Содержание к диссертации
Введение
1. Концепция самооптимизирующихся сетей 14
1.1 Сетевая модель son 14
1.2 Основными направлениями развития систем son 17
1.3 Потенциальные методы реализации ссо 22
1.4 Постановка задачи 28
1.5 Выводы 30
2. Использование интеллектуальных антенн в методах множественного доступа для снижения перегрузок 32
2.1 Анализ существующих антенных систем 32
2.2 Оценка влияния мобильности на параметры нагрузки с учетом размера сот 36
2.2.1 Удельная случайная составляющая числа абонентов в соте 36
2.2.2 Связь мобильности абонентов и нагрузки соты 40
2.3 Расчет зависимости площади покрытия от угла наклона антенны
2.3.1 Определение площади сегмента 45
2.3.2 Определение «дальности связи» 45
2.3.3 Определение зависимости «дальности связи» от угла наклона ДН антенны БС 46
2.3.4 Расчет изменения площади обслуживания базовой станции на примере стандарта LTE (eNB) 49
2.4 Определение вероятности блокировки вызова от угла наклона диаграммы направленности базовой станции
2.5 Регулировка наклона диаграммы направленности антенны базовой станции, используемый в разрабатываемом методе множественного доступа 56
2.6 Зависимость требуемого значеі іия перекрытия зоі і обслуживания соседних сот от величины скачков интенсивности мобильных потоков
2.7 Выводы 59
3. Предсказание локальных перегрузок в сетях мобильной радиосвязи 61
3.1 режим перегрузки и его связь с параметрами мобильности 62
3.1.1 Распределение числа абонентов, модель Ml 65
3.1.2 Распределение числа абонентов, модель Эрланга ч 66
3.1.3 Совместное распределение числа абонентов и активных соединений на территории соты сети мобильной связи 69
3.1.4 Определение распределения числа активных соединений и вероятности перегрузки с учетом мобильности абонентов 71
3.2 Модели нестационарных законов для характеристик мобильности. оценка параметров мобилы юсти абонентов 76
3.2.1 Примеры основных нестационарных моделей мобильности 77
3.2.1.1 Случаи нестационарных потоков входящих в соту абонентов 77
3.2.1.2 Случаи нестационарных потоков выходящих из соты абонентов 79
3.2.2 Обнаружение изменений и оценка параметров для процессов, описывающих потоки входящих в соту абонентов. Скачок интенсивности потока регистрации абонентов, поступающих в соту 80
3.2.3 Обнаружение изменений и оценка параметров для процессов, описывающих потоки выходящих из соты абонентов 85
3.2.4 Управление порогами 91
3.3 Динамика переходных процессов, описывающих изменение числа абонентов в соте. предсказание перегрузок 93
3.3.1 Первый этап раннего прогнозирования перегрузки 95
3.3.2 Второй этап прогнозирования перегрузки на базе контроля заполнения абонентами территории соты 96
3.3.3 Третий этап прогнозирования на базе анализа роста информационной нагрузки соты 103
3.4 Регистрация межсотовых перемещений абонентов 103
3.5 Выводы 109
4. Сетевая модель son для реализации метода множественного доступа, использующего адаптацию радиопокрытия с учетом предсказания локальных перегрузок в сети 112
4.1 Концепция построения сети son 112
4.2 Диаграмма работы алгоритма оптимизации покрытия с учетом предсказания локальных перегрузок 115
4.3 Выводы 120
5. Имитационное моделирование метода множественного доступа, использующего адаптацию радиопокрытия с применением интеллектуальных антенных систем и раннего обнаружения локальных перегрузок 122
5.1 Цели и задачи моделирования 122
5.2 Разработка имитационной модели 123
5.2.1 Блок оценки алгоритма предсказания и обнаружения локальных перегрузок 123
5.2.2 Блок оценки работы алгоритма перераспределения покрытия 125
5.3 Определение средних значений входных параметров имитационной модели 131
5.3.1 Определение средних значений входных параметров имитационной модели, блок оценки алгоритма предсказания и обнаружения перегрузок 132
5.3.2 Определение средних значений входных параметров имитационной модели, блок оценки работы алгоритма перераспределения покрытия 133
5.4 Результаты моделирования 134
5.4.1 Блок оценки алгоритма предсказания и обнаружения локальных перегрузок 134
5.4.1.1 Входящий поток 134
5.4.1.2 Выходящий поток 139
5.4.2 Блок оценки работы алгоритма перераспределения покрытия 143
5.5 Выводы 146
Заключение 148
Основные результаты работы диссертационной работы
Сводятся к следующему 148
Литература
- Основными направлениями развития систем son
- Расчет зависимости площади покрытия от угла наклона антенны
- Совместное распределение числа абонентов и активных соединений на территории соты сети мобильной связи
- Блок оценки работы алгоритма перераспределения покрытия
Введение к работе
Актуальность работы
В настоящее время высокой популярностью пользуются сети мобильной связи (СМС), обеспечивающие своих абонентов услугами по передачи речи и данных при помощи портативных устройств. Наиболее востребованными из них являются сотовые системы связи, что определяет их высокую степень распространенности.
