一種在Ping過程中實現調度的方法和裝置製造方法

2023-05-11 09:04:31

一種在Ping過程中實現調度的方法和裝置製造方法
【專利摘要】本發明公開了一種在Ping過程中實現調度的方法和裝置，基站的MAC層進行針對UE流量的學習，根據學習結果確定UE當前是否在進行Ping，並在確定UE當前是在進行Ping時確定UE發送數據包的周期，根據該周期進行預調度。本發明在Ping過程中實現調度的技術中，高層可以向MAC層報告流量統計，由MAC層基於所設置的學習周期進行連續的學習，從而判斷出UE是否在進行Ping，並在確定UE當前是在進行Ping時確定Ping的周期，從而預測下一個Ping的到來，以進行預調度，節省了UE發送SR的時間，這樣既考慮了Ping的時延，也可以在網絡中長期使能，不影響系統的流量。
【專利說明】—種在Ping過程中實現調度的方法和裝置
【技術領域】
[0001]本發明涉及通信領域,具體涉及一種在網際網路包探索(Packet Internet Grope,Ping)過程中實現調度的方法和裝置。
【背景技術】
[0002]Ping用於測試網絡連接，用於Ping的數據包的大小固定，且周期發送，Ping主要關注的是時延，時延越小越好。此處的Ping通常指上行Ping，對於下行，當業務到來時，基站(Evolved Node B，eNB)可以直接根據其緩衝區中的業務數據進行調度。
[0003]對於上行Ping，常用的調度方法有兩種:一種方法是不採用預調度方案，在業務到來時觸發用戶設備(User Equipment, UE)發送調度請求(Scheduling Request, SR), eNB進行DCIO授權以使UE能進行緩存狀態報告(Buffer Status R印orting，BSR)的上報。UE上報BSR後，eNB根據BSR的大小進行DCIO授權，然後根據該DCIO的授權進行上行Ping的調度。這種方法的不足在於時延過大。
[0004]另一種方法是:在業務觸發UE發送SR後，eNB給UE的授權足夠大，使得UE的業務直接被調度，其中eNB給UE的授權是通過DCIO下發的。雖然這種方法能夠降低Ping的時延，但是首先需要確定UE是在進行Ping，這樣才能夠有效利用上行資源；否則，如果eNB收到SR後就進行較大的授權，有可能UE並未在進行Ping，使得UE可能發送較多的填充(Padding),導致系統的有效容量較低。

【發明內容】

[0005]有鑑於此，本發明的主要目的在於提供一種在Ping過程中實現調度的方法和裝置，以降低Ping的時延。
[0006]為達到上述目的，本發明的技術方案是這樣實現的:
[0007]一種在Ping過程中實現調度的方法，該方法包括:
[0008]基站的MAC層進行針對UE流量的學習，根據學習結果確定UE當前是否在進行Ping,並在確定UE當前是在進行Ping時確定UE發送數據包的周期，根據該周期進行預調度。
[0009]進行所述學習的時間長度是w*A，並將該時間長度作為一個學習周期；其中，Λ為一個學習周期內學習的次數，w為每次學習的時長；
[0010]將在學習周期內所學習到的狀態設置為狀態數組；
[0011]根據之前的學習周期的學習結果決定之後的學習周期內是否進行預調度。
[0012]所述確定UE當前是否在進行Ping的方法為:
[0013]比較狀態數組中相鄰或具有固定間隔的值是否相等，如果相等並且該值代表UE當前是在進行Ping，那麼確定UE當前是在進行Ping。
[0014]確定所述周期的方法為:
[0015]對學習周期內存儲的值的時間點進行求差值，得到的差值中出現頻率最高的差值即為UE發送數據包的周期。
[0016]該方法還包括:高層向MAC層周期性發送用於進行所述學習的流量統計。
[0017]一種在Ping過程中實現調度的裝置，該裝置包括學習模塊、判決模塊、預調度模塊;其中，
[0018]所述學習模塊，用於進行針對UE流量的學習，並將學習結果通知所述判決模塊；
[0019]所述判決模塊，用於根據收到的學習結果確定UE當前是否在進行Ping，並在確定UE當前是在進行Ping時確定UE發送數據包的周期，再將該周期通知所述預調度模塊；
[0020]所述預調度模塊，用於根據收到的所述周期進行預調度。
