现有技术中， 根据某个时刻用户状态调整基站的关断状态， 并在下一 次确定基站关断状态时刻到来之前保持基站的 关断状态不变。 虽然可以通 过关断基站来降低基站的能耗， 然而， 在超密度网络中， 基站所接入的用 户密度远远小于传统蜂窝网络， 因此开启的基站在整个网络中很稀疏， 会 导致很大的覆盖盲区， 而新用户到达网络的位置是随机的， 当新用户到达 网络的位置是覆盖盲区时， 该新用户由于找不到基站为其提供网络服务而 被阻塞， 因此， 现有的通过调整基站的关断状态减低基站能耗 的方法存在 网络阻塞概率大的问题， 不适合超密度网络场景。 发明内容 本发明提供一种基站状态处理方法及装置， 能够在降低基站能耗的同 时降低网络阻塞概率。

第一方面， 提供一种基站状态处理方法， 包括：

在每个处理周期的起始时刻， 根据超密度网络的网络信息， 确定需要 关闭的基站集合 和需要开启的基站集合

根据预设的修正条件， 在所述需要关闭的基站集合 中确定符合所 述修正条件的基站集合3 ojf _ modify

将符合所述修正条件的基站集合 ?。 _{# m(} ^加入到所述需要开启的基站 集合 S。„中， 得到最终需要开启的基站集合 ?。„— _/ma ,。

基于第一方面， 在第一方面的第一种可能实现方式中， 所述网络信息 包括所述超密度网络中各基站的业务负载信息 、 各用户设备的位置信息或 各用户设备的速率要求信息中的至少一项。

基于第一方面或第一方面的第一种可能实现方 式， 在第一方面的第二 种可能实现方式中， 所述根据预设的修正条件， 在所述需要关闭的基站集 合3^中确定符合所述修正条件的基站集合3 off _ modify 包括

确定所述需要关闭的基站集合3^中任一个基站 3^ 。#(' 0的相邻基站集 合 Β,

若所述基站 ?。 _# (0的相邻基站集合 不在所述需要开启的基站集合 s。„中时， 则将所述基站 ?。 _# (0确定为符合所述修正条件的基站， 得到符合 所述修正条件的基站集合 。 _# — _m 。 _d 。

基于第一方面至第一方面的第二种可能实现方 式的任意一种， 在第一 方面的第三种可能实现方式中， 所述将符合所述修正条件的基站集合 。 _{# m} 。< ^加 A到所述需要开启的基站集合 „中，得到最终需要开启的基站 集合之后， 包括：

增加所述最终需要开启的基站集合 on _ final中每一个基站的最大发送 功率。

本发明实施例的第二方面提供一种基站状态处 理装置， 包括： 第一确定模块， 用于在每个处理周期的起始时刻， 根据超密度网络的 网络信息， 确定需要关闭的基站集合 3。 _# 和需要开启的基站集合 。„ _; 第二确定模块， 用于根据预设的修正条件， 在所述第一确定模块确定 的所述需要关闭的基站集合 3^ off 中确定符合所述修正条件的基站集合

B qff— modify

正模块， 用于将所述第二确定模块确定的符合所述修正 条件的基站 集合 ?。 _{# m(} ^加入到所述需要开启的基站集合 中，得到最终需要开启的 基站集合 。 "― /。

基于第二方面， 在第二方面的第一种可能实现方式中， 所述网络信息 包括所述超密度网络中各基站的业务负载信息 、 各用户设备的位置信息或 各用户设备的速率要求信息中的至少一项。

基于第二方面或第二方面的第一种可能实现方 式， 在第二方面的第二 种可能实现方式中， 所述第二确定模块具体用于：

确定所述需要关闭的基站集合3。 _# 中任一个基站 ?。 _# (0的相邻基站集 合 β _η ;

若所述基站 ?。 _# (0的相邻基站集合 不在所述需要开启的基站集合 s。„中时， 则将所述基站 ?。 _# (0确定为符合所述修正条件的基站， 得到符合 所述修正条件的基站集合 。 _# — _m 。 _d 。

