一种资源调度方法及基站转让专利
申请号 : CN201711329862.9
文献号 : CN108055701B
文献日 : 2021-07-02
发明人 : 孙向涛 , 姚期 , 朱宇霞
申请人 : 武汉虹信科技发展有限责任公司
摘要 :
权利要求 :
1.一种资源调度方法,其特征在于,包括:基于用户终端发送的能力信息及所述用户终端的业务承载的建立信息生成所述用户终端的类别信息,所述用户终端的类别信息包括:第一类别信息和第二类别信息,所述第一类别信息表示用户终端为移动终端,所述第二类别信息表示用户终端为物联网终端;
获取所述用户终端的调度参数,基于所述用户终端的调度参数计算所述用户终端的调度权重;所述获取所述用户终端的调度参数包括:基于所述用户终端的类别信息设置所述用户终端的调度参数更新频率;基于所述调度参数更新频率更新所述用户终端的调度参数,其中,基于所述第二类别信息设置的所述用户终端的调度参数更新频率小于基于所述第一类别信息设置的所述用户终端的调度参数更新频率;
将需要传输数据的用户终端分入与所述用户终端的类别信息相匹配的调度队列中,基于所述用户终端的调度权重以从大到小的顺序将所述用户终端在所述调度队列中排序;
基于所述调度队列中的用户终端的排序以从前到后的顺序将传输资源分配给所述用户终端。
2.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述基于所述用户终端的调度权重以从大到小的顺序将所述用户终端在所述调度队列中排序包括:当所述调度队列中的用户终端的数量大于预设数量时,将所述调度队列中的用户终端划分为若干个调度小组,基于所述用户终端的调度权重以从大到小的顺序将所述用户终端在所述调度小组中排序;
所述基于所述调度队列中的用户终端的排序以从前到后的顺序将传输资源分配给所述用户终端包括:
将传输资源轮流分配给所述调度队列中的调度小组,基于所述调度小组中的用户终端的排序以从前到后的顺序将传输资源分配给所述用户终端。
3.如权利要求1所述的方法,其特征在于,还包括:设置预设资源上限,每个用户终端分配到的传输资源小于或等于预设资源上限。
4.如权利要求1‑3任意一项所述的方法,其特征在于,所述类别信息包括第一类别信息,所述方法还包括:
当所述用户终端的类别信息为第一类别信息时,采用多用户多入多出技术传输所述用户终端的数据。
5.如权利要求1‑3任意一项所述的方法,其特征在于,所述类别信息包括第二类别信息,所述方法还包括:
当所述用户终端的类别信息为第二类别信息时,获取所述用户终端的信道质量,基于所述信道质量将所述用户终端分为若干个信道质量小组,每个信道质量小组内的用户终端的重复传输次数及反馈时序相同。
6.一种基站,其特征在于,包括分类模块、权重计算模块、排序模块及资源分配模块,其中:
所述分类模块用于基于用户终端发送的能力信息及所述用户终端的业务承载的建立信息生成所述用户终端的类别信息,所述用户终端的类别信息包括:第一类别信息和第二类别信息,所述第一类别信息表示用户终端为移动终端,所述第二类别信息表示用户终端为物联网终端;
所述权重计算模块用于获取所述用户终端的调度参数,基于所述用户终端的调度参数计算所述用户终端的调度权重;
所述排序模块用于将需要传输数据的用户终端分入与所述用户终端的类别信息相匹配的调度队列中,基于所述用户终端的调度权重以从大到小的顺序将所述用户终端在所述调度队列中排序;
所述资源分配模块用于基于所述调度队列中的用户终端的排序以从前到后的顺序将传输资源分配给所述用户终端;
所述权重计算模块包括更新频率设置单元及参数更新单元,其中:所述更新频率设置单元用于基于所述用户终端的类别信息设置所述用户终端的调度参数更新频率,其中,基于所述第二类别信息设置的所述用户终端的调度参数更新频率小于基于所述第一类别信息设置的所述用户终端的调度参数更新频率;
所述参数更新单元用于基于所述调度参数更新频率更新所述用户终端的调度参数。
7.如权利要求6所述的基站,其特征在于,所述排序模块包括调度小组分组单元及调度小组排序单元,所述调度小组分组单元用于当所述调度队列中的用户终端的数量大于预设数量时,将所述调度队列中的用户终端划分为若干个调度小组,所述调度小组排序单元用于基于所述用户终端的调度权重以从大到小的顺序将所述用户终端在所述调度小组中排序;
