基于自組織網絡的LTE RACH優化技術研究論文

時間：2021-04-17 09:26:52 論文我要投稿

　　【摘要】通過對基于自組織網絡的LTE RACH自優化技術進行研究，包括RACH自優化的基本需求和影響因素、實現RACH自優化功能的自組織網絡架構和RACH自優化處理方法，以提高LTE網絡性能和降低運維成本�；趀NodeB和UE的統計及測量數據，可以在無人工干預的情況下自動觸發RACH的優化。

基于自組織網絡的LTE RACH優化技術研究論文

　　【關鍵詞】LTE RACH自優化自組織網絡運維成本

　　1 引言

　　隨著移動技術的演進和實際網絡的部署，移動運營商在提高移動服務質量的同時面臨著兩方面壓力：一方面是越來越高的人力成本;另一方面是越來越低的通信資費。因此，移動運營商不得不越來越重視降低OPEX（Operating Expense，運維成本）。通過技術來實現移動網絡的自動化和智能化，減少運維過程中人工參與的力度和維度，成為移動運營商降低成本的迫切需求。為此，在由移動運營商主導的NGMN（Next Generation Mobile Networks，下一代移動通信網絡）聯盟上，一些國際主流運營商如西班牙的Telefonica、中國移動、英國的沃達豐等，提出了SON（Self-Organizing Network，自組織網絡）的需求，并推動3GPP根據NGMN需求逐步實現標準化。

　　自組織網絡的需求主要由四部分組成，分別是自配置、自優化、自治愈和網管自組織網絡，每部分都包括多個需求用例，LTE的RACH（Random Access Channel，隨機接入信道）負荷優化就是自優化的需求用例之一。本文通過分析基于SON的RACH自優化需求和影響因素、基于SON的實現架構和處理方法等內容，以自優化技術來降低運維成本、提高LTE RACH接入性能和優化上行鏈路資源。

　　2 基于SON的RACH自優化需求和影響因素

　　LTE隨機接入信道是LTE的主要上行信道之一，用于建立UE（User Equipment，用戶設備）和LTE基站之間的無線鏈路，實現上行同步和上行共享信道資源申請。為了實現隨機接入信道的功能，LTE根據實際網絡覆蓋情況為其分配了專用的上行鏈路無線資源，而隨機接入過程涉及物理層、MAC（Medium Access Control，媒體接入控制）層和RRC（Radio Resource Control，無線資源控制）層等多個協議層。

　　圖1為LTE物理層定義的RACH前導格式，主要由三部分組成：長度為TCP的循環前綴（CP）、長度為TSEQ的'前導序列（SEQ）和長度為TGT的保護間隔（GT），后者是為RACH分配的時隙長度或UpPTS與前導的時間差。

　　表1羅列了LTE定義的五種前導格式，包括對應分配的子幀數、CP長度、序列長度和保護間隔長度，每種格式都與扇區覆蓋半徑直接關聯，較長的序列占用的上行無線資源也就越多，當然覆蓋的范圍也就越大。

　　在多扇區組網和多用戶接入的實際應用場景下，RACH的相關參數配置對LTE系統性能產生重要影響，主要有兩方面：首先可能產生RACH碰撞，接入碰撞會使呼叫建立延時、失敗或上行失步，后者影響數據恢復延時、切換延時等，也直接影響呼叫建立成功率和切換成功率，因此影響LTE網絡性能和用戶體驗;其次影響系統容量，由于上行鏈路需要為RACH保留無線資源，在有限的上行無線資源中，如果RACH占用過多，那么上行共享信道資源就相應減少。

　　LTE RACH優化實際是每個扇區的RACH配置參數優化，但影響每個扇區RACH配置的因素有很多，包括如下：

　�。�1）扇區覆蓋的人口密度。人口密度越大，接入碰撞的可能性也就越大。

　�。�2）呼叫到達率。到達率越高，接入碰撞的概率就越低。

　�。�3）引入切換率。盡管影響切換成功率的因素很多，但如果切換第一步在目標扇區接入失敗，后續切換過程則無從談起。

　�。�4）扇區是否位于跟蹤區邊緣。UE跨越跟蹤區需要重新接入注冊過程，因此接入邊緣扇區接入頻度高，當然碰撞的可能性也就越大。

　�。�5）業務模式影響DRX（Discontinuous Reception，非連續接收）和上行同步狀態，因為需要通過RACH的接入過程完成。

　�。�6）網絡配置影響。如天線傾角、發射功率設置和切換門限，在這些配置中，任何變化都影響最佳的RACH配置。例如，扇區的天線傾角變化，扇區的覆蓋將改變，從而影響呼叫到達率和每個扇區的切換率，網絡覆蓋直接影響每個扇區的RACH配置，因此RACH優化與網絡優化密切相關。

　　基于SON的RACH自優化的需求目標首先是性能方面，包括降低RACH接入碰撞的概率、提高接入成功率、減少呼叫建立時間、提高切換成功率等;其次是優化LTE上行鏈路為RACH保留的資源，提升系統上行鏈路容量，即增加上行共享信道資源。