基于第二方面至第二方面的第二种可能实现方 式的任意一种， 在第二 方面的第三种可能实现方式中， 还包括：

增加模块，用于增加所述最终需要开启的基站 集合 ^j^中每一个基 站的最大发送功率。

本发明实施例的第三方面提供一种基站状态处 理装置， 包括处理器、 存储器和通信总线， 所述处理器通过所述通信总线与所述存储器连 接， 所 述存储器中保存有实现所述基站状态处理方法 的指令， 其特征在于， 当所 述处理器调取所述存储器中的指令时， 可以执行如下步骤：

在每个处理周期的起始时刻， 根据超密度网络的网络信息， 确定需要 关闭的基站集合3。 _# 和需要开启的基站集合 。„ _;

根据预设的修正条件， 在所述需要关闭的基站集合 。 _# 中确定符合所 述修正条件的基站集合 ojf _ modify，

将符合所述修正条件的基站集合 ?。 _{# m(} ^加入到所述需要开启的基站 集合 3。„中， 得到最终需要开启的基站集合 ?。„— _/ma ,。

基于第三方面， 在第三方面的第一种可能实现方式中， 所述网络信息 包括所述超密度网络中各基站的业务负载信息 、 各用户设备的位置信息或 各用户设备的速率要求信息中的至少一项。

基于第三方面或第三方面的第一种可能实现方 式， 在第三方面的第二 种可能实现方式中， 所述根据预设的修正条件， 在所述需要关闭的基站集 合 中确定符合所述修正条件的基站集合3 m dify 包括

确定所述需要关闭的基站集合3^中任一个基站 3^ off(0的相邻基站集 合 β .

若所述基站 ?。 _# (0的相邻基站集合 不在所述需要开启的基站集合 s。„中时， 则将所述基站 ?。 _# (0确定为符合所述修正条件的基站， 得到符合 所述修正条件的基站集合 。 _# — _m 。 _d 。

基于第三方面至第三方面的第二种可能实现方 式的任意一种， 在第三方 面的第三种可能实现方式中， 所述将符合所述修正条件的基站集合 。 _{# m} 。< ^加 A到所述需要开启的基站集合 „中，得到最终需要开启的基站 集合 。„j^之后， 包括：

增加所述最终需要开启的基站集合 ^j^中每一个基站的最大发送 功率

本发明实施例通过在每个处理周期的起始时刻 ， 根据超密度网络的网 络信息， 确定需要关闭的基站集合 3。 _# 和需要开启的基站集合 。„ _; 根据预 设的修正条件， 在所述需要关闭的基站集合 中确定符合所述修正条件 的基站集合 s _ modify 将符合所述修正条件的基站集合 _ modify加入到所 述需要开启的基站集合 。„中， 得到最终需要开启的基站集合 3。„ ^^ 之 后，增加所述最终需要开启的基站集合 ^j^中每一个基站的最大发送功 率。 能够实现动态调整超密度网络中基站的开启关 闭状态， 不仅可以大量 降低基站的能耗， 而且防止了覆盖盲区的发生， 降低了网络阻塞概率。 附图说明 为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中 的技术方案， 下面将对实 施例或现有技术描述中所需要使用的附图作一 简单地介绍， 显而易见地， 下 面描述中的附图是本发明的一些实施例， 对于本领域普通技术人员来讲， 在 不付出创造性劳动性的前提下， 还可以根据这些附图获得其他的附图。

