CN104581966A - Hsdpa的资源调度方法及装置 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种HSDPA的资源调度方法及装置，属于移动通信领域。所述HSDPA的资源调度方法，包括：分别获取UE的理论数据速率、历史吞吐量以及数据缓冲区数据量三个参数的权重值；根据所述三个参数的权重值计算所述UE的调度优先级；根据所述UE的调度优先级对所述UE进行调度。通过本发明的技术方案，能够提升大数据量业务用户的业务体验，最终达到兼顾吞吐量、用户实时公平性的目的。

Description

HSDPA的资源调度方法及装置

技术领域

本发明涉及移动通信领域，特别是指一种HSDPA的资源调度方法及装置。

背景技术

在商用***中HSDPA（High Speed Downlink Packet Access，高速下行分组接入）业务通常采用PF(Proportional Fair，比例公平)算法进行各UE（用户终端）的调度，此算法通常考虑了CQI（信道质量指示）、历史吞吐量。PF算法最核心的是其调度优先级计算方法，一般调度优先级计算公式为：

$P_k=\frac{C_k\left(t\right)}{T_k\left(t\right)}$

其中，P_k表示第k个UE的调度优先级，C_k(t)表示第k个UE在t时刻可达到的数据速率(可认为是理论计算值)，这个主要由信道质量指示CQI决定，T_k(t)表示第k个UE在t时刻累积的历史吞吐量。从中可以看出，信道条件相同时，历史吞吐量较少的用户的调度优先级较高，而历史吞吐量较大的大数据量业务用户调度优先级较低。

PF算法通过均衡考虑信道质量和用户当前累计的历史吞吐量两个因素，基本达到了在调度过程中兼顾小区吞吐量和用户公平性两个方面。但是，由于用户的公平性主要是由用户当前累计的历史吞吐量这一因素决定的，因此该算法仅能够保证长期的公平(即在一段较长的时间内，各个用户的平均速率基本相当)，却无法保证相对短的时间内的用户公平性。

从商用网的统计看：使用当前的调度优先级算法，小数据量业务用户的调度优先级非常高，在中高负荷网络中，存在大量小数据量业务，此情况下会导致稍大数据量业务的用户例如ftp用户得到的调度机会大大降低。

综上所述，现有的资源调度方法，不能在兼顾吞吐量、用户公平性的同时，兼顾一些特殊用户的业务需求，比方大数据量业务用户。

发明内容

本发明要解决的技术问题是提供一种HSDPA的资源调度方法及装置，能够提升大数据量业务用户的业务体验，最终达到兼顾吞吐量、用户实时公平性的目的。

为解决上述技术问题，本发明的实施例提供技术方案如下：

一方面，提供一种HSDPA的资源调度方法，包括：

分别获取UE的理论数据速率、历史吞吐量以及数据缓冲区数据量三个参数的权重值；

根据所述三个参数的权重值计算所述UE的调度优先级；

根据所述UE的调度优先级对所述UE进行调度。

进一步地，所述分别获取UE的理论数据速率、历史吞吐量以及数据缓冲区数据量三个参数的权重值包括：

获取所述UE上报的信道质量指示，根据所述信道质量指示和UE的终端能力计算所述UE的理论数据速率，并将计算出的理论数据速率归一化为0～1000之间的权重值。

进一步地，所述分别获取UE的理论数据速率、历史吞吐量以及数据缓冲区数据量三个参数的权重值包括：

获取所述UE的历史吞吐量，并将所述历史吞吐量归一化为0～100之间的权重值。

进一步地，所述分别获取UE的理论数据速率、历史吞吐量以及数据缓冲区数据量三个参数的权重值包括：

获取所述UE待调度的数据缓冲区的数据量，并将所述数据量归一化为0～100之间的权重值。

进一步地，所述根据所述三个参数的权重值计算所述UE的调度优先级包括：

根据所述三个参数的权重值按照以下公式计算出UE的调度优先级P：

$P_k=\frac{C_k\left(t\right)}{T_k\left(t\right)}*f\left(\mathrm{buffer}\right)$

其中，P_k表示第k个UE的调度优先级，Ck(t)表示第k个UE在t时刻的理论数据速率，T_k(t)表示第k个UE在t时刻累积的历史吞吐量，f(buffer)表示第k个UE的数据缓冲区的数据量大小。

