【技术实现步骤摘要】
各种示例实施例涉及无线通信网络中的节能并且，尤其涉及用于确定阈值以决定小区是否应该进入或者退出节能模式的装置和方法。
技术介绍
1、备置无线通信网络需要使用能源。支持包括例如多个传送和接收点(trp)的无线电接入网络(ran)占无线通信网络能源消耗(ec)的很大一部分。备置开放式无线接入网络无线电单元(o-ru)占ran能源消耗的最大比例。
2、基于化石燃料能源资源的稀缺性的全球关注和减少co2排放的迫切需要使能源消耗成为网络运营商的战略话题。此外，在ran中促进能源节约可能为运营商提供途径，以降低提供和维护无线通信网络引起的持续成本。
3、期望提供方法，该方法可向网络运营商提供实现能源节约和减少其能量足迹的机制。
技术实现思路
1、本公开的各种示例实施例寻求的保护范围由独立权利要求规定。本说明书中描述的不属于独立权利要求范围的示例实施例和特征，如果有，应被解释为有助于理解本专利技术的各种实施例的示例。
2、根据本公开的各种但不一定是全部的示例实施例，提供了一种装置包括：至少一个处理器；以及存储指令的至少一个存储器，该指令在由至少一个处理器执行时，使装置至少：基于针对在无线通信网络区域中支持网络覆盖的小区组的历史负载数据，预测小区组中的未来负载；以及至少基于被预测的未来负载，确定至少一个阈值负载值，以用于查明小区组中的小区是否应该进入或者退出节能模式，其中确定所述至少一个阈值负载值包括：确定针对小区组中的小区是否应该进入节能模式的阈值负载值，以及
3、根据一些实施例，进入节能模式包括：去激活或者断电小区或者小区组的小区的载波。根据一些实施例，进入节能模式包括：去激活或者断电至少一个小区或者小区组的小区的载波。根据一些实施例，退出节能模式包括：激活或者开启小区或者小区组的小区的载波。根据一些实施例，退出节能模式包括：激活或者开启至少一个小区或者小区组的小区的载波。
4、根据一些实施例，小区组包括小区的“节能组”。根据一些实施例，小区组包括称为节能组或者能量组的逻辑实体。无线电小区可以被分配到相同的节能组，根据一些实施例提供的它们：覆盖相同的地理区域并且属于相同的基站，例如，相同的enb。根据一些实施例，网络的每个小区只能被分配到一个节能组。根据一些实施例，节能组可以包含一个或多个小区。根据一些实施例，手动或者通过对可用网络小区应用适当算法自动地将小区分配到节能组。
5、根据一些实施例，历史负载数据包括以下至少一项：无线电链路状况、业务、小区吞吐量、下行链路物理资源块利用率、或者小区组内的活动用户设备的数目。
6、根据一些实施例，未来负载包括以下至少一项：预测的下行链路物理资源块利用率、预测的小区吞吐量或者小区组内活动用户设备的预测数目。
7、根据一些实施例，确定至少一个阈值负载值包括：确定小区组中的小区是否应该进入节能模式的阈值负载值以及确定小区组中的小区是否应该退出节能模式的阈值负载值。换言之，存在用于激活和去激活节能模式的单独阈值。在一些实施例中，用于激活能源节约的阈值负载不同于用于去激活能源节约的阈值负载。
8、根据一些实施例，预测小区组中的未来负载包括：预测在至少两个时间窗口期间可能发生在小区组中的负载；以及确定至少一个阈值负载值包括：基于在每个时间窗口期间可能发生在小区组中的预测负载，确定该时间窗口的至少一个阈值负载值。
9、根据一些实施例，预测小区组中的未来负载包括：预测在未来时间段期间可能发生在小区组中的负载；以及确定至少一个阈值负载值包括：基于在每个未来时间段期间可能发生在小区组中的预测负载，确定该未来时间段的至少一个阈值负载值。
10、根据一些实施例，时间窗口或者未来时间段可包括：包括一天或者多天的时间段、一天的时间段、一天的一部分的时间段、一个小时或者几个小时、一个小时的一部分、若干分钟的时间段。根据一些实施例，时间窗口可包括，例如十五分钟的间隔。根据一些实施例，确定至少一个阈值可包括：确定至少一个阈值以应用于一系列连续时间窗口或者未来时间段中的每一个。
11、根据一些实施例，确定至少一个阈值负载值至少部分地基于在由小区组支持的无线通信网络的区域内的、被评估的网络性能。
12、根据一些实施例，评估网络性能至少部分地基于在小区组支持的无线通信网络的区域内的用户设备经历的下行链路特性。
13、根据一些实施例，下行链路特性包括：用户设备在通过小区组支持的无线通信网络的区域内经历的下行链路吞吐量。
