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一种超密集组网移动负载的均衡方法，其特征在于该均衡方法包括以下步骤：(1)超密集组网中各小区的基站分别获取超密集组网中各小区的每个用户的业务速率，并根据业务速率计算出每个用户所占用的物理资源块个数，记作M，<img file="FDA0000782429660000011.GIF" wi="686" he="122" />其中v<sub>h</sub>表示第h个用户的业务速率，再根据业务速率计算同一小区内的所有用户占用的物理资源块个数总数，即该小区的负载。设定一个负载阈值l<sub>th</sub>，将小区负载与阈值l<sub>th</sub>进行比较，若小区负载小于阈值l<sub>th</sub>，则认为该小区没有过载，若小区负载大于阈值l<sub>th</sub>，则定义该小区为过载小区，用符号H表示，进行步骤(2)；(2)上述过载小区H的基站根据过载小区H的所有相邻小区负载大小，建立一个相邻小区负载列表，并根据负载大小对相邻小区进行升序排列，选择负载最低的两个相邻小区，将该两个相邻小区记作小区1和小区2；(3)上述过载小区H的基站获取本小区内每个用户的本小区参考信号接收功率R<sub>i</sub>和相邻小区参考信号接收功率R<sub>j</sub>，i为过载小区标号，j为相邻小区标号。根据接收到的参考信号功率确定过载小区H的边缘用户以及相邻小区，具体过程为：设定一个过载小区参考信号接收功率的阈值R<sub>th</sub>，将过载小区H中用户的本小区参考信号接收功率R<sub>i</sub>与阈值R<sub>th</sub>进行比较，若R<sub>i</sub>>R<sub>th</sub>，则将该用户定义为过载小区H的边缘用户，若R<sub>i</sub>＜R<sub>th</sub>，则将该用户定义为过载小区H的非边缘用户，并将边缘用户中接收到的相邻小区参考信号功率为最大的相邻小区定义为边缘用户的目标小区；(4)根据步骤(3)中所确定的边缘用户和边缘用户的目标小区信息，过载小区H的基站获取目标小区为小区1和小区2的边缘用户，并且获取这些边缘用户的业务速率，根据业务速率计算这些边缘用户所占用的物理资源块个数；(5)根据步骤(3)中边缘用户接收到的相邻小区参考信号功率R<sub>j</sub>和本小区参考信号功率R<sub>i</sub>之差R<sub>s</sub>，对步骤(4)中目标小区为小区1和小区2的边缘用户进行切换判断，若R<sub>j</sub>‑R<sub>i</sub>＞c+h，则将该边缘用户从过载小区H切换到它的目标小区，即该用户业务所需要的物理资源块由目标小区提供，根据切换之后的用户所需的物理资源块个数重新计算此时过载小区H和相邻小区的负载，若R<sub>j</sub>‑R<sub>i</sub>＜c+h，则该边缘用户所需要的物理资源块仍然由过载小区H提供，其中c是过载小区H和相邻小区之间的个体偏移量，取值范围为(‑20，20)分贝，h是切换判断过程的迟滞参数，本方法中设置为0；(6)设c<sub>1</sub>为过载小区H和小区1之间的小区个体偏移量，c<sub>2</sub>为过载小区H和小区2之间的小区个体偏移量，则点(c<sub>1</sub>,c<sub>2</sub>)为优化参数，设点(c′<sub>1</sub>,c′<sub>2</sub>),(c″<sub>1</sub>,c″<sub>2</sub>),(c″′<sub>1</sub>,c″′<sub>2</sub>)为优化参数变量，构成集合T，T＝{（c′<sub>1</sub>,c′<sub>2</sub>),(c″<sub>1</sub>,c″<sub>2</sub>),(c″′<sub>1</sub>,c″′<sub>2</sub>)}，其中c′<sub>1</sub>和c′<sub>2</sub>的初始值分别为过载小区H与相邻小区1和相邻小区2之间的当前小区个体偏移量，c″<sub>1</sub>和c″′<sub>1</sub>的初始值是在[c<sub>l</sub>,c′<sub>1</sub>]范围内，按均匀分布随机选择的过载小区H与小区1之间的小区个体偏移量，c″<sub>2</sub>和c″′<sub>2</sub>的初始值是在[c<sub>l</sub>,c′<sub>2</sub>]范围内，按均匀分布随机选择过载小区H与小区2之间的小区个体偏移量，c<sub>l</sub>是小区个体偏移量c的下限值；(7)定义一个负载收益的目标函数u(c<sub>1</sub>,c<sub>2</sub>)如下:u(c<sub>1</sub>，c<sub>2</sub>)＝α<sub>h</sub>l<sub>h</sub>+α<sub>1</sub>l<sub>1</sub>+α<sub>2</sub>l<sub>2</sub><maths