GSM/GPRS网络中切换余量的优化外文翻译资料

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GSM/GPRS网络中切换余量的优化

Matiacute;as Toril*, Salvador Pedraza**, Ricardo Ferrer**, Volker Wille**

马拉加大学 通信工程系

电子邮件：mtoril@ic.uma.es，电话： 34 952137120传真： 34 952132027

摘要 - 切换余量优化已被提出用来应对GSM/GPRS网络中的不均匀流量分布问题。本文中，提出了一种自动优化算法，该算法能够通过均衡长期阻塞效应来最大化网络中携带的总流量。现场实验结果表明，通过均匀切换参数设置，系统容量可以得到显著改善。

Ⅰ.介绍

目前的移动网络设计程序基于分析模型预测系统性能。在随后的操作阶段，执行参数规划以优化驻留在各种网络原件中的无线电资源管理算法的性能。在这个过程中，通过网络部署默认参数值是很常见的作法。但是，网络中的每个小区的传播条件，干扰电平和流量分布差异很大。因此，可以得出这样的结论，通过小区特定的参数调整可以获得潜在的显著增益。

提供的流量是造成网络违规的主要原因之一。一些研究（例如[1,2]）已经表明，蜂窝网络中的业务往往在时间和空间上看起来不均匀分布，这在长期内通过诸如TRX扩展或小区分裂的规划策略被抵消。在短期内，参数优化仍然是那些无法快速升级的单元的唯一解决方案。网络运营商的资费政策可能会加剧这个问题。特别是，免费夜间通话的提供将不可避免地导致白天流量相对较低的居民区夜间流量水平的提高。因此，网络容量将被添加到这些地区以迎合没有额外收入的呼叫。因此，运营商的目标是利用现有的网络基础设施来处理这种额外的业务需求，如果利用某些小区中可用的备用容量来承载来自拥塞小区的业务量，则可以实现这一点。

文献中已经提出了几种利用相邻单元之间重叠区域的策略。拥塞缓解技术，如定向重试[3]或负载分担[4]利用蜂窝网络中的小区之间的重叠，以更高的同信道干扰为代价来缓解临时拥塞。不幸的是，这些技术由于无法确保拥塞小区中最远用户的切换造成的效率低下而受到影响。此外，在建立新连接后不久，尝试从非最优单元切换到最佳服务单元。为了克服这些限制，一些作者提出了通过自适应单元大小调整进行负载分配[5-7]。在这些参考文献中，切换边界的调整通常被认为是实现这种调整效果的手段，主要在应用该方法的时间间隔上不同。

已经提出了用于切换边界的实时自适应的反应方法来处理蜂窝业务的动态行为[5]。在这些方法中，应用控制理论原理来基于瞬时负载指示符调整切换参数。另一方面，已经提出预测方法来处理当前网络中不均匀的空间用户分布[6,7]。在这种长期方法中，利用之前时间段的移动测量建立了优化下的系统模型。然后通过解决经典优化问题来确定最佳切换边界。这种全局（即系统）优化标准代替简单局部（即邻接）平衡规则的能力导致更强大的策略。不幸的是，由于数据存储的限制，这种分析工具在当前网络中通常不可用。

本文提出了一种自动离线切换边界优化算法。在邻接基础上采用一个简单的流量平衡规则处理空间流量的变化性，而在不同的时间周期中通过不同的参数设置对不同的时间段进行区分。

本文的其余部分安排如下。第二节简要介绍了切换参数在这些网络上小区服务区域定义中的作用背景。第三节介绍了所提出的优化算法。现场试验结果在第四节中讨论。第五节最后提出了结论性意见。

Ⅱ切换余量

在蜂窝网络中，切换（HO）过程负责确保任何移动台（MS）始终连接到最合适的小区。在GSM/GPRS网络中，功率预算（PBGT）切换确保在正常情况下，任何MS由提供最小路径损耗的小区服务。只要来自相邻BS的平均信号电平超过从服务BS接收的平均信号电平一定的余量，就启动这种过程，只要确保了某个最小信号电平即可。这两个条件可以用下面的表达式来表示：

其中是相邻小区j对于服务小区i的功率预算。和

是定义考虑这个邻接关系下相对切换裕度和绝对切换阈值。

图1示出了切换边缘对一对相邻小区的操作区域的影响，其中分析了从小区A移动到小区B的MS切换。用户所经历的单元信号级分布和连接信号级别由距离表示。在该例子中，HO余量A→B从6dB提高到12dB，以便相对于小区B放大小区A。在图中可以清楚地看到，小区A的服务区域在小区B的方向上被放大了。值得注意的是，为了清楚和简单起见，图1中只反映了邻接的一个方向。类似地，图1仅示出了一对小区的HO边界原理，但是该原理可以同时应用于小区的所有相邻小区。

