一种模糊匹配的5G负载均衡方法与流程

本发明涉及5g通讯，尤其是涉及一种模糊匹配的5g负载均衡方法。

背景技术：

1、由于异构网允许宏基站和低功率小基站的存在，5g网络比传统的3/4g网络更需要负载均衡，因为按照传统的接入机制，用户会选择信号电平最大的小区进行接入，这将导致宏基站比小基站更容易过载而产生负载不均衡。再加上5g网络下的平均用户吞吐量更高，业务承载也更多样化，因此如何提高系统利用率更需要急迫解决。

2、中国发明专利名称为一种基于邻区集的负载均衡方法nslb，专利号为zl201410324613.0，其方案为通过分析最小负载小区能够容纳的负载空间，进而对邻区集中待转移的用户量进行反推，从而解决话务不均衡的问题。但nslb仍然有不少问题，即不同用户申请的物理资源块是不一样的，对于相同的容纳空间，分解到不同用户上的策略也是不一样的。此外，转移的策略也没有明确，收敛效率偏低。

技术实现思路

1、本发明主要是解决不同用户申请物理资源块不同，相同容纳空间物理资源块分解到不同用户策略不一样，现有方法不能做到有效负载均衡的问题，以及现有方法存在转移策略不明确，收敛效率低的问题，提供了一种模糊匹配的5g负载均衡方法。从目标过载用户入手，构建轻载小区列表，采取模糊匹配的方式让过载用户完成从过载小区到轻载小区的负载转移，进而达到快速有效的负载均衡目标。

2、本发明的上述技术问题主要是通过下述技术方案得以解决的：一种模糊匹配的5g负载均衡方法，包括以下步骤：

3、步骤一：选取互为邻区的小区，获取小区信息；

4、步骤二：根据所有小区物理资源块占有量和物理资源块均衡基准值，计算所有小区物理资源块空间余量，选取物理资源块空间余量小于物理资源块均衡基准值的小区构建轻载小区集；

5、步骤三：根据最多物理资源块占有量选取过载小区，从过载小区中选取待转移的用户，计算用户占用的物理资源块量；

6、步骤四：根据用户占用的物理资源块量计算每个用户对应各轻载小区的模糊匹配变量集，对于每个用户选取其模糊匹配量最大值对应的小区作为目标小区，将用户迁往目标小区；

7、步骤五：设定均衡条件，进行收敛判断，重复步骤二至步骤四，直到满足均衡条件。

8、本发明根据最大过载小区用户推算出单位用户占用物理资源块量，构建轻载小区，对过载小区待转移用户进行资源量的模糊匹配，筛选出最适合用户转移的目标小区，设置模糊系数，优化系统资源利用率，采取分批多用户转移方式，能够在尽可能短的时间内让系统达到小区均衡状态，为用户提供5qi保障。

9、作为一种优选方案，小区信息包括小区负载、物理资源块总数信息。

10、选取n个互为邻区的小区nbsn＝{gnb1，gnb2，…，gnbn}，获取负载{cld1，cld2，…，cldn}，及其物理资源块总数{prt1，prt2，…，prtn}。

11、作为一种优选方案，所述小区物理资源空间余量的计算，包括以下过程：

12、根据小区负载与物理资源块总数的乘积，向上取整获得对应小区物理资源块占有量；

13、对于nbsn＝{gnb1，gnb2，…，gnbn}中的每个小区gnbi，物理资源块占有量ocupi＝ceil(prti*cldi)，其中，ceil(·)表示天花板函数。

14、对所有小区物理资源块占有量求平均，向上取整获得小区物理资源块均衡基准值；

15、所有小区物理资源块的均衡基准值

16、将物理资源块均衡基准值与每个小区物理资源块占有量相差，获得每个小区物理资源空间余量。

17、对于nbsn＝{gnb1，gnb2，…，gnbn}中的每个小区gnbi，物理资源块的空间余量lftpi＝prbav-ocupi，其中，i＝1，2，…，n。

18、作为优选，获取满足ocupi＜prbav的小区构建轻载小区集setlit＝{gnbj，gnbj+1，…，gnbj+m-1}，相应的物理资源块空间余量分别是{lftpj，lftpj+1，…，lftpj+m-1}。

19、作为一种优选方案，所述计算过载小区各用户占用的物理资源块量，包括以下过程：

20、在所有小区中筛选具备最多物理资源块占有量的小区，选取其一作为过载小区；

21、在nbsn＝{gnb1，gnb2，…，gnbn}中选出具备最多物理资源块占有量的小区gnbtar作为过载小区，其中，tar∈[1，n]；如果有多个小区，取其中一个即可。

22、在过载小区中选取信噪比最差的前若干个用户作为待转移用户；该若干个数量从过载小区用户数量和轻载小区数量中取最小值。即选取前m个用户，m为轻载小区的数量，若过载小区gnbtar承载的总用户数z<m，则取出前z个用户。设定本次取出ntar＝min(z，m)，其中min(·)表示最小值函数。