本发明实施例还提供了一种HSDPA的资源调度装置，包括：

信息获取模块，用于分别获取UE的理论数据速率、历史吞吐量以及数据缓冲区数据量三个参数的权重值；

调度优先级计算模块，用于根据所述三个参数的权重值计算所述UE的调度优先级；

资源分配模块，用于根据所述UE的调度优先级对所述UE进行调度。

进一步地，所述信息获取模块包括：

第一获取子模块，用于获取所述UE上报的信道质量指示，根据所述信道质量指示和UE的终端能力计算所述UE的理论数据速率，并将计算出的理论数据速率归一化为0～1000之间的权重值。

进一步地，所述信息获取模块包括：

第二获取子模块，用于获取所述UE的历史吞吐量，并将所述历史吞吐量归一化为0～100之间的权重值。

进一步地，所述信息获取模块包括：

第三获取子模块，用于获取所述UE待调度的数据缓冲区的数据量，并将所述数据量归一化为0～100之间的权重值。

进一步地，所述调度优先级计算模块具体用于根据所述三个参数的权重值按照以下公式计算出UE的调度优先级P：

$P_k=\frac{C_k\left(t\right)}{T_k\left(t\right)}*f\left(\mathrm{buffer}\right)$

其中，P_k表示第k个UE的调度优先级，C_k(t)表示第k个UE在t时刻的理论数据速率，T_k(t)表示第k个UE在t时刻累积的历史吞吐量，f(buffer)表示第k个UE的数据缓冲区的数据量大小。

本发明的实施例具有以下有益效果：

上述方案中，根据UE的理论数据速率、历史吞吐量以及数据缓冲区数据量三个参数的权重值计算UE的调度优先级，这样可以更好的调节大数据量业务和小数据量业务的调度优先级，使得大数据量业务用户得到更多一些的调度机会，提升大数据量业务用户的业务体验，最终达到兼顾吞吐量、用户实时公平性的目的。

附图说明

图1为本发明实施例HSDPA的资源调度方法的流程示意图；

图2为本发明实施例HSDPA的资源调度装置的结构示意图。

具体实施方式

为使本发明的实施例要解决的技术问题、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图及具体实施例进行详细描述。

本发明的实施例针对现有技术中大数据量业务用户得到的调度机会比较少的问题，提供一种HSDPA的资源调度方法及装置，能够提升大数据量业务用户的业务体验，最终达到兼顾吞吐量、用户实时公平性的目的。

图1为本发明实施例HSDPA的资源调度方法的流程示意图，如图1所示，本实施例包括：

步骤101：分别获取UE的理论数据速率、历史吞吐量以及数据缓冲区数据量三个参数的权重值；

步骤102：根据所述三个参数的权重值计算所述UE的调度优先级；

步骤103：根据所述UE的调度优先级对所述UE进行调度。

本发明的HSDPA的资源调度方法，根据UE的理论数据速率、历史吞吐量以及数据缓冲区数据量三个参数的权重值计算UE的调度优先级，这样可以更好的调节大数据量业务和小数据量业务的调度优先级，使得大数据量业务用户得到更多一些的调度机会，提升大数据量业务用户的业务体验，最终达到兼顾吞吐量、用户实时公平性的目的。

进一步地，本发明的另一实施例中，包括上述步骤101-103的基础上，所述分别获取UE的理论数据速率、历史吞吐量以及数据缓冲区数据量三个参数的权重值包括：

获取所述UE上报的信道质量指示，根据所述信道质量指示和UE的终端能力计算所述UE的理论数据速率，并将计算出的理论数据速率归一化为0～1000之间的权重值。

进一步地，本发明的另一实施例中，包括上述步骤101-103的基础上，所述分别获取UE的理论数据速率、历史吞吐量以及数据缓冲区数据量三个参数的权重值包括：

获取所述UE的历史吞吐量，并将所述历史吞吐量归一化为0～100之间的权重值。

进一步地，本发明的另一实施例中，包括上述步骤101-103的基础上，所述分别获取UE的理论数据速率、历史吞吐量以及数据缓冲区数据量三个参数的权重值包括：

获取所述UE待调度的数据缓冲区的数据量，并将所述数据量归一化为0～100之间的权重值。

进一步地，本发明的另一实施例中，包括上述步骤101-103的基础上，所述根据所述三个参数的权重值计算所述UE的调度优先级包括：

根据所述三个参数的权重值按照以下公式计算出UE的调度优先级P：

$P_k=\frac{C_k\left(t\right)}{T_k\left(t\right)}*f\left(\mathrm{buffer}\right)$

其中，P_k表示第k个UE的调度优先级，C_k(t)表示第k个UE在t时刻的理论数据速率，T_k(t)表示第k个UE在t时刻累积的历史吞吐量，f(buffer)表示第k个UE的数据缓冲区的数据量大小。