图 1为本发明一实施例提供的基站状态处理方法� �流程示意图； 图 2为本发明实施例应用的超密度网络模型示意� �；

图 3为业务到达率随时间变化的趋势图； 图 4为本发明实施例应用的分布式算法的流程示� �图；

图 5为本发明实施例仿真得到的超密度网络开启� �站数随时间的变化 图；

图 6为本发明实施例仿真得到的网络阻塞概率随� �间的变化图； 图 7为本发明实施例仿真得到的网络阻塞概率随� �率预留因子和时间 的变化趋势图；

图 8 为本发明实施例仿真得到的网络阻塞概率随处 理周期和时间的变 化趋势图；

图 9为本发明另一实施例提供的基站状态处理装� �的结构示意图； 图 10为本发明另一实施例提供的基站状态处理装� ��的结构示意图。 具体实施方式 为使本发明实施例的目的、 技术方案和优点更加清楚， 下面将结合本发 明实施例中的附图， 对本发明实施例中的技术方案进行清楚、 完整地描述， 显然， 所描述的实施例是本发明一部分实施例， 而不是全部的实施例。 基于 本发明中的实施例， 本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前 提下所获 得的所有其他实施例， 都属于本发明保护的范围。

本发明的技术方案， 可以应用于各种无线通信系统， 例如： 全球移动 通信系统（英文： Global System for Mobi le Communicat ions , 简称 GSM) 、 通用分组无线业务 （英文： General Packet Radio Service , 简称 GPRS ) 系统、 码分多址 （英文： Code Divi sion Multiple Access , 简称 CDMA) 系统、 CDMA2000 系统、 宽带码分多址 （英文： Wideband Code Divi s ion Mult iple Access , 简称 WCDMA ) 系统、 长期演进 （英文： Long Term Evolution , 简称 LTE ) 系统或全球微波接入互操作性 （英文： World Interoperabi l i ty for Microwave Access , 简称 WiMAX ) 系统等。

图 1为本发明一实施例提供的基站状态处理方法� �流程示意图， 如图 1所示， 本实施例的基站状态处理方法可以包括：

101、 在每个处理周期的起始时刻， 根据超密度网络的网络信息， 确 定需要关闭的基站集合 和需要开启的基站集合 ^„。 图 2为本发明实施例应用的超密度网络模型示意� �， 如图 2所示， 本 发明实施例应用的超密度网络包括 1600个基站， 本实施例超密度网络为 同构网络场景， 即基站的类型， 天线高度等参数均相同， 这些基站是以 40 X 40 的方式排列在一个矩形区域内， 其中每个基站位于六边形小区的中 心， 每个小区半径为 = 40m。 假设整个超密度网络的业务产生服从泊松 分布， 即业务到达时间间隔服从均值为 1 / 的指数分布， 一旦一个业务产 生时， 一个用户设备将随机放置在该网络中， 每个用户设备接受服务的时 间服从均值为 l / = 180s的指数分布， 其中业务到达率（ )是一个周期为 = 24h (小时）与时间有关的变量， 假设业务到达率在每个周期内随时间 呈正弦变化且在一个小时内保持不变， 图 3为业务到达率随时间变化的趋 势图。

本实施例中， 超密度网络是为了满足日益增长的用户速率要 求， 因此 本实施例应用的超密度网络模型中的的用户最 低速率要求将远大于现有 的用户最低速率要求， 假设用户最低速率要求为 r _Q e {2.4 7.2 12} Mbps， 这 三个不同的速率值分别表示用户低、 中、 高速率要求， 则用户速率要求不 同等级速率的概率服从指数分布： P(r _Q = r) oc ^,^P( _rQ = _r ) = l _;

其中， 的取值为正数时表示用户需求低" "速 *的几率较大， 的取值 为 0时表示各等级速率要求几率相同， 的取值为负数时表示用户需求高 速率要求的几率较大。

需要说明的是， 本实施例应用的超密度网络模型的信道模型仅 考虑路 径损耗， 且假设基站间干扰已被频率复用等方式消除， 这里将不考虑功率 分配 ， 因 此接入到基站 的用 户 设备 的 频率效率为 ：

因此，用户设备的频谱效率将不受网络中基站 开关状态的影响，其中， P _max 是基站 的最大发射功率， σ„ ² 是高斯噪声的功率 （整个带宽的噪声功 率） ， Z _w 是用户设备 到基站 的路径损失， 其中， 路径损失可由式 PL ^dB (/ _w ) = 22.13 + 43.31og ₁₀ il _bi )计算得到。

