CN114430559B - 一种基于阶梯式评估的5g基站智能关断方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于阶梯式评估的5G基站智能关断方法，克服了现有技术5G网络中设备能耗过大的问题，以及对现有方法进行优化调整。包括以下步骤：步骤1：资源块效用因子核算；步骤2：基于负载的阶梯式评估：步骤3：关断候选集预处理；步骤4：智能关断。本发明对5G小区负载构建阶梯式的评估机制，借用物理资源块效用因子来表达资源块的使用效率，针对差异化的负载，累计筛选出满足条件的关断候选基站，进而根据邻区集可承接负载的能力，有条件地实施分批迁移，实现低价值、低负载基站的关断，从而达到优化能耗的目标。

Description

一种基于阶梯式评估的5G基站智能关断方法

技术领域

本发明涉及5G技术领域，尤其是涉及一种基于阶梯式评估的5G基站智能关断方法。

背景技术

随着智能终端的普及和人们日益增长的通信需求，4G网络无论在***容量、速率和时延等方面已经不能满足人们对极致用户体验的追求。特别地，在自动驾驶、工业控制、远程医疗以及增强现实和云计算等方面更是对5G通信需求迫在眉捷。但问题在于，目前5G设备的能耗相比4G过大，在后期的5G网络运维过程中，非常有必要探索如何有效节能和降低碳排放。

为此，申请人在2021.7.26公开授权了关于5G的一种基站智能关断方法GSIC，公告号为CN113301599B，通过业务区分，对其中的纯Non-GBR业务，以及时延和丢包率等质量差的业务基站进行关断，进而达到节能的目的。但GSIC仍然存在一些问题，其一，现实中的业务基本上为混合业务，纯Non-GBR业务很少；其二，不同业务占用资源量是不同的，仅通过时延和丢包率的评估来筛选出资源使用效率高的业务在GSIC是无法做到的；其三，在转移时，仅通过点对点的转移方式很容易失败。

发明内容

本发明是为了克服现有技术的5G网络中设备能耗过大的问题，以及对现有方法进行优化调整。提供一种基于阶梯式评估的5G基站智能关断方法，从小区负载入手，通过设置阶梯式的门限评估值，结合物理资源块的使用效率，依次筛选出需要关断的小区，然后实施分批转移，有效提高了关断的成功率。

为了实现上述目的，本发明采用以下技术方案：

一种基于阶梯式评估的5G基站智能关断方法，包括如下步骤：

步骤一、资源块效用因子核算：对每个基站进行已分配物理资源块计算，并进行所有基站的资源块效用因子核算；

步骤二、基于负载的阶梯式评估：根据负载门限和资源效用因子门限将对应的基站纳入关断候选集；

步骤三、关断候选集预处理：根据关断候选集首个基站及所有邻区集合计算关断邻区集，并计算关断邻区集中中所有基站的负载空间之和；

步骤四、智能关断：对关断候选集的基站计算其关转邻区集，根据关断候选集上的目标关断基站往关转邻区集转移的负载量更新负载，执行关断并更新关断候选集，返回步骤三直到关断候选集为空。

作为优选，所述方法涉及到n个基站gNB_tar＝{gNB₁，gNB₂，…，gNB_n}，物理资源块总量{Prt₁，Prt₂，…，Prt_n}及其相应的负载{Cld₁，Cld₂，…，Cld_n}和小区吞吐量{Thr₁，Thr₂，…，Thr_n}。

作为优选，所述步骤一包括如下步骤：

(1-1)：对于gNB_tar＝{gNB₁，gNB₂，…，gNB_n}中的每个基站gNB_i，计算相应的已分配物理资源块数量Aloc_i＝ceil(Prt_i*Cld_i)；

其中，ceil(·)表示天花板函数；计算物理资源块效用因子Eft_i＝Thr_i/Aloc_i；

(1-2)：计算所有基站的物理资源块效用因子之和

作为优选，所述步骤二包括如下步骤：

(2-1)：设定负载评估低门限TCld_low，负载评估中门限TCld_mid，以及负载评估高门限TCld_high；对于每个基站gNB_i，若其负载满足条件Cld_i≤TCld_low，则将该基站gNB_i纳入关断候选集中，即gNB_tclose＝{gNB_i}；

