一种集中式基站休眠决策方法及休眠系统的制作方法
【技术领域】
[0001] 本发明设及通信技术领域，具体地说，本发明设及一种集中式基站休眠决策方法 及休眠系统。
【背景技术】
[0002] 近年来，移动通信网络的能耗问题逐渐成为了学术界与工业界所关注的热点。在 移动通信网络中，通信基站是最主要的能源消耗者，大约占据了网络总能耗的60% -80%。 另一方面，随着移动互联网业务的爆炸式增长，在未来移动通信网络中，为了提供更好的服 务，基站密度将越来越大、数量将越来越多，从而导致能耗问题将日趋严峻。
[0003] 基站休眠技术被认为是解决移动通信网络中能耗问题的最有效方法之一，该技术 可W动态地关闭低负载基站，并由其相邻基站进行补偿覆盖。运改变了W往相对固定、单 一的网络部署方式，能够有效地应对目前移动通信网络中所存在潮软效应及其所带来的问 题，同时还能够实现节能减排、提高资源利用率等目标。
[0004] 在通信领域中，基站休眠技术是由小区缩放技术（基站发射功率控制技术）演进 而来的，它是一种针对负载的迁移与变化，通过关闭低负载小区基站来提高资源利用率并 实现节能减排的技术。基站休眠技术一般实现方法为：根据预设的约束（或触发）条件，当 某一个小区的某些指标（如负载量）触发该约束条件时，该小区进行相应的休眠或唤醒操 作，并由其相邻的小区基站通过调整其天线下倾角、方向角、发射功率等参数，辅助该小区 完成休眠或唤醒操作。运类基站休眠技术通常由基站个体触发、并通过小范围基站间协作 完成休眠，因此人们将其称为分布式休眠技术。traffic-aware休眠机制是一种典型的分布 式休眠技术，它由每个基站通过检测自身的负载，当负载量小于预设口限（Ks)时，提出休眠 请求，根据邻站负载情况选择补偿基站进行覆盖，并在负载量高于预设口限时，唤醒基站恢 复正常覆盖。
[0005] 分布式休眠技术往往只根据小区当前的负载情况及用户的分布情况进行小区休 眠的决策，而在实际的网络中，负载会随着时间的变化发生巨大的改变。因此，使用现有的 分布式休眠技术，可能会导致基站的休眠或唤醒过于频繁，使通信网络的稳定性下降。并 且，由于基站的休眠或唤醒操作本身就会带来一定的能耗，如果休眠或唤醒过于频繁，可能 反而会导致通信网络的总能耗增加，运样就无法达到节能减排的预期效果。
[0006] 文南犬WeisiGuo, 0'Farrel1.T.DynamicCellExpansionwithSelf-Organizing Cooperation.Proc.ofIEEESelectedAreasinCommunications,volume:31,Issue:5,pp .851-860,Apr. 2013.提出了一种集中式休眠机制，集中式休眠机制是从网络全局的角度出 发进行休眠管控，在一定程度上能够避免分布式休眠技术中大量的基站间信息交互所导致 的信令风暴，并且能够实现全局最优的部署方式。然而，目前的集中式休眠机制大多W能耗 效率为唯一目标，忽略了频繁开关基站所带来的额外硬件启动时间和启动能耗，W及用户 频繁切换所导致高掉话率的风险。
[0007] 因此，当前迫切需要一种能够在降低能耗的同时，有效地兼顾网络稳定性和用户 QoS(如alityofService,服务质量）体验的基站休眠解决方案。
【发明内容】
[0008] 因此，本发明的任务是提供一种能够克服现有技术的上述缺陷的基站休眠解决方 案。
[0009] 根据本发明的一个方面，提供了一种集中式基站休眠决策方法，包括下列步骤：
[0010] 1)根据用户量和用户分布信息，生成多个连接矩阵，其中，所生成的每个连接矩阵 均能够满足用户的接入需求；
[0011] 2)对于每个连接矩阵，计算它的能耗和连接稳定性，其中，每个连接矩阵的所述连 接稳定性是该连接矩阵相对于当前各个基站开关状态的变化程度；
[0012] 3)根据每个连接矩阵所对应的能耗代价和连接稳定性代价，选择最优的连接矩阵 作为当前基站休眠决策结果。
[0013] 其中，所述步骤3)中，根据每个连接矩阵所对应的能耗代价和连接稳定性代价的 加权和来计算该连接矩阵的总代价，选择总代价最小的连接矩阵作为当前基站休眠决策结 果。
[0014] 其中，每个连接矩阵的能耗代价用该连接矩阵的归一化能耗表征，每个连接矩阵 的所述连接稳定性代价用该连接矩阵的归一化连接稳定性表征，计算所述总代价的公式 中，能耗代价加权系数和连接稳定性代价加权系数之和为1。
