CN113938992B - 一种阈值确定方法及装置 - Google Patents

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Abstract

本申请提供一种阈值确定方法及装置,涉及通信技术领域,由于通信参数可以表征小区是否处于空闲时段,而不同场景类型下的小区在不同时间段内的通信参数不同,所以,通过分析与目标小区的场景类型对应的预设时间段内通信参数的历史数据,可以确定出较为合理的通信参数的阈值。基于本申请提供的阈值确定方法确定出的阈值,可以确定出更为准确的小区的空闲时段。该方法包括:确定目标小区的场景类型,其中,场景类型与预设时间段对应。然后,获取目标小区在与场景类型对应的预设时间段内的通信参数的历史数据。之后,根据历史数据确定通信参数的阈值。

Description

一种阈值确定方法及装置
技术领域
本申请涉及通信技术领域,尤其涉及一种阈值确定方法及装置。
背景技术
与***移动通信(4G,4th generation mobile networks)基站相比,第五代移动通信(5G,5th generation mobile networks)基站对于设备的硬件和软件能力的要求更高,能耗也更高。高能耗就意味着高成本,所以,在5G基站部署中,会确定出小区的空闲时段然后制定相应的节能策略从而达到节省能耗的目的。目前,通常基于通信参数(比如,小区的业务量)确定小区的空闲时段。比如,当某个时间段内小区的业务量小于阈值时,可以将该时间段确定为小区的空闲时段。
然而,目前在确定小区的空闲时段时,通信参数的阈值都是人为根据经验设定的,所以确定出的小区的空闲时段不准确。
发明内容
本申请提供一种阈值确定方法及装置,可以确定出更为合理的通信参数的阈值,从而提高确定小区的空闲时段的准确性。
为达到上述目的,本申请采用如下技术方案:
第一方面,本申请提供一种阈值确定方法,包括:确定目标小区的场景类型,其中,场景类型与预设时间段对应。然后,获取目标小区在与场景类型对应的预设时间段内的通信参数的历史数据。之后,根据历史数据确定通信参数的阈值。
由于通信参数可以表征小区是否处于空闲时段(以通信参数是小区的业务量为例,当某个时间段内小区的业务量较低时,表明该时间段为该小区的空闲时段),而不同场景类型下的小区在不同时间段内的通信参数不同,所以,通过分析与目标小区的场景类型对应的预设时间段内通信参数的历史数据,可以确定出较为合理的通信参数的阈值。因此,基于本申请提供的阈值确定方法确定出的阈值,可以确定出更为准确的小区的空闲时段。
第二方面,本申请提供一种阈值确定装置,包括:确定模块和获取模块。其中,确定模块,用于确定目标小区的场景类型,场景类型与预设时间段对应。获取模块,用于获取目标小区在预设时间段内的通信参数的历史数据。确定模块,还用于根据获取模块获取的历史数据确定通信参数的阈值。
第三方面,本申请提供一种阈值确定装置,包括处理器,所述处理器用于与存储器耦合,读取并执行所述存储器中的指令,以实现上述第一方面提供的阈值确定方法。
可选地,该阈值确定装置还可以包括存储器,该存储器用于保存该阈值确定装置的程序指令和数据。进一步可选地,该阈值确定装置还可以包括收发器,该收发器用于在阈值确定装置的处理器的控制下,执行收发数据、信令或信息的步骤,例如,获取目标小区在预设时间段内的通信参数的历史数据。
可选地,该阈值确定装置可以是服务器,也可以是该服务器中的一部分装置,例如可以是服务器中的芯片***。该芯片***用于支持阈值确定装置实现第一方面中所涉及的功能,例如,接收,发送或处理上述阈值确定方法中所涉及的数据和/或信息。该芯片***包括芯片,也可以包括其他分立器件或电路结构。
第四方面,本申请提供一种计算机可读存储介质,计算机可读存储介质中存储有指令,当计算机执行该指令时,以实现如第一方面提供的阈值确定方法。
第五方面,本申请提供一种计算机程序产品,该计算机程序产品包括计算机指令,当计算机指令在计算机上运行时,使得所述计算机执行如第一方面所述的阈值确定方法。
