一种协作资源确定方法及装置与流程

本发明涉及通信技术领域，尤其涉及一种协作资源确定方法及装置。

背景技术：

对于长期演进(longtermevolution，lte)系统及先进的长期演进(longtermevolutionadvanced，lte-a)系统来说，小区间干扰成为主要的干扰。如何减少小区间干扰，实现同频组网成为lte以及lte-a的一个主要问题。为了进一步减少小区间的同频干扰，采用协作多点传输(coordinatedmultiplepointstransmission/reception，comp)的方式来降低小区间干扰，提升系统的频谱效率，特别是小区边缘用户设备的性能。对于边缘用户设备和中心用户设备，业界一般通过对用户设备在本小区的信号强度以及该用户设备在邻小区的信号强度进行测量，当该用户设备在本小区的信号强度与该用户设备在邻小区的信号强度之差小于预设的门限值时，将该用户设备划分为边缘用户设备，否则，划分为中心用户设备。

comp技术一般针对边缘用户设备，并且comp技术涉及协作带宽的概念，或者称为协作资源，协作资源限定了一个协作的资源范围，参与comp的用户设备在协作资源范围内调度，不参与comp的用户设备在非协作资源范围内调度，这样处理有利于保证comp的增益，以及保障中心用户设备的调度资源不受影响。

目前的方案为静态配置协作资源，通过对现网的用户设备/业务负荷/调制编码方式(modulationandcodingscheme，mcs)占比等进行调研，给出推荐的协作资源大小。然而，对于用户设备移动性较强、边缘用户设备和中心用户设备的占比情况常有变化的实际场景，依靠静态配置的协作资源无法满足实时 边缘用户设备变化情况的问题。若协作资源的配置比实际需求小，则边缘用户设备的性能得不到改善；若协作资源的配置比实际需求大，则中心用户设备的调度将受到影响，并导致小区整体吞吐量下降。

综上所述，现有资源确定方法，无法满足边缘用户设备和中心用户设备的占比情况常有变化的实际需求，影响用户设备的性能，降低了小区整体的吞吐量。

技术实现要素：

本发明实施例提供了一种协作资源确定方法及装置，用以更加灵活地确定用于执行comp时需要占用的协作资源，以最大限度地提升comp增益以及小区整体的吞吐量。

本发明实施例提供的一种资源确定方法包括：

对预设时长内的边缘用户设备和中心用户设备分别对应的调度次数进行统计；

根据统计结果确定执行协作多点传输comp时需要占用的协作资源。

本发明实施例提供的该方法，通过对边缘用户设备和中心用户设备分别对应的调度次数进行实时地统计，并根据统计结果确定执行协作多点传输comp时需要占用的协作资源，更加符合实际需求，达到了对协作资源进行动态调整的目的，从而实现了更加灵活地确定用于执行comp时需要占用的协作资源，以最大限度地提升comp增益以及小区整体的吞吐量。

较佳地，对预设时长内的边缘用户设备和中心用户设备分别对应的调度次数进行统计，具体包括：对预设时长的当前周期内的边缘用户设备和中心用户设备分别对应的调度次数进行统计；

所述根据统计结果确定执行协作多点传输comp时需要占用的协作资源，具体包括：根据统计结果确定下一周期内执行协作多点传输comp时需要占用的协作资源。

从而，考虑了不同时间内边缘用户设备和中心用户设备的占比可能发生变化的情况，通过该方法确定执行协作多点传输comp时需要占用的协作资源更加符合实际需求。

较佳地，所述中心用户设备对应的频谱效率大于或等于预设的频谱效率门限值；

所述边缘用户设备对应的频谱效率小于预设的频谱效率门限值。

较佳地，根据统计结果确定下一周期内执行协作多点传输comp时需要占用的协作资源，具体包括：

采用如下公式确定下一周期内执行协作多点传输comp时需要占用的协作资源的大小：

bw(nt)＝bw*ne/(ne+nc)

其中，bw(nt)表示在第n个周期t内统计的用于在第n+1个周期内执行协作多点传输comp时需要占用的协作资源的大小，n为正整数，bw表示系统带宽对应的资源的大小，ne表示第n个周期内边缘用户设备对应的调度次数，nc表示第n个周期内中心用户设备对应的调度次数。

较佳地，该方法还包括：采用平滑算法对所述bw(nt)作平滑处理得到平滑后的协作资源的大小bwn，将所述bwn作为用于在下一周期内执行协作多点传输comp时需要占用的协作资源的大小。

从而，通过平滑算法对bw(nt)作平滑处理得到平滑后的协作资源的大小bwn，将所述bwn作为用于在下一周期内执行协作多点传输comp时需要占用的协作资源的大小，保证了协作资源确定结果的可靠度，避免因统计异常或业务突发导致调整幅度过大。更好的根据实际网络中的边缘用户设备和中心用户设备的变化情况调整协作资源，以获得边缘用户设备对应的更好的协作增益，并且，在提升边缘用户设备性能的同时也更好地保证了整个小区的吞吐量不受影响。