На ранних этапах развития сотовых сетей связи их емкость увеличивалась за счет расширения обслуживаемой территории и/или увеличения используемого частотного ресурса, однако, возможность применения данных принципов с течением времени исключается. В связи с этим особенно актуальной является задача повышения эффективности использования имеющегося у оператора канального ресурса.
Одной из причин неэффективного использования ресурсов сети являются локальные перегрузки. При расчете радиопокрытия службы оператора ориентируются на средний уровень нагрузки, образующийся на территории соты. Таким образом, каждая сота имеет ограниченный канальный ресурс, который может быть задействован для обслуживания абонентов. В случае, если нагрузка, формируемая абонентами, превышает предел обслуживаемой нагрузки происходит ухудшение качества обслуживания, выраженное в росте значения коэффициента блокировки. Для оператора сети связи перегрузка нежелательна, так как при этом ухудшается качество предоставляемых услуг, что резко снижает удовлетворенность абонентов. Кроме того, увеличение коэффициента блокировок ведет к снижению дохода оператора, за счет уменьшения обслуживаемого трафика.
Основная причина возникновения локальной перегрузки - превышение нагрузки в соте из-за резкого роста числа абонентов на ее территории. Подобные ситуации возникают при условии ограничения мобильности абонентов - ДТП, проведение массовых мероприятий, чрезвычайные происшествия.
Данные условия диктуют необходимость разработки адаптивных алгоритмов множественного доступа, позволяющих решать обозначенную проблему. Число теоретических работ, посвященных анализу различных аспектов, влияющих на качество обслуживания абонентов в сетях сотовой связи, велико. Особенно стоит отметить исследования ведущих российских ученых: Башарина Г.П., Быховского М.А., Громакова Ю.А., Шорина О.А., Шинакова Ю.С., а также на ряд зарубежных ученых H. Greenberg, Ivica Stevanovic, Anja Skrivervik, Javad Razavilar, Jie Zhou, Shigenoby Sasaki.
В трудах данных авторов исследованы вопросы расчета радиопокрытия сот, теории телетрафика и прогнозирования возникновения перегрузок в приложении к сетям сотовой связи.
Однако, необходимо отметить, что возможность использования интеллектуальных антенных систем с целью повышения эффективности алгоритмов множественного доступа до сих пор не исследована.
На сегодняшний день существует актуальная научно-техническая проблема поиска новых методов по адаптивному управлению антенными системами мобильных сетей связи различных стандартов, позволяющих повысить качество обслуживания абонентов и при этом увеличить емкость системы в целом. Это определяет актуальность диссертационных исследований.
Цель и задачи работы
Целью диссертационной работы является исследование и разработка методов множественного доступа в системах мобильной связи с целью повышения эффективности использования канального ресурса базовых станций.
Объектом исследований являются сети мобильной связи 2, 3 и 4- го поколений. Предметом исследования являются способы управления нагрузкой за счет использования интеллектуальных антенных систем.
Для достижения данной цели необходимо было решить комплекс теоретических, экспериментальных и прикладных задач:
провести анализ существующих адаптивных алгоритмов управления радиопокрытием, использующихся в современных сетях мобильной связи с множественным доступом;
определить параметры СМС с множественным доступом, позволяющие управлять перераспределением нагрузки в районе возникновения локальной перегрузки;
разработать метод множественного доступа (ММД) с адаптивным управлением радиопокрытием соты СМС и провести исследование локальной перегрузки;
синтезировать сетевую модель СМС, позволяющую внедрить полученный ММД на сети оператора;
разработать имитационную модель соты СМС, позволяющую провести анализ разработанного ММД и внедрить полученный результат на существующих и проектируемых СМС.