根据图 3所示的业务到达率随时间变化的趋势图可知� � 整个超密度网 络的峰值业务到达率均值为 = 6.9， 而用户设备接受服务时间服从均值为 l / = 180s的指数分布， 因此在业务量最密集的时间段内， 网络中平均有 1600个用户同时需求服务。假设本实施例应用� �超密度网络模型的基站带 宽为 W _max = 5MHz， 基站的最大发送功率为尸皿= 21(16111， 根据上述的用户 频谱效率计算方法 s _bi = log ₂ (l + P _m J _bi /a _n ² ) , 可以得到不同用户速率要求等 级所对应的用户设备到基站最大间距分别为 i e {68.2 48.6 39.3} m， 根据图 2所示的超密度网络模型示意图可知， 该超密度网络的基站部署密度能够 满足网络中用户峰值速率要求和无缝覆盖。

但是在实际应用中， 由于不是每一个用户设备都需要高速率等级， 整 个超密度网络的业务量在空间上分布呈现不均 匀性， 而且整个超密度网络 业务的到达率是随时间变化的， 某些时间段业务到达率较低， 此时超密度 网络中的平均用户密度小于基站密度， 因此， 保持所有基站为开启状态并 不必要， 而且只会增加网络能耗。

正由于整个超密度网络的业务量在空间上分布 呈现不均匀性， 而且整 个超密度网络业务的到达率是随时间变化的， 本实施例中， 将处理周期设 为 N个， 每个处理周期为 24小时除以预设的处理周期个数 N, 其中， 处理 周期个数 N可以考虑网络实际阻塞概率的限制条件、 计算负载和网络开销 进行具体选取。

本实施例中， 所述网络信息包括但不限于所述超密度网络中 各基站的 业务负载信息、 各用户设备的位置信息或各用户设备的速率要 求信息中的 至少一项。

举例来说， 步骤 101在具体实现时可以根据分布式算法确定需要 关闭 的基站集合 3。 _# 和需要开启的基站集合 。„， 图 4为本发明实施例应用的分 布式算法的流程示意图， 如图 4所示， 分布式算法的过程包括：

初始化： 定义超密度网络中的用户设备集合为 U , 用户设备集合所对 应的每个用户设备的最低速率要求集合为 R ， 基站集合为 S ， 基站 最初 所接入的用户集合为 。初始化算法收敛变量为 Change=l， 这里收敛的含 义是指每个基站所接入用户信息保持不改变。

步骤 1 :判断算法是否收敛， Changed ? ， 即每个基站的接入用户设备 信息是否改变， 若算法收敛， 则算法结束， 此时未有用户设备接入的基站 集合 3。 _# 将关闭， 剩余的基站集合则定义为 3。„。

步骤 2 :若算法未收敛， 则令 Change=0， 然后， 用户设备集合 U中的用 户设备按照先后顺序依次选择服务基站， 若所有用户设备已选择了服务基 站， 则转到步骤 1， 反之则执行以下步骤 3。

步骤 3: 根据用户设备 U( ) 的最低速率要求 R ( ) ， 通过 ^=^g ₂ (l + P _m J _bi /a _n ² ), 可以计算能服务该用户设备的最大基站距离， 并 根据该最大基站距离可以得到能够为用户设备 U( )提供服务的基站集合 B 然后用户设备 U ( 通过广播信道通知集合 ^中的各个基站。

