CN114430573A - 一种基于调整系数的5g负载均衡方法 - Google Patents

Abstract

本发明一种基于调整系数的5G负载均衡方法。解决现有技术存在小区拥塞、资源利用率低的问题。方法包括获取小区负载和信号电平值信息；根据小区资源量，计算各小区相对基准值的物理资源块空间余量；确定最优和最差小区；获取最优和最差小区重叠区内的用户，从中选取物理资源块总和小于最优小区物理资源块空间余量的小区转移到最优小区，更新小区数据；设定均衡条件，进行收敛判断。本发明能够获取各小区所占用的物理资源块数量及余量，核算出相应的综合调整值；以此搜寻出最优及最差小区，遍历满足最优小区中资源空间余量要求的最差小区用户，并实施负载转移，进而解决小区间负载不一致而导致的5G系统利用率不高，部分小区过载的问题。

Description

一种基于调整系数的5G负载均衡方法

技术领域

本发明涉及5G技术领域，尤其是涉及一种基于调整系数的5G负载均衡方法。

背景技术

3GPP工作组把负载均衡定义为无线资源管理的一部分，其目的在于为更多的用户提供服务质量保证，因为负载均衡能够解决热点小区的拥塞问题，提高系统的资源利用率，5G也不例外，尤其当5G热点小区与周边邻区处于严重的话务不均衡状态下。专利号为ZL201410324613.0，名称为一种基于邻区集的负载均衡方法的中国发明专利，公开了通过分析最小负载小区能够容纳的负载空间，进而对邻区集中待转移的用户量进行反推，从而解决话务不均衡的问题。但NSLB仍然有不少问题，其一：最优小区的定义仅限于对负载的考量；其二：小区间每次负载转移的份额偏少导致收敛效率偏低。

发明内容

本发明主要是解决现有技术存在小区拥塞、资源利用率低的问题，提供了一种基于调整系数的5G负载均衡方法。

本发明还解决了现有均衡方法最优小区定义仅限于负载，收敛效率低的问题，提供了一种基于调整系数的5G负载均衡方法。

本发明的上述技术问题主要是通过下述技术方案得以解决的：一种基于调整系数的5G负载均衡方法，包括以下步骤：

步骤一：获取小区负载和信号电平值信息；

步骤二：根据小区资源量，计算各小区相对基准值的物理资源块空间余量；

步骤三：计算小区反向负载和信号电平分值，结合调整系数的分配核算各小区的综合调整值，确定最优和最差小区；

步骤四：获取最优和最差小区重叠区内的用户，从中选取物理资源块总和小于最优小区物理资源块空间余量的小区并转移到最优小区内，更新小区数据；

步骤五：设定均衡条件，进行收敛判断，若不满足收敛条件，重复步骤二至五，直到满足均衡条件。

本发明能够直接获取各小区所占用的物理资源块数量及余量，进而核算出相应的综合调整值；以此搜寻出最优及最差小区，遍历能够满足最优小区中资源空间余量要求的最差小区用户，并实施负载转移，进而解决小区间负载不一致而导致的5G系统利用率不高，部分小区过载的问题，有利用腾出更多资源为用户提供5QI(5G QoS Indicator)保障。

作为一种优选方案，所述步骤一具体包括：

获取n个互为邻区小区NBS_n＝{gNB₁,gNB₂,…,gNB_n}的负载{Cld₁,Cld₂,…,Cld_n}、物理资源块总数{PrT₁,PrT₂,…,PrT_n}，以及信号电平值{RSRP₁,RSRP₂,…,RSRP_n}信息。

作为一种优选方案，所述步骤二具体包括：

(2-1)：对NBS_n＝{gNB₁,gNB₂,…,gNB_n}中的每个小区，计算相应的物理资源块占用量Pro_i＝ceil(Cld_i*PrT_i)，其中ceil()表示天花板函数；

(2-2)：计算所有小区物理资源块均衡基准值

(2-3)：计算出各小区的物理资源块空间余量Prv_i＝Pro_Av-Pro_i，其中，i＝1,2,…,n。

作为一种优选方案，所述步骤三具体包括：

(3-1)：对NBS_n＝{gNB₁,gNB₂,…,gNB_n}中的每个小区gNB_i，计算反向负载Cld′_i＝1-Cld_i；

计算信号电平的数学期望值

分别计算各小区的信号电平分值

(3-2)：设定调整系数A_C，计算综合调整值Cv_i＝A_C*Cld′_i+(1-A_C)*RW_i，其中0<A_C≤1；

(3-3)：在NBS_n寻找具备最大Cv_i值的小区gNB_mx和最小Cv_i值的小区gNB_mn，分别确定为最优小区和最差小区。如果具备相同Cv_i值的小区有多个，则取其中任意一个即可。