Общая методика исследований
В диссертационной работе при решении поставленных задач используются теория передачи сигналов по каналам связи, методы математической статистики, теории вероятности, случайных процессов, теории массового обслуживания, а также методы вычислительной математики и программирования.
Научная новизна работы
-
-
Разработан метод, позволяющий управлять уровнем блокировок вызовов в СМС с множественным доступом при помощи регулировки угла наклона диаграммы направленности (ДН) базовой станции (БС).
-
Исследовано влияние параметров ДН антенны БС и точности их регулировки на формируемую абонентами нагрузку в соте.
-
Разработана модель сети, позволяющая осуществлять контроль межсотовых перемещений абонентов, обрабатывать и хранить накопленную статистику.
-
Разработан ММД, позволяющий увеличить эффективность использования канального ресурса за счет адаптивного управления диаграммой направленности антенны базовой станции и предсказания локальных перегрузок.
-
Синтезирована имитационная модель, позволяющая оценивать влияние локальных перегрузок и возможности их устранения в реальном масштабе времени на качество обслуживания абонентов в СМС с множественным доступом.
Практическая ценность работы
Предложенный в диссертационной работе ММД позволяет с минимальными материальными, трудовыми и временными затратами повысить качество обслуживания в сетях мобильной связи.
Полученная сетевая модель полностью вписывается в развивающуюся концепцию самооптимизирующихся сетей, что позволяет легко внедрить полученное решение на существующих и проектируемых подсистемах радиодоступа операторов связи 2-4 поколений.
Для реализации алгоритма требуется оснащения БС оператора СМС комплексом интеллектуальных антенных систем (ИАС), использующих технологию электронного наклона луча диаграммы направленности антенны базовой станции.
Существующие элементы сети связи оператора не требуют аппаратной модернизации, при этом необходимо изменение части программного обеспечения, что связанно с появлением сигнального сообщения нового типа, предложенного для отслеживания межсотовых перемещений абонентов, а так же с необходимостью обработки и хранения накопленной информации.
Рекомендации, полученные при работе над диссертацией, были внедрены в проектах ЗАО «НРТБ», что подтверждается соответствующим актом.
Структура и объем работы
Основными направлениями развития систем son
Концепция Self-Optimization Network (SON) предполагает построение самооптимизирующейся сети мобильной связи на основе использования открытых интерфейсов и набора стандартных параметров. Управляя данными параметрами, при помощи специальных программных модулей -агентов, входящих в состав базовой станции (БС), возможно адаптировать сеть оператора связи в процессе эксплуатации, что в свою очередь позволит, при минимальных финансовых и временных затратах, увеличить эффективность использования канального ресурса.
Стандартизирующей организацией занимающийся разработкой и формализацией подобного класса алгоритмов является консорциум 3GPP. Применение принципов SON, на данный момент, стандартизируется для двух подсистем радиодоступа UTRAN (UMTS) и E-UTRAN (LTE).
Управления базовыми станциями осуществляется на основе обработки отчетов абонентских и базовых станций модулями системы мониторинга и управления мобильной сети Operation, Maintenance & Provisioning (ОМ&Р). Полученные данные сравниваются с ключевыми характеристиками производительности сети Key Performance Indicator (КРІ), после чего производится корреляционный анализ, поиск проблем и варианты их разрешения. После обнаружения проблемы выносится решения о применение алгоритмов оптимизации.
Существует несколько вариантов архитектуры построение сетевой модели согласно концепции SON.
