无线网络中多目标小区关闭的系统和方法
【专利说明】
[00011 本申请要求于2013年7月17日由David G.Gonzalez等递交的发明名称为"密集蜂 窝网络中关闭小区的多目标方案的系统和方法"的第61 /847，403号美国临时申请案的在先 申请优先权，该在先申请的内容以引入的方式并入本文。
技术领域
[0002] 本发明涉及无线通信，以及在特定实施例中，涉及一种蜂窝网络中多目标小区关 闭的系统与方法。
【背景技术】
[0003] 小区关闭（CS0)是一种减少蜂窝网络，例如下一代蜂窝网络和密集小区部署，中能 量消耗的方案。CS0的问题包括找出能够给用户提供期望的服务质量(QoS)级别的最小小区 集。解决该问题具有挑战性的几个原因包括:流量在空间与时间上日益增长的不同质性与 突发性。另一个问题是判定(查找)域是小区数目的指数函数，例如，存在个方案，其中，L 是小区的数目。为降低查找近优方案的复杂性，做了一些假设，例如干扰模型。这些简化假 设可能会影响方案的准确性。因此，需要一个有效的改进的CS0方案。
【发明内容】
[0004] 根据一实施例，一种网络组件在无线网络中关闭小区的方法包括:根据所述网络 中多个小区中的激活小区的数目与总网络容量，为多个流量模板中的每个模板确定方案 集。所述方法还包括将给定流量模板与所述多个流量模板中的一个流量模板进行匹配，评 估所述多个流量模板中的所述一个流量模板对应的方案的性能。然后，根据所述评估，从所 述方案中选择方案。所述选择的方案指示所述无线网络的多个小区中要关闭的小区。
[0005] 根据另一实施例，一种网络组件在无线网络中关闭小区的方法包括:将多个流量 分布模式建模为覆盖区或所述无线网络的概率空间。所述方法还包括:根据多目标函数计 算针对每个所述流量分布模式的方案集。其中，建立所述多目标函数是为了针对激活小区 减少网络能量级别，并根据流量需要维持总网络容量。针对每个所述流量分布模式的所述 方案集存储在数据库中。所述方法还包括:在预定义时间间隔检测所述无线网络的当前流 量分布模式;将所述当前流量分布模式与一个存储在所述数据库中的所述流量分布模式进 行匹配。然后，从所述一个所述流量分布模式对应的所述方案集中选择方案。
[0006] 根据又一实施例，一种在无线网络中关闭小区的网络组件包括:至少一个处理器； 非瞬时性计算机可读取存储介质，用于存储供所述至少一个处理器执行的程序。所述程序 包括指令，以:根据所述网络中多个小区中的激活小区的数目与总网络容量，为多个流量模 板中的每个模板确定方案集;将给定流量模板与所述多个流量模板中的一个流量模板进行 匹配。所述程序还包括指令，以:评估所述多个流量模板中的所述一个流量模板对应的方案 的性能;根据所述评估所述方案的性能从所述方案中选择方案。所述选择的方案指示所述 无线网络的多个小区中要关闭的小区。
[0007] 上述宽泛地概括了本发明实施例的特征，以便能够更好地理解本发明以下详细描 述。以下将对本发明实施例的其他特征与优点即本发明权利要求书的主题进行描述。本领 域的技术人员应当理解，所公开的概念和特定实施例易被用作修改或设计其他实现与本发 明相同的目的的结构或过程的基础。本领域的技术人员还应当意识到，这种等效构造不脱 离所附权利要求书所阐述的本发明的精神和范围。
【附图说明】
[0008] 为了更完整地理解本发明及其优点，现在参考下文结合附图进行的描述，其中：
[0009] 图1示出了能够实施本发明实施例的网络；
[0010] 图2示出了流量模板；
[0011] 图3示出了小区关闭（CS0)方案的实施例；
[0012] 图4示出了CS0方案的多目标函数间的关系；
[0013] 图5示出了 54个小区的模拟环境；
[0014]图6示出了模拟进行的不规则空间流量分布的空间模式；
[0015] 图7示出了模拟加权网络容量值与网络能量级别；
[0016] 图8示出了CS0方案的分层/分布实施的实施例；
[0017 ]图9示出了根据分层/分布实施在小区簇存储的CS0方案；
[0018]图10示出了在图9中的一个簇存储的CS0方案；
[0019]图11示出了小区内CS0决策的实施例；
[0020] 图12示出了针对CS0分层/分布操作的CS0簇内信令；
[0021] 图13示出了针对CS0分层/分布操作的小区簇间的信令；
