本發(fā)明涉及通信領(lǐng)域，特別涉及一種基站能耗模型的建立方法及裝置。

背景技術(shù)：

快速發(fā)展的OTT(Over The Top，過頂)業(yè)務(wù)，為運(yùn)營商網(wǎng)絡(luò)承載、營收及能耗帶來了挑戰(zhàn)，可能導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)信令開銷較大、用戶面資源浪費(fèi)、背景流量擠占通信資源等問題，使得整網(wǎng)能效不斷降低。

以微信、QQ、微博為代表的IM(Instant Message，即時通訊)或SNS(Social Network Sites，社交網(wǎng)站)類業(yè)務(wù)，普遍具有流量占比小、信令資源消耗多、信道利用率低等特點，曾引發(fā)著名的“信令風(fēng)暴”事件。業(yè)界推出GCM(Google Cloud Messaging，谷歌云推送消息服務(wù))或APNS(Apple Push Notification Service，蘋果推送通知服務(wù))應(yīng)對策略以解決信令風(fēng)暴問題，但這些措施更多關(guān)注終端側(cè)用戶體驗的提升，較少考慮網(wǎng)絡(luò)側(cè)資源消耗和電力消耗。對于運(yùn)營商來說，目前尚無有效的手段評估OTT業(yè)務(wù)對于網(wǎng)絡(luò)設(shè)備能耗及通信質(zhì)量的影響，業(yè)界也缺乏統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)衡量業(yè)務(wù)特性與網(wǎng)絡(luò)資源之間的關(guān)系，運(yùn)營商普遍陷入“增量不增收”的尷尬境地。

傳統(tǒng)基站能耗模型從宏觀角度描述了基站輸入功率與輸出功率的線性關(guān)系，如圖2所示，不區(qū)分業(yè)務(wù)類型、屬性，也很難量化數(shù)據(jù)、信令分別占用的網(wǎng)絡(luò)資源和產(chǎn)生的能耗差異。業(yè)務(wù)特征與網(wǎng)絡(luò)資源的映射關(guān)系往往復(fù)雜而重要，不僅需要考慮用戶面數(shù)據(jù)占用的資源，還需考慮控制面信令的負(fù)荷差異。特別對于突發(fā)性的小包類業(yè)務(wù)，信令消耗往往占較大比例。

現(xiàn)有還提出了一種基于數(shù)學(xué)統(tǒng)計的基站能耗建模方法，根據(jù)歷史數(shù)據(jù)獲得基站能耗與載頻數(shù)、基站面積、房屋能耗系數(shù)等自變量的對應(yīng)關(guān)系，并通過多元線性回歸獲得直線擬合方程，如圖3所示。但這種數(shù)學(xué)統(tǒng)計法建模的精確程度受限于標(biāo)桿基站的選取以及歷史采集數(shù)據(jù)量，無法體現(xiàn)業(yè)務(wù)特征與基站能耗 變化的邏輯關(guān)系。

傳統(tǒng)的線性基站能耗模型無法體現(xiàn)數(shù)據(jù)、信令分別占用的網(wǎng)絡(luò)資源和產(chǎn)生的能耗差異，多元線性回歸法建模精確程度有限，同樣也無法體現(xiàn)業(yè)務(wù)特征與基站能耗變化的邏輯關(guān)系。

技術(shù)實現(xiàn)要素：

本發(fā)明要解決的技術(shù)問題是提供一種基站能耗模型的建立方法及裝置，解決現(xiàn)有基站能耗模型無法體現(xiàn)數(shù)據(jù)、信令分別占用的網(wǎng)絡(luò)資源和產(chǎn)生的能耗差異，且建模精確程度有限，無法體現(xiàn)業(yè)務(wù)特征與基站能耗變化的邏輯關(guān)系的問題。

為解決上述技術(shù)問題，本發(fā)明的實施例提供一種基站能耗模型的建立方法，包括：

將基站的業(yè)務(wù)特征數(shù)據(jù)分解為網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)和信令數(shù)據(jù)；

根據(jù)所述網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)和所述信令數(shù)據(jù)，獲取所述基站的能耗模型參數(shù)；

根據(jù)所述能耗模型參數(shù)之間的邏輯關(guān)系，建立所述基站分別映射到網(wǎng)絡(luò)流量和信令的能耗模型，并根據(jù)建立的能耗模型及所述能耗模型參數(shù)的值，獲取所述基站的能耗值。

其中，所述根據(jù)所述網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)和所述信令數(shù)據(jù)，獲取所述基站的能耗模型參數(shù)，包括：

將所述網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)和所述信令數(shù)據(jù)分別映射為物理層資源占用數(shù)據(jù)，并將所述物理層資源占用數(shù)據(jù)映射為所述基站的增量功耗數(shù)據(jù)和基線功耗數(shù)據(jù)；

根據(jù)所述物理資源占用數(shù)據(jù)、所述增量功耗數(shù)據(jù)及所述基線功耗數(shù)據(jù)，得到所述基站的能耗模型參數(shù)。

其中，所述根據(jù)所述能耗模型參數(shù)之間的邏輯關(guān)系，建立所述基站分別映射到網(wǎng)絡(luò)流量和信令的能耗模型，并根據(jù)建立的能耗模型及所述能耗模型參數(shù)的值，獲取所述基站的能耗值，包括：