(2-2)：设定资源块效用因子低门限TEft_low和资源块效用因子高门限TEft_high；对于负载满足条件TCld_low＜Cld_j≤TCld_mid的所有基站，筛选出其中资源块效用因子满足条件Eft_j≤SEft*TEft_low的基站{gNB_j}，将其纳入关断候选集中，即gNB_tclose＝gNB_tclose∪{gNB_j}；

(2-3)：对于负载满足条件TCld_mid＜Cld_k≤TCld_high的所有基站，筛选出其中资源块效用因子满足条件Eft_k≤SEft*TEft_high的基站{gNB_k}，将其纳入关断候选集中，即gNB_tclose＝gNB_tclose∪{gNB_k}。

作为优选，所述步骤三包括如下步骤：

(3-1)：设定容量门限VCel_th，对于关断候选集gNB_tclose中的首个基站gNB_t，t∈[1，n]，及其所有的邻区集合NGS_t，计算其关断邻区集TNGS_t＝NGS_t-NGS_t∩gNB_tclose；

(3-2)：对于TNGSt中的每个基站计算负载空间其中，max(·)表示最大值函数；计算TNGSt中所有基站的负载空间之和/>

作为优选，所述步骤四包括如下步骤：

(4-1)：对于关断候选集gNB_tclose中的基站gNB_t，若满足条件CLd_t＞SSCld_t，则将该基站移出gNB_tclose，即取消本次对基站gNB_t的关断行为，gNB_tclose＝gNB_tclose-{gNB_t}；

(4-2)：否则计算其关转邻区集其中，基站/>满足条件/>

(4-3)：核算目标关断基站gNB_t往上转移的负载量更新/>负载/>

(4-4)：待完成关转邻区集TNZS_t中所有的邻区操作，则执行对gNB_t的关断，更新gNB_tclose＝gNB_tclose-{gNB_t}；循环步骤三及步骤四，直到gNB_tclose为空。

因此，本发明具有如下有益效果：

本发明能够建立阶梯式的负载评估机制，结合资源块效用因子筛选出可关断基站的候选集；根据候选基站邻区的负载空间，通过分批转移的方式将用户从候选基站迁出，加大了关断的概率，可以在保证用户满意度的前提下，对低价值的5G基站进行关断，从而实现5G网络***能耗的优化。

附图说明

图1是本发明的流程图。

图2是本发明的具体流程图。

图3是：实施例3在一个5G基站关断部分RU的功耗对比图。

图4是实施例3在多个5G基站关断部分RU的功耗对比图。

具体实施方式

下面结合附图与具体实施方式对本发明做进一步的描述。

实施例1：

本实施例提供了一种基于阶梯式评估的5G基站智能关断方法，包括n个基站gNB_tar＝{gNB₁，gNB₂，…，gNB_n}，物理资源块总量{Prt₁，Prt₂，…，Prt_n}及其相应的负载{Cld₁，Cld₂，…，Cld_n}和小区吞吐量{Thr₁，Thr₂，…，Thr_n}；

如图1所示，采用以下步骤：

步骤一、资源块效用因子核算：对每个基站进行已分配物理资源块计算，并进行所有基站的资源块效用因子核算；

步骤二、基于负载的阶梯式评估：根据负载门限和资源效用因子门限将对应的基站纳入关断候选集；

步骤三、关断候选集预处理：根据关断候选集首个基站及所有邻区集合计算关断邻区集，并计算关断邻区集中中所有基站的负载空间之和；

步骤四、智能关断：对关断候选集的基站计算其关转邻区集，根据关断候选集上的目标关断基站往关转邻区集转移的负载量更新负载，执行关断并更新关断候选集，返回步骤三直到关断候选集为空。

实施例2：

如图2所示的实施例是一种基于阶梯式评估的5G基站智能判断方法，包括n个基站gNB_tar＝{gNB₁，gNB₂，…，gNB_n}，物理资源块总量{Prt₁，Prt₂，…，Prt_n}及其相应的负载{Cld₁，Cld₂，…，Cld_n}和小区吞吐量{Thr₁，Thr₂，…，Thr_n}；

