WO2015089840A1 - 一种无线资源优化管理的方法、集中控制器和设备 - Google Patents

一种无线资源优化管理的方法、集中控制器和设备 Download PDF

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WO2015089840A1
WO2015089840A1 PCT/CN2013/090140 CN2013090140W WO2015089840A1 WO 2015089840 A1 WO2015089840 A1 WO 2015089840A1 CN 2013090140 W CN2013090140 W CN 2013090140W WO 2015089840 A1 WO2015089840 A1 WO 2015089840A1
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cell
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cells
working
series
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罗泽宙
米哈伊尔⋅科马洛夫
庄宏成
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华为技术有限公司
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    • Y02D30/00—Reducing energy consumption in communication networks
    • Y02D30/70—Reducing energy consumption in communication networks in wireless communication networks

Definitions

  • the present invention relates to the field of communications, and in particular, to a method, a centralized controller, and a device for wireless resource optimization management. Background technique
  • radio resource management uses spectrum resources to provide network access and signal transmission services to users through scheduling, power control, and the like.
  • the spectrum is divided and used in units of cells. Each cell is allocated to a certain number of spectrum resources.
  • the cell uses a combination of spectrum and power to serve users of the cell, and the cell determines how part of the spectrum resources At what power level is used, it is the radio resource management (RRM) function of the cell.
  • RRM radio resource management
  • a method for wireless resource optimization management includes: Determining a working state series and a working policy series of each cell in the first time period; sending the working state series of each cell and the working policy series to the respective cells, so that the respective cells are according to the working state series And adjusting the resources of the community with the working strategy series.
  • the duration of each working state is a second time period, and the sum of all the second time segments is the first time period;
  • the working state of the cell is dynamic and dynamic, and the working strategy of the dynamic cell is to adjust the power to meet the minimum transmission requirement of the cell, and the working strategy of the main dynamic cell is to ensure that the dynamic cell satisfies each dynamic. Maximizing the transmission rate of the cell based on the minimum transmission requirement of the cell;
  • the working status series includes working states of respective second time periods of each cell in the first time period, and the working policy series includes work of each second time period of each cell in the first time period.
  • the method before the determining the working state series and the working policy series of each cell in the first time period, the method further includes:
  • the determining the working state series and the working policy series of each cell in the first time period includes: grouping all cells according to the first information, so that the number of packets is the smallest and the inner cell in the same group interferes with other cells Minimum
  • a method for wireless resource optimization management includes:
  • the adjustment period is a third period, the duration of each working state is a second time period, the sum of all the second time periods is the first time period, and the sum of the adjustment periods is the second time
  • the working state of the cell is dynamic and dynamic, and the working policy of the dynamic cell is to adjust the power to meet the minimum transmission requirement of the cell, and the working strategy of the main dynamic cell is to ensure that the dynamic cell satisfies each Maximizing the transmission rate of the cell based on the minimum transmission requirement of the dynamic cell;
  • the working status series includes working states of respective second time periods of each cell in the first time period, and the working policy series includes work of each second time period of each cell in the first time period.
  • the adjusting, according to the working state series and the working policy series, the upper limit of the transmit power of the local cell includes:
  • the upper limit of the transmission power of the local cell is reduced; wherein the adjustment of the upper limit of the transmission power is performed in units of frequency sub-bands, and the power upper limit adjustments of the sub-bands of different frequencies are independent of each other.
  • the improving a transmit power upper limit of the local area includes:
  • the step size of the transmit power upper limit adjustment is an absolute value of the difference between the actual transmitted data amount and the minimum transmission demand multiplied by a cost factor, and the cost factor indicated represents each of the The sub-band of the frequency does not satisfy the impact on the data transmission in the case of the minimum transmission requirement of each of the sub-bands.
  • the reducing the upper limit of the transmit power of the local cell includes:
  • the method further includes: after the current cell is actually transmitted in the second period of time, when the current cell is dynamic, the method further includes:
  • Determining whether the actual amount of transmitted data in the second period of time is less than a minimum transmission requirement in the second period of time including:
  • the first weight value is less than zero, it is determined whether the actual transmission data amount in the second time period is less than the minimum transmission demand amount in the second time period.
  • the determining, by using the working state series and the working policy series, the upper limit of the transmit power of the local cell includes:
  • the adjustment of the upper limit of the transmission power is performed in units of frequency sub-bands, and the power upper limit adjustments of the sub-bands of different frequencies are independent of each other.
  • the reducing the upper limit of the transmit power of the local cell includes:
  • the power upper limit is adjusted between subbands of different frequencies such that the sum of the upper limits of the subband powers of all frequencies is not greater than the sum of the upper limits of the subband powers of all frequencies before the adjustment, while making each sub The amount of transmitted data of the frequency band and the minimum transmission requirement of each of the sub-bands The difference between the quantities tends to be the same.
  • the step size of the transmit power upper limit adjustment is the sum of the difference between the actual transmitted data amount of the all cells and the minimum transmission demand of all cells in the second time period multiplied by the cost A factor, the cost factor shown represents the effect of the sub-band of each frequency on the data transmission greater than the minimum transmission requirement of each of the sub-bands.
  • the method further includes, after the sum of the difference between the actual transmission data volume of all cells in the previous second time period and the minimum transmission requirement amount of all cells in the second time period, :
  • the determining whether the actual transmission data amount of all cells in the second time period is greater than the minimum transmission requirement of all cells in the second time period including:
  • the second weight value is greater than zero, determining that the actual transmission data amount of all cells in the second time period is greater than the minimum transmission requirement amount of all cells in the second time period;
  • the second weight value is less than zero, it is determined that the actual transmission data amount of all cells in the second time period is smaller than the minimum transmission requirement amount of all cells in the second time period.
  • a centralized controller the centralized controller includes:
  • a determining unit configured to determine a working state series and a working strategy series of each cell in the first time period
  • a sending unit configured to send the working state series of each cell and the working policy series to the respective cells, so that each cell adjusts resources of the cell according to the working state series and the working policy series.
  • each working state is a second time period, and the sum of all the second time segments is the first time period;
  • the working state of the cell is dynamic and dynamic, and the working strategy of the dynamic cell is to adjust the power to meet the minimum transmission requirement of the cell, and the working strategy of the main dynamic cell is to ensure that the dynamic cell satisfies each dynamic. Maximizing the transmission rate of the cell based on the minimum transmission requirement of the cell;
  • the working status series includes working states of respective second time periods of each cell in the first time period, and the working policy series includes work of each second time period of each cell in the first time period.
  • the centralized controller further includes:
  • a receiving unit configured to receive first information sent by each cell, where the first information includes at least location information of each cell;
  • the determining unit is specifically configured to:
  • All cells are grouped according to the first information, so that the number of packets is minimized and the interference of the own cell in the same group to other cells is minimized;
  • the working state of only one group in each of the second time periods is an active state.
  • a fourth aspect a base station, where the base station includes:
  • a receiving unit configured to receive a working state series and a working policy series sent by the centralized controller; and an adjusting unit, configured to adjust an upper limit of the transmitting power of the local cell according to the working state series and the working policy series;
  • the adjustment period is a third period, the duration of each working state is a second time period, the sum of all the second time periods is the first time period, and the sum of the adjustment periods is the second time
  • the working state of the cell is dynamic and dynamic, and the working policy of the dynamic cell is to adjust the power to meet the minimum transmission requirement of the cell, and the working strategy of the main dynamic cell is to ensure that the dynamic cell satisfies each Maximize the transmission speed of the cell based on the minimum transmission requirement of the dynamic cell Rate
  • the working status series includes working states of respective second time periods of each cell in the first time period, and the working policy series includes work of each second time period of each cell in the first time period.
  • the adjusting unit is specifically configured to:
  • the upper limit of the transmission power of the local cell is reduced; wherein the adjustment of the upper limit of the transmission power is performed in units of frequency sub-bands, and the power upper limit adjustments of the sub-bands of different frequencies are independent of each other.
  • the step size of the transmit power upper limit adjustment is an absolute value of the difference between the actual transmitted data amount and the minimum transmission demand multiplied by a cost factor, and the cost factor indicated represents each of the The sub-band of the frequency does not satisfy the impact on the data transmission in the case of the minimum transmission requirement of each of the sub-bands.
  • the base station further includes:
  • a determining unit configured to determine whether the actual amount of transmitted data in the second time period is less than a minimum transmission requirement amount in the second time period;
  • the determining unit is specifically configured to:
  • the first weight value is less than zero, it is determined whether the actual transmission data amount in the second time period is less than the minimum transmission demand amount in the second time period.
  • the adjusting unit is specifically configured to:
  • the adjustment of the upper limit of the transmission power is performed in units of frequency sub-bands, and the power upper limit adjustments of the sub-bands of different frequencies are independent of each other.
  • the power upper limit is adjusted between subbands of different frequencies such that the sum of the upper limits of the subband powers of all frequencies is not greater than the sum of the upper limits of the subband powers of all frequencies before the adjustment, while making each sub
  • the difference between the amount of transmitted data of the frequency band and the minimum transmission demand of each of the sub-bands tends to be uniform.
  • the step size of the transmit power upper limit adjustment is the sum of the difference between the actual transmitted data amount of the all cells and the minimum transmission demand of all cells in the second time period multiplied by the cost A factor, the cost factor shown represents the effect of the sub-band of each frequency on the data transmission greater than the minimum transmission requirement of each of the sub-bands.
  • the determining unit is specifically configured to:
  • the determining whether the actual transmission data amount of all cells in the second time period is greater than the minimum transmission requirement of all cells in the second time period including:
  • the second weight value is greater than zero, determining that the actual transmission data amount of all cells in the second time period is greater than the minimum transmission requirement amount of all cells in the second time period;
  • the second weight value is less than zero, it is determined that the actual transmission data amount of all cells in the second time period is smaller than the minimum transmission requirement amount of all cells in the second time period.
  • An embodiment of the present invention provides a method for optimizing radio resource management, a centralized controller, and a base station, where the method determines a working state series and a working policy series of each cell in a first time period by using a centralized controller; The working status series and the working policy series are sent to the respective cells, so that the respective cells adjust resources of the current cell according to the working state series and the working policy series, thereby ensuring local KPI performance of each cell.
  • the network KPI of large time granularity is improved by distributed cell cooperation.
  • Distributed collaborative optimization with respect to a single collaborative state has a higher degree of freedom in the time dimension, resulting in better performance on a large time granularity network.
  • FIG. 1 is a flowchart of a method for radio resource optimization management according to an embodiment of the present invention
  • FIG. 2 is a flowchart of a method for radio resource optimization management according to an embodiment of the present invention
  • 4 is a structural diagram of a device of a centralized controller according to an embodiment of the present invention
  • FIG. 5 is a structural diagram of a device of a base station according to an embodiment of the present disclosure.
  • FIG. 6 is a system structural diagram of a radio resource optimization management according to an embodiment of the present invention
  • FIG. 7 is a device structure diagram of a centralized controller according to an embodiment of the present invention
  • FIG. 8 is a structural diagram of a device of a base station according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 1 is a flow chart of a method for wireless resource optimization management according to an embodiment of the present invention. As shown in FIG. 1, the method includes:
  • Step 101 Determine a working status series and a working policy series of each cell in the first time period, where the duration of each working state is a second time period, and the sum of all the second time segments is the first time period ;
  • the working state of the cell is dynamic and dynamic, and the working strategy of the dynamic cell is to adjust the power to meet the minimum transmission requirement of the cell, and the working strategy of the main dynamic cell is to ensure that the dynamic cell satisfies each dynamic. Maximizing the transmission rate of the cell based on the minimum transmission requirement of the cell;
  • the working status series includes working states of respective second time periods of each cell in the first time period, and the working policy series includes work of each second time period of each cell in the first time period.
  • the second time period of each cell may be the same or different.
  • the method further includes: Receiving first information sent by each cell, where the first information includes at least location information of each cell;
  • the determining the working state series and the working policy series of each cell in the first time period includes: grouping all cells according to the first information, so that the number of packets is the smallest and the inner cell in the same group interferes with other cells Minimum
  • only one group of working states is dominant dynamic in each of the second time periods.
  • the role of cell grouping is to minimize the mutual interference of cells in each group while ensuring that the number of packets is as small as possible.
  • the problem description of cell grouping can take many forms, one of which is given in the form of a graph.
  • the inter-cell interference strength and the inter-cell distance are monotonously increasing, and the inter-cell distance represents inter-cell interference.
  • the geometric center of the cell is called a vertex, and the vertex spacing is connected by a straight line from two vertices exceeding a preset threshold d. These vertices and the connecting lines between the vertices form a graph. Look for a subgraph in the figure to make the subgraph meet the following characteristics:
  • the size of the subgraph is the largest, that is, there is no subgraph containing all the vertices and lines of the subgraph, and there are more vertices and lines than the subgraph.
  • Step 1 The geometric center points of each cell form a set of vertices
  • Step 2 Try different number of groups and calculate the length of the group under the number of groups.
  • the top line in the same group is connected to a line, and the length is defined as the sum of the lengths of the fixed line connections;
  • Step 3 The grouping mode corresponding to the maximum length is the optimal grouping mode.
  • the role of cell scheduling is to determine the sequence of the state of cooperation of each cell as a function of time. Since cells of the same group have the same cooperative state, cell scheduling is actually performed in units of groups. The goal of cell scheduling is to make inter-cell interference in time and cell average Minimize the number while ensuring that each cell has enough opportunities to maximize the local utility function of the cell.
  • the problem of cell scheduling optimization decision can be described by equation (1).
  • Nj is the number of packets; D ") is the average distance of all cells from cell n to packet j; x(Ji 'j) is the indicator variable, and the value 1 indicates the cooperation state of the group j in the time period k is the main dynamic , value 0 means dynamic; Z ', is an indicator variable, when the cell n belongs to the group j, the value is 1; otherwise, the value is 0; b ( n ) indicates that the cell n is in the main optimization process (time T1) The minimum number of dynamics, the value depends on the business needs of the cell n during that time period.
  • ⁇ means mutual interference
  • the amount is small, because the greater the distance, the smaller the interference to other cells; indicating that only one group of working states is the main dynamic in each of the second time periods;
  • ⁇ 1 indicates that each cell meets the minimum business requirement.
  • Equation (1) is used to determine the working state sequence and the working policy sequence of each cell in units of groups after cell grouping.
  • the optimization problem described in equation (1) is an integer programming problem. At present, there are many mature methods for solving the problem. Although the calculation amount is large, it can be solved again after a long time. Solve until the network status changes, for example, the business distribution changes (ie).
  • a cooperative state sequence of each cell in the current network optimization period T1 can be obtained, and the information is sent to each cell, and each cell is periodically according to the sequence (the period is ⁇ 2). Adjust its own cooperation state, and call the corresponding distributed optimization algorithm to adjust the power cap power mask in the radio resource management (RRM) parameter of the cell.