[0021]進行所述學習的時間長度是w*A，並將該時間長度作為一個學習周期；其中，Λ為一個學習周期內學習的次數，w為每次學習的時長；
[0022]所述學習模塊用於將在學習周期內所學習到的狀態設置為狀態數組；
[0023]所述預調度模塊用於根據之前的學習周期的學習結果決定之後的學習周期內是否進行預調度。
[0024]所述判決模塊在確定UE當前是否在進行Ping時，用於:
[0025]比較狀態數組中相鄰或具有固定間隔的值是否相等，如果相等並且該值代表UE當前是在進行Ping，那麼確定UE當前是在進行Ping。
[0026]所述判決模塊在確定所述周期時，用於:
[0027]對學習周期內存儲的值的時間點進行求差值，得到的差值中出現頻率最高的差值即為UE發送數據包的周期。
[0028]所述學習模塊還用於:接收高層向MAC層周期性發送的用於進行所述學習的流量統計。
[0029]本發明在Ping過程中實現調度的技術，高層可以向MAC層報告流量統計，由MAC層基於所設置的學習周期進行連續的學習，從而判斷出UE當前是否在進行Ping，並在確定UE當前是在進行Ping時確定UE發送數據包的周期，從而預測下一個用於Ping的數據包的到來，以進行預調度，節省了 UE發送SR的時間，這樣降低了 UE進行Ping的時延，並且本發明可以在網絡中一直使用，不影響系統的流量。
【專利附圖】

【附圖說明】
[0030]圖1為本發明實施例在Ping過程中實現調度的流程簡圖；
[0031]圖2為本發明實施例中進行學習的原理示意圖；
[0032]圖3為本發明實施例中預測Ping及UE發送數據包的周期的流程圖。
【具體實施方式】
[0033]在實際應用中，可以進行如圖1所示的操作，由學習模塊進行針對流量的學習，並將學習結果通知判決模塊，由判決模塊根據收到的學習結果確定UE當前是否在進行Ping，並在確定UE當前是在進行Ping時確定UE發送數據包的周期，再將該周期通知預調度模塊，由預調度模塊根據收到的所述周期進行預調度。
[0034]在進行預調度時，eNB可以主動下發上行授權DCIO，UE根據該授權進行業務的發送。若UE有用於上行Ping的數據包要發送，UE根據eNB下發的DCIO (即上行授權)，進行相應數據包的發送，下發的該DCIO的目的是讓UE發送它的用於Ping的數據包。
[0035]上述的學習模塊、判決模塊、預調度模塊可以設置於MAC層中。另外，判決模塊可以包括Ping判決模塊、周期判決模塊；其中，Ping判決模塊可以根據收到的學習結果確定UE當前是否在進行Ping，並在確定UE當前是在進行Ping時通知周期判決模塊，由周期判決模塊確定UE發送數據包的周期，再將該周期通知預調度模塊。
[0036]具體而言，高層可以周期性(如:每A毫秒(ms))向MAC層報告這段時間內的流量統計，該流量統計能夠被學習模塊接收。基於如圖2所示的原理，可以設置學習模塊進行學習的時間長度是w*A，並將該時間長度作為一個學習周期；其中，Λ為一個學習周期內學習的次數，w為每次學習的時長。可以根據之前的學習周期的學習結果決定之後的學習周期內是否進行預調度，如:通過第一個學習周期的學習結果，來決定第二個學習周期內是否進行預調度；通過第二個學習周期的學習結果，來決定第三個學習周期內是否進行預調度，依次類推。可以將在學習周期內所學習到的狀態設置為狀態數組，上述的學習過程是一直在進行的。
[0037]通過學習模塊的學習，可以得出一個學習周期內的狀態，可以將該狀態構成狀態數組並輸入判決模塊，由判決模塊確定UE當前是否在進行Ping (如:根據狀態數組中相鄰或固定間隔的狀態值確定UE當前是否在進行Ping)。如果判決模塊的判斷結果為UE當前不是在進行Ping，則執行後續的正常流程；如果判決模塊的判斷結果為UE當前是在進行Ping，則確定UE發送數據包的周期(如:通過對所述狀態值的判斷，以及相應的各個峰值的流量的判斷，選擇合適 的峰值以確定周期)。
[0038]之後，判決模塊將已確定的UE發送數據包的周期通知預調度模塊，由預調度模塊進行預調度，使得UE儘可能不發SR，因此UE的Ping時延能夠有效減小。
[0039]下面結合具體實施例對本發明進一步地詳細描述。
