[发明专利]一种针对大数据率业务的资源调度方法

权利要求书

1.一种针对大数据率业务的资源调度方法，其特征在于包括以下步骤： 

资源调度步骤： 

步骤1.大数据率移动用户MS测量簇内各基站的信道信息CSI及SINR，若测的用户端的CSI和SINR大于某一阈值，则将该信息反馈给CU。 

步骤2.CU接受到MS的测量信息后，将其组成列表L并初始化。 

步骤3.选出L列表前N个移动用户，形成一个新用户列表L1（MS1，MS2.....MSN）； 

步骤4.CU在这个列表上执行时间片轮转法即从列表由头至尾为每个MSi（1《i《N）服务T0时间，若T0时间结束后任务完成则将MSi剔除出列表L；否则将MSi排在列表L最后并保存之前的MSi的状态及数据，为MSi+1服务。 

步骤5.检查列表L，若L为空集，则CU将资源分配给其他非大数据率业务使用。否则继续进行步骤4。 

步骤6.结束 

新请求加入移动终端调度步骤： 

步骤1.CU每T0时间内检测一次簇内有无新请求的大数据率用户，若有则进行步骤2。否则不做任何处理； 

步骤2.该MS测得用户端的SINR，若大于某一阈值，则将此用户到该基站的信道信息反馈给CU。否则直接进行步骤4； 

步骤3.CU接受到MS的测量信息后，更新上述资源调度中的列表L； 

步骤4.转到上述资源调度步骤3； 

步骤5.结束。

2.根据权利要求1所述的一种针对大数据率业务的资源调度方法，其特征在于： 

该资源调度方法是针对大数据率业务用户端而言的，在这种情景下，一般单独的一个小区基站不能满足该用户的服务要求。所以整个数据传输必须在多基站协同传输的条件下进行。 

3.根据权利要求1所述的基于HeNB在密集环境下能源效率的解决机制，其特征在于： 

本资源调度方法是在已经分好簇的前提下，直接利用了分簇的结果，在簇内进行对用户端的调度。由传统的小区内调度扩大到协作簇内进行，得到最优调度结果，使整个系统的性能得到提高。 

4.根据权利要求1所述的基于HeNB在密集环境下能源效率的解决机制，其特征在于： 

所提出的资源调度方法是在多基站协同这个架构下进行的，整个调度过程有一个通用处理器CU来集中控制整个系统。 

5.根据权利要求1所述的基于HeNB在密集环境下能源效率的解决机制，其特征在于： 

所述资源调度步骤1中只有MS测的SINR是MS在簇内多基站协同下的SINR，而非某个基站的SINR。 

6.根据权利要求1所述的基于HeNB在密集环境下能源效率的解决机制，其特征在于： 

所述资源调度步骤1中的CSI和SINR是要高于某一阈值才会被列入表L中，保证了信道质量好的用户的优先权，也保证了系统的吞吐量。 

7.根据权利要求1所述的基于HeNB在密集环境下能源效率的解决机制，其特征在于： 

所述资源调度步骤3中的N是由CU计算出的一个折中值，充分考虑了用户利益及簇内多基站协同的处理性能。 

8.根据权利要求1所述的基于HeNB在密集环境下能源效率的解决机制，其特征在于： 

所述资源调度步骤4中的时间片轮转法考虑到用户之间的公平性，让信道质量较差的用户也能得到相应的服务质量。不论T0时间内多基站服务的当前用户MSi是否完成了需要的数据传输，都会轮转到下一个用户，以致不会让某个用户独占资源。 

9.根据权利要求1所述的基于HeNB在密集环境下能源效率的解决机制，其特征在于： 

所述资源调度方法能兼顾系统资源利用率及用户公平性，使得大数据速率用户端能在多基站协同下进行数据传输，避免单小区内大数据速率用户端独占该小区内的基站资源而导致小区内其他用户无法得到服务。而且大数据用户间也得到了相对公平的服务质量。