WO2015013939A1 - 上行功率控制方法及其装置 - Google Patents

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WO2015013939A1
WO2015013939A1 PCT/CN2013/080586 CN2013080586W WO2015013939A1 WO 2015013939 A1 WO2015013939 A1 WO 2015013939A1 CN 2013080586 W CN2013080586 W CN 2013080586W WO 2015013939 A1 WO2015013939 A1 WO 2015013939A1
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power control
uplink power
optimization
multiple cells
kpi
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PCT/CN2013/080586
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罗泽宙
吉利米亚诺夫⋅鲁斯兰
庄宏成
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华为技术有限公司
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    • H04W52/26—TPC being performed according to specific parameters using transmission rate or quality of service QoS [Quality of Service]
    • H04W52/265—TPC being performed according to specific parameters using transmission rate or quality of service QoS [Quality of Service] taking into account the quality of service QoS

Definitions

  • Embodiments of the present invention relate to the field of wireless communications, and, more particularly, to an uplink power control method and apparatus therefor. Background technique
  • the signals between the user equipments (UE, User Equipment) in the cell are orthogonal without interference, but the inter-cell UE There is interference in the signal.
  • OFDM Orthogonal Frequency Division Multiplex
  • the uplink power control is a control method that controls the UE's uplink transmit power to achieve both the quality of service of the UE and the UE's interference with surrounding UEs.
  • the uplink power control parameters of the UE are mainly adjusted according to local information such as the link quality of the UE and the interference of the UE to the neighboring cell, and the uplink power control is improved only.
  • the quality of service of the local UE is not conducive to the improvement of the overall performance of the network. Summary of the invention
  • Embodiments of the present invention provide an uplink power control method and apparatus thereof to improve overall performance of a network.
  • the first aspect provides an uplink power control method, including: optimizing uplink power control parameters of the multiple cells according to a KPI model, where the KPI model is used to indicate uplink power control parameters of the multiple cells and the multiple At least one KPI mapping relationship of the network in which the cells are located; performing uplink power control on the user equipments in the multiple cells according to the uplink power control parameters of the multiple cells.
  • the optimizing the uplink power control parameter of the multiple cells according to the KPI model includes: establishing a first optimization model according to the KPI model, where the first The optimization model takes an uplink power control parameter of the multiple cells as an optimization variable, and uses an optimal solution of the at least one KPI in a range of values of the uplink power control parameter as an optimization target; and the first optimization model is solved. And acquiring uplink power control parameters of the multiple cells.
  • the at least one KPI is a plurality of KPIs
  • the establishing the first optimization model according to the KPI model includes: Determining uplink power control parameters of the multiple cells as optimization of the first optimization model a variable; determining a weighting value of the plurality of KPIs to be an optimization target of the first optimization model.
  • the solving the first optimization model includes: separating an optimization variable of the first optimization model from a discrete The parameter space is mapped to the continuous parameter space, and the objective function of the first optimization model is converted into a continuous, smooth function to obtain the transformed second optimization model; the optimization variable is determined according to the second optimization model a solution in the continuous parameter space; de-mapping the optimized variable in the continuous parameter space back to the discrete parameter space to determine a solution of the optimized variable in the discrete parameter space.
  • the uplink power control parameter of the multiple cells includes uplink power control of each of the multiple cells a reference value, and an uplink path loss compensation factor for each of the cells.
  • the at least one KPI of the network includes at least one of: an uplink load, a dropped call, and a blocking rate CDBR, Average uplink signal to interference and noise ratio.
  • an uplink power control apparatus including: a processing unit, configured to
  • the KPI model is used to optimize the uplink power control parameters of the multiple cells, where the KPI model is used to indicate a mapping relationship between the uplink power control parameters of the multiple cells and at least one KPI of the network where the multiple cells are located; And performing uplink power control on the user equipments in the multiple cells according to the uplink power control parameters of the multiple cells acquired by the processing unit.
  • the processing unit is specifically configured to establish, according to the KPI model, a first optimization model, where the first optimization model uses uplink power control of the multiple cells
  • the parameter is an optimization variable, and the optimal solution of the at least one KPI in the range of the value of the uplink power control parameter is used as an optimization target; and the first optimization model is solved to obtain uplink power control of the multiple cells. parameter.
  • the at least one KPI is a plurality of KPIs
  • the processing unit is specifically configured to:
  • the uplink power control parameter is determined as an optimization variable of the first optimization model; and the weighting value of the plurality of ⁇ is determined to be the optimization target of the first optimization model.
  • the processing unit is specifically configured to map the optimization variable of the first optimization model from a discrete parameter space to a continuous a parameter space, and transforming the objective function of the first optimization model into a continuous a smoothed function to obtain a transformed second optimization model; determining a solution of the optimization variable in the continuous parameter space according to the second optimization model; and de-mapping the optimization variable in the continuous parameter space
  • the discrete parameter space is to determine a solution of the optimization variable in the discrete parameter space.
  • the uplink power control parameter of the multiple cells includes uplink power control of each of the multiple cells a reference value, and an uplink path loss compensation factor for each of the cells.
  • the at least one KPI of the network includes at least one of: an uplink load, a dropped call, and a blocking rate CDBR, Average uplink signal to interference and noise ratio.
  • the optimized uplink power control parameters are obtained from the perspective of the global performance of the network, and the overall performance of the network is improved.
  • FIG. 1 is a schematic flowchart of an uplink power control method according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 2 is a schematic block diagram of an uplink power control apparatus according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 3 is a schematic block diagram of an uplink power control apparatus according to another embodiment of the present invention. detailed description
  • GSM Global System of Mobile communication
  • CDMA Code Division Multiple Access
  • WCDMA Wideband Code Division Multiple Access
  • GPRS General Packet Radio Service
  • LTE Long Term Evolution
  • LTE-A Advanced Long Term Evolution
  • Universal Mobile Communication system Universal Mobile Telecommunication System, UMTS
  • the user equipment includes but is not limited to a mobile station (MS, Mobile Station), a mobile terminal (Mobile Terminal), a mobile phone (Mobile Telephone), a mobile phone (handset). And a portable device, etc., the user equipment can communicate with one or more core networks via a Radio Access Network (RAN), for example, the user equipment can be a mobile phone (or "cellular")
  • RAN Radio Access Network
  • the user equipment can be a mobile phone (or "cellular"
  • the telephone, the computer with wireless communication function, etc., the user equipment can also be a portable, pocket, handheld, computer built-in or vehicle-mounted mobile device.