步骤 4: 集合中的每个基站计算自己的一个价值函数， 并将该值反 馈给用户设备 U( )， 将具有最大价值函数值的基站设为 。其中该价值函 数为 G = _¾ · ί/ ( ^ , ) / ，函数中的 _¾ 为假设用户设备 U ( )接入到基站 时 的频谱效率， ^为基站 的业务负载， 定义为基站所有接入的用户设备利 用的频率资源与基站 此时能提供的最大频率带宽之比， 具体可表示为 L _b = (∑ _j≡u Rjls _bj )/W _b ,注意， 计算基站的业务负载时需假设用户设备 U() 已接入 基站 ， 为了减少在随后的时间段到达该基站的新用户 设备的 阻塞概率， 基站 将预留给新用户设备 W _max 带宽， e [0,1]是频率预留因 子， 因此， 基站 此时能提供的最大频率带宽 =(i- )w _max 。 为了满足 当前基站接入用户设备的最低速率要求， 即当前时刻基站所能提供给用户 设备的最大带宽 需大于用户设备所需的带宽，否则用户设备 u(o将不能 接入到该基站， 因此，基站 的归一化业务负载 ί/是当前基站 的业务负载 和频率预留因子的函数为：

、， . , ,,

U(L _b ,a _b ) ; £为一个很小的数；

其中， 上述价值函数中的 i为基站 所消耗的功率， 可以采用现有的 Femto基站与业务负载有关的线性功耗模型计算� ��到： 其中， N _T 表示基站的发送天线数， P。是基站功耗的静态部分， P。主 要与基带信号处理所消耗的功率有关，而 与基站负载有关的基站功耗斜 率， P _max 是基站的最大发送功率。 对于 Femto基站来说， 通常 Ρ。=4.8\ν， Δ _ρ =8。

步骤 5: 若用户设备 U( )之前接入的基站 。 ^和当前选择的服务基站 是同一个基站， 则转到步骤 2考虑下一个用户。 7：骤 6 : 若用户设备 U( )之前接入的基站 。 ^和当前选择的服务基站 不是同一个基站， 则用户设备 U( )将接入到 并通知基站 基站 收 到通知后将更新自己的用户设备接入信息， 此外 Ch _an g _e =Ch _ange +l， 完成 上述步骤之后也将转到步骤 2考虑下一个用户设备。

经过图 4所示的分布式算法后， 可以确定需要关闭的基站集合 ?。 _# 和 需要开启的基站集合 ?。„。

102、 根据预设的修正条件， 在所述需要关闭的基站集合 3。 _# 中确定符 合所述修正条件的基站集合 。

经过图 4所示的分布式算法后， 可以确定需要关闭的基站集合 ?。 _# 和 需要开启的基站集合 ?。„，其中，需要关闭的基站集合3。 _# 中基站均将关闭， 然而， 在实际应用中， 当某个需要关闭的基站3。 _# (0以及该基站的所有相

3^(0及其相邻 基站均将关闭的情况时， 在随后的传输过程中， 即使增大开启基站的最大 发送功率以增大覆盖范围， 还是覆盖不到某个基站3。 _# ( )附近的区域， 导 致覆盖盲区的产生， 为了防止覆盖盲区发生， 需要预设修改正条件， 使得 当出现某个基站3。 _# (0及其相邻基站均将关闭的情况时， 可以将某个基站 S。 _# (0确定为需要修正的基站。 即步骤 102具体为：

确定所述需要关闭的基站集合3。 _# 中任一个基站 ?。 _# (0的相邻基站集 合 β _η ;

若所述基站 ?。 _# (0的相邻基站集合 不在所述需要开启的基站集合 s。„中时， 则将所述基站 ?。 _# (0确定为符合所述修正条件的基站， 最终得到 符合所述修正条件的基站集合^ _ modify

103、将符合所述修正条件的基站集合 Ζ?。 _{# ΠΜ(} ^加入到所述需要开启的 基站集合 ?。„中， 得到最终需要开启的基站集合 _/ma ,。

为了防止覆盖盲区发生， 需要将上述确定的需要修正的基站设置为不 能关闭的基站， 即将基站设备开启状态， 也就是说， 将符合所述修正条件 的基站集合 S off modify加入到所述需要开启的基站集合 中，得到最终需要 开启的基站集合3 on _ final °

举例来说， 步骤 102和 103在具体实现时可以采用以下函数实现 初始化： B on _ final B for =l :length(i?。 _ff )

