CN116782400A - 资源分配方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质 - Google Patents

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Abstract

本公开提供了一种资源分配方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质，涉及通信技术领域。方法应用于基站，基站是波束共享区域的多个基站中的任意一个基站，该区域内具有多个UE，包括：针对每一UE进行如下处理：获取UE的第一参数组；根据第一参数组，获取UE对应的至少一个信道计算式，每个信道计算式中的自变量为波束ID对应的波束下的RBG；根据每一UE的至少一个信道计算式，构建多个组合信道计算式，每个组合信道计算式由每一UE的一个信道计算式加和得到；计算每个组合信道计算式的多个信道值并确定多个组合信道计算式对应的全部信道值中的最大值；根据最大值对应的每一UE的波束ID及RBG编号，为每一UE分配频域资源。

Description

资源分配方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质
技术领域
本公开涉及通信技术领域，尤其涉及一种资源分配方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质。
背景技术
随着通信技术的发展，5G(5th Generation Mobile Communication Technology，第五代移动通信技术)共建共享也逐步落地实现，相应地，小区内UE(User Equipment，用户设备)可用的空口资源也在不断增长。
但是，因为频段优先级等原因，UE往往优先驻留在TDD(Time DivisionDuplexing，时分双工)小区的有限的几个波束上，容易出现部分区域资源拥塞而其他资源空闲的情况，导致频谱资源的利用率较低，以及在小区内需要分配频谱资源的UE数量较多时，存在部分UE资源调度的延迟大的问题。
需要说明的是，在上述背景技术部分公开的信息仅用于加强对本公开的背景的理解，因此可以包括不构成对本领域普通技术人员已知的现有技术的信息。
发明内容
本公开提供一种资源分配方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质，至少在一定程度上克服了相关技术中频谱资源利用率较低及资源调度的延迟大的问题。
本公开的其他特性和优点将通过下面的详细描述变得显然，或部分地通过本公开的实践而习得。
根据本公开的一个方面，提供一种资源分配方法，应用于基站，所述基站是波束共享区域包括的多个基站中的任意一个基站，所述多个基站中每一基站具有多个波束，每一波束对应一个波束标识ID，每一波束对应多个频域资源块组RBG，所述多个基站共具有多个异频邻频点，所述波束共享区域内具有多个用户设备UE，包括：针对所述多个UE中的每一UE进行如下处理：获取UE的第一参数组，所述第一参数组包括所述UE的探测参考信号SRS波束信息、所述UE与所述多个基站中每一基站之间的参考信号接收功率RSRP；根据所述第一参数组，预测所述UE在每一异频邻频点下的第二参数组，得到所述UE对应的至少一个第二参数组，每一第二参数组包括波束ID及频谱效率；构建每一第二参数组对应的信道计算式，得到所述UE对应的至少一个信道计算式，每个信道计算式中的自变量为波束ID对应的波束下的RBG；根据每一UE的至少一个信道计算式，构建出多个组合信道计算式，每个组合信道计算式由每一UE的一个信道计算式加和得到；计算每个组合信道计算式的多个信道值，并确定所述多个组合信道计算式对应的全部信道值中的最大值；根据所述最大值对应的每一UE的波束ID及RBG编号，为每一UE分配频域资源。
在本公开的一个实施例中，所述根据所述第一参数组，预测所述UE在每一异频邻频点下的第二参数组，得到所述UE对应的至少一个第二参数组，包括：预测所述第一参数组在每一异频邻频点下的资源使用值，所述资源使用值为第一值或第二值；确定取值为第一值的资源使用值对应的异频邻频点为目标异频邻频点；预测所述第一参数组在每一目标异频邻频点下的第二参数组，得到所述至少一个第二参数组。
在本公开的一个实施例中，所述预测所述第一参数组在每一异频邻频点下的资源使用值，包括：获取每一异频邻频点的RSRP预测模型，所述RSRP预测模型基于异频邻频点的虚拟栅格模型及RSRP历史数据构建得到，所述虚拟栅格模型基于异频邻频点下的信号特征及虚拟栅格的对应关系实现；根据每一异频邻频点的RSRP预测模型，对所述第一参数组进行处理，得到所述第一参数组在每一异频邻频点下的RSRP；根据所述第一参数组在每一异频邻频点下的RSRP与RSRP门限的关系，确定所述第一参数组在每一异频邻频点下的资源使用值；其中，所述关系为所述第一参数组在异频邻频点下的RSRP大于所述RSRP门限，则所述第一参数组在异频邻频点下的资源使用值为第一值；所述关系为所述第一参数组在异频邻频点下的RSRP不大于所述RSRP门限，则所述第一参数组在异频邻频点下的资源使用值为第二值。
在本公开的一个实施例中，所述虚拟栅格的维度包括小区、RSRP、波束ID、RBG编号。
在本公开的一个实施例中，所述预测所述第一参数组在每一目标异频邻频点下的第二参数组，得到所述至少一个第二参数组，包括：预测所述第一参数在一个目标频邻频点下的第二参数组的过程如下：获取目标异频邻频点的波束预测模型，所述波束预测模型基于目标异频邻频点的虚拟栅格模型及波束历史数据构建得到；获取目标异频邻频点的频谱效率预测模型，所述波束预测模型基于目标异频邻频点的虚拟栅格模型及频谱效率历史数据构建得到；根据目标异频邻频点的波束预测模型，对所述第一参数组进行处理，得到所述第一参数组在目标异频邻频点下的波束ID；根据频谱效率预测模型，对所述第一参数组及所述第一参数在目标异频邻频点下的波束ID进行处理，得到频谱效率；预测所述第一参数组在每一目标异频邻频点下的波束ID及频谱效率后得到所述至少一个第二参数组。
在本公开的一个实施例中，所述频谱效率如下公式所示：
其中，表示第k个UE被分配在波束ID为n的波束的第b份RBG时对应的预编码矩阵的转置，hk,n,b表示第k个UE被分配在第n个波束的第b份RBG时对应的信道矩阵，hk′,n,b表示第k′个UE被分配在第n个波束的第b份RBG时对应的信道矩阵，σ2为底噪数据，b为波束的RBG的编号，n为波束ID，K表示所述多个UE中UE的数量，k′表示多个UE中除第k个UE之外的任一UE。
在本公开的一个实施例中，所述信道计算式如下公式所示：
其中，BWk,n,b为第k个UE被分配在波束ID为n的波束的第b份RBG时的频域资源。