步骤1：资源块效用因子核算；

步骤1-1：对于gNB_tar＝{gNB₁，gNB₂，…，gNB_n}中的每个基站gNB_i，计算相应的已分配物理资源块数量Aloc_i＝ceil(Prt_i*Cld_i)；其中，ceil(·)表示天花板函数；计算物理资源块效用因子Eft_i＝Thr_i/Aloc_i；

步骤1-2：计算所有基站的物理资源块效用因子之和

步骤2：基于负载的阶梯式评估；

步骤2-1：设定负载评估低门限TCld_low，负载评估中门限TCld_mid，以及负载评估高门限TCld_high；对于每个基站gNB_i，若其负载满足条件Cld_i≤TCld_low，则将该基站gNB_i纳入关断候选集中，即gNB_tclose＝{gNB_i}；

步骤2-2：设定资源块效用因子低门限TEft_low和资源块效用因子高门限TEft_high；对于负载满足条件TCld_low＜Cld_j≤TCld_mid的所有基站，筛选出其中资源块效用因子满足条件Eft_j≤SEft*TEft_low的基站{gNB_j}，将其纳入关断候选集中，即gNB_tclose＝gNB_tclose∪{gNB_j}；

步骤2-3：对于负载满足条件TCld_mid＜Cld_k≤TCld_high的所有基站，筛选出其中资源块效用因子满足条件Eft_k≤SEft*TEft_high的基站{gNB_k}，将其纳入关断候选集中，即gNB_tclose＝gNB_tclose∪{gNB_k}。

步骤3：关断候选集预处理；

步骤3-1：设定容量门限VCel_th，对于关断候选集gNB_tclose中的首个基站gNB_t，t∈[1，n]，及其所有的邻区集合NGS_t，计算其关断邻区集TNGS_t＝NGS_t-NGS_t∩gNB_tclose；

步骤3-2：对于TNGSt中的每个基站计算负载空间其中，max(·)表示最大值函数；计算TNGS_t中所有基站的负载空间之和/>

步骤4：智能关断；

步骤4-1：对于关断候选集gNB_tclose中的基站gNB_t，若满足条件CLd_t＞SSCld_t，则将该基站移出gNB_tclose，即取消本次对基站gNB_t的关断行为，gNB_tclose＝gNB_tclose-{gNB_t}；

步骤4-2：否则计算其关转邻区集其中，基站/>满足条件/>

步骤4-3：核算目标关断基站gNB_t往上转移的负载量更新/>负载/>

步骤4-4：待完成关转邻区集TNZS_t中所有的邻区操作，则执行对gNB_t的关断，更新gNB_tclose＝gNB_tclose-{gNB_t}；循环步骤3及步骤4，直到gNB_tclose为空。

实施例3：

下面以n＝6为例对本发明进行具体说明，基站信息如表格1所示：

表格1

基站	负载	吞吐量(Mbps)	物理资源块总量
				gNB1	0.25	16	273
gNB2	0.38	10	273
				gNB3	0.28	5	273
gNB4	0.14	6	273
				gNB5	0.49	25	273
gNB6	0.32	16	273

基础数据如表格2示：

表格2

项目	数据
		工作频率(GHz)	2.6
工作带宽(MHz)	100
		负载评估低门限TCldlow	0.15
负载评估中门限TCldmid	0.4
		负载评估高门限TCldhigh	0.6
资源块效用因子低门限TEftlow	10％
		资源块效用因子高门限TEfthigh	20％
容量门限VCelth	70％
		单站基础功耗(W)	2000
单站50％负载下的业务功耗(W)	1500

本实例描述的一种基于阶梯式评估的5G基站智能关断方法，包括如下步骤：资源块效用因子核算，基于负载的阶梯式评估，关断候选集预处理和智能关断。

步骤1：资源块效用因子核算；

步骤1-1：对于gNB_tar＝{gNB₁，gNB₂，…，gNB₆}中的每个基站gNB_i，计算相应的已分配物理资源块数量Aloc_i＝ceil(Prt_i*Cld_i)＝{69，104，77，39，134，88}；计算物理资源块效用因子

