CN105530677A - 一种基于用户定位的超密集组网虚拟小区切换方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提出一种基于用户定位的超密集组网虚拟小区切换方法,属于无线通信技术领域,该方法包括通过统计信号到达角和信号到达时间差估计出用户的位置,然后根据采样数据记录用户的运动轨迹,并预测用户接下来时间段的运动轨迹,通过预测用户运动轨迹,激活用户下一运动方向上的基站,当到达角满足一定阈值时进行基站切换。该方法通过到达角和到达时间差混合定位算法,在一定程度上能够避免多径干扰以及非视距的影响。通过轨迹预测激活下一运动轨迹下的基站可以有效地利用资源,减少资源浪费,根据用户与基站的垂直方向到达角的范围进行基站切换,可以减少基站切换频率,减少信令开销。
Description
技术领域
本发明属于无线通信技术领域,特别涉及一种基于用户定位的超密集组网虚拟小区切换方法。
背景技术
随着智能手机大规模普及,移动数据业务量呈指数型增长。为了满足未来网络需求,获得更高网络容量,降低终端功耗,超密集组网(UDN)部署场景下虚拟小区技术应运而生。
虚拟小区以用户为中心,在UDN各场景中无论如何移动,用户均可获得一致的高用户质量体验(QoE:QualityofExperience)的用户体验。虚拟小区打破了传统的小区概念,终端周围的多个接入点以用户为中心形成虚拟小区,且随着终端的移动快速更新,不断有新的接入点加入虚拟小区,旧的接入点脱离虚拟小区。UDN虚拟小区技术需要设计用户在虚拟小区中“切换”的机制和流程,需要提出适当的接入点选择算法使得用户在移动过程中服务接入点集合更新时产生的信令开销尽可能小,并保证用户在“切换”过程中的体验。
无线定位技术最初是为了满足远程航海的导航等要求而产生的。全球定位***(GPS:GlobalPositioningSystem)的出现使得无线定位技术产生了质的飞跃,定位精度得到大幅度提高。而基于蜂窝网络的无线定位技术使得手机定位业务成为一个新的热点。无线定位技术通过对接收到的无线电波的一些参数进行测量,根据一定的算法判断出被测物体的位置,其主要机理是根据接收到的定位信号的强度(SOA:StrengthofArrival)、信号到达的角度(AOA:AngleofArrival)、信号到达的时间(TOA:TimeofArrival)或时间差(TDOA:TimeDifferenceofArrival)以及这些参数的不同组合来进行用户(特指用户使用的移动设备)的定位过程。通过定位用户位置,并通过轨迹预测并激活下一运动轨迹下的基站可以有效地利用资源,减少资源浪费。
目前针对虚拟小区切换的研究主要是以用户接收信号功率或者基站信号强度为判决条件,在这种判决条件下,所有的基站都处于激活状态,进而造成资源浪费。
发明内容
本发明的目的是为克服已有技术的不足之处,提出一种基于用户定位的超密集组网虚拟小区切换方法,该方法通过使用到达角和到达时间差混合定位算法,在一定程度上能够避免多径干扰以及非视距的影响。通过轨迹预测激活下一运动轨迹下的基站可以有效地利用资源,减少资源浪费,根据用户与基站的垂直方向到达角的范围进行基站切换,可以减少基站切换频率,减少信令开销。
本发明提出的一种基于用户定位的超密集组网虚拟小区切换方法,其特征在于通过预测用户轨迹激活基站可以有效地减少资源浪费以及基站切换频率,主要包括以下步骤:
一种基于用户定位的超密集组网虚拟小区切换方法,其特征在于,包括以下步骤:
1)超密集网络中所有基站通过阵列天线测量各基站与用户垂直方向到达角并通过光纤反馈给控制中心形成统计信息;其中,基站与用户垂直方向到达角是指基站通过阵列天线测量由用户发送给基站的信号的入射角,即为构成基站和用户之间的直线连线与垂直方向的夹角;
