本發(fā)明涉及一種lte系統(tǒng)的切換方法，尤其是涉及一種實(shí)現(xiàn)了遲滯參數(shù)與信號(hào)電平及小區(qū)負(fù)載的動(dòng)態(tài)捆綁，可選擇電平值高和輕負(fù)載的鄰區(qū)進(jìn)行切換的基于智能判決的小區(qū)切換方法。
背景技術(shù)：
：lte是3gpp當(dāng)前正在發(fā)展的一個(gè)通信系統(tǒng)，它通過采用ofdm、sc-fdma和mimo等多種關(guān)鍵技術(shù)改進(jìn)并增強(qiáng)了3g的空中接入技術(shù)，從而可以顯著降低用戶平面和控制平面的時(shí)延，以及提高小區(qū)的容量。lte的主要目標(biāo)就是在嚴(yán)格的時(shí)延要求下提供無縫語音和多媒體接入服務(wù)，這個(gè)目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)需要從源小區(qū)到目標(biāo)小區(qū)的切換支持。對于lte而言，由于enodeb之間不存在宏分集，因此lte中僅存在硬切換。2015.10.7公開授權(quán)了中國專利申請?zhí)枮閦l201310114527.2的一種基于多因素決策的lte小區(qū)切換方法，該方法包括以下步驟：步驟1：小區(qū)信號(hào)電平測量；步驟2：小區(qū)資源分析；步驟3：業(yè)務(wù)等級(jí)分析；步驟4：a3事件修正；步驟5：權(quán)重優(yōu)化。該發(fā)明所得的基于多因素的lte小區(qū)切換方法，從分析小區(qū)電平入手，對來自物理層及上次測量值進(jìn)行加權(quán)，結(jié)合小區(qū)prb利用率以及差異化的業(yè)務(wù)屬性，對a3事件進(jìn)行修正。方法實(shí)施后能夠選擇優(yōu)化后的權(quán)重，選擇負(fù)載最小或信號(hào)電平值最好的小區(qū)進(jìn)行切換，并達(dá)到網(wǎng)絡(luò)均衡。不足的是，該方法對小區(qū)負(fù)載和信號(hào)電平值的考慮只是簡單地進(jìn)行加權(quán)，并不能同時(shí)考慮兩者的相互影響，可能會(huì)在切換中顧此失彼。此外，對于遲滯系數(shù)，仍然因循守舊地采取固定模式，沒有考慮動(dòng)態(tài)因素的影響。為此，本發(fā)明設(shè)計(jì)一種基于智能判決的lte小區(qū)切換方ijha(intelligentjudgmentbasedhandoveralgorithm)，將切換遲滯與信號(hào)電平值以及小區(qū)負(fù)載進(jìn)行關(guān)聯(lián)，在對目標(biāo)鄰區(qū)篩選時(shí)，除了考慮高電平值外，還需要對鄰區(qū)的負(fù)載進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，優(yōu)選輕負(fù)載的鄰區(qū)，從而實(shí)現(xiàn)遲滯參數(shù)與信號(hào)電平及小區(qū)負(fù)載的動(dòng)態(tài)捆綁，選擇電平值高和輕負(fù)載的鄰區(qū)進(jìn)行切換。技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：本發(fā)明的發(fā)明目的是為了克服現(xiàn)有技術(shù)中的lte小區(qū)切換方法對小區(qū)負(fù)載和信號(hào)電平值的考慮只是簡單地進(jìn)行加權(quán)，會(huì)在切換中顧此失彼的不足，提供了一種實(shí)現(xiàn)了遲滯參數(shù)與信號(hào)電平及小區(qū)負(fù)載的動(dòng)態(tài)捆綁，可選擇電平值高和輕負(fù)載的鄰區(qū)進(jìn)行切換的基于智能判決的小區(qū)切換方法。為了實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明采用以下技術(shù)方案：一種基于智能判決的lte切換方法，包括初始主服務(wù)小區(qū)enb1，以及候選鄰區(qū)集qb＝{enb2，…，enbn}；包括如下步驟：(1-1)指標(biāo)判決；(1-2)指標(biāo)合成；(1-3)遲滯核算；(1-4)設(shè)定切換準(zhǔn)則；(1-5)切換判決。