基於能效的基站功率控制方法與流程
2023-05-26 06:46:21
本發明涉及通信技術領域，具體給出了一種基於能效的基站功率控制方法。
背景技術：
隨著3G、4G的蓬勃發展，移動通信網絡的研究熱度也達到前所未有的程度。物聯網和移動網際網路作為未來移動通信網絡發展的兩大驅動力，對設備連接密度和移動數據流量提出了更高的要求，可以預見未來移動用戶連接密度和移動數據流量將進一步呈現爆炸式的增長。據估計，到2020年，全世界移動數據流量將比2010年增長超過100倍，不包含物聯網在內的移動終端將超過200億，其中中國將超過20億，因此，移動通信網絡將存在巨大的可挖掘市場和剛性需求。為了應對這種與日俱增的需求，對下一代移動通信技術(5G)的研究迫在眉睫。
與此同時，移動通信網絡的能量消耗現狀卻不容樂觀，據全球知名市場調研機構Gartner調查，全球蜂窩網絡平均每年大約消耗600億kWh的電量，並且這個能耗數量每五年就會增長15％-20％，移動通信行業能耗佔到全世界總能耗的3％，高於其他行業，這其中基站的能量消耗佔到60％～80％，如果不採取有效的技術手段，這一數字到2020年將超過現在的兩倍以上，運營商的電費支出甚至已經接近其運營費用支出的三分之一，因此，減少移動通信網絡能耗，提高網絡能效不僅是一種社會責任感的體現，還能帶來可觀的經濟效益，也是對社會可持續性發展、綠色通信、構建低碳環保社會的響應。
針對超千倍的移動數據流量和移動端連接數的增長，未來5G需要採用高密度重疊覆蓋的異構網絡架構，這種網絡架構帶來了更多的基站部署，而且其中微小基站的部署更加具有隨意性，這無疑對網絡能效的提高帶來了更嚴峻的挑戰。網絡能效表示其覆蓋區域內用戶業務總量與總能耗的比值，即單位能耗平均承載的用戶業務量，或單位面積單位帶寬下的能量效率，這裡的承載業務總量是指網絡實際承載的用戶端總業務吞吐量，而不僅僅是指各鏈路上的信息傳輸總量，而總能耗是包括信號處理設備能耗、基站能耗、外圍設備能耗及無線傳輸能耗在內的網絡所有相關設備的能耗，因此，提高網絡能效的途徑很多，只要能減少任何一項能耗都能達到目的。
資源管理主要是通過對網絡資源以及終端等平臺的有效管理以達到在網絡性能提高的同時實現網絡能效的最大化，主要包括優化接入選擇、頻譜功率分配、幹擾控制以及基站休眠等技術。資源管理技術因為不受新設備、新技術和基站部署等因素的制約，受到研究者的廣泛研究。研究者們對提高網絡能效作出了多種嘗試，有使用新天線技術、傳輸技術等試圖減少功耗、提高信號傳輸性能，也有研究高能效的基站部署策略的，但這些往往都依賴於新技術的推廣使用或者改變現有網絡部署，存在較大的技術周期制約和成本因素制約，此外，也有研究者試圖通過資源管理技術來提高網絡能效，但是都存在一定的缺陷，要麼不適用於未來高密度重疊覆蓋的異構網絡，要麼用於實踐難度較高或者存在對其他性能犧牲過大。發明在現有技術背景、不改變基站部署的情況下，通過資源管理技術來提高網絡能效。
功率控制
無線通信網絡中的信號傳輸都是通過無線電磁波在空間的傳播完成，信號的接收強度、處理效果跟信號發射功率的強度息息相關，無線通信網絡中的功率控制技術一直是無線資源管理技術的主要技術之一。
在無線通信網絡中，對通信雙方來說，信號發射功率越大，接收信號強度越大、信噪比越大，則信道質量就越好，能有效增大信道容量、降低誤碼率，但是另一方面，除通信雙方以外的通信設備發射的信號則會給通信帶來幹擾，有時候這種幹擾極其嚴重，從而起到適得其反的效果，因此，功率控制需要結合周邊網絡環境，既要考慮功率調整對現有通信的影響，也要考慮功率調整對其他通信帶來的幹擾，適當的功率控制既能提高通信質量，又不會對其他通信產生額外幹擾，造成不利影響。