根據(jù)所述能耗模型參數(shù)之間的邏輯關(guān)系，建立所述基站的增量功耗分別映射到網(wǎng)絡(luò)流量和信令的模型，并根據(jù)所述能耗模型參數(shù)的值及所述增量功耗分別映射到網(wǎng)絡(luò)流量和信令的模型，獲取所述基站的增量功耗分別映射到網(wǎng)絡(luò)流 量和信令的值；

根據(jù)所述能耗模型參數(shù)之間的邏輯關(guān)系，建立所述基站的基線功耗分別映射到網(wǎng)絡(luò)流量和信令的模型，并根據(jù)所述能耗模型參數(shù)的值及所述基線功耗分別映射到網(wǎng)絡(luò)流量和信令的模型，獲取所述基站的基線功耗分別映射到網(wǎng)絡(luò)流量和信令的值。

其中，所述根據(jù)所述能耗模型參數(shù)之間的邏輯關(guān)系，建立所述基站的增量功耗分別映射到網(wǎng)絡(luò)流量和信令的模型，包括：

根據(jù)所述能耗模型參數(shù)之間的邏輯關(guān)系，建立如下公式所示的所述基站的增量功耗映射到網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)的模型E_{incre_data}和所述基站的增量功耗映射到信令數(shù)據(jù)的模型E_{incre_signaling}：

其中，P_{in_max}為所述基站的最大輸入功率，P_{in_base}為所述基站的基線輸入功率，T_max為所述基站的物理資源塊PRB利用率為100％時對應(yīng)的最大吞吐量，R_max為所述基站的信令PRB最大占用數(shù)量，T_OTT為所述基站不同物理信道上的數(shù)據(jù)速率、R_OTT為所述基站不同物理信道上的信令PRB占用數(shù)量，D_OTT為所述基站不同物理信道上的有效運(yùn)行時間；

所述根據(jù)所述能耗模型參數(shù)之間的邏輯關(guān)系，建立所述基站的基線功耗分別映射到網(wǎng)絡(luò)流量和信令的模型，包括：

根據(jù)所述能耗模型參數(shù)之間的邏輯關(guān)系，建立如下公式所示的所述基站的基線功耗映射到網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)的模型E_{base_data}和所述基站的基線功耗映射到信令數(shù)據(jù)的模型E_{base_signaling}：

其中，ρ_data為所述基站的網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)占用的物理層資源粒子RE數(shù)量， ρ_sig為所述基站的信令數(shù)據(jù)占用的物理層RE數(shù)量，U_max為所述網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)與所述信令數(shù)據(jù)分別占用的物理層資源數(shù)量之間的比例。

其中，所述根據(jù)所述物理資源占用數(shù)據(jù)、所述增量功耗數(shù)據(jù)及所述基線功耗數(shù)據(jù)，得到所述基站的能耗模型參數(shù)，包括：

根據(jù)所述物理資源占用數(shù)據(jù)、所述增量功耗數(shù)據(jù)及所述基線功耗數(shù)據(jù)，獲取所述基站的輸入功率與輸出功率的幾何關(guān)系；

根據(jù)所述基站的輸入功率與輸出功率的幾何關(guān)系，獲取所述基站的最大輸入功率P_{in_max}和基線輸入功率P_{in_base}。

其中，所述根據(jù)所述物理資源占用數(shù)據(jù)、所述增量功耗數(shù)據(jù)及所述基線功耗數(shù)據(jù)，得到所述基站的能耗模型參數(shù)，包括：

根據(jù)所述物理資源占用數(shù)據(jù)、所述增量功耗數(shù)據(jù)及所述基線功耗數(shù)據(jù)，確定所述基站的每個PRB對應(yīng)的平均吞吐量，并根據(jù)每個所述PRB對應(yīng)的平均吞吐量，獲取所述PRB利用率為100％時對應(yīng)的最大吞吐量T_max。

其中，所述根據(jù)所述物理資源占用數(shù)據(jù)、所述增量功耗數(shù)據(jù)及所述基線功耗數(shù)據(jù)，得到所述基站的能耗模型參數(shù)，包括：

根據(jù)所述物理資源占用數(shù)據(jù)、所述增量功耗數(shù)據(jù)、所述基線功耗數(shù)據(jù)及物理層相關(guān)協(xié)議，獲取所述基站的信令PRB最大占用數(shù)量R_max，所述基站的網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)占用的物理層RE數(shù)量ρ_data，所述基站的信令數(shù)據(jù)占用的物理層RE數(shù)量ρ_sig，所述網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)與所述信令數(shù)據(jù)分別占用的物理層資源數(shù)量之間的比例U_max。

其中，所述根據(jù)所述物理資源占用數(shù)據(jù)、所述增量功耗數(shù)據(jù)及所述基線功耗數(shù)據(jù)，得到所述基站的能耗模型參數(shù)，包括：

根據(jù)所述物理資源占用數(shù)據(jù)、所述增量功耗數(shù)據(jù)及所述基線功耗數(shù)據(jù)，獲取所述基站不同物理信道上的數(shù)據(jù)速率T_OTT、信令PRB占用數(shù)量R_OTT及有效運(yùn)行時間D_OTT。

為解決上述技術(shù)問題，本發(fā)明的實施例還提供一種基站能耗模型的建立裝置，包括：

分解模塊，用于將基站的業(yè)務(wù)特征數(shù)據(jù)分解為網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)和信令數(shù)據(jù)；

獲取模塊，用于根據(jù)所述網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)和所述信令數(shù)據(jù)，獲取所述基站的 能耗模型參數(shù)；

建立模塊，用于根據(jù)所述能耗模型參數(shù)之間的邏輯關(guān)系，建立所述基站的能耗模型，并根據(jù)所述能耗模型參數(shù)的值及所述能耗模型，獲取所述基站的能耗值。