  • RRM radio resource management
  • Step 102 Send the working status series of each cell and the working policy series to the location
  • Each of the cells is configured to adjust the resources of the cell according to the working state series and the working policy series.
  • An embodiment of the present invention provides a method for optimizing radio resource management, where the method determines a working state series and a working policy series of each cell in a first time period by using a centralized controller;
  • the work policy series is sent to the respective cells, so that the respective cells adjust the resources of the local cell according to the working state series and the working policy series, and improve the total network transmission amount on the premise of satisfying the minimum transmission requirement of the cell. Therefore, in the case of ensuring the performance of the local Key Performance Indicator (KPI) of each cell, the distributed cell cooperation is used to improve the network of large time granularity, and the performance of the local key performance indicators of each cell is determined to satisfy the cell.
  • Minimum transmission requirements Distributed collaborative optimization with respect to a single collaborative state has a higher degree of freedom in the time dimension, resulting in better performance on a large time granularity network.
  • FIG. 2 is a flow chart of a method for wireless resource optimization management according to an embodiment of the present invention. The method includes the following steps:
  • Step 201 Receive a working state series and a working policy series sent by the centralized controller.
  • Step 202 Adjust an upper limit of the transmitting power of the local cell according to the working state series and the working policy series.
  • the adjustment period is a third period, the duration of each working state is a second time period, the sum of all the second time periods is the first time period, and the sum of the adjustment periods is the second time
  • the working state of the cell is dynamic and dynamic, and the working policy of the dynamic cell is to adjust the power to meet the minimum transmission requirement of the cell, and the working strategy of the main dynamic cell is to ensure that the dynamic cell satisfies each Maximizing the transmission rate of the cell based on the minimum transmission requirement of the dynamic cell;
  • the working status series includes working states of respective second time periods of each cell in the first time period, and the working policy series includes work of each second time period of each cell in the first time period.
  • the adjusting according to the working state series and the working policy series, the upper limit of the transmit power of the local cell, including:
  • the current cell is dynamic, acquiring an actual amount of data transmitted in the second period of time; if the actual amount of data transmitted in the second period is less than a minimum transmission requirement in the second period The amount increases the upper limit of the transmit power of the cell; If the actual transmission data amount is greater than the minimum transmission requirement, the upper limit of the transmission power of the local cell is reduced; wherein the adjustment of the upper limit of the transmission power is performed in units of frequency sub-bands, and the power upper limit adjustments of different frequency sub-bands are independent of each other.
  • the improving the upper limit of the transmit power of the local cell includes:
  • the step size of the transmit power upper limit adjustment is an absolute value of the difference between the actual transmitted data amount and the minimum transmission demand multiplied by a cost factor, and the cost factor indicated represents each of the The sub-band of the frequency does not satisfy the impact on the data transmission in the case of the minimum transmission requirement of each of the sub-bands.
  • the reducing the upper limit of the transmit power of the cell includes:
  • the method further includes:
  • Determining whether the actual amount of transmitted data in the second period of time is less than a minimum transmission requirement in the second period of time including:
  • the first weight value is less than zero, it is determined whether the actual transmission data amount in the second time period is less than the minimum transmission demand amount in the second time period.
  • H Q * F; (F is a cost factor indicating the effect of the sub-band of each frequency on the data transmission without satisfying the minimum transmission requirement of each sub-band)
  • P(t,n,:) water_filling(P(t,n,:),H);
  • water_filling(P(t,n,:), H) is usually called "water injection algorithm”, then ⁇ >0 means that the minimum transmission amount is not completed, and the function indicates that if the number of data is not completed, To increase the power of each sub-band of the cell to complete the minimum transmission requirement, it is necessary to increase the power.
  • P(t,n,s) represents the upper limit of the power of the cell n at the time t in the sth sub-band, that is, the power mask.
  • the powermask is in units of sub-bands, that is, the working frequency band is divided into several sub-bands, and the frequency resources in the same sub-band use the same power upper limit;
  • C(t, n) represents the minimum transmitted data amount of the cell n at the time t;
  • V(t, n) represents the actual amount of transmitted data of the cell n at time t.
  • the adjusting according to the working state series and the working policy series, the upper limit of the transmit power of the local cell, including:
  • the adjustment of the upper limit of the transmission power is performed in units of frequency sub-bands, and the power upper limit adjustments of the sub-bands of different frequencies are independent of each other.
  • the reducing the upper limit of the transmit power of the cell includes:
  • the power upper limit is adjusted between subbands of different frequencies such that the sum of the upper limits of the subband powers of all frequencies is not greater than the sum of the upper limits of the subband powers of all frequencies before the adjustment, while making each sub
  • the difference between the amount of transmitted data of the frequency band and the minimum transmission demand of each of the sub-bands tends to be uniform.
  • the improving the upper limit of the transmit power of the local cell includes:
  • the step size of the transmit power upper limit adjustment is the sum of the difference between the actual transmitted data amount of the all cells and the minimum transmission demand of all cells in the second time period multiplied by the cost A factor, the cost factor shown represents the effect of the sub-band of each frequency on the data transmission greater than the minimum transmission requirement of each of the sub-bands.
  • the method further includes: Determining whether an actual transmission data amount of all cells in the second time period is greater than a minimum transmission requirement amount of all cells in the second time period;
  • the determining whether the actual transmission data amount of all cells in the second time period is greater than the minimum transmission requirement of all cells in the second time period including:
  • the second weight value is greater than zero, determining that the actual transmission data amount of all cells in the second time period is greater than the minimum transmission requirement amount of all cells in the second time period;
  • the second weight value is less than zero, it is determined that the actual transmission data amount of all cells in the second time period is smaller than the minimum transmission requirement amount of all cells in the second time period.
  • P(t,n,:) water_filling(P(t,n,:),-H);
  • water_filling(P(t, n, :), -H) is when H is greater than 0, that is, the actual transmission data amount of all cells in the second time period is smaller than the second time period.
  • the minimum transmission demand of all cells is reduced, the upper limit of the transmission power of the local cell is lowered, so that other dynamic cells complete the minimum transmission requirement, and the amount of transmission data of each sub-band and the minimum transmission requirement of each sub-band are The difference between the two tends to be the same.
  • An embodiment of the present invention provides a method for optimizing radio resource management, where the method determines a working state series and a working policy series of each cell in a first time period by using a centralized controller;
  • the work policy series is sent to the respective cells, so that the respective cells adjust the resources of the local cell according to the working state series and the working policy series, so that distributed localities are ensured while ensuring local KPI performance of each cell.
  • Cell collaboration improves network KPIs with large time granularity.
  • Distributed collaborative optimization with respect to a single collaborative state has a higher degree of freedom in the time dimension, resulting in better performance on a large time granularity network.
  • FIG. 3 is a flowchart of a method for wireless resource optimization management according to an embodiment of the present invention. As shown in Figure 3,
  • the cell adjusts the power mask of the cell according to its own cooperation state, and uses the corresponding distributed optimization algorithm to ensure the performance of the cell and optimize the global network KPL.
  • each cell has the lowest transmission data requirement in the T2 period. If the actual transmission data volume exceeds the minimum requirement in the previous T2 period, the primary dynamic cell can boost its own power to obtain greater throughput. The dynamic cell can reduce the power accordingly to reduce interference to the primary dynamic cell. On the other hand, if the actual transmission quantity is lower than the minimum requirement, the primary dynamic cell needs to reduce its own power to reduce the interference to the dynamic cell, and the dynamic cell correspondingly increases the power to meet the minimum transmission data quantity requirement.
  • the distributed optimization algorithm counts the amount of transmitted data in the current T2 period and the amount of transmitted data in the neighboring area (obtained through cell interaction), and calculates the power mask used by the cell in the next T2 period.
  • the process of optimizing distributed RRM parameters in the cell is shown in Figure 3.
  • An embodiment of the present invention provides a method for optimizing radio resource management, where the method determines a working state series and a working policy series of each cell in a first time period by using a centralized controller;
  • the work policy series is sent to the respective cells, so that the respective cells adjust the resources of the local cell according to the working state series and the working policy series, so that distributed localities are ensured while ensuring local KPI performance of each cell.
  • Cell collaboration improves network KPIs with large time granularity.
  • Distributed collaborative optimization with respect to a single collaborative state has a higher degree of freedom in the time dimension, resulting in better performance on a large time granularity network.
  • FIG. 4 is a structural diagram of a device of a centralized controller according to an embodiment of the present invention.
  • the centralized controller includes:
  • a determining unit 401 configured to determine a working state series and a working strategy series of each cell in the first time period
  • each working state is a second time period, and the sum of all the second time segments is the first time period;
  • the working state of the cell is dynamic and dynamic, and the working strategy of the dynamic cell is to adjust the power to meet the minimum transmission requirement of the cell, and the working strategy of the main dynamic cell is to ensure that the dynamic cell satisfies each dynamic. Maximizing the transmission rate of the cell based on the minimum transmission requirement of the cell;
  • the working status series includes working states of respective second time periods of each cell in the first time period, and the working policy series includes work of each second time period of each cell in the first time period.
  • the centralized controller further includes:
  • a receiving unit configured to receive first information sent by each cell, where the first information includes at least location information of each cell;
  • the determining unit 401 is specifically configured to:
  • All cells are grouped according to the first information, so that the number of packets is minimized and the interference of the own cell in the same group to other cells is minimized;
  • the role of cell grouping is to minimize the mutual interference of cells in each group while ensuring that the number of packets is as small as possible.
  • the problem description of cell grouping can take many forms, one of which is given in the form of a graph.
  • the inter-cell interference strength and the inter-cell distance are monotonously increasing, and the inter-cell distance represents inter-cell interference.
  • the geometric center of the cell is called a vertex, and the vertex spacing is connected by a straight line from two vertices exceeding a preset threshold d. These vertices and the connecting lines between the vertices form a graph. Look for a subgraph in the figure to make the subgraph meet the following characteristics:
  • the size of the subgraph is the largest, that is, there is no subgraph containing all the vertices and lines of the subgraph, and there are more vertices and lines than the subgraph.
  • Step 1 The geometric center points of each cell form a set of vertices;
  • Step 2 Try different number of groups and calculate the length of the group under the number of groups.
  • the vertices in the same group form a ⁇ , and the length is defined as the sum of the lengths of the fixed points;
  • Step 3 The grouping mode corresponding to the maximum length is the optimal grouping mode.
  • the role of cell scheduling is to determine the sequence of changes in the cooperative state of each cell over time. Since the cells of the same group have the same cooperative state, the cell scheduling is actually performed in units of groups. The goal of cell scheduling is to minimize inter-cell interference in time and cell average while ensuring that each cell has sufficient opportunity to maximize the local utility function of the cell.
  • the problem of cell scheduling optimization decision can be described by equation (1).
  • Nj is the number of packets
  • D " is the average distance of all cells from cell n to packet j
  • ' is an indicator variable, and a value of 1 indicates that the cooperation state of packet j in time period k is the main dynamic, and the value 0 indicates Dynamically
  • z ', ⁇ is the indicator variable, when the cell n belongs to the group j, the value is 1; otherwise, the value is 0
  • b(n ) indicates the minimum number of times the cell n is in the main dynamic in the optimization process (time T1) The value depends on the service demand of the cell n during the time period.
  • ⁇ ⁇ in the formula (1) indicates the mutual interference of the cells in the group
  • Equation (1) is used to determine a working state sequence and a working policy sequence of each cell in units of groups after cell grouping.
  • the optimization problem described by equation (1) is an integer programming problem. At present, there are many mature methods for solving, although the amount of calculation Larger, but after solving, it may not need to be solved again for a long time until the network status changes, for example, the business distribution changes (ie).
  • a cooperative state sequence of each cell in the current network optimization period T1 can be obtained, and the information is sent to each cell, and each cell is periodically according to the sequence (the period is T2). Adjust its own cooperation state, and call the corresponding distributed optimization algorithm to adjust the RRM parameter (power mask) of the cell.
  • the sending unit 402 is configured to send the working status series of each cell and the working policy series to the respective cells, so that each cell adjusts resources of the cell according to the working state series and the working policy series. .
  • An embodiment of the present invention provides a centralized controller, which determines, by using a centralized controller, a working state series and a working policy series of each cell in a first time period; sending the working state series of each cell and the working policy series to the local
  • Each of the cells is configured to adjust the resources of the cell according to the working state series and the working policy series, and improve the total transmission amount of the entire network by satisfying the minimum transmission requirement of the cell, thereby ensuring each cell.
  • the network of the large-time granularity is enhanced through distributed cell cooperation, and the performance of the local key performance indicators of each cell is determined to meet the minimum transmission requirement of the cell.
  • Distributed collaborative optimization with respect to a single collaborative state has higher degrees of freedom in the time dimension, resulting in better performance on large time granularity networks.
  • FIG. 5 is a structural diagram of a device of a base station according to an embodiment of the present invention. As shown in FIG. 5, the base station includes:
  • the receiving unit 501 is configured to receive a working state series and a working policy series sent by the centralized controller, where the adjusting period is a third period, the duration of each working state is a second time period, and the sum of all the second time periods For the first time period, the sum of the adjustment periods is the second time period; the working state of the cell is dynamic and dynamic, and the working policy of the dynamic cell is to adjust power to meet the minimum of the cell.
  • the transmission requirement, the working strategy of the primary dynamic cell is to maximize the transmission rate of the local cell on the basis of ensuring that the dynamic cell satisfies the minimum transmission requirement of each dynamic cell;
  • the working status series includes working states of respective second time periods of each cell in the first time period, and the working policy series includes work of each second time period of each cell in the first time period.
  • the adjusting unit 502 is configured to adjust an upper limit of the transmit power of the local cell according to the working state series and the working policy series;
  • the adjusting unit 502 is specifically configured to:
  • the upper limit of the transmission power of the local cell is reduced; wherein the adjustment of the upper limit of the transmission power is performed in units of frequency sub-bands, and the power upper limit adjustments of the sub-bands of different frequencies are independent of each other.
  • the improving, by the adjusting unit 502, the upper limit of the transmit power of the local cell, the method includes: for each frequency sub-band, the step of adjusting the transmit power upper limit is the actual transmitted data amount and the minimum transmission demand The absolute value of the difference value is multiplied by a cost factor, and the cost factor shown indicates the influence of the sub-band of each frequency on the data transmission without satisfying the minimum transmission requirement of each of the sub-bands.
  • the reducing, by the adjusting unit 502, the upper limit of the transmit power of the local cell is performed, including: adjusting, in a same second time period, the upper limit of the transmit power between subbands of different frequencies, so that the same period is The sum of the sub-band power upper limits of all frequencies is not greater than the sum of the sub-band power upper limits of all frequencies before the adjustment, while the transmission data amount of each sub-band and the minimum transmission demand of each of the sub-bands The difference between the two tends to be the same.