根据本公开的另一个方面，提供一种资源分配装置，应用于基站，所述基站是波束共享区域包括的多个基站中的任意一个基站，所述多个基站中每一基站具有多个波束，每一波束对应一个波束标识ID，每一波束对应多个频域资源块组RBG，所述多个基站共具有多个异频邻频点，所述波束共享区域内具有多个用户设备UE，包括：处理模块，用于针对所述多个UE中的每一UE进行如下处理：获取UE的第一参数组，所述第一参数组包括所述UE的探测参考信号SRS波束信息、所述UE与所述多个基站中每一基站之间的参考信号接收功率RSRP；根据所述第一参数组，预测所述UE在每一异频邻频点下的第二参数组，得到所述UE对应的至少一个第二参数组，每一第二参数组包括波束ID及频谱效率；构建每一第二参数组对应的信道计算式，得到所述UE对应的至少一个信道计算式，每个信道计算式中的自变量为波束ID对应的波束下的RBG；构建模块，用于根据每一UE的至少一个信道计算式，构建出多个组合信道计算式，每个组合信道计算式由每一UE的一个信道计算式加和得到；计算及确定模块，用于计算每个组合信道计算式的多个信道值，并确定所述多个组合信道计算式对应的全部信道值中的最大值；分配模块，用于根据所述最大值对应的每一UE的波束ID及RBG编号，为每一UE分配频域资源。
在本公开的一个实施例中，所述处理模块，用于预测所述第一参数组在每一异频邻频点下的资源使用值，所述资源使用值为第一值或第二值；确定取值为第一值的资源使用值对应的异频邻频点为目标异频邻频点；预测所述第一参数组在每一目标异频邻频点下的第二参数组，得到所述至少一个第二参数组。
在本公开的一个实施例中，所述处理模块，用于获取每一异频邻频点的RSRP预测模型，所述RSRP预测模型基于异频邻频点的虚拟栅格模型及RSRP历史数据构建得到，所述虚拟栅格模型基于异频邻频点下的信号特征及虚拟栅格的对应关系实现；根据每一异频邻频点的RSRP预测模型，对所述第一参数组进行处理，得到所述第一参数组在每一异频邻频点下的RSRP；根据所述第一参数组在每一异频邻频点下的RSRP与RSRP门限的关系，确定所述第一参数组在每一异频邻频点下的资源使用值；其中，所述关系为所述第一参数组在异频邻频点下的RSRP大于所述RSRP门限，则所述第一参数组在异频邻频点下的资源使用值为第一值；所述关系为所述第一参数组在异频邻频点下的RSRP不大于所述RSRP门限，则所述第一参数组在异频邻频点下的资源使用值为第二值。
在本公开的一个实施例中，所述虚拟栅格的维度包括小区、RSRP、波束ID、RBG编号。
在本公开的一个实施例中，所述处理模块，用于预测所述第一参数在一个目标频邻频点下的第二参数组的过程如下：获取目标异频邻频点的波束预测模型，所述波束预测模型基于目标异频邻频点的虚拟栅格模型及波束历史数据构建得到；获取目标异频邻频点的频谱效率预测模型，所述波束预测模型基于目标异频邻频点的虚拟栅格模型及频谱效率历史数据构建得到；根据目标异频邻频点的波束预测模型，对所述第一参数组进行处理，得到所述第一参数组在目标异频邻频点下的波束ID；根据频谱效率预测模型，对所述第一参数组及所述第一参数在目标异频邻频点下的波束ID进行处理，得到频谱效率；预测所述第一参数组在每一目标异频邻频点下的波束ID及频谱效率后得到所述至少一个第二参数组。
在本公开的一个实施例中，所述频谱效率如下公式所示：
其中，表示第k个UE被分配在波束ID为n的波束的第b份RBG时对应的预编码矩阵的转置，hk,n,b表示第k个UE被分配在第n个波束的第b份RBG时对应的信道矩阵，hk′,n,b表示第k′个UE被分配在第n个波束的第b份RBG时对应的信道矩阵，σ2为底噪数据，b为波束的RBG的编号，n为波束ID，K表示所述多个UE中UE的数量，k′表示多个UE中除第k个UE之外的任一UE。
在本公开的一个实施例中，所述信道计算式如下公式所示：
其中，BWk,n,b为第k个UE被分配在波束ID为n的波束的第b份RBG时的频域资源。
根据本公开的再一个方面，提供一种电子设备，包括：处理器；以及存储器，用于存储所述处理器的可执行指令；其中，所述处理器配置为经由执行所述可执行指令来执行上述任一所述的资源分配方法。
根据本公开的又一个方面，提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述任一所述的资源分配方法。
根据本公开的又一个方面，提供一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括计算机程序或计算机指令，所述计算机程序或所述计算机指令由处理器加载并执行，以使计算机实现上述任一所述的资源分配方法。
本公开的实施例所提供的技术方案至少包括以下有益效果：
本公开的实施例所提供的技术方案，通过预测波束共享区域中每一UE在每一异频邻频点下的第二参数组，可以确定出每一UE可能被分配在哪一波束上，以及在相应波束上的频谱效率。之后，根据每一UE的至少一个第二参数组，可以构建出多个组合信道计算式，每一个组合信道计算式包括每一个UE的一个信道计算式，一个信道计算式对应UE的一个第二参数组，且信道计算式中的自变量为UE在波束ID对应的波束上的RBG。通过遍历每一组合信道计算式中各个波束下的RGB，可以得到多个组合信道计算式对应的全部信道值，再根据全部信道值中的最大值所对应的每一UE的波束ID及RBG编号，为UE分配频域资源。此种方式，由于将多个UE在波束共享区域对应的多个波束中可取得的最大信道值为依据，为该多个UE分配频域资源，所以可以提高频谱资源的利用率。
另外，以多个UE在波束共享区域对应的多个波束中可取得的最大信道值为依据，可以避免UE会优先驻留在优先级较高的几个波束，进而在一定程度降低了为UE调度频域资源的延迟。
应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本公开。
附图说明
此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本公开的实施例，并与说明书一起用于解释本公开的原理。显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本公开的一些实施例，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示出本公开一个实施例中的资源分配系统的示意图；
图2示出本公开一个实施例中的资源分配方法流程图；
图3示出本公开一个实施例中的虚拟栅格的示意图；
图4示出本公开一个实施例中波束共享区域的示意图；
图5示出本公开另一个实施例中波束共享区域的示意图；
图6示出本公开一个实施例中的资源分配装置示意图；
图7示出本公开一个实施例中的电子设备的结构框图。
具体实施方式
现在将参考附图更全面地描述示例实施方式。然而，示例实施方式能够以多种形式实施，且不应被理解为限于在此阐述的范例；相反，提供这些实施方式使得本公开将更加全面和完整，并将示例实施方式的构思全面地传达给本领域的技术人员。所描述的特征、结构或特性可以以任何合适的方式结合在一个或更多实施方式中。
此外，附图仅为本公开的示意性图解，并非一定是按比例绘制。图中相同的附图标记表示相同或类似的部分，因而将省略对它们的重复描述。附图中所示的一些方框图是功能实体，不一定必须与物理或逻辑上独立的实体相对应。可以采用软件形式来实现这些功能实体，或在一个或多个硬件模块或集成电路中实现这些功能实体，或在不同网络和/或处理器装置和/或微控制器装置中实现这些功能实体。
应当理解，本公开的方法实施方式中记载的各个步骤可以按照不同的顺序执行，和/或并行执行。此外，方法实施方式可以包括附加的步骤和/或省略执行示出的步骤。本公开的范围在此方面不受限制。
需要注意，本公开中提及的“第一”、“第二”等概念仅用于对不同的装置、模块或单元进行区分，并非用于限定这些装置、模块或单元所执行的功能的顺序或者相互依存关系。
