[發明專利]超密集網絡中的用戶接入方法、裝置、終端設備及介質在審
| 申請號: | 202110679382.5 | 申請日: | 2021-06-18 |
| 公開(公告)號: | CN113556801A | 公開(公告)日: | 2021-10-26 |
| 發明(設計)人: | 姜洪超;黃星輝;杜翠鳳;薛紅榮;趙勇波 | 申請(專利權)人: | 廣州杰賽科技股份有限公司;廣州杰賽通信規劃設計院有限公司 |
| 主分類號: | H04W48/20 | 分類號: | H04W48/20;H04L12/24 |
| 代理公司: | 廣州三環專利商標代理有限公司 44202 | 代理人: | 麥小嬋;郝傳鑫 |
| 地址: | 510310 廣東*** | 國省代碼: | 廣東;44 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 密集 網絡 中的 用戶 接入 方法 裝置 終端設備 介質 | ||
1.一種超密集網絡中的用戶接入方法,其特征在于,包括以下步驟:
對當前時刻的超密集網絡中的所有AP進行分組,得到多組AP候選集;其中,每組AP候選集對應每一業務類型;
根據用戶終端發送的業務請求,得到與所述業務請求類型對應的AP候選集;
根據所述用戶終端所在區域的業務請求密度,確定所述用戶終端的可連接AP總數;其中,所述業務請求密度是指所述用戶終端所在區域使用與所述用戶終端發送的業務請求類型相同的業務的數量;
根據當前時刻的AP信道的狀態,從所述與業務請求類型對應的AP候選集中挑選出待接入AP集,其中,所述待接入AP集的AP數量等于所述可連接AP總數。
2.如權利要求1所述的超密集網絡中的用戶接入方法,其特征在于,所述對當前時刻的超密集網絡中的所有AP進行分組,得到多個AP候選集,具體包括:
基于預先構建的AP動態分組評價模型,采用離散粒子種群算法對當前時刻的超密集網絡中的所有AP進行分組,得到多組AP候選集;
其中,所述AP動態分組評價模型通過以下方式構建:
以網絡的能耗最小化、網絡負載和平均資源利用率最大化為目標建立目標函數,所述目標函數滿足對各類業務的時延、數據速率、帶寬需求的約束。
3.如權利要求2所述的超密集網絡中的用戶接入方法,其特征在于,所述目標函數具體為:
max{(Uavg-μ)-Em}
且有,
其中,Uavg為m個AP無線資源利用率,μ為m個AP的負載不均衡度,Em為m個AP所發生的能耗,Um為第m個AP的無線資源利用率,allocatedm為第m個AP已經分配的無線資源,totalm為第m個AP的無線資源總量,pm,t為第m個AP發送信號所發生的電路單元能耗,為第m個AP發送信號所發生的傳輸能耗,pn,r為第n個用戶終端在使用第r個業務接收信號時所發生的接收信號能耗,pn,d為第n個用戶終端在使用第r個業務調節信號時所發生的調節信號能耗,pm,r為在回傳鏈路上的第m個AP接收信號產生的能耗,pm,d為在回傳鏈路上的第m個AP調節信號產生的能耗,va,vb分別為接收信號能耗的調節因子和調節信號能耗的調節因子,m為AP的總數,N為用戶終端的總數,R為無線網絡系統中的業務總數。
4.如權利要求2所述的超密集網絡中的用戶接入方法,其特征在于,所述基于預先構建的AP動態分組評價模型,采用離散粒子種群算法對當前時刻的超密集網絡中的所有AP進行分組,得到多組AP候選集,具體包括:
根據上一時刻的業務量,對所有AP進行初步分組,得到多組AP初始集,其中,每一組AP初始集與每一業務類型一一對應;
根據所述多組AP初始集,構造相應的粒子群初始種群;
根據所述目標函數計算每個粒子適應度;
基于粒子群優化算法中的速度-位置模型不斷更新粒子的速度和位置,直到檢測到所述粒子適應度達到所述目標函數的最大值,停止迭代,得到候選的AP組合,所述候選的AP組合包含多組AP候選集。
5.如權利要求1所述的超密集網絡中的用戶接入方法,其特征在于,所述根據所述用戶終端所在區域的業務請求密度,確定所述用戶終端的可連接AP總數,具體包括:
當所述用戶終端所在區域的業務請求密度小于預設密度閾值,所述用戶終端的可連接AP總數為第一預設可連接AP數量;
當所述用戶終端所在區域的業務請求密度大于等于預設密度閾值,所述用戶終端的可連接AP總數等于第一預設可連接AP數量與第二預設可連接AP數量之和。
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