Локальное построение - в данном случае принципы SON применяются локально - на отдельных базовых станциях. Применение данного построения целесообразно в случае необходимости быстрой оптимизации параметров БС, изменение которых, слабо влияет на соседние соты. В качестве примера можно привести оптимизацию канала случайного доступа (RACH) в соте;
Распределенное построение - в данном случае интеллект SON охватывает две и более БС. Модули системы SON размещаются на группе БС, при этом при вынесении решения о применении алгоритмов оптимизации учитываются решения, принятые на соседних БС. Для взаимодействия БС может быть использовать интерфейс Х2, в случае использования SAE в качестве архитектуры сети. Данное построение отличается средним временем задержки принятия решения и сложностью реализации распределенного интеллекта на сети, однако позволяет сделать процесс оптимизации более гибким. Примером в данном случае может стать процесс оптимизации параметров эстафетной передачи (далее handover);
Централизованное построение - на БС размещаются модули снятия статистки, при этом отчеты периодически пересылаются в централизованную систему управления и мониторинга. Централизованная архитектура охватывает большое количество сетевых элементов (сот), характеризуется большим временем реакции и требует долговременного накопления статистической информации о сети. Однако она способна поддерживать алгоритмы, требующие вовлечение большого количества БС в процесс оптимизации, например при регулировке мощности излучения и изменение наклона антенны БС, необходимо учитывать изменения интерференционной обстановки в системе в целом. Дополнительным плюсом данной архитектуры является возможности построения единой SON для случае использования оборудования различных вендоров и стандартов (GSM, UMTS, LTE) на уровне радиодоступа;
Гибридное построение - в данном случае возможно применение различных алгоритмов оптимизации, таким образом, что взаимодействия происходит на различных уровнях архитектуры SON.
Необходимо отметить, что интерфейс Itf-S в большинстве случаев является проприетарным или индивидуальным для каждого поставщика оборудования, в то время как ltf-P2P и Ltf-N должны быть открытыми и стандартизированы, для возможности применения алгоритмов SON на сети с оборудованием различных вендоров. Протоколы взаимодействия элементов SON по указанным интерфейсам стандартизируется консорциумом 3GPP.
Automatic Neighbour Relation (ANR) - взаимодействия соседних сот. Данную технологию необходимо рассматривать в разрезе сети LTE, т.к. для данной сетевой архитектуры она является стандартизованной функцией. ANR использует сигнальное взаимодействие с абонентскими устройствами (далее UE) для составления списков соседних соты и их взаимодействия между собой. В соответствии с спецификациями 3GPP, UE передает на eNB, в качестве стандартного отчета следующие параметры:
Принцип функционирования алгоритма ANR Используя процедуры ANR, службы обслуживания и мониторинга оператора смогут получить подробную информацию о взаимодействии соседних сот, а так же выявить проблемы, возникающие при эксплуатации радиосети.
Coverage and Capacity Optimization (ССО) - данный принцип SON заключается в оптимизации покрытия и канального ресурса БС, при этом максимизируют нагрузку в соте таким образом, чтобы процент блокированных пользователей не превышал допустимые нормы. При этом необходимо учитывать наличие зон перекрытия между соседними сотами и изменения уровня взаимной интерференции, что говорит о необходимости централизации управления средствами оптимизации (наклон диаграммы направленности антенны (ДН) БС, излучаемая мощность в пилоном канале, ограничение площади соты путем измерения временной задержки (ТА), изменение настроек handover и т.д.).
ССО является мощным средством для оптимизации сети и повышения эффективности использования канального ресурса, т.к. предполагается создание алгоритмов автоматической регулировки покрытия соты. Принцип функционирования системы подобного класса представлен на Рис. 1.4.
Расчет зависимости площади покрытия от угла наклона антенны
Наиболее актуальной, для больших городов, является проблема возникновения перегрузки, вследствие резкого увеличения числа абонентов на территории определенной соты. Подобная ситуация характерна для «часов пик» на оживленных магистралях и транспортных узлах города.
Конечно, в реальных условиях могут возникать ситуации, когда перегрузка возникает по иным от скопления абонентов причинам. Например, при перерывах занятий в крупных учебных заведениях, в перерывах массовых мероприятий, при объявлении о нарушениях расписания движения авиатранспорта и т.п. В указанных случаях наблюдаются локальные во времени скачки удельных значений абонентской нагрузки, которые нельзя обнаружить на уровне анализа мобильности. Однако для широкого спектра ситуаций, порождающих локальные скопления людей и транспорта, анализ мобильности представляется наиболее удобным средством для предсказания и своевременных действий по предотвращению потери качества связи по причине локальной перегрузки сотовой сети.
