一种超密集异构蜂窝网络中的用户移动速度估计方法.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN109121154A(43)申请公布日2019.01.01(21)申请号201710479714.9(22)申请日2017.06.22(71)申请人北京大学地址100871北京市海淀区颐和园路5号北京大学(72)发明人刘志敏孙婕(74)专利代理机构北京君尚知识产权代理事务所(普通合伙)11200代理人邱晓锋(51)Int.Cl.H04W24/08(2009.01)H04W36/00(2009.01)H04W36/04(2009.01)H04W64/00(2009.01)权利要求书1页说明书5页附图4页(54)发明名称一种超密集异构蜂窝网络中的用户移动速度估计方法(57)摘要本发明涉及一种超密集异构蜂窝网络中的用户移动速度估计方法。该方法包括：异构蜂窝网络系统中，用户终端每切换到一个新小区，根据不同的小区类型得到一个加权的切换次数，在切换次数统计周期时间内，计算用户切换到各个基站的切换次数累计加权和，并利用速度估计公式得到用户的移动速度。本发明利用传统LTE系统中的MSE移动状态估计的机制和信息，通过添加小区权重系数并给出速度计算公式，在不增加原有信令负担的条件下在异构蜂窝网络体系中实现了更准确的移动速度估计。结果表明，采用本发明的方法，用户移动速度估计误差在20％上的用户比例下降了约5％。CN109121154ACN109121154A权利要求书1/1页1.一种超密集异构蜂窝网络中的用户移动速度估计方法，其步骤包括：1)根据微基站的分布密度，确定异构蜂窝网络中各类型小区的权重；2)当用户切换到新小区时，根据基站广播的系统信息获取小区类型，然后根据对应的小区的权重计算加权的切换次数；3)根据用户每次切换小区时得到的加权的切换次数，得到在切换统计时间内的总切换次数，进而利用速度估计公式计算用户移动速度。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤3)所述速度估计公式为其中N为所述总切换次数，T是切换次数统计间隔时间，μ是微基站的分布密度。3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述小区包括微基站小区Pico或Femto中的一种或两种，在此基础上包括宏基站小区的一种或多种。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，设定微小区的权重为1，宏基站小区的权重根据微基站的分布密度确定。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，用户在获得小区类型后，若服务小区是微基站小区，则将切换次数Npico累加1；若服务小区是宏基站小区，则将切换次数Nmacro累加1，并与权重α相乘，总切换次数N的计算公式为：N＝Npico+α·Nmacro。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，在微基站的密度为3000个/平方公里的场景下，宏基站小区的权重α为1。7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤3)中用户判断本次切换统计时间是否结束，若未结束，则重复步骤1)和步骤2)，若本次切换统计时间已经结束，则获取计算的总切换次数。8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在计算得到用户移动速度后，通过测量报告将速度反馈给服务基站。2CN109121154A说明书1/5页一种超密集异构蜂窝网络中的用户移动速度估计方法技术领域[0001]本发明属于信息技术领域，具体涉及一种超密集异构蜂窝网络中的用户移动速度估计方法。背景技术[0002]在5G的研究过程中，针对部分区域极高的移动数据需求，提出了在热点地区超密集、大规模地部署低功率基站的规划方案，以有效解决该地区的网络数据吞吐量需求过大的问题。在超大密度异构基站部署的网络场景中，移动性管理成为了不可忽视的重要问题。[0003]用户移动性管理优化过程中一个重要参量是用户终端的移动速度。基站需要对用户终端的移动速度进行估计，以此优化用户的移动性管理过程中的各项参数。[0004]目前，国内外对于用户移动速度判定有多家科研院校和设备运营商申请专利。2000年诺基亚公司给出了确定用户终端速度以及在无线系统中选择小区的一种方法以应用该方法的无线系统装置(CN1255272A)。该方法利用接收的信号功率生成某一概率，表示不同时间点测得功率的互相关性，在装置中利用该速率测定用户终端速度。电子科技大学2002年设计一种根据单位时间内移动台测得的信号质量最好的微小区基站的变化次数来判定用户移动速度等级的方法(CN1464644A)。同时，大唐移动通信公司2003年设计了一种利用终端上报的上行信号的时间提前量和智能天线方向到达角度计算用户的移动速度和方向的方法(CN1549609A)。华为公司2005年设计了一种利用设定时间段内用户终端切换到不同基站间的距离，计算用户移动速度，以及消除乒乓切换对于速度估计影响的方法(CN1867176A)。2007年，日