JP7841185B2 - 動的負荷予測方法、装置、基地局および記憶媒体 - Google Patents

動的負荷予測方法、装置、基地局および記憶媒体

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Description

本開示は2022年08月25日に提出された、名称を「動的負荷予測方法、装置、基地局および記憶媒体」とする中国特許出願CN202211028169.9の優先権を主張し、当該中国特許出願の全ての内容を参照によって援用する。
本開示は基地局システム分野に関し、特に、動的負荷予測方法、装置、基地局および記憶媒体に関するものである。
関連技術において移動通信ネットワークの負荷とは、通常、ネットワーク基地局セルにアクセスするユーザ数（端末数）、またはネットワーク基地局セル内の様々なリソースの占有率を指す。ネットワーク負荷は、移動通信ネットワークの運用と保守において着目されるデータ指標であって、ネットワークのリアルタイム監視の要となる指標であり、ネットワークの安定した運用、ユーザ認知と省エネ可否に直接関係するため、移動通信ネットワークの研究ホットスポットと応用の重点に属する。関連技術においては、負荷予測によって、ネットワーク基地局を支援、主導し、各種省エネ対策、適時ウェイクアップ、ロードバランシングの事前実施、高トラフィックのアドミッション制御といった特殊保障を実現することができ、基地局の安定した運用とユーザのサービス認知を確保する。
関連技術において、負荷予測については、自己回帰積分移動平均（ARIMA：Auto Regressive Integrated Moving Average）モデルが常用されており、ネットワーク基地局セル自体の履歴負荷データを利用してモデルにトレーニング学習と回帰を行い、各基地局セルに対する今後の負荷の予測を実現する。リカレントニューラルネットワーク（RNN：Recurrent Neural Network）モデルおよび改良型の長・短期記憶（LSTM：Long Short-term Memory）のようなディープニューラルネットワークモデルを採用して実現する負荷予測もある。しかしながら、周知の予測方法は一般的に十分な時間と十分な履歴データがあってこそ、効果的なトレーニング学習を実現でき、予測が正確なものとなる。また、負荷予測を行うには、基地局セルの負荷変化が周期的な規則性を持つ必要があり、明らかな時間周期の規則性がない、ネットワークトポロジーとユーザの移動軌跡が複雑である、あるいはネットワークトポロジー構造が相対的に簡単であるがユーザが高速で移動する、負荷が突発的で時間が定まらないといった移動通信シナリオについて、関連する負荷予測手法では正確で効果的な負荷予測を実現することができない。
関連技術における、ユーザが高速で移動する、負荷が突発的である、正確な時間周期の規則性がないといった高速移動通信シナリオには負荷予測方法を適用できないという問題については、現在のところ有効な解決策がない。
本開示は、動的負荷予測方法、装置、基地局および記憶媒体を提供している。
第1の態様において、本開示は、高速プライベートネットワーク下のターゲット基地局セルに適用される動的負荷予測方法であって、所定の負荷移行ルート上に位置する複数の基地局セルにおいて、クロスレイヤー同一方向グループを決定するステップであって、前記クロスレイヤー同一方向グループの両端に位置する基地局セルはいずれも前記ターゲット基地局セルに対応する第K層のプライマリ隣接セルであり、Kは既定値であるステップと、現在時刻のリアルタイム負荷と、前時刻に対応する履歴予測負荷とを取得するステップであって、前記履歴予測負荷は、前時刻に予測された、現在時刻に発生する負荷移行変化を特徴付けるために使用されるものであるステップと、前記クロスレイヤー同一方向グループの左隣接セル同一方向グループと右隣接セル同一方向グループのそれぞれが伝送したクロスレイヤー隣接セル負荷データを受信するステップであって、対応する前記クロスレイヤー隣接セル負荷データはいずれも履歴負荷データとリアルタイム負荷データとを含み、前記履歴負荷データは、対応する隣接セル同一方向グループが備えている第K層のプライマリ隣接セルが前時刻において対応する予測負荷を特徴付けるために使用されるものであり、前記リアルタイム負荷データは、対応する隣接セル同一方向グループが備えている第K層のプライマリ隣接セルの現在時刻における実負荷を特徴付けるために使用されるものであるステップと、予め設定した負荷予測モデルを用いて、前記リアルタイム負荷、前記履歴予測負荷、前記クロスレイヤー隣接セル負荷データに基づいて負荷予測を行い、前記ターゲット基地局セルに対応する正方向予測負荷と逆方向予測負荷を取得し、前記正方向予測負荷と前記逆方向予測負荷とに基づいて対応する負荷予測結果を決定するステップと、を含む、動的負荷予測方法を提供している。
第2の態様において、本開示は、高速プライベートネットワーク下のターゲット基地局セルに適用される動的負荷予測装置であって、決定モジュールと、取得モジュールと、受信モジュールと、予測モジュールとを備え、前記決定モジュールは、所定の負荷移行ルート上に位置する複数の基地局セルにおいて、クロスレイヤー同一方向グループを決定するように構成され、前記クロスレイヤー同一方向グループの両端に位置する基地局セルはいずれも前記ターゲット基地局セルに対応する第K層のプライマリ隣接セルであり、Kは既定値であり、前記取得モジュールは、現在時刻のリアルタイム負荷と、前時刻に対応する履歴予測負荷とを取得するように構成され、前記履歴予測負荷は、前時刻において予測された、現在時刻に発生する負荷移行変化を特徴付けるために使用されるものであり、前記受信モジュールは、前記クロスレイヤー同一方向グループの左隣接セル同一方向グループと右隣接セル同一方向グループのそれぞれが伝送したクロスレイヤー隣接セル負荷データを受信するように構成され、対応する前記クロスレイヤー隣接セル負荷データはいずれも履歴負荷データとリアルタイム負荷データとを含み、前記履歴負荷データは、対応する隣接セル同一方向グループが備えている第K層のプライマリ隣接セルが前時刻において対応する予測負荷を特徴付けるために使用されるものであり、前記リアルタイム負荷データは、対応する隣接セル同一方向グループが備えている第K層のプライマリ隣接セルの現在時刻における実負荷を特徴付けるために使用されるものであり、前記予測モジュールは、予め設定した負荷予測モデルを用いて、前記リアルタイム負荷、前記履歴予測負荷、前記クロスレイヤー隣接セル負荷データに基づいて負荷予測を行い、前記ターゲット基地局セルに対応する正方向予測負荷と逆方向予測負荷を取得し、前記正方向予測負荷と前記逆方向予測負荷とに基づいて対応する負荷予測結果を決定するように構成される、動的負荷予測装置を提供している。
第3の態様においては、プロセッサと、通信インターフェースと、メモリと、通信バスとを備える基地局であって、プロセッサ、通信インターフェース、メモリは通信バスを介して相互間の通信を行い、メモリはコンピュータプログラムを記憶し、プロセッサはメモリに記憶されたプログラムが実行された時に第1の態様に記載の動的負荷予測方法を実行する、基地局を提供している。
第4の態様においては、コンピュータプログラムが記憶されたコンピュータ可読媒体であって、前記コンピュータプログラムがプロセッサによって実行された時に第1の態様に記載の動的負荷予測方法を実行する、コンピュータ可読媒体を提供している。
本開示の他の特徴、目的、および利点をより簡潔に分かりやすくするために、本開示の1つまたは複数の実施例の詳細を以下の図面および説明に示す。
ここでの図面は、明細書に組み込まれて本明細書の一部を構成し、本開示に合致する実施例を提示するとともに、明細書と併せて本開示の原理を説明するためのものである。
本開示の実施例または関連技術における技術案をより明瞭に説明するために、実施例または関連技術の説明において使用する必要がある図面について以下に簡単に説明する。創造力を働かせないという前提において、これら図面に基づいて他の図面を得ることもできるということは当業者にとって自明のことである。
図1は本開示の実施例によって提供される動的負荷予測方法のフロー概念図である。
図2は本開示の実施例におけるクロスレイヤー同一方向グループの構成概念図である。
図3は本開示の実施例によって提供される動的負荷予測装置の構成概念図である。
図4は本開示の実施例における基地局の構成概念図である。
本開示の実施例の目的、技術案および利点をより明瞭にするために、本開示の実施例における技術案について、以下に本開示の実施例の図面を組み合わせて、明瞭かつ十全に説明する。明らかに、記載された実施例は本開示の一部の実施例であり、全ての実施例ではない。本開示における実施例に基づき、当業者が創造力を働かせないことを前提として得られた他の実施例は全て本開示の保護範囲内にある。
本開示の実施例について説明する前に、本開示に関わる関連技術名称について以下に説明する。
基地局（BS：Base Station）は、移動ネットワークの基本単位に属する。
セル（Cell）は、基地局の基本単位で、常規のセルラー基地局のクローバーリーフ構造下では1つの基地局が120°のセクターにカバーする3つのセルを持ち、高速鉄道プライベートネットワーク下では1つの基地局が2つ以上のセルを持つ。
ユーザ端末（UE：User Equipment）。
第5世代移動通信（5G：the Fifth-Generation mobile communication）。
第4世代移動通信（4G：the Fourth-Generation mobile communication）。
ニューラジオ（NR：NEW Ratio）。
ロングタームエボリューション（LTE：Long Term Evolution）。
自己回帰積分移動平均（ARIMA：Auto Regressive Integrated Moving Average）は、ARMAに基づく改良型時系列モデルである。
リカレントニューラルネットワーク（RNN：Recurrent Neural Network）。