功率控制一般是指根據接收信號強度、信噪比、信道容量等指標進行評估考量後，通過調整發射功率，以確保滿足通信質量要求或者實現網絡性能優化的技術手段。
根據功率控制的實施是由基站還是行動裝置完成，可以將功率控制方式分為集中式功率控制和分布式功率控制，其中，各端發射功率由基站統一控制實施的稱為集中式功率控制，而將功率控制的任務轉交給各個行動裝置分散執行的方式稱為分布式功率控制。集中式功率控制方式適合對所有設備進行統一的管理，而分布式功率控制更加靈活、具有針對不同情況不同處理的特點，但同時增加了行動裝置的負擔。
根據功率控制的方式，可以將功率控制具體分為以下幾類：
(1)開環功率控制。這種控制方式是指通信一端根據RSSI來調整自身發射功率，接收到的信號功率過小，則說明信號傳輸損耗過大，而另一端同樣如此，這時通過增大自身發射功率使通信另一端接收信號強度增大，例如行動裝置根據從基站接收到的信號強度來調整自身發射功率，從而使移動通信設備傳送到基站的信號強度達到理想大小，這種功率控制方式比較簡單。
(2)閉環功率控制。這種控制方式與開環控制方式相反，是指通信一方根據RSSI，向通信另一端發送調整發射功率指令，例如基站根據從行動裝置經反向鏈路接收的信號強度，通過前向鏈路向行動裝置發出調整發生功率大小的指令，行動裝置根據指令調整發射功率。這種功率控制方式精度高，但是功率調整指令傳輸過程產生較大的延時，使得功率調整有延時，可能跟不上網絡的變化，同時，對移動速度較快的行動裝置起到的效果達不到預期。
(3)外環功率控制。外環功率控制是指直接通信一方根據接收機接收解調後的誤碼率，向通信另一方發送調整功率的指令，因為接收信號強度會直接影響接收信噪比大小，而接收信噪比越大則誤碼率越小，反之則誤碼率越大。此控制方式與閉環功率控制方式相似，均是根據通信一端當前狀態發出指令來控制另一端的功率調整，這種功率控制方式更具針對性，與通信質量直接掛鈎，同時也比閉環功率控制方式更複雜一些。
(4)反向功率控制。這種控制方式是通過開環功率控制方式或者閉環功率控制方式來調整行動裝置的上行發射功率。這種功率控制方式可以延長行動裝置電池續航時間，還能增加系統容量，同時可以克服「遠近效應」。「遠近效應」是指當基站收到強弱不同的信號時，較強的信號會給較弱的信號帶來嚴重的幹擾，一般來講，行動裝置收到的信號強弱跟其距離基站的距離成反比，基站覆蓋範圍內的行動裝置接收的信號強度各不相同，任何移動通信系統都存在「遠近效應」，反向功率控制通過調整行動裝置的發射功率大小，使基站接收自各行動裝置的信號強度相近，從而客服「遠近效應」。
(5)前向功率控制。這種控制方式是通過開環功率控制或者閉環功率控制方式來調整基站的下行發射功率，與反向功率控制的作用對象恰恰相反。通過前向功率控制可以克服CDMA系統中的「角效應」，「角效應」是指處於不同基站覆蓋面的交匯區域中的行動裝置，由於處於接入基站的邊緣，信號傳輸損耗嚴重，接收到的有用信號強度較弱，而來自相鄰基站的幹擾信號強度較強，從而產生嚴重幹擾，前向功率控制通過調整這些相鄰基站的發射功率，強化行動裝置從目標基站接收的有效信號強度，抑制相鄰基站傳輸的幹擾信號強度，從而克服「角效應」。