[0040]進行學習時，可以從UE接入後就開始學習，所述學習主要是基於高層對傳成功的流量的統計。高層每A毫秒向MAC層報告這段時間內的流量統計，該流量統計能夠被學習模塊接收。可以設置學習模塊進行學習的時間長度是w*△，並將該時間長度作為一個學習周期，可以根據之前的學習周期的學習結果決定之後的學習周期內是否進行預調度，如:通過第一個學習周期的學習結果，來決定第二個學習周期內是否進行預調度；通過第二個學習周期的學習結果，來決定第三個學習周期內是否進行預調度，依次類推。可以將在學習周期內所學習到的狀態設置為狀態數組，上述的學習過程是一直在進行的。通過學習求出狀態數組[StateValuel, StateValue2, StateValue3...StateValue ( Δ -1, StateValue Δ ]中的各值。
[0041]可以比較狀態數組中相鄰或固定間隔的值是否相等，如果相等並且該值代表UE當前是在進行Ping，那麼可以確定UE當前是在進行Ping。如果判斷結果為UE當前不是在進行Ping，則執行後續的正常流程；如果判斷結果為UE當前是在進行Ping，則確定UE發送數據包的周期，如:對學習周期內存儲的值的時間點進行求差值，得到的差值中出現頻率最高的差值即為Ping的周期。
[0042]在具體應用時，可以執行如圖3所示的流程，該流程可以表現為以下的兩個實施例。
[0043]實施例一:[0044]對於LTE的非確認模式(Unacknowledged Mode, UM)下的Ping,可以通過高層解析判斷出UE是否在進行Ping，可以避免高層解析的過程，通過MAC層的學習實現預調度，首先可以設單位窗的長度w=500ms, Δ =4, α =0.2。接下來執行以下步驟:
[0045]SlOl:開始；
[0046]S102:UE在進行初始接入時，eNB在MAC層設置一定時器，定時器超時時開始學習UE的流量的規律，進入O ;
[0047]具體而言，在MAC層建立UE實例時，啟動一定時器，該定時器的定時長度設置為T毫秒。定時器超時時，則認為UE的初始隨機接入過程完成。
[0048]高層從UE發送前導碼(Preamble)時就開始進行流量的統計，每隔m毫秒把流量的統計值報告給MAC層,無論對於GBR還是NGBR業務，由於要保證在一定的窗長內傳輸的比特數是一定的，所以如果UE當前發送的是在Ping過程中的數據包，則該數據包的大小是一定的，周期也是一定的，因此流量也是一定的。[0049]S103_l:設置一固定長度為「w」毫秒的單位窗，記錄該單位窗內高層報告給MAC層的流量值的大小以及對應的時刻，並求取流量的最大值；
[0050]具體的學習過程如下:
[0051]學習的時間長度是w*A，並將該時間長度作為一個學習周期，通過第一個學習周期的學習結果，來決定第二個學習周期內是否進行預調度；通過第二個學習周期的學習結果，來決定第三個學習周期內是否進行預調度，依次類推，每個學習周期內學習到的狀態數組[StateValuel, StateValue2, StateValue3...StateValue ( Δ -1), StateValue Δ ]在下個學習周期開始時都要初始化為[0，O, (>..，O]，學習的過程是一直在進行的。
[0052]設狀態值StateValuex的初始值為O ;χ=1,2,3…Δ-1，Δ ;其中Δ表示連續學習的次數，O至O為一次學習過程。通過連續Λ次的學習後求出一個狀態數組[StateValuel，StateValue2, StateValue3...StateValue ( Δ -1)，StateValue]，具體步驟如下:
[0053]S103_2:設置一個固定長度為「w」毫秒的單位窗，記錄該單位窗內用戶面報告給MAC層的流量值的大小Thrl_x, Thr2_x…Thrm_x及對應的時刻tl_x, t2_x...tm_x ;求
Y=max (Thrl_x, Thr2_x...Thrm_x);其中 w 的單位為毫秒；統計(Thrl_x, Thr2_x…Thrm_x)中大於α Y的個數,將該個數設為η,其中,O < α < I ；
[0054]S103_3:判斷1≤η≤θ是否成立，若成立，則執行O ;否則，執行O ;
[0055]S103_4:賦狀態值StateValuex為I (確認UE當前是在進行Ping);進入O ;