長・短期記憶（LSTM：Long Short-term Memory）は、RNNに基づく改良型ニューラルネットワークモデルである。
以下、本開示の実施例における技術案について、本開示の実施例における図面を組み合わせて説明する。
図1は本開示の実施例によって提供される動的負荷予測方法のフロー概念図である。図1に示すように、本開示の実施例は、高速プライベートネットワーク下のターゲット基地局セルに適用される動的負荷予測方法を提供しており、当該方法は以下のステップS101～ステップS104を含む。
ステップS101：所定の負荷移行ルート上に位置する複数の基地局セルにおいて、クロスレイヤー同一方向グループを決定し、クロスレイヤー同一方向グループの両端に位置する基地局セルはいずれもターゲット基地局セルに対応する第K層のプライマリ隣接セルであり、Kは既定値である。
本開示の実施例において、動的負荷予測方法は、対応する基地局セルによって現在時刻の関連負荷と前時刻の関連負荷に基づいて、次時刻に発生する負荷を予測し、負荷の予測によって、基地局セルの今後の対応する負荷において発生する変化、負荷変化の傾向および負荷変化の変化量を取得するものである。本実施例において、行われる負荷予測は、予測される負荷を実負荷に近づけることを主な目的とせず、つまり、予測の正確さを目的としておらず、予測負荷と実負荷を総合的に考慮し、基地局セルの今後の対応する負荷における負荷変化傾向と変化値とを取得することを目的とするものであって、基地局セルの省エネ、負荷制御、通話保証などの操作のために有効な参照と指針を提供する。本実施例において、負荷予測を行うのはターゲット基地局セルであり、つまり、負荷移行方向上に位置する複数の基地局セルのうちの1つである。
本実施例において、考案される高速プライベートネットワークは一字形高速鉄道線路に対応する高速プライベートネットワークであるため、高速プライベートネットワーク下の複数の基地局セルの各基地局セルについて、対応するクロスレイヤー同一方向グループは1つだけでよい。T字形または十字形の高速鉄道線路の中心交差点に位置する基地局セルにおいては、対応するクロスレイヤー同一方向グループが2つあるはずであり、「Ж」字形の高速鉄道線路の中心交差点に位置する基地局セルについては、クロスレイヤー同一方向グループが3つ存在し、米字形の高速鉄道線路の中心交差点に位置する基地局セルについては、クロスレイヤー同一方向グループが4つ存在する。
本実施例において、ターゲット基地局セルに対応するクロスレイヤー同一方向グループを決定する前に、高速鉄道線路に対応する高速プライベートネットワークの一区間の線路上に設けられた複数の基地局セルCi(i=1，2，……，N)における各基地局セルに対しプライマリ隣接セルの決定を実行し、つまり、基地局セルに対応する左、右隣接セルにおいて、「隣接セルペア」切換回数統計データに基づいて、各基地局セルのプライマリ隣接セルをスクリーニング、決定し、例えば、基地局セルCiは、それ自体の一定時間（例えば、一周に対応する168時間）とその各隣接セルの「隣接セルペア」切換回数の時間粒度統計データ（隣接セルに切り換えた回数と隣接セルが基地局セルCiに切り換わった回数とを含む）とに基づいて、クラスタリングアルゴリズムに従って二種類の隣接セルに分け、切換回数がより多いタイプの隣接セルを基地局セルCiのプライマリ隣接セルとする。もちろん、幾つかの代替的な実施形態においては、ネットワーク計画、最適化担当者によって、例えば、実装位置、カバー方向などの基地局セルCiと隣接セルのネットワークエンジニアリングパラメータ情報に基づいて、または切換統計データをさらに参照して、基地局セルCiの高速鉄道線路方向に沿った左右両側の最も近い隣り合う隣接セルを手動でスクリーニングし、基地局セルCiのプライマリ隣接セルとすることができる。そして、基地局セルCi左右両側の最も近い隣り合う隣接セルを基地局セルCiに対応する同一方向グループとし、次いで、複数の基地局セルに対応する同一方向グループ間の関連関係に基づいて各基地局セルに対応するクロスレイヤー同一方向グループを決定し、例えば、仮に、C2をC1同一方向グループの右隣接セルとし、C3をC2同一方向グループの右隣接セルとすると、C3は、C1が1層をクロスした右隣接セルであると関連して確認することができ、以下同様にして、C1がK層をクロスした右隣接セルCkを得られる。{C1，C2，...CK}は、C1がK層をクロスしたクロスレイヤー同一方向グループを構成している。
本開示の実施例において、決定されたターゲット基地局セルに対応するクロスレイヤー同一方向グループは、左右2つのクロスレイヤー同一方向グループを含み、例えば、左隣接セル同一方向グループと右隣接セル同一方向グループであり、ここで、左隣接セル同一方向グループと右隣接セル同一方向グループはそれぞれ第K層のプライマリ隣接セルを備え、Kは既定値であり、例えば、ターゲット基地局セルCiは、今後発生する可能性のある負荷を事前により早く予測し、より長い距離の負荷を感知することが望まれれば、Kを大きく設定することができるが、クロスレイヤー伝送負荷情報のオーバーヘッドと難易度が増大することになり、ランダムな不確実性も増加するため、負荷予測のターゲット要件とオーバーヘッド代价などの兼ね合いを考慮しつつK値を設定する必要があり、例えば、K?9である。
ステップS102：現在時刻のリアルタイム負荷と、前時刻に対応する履歴予測負荷とを取得し、履歴予測負荷は、前時刻に予測された、現在時刻に発生する負荷移行変化を特徴付けるために使用されるものである。
本開示の実施例において、次時刻の負荷を予測する場合、時間次元から考えると、現在時刻と前時刻の2つの次元を考慮する必要があり、ここで、前時刻、現在時刻と次時刻との間は、設定された時間周期Tのインターバルがあり、時間周期Tは、高速鉄道プライベートネットワーク下の典型的な基地局セル平均カバー距離および高速鉄道列車平均速度によって決定され、その取り得る値の範囲は10～60sであってよく、選択可能なものとしてはT=30sである。負荷情報次元から考えると、リアルタイム負荷と予測負荷の2つの次元を考慮する必要があり、予測負荷とは、前時刻ですでに予測された、現在時刻に発生する負荷を指す。基地局セルの対象次元から考えると、負荷予測に参与する基地局セルは、ターゲット基地局セル、1つのクロスレイヤー同一方向グループという2つの次元を含む。
本実施例において、ターゲット基地局セルに対応する負荷は現在時刻のリアルタイム負荷と前時刻に対応して予測した予測負荷とを含むことについて、予測負荷は、基地局セルに今後発生する可能性のある負荷変化の予測であるため、前時刻において対応する予測負荷によって、現在時刻のリアルタイム負荷と予測済の負荷の差異を決定し、これにより、ターゲット基地局セル自体の負荷変化傾向が予測される変化傾向に合致するかどうかを特徴付ける。
なお、時間次元を考慮する場合、時間周期Tは時間状況を考慮して設定する必要があり、例えば、Tが小さすぎれば負荷予測と負荷情報伝達のオーバーヘッドは大きくなり、Tが大きすぎれば高速列車はターゲット基地局セルおよびターゲット基地局セルに関連する幾つかの隣接セルの一部を通り抜ける可能性が高くなり、その結果、対応する基地局セルは真実の実負荷をサンプリングすることができず、ターゲット基地局セルは有効な負荷予測を実現することができなくなる。リアルタイム負荷を考慮する時、各基地局セルの現在時刻に対応するリアルタイム負荷が考慮する必要があるのは、基地局セルに位置し、負荷移行方向正方向の基地局セルに対応する、基地局に逆方向に移行するリアルタイム負荷であるため、基地局セルのリアルタイム負荷は、前時刻において、対応する基地局セルから移行した負荷を、検出されたリアルタイム負荷から差し引いたものであり、このようにしてこそ、現在時刻のリアルタイム負荷は負荷移行状況に整合される。
ステップS103：クロスレイヤー同一方向グループの左隣接セル同一方向グループと右隣接セル同一方向グループのそれぞれが伝送したクロスレイヤー隣接セル負荷データを受信し、対応するクロスレイヤー隣接セル負荷データはいずれも履歴負荷データとリアルタイム負荷データとを含み、履歴負荷データは、対応する隣接セル同一方向グループが備えている第K層のプライマリ隣接セルが前時刻において対応する予測負荷を特徴付けるために使用されるものであり、リアルタイム負荷データは、対応する隣接セル同一方向グループが備えている第K層のプライマリ隣接セルの現在時刻における実負荷を特徴付けるために使用されるものである。
本実施例では、ターゲット基地局セルCiが高速プライベートネットワークの先頭、最終セグメントの位置に位置する場合、ターゲット基地局セルCiに対応するクロスレイヤー同一方向グループは左隣接セル同一方向グループと右隣接セル同一方向グループのうちの1つしかなく、この時、ターゲット基地局セルCiは正方向負荷予測または逆方向負荷予測のみを行う。
ステップS104：予め設定した負荷予測モデルを用いて、リアルタイム負荷、履歴予測負荷、クロスレイヤー隣接セル負荷データに基づいて負荷予測を行い、ターゲット基地局セルに対応する正方向予測負荷と逆方向予測負荷を取得し、正方向予測負荷と逆方向予測負荷とに基づいて対応する負荷予測結果を決定する。
本開示の実施例において、予め設定した負荷予測モデルは、相応の演算関数を設定することによって、演算関数に基づいてターゲット基地局セルに対応するリアルタイム負荷、履歴予測負荷、対応するクロスレイヤー隣接セル負荷データに対し正方向負荷予測と逆方向負荷予測をそれぞれ行い、対応する正方向予測負荷と逆方向予測負荷を得て、総予測負荷の計算を実行してから、総予測負荷に基づいて対応する予測結果を決定する。