14、根据一些实施例，确定至少一个阈值负载值包括：选择阈值负载值，该阈值负载值提供能源节约，同时维持在由小区组支持的无线通信网络的区域内的网络性能。
15、根据一些实施例，确定所述至少一个阈值负载值包括：选择、计算或者估计至少一个阈值负载值，该至少一个阈值负载值在小区组中实施时，基于小区组的预测负载提供能源节约。根据一些实施例，确定所述至少一个阈值负载值包括：选择提供最大能源节约的所述至少一个阈值负载值。根据一些实施例，确定所述至少一个阈值负载值包括：选择提供最大能源节约的阈值负载值。
16、根据一些实施例，确定至少一个阈值负载值包括：确定至少一个阈值，在至少一个阈值处，小区组中的小区可以进入节能模式而不降级由小区组支持的无线通信网络的区域内的用户设备经历的网络性能。
17、根据一些实施例，该装置还被配置为：基于确定网络的至少一个可监测关键性能指标是否被所确定的至少一个阈值负载值的实现不利影响，调整所确定的至少一个阈值负载值。
18、根据一些实施例，该装置被配置为：通过以下调整所确定的至少一个阈值负载值：确定所述至少一个可监测的关键性能指标是否正在降级，以及如果是，调整至少一个阈值负载值。根据一些实施例，该装置被配置为：通过以下调整所确定的至少一个阈值负载值：确定所述至少一个可监测的关键性能指标是否正在降级以及，如果是，维持所确定的至少一个阈值负载值。
19、根据一些实施例，网络的至少一个可监测关键性能指标包括以下至少一项的可监测指标：可访问性、可保留性或者下行链路小区吞吐量。
20、例如，网络的可访问性可以包括与请求的到网络的ue连接的数目相比，成功完成到网络的u连接有多少的测量。在一些实施例中，可访问性可以通过以下指示，例如：
21、可访问性＝rrc连接设置完成/rrc连接请求)x100
22、例如，网络的可保留性可以包括与预期的无线电承载释放数目相比，异常丢弃的无线电承载的数目的测量。在一些实施例中，可保留性可以通过以下指示，例如：-
23、可保留性＝(异常rb释放/总rb释放)x100
24、根据一些实施例，装置包括：负载预报机器学习模块，被配置为基于针对在无线电通信网络的区域内支持网络覆盖的小区组的历史负载数据，执行对小区组中的未来负载的预测。本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种装置(200；7000)，包括：
2.根据权利要求1所述的装置，其中预测所述小区组(12)中的所述未来负载包括：
3.根据前述权利要求中任一项所述的装置，其中确定所述至少一个阈值负载值至少基于由所述小区组支持的所述无线通信网络的所述区域中的、被评估的网络性能，并且可选地其中评估网络性能是至少基于下行链路特性的，所述下行链路特性是由所述小区组支持的所述无线通信网络的所述区域中的用户设备所经历的。
4.根据权利要求3所述的装置，其中确定所述至少一个阈值负载值包括：确定阈值，所述小区组中的小区在所述阈值处能够进入节能模式，而不降级网络性能，所述网络性能是由所述小区组支持的所述无线通信网络的所述区域中的用户设备所经历的。
5.根据前述权利要求中任一项所述的装置，其中所述装置被配置为通过以下来调整所确定的所述至少一个阈值负载值：确定所述关键性能指标是否正在降级，并且如果是，则调整所述至少一个阈值负载值，并且如果不是，则维持所确定的所述至少一个阈值负载值。
6.根据权利要求5所述的装置，其中所述网络的所述至少一个可监测关键性
7.根据前述权利要求中任一项所述的装置，包括负载预报机器学习模块(20)，所述负载预报机器学习模块(20)被配置为基于在无线通信网络的所述区域中支持网络覆盖的所述小区组的历史负载数据，执行在所述小区组中的未来负载的所述预测，其中所述机器学习模块被配置为使用所述历史负载数据以预报未来n个分钟的负载，其中n是由所述负载预报机器学习模块应用的阈值预测模型的所述推断频率。
8.根据前述权利要求中任一项所述的装置，包括阈值估计机器学习模块(22)，所述阈值估计机器学习模块(22)被配置为至少基于被预测的所述未来负载和指示所述小区组内的用户体验的一个或多个参数，确定所述至少一个阈值负载值，所述至少一个阈值负载值用于查明所述小区组中的小区是否应该进入或退出节能模式。
9.根据权利要求8在依赖于权利要求7时所述的装置，其中所述阈值估计机器学习模块基于以下来确定所述一个或多个阈值负载值：来自所述负载预报机器学习模块的负载预测输出。