[0056]S103_5:判斷η > Θ是否成立，若成立，執行O ;否則執行O ;
[0057]S103_6:賦狀態值 StateValuex 為 2 ;清除已儲存的(Thrl_x, Thr2_x…Thrm_x)及(tl_x, t2_x...tm_x);進入 0 ;
[0058]S103_7:判斷n=0是否成立，若成立，執行O ;否則，進入是S104 ；
[0059]S103_8:StateValuex 不變，即為 O ;清除已儲存的(Thrl_x, Thr2_x...Thrm_x)及(tl_x, t2_x...tm_x);進入 S104 ；
[0060]S104:重複 0 至 0,求出狀態數組[StateValuel, StateValue2, StateValue3...StateValue ( Δ -1), StateValue]中各值。
[0061]S105:通過學習到的內容判斷UE當前是否在進行Ping ；
[0062]若(StateValueΔ =StateValue ( Δ -2),且 StateValue Δ =1)；[0063]或(StateValue( Δ -1) =StateValue ( Δ -3),且 StateValue ( Δ -1) =1)；
[0064]或(StateValue( Δ ) =StateValue ( Δ -3),且 StateValue ( Δ ) =1)；
[0065]則認為UE當前是在進行Ping;否則認為UE在被動態調度或未做業務，進而根據實際情況進行調度；
[0066]S106:選取狀態值為I的窗進行周期的判斷；具體為:
[0067]通過連續Λ次的學習，存儲的流量值為:
[0068][ (Thrl_l, Thr2_l…Thrm_l)，(Thrl_2, Thr2_2…Thrm_2)...(Thrl_ Δ , Thr2_ Δ...Thrm_ Δ )]；
[0069]對應的時刻為:
[0070][(tl_l, t2_l...tm_l), (tl_2, t2_2...tm_2)…(tl_ Λ，t2_ Λ...tm_ Λ )]；
[0071]注:以上兩個數組中存儲的數值都是StateValuex=I的情況下對應的值。
[0072]把連續Δ 次學習周期內存儲的值[(tl_l，t2_l...tm_l)，(tl_2，t2_2...tm_2)...(?1_Δ , ?2_Δ …tm_A )]進行相鄰兩兩求差值；即[(t2_l_tl_l)…(m_l)_l),(tl_2_tm_l)….]；
[0073]通過上步操作得到一個狀態數組，統計該狀態數組內出現頻率最高的數值ξ，則ξ即為Ping過程中UE發送數據包的周期。當ξ不唯一時(例如:ξ1; ξ2，ξ3)，可以進行以下處理:求平均值ξ Average=mean ( ξ I，ξ 2，ξ 3);將ξ Average作為過程中UE發送數據包的周期；將Q=max ( I ξ
Average ^ I I ? I ^ Average ζ 2 I，^ Average ^ 3
)作為判斷下一個Ping時
刻的窗的波動範圍。
[0074]S107:對預調度窗口進行預調度。
[0075]如圖2所示，如果通過第一個學習周期的學習判斷UE當前是在進行Ping，則對第二個學習周期進行預調度。首先是要把第二個學習周期中的第一個流量不為O且認為是Ping的點η找出來，以便於根據Ping過程中UE發送數據包的周期預測下一個Ping時刻的到來。
[0076]n的確定方法很多，比如:
[0077]通過連續Λ次的學習，存儲的流量值為[(Thrl_l，Thr2_L...Thrm_l)，(Thrl_2, Thr 2_2— Thrm_2)…(Thrl_ Δ，Thr2_ Δ …Thrm_ Δ)];把狀態數組中的[(Thrl_ (Δ-3), Thr2_ ( Δ -3)…Thrm_ ( Δ-3)), (Thr 1_ ( Δ-2), Thr2_ ( Δ -2)…Thrm_(Δ -2)), (Thr 1_( Δ -1), Thr2_( Δ -1)...Thrm_( Δ -1)), (Thr 1_ Δ , Thr2_ Δ...Thrm_ Δ )]求平均，記為φ ；