上記のステップS101～ステップS104によって、「所定の負荷移行ルート上に位置する複数の基地局セルにおいて、クロスレイヤー同一方向グループを決定するステップであって、クロスレイヤー同一方向グループの両端に位置する基地局セルはいずれもターゲット基地局セルに対応する第K層のプライマリ隣接セルであり、Kは既定値であるステップと、現在時刻のリアルタイム負荷と、前時刻に対応する履歴予測負荷とを取得するステップであって、履歴予測負荷は、前時刻に予測された、現在時刻に発生する負荷移行変化を特徴付けるために使用されるものであるステップと、クロスレイヤー同一方向グループの左隣接セル同一方向グループと右隣接セル同一方向グループのそれぞれが伝送したクロスレイヤー隣接セル負荷データを受信するステップであって、対応するクロスレイヤー隣接セル負荷データはいずれも履歴負荷データとリアルタイム負荷データとを含み、履歴負荷データは、対応する隣接セル同一方向グループが備えている第K層のプライマリ隣接セルが前時刻において対応する予測負荷を特徴付けるために使用されるものであり、リアルタイム負荷データは、対応する隣接セル同一方向グループが備えている第K層のプライマリ隣接セルの現在時刻における実負荷を特徴付けるために使用されるものであるステップと、予め設定した負荷予測モデルを用いて、リアルタイム負荷、履歴予測負荷、クロスレイヤー隣接セル負荷データに基づいて負荷予測を行い、ターゲット基地局セルに対応する正方向予測負荷と逆方向予測負荷を取得し、正方向予測負荷と逆方向予測負荷とに基づいて対応する負荷予測結果を決定するステップ」を採用して、ユーザが高速で移動する、負荷が突発的である、正確な時間周期の規則性がないといった高速移動通信シナリオには負荷予測方法を適用できないという関連技術の問題を解決しており、基地局セルが、より遠距離にある隣接セルに到着するユーザ負荷および変化傾向を、正確な時点で事前に検知、感知することができるとともに、基地局セルの予測負荷と実負荷を組み合わせることによって、基地局セルの省エネ、負荷制御、通話保証などの操作のために有効な参照と指針を提供するという有益な効果を実現している。
幾つかの実施例では、予め設定した負荷予測モデルを用いて、リアルタイム負荷、履歴予測負荷、クロスレイヤー隣接セル負荷データに基づいて負荷予測を行い、ターゲット基地局セルに対応する正方向予測負荷と逆方向予測負荷を取得するステップは、以下のステップ21～ステップ22によって実現される。
ステップ21：負荷予測モデルを用いて、リアルタイム負荷、履歴予測負荷、左隣接セル同一方向グループに対応する履歴負荷データとリアルタイム負荷データに対して正方向負荷計算を行い、正方向予測負荷を得る。
本実施例では、対応する負荷移行ルート上において、「左から右へ」を正方向、「右から左へ」を逆方向と定義し、また、正方向負荷計算時には、ターゲット基地局セルの正確なリアルタイム負荷を決定するために、右隣接セル同一方向グループのうちの第1層のプライマリ隣接セルが前時刻においてターゲット基地局セルへ伝達する負荷を考慮する必要もあり、これにより、予測された負荷をより負荷変化の傾向に近づけ、つまり、ターゲット基地局セルの変化傾向をより反映することができる。
ステップ22：負荷予測モデルを用いて、リアルタイム負荷、履歴予測負荷、右隣接セル同一方向グループに対応する履歴負荷データとリアルタイム負荷データに対して逆方向負荷計算を行い、逆方向予測負荷を得る。
本実施例では、逆方向負荷計算時に、ターゲット基地局セルの正確なリアルタイム負荷を決定するために、左隣接セル同一方向グループのうちの第1層のプライマリ隣接セルが前時刻においてターゲット基地局セルへ伝達する負荷を考慮する必要もあり、これにより、予測された負荷をより負荷変化の傾向に近づけ、つまり、ターゲット基地局セルの変化傾向をより反映することができる。
幾つかの実施例では、各基地局セルの正確なリアルタイム負荷を取得するために、以下のステップ31～ステップ34をさらに実行する。
ステップ31：所定の負荷移行ルート上に位置する各基地局セルの現在時刻における第1の実負荷を取得する。
本実施例において、第1の実負荷は、前時刻にターゲット基地局セルに移行した一部負荷と、対応する負荷予測用の一部負荷とを含む。予測される負荷を予見の負荷予測とさらに整合させ、予測された負荷変化傾向をより正確にするために、本実施例では、前時刻にターゲット基地局セルに移行した一部負荷を排除した後、対応する予測を行う必要がある。
ステップ32：各基地局セルに対応する最近接左隣接セルと最近接右隣接セルを決定し、対応する基地局セルに対応する最近接右隣接セルと最近接左隣接セルの前時刻に対応する実負荷をそれぞれ取得し、所定の負荷移行ルートの左端から右端までを正方向とし、最近接左隣接セルは、正方向において、対応する基地局セルの左側に位置する最初の基地局セルを特徴付けるために使用されるものであり、最近接右隣接セルは、正方向において、対応する基地局セルの右側に位置する最初の基地局セルを特徴付けるために使用されるものである。
本実施例において、最近接左隣接セルは、対応して設定された正方向において、対応する基地局セルの左側（後方）に位置する最初の基地局セルであり、最近接右隣接セルは、対応して設定された正方向において、基地局セルの右側（つまり、前方）に位置する最初の基地局セルであり、最近接左隣接セルは、基地局セルで逆方向に移行する負荷を受信し、最近接右隣接セルは基地局セルで正方向に移行する負荷を受信する。
ステップ33：最近接右隣接セルが前時刻において対応する実負荷に基づいて、最近接右隣接セルの前時刻における第1の所定割合で基地局セルに移行する第1の移行負荷を決定し、最近接左隣接セルが前時刻において対応する実負荷に基づいて、最近接左隣接セルの前時刻における第2の所定割合で基地局セルに移行する第2の移行負荷を決定する。
ステップ34：第1の実負荷と第1の移行負荷の差分値に基づいて、基地局セルが現在時刻において正方向予測を行った場合に対応するリアルタイム負荷を決定し、第1の実負荷と第2の移行負荷の差分値に基づいて、基地局セルが現在時刻において逆方向予測を行った場合に対応するリアルタイム負荷を決定する。
本実施例では、第1の実負荷と第1の移行負荷の差分値および第1の実負荷と第2の移行負荷の差分値に基づいて、現在時刻での基地局セルの正方向予測または逆方向予測に対応する真実の負荷を決定しているので、このような方式で決定された現在時刻の負荷は、負荷予測演算で得られる予測負荷に基地局セルの負荷の変化傾向をより反映させることができ、例えば、対応する基地局セルに対応する負荷の到来の時刻をより正確に予測することができる。
前記ステップのうちの、所定の負荷移行ルート上に位置する各基地局セルの現在時刻における第1の実負荷を取得するステップと、各基地局セルに対応する最近接左隣接セルと最近接右隣接セルを決定し、対応する基地局セルに対応する最近接右隣接セルと最近接左隣接セルの前時刻に対応する実負荷をそれぞれ取得するステップと、最近接右隣接セルが前時刻において対応する実負荷に基づいて、最近接右隣接セルの前時刻における第1の所定割合で基地局セルに移行する第1の移行負荷を決定し、最近接左隣接セルが前時刻において対応する実負荷に基づいて、最近接左隣接セルの前時刻における第2の所定割合で基地局セルに移行する第2の移行負荷を決定するステップと、第1の実負荷と第1の移行負荷の差分値に基づいて、基地局セルが現在時刻において正方向予測を行った場合に対応するリアルタイム負荷を決定し、第1の実負荷と第2の移行負荷の差分値に基づいて基地局セルが現在時刻において逆方向予測を行った場合に対応するリアルタイム負荷を決定するステップとによって、各基地局セルの正確なリアルタイム負荷を取得でき、さらに、基地局セルの省エネ、負荷制御、通話保証などの操作のために有効な参照と指針を提供する。
本実施例において、基地局セルは一字形高速鉄道ネットワークに対応する基地局セルであり、対応するクロスレイヤー同一方向グループの個数はP=1であって、本実施例において、α、β、γのデフォルト値はいずれも0.5である。
なお、現在時刻と前時刻との間の時間間隔は負荷予測と負荷情報を伝達する周期Tであり、Tは、高速鉄道プライベートネットワーク下の典型的な基地局セル平均カバー距離および高速鉄道列車平均速度によって決定され、Tの取り得る値範囲は概ね10～60sであり、選択可能なものとしてT=30sである。なお、Tが小さすぎれば負荷予測と負荷情報伝達のオーバーヘッドは大きくなり、Tが大きすぎれば高速列車はターゲット基地局セルおよびターゲット基地局セルに関連するプライマリ隣接セルの一部を通り抜ける可能性が高くなり、その結果、対応する基地局セルは真実のリアルタイム負荷をサンプリングすることができず、ターゲット基地局セルは有効な負荷予測を実現することができなくなる。
なお、基地局セルカバー距離と高速鉄道列車速度に合致するようにTを設定する場合は、αとβが大きいほど、つまり、ターゲット基地局セル自体の負荷重みと実負荷重みが大きいほど、負荷予測の精度が高くなるが、負荷の検出距離は短くなり、より長い距離の負荷の感知に不利であり、負荷の到来を事前により早く予測するには不利である。αとβが小さいほど、すなわち、ターゲット基地局セル自体の負荷重みと実負荷重みが小さいほど、負荷検出距離は長くなるが、負荷予測の精度は低くなる。本開示の実施例において、負荷予測の目的は、予測負荷と実負荷ができるだけ近くなることを望んでいるのではなく、すなわち、予測精度の向上を核心的な目的とするのではなく、予測負荷と実負荷を組み合わせて総合的に考慮し、基地局セルの省エネ、負荷制御、通話保証などの操作のために有効な参照と指針を提供することを目的とする。
幾つかの実施例において、正方向予測負荷と逆方向予測負荷とに基づいて対応する負荷予測結果を決定するステップは、以下のステップ41～ステップ42によって実現される。
ステップ41：正方向予測負荷と逆方向予測負荷の和を求め、ターゲット基地局が所定の負荷移行ルートにおいて対応する第1の予測総負荷を得る。
本実施例では、以下の計算式で第1の予測総負荷を計算する。
ステップ42：複数の所定の負荷移行ルートに対応する第1の予測総負荷を累加し、総予測負荷を生成し、ここで、負荷予測結果は総予測負荷を含む。
本実施例では、一字形高速鉄道ネットワークの場合、総予測負荷は第1の予測総負荷に等しく、十字形、米字形の高速鉄道ネットワークの場合、複数本の負荷移行ルートの交差点に位置するターゲット基地局セルに対応する総予測負荷は複数の第1の予測総負荷の和である。