  • the Key Performance Indicator (KPI) in the embodiment of the present invention refers to the KPI of the cellular network, for example, the uplink load, call drop and block ratio (CDBR) of the network, and the average uplink signal. Dry noise ratio, etc.
  • the KPI is an important parameter of the network performance.
  • the embodiment of the present invention considers the mapping relationship between the uplink power control parameters of multiple cells in the network and one or more KPIs of the network (such as a function relationship) Parameters are optimized.
  • the foregoing multiple cells may be all the cells in the network, and may be a cell that plays a decisive role in the network KPI in a critical position in the network, which is not specifically limited in this embodiment of the present invention.
  • FIG. 1 is a schematic flowchart of an uplink power control method according to an embodiment of the present invention. The method can be performed by a base station or by an independent uplink power control device. The method of Figure 1 includes:
  • the power control parameter performs uplink power control on user equipments in multiple cells.
  • the optimized uplink power control parameters are obtained from the perspective of the global performance of the network, and the overall performance of the network is improved.
  • At least one KPI in the embodiment of the present invention may be a KPI or multiple ⁇ . Since there may be a conflict between the KPIs, that is, the promotion of one KPI may cause another KPI to decrease, so select more. Joint optimization of KPIs is more conducive to the overall performance of the network. Balanced.
  • the manner of selecting the KPI is not specifically limited in the embodiment of the present invention, and may be, for example, only an uplink load, or a combination of an uplink load and a CDBR, or a combination of various other KPIs. It should also be noted that when performing multiple KPI joint optimizations, the weights between the KPIs can be adjusted according to actual conditions, for example, according to the priority between multiple KPIs.
  • the uplink power control parameters of the multiple cells in the embodiment of the present invention may include: an uplink power control reference value of each of the multiple cells, and an uplink path loss compensation factor of each cell, and may also include uplinks of other cell levels. Power control parameters.
  • the KPI model in step 110 may be a function relationship, where the uplink power control parameter of multiple cells is an independent variable, and the KPI and the uplink work of multiple cells are described by using at least one KPI as a variable. Control the mapping relationship of parameters.
  • optimizing the uplink power control parameters of the multiple cells according to the KPI model may be performed by substituting the values of the value ranges of the uplink power control parameters into the KPI model one by one to find a relatively better solution that satisfies the KPI predetermined threshold condition. It is also possible to establish an optimization model to solve the optimal solution of the above-mentioned power control parameter within its range of values. It should be understood that the optimal solution may be local optimum or globally optimal.
  • the step of optimizing the uplink power control parameters of the multiple cells according to the KPI model in step 110 may include: establishing a first optimization model according to the KPI model, where the first optimization model uses uplink power control parameters of multiple cells To optimize the variable, the optimal solution of the at least one KPI in the range of the value of the uplink power control parameter is the optimization target; the first optimization model is solved to obtain the uplink power control parameters of the multiple cells.
  • the at least one KPI is a plurality of KPIs
  • establishing the first optimization model according to the KPI model may include: determining an uplink power control parameter of the multiple cells as an optimization variable of the first optimization model; The weighted value of each KPI is determined to be the optimization target of the first optimization model.
  • the first optimization model may be as shown in the formula (1):
  • the optimization variable is composed of two parts, a part of which is composed of uplink power control reference values of C cells (corresponding to multiple cells in step 110); another part, whose components are composed of C cells
  • the uplink path loss compensation factor ⁇ composition, c takes values from 1 to C.
  • the value of ⁇ and ⁇ is a predefined discrete value, as shown in equation (1).
  • the optimization goal is TM ⁇ ⁇ £ ⁇ 3 ( ), which means that the uplink load of the network is the smallest.
  • the first optimization model can be as shown in the formula (2):
  • the at least one ⁇ can select multiple ⁇ , for example, jointly optimizing the uplink load and the CDBR.
  • the first optimization model can be as shown in the formula (3):
  • the embodiment of the present invention does not limit the specific manner for solving the first optimization model, because the value of the optimization variable is discrete (in the existing protocol, the value of the uplink power control parameter is a discrete value), and
  • the objective function is also non-continuous (including non-continuous functions such as min max), and discrete optimization methods can be used. For example, discrete values in the range of values of the optimized variables can be substituted into the optimization target to find the optimal solution.
  • another commonly used method can adopt the greedy algorithm. Specifically, a cell is randomly selected as a starting cell, and all possible values of the uplink power control parameters (. # and ) of the cell are tried to maximize the performance of the cell (for example, minimizing the load, or minimizing the CDBR). And the starting cell is added to the current cell set. Then, a neighboring cell of the cell is selected as the current cell, the current cell is added to the current cell set, and all possible values of the uplink power control parameters of the current cell are tried to maximize the total performance of the current cell set. Repeat the previous step until all cells are added to the current cell set, and finally determine the value of the uplink power control parameters of all cells.
  • the uplink load can be expressed as:
  • n ( d) the number of resource blocks used by the terminal requesting service s GS at position c G 4 s , d ; Nrb - total number of system resource blocks
  • SINR s(c) ( ) The SINR obtained by the terminal receiver of the cell ce c requesting the service s eS is as follows:
  • R s (dic(x) - cell ce C is connected from the terminal at the location x G , ⁇ requesting service s GS
  • the received signal power, in [mW] is as follows:
  • Ps(d)(x) min ⁇ P3 ⁇ 4 a ) , Pa ff + i d L sd)id ⁇ x) + 101og 10 r3 ⁇ 4 ⁇ ;
  • the solving the first optimization model may further include: mapping the optimization variable of the first optimization model from the discrete parameter space to the continuous parameter space, and converting the objective function of the first optimization model into a continuous, smooth function.