本发明实施例还提供了一种HSDPA的资源调度装置，如图2所示，本实施例包括：

信息获取模块，用于分别获取UE的理论数据速率、历史吞吐量以及数据缓冲区数据量三个参数的权重值；

调度优先级计算模块，用于根据所述三个参数的权重值计算所述UE的调度优先级；

资源分配模块，用于根据所述UE的调度优先级对所述UE进行调度。

本发明的HSDPA的资源调度装置，根据UE的理论数据速率、历史吞吐量以及数据缓冲区数据量三个参数的权重值计算UE的调度优先级，这样可以更好的调节大数据量业务和小数据量业务的调度优先级，使得大数据量业务用户得到更多一些的调度机会，提升大数据量业务用户的业务体验，最终达到兼顾吞吐量、用户实时公平性的目的。

进一步地，所述信息获取模块包括：

第一获取子模块，用于获取所述UE上报的信道质量指示，根据所述信道质量指示和UE的终端能力计算所述UE的理论数据速率，并将计算出的理论数据速率归一化为0～1000之间的权重值。

进一步地，所述信息获取模块包括：

第二获取子模块，用于获取所述UE的历史吞吐量，并将所述历史吞吐量归一化为0～100之间的权重值。

进一步地，所述信息获取模块包括：

第三获取子模块，用于获取所述UE待调度的数据缓冲区的数据量，并将所述数据量归一化为0～100之间的权重值。

进一步地，所述调度优先级计算模块具体用于根据所述三个参数的权重值按照以下公式计算出UE的调度优先级P：

$P_k=\frac{C_k\left(t\right)}{T_k\left(t\right)}*f\left(\mathrm{buffer}\right)$

其中，P_k表示第k个UE的调度优先级，C_k(t)表示第k个UE在t时刻的理论数据速率，T_k(t)表示第k个UE在t时刻累积的历史吞吐量，f(buffer)表示第k个UE的数据缓冲区的数据量大小。

下面结合具体的实施例对本发明的HSDPA的资源调度方法及装置进行详细介绍：

目前调度优先级的计算没有考虑NodeB中待调度UE数据缓冲区的数据量大小因素，考虑到商用网络中大数据量业务需要提高调度优先级的现实情况，可在调度优先级的计算公式中增加数据缓冲区的数据量大小，这样可以更好的调节大数据量业务和小数据量业务的调度优先级，使得大数据量业务用户得到更多一些的调度机会，提升大数据量业务用户的业务体验，最终达到兼顾吞吐量、用户实时公平性的目的。

本发明的HSDPA的资源调度方法包括以下步骤：

步骤1：信息获取模块获取UE上报的CQI（信道质量指示），根据CQI和UE的终端能力等计算出UE的理论数据速率，并将计算结果归一化为0～1000之间的权重值；

步骤2：信息获取模块获取UE的历史吞吐量，并将获取的历史吞吐量归一化为0～100之间的权重值；

步骤3：信息获取模块获取UE待调度的数据缓冲区的数据量大小，并将获取的数据量大小归一化为0～100之间的权重值；

下面以数据缓冲区的数据量为例说明权重值计算方法：

可以采用分段映射方法计算权重值，但不局限于此，还可以采用其他方法计算权重值，比如采用取对数的方法计算权重值。

在采用分段映射方法计算数据缓冲区的数据量的权重值时，具体地，可以将大小为[0,20k)的数据量映射为1,大小为[20k,100k)的数据量映射为10,大小为[100k,300k)的数据量映射为15，大小为[300k,+inf)的数据量映射为20。这样可以保证一定区间段大小的数据量的映射权重值不变，同时对于数据量大的用户映射的权重值大，使得数据缓冲区的数据量大小最终体现在调度优先级计算公式上，对于ftp下载这样的大数据量业务用户，其数据缓冲区映射的权重值为20，调度优先级就相对高些。

步骤4：调度优先级计算模块根据上述的权重值，按照调度优先级计算公式计算出UE的调度优先级P；

信息获取模块将获取的理论数据速率权重值，历史吞吐量权重值，数据缓冲区数据量权重值传递给调度优先级计算模块，由调度优先级计算模块根据以下公式计算出UE的调度优先级；

$P_k=\frac{C_k\left(t\right)}{T_k\left(t\right)}*f\left(\mathrm{buffer}\right)$

其中，P_k表示第k个UE的调度优先级，C_k(t)表示第k个UE在t时刻可达到的数据速率(可认为是理论计算值)，这个主要由信道质量指示决定，T_k(t)表示第k个UE在t时刻累积的历史吞吐量，f(buffer)表示UE的数据缓冲区数据量大小。