作为一种优选方案，所述步骤四具体包括：

(4-1)：获取最优小区gNB_mx和最差小区gNB_mn覆盖重叠区内的全部用户UsrN＝{Usr₁,Usr₂,…,Usr_mxn,}，以及用户所申请占用的物理资源块数量ProN＝{Proxn₁,Proxn₂,…,Proxn_mxn}；

(4-2)：将用户UsrN按物理资源块数量ProN的升序进行排列；

(4-3)：获取满足条件

的最大PreN值，其中PreN≤mxn；将PreN个用户全部迁移至最优小区gNB_mx中；

(4-4)：更新最优小区gNB_mx的物理资源块占用量Pro_mx＝Pro_mx+TProN，最差小区gNB_mn的物理资源块占用量Pro_mn＝Pro_mn-TProN；

根据更新后的Pro_mx和Pro_mn值更新小区gNB_mx的负载

更新小区gNB_mn的负载

作为一种优选方案，所述步骤五的具体过程包括：

(5-1)：设定可接受的均衡状态β₀，收敛目标值ε，对于所有小区NBS_n＝{gNB₁,gNB₂,…,gNB_n}，计算负载均衡因子

(5-2)：判断是否满足收敛条件

若满足，结束步骤，若不满足，重复步骤二至五，直到满足均衡条件，结束步骤。

因此，本发明的优点是：能够直接获取各小区所占用的物理资源块数量及余量，进而核算出相应的综合调整值；以此搜寻出最优及最差小区，遍历能够满足最优小区中资源空间余量要求的最差小区用户，并实施负载转移，进而解决小区间负载不一致而导致的5G系统利用率不高，部分小区过载的问题，有利用腾出更多资源为用户提供5QI保障。

附图说明

图1是本发明的流程结构示意图；

图2是本发明方法与其他方法在仿真实验中的收敛效率对比图；

图3是本发明方法与其他方法在仿真实验中的最大过载小区对比图；

图4是本发明方法与其他方法在仿真实验中的小区负载变化对比图。

具体实施方式

下面通过实施例，并结合附图，对本发明的技术方案作进一步具体的说明。

实施例：

本实施例一种基于调整系数的5G负载均衡方法，如图1所示，包括以下步骤：

步骤一：获取小区负载和信号电平值信息；具体包括：

获取n个互为邻区小区NBS_n＝{gNB₁,gNB₂,…,gNB_n}的负载{Cld₁,Cld₂,…,Cld_n}、物理资源块总数{PrT₁,PrT₂,…,PrT_n}，以及信号电平值{RSRP₁,RSRP₂,…,RSRP_n}信息。

步骤二：根据小区资源量，计算各小区相对基准值的物理资源块空间余量；具体包括：

(2-1)：对NBS_n＝{gNB₁,gNB₂,…,gNB_n}中的每个小区，计算相应的物理资源块占用量Pro_i＝Ceil(Cld_i*PrT_i)，其中ceil()表示天花板函数；

(2-2)：计算所有小区物理资源块均衡基准值

(2-3)：计算出各小区的物理资源块空间余量Prv_i＝Pro_Av-Pro_i，其中，i＝1,2,…,n。

步骤三：计算小区反向负载和信号电平分值，结合调整系数的分配核算各小区的综合调整值，确定最优和最差小区；具体包括：

(3-1)：对NBS_n＝{gNB₁,gNB₂,…,gNB_n}中的每个小区gNB_i，计算反向负载Cld′_i＝1-Cld_i；

计算信号电平的数学期望值

分别计算各小区的信号电平分值

(3-2)：设定调整系数A_C，计算综合调整值Cv_i＝A_C*Cld′_i+(1-A_C)*RW_i，其中0<A_C≤1；

(3-3)：在NBS_n寻找具备最大Cv_i值的小区gNB_mx和最小Cv_i值的小区gNB_mn，分别确定为最优小区和最差小区。如果具备相同Cv_i值的小区有多个，则取其中任意一个即可。

步骤四：获取最优和最差小区重叠区内的用户，从中选取物理资源块总和小于最优小区物理资源块空间余量的小区并转移到最优小区内，更新小区数据；具体包括：

(4-1)：获取最优小区gNB_mx和最差小区gNB_mn覆盖重叠区内的全部用户UsrN＝{Usr₁,Usr₂,…,Usr_mxn,}，以及用户所申请占用的物理资源块数量ProN＝{Proxn₁,Proxn₂,…,Proxn_mxn}；