得到基站3。 _# (0的相邻基站集合^

if 门 on _ final = 0，

B on— final ~ ^ on _ final U ^o f (

end if

end for

104、 增加所述最终需要开启的基站集合 /?。„ ^^中每一个基站的最大 发送功率。

在本发明的一个可选实施方式中， 由于最终需要开启的基站集合 。„ ^^在整个超密度网络范围内很稀疏的， 为了防止覆盖盲区发生， 可以 将最终需要开启的基站集合 ^ j^中每一个基站的最大发送功率进行增 大处理， 例如， 将基站的最大发送功率增大至 ³ _{ma) n} = 35dBm。

需要说明的是， 基站中的功放所占的能耗是整个基站能耗中的 80%, 而发送功率所占的能耗仅是整个基站能耗中的 20%, 因此， 将最终需要开 启的基站集合 ^ j^中每一个基站的最大发送功率进行增大处理� �� 并不会 产生大量的能耗， 因为通过本发明实施例的方法将没有必要开启 的基站进 行了关闭处理， 降低了大量的基站能耗。

本发明实施例通过在每个处理周期的起始时刻 ， 根据超密度网络的网 络信息， 确定需要关闭的基站集合 3。 _# 和需要开启的基站集合 3。„ _; 根据预 设的修正条件， 在所述需要关闭的基站集合 中确定符合所述修正条件 的基站集合 off _ mod ify dify加入到所 述需要开启的基站集合 中， 得到最终需要开启的基站集合 S on _ final 后，增加所述最终需要开启的基站集合 on _ final中每一个基站的最大发送功 率。 能够实现动态调整超密度网络中基站的开启关 闭状态， 不仅可以大量 降低基站的能耗， 而且防止了覆盖盲区的发生， 降低了网络阻塞概率。

下面对本发明实施例所述的基站状态处理方法 进行仿真说明： 假设基站的频率预留因子《 = 0, N = 96， 即处理周期的个数为 96， 则处 理周期 = 15min，用户设备的低、中、高速率要求分别为 2. 4Mbps、 7. 2Mbps 及 12Mbps， 其对应速率要求概率分别为 0. 8、 0. 12、 0. 08时， 图 5为本发明 实施例仿真得到的超密度网络开启基站数随时 间的变化图， 如图 5所示， 开启基站数变化趋势和图 2所示的网络业务到达率相吻合， 当业务的到达 率较高时， 此时， 网络同时存在的平均用户设备数量较多， 则需要开启更 多的基站以满足用户设备的速率请求。 其中， 曲线 1表示本发明超密度网络 开启基站数随时间的变化曲线， 曲线 2表示现有的超密度网络开启基站数 随时间的变化曲线。

图 6为本发明实施例仿真得到的网络阻塞概率随� �间的变化图， 如图 6所 示， 曲线 2表示本发明实施例仿真得到的网络阻塞概率� �时间的变化曲线， 曲 线 1表示现有的网络阻塞概率随时间的变化曲线� � 本发明实施例中， 采用根据 预设的修正条件， 在所述需要关闭的基站集合 中确定符合所述修正条件 的基站集合 S ojf _ modify 将符合所述修正条件的基站集合 S off _ modify加入到所述 需要开启的基站集合 中， 得到最终需要开启的基站集合 S on _ final 之后， 增加所述最终需要开启的基站集合 ?。„ 中每一个基站的最大发送功率， 因 此， 本发明实施例仿真得到的网络阻塞概率在 0. 01左右， 符合通常网络的阻 塞概率限制， 而采用现有技术中的基站关断方法得到的网络 阻塞概率太大， 通常是 0. 3左右， 不适合于超密度网络特性， 因此， 本发明实施例提供的技术 方案能够在保障网络服务质量限制条件下， 有效地减少网络能耗。

图 7为本发明实施例仿真得到的网络阻塞概率随� �率预留因子和时间的 变化趋势图， 当处理周期 r = 15min时， 在不同频率预留因子下， 网络的阻塞 概率随时间的变化情况， 如图 7所示， 可以看出网络阻塞概率都在 0. 01附近， 而一般网络的阻塞概率限制通常为 0. 01， 说明本发明实施例所述方法能够保 障网络阻塞概率。