2)控制中心根据统计信息设定为用户提供服务的基站与用户垂直方向到达角α,满足ε≤α≤β的基站联合为该用户提供服务,形成以该用户为中心的虚拟小区。其中ε和β为垂直方向到达角的阈值,ε为基站端的阵列天线测出由用户发送的信号的入射角的最小值,β为基站端的阵列天线测出由用户发送的信号的入射角的最大值;
3)超密集网络中所有基站通过阵列天线测量用户与各基站水平方向的到达角和用户发送的信号到达各基站所用时间差并通过光纤反馈给控制中心形成统计信息,控制中心根据统计信息估计出用户的位置;其中,基站与用户水平方向的到达角是用户与基站连线与水平面东西方向的夹角,到达时间差是用户发送的信号到两个不同基站的传输时间差;
4)根据已获得的统计信息中一定时间Δt内用户位置的变化Δs估计出用户的速度为v,根据用户的速度v设定对用户的采样时间间隔t,其中t的取值范围是[tmin,tmax],v的取值范围是[vmin,vmax],tmin和tmax分别表示t的最大值和最小值,vmax和vmin分别表示v的最大值和最小值,每隔t秒采样用户移动的时间、位置、事件触发的轨迹数据,并将新采样的数据添加到统计信息中,形成用户移动的轨迹模型;
5)控制中心根据步骤4)中得到的用户移动的轨迹模型预测下个对用户的采样时间间隔t秒的运动轨迹,激活用户下个t秒运动方向上,在超密集网络中以用户目前位置为中心,R为半径的半圆覆盖的基站,当虚拟小区内和虚拟小区外基站与用户垂直方向到达角满足切换条件时,将当前虚拟小区内的连接基站断开或者将虚拟小区外激活的基站加入到该虚拟小区中为用户提供服务。
所述步骤5)当虚拟小区内和虚拟小区外基站与用户垂直方向到达角满足切换条件时,将当前虚拟小区内的连接基站断开或者将虚拟小区外激活的基站加入到该虚拟小区中为用户提供服务,具体包括:
5-1)控制中心对虚拟小区内当前与用户连接的基站与用户垂直方向的到达角进行判断,若在用户连续移动时间λT内,λ为用户移动调整步长,0<λ<1,T为基站与用户垂直方向到达角的采样时间,T≤t;基站与用户垂直方向到达角不满足ε≤α≤β时,断开该基站与用户的连接,并将该基站从该用户的虚拟小区中删除,否则继续保留该基站;
5-2)对控制中心预测要激活的基站与用户垂直方向的到达角进行判断,若在用户连续移动时间(1-λ)T内,所述激活基站的某个基站与用户垂直方向到达角始终满足ε≤α≤β时,则建立该基站与用户间的通信链路,并将该基站添加到该用户的虚拟小区中;
5-3)控制中心对虚拟小区内当前与用户连接的基站数进行判断,若虚拟小区内为用户服务的基站在采样时间t内被断开的个数大于设定的阈值K时,则令β=(1+δ)β,T=(1-δ)T或者λ=(1-δ)λ;否则保持原测量参数不变。
本发明的特点及有益效果:
本发明提出一种基于用户定位的超密集组网虚拟小区切换方法,通过统计信号到达角和信号到达时间差估计出用户的位置,然后根据采样数据记录用户的运动轨迹,并预测用户接下来的运动轨迹,通过预测用户运动轨迹,激活用户下一运动方向上的基站,当到达角满足一定范围时进行基站切换。
由于超密集组网中视距环境比较多,所以通过测量基站与用户垂直方向到达角进行判断比较精确。本发明采用目前应用最广泛的定位方法即到达角与到达时间差混合定位,因为测量到达角参数会受到多径干扰、非视距的影响,并且需要有精密的标准时钟源,而广义互相关法测量的到达时间差可以在一定程度上避免这些因素的影响。并且通过轨迹预测激活下一运动轨迹下的基站可以有效地利用资源,减少资源浪费,根据用户与基站的垂直方向到达角的范围进行基站切换,可以减少基站切换频率,减少信令开销,同时达到为用户切换信号比较强的基站的目的。
附图说明
图1是本发明提出的一种基于用户定位的超密集组网虚拟小区切换方法流程框图。