23、计算用户十进制信噪比和误码率转换值，将十进制信噪比与误码率转换值的比值加一后做对数函数计算，获得中间值；

24、设定待转移用户{usr1，usr2，…，usrntar}的吞吐量ttatrtarm＝{ttar1，ttar2，…，ttarntar}，

25、信噪比startarm＝{snr1，snr2，…，snrntar}，

26、误码率btarta＝{btart，btar2，…，btarntar}；

27、计算用户十进制信噪比

28、statrtarm′＝{snr1′，snr′２…snr′t，…，snrntar′}，其中，

29、snr′t＝power(10，snrt/10)，t＝1，2，…，ntar，power(·)表示指数函数；

30、计算用户误码率转换值

31、btartarm′＝{btar1′，btar2′，…，btart′…，btarntar′}，其中，

32、btart′＝-ln(5*btart)/1.5，ln(·)表示自然对数函数；

33、计算中间值

34、mftarm＝{mf1，mf2，…，mft…，mfntar}，其中，

35、mft＝log2(1+snrt′/btart′)，其中log 2(·)表示以2为底的对数函数。

36、计算单个物理资源块带宽，将用户吞吐量与单个物理资源块带宽和中间值乘积的比值，获得用户占用的物理资源块量。

37、设定子载波带宽wdss，单个物理资源块占用的子载波数nmprb，计算单个物理资源块带宽wdprb＝wdsc*nmprb/1024；

38、计算{usr1，usr2，…，usrntar}各用户占用的物理资源块量uprbt＝ceil(ttart/(wdprb*mft))。

39、作为一种优选方案，所述的计算每个用户对应各轻载小区的模糊匹配变量集，包括以下过程：

40、设定模糊系数；模糊系数k，优选k≤1。

41、遍历用户，对于每个轻载小区，计算用户占用的物理资源块量与轻载小区物理资源块空间余量的比值，与模糊系数的乘积，获得用户模糊匹配变量，收集该用户所有模糊匹配变量得到用户对应各轻载小区的模糊匹配变量集。

42、遍历{usr1，usr2，…，usrntar}的每个用户usrt，t＝1，2，…，ntar，对于轻载小区集setlit＝{gnbj，gnbj+1，…，gnbj+m-1}中的每个小区gnbu，其中u＝j，j+1，…，j+m-1，分别计算模糊匹配变量

43、

44、得到模糊匹配变量集fzm＝{fzmt，j，fzmt，j+1，…，fzmt，j+m-1}。

45、作为一种优选方案，所述的选取目标小区，将用户迁往目标小区，包括以下过程：

46、选取满足最后一位模糊匹配变量不大于1条件的模糊匹配变量集作为过渡集；

47、选取满足fzmt，j+m-1≤1的模糊匹配变量集作为过渡集fzm′；

48、从过渡集中取出其中模糊匹配量最大值，选取模糊匹配量最大值对应的小区作为目标小区，将该过渡集的用户迁移到目标小区；

49、从过渡集中取出最大值fzmt，mxj，将其对应的小区gnbmxj作为目标小区，将该过渡集的用户usrt迁移到目标小区gnbmxj；

50、更新迁移后目标小区物理资源占有量、物理资源块空间余量信息，更新重载小区物理资源占有量、物理资源块空间余量信息，更新轻载小区集。

51、更新目标小区gnbmxj的物理资源占有量ocupmxj＝ocupmxj+uprbt，物理资源块空间余量lftpmxj＝lftpmxj-uprbt；

52、更新重载小区gnbtar的物理资源占有量ocuptar＝ocuptar-uprbt，物理资源块空间余量lftptar＝lftptar+uprbt；

53、更新轻载小区集setlit＝setlit-gnbmxi。

54、作为一种优选方案，所述步骤五具体包括以下过程：

55、设定均衡状态、收敛目标值；

56、对于所有小区计算负载均衡因子，设定均衡条件：负载均衡因子与均衡状态之差的绝对值不大于收敛目标值；

57、判断是否满足均衡条件，若是，结束步骤，若否，重复步骤二至步骤四，直到满足均衡条件。

58、设定均衡状态β0，收敛目标值ε；

59、对于所有小区计算负载均衡因子设定均衡条件：

60、

61、判断是否满足若是，结束步骤，若否，重复步骤二至步骤四，直到满足均衡条件。

62、因此，本发明的优点是：

63、根据最大过载小区用户推算出单位用户占用物理资源块量，构建轻载小区，对过载小区待转移用户进行资源量的模糊匹配，筛选出最适合用户转移的目标小区，对用户占有物理资源块进行转移，解决了不同用户申请物理资源块不同，相同容纳空间物理资源块分解到不同用户策略不一样，不能实现有效负载均衡的问题。设置模糊系数，优化系统资源利用率，采取分批多用户转移方式，能够在尽可能短的时间内让系统达到小区均衡状态，为用户提供5qi保障。本发明收敛效率更高。