CN104661261A - 一种基于异构无线网络状态的动态流量卸载方法和*** - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于异构无线网络状态的动态流量卸载方法和***。该方法包括：获取网络关于阻塞的容忍指标参数；根据网络关于阻塞的容忍指标参数确定流量卸载域；获取当前业务数据包到达速率和缓冲队列长度；根据当前业务数据包到达速率和缓冲队列长度判断宏基站是否处于流量卸载域；若是，则确定宏基站的卸载流量值和小基站的连接偏置值；按照所述连接偏置值重置目标小基站的网络参数，完成从宏基站到目标小基站的流量卸载。

Description

一种基于异构无线网络状态的动态流量卸载方法和***

技术领域

本发明涉及无线网络数据传输技术，尤其涉及一种基于异构无线网络状态的动态流量卸载方法和***。

背景技术

无线网络正面临爆发增长的数据业务需求挑战。高通2013年报告预测在未来十年内，无线网络数据业务量相比2010年增长1000倍。因此，亟需提出更加智能有效的创新技术来满足如此强烈的数据增长需求。由传统宏基站和小基站组成的异构无线网络，是提高当前无线网络容量的一种灵活而有效的方案。

在异构无线网络中，宏基站卸载的流量由小基站承载。由于小基站具有发射功率低、覆盖范围小的特点，因此可以将小基站作为流量卸载点，通过资源空间复用来提升网络整体容量和降低宏基站拥塞情况，有效提升用户体验。例如，当监测到网络处于过载状态时，可以将宏基站缓冲队列队尾的数据包卸载到小基站服务队列中(如图1所示)。这已经成为下一代无线网络的热点技术。

流量卸载技术在数据流量需求无线网络在异构无线网络流量卸载中，最大的难点在于如何针对网络的动态性和业务的非均匀分布，确定流量卸载的最佳时机和卸载流量的最优值。现有的流量卸载技术方案基于业务的分布情况，从能耗能效等方面，构建不同模型得出卸载流量的最优值。又或者，通过衡量卸载的流量值和用户满意度的公平性，提出了一种激励卸载机制，得出能满足用户满意度的卸载流量的最优值。此外，虽然专利号为CN 103987088 A的专利提出一种基于异构网络融合的动态上行和下行流量卸载方法及***。该方法通过建立融合协议构架，采用多模基站侧精细的调控方式，进行不同异构网络链路之间的上行数据复用和下行数据解复用，但是没有说明如何确定卸载流量的最优值。

这些现有的异构无线网络流量卸载技术都是基于网络的统计和整体信息，模型一经建立，网络部署和流量卸载机制就固定不变，没有考虑到用户和业务的时空动态性，无法准确判定何时应当采取流量卸载，导致全网负载不均衡。

发明内容

针对上述技术问题，本发明提出了利用网络实时状态，结合业务数据包到达强度和基站缓冲队列数据包长度来构建一种满足网络对阻塞概率要求的动态流量卸载方法和***。

本发明提供了一种基于异构无线网络状态的动态流量卸载方法，包括：

获取网络关于阻塞的容忍指标参数；

根据网络关于阻塞的容忍指标参数确定流量卸载域；

获取当前业务数据包到达速率和缓冲队列长度；

根据当前业务数据包到达速率和缓冲队列长度判断宏基站是否处于流量卸载域；

若是，则确定宏基站的卸载流量值和小基站的连接偏置值；

按照所述连接偏置值重置目标小基站的网络参数，完成从宏基站到目标小基站的流量卸载。

根据本发明的一个实施例，所述网络参数包括宏基站对业务数据包的服务速率，业务数据包在缓冲队列中排队等候的容忍时间长度，宏基站业务数据包的最大容忍长度，网络容忍中断概率。

根据本发明的一个实施例，可以通过以下方式确定所述流量卸载域：

根据服务速率计算出在业务数据包排队等候的容忍时间长度内，缓冲队列长度的概率分布，并计算出宏基站达到过载状态的概率；

通过比较宏基站达到过载状态的概率与网络容忍中断概率，确定与业务数据包到达速率和当前缓冲队列长度相关的流量卸载域。

根据本发明的一个实施例，若宏基站达到过载状态的概率大于或等于网络容忍中断概率，则宏基站需要进行流量卸载。

根据本发明的一个实施例，若处于流量卸载领域，则采用随机几何法建立宏基站的卸载流量值与小基站的连接偏置值的对应关系，然后确定宏基站的卸载流量值，并由此确定相应的小基站的连接偏置值。