步骤1-2：计算所有基站的物理资源块效用因子之和

步骤2：基于负载的阶梯式评估；

步骤2-1：负载满足条件Cld_i≤TCld_low＝0.15的基站只有gNB₄，则将该基站gNB_i纳入关断候选集中，即gNB_tclose＝{gNB₄}；

步骤2-2：对于负载满足条件TCld_low＝0.15＜Cld_j≤TCld_mid＝0.4的所有基站{gNB₁，gNB₂，gNB₃，gNB₆}，筛选出其中资源块效用因子满足条件Eft_j≤SEft*TEft_low＝0.09的基站{gNB_j}＝{gNB₃}，将其纳入关断候选集中，即gNB_tclose＝gNB_tclose∪{gNB_j}＝{gNB₃，gNB₄}；

步骤2-3：对于负载满足条件TCld_mid＜Cld_k≤TCld_high的所有基站{gNB₅}，其资源块效用因子并不满足条件Eft_k≤SEft*TEft_high＝0.18，即{gNB_k}＝NULL，gNB_tclose＝gNB_tclose∪{gNB_k}＝{gNB₃，gNB₄}；

步骤3：关断候选集预处理；

步骤3-1：对于关断候选集gNB_tclose中的首个基站gNB₃，及其所有的邻区集合NGS₃＝{gNB₁，gNB₂，gNB₄，gNB₅，gNB₆}，计算关断邻区集TNGS₃＝NGS₃-NGS₃∩gNB_tclose＝{gNB₁，gNB₂，gNB₅，gNB₆}；

步骤3-2：对于TNGS3中的每个基站计算负载空间计算TNGS3中所有基站的负载空间之和/>

步骤4：智能关断；

步骤4-1：对于关断候选集gNB_tclose中的基站gNB₃，不满足条件CLd_t＝0.28＞SSCld_t＝1.36，gNB_tclose＝{gNB₃，gNB₄}保持不变；

步骤4-2：计算关转邻区集

步骤4-3：核算目标关断基站gNB₃往{gNB₁，gNB₂，gNB₅，gNB₆}上转移的负载量更新负载/>

步骤4-4：待完成关转邻区集TNZS₃中所有的邻区操作，则执行对gNB₃的关断，gNB_tclose＝gNB_tclose-{gNB₃}＝{gNB₄}，继续循环操作gNB₄；

完成gNB₃操作后所有小区的负载为{0.34，0.45，0，0.14，0.54，0.4}；以下为对gNB₄操作的类似动作：

步骤3-1：对于关断候选集gNB_tclose中的首个基站gNB₄，其所有的邻区集合NGS₄＝{gNB₁，gNB₂，gNB₃，gNB₅，gNB₆}，计算关断邻区集TNGS₄＝NGS_t-NGS_t∩gNB_tclose＝{gNB₁，gNB₂，gNB₅，gNB₆}；

步骤3-2：对于TNGS₄＝{gNB₁，gNB₂，gNB₅，gNB₆}中的每个基站计算负载空间计算TNGS4中所有基站的负载空间之和/>

步骤4：智能关断；

步骤4-1：对于关断候选集gNB_tclose中的基站gNB₄，不满足条件CLd_t＝0.14＞SSCld₄＝1.08，gNB_tclose＝{gNB₄}保持不变；

步骤4-2：计算关转邻区集

步骤4-3：核算目标关断基站gNB₄往上转移的负载量更新负载/>

步骤4-4：待完成关转邻区集TNZS₄中所有的邻区操作，则执行对gNB₄的关断，gNB_tclose为空，所有关断操作结束；

完成gNB₄操作后所有小区的负载为{0.39，0.48，0，0，0.55，0.44}。

将上述步骤进行仿真实验：

将本发明的SEIC与之前的GSIC方法进行MATLAB平台仿真，由6个5G基站组成的基站簇互配邻区，分别设置一定的负载，使得轻负载基站的部分RU(Radio Unit，无线单元)或DU(Distributed Unit，分布单元)可以智能关断，所得的功耗分别参见附图2至3所示。

如图3所示，在单一5G基站仿真时，SEIC由于对低负载更敏感，也更容易触发关断措施，功耗下降比GSIC更快，在负载完成转移后RU被关断，基站总体功耗会维持在相对一个平稳的区间范围。

如图4所示，在对整个基站簇仿真时，SEIC对过低负载的GBR业务，若其资源快效用因子不高，同样对其进行关断，但对负载转移比GSIC做了更有保障性的措施而不影响客户感知。因此，基站簇的总体功耗下降SEIC比GSIC更明显，更有效地达到了节能减排的目的。