[0015] 其中，每个连接矩阵的所述归一化能耗是基于休眠能耗模型计算的该连接矩阵的 总能耗与所属网络的最大总能耗的比值，所述所属网络的最大总能耗是假设所有基站开启 且各个用户接入到最近基站时的所有基站的能耗总和。
[0016] 其中，每个连接矩阵的归一化连接稳定性是该连接矩阵对应的各个基站的开关 状态相对于所属网络当前各个基站开关状态的总改变量（即开关状态发生改变的基站总 数），与所属网络的基站总数的比值。
[0017] 其中，分别绘制基站开关状态改变总量和基站能耗总量随能耗代价加权系数变化 的曲线，根据运两条曲线的交叉点确定能耗代价加权系数，进而确定连接稳定性代价加权 系数。
[0018] 其中，基于快速穷举算法或者MPSO算法，求解使得所述总代价最小的连接矩阵。
[0019]根据本发明的另一方面，还提供了一种集中式基站休眠系统，包括休眠决策模块 和多个基站，
[0020] 所述基站用于收集用户量和用户分布信息；并在休眠决策时间段内周期性地向休 眠决策模块汇报当前的基站信息，所述基站信息包括该基站所捜集的用户量和用户分布信 息；
[0021] 所述休眠决策模块用于基于前文所述的集中式基站休眠决策方法求出最优的连 接矩阵，将所求出的最优连接矩阵与当前正在使用的实际连接矩阵比对，获得需要休眠和 需要唤醒的基站，然后将运些决策结果发送给相应的基站。
[0022] 其中，所述休眠决策模块还用于：在获得需要休眠和需要唤醒的基站后，进一步定 义相应基站的开启或者关闭时间点W及用户切换时间点，并随决策结果提前通知相应的基 站和终端。
[0023]与现有技术相比，本发明具有下列技术效果：
[0024] 1、本发明的基站休眠方案能够更好地帮助通信网络降低能耗。
[00巧]2、本发明的基站休眠方案能够在有效降低基站能耗的同时提高网络稳定性。
[0026] 3、本发明的基站休眠方案能够在有效降低基站能耗的同时保障用户的QoS体验。
【附图说明】
[0027]W下，结合附图来详细说明本发明的实施例，其中：
[002引图1示出了本实施例中用于实现基站休眠的集中式控制架构示意图；
[0029] 图2示出了本实施例中的集中式基站休眠方法的流程图；
[0030] 图3示出了仿真测试所采用的通信网络系统的业务模型；
[0031] 图4示出了基站开关状态改变总量和基站能耗总量随权重a取值变化的曲线；
[0032] 图5示出了传统的分布式traffic-aware休眠机制和本发明的休眠机制的能耗对 比；
[0033] 图6示出了传统的分布式traffic-aware休眠机制和本发明的休眠机制的稳定性 对比。
【具体实施方式】
[0034] 根据本发明的一个实施例，提供了一种能够在降低能耗的同时，有效地兼顾网络 稳定性和用户QoS体验的基站休眠方法。下面首先介绍本实施例中用于实现基站休眠的集 中式控制架构。
[0035] 图1示出了本实施例中用于实现基站休眠的集中式控制架构示意图。该集中式控 制架构包括集中式控制模块、基站和用户终端。其中，用户终端用于与基站交互，使基站能 够收集用户量、用户分布等信息。基站用于在休眠时间段内，周期性地向集中式的休眠控制 模块汇报当前的基站信息，包括用户量、用户分布等。而集中式休眠控制模块用于收集各个 基站上传的基站信息，并根据集中式休眠决策模型判定下一个休眠时间段中的基站开关方 式。
[0036] 仍然参考图1，本实施例中，基站休眠方法包括下列步骤：
[0037] 第1步：各个基站收集用户量、用户分布等信息。
[0038] 其中，小区内用户数量可W通过实时更新并统计与基站相连接的用户而得到，不 再寶述。另一方面，用户的位置信息可W由LTE系统的定位技术得到。在LTE系统中，定位 机制需要同时支持控制平面定位方法和用户平面定位方法。用户平面定位方法由OM组织 进行标准化，而控制平面定位方法包括辅助全球导航卫星系统（A-GNSS，AssistedGlobal 化vagationSatelliteSystem)定位、下行到达时间观测差定位（OTDOA，ObservedTime DifferenceOfArrival)W及基于定时提前量（TA,TimingAdvance)和来波方向（AoA， AngleofArriva