  • the base station further includes:
  • a determining unit configured to determine whether the actual amount of transmitted data in the second time period is less than a minimum transmission requirement amount in the second time period
  • the determining unit is specifically configured to:
  • the first weight value is less than zero, it is determined whether the actual transmission data amount in the second time period is less than the minimum transmission demand amount in the second time period.
  • H Q * F; (F is a cost factor indicating the effect of the sub-band of each frequency on the data transmission without satisfying the minimum transmission requirement of each sub-band)
  • P(t,n,:) water_filling(P(t,n,:),H);
  • water_filling(P(t,n,:), H) is usually called "water injection algorithm”, then ⁇ >0 means that the minimum transmission amount is not completed, and the function indicates that if the number of data is not completed, To increase the power of each sub-band of the cell to complete the minimum transmission requirement, it is necessary to increase the power.
  • P(t,n,s) represents the upper limit of the power of the cell n at the time t in the sth sub-band, that is, the power mask.
  • the powermask is in units of sub-bands, that is, the working frequency band is divided into several sub-bands, and the frequency resources in the same sub-band use the same power upper limit;
  • C(t, n) represents the minimum transmitted data amount of the cell n at the time t;
  • V(t, n) represents the actual amount of transmitted data of the cell n at time t.
  • the adjusting unit 502 is specifically configured to:
  • the adjustment of the upper limit of the transmission power is performed in units of frequency sub-bands, and the power upper limit adjustments of the sub-bands of different frequencies are independent of each other.
  • performing, in the adjusting unit 502, reducing an upper limit of the transmit power of the local cell includes: adjusting, for each frequency sub-band, a power upper limit between sub-bands of different frequencies, such that a sum of upper limits of sub-band powers of all frequencies is not The sum of the upper limits of the sub-band powers greater than all the frequencies before the adjustment, while making the difference between the transmission data amount of each sub-band and the minimum transmission demand of each of the sub-bands tend to be the same.
  • the improving, by the adjusting unit 502, the upper limit of the transmit power of the local cell, the method includes: for each frequency sub-band, the step of adjusting the transmit power upper limit is the actual transmit data amount of the all cells, and the second time period The sum of the differences between the minimum transmission requirements of all cells within the multiplied by a cost factor, the cost factor shown indicating that the sub-band of each frequency is greater than the minimum transmission requirement of each sub-band for data transmission Impact.
  • the base station further includes a determining unit, where the determining unit is configured to: determine whether an actual transmission data amount of all cells in the second time period is greater than all cells in the second time period. Minimum transmission demand;
  • the determining unit is specifically configured to:
  • the determining whether the actual transmission data amount of all cells in the second time period is greater than the minimum transmission requirement of all cells in the second time period including:
  • the second weight value is greater than zero, determining that the actual transmission data amount of all cells in the second time period is greater than the minimum transmission requirement amount of all cells in the second time period;
  • the second weight value is less than zero, it is determined that the actual transmission data amount of all cells in the second time period is smaller than the minimum transmission requirement amount of all cells in the second time period.
  • P(t,n,:) water_filling(P(t,n,:),-H);
  • water_filling(P(t, n, :), -H) is when H is greater than 0, that is, the actual transmission data amount of all cells in the second time period is smaller than the second time period.
  • the minimum transmission demand of all cells is reduced, the upper limit of the transmission power of the local cell is lowered, so that other dynamic cells complete the minimum transmission requirement, and the amount of transmission data of each sub-band and the minimum transmission requirement of each sub-band are The difference between the two tends to be the same.
  • An embodiment of the present invention provides a base station, which determines, by using a centralized controller, a working state series and a working policy series of each cell in a first time period; and sending the working state series of each cell and the working policy series to each
  • the cell is configured to adjust resources of the cell according to the working state series and the working policy series, so as to improve a large time granularity network by using distributed cell cooperation while ensuring local KPI performance of each cell.
  • KPI Distributed collaborative optimization with respect to a single collaborative state has a higher degree of freedom in the time dimension, resulting in better performance on a large time granularity network.
  • FIG. 6 is a system structural diagram of a radio resource optimization management according to an embodiment of the present invention. As shown in Fig. 6, the centralized cell scheduling (central cell manager) for centralized optimization decision and the RRM optimizer for completing distributed optimization decision are performed.
  • two cell collaboration states are defined: primary dynamics and dynamic.
  • Main dynamic cell The objective function of the localization of the cell is to adjust the RRM parameters of the cell, and the dynamic cell adjusts the RRM parameters of the cell by ensuring that the target function of the cell is not lower than the minimum requirement.
  • the centralized controller improves the network KPI in a larger time granularity (T1 time) while satisfying the performance guarantees obtained by all cells.
  • the adjustment period of the cell cooperation state is a smaller time granularity (T2 time), and the RRM parameter of the current cell is optimized in cooperation with the neighboring cell in the current cooperation state.
  • the RRM parameter refers to the power upper limit in the working spectrum.
  • the power mask that is, the cell RRM function (scheduler, power control module, etc.) does not allow the power to exceed the upper limit when using a part of the spectrum.
  • the power upper limit is different from the actual transmit power generated by the specific RRM module in scheduling users and power control, and the power upper limit is usually related to the current network state, for example, traffic distribution, neighbor relationship, etc., according to changes in network status. Make adjustments to get optimal network performance.
  • the system of the solution can be directly superimposed on the existing system, and only the interface of parameter configuration and statistical data collection exists with the cell RRM module of the existing system, and the RRM module function of the existing system is not changed.
  • An embodiment of the present invention provides a system, where a centralized controller determines a working state series and a working policy series of each cell in a first time period; and sends the working state series of each cell and the working policy series to each
  • the cell is configured to adjust resources of the cell according to the working state series and the working policy series, so as to improve a large time granularity network by using distributed cell cooperation while ensuring local KPI performance of each cell.
  • KPI Distributed collaborative optimization with respect to a single collaborative state has a higher degree of freedom in the time dimension, resulting in better performance on a large time granularity network.
  • FIG. 7 is a structural diagram of a device of a centralized controller according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 7 is a centralized controller 700 according to an embodiment of the present invention.
  • the specific embodiment of the present invention does not limit the specific implementation of the device.
  • the centralized controller 700 includes:
  • the processor 701, the communication interface 702, and the memory 703 complete communication with each other via the bus 704.
  • the processor 701 is configured to execute a program.
  • the program can include program code, the program code including computer operating instructions.
  • the processor 701 may be a central processing unit (CPU), or It is an Application Specific Integrated Circuit (ASIC) or an integrated circuit configured to implement an embodiment of the present invention.
  • the memory 703 is configured to store a program.
  • the memory 703 may be a volatile memory, a random-access memory (RAM), or a non-volatile memory such as a read-only memory (read- Only memory, ROM), flash memory, hard disk drive (HDD) or solid-state drive (SSD).
  • the processor 701 executes the following methods based on the program instructions stored in the memory 703:
  • the working status series of the respective cells and the working policy series are sent to the respective cells, so that the respective cells adjust resources of the cell according to the working state series and the working policy series.
  • the duration of each working state is a second time period, and the sum of all the second time segments is the first time period;
  • the working state of the cell is dynamic and dynamic, and the working strategy of the dynamic cell is to adjust the power to meet the minimum transmission requirement of the cell, and the working strategy of the main dynamic cell is to ensure that the dynamic cell satisfies each dynamic. Maximizing the transmission rate of the cell based on the minimum transmission requirement of the cell;
  • the working status series includes working states of respective second time periods of each cell in the first time period, and the working policy series includes work of each second time period of each cell in the first time period.
  • the method further includes:
  • the determining the working state series and the working policy series of each cell in the first time period includes: grouping all cells according to the first information, so that the number of packets is the smallest and the inner cell in the same group interferes with other cells Minimum
  • An embodiment of the present invention provides a centralized controller, which determines, by using a centralized controller, a working state series and a working policy series of each cell in a first time period; sending the working state series of each cell and the working policy series to the local
  • Each of the cells is configured to adjust the resources of the cell according to the working state series and the working policy series, so as to improve large time granularity through distributed cell cooperation while ensuring local KPI performance of each cell.
  • Network KPI Distributed collaborative optimization with respect to a single collaborative state has a higher degree of freedom in the time dimension, resulting in better performance on a large time granularity network.
  • FIG. 8 is a structural diagram of a device of a base station according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 8 is a base station 800 according to an embodiment of the present invention.
  • the specific embodiment of the present invention does not limit the specific implementation of the base station.
  • the base station 800 includes:
  • the processor 801, the communication interface 802, and the memory 803 complete communication with each other via the bus 804.
  • the processor 801 is configured to execute a program.
  • the program can include program code, the program code including computer operating instructions.
  • the processor 801 may be a central processing unit (CPU), or an Application Specific Integrated Circuit (ASIC), or one or more integrated circuits configured to implement the embodiments of the present invention.
  • the memory 803 is used to store a program.
  • the memory 803 may be a volatile memory, a random-access memory (RAM), or a non-volatile memory such as a read-only memory (read- Only memory, ROM), flash memory, hard disk drive (HDD) or solid-state drive (SSD).
  • the processor 801 performs the following methods based on the program instructions stored in the memory 803:
  • the working state of the cell is dynamic and dynamic
  • the working policy of the dynamic cell is The power is adjusted to meet the minimum transmission requirement of the cell, and the working strategy of the primary dynamic cell is to maximize the transmission rate of the cell on the basis of ensuring that the dynamic cell satisfies the minimum transmission requirement of each dynamic cell;
  • the working status series includes working states of respective second time periods of each cell in the first time period, and the working policy series includes work of each second time period of each cell in the first time period.
  • the adjusting the transmit power upper limit of the local cell according to the working state series and the working policy series including:
  • the upper limit of the transmission power of the local cell is reduced; wherein the adjustment of the upper limit of the transmission power is performed in units of frequency sub-bands, and the power upper limit adjustments of the sub-bands of different frequencies are independent of each other.
  • the improving the upper limit of the transmit power of the local cell includes:
  • the step size of the transmit power upper limit adjustment is an absolute value of the difference between the actual transmitted data amount and the minimum transmission demand multiplied by a cost factor, and the cost factor indicated represents each of the The sub-band of the frequency does not satisfy the impact on the data transmission in the case of the minimum transmission requirement of each of the sub-bands.
  • the reducing the upper limit of the transmit power of the cell includes:
  • the method further includes: after the current cell is actually transmitted in the second time period, when the current cell is dynamic, the method further includes:
  • the first weight value is less than zero, it is determined whether the actual transmission data amount in the second time period is less than the minimum transmission demand amount in the second time period.
  • the adjusting the transmit power upper limit of the local cell according to the working state series and the working policy series including:
  • the adjustment of the upper limit of the transmission power is performed in units of frequency sub-bands, and the power upper limit adjustments of the sub-bands of different frequencies are independent of each other.
  • the reducing the upper limit of the transmit power of the cell includes:
  • the power upper limit is adjusted between subbands of different frequencies such that the sum of the upper limits of the subband powers of all frequencies is not greater than the sum of the upper limits of the subband powers of all frequencies before the adjustment, while making each sub
  • the difference between the amount of transmitted data of the frequency band and the minimum transmission demand of each of the sub-bands tends to be uniform.
  • the improving the upper limit of the transmit power of the local cell includes:
  • the step size of the transmit power upper limit adjustment is the sum of the difference between the actual transmitted data amount of the all cells and the minimum transmission demand of all cells in the second time period multiplied by the cost A factor, the cost factor shown represents the effect of the sub-band of each frequency on the data transmission greater than the minimum transmission requirement of each of the sub-bands.
  • the method further includes: Determining whether an actual transmission data amount of all cells in the second time period is greater than a minimum transmission requirement amount of all cells in the second time period;
  • the determining whether the actual transmission data amount of all cells in the second time period is greater than the minimum transmission requirement of all cells in the second time period including:
  • the second weight value is greater than zero, determining that the actual transmission data amount of all cells in the second time period is greater than the minimum transmission requirement amount of all cells in the second time period;
  • the second weight value is less than zero, it is determined that the actual transmission data amount of all cells in the second time period is smaller than the minimum transmission requirement amount of all cells in the second time period.
  • An embodiment of the present invention provides a base station, which determines, by using a centralized controller, a working state series and a working policy series of each cell in a first time period; and sending the working state series of each cell and the working policy series to each
  • the cell is configured to adjust resources of the cell according to the working state series and the working policy series, so as to improve a large time granularity network by using distributed cell cooperation while ensuring local KPI performance of each cell.
  • KPI Distributed collaborative optimization with respect to a single collaborative state has a higher degree of freedom in the time dimension, resulting in better performance on a large time granularity network.

