автореферат диссертации по радиотехнике и связи, 05.12.13, диссертация на тему:Исследование и разработка методов множественного доступа в системах мобильной связи с интеллектуальными антеннами

На правах рукописи

Щучкин Владимир Михайлович

ИССЛЕДОВАНИЕ И РАЗРАБОТКА МЕТОДОВ МНОЖЕСТВЕННОГО ДОСТУПА В СИСТЕМАХ МОБИЛЬНОЙ СВЯЗИ С ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫМИ АНТЕННАМИ

05.12.13 — Системы, сети и устройства телекоммуникаций

Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

21 НАР 2013

МОСКВА - 2013

005050721

005050721

Работа выполнена на кафедре «Радиотехнические системы» Федерального государственного образовательного бюджетного учреждения высшего профессионального образования Московского технического университета связи и информатики (ФГОБУ ВПО МТУСИ)

Научный руководитель Доктор технических наук, профессор

Шорин Олег Александрович

Официальные оппоненты

Величко Вячеслав Витальевич Доктор технических наук, ОАО «Стройтрансгаз», Директор департамента электросетевого строительства

Калугин Владимир Григорьевич Кандидат технических наук ЗАО «НРТБ»

Технический директор - главный инженер

Ведущая организация Федеральное государственное унитарное

предприятие «Центральный научно-исследовательский институт связи»

Защита состоится «18» апреля 2013 г. в 13 час. 00 мин. на заседании совета по защите докторской и кандидатской диссертации Д.219.001.03 на базе при ФГОБУ ВПО МТУСИ по адресу: 111024, ул. Авиамоторная, д. 8а, ауд. А-448.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке ФГОБУ ВПО МТУСИ.

Автореферат разослан «/7 » ОЪ 2013 г.

Ученый секретарь Диссертационного к.т.н., доц

Ерохин С.Д.

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ Актуальность работы

В настоящее время высокой популярностью пользуются сети мобильной связи (CMC), 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 O.A., Шинакова Ю.С., а также на ряд зарубежных ученых Н. 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 CMC с множественным доступом, позволяющие управлять перераспределением нагрузки в районе возникновения локальной перегрузки;

- разработать метод множественного доступа (ММД) с адаптивным управлением радиопокрытием соты CMC и провести исследование локальной перегрузки;

- синтезировать сетевую модель CMC, позволяющую внедрить полученный ММД на сети оператора;

- разработать имитационную модель соты CMC, позволяющую провести анализ разработанного ММД и внедрить полученный результат на существующих и проектируемых CMC.

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

1. Разработан метод, позволяющий управлять уровнем блокировок вызовов в CMC с множественным доступом при помощи регулировки угла наклона диаграммы направленности (ДН) базовой станции (БС).

2. Исследовано влияние параметров ДН антенны БС и точности их регулировки на формируемую абонентами нагрузку в соте.

3. Разработана модель сети, позволяющая осуществлять контроль межсотовых перемещений абонентов, обрабатывать и хранить накопленную статистику.

4. Разработан ММД, позволяющий увеличить эффективность использования канального ресурса за счет адаптивного управления диаграммой направленности антенны базовой станции и предсказания локальных перегрузок.

5. Синтезирована имитационная модель, позволяющая оценивать влияние локальных перегрузок и возможности их устранения в реальном масштабе времени на качество обслуживания абонентов в CMC с множественным доступом.

Практическая ценпость 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 CMC 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 дая 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

Диссертация состоит из введения и пяти глав. Работа изложена на 170 страницах, содержит 47 рисунков, 4 таблицы, список литературы

включает 104 наименований. Кроме того, содержит приложение на 10 страницах.

Основные положения выносимые на защиту

1. Разработанный метод управления ДН БС позволяет обеспечить гарантированное качество обслуживания абонента в CMC.

2. Синтезированная процедура регистрации межсотовых перемещений абонентов обеспечивает возможность предсказания локальных перегрузок, при минимальной дополнительной загрузке радиоинтерфейса.

3. Программная реализация разработанного ММД позволяет провести анализ полученного ММД и в реальном масштабе времени обнаруживать и устранять локальные перегрузки в CMC.

