[发明专利]一种建立数据业务模型的方法和装置

说明书

本发明实施例提供一种建立数据业务模型的方法和装置，方法包括当用户数不大于第一阈值时，采用第一数据业务模型描述小区吞吐量随着用户数的增加而增加，以及单个用户的吞吐量下降的过程；当用户数上升达到并超过第一阈值时，采用第二数据业务模型描述小区吞吐量下降，以及单个用户的吞吐量下降的过程；根据第一数据业务模型和第二数据业务模型获取用户数和吞吐量之间的最佳关系。采用统计的方式建立数据业务模型，不以马尔科夫过程为基础，而是根据实际测试结果提出模型，同时模型本身的参数α和β可以根据场景进行修正，有更好的适用范围，基于该数据业务模型描述用户数和吞吐量之间的关系，以及预测小区最大吞吐量。

技术领域

本发明涉及移动通信技术，特别是指一种建立数据业务模型的方法和装置。

背景技术

现有的业务模型仅适用于电路域模型，如GSM通信系统和TD-SCDMA语音系统。因为，每个用户独占一个资源，如频点、时隙或者码道，因此采用爱尔兰模型是合理的。现有的业务模型采用了离散状态的马尔科夫过程，业务模型如图1所示，离散状态马尔科夫过程假设：电话呼叫流的到来服从Poisson过程，每个呼叫的持续时间服从参数μ的负指数分布。系统有s条中继线，如果没有空闲的中继线，就拒绝新来的呼叫，并且该呼叫不再进入系统。这是典型的生灭过程，其达到率和离去率分别是和

根据生灭过程的稳态分布规律k＝1,2,…,s，令根据概率的归一性可以得到稳定的分布为k＝0，1，2，…，s。

当服务用户数k与服务窗口s相等时，表示发生拥塞，拥塞概率

这是电路域的爱尔兰模型，在使用时首先假定允许的拥塞率B(s，a)，在假定到达率和服务率确定a，最终确定系统的容量s。后续的数据业务采用等效爱尔兰模型：支持的用户数＝(待传数据量/平均速率)(1+允许的误码率)，这种方式本质上还是确定了用户独占资源和允许的误码率后，计算用户数。

现有技术存在如下问题：现有的业务模型并不适用于具有调度机制的资源共享通信系统，现代移动通信的调度机制通常采用正比公平，需要考虑用户待传数据量的大小、历史吞吐量信息以及当前的信噪比(SNR，Signal to Noise Ratio)，这种模式本身不再是马尔科夫过程。

发明内容

本发明要解决的技术问题是提供一种建立数据业务模型的方法和装置，解决现有技术中，有的业务模型并不适用于具有调度机制的资源共享通信系统的缺陷。

为解决上述技术问题，本发明的实施例提供一种建立数据业务模型的方法，方法包括：当用户数不大于第一阈值时，采用第一数据业务模型描述小区吞吐量随着用户数的增加而增加，以及单个用户的吞吐量下降的过程；当用户数上升达到并超过第一阈值时，采用第二数据业务模型描述小区吞吐量下降，以及单个用户的吞吐量下降的过程；根据第一数据业务模型和第二数据业务模型获取用户数和吞吐量之间的最佳关系。

所述的方法中，第一数据业务模型和第二数据业务模型中，小区吞吐量q＝k*u(k)，其中，k是小区用户数，u(k)是用户平均传输速率，第一数据业务模型是线性模型，第二数据业务模型是指数模型。

所述的方法中，当用户数不大于第一阈值时，采用第一数据业务模型描述小区吞吐量随着用户数的增加而增加，以及单个用户的吞吐量下降的过程包括：当用户数小于等于第一阈值时，采用线性模型描述小区吞吐量随着用户数的增加而增加，单个用户的吞吐量呈下降的过程。

所述的方法中，线性模型中的用户平均传输速率1≤k＜k_m1，u_f,1是单个用户在用户数不大于第一阈值k_m1时的用户平均传输最大速率，第一阈值k_m1是线性模型的临界点用户数，α是根据测试或者仿真的样本拟合得到的线性密度修正系数。