F,N和/>

有关。ES算法的复杂度将随着服务频率、小区和终端设备数量的增加而呈指数增长。对于ISA算法，计算开销为O[log_d(T1/T0)·L·K]，其仅与预定义参数相关。随着服务频率、小区和终端设备数量的增加，ISA算法可以显著降低计算开销。

由于ES算法的计算开销为

因此不评估F和N较大的ES算法的性能。在分析中，F和/>

被分别设置为3和10。

ISA算法相对于ES算法的总吞吐量增益和小区边缘吞吐量增益定义为

和/>

其中/>

分别表示ISA算法和ES算法的总吞吐量和小区边缘吞吐量。

图4和图5显示了η_T和η_C的累积分布函数(CDF)。可以看出，η_T在80％的情况下可以获得91.7％的收益，η_C在80％的情况下可以获得97％的收益。因此，ISA算法可以获得与ES算法类似的性能，同时显著降低了计算开销。

对ISA算法进行性能评估。仿真参数列于表1中。

参数	值
		站点	7
每个站点的小区数目	3
		站点间距离	200米
每个网络设备服务的终端设备数目	30
		F	[1，2，…，10]GHz
带宽	10MHz
		发送功率	46dBm
噪声系数	-174dBm/Hz
		接收数字	9dB
网络设备的天线方向图(M、N、P)	(4，2，2)
		终端设备的天线方向图(M、N、P)	(1，1，1)
(T0、T1、L、d、K)	(1，0.01，50，0.99，3)

表1

这里考虑的网络100如图1所示。为了简化问题，仅调查在一个网络设备(例如网络设备110)中产生的流量。网络设备110仅向终端设备提供全缓存流量和尽力服务。Python被用作仿真器。相同频率的站点间干扰由相邻的六个网络设备组成。其他参数与3GPP TS38.901建议的仿真场景NR-Umi一致。

仿真作为准动态设置执行，即执行100个快照。在每个快照中，终端设备在网络设备110中均匀下降。在每个快照中执行MR、MF和ISA算法。评估指标为总吞吐量和小区边缘吞吐量。

图6显示了MR、MF和ISA算法的总吞吐量。在图6中，曲线610表示MR算法的总吞吐量，曲线620表示MF算法的总吞吐量，曲线630表示ISA算法的总吞吐量。

如图所示，由于许多终端设备选择以较低频率接入小区，因此MR的性能最差。如果每个终端设备随机选择其服务频率，则高频的空闲资源可用于提高总吞吐量。由于ISA算法利用了不同终端设备的信道条件和不同小区和频率的资源利用率，因此其性能优于MR和MF。与MF和MR算法相比，ISA算法的平均增益分别为184.28％和797.67％。

图7显示了MR、MF和ISA算法的小区边缘吞吐量。在图7中，曲线710表示MR算法的小区边缘吞吐量，曲线720表示MF算法的小区边缘吞吐量，曲线730表示ISA算法的小区边缘吞吐量。

如图所示，ISA算法不会降低小区边缘吞吐量。与MF和MR算法相比，ISA算法的平均增益分别为240.12％和284.77％。因此，可以得出结论，ISA算法可以显著提高总吞吐量，而不会降低小区边缘吞吐量。

图8和图9示出了具有不同k值的ISA算法的总吞吐量和小区边缘吞吐量。

在图8中，曲线810表示K值为1的总吞吐量，曲线820表示K值为2的总吞吐量，曲线830表示K值为3的总吞吐量。

在图9中，曲线910表示K值为1的小区边缘吞吐量，曲线920表示K值为2的小区边缘吞吐量，曲线930表示K值为3的小区边缘吞吐量。

从图8和图9可以看出，在k值不同的情况下，ISA算法可以实现相当稳定的性能。

在一些示例实施例中，能够执行方法200和300中任何一个的装置(例如，网络设备110)可以包括用于执行方法200和300的相应步骤的装置。该装置可以任何合适的形式实施。例如，该装置可以在电路或软件模块中实现。

在一些示例实施例中，该设备包括用于从终端设备接收对于网络设备的服务频率的小区集合的信号接收质量测量的部件；用于基于测量，以使网络设备的总吞吐量最大化并且网络设备的小区边缘吞吐量超过阈值吞吐量的方式更新用于终端设备的集合中的小区的部件；以及用于向终端设备发送关于更新后的服务小区的信息，以供终端设备接入的部件。

在一些示例实施例中，用于更新的部件包括用于以预定次数迭代执行以下操作的部件：基于从终端设备中的第一终端设备接收的测量的子集，将用于第一终端设备的处于第一服务频率的服务小区改变为处于第二服务频率的服务小区；基于测量和关于服务小区的信息确定总吞吐量和小区边缘吞吐量；响应于总吞吐量的变化超过零并且小区边缘吞吐量超过阈值吞吐量，更新总吞吐量和服务小区；以及响应于总吞吐量的变化低于零并且小区边缘吞吐量超过阈值吞吐量，以与变化相关联的概率来更新总吞吐量和服务小区。