功率控制需要基站和行動裝置之間的協作和信息交流，功率控制中功率調整的對象可以是基站也可以是移動臺，對於基站而言，功率的變化意味著其覆蓋面積的變化，適當的功率控制可以在保證接入基站用戶的通信質量的同時，調整基站負載，同時能提高能量效率；而對於移動臺而言，一個最明顯的例子就是其在CDMA通信系統中的應用，移動臺發射功率會對小區內的其他通信用戶造成嚴重的多址幹擾，而CDMA系統是一個幹擾受限的系統，需要限制行動裝置的發射功率，以使系統總功率電平最小，此外，對行動裝置的功率限制還能有效減少電量損耗，從而延長電池續航時間。行動裝置的發射功率數量級很小，對行動裝置的發射功率控制要求做到精確而快速，對行動裝置的功率控制是3G中的重要研究內容之一，各方面研究都比較成熟，本文研究的功率控制是針對基站在下行鏈路上的發射功率。
未來5G需要採用高密度重疊覆蓋的異構網絡架構來應對超千倍的移動數據流量和移動端連接數的增長，這種網絡架構帶來了更多的基站部署，這將進一步加劇移動通信與日俱增的能量消耗問題，為了響應綠色通信，提高網絡能效的任務更加重大，而能效優先的功率控制技術對提高網絡能效有巨大作用，此外，高密度重疊覆蓋的異構網絡大大增加了網絡環境的複雜性，同時微小基站的部署更加具有隨意性，這無疑增加了能效優先的功率控制的難度。
首先，基站種類更多，基站類型不同其發射功率、信道模型、載頻頻率大小等各不相同，在這種情況下的功率控制需要考慮不同基站在各方面的特性差異；其次，對某個基站的功率調整需要更多的考慮跟鄰近基站的協作，功率增大可能會給鄰近基站用戶帶來較強的幹擾，而功率調小或者基站休眠則會帶來覆蓋漏洞，因此，在調整基站功率時需要綜合考慮對相鄰區域的影響；能效優先的功率控制算法在考慮提高網絡能效的同時還需要考慮網絡吞吐量、用戶阻塞率、用戶通信質量、頻譜效率等網絡性能，而這些性能往往跟網絡功率消耗是一個兩難問題。
功率控制是無線資源管理的關鍵技術之一，是無線通信網絡的研究重點，有大量的研究成果。
文獻提出一種在頻率選擇性幹擾信道下的多用戶功率控制算法，此算法採用分布式控制方式使用迭代注水算法達到納什平衡，此算法主要用於解決高速比特率數字用戶線路中上行鏈路的飽和餘度電力問題和非對稱數字用戶線路中下行鏈路的頻譜兼容性問題。文獻提出一種在2跳無線中繼網絡中的自適應功率分配算法，算法通過調整發送端基站和中繼端的功率來最大化終端的接收SNR，此算法可以給2跳中繼信道帶來可觀的SNR增益，而且隨著中繼設備的增加，這種SNR增益會進一步增大。文獻提出一種基於OFDM認知無線電系統的最優功率控制算法，算法是基於傳統注水算法，通過對每個網絡中每個子信道進行功率限制，結合凸優化理論，形成的一種迭代分配注水算法，此算法的目的在於最大化系統容量。文獻提出一種基於相鄰小區協作的迭代注水算法，算法是通過功率控制技術來降低鄰小區幹擾信號強度，算法在幹擾較強環境下作用明顯，能有效降低幹擾信號強度，增大受害用戶的數據速率，提高頻譜復用率，其代價是會稍微降低其他正常用戶的數據速率。這些功率控制方法的目的主要是增加SNR、增大系統容量、降低幹擾等，而不是用來提高網絡能效。
隨著綠色通信的興起，使用功率控制技術來提高網絡能效成為移動通信的研究熱點，許多學者對能效優先的功率控制作出了研究。文獻指出一般情況下，在點到點的通信中，只有發射功率接近零時才能使系統能效最大化，而過小的通信功率則會使數據傳輸速率很低，無法滿足實際數據速率的需求，不適用於實際傳輸鏈路，因此提出一種在最低用戶數據傳輸速率下和最大發射功率約束下的發射功率優化算法來尋找一個平均吞吐量和能量效率之間的平衡，算法通過用戶數據傳輸速率下限制來保證平均吞吐量要求，又通過最大發射功率限制來達到降低系統能耗的效果，算法的難點在於用戶最低數據傳輸速率的限定，不同用戶、不同應用、不同場景對最低數據傳輸速率的要求是不同的，而算法中對平均吞吐量和能量效率之間的平衡又是基於最低用戶數據傳輸速率下的。