Для проведения анализа вероятности блокировки будем полагать, что изменение нагрузки в соте происходит по причине резкого увеличения числа абонентов, что в свою очередь, ведет к увеличению среднего значения нагрузки в соте, см. пункт 2.2. Следовательно, задачей метода множественного доступа является управление числом абонентов находящихся на территории соты. Если учесть, что абоненты распределены по территории равномерно, управление нагрузкой в соте сводится к управлению площадью покрытия БС. Исходя из этого, определим зависимости вероятности блокировки вызова в соте, используя данное предположение. Для упрощения анализа зависимости вероятности блокировки положим, что абсолютная площадь соты одинакова для всех трех вариантов (0Ш=\0, 15, 20). Это предложение справедливо, если учесть, что площадь можно менять при помощи регулировки мощности излучения базовой станции eNB и абонентского терминала UE.
При расчете нагрузке в соте, положим S-3,6 км , р+=0,015 Эрл, поверхностная плотность распределения абонентов равномерна и равна 500 аб/ км , п=25 (число трафиковых каналов в соте). Значения данных параметров выбраны исходя из типовых характеристик сетей мобильной связи [5, 14, 18, 21]. Для расчета вероятности блокировки, в простейшем случае, можно воспользоваться формулой Эрланга В, для дисциплины обслуживания с отказами:
На Рис. 2.9, представлены графики зависимости вероятности блокировки вызова от угла наклона ДН антенны БС для трех рассматриваемых случаев. Из рисунка видно, что характер зависимости вероятности блокировки от угла наклона антенны в основном определяется шириной диаграммы направленности в вертикальной плоскости. Полученный результат говорит о том, что для каждой конкретной ситуации возможно подобрать антенну с подходящими параметрами ДН. Например, если необходимо плавно регулировать нагрузку в соте, следует использовать антенны с широкой ДН в вертикальной плоскости, однако в данном случае процесс оптимизации может занять большее время из-за низкого значения крутизны характеристики.
Точность определения зависимости площади обслуживания от угла наклона антенны базовой станции определяется погрешностью заложенной в модели канала распространения, т.е. в оценки значения уровня мощности в точки приема (в данном случае COST231) и погрешностью установки угла наклона диаграммы направленности БС. Обычно, погрешность установки угла наклона в современных системах RET составляет 0,1 до 1 градусов.
Оценку влияния погрешности установки угла наклон RET можно определить, задавшись функцией Рвл(п,а), где п фиксированное число трафиковых каналов в соте, Да - погрешность регулировки угла. В случае Аа 0, увеличение вероятности блокировки будет определяться по формуле: АРГп =Рг 1(п,а)-Рб1(п,а + Аа) (2.32) В случае Да 0, это значит, что большее число абонентов будет переключено в соседнюю соту (при условии наличия перекрытия сот после проведена процедуры оптимизации покрытия). Следовательно, ЛРбл будет определятся загруженностью и количеством каналов в соседней соте/сотах. где фиксированное число трафиковых каналов в соте, па - число активных абонентов в соте, Апа - число активных абонентов, перешедших в данную соту в процессе оптимизации покрытия. В случае равномерного распределения абонентов Апа пропорционально площади покрытия, а, следовательно, пропорционально и Аа. Необходимо отметить, что наличие ошибки регулирования неизбежно, так как существующие антенные системы, позволяют устанавливать дискретно, обычно с шагом 1.
Для минимизации влияния ошибки установки угла наклона, необходимо применять антенные системы с широкой ДН в вертикальной плоскости, т.к. крутизна характеристики (на рабочем участке) Р6л(п,а) - у данных систем минимальна. На рисунке 2.10 представлен график зависимости относительной ошибки регулировки площади соты от значения угла наклона ДН БС. О 2 4 6 8 10 12 14 16 18 Угол наклона ДН, град
График зависимости относительной ошибки регулировки площади соты от значения угла наклона ДН БС, дляА1(в-20), А2(в=15"), А3(в=10).
Кривые построены исходя из предположения, что при регулировки покрытия произошла ошибка на Г, причем Аа 0 (т.к. только в данном случае в соте возникнет дополнительная незапланированная нагрузка).
График имеет экстремумы, данный факт объясняется изменением крутизны ДН антенны в вертикальной плоскости. В реальных ситуациях рабочая область изменения угла наклона ДН ИАС, построенных по принципу RET, располагается в районе от 0 до 10.
