基于用户吞吐量的重叠小区的负载管理制造技术

用于在无线电接入网络(RAN)内与扇区重叠的多个小区之间的负载管理的系统、方法和软件。在一个实施例中，系统以下操作的多个优化迭代来执行扇区吞吐量优化：确定扇区中的活动用户总数；确定使扇区的聚合用户吞吐量最大化的每个小区的目标用户数量，其中每个小区的目标用户数量之和等于该扇区中的活动用户总数；基于使该扇区的聚合用户吞吐量最大化的每个小区的目标用户数量来确定该扇区的推荐负载分布参数，并在该扇区中应用该推荐负载分布参数以在小区之间分布用户。数以在小区之间分布用户。数以在小区之间分布用户。

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】基于用户吞吐量的重叠小区的负载管理


[0001]本公开涉及通信系统领域，并且具体地涉及接入网络中的负载管理。

技术介绍

[0002]无线电接入网络(RAN)是移动通信系统的一部分，其经由无线电接入技术来与移动设备(例如，用户设备(UE))交互以将移动设备与核心网络连接以接收服务。RAN包括多个基站，其向地理区间上的移动设备提供覆盖范围。基站包括被配置为经由空中接口来与移动设备进行接口连接的设备，诸如天线、发射机、接收机等，以及被配置为与核心网络进行接口连接的设备，诸如路由器、控制器等。由RAN服务的地理区间通常被划分为称为扇区的较小区域，并且运营商的目标是为每个扇区提供足够的覆盖范围。因此，一个或多个基站通常位于扇区的边缘处，并且一个或多个基站的天线被定向为朝向RAN的每个扇区。例如，基站可以包括覆盖基站周围的弧(例如，120度或更小)的定向天线，其中每个定向天线朝向不同的扇区瞄准。常见的配置是三扇区配置，其中基站位于三个相邻扇区的交叉处，并且基站包括三个定向天线，每个天线被定向为朝向相邻扇区之一。
[0003]基站的定向天线形成RAN内的小区。小区包括通过RF信号的发射和接收而创建的无线电覆盖区间。扇区表示由RAN服务的较大地理区间的分区，而小区则表示基站经由RF信号(即通过定向天线)的实际无线电覆盖区间。基站的小区在扇区上“重叠”以在扇区的至少一部分中提供无线电覆盖范围。例如，当基站的定向天线朝向扇区瞄准时，在该定向天线内形成的小区在该扇区的部分或全部上重叠。因此，通过将基站定位在扇区的边缘处，基站的小区为扇区提供覆盖范围。
[0004]为了提供足够的覆盖范围，多个小区可能具有重叠的覆盖范围占地。例如，基站可以包括朝向同一扇区的多个定向天线，其中每个定向天线形成与该扇区重叠的小区。在另一示例中，相邻基站可以形成与扇区重叠的小区。为了确保资源的高效操作和最佳使用，运营商通常实现尝试均衡小区之间的负载的某种类型的负载管理方案。然而，标识管理重叠小区之间的业务负载的高效且有效的方法仍然是一个问题。