前記ステップのうち、正方向予測負荷と逆方向予測負荷の和を求め、ターゲット基地局が所定の負荷移行ルートにおいて対応する第1の予測総負荷を得るステップと、複数の所定の負荷移行ルートに対応する第1の予測総負荷を累加し、総予測負荷を生成し、負荷予測結果が総予測負荷を含むステップとによって、現在時刻において、ターゲット基地局セルで予測した次時刻に発生する総負荷のサマリー演算を実現する。
幾つかの実施例では、対応する負荷予測結果を決定した後、以下のステップ51～ステップ53をさらに実行する。
ステップ51：現在時刻に対応する総予測負荷と現在時刻に対応するリアルタイム負荷をそれぞれ取得し、前時刻に対応する履歴総予測負荷と前時刻に対応する履歴実負荷をそれぞれ取得する。
本実施例では、正方向予測負荷と逆方向予測負荷とを取得してまとめることと、複数の負荷移行ルートに対応する予測総負荷の和を求めることによって、現在時刻のターゲット基地局セルに対応する予測負荷を得る。
ステップ52：現在時刻に対応する実負荷、現在時刻に対応する総予測負荷、前時刻に対応する履歴総予測負荷、前時刻に対応する履歴実負荷のうちの少なくとも2つに基づいて負荷予測のバリエーション関数を生成し、対応するバリエーション関数に対応する計算値を決定し、バリエーション関数は負荷予測の予測性能を特徴付けるために使用されるものである。
本実施例では、予め設定した、負荷予測モデルのパラメータを最適化する計算関数によって、異なる負荷予測感度パラメータの表現方式を決定し、例えば、現在時刻に対応するリアルタイム負荷と現在時刻に対応する総予測負荷との差分値をバリエーション関数として採用してよい。
本実施例において、いわゆる、負荷予測のバリエーション関数を生成するとは、現在時刻に対応する実負荷、現在時刻に対応する総予測負荷、前時刻に対応する履歴総予測負荷、前時刻に対応する履歴実負荷のうちの少なくとも2つを対応するパラメータとし、さらに、予め設定したバリエーション関数を定義することを指す。バリエーション関数に対応する計算値を決定するとは、上記4つのパラメータのうち、対応して定義されたバリエーション関数に持ち込んで得られた関数値を、対応する計算値とすることを指す。
ステップ53：バリエーション関数に対応する計算値が所定の閾値よりも大きいかどうか判断し、判断結果に基づいて負荷予測モデルに対応する重み係数を調整し、負荷予測モデルに対応する重み係数は、ターゲット基地局セルCi自体の負荷の重みα、各基地局セルの実負荷の重みβ、第1の所定割合γを含む。
本実施例では、バリエーション関数に対応する計算値が所定の閾値（つまり、相応の閾値）よりも大きいかどうか判断することにより、負荷予測モデルが負荷の予測について敏感であるかを確定し、バリエーション関数値が正でかつ所定の閾値（設定された閾値上限）を超えると、予測が速くかつ敏感であることを示し、αとβを所定のステップサイズで増大させて隣接セル負荷と予測負荷の重みを低減し、逆に、バリエーション関数値が負でかつ所定の閾値（設定された閾値下限）よりも低いと、予測が遅くかつ鈍感であることを示し、αとβを所定のステップサイズで低減させて隣接セル負荷と予測負荷の重みを高める。本実施例において、所定のステップサイズのデフォルトの設定値は0.05である。
上記ステップのうち、現在時刻に対応する総予測負荷と現在時刻に対応するリアルタイム負荷をそれぞれ取得し、前時刻に対応する履歴総予測負荷と前時刻に対応する履歴実負荷をそれぞれ取得するステップと、現在時刻に対応する実負荷、現在時刻に対応する総予測負荷、前時刻に対応する履歴総予測負荷、前時刻に対応する履歴実負荷のうちの少なくとも2つに基づいて負荷予測のバリエーション関数を生成し、対応する前記バリエーション関数に対応する計算値を決定し、前記バリエーション関数は負荷予測の予測性能を特徴付けるために使用されるものであるステップと、バリエーション関数に対応する計算値が所定の閾値よりも大きいかどうか判断し、判断結果に基づいて負荷予測モデルに対応する重み係数を調整するステップとによって、予測結果に基づいて負荷予測モデルのモデルパラメータのリアルタイム調整を実現しているため、負荷予測の正確さとの両立を実現し、負荷予測に対応した検知距離を延ばしている。
幾つかの代替的な実施形態において、バリエーション関数は、現在時刻に対応する実負荷と前時刻に対応する履歴総予測負荷との差分値、現在時刻に対応する実負荷と前時刻に対応する履歴総予測負荷との差分値および現在時刻に対応する実負荷の比率、前時刻に対応する履歴総予測負荷と現在時刻に対応する総予測負荷との差分値、現在時刻に対応する実負荷と前時刻に対応する履歴実負荷との差分値および現在時刻に対応する総予測負荷と前時刻に対応する履歴総予測負荷との差分値、現在時刻に対応する実負荷と前時刻に対応する履歴実負荷との差分値に対して重みを付けて生成した負荷差分値のうちの1つを含む。
本実施例において、各基地局セルいずれも、対応する負荷予測結果を決定した後、対応する重み係数を最適化するよう支持し、つまり、負荷予測モデルのモデルパラメータのメンテナンスと最適化調整を行い、自身に適合する個人化された動的負荷予測モデルを形成し、幾つかの代替的な実施形態においては、下式を採用して対応するモデルパラメータの最適化を行い、つまり、下式に従ってバリエーション関数を定義、生成する。
方式その二では、予測の精度とより長い検出感知距離と両立させて、実負荷と予測負荷の変化に基づいてモデルパラメータをリアルタイムに調整する。また、予測負荷が増加していることが分かった場合、すなわち、列車負荷が近づいている時は、αとβを所定のステップサイズで増大させ、ターゲット基地局セル自体の負荷と実負荷にさらに焦点を当てて、予測精度を向上させ、予測負荷が低下している、すなわち、列車負荷が遠ざかっている時は、αとβを所定のステップサイズで低減させ、隣接セル負荷と予測負荷にさらに焦点を当てて、基地局隣接セル負荷を検出、感知する距離を拡大させる。
本実施例において、各基地局セルは、それ自体と、対応するK層をクロスするクロスレイヤー同一方向グループのうちの各基地局隣接セルの実負荷とに基づいて、高速プライベートネットワークセグメント全体負荷の重心を判断し、負荷全体の重心位置の変化から高速プライベートネットワークに対応する高速鉄道線路上の列車の移動方向および、それによる負荷移動方向を判断し、高速プライベートネットワークセグメント負荷全体の重心位置が左から右へ正方向に移動すると判断すると、γを所定のステップサイズで減少させ、逆の場合は増大させる。本実施例において、所定のステップサイズは0.05の値を取ることができ、γの調整は所定の取り得る値を超えてはならない。
幾つかの実施例において、クロスレイヤー同一方向グループの左隣接セル同一方向グループと右隣接セル同一方向グループのそれぞれが伝送したクロスレイヤー隣接セル負荷データを受信するステップは、以下のステップ61～ステップ62によって実現される。
ステップ61：最近接左隣接セルがその受信した第1の隣接セルグループ負荷データから第1のターゲット負荷データを検出した後、第1のターゲット負荷データと、それ自体の現在時刻において対応する実負荷と前時刻に対応する履歴予測負荷とを所定のフォーマットで第1のクロスレイヤー隣接セル負荷データに合成し、対応するターゲット基地局セルに伝送し、ここで、第1の隣接セルグループ負荷データは、最近接左隣接セル自体の左隣接セル同一方向グループに対応するクロスレイヤー隣接セル負荷データを含み、第1のターゲット負荷データは、最近接左隣接セル自体の左隣接セル同一方向グループからその第K層のプライマリ隣接セルを排除した後の全てのプライマリ隣接セルに対応するクロスレイヤー隣接セル負荷データを含む。
幾つかの代替的な実施形態では、ターゲット基地局セルをC8とし、ターゲット基地局セルC8に対応する左隣接セル同一方向グループを{C2、C3、C4、C5、C6、C7}とし、ターゲット基地局セルC8に対応する最近接左隣接セルをC7とし、ターゲット基地局セルC8がその左隣接セル同一方向グループで伝達するクロスレイヤー隣接セル負荷データを受信することは、最近接左隣接セルC7がそれ自体の左隣接セル同一方向グループ{C1、C2、C3、C4、C5、C6 }のクロスレイヤー隣接セル負荷データM0={L(1)，L(2)， L(3)， L(4)， L(5)，L(6)}を受信し、最近接左隣接セルC7はその左隣接セル同一方向グループから第K層のプライマリ隣接セルC1に対応する負荷L(1)をM0から削除した後、それ自体が現在時刻にターゲット基地局セルC8に伝達する負荷L(7)を添加し、対応する第1のクロスレイヤー隣接セル負荷データを構成し、つまり、M1={ L(2)， L(3)， L(4)， L(5)，L(6)，L(7)}であり、ターゲット基地局セルC8に伝達するという過程を含む。
ステップ62：最近接右隣接セルがその受信した第2の隣接セルグループ負荷データから第2のターゲット負荷データを検出した後、第2のターゲット負荷データと、それ自体の現在時刻において対応する実負荷と前時刻に対応する履歴予測負荷とを所定のフォーマットで第2のクロスレイヤー隣接セル負荷データに合成し、対応する前記ターゲット基地局セルに伝送し、第2の隣接セルグループ負荷データは、最近接右隣接セル自体の右隣接セル同一方向グループに対応するクロスレイヤー隣接セル負荷データを含み、第2のターゲット負荷データは、最近接右隣接セル自体の右隣接セル同一方向グループからその第K層のプライマリ隣接セルを排除した後の全てのプライマリ隣接セルに対応するクロスレイヤー隣接セル負荷データを含む。