其中，所述獲取模塊包括：

映射單元，用于將所述網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)和所述信令數(shù)據(jù)分別映射為物理層資源占用數(shù)據(jù)，并將所述物理層資源占用數(shù)據(jù)映射為所述基站的增量功耗數(shù)據(jù)和基線功耗數(shù)據(jù)；

獲取單元，用于根據(jù)所述物理資源占用數(shù)據(jù)、所述增量功耗數(shù)據(jù)及所述基線功耗數(shù)據(jù)，獲取所述基站的能耗模型參數(shù)。

其中，所述建立模塊包括：

第一建立單元，用于根據(jù)所述能耗模型參數(shù)之間的邏輯關(guān)系，建立所述基站的增量功耗分別映射到網(wǎng)絡(luò)流量和信令的模型，并根據(jù)所述能耗模型參數(shù)的值及所述增量功耗分別映射到網(wǎng)絡(luò)流量和信令的模型，獲取所述基站的增量功耗分別映射到網(wǎng)絡(luò)流量和信令的值；

第二建立單元，用于根據(jù)所述能耗模型參數(shù)之間的邏輯關(guān)系，建立所述基站的基線功耗分別映射到網(wǎng)絡(luò)流量和信令的模型，并根據(jù)所述能耗模型參數(shù)的值及所述基線功耗分別映射到網(wǎng)絡(luò)流量和信令的模型，獲取所述基站的基線功耗分別映射到網(wǎng)絡(luò)流量和信令的值。

其中，所述第一建立單元包括：

第一建立子單元，用于根據(jù)所述能耗模型參數(shù)之間的邏輯關(guān)系，建立如下公式所示的所述基站的增量功耗映射到網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)的模型E_{incre_data}和所述基站的增量功耗映射到信令數(shù)據(jù)的模型E_{incre_signaling}：

其中，P_{in_max}為所述基站的最大輸入功率，P_{in_base}為所述基站的基線輸入功率，T_max為所述基站的物理資源塊PRB利用率為100％時對應(yīng)的最大吞吐量， R_max為所述基站的信令PRB最大占用數(shù)量，T_OTT為所述基站不同物理信道上的數(shù)據(jù)速率、R_OTT為所述基站不同物理信道上的信令PRB占用數(shù)量，D_OTT為所述基站不同物理信道上的有效運(yùn)行時間；

所述第二建立單元包括：

第二建立子單元，用于根據(jù)所述能耗模型參數(shù)之間的邏輯關(guān)系，建立如下公式所示的所述基站的基線功耗映射到網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)的模型E_{base_data}和所述基站的基線功耗映射到信令數(shù)據(jù)的模型E_{base_signaling}：

其中，ρ_data為所述基站的網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)占用的物理層資源粒子RE數(shù)量，ρ_sig為所述基站的信令數(shù)據(jù)占用的物理層RE數(shù)量，U_max為所述網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)與所述信令數(shù)據(jù)分別占用的物理層資源數(shù)量之間的比例。

其中，所述獲取單元包括：

第一獲取子單元，用于根據(jù)所述物理資源占用數(shù)據(jù)、所述增量功耗數(shù)據(jù)及所述基線功耗數(shù)據(jù)，獲取所述基站的輸入功率與輸出功率的幾何關(guān)系；

第二獲取子單元，用于根據(jù)所述基站的輸入功率與輸出功率的幾何關(guān)系，獲取所述基站的最大輸入功率P_{in_max}和基線輸入功率P_{in_base}。

其中，所述獲取單元包括：

第三獲取子單元，用于根據(jù)所述物理資源占用數(shù)據(jù)、所述增量功耗數(shù)據(jù)及所述基線功耗數(shù)據(jù)，確定所述基站的每個PRB對應(yīng)的平均吞吐量，并根據(jù)每個所述PRB對應(yīng)的平均吞吐量，獲取所述PRB利用率為100％時對應(yīng)的最大吞吐量T_max。

其中，所述獲取單元包括：

第四獲取子單元，用于根據(jù)所述物理資源占用數(shù)據(jù)、所述增量功耗數(shù)據(jù)、所述基線功耗數(shù)據(jù)及物理層相關(guān)協(xié)議，獲取所述基站的信令PRB最大占用數(shù)量R_max，所述基站的網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)占用的物理層RE數(shù)量ρ_data，所述基站的信令數(shù)據(jù)占用的物理層RE數(shù)量ρ_sig，所述網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)與所述信令數(shù)據(jù)分別占用 的物理層資源數(shù)量之間的比例U_max。

其中，所述獲取單元包括：

第五獲取子單元，用于根據(jù)所述物理資源占用數(shù)據(jù)、所述增量功耗數(shù)據(jù)及所述基線功耗數(shù)據(jù)，獲取所述基站不同物理信道上的數(shù)據(jù)速率T_OTT、信令PRB占用數(shù)量R_OTT及有效運(yùn)行時間D_OTT。

