本发明涉及无线通信技术领域，尤其是一种应用于超密集异构网络的负载均衡方法。
背景技术
在超密集异构网络场景下的关键技术研究中，如何低成本、高效率地实现超密集异构网络同频干扰管理是无线通信研究的重点内容之一。面对无线网络容量的有限性，密集异构网络被提出应对数据流量的千倍增长，满足网络极高的流量密度需求。但是，密集部署热点高容量场景下的负载分布会更加不均衡，这将极大降低用户体验并造成网络资源利用效率的下降。因此，在下一代移动通信网络中，超密集异构网络中的负载均衡也是一个必须解决的关键问题。
现有的超密集异构网络中的负载均衡方法主要通过在不同负载状态的小区间进行负载转移的方式进行网络的负载均衡，在网络参数发生变化时，用户和业务在密集网络中的切换将会变得异常的频繁，导致网络长期处于信令开销过大的状态，不利于超密集异构网络的鲁棒性。而基于sdn-nfv的网络架构可在管控中心的监管下在虚拟网络内部进行负载的转移，有效避免了网络信令开销的增大。因此，需要新的负载均衡方法适用于新的基于sdn-nfv的超密集异构网络架构。
技术实现要素：
本发明所要解决的技术问题在于，提供一种应用于超密集异构网络的负载均衡方法，能够达到对基于sdn-nfv技术的超密集异构网络中基础设施间的负载均衡。
为解决上述技术问题，本发明提供一种应用于超密集异构网络的负载均衡方法，包括如下步骤：
(1)根据组建虚拟网络的基础设施负载的饱和度大小的不同将基础设施集分成低负载基础设施、中负载基础设施和高负载基础设施；
(2)根据高负载的基础设施的负载状态以及频谱资源对性能贡献程度的差异性进行频谱呼出管理；
(3)根据频谱呼出机制造成的虚拟网络性能损失的情况动态优化低负载基础设施的频谱吸入机制，在有效保证虚拟网络体验质量(qoe，qualityofexperience)需求的前提下均衡了虚拟网络中的负载。
优选的，步骤(1)中，低负载基础设施定义为所承载的负载还未达到临界值的基础设施，因此可以通过接纳新的负载来提高其资源利用率；中负载基础设施定义为所承载的负载已达到临界值的基础设施，因此接纳新的负载或剔除旧的负载均会影响该基础设施的资源利用率；高负载基础设施定义为所承载的负载已经远远超过其所能承受负载的临界值的基础设施，因此必须通过负载转移的方法降低其负载。
优选的，步骤(2)中，频谱呼出管理具体为：根据每个高负载基础设施中的负载情况不同，分别针对每个基础设施计算需要呼出(释放)的频谱资源大小，从而有效降低了高负载基础设施的负载值；为了能够满足该高负载基础设施呼出频谱资源的大小，同时减少低负载基础设施因负载均衡造成吸入频谱资源维度增大而带来的频谱利用率的降低，将高负载基础设施按照为虚拟网络提供的信噪比的降序进行频谱资源的排列，得到更新后的频谱资源后进行相应频谱呼出操作，从而有效降低了高负载基础设施的负载值。
优选的，步骤(3)中，频谱吸入机制具体为：根据呼出频谱模块带来的虚拟网络qoe的降低通过低负载基础设施吸入频谱资源方案设计保证虚拟网络的qoe的需求；同时，吸入频谱模块将计算得到的最优频谱吸入结果发送给每个低负载基础设施用于其占用频谱资源的更新，从而有效提高了低负载基础设施的负载值。
本发明的有益效果为：本发明利用sdn-nfv技术对超密集异构网络进行网络架构的重新定义，并且利用超密集异构网络中虚拟网络在移动虚拟运营商(mvno，mobilevirtualnetworkoperator)的实时调度机制，根据组建虚拟网络基础设施的负载状况等信息进行动态的频谱资源呼吸；本发明的频谱呼吸机制针对高负载基础设施采用频谱呼出机制用于缓解高负载状态下网络的拥塞情况；考虑到不同基础设施负载状态的差异性以及同一个基础设施不同频谱资源对网络性能贡献程度的优劣性，在频谱呼出机制中，针对高负载基础设施进行差异化管理；同时，针对低负载基础设施，依据呼出机制造成的虚拟网络性能损失的情况动态优化频谱吸入机制，有效保证虚拟网络qoe需求，以达到对基于sdn-nfv技术的超密集异构网络中基础设施间的负载均衡。
附图说明
图1为本发明的方法流程示意图。
具体实施方式
如图1所示，一种应用于超密集异构网络的负载均衡方法，包括如下步骤：
(1)根据组建虚拟网络的基础设施负载的饱和度大小的不同将基础设施集分成低负载基础设施、中负载基础设施和高负载基础设施；