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Mobile Radio Communication Systems (AREA)

Abstract

本发明提供一种无线资源化管理的方法、集中控制器和基站，所述方法通过集中控制器确定第一时间段内各个小区的工作状态系列和工作策略系列（101）；将各个小区的所述工作状态系列和所述工作策略系列发送到所述各个小区，使得所述各个小区根据所述工作状态系列和所述工作策略系列调整本小区的资源，从而在保证各个小区的局部关键性能指标（KPI）性能的情况下，通过分布式的小区协作提升大时间粒度的网络KPI。相对单一协作状态的分布式协作优化，在时间维度上有更高自由度，从而在大时间粒度的网络ΚΡΙ上有更优性能。

Description

一种无线资源优化管理的方法、 集中控制器和设备
技术领域 本发明属于通信领域， 尤其涉及一种无线资源优化管理的方法、 集中控制 器和设备。 背景技术
作为无线接入网的基本功能， 无线资源管理通过调度、 功率控制等方法 使用频谱资源为用户提供网络接入和信号传输服务。 传统蜂窝网络中， 频谱是 以小区为单位进行划分和使用的， 每个小区被分配到一定数量的频谱资源， 小 区利用频谱和功率的组合服务本小区的用户， 小区决定如何哪部分频谱资源如 何使用、 以什么功率水平使用， 即是小区的无线资源管理（Radio Resource Management, RRM )功能。 以小区为单位的 RRM存在诸多不足， 例如， 无法 协调共享资源、 小区边缘用户性能较差等。
因此出现了一些小区间 RRM之间协作的技术， 利用邻区信息协作使用频 谱资源， 从而提高使用效率和服务质量。 协作可以采用分布式或者集中式， 通 过协调相关小区的无线资源使用， 提高资源使用效率、 改善小区边缘性能。 集 中式小区协作从全网角度协调各个小区， 可以获得全网性能最优， 然而受限于 小区到集中控制点之间连接的性能， 例如回传带宽、 测量上报不同步等， 通常 难以获得理想优化效果。 分布式小区协作通过小区之间信息交互而确定协作关 系， 以及协作过程， 可以适应快速的网络环境变化， 然而受限于小区之间协作 信息的交互技术， 通常难以获得全网性能最优。 发明内容
本发明的目的在于提供一种无线资源优化管理的方法， 旨在解决如何实现 高性能的无线资源优化管理的问题。
第一方面， 一种无线资源优化管理的方法， 所述方法包括： 确定第一时间段内各个小区的工作状态系列和工作策略系列； 将各个小区的所述工作状态系列和所述工作策略系列发送到所述各个小 区， 使得所述各个小区根据所述工作状态系列和所述工作策略系列调整本小区 的资源。
其中， 每个工作状态的时长是第二时间段， 所述所有第二时间段之和为所 述第一时间段；
所述小区的工作状态为主动态和被动态， 被动态的小区的工作策略为调整 功率以满足本小区最小的传输需求， 主动态的小区的工作策略为在保证被动态 的小区满足各个被动态的小区最小的传输需求的基础上最大化本小区传输速 率；
所述工作状态系列包括各个小区在所述第一时间段内的各个第二时间段的 工作状态， 所述工作策略系列包括各个小区在所述第一时间段内的各个第二时 间段的工作策略。
结合第一方面， 在第一方面的第一种可能的实现方式中， 在所述确定第一 时间段内各个小区的工作状态系列和工作策略系列之前， 还包括：
接收各个小区发送的第一信息， 所述第一信息中至少包括所述各个小区的 位置信息；
所述确定第一时间段内各个小区的工作状态系列和工作策略系列， 包括： 根据所述第一信息对所有小区进行分组， 使得分组的数目最小并且同组内 内本小区对其他小区的干扰最小；
以组为单位， 确定每组在各个所述第二时间段的工作状态和工作策略， 使 得在所述第一时间段内所有小区受到的平均干扰最小， 并满足每个小区在所述 第一时间段内的最小传输需求。
结合第一方面或者第一方面的第一种可能的实现方式， 在第一方面的第二 种可能的实现方式中， 在各个所述第二时间段内只有一个组的工作状态为主动 态。
第二方面， 一种无线资源优化管理的方法， 所述方法包括：
接收集中控制器发送的工作状态系列和工作策略系列；
根据所述工作状态系列和所述工作策略系列调整本小区发射功率上限； 其中， 调整周期为第三周期， 每个工作状态的时长是第二时间段， 所述所 有第二时间段之和为所述第一时间段， 所述调整周期之和为所述第二时间段； 所述小区的工作状态为主动态和被动态， 被动态的小区的工作策略为调整 功率以满足本小区最小的传输需求， 主动态的小区的工作策略为在保证被动态 的小区满足各个被动态的小区最小的传输需求的基础上最大化本小区传输速 率；
所述工作状态系列包括各个小区在所述第一时间段内的各个第二时间段的 工作状态， 所述工作策略系列包括各个小区在所述第一时间段内的各个第二时 间段的工作策略。
结合第二方面， 在第二方面的第一种可能的实现方式中， 所述根据所述工 作状态系列和所述工作策略系列调整本小区发射功率上限， 包括：
当所述本小区为被动态时，获取前一个所述第二时间段内实际传输数据量; 若所述第二时间段内的实际传输数据量小于所述第二时间段内的最小传输 需求量， 则提高本小区发射功率上限；
若所述实际传输数据量大于最小传输需求， 则降低本小区发射功率上限； 其中， 所述发射功率上限的调整以频率子频带为单位， 不同的频率子频带 的功率上限调整是相互独立的。
结合第二方面的第一种可能的实现方式， 在第二方面的第二种可能的实现 方式中， 所述提高本小区发射功率上限， 包括：
对于每一个频率子频带， 所述发射功率上限调整的步长为所述实际传输数 据量与所述最小传输需求量之间差值绝对值乘以代价因子， 所示代价因子表示 所述每一个频率的子频带不满足所述每一个子频带的最小传输需求情况下对数 据传输的影响。
结合第二方面的第一种可能的实现方式， 在第二方面的第三种可能的实现 方式中， 所述降低本小区发射功率上限， 包括：
在同一个第二时间段内，在不同频率的子频带之间调整所述发射功率上限, 使得所述同一个周期内的所有频率的子频带功率上限之和不大于调整前的所有 频率的子频带功率上限之和， 同时使得所述每一个子频带的传输数据量与所述 每一个子频带的最小传输需求量之间差值趋于一致。 结合第二方面的第一种可能的实现方式或者第二方面的第二种可能的实现 方式或者第二方面的第三种可能的实现方式， 在第二方面的第四种可能的实现 方式中， 所述方法在当所述本小区为被动态时， 获取前一个所述第二时间段内 实际传输数据量之后， 还包括：
判断所述第二时间段内的实际传输数据量是否小于所述第二时间段内的最 小传输需求量；
所述判断所述第二时间段内的实际传输数据量是否小于所述第二时间段内 的最小传输需求量， 包括：
将所述第二时间段内实际传输数据量和最小传输需求量相减获取差值； 根据所述差值和预先设置的权重获取第一权重值；
若所述第一权重值大于零时， 则判断所述第二时间段内的实际传输数据量 是否大于所述第二时间段内的最小传输需求量；
若所述第一权重值小于零时， 则判断所述第二时间段内的实际传输数据量 是否小于所述第二时间段内的最小传输需求量。
结合第二方面， 在第二方面的第五种可能的实现方式中， 所述根据所述工 作状态系列和所述工作策略系列调整本小区发射功率上限， 包括：
当小区处于主动态时， 获取前一个第二时间段内的所有小区的实际传输数 据量和所述第二时间段内的所有小区的最小传输需求量之间的差值；
当所述第二时间段内的所有小区的实际传输数据量大于所述第二时间段内 的所有小区的最小传输需求量时， 则提高本小区发射功率上限；
当所述第二时间段内的所有小区的实际传输数据量小于所述第二时间段内 的所有小区的最小传输需求量时， 则降低本小区发射功率上限；
其中， 所述发射功率上限的调整以频率子频带为单位， 不同的频率子频带 的功率上限调整是相互独立的。
结合第二方面的第五种可能的实现方式， 在第二方面的第六种可能的实现 方式中， 所述降低本小区发射功率上限， 包括：
对于每一个频率子频带， 在不同频率的子频带之间调整功率上限， 使得所 有频率的子频带功率的上限之和不大于调整前所有频率的子频带功率的上限之 和， 同时使得每一个子频带的传输数据量和所述每一个子频带的最小传输需求 量之间差值趋于一致。
结合第二方面的第五种可能的实现方式， 在第二方面的第七种可能的实现 方式中， 所述提高本小区发射功率上限， 包括：
对于每一个频率子频带， 发射功率上限调整的步长为所述所有小区的实际 传输数据量和所述第二时间段内的所有小区的最小传输需求量之间的差值之和 乘以代价因子， 所示代价因子表示所述每一个频率的子频带大于所述每一个子 频带的最小传输需求情况下对数据传输的影响。
结合第二方面的第五种可能的实现方式或者第二方面的第六种可能的实现 方式或者第二方面的第七种可能的实现方式， 在第二方面的第八种可能的实现 方式中， 所述方法在所述获取前一个第二时间段内的所有小区的实际传输数据 量和所述第二时间段内的所有小区的最小传输需求量之间的差值之和之后， 还 包括：
判断所述第二时间段内的所有小区的实际传输数据量是否大于所述第二时 间段内的所有小区的最小传输需求量；
所述判断所述第二时间段内的所有小区的实际传输数据量是否大于所述第 二时间段内的所有小区的最小传输需求量， 包括：
将所述差值之和乘以预先设置的权重， 获取第二权重值；
若所述第二权重值大于零， 则判断所述第二时间段内的所有小区的实际传 输数据量大于所述第二时间段内的所有小区的最小传输需求量；
若所述第二权重值小于零， 则判断所述第二时间段内的所有小区的实际传 输数据量小于所述第二时间段内的所有小区的最小传输需求量。
第三方面， 一种集中控制器， 所述集中控制器包括：
确定单元， 用于确定第一时间段内各个小区的工作状态系列和工作策略系 列；
发送单元， 用于将各个小区的所述工作状态系列和所述工作策略系列发送 到所述各个小区， 使得所述各个小区根据所述工作状态系列和所述工作策略系 列调整本小区的资源。
其中， 每个工作状态的时长是第二时间段， 所述所有第二时间段之和为所 述第一时间段； 所述小区的工作状态为主动态和被动态， 被动态的小区的工作策略为调整 功率以满足本小区最小的传输需求， 主动态的小区的工作策略为在保证被动态 的小区满足各个被动态的小区最小的传输需求的基础上最大化本小区传输速 率；
所述工作状态系列包括各个小区在所述第一时间段内的各个第二时间段的 工作状态， 所述工作策略系列包括各个小区在所述第一时间段内的各个第二时 间段的工作策略。
结合第三方面， 在第三方面的第一种可能的实现方式中， 所述集中控制器 还包括：
接收单元， 用于接收各个小区发送的第一信息， 所述第一信息中至少包括 所述各个小区的位置信息；
所述确定单元， 具体用于：
根据所述第一信息对所有小区进行分组， 使得分组的数目最小并且同组内 内本小区对其他小区的干扰最小；
以组为单位， 确定每组在各个所述第二时间段的工作状态和工作策略， 使 得在所述第一时间段内所有小区受到的平均干扰最小， 并满足每个小区在所述 第一时间段内的最小传输需求。
结合第三方面或者第三方面的第一种可能的实现方式， 在第三方面的第二 种可能的实现方式中， 在各个所述第二时间段内只有一个组的工作状态为主动 态。
第四方面， 一种基站， 所述基站包括：
接收单元， 用于接收集中控制器发送的工作状态系列和工作策略系列； 调整单元， 用于根据所述工作状态系列和所述工作策略系列调整本小区发 射功率上限；
其中， 调整周期为第三周期， 每个工作状态的时长是第二时间段， 所述所 有第二时间段之和为所述第一时间段， 所述调整周期之和为所述第二时间段； 所述小区的工作状态为主动态和被动态， 被动态的小区的工作策略为调整 功率以满足本小区最小的传输需求， 主动态的小区的工作策略为在保证被动态 的小区满足各个被动态的小区最小的传输需求的基础上最大化本小区传输速 率；
所述工作状态系列包括各个小区在所述第一时间段内的各个第二时间段的 工作状态， 所述工作策略系列包括各个小区在所述第一时间段内的各个第二时 间段的工作策略。
结合第四方面， 在第四方面的第一种可能的实现方式中， 所述调整单元， 具体用于：
当所述本小区为被动态时，获取前一个所述第二时间段内实际传输数据量; 若所述第二时间段内的实际传输数据量小于所述第二时间段内的最小传输 需求量， 则提高本小区发射功率上限；
若所述实际传输数据量大于最小传输需求， 则降低本小区发射功率上限； 其中， 所述发射功率上限的调整以频率子频带为单位， 不同的频率子频带 的功率上限调整是相互独立的。
结合第四方面的第一种可能的实现方式， 在第四方面的第二种可能的实现 方式中， 所述调整单元中执行提高本小区发射功率上限， 包括：
对于每一个频率子频带， 所述发射功率上限调整的步长为所述实际传输数 据量与所述最小传输需求量之间差值绝对值乘以代价因子， 所示代价因子表示 所述每一个频率的子频带不满足所述每一个子频带的最小传输需求情况下对数 据传输的影响。
结合第四方面的第一种可能的实现方式， 在第四方面的第三种可能的实现 方式中， 所述调整单元中执行降低本小区发射功率上限， 包括：
在同一个第二时间段内，在不同频率的子频带之间调整所述发射功率上限, 使得所述同一个周期内的所有频率的子频带功率上限之和不大于调整前的所有 频率的子频带功率上限之和， 同时使得所述每一个子频带的传输数据量与所述 每一个子频带的最小传输需求量之间差值趋于一致。
结合第四方面的第一种可能的实现方式或者第四方面的第二种可能的实现 方式或者第四方面的第三种可能的实现方式， 在第四方面的第四种可能的实现 方式中， 所述基站还包括：
判断单元， 用于判断所述第二时间段内的实际传输数据量是否小于所述第 二时间段内的最小传输需求量； 所述判断单元， 具体用于：
将所述第二时间段内实际传输数据量和最小传输需求量相减获取差值； 根据所述差值和预先设置的权重获取第一权重值；
若所述第一权重值大于零时， 则判断所述第二时间段内的实际传输数据量 是否大于所述第二时间段内的最小传输需求量；
若所述第一权重值小于零时， 则判断所述第二时间段内的实际传输数据量 是否小于所述第二时间段内的最小传输需求量。
结合第四方面， 在第四方面的第五种可能的实现方式中， 所述调整单元， 具体用于：
当小区处于主动态时， 获取前一个第二时间段内的所有小区的实际传输数 据量和所述第二时间段内的所有小区的最小传输需求量之间的差值；
当所述第二时间段内的所有小区的实际传输数据量大于所述第二时间段内 的所有小区的最小传输需求量时， 则提高本小区发射功率上限；
当所述第二时间段内的所有小区的实际传输数据量小于所述第二时间段内 的所有小区的最小传输需求量时， 则降低本小区发射功率上限；
其中， 所述发射功率上限的调整以频率子频带为单位， 不同的频率子频带 的功率上限调整是相互独立的。
结合第四方面的第五种可能的实现方式， 在第四方面的第六种可能的实现 方式中， 所述调整单元中执行降低本小区发射功率上限， 包括：