需要说明的是,上述计算机指令可以全部或者部分存储在计算机可读存储介质上。其中,计算机可读存储介质可以与阈值确定装置的处理器封装在一起的,也可以与阈值确定装置的处理器单独封装,本申请对此不作限定。
本申请中第二方面、第三方面、第四方面以及第五方面的描述,可以参考第一方面的详细描述;并且,第二方面、第三方面、第四方面、以及第五方面的描述的有益效果,可以参考第一方面的有益效果分析,此处不再赘述。
在本申请中,上述阈值确定装置的名字对设备或功能模块本身不构成限定,在实际实现中,这些设备或功能模块可以以其他名称出现。只要各个设备或功能模块的功能和本发明类似,属于本申请权利要求及其等同技术的范围之内。
本申请的这些方面或其他方面在以下的描述中会更加简明易懂。
附图说明
图1为本申请实施例提供的一种阈值确定方法的流程示意图;
图2为本申请实施例提供的一种累积分布函数曲线示意图;
图3为本申请实施例提供的另一种阈值确定方法的流程示意图;
图4为本申请实施例提供的又一种阈值确定方法的流程示意图;
图5为本申请实施例提供的又一种阈值确定方法的流程示意图;
图6为本申请实施例提供的又一种阈值确定方法的流程示意图;
图7为本申请实施例提供的一种阈值确定装置的结构示意图;
图8为本申请实施例提供的一种阈值确定装置的结构示意图。
具体实施方式
下面结合附图对本申请实施例提供的一种阈值确定方法及装置进行详细地描述。
本文中术语“和/或”,仅仅是一种描述关联对象的关联关系,表示可以存在三种关系,例如,A和/或B,可以表示:单独存在A,同时存在A和B,单独存在B这三种情况。
本申请的说明书以及附图中的术语“第一”和“第二”等是用于区别不同的对象,或者用于区别对同一对象的不同处理,而不是用于描述对象的特定顺序。
此外,本申请的描述中所提到的术语“包括”和“具有”以及它们的任何变形,意图在于覆盖不排他的包含。例如包含了一系列步骤或单元的过程、方法、***、产品或设备没有限定于已列出的步骤或单元,而是可选地还包括其他没有列出的步骤或单元,或可选地还包括对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
需要说明的是,本申请实施例中,“示例性地”或者“例如”等词用于表示作例子、例证或说明。本申请实施例中被描述为“示例性地”或者“例如”的任何实施例或设计方案不应被解释为比其它实施例或设计方案更优选或更具优势。确切而言,使用“示例性地”或者“例如”等词旨在以具体方式呈现相关概念。
在本申请的描述中,除非另有说明,“多个”的含义是指两个或两个以上。
随着移动通信技术的快速发展,第五代移动通信(5G,5th generation mobilenetworks)基站已进入大规模部署的阶段。为了满足5G丰富的业务场景需求,5G基站相比4G基站对于设备的硬件和软件能力的要求更高,能耗也更高。以S111单站为例,5G单站基站设备功耗达到4G单站设备功耗的4倍左右。由于高能耗就意味着高成本,所以,降低5G基站的运营能耗成为了各个运营商亟待解决的问题。
现有的,会基于通信参数(比如,小区的业务量)确定小区的空闲时段。比如,当某个时间段内小区的业务量小于阈值时,可以将该时间段确定为小区的空闲时段。然后根据确定出的小区的空闲时段制定相应的节能策略从而达到节省能耗的目的。
可以看出,通信参数的阈值的选取与对空闲时段判断的准确性密切相关。然而,目前在确定小区的空闲时段时,通信参数的阈值都是人为根据经验设定的,所以确定出的小区的空闲时段不准确,从而会影响节能策略的制定。比如,当通信参数的阈值设定过高时,可能会误将忙时判定为闲时,根据该阈值确定的空闲时段制定相应的节能策略后,可能会导致网络性能下降,影响用户体验。又如,当通信参数的阈值设定过低时,可能会误将闲时判定为忙时,无法达到节能的目的。
针对上述现有技术中存在的问题,本申请实施例提供了一种阈值确定方法及装置。该阈值确定方法通过分析不同场景类型下的小区在不同时间段内通信参数的历史数据,可以确定出较为合理的通信参数的阈值。所以,基于本申请提供的阈值确定方法确定出的阈值,可以确定出更为准确的小区的空闲时段,进而可以根据确定出的空闲时段制定相应的节能策略达到节省能耗的目的。