需要注意，本公开中提及的“一个”、“多个”的修饰是示意性而非限制性的，本领域技术人员应当理解，除非在上下文另有明确指出，否则应该理解为“一个或多个”。
图1示出本公开实施例中一种资源分配系统的示意图，该系统可以应用本公开各种实施例中的资源分配方法或资源分配装置。
如图1所示，该资源分配系统可以包括：多个UE 101、多个基站102。
其中，该多个基站102是波束共享区域包括的多个小区中的基站。多个UE 101是该波束共享区域中需要使用频域资源的UE。
在一个实施例中，多个基站102中每一基站具有多个波束，每一波束对应一个波束ID(Identity，标识)，每一波束对应多个RBG(Resource Block Group，频域资源块组)。多个基站102共具有多个异频邻频点。其中，多个异频邻频点包括的异频邻频点的数量不小于多个基站102包括的基站的数量。
多个基站102中的任意一个基站可以获取该多个UE 101中每一UE的第一参数组。其中，第一参数组包括UE的SRS(Sounding Reference Signal，探测参考信号)波束信息，以及该UE与多个基站102中每一基站之间的RSRP(Reference Signal Receiving Power，参考信号接收功率)。
该任意一个基站，还可以根据UE的第一参数组，预测UE在每一个异频邻频点下的第二参数组，得到每一UE对应的至少一个第二参数组。其中，第二参数组包括波束ID及频域效率。
例如，多个异频邻频点的数量为3，则一个UE在该3个异频邻频下的第二参数组的数量可以为1个，或2个，或3个，也就是说，根据UE的第一参数组，可以预测出UE在异频邻频点下不具有第二参数组。UE在异频邻频点下不具有第二参数组表示，根据UE的第一参数组，预测出UE不会使用该异频邻频点下的频谱资源。
该任意一个基站，还可以构建每一个第二参数组对应的信道计算式，得到每一个UE对应的至少一个信道计算式。其中，每一信道计算式中的自变量是波束ID对应的波束下的RBG，不同的RBG对应的频域资源值可以相同，也可以不同。
例如，多个异频邻频点包括异频邻频点的数量为3，多个UE 101包括UE的数量为3，且该3个UE分别为UE1、UE2和UE3。其中，且UE1在该3个异频邻频点下具有2个第二参数组，UE2在该3个异频邻频点下具有2个第二参数组，UE3在该3个异频邻频点下具有1个第二参数组。相应地，UE1对应有2个信道计算式，UE2对应有2个信道计算式，UE3对应有1个信道计算式。
之后，该任意一个基站，还可以根据每一个UE对应的至少一个信道计算式，构建出多个组合信道计算式，每个组合信道计算式由每一UE的一个信道计算式加和得到。
仍以上述UE1对应有2个信道计算式，UE2对应有2个信道计算式，UE3对应有1个信道计算式为例，则组合得到的多个组合信道计算式的数量的为2*2*1，共4个。每一个组合信道计算式由UE1、UE2和UE3各一个信道计算式进行加和得到。
在每一组合信道计算式中，自变量为每一UE对应的信道计算式中的RBG。例如，组合信道计算式由三个信道计算式进行加和得到，则该三个信道计算式中的RBG均为组合信道计算式的自变量。
该任意一个基站，可以通过改变组合信道计算式中每一信道计算式的RBG，从而计算出每个组合信道计算式的多个信道值，并确定多个组合信道计算式对应的全部信道值中的最大值，之后，将取得该最大值对应的组合信道计算式所包括的每一信道计算式中的波束ID及RBG编号，作为给多个UE 101分配频域资源的依据，从而为多个UE 101中的每一UE分配频域资源。其中，为UE分配的频域资源是该最大值对应的组合信道计算式中，与该UE对应的信道计算式所取到的波束ID及RBG编号的频域资源。
例如，最大值对应的组合信道计算式中与UE对应的信道计算式取到的波束ID为2，RBG为4，则为该UE分配波束2下RBG为4的频域资源。
在一个实施例中，若确定出的波束ID对应的波束是其他基站下的波束，则由该任意一个基站启动切换，将UE切换到该波束ID对应的基站下，由该波束ID对应的基站为该UE分配该波束ID对应的波束下的频域资源。
在一个实施例中，该任意一个基站可以每间隔预定时长进行一次资源分配，从而保证该波束共享区域中的频谱资源可以持续保持较高的利用率。
多个UE 101中的每一UE、多个基站102之间通过网络实现通信连接，该网络可以是有线网络，也可以是无线网络。
可选地，上述的无线网络或有线网络使用标准通信技术和/或协议。网络通常为因特网、但也可以是任何网络，包括但不限于局域网(Local Area Network，LAN)、城域网(Metropolitan Area Network，MAN)、广域网(Wide Area Network，WAN)、移动、有线或者无线网络、专用网络或者虚拟专用网络的任何组合)。在一些实施例中，使用包括超文本标记语言(Hyper Text Mark-up Language，HTML)、可扩展标记语言(ExtensibleMarkupLanguage，XML)等的技术和/或格式来代表通过网络交换的数据。此外还可以使用诸如安全套接字层(Secure Socket Layer，SSL)、传输层安全(Transport Layer Security，TLS)、虚拟专用网络(Virtual Private Network，VPN)、网际协议安全(InternetProtocolSecurity，IPsec)等常规加密技术来加密所有或者一些链路。在另一些实施例中，还可以使用定制和/或专用数据通信技术取代或者补充上述数据通信技术。
多个UE 101中的每一UE可以是各种电子设备，包括但不限于智能手机、平板电脑、膝上型便携计算机、台式计算机、可穿戴设备、增强现实设备、虚拟现实设备等。
多个UE 101中的每一UE还可以是提供各种服务的服务器。可选地，服务器可以是独立的物理服务器，也可以是多个物理服务器构成的服务器集群或者分布式系统，还可以是提供云服务、云数据库、云计算、云函数、云存储、网络服务、云通信、中间件服务、域名服务、安全服务、CDN(Content Delivery Network，内容分发网络)、以及大数据和人工智能平台等基础云计算服务的云服务器。
本领域技术人员可以知晓，图1中的UE和基站的数量仅仅是示意性的，根据实际需要，可以具有任意数目的UE和基站。本公开实施例对此不作限定。
下面结合附图及实施例对本示例实施方式进行详细说明。
本公开实施例中提供了一种资源分配方法，该方法可以由任意具备计算处理能力的电子设备执行。例如，该电子设备为基站，该基站是波束共享区域包括的多个基站中的任意一个基站，该多个基站中每一基站具有多个波束，每一波束对应一个波束ID，每一波束对应多个资源块组RBG，该多个基站共具有多个异频邻频点，该波束共享区域内具有多个UE。
其中，多个基站包括的基站的数量不大于多个异频邻频点包括的异频邻频点的数量。例如，多个基站包括的基站的数量为M，多个异频邻频点包括的异频邻频点的数量为N，则M≤N。
图2示出本公开一个实施例中的资源分配方法流程图，如图2所示，本公开实施例中提供的资源分配方法包括如下S201至S204。
S201，针对该多个UE中的每一UE进行如下S2011至S2013。
