[发明专利]基于用户行为预测的基站天线动态开关方法

说明书

本发明提供了一种基于用户行为预测的基站天线动态开关方法。对于用户的移动规律和流量使用规律，分别预测可以得到用户在下一时间段的位置坐标信息以及流量消耗量信息。根据用户的坐标信息可以判断出下一时间段内目标小区内的用户数量。由预测的用户的流量消耗信息，可以估算出用户在下一时间段内的数据速率需求。为提高流量预测的准确度，将用户根据其流量的历史使用情况聚类，对每一类用户训练预测模型。本发明根据预测得到的目标小区内的用户数及用户的速率要求，预测出在下一时刻基站需要开启的天线数，在保证用户需求的情况下，降低了基站的能耗。

技术领域

本发明涉及无线通信领域，具体涉及一种基于用户行为预测的基站天线动态开关方法。

背景技术

在大规模MIMO系统中，基站端装有数百根天线来提升系统容量。常规的大规模MIM0网络是为实现最大吞吐量而设计的，因此，当基站所在的小区业务负载很少时，打开所有天线会浪费大量能源。如果能够根据小区内的负载来动态的调整天线开启的数量，可以达到节能的目的。目前动态调整基站天线的方案中大多只考虑小区中未来的用户数量，没有考虑到用户的需求。

发明内容

发明目的：为了解决上述问题，本发明提供了一种基于用户行为预测的基站天线动态开关方法。对于用户的移动规律和流量使用规律，分别预测可以得到用户在下一时间段的位置坐标信息以及流量消耗量信息。根据用户的坐标信息可以判断出下一时间段内目标小区内的用户数量。由预测的用户的流量消耗信息，可以估算出用户在下一时间段内的数据使用速率。本发明根据预测得到的目标小区内的用户数及用户的速率要求，预测出在下一时刻基站需要开启的天线数，在保证用户需求的情况下，降低基站的能耗。

技术方案：为实现本发明的目的，本发明所采用的技术方案是：

一种基于用户行为预测的基站天线动态开关方法，该方法包括如下步骤：

步骤1：预测所有用户下一时刻的位置坐标，得到目标小区内的用户数量：

(11)将每个用户当前时刻t的位置坐标l_t(x_t，y_t)作为LSTM网络的输入特征，每5分钟采集一次所有用户坐标，取时间步为n，则LSTM网络的输入为l_t(x_t-n，y_t-n)...l_t(x_t，y_t)，输出为l_t+1(x_t+1，y_t+1)，使用足够的用户历史位置记录训练LSTM网络；

(12)在预测时，输入每个用户过去n个时刻的位置坐标，根据LSTM网络的输出l_t+1(x_t+1，y_t+1)预测下一时刻的用户坐标，根据预测得到的用户坐标和目标基站的坐标(x_b，y_b)及小区服务范围r，若则该用户属于目标小区，通过计算所有用户与目标基站的范围，估算出下一时刻目标小区内用户的数量τ。

步骤2：预测用户下一时段的流量消耗，得到用户的速率需求：

(21)将采集得到的用户流量使用记录按照时间间隔T进行重采样并取对数，得到该用户的流量序列s(t)＝(s₁，s₂，...s_t)；

(22)对训练集中的用户一周记录共672维使用主成分分析法(PCA)降维，得到降维矩阵P和降维后的用户流量记录W维；

(23)使用k-means方法对用户聚类，将用户分K类并得到每个类i的中心

(24)使用小波变换对用户流量序列s(t)做小波分解，得到序列的高频系数c(n)和低频系数c(n)：