num="0001" id="cmaths0001"><math><![CDATA[<mrow><msub><mi>α</mi><mi>n</mi></msub><mo>=</mo><mfenced open = '{' close = ''><mtable><mtr><mtd><mn>1</mn></mtd><mtd><mrow><msub><mi>l</mi><mi>n</mi></msub><mo><</mo><msub><mi>l</mi><mi>l</mi></msub></mrow></mtd></mtr><mtr><mtd><mn>0.5</mn></mtd><mtd><mrow><msub><mi>l</mi><mi>l</mi></msub><mo><</mo><msub><mi>l</mi><mi>n</mi></msub><mo><</mo><msub><mi>l</mi><mrow><mi>t</mi><mi>h</mi></mrow></msub></mrow></mtd></mtr><mtr><mtd><mrow><mo>-</mo><mn>1</mn></mrow></mtd><mtd><mrow><msub><mi>l</mi><mrow><mi>t</mi><mi>h</mi></mrow></msub><mo><</mo><msub><mi>l</mi><mi>n</mi></msub></mrow></mtd></mtr></mtable></mfenced></mrow>]]></math><img file="FDA0000782429660000021.GIF" wi="508" he="228" /></maths>n取h，1，2其中，l<sub>h</sub>为过载小区H的负载，l<sub>1</sub>和l<sub>2</sub>分别为小区1和小区2的负载，负载由步骤(5)计算得到，l<sub>l</sub>＝0.5l<sub>sum</sub>，l<sub>th</sub>＝0.8l<sub>sum</sub>，l<sub>sum</sub>为设定的小区负载上限；(8)通过计算，从步骤(6)的集合T中，得到使目标函数u(c<sub>1</sub>,c<sub>2</sub>)取得最大值的点s<sub>h</sub>、使目标函数u(c<sub>1</sub>,c<sub>2</sub>)取得最小值的点s<sub>l</sub>以及使目标函数u(c<sub>1</sub>,c<sub>2</sub>)取得中间的值的点s<sub>m</sub>，对集合T中的点进行排序操作，得到集合S＝{s<sub>l</sub>,s<sub>m</sub>,s<sub>h</sub>}；(9)对集合S＝{s<sub>l</sub>,s<sub>m</sub>,s<sub>h</sub>}利用两点之间对应坐标的运算，得到点s<sub>d</sub>、点s<sub>r</sub>、点s<sub>e</sub>和点s<sub>c</sub>，<img file="FDA0000782429660000023.GIF" wi="343" he="139" />s<sub>r</sub>＝(1+α<sub>nm</sub>)s<sub>d</sub>‑α<sub>nm</sub>s<sub>l</sub>，其中α<sub>nm</sub>＝1，s<sub>e</sub>＝γs<sub>r</sub>+(1‑γ)s<sub>d</sub>，其中γ＝3，s<sub>c</sub>＝βs<sub>l</sub>+(1‑β)s<sub>d</sub>，其中<img