需要说明的是， 网络节能和网络阻塞概率存在一个折衷关系， 当关闭基 站数越多时， 此时网络能耗越小， 但是网络阻塞概率越大， 因此， 可根据实 际网络阻塞概率限制条件， 选择的合适的频率预留因子， 在保障网络的阻塞 概率的同时尽量使网络的能耗越小。

图 8为本发明实施例仿真得到的网络阻塞概率随� �理周期和时间的变化 趋势图， 如图 8所示， 处理周期越短， 网络阻塞概率越低， 但是， 计算复杂度 和网络开销将会增大， 因此， 本实施例中， 需根据网络实际阻塞概率限制条 件， 确定处理周期。

图 9为本发明另一实施例提供的基站状态处理装� �的结构示意图， 如 图 9所示， 包括：

第一确定模块 91， 用于在每个处理周期的起始时刻， 根据超密度网络 的网络信息， 确定需要关闭的基站集合 和需要开启的基站集合

第二确定模块 92， 用于根据预设的修正条件， 在所述第一确定模块确 定的所述需要关闭的基站集合 3^ off 中确定符合所述修正条件的基站集合

B qff— modify

正模块 93，用于将所述第

站集合 。 _# — _m(X ^加入到所述需要开启的基站集合 。„中，得到最终需要开启 的基站集合 ·δ。„— , °

其中， 所述处理周期 Τ为 24小时除以预设的处理周期个数 Ν;

所述网络信息包括所述超密度网络中各基站的 业务负载信息、 各用户 设备的位置信息或各用户设备的速率要求信息 中的至少一项。

其中， 所述第二确定模块 92具体用于：

确定所述需要关闭的基站集合3。 _# 中任一个基站 ?。 _# (0的相邻基站集 合 β _η ;

若所述基站 ?。 _# (0的相邻基站集合 不在所述需要开启的基站集合 S。„中时， 则将所述基站 ?。 _# (0确定为符合所述修正条件的基站， 得到符合 所述修正条件的基站集合 。 _# — _m 。 _d 。

举例来说， 所述装置还可以包括：

增加模块 94，用于增加所述最终需要开启的基站集合 i^ j^中每一个 基站的最大发送功率。

本发明实施例通过在每个处理周期的起始时刻 ， 根据超密度网络的网 络信息， 确定需要关闭的基站集合 3。 _# 和需要开启的基站集合 3。„ _; 根据预 设的修正条件， 在所述需要关闭的基站集合 。 _# 中确定符合所述修正条件 的基站集合 S off _ modify 将符合所述修正条件的基站集合 off _ modify加入到所 述需要开启的基站集合 ?。„中， 得到最终需要开启的基站集合 ^ j^ ; 之 后，增加所述最终需要开启的基站集合 ^j^中每一个基站的最大发送功 率。 能够实现动态调整超密度网络中基站的开启关 闭状态， 不仅可以大量 降低基站的能耗， 而且防止了覆盖盲区的发生， 降低了网络阻塞概率。

图 10 为本发明另一实施例提供的基站状态处理装置 的结构示意图， 如图 10所示， 包括处理器、 存储器和通信总线， 所述处理器通过所述通 信总线与所述存储器连接， 所述存储器中保存有实现所述基站状态处理方 法的指- 当所述处理器调取所述存储器中的指令时， 可以执行如下步骤： 在每个处理周期的起始时刻， 根据超密度网络的网络信息， 确定需要 关闭的基站集合3。 _# 和需要开启的基站集合 。„ _;

根据预设的修正条件， 在所述需要关闭的基站集合 中确定符合所 述修正条件的基站集合 ? ojf _ modify

将符合所述修正条件的基站集合 S。 _{# m(} ^加入到所述需要开启的基站 集合 。„中， 得到最终需要开启的基站集合 。„— _/ma ,。

其中， 所述处理周期 T为 24小时除以预设的处理周期个数 N;