[0022] 图14示出了针对CS0分层/分布操作的集中/全局流量模式校准；
[0023]图15示出了CS0方法的实施例；
[0024] 图16为能用于实施各实施例的处理系统的示意图。
[0025] 除非另有指示，否则不同图中的对应标号和符号通常指代对应部分。绘制各图是 为了清楚地说明实施例的相关方面，因此未必是按比例绘制的。
【具体实施方式】
[0026] 下文将详细论述当前优选实施例的制作和使用。然而，应了解，本发明提供可在各 种具体上下文中体现的许多适用的发明性概念。所论述的具体实施例仅仅说明用以实施和 使用本发明的具体方式，而不限制本发明的范围。
[0027] 解决CS0问题的典型CS0方案包括基于快照的CS0方案。这些方案在每个确定的时 间段的每个快照采用全网调度，旨在使网络中小区及基站数目最小化。此处，术语基站与小 区交替使用，用以指无线服务节点以及它们的覆盖区。这些方案详细地考虑了流量信息(例 如，假设已知用户位置以及信道状态）以进行小区开/关决策。在非常简化的假设下，在较短 时间内做了这些决策。这些方案采取了启发法，例如集中降低贪心或增加贪心算法。这些方 案的限制包括:要求高实时复杂性，以及核心决策制定组件的主要集中操作。这些方案也会 给可扩展性(例如，与用户及小区数成比例）以及可行性(例如，大量开/关转换)带来困难。
[0028] 该CS0方案也包括其他基于长期流行为的CS0方案。这些方案基于流量预测与估计 应用长期流行为。这些方案基于长期流行为做了长期缓慢变化，以及较短时间内固定循环 的流量负荷的假设。这些方案更适用于宏蜂窝网络级别，但对于在更小规模网络中的本地 化实施可能不可行。例如，这些方案不能为高突发性数据捕捉更快速的负荷变化，也不能在 包含宏小区与低功率小区（例如，毫微微蜂窝基站或微微蜂窝）的异构网络(HetNet)中捕捉 更快速的负荷变化。
[0029] 进一步地，开和关小区是一个需要通过一些时间进行切换以逐步将用户迀移到新 型最佳服务小区的程序。由于确保QoS存在延迟和延时约束，因此需要最小化开/关程序的 数目，也即转换次数，以及导致的小区切换次数。CS0程序要考虑的另一个问题是要满足提 供商覆盖准则，避免显著的覆盖盲区。另一个问题是用户在覆盖区随意走动时，蜂窝网络是 非常动态的。鉴于这些问题，需要对该CS0问题的有效方案，其中，该方案考虑了这些问题。
[0030] 此处，本实施例提供了解决CS0问题的多目标方案。所述多目标CS0方案包括随机 (随意）查找，以查找不同组合的网络配置，其表示CS0问题的有效解决方案(例如帕累托有 效方案）。所述组合的网络配置提供了不同级别的总容量以及能量消耗。所述方案也是基于 加权网络容量的，其中，所述容量是此处介绍的度量，用以指示随机查找最(或较)符合每个 流量模板的网络配置。加权网络容量此处也是指总网络容量。多目标CS0方案根据流量需 要，在容量充足的情况下，最小化或降低了激活基站数(也最小化了开/关转换）。例如，在该 方案中，进行未来流量的统计需要的某些基站一直开着。该方案集对每个网络以及空间流 量分布来说是特定的，其能建模为覆盖区的概率空间。此处流量分布是指流量模板或模式。 这些方案能够通过启发法获得，或者通过多目标进化算法(Μ0ΕΑ)获得。这些方案可以离线 计算，存储在数据库中，并在每个确定的时间间隔（例如，周期性地)与当前流量模板比较。 这降低了实时实施的复杂性，并减少了实时实施的时间。这些方案能以集中的方式由网络 实施，或是以分布-分层方式实施。以下描述了优化能量级别消耗以及总网络容量的CS0目 标函数的例子。然而，其他适用函数或对这些函数的修改可以用于其他实施例以达到相同 目的。
[0031] 图1示出了进行数据通信的无线(例如，蜂窝）网络100。网络100包括基站(BS)，多 个客户端移动设备120,以及回传网络130,其中，所述基站包括覆盖区101，也称为小区。BS 110可以包括能通过与移动设备120建立上行链路(如图中短横线构成的虚线所示)和/或下 行链路(如图中点构成的虚线所示)连接提供无线接入的任意组件。例如，BS 110包括基站、 增强型基站(eNB)、毫微微蜂窝基站，以及其他支持无线功能的设备。移动设备120可能包括 能够和BS 110建立无线连接的任何组件，例如用户设备(UE)或其他支持无线功能的设备。 回传网络13