4. Алгоритм управления ДН ИАС, совместно с алгоритмом предсказания локальных перегрузок, в рамках разработанного ММД, позволяет уменьшить коэффициент блокировки пользователей в соте более чем 30%'.

Публикации и апробация работы

Основные материалы по теме диссертации опубликованы в 9 печатных работах в научно-технических журналах и сборниках, из них 5 статьи в журналах, входящих в список изданий рецензируемых журналов ВАК Российской Федерации.

Основные научные и практические результаты диссертационной работы докладывались и обсуждались на Молодежном научном форуме «Телекоммуникационные и инфокоммуникационные технологии -реалии, возможности, перспективы», МТУСИ, 2009.; на международных конференциях «Мобильный бизнес: "Перспективы развития и проблемы реализации систем мобильной связи в России и за рубежом"» РАЕН в 2010, 2011,2012 гг.

КРАТКОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении дается общая характеристика работы, обосновывается ее актуальность, определяются цель и задачи работы, кратко излагается содержание диссертации, обосновывается ее научная и практическая ценность, а также приводится перечень положений, выносимых на защиту.

В первой главе в рамках общей постановки рассматриваются задачи внедрения технологий интеллектуальных антенных систем на сети оператора мобильной связи с множественным доступом, изучается и анализируется международный опыт развития самооптимизирующихся систем SON.

1 - для макросот, при условии высокой мобильности абонентов (средняя скорость передвижения 50 км/ч) и возникновения скачков интенсивности межсотовых перемещений, обеспечивающих рост интенсивности входящего потока абонентов в два раза

Рассматриваются варианты сетевой модели согласно концепции

SON:

- Локальное построение - принципы SON применяются локально -на отдельных базовых станциях сети подвижной связи.

- Централизованное построение - на БС размещаются модули снятия статистки, при этом отчеты периодически пересылаются в централизованную систему управления и мониторинга для обработки.

- Гибридное построение - в данном случае возможно применение различных алгоритмов оптимизации, таким образом, что взаимодействия происходит на различных уровнях архитектуры SON.

Анализируются основные направления развития алгоритмов самооптимизирующихся сетей, в том числе Coverage and Capacity Optimization (ССО). Данный принцип SON заключается в оптимизации радиопокрытия и канального ресурса БС, при этом максимизируют нагрузку в соте таким образом, чтобы процент блокированных пользователей не превышал допустимые нормы.

Алгоритмы данного класса обладают высокими потенциальными возможностями и наименьшим образом« изучены и стандартизированы на сегодняшний день.

Кроме того, алгоритмы оптимизации сети, полученные на базе технологии ССО, обладают рядом ощутимых преимуществ:

- поддержка любого протокола доступа на радиоинтрефейсе, т.е. возможность применения, как в существующих сетях 2G и 3G, так и в сетях нового поколения 4G, возможность применение в сетях со сменой RAT;

- возможность применения совместно с другими алгоритмами SON;

- минимальные затраты на модернизацию радиоподсистемы оператора;

- возможность устранения локальных перегрузок;

- сравнительно небольшое время отклика системы.

Далее в главе рассматриваются потенциальные методы реализации технологии ССО на сети оператора связи, в том числе применение ИАС с изменяющейся ДН. В большинстве случаев ИАС синтезируются на основе фазированных антенных решеток (ФАР). Независимая регулировка фаз и амплитуд возбуждения каждого элемента антенной решетки обеспечивает возможность электрического управления диаграммой направленности.

Разработка методов управления площадью радиопокрытия и нагрузкой ССО на основе интеллектуальных антенных систем имеет высокий потенциал для исследований, так как проведенный анализ показал, что ИАС, как инструмент управления параметрами системы, позволит значительно улучшить качество обслуживания в мобильных сотовых сетях.

Приведенный анализ научно-технической базы указывает на то, что алгоритмов, способных найти применение в реальных сетях подвижной связи до сих пор не существует.

В конце главы определяется ряд задач, решение которых, позволит синтезировать и внедрить разработанный алгоритм на существующих и проектируемых сетях подвижной связи с множественным доступом, в том числе:

- определить параметры сотовых сетей, позволяющих управлять перераспределением нагрузки в районе возникновения локальной перегрузки;

разработать алгоритм адаптивного управления покрытием сегмента сотовой сети подвижной связи и провести исследование локальной перегрузки;

- разработать имитационную модель, позволяющую провести анализ полученного алгоритма

Во второй главе рассмотрен метод множественного доступа, позволяющий снижать влияние локальных перегрузок в сетях мобильной связи при использовании интеллектуальных антенных систем на базовых стациях.