本發(fā)明的上述技術(shù)方案的有益效果如下：

本發(fā)明實施例的基站能耗模型的建立方法，首先將基站的業(yè)務(wù)特征數(shù)據(jù)分解為網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)和信令數(shù)據(jù)；然后根據(jù)網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)和信令數(shù)據(jù)，獲取基站的能耗模型參數(shù)；最后根據(jù)能耗模型參數(shù)之間的邏輯關(guān)系，建立基站分別映射到網(wǎng)絡(luò)流量和信令的能耗模型，并根據(jù)建立的能耗模型及能耗模型參數(shù)的值，獲取基站的能耗值。該方法通過建立基站分別映射到網(wǎng)絡(luò)流量和信令的能耗模型，可定量評估網(wǎng)絡(luò)流量和信令分別消耗的網(wǎng)絡(luò)資源的能耗大小，并進(jìn)一步對比不同業(yè)務(wù)特征和應(yīng)用場景下的網(wǎng)絡(luò)流量和信令的能耗比，提高了建模精度，填補(bǔ)了OTT業(yè)務(wù)對網(wǎng)絡(luò)側(cè)能效影響的空白，便于業(yè)務(wù)能耗的精細(xì)化管理和運(yùn)營管控。有效解決了現(xiàn)有基站能耗模型無法體現(xiàn)數(shù)據(jù)、信令分別占用的網(wǎng)絡(luò)資源和產(chǎn)生的能耗差異，且建模精確程度有限，無法體現(xiàn)業(yè)務(wù)特征與基站能耗變化的邏輯關(guān)系的問題。

附圖說明

圖1為本發(fā)明基站能耗模型的建立方法的流程圖；

圖2為現(xiàn)有基站能耗模型示意圖；

圖3為現(xiàn)有獲取基站能耗模型的流程圖；

圖4為本發(fā)明基站能耗模型的建立方法二次線性映射的示意圖；

圖5為本發(fā)明基站能耗模型的建立方法RRU功耗分解的示意圖；

圖6為本發(fā)明基站能耗模型的建立裝置的結(jié)構(gòu)示意圖。

具體實施方式

為使本發(fā)明要解決的技術(shù)問題、技術(shù)方案和優(yōu)點更加清楚，下面將結(jié)合附圖及具體實施例進(jìn)行詳細(xì)描述。

傳統(tǒng)的線性基站能耗模型無法體現(xiàn)數(shù)據(jù)、信令分別占用的網(wǎng)絡(luò)資源和產(chǎn)生的能耗差異，多元線性回歸法建模精確程度有限，同樣也無法體現(xiàn)業(yè)務(wù)特征與基站能耗變化的邏輯關(guān)系。

為了準(zhǔn)確評估業(yè)務(wù)對網(wǎng)絡(luò)資源的影響，以及網(wǎng)絡(luò)設(shè)備由此產(chǎn)生的能耗，需深入物理層資源RE(Resource Element，資源粒子)粒度，采用數(shù)學(xué)建模與現(xiàn)網(wǎng)實測數(shù)據(jù)相結(jié)合的方式，構(gòu)建兼具理論研究價值和實際評估預(yù)測的業(yè)務(wù)能耗數(shù)學(xué)模型，便于業(yè)務(wù)能耗的精細(xì)化管理和運(yùn)營管控，為今后推動OTT廠商控制流量消耗、優(yōu)化傳輸方式打下基礎(chǔ)，實現(xiàn)端到端資源開銷和業(yè)務(wù)能耗的持續(xù)下降。

本發(fā)明實施例的基站能耗模型的建立方法，針對傳統(tǒng)能耗模型存在的不足，可將業(yè)務(wù)能耗拆分至更細(xì)維度，用于定量評估數(shù)據(jù)、信令分別消耗的網(wǎng)絡(luò)資源和能耗大小，同時可進(jìn)一步對比不同業(yè)務(wù)特征和應(yīng)用場景下的信令/數(shù)據(jù)能耗比。該模型填補(bǔ)了OTT業(yè)務(wù)對網(wǎng)絡(luò)側(cè)能效影響的空白，便于業(yè)務(wù)能耗的精細(xì)化管理和運(yùn)營管控。

如圖1所示，本發(fā)明實施例的一種基站能耗模型的建立方法，包括：

步驟101，將基站的業(yè)務(wù)特征數(shù)據(jù)分解為網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)和信令數(shù)據(jù)。

這里，網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)一般包括上行數(shù)據(jù)和下行數(shù)據(jù)。

步驟102，根據(jù)所述網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)和所述信令數(shù)據(jù)，獲取所述基站的能耗模型參數(shù)。

這里，通過獲取基站的能耗模型參數(shù)，為進(jìn)一步獲取基站的能耗模型和能耗值提供了數(shù)據(jù)支持。

步驟103，根據(jù)所述能耗模型參數(shù)之間的邏輯關(guān)系，建立所述基站分別映射到網(wǎng)絡(luò)流量和信令的能耗模型，并根據(jù)建立的能耗模型及所述能耗模型參數(shù)的值，獲取所述基站的能耗值。

這里，可獲取業(yè)務(wù)在網(wǎng)絡(luò)側(cè)產(chǎn)生的總能耗，也可獲取網(wǎng)絡(luò)流量和信令的能耗分解情況。

本發(fā)明實施例的基站能耗模型的建立方法，通過建立基站分別映射到網(wǎng)絡(luò)流量和信令的能耗模型，可定量評估網(wǎng)絡(luò)流量和信令分別消耗的網(wǎng)絡(luò)資源的能耗大小，并進(jìn)一步對比不同業(yè)務(wù)特征和應(yīng)用場景下的網(wǎng)絡(luò)流量和信令的能耗比， 提高了建模精度，填補(bǔ)了OTT業(yè)務(wù)對網(wǎng)絡(luò)側(cè)能效影響的空白，便于業(yè)務(wù)能耗的精細(xì)化管理和運(yùn)營管控。有效解決了現(xiàn)有基站能耗模型無法體現(xiàn)數(shù)據(jù)、信令分別占用的網(wǎng)絡(luò)資源和產(chǎn)生的能耗差異，且建模精確程度有限，無法體現(xiàn)業(yè)務(wù)特征與基站能耗變化的邏輯關(guān)系的問題。