Совместное распределение числа абонентов и активных соединений на территории соты сети мобильной связи
Для случая модели Эрланга справедливо уравнение (3.21). Заметим, полученное уравнение с точностью до сомножителя l/(l + A/ju) 1 совпадет с уже решенным уравнением (3.15). Поэтому его решением также является (3.18).
Используя полученные приближенные зависимостей (3.16), (3.18) и (3.22), можно выполнить численный анализ того, на сколько случайное мобильное поведение абонентов влияет на предельные рабочие характеристики системы мобильной связи. Кроме того, сопоставление результатов для моделей мобильности типа Ml и типа Эрланга, при условии равенства среднестатистических параметров, дает представление о том, в какой степени различный характер распределений абонентов способен проявиться на результатах расчета допустимых нагрузок.
Полученные результаты определяют тесную связь основных технических характеристик системы с параметрами интенсивности мобильных потоков /Г и /JM . В главе 2 выполнен анализ зависимости указанных интенсивностеи /Г и /JM ОТ таких параметров как: v - скорость перемещения мобильных абонентов, R - эффективный радиус соты, р -удельная нагрузка, приходящаяся на абонента, т" - поверхностная плотность распределения абонентов и {tcoei)UHeHll) = У/J - средняя длительность абонентского соединения в системе. Найдены аналитические соотношения для мобильной суммарной нагрузки соты /r"=A"///" и эффективной мобильной нагрузки р"ф, позволяющие при расчетах технических параметров систем учитывать дополнительные потоки запросов соединений/разъединений, порождаемые процедурой эстафетной передачи «handover», поддерживающей активные соединения абонентов в режиме поддержания мобильности. Проведенный качественный анализ соотношения показывает отсутствие влияния мобильности на р"ф в условиях однородного поведения абонентов в окрестности выбранной соты. В данном случае справедливо равенство которое следует использовать в качестве параметра, задающего число абонентов, при расчете суммарной нагрузки, которая уже используется как аргумент при обращении к таблицам Эрланга [13, 25, 53], в традиционном случае расчета системы при использовании среднего значения нагрузки.
Режим перегрузки, возникающий по причине переполнения соты абонентами, связан с характеристикой мобильности, задаваемой отношением Ро =КІРо (Для модели Ml) или рл -Л"/рл (для модели Эрланга). Формируя соответствующие оценки, можно заранее предсказать возникновение перегрузки. В зависимости от того, какая методика применяется, расчет предельных значений отношений, следует выполнять либо по формулам (3.8), (3.10), либо по соотношениям (3.15), (3.16) ((3.18), (3.19)). Во всех случаях уровень /? „„ и р„ падает с уменьшением допустимой вероятности перегрузки (Ра или Ркр) и увеличивается с ростом ресурса соты, задаваемого либо параметром предельно допустимого числа абонентов /тах, либо предельной нагрузки ртах. На следующем этапе необходимо рассмотреть возможность оценки параметров мобильности в динамических условиях. При этом ограничимся исследованием наиболее важной для практических приложений модели мобильности Эрланга с изменяющимися во времени параметрами X и // . Хотя все результаты и сам подход вполне могут быть обобщены и на другие модели.
Модели нестационарных законов для характеристик мобильности. Оценка параметров мобильности абонентов
Проведенный анализ показал, что определив процедуры обнаружения изменений и оценки динамических характеристик параметров Я" и //", можно находить и/или предсказывать в некоторые последующие моменты значения отношения р"=Я"///". Это позволит заблаговременно прогнозировать возможные перегрузки в системах мобильной связи.
Для того чтобы более детально разобраться с вопросом и изучить возможность создания таких процедур, необходимо:
1. Задаться перечнем моделей, описывающих изменения параметров интенсивностей входящих в соту и выходящих из соты потоков абонентов, для различных ситуаций. В данном случае следует опираться на результаты специальных исследований [52, 76, 80, 96, 97], которые показывают, что в мобильных потоках при внешних воздействиях значимого уровня всегда возникают ударные волны только ограниченного перечня типов (см. начало главы);
2. Исследовать динамику процессов, описывающих изменение нагрузки в соте, при условии изменений интенсивности потока запросов и интенсивностей потоков перемещений абонентов.