其中，该多个UE是波束共享区域中需要分配频域资源的UE。波束共享区域由至少一个小区组成的区域，且该波束共享区域中包括的基站的波束统一编号，得到每一波束的波束ID。再基于波束共享区域内全部波束的波束ID对波束对应的频域资源进行统一调度，避免UE集中驻留在几个优先级较高的波束上，从而提高频谱资源的利用率，降低为UE调度频谱资源所需的时延。
S2011，获取UE的第一参数组。
其中，该第一参数组包括该UE的SRS波束信息、该UE与该多个基站中每一基站之间的RSRP。
在一个实施例中，获取UE的第一参数组，可以包括：接收UE上报的第一参数组。
S2012，根据该第一参数组，预测该UE在每一异频邻频点下的第二参数组，得到该UE对应的至少一个第二参数组，每一第二参数组包括波束ID及频谱效率。
在一个实施例中，根据该第一参数组，预测该UE在每一异频邻频点下的第二参数组，得到该UE对应的至少一个第二参数组，可以包括：预测该第一参数组在每一异频邻频点下的资源使用值，该资源使用值为第一值或第二值；确定取值为第一值的资源使用值对应的异频邻频点为目标异频邻频点；预测该第一参数组在每一目标异频邻频点下的第二参数组，得到该至少一个第二参数组。
其中，资源使用值表示UE是否在异频邻频点下使用频谱资源的可能。在资源使用值为第一值时，表示根据UE的第一参数组，预测出该UE具有在该异频邻频点下使用频谱资源的可能。在资源使用值为第二值时，表示根据UE的第一参数组，预测出该UE不具有在该异频邻频点下使用频谱资源的可能。
在根据UE的第一参数组，预测出该UE具有在该异频邻频点下使用频谱资源的可能后，再根据该UE的第一参数组，预测该UE若在该异频邻频点下使用频谱资源时，该频谱资源对应的波束ID及频谱效率。在根据UE的第一参数组，预测出该UE不具有在该异频邻频点下使用频谱资源的可能后，不再根据UE的第一参数组继续预测UE在该异频邻频点下使用频谱资源时，该频谱资源对应的波束ID及频谱效率。
关于第一值和第二值具体为何种值，本公开的实施例不做限制。只要第一值和第二值不同即可。例如，第一值为1，第二值为0。
在一个实施例中，预测该第一参数组在每一异频邻频点下的资源使用值，可以包括：获取每一异频邻频点的RSRP预测模型；根据每一异频邻频点的RSRP预测模型，对该第一参数组进行处理，得到该第一参数组在每一异频邻频点下的RSRP；根据该第一参数组在每一异频邻频点下的RSRP与RSRP门限的关系，确定该第一参数组在每一异频邻频点下的资源使用值；其中，该关系为该第一参数组在异频邻频点下的RSRP大于该RSRP门限，则该第一参数组在异频邻频点下的资源使用值为第一值；该关系为该第一参数组在异频邻频点下的RSRP不大于该RSRP门限，则该第一参数组在异频邻频点下的资源使用值为第二值。
以多个异频邻频点包括异频邻频点的数量为3为例，则获取每一异频邻频点的RSRP预测模型，可以得到3个RSRP预测模型。每一个异频邻频点的RSRP预测模型由该异频邻频点的虚拟栅格模型及RSRP历史数据构建得到。其中，异频邻频点的虚拟栅格模型基于该异频邻频点下的信号特征及虚拟栅格的对应关系实现。其中，每一虚拟栅格模型中的虚拟栅格的维度至少包括：小区、RSRP、波束ID、RBG编号等。
一个异频临频点对应的虚拟栅格可以如图3所示。需要说明是，图3中仅展示了虚拟栅格的小区、RSRP、波束ID三个维度，实际上虚拟栅格具有的维度可以超过3个。
关于RSRP历史数据具体包括哪些数据，本公开的实施例不做限制。例如，RSRP历史数据包括在某一时间点之前或一段时间内，波束共享区域内的UE产生的与RSRP相关的数据。该与RSRP相关的数据包括但不限于UE与波束共享区域内的各个基站之前的RSRP。
在一个实施例中，RSRP预测模型由该异频邻频点的虚拟栅格模型及RSRP历史数据构建得到，可以包括：RSRP预测模型是以该虚拟栅格模型为基底，并利用RSRP历史数据训练预测模型得到。关于该预测模型具体为何种预测模型，本公开的实施例不做限制。
在一个实施例中，多个异频邻频点中每个异频邻频点的RSRP预测模型可以预先存储在基站中，从而基站可以直接从存储器中获取每一异频邻频点的RSRP预测模型。
获取到每一异频邻频点的RSRP预测模型后，将UE的第一参数组输入每一异频邻频点的RSRP预测模型，得到该第一参数组在每一异频邻频点下预测出的RSRP。例如，异频邻频点的数量为3，则RSRP预测模型的数量也为3，利用该3个RSRP预测模型对一个UE的第一参数组进行预测，可以得到3个RSRP。若多个UE包括UE的数量为5，则共可以得到5*3＝15个RSRP值。
对于一个UE的多个RSRP值(多个RSRP包括RSRP的数量与多个异频邻频点包括异频邻频点的数量相同)，均与RSRP门限进行比较，确定每一个RSRP值与RSRP门限的关系，若RSRP值大于RSRP门限，则确定UE在该RSRP对应的异频邻频点下的资源使用值为第一值。反之，若RSRP值不大于RSRP门限，则确定UE在该RSRP对应的异频邻频点下的资源使用值为第二值。其中，RSRP门限为预定值，关于RSRP门限的具体大小，本公开的实施例不做限制。
之后，对于每一个UE，确定取值为第一值的资源使用值对应的异频邻频点为目标异频邻频点。若UE对应有3个资源使用值，而其中两个资源使用值的取值为第一值，则该两个取值为第一值的资源使用值所对应的异频邻频点为该UE的目标异频邻频点。
以一个异频邻频点对应一个基站为例，一种波束共享区域可以如图4所示，UE 404对应有三个异频邻频点，该三个异频邻频点分别对应基站401、基站402和基站403，UE 404分别与基站401、基站402和基站403之间的RSRP为RSRP1、RSRP2和RSRP3。UE与基站之间的RSRP受到UE与基站之间距离的影响，当RSRP较小时，表示UE与基站之间的信号弱。因此，存在UE与基站之间的RSRP不大于RSRP门限，在RSRP不大于RSRP门限时，可以认为UE与基站之间的信号不能够支持UE使用该基站的频谱资源，相应地，UE不会驻留在该基站的波束上。例如，UE 404与基站401之间的RSRP1小于RSRP门限，则UE 404不会驻留在基站401的波束上，进而得到UE 404在基站401对应的异频邻频点下的资源使用值为第二值，也就是说，基站401对应的异频邻频点不是UE 404的目标异频邻频点。
在一个实施例中，预测该第一参数组在每一目标异频邻频点下的第二参数组，得到该至少一个第二参数组，可以包括：预测该第一参数在一个目标频邻频点下的第二参数组的过程如下：获取目标异频邻频点的波束预测模型，该波束预测模型基于目标异频邻频点的虚拟栅格模型及波束历史数据构建得到；获取目标异频邻频点的频谱效率预测模型，该波束预测模型基于目标异频邻频点的虚拟栅格模型及频谱效率历史数据构建得到；根据目标异频邻频点的波束预测模型，对该第一参数组进行处理，得到该第一参数组在目标异频邻频点下的波束ID；根据频谱效率预测模型，对该第一参数组及该第一参数在目标异频邻频点下的波束ID进行处理，得到频谱效率。之后，预测该第一参数组在每一目标异频邻频点下的波束ID及频谱效率后得到该至少一个第二参数组。
其中，关于波束历史数据和频谱效率历史数据具体包括哪些数据，本公开的实施例不做限制。例如，波束历史数据包括在某一时间点之前或一段时间内，波束共享区域内的UE产生的与波束相关的数据，该与波束相关的数据包括但不限于：UE驻留在波束共享区域包括的异频邻频点下的波束的波束ID。例如，频谱效率历史数据包括在某一时间点之前或一段时间内，波束共享区域内的UE产生的与频谱效率相关的数据，该与频谱效率相关的数据包括但不限于UE使用波束共享区域内波束上的频域资源时的频谱效率。