本申请实施例提供的阈值确定方法可以适用于阈值确定装置,阈值确定装置可以为物理机(如服务器),也可以为部署在物理机上的虚拟机(virtual machine,VM)。示例性地,以服务器执行本申请实施例提供的阈值确定方法时,服务器可以是一台服务器,也可以是由多台服务器组成的服务器集群,本申请实施例对此不做限定。
参照图1所示,本申请实施例提供的阈值确定方法包括:
S101、阈值确定装置确定目标小区的场景类型。
其中,场景类型为小区覆盖区域下的归属场景,不同场景类型下的小区的通信参数一般不同。示例性地,场景类型可以包括商业区、住宅区、景区、交通枢纽区、学校等类型。
另外,场景类型与预设时间段对应。本申请实施例中的预设时间段是人为事先确定的时间段,不同场景类型的小区的预设时间段可以不同。示例性地,当场景类型为商业区时,预设时间段为晚上10点至次日早上6点;当场景类型为景区时,预设时间段为晚上8点至次日早上5点;当场景类型为住宅区时,预设时间段为凌晨12点至早上6点。可以理解的是,在实际应用中,预设时间段可以根据实际情况随时做以调整。
在一种可能实现的方式中,阈值确定装置可以根据目标小区的初始建站信息确定场景类型。
需要说明的是,本申请实施例中涉及的小区可以理解为是一个基站所覆盖的区域,也可以理解为是将某个基站所覆盖的区域按照一定规则划分得到的子区域。具体划分规则可以参照现有技术中相关内容的描述,本申请实施例在此不再赘述。
当小区为一个基站所覆盖的区域时,阈值确定装置可以根据目标小区对应的基站的初始建站信息确定目标小区的场景类型。当小区为将某个基站所覆盖的区域按照一定规则划分得到的子区域时,阈值确定装置可以根据目标小区对应的子区域所属的基站的初始建站信息确定目标小区的场景类型。
S102、阈值确定装置获取目标小区在预设时间段内的通信参数的历史数据。
可以看出,本申请实施例中的预设时间段是人为根据经验初步确定的空闲时段,阈值确定装置在根据小区的场景类型确定出预设时间段后,可以分析该预设时间段内的通信参数的历史数据,确定出可靠的通信参数的阈值,进而可以根据通信参数的阈值确定出相比预设时间段更为准确地目标小区的空闲时段。
可选地,通信参数可以为物理资源块(physical resource block,PRB)利用率、控制信道(control channel,CC)利用率、无线利用率、业务量、流量、缓冲区数据量中的任意一个。
其中,PRB利用率、CC利用率以及无线利用率表示目标小区在预设时间段内对于通信资源的利用率。可以理解的是,在实际应用中,通信参数还可以为其他用于表示目标小区在预设时间段内对于通信资源的利用率。另外,PRB利用率可以是上行PRB利用率,也可以是下行PRB利用率。CC利用率可以是上行CC利用率,也可以是下行CC利用率。无线利用率具体可以为目标小区在预设时间段内对带宽的利用率。业务量可以为目标小区在预设时间段内的用户数量。流量可以为目标小区在预设时间段内所有用户的数据流量。缓冲区数据量可以为下行缓冲区数据量,也可以为下行缓冲区数据量,用于表示目标小区在预设时间段内可存储的数据量。
S103、阈值确定装置根据历史数据确定通信参数的阈值。
其中,阈值确定装置获取的历史数据可以是以自然日为采集数据的粒度单位,也即是获取目标小区在每个自然日对应于预设时间段内的通信参数。当然,阈值确定装置获取的历史数据可以是以其他间隔时长作为采集数据的粒度单位。示例性地,以预设时间段为凌晨12点至早上6点为例,采集数据的粒度单位可以为1个小时,也即是在凌晨12点至早上6点之间,每隔1小时采集一次通信参数。
另外,以阈值确定装置每隔1小时采集一次通信参数为例,阈值确定装置采集到的数据可以为对应的1个小时内通信参数的平均值,也可以为1个小时内通信参数的加权平均值。
在一种可能实现的方式中,阈值确定装置可以先确定出历史数据的概率分布,再根据概率分布确定通信参数的阈值。
在一种可能实现的方式中,上述“根据概率分布确定通信参数的阈值”的过程可以包括:阈值确定装置可以根据历史数据的概率分布确定历史数据的累积分布函数曲线,再根据累积分布函数曲线确定通信参数的阈值。