在常见环境中，此边缘参数设置为一个固定值，用来为慢速用户提供滞后区域来避免由于阴影衰落产生的不稳定切换。在本地基础上对该参数的后续修改使操作人员能够对网络中每个单元的操作区域进行调整。因此，该技术可以帮助操作者使用现有的网络资源处理流量热点问题。

很明显，从这个适应过程中获得的收益并没有缺点。这样做的好处是以牺牲通话质量和整个系统中同信道干扰电平增加为代价的，因为呼叫是以其名义（即无线电条件下最优的）小区以外的小区进行的。如果限制这些不良影响，则必须考虑对切换参数适配的限制，这又可以减少为了业务共享目的而丢弃的重叠区域（因此限制了优化过程的潜在收益）。

图1 通过边缘适应的HO边界位移

......信号电平分布与BTS的距离

HO PBGT边缘的连接信号水平= 6dB

HO PBGT边缘的连接信号水平= 12dB

这里讨论了切换适应过程的主要方面，下一节将介绍这里提出的优化算法的详细说明。

Ⅲ.优化算法描述

A.适应规则概述

如前所示，优化过程的目标是最大限度地减少网络中的整体阻塞流量。为此，假设拥塞问题通过网络分布时，总拥塞流量被最小化。因此，优化算法将致力于通过在每个邻接级别上重复应用平衡规则来平衡阻塞的流量。

基本上，该算法基于从先前时间段收集的关于交通堵塞的统计信息来实现小区的邻接中的切换余量的调整。（3）中显示了适应规则，

其中是建议的余量变化，，分别表示被阻塞和携带的通信流，K是用于环路增益控制的常数。

从（3）可以推断，相邻小区之间切换边界的增量与阻塞业务量的差值（而不是大多实时响应方法中使用的瞬时负载）成正比。因此，直到这种差异可以忽略不计，自适应过程中的平衡状态才会达到。如同在任何反馈控制回路中一样，达到这种平衡状态的步骤数以及稳定点周围没有振荡将取决于循环增益的值。类似的，等式（4）示出了如何通过在邻接的两个方向上的余量适应处理的同步来确保一定程度的滞后。选择12dB的滞后值是为了抵消68dB的缓慢衰落偏差，这在城市环境中是典型的。

根据拥塞率（C.R.）估计拥塞概率P_b，即小区拥塞时间百分比，从以前的结果统计，正如（4）所示。因此，其他拥塞补偿方法(如定向重试)的效果被丢弃。

B.时期分化

到目前为止所描述的优化过程无法应对白天城市和居民区之间空间流量分布的变化。一些参考文献（如[2]）指出，在正常情况下，这种空间分布在整个白天中保持其形状，在夜间会有轻微的流量分散。但运营商的资费政策可能会完全改变这种情况。这种特殊情况在这里被考虑为夜间通话免费在住宅区产生高流量需求。

为了在优化算法中提供时间自适应，已经考虑了针对一天的几个时间间隔之间的区分，从而产生了差异化的参数集。首先，定义了高峰期（即白天）和非高峰期（即晚上），以应付当天可能发生流量阻塞的时段内空间ms分布的变化。在夜间，当阻塞问题消失时，再次使用均匀设置，从而确保在干扰方面获得最佳无线电性能。最后，根据前一天观察到的拥堵时间，优化程序每天在工作日内运行两次。

C.实施细节

已经考虑到一些小的实际问题以确保在真实环境中的部署成功。首先，只考虑对称邻接关系（即双向允许的切换）进行优化。

为了使网络中的变化最小化，只有那些拥塞问题超过预定阈值的情况才会被考虑进行优化。同样，为了减少参数重新配置所需的处理负载和下载时间，计算过程中只包含重

要的邻接关系（即大部分切换）。为此，（5）中已经定义了邻接用法的指示符，

其中和分别代表HO和邻接小区数目。

此外，运营商设定了适应过程的限制，以避免同频干扰过度增加。随后，由于在优化之后滞后区域必须保持恒定，所以共同分析邻接的两个方向。

对于拥塞问题消失的情况（例如，由于TRX扩展或附近的信元分裂），通过逐渐回退到初始状态的过程可以实现慢速恢复到均匀的默认设置。显然，为了避免适应过程中的不稳定性，而使用小步长。

D.执行示例

在下文中，提出了在真实网络中将所提出的算法应用于邻近小区的示例。为了清楚起见，仅显示开环行为（即建议新的参数值）。表Ⅰ列出了推算过程中涉及的相关数据。表Ⅱ总结了所研究算法的参数设置。

在表Ⅰ中，每行显示特定小区（站点1-扇区1）的出站邻接的结果。为了清楚起见，这些邻接关系已经根据（5）中定义的标准进行了排序。同样，临近地区的源小区和目标小区的拥塞率已经表现为高峰期和非高峰期，以及HO边际的变化。此外，还重点介绍了切换参数适应的情况，并简要说明了更改的根本原因。