对于每一个频率子频带， 在不同频率的子频带之间调整功率上限， 使得所 有频率的子频带功率的上限之和不大于调整前所有频率的子频带功率的上限之 和， 同时使得每一个子频带的传输数据量和所述每一个子频带的最小传输需求 量之间差值趋于一致。
结合第四方面的第五种可能的实现方式， 在第四方面的第七种可能的实现 方式中， 所述调整单元中执行提高本小区发射功率上限， 包括：
对于每一个频率子频带， 发射功率上限调整的步长为所述所有小区的实际 传输数据量和所述第二时间段内的所有小区的最小传输需求量之间的差值之和 乘以代价因子， 所示代价因子表示所述每一个频率的子频带大于所述每一个子 频带的最小传输需求情况下对数据传输的影响。 结合第四方面的第五种可能的实现方式或者第四方面的第六种可能的实现 方式或者第四方面的第七种可能的实现方式， 在第四方面的第八种可能的实现 方式中， 所述基站还包括判断单元， 所述判断单元用于：
判断所述第二时间段内的所有小区的实际传输数据量是否大于所述第二时 间段内的所有小区的最小传输需求量；
所述判断单元， 具体用于：
所述判断所述第二时间段内的所有小区的实际传输数据量是否大于所述第 二时间段内的所有小区的最小传输需求量， 包括：
将所述差值之和乘以预先设置的权重， 获取第二权重值；
若所述第二权重值大于零， 则判断所述第二时间段内的所有小区的实际传 输数据量大于所述第二时间段内的所有小区的最小传输需求量；
若所述第二权重值小于零， 则判断所述第二时间段内的所有小区的实际传 输数据量小于所述第二时间段内的所有小区的最小传输需求量。
本发明实施例提供一种无线资源优化管理的方法、 集中控制器和基站， 所 述方法通过集中控制器确定第一时间段内各个小区的工作状态系列和工作策略 系列； 将各个小区的所述工作状态系列和所述工作策略系列发送到所述各个小 区， 使得所述各个小区根据所述工作状态系列和所述工作策略系列调整本小区 的资源， 从而在保证各个小区的局部 KPI性能的情况下， 通过分布式的小区协 作提升大时间粒度的网络 KPI。 相对单一协作状态的分布式协作优化， 在时间 维度上有更高自由度， 从而在大时间粒度的网络 ΚΡΙ上有更优性能。 附图说明 为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案， 下面将对实施例中所需要 使用的附图作筒单地介绍， 显而易见地， 下面描述中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性的前提下， 还可以根据这些附图获得其他的附图。
图 1是本发明实施例提供的一种无线资源优化管理的方法流程图； 图 2是本发明实施例提供的一种无线资源优化管理的方法流程图； 图 3是本发明实施例提供的一种无线资源优化管理的方法流程图； 图 4是本发明实施例提供的一种集中控制器的装置结构图；
图 5是本发明实施例提供的一种基站的装置结构图；
图 6是本发明实施例提供的一种无线资源优化管理的系统结构图； 图 7是本发明实施例提供的一种集中控制器的设备结构图；
图 8是本发明实施例提供的一种基站的设备结构图。
具体实施方式 为了使本发明的目的、 技术方案及优点更加清楚明白， 以下结合附图及实 施例， 对本发明进行进一步详细说明。 应当理解， 此处所描述的具体实施例仅 仅用以解释本发明， 并不用于限定本发明。
以下所述仅为本发明的较佳实施例而已， 并不用以限制本发明， 凡在本发 明的精神和原则之内所作的任何修改、 等同替换和改进等， 均应包含在本发明 的保护范围之内。
参考图 1 , 图 1是本发明实施例提供的一种无线资源优化管理的方法流程 图。 如图 1所示， 所述方法包括：
步骤 101 , 确定第一时间段内各个小区的工作状态系列和工作策略系列； 其中， 每个工作状态的时长是第二时间段， 所述所有第二时间段之和为所 述第一时间段；
所述小区的工作状态为主动态和被动态， 被动态的小区的工作策略为调整 功率以满足本小区最小的传输需求， 主动态的小区的工作策略为在保证被动态 的小区满足各个被动态的小区最小的传输需求的基础上最大化本小区传输速 率；
所述工作状态系列包括各个小区在所述第一时间段内的各个第二时间段的 工作状态， 所述工作策略系列包括各个小区在所述第一时间段内的各个第二时 间段的工作策略。
其中， 对于各个小区的第二时间段而言， 可以相同， 也可以不同。
可选地， 在所述确定第一时间段内各个小区的工作状态系列和工作策略系 列之前， 还包括： 接收各个小区发送的第一信息， 所述第一信息中至少包括所述各个小区的 位置信息；
所述确定第一时间段内各个小区的工作状态系列和工作策略系列， 包括： 根据所述第一信息对所有小区进行分组， 使得分组的数目最小并且同组内 内本小区对其他小区的干扰最小；
以组为单位， 确定每组在各个所述第二时间段的工作状态和工作策略， 使 得在所述第一时间段内所有小区受到的平均干扰最小， 并满足每个小区在所述 第一时间段内的最小传输需求。
可选地， 在各个所述第二时间段内只有一个组的工作状态为主动态。
具体的， 小区间的干扰随着距离增加而减少， 物理上隔离比较远的两个小 区的无线资源使用是不相关的。 反之， 较近的两个小区之间需要协调使用无线 资源， 从而达到效率最大化。 小区分组的作用， 是使每个组内的小区的相互干 扰尽量小， 同时保证分组数目尽量少。 小区分组的问题描述可有多种形式， 其 中之一是以图形 (graph)的形式给出。 小区间干扰强度与小区间距离是单调增长 的关系， 以小区间距离代表小区间干扰。 小区的几何中心称为顶点， 顶点间距 离超过预设门限 d的两个顶点以直线连接，这些顶点及顶点间连线构成一个图。 在该图中寻找一个子图， 使子图满足以下特点：
该子图中的所有顶点两两之间都有连线；
该子图的规模是最大的，即不存在一个子图包含了该子图所有顶点和连线， 且比该子图具有更多的顶点和连线。
小区分组的具体步骤如下：
步骤一： 各个小区的几何中心点组成一个顶点集合；
步骤二： 尝试不同的组数量， 并计算该组数量下的圏长度。 同一个组内顶 点连线构一个圏， 圏长度定义为定点连线长度之和；
步骤三： 圏长度最大时所对应的分组方式， 即为最优的分组方式。
当完成小区分组之后， 同一组内的不同小区之间的干扰可以忽略不计， 因 此同一时刻可以使用相同的协作状态， 而不同分组的小区需要使用不同的协作 状态以获得更多的协作增益。 小区调度的作用， 是确定每个小区的协作状态随 时间变化的序列。 由于同一组的小区具有相同的协作状态， 因此小区调度实际 上是以组为单位进行的。 小区调度的目标是使小区间干扰在时间上和小区平均 数上最小化，同时保证每个小区有足够的机会去最大化本小区的局部效用函数。 小区调度优化决策问题， 可以用式（1)描述。
Figure imgf000014_0001
其中， Nj为分组数； D ")为小区 n到分组 j的所有小区的平均距离； x(Ji'j) 为指示变量， 取值 1表示分组 j在时间段 k内的协作状态为主动态， 取值 0表 示被动态； Z '， 为指示变量， 当小区 n属于分组 j时取值 1, 否则取值 0; b(n) 表示在本次优化过程 (时间 T1 )中小区 n处于主动态的最小次数， 取值取决于 小区 n在该时间段内的业务需求。
N K Nj
x = arg max x(k, j)D(j, ή)
式（ 1 ) 中 ^ 表示 互干扰尽
Figure imgf000014_0002
量小， 因为距离越大， 对其他小区的干扰越小； 表示在各个 所述第二时间段内只有一个组的工作状态为主动态；
K ^
Yjx{k,j)-z{j,n)≥b{n),n = \:N.
^1 表示每个小区满足最小业务需求。
式（1)用于在小区分组之后， 以组为单位， 确定各个小区的工作状态序列 和工作策略序列。 式（1)所描述的优化问题是一个整型规划问题（integer programming problem ) , 目前已经存在多种较为成熟的求解方法， 虽然计算量 较大， 但是求解之后可在较长时间内不需要再次求解， 直至网络状态变化， 例 如， 业务分布发生变化（即 ) 。
通过求解式（1 ) 的优化问题， 可以获得每个小区在当前网络优化周期 T1 时间内的协作状态序列， 这些信息下发给每个小区， 每个小区根据该序列周期 性（周期为 Τ2)地调整自身的协作状态， 调用相应的分布式优化算法调整本小 区的无线资源管理（Radio Resource Management, RRM )参数中的功率上限 power mask。
步骤 102, 将各个小区的所述工作状态系列和所述工作策略系列发送到所 述各个小区， 使得所述各个小区根据所述工作状态系列和所述工作策略系列调 整本小区的资源。
本发明实施例提供一种无线资源优化管理的方法， 所述方法通过集中控制 器确定第一时间段内各个小区的工作状态系列和工作策略系列； 将各个小区的 所述工作状态系列和所述工作策略系列发送到所述各个小区， 使得所述各个小 区根据所述工作状态系列和所述工作策略系列调整本小区的资源， 通过满足小 区的最小传输需求的前提下， 提升全网总传输量， 从而在保证各个小区的局部 关键性能指标（Key Performance Indicator, KPI )性能的情况下， 通过分布式的 小区协作提升大时间粒度的网络 ΚΡΙ, 保证各个小区的局部关键性能指标性能 是指满足小区的最小传输需求。 相对单一协作状态的分布式协作优化， 在时间 维度上有更高自由度， 从而在大时间粒度的网络 ΚΡΙ上有更优性能。
参考图 2, 图 2是本发明实施例提供的一种无线资源优化管理的方法流程 图。 所述方法包括以下步骤：
步骤 201 , 接收集中控制器发送的工作状态系列和工作策略系列； 步骤 202, 根据所述工作状态系列和所述工作策略系列调整本小区发射功 率上限；
其中， 调整周期为第三周期， 每个工作状态的时长是第二时间段， 所述所 有第二时间段之和为所述第一时间段， 所述调整周期之和为所述第二时间段； 所述小区的工作状态为主动态和被动态， 被动态的小区的工作策略为调整 功率以满足本小区最小的传输需求， 主动态的小区的工作策略为在保证被动态 的小区满足各个被动态的小区最小的传输需求的基础上最大化本小区传输速 率；
所述工作状态系列包括各个小区在所述第一时间段内的各个第二时间段的 工作状态， 所述工作策略系列包括各个小区在所述第一时间段内的各个第二时 间段的工作策略。
可选地， 所述根据所述工作状态系列和所述工作策略系列调整本小区发射 功率上限， 包括：
当所述本小区为被动态时，获取前一个所述第二时间段内实际传输数据量; 若所述第二时间段内的实际传输数据量小于所述第二时间段内的最小传输 需求量， 则提高本小区发射功率上限； 若所述实际传输数据量大于最小传输需求， 则降低本小区发射功率上限； 其中， 所述发射功率上限的调整以频率子频带为单位， 不同的频率子频带 的功率上限调整是相互独立的。
所述提高本小区发射功率上限， 包括：
对于每一个频率子频带， 所述发射功率上限调整的步长为所述实际传输数 据量与所述最小传输需求量之间差值绝对值乘以代价因子， 所示代价因子表示 所述每一个频率的子频带不满足所述每一个子频带的最小传输需求情况下对数 据传输的影响。
所述降低本小区发射功率上限， 包括：
在同一个第二时间段内，在不同频率的子频带之间调整所述发射功率上限, 使得所述同一个周期内的所有频率的子频带功率上限之和不大于调整前的所有 频率的子频带功率上限之和， 同时使得所述每一个子频带的传输数据量与所述 每一个子频带的最小传输需求量之间差值趋于一致。
可选地， 所述方法在当所述本小区为被动态时， 获取前一个所述第二时间 段内实际传输数据量之后， 还包括：
判断所述第二时间段内的实际传输数据量是否小于所述第二时间段内的最 小传输需求量；
所述判断所述第二时间段内的实际传输数据量是否小于所述第二时间段内 的最小传输需求量， 包括：
将所述第二时间段内实际传输数据量和最小传输需求量相减获取差值； 根据所述差值和预先设置的权重获取第一权重值；
若所述第一权重值大于零时， 则判断所述第二时间段内的实际传输数据量 是否大于所述第二时间段内的最小传输需求量；
若所述第一权重值小于零时， 则判断所述第二时间段内的实际传输数据量 是否小于所述第二时间段内的最小传输需求量。
具体的， 可以参考以下实现方式：
计算当前 T2周期本小区已传输数据量 V(t,n); ( T2表示第二时间段， n为 小区序号）
对比已传输数据量 V与最低传输量 C之间的差别
Q = ( C(t,n)- V(t,n) ) *W -;// ( W为加权系数, 表示本小区在所有小区中 的权重）
计算功率调整步长
H = Q * F; ( F是代价因子， 表示所述每一个频率的子频带不满足所述每一 个子频带的最小传输需求情况下对数据传输的影响）
更新功率设置（power mask )
if H > 0
P(t,n,:)= water_filling(P(t,n,:),H);
else
z = P(t,n,:)/sum(P(t,n,:));
P(t,n,:) = P(t,n,:) + H*z;
end
检查更新的功率设置是否在允许范围内
P(t,n,:) = max(P(t,n,:), 0);
S = sum(P(t,n,:));
if S > Pmax
P(t,n,:) = Pmax * P(t,n,:)/S;
end
其中， water_filling(P(t,n,:),H)通常称为 "注水算法" ， 此时 Η>0表示未完 成最小传输量， 该函数表示在有 Η数量数据未完成的情况下， 若增加本小区各 个子频带的功率以完成最小传输量的要求， 则需要提高功率。 P(t,n,s)表示时刻 t的小区 n在第 s个子频段的功率上限， 即 power mask。 通常 powermask是以 子频带为单位的， 即工作频带划分为若干子频带， 同一子频带内的频率资源使 用相同的功率上限； C(t,n)表示时刻 t的小区 n的最低传输数据量； V(t,n)表示时 刻 t的小区 n的实际传输数据量。
可选地， 所述根据所述工作状态系列和所述工作策略系列调整本小区发射 功率上限， 包括：
当小区处于主动态时， 获取前一个第二时间段内的所有小区的实际传输数 据量和所述第二时间段内的所有小区的最小传输需求量之间的差值；
当所述第二时间段内的所有小区的实际传输数据量大于所述第二时间段内 的所有小区的最小传输需求量时， 则提高本小区发射功率上限；
当所述第二时间段内的所有小区的实际传输数据量小于所述第二时间段内 的所有小区的最小传输需求量时， 则降低本小区发射功率上限；
其中， 所述发射功率上限的调整以频率子频带为单位， 不同的频率子频带 的功率上限调整是相互独立的。
所述降低本小区发射功率上限， 包括：
对于每一个频率子频带， 在不同频率的子频带之间调整功率上限， 使得所 有频率的子频带功率的上限之和不大于调整前所有频率的子频带功率的上限之 和， 同时使得每一个子频带的传输数据量和所述每一个子频带的最小传输需求 量之间差值趋于一致。
所述提高本小区发射功率上限， 包括：