  • the second optimization model after transformation is obtained; the solution of the optimization variable in the continuous parameter space is determined according to the second optimization model; the solution of the optimization variable in the continuous parameter space is returned to the discrete parameter space to determine the solution of the optimization variable in the discrete parameter space
  • the solution of the above continuous parameter space may be a value, that is, the value of the optimized variable in the continuous parameter space is mapped back to the discrete parameter space.
  • the continuous optimization model can be solved by the existing search algorithm for the continuous optimization problem (such as the interior point method), and the iteration is reduced. The number of times improves the efficiency of the optimization solution.
  • the solution of the continuous parameter space and all values of the discrete parameter space may be the shortest distance (such as the Euclidean distance), and
  • the solution of the discrete parameter space with the shortest solution distance in the continuous parameter space is the final required solution; of course, the direct truncation method can also be used to search for the solution that is larger than and closest to the continuous parameter space solution in the discrete parameter space.
  • the solution of the present invention is not specifically limited thereto.
  • the uplink power control method according to an embodiment of the present invention is described in detail above with reference to FIG.
  • An uplink power control apparatus according to an embodiment of the present invention may be described in detail below with reference to FIG. 2 to FIG. 3, which may be a base station or a separate logical entity or device.
  • the uplink power control device 200 includes a processing unit 210 and a control unit 220.
  • the processing unit 210 is configured to optimize uplink power control parameters of multiple cells according to the KPI model, where the KPI model is used to indicate a mapping relationship between uplink power control parameters of multiple cells and at least one KPI of a network where multiple cells are located;
  • the control unit 220 is configured to perform uplink power control on the user equipments in the multiple cells according to the uplink power control parameters of the multiple cells acquired by the processing unit 210.
  • the optimized uplink power control parameters are obtained from the perspective of the global performance of the network, and the overall performance of the network is improved.
  • the uplink power control parameters of the multiple cells in the embodiment of the present invention may include: an uplink power control reference value of each of the multiple cells, and an uplink path loss compensation factor of each cell, and may also include uplinks of other cell levels. Power control parameters.
  • the processing unit 210 is specifically configured to establish, according to the KPI model, a first optimization model, where the uplink power control parameter of the multiple cells is used as an optimization variable, and the uplink power control parameter is configured by using at least one KPI.
  • the optimal solution within the range of values is the optimization target; the first optimization model is solved to obtain the uplink power control parameters of multiple cells.
  • the at least one KPI is a plurality of KPIs.
  • At least one ⁇ in the embodiment of the present invention may be one ⁇ or multiple ⁇ . Since there may be a conflict between the KPIs, that is, a KPI promotion may cause another KPI to decrease, so select more Joint optimization of KPIs is more conducive to the balance of overall network performance.
  • the processing unit 210 is specifically configured to map the optimization variable of the first optimization model from the discrete parameter space to the continuous parameter space, and convert the objective function of the first optimization model into continuous and smooth a function to obtain a transformed second optimization model; determining a solution of the optimization variable in the continuous parameter space according to the second optimization model; and decomposing the optimization variable in the continuous parameter space back into the discrete parameter space to determine the optimization variable in the discrete parameter space Solution.
  • the existing search algorithm for continuous optimization problems (such as the interior point method) can be used to Continue to optimize the model solution, reduce the number of iterations, and improve the efficiency of the optimization solution.
  • the uplink power parameter of the multiple cells includes an uplink power control reference value of each of the multiple cells, and an uplink path loss compensation factor of each cell.
  • the at least one KPI of the network includes at least one of the following: an uplink load, a dropped call and a blocking rate, a CDBR, and an average uplink signal to interference and noise ratio.
  • the upstream power control device 300 includes a memory 310 and a processor 320.
  • the memory 310 is configured to store the instructions required by the processor 320 to execute;
  • the processor 320 is configured to optimize, according to the instruction of the memory 310, the uplink power control parameter of the multiple cells according to the KPI model, where the KPI model is used to indicate a mapping relationship between the uplink power control parameter of the multiple cells and at least one KPI of the network where the multiple cells are located. And performing uplink power control on user equipments in multiple cells according to uplink power control parameters of multiple cells.
  • the uplink power control parameters of the multiple cells in the embodiment of the present invention may include: an uplink power control reference value of each of the multiple cells, and an uplink path loss compensation factor of each cell, and may also include uplinks of other cell levels. Power control parameters.
  • the processor 320 is specifically configured to establish a first optimization model according to the KPI model, where the first optimization model uses an uplink power control parameter of multiple cells as an optimization variable, and at least one KPI is used in an uplink power control parameter.
  • the optimal solution within the range of values is the optimization target; the first optimization model is solved to obtain the uplink power control parameters of multiple cells.
  • the at least one KPI is a plurality of KPIs.
  • At least one ⁇ in the embodiment of the present invention may be one ⁇ or multiple ⁇ . Since there may be a conflict between the KPIs, that is, a KPI promotion may cause another KPI to decrease, so select more Joint optimization of KPIs is more conducive to the balance of overall network performance.
  • the processor 320 is specifically configured to map the optimization variable of the first optimization model from the discrete parameter space to the continuous parameter space, and convert the objective function of the first optimization model into a continuous, smooth a function to obtain a transformed second optimization model; determining a solution of the optimization variable in the continuous parameter space according to the second optimization model; and decomposing the optimization variable in the continuous parameter space back into the discrete parameter space to determine the optimization variable in the discrete parameter space Solution.
  • the existing search algorithm for continuous optimization problems (such as the interior point method) can be used to Continue to optimize the model solution, reduce the number of iterations, and improve the efficiency of the optimization solution.
  • the uplink power parameter of the multiple cells includes an uplink power control reference value of each of the multiple cells, and an uplink path loss compensation factor of each cell.
  • the at least one KPI of the network includes at least one of the following: an uplink load, a dropped call and a blocking rate, a CDBR, and an average uplink signal to interference and noise ratio.
  • the disclosed systems, devices, and methods may be implemented in other ways.
  • the device embodiments described above are merely illustrative.
  • the division of the unit is only a logical function division.
  • there may be another division manner for example, multiple units or components may be combined or Can be integrated into another system, or some features can be ignored, or not executed.
  • the mutual coupling or direct coupling or communication connection shown or discussed may be an indirect coupling or communication connection through some interface, device or unit, and may be electrical, mechanical or otherwise.