技术实现思路

[0005]本文描述的是考虑扇区的用户吞吐量的负载管理方案。由于在RAN上的业务需求不断增加，网络运营商希望最大限度地利用小区。当前的负载管理方案以强调与扇区重叠的小区之间的负载均衡的方式分布业务，而不考虑这些小区的性能。本文描述的负载管理方案考虑了扇区的用户吞吐量，并且着手通过根据各个小区的性能模型来分布业务从而作为最终用户性能的度量优化用户吞吐量。一项技术优势是基于用户吞吐量在小区之间智能地分布业务(即用户业务)，以提供优质的最终用户体验和性能。
[0006]一个实施例包括一种为RAN提供负载管理的系统。该系统包括至少一个处理器和存储器。处理器使系统标识在RAN的扇区处重叠的多个小区。处理器使系统通过以下操作的多个优化迭代来执行扇区吞吐量优化：确定扇区中活动用户总数；确定使扇区的聚合用户
吞吐量最大化的每个小区的目标用户数量，其中每个小区的目标用户数量之和等于扇区中的活动用户总数；基于使扇区的聚合用户吞吐量最大化的每个小区的目标用户数来确定针对扇区的推荐负载分布参数，并应用推荐的负载扇区中的分布参数，以在小区之间分布用户。
[0007]在另一个实施例中，处理器使系统确定该扇区的繁忙小时，并确定在该繁忙小时期间使该扇区的聚合用户吞吐量最大化的每个小区的目标用户数量。
[0008]在另一个实施例中，处理器使得系统标识针对小区的负载曲线，其中负载曲线中的每一个负载曲线指示相应小区的用户吞吐量和活动用户数量之间的关系，并且基于负载曲线来确定使扇区的聚合用户吞吐量最大化的每个小区的目标用户数量。在另一个实施例中，处理器使系统通过以下操作来生成小区中的每个小区的负载曲线：(a)确定在聚合时段期间的针对小区的用户吞吐量；(b)确定在聚合时段期间在小区中的活动用户数量；(c)基于在聚合时段期间在小区中确定的用户吞吐量和活动用户数量，在用户吞吐量图上添加样本；(d)在比聚合时段更长的收集时段内重复(a)
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(c)以获得用户吞吐量图上的多个样本；以及(e)在收集时段之后，基于用户吞吐量图来生成针对小区的负载曲线。
[0009]在另一个实施例中，处理器使系统通过以下操作来确定使扇区的聚合用户吞吐量最大化的每个小区的目标用户数量：标识每个小区的目标用户数量的排列，其中每个排列的每个小区的目标用户数量之和等于扇区中的活动用户总数；关于排列中的每个排列，计算扇区的聚合用户吞吐量；并标识为扇区提供最大聚合用户吞吐量的推荐排列，其中推荐排列指示每个小区的目标用户数，使该扇区的聚合用户吞吐量最大化。
[0010]在另一个实施例中，处理器使系统通过以下操作来确定使扇区的聚合用户吞吐量最大化的每个小区的目标用户数量：确定每个小区的目标用户数量的上限和下限；标识每个小区的目标用户数量的排列，其中每个小区的目标用户数量之和等于扇区中的活动用户总数，并且每个小区的目标用户数在上限和下限内；关于排列中的每个排列计算扇区的聚合用户吞吐量；并且标识针对该扇区提供最大聚合用户吞吐量的推荐排列，其中该推荐排列指示使该扇区的聚合用户吞吐量最大化的每个小区的目标用户数量。
[0011]在另一个实施例中，推荐负载分布参数包括为小区指派的百分比权重，以用于在小区之间分布用户，并且百分比权重被限制在值范围内。针对小区中的每个小区，处理器使系统确定指派给该小区的当前百分比权重设置，确定该小区的实际业务百分比，并且通过将在实际业务百分比和优化业务百分比之间的差与当前百分比权重设置相加来计算该小区的更新百分比权重，其中优化业务百分比基于每个小区的目标用户数量。处理器使系统将每个小区的更新百分比权重缩放至该值范围。
[0012]在另一个实施例中，推荐负载分布参数包括为小区指派的百分比权重，以用于在小区之间分布用户，并且百分比权重被限制在一个值范围内。针对小区中的每个小区，处理器使系统：确定针对两个先前优化迭代指派给该小区的百分比权重设置；确定针对两个先前优化迭代由该小区所服务的实际用户数量；计算针对先前两个优化迭代的实际用户数量的变化相对于该小区的百分比权重设置的变化的梯度，并通过将小区的目标用户数量与实际用户数量之间的差除与梯度相除并且将相除的结果与针对先前优化迭代的百分比权重设置相加来计算小区的更新百分比权重。处理器使系统将每个小区的更新百分比权重缩放至值范围。
[0013]在另一个实施例中，处理器使系统：在机器学习系统处基于收益预测模型来确定针对当前优化迭代的推荐负载分布参数是否提供在扇区的聚合用户吞吐量中的正收益。处理器使系统：当针对当前优化迭代的推荐负载分布参数提供在扇区的聚合用户吞吐量中的正收益时，在扇区中应用推荐负载分布参数，并且当针对当前优化迭代的推荐负载分布参数未提供在扇区的聚合用户吞吐量中的正收益时，掩蔽针对当前优化迭代的推荐负载分布参数。
[0014]另一个实施例包括一种RAN中的负载管理方法。该方法包括标识在RAN的扇区处重叠的多个小区，以及通过以下操作的多本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】1.一种为无线电接入网络(RAN)(120)提供负载管理的系统(150)，所述系统包括：至少一个处理器(530)和存储器(532)；所述至少一个处理器使所述系统标识在所述RAN的扇区(202)处重叠的多个小区(401