[0078]η 要滿足的條件:η2βφ, 0〈 β〈I ;
[0079]預調度窗的大小可以為PreSchWin=max(Q, τ * ξ Average)，其中 0〈 τ〈I ;
[0080]S108:結束。
[0081]實施例二
[0082]測速類網站不同於普通的網站，對於普通網站，Ping業務的數據包可由高層解出，以判斷此數據包是否為Ping過程中發出的。但是對於測速類網站，高層無法通過解包進行Ping的判斷，而是需要周期性地發送固定大小的數據包以進行時延的測試。在本實施例中，可以通過MAC層的學習來判斷Ping過程中UE發送數據包的周期及大小，進而進行預調度，使得時延縮短。[0083]首先可以設單位窗的長度w=500ms, Δ =6, α =0.25。接下來執行以下步驟:
[0084]SlOl:開始；
[0085]S102 =LTE初始隨機接入時，設置一定時器，定時器超時時開始學習UE的流量的規律，進入O ;
[0086]具體而言，在MAC層建立UE實例時，啟動一定時器，該定時器的定時長度設置為T毫秒。定時器超時時，則認為UE的初始隨機接入過程完成。
[0087]高層從UE發送Preamble時就開始進行流量的統計，每隔m毫秒把流量的統計值報告給MAC層，無論對於GBR還是NGBR業務，由於要保證在一定的窗長內傳輸的比特數是一定的，所以如果UE當前發送的是在Ping過程中的數據包，則該數據包的大小是一定的，周期也是一定的，因此流量也是一定的。
[0088]S103_l:設置一固定長度為「w」毫秒的單位窗，記錄該單位窗內高層報告給MAC層的流量值的大小以及對應的時刻，並求取流量的最大值；
[0089]具體的學習過程如下:
[0090]學習的時間長度是w*A，並將該時間長度作為一個學習周期，通過第一個學習周期的學習結果，來決定第二個學習周期內是否在進行預調度；通過第二個學習周期的學習結果，來決定第三個學習周期內是否在進行預調度，依次類推，每個學習周期內學習到的狀態數組[StateValuel, StateValue2, StateValue3...StateValue ( Δ -1), StateValue Δ ]在下個學習周期開始時刻都 要初始化為[0，O, (>..，O]，學習的過程是一直在進行的。
[0091]設狀態值StateValuex的初始值為O ;χ=1, 2, 3…Δ-1，Δ，其中Δ表示連續學習的次數，O至O為一次學習過程。通過連續Λ次的學習後求出一個狀態數組[StateValuel，StateValue2, StateValue3...StateValue ( Δ -1)，StateValue]，具體步驟如下:
[0092]S103_2:設置一個固定長度為「w」毫秒的單位窗，記錄該單位窗內用戶面報告給MAC層的流量值的大小Thrl_x, Thr2_x…Thrm_x及對應的時刻tl_x, t2_x...tm_x ;求
Y=max (Thrl_x, Thr2_x...Thrm_x);其中 w 的單位為毫秒；統計(Thrl_x, Thr2_x…Thrm_x)中大於α y的個數,將該個數設為η,其中,O < α < I ；
[0093]S103_3:判斷I≤η≤Θ是否成立，若成立，則執行O ;否則，執行O ;
[0094]S103_4:賦狀態值StateValuex為I (確認UE當前是在進行Ping);進入O ；
[0095]S103_5:判斷η > Θ是否成立，若成立，執行O ;否則執行O ;
[0096]S103_6:賦狀態值 StateValuex 為 2 ;清除已儲存的(Thrl_x, Thr2_x…Thrm_x)及(tl_x, t2_x...tm_x);進入 0 ;
[0097]S103_7:判斷n=0是否成立，若成立，執行0 ;否則，進入錯誤！未找到引用源。；
[0098]S103_8:StateValuex 不變，即為 O ;清除已儲存的(Thrl_x, Thr2_x...Thrm_x)及(tl_x, t2_x...tm_x);進入錯誤！未找到引用源。；
[0099]S104:重複O至O,通過以上步驟求出狀態數組[StateValuel, StateValue2, StateValue3…StateValue ( Δ -1)，StateValue]中各值。