  • the components displayed for the unit may or may not be physical units, ie may be located in one place, or may be distributed over multiple network units. Some or all of the units may be selected according to actual needs to achieve the objectives of the solution of the embodiment.
  • each functional unit in each embodiment of the present invention may be integrated into one processing unit, or each unit may exist physically separately, or two or more units may be integrated into one unit.
  • the functions may be stored in a computer readable storage medium if implemented in the form of a software functional unit and sold or used as a standalone product. Based on such understanding, the technical solution of the present invention, which is essential or contributes to the prior art, or a part of the technical solution, may be embodied in the form of a software product stored in a storage medium. A number of instructions are included to cause a computer device (which may be a personal computer, server, or network device, etc.) to perform all or part of the steps of the methods described in various embodiments of the present invention.
  • the foregoing storage medium includes: a U disk, a mobile hard disk, a read-only memory (ROM), a random access memory (RAM), a magnetic disk or an optical disk, and the like, which can store program codes. .

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Abstract

本发明实施例提供一种上行功率控制方法及其装置，该方法包括：根据KPI模型优化该多个小区的上行功控参数，该KPI模型用于指示该多个小区的上行功控参数与该多个小区所在网络的至少一个KPI的映射关系；根据该多个小区的上行功控参数对该多个小区中的用户设备进行上行功率控制。本发明实施例中，通过考虑多个小区的上行功控参数对该多个小区所在网络KPI的影响，从网络的全局性能的角度出发得到更优化的上行功控参数，改善了网络的整体性能。

Description

上行功率控制方法及其装置 技术领域
本发明实施例涉及无线通信领域， 并且更具体地， 涉及一种上行功率控 制方法及其装置。 背景技术
在现有蜂窝网络中，当采用正交频分复用（OFDM, Orthogonal Frequency Division Multiplex) 技术时， 小区内用户设备 （UE， User Equipment) 之间 的信号正交无干扰， 但小区间 UE的信号存在干扰。
上行功率控制是通过控制 UE的上行发射功率， 达到兼顾该 UE的服务 质量以及该 UE对周围小区 UE的干扰的一种控制方式。
在现有的上行功率控制方式中， 主要根据 UE的链路质量以及该 UE的 发射功率对相邻小区的干扰等局部信息对该 UE 的上行功控参数进行调整， 此种上行功率控制仅改善了局部 UE的服务质量， 不利于网络整体性能的改 善。 发明内容
本发明实施例提供上行功率控制方法及其装置， 以提高网络的整体性能。 第一方面， 提供一种上行功率控制方法， 包括： 根据 KPI模型优化所述 多个小区的上行功控参数，所述 KPI模型用于指示所述多个小区的上行功控 参数与所述多个小区所在网络的至少一个 KPI的映射关系；根据所述多个小 区的上行功控参数对所述多个小区中的用户设备进行上行功率控制。
结合第一方面， 在第一方面的一种实现方式中， 所述根据 KPI模型优化 所述多个小区的上行功控参数，包括：根据所述 KPI模型建立第一优化模型， 所述第一优化模型以所述多个小区的上行功控参数为优化变量， 以所述至少 一个 KPI在所述上行功控参数的取值范围内的最优解为优化目标；求解所述 第一优化模型， 以获取所述多个小区的上行功控参数。
结合第一方面或其上述实现方式的任一种， 在第一方面的另一种实现方 式中， 所述至少一个 KPI为多个 KPI， 所述根据所述 KPI模型建立第一优化 模型包括：将所述多个小区的上行功控参数确定为所述第一优化模型的优化 变量；将所述多个 KPI的加权值最小确定为所述第一优化模型的优化目标。。 结合第一方面或其上述实现方式的任一种， 在第一方面的另一种实现方 式中， 所述求解所述第一优化模型， 包括： 将所述第一优化模型的优化变量 从离散参数空间映射到连续参数空间， 并将所述第一优化模型的目标函数转 化为连续的、 平滑的函数， 以获取转化后的第二优化模型； 根据所述第二优 化模型确定所述优化变量在所述连续参数空间的解；将所述优化变量在所述 连续参数空间的解映射回所述离散参数空间， 以确定所述优化变量在所述离 散参数空间的解。
结合第一方面或其上述实现方式的任一种， 在第一方面的另一种实现方 式中， 所述多个小区的上行功控参数包括所述多个小区中每个小区的上行功 控基准值， 以及所述每个小区的上行路损补偿因子。
结合第一方面或其上述实现方式的任一种， 在第一方面的另一种实现方 式中， 所述网络的至少一个 KPI包括以下中的至少一个： 上行负载、 掉话和 阻塞率 CDBR、 平均上行信干噪比。