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402)；所述至少一个处理器使所述系统通过以下操作的多个优化迭代来执行扇区吞吐量优化：确定所述扇区中的活动用户总数；确定使所述扇区的聚合用户吞吐量最大化的每个小区的目标用户数量，其中，每个小区的所述目标用户数量之和等于所述扇区中的所述活动用户总数；基于使所述扇区的所述聚合用户吞吐量最大化的每个小区的所述目标用户数量来确定针对所述扇区的推荐负载分布参数(622)；以及在所述扇区中应用所述推荐负载分布参数，以在所述小区之间分布用户。2.根据权利要求1所述的系统，其中，所述至少一个处理器使所述系统：确定所述扇区的繁忙小时；以及确定在所述繁忙小时期间使所述扇区的所述聚合用户吞吐量最大化的每个小区的所述目标用户数量。3.根据权利要求1所述的系统，其中，所述至少一个处理器使所述系统：标识针对所述小区的负载曲线(904)，其中，所述负载曲线中的每一个负载曲线指示相应小区的用户吞吐量和活动用户数量之间的关系；以及基于所述负载曲线来确定使所述扇区的所述聚合用户吞吐量最大化的每个小区的所述目标用户数量。4.根据权利要求3所述的系统，其中，所述至少一个处理器使所述系统通过以下操作来生成所述小区中的每个小区的负载曲线：(a)确定在聚合时段期间的针对该小区的用户吞吐量；(b)确定在所述聚合时段期间在该小区中的活动用户数量；(c)基于在所述聚合时段期间在该小区中确定的所述用户吞吐量和所述活动用户数量来在用户吞吐量图(900)上添加样本(902)；(d)在比所述聚合时段更长的收集时段内重复(a)
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(c)以获得所述用户吞吐量图上的多个样本；以及(e)在所述收集时段之后，基于所述用户吞吐量图来生成针对该小区的所述负载曲线。5.根据权利要求1所述的系统，其中，所述至少一个处理器使所述系统通过以下操作来确定使所述扇区的所述聚合用户吞吐量最大化的每个小区的所述目标用户数量：标识每个小区的所述目标用户数量的排列，其中，针对每个排列的每个小区的所述目标用户数量之和等于所述扇区中的所述活动用户总数；关于所述排列中的每个排列，计算针对所述扇区的所述聚合用户吞吐量；以及标识针对所述扇区提供最大聚合用户吞吐量的推荐排列，其中，所述推荐排列指示使所述扇区的所述聚合用户吞吐量最大化的每个小区的所述目标用户数量。6.根据权利要求1所述的系统，其中，所述至少一个处理器使所述系统通过以下操作来确定使所述扇区的所述聚合用户吞吐量最大化的每个小区的所述目标用户数量：
确定每个小区的所述目标用户数量的上限和下限；标识每个小区的所述目标用户数量的排列，其中，每个小区的所述目标用户数量之和等于所述扇区中的所述活动用户总数，并且每个小区的所述目标用户数量在所述上限和所述下限内；关于所述排列中的每个排列，计算针对所述扇区的所述聚合用户吞吐量；以及标识针对所述扇区提供最大聚合用户吞吐量的推荐排列，其中，所述推荐排列指示使所述扇区的所述聚合用户吞吐量最大化的每个小区的所述目标用户数量。7.根据权利要求1所述的系统，其中：所述推荐负载分布参数包括为所述小区指派的百分比权重，以用于在所述小区之间分布所述用户，并且所述百分比权重被限制在值范围内；以及针对所述小区中的每个小区，所述至少一个处理器使所述系统：确定指派给该小区的当前百分比权重设置；确定该小区的实际业务百分比；以及通过将所述实际业务百分比和优化业务百分比之间的差与所述当前百分比权重设置相加来计算该小区的更新百分比权重，其中，所述优化业务百分比基于每个小区的所述目标用户数量；以及所述至少一个处理器使所述系统将所述小区中的每个小区的所述更新百分比权重缩放至所述值范围。8.根据权利要求1所述的系统，其中：所述推荐负载分布参数包括为所述小区指派的百分比权重，以用于在所述小区之间分布所述用户，并且所述百分比权重被限制在值范围内；以及针对所述小区中的每个小区，所述至少一个处理器使所述系统：确定针对两个先前优化迭代指派给该小区的百分比权重设置；确定针对所述两个先前优化迭代由该小区服务的实际用户数量；计算针对所述两个先前优化迭代的、该小区的所述实际用户数量的变化相对于所述百分比权重设置的变化的梯度；以及通过将该小区的所述目标用户数量与所述实际用户数量之间的差与所述梯度相除并且将所述相除的结果与针对所述先前优化迭代的所述百分比权重设置相加，来计算该小区的更新百分比权重；以及所述至少一个处理器使所述系统将所述小区中的每个小区的所述更新百分比权重缩放至所述值范围。9.根据权利要求1所述的系统，其中：所述至少一个处理器使所述系统：在机器学习系统处，基于收益预测模型(2210)来确定针对当前优化迭代的所述推荐负载分布参数是否提供在所述扇区的所述聚合用户吞吐量中的正收益；以及所述至少一个处理器使所述系统：当针对所述当前优化迭代的所述推荐负载分布参数提供在所述扇区的所述聚合用户吞吐量中的正收益时，在所述扇区中应用所述推荐负载分布参数；以及当针对所述当前优化迭代的所述推荐负载分布参数不提供在所述扇区的所述聚合用
户吞吐量中的正收益时，掩蔽针对所述当前优化迭代的所述推荐负载分布参数。10.一种在无线电接入网络(RAN)中的负载管理的方法(700)，所述方法包括：标识(702)在所述RAN的扇区处重叠的多个小区；以及通过以下操作的多个优化迭代来执行扇区吞吐量优化：确定(708)所述扇区中的活动用户总数；确定(710)使所述扇区的聚合用户吞吐量最大化的每个小区的目标用户数量，其中，每个小区的所述目标用户数量之和等于所述扇区中的所述活动用户总数；基于使所述扇区的所述聚合用户吞吐量最大化的每个...

【专利技术属性】
技术研发人员：R，
申请(专利权)人：诺基亚通信公司，
类型：发明
国别省市：