具体实施方式
本发明提出的一种基于用户定位的超密集组网虚拟小区切换方法结合附图及实施例说明如下:
本发明提出一种基于用户定位的超密集组网虚拟小区切换方法,在以用户为中心的超密集网络中,由多个基站为用户提供服务形成以用户为中心的虚拟小区,各个基站通过光纤连接到一个集中式的控制中心,基站测量并记录各基站与用户水平方向和垂直方向的到达角和用户发送的信号到达各基站所用时间差,形成相应的统计信息(超密集组网中部署的基站间的平均距离为20米),当用户移动时,通过定位用户位置和预判用户运动轨迹激活下一运动轨迹中的基站,并为用户切换信号较强的基站来为用户提供服务,在节约资源、减少信令开销的基础上达到基站切换的目的。
本发明方法包括以下步骤:
1)超密集网络中所有基站通过阵列天线测量各基站与用户垂直方向到达角并通过光纤反馈给控制中心形成统计信息;其中,基站与用户垂直方向到达角是指基站通过阵列天线测量由用户发送给基站的信号的入射角,即为构成基站和用户之间的直线连线与垂直方向的夹角;
2)控制中心根据统计信息设定为用户提供服务的基站与用户垂直方向到达角α,满足ε≤α≤β的基站联合为该用户提供服务,形成以该用户为中心的虚拟小区。其中ε和β为垂直方向到达角的阈值,ε为基站端的阵列天线测出由用户发送的信号的入射角的最小值,β为基站端的阵列天线测出由用户发送的信号的入射角的最大值;
3)超密集网络中所有基站通过阵列天线测量用户与各基站水平方向的到达角和用户发送的信号到达各基站所用时间差并通过光纤反馈给控制中心形成统计信息,控制中心根据统计信息估计出用户的位置;(由于在超密集部署下,基站个数比较多,所以可以通过足够多的基站测量到达角和到达时间差来估计用户位置)其中,基站与用户水平方向的到达角是用户与基站连线与水平面东西方向的夹角,到达时间差是用户发送的信号到两个不同基站的传输时间差;控制中心根据统计信息估计出用户位置的具体方法为:基站通过阵列天线测量用户与各基站水平方向的到达角和用户发送的信号到达各基站所用时间差,采用目前已公开并广泛应用的到达角和到达时间差混合定位方法精确定位用户的位置。
4)根据已获得的统计信息中一定时间Δt内用户位置的变化Δs估计出用户的速度为v,根据用户的速度v设定对用户的采样时间间隔t,其中t的取值范围是[tmin,tmax],tmin和tmax分别表示t的最大值和最小值,本实施例中tmin=1s,tmax=10,,v的取值范围是[vmin,vmax],vmax和vmin分别表示v的最大值和最小值,vmin=0km/h,vmax=120km/h。每隔t秒采样用户移动的时间、位置、事件触发的轨迹数据,并将新采样的数据添加到统计信息中,形成用户移动的轨迹模型;
5)控制中心根据步骤4)中得到的用户移动的轨迹模型预测下个对用户的采样时间间隔t秒的运动轨迹,激活用户下个t秒运动方向上,在超密集网络中以用户目前位置为中心,R为半径的半圆覆盖的基站(其中R为将要激活的服务基站的半圆半径,其典型值为基站间的平均距离的2/3),当虚拟小区内和虚拟小区外基站与用户垂直方向到达角满足切换条件时,将当前虚拟小区内的连接基站断开或者将虚拟小区外激活的基站加入到该虚拟小区中为用户提供服务:具体包括:
5-1)控制中心对虚拟小区内当前与用户连接的基站与用户垂直方向的到达角进行判断,若在用户连续移动时间λT内(0<λ<1为用户移动调整步长,T为基站与用户垂直方向到达角的采样时间,T≤t)基站与用户垂直方向到达角不满足ε≤α≤β时,(本实施例取α=5°,β=60°)断开该基站与用户的连接,并将该基站从该用户的虚拟小区中删除,否则继续保留该基站;