本發(fā)明實施例提出一種改進(jìn)的“二次線性映射”，如圖4所示，使得基站輸入功率、輸出功率與物理層資源RE之間經(jīng)歷兩次線性變換。

基于“二次線性映射”，上述步驟102可以包括：

步驟1021，將所述網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)和所述信令數(shù)據(jù)分別映射為物理層資源占用數(shù)據(jù)，并將所述物理層資源占用數(shù)據(jù)映射為所述基站的增量功耗數(shù)據(jù)和基線功耗數(shù)據(jù)。

這里，改進(jìn)的“二次線性映射”包括資源映射和能耗映射。首先進(jìn)行資源映射：將業(yè)務(wù)特征分解至網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)和信令數(shù)據(jù)，再映射為物理層資源占用數(shù)據(jù)，然后進(jìn)行能耗映射：將物理層占用資源映射為基站的增量功耗數(shù)據(jù)和基線功耗數(shù)據(jù)。

步驟1022，根據(jù)所述物理資源占用數(shù)據(jù)、所述增量功耗數(shù)據(jù)及所述基線功耗數(shù)據(jù)，得到所述基站的能耗模型參數(shù)。

這里，根據(jù)增量功耗數(shù)據(jù)和基線功耗數(shù)據(jù)，可得到基站的能耗模型參數(shù)，從而可分別得出業(yè)務(wù)流量和信令負(fù)荷對基站能耗的影響。

此時，通過改進(jìn)的“二次線性映射”，得到了增量功耗數(shù)據(jù)和基線功耗數(shù)據(jù)，進(jìn)而得到了基站的能耗模型參數(shù)，從而可得出網(wǎng)絡(luò)流量和信令分別對基站能耗的影響。

進(jìn)一步的，可將二次線性映射過程的上述步驟1022分解為以下4個關(guān)鍵步驟：

步驟10221，根據(jù)所述物理資源占用數(shù)據(jù)、所述增量功耗數(shù)據(jù)及所述基線功耗數(shù)據(jù)，獲取所述基站的輸入功率與輸出功率的幾何關(guān)系；根據(jù)所述基站的輸入功率與輸出功率的幾何關(guān)系，獲取所述基站的最大輸入功率P_{in_max}和基線輸入功率P_{in_base}。

這里，可選取現(xiàn)網(wǎng)基站進(jìn)行實測，得到P_in與P_out的曲線關(guān)系，進(jìn)而獲取基站最大輸入功率P_{in_max}和基線輸入功率P_{in_base}的參數(shù)值。

步驟10222，根據(jù)所述物理資源占用數(shù)據(jù)、所述增量功耗數(shù)據(jù)及所述基線功耗數(shù)據(jù)，確定所述基站的每個PRB對應(yīng)的平均吞吐量，并根據(jù)每個所述PRB對應(yīng)的平均吞吐量，獲取所述PRB利用率為100％時對應(yīng)的最大吞吐量T_max。

這里，可選取現(xiàn)網(wǎng)不同城市的基站進(jìn)行實測，確定用戶面每PRB資源對應(yīng)的吞吐量，繼而推導(dǎo)出PRB利用率為100％時的最大吞吐量T_max。

步驟10223，根據(jù)所述物理資源占用數(shù)據(jù)、所述增量功耗數(shù)據(jù)、所述基線功耗數(shù)據(jù)及物理層相關(guān)協(xié)議，獲取所述基站的信令PRB最大占用數(shù)量R_max，所述基站的網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)占用的物理層RE數(shù)量ρ_data，所述基站的信令數(shù)據(jù)占用的物理層RE數(shù)量ρ_sig，所述網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)與所述信令數(shù)據(jù)分別占用的物理層資源數(shù)量之間的比例U_max。

這里，具體根據(jù)3GPP(3rd Generation Partnership Project，第三代合作伙伴計劃)物理層相關(guān)協(xié)議，確定網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)(上/下行數(shù)據(jù))占用的物理層RE數(shù)量ρ_data，信令數(shù)據(jù)占用的物理層RE數(shù)量ρ_sig，及網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)與信令數(shù)據(jù)分別占用的物理層資源數(shù)量之間的比例U_max，用于基線功耗的分配和計算。

步驟10224，根據(jù)所述物理資源占用數(shù)據(jù)、所述增量功耗數(shù)據(jù)及所述基線功耗數(shù)據(jù)，獲取所述基站不同物理信道上的數(shù)據(jù)速率T_OTT、信令PRB占用數(shù)量R_OTT及有效運(yùn)行時間D_OTT。

這里，可使用相關(guān)無線網(wǎng)空口測試工具，測試業(yè)務(wù)在不同物理信道上的數(shù)據(jù)速率T_OTT、信令PRB占用數(shù)量R_OTT及有效運(yùn)行時間D_OTT。

此時，通過上述步驟10221～10224，可確定基站能耗模型的各個參數(shù)，為基站能耗模型的建立和能耗評估打下了基礎(chǔ)。

優(yōu)選的，上述步驟103可以包括：

步驟1031，根據(jù)所述能耗模型參數(shù)之間的邏輯關(guān)系，建立所述基站的增量功耗分別映射到網(wǎng)絡(luò)流量和信令的模型，并根據(jù)所述能耗模型參數(shù)的值及所述增量功耗分別映射到網(wǎng)絡(luò)流量和信令的模型，獲取所述基站的增量功耗分別映射到網(wǎng)絡(luò)流量和信令的值；