在一个实施例中，波束预测模型由该异频邻频点的虚拟栅格模型及波束历史数据构建得到，可以包括：波束预测模型是以该虚拟栅格模型为基底，并利用波束历史数据训练预测模型得到。关于该预测模型具体为何种预测模型，本公开的实施例不做限制。在一个实施例中，频谱效率预测模型由该异频邻频点的虚拟栅格模型及频谱效率历史数据构建得到，可以包括：频谱效率预测模型是以该虚拟栅格模型为基底，并利用频谱效率历史数据训练预测模型得到。关于该预测模型具体为何种预测模型，本公开的实施例不做限制。
在一个实施例中，多个异频邻频点中每个异频邻频点的波束预测模型、频谱效率预测模型，可以预先存储在基站中，从而基站可以直接从存储器中获取每一异频邻频点的波束预测模型、频谱效率预测模型。
对于每一个UE，根据目标异频邻频点的波束预测模型，对该UE的第一参数组进行处理，得到该第一参数组在目标异频邻频点下的波束ID。之后，根据频谱效率预测模型，对该第一参数组及该第一参数在目标异频邻频点下的波束ID进行处理，得到频谱效率。预测UE的第一参数组在每一目标异频邻频点下的波束ID及频谱效率后，得到该UE对应的至少一个第二参数组。每一第二参数组包括UE在一个目标异频邻频点下的波束ID及频谱效率。
对多个UE中每一UE的第一参数组均进行预测后，得到每一UE的至少一个第二参数组。
以一个目标异频邻频点对应一个基站为例，如图5所示，UE 504具有三个目标异频邻频点，该3个目标异频邻频点分别对应基站501、基站502和基站503。由于目标异频邻频点对应的波束分散在基站所在空间区域的不同方向上，而UE 504在一个时刻无法同时处于多个位置上。因此，根据UE 504的第一参数组预测出该UE 504会落在目标异频邻频点对应的一个波束上。如图5所示，对于基站503，预测出UE 504落在基站503的波束方向505对应的波束上。
S2013，构建每一第二参数组对应的信道计算式，得到该UE对应的至少一个信道计算式，每个信道计算式中的自变量为波束ID对应的波束下的RBG。
其中，信道计算式是用于计算每一第二参数组对应的信道值的计算式。
在一些实施例中，可以根据如下公式1所示的香农公式，将网络级容量建模为网络级多用户下时频资源多维分配的组合优化问题，从而得到公式2。
C＝B×log2(1+S/N) (1)
其中，在公式1中，C为信道容量，B为带宽，S/N为信噪比。
在公式2中，A为多个UE中每一UE的资源使用预测数据组成的集合，A＝{α0(t)、α1(t)、……、αk(t)}，αk(t)用于表示第k个UE在t时刻的资源使用值，αk(t)∈{第一值，第二值}，BWk,b(t)可以表示第k个UE在t时刻分配的频域资源，Sk,b可以表示第k个UE在第b份RBG对应的频域资源上的信号强度，Ik,b可以表示第k个UE在第b份RBG对应的频域资源上的干扰强度，Nk,b可以表示第k个UE在第b份RBG对应的频域资源上的噪声强度。maximize函数用于求公式最大值，km表示多个UE包括的UE的数量，bm表示相应波束对应的RBG的数量。
示例性地，公式2中的tm表示一段设定的时间。tm中可以包括多个步长，t的取值可以用于指示相应的步长值。
然而，5G网络可以在4G网络的基础上大规模使用Massive MIMO(MassiveMultiple Input Multiple Output，大规模多进多出)技术，通过Massive MIMO技术的Beamforming(波束成形)技术可以同时发送多个波束，提升频谱效率及网络容量。因此，需要对公式2进行重构以体现空域维度的波束资源数据。
在一些实施例中，对于公式2中的BWk,b(t)，由于不同波束上的用户可以通过MU(Multi User，多用户)配对的方式复用相同频谱资源，因此可以将其建模为如公式3所示的模型：
在公式3中，BWk,n,b(t)可以用于表示第k个UE在t时刻分配的频域资源。nm可以用于表示波束共享区域中各个基站所包括的波束的总数量。
另外，对于公式2中Sk,b与Ik,b、Nk,b之和的比值(频谱效率)，由于波束共享区域内多个基站发送的信号等于波束叠加信道传输矩阵，因此该频谱效率可以通过如下公式4来进行计算：
其中，表示第k个UE被分配在波束ID为n的波束的第b份RBG时对应的预编码矩阵的转置，hk,n,b表示第k个UE被分配在第n个波束的第b份RBG时对应的信道矩阵，hk′,n,b表示第k′个UE被分配在第n个波束的第b份RBG时对应的信道矩阵，σ2为底噪数据，b为波束的RBG的编号，n为波束ID，K表示该多个UE中UE的数量，k′表示多个UE中除第k个UE之外的任一UE。
在一些实施例中，将公式2、公式3与公式4相组合，可以得到如下公式5。
对于一个UE，在某一时刻仅可以驻留在一个异频临频点的一个波束上，且使用该波束上的一个RBG对应的频域资源。因此，基于公式5构建UE的第二参数组对应的信道计算式时，可以不考虑t，并且根据第二参数组中的波束ID可以确定n的取值，且由于每一第二参数组均是在αk(t)取值为第一值(第一值可以为1)的情况下预测出的。因此，每一第二参数组对应的信道计算式可以如下公式6所示。
其中，BWk,n,b为第k个UE被分配在波束ID为n的波束的第b份RBG时的频域资源。
在一个实施例中，信道计算式还可以是将公式6所展示的信道计算式作为一个参数，并对该参数进行各种数学处理所对应的目标公式，目标公式与公式6所展示的信道计算式之间为正比关系，即公式6对应的值增加，则目标公式对应的值也增加，并且目标公式所能取到的值均为正数。
当公式6中波束ID对应的波束下的RBG编号改变时，相应地BWk,n,b发生改变或不变。
需要说明的是，在公式2、公式5和公式6中，log函数的底数可以是任意超过1的值。例如，底数可以为2，或者为e，或者为10。
针对UE的至少一个第二参数组中每一第二参数组均构建信道计算式后，得到UE对应的至少一个信道计算式。对多个UE中每一UE的至少一个第二参数组构建信道计算式后，得到每一UE对应的至少一个信道计算式。例如，多个UE包括UE的数量为3，该3个UE对应的第二参数组的数量分别为3、3、3，则该3个UE对应的信道计算式的数量分别为3、3、3。
S202，根据每一UE的至少一个信道计算式，构建出多个组合信道计算式，每个组合信道计算式由每一UE的一个信道计算式加和得到。
仍以多个UE包括UE的数量为3，且该3个UE对应的信道计算式的数量分别为3、3、3为例，则构建出的多个组合信道计算式的数量为3*3*3＝27，每个组合信道计算式由该3个UE中每一UE的一个信道计算式加和得到。
需要说明的是，多个组合信道计算式中任意两个组合信道计算式是不相同的。
S203，计算每个组合信道计算式的多个信道值，并确定该多个组合信道计算式对应的全部信道值中的最大值。
组合信道计算式中的任意一个信道计算式的值改变时，组合信道计算式的值也随之改变，而组合信道计算式的值由该组合信道计算式包括的各个信道计算式的值加和得到。例如，组合信道计算式由三个信道计算式加和得到，其中，该三个信道计算式的取值随波束的RBG改变而改变，且能够取到的值的个数分别为：5、5、6，则组合信道计算式的值具有5*5*6＝150个，其中，该150种取值中可以具有相同的值。
