[发明专利]一种小区调度方法、系统、装置和存储介质

说明书

本发明公开了一种小区调度方法、系统、装置和存储介质，所述方法包括获取各所述小区的资源历史数据，使用prophet算法预测各所述小区的未来运行指标，判断各所述小区在未来时段的负荷情况，计算各所述小区之间的匹配程度，分别为各小区选定最佳匹配小区，以及在所述小区与其最佳匹配小区之间进行互补调度等步骤。使用prophet算法预测未来运行指标，能够提供精确的预测结果；根据预测结果来确定每个小区的最佳匹配小区，每个小区与其最佳匹配小区之间存在更多的时间处于互补状态，在每个小区与其各自的最佳匹配小区之间进行互补调度，能够达到更高的成功率，更好地实现资源和负荷均衡的效果。本发明广泛应用于无线通信技术领域。

技术领域

本发明涉及无线通信技术领域，尤其是一种小区调度方法、系统、装置和存储介质。

背景技术

在无线通信领域，蜂窝网络小区的负荷存在明显的潮汐现象，并且同一时间不同小区的负荷情况可能不相同，这就产生了小区的资源调度问题，主要是通过调配载波资源等方式，使得负荷较低的小区为负荷较高的小区分担部分负荷。

现有技术中，公开号为“CN105530650A”的专利文件中公开了一种网络资源规划的方法及装置，该方法包括：周期性检测待规划网络下各小区的载波资源配置数据，待规划网络为可集中化处理的网络，待规划网络包括基带资源池，基带资源池中包括预设多种载波资源；根据载波资源配置数据获取各小区的载波资源利用率；判断载波资源利用率是否超出预设范围；在判断结果为是时，判定需要对载波资源利用率对应的小区进行资源调整，以使调整后的载波资源利用率在预设范围内，并获取调整数据；根据调整数据，对待规划网络下各小区的载波配置情况重新进行规划。这一方案解决了潮汐效应，避免了扩容后的载波冗余，但是将每个小区孤立看待，忽略了不同小区之间的协同关系，因此对各小区的规划效果不能充分地满足现实需求。

公开号为“CN107509202A”的专利文件中公开了一种基于接入用户数变化预测的超密集网络资源分配方法，该方法提出了一种基于接入用户数变化预测的超密集网络资源分配方法，首先通过半监督分类识别典型“潮汐”模式；然后预测基站接入用户数的变化，将随机森林特征的袋外误差作为衡量特征重要性的指标对输入的特征进行排序筛选，得到的特征进行支持向量机回归预测；最后按比例动态调节小站的资源，实现小站之间的资源迁移。本发明基于半监督分类为支持向量机回归SVR(Support Vector Regression)的预测提供了人数变化的历史规律信息，同时得益于随机森林的特征选择，在不降低准确性的情况下降低了SVR预测的计算复杂度。这一方案根据预测的用户数，实现动态调整基站资源，提高用户公平度以及平均吞吐量，但是依赖小区的单一工作参量来进行网络资源分配，如果对用户数的预测结果偏差较大，将导致网络资源分配效果较差。

发明内容

针对上述至少一个技术问题，本发明的目的在于提供一种小区调度方法、系统、装置和存储介质。

一方面，本发明实施例包括一种小区调度方法，包括：

。获取各所述小区的资源历史数据；

使用prophet算法，根据所述资源历史数据预测各所述小区的未来运行指标；

根据各所述小区的未来运行指标，判断各所述小区在未来时段的负荷情况；

根据各所述负荷情况，计算各所述小区之间的匹配程度；

根据各所述匹配程度，分别为各小区选定最佳匹配小区；

在所述小区与其最佳匹配小区之间进行互补调度

进一步地，所述资源历史数据包括上行流量、下行流量、上行利用率、下行利用率、有效RRC数、星期属性信息和节假日信息。

进一步地，所述获取各所述小区的资源历史数据这一步骤，具体包括：

将对应同一小区的所述上行流量、下行流量、上行利用率、下行利用率和有效RRC数进行分级赋值以及求和处理；