移动互联网业务对基站能耗的影响

doi:10.11959/j.issn.1000-0801.2015253

Abstract

Abstract:

Rapid growth in mobile internet service has broughtsignificant challenges to the mobile operators in terms of network resource utilization and energy consumption.The relationship between mobile services’ characteristics and its impact on network energy consumption is still unclear.In order to accurately assess the impact of mobile serviceson network resourcesand the resulting energy consumption of mobile network equipment，the physical layer resources requirements for various mobile services was measured，and then an improved four-step“Quadratic Linear Mapping”modeling methodology was proposed.11 types of typical services were quantitatively evaluated in terms of network resources and the resulting network energy consumed by data and signaling traffic.The proposed methodology provided a foundational model for mobile operators to develop optimization techniques to reduce the overall energy consumption of provisioning mobile internet services.

Key words: mobile internet, service, energy consumption, model, signaling

Wenwen Li,Sen Bian,AunChan Chien,Zecai Shao. Influence of Mobile Internet Services on Base Station Energy Consumption[J]. Telecommunications Science, 2015, 31(10): 158-164.

Figures/Tables 13

References 13

1	中国互联网络信息中心. 中国互联网络发展状况统计报告， 2015China Internet Information Center. China Internet Development Statistics Report， 2015
2	360手机助手. 2015年Q1中国手机应用行业趋势绿皮书， 2015Mobile Assistant. Green Paper of 2015 Q1 China Mobile Phone Application Industry Trends， 2015
3	田锋 . 论“信令风暴”与其解决方案. 现代电信科技， 2011（11）： 29～33 Tian F . Discussion on“signaling storm”and its solution. Modern Science ＆ Technology of Telecommunications， 2011（11）： 29～33
4	APNS ＆ GCM Online Tester. ， 2015
5	Auer G ， Giannini V ， Desset C . How much energy is needed to run awireless network？. IEEE Wireless Communications， 2011，18（5）： 40～49
6	Desset C ， Debaillie B ， Giannini V ， et al. Flexible power modeling of LTE base stations. Proceedings of the IEEE Wireless Communications and Networking Conference， Pairs，France， 2012
7	Chih-Lin I ， Corbett R ， Han S F ， et al. Toward green and soft：a 5G perspective. IEEE Communications Magzine， 2014，52（2）： 66～73
8	Chen Y M ， Gang L ， Pan Z G ， et al. Small data optimized radio access network signaling/control design. Proceedings of the IEEE International Conference on Communications Workshop， Sydney，Australia， 2014
9	3GPP TS 36.211.Physical Channels and Modulation （Release 10）， 2013
10	3GPP TS 36.213.Physical Layer Procedures （Release 10）， 2014
11	珠海世纪鼎利通信科技股份有限公司. Pilot Pioneer 无线网络空中接口测试工具. ， 2013DingLi Communications Corp.，Ltd. Pilot pioneer wireless network air interface test tool. ， 2013
12	3GPP TS 36.304.User Equipment （UE）Procedures in Idle Mode （Release 10）， 2014
13	罗云彬，黄文良，王建海等. 微信对网络影响的技术试验及分析. 信息通信技术， 2013（4） Luo Y B ， Huang W L ， Wang J H ， et al. Experiment and analysis of Weixinˊs effects on mobile network. Information and Communications Technologies， 2013（4）

Metrics

Recommended 0

No Suggested Reading articles found!

	变量名	含义	单位	数据来源
式（1）	E_{DL.data_incre}	RRU下行数据产生的增量功耗	焦耳（J）
	P_{in_max}	RRU最大功耗	瓦（W）	第4.1.1节
	P_{in_base}	RRU基线功耗	瓦（W）	第4.1.1节
	T_{max_DL.data}（t）	小区PDCP层下行最大吞吐量	千比特每秒（kbit/s）	第4.1.2节
	T_{OTT_DL.data}（t）	被测业务PDCP层下行数据流量	千比特每秒（kbit/s）	第4.1.4节
	D_{OTT_DL.data}（t）	被测业务数据持续时间	秒（s）	第4.1.4节
	E_{DL.sig_incre}	RRU下行信令产生的增量功耗	焦耳（J）
	R_DL.data	下行数据所占RE数	个	第4.1.3节
	R_DL.sig	下行信令所占RE数	个	第4.1.3节
	R_{OTT_DL.sig}（t）	被测业务控制信道所占RE总数	个每秒（RE/s）	第4.1.4节
	D_{OTT_DL.sig}（t）	被测业务信令持续时间	秒（s）	第4.1.4节
式（2）	E_{DL.data_base}	RRU下行数据产生的基线功耗	焦耳（J）
	p_data	上下行数据在上下行总资源占比		第4.1.3节
	U_max	与业务不相关的固定信令开销比例		设备生产商预留资源
	T_{max_UL.data}（t）	小区PDCP层上行最大吞吐量	千比特每秒（kbit/s）	第4.1.2节
	E_{DL.sig_base}	RRU下行信令产生的基线功耗	焦耳（J）
	p_DL.sig	下行信令在上下行总资源占比		第4.1.3节
	E_{UL.data_base}	RRU上行数据产生的基线功耗	焦耳（J）
	T_{OTT_UL.data}（t）	被测业务PDCP层上行数据流量	千比特每秒（kbit/s）	第4.1.4节
	D_{OTT_UL.data}（t）	被测业务数据持续时间	秒（s）	第4.1.4节
式（3）	PDSCH	PDSCH物理信道所占RE数	个	第4.1.3节
	UL_RE	上行所有RE资源总和	个	第4.1.3节
	DL_RE	下行所有RE资源总和	个	第4.1.3节
	PDCCH	PDCCH物理信道所占RE数	个	第4.1.3节