根据本发明的一个实施例，优选地确定宏基站的卸载流量最优值，并由此确定相应的小基站的连接偏置值。

根据本发明的一个实施例，可以按照不同的业务数据包到达速率和缓冲队列长度的组合，所述流量卸载域被划分为若干部分，每一部分对应于一种流量卸载机制。

此外，本发明还提供了一种基于异构无线网络状态的动态流量卸载***，包括：

获取模块，用于获取网络关于阻塞的容忍指标参数；

分析模块，用于根据网络关于阻塞的容忍指标参数确定流量卸载域；

检测模块，用于获取当前业务数据包到达速率和缓冲队列长度判断模块；

判断模块，用于根据当前业务数据包到达速率和缓冲队列长度判断宏基站是否处于流量卸载域；

计算模块，用于确定宏基站的卸载流量值和小基站的连接偏置值，

执行模块，用于根据所述连接偏置值重置目标小基站的网络参数，完成从宏基站到目标小基站的流量卸载。

根据本发明的一个实施例，所述计算模块首先采用随机几何法建立宏基站的卸载流量值与小基站的连接偏置值的对应关系，然后确定宏基站的卸载流量值以及与之对应的小基站的连接偏置值。

根据本发明的一个实施例，该***还可以将所述流量卸载域按照不同的业务数据包到达速率和缓冲队列长度的组合被划分为若干部分，每一部分对应于一种流量卸载机制。

与现有技术相比，本发明的一个或多个实施例可以具有如下优点：

1、本发明提供的技术方案中，根据网络状态实时判断是否需要采取流量卸载。即，通过***的获取模块和监测模块，动态监测网络业务数据包到达速率和队列长度，是否形成流量卸载域，实时判断网络是否有过载危险，合理地判断流量卸载时机。

2、本发明通过引入小区区域扩展技术，采用随机几何的数学建模方法，得到小区区域扩展中小基站连接偏置值B与卸载流量值的对应关系，进一步求得能卸载指定流量的连接偏置值B，为现网中实际部署和参数调整提供解决方案。

3、本发明充分考虑到业务分布的时空动态性，针对不同程度的网络拥塞状态，为分布在不同地区的基站在不同时刻调整卸载方案。例如将流量卸载域按照不同业务数据包到达速率和队列长度的组合，划分为四个部分，分别给出每部分可采取的流量卸载方式。

本发明的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点可通过在说明书、权利要求书以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。

附图说明

附图用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本发明的实施例共同用于解释本发明，并不构成对本发明的限制。在附图中：