所述资源分配模块还用于将传输资源轮流分配给所述调度队列中的调度小组,基于所述调度小组中的用户终端的排序以从前到后的顺序将传输资源分配给所述用户终端。
8.如权利要求6所述的基站,其特征在于,还包括上限设置模块,其中:所述上限设置模块用于设置预设资源上限,每个用户终端分配到的传输资源小于或等于预设资源上限。
9.如权利要求6‑8任意一项所述的基站,其特征在于,所述类别信息包括第一类别信息,所述基站还包括数据传输模块,其中:所述数据传输模块用于当所述用户终端的类别信息为第一类别信息时,采用多用户多入多出技术传输所述用户终端的数据。
10.如权利要求6‑8任意一项所述的基站,其特征在于,所述类别信息包括第二类别信息,所述基站还包括信道质量分组模块,其中:所述信道质量分组模块用于当所述用户终端的类别信息为第二类别信息时,获取所述用户终端的信道质量,基于所述信道质量将所述用户终端分为若干个信道质量小组,每个信道质量小组内的用户终端的重复传输次数及反馈时序相同。
说明书 :
一种资源调度方法及基站
技术领域
背景技术
市、环境监测、智能农业、森林防火等以传感和数据采集为目标的应用场景,具有小数据包、
低功耗、海量连接等特点。这类终端分布范围广、数量众多,这就要求基站具有支持大规模
连接的能力,满足大量用户终端的接入和业务需求。
终端时,由于物联网终端的业务主要是小数据包,业务的流量和传输次数都很低,与移动终
端的业务特性有很大的区别,基站需要同时处理大量用户终端的数据传输请求,调度过程
的处理负荷和处理时间都会大大增加,难以保证LTE(Long Term Evolution,长期演进)系
统的时序要求,调度处理的公平性和资源分配效率也不断下降,一部分基站的物理资源不
能被分配出去而浪费掉,同时一部分接入的用户终端也无法通过调度获得合适的资源用于
业务数据传输,导致用户终端的业务时延加大,甚至业务中断。现有技术中,基站采取的办
法是限制基站接入的用户终端总数来保证已接入用户终端的业务性能,同时增加基站的数
量来应对更多用户终端的业务需求,这样不但增加了设备成本,也使得原有基站的物理资
源得不到充分的利用。
术人员亟需解决的问题。
发明内容
杂度和计算量,提高了资源分配效率,降低了基站的处理负荷及处理时间,使单个基站可以
处理更多的用户终端的业务请求。
序;
终端在所述调度小组中排序;
终端的重复传输次数及反馈时序相同。
所述调度队列中排序;
的用户终端划分为若干个调度小组,所述调度小组排序单元用于基于所述用户终端的调度
权重以从大到小的顺序将所述用户终端在所述调度小组中排序;
每个信道质量小组内的用户终端的重复传输次数及反馈时序相同。
的调度参数,基于所述用户终端的调度参数计算所述用户终端的调度权重,将需要传输数
据的用户终端分入与所述用户终端的类别信息相匹配的调度队列中,基于所述用户终端的
调度权重以从大到小的顺序将所述用户终端在所述调度队列中排序,基于所述调度队列中
的用户终端的排序以从前到后的顺序将传输资源分配给所述用户终端。在调度过程中把用
户终端分成不同类别,根据用户终端的类别对用户终端的进行资源调度及分配,降低了基
站调度处理的复杂度和计算量,提高了资源分配效率,降低了基站的处理负荷及处理时间,
使单个基站可以处理更多的用户终端的业务请求。
附图说明
发明的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以
根据这些附图获得其他的附图。
具体实施方式
本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他
实施例,都属于本发明保护的范围。
别的用户终端,第一类是移动终端,第二类是物联网终端。移动终端主要传输流量较大的数
据业务,数据包长较大、数据交互频繁,要求业务时延低,速率高,信号质量较好,一般的智
能手机都属于此类别。物联网终端主要传输小数据包,业务频率很低,对时延不敏感,主要
用于传感器的数据采集等场景,具有终端分布广,数量众多,信号质量较差等特点。移动终
端在基站中数量相对较少,但单个用户终端业务收发的次数很频繁,物联网终端在基站中