Resource	0	25%	50%	75%	100%
BBUP_in/W	103.5	104.2	105.1	106.2	107.66

Resource	0	25%	50%	75%	100%
P_out/W	1	18.6	39.3	61.2	74.2
RRUP_in/W	84.3	122.4	156.8	196	202.5

站点	忙时（上午8点-凌晨1点）		闲时（凌晨1点-上午7点）
站点	下行最大吞吐量T_{max_DL}/（kbit·s^-1）	上行最大吞吐量T_{max_UL}/（kbit·s^-1）	下行最大吞吐量T_{max_DL}/（kbit·s^-1）	上行最大吞吐量T_{max_UL}/（kbit·s^-1）
北京小区1	114 199.12	20 071.32	74 807.58	11 852.23
北京小区2	140 877.02	18 721.43	96 831.03	11 684.01
北京小区3	112 109.91	23 658.75	96 577.40	24 880.64
杭州小区1	11 960.04	2 744.96	12 516.45	2 551.60
杭州小区2	13 145.31	3 368.88	18 536.11	3 239.64
杭州小区3	12 332.97	3 050.24	17 181.91	2 634.76

序号	业务场景	下行数据流量T_{OTT_DL.data}/（kbit·s^-1）	上行数据流量T_{OTT_UL.data}/（kbit·s^-1）	数据持续时间D_{OTT_data}/s	控制信道所占RE总数R_{OTT_DL.sig}/（RE·s^-1）	信令持续时间D_{OTT_DL.sig}/s
1	发送短信息	1.26	1.60	1	192.00	14
2	接收短信息	1.43	0.62	1	144.00	12
3	发送彩信	1.61	139.28	19	144.00	35
4	发送邮件	16.31	1 136.59	17	129.87	31
5	接收邮件	86.56	5.21	3	164.16	17
6	FTP上传	95.87	4 678.38	101	124.05	114
7	FTP下载	1 562.90	27.28	299	138.65	311
8	HTTP刷新	511.13	31.43	27	138.09	39
9	HTTP登录	396.24	29.99	45	135.48	56
10	微博互动	27.38	65.05	220	136.52	236
11	流媒体播放	267.06	6.15	62	144.00	78

Influence of Mobile Internet Services on Base Station Energy Consumption

RichHTML

PDF下载

Knowledge

Abstract

Cite this article

share this article

Figures/Tables 13

References 13

Related Articles 15

Metrics

Recommended 0

[1]	Zehua GUO, Haowen ZHU, Tongwen XU. Network modal innovation for distributed machine learning [J]. Telecommunications Science, 2023, 39(6): 44-51.
[2]	Jie ZHANG, Yongjian ZHAO, Dongrui XIAO, Yong XU, Jianhong XU, Jianjian YANG. Research on intent-based cooperative architecture of polymorphic network and service [J]. Telecommunications Science, 2023, 39(6): 73-84.
[3]	Shanshan LI, Jianhong XU, Tao LI, Yongjian ZHAO, Zhifei LIU. Research on digital twin network capability maturity model of telecom operators [J]. Telecommunications Science, 2023, 39(6): 149-158.
[4]	Xiaoliang MA, Ying LIU, Dequan DU, Lingling AN. Key technologies and development trends of intelligent customer service for operators [J]. Telecommunications Science, 2023, 39(5): 76-89.
[5]	Yiyin GU, Hongkui WANG, Haibin YIN. VVC coded distortion prediction model based on frame-level transform coefficient modeling of generalized Gaussian distribution [J]. Telecommunications Science, 2023, 39(4): 101-110.
[6]	Liang XU, Ye WANG, Ran ZHENG, Jiheng ZHANG, Ping YUAN, Xinyang LI, Yu TIAN. Design and application of multi-dimensional evaluation model of telecommunication network operations and maintenance [J]. Telecommunications Science, 2023, 39(4): 142-151.
[7]	Wen QIAO, Xiaozheng WANG, Gan REN, Aidong YANG, Shoufeng WANG, Peng WANG, Xiaozhou YE, Ye OUYANG. An eCUA model for integrated computing power and decentralized digital identity and a new business system supporting information framework [J]. Telecommunications Science, 2023, 39(4): 152-164.
[8]	Lijuan YE, Yiting WANG, Licheng ZHU. Cellular automata model based power network attack prediction technology [J]. Telecommunications Science, 2023, 39(4): 173-179.
[9]	Chenxi LIU, Rui MA, Mugen PENG. UAV-enabled integrated sensing and communication:architecture, techniques, and future vision [J]. Telecommunications Science, 2023, 39(2): 1-9.
[10]	Yishi HAN, Yuxin XU, Tiantian LU. A model of RD-IHSAT rumor dissemination based on coupling network [J]. Telecommunications Science, 2023, 39(2): 118-131.
[11]	Yudi SUN. A prediction model of massive 5G network users’ revisit behavior based on telecom big data [J]. Telecommunications Science, 2023, 39(2): 157-162.
[12]	Xiaoyun WANG, Xiaodong DUAN, Tao SUN. Service-based network as a platform: research on a new information communication network architecture [J]. Telecommunications Science, 2023, 39(1): 20-29.
[13]	Mingrui XU, Yucai YAO, Xiaorong ZHU. A Fisco-Bcos platform based accurate performance analysis model of blockchain system [J]. Telecommunications Science, 2023, 39(1): 79-91.
[14]	Chuanbing GONG, Mingshuai YANG, Song WU, Haiping GE, Shouguo ZHANG, Lei LIU, Yunshan QI, Hui XU. Research on the application of site value evaluation model [J]. Telecommunications Science, 2023, 39(1): 100-107.
[15]	Ming WAN. Business model stakeholders and boundary reconstruction of 5GtoB [J]. Telecommunications Science, 2022, 38(Z1): 60-66.