这个具体的例子阐明了该算法如何在一个空的小区（站点1-扇区1）中调整外出的HO边界以减轻周围小区（如站点5-Omni，站点3-扇区3）的拥塞。

Ⅳ.实际网络中的算法

所描述的算法在现场环境中进行测试，以处理运营上资费政策导致的拥塞影响。试验区由BSC中的95个小区组成，提供无缝覆盖，平均3.5个TRX/小区已部署。在这种特殊情况下，局部热点的存在导致分离细胞的阻断率高得无法接受，如图2所示。

根据运营商定义的不同关税期限，在实验中考虑峰值（即上午8点至下午6点）和非峰值（即下午7点至11点）期间的区别。根据前一天所观察到的拥堵时间数据，在这两个时间段内，所有这些小区的邻接处的PBGT切换余量都进行了修正。这种优化方法被证明是合适的，因为在两个时段内，从周一到周五，小区内的呼叫量几乎保持不变。当在网络中应用优化算法时，还使用表Ⅱ给出的算法参数。

以下部分显示的结果涵盖了优化过程发生的连续两周的时间间隔。在第一个星期内，该方法已启用（即ON），而在下一周他被关闭（即OFF）。为了确定该方法对网络的影响，对主要流量和质量关键性能指标进行了比较。

该算法的应用导致的第一个影响是阻塞数的减少。图2显示了试验区优化之前和优化之后的小区忙时（BH）阻塞分布的直方图。在该图中观察到一些小区中的高拥塞率如何以其他小区中低拥塞率的增加为代价而降低，从而在网络中的小区之间分配拥塞。图3显示了两周内在试验区域平均每日呼叫阻塞率。可以注意到，当该方法处于活动状态时，阻塞的平均调用率为1.7%，而当该方法为非活动时，此比率提高到3.7%(即增加加54%)。

由于拥塞缓解的结果，观察到网络中流量的增加。图4描绘了在使用和不使用该方法的情况下连续四天的实验中的小区携带BH业务的总和。可以观察到，两周的流量水平非常相似，从而验证了应用该方法得出的结论。当使用方法时，在相应的四天内平均每日BH平均流量为1012.1Erl，而在关闭期间的相应流量为979.9Erl。这意味着活跃时段的流量平均比非活跃时段高出3.3%.值得注意的是，尽管流量增加，但优化后的阻塞率降低了。这些结果表明，该方法使网络能够承载更多的流量并减少呼叫阻塞，从而提高了有效的网络容量。

与此同时，用户连接质量的变化是可以忽略不计的，尽管有一些调用没有被最好的小区携带，但是下一个最好的单元提供了备用容量。更出乎意料的是，该方法的应用使网络的质量受益。在这种情况下，网络上的拥塞缓解导致了更高的切换成功率，从而提高了从小区区域重叠的宏观多样性(即多个基站)的性能，从而降低了通话中断的概率。图5描述了在试验区中，流量信道(TCH)的平均故障率。在活动期间，该指标为1.6%，而非活动时则上升至2.3%(即增加31%)。由于覆盖问题的原因，在进一步的流量管理优化中，预计只有较小的改进。

与此同时，用户连接质量的变化是可以忽略不计的，尽管有一些调用没有被最好的小区携带，但是下一个最好的单元提供了备用容量。更出乎意料的是，该方法的应用使网络的质量受益。在这种情况下，网络上的拥塞缓解导致了更高的切换成功率，从而提高了从小区区域重叠的宏观多样性(即多个基站)的性能，从而降低了的呼叫概率。图5描述了在试验区中，流量信道(TCH)的平均故障率。在活动期间，该指标为1.6%，而非活动时则上升至2.3%(即增加31%)。由于覆盖问题的原因，在进一步的流量管理优化中，预计只有较小的改进。

最后考虑切换行为。图6描述了试验区主要的HO统计数据，其中HO尝试的原始数量(主轴)和HO触发原因(次轴)的比例被分解。从图中可以推断出，在优化后，该区域的切换尝试的原始次数增加了20%。同样，在紧急情况下(如质量、水平)和优化(即PBGT)HO触发原因之间的份额上没有大的差别。

Ⅴ.结论

基于每个小区的无线电网络参数自动优化对于提高复杂的未来移动网络的可操性和性能至关重要。在这个框架内，用户不均匀的空间分布被认为是网络资源使用效率低下的主要原因。本文将HO边界补偿的原理应用于实际网络中，以解决运营商资费政策导致的壅塞问题。在邻接的基础上每天修改凉席HO边缘，结果表明，网络中可以承载更多流量，同时也可以减少呼叫建立尝试的阻塞。此外，尽管通话质量略有恶化，但仍是线路更好的掉话率数据。由于网络可以处理更多的流量而不需要任何硬件升级，因此这种问题更加严重，但这为提高网络容量提供了经济高效的方法。

现在进一步的工作重点是在适用于优化切换余量的适应规则中添加质量指标。

参考

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