幾つかの代替的な実施形態では、ターゲット基地局セルをC8とし、ターゲット基地局セルC8に対応する右隣接セル同一方向グループを{C9、C10、C11、C12、C13、C14}とし、ターゲット基地局セルC8に対応する最近接右隣接セルをC9とし、ターゲット基地局セルC8がその右隣接セル同一方向グループで伝達するクロスレイヤー隣接セル負荷データを受信することは、最近接右隣接セルC9がそれ自体の左隣接セル同一方向グループ{C10、C11、C12、C13、C14、C15 }のクロスレイヤー隣接セル負荷データM2={L(10)，L(11)， L(12)， L(13)， L(14)，L(15)} を受信し、最近接右隣接セルC9はその右隣接セル同一方向グループから第K層のプライマリ隣接セルC15に対応する負荷L(15)をM2から削除した後、それ自体が現在時刻にターゲット基地局セルC8に伝達する対応する負荷L(9)を添加し、対応する第2のクロスレイヤー隣接セル負荷データを構成し、つまり、M3={ L(9)， L(10)， L(11)， L(12)，L(13)，L(14)}であり、ターゲット基地局セルC8に伝達するという過程を含む。
本実施例において、最近接右隣接セルと最近接左隣接セルグループは、対応する基地局セルの左、右プライマリ隣接セルを構成している。本実施例において、基地局セルが伝達する負荷情報はいずれも自身の現在時刻のリアルタイム負荷、前時刻に対応する履歴予測負荷、対応するクロスレイヤー同一方向グループのうちのプライマリ隣接セルに基づく負荷情報である。
本実施例では、対応するターゲット基地局セルへ対応する負荷データを伝達する準備の前に、最近接左隣接セルは先にそれ自体に対応する左隣接セル同一方向グループが伝達する対応するクロスレイヤー隣接セル負荷データを受信し、この時、最近接左隣接セルに対応する左隣接セル同一方向グループのうち、第K層のプライマリ隣接セルはターゲット基地局セルに対応する左隣接セル同一方向グループのうちのプライマリ隣接セルに属していないため、最近接左隣接セルが伝達する負荷データは、最近接左隣接セルに対応する左隣接セル同一方向グループの第K層のプライマリ隣接セルの負荷データを含まない。対応するターゲット基地局セルへ対応する負荷データを伝達する準備の前に、最近接右隣接セルは先にそれ自体に対応する右隣接セル同一方向グループが伝達する対応するクロスレイヤー隣接セル負荷データを受信し、この時、最近接右隣接セルに対応する右隣接セル同一方向グループのうち、第K層のプライマリ隣接セルは、ターゲット基地局セルに対応する右隣接セル同一方向グループのうちのプライマリ隣接セルに属していないため、ターゲット基地局セルが伝達する負荷データは、最近接右隣接セルに対応する右隣接セル同一方向グループの第K層のプライマリ隣接セルの負荷データを含まない。
本実施例では、最近接左隣接セルに対応する左隣接セル同一方向グループ/最近接右隣接セルに対応する右隣接セル同一方向グループの第K層のプライマリ隣接セルの負荷を、所定のフォーマットで記憶された隣接セルグループ負荷データから削除した後、最近接左隣接セル/最近接右隣接セルの現在時刻のリアルタイム負荷と前時刻に対応する履歴予測負荷とを追加し、さらに、存在する対応する負荷データを所定のフォーマットで生成し、ターゲット基地局セルに伝送する。
上記ステップによって、基地局セルは方向性のあるリレー方式で負荷情報を伝達することができる。
幾つかの実施例では、所定の負荷移行ルート上に位置する複数の基地局セルにおいて、クロスレイヤー同一方向グループを決定することは、以下のステップ71～ステップ73によって実現される。
ステップ71：所定の負荷移行ルート上での各基地局セルに対応する切替頻度粒度データを取得し、切替頻度粒度データが最大の隣接セルを基地局セルのプライマリ隣接セルとして選択し、切替頻度粒度データは、所定の時間内に基地局セルと、基地局セルに対応する隣接セルとの間のユーザが切り換える回数を特徴付けるために使用されるものである。
ステップ72：選択された各前記基地局セルに対応する左プライマリ隣接セルと右プライマリ隣接セルとを前記基地局セルに対応する基地局セル同一方向グループとする。
ステップ73：ターゲット基地局セルを起点として、所定の負荷移行ルートの正方向と逆方向に沿って、連続するK個の基地局セルに対応する基地局セル同一方向グループをそれぞれ選択し、選択された基地局セル同一方向グループのうちの基地局セルを重複除去処理して、クロスレイヤー同一方向グループを得る。
本実施例において、基地局セルCiは、それ自体の一定時間（例えば、一周に対応する168時間）とその各隣接セルの「隣接セルペア」切換回数の時間粒度統計データ（隣接セルに切り換えた回数と隣接セルが基地局セルCiに切り換わった回数とを含む）とに基づいて、クラスタリングアルゴリズムに従って二種類の隣接セルに分け、切換回数がより多いタイプの隣接セルを基地局セルCiのプライマリ隣接セルとする。もちろん、ネットワーク計画、最適化担当者によって、例えば、実装位置、カバー方向などの基地局セルCiと隣接セルのネットワークエンジニアリングパラメータ情報に基づいて、または切換統計データをさらに参照して、基地局セルCiの高速鉄道線路方向に沿った左右両側の最も近い隣り合う隣接セルを手動でスクリーニングし、基地局セルCiのプライマリ隣接セルとすることができる。そして、基地局セルCi左右両側の最も近い隣り合う隣接セルを基地局セルCiに対応する同一方向グループとし、次いで、複数の基地局セルに対応する同一方向グループ間の関連関係に基づいて各基地局セルに対応するクロスレイヤー同一方向グループを決定し、例えば、仮に、C2をC1同一方向グループの右隣接セルとし、C3をC2同一方向グループの右隣接セルとすると、C3は、C1が1層をクロスした右隣接セルであると関連して確認することができ、以下同様にして、C1がK層をクロスした右隣接セルCkを得られる。{C1，C2，...CK}は、C1がK層をクロスしたクロスレイヤー同一方向グループを構成している。
本実施例では、基地局セルの各プライマリ隣接セルを同一方向ルート上の負荷移行時空間特徴パターンに従って左プライマリ隣接セルと右プライマリ隣接セルをマッチング、スクリーニングし、同一方向ルートグループ、つまり同一方向グループに分ける。
ターゲット基地局セルCiおよびそのプライマリ隣接セルに対して、一周の1時間単位の粒度の切換統計データから切換回数の最も多い時間帯を選択する。例えば、毎日切換回数の最も多い時間帯を2つ選択すると、一周に14個の時間帯があり、これら時間帯うちの10～60秒レベル（例えば、30秒レベル）粒度のユーザ数統計データD2を取得し、クラスタリングアルゴリズムによってD2を2つに分類し、ユーザ数が多い負荷を1とし、ユーザ数が少ない負荷を0とし、次いで、表1と表2に示すような負荷移行時空間特徴（そのうちの1つを満たせばよい）のプライマリ隣接セル1とプライマリ隣接セル2を検索、スクリーニングし、このようにして、スクリーニングされたプライマリ隣接セル1とプライマリ隣接セル2をターゲット基地局セルCiの左隣接セルと右隣接セルとする。
本実施例では、複数の関連関係の同一方向グループに基づいて各基地局セルのクロスレイヤー同一方向グループを決定する。仮に、C2をC1同一方向グループの右隣接セルとし、C3をC2同一方向グループの右隣接セルとすると、C3は、C1が1層をクロスした右隣接セルであると関連して確認することができ、以下同様にして、C1がK層をクロスした右隣接セルCkを得られる。{C1，C2，...CK}は、C1がK層をクロスしたクロスレイヤー同一方向グループを構成している。本開示の実施例では、決定されたターゲット基地局セルに対応するクロスレイヤー同一方向グループは左、右クロスレイヤー同一方向グループを含み、例えば、左隣接セル同一方向グループと右隣接セル同一方向グループであって、ここで、左隣接セル同一方向グループと右隣接セル同一方向グループはどちらも第K層のプライマリ隣接セルを有し、Kは既定値で、例えば、ターゲット基地局セルCiは、今後発生する可能性のある負荷を事前により早く予測し、より長い距離の負荷を感知することが望まれれば、Kを大きく設定することができるが、クロスレイヤー伝送負荷情報のオーバーヘッドと難易度が増大することになり、ランダムな不確実性も増加するため、負荷予測のターゲット要件とオーバーヘッド代价などの兼ね合いを考慮しつつK値を設定する必要があり、例えば、K?9である。図2に示すように、{C1，C2， C3 ， C4，C5 ，C6}は、C7が6層をクロスしたクロスレイヤー同一方向左隣接セルであり、{ C8，C9， C10 ， C11，C12 ，C13}は、C7が6層をクロスしたクロスレイヤー同一方向右隣接セルであり、負荷情報はリレー伝達により左または右へ6層を貫通してよい。
本開示の実施例の負荷予測を説明するために、実施例1～6を以下に示す。
実施例1
左から右へと正方向に移動する単線高速鉄道をシミュレーションすると、実負荷と予測負荷はそれぞれ表3と表4に示す通りであり、予測負荷の結果から見れば、予測モデルは間近に迫っている負荷および変化傾向を事前に検知、感知することができ、実負荷と予測負荷を組み合わせて、基地局セルは、省エネまたは負荷制御などの操作を事前に準備することができる。
実施例2
右から左へと逆方向に移動する単線高速鉄道をシミュレーションする。実負荷と予測負荷はそれぞれ表5と表6に示す通りであり、予測負荷の結果から見れば、予測モデルは間近に迫っている負荷および変化傾向を事前に検知、感知することができ、実負荷と予測負荷を組み合わせて、基地局セルは、省エネまたは負荷制御などの操作を事前に準備することができる。
実施例3
それぞれ左から右へ、右から左へと向かい合って移動する複線高速鉄道をシミュレーションする。実負荷と予測負荷はそれぞれ表7と表8に示す通りであり、予測負荷の結果から見れば、予測モデルは間近に迫っている負荷および変化傾向を事前に検知、感知することができ、実負荷と予測負荷を組み合わせて、基地局セルは、省エネまたは負荷制御などの操作を事前に準備することができる。
実施例4
それぞれ2つの起点から同時に左から右へと正方向に移動する複線高速鉄道をシミュレーションする。実負荷と予測負荷はそれぞれ表9と表10に示す通りであり、予測負荷の結果から見れば、予測モデルは間近に迫っている負荷および変化傾向を事前に検知、感知することができ、実負荷と予測負荷を組み合わせて、基地局セルは、省エネまたは負荷制御などの操作を事前に準備することができる。
実施例5