上述实施例对本发明的具体描述，只用于对本发明进行进一步说明，不能理解为对本发明保护范围的限定，本领域的技术工程师根据上述发明的内容对本发明作出一些非本质的改进和调整均落入本发明的保护范围内。

Claims (2)

1.一种基于阶梯式评估的5G基站智能关断方法，其特征是，包括如下步骤：

步骤一、资源块效用因子核算：对每个基站进行已分配物理资源块计算，并进行所有基站的资源块效用因子核算；

步骤二、基于负载的阶梯式评估：根据负载门限和资源效用因子门限将对应的基站纳入关断候选集；

步骤三、关断候选集预处理：根据关断候选集首个基站及所有邻区集合计算关断邻区集，并计算关断邻区集中中所有基站的负载空间之和；

步骤四、智能关断：对关断候选集的基站计算其关转邻区集，根据关断候选集上的目标关断基站往关转邻区集转移的负载量更新负载，执行关断并更新关断候选集，返回步骤三直到关断候选集为空；

所述步骤一包括如下步骤：

(1-1)：对于gNB_tar＝{gNB₁，gNB₂，…，gNB_n}中的每个基站gNB_i，计算相应的已分配物理资源块数量Aloc_i＝ceil(Prt_i*Cld_i)；

其中，ceil(·)表示天花板函数；计算物理资源块效用因子Eft_i＝Thr_i/Aloc_i；

(1-2)：计算所有基站的物理资源块效用因子之和所述步骤二包括如下步骤：

(2-1)：设定负载评估低门限TCld_low，负载评估中门限TCld_mid，以及负载评估高门限TCld_high；对于每个基站gNB_i，若其负载满足条件Cld_i≤TCld_low，则将该基站gNB_i纳入关断候选集中，即gNB_tclose＝{gNB_i}；

(2-2)：设定资源块效用因子低门限TEft_low和资源块效用因子高门限TEft_high；对于负载满足条件TCld_low＜Cld_j≤TCld_mid的所有基站，筛选出其中资源块效用因子满足条件Eft_j≤SEft*TEft_low的基站{gNB_j}，将其纳入关断候选集中，即gNB_tclose＝gNB_tclose∪{gNB_j}；

(2-3)：对于负载满足条件TCld_mid＜Cld_k≤TCld_high的所有基站，筛选出其中资源块效用因子满足条件Eft_k≤SEft*TEft_high的基站{gNB_k}，将其纳入关断候选集中，即gNB_tclose＝gNB_tclose∪{gNB_k}；

所述步骤三包括如下步骤：

(3-1)：设定容量门限VCel_th，对于关断候选集gNB_tclose中的首个基站gNB_t，t∈[1，n]，及其所有的邻区集合NGS_t，计算其关断邻区集TNGS_t＝NGS_t-NGS_t∩gNB_tclose；

(3-2)：对于TNGS_t中的每个基站计算负载空间/>其中，max(·)表示最大值函数；计算TNGS_t中所有基站的负载空间之和

所述方法涉及到n个基站gNB_tar＝{gNB₁，gNB₂，…，gNB_n}，物理资源块总量{Prt₁，Prt₂，…，Prt_n}及其相应的负载{Cld₁，Cld₂，…，Cld_n}和小区吞吐量{Thr₁，Thr₂，…，Thr_n}。

2.根据权利要求1所述的一种基于阶梯式评估的5G基站智能关断方法，其特征是，所述步骤四包括如下步骤：

(4-1)：对于关断候选集gNB_tclose中的基站gNB_t，若满足条件CLd_t＞SSCld_t，则将该基站移出gNB_tclose，即取消本次对基站gNB_t的关断行为，gNB_tclose＝gNB_tclose-{gNB_t}；

(4-2)：否则计算其关转邻区集其中，基站满足条件/>

(4-3)：核算目标关断基站gNB_t往上转移的负载量更新/>负载/>

(4-4)：待完成关转邻区集TNZS_t中所有的邻区操作，则执行对gNB_t的关断，更新gNB_tclose＝gNB_tclose-{gNB_t}；循环步骤三及步骤四，直到gNB_tclose为空。