的数量很大,但单个用户终端业务收发次数很少。在调度流程中把两类用户终端分开处理,
简化物联网终端的处理算法,当用户终端数目很多时能够显著降低处理时间。
据量、平均速率、时延等确定。其中业务类型决定了用户终端的服务质量等级和优先级;信
道质量决定了用户终端频谱效率;待传输数据量和平均速率分别表示用户终端当前和历史
上的数据量;时延表示用户终端数据的等待时间。
候选用户终端集合,集合中的用户终端数量一般为几十个,这样在后续的分配资源流程中
可以只在候选用户终端集合中处理,降低算法复杂度。其方法为,首先把当前有数据需要传
输的用户终端筛选出来,对不同类型的用户终端,例如移动终端和物联网终端,要分成不同
的队列来排序,然后对这些用户终端按照调度权重从大到小的顺序进行排序,每个类别的
用户终端分别选出一定数量的候选用户终端构成最终的候选用户终端列表。这样的分队列
排序方法能够显著降低预选过程的排序处理量,同时兼顾了各种类型用户终端的资源需
求。
求超过基站单次可分配的资源量时,按照调度权重的排列顺序进行资源分配,排序靠前的
用户终端可优先获得资源,排序靠后的用户终端本次可能无法获得资源。
基于用户终端的调度参数计算用户终端的调度权重,将需要传输数据的用户终端分入与用
户终端的类别信息相匹配的调度队列中,基于用户终端的调度权重以从大到小的顺序将用
户终端在调度队列中排序,基于调度队列中的用户终端的排序以从前到后的顺序将传输资
源分配给用户终端。在调度过程中把用户终端分成不同类别,根据用户终端的类别对用户
终端的进行资源调度及分配,降低了基站调度处理的复杂度和计算量,提高了资源分配效
率,降低了基站的处理负荷及处理时间,使单个基站可以处理更多的用户终端的业务请求。
别的用户终端,第一类是移动终端,第二类是物联网终端。移动终端主要传输流量较大的数
据业务,数据包长较大、数据交互频繁,要求业务时延低,速率高,信号质量较好,一般的智
能手机都属于此类别。物联网终端主要传输小数据包,业务频率很低,对时延不敏感,主要
用于传感器的数据采集等场景,具有终端分布广,数量众多,信号质量较差等特点。移动终
端在基站中数量相对较少,但单个用户终端业务收发的次数很频繁,物联网终端在基站中
的数量很大,但单个用户终端业务收发次数很少。在调度流程中把两类用户终端分开处理,
简化物联网终端的处理算法,当用户终端数目很多时能够显著降低处理时间。
据量、平均速率、时延等确定。其中业务类型决定了用户终端的服务质量等级和优先级;信
道质量决定了用户终端频谱效率;待传输数据量和平均速率分别表示用户终端当前和历史
上的数据量;时延表示用户终端数据的等待时间。这些参数都会随着时间不断刷新,反映了
用户终端业务的实时变化。传统的调度算法会在每次调度前都计算更新所有用户终端的这
些参数,当用户终端数量增加时所需要的参数更新总时间也会不断增长,而调度处理的总
时间是有限的,这就限制了基站处理用户终端的总数量。在本方案中,对参数更新过程中的
用户终端进行分类处理,按照用户终端的类别,可设置不同的调度参数更新频率。例如对于
移动终端由于业务收发频繁,以上的参数变化很快,因此仍然保持每次调度前都更新参数
的做法;对于物联网终端由于业务次数很少,上面的参数变化较慢,可以把参数更新的次数
降低,比如每10次调度更新一次数据,这样每次只需对10分之一的物联网终端进行参数计
算,此外由于物联网终端的数据速率很低,所以参数中的平均速率等项目可以不必计算了,
这就大大降低了参数更新的计算量。
候选用户终端集合,集合中的用户终端数量一般为几十个,这样在后续的分配资源流程中
可以只在候选用户终端集合中处理,降低算法复杂度。其方法为,首先把当前有数据需要传
输的用户终端筛选出来,对不同类型的用户终端,例如移动终端和物联网终端,要分成不同
的队列来排序,然后对这些用户终端按照调度权重从大到小的顺序进行排序,每个类别的
用户终端分别选出一定数量的候选用户终端构成最终的候选用户终端列表。这样的分队列
排序方法能够显著降低预选过程的排序处理量,同时兼顾了各种类型用户终端的资源需
求。
求超过基站单次可分配的资源量时,按照调度权重的排列顺序进行资源分配,排序靠前的
用户终端可优先获得资源,排序靠后的用户终端本次可能无法获得资源。