(2)根据高负载的基础设施的负载状态以及频谱资源对性能贡献程度的差异性进行频谱呼出管理；
(3)根据频谱呼出机制造成的虚拟网络性能损失的情况动态优化低负载基础设施的频谱吸入机制，在有效保证虚拟网络qoe需求的前提下均衡了虚拟网络中的负载。
负载状态模块搜集构成虚拟网络的基础设施集合的负载状态参量，然后将上述基础设施按照其负载的饱和度大小分为三类：①低负载基础设施、②中负载基础设施以及③高负载基础设施。其中：①低负载基础设施定义为所承载的负载还未达到临界值的基础设施，因此可以通过接纳新的负载来提高其资源利用率；②中负载基础设施定义为所承载的负载已达到临界值的基础设施，因此接纳新的负载或剔除旧的负载均会影响该基础设施的资源利用率；③高负载基础设施定义为所承载的负载已经远远超过其所能承受负载的临界值的基础设施，因此必须通过负载转移的方法降低其负载。基础设施根据负载状态分类完成后，负载状态模块将虚拟网络各个基础设施的负载信息输出到呼出频谱模块用于高负载基础设施频谱呼出方案的设计。
呼出频谱模块根据每个高负载基础设施中的负载情况不同，分别针对每个基础设施计算需要呼出(释放)的频谱资源大小，从而有效降低了高负载基础设施的负载值。为了能够满足该高负载基础设施呼出频谱资源的大小，同时减少低负载基础设施因负载均衡造成吸入频谱资源维度增大而带来的频谱利用率的降低，将高负载基础设施按照为虚拟网络提供的信噪比的降序进行频谱资源的排列，得到更新后的频谱资源后进行相应频谱呼出操作。在呼出频谱模块中仅高负载基础设施进行频谱呼出操作，因此对于低负载基础设施和中负载基础设施其映射关系不变。随后，呼出频谱模块将虚拟网络因高负载基础设施呼出操作带来的网络数据传输速率的下降值等有关信息输出到吸入频谱模块用于低负载基础设施频谱吸入方案的设计。
吸入频谱模块根据呼出频谱模块带来的虚拟网络qoe的降低通过低负载基础设施吸入频谱资源方案设计保证虚拟网络的qoe的需求。同时，吸入频谱模块将计算得到的最优频谱吸入结果发送给每个低负载基础设施用于其占用频谱资源的更新，从而有效提高了低负载基础设施的负载值。
设在超密集异构融合网络中针对每个终端用户的每种业务应用基于虚拟技术生成的虚拟网络共有n个基础设施为其提供服务支持。由于一个基础设施可以为一个或多个虚拟网络提供服务支持，因此会造成负载在各个基础设施中的分配不均，图1是基于频谱呼吸机制的负载均衡方法框图，该算法主要由3个模块组成，分别为：1)负载状态模块；2)呼出频谱模块和3)吸入频谱模块。
3个模块的详细说明如下：
1)负载状态模块
在负载均衡算法中由负载状态模块搜集构成虚拟网络的n个基础设施的负载状态参量
2)呼出频谱模块
假设虚拟网络占用的频谱资源为
其中：表格中元素为子载波和基础设施间映射关系的二元指示变量，若基础设施n占用子载波j则取1，否则为0；
从映射表可以看出子载波按照统一规律进行排序，因此对于高负载基础设施在与子载波的映射关系中会出现映射空洞。另外，由于在呼出频谱模块中仅高负载基础设施进行频谱呼出操作，因此对于低负载基础设施和中负载基础设施其映射关系不变。
由此可得，虚拟网络因高负载基础设施呼出操作带来的网络数据传输速率的下降值为
随后，呼出频谱模块将虚拟网络因高负载基础设施呼出操作带来的网络数据传输速率的下降值等有关信息输出到吸入频谱模块用于低负载基础设施频谱吸入方案的设计。
3)吸入频谱模块
假设低负载基础设施可以吸入的频谱资源池为
为了减少因吸入频谱带来的频谱利用率降低的影响，低负载基础设施需要最小化吸入频谱的数量，即
最后，吸入频谱模块将计算得到的最优频谱吸入结果发送给每个低负载基础设施用于其占用频谱资源的更新。
本发明在基于sdn-nfv的超密集异构融合网络场景中，依据负载状态对虚拟网络各个基础设施进行状态划分，并通过建立频谱呼吸机制实现虚拟网络中各个基础设施间的负载均衡。一方面，频谱呼吸机制将针对高负载基础设施采用频谱呼出机制用于缓解高负载状态下网络的拥塞情况。考虑到不同基础设施负载状态的差异性以及同一个基础设施不同频谱资源对网络性能贡献程度的优劣性，在频谱呼出机制中，针对高负载基础设施进行差异化管理。另一方面，针对低负载基础设施，依据呼出机制造成的虚拟网络性能损失的情况动态优化频谱吸入机制，有效保证虚拟网络用户qoe需求，实现一种动态、灵活的负载均衡方案。