一种机器类通信中基于不同时延需求设备分组的随机接入方法与流程

本发明属于机器型通信技术领域，具体涉及一种机器类通信中基于不同时延需求设备分组的随机接入方法。

背景技术

近年来越来越多的机器将以人为本的传统通信理念转变为独立于人机交互的新型网络通信，这就是机器型通信。机器型通信广泛应用于智能电网，医疗监控，远程安全监控，智能交通系统等方面。与人与人通信不同，机器型通信具有数量大(数十亿到数万亿)，数据量小的特点。这些机器终端中的一些或全部可能同时或几乎同时地尝试接入无线网络的基站。突发状况下，大量的设备同时请求接入网络与服务器进行通信，势必会造成拥塞。

据申请人了解，传统的随机接入退避机制忽略了设备对时延的要求将设备统一退避，导致时延敏感设备的数据在成功接入前失效。

技术实现要素：

本发明的目的在于：一种机器类通信中基于不同时延需求设备分组的随机接入方法，通过将设备按时延需求分组，动态调整分配给每组设备的前导资源，提高随机接入效率。

为了达到以上目的，一种机器类通信中基于不同时延需求设备分组的接入方法，包括如下步骤：

s1、根据设备对接入时延的需求，将小区中的设备分为时延敏感设备组和时延不敏感设备组，不同时延的设备通过相应的退避方法发送接入请求；

s2、基站根据小区中正在接入的时延敏感设备的数量和可用的最大前导数量，依据最大化吞吐量原则，获取小区中时延敏感设备满足其时延需求时所实际需要的前导数量；

s3、基站根据分配给小区中时延敏感设备的前导数量，获取普通设备可用的前导数量；通过调节退避参数调节网络中接入效率。

本发明的优选方案是：步骤s1中，将小区中的设备平均接入时延小于t0的设备分组到时延敏感设备组，反之，则其它设备分组到时延不敏感设备组，时延不敏感设备即为普通设备。

更优选地，普通设备的接入请求在其成功发送前不会被丢弃，小区中数据包的到达服从参数为λ的伯努利过程，λ为数据包到达的概率，每个新到达的数据包产生一个接入请求，且同一个普通设备产生的数据包只会保留一个接入请求，则接入请求的最初状态t的状态转移步骤如下：

s11、对接入请求的最初状态t进行接入类限制检验，若检验成功，则执行步骤s13，若检验失败，则接入请求的状态跳至等待状态：0状态，执行步骤s12；

s12、跳至0状态后，在下一时隙开始继续对接入请求的最初状态t进行接入类限制检验，若检验失败则会跳至0状态，重复执行步骤s12，直至检验成功，执行步骤s13；

s13、接入类限制检验成功，则开始向基站发送接入请求，若发送失败，则执行步骤s14，若成功，则执行步骤s15；

s14、接入请求发送失败，则传送状态将会以相等概率转移至状态{0,1,2,…,w-1}，概率为其中，w为退避窗口大小，q为接入类限制检验成功的概率，p为接入请求传送至基站成功的概率，当接入请求处于等待传送状态1～(w-1)时，当前时隙会保持等待，并在下一时隙向前转移一个状态，直至移动到0状态，重复执行步骤s12；

s15、接入请求成功传送到基站，接入请求状态跳至成功状态t，概率为qp，其中，q为接入类限制检验成功的概率，p为接入请求传送至基站成功的概率，状态转移结束。

更优选地，时延敏感设备的状态转移过程为w＝1时的状态转移过程，在每个时隙下，所有时延敏感设备的随机接入请求都会被发送，不会进行退避等待，时延敏感设备的平均接入时延为：

其中，e[·]表示期望，d为时延敏感设备随机接入请求的接入时延，q为接入类限制检验成功的概率，p为接入请求传送至基站成功的概率，时延敏感设备的平均时延在t0内e[d]≤t0时，则数据不会丢失。

优选地，步骤s2中，时延敏感设备在最大化吞吐量条件的约束下，满足自身时延要求所需的最少的前导数量为：

其中，m1为服务于时延敏感设备的前导数，n1为小区中时延敏感的设备数量，nmax为在满足时延敏感设备的时延要求时一个前导最多能服务的时延敏感设备数，为向上取整符号，表示大于符号内数的最小整数。

优选地，获取一个前导最多能服务的时延敏感设备数nmax的具体步骤如下：

s21、n个时延敏感设备共享1个前导码时，基于geo/g/1/1模型的请求队列中的网络吞吐量为：

其中，表示设备的总输入速率，网络吞吐量为单位时间内成功接入基站设备的平均数；

s22、接入请求传输成功的概率为：

其中，pl为成功概率的一个解，当时，网络保证能在p＝pl下运行，可以达到最大的网络吞吐量e是自然常数，e≈2.71828；

s23、最大吞吐量下时延敏感设备的平均时延为：

s24、由得，一个前导最多能服务的时延敏感设备数为其中，是向下取整符号，表示小于符号内数的最大整数。

优选地，步骤s3中，服务普通设备的前导数量为：

m2＝m-m1；

其中，m为小区中所有可用的前导数量；服务于延敏感设备的最小前导数为：(m2)max＝m-(m1)min；

则普通设备的最大网络吞吐量为：

本发明有益效果为：该方法针对不同设备的不同时延需求，选择不同的退避方法发送随机接入请求，提高随机接入效率；基于“最大化吞吐量”的原则，将可用前导的最大数量作为约束，实现对小区中接入设备的控制和前导资源的分配。