左から右へと正方向に移動する単線高速鉄道をシミュレーションする過程において、ある時刻にあるセルに逆方向単線高速鉄道をランダムに追加する。実負荷と予測負荷はそれぞれ表11と表12に示す通りであり、予測負荷の結果から見れば、予測モデルは、間近に迫っている負荷および変化傾向を事前に検知、感知することができ、実負荷と予測負荷を組み合わせて、基地局セルは、省エネまたは負荷制御などの操作を事前に準備することができる。
実施例6
左から右へと正方向に移動する単線高速鉄道をシミュレーションする過程において、ある中間セルに到達すると、ユーザ数をランダムに増減させて、到着駅での乗客の乗降によるユーザ数の負荷変化をシミュレーションする。実負荷と予測負荷はそれぞれ表13と表14に示す通りであり、予測負荷の結果から見れば、予測モデルは間近に迫っている負荷および変化傾向を事前に検知、感知することができ、実負荷と予測負荷を組み合わせて、基地局セルは、省エネまたは負荷制御などの操作を事前に準備することができる。
本開示の実施例では動的負荷予測装置をさらに提供しており、当該装置は上記の実施例および選択可能な実施形態を実現するためのものであって、すでに説明したものについては繰り返し説明しない。以下に使用する「モジュール」、「ユニット」、「サブユニット」などの用語は、所定の機能を実現できるソフトウェアおよび/またはハードウェアの組み合わせであってよい。以下の実施例において記述する装置はソフトウェアで実現するのが好ましいが、ハードウェア、またはソフトウェアとハードウェアの組み合わせで実現することも可能であり、想定されてよい。
図3は本開示の実施例によって提供される動的負荷予測装置の構成ブロック図であり、当該装置は、図3に示すように、取得モジュール32と、取得モジュール32と、受信モジュール33と、予測モジュール34とを備える。
決定モジュール31は、所定の負荷移行ルート上に位置する複数の基地局セルにおいて、クロスレイヤー同一方向グループを決定するように構成され、クロスレイヤー同一方向グループの両端に位置する基地局セルはいずれもターゲット基地局セルに対応する第K層のプライマリ隣接セルであり、Kは既定値である。
取得モジュール32は、決定モジュール31に結合接続され、現在時刻のリアルタイム負荷と、前時刻に対応する履歴予測負荷とを取得するように構成され、履歴予測負荷は前時刻に予測された、現在時刻に発生する負荷移行変化を特徴付けるために使用されるものである。
受信モジュール33は、取得モジュール32に結合接続され、クロスレイヤー同一方向グループの左隣接セル同一方向グループと右隣接セル同一方向グループのそれぞれが伝送したクロスレイヤー隣接セル負荷データを受信するように構成され、対応するクロスレイヤー隣接セル負荷データはいずれも履歴負荷データとリアルタイム負荷データとを含み、履歴負荷データは、対応する隣接セル同一方向グループが備えている第K層のプライマリ隣接セルが前時刻において対応する予測負荷を特徴付けるために使用されるものであり、リアルタイム負荷データは、対応する隣接セル同一方向グループが備えている第K層のプライマリ隣接セルの現在時刻における実負荷を特徴付けるために使用されるものである。
予測モジュール34は、受信モジュール33に結合接続され、予め設定した負荷予測モデルを用いて、リアルタイム負荷、履歴予測負荷、クロスレイヤー隣接セル負荷データに基づいて負荷予測を行い、ターゲット基地局セルに対応する正方向予測負荷と逆方向予測負荷を取得し、正方向予測負荷と逆方向予測負荷とに基づいて対応する負荷予測結果を決定するように構成される。
本開示の実施例の動的負荷予測装置によって、「所定の負荷移行ルート上に位置する複数の基地局セルにおいて、クロスレイヤー同一方向グループを決定するステップであって、クロスレイヤー同一方向グループの両端に位置する基地局セルはいずれもターゲット基地局セルに対応する第K層のプライマリ隣接セルであり、Kは既定値であるステップと、現在時刻のリアルタイム負荷と、前時刻に対応する履歴予測負荷とを取得するステップであって、履歴予測負荷は、前時刻に予測された、現在時刻に発生する負荷移行変化を特徴付けるために使用されるものであるステップと、クロスレイヤー同一方向グループの左隣接セル同一方向グループと右隣接セル同一方向グループのそれぞれが伝送したクロスレイヤー隣接セル負荷データを受信するステップであって、対応するクロスレイヤー隣接セル負荷データはいずれも履歴負荷データとリアルタイム負荷データとを含み、履歴負荷データは、対応する隣接セル同一方向グループが備えている第K層のプライマリ隣接セルが前時刻において対応する予測負荷を特徴付けるために使用されるものであり、リアルタイム負荷データは、対応する隣接セル同一方向グループが備えている第K層のプライマリ隣接セルの現在時刻における実負荷を特徴付けるために使用されるものであるステップと、予め設定した負荷予測モデルを用いて、リアルタイム負荷、履歴予測負荷、クロスレイヤー隣接セル負荷データに基づいて負荷予測を行い、ターゲット基地局セルに対応する正方向予測負荷と逆方向予測負荷を取得し、正方向予測負荷と逆方向予測負荷とに基づいて対応する負荷予測結果を決定するステップ」を採用して、ユーザが高速で移動する、負荷が突発的である、正確な時間周期の規則性がないといった高速移動通信シナリオには負荷予測方法を適用できないという関連技術の問題を解決しており、基地局セルが、より遠距離にある隣接セルに到着するユーザ負荷および変化傾向を、正確な時点で事前に検知、感知することができるとともに、基地局セルの予測負荷と実負荷を組み合わせることによって、基地局セルの省エネ、負荷制御、通話保証などの操作のために有効な参照と指針を提供するという有益な効果を実現している。
幾つかの実施例において、当該予測モジュール34は、負荷予測モデルを用いて、リアルタイム負荷、履歴予測負荷、左隣接セル同一方向グループに対応する履歴負荷データとリアルタイム負荷データに対して正方向負荷計算を行い、正方向予測負荷を得、負荷予測モデルを用いて、リアルタイム負荷、履歴予測負荷、右隣接セル同一方向グループに対応する履歴負荷データとリアルタイム負荷データに対して逆方向負荷計算を行い、逆方向予測負荷を得るようにさらに構成される。
幾つかの実施例において、当該装置は、所定の負荷移行ルート上に位置する各基地局セルの現在時刻における第1の実負荷を取得することと、各基地局セルに対応する最近接左隣接セルと最近接右隣接セルを決定し、対応する基地局セルに対応する最近接右隣接セルと最近接左隣接セルの前時刻に対応する実負荷をそれぞれ取得し、所定の負荷移行ルートの左端から右端までを正方向とし、最近接左隣接セルは、正方向において、対応する基地局セルの左側に位置する最初の基地局セルを特徴付けるために使用され、最近接右隣接セルは、正方向において、対応する基地局セルの右側に位置する最初の基地局セルを特徴付けるために使用されるということと、最近接右隣接セルが前時刻において対応する実負荷に基づいて、最近接右隣接セルの前時刻における第1の所定割合で基地局セルに移行する第1の移行負荷を決定し、最近接左隣接セルが前時刻において対応する実負荷に基づいて、最近接左隣接セルの前時刻における第2の所定割合で基地局セルに移行する第2の移行負荷を決定することと、第1の実負荷と第1の移行負荷の差分値に基づいて、基地局セルが現在時刻において正方向予測を行った場合に対応するリアルタイム負荷を決定し、第1の実負荷と第2の移行負荷の差分値に基づいて、基地局セルが現在時刻において逆方向予測を行った場合に対応するリアルタイム負荷を決定することさらに用いられる。
幾つかの実施例において、当該予測モジュール34は、正方向予測負荷と逆方向予測負荷の和を求め、ターゲット基地局が所定の負荷移行ルートにおいて対応する第1の予測総負荷を得、複数の所定の負荷移行ルートに対応する第1の予測総負荷を累加し、総予測負荷を生成し、負荷予測結果は総予測負荷を含むというようにさらに構成される。
幾つかの実施例では、対応する負荷予測結果を決定した後、当該装置は、現在時刻に対応する総予測負荷と現在時刻に対応するリアルタイム負荷をそれぞれ取得し、前時刻に対応する履歴総予測負荷と前時刻に対応する履歴実負荷をそれぞれ取得することと、現在時刻に対応する実負荷、現在時刻に対応する総予測負荷、前時刻に対応する履歴総予測負荷、前時刻に対応する履歴実負荷のうちの少なくとも2つに基づいて負荷予測のバリエーション関数を生成し、対応するバリエーション関数に対応する計算値を決定し、バリエーション関数は負荷予測の予測性能を特徴付けるために使用されるものであるということと、バリエーション関数の計算値が所定の閾値よりも大きいかどうか判断し、判断結果に基づいて負荷予測モデルに対応する重み係数を調整し、負荷予測モデルに対応する重み係数は、ターゲット基地局セルCi自体の負荷の重みα、各基地局セルの実負荷の重みβ、前記第1の所定割合γを含むということにさらに用いられる。
幾つかの実施例において、バリエーション関数は、現在時刻に対応する実負荷と前時刻に対応する履歴総予測負荷との差分値、現在時刻に対応する実負荷と前時刻に対応する履歴総予測負荷との差分値および現在時刻に対応する実負荷の比率、前時刻に対応する履歴総予測負荷と現在時刻に対応する総予測負荷との差分値、現在時刻に対応する実負荷と前時刻に対応する履歴実負荷との差分値および現在時刻に対応する総予測負荷と前時刻に対応する履歴総予測負荷との差分値、現在時刻に対応する実負荷と前時刻に対応する履歴実負荷との差分値に重みを付けて生成した負荷差分値のうちの1つを含む。
幾つかの実施例において、当該取得モジュール31は、所定の負荷移行ルート上での各基地局セルに対応する切替頻度粒度データを取得し、切替頻度粒度データが最大の隣接セルを基地局セルのプライマリ隣接セルとして選択し、切替頻度粒度データは、所定の時間内に基地局セルと基地局セルに対応する隣接セルとの間でユーザが切り換える回数を特徴付けるために使用されるものであることと、選択された各基地局セルに対応する左プライマリ隣接セルと右プライマリ隣接セルとを基地局セルに対応する基地局セル同一方向グループとすることと、ターゲット基地局セルを起点として、所定の負荷移行ルートの正方向と逆方向に沿って、連続するK個の基地局セルに対応する基地局セル同一方向グループをそれぞれ選択し、選択された基地局セル同一方向グループのうちの基地局セルを重複除去処理して、クロスレイヤー同一方向グループを得ることに用いるようにさらに構成される。