第二方面， 提供一种上行功率控制装置， 包括： 处理单元， 用于根据
KPI模型优化所述多个小区的上行功控参数， 所述 KPI模型用于指示所述多 个小区的上行功控参数与所述多个小区所在网络的至少一个 KPI 的映射关 系； 控制单元， 用于根据所述处理单元获取的所述多个小区的上行功控参数 对所述多个小区中的用户设备进行上行功率控制。
结合第二方面， 在第二方面的一种实现方式中， 所述处理单元具体用于 根据所述 KPI模型建立第一优化模型，所述第一优化模型以所述多个小区的 上行功控参数为优化变量， 以所述至少一个 KPI在所述上行功控参数的取值 范围内的最优解为优化目标； 求解所述第一优化模型， 以获取所述多个小区 的上行功控参数。
结合第二方面或其上述实现方式的任一种， 在第二方面的另一种实现方 式中， 所述至少一个 KPI为多个 KPI， 所述处理单元具体用于将所述多个小 区的上行功控参数确定为所述第一优化模型的优化变量； 将所述多个 ΚΡΙ 的加权值最小确定为所述第一优化模型的优化目标。
结合第二方面或其上述实现方式的任一种， 在第二方面的另一种实现方 式中， 所述处理单元具体用于将所述第一优化模型的优化变量从离散参数空 间映射到连续参数空间， 并将所述第一优化模型的目标函数转化为连续的、 平滑的函数， 以获取转化后的第二优化模型； 根据所述第二优化模型确定所 述优化变量在所述连续参数空间的解；将所述优化变量在所述连续参数空间 的解映射回所述离散参数空间， 以确定所述优化变量在所述离散参数空间的 解。
结合第二方面或其上述实现方式的任一种， 在第二方面的另一种实现方 式中， 所述多个小区的上行功控参数包括所述多个小区中每个小区的上行功 控基准值， 以及所述每个小区的上行路损补偿因子。
结合第二方面或其上述实现方式的任一种， 在第二方面的另一种实现方 式中， 所述网络的至少一个 KPI包括以下中的至少一个： 上行负载、 掉话和 阻塞率 CDBR、 平均上行信干噪比。
本发明实施例中， 通过考虑多个小区的上行功控参数对该多个小区所在 网络 KPI的影响，从网络的全局性能的角度出发得到更优化的上行功控参数 改善了网络的整体性能。 附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案， 下面将对本发明实施例中 所需要使用的附图作简单地介绍， 显而易见地， 下面所描述的附图仅仅是本 发明的一些实施例， 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是本发明实施例的上行功率控制方法的示意性流程图。
图 2是本发明一个实施例的上行功率控制装置的示意性框图。
图 3是本发明另一个实施例的上行功率控制装置的示意性框图。 具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图， 对本发明实施例中的技术方案进行 清楚、 完整地描述， 显然， 所描述的实施例是本发明的一部分实施例， 而不 是全部实施例。 基于本发明中的实施例， 本领域普通技术人员在没有做出创 造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例， 都应属于本发明保护的范围。
应理解， 本发明的技术方案可以应用于各种通信系统， 例如： 全球移动 通讯（Global System of Mobile communication, GSM) 系统、码分多址（Code Division Multiple Access, CDMA) 系统、 宽带码分多址 （Wideband Code Division Multiple Access, WCDMA)系统、通用分组无线业务（General Packet Radio Service, GPRS) , 长期演进 （Long Term Evolution, LTE) 系统、 先进 的长期演进 (Advanced long term evolution, LTE- A) 系统、 通用移动通信系 统 (Universal Mobile Telecommunication System, UMTS) 等。
还应理解， 在本发明实施例中， 用户设备 （UE， User Equipment) 包括 但不限于移动台 （MS， Mobile Station)、 移动终端 （Mobile Terminal)、 移动 电话 (Mobile Telephone)、 手机 (handset) 及便携设备 (portable equipment) 等， 该用户设备可以经无线接入网 （RAN, Radio Access Network) 与一个或 多个核心网进行通信， 例如， 用户设备可以是移动电话 （或称为 "蜂窝" 电 话）、 具有无线通信功能的计算机等， 用户设备还可以是便携式、 袖珍式、 手持式、 计算机内置的或者车载的移动装置。
本发明实施例中的关键性能指标 （KPI， Key Performance Indicator) 是 指蜂窝网络的 KPI， 例如可以是该网络的上行负载、掉话和阻塞率（CDBR, Call Drop and Block Ratio) , 平均上行信干噪比等。 KPI是网络性能的重要参 数， 本发明实施例在进行上行功率控制时， 考虑网络中多个小区的上行功控 参数与该网络一个或多个 KPI的映射关系 （如函数关系）对上行功控参数进 行优化。 上述多个小区可以是该网络中的所有小区， 也可以是该网络中处于 关键位置的对该网络 KPI起决定作用的小区， 本发明实施例对此不作具体限 定。
图 1是本发明实施例的上行功率控制方法的示意性流程图。该方法可以 由基站执行， 也可以由独立的上行功率控制装置执行。 图 1的方法包括：
110、 根据 KPI模型优化多个小区的上行功控参数， KPI模型用于指示 多个小区的上行功控参数与多个小区所在网络的至少一个 KPI的映射关系； 120、 根据多个小区的上行功控参数对多个小区中的用户设备进行上行 功率控制。
本发明实施例中， 通过考虑多个小区的上行功控参数对该多个小区所在 网络 KPI的影响，从网络的全局性能的角度出发得到更优化的上行功控参数 改善了网络的整体性能。
需要说明的是， 本发明实施例中的至少一个 KPI可以是一个 KPI， 也可 以是多个 ΚΡΙ， 由于 KPI之间可能存在冲突， 即一个 KPI的提升可能导致另 一个 KPI的下降，所以选择多个 KPI进行联合优化更有利于网络整体性能的 均衡。 另外， 本发明实施例对 KPI的选择方式不作具体限定， 例如可以是仅 包括上行负载， 或者上行负载和 CDBR的组合， 也可以是各种其他 KPI的 组合。 还需要说明的是， 在进行多个 KPI联合优化时， KPI之间的权重可以 根据实际情况调整， 例如根据多个 KPI之间的优先级进行调整。