附图说明

下面结合附图对本发明作进一步的说明。

图1为本发明的方法流程示意图；

图2为本发明的步骤s1的具体步骤流程示意图；

图3为本发明的步骤s2的具体步骤流程示意图。

具体实施方式

实施例一

请参阅图1，本实施例的一种机器类通信中基于不同时延需求设备分组的随机接入方法，包括如下步骤：

s1、根据设备对接入时延的需求，将小区中的设备分为时延敏感设备组和时延不敏感设备组，不同时延的设备通过相应的退避方法发送接入请求；为了应对时延敏感设备的时延限制问题和缓解大规模接入请求带来的拥塞问题，针对不同时延需求的设备采用不同的退避方法：为了降低时延敏感设备的接入时间，在每个时隙下，所有时延敏感设备的随机接入请求都会被发送，不会进行退避等待；普通设备时延要求低，可以退避等待，以此减少每个时隙发送的随机接入请求数。

s2、基站根据小区中正在接入的时延敏感设备的数量和可用的最大前导数量，依据最大化吞吐量原则，获取小区中时延敏感设备满足其时延需求时所实际需要的前导数量；

s3、基站根据分配给小区中时延敏感设备的前导数量，获取普通设备可用的前导数量；通过调节退避参数调节网络中接入效率。

步骤s1中，将小区中的设备平均接入时延小于t0的设备分组到时延敏感设备组，反之，则其它设备分组到时延不敏感设备组，时延不敏感设备即为普通设备。

普通设备的接入请求在其成功发送前不会被丢弃，小区中数据包的到达服从参数为λ的伯努利过程，λ为数据包到达的概率，每个新到达的数据包产生一个接入请求，且同一个普通设备产生的数据包只会保留一个接入请求，则如图2所示，接入请求的最初状态t的状态转移步骤如下：

s11、对接入请求的最初状态t进行接入类限制检验，若检验成功，则执行步骤s13，若检验失败，则接入请求的状态跳至等待状态：0状态，执行步骤s12；

s12、跳至0状态后，在下一时隙开始继续对接入请求的最初状态t进行接入类限制检验，若检验失败则会跳至0状态，重复执行步骤s12，直至检验成功，执行步骤s13；

s13、接入类限制检验成功，则开始向基站发送接入请求，若发送失败，则执行步骤s14，若成功，则执行步骤s15；

s14、接入请求发送失败，则传送状态将会以相等概率转移至状态{0,1,2,…,w-1}，概率为其中，w为退避窗口大小，q为接入类限制检验成功的概率，p为接入请求传送至基站成功的概率，当接入请求处于等待传送状态1～(w-1)时，当前时隙会保持等待，并在下一时隙向前转移一个状态，直至移动到0状态，重复执行步骤s12；

s15、接入请求成功传送到基站，接入请求状态跳至成功状态t，概率为qp，其中，q为接入类限制检验成功的概率，p为接入请求传送至基站成功的概率，状态转移结束。

时延敏感设备的状态转移过程为w＝1时的状态转移过程，在每个时隙下，所有时延敏感设备的随机接入请求都会被发送，不会进行退避等待，时延敏感设备的平均接入时延为其中，e[·]表示期望，d为时延敏感设备随机接入请求的接入时延，q为接入类限制检验成功的概率，p为接入请求传送至基站成功的概率，时延敏感设备的平均时延在t0内e[d]≤t0时，则数据不会丢失。

步骤s2中，时延敏感设备在最大化吞吐量条件的约束下，满足自身时延要求所需的最少的前导数量为：

其中，m1为服务于时延敏感设备的前导数，n1为小区中时延敏感的设备数量，nmax为在满足时延敏感设备的时延要求时一个前导最多能服务的时延敏感设备数，为向上取整符号，表示大于符号内数的最小整数。

如图3所示，获取一个前导最多能服务的时延敏感设备数nmax的具体步骤如下：

s21、n个时延敏感设备共享1个前导码时，基于geo/g/1/1模型的请求队列中的网络吞吐量为：

其中，表示设备的总输入速率，网络吞吐量为单位时间内成功接入基站设备的平均数；

s22、接入请求传输成功的概率为：

其中，pl为成功概率的一个解，当时，网络保证能在p＝pl下运行，可以达到最大的网络吞吐量e是自然常数，e≈2.71828；

s23、最大吞吐量下时延敏感设备的平均时延为：

s24、由得，一个前导最多能服务的时延敏感设备数为其中，是向下取整符号，表示小于符号内数的最大整数。

步骤s3中，服务普通设备的前导数量为：

m2＝m-m1；

其中，m为小区中所有可用的前导数量；服务于延敏感设备的最小前导数为：(m2)max＝m-(m1)min；

则普通设备的最大网络吞吐量为：

除上述实施例外，本发明还可以有其他实施方式。凡采用等同替换或等效变换形成的技术方案，均落在本发明要求的保护范围。