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基于业务保障的

5G基站智能关断方法分析

［3］

1概述

另外，由于5G天线采用MassiveMIMO

天线阵列，单

［1-2］

站功耗是4G的3倍左右。就网络部署而言，5G利用超

［4］

5G 在带来了高速率、低时延的业务体验的同

时，也带来了更加智能化和多样化的应用场景，人与人之间的通信逐渐迈向物与物之间的万物互联。但由于5G网络采取更高的频段，相比4G而言，实现相同面积的覆盖需要部署2~3倍以上数量的基站（gNB）。

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收稿日期：2022-05-16

密集网络（UltraDenseNetwork，UDN）提高网络容量

和频谱效率的同时，也带来了严重的网络能耗问题。由此可见，如何降低5G能耗不仅功在当代，更是利在千秋［5］。刘友波［6］等人提出了能源互联网背景下的5G基站能耗模型，从能量效率和成本效率的角度提出对5G能耗的管控，但涉及层面过多，偏于理想化。帅农村等人［7］则基于多元线性回归分析了5G能耗模型，可

以相对准确估算5G基站建设的能耗，但模型的精度取决于拟合的精度。对于5G商用过程中的节能应对策

式中：

?Delayt,i,j=Delayt,i,j/DelayMt,i,j （2）

略可以参考文献［8］和文献［9］。杨拓等人［10］则另辟

?Delay

t,i,j

——用户US

t,i

的业务时延余值

蹊径地分析了5G终端环节的节能技术。从以上研究

也可看出，解决5G网络的能耗问题有2种方法［11］：硬节能和软节能。硬节能主要通过新技术、新材料和优

Delayt,i,j——每个业务所对应的时延DelayMt,i,j——每个业务所对应的时延容忍度计算：

化硬件架构来降低功耗，而软节能的方法则更灵活多

变，包括符号关断、通道判断、载波关断，以及深度休

式中：

?Dropt,i,j=Drop

t,i,j

/DropM

t,i,j

（3）

眠和节能调度等多种方式，更适合于目前AI化的应

用［12-16］。为此，本文从不同用户对不同业务需求不同

?Drop

t,i,j

——用户US

t,i

的业务丢包余值

资源的角度出发，提出一种基于业务保障的5G基站智能判断方法（GuaranteedServicesbased5GgNBIntelli?gentlyClosingAlgorithm，GSIC），借助差异化的5G业务等级，根据业务的不同属性，有条件地实施5G基站间的用户迁移，实现低价值、低负载基站的关断，从而达到优化能耗的目的。

2GSIC模型

2.1目标基站

Dropt,i,j——每个业务所对应的丢包率

DropMt,i,j——每个业务所对应的丢包容忍度计算：

EVt,i,j=δt,i,j×?Delayt,i,j+(1?δt,i,j)×?Dropt,i,j（4）

式中：

EVt,i,j——用户USt,i的第j个业务的综合评估值

δt,i,j——业务等级权值，满足δt,i,j≤1

步骤3：用户标记。

每个用户开展的业务分为2种：GBR业务和Non-业务。对于基站gNBt∈{1,2,?,u}，假设每个用户运行

为了叙述方便，假设有u个基站：gNBtar=

GBR

{gNB1,gNB2,?,gNBu}，每个基站gNB（k

gNBk?gNBtar）上

的GBR业务集为SV_GBRt，i={SVt，i，m},m∈{1,2,?,kvw}，

则剩余的Non-GBR业务集为：

运行kv个用户，USk,i是第i个用户，

USk,i∈{USk,1,USk,2,?,USk,k}，每个用户开展kvw个业务，

SV_NGBRt,i=SVt,i?SV_GBRt,i （5）步骤4：分级判断。

SVk,i,j是第j个业务，SVk,i,j∈{SVk,i,1,SVk,i,2,?,SVk,i,k}，则用

户USk,i运行的业务为SVk,i={SVk,i,j，j∈(1,2,…,kvw)}。

2.2关断方法

对于每个基站gNB

断以下条件是否成立：

k∈{1,2,?,u}

中的每个用户US

k,i，判

步骤1：筛选目标基站。

即用户US

k,i

SVt,i