步驟1032，根據(jù)所述能耗模型參數(shù)之間的邏輯關(guān)系，建立所述基站的基線功耗分別映射到網(wǎng)絡(luò)流量和信令的模型，并根據(jù)所述能耗模型參數(shù)的值及所述基線功耗分別映射到網(wǎng)絡(luò)流量和信令的模型，獲取所述基站的基線功耗分別 映射到網(wǎng)絡(luò)流量和信令的值。

此時，通過建立基線功耗與增量功耗分別映射到網(wǎng)絡(luò)流量和信令的能耗模型，可有效分析網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)和信令數(shù)據(jù)分別在基線功耗和增量功耗的差異，便于業(yè)務(wù)能耗的精細(xì)化管理和運(yùn)營管控。

一般情況下，基站主設(shè)備由BBU(Building Baseband Unit，基帶處理單元)和RRU(Radio Remote Unit，射頻拉遠(yuǎn)單元)構(gòu)成，RRU從架構(gòu)上可分為RF(Radio Frequency，射頻小信號)和PA(Power Amplifier，功率放大器)兩大模塊。在功耗方面，BBU功耗實際上隨負(fù)荷變化很小、可視為固定值；而PA功耗可占RRU功耗的40％-80％，且PA僅在下行鏈路處于正常工作狀態(tài)。

如圖4所示的增量功耗體現(xiàn)了RRU功耗隨負(fù)荷或資源變化的趨勢，RRU功耗主要由下行鏈路的PA產(chǎn)生，下行鏈路的PA功耗可進(jìn)一步映射為下行數(shù)據(jù)和下行信令產(chǎn)生的功耗。對于基線功耗，由于無用戶、待機(jī)用戶、活躍用戶等多場景可能并存，因此基線功耗包括了所有上下行數(shù)據(jù)、信令產(chǎn)生的功耗并以不同比例呈現(xiàn)。

如圖5所示，為RRU的基線功耗與增量功耗分別映射到上下行數(shù)據(jù)和信令負(fù)荷的情況。

因此，本發(fā)明主要研究RRU的增量功耗與基線功耗的變化情況。

對于RRU增量功耗，上述步驟1031可以包括：

步驟10311，根據(jù)所述能耗模型參數(shù)之間的邏輯關(guān)系，建立如下公式所示的所述基站的增量功耗映射到網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)的模型E_{incre_data}和所述基站的增量功耗映射到信令數(shù)據(jù)的模型E_{incre_signaling}：

其中，P_{in_max}為所述基站的最大輸入功率，P_{in_base}為所述基站的基線輸入功率，T_max為所述基站的物理資源塊PRB利用率為100％時對應(yīng)的最大吞吐量，R_max為所述基站的信令PRB最大占用數(shù)量，T_OTT為所述基站不同物理信道上的數(shù)據(jù)速率、R_OTT為所述基站不同物理信道上的信令PRB占用數(shù)量，D_OTT為所述 基站不同物理信道上的有效運(yùn)行時間；

對于RRU基線功耗，上述步驟1032可以包括：

步驟10321，根據(jù)所述能耗模型參數(shù)之間的邏輯關(guān)系，建立如下公式所示的所述基站的基線功耗映射到網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)的模型E_{base_data}和所述基站的基線功耗映射到信令數(shù)據(jù)的模型E_{base_signaling}：

其中，ρ_data為所述基站的網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)占用的物理層資源粒子RE數(shù)量，ρ_sig為所述基站的信令數(shù)據(jù)占用的物理層RE數(shù)量，U_max為所述網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)與所述信令數(shù)據(jù)分別占用的物理層資源數(shù)量之間的比例。

此時，根據(jù)上述二次線性映射過程，分別確定公式(1)、(2)中的各參數(shù)值，最終可計算出業(yè)務(wù)在網(wǎng)絡(luò)側(cè)產(chǎn)生的總能耗以及數(shù)據(jù)、信令的能耗分解情況。從而可將業(yè)務(wù)能耗拆分至更細(xì)維度，用于定量評估數(shù)據(jù)、信令分別消耗的網(wǎng)絡(luò)資源和能耗大小，同時可進(jìn)一步對比不同業(yè)務(wù)特征和應(yīng)用場景下的信令/數(shù)據(jù)能耗比。該模型填補(bǔ)了OTT業(yè)務(wù)對網(wǎng)絡(luò)側(cè)能效影響的空白，便于業(yè)務(wù)能耗的精細(xì)化管理和運(yùn)營管控。

綜上，本發(fā)明實施例的基站能耗模型的建立方法可分為業(yè)務(wù)能耗建模與基站能耗分解計算兩個方面。業(yè)務(wù)能耗建模時，可采用改進(jìn)的二次線性映射，首先進(jìn)行資源映射：將業(yè)務(wù)特征分解至網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)和信令數(shù)據(jù)，再映射為物理層資源占用數(shù)據(jù)，然后進(jìn)行能耗映射：將物理層占用資源映射為基站的增量功耗數(shù)據(jù)和基線功耗數(shù)據(jù)。并將二次線性映射過程分解為步驟10221～10224這4個關(guān)鍵步驟，從而得到能耗模型的各項參數(shù)值?；灸芎姆纸鈺r，可根據(jù)能耗模型參數(shù)之間的邏輯關(guān)系，建立增量功耗和基線功耗的模型，得到增量功耗和基線功耗計算公式(1)、(2)，最終可根據(jù)公式(1)、(2)的各項參數(shù)值，計算出業(yè)務(wù)在網(wǎng)絡(luò)側(cè)產(chǎn)生的總能耗以及數(shù)據(jù)、信令的能耗分解情況。