(4-2)：将用户UsrN按物理资源块数量ProN的升序进行排列；

(4-3)：获取满足条件

的最大PreN值，其中PreN≤mxn；将PreN个用户全部迁移至最优小区gNB_mx中；

(4-4)：更新最优小区gNB_mx的物理资源块占用量Pro_mx＝Pro_mx+TProN，最差小区gNB_mn的物理资源块占用量Pro_mn＝Pro_mn-TProN；

根据更新后的Pro_mx和Pro_mn值更新小区gNB_mx的负载

更新小区gNB_mn的负载

步骤五：设定均衡条件，进行收敛判断，若不满足收敛条件，重复步骤二至五，直到满足均衡条件。具体过程包括：

(5-1)：设定可接受的均衡状态β₀，收敛目标值ε，对于所有小区NBS_n＝{gNB₁,gNB₂,…,gNB_n}，计算负载均衡因子

(5-2)：判断是否满足收敛条件

若满足，结束步骤，若不满足，重复步骤二至五，直到满足均衡条件，结束步骤。

下面以实例具体对本实施例进行说明，实例以n＝5为例，5G系统小区负载情况如表1所示，

表1开展的业务

表2基础数据

一种基于调整系数的5G负载均衡方法，包括以下步骤：

步骤一：获取小区负载和信号电平值信息；负载信息和信号电平值信息如表1中所示。

步骤二：根据小区资源量，计算各小区相对基准值的物理资源块空间余量；

对NBS_n＝{gNB₁,gNB₂,…,gNB_n}中的每个小区，计算相应的物理资源块占用量

Pro_i＝ceil(Cld_i*PrT_i)＝{132,69,172,88,238}；

计算所有小区物理资源块的均衡基准值

计算出各小区的物理资源块空间余量

Prv_i＝Prb_Av-Pro_i＝{8,71,-32,52,-98}；

步骤三：计算小区反向负载和信号电平分值，结合调整系数的分配核算各小区的综合调整值，确定最优和最差小区；

对NBS_n＝{gNB₁,gNB₂,…,gNB_n}中的每个小区gNB_i，计算反向负载

Cld′_i＝1-Cld₉＝{0.52,0.75,0.37,0.68,0.13}；

计算信号电平的数学期望值

分别计算各小区的信号电平分值

设定调整系数A_C，计算综合调整值

Cv_i＝A_C*Cld′_i+(1-A_C)*RW_i＝{0.59,0.82,0.48,0.74,0.34}，

在NBS_n寻找具备最大Cv_i值的小区gNB_mx和最小Cv_i值的小区gNB_mn，确定最优小区和最差小区，本实例中最优小区和最差小区分别是gNB₂和gNB₅。

步骤四：获取最优和最差小区重叠区内的用户，从中选取物理资源块总和小于最优小区物理资源块空间余量的小区并转移到最优小区内，更新小区数据；

获取最优小区gNB_mx和最差小区gNB_mn覆盖重叠区内的全部用户UsrN＝{Usr₁,Usr₂,…,Usr_mxn,}；如表3所示：

小区	申请物理资源块数量
		Usr1	17
Usr2	53
		Usr3	34
Usr4	26
		Usr5	55

其所申请占用的物理资源块数量为

ProN＝{Proxn₁,Proxn₂,…,Proxn_mxn}＝{17,53,34,26,55}；

将用户UsrN按物理资源块数量ProN的升序进行排列得到

{Usr₁,Usr₄,Usr₃,Usr₂,Usr₅,}，

对应的物理资源块数量分别是{17,26,34,53,55}；

获取满足条件

的最大PreN值位2，即前2个用户{Usr₁,Usr₄}，将这2个用户从gNB₅迁移至gNB₂中，

更新最优小区gNB₂的物理资源块占用量Pro₂＝Pro₂+43＝112，最差小区gNB₅的物理资源块占用量Pro₅＝Pro₅-43＝195；根据更新后的Pro₂和Pro₅值更新小区gNB₂的负载

更新小区gNB₅的负载

0.71。

步骤五：设定均衡条件，进行收敛判断，若不满足收敛条件，重复步骤二至五，直到满足均衡条件。

对于NBS_n＝{gNB₁,gNB₂,…,gNB₅}，计算负载均衡因子

不满足收敛条件abs(β-β_W)＝0.0712≤0.01％，重复步骤二至五，直到满足均衡条件，结束步骤。

以下进行仿真实验进行说明。

将本实施例的ACLB方法与之前的NSLB方法进行MATLAB平台仿真，基础数据信息见上述表1～3，随机撒入一定的用户，并配置随机的业务，所得的结果分别参见图2至4所示。

如图2所示的两种方法的负载均衡收敛过程。通过设置最优的调整系数A_C，本发明的ACLB比之前的NSLB收敛更快，能在更短时间内搜寻最优及最差小区，并进行负载转移；