本发明实施例中的多个小区的上行功控参数可包括： 多个小区中每个小 区的上行功控基准值， 以及每个小区的上行路损补偿因子， 还可以包括其它 小区级的上行功控参数。
应理解， 步骤 110中的 KPI模型可以是一个函数关系式， 该函数关系式 以多个小区的上行功控参数为自变量， 以至少一个 KPI为变量， 描述了 KPI 与多个小区的上行功控参数的映射关系。
应理解， 步骤 110中的根据 KPI模型优化多个小区的上行功控参数可以 是通过将上述上行功控参数取值范围的值逐个代入 KPI模型中， 找到满足 KPI预定阈值条件的相对较优解， 也可以是建立优化模型求解上述功控参数 在其取值范围内的最优解， 应理解， 该最优解可以是局部最优， 也可以是全 局最优。
可选地， 作为一个实施例， 步骤 110中的根据 KPI模型优化多个小区的 上行功控参数可包括： 根据 KPI模型建立第一优化模型， 第一优化模型以多 个小区的上行功控参数为优化变量， 以至少一个 KPI在上行功控参数的取值 范围内的最优解为优化目标； 求解第一优化模型， 以获取多个小区的上行功 控参数。
可选地， 作为另一个实施例， 至少一个 KPI为多个 KPI， 根据 KPI模型 建立第一优化模型可包括：将多个小区的上行功控参数确定为第一优化模型 的优化变量； 将多个 KPI的加权值最小确定为第一优化模型的优化目标。
具体地，当上述至少一个 KPI为上行负载时，该第一优化模型可如式（1 ) 所示：
Figure imgf000006_0001
其中， 为优化变量， 该优化变量由两部分组成， 一部分 其分量 由 C个小区 （对应于步骤 110中的多个小区） 的上行功控基准值 组成； 另一部分 ， 其分量由 C个小区的上行路损补偿因子 ^组成， c取值从 1至 C。 与 ^的取值是预先定义的离散值， 如式 （1) 所示。 优化目标为 ™η Φ£ΟΛ3( ) , 即网络的上行负载最小。
同样地， 当上述至少一个 ΚΡΙ为 CDBR时，该第一优化模型可如式（2) 所示：
m φαοΒκ(Χ)
X = (Poff ,ά)τ ,Ρ°β
Figure imgf000007_0001
-,p )T ,a = (ax,---,acf (2) pf {po ,po +l,.--,p° },ac {0,0A,0.5,--,l.0},c C 其中， 优化目标为 min σοΒΚ(Χ)， 即网络的 CDBR最小。
当然， 上述至少一个 ΚΡΙ可以选择多个 ΚΡΙ， 例如对上行负载和 CDBR 进行联合优化， 此时， 该第一优化模型可如式 （3) 所示：
Figure imgf000007_0002
pf p ,po n+l,-.-,p° },ac {0,0A,0.5,---,l.0},c C 其中， 优化目标为！！^！^①：！^①^^^；^ +！^①^^；^， 即网络的上行负载 和 CDBR加权最小， 加权值 Wl和 w2的确定可以根据上行负载和 CDBR的优 先级等因素确定。 例如， Wl+w2=l， 其中， 在网络中， 上行负载对整个网络 的性能影响与 CDBR相比较大， 则可取 Wl=0.7 M¾=0.3
需要说明的是， 本发明实施例对求解第一优化模型的具体方式不作限定, 由于优化变量的取值是离散的 （在现有协议中， 上行功控参数的取值为离散 值）， 且目标函数也是非连续的 （包含 min max等非连续函数）， 可以采用 离散的寻优方式， 例如可以将优化变量取值范围内的离散值均代入优化目标, 求出最优解。
为了求解优化问题（1) - (3)， 另一种常用的方法可以采用贪婪算法。 具体地， 随机选取一个小区作为起始小区， 尝试该小区的上行功控参数（ 。# 和 ) 的所有可能取值以最大化该小区的性能 （例如， 最小化负载， 或者最 小化 CDBR), 并将起始小区加入当前小区集。 然后选择该小区的一个邻区 作为当前小区， 将当前小区加入当前小区集， 并尝试当前小区的上行功控参 数所有可能取值以最大化当前小区集的总性能。 重复上一步骤， 直至所有小 区都被加入到当前小区集， 最终确定所有小区的上行功控参数取值。
在尝试上行功控参数所有可能取值以最大化性能时， 一种方法是通过实 际配置小区并测量实际性能指标， 另一种方法是通过性能指标模型估计具体 上行功控参数取值对应的性能指标。 为了确定性能指标模型， 需要建立上行 功控参数与性能指标之间的函数关系。 以上行负载为例， 上行负载可以表示 为：
L。ad =∑cA其中， C为小区 C的上行负载， 表示为：
Figure imgf000008_0001
其中 s- 网络所提供的业务类型集合；
C- 小区集合；
A m2- 网络覆盖区域；
lsc c 4-小区 c e C 内业务 s eS 的分布区域；
rs -业务 s S 在网络区域 l c M2内的分布；
n (d)-在位置 c G 4s,d的、 请求业务 s G S的终端所使用的资源块数量； Nrb-系统资源块总数量
ys(c)(x) -在位置 G 4s,e的、 请求业务 s G S的终端的平均传输时间比例 如下所示：
Figure imgf000008_0002
s(c) -在位置 x G 4S,C的、 请求业务 s G S的终端所请求的上行带宽； fis(c)(x) -在位置 X G 4S,C的、 请求业务 S G S的终端所获得的上行传输带 宽， 单位为 [MHz]， 如
, 、 、
¾C)W
Figure imgf000008_0003
SINRs(c)( )- 归属于小区 ce c的、 请求业务 s eS的终端接收机所获得 的 SINR, 如下所示：
SINRs(c)(x)：=
Ls(c)
7?J-小区 c E C 内业务 s eS的带宽效率因子；
- 小区 ce C 内业务 s e S的 SINR效率因子；
Rs(dic(x) - 小区 c e C从在位置 x G , ^的、请求业务 s G S的终端处所接 收到的信号功率， 单位为 [mW]， 如下所示：
Rs(d c(x = 10(psw- d),c(x))/io;
Ps(d)(x)-在位置 的、 请求业务 s E S的终端的发射功率， 如下所示：
Ps(d)(x) = min{P¾a) , Paff + idLs d)id{x) + 101og10r¾};
Ls(dlc(x) -在位置 Λ: G 4s 的、请求业务 s G S的终端与小区 c G C之间的 路损， 单位为 [dB];
¾ -请求业务 s e S的某个终端的最大发射功率， 单位为 [dBm]; Ic - 小区 c E C所接收到的干扰功率， 单位为 [mW]， 如下所示：
/c = We + ^ ^ j ^dYs(d)(x)Rs(d c(x dTs(x
dec\{c] ses As
ιΐδΤχ≤δά,
otherwise