别的用户终端,第一类是移动终端,第二类是物联网终端。移动终端主要传输流量较大的数
据业务,数据包长较大、数据交互频繁,要求业务时延低,速率高,信号质量较好,一般的智
能手机都属于此类别。物联网终端主要传输小数据包,业务频率很低,对时延不敏感,主要
用于传感器的数据采集等场景,具有终端分布广,数量众多,信号质量较差等特点。移动终
端在基站中数量相对较少,但单个用户终端业务收发的次数很频繁,物联网终端在基站中
的数量很大,但单个用户终端业务收发次数很少。在调度流程中把两类用户终端分开处理,
简化物联网终端的处理算法,当用户终端数目很多时能够显著降低处理时间。
据量、平均速率、时延等确定。其中业务类型决定了用户终端的服务质量等级和优先级;信
道质量决定了用户终端频谱效率;待传输数据量和平均速率分别表示用户终端当前和历史
上的数据量;时延表示用户终端数据的等待时间。
候选用户终端集合,集合中的用户终端数量一般为几十个,这样在后续的分配资源流程中
可以只在候选用户终端集合中处理,降低算法复杂度。其方法为,首先把当前有数据需要传
输的用户终端筛选出来,对不同类型的用户终端,例如移动终端和物联网终端,要分成不同
的队列来排序。
小组中排序;
够显著降低预选过程的排序处理量,同时兼顾了各种类型用户终端的资源需求。当某种类
型的用户终端数量很大时还可以把该类用户终端划分为不同的小组,每次调度只对其中一
个小组的用户终端进行权重排序选出候选用户终端,之后通过各小组轮流参与排序的方式
使所有用户终端都能获得调度的机会。这样的分类分组预选方法能够显著降低预选过程的
排序处理量,同时兼顾了各种类型用户终端的资源需求。在资源分配前可以对调度队列中
的每个用户终端进行资源估算,根据用户终端请求的数据量和频谱效率计算出该用户终端
所需的资源块个数,当所有用户终端的资源总需求超过基站单次可分配的资源量时,按照
调度权重的排列顺序进行资源分配,排序靠前的用户终端可优先获得资源,排序靠后的用
户终端本次可能无法获得资源。
别的用户终端,第一类是移动终端,第二类是物联网终端。移动终端主要传输流量较大的数
据业务,数据包长较大、数据交互频繁,要求业务时延低,速率高,信号质量较好,一般的智
能手机都属于此类别。物联网终端主要传输小数据包,业务频率很低,对时延不敏感,主要
用于传感器的数据采集等场景,具有终端分布广,数量众多,信号质量较差等特点。移动终
端在基站中数量相对较少,但单个用户终端业务收发的次数很频繁,物联网终端在基站中
的数量很大,但单个用户终端业务收发次数很少。在调度流程中把两类用户终端分开处理,
简化物联网终端的处理算法,当用户终端数目很多时能够显著降低处理时间。
据量、平均速率、时延等确定。其中业务类型决定了用户终端的服务质量等级和优先级;信
道质量决定了用户终端频谱效率;待传输数据量和平均速率分别表示用户终端当前和历史
上的数据量;时延表示用户终端数据的等待时间。
候选用户终端集合,集合中的用户终端数量一般为几十个,这样在后续的分配资源流程中
可以只在候选用户终端集合中处理,降低算法复杂度。其方法为,首先把当前有数据需要传
输的用户终端筛选出来,对不同类型的用户终端,例如移动终端和物联网终端,要分成不同
的队列来排序,然后对这些用户终端按照调度权重从大到小的顺序进行排序,每个类别的
用户终端分别选出一定数量的候选用户终端构成最终的候选用户终端列表。这样的分队列
排序方法能够显著降低预选过程的排序处理量,同时兼顾了各种类型用户终端的资源需
求。
求超过基站单次可分配的资源量时,按照调度权重的排列顺序进行资源分配,排序靠前的
用户终端可优先获得资源,排序靠后的用户终端本次可能无法获得资源。
小用户终端数据平均等待时间,减小传输时延。
别的用户终端,第一类是移动终端,第二类是物联网终端。移动终端主要传输流量较大的数
据业务,数据包长较大、数据交互频繁,要求业务时延低,速率高,信号质量较好,一般的智
能手机都属于此类别。物联网终端主要传输小数据包,业务频率很低,对时延不敏感,主要
用于传感器的数据采集等场景,具有终端分布广,数量众多,信号质量较差等特点。移动终
端在基站中数量相对较少,但单个用户终端业务收发的次数很频繁,物联网终端在基站中