步骤5：资源分配模块根据计算出的调度优先级进行资源分配，调度UE。

本发明将NodeB待调度UE的数据缓冲区数据量大小作为一个权重因子加入到调度优先级计算公式中，在基站进行用户调度时，根据各用户上报的CQI，历史吞吐量，待调度UE的数据缓冲区的数据量计算出各用户的调度优先级，按照该调度优先级对各用户进行调度。数据缓冲区数据量大小的实时变化，可很好的表现为调度优先级的实时变化，某UE待调度的数据缓冲区数据越多，说明该UE期待调度的需求越强烈。本发明的技术方案可大幅提高大数据量业务的调度优先级，提高大数据量业务下载速率；在中高负荷和多用户情况下，维持了小数据量业务体验不变，提升了大数量业务的用户体验，在维持业务实时公平性的同时提升小区的数据吞吐量。

以上所述是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明所述原理的前提下，还可以作出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。

Claims (10)

1.一种HSDPA的资源调度方法，其特征在于，包括：

分别获取UE的理论数据速率、历史吞吐量以及数据缓冲区数据量三个参数的权重值；

根据所述三个参数的权重值计算所述UE的调度优先级；

根据所述UE的调度优先级对所述UE进行调度。

2.根据权利要求1所述的HSDPA的资源调度方法，其特征在于，所述分别获取UE的理论数据速率、历史吞吐量以及数据缓冲区数据量三个参数的权重值包括：

获取所述UE上报的信道质量指示，根据所述信道质量指示和UE的终端能力计算所述UE的理论数据速率，并将计算出的理论数据速率归一化为0～1000之间的权重值。

3.根据权利要求1所述的HSDPA的资源调度方法，其特征在于，所述分别获取UE的理论数据速率、历史吞吐量以及数据缓冲区数据量三个参数的权重值包括：

获取所述UE的历史吞吐量，并将所述历史吞吐量归一化为0～100之间的权重值。

4.根据权利要求1所述的HSDPA的资源调度方法，其特征在于，所述分别获取UE的理论数据速率、历史吞吐量以及数据缓冲区数据量三个参数的权重值包括：

获取所述UE待调度的数据缓冲区的数据量，并将所述数据量归一化为0～100之间的权重值。

5.根据权利要求1所述的HSDPA的资源调度方法，其特征在于，所述根据所述三个参数的权重值计算所述UE的调度优先级包括：

根据所述三个参数的权重值按照以下公式计算出UE的调度优先级P：

$P_k=\frac{C_k\left(t\right)}{T_k\left(t\right)}*f\left(\mathrm{buffer}\right)$

其中，P_k表示第k个UE的调度优先级，C_k(t)表示第k个UE在t时刻的理论数据速率，T_k(t)表示第k个UE在t时刻累积的历史吞吐量，f(buffer)表示第k个UE的数据缓冲区的数据量大小。

6.一种HSDPA的资源调度装置，其特征在于，包括：

信息获取模块，用于分别获取UE的理论数据速率、历史吞吐量以及数据缓冲区数据量三个参数的权重值；

调度优先级计算模块，用于根据所述三个参数的权重值计算所述UE的调度优先级；

资源分配模块，用于根据所述UE的调度优先级对所述UE进行调度。

7.根据权利要求6所述的HSDPA的资源调度装置，其特征在于，所述信息获取模块包括：

第一获取子模块，用于获取所述UE上报的信道质量指示，根据所述信道质量指示和UE的终端能力计算所述UE的理论数据速率，并将计算出的理论数据速率归一化为0～1000之间的权重值。

8.根据权利要求6所述的HSDPA的资源调度装置，其特征在于，所述信息获取模块包括：

第二获取子模块，用于获取所述UE的历史吞吐量，并将所述历史吞吐量归一化为0～100之间的权重值。

9.根据权利要求6所述的HSDPA的资源调度装置，其特征在于，所述信息获取模块包括：

第三获取子模块，用于获取所述UE待调度的数据缓冲区的数据量，并将所述数据量归一化为0～100之间的权重值。

10.根据权利要求6所述的HSDPA的资源调度装置，其特征在于，

所述调度优先级计算模块具体用于根据所述三个参数的权重值按照以下公式计算出UE的调度优先级P：

$P_k=\frac{C_k\left(t\right)}{T_k\left(t\right)}*f\left(\mathrm{buffer}\right)$

其中，P_k表示第k个UE的调度优先级，Ck(t)表示第k个UE在t时刻的理论数据速率，T_k(t)表示第k个UE在t时刻累积的历史吞吐量，f(buffer)表示第k个UE的数据缓冲区的数据量大小。