Нагрузку, формируемую абонентами на территории соты, можно оценить, используя соотношение

Л=Р"-А. (1)

где р'' - число абонентов на территории соты (мобильная нагрузка), pt -удельная информационная нагрузка, приходящаяся на одного абонента.

Для оценки мобильной нагрузки можно воспользоваться

следующим соотношением:

X* , v v

р" =— = nR2<j"— = Sa" — (2)

ft" v„ v,

где S - площадь соты, сг" - плотность абонентов вне территории соты, v_ / vt - средняя скорость перемещения абонентов вне/на территории соты. При изменении параметров, влияющих на мобильную нагрузку, возможно корректировать площадь соты таким образом, чтобы р" не превышала заданного значения.

Площадь обслуживания соты предлагается регулировать, используя ИАС с изменяющимся углом наклона ДН - Down Tilt Antenna System. Реализация данного класса ИАС на сети оператора является наиболее простыми, с технологической точки зрения, и дешевым, по себестоимости решением, и в то же время, обладает инструментарием, необходимым для управления площадью покрытия. Существуют разновидности данных систем: с электрическим (ETilt) и механическим (MTilt) принципом наклона.

Наиболее перспективным методом является технология ETilt. При использовании данного метода не искажается форма ДН антенны в горизонтальной плоскости при изменении наклона луча, в результате чего отсутствует зависимость угла наклона и коэффициента усиления антенны (КУ) от азимута.

В англоязычной литературе системы ETilt, получили название RET (Remote Electrical Tilt).

В главе разработана методика оценки площади покрытия соты в зависимости от угла наклона ДН антенны BG. Выведена формула позволяющая оценить площадь обслуживания соты в зависимости от параметров антенной системы:

+ ^ (3)

где г, - дальность связи в i —том направлении, которая в свою очередь определяется моделью расчета затуханий и, в том числе, зависит от диаграммы направленности антенной системы на базовой станции.

гЫ = ^«„») (4)

При этом Ки„р1 - значение коэффициента усиления в /-том

направлении зависит от угла наклона ДН БС а.

Рассмотрены три основных случая определения зависимости площади соты от угла наклона: аналитический, практический и программный. Наиболее удобным для расчетов является аналитический способ, при этом точность оценки площади в основном зависит от используемой модели канала. При внедрении алгоритмов управления нагрузкой при помощи RET на сетях подвижной связи, необходимо калибровать функцию зависимости площади обслуживания от положения диаграммы направленности по результатам натурных испытаний.

Получена зависимость вероятности блокировки вызова от угла наклона ДН антенны базовой станции для трех антенных систем с различными параметрами. В качестве антенн прототипов базовой станции использовалась маска идеализированной ДН с различными значениями ширины диаграммы направленности в вертикальной плоскости. Итоговая зависимость представлена на Рис. I.

Рис. 1 Зависимость блокировки абонентов от угла наклона ДН базовой станции (<т"_ = 0,0005аб / кем, pt = 0,015Эрл ,N = 30,5(0) = З.бкм.кв)

В работе изучено влияние ошибки регулирования угла наклона ДН. Необходимо отметить, что наличие ошибки регулирования ДН БС неизбежно, так как существующие антенные системы, позволяют устанавливать угол наклона дискретно, обычно с шагом 1

Для минимизации влияния ошибки установки угла наклона ДН БС, необходимо применять антенные систейы с широкой ДН в вертикальной плоскости, т.к. крутизна характеристики (на рабочем участке) Рбл(п,а) - у данных систем должна быть минимальна.

На Рис. 2 представлен график зависимости относительной ошибки регулировки площади соты от значения угла наклона ДН БС.

ш 0'12 ?

>§ I 0,1 4:

| | 0,08 Iii ":

11° 0,04

1 I 0,02 -Е »

о 0

О

1 г !- 1 * i ,„1 1,1 i/^-isJEsbc fc: - - ~ V*4' as. rtTT*

■'s-*

Угол HawiolAt ДН, град

Рис. 2 График зависимости относительной ошибки регулировки площади соты от значения угла наклона ДН БС, для А1(0=2О'), А2(6=15'), А3(6=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°.

