[发明专利]TA重规划方法和系统有效
申请号: | 201410058986.8 | 申请日: | 2014-02-20 |
公开(公告)号: | CN103826234B | 公开(公告)日: | 2017-03-15 |
发明(设计)人: | 丁胜培;李炯城;肖恒辉;陈运动;赖志坚 | 申请(专利权)人: | 广东省电信规划设计院有限公司 |
主分类号: | H04W16/18 | 分类号: | H04W16/18 |
代理公司: | 广州华进联合专利商标代理有限公司44224 | 代理人: | 王茹,向群 |
地址: | 510630 广东省广*** | 国省代码: | 广东;44 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | ta 规划 方法 系统 | ||
技术领域
本发明涉及通信技术领域,特别是涉及一种TA重规划方法和系统。
背景技术
在移动通信系统中,因位置区域涉及用户的移动性的管理,所以终端设备都设计了位置区域,如GSM/UMTS中的位置区(Location Area)和路由区(Routing Area)。为了核心网能仅在限定范围寻呼终端而不需要整个网络寻呼,对于空闲状态的移动终端,核心网需要知道终端大致的位置。4G时代移动无线技术演进标准TD-LTE,应用了相似的位置区域概念,这种位置区域称为跟踪区(Tracking Area,TA)。同样地,EPC对处于空闲状态和连接状态的用户,都要对其注册的TA进行管理,用户也会在发生TA改变时更改EPC中的TA注册信息,TA相互之间不能重叠。当TA规划太小,则TA更新的频率大大提高,也就提高了网络信令过程的负荷。同时,TA也不可能规划得太大,这样会扩大UE的寻呼区域,寻呼区域太大会浪费系统的无线资源。因此,TA规划是根据网络实际状况,获取两者之间的最优平衡。
在实际应用中,TA的规划是在网络初始部署时设置的,寻求网络更新信令开销和无线寻呼信令开销的折中。而网络环境是实时变化的,随时间的推移,用户位置和移动模型都会发生变化。初始规划的TA将随着时间的推移渐渐不再适应当前的用户位置和移动模型,因此,有必要在使用过程中,对已部署的TA进行重规划。目前的重规划技术通常将位置区更新和网络寻呼代价以相同的权值组合在一起作为一个代价目标函数。
但是,上述重规划技术针对大规模网络进行重规划时,难以提供完备的最优解集,从而导致信令开销和更新开销过大,不适用于大规模网络。
发明内容
基于此,有必要针对上述TA重规划技术难以提供完备的最优解集、不适用于大规模网络的问题,提供一种TA重规划方法和系统。
一种TA重规划方法,包括以下步骤:
获取各小区的当前用户参数和各小区间的用户流动参数;
通过获取的各小区的当前用户参数和各小区间的用户流动参数构建TA重规划模型,其中,所述TA重规划模型的目标函数包括更新开销最小函数、寻呼信令开销最小函数和重规划代价最小函数;
基于各小区的原TA规划信息,对所述TA重规划模型进行求解,获取各小区的TA重规划信息;
根据获取的各小区的TA重规划信息对各小区进行TA重规划。
一种TA重规划系统,包括:
获取模块,用于获取各小区的当前用户参数和各小区间的用户流动参数;
建模模块,用于通过获取的各小区的当前用户参数和各小区间的用户流动参数构建TA重规划模型,其中,所述TA重规划模型的目标函数包括更新开销最小函数、寻呼信令开销最小函数和重规划代价最小函数;
解析模块,用于基于各小区的原TA规划信息,对所述TA重规划模型进行求解,获取各小区的TA重规划信息;
规划模块,用于根据获取的各小区的TA重规划信息对各小区进行TA重规划。
上述TA重规划方法和系统,通过获取的各小区的当前用户参数和各小区间的用户流动参数构建TA重规划模型,所述TA重规划模型的目标函数包括更新开销最小函数、寻呼信令开销最小函数和重规划代价最小函数,基于各小区的原TA规划信息,对所述TA重规划模型进行求解,并根据获取的各小区的TA重规划信息对各小区进行TA重规划。所述TA重规划模型将位置区更新代价、寻呼代价、重构TA规划代价三者并列为三目标,更能体现三者之间的相互矛盾和制约,可得到更能反映网络环境的pareto解集,能更好的适用于大规模网络。
附图说明
图1是本发明TA重规划方法第一实施方式的流程示意图;
图2是本发明TA重规划方法第二实施方式的流程示意图;
图3是本发明TA重规划方法第三实施方式的流程示意图;
图4是本发明TA重规划系统第一实施方式的结构示意图。
具体实施方式
请参阅图1,图1是本发明TA重规划方法第一实施方式的流程示意图。
本实施方式的所述TA重规划方法包括以下步骤:
步骤101,获取各小区的当前用户参数和各小区间的用户流动参数。
步骤102,通过获取的各小区的当前用户参数和各小区间的用户流动参数构建TA重规划模型,其中,所述TA重规划模型的目标函数包括更新开销最小函数、寻呼信令开销最小函数和重规划代价最小函数。
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