文獻針對異構網絡中的femto cell UE，提出一種啟發式的功率控制方案，通過仿真分析發現此算法可以有效減少femto cell UE和macro cell UE的掉線率，增加femto cell UE的吞吐量，同時能提高系統的EE，此算法是針對macro-femto網絡中的femto cell，而且沒有具體建立對應的數學分析模型。文獻提出通過在宏基站覆蓋區域內廣泛布置微基站來分流宏基站用戶負載，能起到降低宏基站功耗以及增加系統容量的作用，此外，文章指出通過合理的功率控制技術來調整宏基站和微基站的發射功率能進一步提高網絡能效，文章沒有給出具體的功率控制優化模型，同時作者僅考慮了在用戶均勻分布時的仿真效果，比較片面。文獻提出利用主從博弈論來處理包含femto cell的異構認知無線網絡中的資源管理問題，文中提出充分利用認知無線網絡中FBS和MBS的認知特性，使用基於迭代的梯度搜索算法尋找最大化FBS的最大化能效功率設置規律，文中算法研究對象具有明顯的針對性，沒有研究算法對其他類型網絡的適用性，此外，在文章中的優化模型中沒有設置用戶數據速率、系統吞吐量等約束條件。文獻提出採用結合基於半馬爾科夫決策過程的接入選擇算法和基於博弈論的自適應功率控制算法結合的方式來提高網絡能效，算法僅考慮對femtocell的資源分配問題，通過將接入控制算法和功率控制算法的結合，在減少FBS消耗功率的同時，還能提高一些femtocell的吞吐量，這種思路對提高FBS能效具有很好的效果。
目前關於能效優先的功率控制方法的研究主要集中在單一類型網絡中，尤其是關於FBS的功率控制較多，而且這些算法都或多或少的有些明顯的缺陷，可以借鑑其中的一些想法用於5G網絡中的功率控制算法設計。
基站休眠機制的廣闊應用前景引起了廣泛的關注。
文獻提出根據基站負載量大小將基站分等級，然後關閉業務量低的基站，仿真結果表明，簡單的使用休眠技術即可減少25％～30％的能耗。文獻提出實時測算基站的業務負載狀態，並根據基站的瞬時業務量和阻塞率要求，動態進行基站激活狀態和休眠狀態的切換，算法結果顯示，在保證阻塞率要求的前提下，有效減少了能耗。文獻主要研究小區休眠與時延之間的關係，研究表明時延增大並不代表功耗減少，而在休眠機制中，通過設置合適的業務量閾值和休眠窗口參數能在減少功耗的同時改善帶來的時延影響。文獻以用戶QoS要求為限制條件提出兩種基站休眠機制算法：1)動態監測法，實時動態的監測系統的瞬時負載量，並根據其進行休眠決策，可以發現即使在系統負載較高時仍能很好的減小能耗，但是複雜度較高；2)半靜態監測法，對系統的負載量在一個較長的周期測算一次，複雜度較低，在系統負載量較大時的節能效果不好。文獻提出一種協作式自適應的基站休眠算法，文章指出休眠機制的研究大多數是小區基站單獨休眠，而在異構網絡中，小區間的協作式休眠收益會更大，通過與鄰近小區的協作，能彌補小區休眠帶來的覆蓋漏洞、增大阻塞率等問題。
可以看出，對基站休眠技術的研究大部分都僅限於減少基站的能耗，或者是研究基站休眠與阻塞率、時延、用戶QoS等之間的權衡關係，而基站休眠技術也會引起系統容量的變化，如何合理利用基站休眠和網絡容量的權衡關係成為提高網絡能效的關鍵。
小區呼吸概念的提出引起了眾多學者的研究熱潮，並取得了一些可觀的效果，早期研究者主要是將其用於負載均衡。小區呼吸用於負載均衡的思路是：在重負載區域，將那些不堪重負的重負載基站縮小覆蓋範圍，以提高重負載基站接入用戶體驗，同時增大收縮基站周圍基站的覆蓋範圍，以填補重負載基站收縮所造成的覆蓋漏洞，同時起到分流一些從重負載基站切換接入的用戶；相反的，在輕負載區域，增大基站的覆蓋面積，以期待接入更多的用戶，提高資源的利用率。文獻即提出使用小區呼吸技術實現無線區域網中的負載均衡，文章首先提出一種用於減輕擁塞小區負載的min-con算法，對所有重負載基站進行統一的重複迭代降低功率處理，直到所有調整基站均變成重負載狀態或者其中一個基站已經將其功率調整至最低運行功率狀態，通過這種算法減輕了重負荷小區擁塞的狀況，改善了通信質量，此外，作者還提出一種min-max算法，算法是在min-con的基礎上，對輕負荷基站增大發射功率以覆蓋更多區域、為邊緣用戶提供更好的服務，這種算法使各基站負荷更加均衡，提高了系統吞吐量和服務質量。