本發(fā)明對于初始主服務(wù)小區(qū)enb1，以及候選鄰區(qū)集qb＝{enb2，…，enbn}，根據(jù)小區(qū)性能指標(biāo)，包括順勢指標(biāo)和逆勢指標(biāo)，核算動(dòng)態(tài)和常態(tài)的遲滯系數(shù)，來選擇是繼續(xù)駐留當(dāng)前服務(wù)小區(qū)，還是切換到鄰區(qū)。本發(fā)明的基于智能判決的lte小區(qū)切換方ijha(intelligentjudgmentbasedhandoveralgorithm)，將切換遲滯與信號(hào)電平值以及小區(qū)負(fù)載進(jìn)行關(guān)聯(lián)，在對目標(biāo)鄰區(qū)篩選時(shí)，除了考慮高電平值外，還需要對鄰區(qū)的負(fù)載進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，優(yōu)選輕負(fù)載的鄰區(qū)，從而實(shí)現(xiàn)遲滯參數(shù)與信號(hào)電平及小區(qū)負(fù)載的動(dòng)態(tài)捆綁，選擇電平值高和輕負(fù)載的鄰區(qū)進(jìn)行切換。作為優(yōu)選，步驟(1-1)包括如下步驟：lte小區(qū)指標(biāo)包括順勢指標(biāo)和逆勢指標(biāo)；順勢指標(biāo)表示取值越大，意義越大；逆勢指標(biāo)表示取值越小，意義越大；設(shè)定m為順勢指標(biāo)的數(shù)量，fi為順勢指標(biāo)取值，φi為fi對應(yīng)的臨界值，常數(shù)αi表示順勢指標(biāo)對應(yīng)的切換遲滯；設(shè)定n為逆勢指標(biāo)的數(shù)量，gi為順勢指標(biāo)取值，ωi為gi對應(yīng)的臨界值，常數(shù)βi表示逆勢指標(biāo)對應(yīng)的切換遲滯；對每一個(gè)順勢指標(biāo)，利用公式fit＝max[(fi-φi)，0]計(jì)算中間評(píng)估值fit；對每一個(gè)逆勢指標(biāo)，利用公式git＝max[(ωi-gi)，0]計(jì)算中間評(píng)估值git。作為優(yōu)選，步驟(1-2)包括如下步驟：利用公式計(jì)算所有順勢指標(biāo)所對應(yīng)的綜合遲滯ftt；利用公式計(jì)算所有逆勢指標(biāo)所對應(yīng)的綜合遲滯gtt。作為優(yōu)選，步驟(1-3)包括如下步驟：(4-1)分四種場景計(jì)算動(dòng)態(tài)遲滯hys1：case1：當(dāng)fi≠φi&gi≠ωi時(shí)，利用公式計(jì)算hys1；case2：當(dāng)fi＝φi&gi≠ωi時(shí)，利用公式計(jì)算hys1；case3：當(dāng)fi≠φi&gi＝ωi時(shí)，利用公式計(jì)算hys1；case4：當(dāng)fi＝φi&gi＝ωi時(shí)，利用公式計(jì)算hys1；(4-2)計(jì)算常態(tài)遲滯hys2：設(shè)定常數(shù)γ，利用公式hys2＝γ計(jì)算hys2；(4-3)計(jì)算總遲滯hys：hys＝hys1+hys2。作為優(yōu)選，步驟(1-4)包括如下步驟：當(dāng)滿足a3事件mn+ofn+ocn-hys＞ms+ofs+ocs+off條件時(shí)，表示相鄰小區(qū)的信號(hào)質(zhì)量比服務(wù)小區(qū)的信號(hào)質(zhì)量好，并將觸發(fā)切換；其中，mn為相鄰小區(qū)的測量結(jié)果，ofn為相鄰小區(qū)頻率上的頻率特定偏移量，ocn為相鄰小區(qū)的特定偏移量；ms為服務(wù)小區(qū)的測量結(jié)果，ofs為服務(wù)小區(qū)頻率上的頻率特定偏移量，ocs為服務(wù)小區(qū)的特定偏移量，off為事件的便宜參數(shù)；對每一個(gè)鄰區(qū)，分場景核算：casel：當(dāng)fi≠φi&gi≠ωi時(shí)，利用公式計(jì)算sc；case2：當(dāng)fi＝φi&gi≠ωi時(shí)，利用公式計(jì)算sc；case3：當(dāng)fi≠φi&gi＝ωi時(shí)，利用公式計(jì)算sc；case4：當(dāng)fi＝φi&gi＝ωi時(shí)，計(jì)算sc。