5-2)对控制中心预测要激活的基站与用户垂直方向的到达角进行判断,若在用户连续移动时间(1-λ)T内,所述激活基站的某个基站与用户垂直方向到达角始终满足ε≤α≤β时,则建立该基站与用户间的通信链路,并将该基站添加到该用户的虚拟小区中;
5-3)控制中心对虚拟小区内当前与用户连接的基站数进行判断,若虚拟小区内为用户服务的基站在采样时间t内被断开的个数大于设定的阈值K时(本实施例取K=3),则令β=(1+δ)β,T=(1-δ)T或者λ=(1-δ)λ,其中δ=0.1;否则保持原测量参数不变。
Claims (2)
1.一种基于用户定位的超密集组网虚拟小区切换方法,其特征在于,包括以下步骤:
1)超密集网络中所有基站通过阵列天线测量各基站与用户垂直方向到达角并通过光纤反馈给控制中心形成统计信息;其中,基站与用户垂直方向到达角是指基站通过阵列天线测量由用户发送给基站的信号的入射角,即为构成基站和用户之间的直线连线与垂直方向的夹角;
2)控制中心根据统计信息设定为用户提供服务的基站与用户垂直方向到达角α,满足ε≤α≤β的基站联合为该用户提供服务,形成以该用户为中心的虚拟小区。其中ε和β为垂直方向到达角的阈值,ε为基站端的阵列天线测出由用户发送的信号的入射角的最小值,β为基站端的阵列天线测出由用户发送的信号的入射角的最大值;
3)超密集网络中所有基站通过阵列天线测量用户与各基站水平方向的到达角和用户发送的信号到达各基站所用时间差并通过光纤反馈给控制中心形成统计信息,控制中心根据统计信息估计出用户的位置;其中,基站与用户水平方向的到达角是用户与基站连线与水平面东西方向的夹角,到达时间差是用户发送的信号到两个不同基站的传输时间差;
4)根据已获得的统计信息中一定时间Δt内用户位置的变化Δs估计出用户的速度为v, 根据用户的速度v设定对用户的采样时间间隔t, 其中t的取值范围是[tmin,tmax],v的取值范围是[vmin,vmax],tmin和tmax分别表示t的最大值和最小值,vmax和vmin分别表示v的最大值和最小值;每隔t秒采样用户移动的时间、位置、事件触发的轨迹数据,并将新采样的数据添加到统计信息中,形成用户移动的轨迹模型;
5)控制中心根据步骤4)中得到的用户移动的轨迹模型预测下个对用户的采样时间间隔t秒的运动轨迹,激活用户下个t秒运动方向上,在超密集网络中以用户目前位置为中心,R为半径的半圆覆盖的基站,当虚拟小区内和虚拟小区外基站与用户垂直方向到达角满足切换条件时,将当前虚拟小区内的连接基站断开或者将虚拟小区外激活的基站加入到该虚拟小区中为用户提供服务。
2.如权利要求1所述切换方法,其特征在于,所述步骤5)当虚拟小区内和虚拟小区外基站与用户垂直方向到达角满足切换条件时,将当前虚拟小区内的连接基站断开或者将虚拟小区外激活的基站加入到该虚拟小区中为用户提供服务,具体包括:
5-1)控制中心对虚拟小区内当前与用户连接的基站与用户垂直方向的到达角进行判断,若在用户连续移动时间λT内,λ为用户移动调整步长,0<λ<1,T为基站与用户垂直方向到达角的采样时间,T≤t;基站与用户垂直方向到达角不满足ε≤α≤β时,断开该基站与用户的连接,并将该基站从该用户的虚拟小区中删除,否则继续保留该基站;
5-2)对控制中心预测要激活的基站与用户垂直方向的到达角进行判断,若在用户连续移动时间(1-λ)T内,所述激活基站的某个基站与用户垂直方向到达角始终满足ε≤α≤β时,则建立该基站与用户间的通信链路,并将该基站添加到该用户的虚拟小区中;
5-3)控制中心对虚拟小区内当前与用户连接的基站数进行判断,若虚拟小区内为用户服务的基站在采样时间t内被断开的个数大于设定的阈值K时,则令β=(1+δ)β,T=(1-δ)T或者λ=(1-δ)λ;否则保持原测量参数不变。
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