的数量很大,但单个用户终端业务收发次数很少。在调度流程中把两类用户终端分开处理,
简化物联网终端的处理算法,当用户终端数目很多时能够显著降低处理时间。
据量、平均速率、时延等确定。其中业务类型决定了用户终端的服务质量等级和优先级;信
道质量决定了用户终端频谱效率;待传输数据量和平均速率分别表示用户终端当前和历史
上的数据量;时延表示用户终端数据的等待时间。
候选用户终端集合,集合中的用户终端数量一般为几十个,这样在后续的分配资源流程中
可以只在候选用户终端集合中处理,降低算法复杂度。其方法为,首先把当前有数据需要传
输的用户终端筛选出来,对不同类型的用户终端,例如移动终端和物联网终端,要分成不同
的队列来排序,然后对这些用户终端按照调度权重从大到小的顺序进行排序,每个类别的
用户终端分别选出一定数量的候选用户终端构成最终的候选用户终端列表。这样的分队列
排序方法能够显著降低预选过程的排序处理量,同时兼顾了各种类型用户终端的资源需
求。
求超过基站单次可分配的资源量时,按照调度权重的排列顺序进行资源分配,排序靠前的
用户终端可优先获得资源,排序靠后的用户终端本次可能无法获得资源。
数据量较大,能通过用户终端配对的方法在同一物理资源块上使用MU‑MIMO(Multi‑User
Multiple‑Input Multiple‑Output,多用户多入多出技术)的模式同时传输多个用户终端
的数据,提高资源分配的效率和数据传输的总速率。
别的用户终端,第一类是移动终端,第二类是物联网终端。移动终端主要传输流量较大的数
据业务,数据包长较大、数据交互频繁,要求业务时延低,速率高,信号质量较好,一般的智
能手机都属于此类别。物联网终端主要传输小数据包,业务频率很低,对时延不敏感,主要
用于传感器的数据采集等场景,具有终端分布广,数量众多,信号质量较差等特点。移动终
端在基站中数量相对较少,但单个用户终端业务收发的次数很频繁,物联网终端在基站中
的数量很大,但单个用户终端业务收发次数很少。在调度流程中把两类用户终端分开处理,
简化物联网终端的处理算法,当用户终端数目很多时能够显著降低处理时间。
据量、平均速率、时延等确定。其中业务类型决定了用户终端的服务质量等级和优先级;信
道质量决定了用户终端频谱效率;待传输数据量和平均速率分别表示用户终端当前和历史
上的数据量;时延表示用户终端数据的等待时间。
候选用户终端集合,集合中的用户终端数量一般为几十个,这样在后续的分配资源流程中
可以只在候选用户终端集合中处理,降低算法复杂度。其方法为,首先把当前有数据需要传
输的用户终端筛选出来,对不同类型的用户终端,例如移动终端和物联网终端,要分成不同
的队列来排序,然后对这些用户终端按照调度权重从大到小的顺序进行排序,每个类别的
用户终端分别选出一定数量的候选用户终端构成最终的候选用户终端列表。这样的分队列
排序方法能够显著降低预选过程的排序处理量,同时兼顾了各种类型用户终端的资源需
求。
求超过基站单次可分配的资源量时,按照调度权重的排列顺序进行资源分配,排序靠前的
用户终端可优先获得资源,排序靠后的用户终端本次可能无法获得资源。
输次数及反馈时序相同;
信道质量相近,可以采用相同的重复传输次数和反馈时序安排,这样组内用户终端的时域
资源占用方式一致,频域也放在一起分配可以尽量避免和减少“资源空洞”的产生,提高物
理资源利用率。
别的用户终端,第一类是移动终端,第二类是物联网终端。移动终端主要传输流量较大的数
据业务,数据包长较大、数据交互频繁,要求业务时延低,速率高,信号质量较好,一般的智
能手机都属于此类别。物联网终端主要传输小数据包,业务频率很低,对时延不敏感,主要
用于传感器的数据采集等场景,具有终端分布广,数量众多,信号质量较差等特点。移动终
端在基站中数量相对较少,但单个用户终端业务收发的次数很频繁,物联网终端在基站中
的数量很大,但单个用户终端业务收发次数很少。在调度流程中把两类用户终端分开处理,
简化物联网终端的处理算法,当用户终端数目很多时能够显著降低处理时间。
据量、平均速率、时延等确定。其中业务类型决定了用户终端的服务质量等级和优先级;信
道质量决定了用户终端频谱效率;待传输数据量和平均速率分别表示用户终端当前和历史