Ниже будет рассмотрен ряд наиболее характерных для практики ситуаций с динамическим поведением интенсивностей входящих в соту и выходящих из соты потоков абонентов. Выбор моделей при этом осуществлялся на основе результатов специальных исследований [52, 76, 80, 96, 97]. Полученное решение задачи синтеза выполнено как для случаев с постоянными значениями параметра // , когда нестационарный режим полностью связан с изменениями параметра интенсивности входящего потока абонентов Я", так и для -случаев с постоянными значениями параметра Я", когда нестационарный режим полностью связан с изменениями параметра интенсивности выходящего потока абонентов /л". Анализ влияния параметров мобильности на нагрузку в соте начнем с динамического поведения параметра Я", поскольку он может непосредственно анализироваться по характеристикам входящего потока, что существенно упрощает выкладки и делает результаты более наглядными. Для выходящего потока выводы будут не столь очевидны, поскольку его интенсивность зависит от произведения параметра ц " на / - число абонентов в соте. Если учесть, что изменение juv, в общем случае, приводит к изменению числа абонентов, то прямая оценка динамических характеристик параметра //"" по выходящему потоку становится невозможной. В решениях возникает связь с динамикой изменения числа абонентов в соте. Они становятся более сложными, более громоздкими и более трудными для восприятия.
Возникают при изменениях во времени интенсивности Я". Скачки интенсивности Представляют собой простейший (идеализированный) случай, когда интенсивность пуассоновского потока, описывающего поступающие запросы на регистрацию от абонентов, появляющихся в соте, изменяется скачком в некоторый неизвестный момент t0 от уровня Яд до уровня Яд . На Рис. 3.1 приведены примеры таких ситуаций. я: я:
Данная модель достаточно хорошо согласуется с реальными условиями изменения мобильности абонентов, поскольку адекватно описывает ситуации с возникновением «ступенчатых» волн в мобильных потоках [52], возникающих в случаях, когда движение абонентов внутрь соты регулируется одномоментным внешним фактором. Данные ситуации могут возникнуть в случае регулировки движения светофором на оживленной магистрали, окончание массового мероприятия с последующим движением масс в определенном направлении, разведение/сведение мостов, открытие/закрытие переездов, быстрая блокировка движения по магистрали по причине аварии и т.п.
Линейный закон изменения интенсивности Представляет собой случай, когда интенсивность пуассоновского потока, описывающего поступающие запросы на регистрацию от абонентов, появляющихся в соте, изменяется по линейному закону
Блок оценки работы алгоритма перераспределения покрытия
БС - базовая станция, eNB в терминологии LTE. На eNB устанавливается модуль системы SON, позволяющий агрегировать статику межсотовых перемещений абонента. В результате агрегации полученной статистики в системе имеется выборка информации о межсотовых перемещениях абонента. Данную выборку следует отправлять периодически, со временем накопления порядка десятка секунд, что позволит уменьшить требования к полосе пропуская транспорной сети оператора, вследствие уменьшения числа передаваемых пакетов информации.
КБС - контроллер базовых станций. Для сети LTE, роль контроллера базовых станций выполняет оборудование узла eNB. Модуль SON, устанавливаемый на данный функциональный элемент накапливает и обрабатывает статистику полученную от модуля сбора статистики. На практике, данный модуль можно организовать на одной из группы близстоящих eNB, который будет накапливать, обобщать и обрабатывать статистику нескольких соседних узлов.
Комплекс БС/КБС можно определить, как Domain Manager (DM) в концепции SON. DM отвечает за участок сети и может локально управлять процессом оптимизации, в случает отказа централизованной системы управления. На уровне DM также сосредоточен модуль управления параметрами базовой станции, в данном случае углом наклона диаграммы направленности. Как отмечалось выше, управление ДН возможно осуществлять при помощи систем RET, при использовании протокола RETAP.
Система управления и мониторинга оператора связи ОМ&Р -обеспечивает принятие решений о возможности перегрузки и применение алгоритмов оптимизации. В систему ОМ&Р входят следующие модули:
Модуль принятия решений агрегирует, информацию результатов обработки выборки и, исходя из установленных порогов, детектирует возможность перегрузки в одной или нескольких сотах, алгоритм детектирования перегрузки описан в главе 3 данной работы.
Благодаря тому, что в систему управления оператора попадают только отчеты об обработки выборки, требования к пропускной способности на интерфейсе Int-S невелики. Централизация системы принятия решений позволяет вести корреляцию событий, что является важной информацией для подразделений модернизации и оптимизации сети оператора связи.