较佳地，采用如下公式对所述bw(nt)作平滑处理：

其中，bwn表示在第n个周期内对bw(nt)作平滑处理后得到协作资源的大小，α的取值范围为{4,8,16,32,64,128,256}。

本发明实施例提供的一种协作资源确定装置，包括：

统计单元，用于对预设时长内的边缘用户设备和中心用户设备分别对应的调度次数进行统计；

确定单元，用于根据统计结果确定执行协作多点传输comp时需要占用的协作资源。

较佳地，所述统计单元具体用于：对预设时长的当前周期内的边缘用户设备和中心用户设备分别对应的调度次数进行统计；

所述确定单元具体用于：根据统计结果确定下一周期内执行协作多点传输comp时需要占用的协作资源。

较佳地，所述中心用户设备对应的频谱效率大于或等于预设的频谱效率门限值；

所述边缘用户设备对应的频谱效率小于预设的频谱效率门限值。

较佳地，所述确定单元根据统计结果确定下一周期内执行协作多点传输comp时需要占用的协作资源时，具体用于：

采用如下公式确定所述用于在下一周期内执行协作多点传输comp时需要占用的协作资源的大小：

bw(nt)＝bw*ne/(ne+nc)

其中，bw(nt)表示在第n个周期t内统计的用于在第n+1个周期内执行协作多点传输comp时需要占用的协作资源的大小，n为正整数，bw表示系统带宽对应的资源的大小，ne表示第n个周期内边缘用户设备对应的调度次数，nc表示第n个周期内中心用户设备对应的调度次数。

较佳地，所述确定单元还用于：

采用平滑算法对所述bw(nt)作平滑处理得到平滑后的协作资源的大小bwn，将所述bwn作为用于在下一周期内执行协作多点传输comp时需要占用的协作资源的大小。

较佳地，所述确定单元采用如下公式对所述bw(nt)作平滑处理：

其中，bwn表示在第n个周期内对bw(nt)作平滑处理后得到协作资源的大小，α的取值范围为{4,8,16,32,64,128,256}。

附图说明

图1为本发明实施例提供的一种协作资源确定方法的整体流程示意图；

图2为本发明实施例提供的一种协作资源确定方法的具体流程示意图；

图3为本发明实施例提供的一种协作资源确定装置的结构示意图。

具体实施方式

本发明实施例提供了一种协作资源确定方法及装置，用以更加灵活地确定用于执行comp时需要占用的协作资源，以最大限度地提升comp增益以及小区整体的吞吐量。

目前主流使用的调度模式为正比公平(proportionfair，pf)算法，该算法更偏向调度中心用户设备，以获得比较高的整体小区吞吐量。也可以使用轮询(round-robin，rr)调度模式，即中心用户设备和边缘用户设备的调度比例相当。实际统计得到的边缘用户设备和中心用户设备的调度次数，既体现了两类用户设备的实际用户设备数比例，也体现了调度算法对中心用户设备的影响(即是否优先调度)。

本发明实施例，适用于包括上述两种调度模式在内的多种调度模式，通过 周期性地统计小区中的边缘用户设备和中心设备分别对应的调度次数，进而根据每一周期内小区中的边缘用户设备和中心设备分别对应的调度次数，确定执行comp时需要占用的协作资源，以实现动态调整协作资源的目的，更加符合实际需求。

并且，较佳地，根据频谱小区将小区中的用户设备划分为边缘用户设备和中心用户设备。具体地，对于小区中的用户设备，将频谱效率大于或等于预设的频谱效率门限值的用户设备划分为中心用户设备，将频谱效率小于预设的频谱效率门限值的用户设备划分为边缘用户设备。并且，所述的频谱效率门限值可根据实际需求来设定，例如可结合小区的无线环境和comp的应用场景来进行设定。

当然，除上述方法外，也可以根据其他的方式划分边缘用户设备和中心用户设备，例如根据用户设备在本小区的信号强度与该用户设备在邻小区的信号强度的差值来划分等，本发明实施例对此不作限定。

参见图1，本发明实施例提供的一种协作资源确定方法包括：

s101、对预设时长内的边缘用户设备和中心用户设备分别对应的调度次数进行统计；

s102、根据统计结果确定执行协作多点传输comp时需要占用的协作资源。

在步骤s102中，根据统计结果确定执行协作多点传输comp时需要占用的协作资源，例如可以根据统计结果确定在下一个预设时长内执行comp时需要占用的协作资源，也可以是根据统计结果确定在该预设时长之后的多个预设时长内执行comp时需要占用的协作资源等，本发明实施例对此不作限定。

较佳地，可以由基站对预设时长内的边缘用户设备和中心用户设备分别对应的调度次数进行统计，并根据统计结果确定执行协作多点传输comp时需要占用的协作资源。这里，所述的基站可以包括一个基站，也可以包括多个基站，并且，执行comp时是由多个基站共同执行的。

下面以对预设时长内的边缘用户设备和中心用户设备分别对应的调度次数进行统计，并根据统计结果确定在下一个预设时长内执行comp时需要占用的协作资源为例，对本发明实施例提供的协作资源确定方法进行详细介绍。

