夏 军，周朋光，谢小秋，李 铮，徐 浩，王 纲

(重庆邮电大学 通信与信息工程学院，重庆 400065)

0 引 言

随着移动通信技术的快速发展，人们对高速数据传输和无盲区通信体验的需求日渐高涨[1]。在2020年即将商用的5G通信系统[2]，其愿景和目标可以完全满足目前人们对高速率的渴求。在5G的研发探索阶段，衍生出了众多新型技术对其做出相应理论和技术上的支撑，其中包含了超密集网络技术[3]，该技术的定义是通过大量部署低功率小基站实现提升系统吞吐量为目的。在超密集网络中，Femtocell[4]是不可或缺的技术之一，其定义是一类发射功率约为20 dBm、覆盖半径约为20 m的无线小基站。由于Femtocell具有灵活部署、吞吐量大和稳定性高等优点，因此，得到了众多运营商和通信设备商的关注[5]。

现阶段很少有专家学者对Femtocell的负载做相关的预测工作，大多集中在Femtocell的干扰消除、负载均衡、功率控制和资源分配等领域，而极少涉及到负载预测。文献[6]在LTE-A系统中的自组织网络下提出了一种基于虚拟小区呼吸的负载预测(load prediction based virtual cell breathing，LPVCB)方案，该方案通过对系统负载的预测来减小新负载接入和控制切换参数对系统的影响，从而更准确地实现负载均衡。但任何关于负载预测的相关介绍及其算法，同样的情况也发生在文献[7]中。

由于未查阅到相关Femtocell负载预测的文章，我们阅读了大量其他领域相关系统中关于负载预测的文章，包括云计算系统等。文献[8]中对传统云计算负载预测中存在的低预测精度和收敛……