则S203中的最大值是指，多个组合信道计算式对应的全部取值中的最大值。该最大值对应的组合信道计算式为目标组合信道计算式，该目标组合信道计算式对应的每一个信道计算式均对应具体的波束ID、RBG编号，每一信道计算式对应一个UE，也就是说，该最大值对应每一UE的一个具体波束ID及RBG编号。
S204，根据该最大值对应的每一UE的波束ID及RBG编号，为每一UE分配频域资源。
在一个实施例中，若根据该最大值对应的每一UE的波束ID及RBG编号，为每一UE分配频域资源时，UE对应的波束ID属于本基站，则直接为UE分配相应波束ID及RBG编号的频域资源。若根据该最大值对应的每一UE的波束ID及RBG编号，为每一UE分配频域资源时，UE对应的波束ID属于波束共享区域内的其他基站，则由本基站发起切换，将UE切换到该其他基站后，由该其他基站为UE分配相应波束ID及RBG编号对应的频域资源。
本公开的实施例所提供的技术方案，通过预测波束共享区域中每一UE在每一异频邻频点下的第二参数组，可以确定出每一UE可能被分配在哪一波束上，以及在相应波束上的频谱效率。之后，根据每一UE的至少一个第二参数组，可以构建出多个组合信道计算式，每一个组合信道计算式包括每一个UE的一个信道计算式，一个信道计算式对应UE的一个第二参数组，且信道计算式中的自变量为UE在波束ID对应的波束上的RBG。通过遍历每一组合信道计算式中各个波束下的RGB，可以得到多个组合信道计算式对应的全部信道值，再根据全部信道值中的最大值所对应的每一UE的波束ID及RBG编号，为UE分配频域资源。此种方式，由于将多个UE在波束共享区域对应的多个波束中可取得的最大信道值为依据，为该多个UE分配频域资源，所以可以提高频谱资源的利用率。
另外，以多个UE在波束共享区域对应的多个波束中可取得的最大信道值为依据，可以避免UE会优先驻留在优先级较高的几个波束，进而在一定程度降低了为UE调度频域资源的延迟。
基于同一发明构思，本公开实施例中还提供了一种资源分配装置，如下面的实施例所述。由于该装置实施例解决问题的原理与上述方法实施例相似，因此该装置实施例的实施可以参见上述方法实施例的实施，重复之处不再赘述。
图6示出本公开一个实施例中的资源分配装置示意图，如图6所示，该装置应用于基站，该基站是波束共享区域包括的多个基站中的任意一个基站，该多个基站中每一基站具有多个波束，每一波束对应一个波束标识ID，每一波束对应多个频域资源块组RBG，该多个基站共具有多个异频邻频点，该波束共享区域内具有多个用户设备UE，包括：处理模块601，用于针对该多个UE中的每一UE进行如下处理：获取UE的第一参数组，该第一参数组包括该UE的探测参考信号SRS波束信息、该UE与该多个基站中每一基站之间的参考信号接收功率RSRP；根据该第一参数组，预测该UE在每一异频邻频点下的第二参数组，得到该UE对应的至少一个第二参数组，每一第二参数组包括波束ID及频谱效率；构建每一第二参数组对应的信道计算式，得到该UE对应的至少一个信道计算式，每个信道计算式中的自变量为波束ID对应的波束下的RBG；构建模块602，用于根据每一UE的至少一个信道计算式，构建出多个组合信道计算式，每个组合信道计算式由每一UE的一个信道计算式加和得到；计算及确定模块603，用于计算每个组合信道计算式的多个信道值，并确定该多个组合信道计算式对应的全部信道值中的最大值；分配模块604，用于根据该最大值对应的每一UE的波束ID及RBG编号，为每一UE分配频域资源。
在本公开的一个实施例中，该处理模块601，用于预测该第一参数组在每一异频邻频点下的资源使用值，该资源使用值为第一值或第二值；确定取值为第一值的资源使用值对应的异频邻频点为目标异频邻频点；预测该第一参数组在每一目标异频邻频点下的第二参数组，得到该至少一个第二参数组。
在本公开的一个实施例中，该处理模块601，用于获取每一异频邻频点的RSRP预测模型，该RSRP预测模型基于异频邻频点的虚拟栅格模型及RSRP历史数据构建得到，该虚拟栅格模型基于异频邻频点下的信号特征及虚拟栅格的对应关系实现；根据每一异频邻频点的RSRP预测模型，对该第一参数组进行处理，得到该第一参数组在每一异频邻频点下的RSRP；根据该第一参数组在每一异频邻频点下的RSRP与RSRP门限的关系，确定该第一参数组在每一异频邻频点下的资源使用值；其中，该关系为该第一参数组在异频邻频点下的RSRP大于该RSRP门限，则该第一参数组在异频邻频点下的资源使用值为第一值；该关系为该第一参数组在异频邻频点下的RSRP不大于该RSRP门限，则该第一参数组在异频邻频点下的资源使用值为第二值。
在本公开的一个实施例中，该虚拟栅格的维度包括小区、RSRP、波束ID、RBG编号。
在本公开的一个实施例中，该处理模块601，用于预测该第一参数在一个目标频邻频点下的第二参数组的过程如下：获取目标异频邻频点的波束预测模型，该波束预测模型基于目标异频邻频点的虚拟栅格模型及波束历史数据构建得到；获取目标异频邻频点的频谱效率预测模型，该波束预测模型基于目标异频邻频点的虚拟栅格模型及频谱效率历史数据构建得到；根据目标异频邻频点的波束预测模型，对该第一参数组进行处理，得到该第一参数组在目标异频邻频点下的波束ID；根据频谱效率预测模型，对该第一参数组及该第一参数在目标异频邻频点下的波束ID进行处理，得到频谱效率；预测该第一参数组在每一目标异频邻频点下的波束ID及频谱效率后得到该至少一个第二参数组。
在本公开的一个实施例中，该频谱效率如公式4所示。
在本公开的一个实施例中，该信道计算式如公式6所示。
本公开的实施例所提供的技术方案，通过预测波束共享区域中每一UE在每一异频邻频点下的第二参数组，可以确定出每一UE可能被分配在哪一波束上，以及在相应波束上的频谱效率。之后，根据每一UE的至少一个第二参数组，可以构建出多个组合信道计算式，每一个组合信道计算式包括每一个UE的一个信道计算式，一个信道计算式对应UE的一个第二参数组，且信道计算式中的自变量为UE在波束ID对应的波束上的RBG。通过遍历每一组合信道计算式中各个波束下的RGB，可以得到多个组合信道计算式对应的全部信道值，再根据全部信道值中的最大值所对应的每一UE的波束ID及RBG编号，为UE分配频域资源。此种方式，由于将多个UE在波束共享区域对应的多个波束中可取得的最大信道值为依据，为该多个UE分配频域资源，所以可以提高频谱资源的利用率。
另外，以多个UE在波束共享区域对应的多个波束中可取得的最大信道值为依据，可以避免UE会优先驻留在优先级较高的几个波束，进而在一定程度降低了为UE调度频域资源的延迟。
所属技术领域的技术人员能够理解，本公开的各个方面可以实现为系统、方法或程序产品。因此，本公开的各个方面可以具体实现为以下形式，即：完全的硬件实施方式、完全的软件实施方式(包括固件、微代码等)，或硬件和软件方面结合的实施方式，这里可以统称为“电路”、“模块”或“系统”。
下面参照图7来描述根据本公开的这种实施方式的电子设备700。图7显示的电子设备700仅仅是一个示例，不应对本公开实施例的功能和使用范围带来任何限制。
如图7所示，电子设备700以通用计算设备的形式表现。电子设备700的组件可以包括但不限于：上述至少一个处理单元710、上述至少一个存储单元720、连接不同系统组件(包括存储单元720和处理单元710)的总线730。
