[发明专利]一种基于估计算法的动态接入蜂窝网络的方法

说明书

本发明基于传输重传次数的状态转移模型，揭示了一种基于估计算法的动态接入蜂窝网络的方法。针对当海量机器类设备同时发起接入蜂窝网络时，碰撞概率明显提高、资源利用率低和接入时延增大的问题。本发明提出了一种新的分析模型来最优化MTCD(Machine Type Communication Device)随机接入蜂窝网络的性能，建立MTCD的状态转移模型，通过分析稳态时MTCD所处的状态转移过程，求得某个MTCD稳态时处于第几次重传前导的稳态概率。接着用迭代算法估计出每个随机接入时隙发起接入的MTCD数目，最后利用最优的ACB检测参数来最优化网络的吞吐量性能。

技术领域

本发明属于无线通信领域，具体而言，涉及一种基于MTCD数量估计和ACB动态接入蜂窝网络过程的联合优化方法。

背景技术

mMTC，即海量机器类通信场景，是5G三大主要应用场景之一。M2M(Machine toMachine)通信指在没有人为干预的条件下，机器与机器之间通过通信网络，自主地进行数据传输，以实现智能化的信息处理。机器与机器通信为5G的主要场景，3GPP组织在蜂窝网络中引入M2M通信，旨在提供无处不在的连接。相比于H2H(Human to Human)的高速移动宽带数据业务，MTCD具有数量大、小数据包、上行通信占优、低功耗、低成本、固定位置、短时间内突发大量接入等特征。然而当前蜂窝网络是针对人与人通信进行设计时，不适合M2M通信的突发海量接入特性，需要对其进行优化。

在单个小区中将有数以千亿计的设备接入网络，而且各种应用通过不同设备所发送的数据类型也各不相同。如果在一个区域内的每类应用的MTC设备都需要独立地接入所在区域的基站的话，会给基站带来很大的负担同时会带来资源浪费和系统冲突。庆幸的是mMTC系统的海量接入具有独特特点，即低功耗、突发性、短帧长业务。现有蜂窝网络是针对H2H通信业务进行部署和优化的，当海量机器类设备接入时，就会造成严重的接入碰撞，导致数据传输错误。因此，海量接入主要需要解决大量发送非常短数据包的设备可扩展的、并高效连接的问题。

鉴于mMTC终端数量大、突发性的特点，以及现有蜂窝网络是针对H2H通信业务进行部署和优化的，而且频谱资源有限，不足以支持海量的机器类终端同时发起接入。当海量机器类设备同时发起接入时，就会发生严重的接入碰撞，导致网络出现无法接入的拥塞情况。因此，需要设计一种针对海量机器终端接入的随机接入方法来解决这个问题。

发明内容

针对mMTC系统海量机器类设备的连接特性，为了防止网络拥塞、降低碰撞概率，本发明的目的旨在提出一种基于估计算法的动态接入蜂窝网络的方法。

本发明实现上述目的的技术解决方案为：一种基于估计算法的动态接入蜂窝网络的方法，其特征在于包括步骤：

S1，根据mMTC的到达模型计算出第k个随机接入时隙新到达的MTCD数量A_k，然后估计出之前随机接入时隙中未通过ACB检测退避到本时隙重新发起接入的MTCD数量和通过ACB检测且前导发生碰撞而退避到本时隙重新发起接入的MTCD数量；

S2，根据估计得到的MTCD数量进行ACB分析，得出第k个随机接入时隙最优的ACB检测参数q_k；

S3，第k个随机接入时隙中活跃的M_k个MTCD发起接入蜂窝网络的接入请求，每个MTCD随机产生一个0-1的随机数u，将u与q_k进行比较筛选出允许发送前导的MTCD数量N_k，然后通过ACB检测的N_k个MTCDs各自从前导资源池中随机选取一个前导发送给基站，得到该时隙基站检测到的前导成功发送的MTCD的概率p_k和前导发生碰撞的MTCD数量M_{coll_k}；