所述网络信息包括所述超密度网络中各基站的 业务负载信息、 各用户 设备的位置信息或各用户设备的速率要求信息 中的至少一项。

其中， 所述根据预设的修正条件， 在所述需要关闭的基站集合 3。 _# 中 确定符合所述修正条件的基站集合 ?。 _{# m} 。 ， 包括：

确定所述需要关闭的基站集合3。 _# 中任一个基站 。 _# (0的相邻基站集 合 β _η ;

若所述基站 。 _# (0的相邻基站集合 不在所述需要开启的基站集合 s。„中时， 则将所述基站 ?。 _# (0确定为符合所述修正条件的基站， 得到符合 所述修正条件的基站集合 S off _ mod ify

举例来说， 所述将符合所述修正条件的基站集合3。 _# — _m( ^加入到所述 需要开启的基站集合 ?。„中， 得到最终需要开启的基站集合 。„— ,之后， 包括:

增加所述最终需要开启的基站集合 。„— ,中每一个基站的最大发送 功率。

本发明实施例通过在每个处理周期 Τ的起始时刻， 根据超密度网络的 网络信息， 确定需要关闭的基站集合 3。 _# 和需要开启的基站集合 3。„ _; 根据 预设的修正条件， 在所述需要关闭的基站集合 。 _# 中确定符合所述修正条 件的基站集合 ojf _ od ify 将符合所述修正条件的基站集合 , 加入到 所述需要开启的基站集合 中， 得到最终需要开启的基站集合 S on _ final 之后，增加所述最终需要开启的基站集合 ^—^,中每一个基站的最大发送 功率 能够实现动态调整超密度网络中基站的开启关 闭状态， 不仅可以大

：降低基站的能耗， 而且防止了覆盖盲区的发生， 降低了网络阻塞概率。

所属领域的技术人员可以清楚地了解到， 为描述的方便和简洁， 上述描 述的系统， 装置和单元的具体工作过程， 可以参考前述方法实施例中的对应 过程， 在此不再赘述。

在本申请所提供的几个实施例中， 应该理解到， 所揭露的系统， 装置和 方法， 可以通过其它的方式实现。 例如， 以上所描述的装置实施例仅仅是示 意性的， 例如， 所述单元的划分， 仅仅为一种逻辑功能划分， 实际实现时可 以有另外的划分方式， 例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到 另一个 系统， 或一些特征可以忽略， 或不执行。 另一点， 所显示或讨论的相互之间 的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些 接口， 装置或单元的间接耦合 或通信连接， 可以是电性， 机械或其它的形式。

所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可 以不是物理上分开的， 作 为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理 单元， 即可以位于一个地方， 或者也可以分布到多个网络单元上。 可以根据实际的需要选择其中的部分或 者全部单元来实现本实施例方案的目的。

另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可 以集成在一个处理单元中， 也可以是各个单元单独物理存在， 也可以两个或两个以上单元集成在一个单 元中。 上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现， 也可以采用硬件加软件 功能单元的形式实现。

上述以软件功能单元的形式实现的集成的单元 ， 可以存储在一个计算机 可读取存储介质中。 上述软件功能单元存储在一个存储介质中， 包括若干指 令用以使得一台计算机设备（可以是个人计算 机， 服务器， 或者网络设备等) 执行本发明各个实施例所述方法的部分步骤。 而前述的存储介质包括： 移动 硬盘、 只读存储器 （英文： Read-Only Memory, 简称 ROM) 、 随机存取存储 器 （英文： Random Access Memory, 简称 RAM) 、 磁碟或者光盘等各种可以 存储程序代码的介质。

最后应说明的是： 以上实施例仅用以说明本发明的技术方案， 而非对其 限制； 尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说 明， 本领域的普通技术 人员应当理解： 其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案 进行修改， 或 者对其中部分技术特征进行等同替换； 而这些修改或者替换， 并不使相应技 术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的 保护范围。