其中，所述存储单元存储有程序代码，所述程序代码可以被所述处理单元710执行，使得所述处理单元710执行本说明书上述“具体实施方式”部分中描述的根据本公开各种示例性实施方式的步骤。
存储单元720可以包括易失性存储单元形式的可读介质，例如随机存取存储单元(RAM)7201和/或高速缓存存储单元7202，还可以进一步包括只读存储单元(ROM)7203。
存储单元720还可以包括具有一组(至少一个)程序模块7205的程序/实用工具7204，这样的程序模块7205包括但不限于：操作系统、一个或者多个应用程序、其它程序模块以及程序数据，这些示例中的每一个或某种组合中可能包括网络环境的实现。
总线730可以为表示几类总线结构中的一种或多种，包括存储单元总线或者存储单元控制器、外围总线、图形加速端口、处理单元或者使用多种总线结构中的任意总线结构的局域总线。
电子设备700也可以与一个或多个外部设备740(例如键盘、指向设备、蓝牙设备等)通信，还可与一个或者多个使得用户能与该电子设备700交互的设备通信，和/或与使得该电子设备700能与一个或多个其它计算设备进行通信的任何设备(例如路由器、调制解调器等等)通信。这种通信可以通过输入/输出(I/O)接口750进行。并且，电子设备700还可以通过网络适配器760与一个或者多个网络(例如局域网(LAN)，广域网(WAN)和/或公共网络，例如因特网)通信。如图7所示，网络适配器760通过总线730与电子设备700的其它模块通信。应当明白，尽管图中未示出，可以结合电子设备700使用其它硬件和/或软件模块，包括但不限于：微代码、设备驱动器、冗余处理单元、外部磁盘驱动阵列、RAID系统、磁带驱动器以及数据备份存储系统等。
通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员易于理解，这里描述的示例实施方式可以通过软件实现，也可以通过软件结合必要的硬件的方式来实现。因此，根据本公开实施方式的技术方案可以以软件产品的形式体现出来，该软件产品可以存储在一个非易失性存储介质(可以是CD-ROM，U盘，移动硬盘等)中或网络上，包括若干指令以使得一台计算设备(可以是个人计算机、服务器、终端装置、或者网络设备等)执行根据本公开实施方式的方法。
在本公开的示例性实施例中，还提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质可以是可读信号介质或者可读存储介质。其上存储有能够实现本公开上述方法的程序产品。在一些可能的实施方式中，本公开的各个方面还可以实现为一种程序产品的形式，其包括程序代码，当所述程序产品在终端设备上运行时，所述程序代码用于使所述终端设备执行本说明书上述“具体实施方式”部分中描述的根据本公开各种示例性实施方式的步骤。
本公开中的计算机可读存储介质的更具体的例子可以包括但不限于：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机访问存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。
在本公开中，计算机可读存储介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了可读程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。可读信号介质还可以是可读存储介质以外的任何可读介质，该可读介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。
可选地，计算机可读存储介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括但不限于无线、有线、光缆、RF等等，或者上述的任意合适的组合。
在具体实施时，可以以一种或多种程序设计语言的任意组合来编写用于执行本公开操作的程序代码，所述程序设计语言包括面向对象的程序设计语言—诸如Java、C++等，还包括常规的过程式程序设计语言—诸如“C”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算设备上执行、部分地在用户设备上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算设备上部分在远程计算设备上执行、或者完全在远程计算设备或服务器上执行。在涉及远程计算设备的情形中，远程计算设备可以通过任意种类的网络，包括局域网(LAN)或广域网(WAN)，连接到用户计算设备，或者，可以连接到外部计算设备(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。
在本公开的示例性实施例中，还提供了一种计算机程序产品，计算机程序产品包括计算机程序或计算机指令，计算机程序或计算机指令由处理器加载并执行，以使计算机实现本说明书上述“具体实施方式”部分中描述的根据本公开各种示例性实施方式的步骤。
应当注意，尽管在上文详细描述中提及了用于动作执行的设备的若干模块或者单元，但是这种划分并非强制性的。实际上，根据本公开的实施方式，上文描述的两个或更多模块或者单元的特征和功能可以在一个模块或者单元中具体化。反之，上文描述的一个模块或者单元的特征和功能可以进一步划分为由多个模块或者单元来具体化。
此外，尽管在附图中以特定顺序描述了本公开中方法的各个步骤，但是，这并非要求或者暗示必须按照该特定顺序来执行这些步骤，或是必须执行全部所示的步骤才能实现期望的结果。附加的或备选的，可以省略某些步骤，将多个步骤合并为一个步骤执行，以及/或者将一个步骤分解为多个步骤执行等。
通过以上实施方式的描述，本领域的技术人员易于理解，这里描述的示例实施方式可以通过软件实现，也可以通过软件结合必要的硬件的方式来实现。因此，根据本公开实施方式的技术方案可以以软件产品的形式体现出来，该软件产品可以存储在一个非易失性存储介质(可以是CD-ROM，U盘，移动硬盘等)中或网络上，包括若干指令以使得一台计算设备(可以是个人计算机、服务器、移动终端、或者网络设备等)执行根据本公开实施方式的方法。
本领域技术人员在考虑说明书及实践这里公开的发明后，将容易想到本公开的其它实施方案。本公开旨在涵盖本公开的任何变型、用途或者适应性变化，这些变型、用途或者适应性变化遵循本公开的一般性原理并包括本公开未公开的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。说明书和实施例仅被视为示例性的，本公开的真正范围由所附的权利要求指出。

Claims (10)

1.一种资源分配方法，其特征在于，应用于基站，所述基站是波束共享区域包括的多个基站中的任意一个基站，所述多个基站中每一基站具有多个波束，每一波束对应一个波束标识ID，每一波束对应多个资源块组RBG，所述多个基站共具有多个异频邻频点，所述波束共享区域内具有多个用户设备UE，包括：
针对所述多个UE中的每一UE进行如下处理：
获取UE的第一参数组，所述第一参数组包括所述UE的探测参考信号SRS波束信息、所述UE与所述多个基站中每一基站之间的参考信号接收功率RSRP；