在一些示例实施例中，用于迭代执行的部件进一步包括：用于从终端设备中随机地选择第一终端设备的部件；以及用于从网络设备的服务频率中随机地选择第二服务频率的部件。

在一些示例实施例中，用于接收信号接收质量测量的部件包括用于从第一终端设备接收对于小区的第一子集的信号接收质量测量的子集的部件，第一子集包括具有部分重叠覆盖的小区，第一子集中的小区的数量等于服务频率的数量。

在一些示例实施例中，用于发送关于更新后的服务小区的信息的部件包括用于与服务频率相关联地发送更新后的服务小区的标识符的部件。

图10是适用于实现本公开实施例的设备1000的简化方框图。设备1000可被提供来实现通信设备，例如图1所示的任何终端设备180、任何网络设备110至170。如图所示，设备1000包括一个或多个处理器1010、一个或多个连接到处理器1010的存储器1020以及一个或多个连接到处理器1010的通信模块1040。

通信模块1040用于双向通信。通信模块1040具有至少一个天线以促进通信。通信接口可以表示与其他网络元件通信所需的任何接口。

处理器1010可以是适合于本地技术网络的任何类型，并且可以包括以下一个或多个：通用计算机、专用计算机、微处理器、数字信号处理器(DSP)和基于多核处理器架构的处理器，作为非限制性示例。设备1000可以具有多个处理器，例如专用集成电路芯片，其在时间上从属于同步主处理器的时钟。

存储器1020可以包括一个或多个非易失性存储器和一个或多个易失性存储器。非易失性存储器的示例包括但不限于只读存储器1024、电可编程只读存储器、闪存、硬盘、光盘、数字视频盘和其他磁存储和/或光存储。易失性存储器的示例包括但不限于随机存取存储器(RAM)1022和不会持续断电持续时间的其他易失性存储器。

计算机程序1030包括由相关处理器1010执行的计算机可执行指令。程序1030可以存储在只读存储器1020中。处理器1010可以通过将程序1030加载到RAM 1020中来执行任何适当的动作和处理。

本公开的实施例可以通过程序1030实现，使得设备1000可以执行参考图2至图3讨论的本公开的任何过程。本公开的实施例也可以通过硬件或软件和硬件的组合来实现。

在一些示例实施例中，程序1030可以有形地包含在计算机可读介质中，该计算机可读介质可以包含在设备1000(例如存储器1020)或设备1000可访问的其他存储设备中。设备1000可以将程序1030从计算机可读介质加载到RAM 1022以供执行。计算机可读介质可包括任何类型的有形非易失性存储，例如只读存储器、可编程只读存储器、闪存、硬盘、光盘、DVD等。图11示出了CD或DVD形式的计算机可读介质1100的示例。计算机可读介质上存储有程序1030。

通常，本公开的各种实施例可以在硬件或专用电路、软件、逻辑或其任何组合中实现。一些方面可以用硬件实现，而其他方面可以用可由控制器、微处理器或其他计算设备执行的固件或软件实现。尽管本公开的实施例的各个方面被示出和描述为方框图、流程图或使用一些其他图形表示，但是应当理解，作为非限制性示例，在此描述的方框、装置、系统、技术或方法可以在硬件、软件、固件、专用电路或逻辑、通用硬件或控制器或其他计算设备或其某种组合中实现。

本公开还提供至少一种有形地存储在非临时性计算机可读存储介质上的计算机程序产品。计算机程序产品包括在目标真实或虚拟处理器上的设备中执行的计算机可执行指令，例如包含在程序模块中的指令，以执行上文参考图2-3所述的方法1000。通常，程序模块包括执行特定任务或实现特定抽象数据类型的例行程序、程序、库、对象、类、组件、数据结构等。在各种实施例中，程序模块的功能可以根据需要在程序模块之间进行组合或分割。程序模块的机器可执行指令可在本地或分布式设备中执行。在分布式设备中，程序模块可以位于本地和远程存储介质中。

用于执行本公开的方法的程序代码可以以一种或多种编程语言的任何组合来编写。这些程序代码可被提供给通用计算机、专用计算机或其他可编程数据处理设备的处理器或控制器，使得当由处理器或控制器执行时，程序代码使得流程图和/或方框图中指定的功能/操作得以实现。程序代码可以完全在机器上执行，部分在机器上执行，作为独立的软件包，部分在机器上执行，部分在远程机器上执行，或者完全在远程机器或服务器上执行。

在本公开的上下文中，计算机程序代码或相关数据可以由任何合适的载体携带，以使设备、装置或处理器能够执行如上所述的各种处理和操作。载体的例子包括信号、计算机可读介质等。