[0100]S105:通過學習到的內容進行判斷UE當前是否在進行Ping ；
[0101]若(StateValueΔ =StateValue ( Δ -2),且 StateValue Δ =1)；
[0102]或(StateValue( Δ -1) =StateValue ( Δ -3),且 StateValue ( Δ -1) =1)；
[0103]或(StateValue( Δ ) =StateValue ( Δ -3),且 StateValue ( Δ ) =1)；[0104]則認為該UE當前是在進行Ping ;否則認為UE在被動態調度或未做業務，進而根據實際情況進行調度；
[0105]S106:選取狀態值為I的窗進行周期的判斷；具體為:
[0106]通過連續Λ次的學習，存儲的流量值為:
[0107][ (Thrl_l, Thr2_l…Thrm_l)，(Thrl_2, Thr2_2…Thrm_2)...(Thrl_ Δ , Thr2_ Δ...Thrm_ Δ )]；
[0108]對應的時刻為:
[0109][ (tl_l, t2_l...tm_l)，(tl_2, t2_2...tm_2)…(tl_ Δ，t2_ Δ...tm_ Δ )]；
[0110]注:以上兩個數組中存儲的數值都是StateValuex=I的情況下對應的值。
[0111]把連續Δ 次學習周期內存儲的值[(tl_l，t2_l...tm_l)，(tl_2，t2_2...tm_2)...(?1_Δ , ?2_Δ …tm_A )]進行相鄰兩兩求差值；即[(t2_l_tl_l)…(m_l)_l),(tl_2_tm_l)….]；
[0112]通過上步操作得到一個狀態數組，統計該狀態數組內出現頻率最高的數值ξ，則ξ即為Ping過程中UE發送數據包的周期。當ξ不唯一時(例如:ξ1; ξ2，ξ3)，可以進行以下處理:求平均值ξ Average=mean ( ξ I，ξ 2，ξ 3);將ξ Average作為過程中UE發送數據包的周期；將Q=max ( I ξ
Average ^ I I ? I ^ Average ζ 2 I，^ Average ^ 3
)作為判斷下一個Ping時
刻的窗的波動範圍。
[0113]S107:對預調度窗口進行預調度。
[0114]如圖2所示，如果通過第一個學習周期的學習判斷UE當前是在進行Ping，則對第二個學習周期進行預調度。首先是要把第二個學習周期中的第一個流量不為O且認為是Ping的點η找出來，以便於根據Ping過程中UE發送數據包的周期預測下一個Ping時刻的到來。
[0115]n的確定方法很多，比如:
[0116]通過連續Λ次的學習，存儲的流量值為[(Thrl_l，Thr2_L...Thrm_l)，(Thrl_2, Thr 2_2— Thrm_2)…(Thrl_ Δ，Thr2_ Δ …Thrm_ Δ)];把狀態數組中的[(Thrl_ (Δ-3), Thr2_ ( Δ -3)…Thrm_ (Δ-3)), (Thrl_ ( Δ-2), Thr2_ ( Δ -2)…Thrm_(Δ -2)), (Thrl_( Δ-1)，Thr2_( Δ-1)...Thrm_( Δ-1))，(Thrl_ Δ , Thr2_ Δ...Thrm_ Δ )]求平均，記為Φ ；
[0117]η 要滿足的條件:η>βφ』 0〈 β〈I ;
[0118]預調度窗的大小可以為PreSchWin=max(Q, τ * ξ AveMge)，其中 0〈 τ〈I ;
[0119]S108:結束。
[0120]可見，本發明裝置包括學習模塊、判決模塊、預調度模塊；其中，
[0121]所述學習模塊，用於進行針對UE流量的學習，並將學習結果通知所述判決模塊；
[0122]所述判決模塊，用於根據收到的學習結果確定UE當前是否在進行Ping，並在確定UE當前是在進行Ping時確定UE發送數據包的周期，再將該周期通知所述預調度模塊；
[0123]所述預調度模塊，用於根據收到的所述周期進行預調度。
[0124]進行所述學習的時間長度是w*A，並將該時間長度作為一個學習周期；其中，Λ為一個學習周期內學習的次數，w為每次學習的時長；