示例性地,以通信参数是PRB利用率为例,阈值确定装置可以以1个小时作为采集数据的粒度单位,获取到历史数据,然后对获取到的历史数据进行数据统计,确定出历史数据的概率分布,得到图2所示的累积分布函数曲线。如图2所示,累积分布函数曲线的横坐标为PRB利用率,纵坐标为概率,可以看出,当PRB利用率为1.3%时,概率达到0.9,大多数历史数据的PRB利用率均在1.3%以下,因此,可以将1.3%作为PRB利用率的阈值。当然,在实际应用中,也可以将概率为0.95对应的PRB利用率(也即是2.5%)作为PRB利用率的阈值。
可选地,在确定出通信参数的阈值之后,可以根据通信参数的阈值确定目标小区的空闲时段。示例性地,若将1.3%作为PRB利用率的阈值,若某个时间段内PRB利用率小于1.3%,则可将时间段确定为空闲时段。
本申请实施例提供的阈值确定方法中,由于通信参数可以表征小区是否处于空闲时段(以通信参数是小区的业务量为例,当某个时间段内小区的业务量较低时,表明该时间段为该小区的空闲时段),而不同场景类型下的小区在不同时间段内的通信参数不同,所以,通过分析与目标小区的场景类型对应的预设时间段内通信参数的历史数据,可以确定出较为合理的通信参数的阈值。因此,基于本申请提供的阈值确定方法确定出的阈值,可以确定出更为准确的小区的空闲时段。
综合上述描述,如图3所示,图1中的步骤S101可以替换为S1011:
S1011、阈值确定装置根据目标小区的初始建站信息确定场景类型。
可选地,如图4所示,图1中的步骤S103可以替换为S1031-S1032:
S1031、阈值确定装置确定历史数据的概率分布。
S1032、阈值确定装置根据概率分布确定通信参数的阈值。
可选地,如图5所示,图4中的步骤S1032可以替换为S10321-S10322:
S10321、阈值确定装置根据概率分布确定历史数据的累积分布函数曲线。
S10322、阈值确定装置根据累积分布函数曲线确定通信参数的阈值。
可选地,如图6所示,本申请实施例提供的阈值确定方法还包括:
S104、阈值确定装置根据通信参数的阈值确定目标小区的空闲时段。
如图7所示,本申请实施例还提供了一种阈值确定装置01,该阈值确定装置01可以包括:确定模块11和获取模块12。
其中,确定模块11执行上述方法实施例中的S101和S103,获取模块12执行上述方法实施例中的S102。
具体地,确定模块11,用于确定目标小区的场景类型。其中,场景类型与预设时间段对应。
获取模块12,用于获取目标小区在预设时间段内的通信参数的历史数据。
确定模块11,还用于根据获取模块12获取的历史数据确定通信参数的阈值。
可选地,确定模块11包括第一确定子模块和第二确定子模块。其中,第一确定子模块,用于确定获取模块12获取的历史数据的概率分布。第二确定子模块,用于根据第一确定子模块确定的概率分布确定通信参数的阈值。
可选地,第二确定子模块,具体用于:根据概率分布确定历史数据的累积分布函数曲线,然后根据累积分布函数曲线确定通信参数的阈值。
可选地,通信参数为物理资源块利用率、控制信道利用率、无线利用率、业务量、流量、缓冲区数据量中的任意一个。
可选地,确定模块11还用于:根据通信参数的阈值确定目标小区的空闲时段。
可选地,确定模块11,具体还用于:根据目标小区的初始建站信息确定场景类型。
可选地,阈值确定装置01还包括存储模块。存储模块用于存储该阈值确定装置01的程序代码等。
如图8所示,本申请实施例还提供一种阈值确定装置,包括存储器41、处理器42、总线43和通信接口44;存储器41用于存储计算机执行指令,处理器42与存储器41通过总线43连接;当阈值确定装置运行时,处理器42执行存储器41存储的计算机执行指令,以使阈值确定装置执行如上述实施例提供的阈值确定方法。
在具体的实现中,作为一种实施例,处理器42(42-1和42-2)可以包括一个或多个中央处理器(central processing unit,CPU),例如图8中所示的CPU0和CPU1。且作为一种实施例,阈值确定装置可以包括多个处理器42,例如图8中所示的处理器42-1和处理器42-2。这些处理器42中的每一个CPU可以是一个单核处理器(single-CPU),也可以是一个多核处理器(multi-CPU)。这里的处理器42可以指一个或多个设备、电路、和/或用于处理数据(例如计算机程序指令)的处理核。
