全部功能模块也可由处理器(如数字信号处理器)通过完成执行代码或指令来实现。
[0144]可以看出，本发明实施例中，基站首先分析指定时段内的流量数据以获取指定时段对应的流量模式，其次，基站确定流量模式对应的流量峰值事件概率，并在判断出流量峰值事件概率大于预设概率阈值的情况下，根据流量峰值事件概率确定数据迟发事件概率，最后，向移动终端广播包括数据迟发事件概率和预设间隔时长的源抑制包，移动终端在接收到该源抑制包之后，移动终端能够在在检测到存在数据包需要发送的情况下，以数据迟发事件概率执行推迟预设间隔时长发送数据包的操作，能够减少同一时段基站的扇区范围内的移动终端发送数据包的数量，从而有利于提升基站的数据流量峰值处理效率，避免丢弃数据报，提升移动终端用户体验。
[0145]需要说明的是，对于前述的各个方法实施例，为了简单描述，故将其都表述为一系列的动作组合，但是本领域技术人员应该知悉，本发明并不受所描述的动作顺序的限制，因为依据本发明，某一些步骤可以采用其他顺序或者同时进行。其次，本领域技术人员也应该知悉，说明书中所描述的实施例均属于优选实施例，所涉及的动作和模块并不一定是本发明所必须的。
[0146]在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详细描述的部分，可以参见其他实施例的相关描述。
[0147]本领域普通技术人员可以理解上述实施例的各种方法中的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件来完成，该程序可以存储于一计算机可读存储介质中，存储介质可以包括:闪存盘、只读存储器(英文:Read-0nly Memory，简称:ROM)、随机存取器(英文:Random Access Memory，简称:RAM)、磁盘或光盘等。
[0148]以上对本发明实施例所提供的基站流量数据的处理方法及相关设备进行了详细介绍，本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在【具体实施方式】及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。
【主权项】
1.一种基站流量数据的处理方法，其特征在于，所述方法包括: 基站分析指定时段内的流量数据以获取所述指定时段对应的流量模式； 所述基站确定所述流量模式对应的流量峰值事件概率； 若判断出所述流量峰值事件概率大于预设概率阈值，则所述基站根据所述流量峰值事件概率确定数据迟发事件概率； 所述基站向移动终端广播包括所述数据迟发事件概率和预设间隔时长的源抑制包，所述源抑制包用于指示所述移动终端在检测到存在数据包需要发送的情况下，以所述数据迟发事件概率执行推迟所述预设间隔时长发送所述数据包的操作。2.根据权利要求1所述的基站流量数据的处理方法，其特征在于，所述基站分析指定时段内的流量数据以获取所述指定时段对应的流量模式，包括: 所述基站分析获取的指定时段内的流量数据以生成所述流量数据对应的统计数据，基于所述统计数据生成所述指定时段对应的流量模式，其中，所述统计数据至少包括流量平均值、流量方差、流量离差、流量大时段占比、流量小时段占比中的任意一种。3.根据权利要求1或2任一项所述的基站流量数据的处理方法，其特征在于，所述基站确定所述流量模式对应的流量峰值事件概率，包括: 所述基站获取与所述指定时段匹配的Μ种历史同期流量模式和所述Μ种历史同期流量模式的Μ个流量峰值事件概率，所述Μ为正整数； 所述基站匹配出所述Μ个流量峰值事件概率中的第i个流量峰值事件概率为所述流量模式的流量峰值事件概率，所述i为小于或等于所述Μ的正整数。4.根据权利要求3所述的基站流量数据的处理方法，其特征在于，所述基站获取与所述指定时段匹配的Μ种历史同期流量模式和所述Μ种历史同期流量模式的Μ个流量峰值事件概率，包括: 所述基站提取与所述指定时段匹配的Ν个历史同期时段的Ν个历史同期流量数据，并创建所述Ν个历史同期流量数据中的X个历史同期流量数据与流量峰值事件之间的第一映射关系，所述流量峰值事件是指所述基站在所述X个历史同期时段中的任意一个历史同期时段之后所获取的流量数据的流量值大于预设流量阈值，所述Ν为大于所述Μ的正整数，所述X为小于或等于Ν的正整数； 所述基站分析所述Ν个历史同期流量数据以生成Ν组统计数据，将所述Ν组统计数据分成Μ个数据集合，其中，所述Μ个数据集合中的每一个数据集合至少包括一组统计数据，且同一个数据集合中的多组统计数据的任意两组统计数据的数据匹配度大于预设阈值； 所述基站基于所述Μ个数据集合生成所述基站的Μ种历史同期流量模式，并基于所述Μ个数据集合和所述第一映射关系，计算与所述Μ种历史同期流量模式的Μ个流量峰值事件概率。