[发明专利]用于使用分布式天线系统进行地理负荷均衡的方法

说明书

相关申请的交叉引用

本申请要求于2012年2月17日提交的题为“Evolutionary Algorithms for Geographic Load Balancing Using a Distributed Antenna System”的美国临时专利申请No.61/600,530的优先权，其全部公开内容出于所有目的通过引用合并到本文中。

背景技术

分布式天线系统(DAS)已经广泛地实施于现有技术的蜂窝通信系统中以增强无线网络性能。DAS因其与传统无线网络设施相比而言的架构设计而相对于常规通信系统具有明显的优势。近期的研究确定了使用 DAS的其他潜在优点。然而，大部分关于DAS的近期工作并未关注用于优化负载均衡性能的负载均衡技术。因此，在本领域中需要与DAS中的负载均衡相关的改善了的方法和系统。

发明内容

随着蜂窝用户的增加，在无线网络中常见有业务量热点和不均衡的业务量分布。本发明的实施方式涉及用于移动网络的负载均衡系统，该负载均衡系统根据业务量地理分布来优化蜂窝性能以提供高的服务质量 (QoS)。在一些实施方式中，由多扇区基站收发台(BTS)提供的虚拟化分布式天线系统(VDAS)具有在给定地理区域上分配蜂窝容量的能力。 VDAS可以将一部分BTS容量集中在业务量“热点”周围，并且将剩余的BTS容量重新分配在其他小区上。为了能够在分布式天线(DA)之间进行负载均衡，本发明的实施方式可以取决于时变业务量将DA动态地分配给BTS扇区。在一些实施方式中用公式将VDAS扇区化表示为整型线性约束优化问题，VDAS扇区化使得作为网络中的两个重要的关键性能指标(KPI)的受阻呼叫和切换最小化。在一些实施方式中，VDAS扇区化技术在满足每个扇区处的容量需求的同时考虑连续并且紧密的扇区来使切换的数量最小化。许多实施方式包括遗传算法(GA)和估计分布算法(EDA)这两个进化算法中的至少之一以解决该问题。呈现有针对不同的业务量情形评估系统性能的结果。结果表明这两个进化算法对于小规模的网络获得极佳的KPI。

本发明的实施方式包括用于对VDAS无线通信系统中的业务量进行优化的方法及装置。检查对DRU的扇区化以对VDAS LTE系统中的业务量进行均衡。认为合适的扇区化是在每个扇区中有效地使用满足软容量和硬容量的资源(许可)。提出了连续并且紧密的扇区以减少切换和干扰。在一些实施方式中将DRU扇区化公式化为使受阻呼叫和切换呼叫最小化的整型线性规划问题。

公开了包括EDA算法和GA算法的实施方式以解决扇区化问题，并且将各个解彼此以及与最优解或下界解进行比较。通过使用三个测试问题，EDA算法相比GA算法毫无疑问地提供了更好更快的结果，并且对于能够列举其大小的问题实现了最优性。对于小网络(19_DRU)，EDA 算法和GA算法显示出出色的性能。对于大网络，EDA在合理的时间内显示出优异的特性。

根据本发明的一种实施方式，提供了一种用于对具有多个数字远程单元(DRU)的无线通信系统中的非均匀分布的网络业务量进行均衡的方法。该方法包括将上述多个DRU划分成多个DRU扇区，并且取决于上述DRU扇区中的至少之一中的业务量状况动态地重新划分上述多个 DRU扇区，使得该重新划分满足软容量约束和硬容量约束中的至少之一。该动态重新划分基于至少一个优化算法。例如，上述至少一个优化算法可以包括至少一个进化算法例如遗传算法(GA)或估计分布算法(EDA)。

在一些实施方式中，上述至少一个优化算法包括至少一个线性规划模型，该线性规划模型包括以下约束中的至少之一：使受阻呼叫最小化、使呼叫切换最小化或者使DRU扇区中的每一个的紧密性指标最大化。DRU 扇区中的每一个可以包括连续的DRU并且DRU扇区中的每一个可以基本紧密。例如，软容量约束可以包括最大用户数量以维持可接受的信噪比 (SNR)。再例如，硬容量约束可以包括分配给虚拟基站(VBS)的许可/ 资源的总数。

根据本发明的另一种实施方式，提供了一种用于对具有多个数字远程单元(DRU)的无线通信系统中的非均匀分布的网络业务量进行均衡的方法。该方法包括：a)提供与基站的多个扇区相关联的数字接入单元 (DAU)；以及b)提供与该DAU相关联的多个DRU。该方法还包括：c) 将上述多个DRU划分成多个DRU扇区；以及d)测量与上述多个DRU 扇区相关联的受阻呼叫的数量。该方法还包括：e)确定受阻呼叫的数量大于预定阈值；以及f)使用至少要素c)至要素e)进行迭代。