[发明专利]一种基于泊松簇过程的地面小区间切换概率预测方法

说明书

本发明公开的一种基于泊松簇过程的地面小区间切换概率预测方法，属于移动通信切换分析领域。本发明实现方法为：通过结合修正RWP模型以及泊松簇过程基站建模方式，以下行链路接受信号强度作为切换标准，建立基于泊松簇过程的地面小区间切换概率预测分析模型，通过所述分析模型实现基于泊松簇过程的地面小区间切换概率预测。本发明通过在传统RWP用户移动模型每次迭代过程中，对用户的移动距离以固定概率进行扩展，提高用户在边缘区域的覆盖范围；通过λ系数对下行链路接收信号强度进行近似圆解表示，提高基于泊松簇过程的地面小区间切换概率分析效率。本发明能够减少不必要的切换请求，降低网络资源消耗，获取最优的建站分布密度和基站位置部署方案。

技术领域

本发明涉及一种结合用户移动模型和泊松簇过程的切换概率预测方法，属于移动通信切换分析领域。

背景技术

在物联网和5G技术发展的推动下，小型化终端和密集蜂窝异构网络在地面通信网中的应用越来越广泛。而针对热点通信地区如城市中心，高人流密度场所等地的通信拥堵，频繁切换等问题。通过部署宏基站和微基站并存的高密度移动网络成为有效的解决方案。近年来，通过随机几何对基站位置进行建模的方法得到了较多的关注。该方法的优势主要体现在可以模拟实际基站分布中存在的随机性，以及提供可供分析的理论解。本发明专利中，首先通过对传统用户移动模型进行改进，修正了传统模型中存在的边缘效应问题。通过对下行链接接受信号强度进行求解，构建下行链路接受信号强度的近似圆解，解决了传统信号强度计算时得出的椭圆解无法解出闭式解的问题。最后通过切换概率，切换失败概率以及乒乓率对高密集部署区域的热点区域切换问题进行分析。

在针对该方向的研究中，通常采用RWP(Random Waypoint)模型对用户移动进行建模，然而传统的RWP模型存在边缘现象问题，即用户的随机移动偏向于区域中心，而在边界区域覆盖较少。故而在本发明专利中对传统模型进行修正，在每次随机移动的过程中以一定概率进行方向不变的延伸。在触及边界时则停止。保证了用户移动的随机性，且对边界区域进行覆盖。针对基站位置的建模方式，尽管泊松点过程由于其理论可分析性和随机性而被广泛用于无线网络建模中，但它不适合用基站和用户的位置相互耦合的用户密集区。通常在这样的热点通信地区，用户和微基站往往集中分布于一个热点覆盖的有限范围内，传统的基站随机部署方案将无法体现用户和基站间的随机性,进而在进行切换分析时无法有效验证基站位置和用户移动的关系。在这种情况下，我们考虑泊松簇过程的建模方式。通过采用泊松簇过程对基站位置进行建模，以用户的下行链路接受信号强度作为切换的发起的指示，通过切换率，切换失败率以及乒乓率对结合修正RWP模型以及泊松簇过程建模方式的基站部署方法进行分析，为针对该方向的研究提供了指导。

发明内容

为了解决利用传统基站位置建模方法进行切换概率分析时，存在基站建模位置不准确，用户移动模型不合理，以及不适用于高人流密度区域的问题，本发明的目的是提供一种基于泊松簇过程的地面小区间切换概率预测方法，通过结合修正RWP模型以及泊松簇过程基站建模方式，以下行链路接受信号强度作为切换标准，建立基于泊松簇过程的地面小区间切换概率预测分析模型，通过所述地面小区间切换概率预测分析模型实现基于泊松簇过程的地面小区间切换概率预测。本发明通过在传统RWP用户移动模型每次迭代过程中，对用户的移动距离以固定概率进行扩展，提高用户在边缘区域的覆盖范围；通过λ系数对下行链路接收信号强度进行近似圆解表示，提高基于泊松簇过程的地面小区间切换概率分析效率；定量分析基站分布密度及上述参数对切换率、切换失败率、乒乓率分析的影响，通过调整基站分布密度，用户移动速度得到更为精确的切换率，进而减少不必要的切换请求，降低网络资源消耗，获取最优的基站分布密度和基站位置部署方案。

本发明的目的是通过下述技术方案实现的：

本发明公开的一种基于泊松簇过程的地面小区间切换概率预测方法，包括如下步骤：

步骤一、设定用户移动模型，通过下行链路接收信号强度作为发起或终止切换的标准，以用户的移动轨迹和下行链路信号强度圆解是否相交作为切换发起请求的基准，建立基于泊松簇过程的地面小区间切换概率预测分析模型。