对于每一个频率子频带， 发射功率上限调整的步长为所述所有小区的实际 传输数据量和所述第二时间段内的所有小区的最小传输需求量之间的差值之和 乘以代价因子， 所示代价因子表示所述每一个频率的子频带大于所述每一个子 频带的最小传输需求情况下对数据传输的影响。
所述方法在所述获取前一个第二时间段内的所有小区的实际传输数据量和 所述第二时间段内的所有小区的最小传输需求量之间的差值之和之后，还包括: 判断所述第二时间段内的所有小区的实际传输数据量是否大于所述第二时 间段内的所有小区的最小传输需求量；
所述判断所述第二时间段内的所有小区的实际传输数据量是否大于所述第 二时间段内的所有小区的最小传输需求量， 包括：
将所述差值之和乘以预先设置的权重， 获取第二权重值；
若所述第二权重值大于零， 则判断所述第二时间段内的所有小区的实际传 输数据量大于所述第二时间段内的所有小区的最小传输需求量；
若所述第二权重值小于零， 则判断所述第二时间段内的所有小区的实际传 输数据量小于所述第二时间段内的所有小区的最小传输需求量。
具体的， 可以参考以下实现方式：
计算当前 T2周期所有小区已传输数据量 V和所有小区最低传输量 C; 对比已传输数据量 V与最低传输量 C之间的差别
D = W(n,:) * (C(t，： -) -V(t,:));/AV为加权系数
计算功率调整步长
H = D * F; 更新功率设置（power mask )
if H > 0
z = P(t,n,:)/sum(P(t,n,:));
P(t,n,:) = P(t,n,:) - H*z;
else
P(t,n,:)= water_filling(P(t,n,:),-H);
end
检查更新的功率设置是否在允许范围内
P(t,n,:) = max(P(t,n,:), 0);
S = sum(P(t,n,:));
if S > Pmax
P(t,n,:) = Pmax * P(t,n,:)/S;
end
其中， water_filling(P(t,n,:),-H) 是在 H大于 0的情况下， 即所述第二时间 段内的所有小区的实际传输数据量小于所述第二时间段内的所有小区的最小传 输需求量时， 则降低本小区发射功率上限， 使得其他被动态小区完成最低传输 需求量， 同时使得每一个子频带的传输数据量和所述每一个子频带的最小传输 需求量之间差值趋于一致。
本发明实施例提供一种无线资源优化管理的方法， 所述方法通过集中控制 器确定第一时间段内各个小区的工作状态系列和工作策略系列； 将各个小区的 所述工作状态系列和所述工作策略系列发送到所述各个小区， 使得所述各个小 区根据所述工作状态系列和所述工作策略系列调整本小区的资源， 从而在保证 各个小区的局部 KPI性能的情况下， 通过分布式的小区协作提升大时间粒度的 网络 KPI。 相对单一协作状态的分布式协作优化， 在时间维度上有更高自由度， 从而在大时间粒度的网络 ΚΡΙ上有更优性能。
图 3是本发明实施例提供的一种无线资源优化管理的方法流程图。 如图 3所 示,
步骤 301 , 集中控制器确定 T1和 Τ2, 周期计数器 η=0;
步骤 302, 集中控制器分配小区协作状态； 步骤 304, 以周期 Τ2为时间单位， 每调整一个 Τ2周期 η=η+1 ; 步骤 305, 判断 ηΤ2 < Τ1;
若是， 则返回执行步骤 303;
若否， 则结束。
根据集中式小区调度结果， 每个小区可获得其协作状态的信息， 即在网络 优化周期 T1内任意时刻自身的协作状态， 小区协作状态的变化周期（分布式 协作优化周期）为 Τ2 ( = Τ1/Κ )。 小区根据自身的协作状态， 采用相应的分布 式优化算法调整本小区的 power mask, 从而同时保证本小区性能和优化全局网 络 KPL
分布式协作优化的基本原理是， 每个小区在 T2周期具有最低传输数据量要 求， 如果前一 T2周期实际传输数据量超过最低要求时， 主动态小区可以提升自 身功率以获得更大的吞吐量， 被动态小区可以相应地降低功率以减少对主动态 小区的干扰。 反之， 如果实际传输量低于最低要求时， 主动态小区需要降低自 身功率以减少对被动态小区的干扰， 被动态小区相应提升功率以满足最低传输 数据量要求。
在每个 T2周期结束时，分布式优化算法统计当前 T2周期的已传输数据量、 以及邻区已传输数据量（通过小区交互获得） ， 计算下一 T2周期本小区所使 用的 power mask。 小区分布式协作优化 RRM参数的流程见图 3。
本发明实施例提供一种无线资源优化管理的方法， 所述方法通过集中控制 器确定第一时间段内各个小区的工作状态系列和工作策略系列； 将各个小区的 所述工作状态系列和所述工作策略系列发送到所述各个小区， 使得所述各个小 区根据所述工作状态系列和所述工作策略系列调整本小区的资源， 从而在保证 各个小区的局部 KPI性能的情况下， 通过分布式的小区协作提升大时间粒度的 网络 KPI。 相对单一协作状态的分布式协作优化， 在时间维度上有更高自由度， 从而在大时间粒度的网络 ΚΡΙ上有更优性能。
参考图 4, 图 4是本发明实施例提供的一种集中控制器的装置结构图。 如 图 4所示， 所述集中控制器包括：
确定单元 401 , 用于确定第一时间段内各个小区的工作状态系列和工作策 略系列；
其中， 每个工作状态的时长是第二时间段， 所述所有第二时间段之和为所 述第一时间段； 所述小区的工作状态为主动态和被动态， 被动态的小区的工作策略为调整 功率以满足本小区最小的传输需求， 主动态的小区的工作策略为在保证被动态 的小区满足各个被动态的小区最小的传输需求的基础上最大化本小区传输速 率；
所述工作状态系列包括各个小区在所述第一时间段内的各个第二时间段的 工作状态， 所述工作策略系列包括各个小区在所述第一时间段内的各个第二时 间段的工作策略。
可选地， 所述集中控制器还包括：
接收单元， 用于接收各个小区发送的第一信息， 所述第一信息中至少包括 所述各个小区的位置信息；
所述确定单元 401 , 具体用于：
根据所述第一信息对所有小区进行分组， 使得分组的数目最小并且同组内 内本小区对其他小区的干扰最小；
以组为单位， 确定每组在各个所述第二时间段的工作状态和工作策略， 使 得在所述第一时间段内所有小区受到的平均干扰最小， 并满足每个小区在所述 第一时间段内的最小传输需求。
在各个所述第二时间段内只有一个组的工作状态为主动态。
具体的， 小区间的干扰随着距离增加而减少， 物理上隔离比较远的两个小 区的无线资源使用是不相关的。 反之， 较近的两个小区之间需要协调使用无线 资源， 从而达到效率最大化。 小区分组的作用， 是使每个组内的小区的相互干 扰尽量小， 同时保证分组数目尽量少。 小区分组的问题描述可有多种形式， 其 中之一是以图形 (graph)的形式给出。 小区间干扰强度与小区间距离是单调增长 的关系， 以小区间距离代表小区间干扰。 小区的几何中心称为顶点， 顶点间距 离超过预设门限 d的两个顶点以直线连接，这些顶点及顶点间连线构成一个图。 在该图中寻找一个子图， 使子图满足以下特点：
该子图中的所有顶点两两之间都有连线；
该子图的规模是最大的，即不存在一个子图包含了该子图所有顶点和连线， 且比该子图具有更多的顶点和连线。
小区分组的具体步骤如下：
步骤一： 各个小区的几何中心点组成一个顶点集合； 步骤二： 尝试不同的组数量， 并计算该组数量下的圏长度。 同一个组内顶 点连线构一个圏， 圏长度定义为定点连线长度之和；
步骤三： 圏长度最大时所对应的分组方式， 即为最优的分组方式。
当完成小区分组之后， 同一组内的不同小区之间的干扰可以忽略不计， 因 此同一时刻可以使用相同的协作状态， 而不同分组的小区需要使用不同的协作 状态以获得更多的协作增益。 小区调度的作用， 是确定每个小区的协作状态随 时间变化的序列。 由于同一组的小区具有相同的协作状态， 因此小区调度实际 上是以组为单位进行的。 小区调度的目标是使小区间干扰在时间上和小区平均 数上最小化，同时保证每个小区有足够的机会去最大化本小区的局部效用函数。 小区调度优化决策问题， 可以用式（1 )描述。
Figure imgf000022_0001
其中， Nj为分组数； D ")为小区 n到分组 j的所有小区的平均距离； ' 为指示变量， 取值 1表示分组 j在时间段 k内的协作状态为主动态， 取值 0表 示被动态； z '，^为指示变量， 当小区 n属于分组 j时取值 1 , 否则取值 0; b(n) 表示在本次优化过程 (时间 T1 )中小区 n处于主动态的最小次数， 取值取决于 小区 n在该时间段内的业务需求。
N K Nj
x = arg max x(k, j)D(j, ή)
式（ 1 ) 中 ^ ^ 表示 组内的小区的相互干扰尽
Figure imgf000022_0002
量小， 因为距离越大， 对其他小区的干扰越小； 表示在各个 所述第二时间段内只有一个组的工作状态为主动态；
Figure imgf000022_0003
j) - z(j, n)≥ bin , n = l : N.
表示每个小区满足最小业务需求。
式（1 )用于在小区分组之后， 以组为单位， 确定各个小区的工作状态序列 和工作策略序列。 式（1 )所描述的优化问题是一个整型规划问题（integer programming problem ) , 目前已经存在多种较为成熟的求解方法， 虽然计算量 较大， 但是求解之后可在较长时间内不需要再次求解， 直至网络状态变化， 例 如， 业务分布发生变化（即 ) 。
通过求解式（1 ) 的优化问题， 可以获得每个小区在当前网络优化周期 T1 时间内的协作状态序列， 这些信息下发给每个小区， 每个小区根据该序列周期 性（周期为 T2 )地调整自身的协作状态， 调用相应的分布式优化算法调整本小 区的 RRM参数 ( power mask ) 。
发送单元 402, 用于将各个小区的所述工作状态系列和所述工作策略系列 发送到所述各个小区， 使得所述各个小区根据所述工作状态系列和所述工作策 略系列调整本小区的资源。
本发明实施例提供一种集中控制器， 通过集中控制器确定第一时间段内各 个小区的工作状态系列和工作策略系列； 将各个小区的所述工作状态系列和所 述工作策略系列发送到所述各个小区， 使得所述各个小区根据所述工作状态系 列和所述工作策略系列调整本小区的资源， 通过满足小区的最小传输需求的前 提下， 提升全网总传输量， 从而在保证各个小区的局部关键性能指标（Key Performance Indicator, KPI )性能的情况下， 通过分布式的小区协作提升大时 间粒度的网络 ΚΡΙ, 保证各个小区的局部关键性能指标性能是指满足小区的最 小传输需求。 相对单一协作状态的分布式协作优化， 在时间维度上有更高自由 度， 从而在大时间粒度的网络 ΚΡΙ上有更优性能。
参考图 5 , 图 5是本发明实施例提供的一种基站的装置结构图。 如图 5所 示， 所述基站包括：
接收单元 501 , 用于接收集中控制器发送的工作状态系列和工作策略系列； 其中， 调整周期为第三周期， 每个工作状态的时长是第二时间段， 所述所 有第二时间段之和为所述第一时间段， 所述调整周期之和为所述第二时间段； 所述小区的工作状态为主动态和被动态， 被动态的小区的工作策略为调整 功率以满足本小区最小的传输需求， 主动态的小区的工作策略为在保证被动态 的小区满足各个被动态的小区最小的传输需求的基础上最大化本小区传输速 率；
所述工作状态系列包括各个小区在所述第一时间段内的各个第二时间段的 工作状态， 所述工作策略系列包括各个小区在所述第一时间段内的各个第二时 间段的工作策略。 调整单元 502, 用于根据所述工作状态系列和所述工作策略系列调整本小 区发射功率上限；
可选地， 所述调整单元 502, 具体用于：
当所述本小区为被动态时，获取前一个所述第二时间段内实际传输数据量; 若所述第二时间段内的实际传输数据量小于所述第二时间段内的最小传输 需求量， 则提高本小区发射功率上限；
若所述实际传输数据量大于最小传输需求， 则降低本小区发射功率上限； 其中， 所述发射功率上限的调整以频率子频带为单位， 不同的频率子频带 的功率上限调整是相互独立的。
具体的， 所述调整单元 502中执行提高本小区发射功率上限， 包括： 对于每一个频率子频带， 所述发射功率上限调整的步长为所述实际传输数 据量与所述最小传输需求量之间差值绝对值乘以代价因子， 所示代价因子表示 所述每一个频率的子频带不满足所述每一个子频带的最小传输需求情况下对数 据传输的影响。
具体的， 所述调整单元 502中执行降低本小区发射功率上限， 包括： 在同一个第二时间段内，在不同频率的子频带之间调整所述发射功率上限, 使得所述同一个周期内的所有频率的子频带功率上限之和不大于调整前的所有 频率的子频带功率上限之和， 同时使得所述每一个子频带的传输数据量与所述 每一个子频带的最小传输需求量之间差值趋于一致。
作为一种实施例， 所述基站还包括：
判断单元， 用于判断所述第二时间段内的实际传输数据量是否小于所述第 二时间段内的最小传输需求量；
所述判断单元， 具体用于：
将所述第二时间段内实际传输数据量和最小传输需求量相减获取差值； 根据所述差值和预先设置的权重获取第一权重值；
若所述第一权重值大于零时， 则判断所述第二时间段内的实际传输数据量 是否大于所述第二时间段内的最小传输需求量；
若所述第一权重值小于零时， 则判断所述第二时间段内的实际传输数据量 是否小于所述第二时间段内的最小传输需求量。
具体的， 可以参考以下实现方式： 计算当前 T2周期本小区已传输数据量 V(t,n); ( T2表示第二时间段， n为 小区序号）
对比已传输数据量 V与最低传输量 C之间的差别
Q = ( C(t,n)- V(t,n) ) *W -;// ( W为加权系数, 表示本小区在所有小区中 的权重）
计算功率调整步长
H = Q * F; ( F是代价因子， 表示所述每一个频率的子频带不满足所述每一 个子频带的最小传输需求情况下对数据传输的影响）
更新功率设置（power mask )
if H > 0
P(t,n,:)= water_filling(P(t,n,:),H);
else
z = P(t,n,:)/sum(P(t,n,:));
P(t,n,:) = P(t,n,:) + H*z;
end
检查更新的功率设置是否在允许范围内
P(t,n,:) = max(P(t,n,:), 0);
S = sum(P(t,n,:));
if S > Pmax
P(t,n,:) = Pmax * P(t,n,:)/S;
end
其中， water_filling(P(t,n,:),H)通常称为 "注水算法" ， 此时 Η>0表示未完 成最小传输量， 该函数表示在有 Η数量数据未完成的情况下， 若增加本小区各 个子频带的功率以完成最小传输量的要求， 则需要提高功率。 P(t,n,s)表示时刻 t的小区 n在第 s个子频段的功率上限， 即 power mask。 通常 powermask是以 子频带为单位的， 即工作频带划分为若干子频带， 同一子频带内的频率资源使 用相同的功率上限； C(t,n)表示时刻 t的小区 n的最低传输数据量； V(t,n)表示时 刻 t的小区 n的实际传输数据量。