存储器41可以是只读存储器41(read-only memory,ROM)或可存储静态信息和指令的其他类型的静态存储设备,随机存取存储器(random access memory,RAM)或者可存储信息和指令的其他类型的动态存储设备,也可以是电可擦可编程只读存储器(electrically erasable programmable read-only memory,EEPROM)、只读光盘(compactdisc read-only memory,CD-ROM)或其他光盘存储、光碟存储(包括压缩光碟、激光碟、光碟、数字通用光碟、蓝光光碟等)、磁盘存储介质或者其他磁存储设备、或者能够用于携带或存储具有指令或数据结构形式的期望的程序代码并能够由计算机存取的任何其他介质,但不限于此。存储器41可以是独立存在,通过总线43与处理器42相连接。存储器41也可以和处理器42集成在一起。
在具体的实现中,存储器41,用于存储本申请中的数据和执行本申请的软件程序对应的计算机执行指令。处理器42可以通过运行或执行存储在存储器41内的软件程序,以及调用存储在存储器41内的数据,阈值确定装置的各种功能。
通信接口44,使用任何收发器一类的装置,用于与其他设备或通信网络通信,如控制***、无线接入网(radio access network,RAN),无线局域网(wireless local areanetworks,WLAN)等。通信接口44可以包括接收单元实现接收功能,以及发送单元实现发送功能。
总线43,可以是工业标准体系结构(industry standard architecture,ISA)总线、外部设备互连(peripheral component interconnect,PCI)总线或扩展工业标准体系结构(extended industry standard architecture,EISA)总线等。该总线43可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便于表示,图8中仅用一条粗线表示,但并不表示仅有一根总线或一种类型的总线。
作为一个示例,结合图7,阈值确定装置中的获取模块实现的功能与图8中的接收单元实现的功能相同,阈值确定装置中的存储模块实现的功能与图8中的存储器实现的功能相同。
本实施例中相关内容的解释可参考上述方法实施例,此处不再赘述。
通过以上的实施方式的描述,所属领域的技术人员可以清楚地了解到,为描述的方便和简洁,仅以上述各功能模块的划分进行举例说明,实际应用中,可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能模块完成,即将装置的内部结构划分成不同的功能模块,以完成以上描述的全部或者部分功能。上述描述的***,装置和单元的具体工作过程,可以参考前述方法实施例中的对应过程,在此不再赘述。
本申请实施例还提供一种计算机可读存储介质,计算机可读存储介质中存储有指令,当计算机执行该指令时,使得计算机执行上述实施例提供的阈值确定方法。
其中,计算机可读存储介质,例如可以是但不限于电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的***、装置或器件,或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子(非穷举的列表)包括:具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、RAM、ROM、可擦式可编程只读存储器(erasable programmable read only memory,EPROM)、寄存器、硬盘、光纤、CD-ROM、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合、或者本领域熟知的任何其它形式的计算机可读存储介质。一种示例性地存储介质耦合至处理器,从而使处理器能够从该存储介质读取信息,且可向该存储介质写入信息。当然,存储介质也可以是处理器的组成部分。处理器和存储介质可以位于特定用途集成电路(application specificintegrated circuit,ASIC)中。在本申请实施例中,计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质,该程序可以被指令执行***、装置或者器件使用或者与其结合使用。