上的数据量;时延表示用户终端数据的等待时间。
序;
候选用户终端集合,集合中的用户终端数量一般为几十个,这样在后续的分配资源流程中
可以只在候选用户终端集合中处理,降低算法复杂度。其方法为,首先把当前有数据需要传
输的用户终端筛选出来,对不同类型的用户终端,例如移动终端和物联网终端,要分成不同
的队列来排序,然后对这些用户终端按照调度权重从大到小的顺序进行排序,每个类别的
用户终端分别选出一定数量的候选用户终端构成最终的候选用户终端列表。这样的分队列
排序方法能够显著降低预选过程的排序处理量,同时兼顾了各种类型用户终端的资源需
求。
求超过基站单次可分配的资源量时,按照调度权重的排列顺序进行资源分配,排序靠前的
用户终端可优先获得资源,排序靠后的用户终端本次可能无法获得资源。
数,基于用户终端的调度参数计算用户终端的调度权重,将需要传输数据的用户终端分入
与用户终端的类别信息相匹配的调度队列中,基于用户终端的调度权重以从大到小的顺序
将用户终端在调度队列中排序,基于调度队列中的用户终端的排序以从前到后的顺序将传
输资源分配给用户终端。在调度过程中把用户终端分成不同类别,根据用户终端的类别对
用户终端的进行资源调度及分配,降低了基站调度处理的复杂度和计算量,提高了资源分
配效率,降低了基站的处理负荷及处理时间,使单个基站可以处理更多的用户终端的业务
请求。
单元205及参数更新单元206,其中:
别的用户终端,第一类是移动终端,第二类是物联网终端。移动终端主要传输流量较大的数
据业务,数据包长较大、数据交互频繁,要求业务时延低,速率高,信号质量较好,一般的智
能手机都属于此类别。物联网终端主要传输小数据包,业务频率很低,对时延不敏感,主要
用于传感器的数据采集等场景,具有终端分布广,数量众多,信号质量较差等特点。移动终
端在基站中数量相对较少,但单个用户终端业务收发的次数很频繁,物联网终端在基站中
的数量很大,但单个用户终端业务收发次数很少。在调度流程中把两类用户终端分开处理,
简化物联网终端的处理算法,当用户终端数目很多时能够显著降低处理时间。
据量、平均速率、时延等确定。其中业务类型决定了用户终端的服务质量等级和优先级;信
道质量决定了用户终端频谱效率;待传输数据量和平均速率分别表示用户终端当前和历史
上的数据量;时延表示用户终端数据的等待时间。这些参数都会随着时间不断刷新,反映了
用户终端业务的实时变化。传统的调度算法会在每次调度前都计算更新所有用户终端的这
些参数,当用户终端数量增加时所需要的参数更新总时间也会不断增长,而调度处理的总
时间是有限的,这就限制了基站处理用户终端的总数量。在本方案中,对参数更新过程中的
用户终端进行分类处理,按照用户终端的类别,可设置不同的调度参数更新频率。例如对于
移动终端由于业务收发频繁,以上的参数变化很快,因此仍然保持每次调度前都更新参数
的做法;对于物联网终端由于业务次数很少,上面的参数变化较慢,可以把参数更新的次数
降低,比如每10次调度更新一次数据,这样每次只需对10分之一的物联网终端进行参数计
算,此外由于物联网终端的数据速率很低,所以参数中的平均速率等项目可以不必计算了,
这就大大降低了参数更新的计算量。
序;
候选用户终端集合,集合中的用户终端数量一般为几十个,这样在后续的分配资源流程中
可以只在候选用户终端集合中处理,降低算法复杂度。其方法为,首先把当前有数据需要传
输的用户终端筛选出来,对不同类型的用户终端,例如移动终端和物联网终端,要分成不同
的队列来排序,然后对这些用户终端按照调度权重从大到小的顺序进行排序,每个类别的
用户终端分别选出一定数量的候选用户终端构成最终的候选用户终端列表。这样的分队列
排序方法能够显著降低预选过程的排序处理量,同时兼顾了各种类型用户终端的资源需
求。
求超过基站单次可分配的资源量时,按照调度权重的排列顺序进行资源分配,排序靠前的
用户终端可优先获得资源,排序靠后的用户终端本次可能无法获得资源。
305及调度小组排序单元306,其中:
别的用户终端,第一类是移动终端,第二类是物联网终端。移动终端主要传输流量较大的数
据业务,数据包长较大、数据交互频繁,要求业务时延低,速率高,信号质量较好,一般的智
