[发明专利]一种eMBB场景下的5G小区吞吐量优化方法

权利要求书

1.一种eMBB场景下的5G小区吞吐量优化方法，其特征在于：包括以下步骤：

步骤一：获取小区负载和吞吐量性能指标；

步骤二：对吞吐量性能指标进行归一处理，通过加权获取各小区的合成评估指标；

步骤三：确定待优化小区和目标小区；

步骤四：调整聚合等级，根据目标小区的空间余量进行负载转移操作；

步骤五：设定收敛条件，对优化后的小区进行优化合格判断。

2.根据权利要求1所述的一种eMBB场景下的5G小区吞吐量优化方法，其特征是所述步骤一具体为：

包括n个互为邻区的小区NBS_n＝{gNB₁,gNB₂,…,gNB_n}，对应的负载{Cld₁,Cld₂,…,Cld_n}、物理资源块总量PRB＝{Prb₁,Prb₂,…,Prb_n}、吞吐量THR＝{Thr₁,Thr₂,…,Thr_n}、吞吐量抖动THV＝{Thv₁,Thv₂,…,Thv_n}和吞吐量振荡THH＝{Thh₁,Thh₂,…,Thh_n}。

3.根据权利要求2所述的一种eMBB场景下的5G小区吞吐量优化方法，其特征是所述步骤二具体包括：

(2-1)：分别设定吞吐量、吞吐量抖动和吞吐量振荡三个指标的权重δ_t∈[0.3,1)，δ_v∈(0,δ_t]，δ_h＝1-δ_t-δ_v；

(2-2)：计算所有小区吞吐量抖动和吞吐量振动的最大值

MTHV＝max(Thv₁,Thv₂,…,Thv_n)，

MTHH＝max(Thh₁,Thh₂,…,Thh_n)；

(2-3)：对每个小区计算反向吞吐量抖动和反向吞吐量振荡

RThv_i＝MTHV-Thv_i，

RThh_i＝MTHH-Thh_i；

计算反向吞吐量抖动的数学期望值

计算反向吞吐量振荡的数学期望值

(2-4)：计算吞吐量指标的数学期望值

对每个小区分别计算三个指标的同向归一值

计算合成评估指标

CmpI_i＝δ_t*OThr_i+δ_v*OThv_i+δ_h*OThh_i。

4.根据权利要求3所述的一种eMBB场景下的5G小区吞吐量优化方法，其特征是所述步骤三具体包括：

(3-1)：设定负载门限CLd_th，CLd_th∈(0.5,1)；

(3-2)：选取具备最小合成指标值的小区gNB_s作为待优化小区，选取具备最小吞吐量抖动的小区作为目标小区gNB_t；

(3-3)：判断目标小区是否满足条件Cld_tCLd_th，若是则选取具备最小负载的小区作为目标小区gNB_t。