10.根据权利要求8或权利要求9所述的装置，其中所述阈值估计机器学习模块被配置为应用定制奖励函数，所述定制奖励函数包括函数，所述函数操作以调整所述一个或多个阈值负载值，以增加所述小区组内的能源节约，同时维持所述小区组内的用户体验。
11.根据权利要求8至10中任一项所述的装置，其中所述阈值估计机器学习模块被配置为实现强化学习过程。
12.根据权利要求11所述的装置，所述强化学习过程包括：将定制奖励函数应用于所述基础值，所述定制奖励函数操作以增加跨所述小区组实现的能源节约，同时维持用户体验，所述用户体验在由所述小区组支持的所述无线通信网络内的网络覆盖的所述区域内操作。
13.根据权利要求10至12中任一项所述的装置，其中所述定制奖励函数包括：与用户体验的被计算的特性相关联的得分，所述用户体验在由所述小区组支持的所述无线通信网络内的网络覆盖的所述区域内操作。
14.根据前述权利要求中任一项所述的装置，包括关键性能指标反馈机器学习模块(24)，所述关键性能指标反馈机器学习模块(24)被配置为基于所述网络的至少一个可监测关键性能指标的被监测的指示，评估所述可监测关键性能指标是否被所确定的所述至少一个阈值负载值的实现不利影响。
15.根据权利要求14所述的装置，其中所述关键性能指标反馈机器学习模块被配置为基于所述小区组内的一个或多个被经历的可监测指示与所述小区组内的一个或多个被预测的可监测指示相比的比较，向阈值估计机器学习模块提供反馈。
16.根据权利要求14或权利要求15所述的装置，其中所述关键性能指标反馈机器学习模块被配置为应用统计模型，以使用至少一个假设检测将小区组的被测量的性能与所述小区组的性能的一个或多个历史模式进行比较。
17.根据权利要求16所述的装置，其中所述假设检测可以包括以下一项或多项：MannWhitney检测；T-检测和/或Kruskal Wallis检测。
18.一种计算机实现的方法，包括：
19.一种计算机程序产品，所述计算机程序产品在计算机上被执行时，能够操作以执行权利要求18所述的方法。
...【技术特征摘要】
1.一种装置(200；7000)，包括：
2.根据权利要求1所述的装置，其中预测所述小区组(12)中的所述未来负载包括：
3.根据前述权利要求中任一项所述的装置，其中确定所述至少一个阈值负载值至少基于由所述小区组支持的所述无线通信网络的所述区域中的、被评估的网络性能，并且可选地其中评估网络性能是至少基于下行链路特性的，所述下行链路特性是由所述小区组支持的所述无线通信网络的所述区域中的用户设备所经历的。
4.根据权利要求3所述的装置，其中确定所述至少一个阈值负载值包括：确定阈值，所述小区组中的小区在所述阈值处能够进入节能模式，而不降级网络性能，所述网络性能是由所述小区组支持的所述无线通信网络的所述区域中的用户设备所经历的。
5.根据前述权利要求中任一项所述的装置，其中所述装置被配置为通过以下来调整所确定的所述至少一个阈值负载值：确定所述关键性能指标是否正在降级，并且如果是，则调整所述至少一个阈值负载值，并且如果不是，则维持所确定的所述至少一个阈值负载值。
6.根据权利要求5所述的装置，其中所述网络的所述至少一个可监测关键性能指标指示以下至少一项：可访问性、可保留性或下行链路小区吞吐量。
7.根据前述权利要求中任一项所述的装置，包括负载预报机器学习模块(20)，所述负载预报机器学习模块(20)被配置为基于在无线通信网络的所述区域中支持网络覆盖的所述小区组的历史负载数据，执行在所述小区组中的未来负载的所述预测，其中所述机器学习模块被配置为使用所述历史负载数据以预报未来n个分钟的负载，其中n是由所述负载预报机器学习模块应用的阈值预测模型的所述推断频率。
8.根据前述权利要求中任一项所述的装置，包括阈值估计机器学习模块(22)，所述阈值估计机器学习模块(22)被配置为至少基于被预测的所述未来负载和指示所述小区组内的用户体验的一个或多个参数，确定所述至少一个阈值负载值，所述至少一个阈值负载值用于查明所述小区组中的小区是否应该进入或退出节能模式。
9.根据权利要求8在依赖于权利要求7时所述的装置，其中所述阈值估计机器学习模块基于以下来确定所述一个或多个阈值负载值：来自所述负载预...
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