可选地， 所述调整单元 502, 具体用于：
当小区处于主动态时， 获取前一个第二时间段内的所有小区的实际传输数 据量和所述第二时间段内的所有小区的最小传输需求量之间的差值； 当所述第二时间段内的所有小区的实际传输数据量大于所述第二时间段内 的所有小区的最小传输需求量时， 则提高本小区发射功率上限；
当所述第二时间段内的所有小区的实际传输数据量小于所述第二时间段内 的所有小区的最小传输需求量时， 则降低本小区发射功率上限；
其中， 所述发射功率上限的调整以频率子频带为单位， 不同的频率子频带 的功率上限调整是相互独立的。
具体的， 所述调整单元 502中执行降低本小区发射功率上限， 包括： 对于每一个频率子频带， 在不同频率的子频带之间调整功率上限， 使得所 有频率的子频带功率的上限之和不大于调整前所有频率的子频带功率的上限之 和， 同时使得每一个子频带的传输数据量和所述每一个子频带的最小传输需求 量之间差值趋于一致。
具体的， 所述调整单元 502中执行提高本小区发射功率上限， 包括： 对于每一个频率子频带， 发射功率上限调整的步长为所述所有小区的实际 传输数据量和所述第二时间段内的所有小区的最小传输需求量之间的差值之和 乘以代价因子， 所示代价因子表示所述每一个频率的子频带大于所述每一个子 频带的最小传输需求情况下对数据传输的影响。
作为另一种实施例， 所述基站还包括判断单元， 所述判断单元用于： 判断所述第二时间段内的所有小区的实际传输数据量是否大于所述第二时 间段内的所有小区的最小传输需求量；
所述判断单元， 具体用于：
所述判断所述第二时间段内的所有小区的实际传输数据量是否大于所述第 二时间段内的所有小区的最小传输需求量， 包括：
将所述差值之和乘以预先设置的权重， 获取第二权重值；
若所述第二权重值大于零， 则判断所述第二时间段内的所有小区的实际传 输数据量大于所述第二时间段内的所有小区的最小传输需求量；
若所述第二权重值小于零， 则判断所述第二时间段内的所有小区的实际传 输数据量小于所述第二时间段内的所有小区的最小传输需求量。
具体的， 可以参考以下实现方式：
计算当前 T2周期所有小区已传输数据量 V和所有小区最低传输量 C; 对比已传输数据量 V与最低传输量 C之间的差别 D = W(n,:) * (C(t，： -) -V(t,:));/AV为加权系数
计算功率调整步长
H = D * F;
更新功率设置（power mask )
if H > 0
z = P(t,n,:)/sum(P(t,n,:));
P(t,n,:) = P(t,n,:) - H*z;
else
P(t,n,:)= water_filling(P(t,n,:),-H);
end
检查更新的功率设置是否在允许范围内
P(t,n,:) = max(P(t,n,:), 0);
S = sum(P(t,n,:));
if S > Pmax
P(t,n,:) = Pmax * P(t,n,:)/S;
end
其中， water_filling(P(t,n,:),-H) 是在 H大于 0的情况下， 即所述第二时间 段内的所有小区的实际传输数据量小于所述第二时间段内的所有小区的最小传 输需求量时， 则降低本小区发射功率上限， 使得其他被动态小区完成最低传输 需求量， 同时使得每一个子频带的传输数据量和所述每一个子频带的最小传输 需求量之间差值趋于一致。
本发明实施例提供一种基站， 通过集中控制器确定第一时间段内各个小区 的工作状态系列和工作策略系列； 将各个小区的所述工作状态系列和所述工作 策略系列发送到所述各个小区， 使得所述各个小区根据所述工作状态系列和所 述工作策略系列调整本小区的资源， 从而在保证各个小区的局部 KPI性能的情 况下， 通过分布式的小区协作提升大时间粒度的网络 KPI。 相对单一协作状态 的分布式协作优化，在时间维度上有更高自由度，从而在大时间粒度的网络 ΚΡΙ 上有更优性能。
参考图 6, 图 6是本发明实施例提供的一种无线资源优化管理的系统结构 图。 如图 6所示， 完成集中式优化决策的集中式小区调度（ cell manager )和完 成分布式优化决策的 RRM参数优化（ RRM optimizer ) 。
在本方案中， 定义两种小区协作状态： 主动态和被动态。 主动态小区以最 大化本小区目标函数为策略调整本小区 RRM参数， 被动态小区以保证本小区 目标函数不低于最低要求为策略调整本小区 RRM参数。 集中控制器通过控制 小区协作状态， 在较大时间粒度（T1时间） 内提升网络 KPI, 同时满足所有小 区都获得的性能保证。小区协作状态的调整周期是更小的时间粒度（T2时间 ) , 在当前协作状态下与相邻小区协作优化本小区的 RRM参数， 在本实施例中， RRM参数是指工作频谱内的功率上限（ power mask ) , 即小区 RRM功能（调 度器、 功率控制模块， 等等）在使用某部分频谱时， 功率不允许超过该上限。 该功率上限不同于具体的 RRM模块在调度用户和功率控制中产生的实际发射 功率， 该功率上限通常与当前网络状态有关， 例如， 业务量分布、 邻区关系等， 需要根据网络状态的变化而进行调整， 从而获得最优的网络性能。
本方案的系统可以直接迭加在现有系统之上， 与现有系统的小区 RRM模 块之间仅存在参数配置和统计数据收集的接口， 并不改变现有系统的 RRM模 块功能。
本发明实施例提供一种系统， 通过集中控制器确定第一时间段内各个小区 的工作状态系列和工作策略系列； 将各个小区的所述工作状态系列和所述工作 策略系列发送到所述各个小区， 使得所述各个小区根据所述工作状态系列和所 述工作策略系列调整本小区的资源， 从而在保证各个小区的局部 KPI性能的情 况下， 通过分布式的小区协作提升大时间粒度的网络 KPI。 相对单一协作状态 的分布式协作优化，在时间维度上有更高自由度，从而在大时间粒度的网络 ΚΡΙ 上有更优性能。
图 7是本发明实施例提供的一种集中控制器的设备结构图。参考图 7, 图 7 是本发明实施例提供的一种集中控制器 700, 本发明具体实施例并不对所述设 备的具体实现做限定。 所述集中控制器 700包括：
处理器 (processor)701 , 通信接口（Communications Interface)702 , 存储器 (memory)703 , 总线 704。
处理器 701 , 通信接口 702, 存储器 703通过总线 704完成相互间的通信。 通信接口 702 , 用于与其他设备进行通信；
处理器 701 , 用于执行程序。
具体地， 程序可以包括程序代码， 所述程序代码包括计算机操作指令。 处理器 701可能是一个中央处理器（ central processing unit, CPU ) , 或者 是特定集成电路 ASIC ( Application Specific Integrated Circuit ) , 或者是被配置 成实施本发明实施例的一个或多个集成电路。
存储器 703 , 用于存储程序。 存储器 703可以是易失性存储器（volatile memory ) , 列^口随机存取存者器 ( random-access memory, RAM ) , 或者 易失性存储器 ( non- volatile memory ) , 例如只读存储器 ( read-only memory, ROM ) , 快闪存储器（ flash memory ) , 硬盘 ( hard disk drive, HDD )或固态 硬盘 ( solid-state drive, SSD ) 。 处理器 701根据存储器 703存储的程序指令， 执行以下方法：
确定第一时间段内各个小区的工作状态系列和工作策略系列；
将各个小区的所述工作状态系列和所述工作策略系列发送到所述各个小 区， 使得所述各个小区根据所述工作状态系列和所述工作策略系列调整本小区 的资源。
其中， 每个工作状态的时长是第二时间段， 所述所有第二时间段之和为所 述第一时间段；
所述小区的工作状态为主动态和被动态， 被动态的小区的工作策略为调整 功率以满足本小区最小的传输需求， 主动态的小区的工作策略为在保证被动态 的小区满足各个被动态的小区最小的传输需求的基础上最大化本小区传输速 率；
所述工作状态系列包括各个小区在所述第一时间段内的各个第二时间段的 工作状态， 所述工作策略系列包括各个小区在所述第一时间段内的各个第二时 间段的工作策略。
在所述确定第一时间段内各个小区的工作状态系列和工作策略系列之前， 还包括：
接收各个小区发送的第一信息， 所述第一信息中至少包括所述各个小区的 位置信息；
所述确定第一时间段内各个小区的工作状态系列和工作策略系列， 包括： 根据所述第一信息对所有小区进行分组， 使得分组的数目最小并且同组内 内本小区对其他小区的干扰最小；
以组为单位， 确定每组在各个所述第二时间段的工作状态和工作策略， 使 得在所述第一时间段内所有小区受到的平均干扰最小， 并满足每个小区在所述 第一时间段内的最小传输需求。
在各个所述第二时间段内只有一个组的工作状态为主动态。
本发明实施例提供一种集中控制器， 通过集中控制器确定第一时间段内各 个小区的工作状态系列和工作策略系列； 将各个小区的所述工作状态系列和所 述工作策略系列发送到所述各个小区， 使得所述各个小区根据所述工作状态系 列和所述工作策略系列调整本小区的资源， 从而在保证各个小区的局部 KPI性 能的情况下， 通过分布式的小区协作提升大时间粒度的网络 KPI。 相对单一协 作状态的分布式协作优化， 在时间维度上有更高自由度， 从而在大时间粒度的 网络 ΚΡΙ上有更优性能。
图 8是本发明实施例提供的一种基站的设备结构图。 参考图 8, 图 8是本 发明实施例提供的一种基站 800, 本发明具体实施例并不对所述基站的具体实 现做限定。 所述基站 800包括：
处理器 (processor)801 , 通信接口（Communications Interface)802 , 存储器 (memory)803 , 总线 804。
处理器 801 , 通信接口 802, 存储器 803通过总线 804完成相互间的通信。 通信接口 802, 用于与集中控制器进行通信；
处理器 801 , 用于执行程序。
具体地， 程序可以包括程序代码， 所述程序代码包括计算机操作指令。 处理器 801可能是一个中央处理器（ central processing unit, CPU ) , 或者 是特定集成电路 ASIC ( Application Specific Integrated Circuit ) , 或者是被配置 成实施本发明实施例的一个或多个集成电路。
存储器 803 , 用于存储程序。 存储器 803可以是易失性存储器（volatile memory ) , 列^口随机存取存者器 ( random-access memory, RAM ) , 或者 易失性存储器 ( non- volatile memory ) , 例如只读存储器 ( read-only memory, ROM ) , 快闪存储器（ flash memory ) , 硬盘 ( hard disk drive, HDD )或固态 硬盘 ( solid-state drive, SSD ) 。 处理器 801根据存储器 803存储的程序指令， 执行以下方法：
接收集中控制器发送的工作状态系列和工作策略系列；
根据所述工作状态系列和所述工作策略系列调整本小区发射功率上限； 其中， 调整周期为第三周期， 每个工作状态的时长是第二时间段， 所述所 有第二时间段之和为所述第一时间段， 所述调整周期之和为所述第二时间段； 所述小区的工作状态为主动态和被动态， 被动态的小区的工作策略为调整 功率以满足本小区最小的传输需求， 主动态的小区的工作策略为在保证被动态 的小区满足各个被动态的小区最小的传输需求的基础上最大化本小区传输速 率；
所述工作状态系列包括各个小区在所述第一时间段内的各个第二时间段的 工作状态， 所述工作策略系列包括各个小区在所述第一时间段内的各个第二时 间段的工作策略。
所述根据所述工作状态系列和所述工作策略系列调整本小区发射功率上 限， 包括：
当所述本小区为被动态时，获取前一个所述第二时间段内实际传输数据量; 若所述第二时间段内的实际传输数据量小于所述第二时间段内的最小传输 需求量， 则提高本小区发射功率上限；
若所述实际传输数据量大于最小传输需求， 则降低本小区发射功率上限； 其中， 所述发射功率上限的调整以频率子频带为单位， 不同的频率子频带 的功率上限调整是相互独立的。
所述提高本小区发射功率上限， 包括：
对于每一个频率子频带， 所述发射功率上限调整的步长为所述实际传输数 据量与所述最小传输需求量之间差值绝对值乘以代价因子， 所示代价因子表示 所述每一个频率的子频带不满足所述每一个子频带的最小传输需求情况下对数 据传输的影响。
所述降低本小区发射功率上限， 包括：
在同一个第二时间段内，在不同频率的子频带之间调整所述发射功率上限, 使得所述同一个周期内的所有频率的子频带功率上限之和不大于调整前的所有 频率的子频带功率上限之和， 同时使得所述每一个子频带的传输数据量与所述 每一个子频带的最小传输需求量之间差值趋于一致。
所述方法在当所述本小区为被动态时， 获取前一个所述第二时间段内实际 传输数据量之后， 还包括：
判断所述第二时间段内的实际传输数据量是否小于所述第二时间段内的最 小传输需求量； 所述判断所述第二时间段内的实际传输数据量是否小于所述第二时间段内 的最小传输需求量， 包括：
将所述第二时间段内实际传输数据量和最小传输需求量相减获取差值； 根据所述差值和预先设置的权重获取第一权重值；
若所述第一权重值大于零时， 则判断所述第二时间段内的实际传输数据量 是否大于所述第二时间段内的最小传输需求量；
若所述第一权重值小于零时， 则判断所述第二时间段内的实际传输数据量 是否小于所述第二时间段内的最小传输需求量。
所述根据所述工作状态系列和所述工作策略系列调整本小区发射功率上 限， 包括：
当小区处于主动态时， 获取前一个第二时间段内的所有小区的实际传输数 据量和所述第二时间段内的所有小区的最小传输需求量之间的差值；
当所述第二时间段内的所有小区的实际传输数据量大于所述第二时间段内 的所有小区的最小传输需求量时， 则提高本小区发射功率上限；
当所述第二时间段内的所有小区的实际传输数据量小于所述第二时间段内 的所有小区的最小传输需求量时， 则降低本小区发射功率上限；
其中， 所述发射功率上限的调整以频率子频带为单位， 不同的频率子频带 的功率上限调整是相互独立的。
所述降低本小区发射功率上限， 包括：
对于每一个频率子频带， 在不同频率的子频带之间调整功率上限， 使得所 有频率的子频带功率的上限之和不大于调整前所有频率的子频带功率的上限之 和， 同时使得每一个子频带的传输数据量和所述每一个子频带的最小传输需求 量之间差值趋于一致。
所述提高本小区发射功率上限， 包括：
对于每一个频率子频带， 发射功率上限调整的步长为所述所有小区的实际 传输数据量和所述第二时间段内的所有小区的最小传输需求量之间的差值之和 乘以代价因子， 所示代价因子表示所述每一个频率的子频带大于所述每一个子 频带的最小传输需求情况下对数据传输的影响。
