1.一种基于负载感知的密集网络负载均衡方法，其特征在于，包括如下步骤：1)将UE接入系统各个基站，假设每个UE都有业务产生，进行前期测量统计分析工作；2)采用部分可测马尔科夫决策过程进行负载感知；3)采取负载均衡行动进行小区范围扩展偏置值动态调整，通过选取合适的小区范围扩展偏置值得到系统最佳公平性指示，使系统负载得到有效均衡；所述负载感知即通过对当前时刻UE业务到达情况进行观察，观察在当前决策时刻到下一决策时刻之间UE传输数据包的数量，判断分析出下一决策时刻UE数据包的可能到达情况即业务到达情况，进而通过对整个基站下所有UE的业务情况进行统计分析，判断该基站下一时刻的负载状态；所述判断基站下一时刻的负载状态具体方法为：1)通过对系统各个基站内所有用户业务在两个决策时刻间的传输数据包的数量进行观察统计，在决策时刻k-1与k之间时间段t内，有观察值转移概率：其中，表示观察值转移概率，即业务状态为λn时观察值出现的概率，t为两决策时刻间隔时间段，nt为数据包数量；2)用户在基站下某决策时刻的业务状态概率分布即信念状态，利用贝叶斯公式更新信念状态空间：其中，分别表示在信念状态业务状态λj时观察值为的概率分布，信念状态时业务状态为λ的概率，信念状态为时观察

值为的概率分布；其中为基站m下用户u在时刻k的观察值，λj为第j个业务状态,N为

业务状态数，pm，u(λj|λi)为基站m下用户u从业务状态i转移到业务状态j的状态转移概率，

ku，n∈{0，1}其中，Zm表示基站m的负载，U为用户集合，λn为第n种业务到达率，δ为数据包长度，SINRu为用户u收到的SINR，ku，n为用户信念状态指示变量；在小区范围扩展偏置值选取时，优先进行宏基站与微基站之间的跨层负载均衡，其次进行微基站之间的同层负载均衡，以整个网络负载均衡性为优化目标，提高系统网络整体负载均衡性；小区范围扩展偏执值选取的具体步骤为：1)对感知结果进行分析，判断宏基站的负载状态，如果出现了高负载或超载的状态，则对宏用户通过选取合适小区范围扩展偏置值的方式将部分宏用户接入周围邻近的小基站中，以确保宏基站尽可能降低负载，而将负载尽可能向小基站卸载；定义基站小区范围扩展偏置值集合为：Θ＝{θ1，θ2，...，θn}；根据3GPP用户接入准则：

2)通过动态算法选取小区范围扩展偏置值达到相邻小基站负载均衡的目标，而系统网络整体均衡性在采取小区范围扩展偏置选取时系统将会得到一定的回报，以Jain’s fairness公平指示表示负载均衡性：其中基站负载情况ρm，因为用户列表更新与小区范围扩展偏置值选择x(θ)直接相关，可表示如下：其中Zmx(θ)表示基站m资源占用情况，Ztotal表示每个基站全部资源；均衡目标就是最大化负载均衡指示IJF时得到最优偏置值：其中x(θ)为偏置值选取，ρmx(θ)为小区m的负载状态，m为基站索引，B为基站集合，Zmx(θ)表示基站m资源占用情况，Ztotal表示每个基站全部资源。