[0125]所述學習模塊用於將在學習周期內所學習到的狀態設置為狀態數組；[0126]所述預調度模塊用於根據之前的學習周期的學習結果決定之後的學習周期內是否進行預調度。
[0127]所述判決模塊在確定UE當前是否在進行Ping時，用於:
[0128]比較狀態數組中相鄰或具有固定間隔的值是否相等，如果相等並且該值代表UE當前是在進行Ping，那麼確定UE當前是在進行Ping。
[0129]所述判決模塊在確定所述周期時，用於:
[0130]對學習周期內存儲的值的時間點進行求差值，得到的差值中出現頻率最高的差值即為UE發送數據包的周期。
[0131]所述學習模塊還用於:接收高層向MAC層周期性發送的用於進行所述學習的流量統計。
[0132]綜上所述可見，無論是方法還是支持該方法的裝置，本發明在Ping過程中實現調度的技術中，高層可以向MAC層報告流量統計，由MAC層基於所設置的學習周期進行連續的學習，從而判斷出UE當前是否在進行Ping，並在確定UE當前是在進行Ping時確定UE發送數據包的周期，從而預測下一個用於Ping的數據包的到來，以進行預調度，節省了 UE發送SR的時間，這樣降低了 UE進行Ping的時延，並且本發明可以在網絡中一直被使用，不影響系統的流量。
[0133]以上所述，僅為本發明的較佳實施例而已，並非用於限定本發明的保護範圍。
【權利要求】
1.一種在網際網路包探索Ping過程中實現調度的方法，其特徵在於，該方法包括: 基站的MAC層進行針對用戶設備UE流量的學習，根據學習結果確定UE當前是否在進行Ping，並在確定UE當前是在進行Ping時確定UE發送數據包的周期，根據該周期進行預調度。
2.根據權利要求1所述的方法，其特徵在於，進行所述學習的時間長度是w*Δ，並將該時間長度作為一個學習周期；其中，△為一個學習周期內學習的次數，w為每次學習的時長； 將在學習周期內所學習到的狀態設置為狀態數組； 根據之前的學習周期的學習結果決定之後的學習周期內是否進行預調度。
3.根據權利要求2所述的方法，其特徵在於，所述確定UE當前是否在進行Ping的方法為: 比較狀態數組中相鄰或具有固定間隔的值是否相等，如果相等並且該值代表UE當前是在進行Pin g，那麼確定UE當前是在進行Ping。
4.根據權利要求1至3任一項所述的方法，其特徵在於，確定所述周期的方法為: 對學習周期內存儲的值的時間點進行求差值，得到的差值中出現頻率最高的差值即為UE發送數據包的周期。
5.根據權利要求1所述的方法，其特徵在於，該方法還包括:高層向MAC層周期性發送用於進行所述學習的流量統計。
6.一種在Ping過程中實現調度的裝置，其特徵在於，該裝置包括學習模塊、判決模塊、預調度模塊；其中， 所述學習模塊，用於進行針對UE流量的學習，並將學習結果通知所述判決模塊；所述判決模塊，用於根據收到的學習結果確定UE當前是否在進行Ping，並在確定UE當前是在進行Ping時確定UE發送數據包的周期，再將該周期通知所述預調度模塊； 所述預調度模塊，用於根據收到的所述周期進行預調度。
7.根據權利要求6所述的裝置，其特徵在於，進行所述學習的時間長度是w*Δ，並將該時間長度作為一個學習周期；其中，△為一個學習周期內學習的次數，w為每次學習的時長; 所述學習模塊用於將在學習周期內所學習到的狀態設置為狀態數組； 所述預調度模塊用於根據之前的學習周期的學習結果決定之後的學習周期內是否進行預調度。
8.根據權利要求7所述的裝置，其特徵在於，所述判決模塊在確定UE當前是否在進行Ping時，用於: 比較狀態數組中相鄰或具有固定間隔的值是否相等，如果相等並且該值代表UE當前是在進行Ping，那麼確定UE當前是在進行Ping。
9.根據權利要求6至8任一項所述的裝置，其特徵在於，所述判決模塊在確定所述周期時，用於: 對學習周期內存儲的值的時間點進行求差值，得到的差值中出現頻率最高的差值即為UE發送數據包的周期。
10.根據權利要求6所述的裝置，其特徵在於，所述學習模塊還用於:接收高層向MAC層周期性發送的用於進行所述學習的流量統計。
【文檔編號】H04L12/861GK103944835SQ201310020135
【公開日】2014年7月23日 申請日期:2013年1月18日 優先權日:2013年1月18日
【發明者】李美娟 申請人:中興通訊股份有限公司