5.根据权利要求4所述的基站流量数据的处理方法，其特征在于，所述基站根据所述流量峰值事件概率确定数据迟发事件概率，包括: 所述基站根据预存的流量峰值事件概率与数据迟发事件概率之间的第二映射关系，以及所述流量峰值事件概率，确定所述流量峰值事件概率对应的数据迟发事件概率，其中，所述第二映射关系为正比例关系。6.一种基站，其特征在于，包括: 分析单元，用于分析指定时段内的流量数据以获取所述指定时段对应的流量模式； 确定单元，用于确定所述分析单元获取的所述流量模式对应的流量峰值事件概率； 所述确定单元，还用于若判断出所述流量峰值事件概率大于预设概率阈值，则根据所述流量峰值事件概率确定数据迟发事件概率； 发送单元，用于向移动终端广播包括所述数据迟发事件概率和预设间隔时长的源抑制包，所述源抑制包用于指示所述移动终端在检测到存在数据包需要发送的情况下，以所述数据迟发事件概率执行推迟所述预设间隔时长发送所述数据包的操作。7.根据权利要求6所述的基站，其特征在于，所述分析单元具体用于: 获取的指定时段内的流量数据以生成所述流量数据对应的统计数据，基于生成的所述统计数据生成所述指定时段对应的流量模式，其中，所述统计数据至少包括流量平均值、流量方差、流量离差、流量大时段占比、流量小时段占比中的任意一种。8.根据权利要求6或7任一项所述的基站，其特征在于，所述确定单元包括: 获取单元，用于获取与所述指定时段匹配的Μ种历史同期流量模式和所述Μ种历史同期流量模式的Μ个流量峰值事件概率，所述Μ为正整数； 匹配单元，用于匹配出所述Μ个流量峰值事件概率中的第i个流量峰值事件概率为所述流量模式的流量峰值事件概率，所述i为小于或等于所述Μ的正整数。9.根据权利要求8所述的基站，其特征在于，所述获取单元具体用于: 提取与所述指定时段匹配的Ν个历史同期时段的Ν个历史同期流量数据，并创建所述Ν个历史同期流量数据中的X个历史同期流量数据与流量峰值事件之间的第一映射关系，所述流量峰值事件是指所述基站在所述X个历史同期时段中的任意一个历史同期时段之后所获取的流量数据的流量值大于预设流量阈值，所述Ν为大于所述Μ的正整数，所述X为小于或等于Ν的正整数； 分析所述Ν个历史同期流量数据以生成Ν组统计数据，将所述Ν组统计数据分成Μ个数据集合，其中，所述Μ个数据集合中的每一个数据集合至少包括一组统计数据，且同一个数据集合中的多组统计数据的任意两组统计数据的数据匹配度大于预设阈值； 基于所述Μ个数据集合生成所述基站的Μ种历史同期流量模式，并基于所述Μ个数据集合和所述第一映射关系，计算与所述Μ种历史同期流量模式的Μ个流量峰值事件概率。10.根据权利要求9所述的基站，其特征在于，所述确定单元根据所述流量峰值事件概率确定数据迟发事件概率的具体方式为: 根据预存的流量峰值事件概率与数据迟发事件概率之间的第二映射关系，以及所述流量峰值事件概率，确定所述流量峰值事件概率对应的数据迟发事件概率，其中，所述第二映射关系为正比例关系。
【专利摘要】本发明实施例公开了一种基站流量数据的处理方法及基站，包括：基站分析指定时段内的流量数据以获取指定时段对应的流量模式；基站确定流量模式对应的流量峰值事件概率；若判断出流量峰值事件概率大于预设概率阈值，则基站根据流量峰值事件概率确定数据迟发事件概率；基站向移动终端广播包括数据迟发事件概率和预设间隔时长的源抑制包，源抑制包用于指示移动终端在检测到存在数据包需要发送的情况下，以数据迟发事件概率执行推迟预设间隔时长发送数据包的操作。采用本发明实施例，有利于提升基站的数据流量峰值处理效率，避免丢弃数据报，提升移动终端用户体验。
【IPC分类】H04W28/10
【公开号】CN105307212
【申请号】CN201510601280
【发明人】钟焰涛, 傅文治, 蒋罗
【申请人】宇龙计算机通信科技(深圳)有限公司
【公开日】2016年2月3日
【申请日】2015年9月18日