图1是异构无线网络中基站队列变化示意图；

图2是本发明实施例的动态流量卸载方法的工作流程图；

图3是本发明实施例的确定流量卸载域的方法流程图；

图4是本发明实施例的动态流量卸载***的组成示意图；

图5是本发明实施例的流量卸载域的划分示意图。

具体实施方式

图2是本发明一个实施例的动态流量卸载方法的工作流程图。该方法包括以下步骤：

A0、获取网络关于阻塞的各项容忍指标参数。

这些参数包括宏基站对业务数据包的服务速率，业务数据包在队列中排队等候的容忍时间长度，宏基站服务业务数据包的最大长度，网络容忍中断概率等。

A1、确定流量卸载域。

根据步骤A0所获取的网络参数信息，可以通过图3所示的方法分析计算宏基站的流量卸载域：

A10、宏基站根据服务速率等网络参数信息计算出在业务数据包等候的容忍时间长度内，缓冲队列长度的概率分布，并计算出宏基站达到过载状态的概率。

A11、通过比较宏基站达到过载状态的概率与网络容忍中断概率，确定与业务数据包到达速率和当前缓冲队列长度相关的流量卸载域。

A2、获取当前业务数据包到达速率和缓冲队列长度等网络状态信息。

A3、根据步骤A1确定的流量卸载域和步骤A2获取的当前网络状态信息，判断当前宏基站是否处于流量卸载域，也即判断当前网络是否存在过载风险。

如果是，则执行步骤A4，进行流量卸载；如果否，则返回步骤A2，继续监测网络状态。

A4、根据当前网络状态确定需要从宏基站卸载到小基站的流量最优值，并由此确定小基站的连接偏置值。

A5、选择目标小基站。

通常，选择与宏基站邻近的小基站作为目标卸载点(也称目标小基站)。

A6、按照步骤A4所确定的连接偏置值重置目标小基站的网络参数，使得指定的流量(即步骤A4确定的流量最优值)能够精确地从宏基站卸载到目标小基站，保持网络负载均衡。

需要说明的是，本发明所提供的动态流量卸载方法在具体实施时可以不局限于上面的步骤流程，本领域的技术人员可以根据需要调整执行顺序或者增减一些步骤，例如省略步骤A5。相应地，本发明还提供了一种动态流量卸载***(如图4所示)，用于实现上述动态流量卸载方法。该***包括以下功能模块：

获取模块B0，用于获取网络关于阻塞的各项容忍指标参数。

分析模块B1，用于根据获取模块B0所获取的网络参数信息确定宏基站的流量卸载域。

监测模块B2，用于监测宏基站的当前网络状态，包括：业务数据包到达速率和宏基站缓冲队列长度。

判断模块B3，用于根据监测模块B2监测的当前网络状态判断宏基站是否处于流量卸载域，也即是否需要实施流量卸载。

计算模块B4，用于根据监测模块B2监测的当前网络状态确定宏基站的卸载流量最优值，以及能够卸载指定流量(在本实施例中即卸载流量最优值)的小基站的连接偏置值。

选择模块B5，用于从宏基站周围选择邻近最优的小基站作为卸载流量承载基站，也即指定目标小基站。

执行模块B6，用于按照计算模块B4确定的小基站的连接偏置值重置目标小基站的网络参数，将流量卸载到选择模块选择的目标小基站。

需要说明的是，上述动态流量卸载***的核心模块主要是分析模块和计算模块，在此基础上对***做进一步的增减，修改或替换，都应该在本发明的保护范围之内。

下面对***的分析模块和计算模块的具体功能做进一步描述。

分析模块根据获取模块获取的网络参数信息确定流量卸载域。

关注宏基站在时间T内缓冲队列的长度。监测到宏基站当前队列长度为L，假设在时间T内将会有N个新的业务数据包到达基站。如果则宏基站缓冲队列将溢出。因此宏基站发生溢出的概率等于缓冲队列长度为的数据包服务时长大于T的概率。因此，溢出概率P_o如下：

$P_o={\mathrm{\Σ}}_{n=k_2}^{\∞}P\{N=n\}P\{S_{k_1}>T\}.$

其中，P{N＝n}是时间T内有n个数据包到达的概率，是k₁个包的服务时长。根据M/M/1排队模型，P{N＝n}和计算方式如下：

$P\{N=n\}=\frac{{\left(\mathrm{\λT}\right)}^n{e}^{-\mathrm{\λT}}}{n!}$

$P\{S_{k_1}>T\}={\mathrm{\Σ}}_{n=0}^{k_1-1}\frac{1}{n!}{e}^{-\mathrm{\μT}}{\left(\mathrm{\μT}\right)}^n$

综上可得：

$\begin{array}{c}{P}_o={\mathrm{\Σ}}_{n=k_2}^{\∞}P\{N=n\}P\{S_{k_1}>T\}\\ ={\mathrm{\Σ}}_{n=k_2}^{\∞}\frac{{\left(\mathrm{\λT}\right)}^n{e}^{-\mathrm{\λT}}}{n!}{\mathrm{\Σ}}_{k=0}^{k_1-1}\frac{1}{k!}{e}^{-\mathrm{\μT}}{\left(\mathrm{\μT}\right)}^k\end{array}$

定义函数 $f_{\mathrm{\μ}}(\mathrm{\λ},L)=1-P_o=1-\underset{n=k_2}{\overset{\∞}{\mathrm{\Σ}}}\frac{{\left(\mathrm{\λT}\right)}^n{e}^{-\mathrm{\λT}}}{n!}\underset{k=0}{\overset{k_2-1}{\mathrm{\Σ}}}\frac{e^{-\mathrm{\μT}}{\left(\mathrm{\μT}\right)}^k}{k!}.$