本發(fā)明實施例的基站能耗模型的建立方法，解決了傳統(tǒng)的線性基站能耗模型無法體現(xiàn)數(shù)據(jù)、信令分別占用的網(wǎng)絡(luò)資源和產(chǎn)生的能耗差異的問題，填補(bǔ)了 OTT業(yè)務(wù)對網(wǎng)絡(luò)側(cè)能效影響的空白，可定量評估數(shù)據(jù)、信令分別消耗的網(wǎng)絡(luò)資源和能耗大小，并可進(jìn)一步對比不同業(yè)務(wù)特征和應(yīng)用場景下的信令/數(shù)據(jù)能耗比。

本發(fā)明實施例的基站能耗模型的建立方法，可橫向?qū)Ρ韧怬TT業(yè)務(wù)的數(shù)據(jù)/信令能耗比，發(fā)現(xiàn)性能表現(xiàn)較差的OTT存在的問題，并進(jìn)行初步定位，便于業(yè)務(wù)能耗的精細(xì)化管理和運(yùn)營管控。

本發(fā)明實施例的基站能耗模型的建立方法，對于不同網(wǎng)絡(luò)的無線傳輸環(huán)境、業(yè)務(wù)類型、用戶數(shù)量及使用方式等均會導(dǎo)致吞吐量有差異，從而影響基站總能耗的情況，通過橫向?qū)Ρ韧籓TT業(yè)務(wù)在不同網(wǎng)絡(luò)中的能耗差異，可初步定位哪個節(jié)點出現(xiàn)了不合理的信令交互情況或網(wǎng)絡(luò)參數(shù)配置。因此本發(fā)明實施例的模型兼具理論研究價值和實際評估預(yù)測價值。

如圖6所示，本發(fā)明的實施例還提供一種基站能耗模型的建立裝置，包括：

分解模塊，用于將基站的業(yè)務(wù)特征數(shù)據(jù)分解為網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)和信令數(shù)據(jù)；

獲取模塊，用于根據(jù)所述網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)和所述信令數(shù)據(jù)，獲取所述基站的能耗模型參數(shù)；

建立模塊，用于根據(jù)所述能耗模型參數(shù)之間的邏輯關(guān)系，建立所述基站的能耗模型，并根據(jù)所述能耗模型參數(shù)的值及所述能耗模型，獲取所述基站的能耗值。

本發(fā)明實施例的基站能耗模型的建立裝置，通過建立基站分別映射到網(wǎng)絡(luò)流量和信令的能耗模型，可定量評估網(wǎng)絡(luò)流量和信令分別消耗的網(wǎng)絡(luò)資源的能耗大小，并進(jìn)一步對比不同業(yè)務(wù)特征和應(yīng)用場景下的網(wǎng)絡(luò)流量和信令的能耗比，提高了建模精度，填補(bǔ)了OTT業(yè)務(wù)對網(wǎng)絡(luò)側(cè)能效影響的空白，便于業(yè)務(wù)能耗的精細(xì)化管理和運(yùn)營管控。有效解決了現(xiàn)有基站能耗模型無法體現(xiàn)數(shù)據(jù)、信令分別占用的網(wǎng)絡(luò)資源和產(chǎn)生的能耗差異，建模精確程度有限，無法體現(xiàn)業(yè)務(wù)特征與基站能耗變化的邏輯關(guān)系的問題。

優(yōu)選的，所述獲取模塊可以包括：

映射單元，用于將所述網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)和所述信令數(shù)據(jù)分別映射為物理層資源占用數(shù)據(jù)，并將所述物理層資源占用數(shù)據(jù)映射為所述基站的增量功耗數(shù)據(jù)和基線功耗數(shù)據(jù)；

獲取單元，用于根據(jù)所述物理資源占用數(shù)據(jù)、所述增量功耗數(shù)據(jù)及所述基線功耗數(shù)據(jù)，獲取所述基站的能耗模型參數(shù)。

優(yōu)選的，所述建立模塊可以包括：

第一建立單元，用于根據(jù)所述能耗模型參數(shù)之間的邏輯關(guān)系，建立所述基站的增量功耗分別映射到網(wǎng)絡(luò)流量和信令的模型，并根據(jù)所述能耗模型參數(shù)的值及所述增量功耗分別映射到網(wǎng)絡(luò)流量和信令的模型，獲取所述基站的增量功耗分別映射到網(wǎng)絡(luò)流量和信令的值；

第二建立單元，用于根據(jù)所述能耗模型參數(shù)之間的邏輯關(guān)系，建立所述基站的基線功耗分別映射到網(wǎng)絡(luò)流量和信令的模型，并根據(jù)所述能耗模型參數(shù)的值及所述基線功耗分別映射到網(wǎng)絡(luò)流量和信令的模型，獲取所述基站的基線功耗分別映射到網(wǎng)絡(luò)流量和信令的值。

優(yōu)選的，所述第一建立單元可以包括：

第一建立子單元，用于根據(jù)所述能耗模型參數(shù)之間的邏輯關(guān)系，建立如下公式所示的所述基站的增量功耗映射到網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)的模型E_{incre_data}和所述基站的增量功耗映射到信令數(shù)據(jù)的模型E_{incre_signaling}：