Figure imgf000009_0001
8 ax- 小区 dec预设的负载门限。
可选地， 上述求解第一优化模型还可包括： 将第一优化模型的优化变量 从离散参数空间映射到连续参数空间， 并将第一优化模型的目标函数转化为 连续的、 平滑的函数， 以获取转化后的第二优化模型； 根据第二优化模型确 定优化变量在连续参数空间的解；将优化变量在连续参数空间的解映射回离 散参数空间， 以确定优化变量在离散参数空间的解， 应理解， 上述连续参数 空间的解可以是取值的意思， 即将优化变量在连续参数空间的取值映射回离 散参数空间。
本发明实施例中， 通过将离散非连续的优化问题转化成为连续的优化问 题， 进而可以通过现有的针对连续优化问题的搜索算法 （如内点法） 对该连 续优化模型求解， 减少了迭代次数， 提高了优化求解效率。
应理解， 上述将连续参数空间的解映射回离散参数空间的方式可以有多 种， 举例说明， 可以将连续参数空间的解与离散参数空间的所有值求最短距 离 （如欧氏距离）， 与该连续参数空间的解距离最短的离散参数空间的解即 为最终要求的解； 当然， 也可以采用直接截断的方法， 在离散参数空间中搜 索大于且与连续参数空间解最接近的解作为最终的解， 本发明实施例对此不 作具体限定。
上文中结合图 1， 详细描述了根据本发明实施例的上行功率控制方法， 下面将结合图 2至图 3， 详细描述根据本发明实施例的上行功率控制装置， 该装置可以是基站， 也可以是单独的逻辑实体或装置。
图 2是本发明一个实施例的上行功率控制装置的示意性框图。该上行功 率控制装置 200包括处理单元 210和控制单元 220。
处理单元 210， 用于根据 KPI模型优化多个小区的上行功控参数， KPI 模型用于指示多个小区的上行功控参数与多个小区所在网络的至少一个 KPI 的映射关系；
控制单元 220， 用于根据处理单元 210获取的多个小区的上行功控参数 对多个小区中的用户设备进行上行功率控制。
本发明实施例中， 通过考虑多个小区的上行功控参数对该多个小区所在 网络 KPI的影响，从网络的全局性能的角度出发得到更优化的上行功控参数 改善了网络的整体性能。
本发明实施例中的多个小区的上行功控参数可包括： 多个小区中每个小 区的上行功控基准值， 以及每个小区的上行路损补偿因子， 还可以包括其它 小区级的上行功控参数。
可选地， 作为一个实施例， 处理单元 210具体用于根据 KPI模型建立第 一优化模型， 第一优化模型以多个小区的上行功控参数为优化变量， 以至少 一个 KPI在上行功控参数的取值范围内的最优解为优化目标；求解第一优化 模型， 以获取多个小区的上行功控参数。
可选地， 作为另一个实施例， 至少一个 KPI为多个 KPI。
需要说明的是， 本发明实施例中的至少一个 ΚΡΙ可以是一个 ΚΡΙ， 也可 以是多个 ΚΡΙ， 由于 KPI之间可能存在冲突， 即一个 KPI的提升可能导致另 一个 KPI的下降，所以选择多个 KPI进行联合优化更有利于网络整体性能的 均衡。
可选地， 作为另一个实施例， 处理单元 210具体用于将第一优化模型的 优化变量从离散参数空间映射到连续参数空间， 并将第一优化模型的目标函 数转化为连续的、 平滑的函数， 以获取转化后的第二优化模型； 根据第二优 化模型确定优化变量在连续参数空间的解；将优化变量在连续参数空间的解 映射回离散参数空间， 以确定优化变量在离散参数空间的解。
本发明实施例中， 通过将离散非连续的优化问题转化成为连续的优化问 题， 进而可以通过现有的针对连续优化问题的搜索算法 （如内点法） 对该连 续优化模型求解， 减少了迭代次数， 提高了优化求解效率。
可选地， 作为另一个实施例， 多个小区的上行功率参数包括多个小区中 每个小区的上行功控基准值， 以及每个小区的上行路损补偿因子。
可选地， 作为另一个实施例， 网络的至少一个 KPI包括以下中的至少一 个： 上行负载、 掉话和阻塞率 CDBR、 平均上行信干噪比。
图 3是本发明另一个实施例的上行功率控制装置的示意性框图。该上行 功率控制装置 300包括存储器 310和处理器 320。
存储器 310， 用于存储处理器 320执行所需的指令；
处理器 320， 用于基于存储器 310的指令根据 KPI模型优化多个小区的 上行功控参数， KPI模型用于指示多个小区的上行功控参数与多个小区所在 网络的至少一个 KPI的映射关系；根据多个小区的上行功控参数对多个小区 中的用户设备进行上行功率控制。
本发明实施例中的多个小区的上行功控参数可包括： 多个小区中每个小 区的上行功控基准值， 以及每个小区的上行路损补偿因子， 还可以包括其它 小区级的上行功控参数。
可选地， 作为一个实施例， 处理器 320具体用于根据 KPI模型建立第一 优化模型， 第一优化模型以多个小区的上行功控参数为优化变量， 以至少一 个 KPI在上行功控参数的取值范围内的最优解为优化目标；求解第一优化模 型， 以获取多个小区的上行功控参数。
可选地， 作为另一个实施例， 至少一个 KPI为多个 KPI。
需要说明的是， 本发明实施例中的至少一个 ΚΡΙ可以是一个 ΚΡΙ， 也可 以是多个 ΚΡΙ， 由于 KPI之间可能存在冲突， 即一个 KPI的提升可能导致另 一个 KPI的下降，所以选择多个 KPI进行联合优化更有利于网络整体性能的 均衡。
可选地， 作为另一个实施例， 处理器 320具体用于将第一优化模型的优 化变量从离散参数空间映射到连续参数空间， 并将第一优化模型的目标函数 转化为连续的、 平滑的函数， 以获取转化后的第二优化模型； 根据第二优化 模型确定优化变量在连续参数空间的解；将优化变量在连续参数空间的解映 射回离散参数空间， 以确定优化变量在离散参数空间的解。
本发明实施例中， 通过将离散非连续的优化问题转化成为连续的优化问 题， 进而可以通过现有的针对连续优化问题的搜索算法 （如内点法） 对该连 续优化模型求解， 减少了迭代次数， 提高了优化求解效率。
可选地， 作为另一个实施例， 多个小区的上行功率参数包括多个小区中 每个小区的上行功控基准值， 以及每个小区的上行路损补偿因子。
可选地， 作为另一个实施例， 网络的至少一个 KPI包括以下中的至少一 个： 上行负载、 掉话和阻塞率 CDBR、 平均上行信干噪比。
本领域普通技术人员可以意识到， 结合本文中所公开的实施例描述的各 示例的单元及算法步骤， 能够以电子硬件、 或者计算机软件和电子硬件的结 合来实现。 这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行， 取决于技术方案的特 定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方 法来实现所描述的功能， 但是这种实现不应认为超出本发明的范围。
