【CN109905922A】一种基于时隙Aloha与自适应ACB混合的大规模终端接入方法【专利】

(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 (43)申请公布日 (21)申请号 201910175918.2
(22)申请日 2019.03.08
(71)申请人 南京邮电大学
地址 210000 江苏省南京市新模范马路66
号
(72)发明人 朱晓荣　朱振宇　蔡艳　
(74)专利代理机构 南京瑞弘专利商标事务所
(普通合伙) 32249
代理人 唐绍焜
(51)Int.Cl.
H04W 74/02(2009.01)
H04W 74/08(2009.01)
H04W 4/70(2018.01)
H04L 5/00(2006.01)
(54)发明名称一种基于时隙Aloha与自适应ACB混合的大规模终端接入方法(57)摘要本发明针对M2M业务特征，提出自适应的随机接入控制机制，通过对不同类型业务到达量进行预测，根据预测值动态分配接入资源，再针对不同业务采用不同的接入方式，并分别对各等级的业务进行自适应的接入控制。

针对小数据业务和大数据业务共存的场景，对于时延不敏感且有效数据部分小于1000bits的小数据业务，精简接入信令，采用基于时隙Aloha的竞争接入方式；对于时延敏感型或有效数据部分大于1000bits的大数据业务则采用基于ACB的随机接入方式。

本发明在满足高等级业务QoS要求的同时可以最大
化系统总的吞吐量。

权利要求书2页 说明书6页 附图2页CN 109905922 A 2019.06.18
C N 109905922
A
1.一种基于时隙Aloha与自适应ACB混合的大规模终端接入方法，其特征在于：包括步骤：
(1)基站对下一时隙各类业务的流量到达量进行预测，并将相应参数发送至终端；
(2)对于时延敏感型或有效数据部分大于1000bits的大数据业务则采用基于ACB的随机接入方式；
(3)针对时延不敏感且有效数据部分小于1000bits的小数据业务，采用基于时隙Aloha 的竞争接入方式。

2.根据权利要求1所述的大规模终端接入方法，其特征在于：所述步骤(1)中基站对各类业务的流量到达量进行预测具体步骤如下：
(11)对当前时隙各类业务接入申请量的估计：
(111)其中对于采用基于ACB的随机接入方式的业务，根据ACB机制中前导码的状态对申请量进行估计；具体为：
用s j 代表第j个前导码所处的状态，s j ＝0为空闲态，s j ＝1为成功态，s j >1为冲突态，
则
其中J表示当前时隙的
可用前导码数；n a 表示当前时隙的申请接入数；
假设s j ＝0，s j ＝1，s j >1的个数分别为x1,x2,x3，则利用公式P(s j ＝0|N a )x1·P(s j ＝1|N a )x 2·P (s j >1|N a )x 3，使该式子取最大值的N a 即为申请的估计
值
即
由此求得对通过ACB机制之前的实际申请总数的估计值为其中a为当前的ACB控制因子；
(112)对于采用时隙Aloha的竞争接入方式的业务，根据当前时隙内物理资源块的状态进行估计；具体为：
假设总的可用资源块数为L i ，
当前时隙空闲资源块数为
则实际资源块空闲率为而理论资源块空闲率为
其中C i 为当前时隙的申请接入量；
令
则求得当前时隙的申请接入量的估计值
(12)对下一时隙各类业务接入申请量的预测：
基于相邻时隙接入申请增加量相同的假设，将第i个时隙根据前导码或资源块的状态
估计得到当前接入申请量记为第i个时隙成功接入的申请量为success i ，第i+1个时隙新增加的接入申请量为new i+1，
则第i+1个时隙接入申请量的预测值为：
其中I A 为新到达接入申请的最大时
权　利　要　求　书1/2页2CN 109905922 A。