当f_μ(λ,L)≥1-p时，即P_o<p，当前异构无线网络发生拥塞的概率小于***容忍中断概率，则不需要采取流量卸载措施，否则，需要进行流量卸载。至此，我们根据异构无线网络参数信息得到了流量卸载域f_μ(λ,L)，该卸载域是关于数据包到达速率λ和当前宏基站缓冲队列长度L两维坐标的一个区域。

假设分析模块确定的流量卸载域如图5阴影部分所示。当监测模块监测到的宏基站当前业务数据包达到速率和队列长度组成参数对pair(λ,L)落入阴影部分时，也即处于流量卸载域，则判断模块判断网络处于过载状态，应当对宏基站实施流量卸载。

计算模块根据监测模块监测的当前网络状态确定宏基站的卸载流量最优值。将图5阴影部分所示的流量卸载域划分为四个部分，当宏基站当前状态落入不同的部分时，计算模块采取不同的流量卸载机制计算卸载流量最优值。如图5所示：

当pair(λ₁,L₁)落在A₁区域，需要卸载的业务量为：其中是方程f(λ,L₁)＝1-p的解；

当pair(λ₂,L₂)落在A₂区域，需要从宏基站队列中卸载到小基站上的数据包长度为：其中是方程f(λ₂,L)＝1-p的解；

当pair(λ₃,L₃)落在A₃区域，可以采取以上两种卸载方式的任意一种；

当pair(λ₄,L₄)落在A₄区域，必须采取结合前两种方法的混合卸载方案，即，既需要卸载相应的业务量又需要卸载宏基站队列中的数据包。

此外，为了使网络能够精准地将指定流量的业务数据包从宏基站卸载到目标小基站，本发明进一步地引入了小区区域扩展技术(CRE，Cell RangeExtension)。即，采用随机几何的数学建模方法，得到小区区域扩展中小基站的连接偏置值B与宏基站的卸载流量值的对应关系，进一步求得能卸载指定流量的连接偏置值B。具体方法如下：

根据随机几何在层叠异构无线网路中的应用，可以推导得出用户连接到第k层网络的概率为：

$A_i=2\mathrm{\&pi;}{\mathrm{\&lambda;}}_i{\&Integral;}_0^{\&infin;}\mathrm{zexp}(-\mathrm{\&pi;}\underset{k\&Element;\left\{\mathrm{1,2}\right\}}{\mathrm{\&Sigma;}}{G}_i\left(k\right)z^{2/{\widehat{\mathrm{\&alpha;}}}_k}),$ 其中 $G_i\left(k\right)={\mathrm{\&lambda;}}_k{\left(\stackrel{^^}{P_k}{B}_k\right)}^{2/{\widehat{\mathrm{\&alpha;}}}_k}.$

然后估算在某一连接偏置值B下，连接到小基站的用户数为：

$\stackrel{\&OverBar;}{N_2}=E\left[N_2\right]=1+\frac{1.28{\mathrm{\&lambda;}}_{\mathrm{\&mu;}}}{{\mathrm{\&lambda;}}_1{(P_1/P_{2}B)}^{2/\mathrm{\&alpha;}}+{\mathrm{\&lambda;}}_2}.$

由此可以进一步得到将指定数量的业务量或数据包卸载到小基站层的连接偏置值B。

上述各参数定义如下：

k是第k层网络；

λ_k是第k层网路基站密度；λ_μ是用户密度；

λ_a是用户业务速率；λ是宏基站的业务包到达速率；

P_k是第k层网络基站的发送功率；是归一化发送功率；

a_k是第k层网络路径损耗指数；是归一化路径损耗指数；

B_k是第k层网络连接偏置值；是归一化连接偏置值；

N_k是接入第k层网络的用户数；

T是业务包在队列中的容忍等待时间；

C是宏基站处理能力(最大队列长度)；

L是宏基站队列中当前业务包长度；

N是在T时间内到达宏基站的包的长度；

μ是宏基站的服务速率；

p是网络容忍中断率；

P₀是宏基站的溢出概率；

是服务k₁个业务包的服务时长；

E[N₂]是接入第二层网络的用户数期望值。

需要说明的是，上述实施例中，***的计算模块根据监测模块监测的当前网络状态确定宏基站的卸载流量最优值。但在实际应用中，可以根据需要指定一定的卸载流量，并由此确定相应的小基站层的偏置值B。重点是，小基站层的连接偏置值B要使网络能够卸载指定的流量，实现负载均衡。