根据所述第一参数组，预测所述UE在每一异频邻频点下的第二参数组，得到所述UE对应的至少一个第二参数组，每一第二参数组包括波束ID及频谱效率；
构建每一第二参数组对应的信道计算式，得到所述UE对应的至少一个信道计算式，每个信道计算式中的自变量为波束ID对应的波束下的RBG；
根据每一UE的至少一个信道计算式，构建出多个组合信道计算式，每个组合信道计算式由每一UE的一个信道计算式加和得到；
计算每个组合信道计算式的多个信道值，并确定所述多个组合信道计算式对应的全部信道值中的最大值；
根据所述最大值对应的每一UE的波束ID及RBG编号，为每一UE分配频域资源。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一参数组，预测所述UE在每一异频邻频点下的第二参数组，得到所述UE对应的至少一个第二参数组，包括：
预测所述第一参数组在每一异频邻频点下的资源使用值，所述资源使用值为第一值或第二值；
确定取值为第一值的资源使用值对应的异频邻频点为目标异频邻频点；
预测所述第一参数组在每一目标异频邻频点下的第二参数组，得到所述至少一个第二参数组。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述预测所述第一参数组在每一异频邻频点下的资源使用值，包括：
获取每一异频邻频点的RSRP预测模型，所述RSRP预测模型基于异频邻频点的虚拟栅格模型及RSRP历史数据构建得到，所述虚拟栅格模型基于异频邻频点下的信号特征及虚拟栅格的对应关系实现；
根据每一异频邻频点的RSRP预测模型，对所述第一参数组进行处理，得到所述第一参数组在每一异频邻频点下的RSRP；
根据所述第一参数组在每一异频邻频点下的RSRP与RSRP门限的关系，确定所述第一参数组在每一异频邻频点下的资源使用值；
其中，所述关系为所述第一参数组在异频邻频点下的RSRP大于所述RSRP门限，则所述第一参数组在异频邻频点下的资源使用值为第一值；所述关系为所述第一参数组在异频邻频点下的RSRP不大于所述RSRP门限，则所述第一参数组在异频邻频点下的资源使用值为第二值。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述虚拟栅格的维度包括小区、RSRP、波束ID、RBG编号。
5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述预测所述第一参数组在每一目标异频邻频点下的第二参数组，得到所述至少一个第二参数组，包括：
预测所述第一参数在一个目标频邻频点下的第二参数组的过程如下：
获取目标异频邻频点的波束预测模型，所述波束预测模型基于目标异频邻频点的虚拟栅格模型及波束历史数据构建得到；
获取目标异频邻频点的频谱效率预测模型，所述波束预测模型基于目标异频邻频点的虚拟栅格模型及频谱效率历史数据构建得到；
根据目标异频邻频点的波束预测模型，对所述第一参数组进行处理，得到所述第一参数组在目标异频邻频点下的波束ID；
根据频谱效率预测模型，对所述第一参数组及所述第一参数在目标异频邻频点下的波束ID进行处理，得到频谱效率；
预测所述第一参数组在每一目标异频邻频点下的波束ID及频谱效率后得到所述至少一个第二参数组。
6.根据权利要求1-5任意一项所述的方法，其特征在于，所述频谱效率如下公式所示：
其中，表示第k个UE被分配在波束ID为n的波束的第b份RBG时对应的预编码矩阵的转置，hk,n,b表示第k个UE被分配在第n个波束的第b份RBG时对应的信道矩阵，hk′,n,b表示第k′个UE被分配在第n个波束的第b份RBG时对应的信道矩阵，σ2为底噪数据，b为波束的RBG的编号，n为波束ID，K表示所述多个UE中UE的数量，k′表示多个UE中除第k个UE之外的任一UE。
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述信道计算式如下公式所示：
其中，BWk,n,b为第k个UE被分配在波束ID为n的波束的第b份RBG时的频域资源。
8.一种资源分配装置，其特征在于，应用于基站，所述基站是波束共享区域包括的多个基站中的任意一个基站，所述多个基站中每一基站具有多个波束，每一波束对应一个波束标识ID，每一波束对应多个频域资源块组RBG，所述多个基站共具有多个异频邻频点，所述波束共享区域内具有多个用户设备UE，包括：
处理模块，用于针对所述多个UE中的每一UE进行如下处理：
获取UE的第一参数组，所述第一参数组包括所述UE的探测参考信号SRS波束信息、所述UE与所述多个基站中每一基站之间的参考信号接收功率RSRP；
根据所述第一参数组，预测所述UE在每一异频邻频点下的第二参数组，得到所述UE对应的至少一个第二参数组，每一第二参数组包括波束ID及频谱效率；
构建每一第二参数组对应的信道计算式，得到所述UE对应的至少一个信道计算式，每个信道计算式中的自变量为波束ID对应的波束下的RBG；
构建模块，用于根据每一UE的至少一个信道计算式，构建出多个组合信道计算式，每个组合信道计算式由每一UE的一个信道计算式加和得到；
计算及确定模块，用于计算每个组合信道计算式的多个信道值，并确定所述多个组合信道计算式对应的全部信道值中的最大值；
分配模块，用于根据所述最大值对应的每一UE的波束ID及RBG编号，为每一UE分配频域资源。
9.一种电子设备，其特征在于，包括：
处理器；以及
存储器，用于存储所述处理器的可执行指令；
其中，所述处理器配置为经由执行所述可执行指令来执行权利要求1～7中任意一项所述的资源分配方法。
10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，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1～7中任意一项所述的资源分配方法。
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* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110337824A (zh) * 2017-02-28 2019-10-15 华为技术有限公司 一种调度的方法、基站及终端
CN113258971A (zh) * 2020-02-11 2021-08-13 上海华为技术有限公司 一种多频联合波束赋形方法、装置、基站及存储介质

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110337824A (zh) * 2017-02-28 2019-10-15 华为技术有限公司 一种调度的方法、基站及终端
US20190386731A1 (en) * 2017-02-28 2019-12-19 Huawei Technologies Co., Ltd. Scheduling method, base station, and terminal
CN113258971A (zh) * 2020-02-11 2021-08-13 上海华为技术有限公司 一种多频联合波束赋形方法、装置、基站及存储介质

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