以上所述,仅为本申请的具体实施方式,但本申请的保护范围并不局限于此,任何在本申请揭露的技术范围内的变化或替换,都应涵盖在本申请的保护范围之内。因此,本申请的保护范围应该以权利要求的保护范围为准。

Claims (6)

1.一种阈值确定方法,其特征在于,包括:
确定目标小区的场景类型;所述场景类型与预设时间段对应;
获取所述目标小区在所述预设时间段内的通信参数的历史数据;
根据所述历史数据确定所述通信参数的阈值;
所述确定目标小区的场景类型,包括:
当所述目标小区为一个基站所覆盖的区域时,根据所述目标小区对应的基站的初始建站信息确定所述目标小区的场景类型;当所述目标小区为将一个基站所覆盖的区域按照一定规则划分得到的子区域时根据所述目标小区对应的子区域所属的基站的初始建站信息确定所述目标小区的场景类型;所述通信参数为物理资源块利用率、控制信道利用率、无线利用率、业务量、流量、缓冲区数据量中的任意一个;
所述根据所述历史数据确定所述通信参数的阈值,包括:
确定所述历史数据的概率分布;
根据所述概率分布确定所述历史数据的累积分布函数曲线;
根据所述累积分布函数曲线确定所述通信参数的阈值,包括:
获取所述通信参数的历史数据,对获取到的所述历史数据进行数据统计,确定出所述历史数据的概率分布,得到所述累积分布函数曲线;所述累积分布函数曲线的横坐标为所述通信参数,纵坐标为概率;根据所述累积分布函数曲线确定所述通信参数的阈值;
在确定出通信参数的阈值之后,根据通信参数的阈值确定目标小区的空闲时段。
2.根据权利要求1所述的阈值确定方法,其特征在于,所述确定目标小区的场景类型,包括:
根据所述目标小区的初始建站信息确定所述场景类型。
3.一种阈值确定装置,其特征在于,包括:
确定模块,用于确定目标小区的场景类型;所述场景类型与预设时间段对应;
获取模块,用于获取所述目标小区在所述预设时间段内的通信参数的历史数据,所述通信参数为物理资源块利用率、控制信道利用率、无线利用率、业务量、流量、缓冲区数据量中的任意一个;
所述确定模块,还用于根据所述获取模块获取的历史数据确定所述通信参数的阈值;
所述确定模块,还用于当所述目标小区为一个基站所覆盖的区域时,根据所述目标小区对应的基站的初始建站信息确定所述目标小区的场景类型;当所述目标小区为将一个基站所覆盖的区域按照一定规则划分得到的子区域时根据所述目标小区对应的子区域所属的基站的初始建站信息确定所述目标小区的场景类型;
所述确定模块包括第一确定子模块和第二确定子模块;
所述第一确定子模块,用于对获取到的所述通信参数的所述历史数据进行数据统计,确定出所述历史数据的概率分布;
所述第二确定子模块,用于根据所述概率分布确定所述历史数据的累积分布函数曲线;所述累积分布函数曲线的横坐标为所述通信参数,纵坐标为概率;根据所述累积分布函数曲线确定所述通信参数的阈值;
所述确定模块还用于:
根据所述通信参数的阈值确定所述目标小区的空闲时段。
4.根据权利要求3所述的阈值确定装置,其特征在于,所述确定模块,具体还用于:
根据所述目标小区的初始建站信息确定所述场景类型。
5.一种阈值确定装置,其特征在于,包括存储器、处理器、总线和通信接口;所述存储器用于存储计算机执行指令,所述处理器与所述存储器通过所述总线连接;
当所述阈值确定装置运行时,处理器执行所述存储器存储的所述计算机执行指令,以使所述阈值确定装置执行如权利要求1或2所述的阈值确定方法。
6.一种计算机可读存储介质,其特征在于,所述计算机可读存储介质中存储有指令,当计算机执行所述指令时,使得所述计算机执行如权利要求1或2所述的阈值确定方法。
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