技術實現要素：
發明目的
本發明的主要目的在於提供一種基於能效的基站功率控制方法，解決負載重的區域用戶阻塞掉線嚴重、用戶體驗差，而負載很小的區域則會出現資源利用率低下、網絡能效低的情況，從而造成整個網絡性能下降的問題。
技術方案
一種基於能效的基站功率控制方法，其特徵在於，步驟如下：
(1)各參數初始化設置，將各基站的發射功率設置成基站默認發射功率；(2)計算各基站當前的負載量，並按照各基站負載量劃分基站工作狀態；(3)進行基站功率調整，即將所有零負載基站發射功率調整為0，即將其進行休眠控制；對最輕負載基站min_base進行基站休眠設置；對最重負載基站max_base進行小區收縮控制；(4)進行基站激活程序，若處於重負載狀態的微基站數目大於微基站總數目的一般或者掉線率高於門限值，則會出發基站激活程序，一個基站功率處理周期最多激活一個處於休眠狀態的微基站或者小型基地臺。
作為優選，步驟(2)具體如下：採用當前接入基站用戶總帶寬佔基站總帶寬的比例表示基站負載量大小，表示為式(1)所示；
式中，ui是基站i的當前負載量，用戶接入基站時不允許超負載，因此ui∈[0,1]，ui,k表示用戶k接入基站i時給基站i帶來的負載量大小，其計算方式如式(2)所示，表示用戶接入基站佔用帶寬大小與基站總帶寬大小的比值，Bi,k即表示用戶接入基站佔用帶寬大小，任何用戶接入任一基站都統一分配帶寬200KHz，Bi表示基站總帶寬大小，三種類型的基站系統總帶寬大小均為10MHz，ρi(k)是指用戶的連接狀態表示函數，ρi(k)＝1表示當用戶k連接至基站i，ρi(k)＝0則表示當用戶k未連接至基站i。
作為優選，步驟(3)具體如下：通過調整基站發射功率來實現小區覆蓋範圍的伸縮，因此，首先需要分析在發明仿真參數下，基站發射功率變化與小區覆蓋範圍的變化關係；
現設基站i初始發射功率為P1，初始覆蓋半徑為r1，經功率調整後的基站記為基站j，其發射功率為P2，調整後的覆蓋半徑變為r2，假設處於基站i覆蓋邊緣的用戶k接收到的信號功率記為Pi-k，如式(3)所示，處於基站j覆蓋邊緣的用戶k接收到的信號功率記為Pj-k，如式(4)所示，基站覆蓋面積的變化應該表現在對於用戶k而言，基站發射功率變化前後，其處於基站覆蓋邊緣處的接收信號功率不變，則用公式表示為式(5)所示；
Pi-k＝Pj-k (5)
其中PL(dB)表示路徑損耗，發明功率控制技術是針對微基站，因此得出PL1和PL2分別如式(6)和(7)所示；
PL1＝33.5+36.7log10(r1) (6)
PL2＝33.5+36.7log10(r2) (7)
由式(3)～(7)得出基站發射功率變化與小區覆蓋範圍的變化關係如式(8)所示；
作為優選，步驟(4)具體如下：基站激活程序觸發條件是當處於重負載狀態的微基站數目大於微基站總數目的一般或者掉線率高於門限值，待激活基站對象為處於休眠狀態的並且離本次處理周期處理的最重負載基站最近的微基站或者小型基地臺，一個處理周期最多只激活一個處於休眠狀態的基站。
本發明的有益效果如下：