如图3所示的ACLB在不同调整系数状态下的最大过载小区的用户去载情况。调整系数越大，即过份强调小区负载的影响力，ACLB越趋近于NSLB的状态，实际上NSLB算法就是ACLB在A_C＝1的一种特殊情形；

如图4所示的ACLB在不同调整系数状态下的最小负载基站被实施负载转移过程。两者变化曲线同图3类似，A_C越小，目标最优小区会更多地考虑除负载以外的信号电平好坏，在负载转移量相等的情况下能够使客户感知度更好。

本文中所描述的具体实施例仅仅是对本发明精神作举例说明。本发明所属技术领域的技术人员可以对所描述的具体实施例做各种各样的修改或补充或采用类似的方式替代，但并不会偏离本发明的精神或者超越所附权利要求书所定义的范围。

Claims (6)

1.一种基于调整系数的5G负载均衡方法，其特征在于：包括以下步骤：

步骤一：获取小区负载和信号电平值信息；

步骤二：根据小区资源量，计算各小区相对基准值的物理资源块空间余量；

步骤三：计算小区反向负载和信号电平分值，结合调整系数的分配核算各小区的综合调整值，确定最优和最差小区；

步骤四：获取最优和最差小区重叠区内的用户，从中选取物理资源块总和小于最优小区物理资源块空间余量的小区并转移到最优小区内，更新小区数据；

步骤五：设定均衡条件，进行收敛判断，若不满足收敛条件，重复步骤二至五，直到满足均衡条件。

2.根据权利要求1所述的一种基于调整系数的5G负载均衡方法，其特征是所述步骤一具体包括：

获取n个互为邻区小区NBS_n＝{gNB₁,gNB₂,…,gNB_n}的负载{Cld₁,Cld₂,…,Cld_n}、物理资源块总数{PrT₁,PrT₂,…,PrT_n}，以及信号电平值{RSRP₁,RSRP₂,…,RSRP_n}信息。

3.根据权利要求2所述的一种基于调整系数的5G负载均衡方法，其特征是所述步骤二具体包括：

(2-1)：对NBS_n＝{gNB₁,gNB₂,…,gNB_n}中的每个小区，计算相应的物理资源块占用量Pro_i＝ceil(Cld_i*PrT_i)，其中ceil()表示天花板函数；

(2-2)：计算所有小区物理资源块均衡基准值

(2-3)：计算出各小区的物理资源块空间余量Prv_i＝Pro_Av-Pro_i，其中，i＝1,2,…,n。

4.根据权利要求3所述的一种基于调整系数的5G负载均衡方法，其特征是所述步骤三具体包括：

(3-1)：对NBS_n＝{gNB₁,gNB₂,…,gNB_n}中的每个小区gNB_i，计算反向负载Cld′_i＝1-Cld_i；

计算信号电平的数学期望值

分别计算各小区的信号电平分值

(3-2)：设定调整系数A_C，计算综合调整值Cv_i＝A_C*Cld′_i+(1-A_C)*RW_i，其中0<A_C≤1；

(3-3)：在NBS_n寻找具备最大Cv_i值的小区gNB_mx和最小Cv_i值的小区gNB_mn，分别确定为最优小区和最差小区。

5.根据权利要求4所述的一种基于调整系数的5G负载均衡方法，其特征是所述步骤四具体包括：

(4-1)：获取最优小区gNB_mx和最差小区gNB_mn覆盖重叠区内的全部用户UsrN＝{Usr₁,Usr₂,...,Usr_mxn,}，以及用户所申请占用的物理资源块数量ProN＝{Proxn₁,Proxn₂,...,Proxn_mxn}；

(4-2)：将用户UsrN按物理资源块数量ProN的升序进行排列；

(4-3)：获取满足条件

的最大PreN值，其中PreN≤mxn；将PreN个用户全部迁移至最优小区gNB_mx中；

(4-4)：更新最优小区gNB_mx的物理资源块占用量Pro_mx＝Pro_mx+TProN，最差小区gNB_mn的物理资源块占用量Pro_mn＝Pro_mn-TProN；

根据更新后的Pro_mx和Pro_mn值更新小区gNB_mx的负载

Cld_mx＝Pro_mx/PrT_mx，

更新小区gNB_mn的负载

Cld_mn＝Pro_mn/PrT_mn。

6.根据权利要求5所述的一种基于调整系数的5G负载均衡方法，其特征是所述步骤五的具体过程包括：

(5-1)：设定可接受的均衡状态β₀，收敛目标值ε，对于所有小区NBS_n＝{gNB₁,gNB₂,…,gNB_n}，计算负载均衡因子

(5-2)：判断是否满足收敛条件

若满足，结束步骤，若不满足，重复步骤二至五，直到满足均衡条件，结束步骤。

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