図４は本開示の実施例における基地局の構成概念図であり、本開示の実施例は、図４に示すように、プロセッサ４１と、通信インターフェース４２と、メモリ４３と、通信バス４４とを備える基地局を提供しており、プロセッサ４１、通信インターフェース４２、メモリ４３は通信バス４４を介して相互間で通信を行い、メモリ４３はコンピュータプログラムを記憶し、プロセッサ４１はメモリ４３に記憶されたプログラムが実行される時に図１における方法を実行する。
当該基地局における処理は図１における方法ステップを実現し、これが奏する技術効果は上記の実施例で図１における動的負荷予測方法を実行した時の技術効果と一致しており、ここでは繰り返し説明しない。
上記の基地局において言及した通信バスは、ペリフェラルコンポーネントインターコネクト（PCI：Peripheral Component Interconnect）バスまたは拡張業界標準アーキテクチャ（EISA：Extended Industry Standard Architecture）バスなどであってよい。当該通信バスは、アドレスバス、データバス、制御バスなどに分けられてよい。図４では表現しやすいように太線を１本だけ使っているが、バスが１本しかない、或いは一種類しかないということを表すものではない。
通信インターフェースは上記端末と他の装置との間の通信に用いられる。
メモリは、ランダムアクセスメモリ（RAM：Random Access Memory）を含んでよく、少なくとも1つのディスクメモリのような不揮発性メモリ（non-volatile memory）を含んでもよい。任意選択で、メモリは前述のプロセッサから離れた少なくとも1つの記憶装置であってもよい。
上記したプロセッサは、中央処理装置（CPU：Central Processing Unit）、ネットワークプロセッサ（NP：Network Processor）などを含む汎用プロセッサであってよく、デジタル信号プロセッサ（DSP：Digital Signal Processing）、特殊用途集積回路（ASIC：Application Specific Integrated Circuit）、フィールドプログラマブルゲートアレイ（FPIC：Field-Programmable Gate Array）、プログラマブルゲートアレイ（FPGA：Field-Programmable Gate Array）または、その他のプログラマブルロジックデバイス、ディスクリートゲートまたはトランジスタロジックデバイス、ディスクリートハードウェアコンポーネントであってもよい。
本開示の実施例は、コンピュータプログラムが記憶されたコンピュータ可読な媒体であって、コンピュータプログラムがプロセッサによって実行された時に前記のいずれか１つの方法実施例によって提供される動的負荷予測方法を実行するコンピュータ可読な媒体をさらに提供している。
本開示によって提供される別の実施例では、命令を含むコンピュータプログラム製品であって、それがコンピュータ上で実行された時に前記実施例のいずれか1つの動的負荷予測方法をコンピュータに実行させるコンピュータプログラム製品をさらに提供している。
関連技術との比較において、本開示の実施例では、動的負荷予測方法、装置、基地局および記憶媒体を提供しており、所定の負荷移行ルート上に位置する複数の基地局セルにおいて、クロスレイヤー同一方向グループを決定するステップであって、前記クロスレイヤー同一方向グループの両端に位置する基地局セルはいずれもターゲット基地局セルに対応する第K層のプライマリ隣接セルであり、Kは既定値であるステップと、現在時刻のリアルタイム負荷と、前時刻に対応する履歴予測負荷とを取得するステップであって、履歴予測負荷は、前時刻に予測された、現在時刻に発生する負荷移行変化を特徴付けるために使用されるものであるステップと、クロスレイヤー同一方向グループの左隣接セル同一方向グループと右隣接セル同一方向グループのそれぞれが伝送したクロスレイヤー隣接セル負荷データを受信するステップであって、対応するクロスレイヤー隣接セル負荷データはいずれも履歴負荷データとリアルタイム負荷データとを含み、履歴負荷データは、対応する隣接セル同一方向グループが備えている第K層のプライマリ隣接セルが前時刻において対応する予測負荷を特徴付けるために使用されるものであり、リアルタイム負荷データは、対応する隣接セル同一方向グループが備えている第K層のプライマリ隣接セルの現在時刻における実負荷を特徴付けるために使用されるものであるステップと、予め設定した負荷予測モデルを用いて、リアルタイム負荷、履歴予測負荷、クロスレイヤー隣接セル負荷データに基づいて負荷予測を行い、ターゲット基地局セルに対応する正方向予測負荷と逆方向予測負荷を取得し、正方向予測負荷と逆方向予測負荷とに基づいて対応する負荷予測結果を決定するステップとによって、ユーザが高速で移動する、負荷が突発的である、正確な時間周期の規則性がないといった高速移動通信シナリオには負荷予測方法を適用できないという従来技術の問題を解決しており、基地局セルが、より遠距離にある隣接セルに到着するユーザ負荷および変化傾向を、正確な時点で事前に検知、感知することができるとともに、基地局セルの予測負荷と実負荷を組み合わせることによって、基地局セルの省エネ、負荷制御、通話保証などの操作のために有効な参照と指針を提供するという有益な効果を実現している。
なお、本開示における「第1の」、「第2の」といった関係用語は、1つの実体や操作を別の実体や操作と区別するためにのみ使用されており、必ずしもそれら実体や操作の間に何らかの実際の関係や順序が存在することを求めたり暗示したりするとは限らない。また、「含む」、「含有する」またはその他の任意の変形は、非排他的な含有を網羅することを意図するため、一連の要素を含むプロセス、方法、製品または装置は、それら要素を含むのみならず、明確に挙げられていない他の要素も含むか、または、このようなプロセス、方法、製品または装置に固有の要素も含むことになる。さらなる限定がない場合、「1つの……を含む」という語句で限定されている要素は、前記要素を含むプロセス、方法、製品、または装置に別の同一の要素が存在することを排除しない。
以上の内容は、当業者が本開示を理解または実現できるようにするための、本開示の具体的な実施形態に過ぎない。これら実施例に対する各種修正は当業者にとって自明であり、本明細書で定義される一般的な原理は、本開示の精神または範囲から逸脱しない状況において、他の実施例においても実現できる。したがって、本開示は、本明細書に示されるこれら実施例に限定されるものではなく、本明細書にて開示する原理と新規特徴と一致する最も広い範囲と合致することが求められる。

Claims (13)

  1. 高速プライベートネットワーク下のターゲット基地局セルに適用される動的負荷予測方法であって、
    所定の負荷移行ルート上に位置する複数の基地局セルにおいて、クロスレイヤー同一方向グループを決定するステップであって、前記クロスレイヤー同一方向グループの両端に位置する基地局セルはいずれも前記ターゲット基地局セルに対応する第Ｋ層のプライマリ隣接セルであり、Ｋは既定値であるステップと、
    現在時刻のリアルタイム負荷と、前時刻に対応する履歴予測負荷とを取得するステップであって、前記履歴予測負荷は、前時刻に予測された、現在時刻に発生する負荷移行変化を特徴付けるために使用されるものであるステップと、
    前記クロスレイヤー同一方向グループの左隣接セル同一方向グループと右隣接セル同一方向グループのそれぞれが伝送したクロスレイヤー隣接セル負荷データを受信するステップであって、対応する前記クロスレイヤー隣接セル負荷データはいずれも履歴負荷データとリアルタイム負荷データとを含み、前記履歴負荷データは、対応する隣接セル同一方向グループが備えている第Ｋ層のプライマリ隣接セルが前時刻において対応する予測負荷を特徴付けるために使用されるものであり、前記リアルタイム負荷データは、対応する隣接セル同一方向グループが備えている第Ｋ層のプライマリ隣接セルの現在時刻における実負荷を特徴付けるために使用されるものであるステップと、
    予め設定した負荷予測モデルを用いて、前記リアルタイム負荷、前記履歴予測負荷、前記クロスレイヤー隣接セル負荷データに基づいて負荷予測を行い、前記ターゲット基地局セルに対応する正方向予測負荷と逆方向予測負荷を取得し、前記正方向予測負荷と前記逆方向予測負荷とに基づいて対応する負荷予測結果を決定するステップと、を含む
    動的負荷予測方法。
  2. 請求項１に記載の方法であって、
    予め設定した負荷予測モデルを用いて、前記リアルタイム負荷、前記履歴予測負荷、前記クロスレイヤー隣接セル負荷データに基づいて負荷予測を行い、前記ターゲット基地局セルに対応する正方向予測負荷と逆方向予測負荷を取得するステップは、
    前記負荷予測モデルを用いて、前記リアルタイム負荷、前記履歴予測負荷、前記左隣接セル同一方向グループに対応する前記履歴負荷データと前記リアルタイム負荷データに対して正方向負荷計算を行い、前記正方向予測負荷を得るステップと、
    前記負荷予測モデルを用いて、前記リアルタイム負荷、前記履歴予測負荷、前記右隣接セル同一方向グループに対応する前記履歴負荷データと前記リアルタイム負荷データに対して逆方向負荷計算を行い、前記逆方向予測負荷を得るステップと、を含む
    請求項１に記載の方法。
  3. 請求項２に記載の方法であって、
    所定の負荷移行ルート上に位置する各前記基地局セルの現在時刻における第１の実負荷を取得するステップと、