file="FDA0000782429660000022.GIF" wi="152" he="128" />当优化参数(c<sub>1</sub>,c<sub>2</sub>)取点s<sub>h</sub>时，得到负载收益目标函数的值u(s<sub>h</sub>)，当优化参数(c<sub>1</sub>,c<sub>2</sub>)取点s<sub>m</sub>时，得到负载收益目标函数的值u(s<sub>m</sub>)，当优化参数(c<sub>1</sub>,c<sub>2</sub>)取点s<sub>l</sub>时，得到负载收益目标函数的值u(s<sub>l</sub>)，当优化参数(c<sub>1</sub>,c<sub>2</sub>)取点s<sub>r</sub>时，得到负载收益目标函数的值u(s<sub>r</sub>)，当优化参数(c<sub>1</sub>,c<sub>2</sub>)取点s<sub>e</sub>时，得到负载收益目标函数的值u(s<sub>e</sub>)，当优化参数(c<sub>1</sub>,c<sub>2</sub>)取点s<sub>c</sub>时，得到负载收益目标函数的值u(s<sub>c</sub>)；(10)对步骤(9)中得到的负载收益目标函数的值进行判断，根据判断结果对步骤(8)的集合S＝{s<sub>l</sub>,s<sub>m</sub>,s<sub>h</sub>}进行更新：若u(s<sub>r</sub>)＞u(s<sub>h</sub>)，则选择点s<sub>r</sub>和点s<sub>e</sub>中使负载收益的目标函数的值大的点对集合S中的点s<sub>l</sub>进行替换，对当前集合S中的点进行排序操作，得到更新之后的集合S；若u(s<sub>h</sub>)>u(s<sub>r</sub>)>u(s<sub>m</sub>)，则选择点s<sub>r</sub>对集合S中的点s<sub>l</sub>进行替换，对当前集合S中的点进行排序操作，得到更新之后的集合S；若u(s<sub>l</sub>)>u(s<sub>r</sub>)，且u(s<sub>c</sub>)＞u(s<sub>r</sub>)，则选择点s<sub>c</sub>对集合S中的点s<sub>l</sub>进行替换，对当前集合S中的点进行排序操作，得到更新之后的集合S；若u(s<sub>l</sub>)>u(s<sub>r</sub>)，且u(s<sub>c</sub>)＜u(s<sub>r</sub>)，则使<img file="FDA0000782429660000031.GIF" wi="777" he="122" />对当前集合S中的点进行排序操作，得到更新之后的集合S；若u(s<sub>m</sub>)>u(s<sub>r</sub>)>u(s<sub>l</sub>)，则使<img file="FDA0000782429660000032.GIF" wi="774" he="122" />对当前集合S中的点进行排序操作，得到更新之后的集合S；(11)对步骤(10)得到的更新后的集合S进行判断，若集合S的三个点c′<sub>1</sub>，c″<sub>1</sub>，c″′<sub>1</sub>中任意两个之差的绝对值小于ε，且集合S的三个点c′<sub>2</sub>，c″<sub>2</sub>，c″′<sub>2</sub>中任意两个之差的绝对值小于θ，则重复步骤(9)—步骤(11)，若集合S的三个点c′<sub>1</sub>，c″<sub>1</sub>，c″′<sub>1</sub>中任意两个之差的绝对值小于ε，且集合S的三个点c′<sub>2</sub>，c″<sub>2</sub>，c″′<sub>2</sub>中任意两个之差的绝对值小于θ，则使<img file="FDA0000782429660000033.GIF" wi="801" he="116" />分别为过载小区H对小区1和小区2的最优小区个体偏移量，将c<sub>1best</sub>，c<sub>2best</sub>分别设置为过载小区H对小区1和小区2的小区个体偏移量，完成超密集组网移动负载的均衡，其中ε和θ为两个正数，取值范围为(0,1]，取决于对优化目标的精确度要求，精度越高，ε和θ的取值越小。 |