其中，P_{in_max}為所述基站的最大輸入功率，P_{in_base}為所述基站的基線輸入功率，T_max為所述基站的物理資源塊PRB利用率為100％時對應(yīng)的最大吞吐量，R_max為所述基站的信令PRB最大占用數(shù)量，T_OTT為所述基站不同物理信道上的數(shù)據(jù)速率、R_OTT為所述基站不同物理信道上的信令PRB占用數(shù)量，D_OTT為所述基站不同物理信道上的有效運(yùn)行時間；

所述第二建立單元可以包括：

第二建立子單元，用于根據(jù)所述能耗模型參數(shù)之間的邏輯關(guān)系，建立如下公式所示的所述基站的基線功耗映射到網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)的模型E_{base_data}和所述基站的基線功耗映射到信令數(shù)據(jù)的模型E_{base_signaling}：

其中，ρ_data為所述基站的網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)占用的物理層資源粒子RE數(shù)量，ρ_sig為所述基站的信令數(shù)據(jù)占用的物理層RE數(shù)量，U_max為所述網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)與所述信令數(shù)據(jù)分別占用的物理層資源數(shù)量之間的比例。

優(yōu)選的，所述獲取單元可以包括：

第一獲取子單元，用于根據(jù)所述物理資源占用數(shù)據(jù)、所述增量功耗數(shù)據(jù)及所述基線功耗數(shù)據(jù)，獲取所述基站的輸入功率與輸出功率的幾何關(guān)系；

第二獲取子單元，用于根據(jù)所述基站的輸入功率與輸出功率的幾何關(guān)系，獲取所述基站的最大輸入功率P_{in_max}和基線輸入功率P_{in_base}。

優(yōu)選的，所述獲取單元還可以包括：

第三獲取子單元，用于根據(jù)所述物理資源占用數(shù)據(jù)、所述增量功耗數(shù)據(jù)及所述基線功耗數(shù)據(jù)，確定所述基站的每個PRB對應(yīng)的平均吞吐量，并根據(jù)每個所述PRB對應(yīng)的平均吞吐量，獲取所述PRB利用率為100％時對應(yīng)的最大吞吐量T_max。

優(yōu)選的，所述獲取單元還可以包括：

第四獲取子單元，用于根據(jù)所述物理資源占用數(shù)據(jù)、所述增量功耗數(shù)據(jù)、所述基線功耗數(shù)據(jù)及物理層相關(guān)協(xié)議，獲取所述基站的信令PRB最大占用數(shù)量R_max，所述基站的網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)占用的物理層RE數(shù)量ρ_data，所述基站的信令數(shù)據(jù)占用的物理層RE數(shù)量ρ_sig，所述網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)與所述信令數(shù)據(jù)分別占用的物理層資源數(shù)量之間的比例U_max。

進(jìn)一步的，所述獲取單元還可以包括：

第五獲取子單元，用于根據(jù)所述物理資源占用數(shù)據(jù)、所述增量功耗數(shù)據(jù)及所述基線功耗數(shù)據(jù)，獲取所述基站不同物理信道上的數(shù)據(jù)速率T_OTT、信令PRB占用數(shù)量R_OTT及有效運(yùn)行時間D_OTT。

本發(fā)明實施例的基站能耗模型的建立裝置，解決了傳統(tǒng)的線性基站能耗模型無法體現(xiàn)數(shù)據(jù)、信令分別占用的網(wǎng)絡(luò)資源和產(chǎn)生的能耗差異的問題，填補(bǔ)了 OTT業(yè)務(wù)對網(wǎng)絡(luò)側(cè)能效影響的空白，可定量評估數(shù)據(jù)、信令分別消耗的網(wǎng)絡(luò)資源和能耗大小，并可進(jìn)一步對比不同業(yè)務(wù)特征和應(yīng)用場景下的信令/數(shù)據(jù)能耗比。

本發(fā)明實施例的基站能耗模型的建立裝置，可橫向?qū)Ρ韧怬TT業(yè)務(wù)的數(shù)據(jù)/信令能耗比，發(fā)現(xiàn)性能表現(xiàn)較差的OTT存在的問題，并進(jìn)行初步定位，便于業(yè)務(wù)能耗的精細(xì)化管理和運(yùn)營管控。

本發(fā)明實施例的基站能耗模型的建立裝置，對于不同網(wǎng)絡(luò)的無線傳輸環(huán)境、業(yè)務(wù)類型、用戶數(shù)量及使用方式等均會導(dǎo)致吞吐量有差異，從而影響基站總能耗的情況，通過橫向?qū)Ρ韧籓TT業(yè)務(wù)在不同網(wǎng)絡(luò)中的能耗差異，可初步定位哪個節(jié)點出現(xiàn)了不合理的信令交互情況或網(wǎng)絡(luò)參數(shù)配置。因此本發(fā)明實施例的模型兼具理論研究價值和實際評估預(yù)測價值。

需要說明的是，該基站能耗模型的建立裝置是與上述基站能耗模型的建立方法相對應(yīng)的裝置，其中上述方法實施例中所有實現(xiàn)方式均適用于該裝置的實施例中，也能達(dá)到同樣的技術(shù)效果。

以上所述是本發(fā)明的優(yōu)選實施方式，應(yīng)當(dāng)指出，對于本技術(shù)領(lǐng)域的普通技術(shù)人員來說，在不脫離本發(fā)明所述原理的前提下，還可以作出若干改進(jìn)和潤飾，這些改進(jìn)和潤飾也應(yīng)視為本發(fā)明的保護(hù)范圍。