所述方法在所述获取前一个第二时间段内的所有小区的实际传输数据量和 所述第二时间段内的所有小区的最小传输需求量之间的差值之和之后，还包括: 判断所述第二时间段内的所有小区的实际传输数据量是否大于所述第二时 间段内的所有小区的最小传输需求量；
所述判断所述第二时间段内的所有小区的实际传输数据量是否大于所述第 二时间段内的所有小区的最小传输需求量， 包括：
将所述差值之和乘以预先设置的权重， 获取第二权重值；
若所述第二权重值大于零， 则判断所述第二时间段内的所有小区的实际传 输数据量大于所述第二时间段内的所有小区的最小传输需求量；
若所述第二权重值小于零， 则判断所述第二时间段内的所有小区的实际传 输数据量小于所述第二时间段内的所有小区的最小传输需求量。
本发明实施例提供一种基站， 通过集中控制器确定第一时间段内各个小区 的工作状态系列和工作策略系列； 将各个小区的所述工作状态系列和所述工作 策略系列发送到所述各个小区， 使得所述各个小区根据所述工作状态系列和所 述工作策略系列调整本小区的资源， 从而在保证各个小区的局部 KPI性能的情 况下， 通过分布式的小区协作提升大时间粒度的网络 KPI。 相对单一协作状态 的分布式协作优化，在时间维度上有更高自由度，从而在大时间粒度的网络 ΚΡΙ 上有更优性能。
以上所述仅为本发明的优选实施方式，并不构成对本发明保护范围的限定。 任何在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、 等同替换和改进等， 均应包 含在本发明要求包含范围之内。

Claims

权 利 要 求 书
1、 一种无线资源优化管理的方法， 其特征在于， 所述方法包括： 确定第一时间段内各个小区的工作状态系列和工作策略系列；
将各个小区的所述工作状态系列和所述工作策略系列发送到所述各个小 区， 使得所述各个小区根据所述工作状态系列和所述工作策略系列调整本小区 的资源；
其中， 每个工作状态的时长是第二时间段， 所述所有第二时间段之和为所 述第一时间段；
所述小区的工作状态为主动态和被动态， 被动态的小区的工作策略为调整 功率以满足本小区最小的传输需求， 主动态的小区的工作策略为在保证被动态 的小区满足各个被动态的小区最小的传输需求的基础上最大化本小区传输速 率；
所述工作状态系列包括各个小区在所述第一时间段内的各个第二时间段的 工作状态， 所述工作策略系列包括各个小区在所述第一时间段内的各个第二时 间段的工作策略。
2、根据权利要求 1所述的方法，在所述确定第一时间段内各个小区的工作 状态系列和工作策略系列之前， 还包括：
接收各个小区发送的第一信息， 所述第一信息中至少包括所述各个小区的 位置信息；
所述确定第一时间段内各个小区的工作状态系列和工作策略系列， 包括： 根据所述第一信息对所有小区进行分组， 使得分组的数目最小并且同组内 内本小区对其他小区的干扰最小；
以组为单位， 确定每组在各个所述第二时间段的工作状态和工作策略， 使 得在所述第一时间段内所有小区受到的平均干扰最小， 并满足每个小区在所述 第一时间段内的最小传输需求。
3、根据权利要求 1或者 2所述的方法， 其特征在于， 在各个所述第二时间 段内只有一个组的工作状态为主动态。
4 、 一种无线资源优化管理的方法， 其特征在于， 所述方法包括： 接收集中控制器发送的工作状态系列和工作策略系列； 根据所述工作状态系列和所述工作策略系列调整本小区发射功率上限； 其中， 调整周期为第三周期， 每个工作状态的时长是第二时间段， 所述所 有第二时间段之和为所述第一时间段， 所述调整周期之和为所述第二时间段； 所述小区的工作状态为主动态和被动态， 被动态的小区的工作策略为调整 功率以满足本小区最小的传输需求， 主动态的小区的工作策略为在保证被动态 的小区满足各个被动态的小区最小的传输需求的基础上最大化本小区传输速 率；
所述工作状态系列包括各个小区在所述第一时间段内的各个第二时间段的 工作状态， 所述工作策略系列包括各个小区在所述第一时间段内的各个第二时 间段的工作策略。
5、根据权利要求 4所述的方法， 其特征在于， 所述根据所述工作状态系列 和所述工作策略系列调整本小区发射功率上限， 包括：
当所述本小区为被动态时，获取前一个所述第二时间段内实际传输数据量； 若所述第二时间段内的实际传输数据量小于所述第二时间段内的最小传输 需求量， 则提高本小区发射功率上限；
若所述实际传输数据量大于最小传输需求， 则降低本小区发射功率上限； 其中， 所述发射功率上限的调整以频率子频带为单位， 不同的频率子频带 的功率上限调整是相互独立的。
6、根据权利要求 5所述的方法， 其特征在于， 所述提高本小区发射功率上 限， 包括：
对于每一个频率子频带， 所述发射功率上限调整的步长为所述实际传输数 据量与所述最小传输需求量之间差值绝对值乘以代价因子， 所示代价因子表示 所述每一个频率的子频带不满足所述每一个子频带的最小传输需求情况下对数 据传输的影响。
7、根据权利要求 5所述的方法， 其特征在于， 所述降低本小区发射功率上 限， 包括：
在同一个第二时间段内，在不同频率的子频带之间调整所述发射功率上限， 使得所述同一个周期内的所有频率的子频带功率上限之和不大于调整前的所有 频率的子频带功率上限之和， 同时使得所述每一个子频带的传输数据量与所述 每一个子频带的最小传输需求量之间差值趋于一致。
8、 根据权利要求 5-7所述的方法， 其特征在于， 所述方法在当所述本小区 为被动态时， 获取前一个所述第二时间段内实际传输数据量之后， 还包括： 判断所述第二时间段内的实际传输数据量是否小于所述第二时间段内的最 小传输需求量；
所述判断所述第二时间段内的实际传输数据量是否小于所述第二时间段内 的最小传输需求量， 包括：
将所述第二时间段内实际传输数据量和最小传输需求量相减获取差值； 根据所述差值和预先设置的权重获取第一权重值；
若所述第一权重值大于零时， 则判断所述第二时间段内的实际传输数据量 是否大于所述第二时间段内的最小传输需求量；
若所述第一权重值小于零时， 则判断所述第二时间段内的实际传输数据量 是否小于所述第二时间段内的最小传输需求量。
9、根据权利要求 4所述的方法， 其特征在于， 所述根据所述工作状态系列 和所述工作策略系列调整本小区发射功率上限， 包括：
当小区处于主动态时， 获取前一个第二时间段内的所有小区的实际传输数 据量和所述第二时间段内的所有小区的最小传输需求量之间的差值；
当所述第二时间段内的所有小区的实际传输数据量大于所述第二时间段内 的所有小区的最小传输需求量时， 则提高本小区发射功率上限；
当所述第二时间段内的所有小区的实际传输数据量小于所述第二时间段内 的所有小区的最小传输需求量时， 则降低本小区发射功率上限；
其中， 所述发射功率上限的调整以频率子频带为单位， 不同的频率子频带 的功率上限调整是相互独立的。
10、 根据权利要求 9所述的方法， 其特征在于， 所述降低本小区发射功率 上限， 包括：
对于每一个频率子频带， 在不同频率的子频带之间调整功率上限， 使得所 有频率的子频带功率的上限之和不大于调整前所有频率的子频带功率的上限之 和， 同时使得每一个子频带的传输数据量和所述每一个子频带的最小传输需求 量之间差值趋于一致。
11、 根据权利要求 9所述的方法， 其特征在在于， 所述提高本小区发射功 率上限， 包括：
对于每一个频率子频带， 发射功率上限调整的步长为所述所有小区的实际 传输数据量和所述第二时间段内的所有小区的最小传输需求量之间的差值之和 乘以代价因子， 所示代价因子表示所述每一个频率的子频带大于所述每一个子 频带的最小传输需求情况下对数据传输的影响。
12、 根据权利要求 9-11所述的方法， 其特征在于， 所述方法在所述获取前 一个第二时间段内的所有小区的实际传输数据量和所述第二时间段内的所有小 区的最小传输需求量之间的差值之和之后， 还包括：
判断所述第二时间段内的所有小区的实际传输数据量是否大于所述第二时 间段内的所有小区的最小传输需求量；
所述判断所述第二时间段内的所有小区的实际传输数据量是否大于所述第 二时间段内的所有小区的最小传输需求量， 包括：
将所述差值之和乘以预先设置的权重， 获取第二权重值；
若所述第二权重值大于零， 则判断所述第二时间段内的所有小区的实际传 输数据量大于所述第二时间段内的所有小区的最小传输需求量；
若所述第二权重值小于零， 则判断所述第二时间段内的所有小区的实际传 输数据量小于所述第二时间段内的所有小区的最小传输需求量。
13、 一种集中控制器， 其特征在于， 所述集中控制器包括：
确定单元， 用于确定第一时间段内各个小区的工作状态系列和工作策略系 列；
发送单元， 用于将各个小区的所述工作状态系列和所述工作策略系列发送 到所述各个小区， 使得所述各个小区根据所述工作状态系列和所述工作策略系 列调整本小区的资源。
其中， 每个工作状态的时长是第二时间段， 所述所有第二时间段之和为所 述第一时间段；
所述小区的工作状态为主动态和被动态， 被动态的小区的工作策略为调整 功率以满足本小区最小的传输需求， 主动态的小区的工作策略为在保证被动态 的小区满足各个被动态的小区最小的传输需求的基础上最大化本小区传输速 率；
所述工作状态系列包括各个小区在所述第一时间段内的各个第二时间段的 工作状态， 所述工作策略系列包括各个小区在所述第一时间段内的各个第二时 间段的工作策略。
14、根据权利要求 13所述的集中控制器， 其特征在于， 所述集中控制器还 包括：
接收单元， 用于接收各个小区发送的第一信息， 所述第一信息中至少包括 所述各个小区的位置信息；
所述确定单元， 具体用于：
根据所述第一信息对所有小区进行分组， 使得分组的数目最小并且同组内 内本小区对其他小区的干扰最小；
以组为单位， 确定每组在各个所述第二时间段的工作状态和工作策略， 使 得在所述第一时间段内所有小区受到的平均干扰最小， 并满足每个小区在所述 第一时间段内的最小传输需求。
15、 根据权利要求 13或者 14所述的集中控制器， 其特征在于， 在各个所 述第二时间段内只有一个组的工作状态为主动态。
16、 一种基站， 其特征在于， 所述基站包括：
接收单元， 用于接收集中控制器发送的工作状态系列和工作策略系列； 调整单元， 用于根据所述工作状态系列和所述工作策略系列调整本小区发 射功率上限；
其中， 调整周期为第三周期， 每个工作状态的时长是第二时间段， 所述所 有第二时间段之和为所述第一时间段， 所述调整周期之和为所述第二时间段； 所述小区的工作状态为主动态和被动态， 被动态的小区的工作策略为调整 功率以满足本小区最小的传输需求， 主动态的小区的工作策略为在保证被动态 的小区满足各个被动态的小区最小的传输需求的基础上最大化本小区传输速 率；
所述工作状态系列包括各个小区在所述第一时间段内的各个第二时间段的 工作状态， 所述工作策略系列包括各个小区在所述第一时间段内的各个第二时 间段的工作策略。
17、根据权利要求 16所述的基站，其特征在于，所述调整单元，具体用于： 当所述本小区为被动态时，获取前一个所述第二时间段内实际传输数据量； 若所述第二时间段内的实际传输数据量小于所述第二时间段内的最小传输 需求量， 则提高本小区发射功率上限；
若所述实际传输数据量大于最小传输需求， 则降低本小区发射功率上限； 其中， 所述发射功率上限的调整以频率子频带为单位， 不同的频率子频带 的功率上限调整是相互独立的。
18、根据权利要求 17所述的基站， 其特征在于， 所述调整单元中执行提高 本小区发射功率上限， 包括：
对于每一个频率子频带， 所述发射功率上限调整的步长为所述实际传输数 据量与所述最小传输需求量之间差值绝对值乘以代价因子， 所示代价因子表示 所述每一个频率的子频带不满足所述每一个子频带的最小传输需求情况下对数 据传输的影响。
19、根据权利要求 17所述的基站， 其特征在于， 所述调整单元中执行降低 本小区发射功率上限， 包括：
在同一个第二时间段内，在不同频率的子频带之间调整所述发射功率上限， 使得所述同一个周期内的所有频率的子频带功率上限之和不大于调整前的所有 频率的子频带功率上限之和， 同时使得所述每一个子频带的传输数据量与所述 每一个子频带的最小传输需求量之间差值趋于一致。
20、 根据权利要求 17-19所述的基站， 其特征在于， 所述基站还包括： 判断单元， 用于判断所述第二时间段内的实际传输数据量是否小于所述第 二时间段内的最小传输需求量；
所述判断单元， 具体用于：
将所述第二时间段内实际传输数据量和最小传输需求量相减获取差值； 根据所述差值和预先设置的权重获取第一权重值；
若所述第一权重值大于零时， 则判断所述第二时间段内的实际传输数据量 是否大于所述第二时间段内的最小传输需求量；
若所述第一权重值小于零时， 则判断所述第二时间段内的实际传输数据量 是否小于所述第二时间段内的最小传输需求量。
21、根据权利要求 16所述的基站，其特征在于，所述调整单元，具体用于： 当小区处于主动态时， 获取前一个第二时间段内的所有小区的实际传输数 据量和所述第二时间段内的所有小区的最小传输需求量之间的差值；
当所述第二时间段内的所有小区的实际传输数据量大于所述第二时间段内 的所有小区的最小传输需求量时， 则提高本小区发射功率上限；
当所述第二时间段内的所有小区的实际传输数据量小于所述第二时间段内 的所有小区的最小传输需求量时， 则降低本小区发射功率上限；
其中， 所述发射功率上限的调整以频率子频带为单位， 不同的频率子频带 的功率上限调整是相互独立的。
22、根据权利要求 21所述的基站， 其特征在于， 所述调整单元中执行降低 本小区发射功率上限， 包括：
对于每一个频率子频带， 在不同频率的子频带之间调整功率上限， 使得所 有频率的子频带功率的上限之和不大于调整前所有频率的子频带功率的上限之 和， 同时使得每一个子频带的传输数据量和所述每一个子频带的最小传输需求 量之间差值趋于一致。
23、根据权利要求 21所述的基站， 其特征在于， 所述调整单元中执行提高 本小区发射功率上限， 包括：
对于每一个频率子频带， 发射功率上限调整的步长为所述所有小区的实际 传输数据量和所述第二时间段内的所有小区的最小传输需求量之间的差值之和 乘以代价因子， 所示代价因子表示所述每一个频率的子频带大于所述每一个子 频带的最小传输需求情况下对数据传输的影响。
24、 根据权利要求 21-23所述的基站， 其特征在于， 所述基站还包括判断 单元， 所述判断单元用于：
判断所述第二时间段内的所有小区的实际传输数据量是否大于所述第二时 间段内的所有小区的最小传输需求量；
所述判断单元， 具体用于：
所述判断所述第二时间段内的所有小区的实际传输数据量是否大于所述第 二时间段内的所有小区的最小传输需求量， 包括：
将所述差值之和乘以预先设置的权重， 获取第二权重值； 若所述第二权重值大于零， 则判断所述第二时间段内的所有小区的实际传 输数据量大于所述第二时间段内的所有小区的最小传输需求量；
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