较佳地，参见图2，本发明实施例提供的一种协作资源确定方法包括：

s201、对预设时长的当前周期内的边缘用户设备和中心用户设备分别对应的调度次数进行统计；

s202、根据统计结果确定下一周期内执行协作多点传输comp时需要占用的协作资源。

对于预设的周期对应的时长，可根据具体情况进行设定，具体实施中可综合考虑判断的实时性和准确性。

较佳地，步骤s202具体包括：

采用如下公式确定下一周期内执行协作多点传输comp时需要占用的协作资源的大小：

bw(nt)＝bw*ne/(ne+nc)(1)

其中，bw(nt)表示在第n个周期t内统计的用于在第n+1个周期内执行协作多点传输comp时需要占用的协作资源的大小，n为正整数，bw表示系统带宽对应的资源的大小，ne表示第n个周期内边缘用户设备对应的调度次数，nc表示第n个周期内中心用户设备对应的调度次数。

上述第n个周期可以理解为是当前周期，第n+1个周期可以理解为是下一个周期。

这里，协作资源例如可以为物理资源块(physicalresourceblock，prb)，确定协作资源的大小也就是确定执行comp时占用的prb的个数。

较佳地，采用平滑算法对公式(1)中得出的bw(nt)作平滑处理得到平滑后的协作资源的大小bwn，将bwn作为用于在下一周期内执行协作多点传输comp时需要占用的协作资源的大小。

较佳地，采用如下公式对所述bw(nt)作平滑处理：

其中，bwn表示在第n个周期内对bw(nt)作平滑处理后得到协作资源的大小，α称为遗忘因子，其的取值范围为{4,8,16,32,64,128,256}。在通过公式(2)计算bwn时，可根据实际需求从α的取值范围中选取其中一个数值进行计算。

例如，当前周期的统计结果(即bw(nt))与上一周期内执行comp实际占用的协作资源大小的数值相差较大时，表示在当前周期内小区内用户设备的移动发送了较大变化，需要重点参考当前周期的统计结果最终确定下一周期内执行协comp时需要占用的协作资源的大小，此时，α需要选取较小的数值。

从而，通过平滑算法对bw(nt)作平滑处理得到平滑后的协作资源的大小bwn，将所述bwn作为用于在下一周期内执行协作多点传输comp时需要占用的协作资源的大小，保证了协作资源确定结果的可靠度，避免因统计异常或业务突发导致调整幅度过大。更好地根据实际网络中的边缘用户设备和中心用户设备的变化情况调整协作资源，以获得边缘用户设备对应的更好的协作增益，并且，在提升边缘用户设备性能的同时也更好地保证了整个小区的吞吐量不受影响。

需要说明的是，bwn的初始值可以根据实际现网长期统计的边缘用户设备与中心用户设备的占比进行设定。也就是说，在设定的第一个周期内，执行comp时需要占用的协作资源的大小可以根据实际现网长期统计的边缘用户设备与中心用户设备的占比进行设定。以系统带宽20m对应100个prb为例，bwn的初始值例如可设定为20。

参见图3，本发明实施例提供了一种协作资源确定装置，该装置包括：

统计单元11，用于对预设时长内的边缘用户设备和中心用户设备分别对应的调度次数进行统计；

确定单元12，用于根据统计结果确定执行协作多点传输comp时需要占用的协作资源。

较佳地，所述统计单元11具体用于：对预设时长的当前周期内的边缘用户设备和中心用户设备分别对应的调度次数进行统计；

所述确定单元12具体用于：根据统计结果确定下一周期内执行协作多点传输comp时需要占用的协作资源。

较佳地，所述中心用户设备对应的频谱效率大于或等于预设的频谱效率门限值；

所述边缘用户设备对应的频谱效率小于预设的频谱效率门限值。

较佳地，所述确定单元根据统计结果确定下一周期内执行协作多点传输comp时需要占用的协作资源时，具体用于：

采用如下公式确定所述用于在下一周期内执行协作多点传输comp时需要占用的协作资源的大小：

bw(nt)＝bw*ne/(ne+nc)

其中，bw(nt)表示在第n个周期t内统计的用于在第n+1个周期内执行协作多点传输comp时需要占用的协作资源的大小，n为正整数，bw表示系统带宽对应的资源的大小，ne表示第n个周期内边缘用户设备对应的调度次数，nc表示第n个周期内中心用户设备对应的调度次数。

较佳地，所述确定单元还用于：

采用平滑算法对所述bw(nt)作平滑处理得到平滑后的协作资源的大小bwn，将所述bwn作为用于在下一周期内执行协作多点传输comp时需要占用的协作资源的大小。

较佳地，所述确定单元采用如下公式对所述bw(nt)作平滑处理：

其中，bwn表示在第n个周期内对bw(nt)作平滑处理后得到协作资源的大小，α的取值范围为{4,8,16,32,64,128,256}。

本发明实施例中，可通过具体的硬件处理器等实体设备实现上述各功能单 元。

本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器和光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。

本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。

这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。

这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。

显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。