移動通信網絡的用戶存在嚴重的時空分布不均特性，這嚴重影響了網絡資源利用率，一方面，重負載網絡接入用戶過多，存在網絡資源不夠用，網絡負載過重，從而造成用戶阻塞、通信質量惡化等情況，另一方面，輕負載網絡則接入極少的用戶，從而造成網絡資源利用率低下、網絡能效降低的現象，發明結合現有功率控制技術、基站休眠技術和小區呼吸技術，提出一個基於能效的功率控制算法，旨在提高網絡能效，此外，還有均衡各基站負載的效果。
說明書附圖
圖1為最輕負載基站處理流程圖；
圖2為最重負載基站處理流程圖；
圖3為基站激活程序流程圖；
圖4為基於能效的功率控制算法流程框圖。
具體實施方式
下面將結合本申請實施例中的附圖，對本申請實施例中的技術方案進行清楚、完整地描述，顯然，所描述的實施例僅僅是本申請一部分實施例，而不是全部的實施例。基於本申請中的實施例，本領域普通技術人員在沒有做出創造性勞動前提下所獲得的所有其他實施例，都屬於本申請保護的範圍。
本發明的基於能效的功率控制算法是針對高密集重疊覆蓋的異構網絡設計，採用基站休眠和小區呼吸技術思想，結合現有功率控制算法，旨在優化網絡能效。
本發明的網絡能效定義為接入網絡用戶的總信道容量和基站總發射功率之比，單位為bit/s/w，網絡能效表示為式(9)所示。
(9)
式(9)中，κ表示成功接入網絡的所有用戶的集合，n表示所有類型基站的總數量，Pi表示第i個基站的當前發射功率，當基站處於休眠狀態時，發射功率為零，P0i表示第i個基站的固有功率損耗，與基站的工作狀態無關，基站的總功耗與基站發射功率呈線性增長關係，因此，為方便計算，在本發明的後續參數計算中，此值不予考慮，即默認為零，表示接入網絡且可正常通信的用戶k的信道容量，亦即用戶可達的最大可靠傳輸速率，其值根據香農公式計算。如公式(10)所示，B表示每個接入網絡用戶分配帶寬，本發明中用戶一旦接入網絡，統一分配帶寬200KHz，SNR表示用戶信噪比。
本發明算法表示為如式(11)所示。
式中，表示每個用戶最低信道容量閾值，Pmin和Pmax分別表示非休眠狀態基站的最低發射功率和最高發射功率，分別表示為基站默認發射功率P0的倍數，本發明中，Pmin＝0.3·P0，Pmax＝2·P0。
包括以下步驟：
(1)各參數初始化設置，將各基站的發射功率設置成基站默認發射功率；
(2)計算各基站當前負載量，基站負載量計算如式(1)所示，並根據表1按各基站負載量劃分基站工作狀態；
(3)進行基站功率調整，即將所有零負載基站bs0發射功率調整為0，即將其進行休眠控制；對最輕負載基站min_base進行基站休眠設置，其控制流程如圖1所示；對最重負載基站max_base進行小區收縮控制，其控制流程如圖2所示；
(4)基站激活程序，若處於重負載狀態的微基站數目大於微基站總數目的一般或者掉線率高於門限值，則會出發基站激活程序，基站激活程序如圖3所示，一個基站功率處理周期最多激活一個處於休眠狀態的微基站或者小型基地臺。
步驟(2)具體如下：基站負載計算和基站狀態分類
基站負載表示基站目前承擔業務量的多少，可以有不同的表示方法，比如用戶接入數目、佔用帶寬比例、佔用子帶寬數目等，發明採用當前接入基站用戶總帶寬佔基站總帶寬的比例表示基站負載量大小，表示為式(1)所示。
式中，ui是基站i的當前負載量，用戶接入基站時不允許超負載，因此ui∈[0,1]，ui,k表示用戶k接入基站i時給基站i帶來的負載量大小，其計算方式如式(2)所示，表示用戶接入基站佔用帶寬大小與基站總帶寬大小的比值，Bi,k即表示用戶接入基站佔用帶寬大小，發明設計中，任何用戶接入任一基站都統一分配帶寬200KHz，Bi表示基站總帶寬大小，發明設計中三種類型的基站系統總帶寬大小均為10MHz，ρi(k)是指用戶的連接狀態表示函數，ρi(k)＝1表示當用戶k連接至基站i，ρi(k)＝0則表示當用戶k未連接至基站i。