　　3 基于SON的RACH自優化架構

　　根據實現功能所處在基站或OAM（Operation Administration and Maintenance，操作、管理和維護）上，SON架構主要分為集中式、分布式和混合式。其中，如果SON實現功能集中在OAM上，則是集中式架構;如果SON實現功能分布在各個基站上，則是分布式架構;如果SON實現功能既在OAM上也分布在各個基站上，則是混合式架構。

　　鑒于RACH自優化過程需要大量的相關性能統計數據和運算，為了降低基站系統的負荷及不影響基站性能，采用SON集中式架構來實現，如圖2所示。集中式架構使RACH自優化功能集中在OAM上，而RACH自優化控制策略也由OAM導入;根據移動運營商的實際需求，一些人工干預的指令也是通過OAM導入;eNodeB負責收集和測量RACH性能參數，并接收OAM優化后的RACH參數。

　　基于SON的RACH自優化技術要求LTE系統支持自適應控制，并通過RACH的相關KPI（Key Performance Indicator，關鍵性能指標）和性能參數來觸發自優化構成。不同的RACH自優化控制策略，相關的KPI及關鍵性能參數也不同，但宗旨都是在提升LTE RACH性能的基礎上提高4G系統的容量。

　　影響LTE RACH自優化因素很多，即使相同的扇區在不同的時間段差異也很大，因此自優化過程不是一次性的而是長期過程，這就需要采集大量的性能數據作為下一步優化的基礎�；诖罅啃阅軘祿治龊吞幚恚敵鯮ACH優化性能參數將作為下一輪自優化的基礎和前提�？傊�，LTE RACH自優化實際是周而復始的過程。

　　4 LTE RACH自優化的處理方法

　　SON的自優化功能實現主要是通過KPI或性能統計參數來觸發，如果每個LTE扇區的RACH性能不滿足其KPI指標要求，則可以進一步觸發RACH的優化和校正。

　　RACH配置優化包括如下：

　　（1）RACH的資源單元分配優化。

　�。�2）RACH前導拆分，涉及在專用、組A和組B之間。

　�。�3）RACH的backoff參數值優化;RACH發送功率控制優化。

　　LTE RACH的自優化要基于相關性能統計數據，這些數據主要來源于以下方面：

　�。�1）UE統計和上報。為此UE需要支持RACH優化信息上報，并通過RACH參數與eNodeB進行交換，UE收到輪詢信令后需上報的信息包括：在成功RACH完成前發送RACH前導的次數和競爭解決失敗的次數。UE支持接入試探次數上報，這與LTE之前的移動系統性能統計差別明顯，而之前的系統很難統計到這方面數據，更多需要人工路測或經驗值，因此LTE RACH自優化機制簡化了RACH參數配置過程并降低了運維成本。

　�。�2）eNodeB測量。將在單位時間間隔內每個扇區接收到RACH的前導數量作為覆蓋區內的話務量統計，判斷接入碰撞的可能性。

　　對于RACH的自優化過程，實際是RACH自優化功能對UE統計和上報的RACH數據以及對eNodeB測量的數據進行統計與估算，并通過優化策略判斷是否自動觸發RACH優化的過程。

　　圖3為基于集中式SON架構的RACH自優化性能參數的閉環處理過程，各個網元的功能是：UE根據eNodeB的輪詢信令上報相關RACH前導的統計信息;eNodeB收集UE上報的測量收據、測量收到的RACH前導數量;OAM中的性能管理功能是收集、存儲和處理來自eNodeB的性能統計數據，根據RACH自優化控制策略，通過運算和數據挖掘，輸出RACH自優化控制參數，并輸出到OAM中的配置管理;配置管理負責將RACH自優化控制參數輸出到eNodeB，最后完成了閉環RACH自優化過程，LTE基站系統在優化后的RACH參數下運行，提升網絡系統性能。LTE RACH的自優化構成實際是RACH性能數據采集、統計、傳輸、存儲、分析處理和重配置的周而復始過程。

　　圖4是在同一個扇區中的測試數據對比，該扇區的顯著特征是一天中在某些時間段用戶較多、在某些時間段用戶很少，接入成功率呈“凹”形。其中，未優化的接入成功率變化幅度范圍很大，當接入用戶數量很多時，接入成功率降低，而當接入用戶數量很少時，接入成功率很高;基于SON自優化后的接入成功率變化幅度平穩，無論是用戶多還是用戶少，都不會大起大落，保證了較高的接入成功率。

　　5 結束語

　　基于SON的LTE RACH優化目的是降低接入碰撞并提高系統容量，而影響RACH性能提升的因素很多，涉及覆蓋的人口密度、呼叫和切換成功率等;RACH自優化可通過基于SON的集中式架構或分布式架構實現，但觸發RACH的自優化需要分別根據UE和eNodeB的大量相關RACH測量數據，并上報進行統計和挖掘，輸出RACH性能控制參數實現自動RACH優化自動控制�？傊�，基于SON的LTE RACH優化是基于測量數據并在無人工干預的場景下自動完成，可在提升LTE網絡性能的同時降低OPEX。

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