    各前記基地局セルに対応する最近接左隣接セルと最近接右隣接セルを決定し、対応する前記基地局セルに対応する前記最近接右隣接セルと前記最近接左隣接セルの前時刻に対応する実負荷をそれぞれ取得するステップであって、前記所定の負荷移行ルートの左端から右端までを正方向とし、前記最近接左隣接セルは、前記正方向において、対応する前記基地局セルの左側に位置する最初の基地局セルを特徴付けるために使用されるものであり、前記最近接右隣接セルは、前記正方向において、対応する前記基地局セルの右側に位置する最初の基地局セルを特徴付けるために使用されるものであるステップと、
    前記最近接右隣接セルが前時刻において対応する実負荷に基づいて、前記最近接右隣接セルの前時刻における第１の所定割合で前記基地局セルに移行する第１の移行負荷を決定し、前記最近接左隣接セルが前時刻において対応する実負荷に基づいて、前記最近接左隣接セルの前時刻における第２の所定割合で前記基地局セルに移行する第２の移行負荷を決定するステップと、
    前記第１の実負荷と前記第１の移行負荷の差分値に基づいて、前記基地局セルが現在時刻において正方向予測を行った場合に対応する前記リアルタイム負荷を決定し、前記第１の実負荷と前記第２の移行負荷の差分値に基づいて、前記基地局セルが現在時刻において逆方向予測を行った場合に対応する前記リアルタイム負荷を決定するステップと、をさらに含む
    請求項２に記載の方法。
  5. 請求項４に記載の方法であって、
    前記正方向予測負荷と前記逆方向予測負荷とに基づいて対応する負荷予測結果を決定するステップは、
    前記正方向予測負荷と前記逆方向予測負荷の和を求め、前記ターゲット基地局が前記所定の負荷移行ルートにおいて対応する第１の予測総負荷を得るステップと、
    複数の所定の負荷移行ルートに対応する前記第１の予測総負荷を累加し、総予測負荷を生成するステップとを含み、前記負荷予測結果は前記総予測負荷を含む
    請求項４に記載の方法。
  6. 請求項５に記載の方法であって、
    対応する負荷予測結果を決定した後、前記方法は、
    現在時刻に対応する前記総予測負荷と現在時刻に対応する実負荷をそれぞれ取得し、前時刻に対応する履歴総予測負荷と前時刻に対応する履歴実負荷をそれぞれ取得するステップと、
    現在時刻に対応する実負荷、現在時刻に対応する前記総予測負荷、前時刻に対応する履歴総予測負荷、前時刻に対応する履歴実負荷のうちの少なくとも２つに基づいて負荷予測のバリエーション関数を生成し、対応する前記バリエーション関数に対応する計算値を決定するステップであって、前記バリエーション関数は負荷予測の予測性能を特徴付けるために使用されるものであるステップと、
    前記バリエーション関数に対応する計算値が所定の閾値よりも大きいかどうか判断し、判断結果に基づいて前記負荷予測モデルに対応する重み係数を調整するステップであって、前記負荷予測モデルに対応する重み係数は、前記ターゲット基地局セルＣｉ自体の負荷の重みα、各基地局セルの実負荷の重みβ、前記第１の所定割合γを含むステップと、をさらに含む
    請求項５に記載の方法。
  7. 前記バリエーション関数は、現在時刻に対応する実負荷と前時刻に対応する履歴総予測負荷との差分値、現在時刻に対応する実負荷と前時刻に対応する履歴総予測負荷との差分値および現在時刻に対応する実負荷の比率、前時刻に対応する履歴総予測負荷と現在時刻に対応する前記総予測負荷との差分値、現在時刻に対応する実負荷と前時刻に対応する履歴実負荷との差分値および現在時刻に対応する前記総予測負荷と前時刻に対応する履歴総予測負荷との差分値、現在時刻に対応する実負荷と前時刻に対応する履歴実負荷との差分値に重みを付けて生成した負荷差分値のうちの１つを含む
    請求項６に記載の方法。
  9. 請求項３に記載の方法であって、
    前記クロスレイヤー同一方向グループの左隣接セル同一方向グループと右隣接セル同一方向グループのそれぞれが伝送したクロスレイヤー隣接セル負荷データを受信するステップは、
    前記最近接左隣接セルがその受信した第１の隣接セルグループ負荷データから第１のターゲット負荷データを検出した後、前記第１のターゲット負荷データと、それ自体の現在時刻において対応する実負荷と前時刻に対応する履歴予測負荷とを所定のフォーマットで第１のクロスレイヤー隣接セル負荷データに合成し、対応する前記ターゲット基地局セルに伝送するステップであって、前記第１の隣接セルグループ負荷データは、前記最近接左隣接セル自体の左隣接セル同一方向グループに対応するクロスレイヤー隣接セル負荷データを含み、前記第１のターゲット負荷データは、前記最近接左隣接セル自体の左隣接セル同一方向グループからその第Ｋ層のプライマリ隣接セルを排除した後の全ての前記プライマリ隣接セルに対応するクロスレイヤー隣接セル負荷データを含むステップと、
    前記最近接右隣接セルがその受信した第２の隣接セルグループ負荷データから第２のターゲット負荷データを検出した後、前記第２のターゲット負荷データと、それ自体の現在時刻において対応する実負荷と前時刻に対応する履歴予測負荷とを所定のフォーマットで第２のクロスレイヤー隣接セル負荷データに合成し、対応する前記ターゲット基地局セルに伝送するステップであって、前記第２の隣接セルグループ負荷データは、前記最近接右隣接セル自体の右隣接セル同一方向グループに対応するクロスレイヤー隣接セル負荷データを含み、前記第２のターゲット負荷データは、前記最近接右隣接セル自体の右隣接セル同一方向グループからその第Ｋ層のプライマリ隣接セルを排除した後の全ての前記プライマリ隣接セルに対応するクロスレイヤー隣接セル負荷データを含むステップと、を含む
    請求項３に記載の方法。
  10. 請求項１に記載の方法であって、所定の負荷移行ルート上に位置する複数の基地局セルにおいて、クロスレイヤー同一方向グループを決定するステップは、
    所定の負荷移行ルート上での各前記基地局セルに対応する切替頻度粒度データを取得し、前記切替頻度粒度データが最大の隣接セルを前記基地局セルのプライマリ隣接セルとして選択するステップであって、前記切替頻度粒度データは、所定の時間内に前記基地局セルと前記基地局セルに対応する隣接セルとの間でユーザが切り換える回数を特徴付けるために使用されるものであるステップと、
    選択された各前記基地局セルに対応する左プライマリ隣接セルと右プライマリ隣接セルとを前記基地局セルに対応する基地局セル同一方向グループとするステップと、
    前記ターゲット基地局セルを起点として、前記所定の負荷移行ルートの正方向と逆方向に沿って、連続するＫ個の前記基地局セルに対応する前記基地局セル同一方向グループをそれぞれ選択し、選択された前記基地局セル同一方向グループのうちの前記基地局セルを重複除去処理して、前記クロスレイヤー同一方向グループを得るステップと、を含む
    請求項１に記載の方法。
  11. 高速プライベートネットワーク下のターゲット基地局セルに適用される動的負荷予測装置であって、
    決定モジュールと、取得モジュールと、受信モジュールと、予測モジュールとを備え、
    前記決定モジュールは、所定の負荷移行ルート上に位置する複数の基地局セルにおいて、クロスレイヤー同一方向グループを決定するように構成され、前記クロスレイヤー同一方向グループの両端に位置する基地局セルはいずれも前記ターゲット基地局セルに対応する第Ｋ層のプライマリ隣接セルであり、Ｋは既定値であり、
    前記取得モジュールは、現在時刻のリアルタイム負荷と、前時刻に対応する履歴予測負荷とを取得するように構成され、前記履歴予測負荷は、前時刻において予測された、現在時刻に発生する負荷移行変化を特徴付けるために使用されるものであり、
    前記受信モジュールは、前記クロスレイヤー同一方向グループの左隣接セル同一方向グループと右隣接セル同一方向グループのそれぞれが伝送したクロスレイヤー隣接セル負荷データを受信するように構成され、対応する前記クロスレイヤー隣接セル負荷データはいずれも履歴負荷データとリアルタイム負荷データとを含み、前記履歴負荷データは、対応する隣接セル同一方向グループが備えている第Ｋ層のプライマリ隣接セルが前時刻において対応する予測負荷を特徴付けるために使用されるものであり、前記リアルタイム負荷データは、対応する隣接セル同一方向グループが備えている第Ｋ層のプライマリ隣接セルの現在時刻における実負荷を特徴付けるために使用されるものであり、
    前記予測モジュールは、予め設定した負荷予測モデルを用いて、前記リアルタイム負荷、前記履歴予測負荷、前記クロスレイヤー隣接セル負荷データに基づいて負荷予測を行い、前記ターゲット基地局セルに対応する正方向予測負荷と逆方向予測負荷を取得し、前記正方向予測負荷と前記逆方向予測負荷とに基づいて対応する負荷予測結果を決定するように構成される
    動的負荷予測装置。
  12. プロセッサと、通信インターフェースと、メモリと、通信バスとを備える基地局であって、
    プロセッサ、通信インターフェース、メモリは通信バスを介して相互間の通信を行い、
    メモリはコンピュータプログラムを記憶し、
    プロセッサはメモリに記憶されたプログラムが実行された時に請求項１～１０のいずれか一項に記載の動的負荷予測方法を実行する
    基地局。
  13. コンピュータプログラムが記憶されたコンピュータ可読媒体であって、
    前記コンピュータプログラムがプロセッサによって実行された時に請求項１～１０のいずれか一項に記載の動的負荷予測方法を実行する
    コンピュータ可読媒体。
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ZTE，Discussion on the standard impacts of load prediction across multiple AI/ML based use cases，3GPP TSG RAN WG3 #117-e R3-224961，2022年08月09日

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