本发明基于异构无线网络数据包到达速率和缓冲队列长度判断流量卸载时机，在网络已经发生或者将要发生阻塞的时候，计算最优卸载流量和网络配置参数，并实时调整目标小基站的网络配置参数，使网络能够保持负载均衡，有效预防和减轻网络阻塞。

以上所述，仅为本发明的具体实施案例，本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术的技术人员在本发明所述的技术规范内，对本发明的修改或替换，都应在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种基于异构无线网络状态的动态流量卸载方法，包括：

获取网络关于阻塞的容忍指标参数；

根据网络关于阻塞的容忍指标参数确定流量卸载域；

获取当前业务数据包到达速率和缓冲队列长度；

根据当前业务数据包到达速率和缓冲队列长度判断宏基站是否处于流量卸载域；

若是，则确定宏基站的卸载流量值和小基站的连接偏置值；

按照所述连接偏置值重置目标小基站的网络参数，完成从宏基站到目标小基站的流量卸载。

2.根据权利要求1所述的动态流量卸载方法，其特征在于：

所述网络参数包括宏基站对业务数据包的服务速率，业务数据包在缓冲队列中排队等候的容忍时间长度，宏基站业务数据包的最大容忍长度，网络容忍中断概率。

3.根据权利要求2所述的动态流量卸载方法，其特征在于，通过以下方式确定所述流量卸载域：

根据服务速率计算出在业务数据包排队等候的容忍时间长度内，缓冲队列长度的概率分布，并计算出宏基站达到过载状态的概率；

通过比较宏基站达到过载状态的概率与网络容忍中断概率，确定与业务数据包到达速率和当前缓冲队列长度相关的流量卸载域。

4.根据权利要求3所述的动态流量卸载方法，其特征在于：

若宏基站达到过载状态的概率大于或等于网络容忍中断概率，则宏基站需要进行流量卸载。

5.根据权利要求1至4任意一项所述的动态流量卸载方法，其特征在于：

若处于流量卸载领域，则采用随机几何法建立宏基站的卸载流量值与小基站的连接偏置值的对应关系，然后确定宏基站的卸载流量值，并由此确定相应的小基站的连接偏置值。

6.根据权利要求5所述的动态流量卸载方法，其特征在于：

确定宏基站的卸载流量最优值，并由此确定相应的小基站的连接偏置值。

7.根据权利要求1至4任意一项所述的动态流量卸载方法，其特征在于：

按照不同的业务数据包到达速率和缓冲队列长度的组合，所述流量卸载域被划分为若干部分，每一部分对应于一种流量卸载机制。

8.一种基于异构无线网络状态的动态流量卸载***，其特征在于，包括：

获取模块，用于获取网络关于阻塞的容忍指标参数；

分析模块，用于根据网络关于阻塞的容忍指标参数确定流量卸载域；

检测模块，用于获取当前业务数据包到达速率和缓冲队列长度判断模块；

判断模块，用于根据当前业务数据包到达速率和缓冲队列长度判断宏基站是否处于流量卸载域；

计算模块，用于确定宏基站的卸载流量值和小基站的连接偏置值，

执行模块，用于根据所述连接偏置值重置目标小基站的网络参数，完成从宏基站到目标小基站的流量卸载。

9.根据权利要求8所述的动态流量卸载***，其特征在于：

所述计算模块首先采用随机几何法建立宏基站的卸载流量值与小基站的连接偏置值的对应关系，然后确定宏基站的卸载流量值以及与之对应的小基站的连接偏置值。

10.根据权利要求8或9所述的动态流量卸载***，其特征在于：

所述流量卸载域按照不同的业务数据包到达速率和缓冲队列长度的组合被划分为若干部分，每一部分对应于一种流量卸载机制。