同一時間不同基站接入用戶數量不同，不同基站的負載量也不相同，根據式(1)可以算出每個基站的負載量大小，然後設置兩個門限值l1和l2，再結合ui∈[0,1]，根據基站負載量將每個基站分為四個狀態：零負載狀態(bs0)，輕負載狀態(bs1)，正常狀態(bs2)和重負載狀態(bs3)。基站負載狀態劃分如表1所示。
表1 基站負載狀態劃分表
步驟(3)具體如下：基站功率調整方式
發明是通過調整基站發射功率來實現小區覆蓋範圍的伸縮，因此，首先需要分析在發明仿真參數下，基站發射功率變化與小區覆蓋範圍的變化關係。
現設基站i初始發射功率為P1，初始覆蓋半徑為r1，經功率調整後的基站記為基站j，其發射功率為P2，調整後的覆蓋半徑變為r2，假設處於基站i覆蓋邊緣的用戶k接收到的信號功率記為Pi-k，如式(3)所示，處於基站j覆蓋邊緣的用戶k接收到的信號功率記為Pj-k，如式(4)所示，基站覆蓋面積的變化應該表現在對於用戶k而言，基站發射功率變化前後，其處於基站覆蓋邊緣處的接收信號功率不變，則用公式表示為式(5)所示。
Pi-k＝Pj-k (5)
其中PL(dB)表示路徑損耗，發明功率控制技術是針對微基站，因此得出PL1和PL2分別如式(6)和(7)所示。
PL1＝33.5+36.7log10(r1) (6)
PL2＝33.5+36.7log10(r2) (7)
由式(3)～(7)得出基站發射功率變化與小區覆蓋範圍的變化關係如式(8)所示。
發明設計的功率控制算法同樣可以用於宏基站和小型基地臺，當用於宏基站和小型基地臺時，指數倍數將變為3.91和1.69。
根據式(8)，基站功率變化與其覆蓋範圍變化的對應關係如表2所示。
表2 基站功率變化與其覆蓋範圍變化對應關係
當減小基站的射頻功率時，基站的總體功耗將大幅下降，根據默認發射功率可知，微基站是減少功耗的關鍵，因此本發明進行基站發射功率調整的對象是微基站，當然對於多宏小區網絡，發明算法可以直接用於宏小區的基站功率控制，相對於微基站，對小型基地臺的功率控制效果微弱很多，但對小型基地臺本身而言，對其進行相同的功率控制仍能起到大幅降低功耗的效果，因此，本算法對宏基站和小型基地臺同樣適用。
根據基站當前負載狀態，調整基站發射功率，發明每個處理周期會分別對零負載基站進行休眠處理、對最重負載基站進行收縮處理、對最輕負載基站進行休眠處理，微基站功率變化與其覆蓋範圍變化的對應關係如表2所示，對微基站的發射功率的具體調整策略如下：
(1)對零負載狀態基站直接進行休眠處理，即將其發射功率置為0。
(2)將所有輕負載基站按負載量從小到大排序，對最輕負載基站進行休眠處理，將其發射功率調整為0，同時對與之相鄰的並且處於輕負載狀態或者正常負載狀態的微基站進行小區擴展處理，使其覆蓋範圍擴大1/6，以填補基站休眠帶來的覆蓋漏洞，處理流程圖如圖1所示。
(3)將所有重負載基站按負載量從大到小排序，對最重負載基站進行小區收縮處理，使其覆蓋範圍縮小1/8，以提高重負載區域用戶通信質量，同時均衡各基站的負載量，同時對與之相鄰的並且處於輕負載狀態或者正常負載狀態的微基站進行小區擴展處理，使其覆蓋範圍擴大1/16，以填補最重負載小區收縮帶來的覆蓋漏洞，處理流程圖如圖2所示。
步驟(4)具體如下：發明還設置了基站激活程序，基站激活程序觸發條件是當處於重負載狀態的微基站數目大於微基站總數目的一般或者掉線率高於門限值，待激活基站對象為處於休眠狀態的並且離本次處理周期處理的最重負載基站最近的微基站或者小型基地臺，一個處理周期最多只激活一個處於休眠狀態的基站。基站激活程序的流程圖如圖3所示。