作為優(yōu)選，步驟(1-5)包括如下步驟：將滿足sc＞0的任何一種場景要求的鄰區(qū)置入待切換的候選鄰區(qū)集qb′中，并選擇具備最大sc值的小區(qū)作為最優(yōu)小區(qū)進(jìn)行切換。因此，本發(fā)明具有如下有益效果：從信號(hào)電平和小區(qū)負(fù)載入手，通過指標(biāo)合成與遲滯核算，對原有的a3算法進(jìn)行動(dòng)態(tài)修正，提出全新的小區(qū)切換準(zhǔn)則?？梢酝瑫r(shí)兼顧小區(qū)信號(hào)電平的強(qiáng)弱和小區(qū)負(fù)載的大小情況，能夠有效減免乒乓切換，減輕系統(tǒng)信令負(fù)荷，有利于保證用戶移動(dòng)業(yè)務(wù)的連續(xù)性。附圖說明圖1是本發(fā)明的一種流程圖；圖2是本發(fā)明與a3算法的目標(biāo)切換服務(wù)小區(qū)的一種對比圖；圖3是本發(fā)明與a3算法的候選鄰區(qū)電平均值的一種對比圖；圖4是本發(fā)明與a3算法的候選鄰區(qū)負(fù)載均值的一種對比圖；圖5是本發(fā)明與a3算法的切換遲滯的一種對比圖。具體實(shí)施方式下面結(jié)合附圖和具體實(shí)施方式對本發(fā)明做進(jìn)一步的描述。圖1所示的本實(shí)例是一種基于智能判決的lte切換方法，包括指標(biāo)判決，指標(biāo)合成，遲滯核算，切換準(zhǔn)則，切換判決等步驟。步驟1：指標(biāo)判決；步驟1-1：將lte小區(qū)指標(biāo)分為順勢指標(biāo)和逆勢指標(biāo)兩大類。順勢指標(biāo)表示取值越大，意義越大，反之亦然，逆勢指標(biāo)則相反；設(shè)定m為順勢指標(biāo)的數(shù)量，fi為順勢指標(biāo)取值，φi為fi對應(yīng)的臨界值，常數(shù)αi表示順勢指標(biāo)對應(yīng)的切換遲滯；設(shè)定n為逆勢指標(biāo)的數(shù)量，gi為順勢指標(biāo)取值，ωi為gi對應(yīng)的臨界值，常數(shù)βi表示逆勢指標(biāo)對應(yīng)的切換遲滯；步驟1-2：評(píng)估指標(biāo)；對每一個(gè)順勢指標(biāo)，計(jì)算其中間評(píng)估值：fit＝max[(fi-φi)，0]；對每一個(gè)逆勢指標(biāo)，計(jì)算其中間評(píng)估值：git＝max[(ωi-gi)，0]；步驟2：指標(biāo)合成；計(jì)算所有順勢指標(biāo)所對應(yīng)的綜合遲滯：計(jì)算所有逆勢指標(biāo)所對應(yīng)的綜合遲滯：步驟3：遲滯核算；步驟3-1：計(jì)算動(dòng)態(tài)遲滯；分四種場景，case1：fi≠φi&gi≠ωi，計(jì)算case2：fi＝φi&gi≠ωi，計(jì)算case3：fi≠φi&gi＝ωi，計(jì)算case4：fi＝φi&gi＝ωi，計(jì)算步驟3-2：計(jì)算常態(tài)遲滯：設(shè)定常數(shù)γ，計(jì)算hys2＝γ；步驟3-3：計(jì)算總遲滯：hys＝hys1+hys2；步驟4：切換準(zhǔn)則；當(dāng)滿足a3事件mn+ofn+ocn-hys＞ms+ofs+ocs+off條件時(shí)，表示相鄰小區(qū)的信號(hào)質(zhì)量比服務(wù)小區(qū)的信號(hào)質(zhì)量好，并將觸發(fā)切換。其中，mn為相鄰小區(qū)的測量結(jié)果，ofn為相鄰小區(qū)頻率上的頻率特定偏移量，ocn為相鄰小區(qū)的特定偏移量，如果沒有該配置，則置為0。ms為服務(wù)小區(qū)的測量結(jié)果，ofs為服務(wù)小區(qū)頻率上的頻率特定偏移量，ocs為服務(wù)小區(qū)的特定偏移量，hys為該事件的遲滯，off為該事件的便宜參數(shù)；對每一個(gè)鄰區(qū)，同樣分場景核算：當(dāng)case1：fi≠φi&gi≠ωi時(shí)，計(jì)算當(dāng)case2：fi＝φi&gi≠ωi時(shí)，計(jì)算當(dāng)case3：fi≠中i&gi＝ωi時(shí)，計(jì)算當(dāng)case4：fi＝φi&gi＝ωi時(shí)，計(jì)算步驟5：切換判決；對滿足其中任何一種場景要求(sc＞0)的鄰區(qū)置入待切換的候選鄰區(qū)集qb′中，并選擇具備最大sc值的小區(qū)作為最優(yōu)小區(qū)進(jìn)行切換。