能手机都属于此类别。物联网终端主要传输小数据包,业务频率很低,对时延不敏感,主要
用于传感器的数据采集等场景,具有终端分布广,数量众多,信号质量较差等特点。移动终
端在基站中数量相对较少,但单个用户终端业务收发的次数很频繁,物联网终端在基站中
的数量很大,但单个用户终端业务收发次数很少。在调度流程中把两类用户终端分开处理,
简化物联网终端的处理算法,当用户终端数目很多时能够显著降低处理时间。
据量、平均速率、时延等确定。其中业务类型决定了用户终端的服务质量等级和优先级;信
道质量决定了用户终端频谱效率;待传输数据量和平均速率分别表示用户终端当前和历史
上的数据量;时延表示用户终端数据的等待时间。
候选用户终端集合,集合中的用户终端数量一般为几十个,这样在后续的分配资源流程中
可以只在候选用户终端集合中处理,降低算法复杂度。其方法为,首先把当前有数据需要传
输的用户终端筛选出来,对不同类型的用户终端,例如移动终端和物联网终端,要分成不同
的队列来排序。
的调度权重以从大到小的顺序将用户终端在调度小组中排序;
够显著降低预选过程的排序处理量,同时兼顾了各种类型用户终端的资源需求。当某种类
型的用户终端数量很大时还可以把该类用户终端划分为不同的小组,每次调度只对其中一
个小组的用户终端进行权重排序选出候选用户终端,之后通过各小组轮流参与排序的方式
使所有用户终端都能获得调度的机会。这样的分类分组预选方法能够显著降低预选过程的
排序处理量,同时兼顾了各种类型用户终端的资源需求。在资源分配前可以对调度队列中
的每个用户终端进行资源估算,根据用户终端请求的数据量和频谱效率计算出该用户终端
所需的资源块个数,当所有用户终端的资源总需求超过基站单次可分配的资源量时,按照
调度权重的排列顺序进行资源分配,排序靠前的用户终端可优先获得资源,排序靠后的用
户终端本次可能无法获得资源。
别的用户终端,第一类是移动终端,第二类是物联网终端。移动终端主要传输流量较大的数
据业务,数据包长较大、数据交互频繁,要求业务时延低,速率高,信号质量较好,一般的智
能手机都属于此类别。物联网终端主要传输小数据包,业务频率很低,对时延不敏感,主要
用于传感器的数据采集等场景,具有终端分布广,数量众多,信号质量较差等特点。移动终
端在基站中数量相对较少,但单个用户终端业务收发的次数很频繁,物联网终端在基站中
的数量很大,但单个用户终端业务收发次数很少。在调度流程中把两类用户终端分开处理,
简化物联网终端的处理算法,当用户终端数目很多时能够显著降低处理时间。
据量、平均速率、时延等确定。其中业务类型决定了用户终端的服务质量等级和优先级;信
道质量决定了用户终端频谱效率;待传输数据量和平均速率分别表示用户终端当前和历史
上的数据量;时延表示用户终端数据的等待时间。
序;
候选用户终端集合,集合中的用户终端数量一般为几十个,这样在后续的分配资源流程中
可以只在候选用户终端集合中处理,降低算法复杂度。其方法为,首先把当前有数据需要传
输的用户终端筛选出来,对不同类型的用户终端,例如移动终端和物联网终端,要分成不同
的队列来排序,然后对这些用户终端按照调度权重从大到小的顺序进行排序,每个类别的
用户终端分别选出一定数量的候选用户终端构成最终的候选用户终端列表。这样的分队列
排序方法能够显著降低预选过程的排序处理量,同时兼顾了各种类型用户终端的资源需
求。
求超过基站单次可分配的资源量时,按照调度权重的排列顺序进行资源分配,排序靠前的
用户终端可优先获得资源,排序靠后的用户终端本次可能无法获得资源。
小用户终端数据平均等待时间,减小传输时延。
别的用户终端,第一类是移动终端,第二类是物联网终端。移动终端主要传输流量较大的数
据业务,数据包长较大、数据交互频繁,要求业务时延低,速率高,信号质量较好,一般的智
能手机都属于此类别。物联网终端主要传输小数据包,业务频率很低,对时延不敏感,主要
用于传感器的数据采集等场景,具有终端分布广,数量众多,信号质量较差等特点。移动终
端在基站中数量相对较少,但单个用户终端业务收发的次数很频繁,物联网终端在基站中
的数量很大,但单个用户终端业务收发次数很少。在调度流程中把两类用户终端分开处理,
简化物联网终端的处理算法,当用户终端数目很多时能够显著降低处理时间。