所属领域的技术人员可以清楚地了解到， 为描述的方便和简洁， 上述描 述的系统、 装置和单元的具体工作过程， 可以参考前述方法实施例中的对应 过程， 在此不再赘述。
在本申请所提供的几个实施例中， 应该理解到， 所揭露的系统、 装置和 方法， 可以通过其它的方式实现。 例如， 以上所描述的装置实施例仅仅是示 意性的， 例如， 所述单元的划分， 仅仅为一种逻辑功能划分， 实际实现时可 以有另外的划分方式， 例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个 系统， 或一些特征可以忽略， 或不执行。 另一点， 所显示或讨论的相互之间 的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口， 装置或单元的间接耦合 或通信连接， 可以是电性， 机械或其它的形式。 为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元， 即可以位于一个地方， 或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或 者全部单元来实现本实施例方案的目的。
另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中 也可以是各个单元单独物理存在， 也可以两个或两个以上单元集成在一个单 元中。
所述功能如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使 用时， 可以存储在一个计算机可读取存储介质中。 基于这样的理解， 本发明 的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部 分可以以软件产品的形式体现出来， 该计算机软件产品存储在一个存储介质 中， 包括若干指令用以使得一台计算机设备 （可以是个人计算机， 服务器， 或者网络设备等） 执行本发明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-Only Memory)、 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。
以上所述， 仅为本发明的具体实施方式， 但本发明的保护范围并不局限 于此， 任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内， 可轻易 想到变化或替换， 都应涵盖在本发明的保护范围之内。 因此， 本发明的保护 范围应所述以权利要求的保护范围为准。

Claims

权利要求
1. 一种上行功率控制方法， 其特征在于， 包括：
根据关键性能指标 KPI模型优化所述多个小区的上行功控参数， 所述 KPI模型用于指示所述多个小区的上行功控参数与所述多个小区所在网络的 至少一个 KPI的映射关系；
根据所述多个小区的上行功控参数对所述多个小区中的用户设备进行 上行功率控制。
2. 如权利要求 1所述的上行功率控制方法， 其特征在于， 所述根据 KPI 模型优化所述多个小区的上行功控参数， 包括：
根据所述 KPI模型建立第一优化模型，所述第一优化模型以所述多个小 区的上行功控参数为优化变量， 以所述至少一个 KPI在所述上行功控参数的 取值范围内的最优解为优化目标；
求解所述第一优化模型， 以获取所述多个小区的上行功控参数。
3. 如权利要求 2所述的上行功率控制方法， 其特征在于， 所述至少一 个 KPI为多个 KPI， 所述根据所述 KPI模型建立第一优化模型包括：
将所述多个小区的上行功控参数确定为所述第一优化模型的优化变量； 将所述多个 KPI的加权值最小确定为所述第一优化模型的优化目标。
4. 如权利要求 2或 3所述的上行功率控制方法， 其特征在于， 所述求 解所述第一优化模型， 包括：
将所述第一优化模型的优化变量从离散参数空间映射到连续参数空间， 并将所述第一优化模型的目标函数转化为连续的、 平滑的函数， 以获取转化 后的第二优化模型；
根据所述第二优化模型确定所述优化变量在所述连续参数空间的解； 将所述优化变量在所述连续参数空间的解映射回所述离散参数空间， 以 确定所述优化变量在所述离散参数空间的解。
5. 如权利要求 1-4 中任一项所述的上行功率控制方法， 其特征在于， 所述多个小区的上行功控参数包括所述多个小区中每个小区的上行功控基 准值， 以及所述每个小区的上行路损补偿因子。
6. 如权利要求 1-5 中任一项所述的上行功率控制方法， 其特征在于， 所述网络的至少一个 KPI包括以下中的至少一个：
上行负载、 掉话和阻塞率 CDBR、 平均上行信干噪比。
7. 一种上行功率控制装置， 其特征在于， 包括：
处理单元，用于根据关键性能指标 KPI模型优化所述多个小区的上行功 控参数，所述 KPI模型用于指示所述多个小区的上行功控参数与所述多个小 区所在网络的至少一个 KPI的映射关系；
控制单元， 用于根据所述处理单元获取的所述多个小区的上行功控参数 对所述多个小区中的用户设备进行上行功率控制。
8. 如权利要求 7所述的上行功率控制装置， 其特征在于， 所述处理单 元具体用于根据所述 KPI模型建立第一优化模型，所述第一优化模型以所述 多个小区的上行功控参数为优化变量， 以所述至少一个 KPI在所述上行功控 参数的取值范围内的最优解为优化目标； 求解所述第一优化模型， 以获取所 述多个小区的上行功控参数。
9. 如权利要求 7或 8所述的上行功率控制装置， 其特征在于， 所述至 少一个 KPI为多个 KPI， 所述处理单元具体用于将所述多个小区的上行功控 参数确定为所述第一优化模型的优化变量；将所述多个 ΚΡΙ的加权值最小确 定为所述第一优化模型的优化目标。
10. 如权利要求 8或 9所述的上行功率控制装置， 其特征在于， 所述处 理单元具体用于将所述第一优化模型的优化变量从离散参数空间映射到连 续参数空间，并将所述第一优化模型的目标函数转化为连续的、平滑的函数， 以获取转化后的第二优化模型；根据所述第二优化模型确定所述优化变量在 所述连续参数空间的解；将所述优化变量在所述连续参数空间的解映射回所 述离散参数空间， 以确定所述优化变量在所述离散参数空间的解。
11. 如权利要求 7-10中任一项所述的上行功率控制装置， 其特征在于， 所述多个小区的上行功控参数包括所述多个小区中每个小区的上行功控基 准值， 以及所述每个小区的上行路损补偿因子。
12. 如权利要求 7-11中任一项所述的上行功率控制装置， 其特征在于， 所述网络的至少一个 ΚΡΙ包括以下中的至少一个：
上行负载、 掉话和阻塞率 CDBR、 平均上行信干噪比。
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