[發(fā)明專利]實(shí)現(xiàn)鄰區(qū)列表和負(fù)載均衡聯(lián)合優(yōu)化的系統(tǒng)

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201210337833.8
• 申請(qǐng)日: 2012-09-12
• 公開（公告）號(hào): CN102905307A
• 公開（公告）日: 2013-01-30
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 滕穎蕾;宋梅;王景堯;秦文聰;王莉;張勇;張羽;牟善文;邢益海
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 北京郵電大學(xué)
• 主分類號(hào): H04W24/10
• 分類號(hào): H04W24/10;H04W28/08;H04W36/00;H04W36/30
• 代理公司: 北京路浩知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11002
• 代理人: 王瑩

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及LTE網(wǎng)絡(luò)下的SON(Self-Organizing?Network)技術(shù)，具體的涉及一種實(shí)現(xiàn)鄰區(qū)列表和負(fù)載均衡聯(lián)合優(yōu)化的系統(tǒng)。

背景技術(shù)

SON（Self-Organizing?Network）是在LTE的網(wǎng)絡(luò)的標(biāo)準(zhǔn)化階段由移動(dòng)運(yùn)營(yíng)商主導(dǎo)提出的概念，其主要思路是實(shí)現(xiàn)無(wú)線網(wǎng)絡(luò)的一些自主功能，減少人工參與，降低運(yùn)營(yíng)成本。

NGMN中的移動(dòng)運(yùn)營(yíng)商對(duì)SON的部署有強(qiáng)烈的需求，于是紛紛投入SON需求的研究，發(fā)布有關(guān)SON的白皮書和建議書。3GPP也在重點(diǎn)研究SON和當(dāng)前電信管理網(wǎng)絡(luò)的實(shí)現(xiàn)方案。歐盟也在進(jìn)行兩個(gè)相關(guān)項(xiàng)目，一個(gè)主要由歐洲主要運(yùn)營(yíng)商、設(shè)備商共同承擔(dān)，從SON的技術(shù)方案、實(shí)現(xiàn)方法及驗(yàn)證平臺(tái)入手，研究SON對(duì)網(wǎng)絡(luò)運(yùn)維產(chǎn)生的影響；另一項(xiàng)目是利用感知無(wú)線電和分布式感知原理進(jìn)行前沿重點(diǎn)研究。

MLB（Mobility?Load?Balancing）處理的根本目的在于通過(guò)調(diào)整切換參數(shù)，以用戶切換的方式把過(guò)載小區(qū)中適當(dāng)比例的負(fù)載轉(zhuǎn)移到不過(guò)載的小區(qū)中，也就是把兩個(gè)小區(qū)中的用戶終端從過(guò)載的小區(qū)切換到尚未過(guò)載的小區(qū)。要實(shí)現(xiàn)MLB，負(fù)載的獲取必不可少，與通用移動(dòng)通信系統(tǒng)(UMTS)相比，LTE系統(tǒng)的最大特點(diǎn)是采用了更扁平化的架構(gòu)，取消了用戶終端和無(wú)線移動(dòng)實(shí)體/服務(wù)網(wǎng)關(guān)(MME/S-GW)之間的中間控制節(jié)點(diǎn)(即UMTS中的無(wú)線網(wǎng)絡(luò)控制節(jié)點(diǎn))，因此相比S1接口上的均衡處理而言，X2接口上的小區(qū)負(fù)載信息交換為負(fù)載獲取提供了方便。

由于MLB最終是通過(guò)切換實(shí)現(xiàn)，而切換又與鄰區(qū)列表密切相關(guān)。在蜂窩式移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)中，每個(gè)小區(qū)都有一張鄰區(qū)列表，該表記錄了與當(dāng)前小區(qū)相關(guān)的鄰區(qū)，它決定了移動(dòng)終端搜索的范圍和切換的方向。正確而完整的鄰區(qū)關(guān)系列表非常重要，鄰區(qū)關(guān)系做的太少，會(huì)出現(xiàn)鄰區(qū)漏配的現(xiàn)象，這會(huì)直接導(dǎo)致大量的掉話；鄰區(qū)關(guān)系做的太多，則不僅會(huì)導(dǎo)致測(cè)量報(bào)告的精確性降低而且會(huì)大大提高運(yùn)營(yíng)商的運(yùn)營(yíng)成本。傳統(tǒng)鄰區(qū)列表的建立都是基于鄰區(qū)信號(hào)強(qiáng)度的大小，并沒(méi)有考慮鄰區(qū)負(fù)載的狀況。

強(qiáng)化學(xué)習(xí)(Reinforcement?Learning，RL)可以從延遲的回報(bào)中獲取最優(yōu)的控制策略。一個(gè)可學(xué)習(xí)的智能體，它可以觀察環(huán)境的狀態(tài)并能做出一組動(dòng)作改變這些狀態(tài)，學(xué)習(xí)的任務(wù)是獲得一個(gè)控制策略，以選擇能達(dá)到目的的行為。Q-學(xué)習(xí)算法是由Watkins在1989年提出的類似于動(dòng)態(tài)規(guī)劃算法的一種強(qiáng)化學(xué)習(xí)方法，它提供智能系統(tǒng)在馬爾科夫環(huán)境中利用經(jīng)歷的動(dòng)作序列選擇最優(yōu)動(dòng)作的一種學(xué)習(xí)能力，并且不需要建立環(huán)境模型。

發(fā)明內(nèi)容

（一）要解決的技術(shù)問(wèn)題

本發(fā)明為了解決和實(shí)現(xiàn)過(guò)載小區(qū)和非過(guò)載小區(qū)之間用戶切換的問(wèn)題，本發(fā)明提出了一種實(shí)現(xiàn)鄰區(qū)列表和負(fù)載均衡聯(lián)合優(yōu)化的系統(tǒng)。

（二）技術(shù)方案

為解決上述技術(shù)問(wèn)題，本發(fā)明提供了一種實(shí)現(xiàn)鄰區(qū)列表和負(fù)載均衡聯(lián)合優(yōu)化的系統(tǒng)，所述系統(tǒng)包括：

負(fù)載監(jiān)測(cè)模塊，用于對(duì)服務(wù)小區(qū)和鄰區(qū)的負(fù)載狀態(tài)進(jìn)行周期性監(jiān)測(cè)，并交互負(fù)載狀態(tài)；

鄰區(qū)信號(hào)統(tǒng)計(jì)模塊，用于統(tǒng)計(jì)服務(wù)小區(qū)中終端測(cè)量的鄰區(qū)的信號(hào)質(zhì)量；

鄰區(qū)列表建立模塊，用于依據(jù)服務(wù)小區(qū)和鄰區(qū)各自的負(fù)載狀態(tài)及統(tǒng)計(jì)的信號(hào)質(zhì)量建立鄰區(qū)列表，并發(fā)送鄰區(qū)列表給參數(shù)調(diào)整模塊；

參數(shù)調(diào)整模塊，用于根據(jù)所述鄰區(qū)列表動(dòng)態(tài)調(diào)整切換參數(shù)，以進(jìn)行切換，并將調(diào)整后的參數(shù)反饋給負(fù)載檢測(cè)模塊和鄰區(qū)信號(hào)統(tǒng)計(jì)模塊。

其中，所述負(fù)載監(jiān)測(cè)模塊中負(fù)載狀態(tài)的計(jì)算公式為：