据量、平均速率、时延等确定。其中业务类型决定了用户终端的服务质量等级和优先级;信
道质量决定了用户终端频谱效率;待传输数据量和平均速率分别表示用户终端当前和历史
上的数据量;时延表示用户终端数据的等待时间。
序;
候选用户终端集合,集合中的用户终端数量一般为几十个,这样在后续的分配资源流程中
可以只在候选用户终端集合中处理,降低算法复杂度。其方法为,首先把当前有数据需要传
输的用户终端筛选出来,对不同类型的用户终端,例如移动终端和物联网终端,要分成不同
的队列来排序,然后对这些用户终端按照调度权重从大到小的顺序进行排序,每个类别的
用户终端分别选出一定数量的候选用户终端构成最终的候选用户终端列表。这样的分队列
排序方法能够显著降低预选过程的排序处理量,同时兼顾了各种类型用户终端的资源需
求。
求超过基站单次可分配的资源量时,按照调度权重的排列顺序进行资源分配,排序靠前的
用户终端可优先获得资源,排序靠后的用户终端本次可能无法获得资源。
数据量较大,能通过用户终端配对的方法在同一物理资源块上使用MU‑MIMO(Multi‑User
Multiple‑Input Multiple‑Output,多用户多入多出技术)的模式同时传输多个用户终端
的数据,提高资源分配的效率和数据传输的总速率。
别的用户终端,第一类是移动终端,第二类是物联网终端。移动终端主要传输流量较大的数
据业务,数据包长较大、数据交互频繁,要求业务时延低,速率高,信号质量较好,一般的智
能手机都属于此类别。物联网终端主要传输小数据包,业务频率很低,对时延不敏感,主要
用于传感器的数据采集等场景,具有终端分布广,数量众多,信号质量较差等特点。移动终
端在基站中数量相对较少,但单个用户终端业务收发的次数很频繁,物联网终端在基站中
的数量很大,但单个用户终端业务收发次数很少。在调度流程中把两类用户终端分开处理,
简化物联网终端的处理算法,当用户终端数目很多时能够显著降低处理时间。
据量、平均速率、时延等确定。其中业务类型决定了用户终端的服务质量等级和优先级;信
道质量决定了用户终端频谱效率;待传输数据量和平均速率分别表示用户终端当前和历史
上的数据量;时延表示用户终端数据的等待时间。
序;
候选用户终端集合,集合中的用户终端数量一般为几十个,这样在后续的分配资源流程中
可以只在候选用户终端集合中处理,降低算法复杂度。其方法为,首先把当前有数据需要传
输的用户终端筛选出来,对不同类型的用户终端,例如移动终端和物联网终端,要分成不同
的队列来排序,然后对这些用户终端按照调度权重从大到小的顺序进行排序,每个类别的
用户终端分别选出一定数量的候选用户终端构成最终的候选用户终端列表。这样的分队列
排序方法能够显著降低预选过程的排序处理量,同时兼顾了各种类型用户终端的资源需
求。
求超过基站单次可分配的资源量时,按照调度权重的排列顺序进行资源分配,排序靠前的
用户终端可优先获得资源,排序靠后的用户终端本次可能无法获得资源。
内的用户终端的重复传输次数及反馈时序相同;
信道质量相近,可以采用相同的重复传输次数和反馈时序安排,这样组内用户终端的时域
资源占用方式一致,频域也放在一起分配可以尽量避免和减少“资源空洞”的产生,提高物
理资源利用率。
而言,由于其与实施例公开的方法相对应,所以描述的比较简单,相关之处参见方法部分说
明即可。
软件的可互换性,在上述说明中已经按照功能一般性地描述了各示例的组成及步骤。这些
功能究竟以硬件还是软件方式来执行,取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业
技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能,但是这种实现不应
认为超出本发明的范围。
储器(ROM)、电可编程ROM、电可擦除可编程ROM、寄存器、硬盘、可移动磁盘、CD‑ROM、或技术
领域内所公知的任意其它形式的存储介质中。
一般原理可以在不脱离本发明的精神或范围的情况下,在其它实施例中实现。因此,本发明
将不会被限制于本文所示的这些实施例,而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一
致的最宽的范围。