Планировщик покрытия - обеспечивает планирование радиопокрытия и перераспределение ресурсов сети, с целью максимизации обслуживаемого трафика при условиях соответствия заданному качеству обслуживания вызовов. ММД, использующий адаптацию площади покрытия в зависимости от оценки мобильной нагрузки, представлен в главе 2 данной книги.
На выходе модуля планирования покрытия определяются целевые значения параметров оптимизации, в данном случае угол наклона диаграммы направленности базовой станции или группы базовых станций.
Систему управления сетью оператора связи можно позиционировать, как Network Manager (NM) в терминах SON.
Используя интерфейс Int-N, NM предоставляет интерфейс отображения отчетности, мониторинга и управления автоматизированным процессом оптимизации, рассмотренным выше для уровня Enterprise System (ES). В данном случае, ES представляет собой отдел оптимизации и мониторинга сети оператора связи. Используя Int-N, можно управлять параметрами алгоритма оптимизации (порог обнаружения, интервал наблюдения и т.д.), а так же получать обобщенную статистику о работе сети в целом.
Выбор данной концепции построения системы SON позволит реализовать следующие возможности: алгоритма оптимизации площади покрытия с учетом предсказания локальных перегрузок; Возможность организации оптимизации покрытия на локальном уровне; Минимизация трафика управления между модулями; Реализация функции сбора отчетности и корреляции событий; - Обеспечение высокой отказоустойчивости; - Высокий уровень гибкости и масштабируемости.
Диаграмма работы алгоритма оптимизации покрытия с учетом предсказания локальных перегрузок
Диаграмма работы алгоритма оптимизации покрытия с учетом локальных перегрузок и архитектуры, приведенной в пункте 4.1., представлена на Рис. 4.2.
На данном рисунке, в укрупненном виде, представлены фазы отслеживания межсотовых перемещений абонентов, детектирования локальных перегрузок, оценки параметров мобильности абонентов, оптимизации параметров соты. Отметим, что данная диаграмма является универсальной и возможна для реализации на сети оператора с любой технологией радиодоступа, отсюда вытекает ее обобщенная структура, приведенная в данной работе.
Основными взаимодействующими элементами диаграммы являются модули SON описанные выше. Они могут быть реализованы в виде программных комплексов на существующем сетевом оборудовании оператора: БС, КБС, системы управления и мониторинга.
Диаграмма построена для случая детектирования перегрузки и применения алгоритма оптимизации. В диаграмме рассмотрен случай с пассивным абонентом, находящимся в режиме ожидания, в случае с активным абонентов диаграмма не изменится, за исключением пункта
На шаге 1 на абонентском терминале осуществляются алгоритмы перевыбора соты, которая является наиболее предпочтительной для вызова. В случае если Cell_ID полученный в результате перевыбора не совпадает с прежним значением - абонент переместился другую соту. После этого AT инициирует RRC сессию, см. главу 3 данной работы, в которой передает «пилотное сообщение»
На 2-3 шаге модуль сбора статистики собирает отчеты о межсотовых перемещениях абонентов за время наблюдения t„, агрегирует такие данные как TMSI переместившихся абонентов, число абонентов в момент t - I(t) и Cell_ID выбранной соты в виде векторов или однострочных матриц и передает их модулю накопления и обработки статистики.
На шаге 4 модуль накопления и обработки статистики подтверждает получение данных. Данная фаза необходима для высокой надежности работы алгоритма.
Во время 5 шага модуль накопления и обработки статистики агрегирует информацию от модуля сбора статистики, далее коррелирует события входа-выхода абонентов. Таким образом, ведется отслеживание потока абонентов покидающих соту. После получения необходимых параметров, вычисляется число абонентов на территории соты и сравнивается с критическим значением, определяемым по формулам (ЗЛО) или (3.18). В случае пересечения заданного уровня вычисляется отношение правдоподобия. В случае обнаружения согласно правилу (3.25) или (3.37) изменения интенсивности потока входящих регистрации или выходящего потока, обеспечивающих рост числа абонентов, полученная информация передается в модуль принятия решений.
Похожие диссертации на Исследование и разработка методов множественного доступа в системах мобильной связи с интеллектуальными антеннами
-