计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或计算机可读存储介质。计算机可读介质可包括但不限于电子、磁、光、电磁、红外或半导体系统、装置或设备，或前述各项的任何适当组合。计算机可读存储介质的更具体示例包括具有一条或多条电线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦除可编程只读存储器(EPROM或Flash存储器)、光纤、便携式光盘只读存储器(CD-ROM)、光存储设备、磁存储设备或前述各项的任何适当组合。

此外，尽管以特定顺序描述了操作，但这不应被理解为要求以所示的特定顺序或顺序执行该等操作，或要求执行所有所示的操作，以实现期望的结果。在某些情况下，多任务处理和并行处理可能是有利的。同样，尽管上述讨论中包含若干具体实施细节，但这些细节不应被解释为对本公开范围的限制，而应被解释为对特定实施例可能特有的特征的描述。在单独实施例的上下文中描述的某些特征也可以在单个实施例中组合实现。相反，在单个实施例的上下文中描述的各种特征也可以在多个实施例中单独实现或以任何合适的子组合实现。

尽管本公开以特定于结构特征和/或方法动作的语言进行了描述，但是应当理解，所附权利要求中定义的本公开不一定限于上述特定特征或动作。相反，上述具体特征和行为作为实现权利要求的示例形式被公开。

Claims

1.一种网络设备，包括：

至少一个处理器；和

至少一个存储器，包括计算机程序代码；

所述至少一个存储器和所述计算机程序代码被配置为与所述至少一个处理器一起使所述网络设备：

从终端设备接收对于处于所述网络设备的服务频率的小区集合的信号接收质量测量；

基于所述测量，以使所述网络设备的总吞吐量最大化并且所述网络设备的小区边缘吞吐量超过阈值吞吐量的方式更新用于所述终端设备的所述集合中的小区；以及

向所述终端设备发送关于更新后的服务小区的信息，以供所述终端设备接入；

其中通过以预定次数迭代地执行以下操作来使所述网络设备更新所述服务小区：

基于从所述终端设备中的第一终端设备接收的所述测量的子集，将用于所述第一终端设备的处于第一服务频率的服务小区改变为处于第二服务频率的服务小区；

基于所述测量和关于所述服务小区的信息确定所述总吞吐量和所述小区边缘吞吐量；

响应于所述总吞吐量的变化超过零并且所述小区边缘吞吐量超过阈值吞吐量，更新所述总吞吐量和所述服务小区；以及

响应于所述总吞吐量的所述变化低于零并且所述小区边缘吞吐量超过所述阈值吞吐量，以与所述变化相关联的概率来更新所述总吞吐量和所述服务小区。

2.根据权利要求1所述的网络设备，其中所述迭代地执行进一步包括：

从所述终端设备中随机地选择所述第一终端设备；以及

从所述网络设备的所述服务频率中随机地选择所述第二服务频率。

3.根据权利要求1所述的网络设备，其中所述网络设备被配置为共站网络设备。

4.根据权利要求3所述的网络设备，其中通过以下方式使所述网络设备接收信号接收质量测量：

从所述第一终端设备接收对于所述小区的第一子集的所述信号接收质量测量的子集，所述第一子集包括具有部分重叠覆盖的小区，所述第一子集中的小区的数量等于所述服务频率的数量。

5.根据权利要求1所述的网络设备，其中所述网络设备通过以下方式发送关于更新后的服务小区的所述信息：

与所述服务频率相关联地发送更新后的服务小区的标识符。

6.一种通信方法，包括：

从终端设备接收对于处于网络设备的服务频率的小区集合的信号接收质量测量；

其中所述更新包括以预定次数迭代地执行以下操作：

7.根据权利要求6所述的方法，其中所述迭代地执行进一步包括：

从所述终端设备中随机地选择所述第一终端设备；以及

8.根据权利要求6所述的方法，其中所述网络设备被配置为同站网络设备。

9.根据权利要求8所述的方法，其中接收所述信号接收质量测量包括：

10.根据权利要求6所述的方法，其中发送关于更新后的服务小区的所述信息包括：

与所述服务频率相关联地发送更新后的服务小区的标识符。

11.一种用于通信的装置，包括：

用于从终端设备接收对于网络设备的服务频率的小区集合的信号接收质量测量的部件；

用于基于所述测量，以使所述网络设备的总吞吐量最大化并且所述网络设备的小区边缘吞吐量超过阈值吞吐量的方式更新用于所述终端设备的所述集合中的小区的部件；以及

用于向所述终端设备发送关于更新后的服务小区的信息，以供所述终端设备接入的部件；

其中所述用于更新用于所述终端设备的所述集合中的小区的部件包括用于以预定次数迭代地执行以下操作的部件：

12.一种非瞬态计算机可读介质，包括用于使装置至少执行根据权利要求6至10中任一项所述的方法的程序指令。