實(shí)例：下面以n＝7為例，只考慮信號(hào)電平(順勢指標(biāo))和小區(qū)負(fù)載(逆勢指標(biāo))對本方法進(jìn)行具體說明，典型基礎(chǔ)數(shù)據(jù)如表1～2所示。步驟1：指標(biāo)判決；對于每個(gè)鄰區(qū)的順勢指標(biāo)信號(hào)電平，計(jì)算評(píng)估值對每一個(gè)逆勢指標(biāo)小區(qū)負(fù)載，同樣計(jì)算其評(píng)估值：git＝max[(ωi-gi)，0]＝{0，0，0，0.26，0.13，0}；步驟2：指標(biāo)合成；將所有的順勢指標(biāo)進(jìn)行合成：將所有的逆勢指標(biāo)進(jìn)行合成：步驟3：遲滯核算；步驟3-1：除小區(qū)3屬于case2外，其它均屬于casel，計(jì)算hys1＝ftt+gtt＝{3，3，3，0，0，3}db；步驟3-2：計(jì)算常態(tài)遲滯hys2＝1db；步驟3-3：計(jì)算總遲滯hys＝hys1+hys2＝{4，4，4，1，1，4}db；步驟4：切換準(zhǔn)則；計(jì)算：sc＝{-3，6，-2，2，0，0}；步驟5：切換判決；滿足sc＞0的鄰區(qū)包括小區(qū)3和小區(qū)5，即此時(shí)服務(wù)小區(qū)1的目標(biāo)鄰區(qū)只有這兩個(gè)，選擇具備最大sc值的小區(qū)3作為最優(yōu)小區(qū)進(jìn)行切換。對本發(fā)明所設(shè)計(jì)的ijha算法與未修正的a3算法進(jìn)行仿真對比，目標(biāo)采樣7次，切換過程中候選鄰區(qū)的平均電平值和負(fù)載變化情況分別參見附圖2～5所示。圖2是本發(fā)明與a3算法的目標(biāo)切換服務(wù)小區(qū)的一種對比圖，本發(fā)明的ijha在第2～4次切換時(shí)選擇的鄰區(qū)不一樣(未切換)，主要考慮候選鄰區(qū)電平值相差不大，但鄰區(qū)負(fù)載普遍偏高，切換容易造成擁塞。圖3是本發(fā)明與a3算法的候選鄰區(qū)電平均值的一種對比圖；本發(fā)明的ijha選擇的鄰區(qū)電平值總體上比a3算法要高，同樣在第2～4次保持不變。；圖4是本發(fā)明與a3算法的候選鄰區(qū)負(fù)載均值的一種對比圖，本發(fā)明切換后工jha鄰區(qū)平均負(fù)載比a3算法低了約10％左右，有利于趨向?qū)⒕邆涓唠娖街档妮p負(fù)載小區(qū)作為目標(biāo)鄰區(qū)，有助于提升切換成功的可能性。a3算法由于固定切換遲滯，在選擇鄰區(qū)時(shí)僅僅簡單地選擇滿足電平值不眍的鄰區(qū)進(jìn)行切換，而ijha不僅核算電平值，同時(shí)對負(fù)載也會(huì)校驗(yàn)，在達(dá)到閾值時(shí)直接不納入候選鄰區(qū)。圖5是本發(fā)明與a3算法的切換遲滯的一種對比圖，a3算法對遲滯參數(shù)進(jìn)行固定，因此對小區(qū)條件并不敏感，而本發(fā)明的ijha會(huì)根據(jù)每個(gè)鄰區(qū)狀況的不同實(shí)時(shí)核算遲滯參數(shù)，在條件較好時(shí)對具備高電平值和低負(fù)載的鄰區(qū)進(jìn)行傾斜。其中，實(shí)施例中提及的表1～2分別如下：表1小區(qū)負(fù)載rsrp(dbm)of(db)oc(db)enb10.65-11000enb20.25-10900enb30.35-10000enb40.24-10800enb50.86-10700enb60.73-10900enb70.24-10600表2應(yīng)理解，本實(shí)施例僅用于說明本發(fā)明而不用于限制本發(fā)明的范圍。此外應(yīng)理解，在閱讀了本發(fā)明講授的內(nèi)容之后，本領(lǐng)域技術(shù)人員可以對本發(fā)明作各種改動(dòng)或修改，這些等價(jià)形式同樣落于本申請所附權(quán)利要求書所限定的范圍。當(dāng)前第1頁12