Используя полученный результат для ранее рассмотренного случая (5=5,6 км2, р+=0,015 Эрл, б„=500 аб/ км2), получим добавочное значение нагрузки Эрл, в случае ошибки регулирования, см. Рис. 3.

Рис. 3 График зависимости добавочного значения нагрузки, при условии ошибки регулирования Г, для различных типов антенн А1(0=2О°), А2(0=15"),

А3(9=10°).

Из полученных графиков, см. Рис. 1-3, что при использовании антенны с более широкой ДН в вертикальной плоскости, ошибка регулировки наименьшим образом сказывается на качество работы алгоритма корректировки площади соты. При этом время установления угла наклона ДН БС, при использовании систем с электронным наклоном луча, не зависит от абсолютного значения угла наклона, и составляет порядка 15-20 сек, что говорит о высокой степени оперативности данного метода.

В конце главы приведены результаты исследований по определению зависимости величины площади перекрытия соседних сот, необходимой для устранения перегрузки заданной величины, на выбранном участке сети.

Данная зависимость имеет следующий вид:

где к„ер - значение коэффициента перегрузки.

График, отражающий данную зависимость, приведен на Рис. 4.

Рис. 4 Зависимость необходимой величины зоны перекрытия соседних сот от значения скачка интенсивности

В третьей главе осуществляется анализ синтезированного ММД, позволяющего поддерживать качество обслуживания вызовов в сотовой сети.

Определено, что в случае использования процедур раннего обнаружения перегрузок, коэффициент блокировки вызовов в соте может быть уменьшен, за счет раннего принятия решения о перераспределении покрытия соседних сот. V.

Далее приводится анализ алгоритма, синтезированного в работах предшествующих авторов, использование которого позволит заранее детектировать локальные перегрузки и осуществлять оценку средних параметром мобильности абонентских потоков.

Проанализирована иерархическая модель, описывающая ряд взаимно обусловленных процессов, последний из которых описывает изменение информационной нагрузки выделенной БС, работающей в сотовой сети связи.

В качестве первичного, или задающего в указанной иерархии, процесса выступает изменение интенсивностей потоков входящих или выходящих из соты абонентов. Его модель была описана с учетом известного физического свойства, состоящего в возникновении, при заметных внешних воздействиях на мобильные потоки, ударных волн ограниченного перечня типов. Указанное явление приводит к увеличение информационной нагрузки БС, формируемой абонентами.

Для предсказания скачков интенсивности входящего потока абонентов использовалось следующее соотношение:

При справедливости гипотезы Н| - наличие изменения интенсивности межсотовых перемещений, использовались оценки:

Для предсказания скачков интенсивности при изменении мобильности выходящего потока используется соотношение (8).

(6)

(7)

1п(А(Г,г)) = Л/^г)>17Й) (8)

<

н„

л(т г)- -

w_F.fi "«Г , ( к X

1г-2,(7%|

ехр -Ьм— ' >—,--(9)

где использованы обозначения

I 1 Зд)

И,(г0) - число входящих запросов на регистрацию в соте/зоне, полученное от абонентов на интервале [0,Го),

- число запросов на выход из соты/зоны, полученное от абонентов на интервале [0,Г0),

Г0 - условная оценка максимального правдоподобия для неизвестного момента возникновения нестационарного поведения 10.

В случае справедливости гипотезы Нь оценки формируются следующим образом:

Iо = arg giax ,/?„(<„),

fic =0.

где использовано обозначение /^(r„)=

Показано, что на базе процедур обнаружения и оценки изменений интенсивностей потоков поступающих в соту и выходящих из соты мобильных абонентов возможно раннее предсказание информационной перегрузки.

В ходе анализа определено, что запас времени перед возникновением информационной перегрузки составляет порядка 100150 сек. Если учесть, что на регулировку угла наклона ДН БС необходимо время порядка 20 сек, тЬ на процедуры обработки полученной статистики и передачи информационных сообщений между модулями SON временной запас составляет 80- 130 сек.

В конце главы приведена синтезированная процедура контроля межсотовых перемещений абонентов, позволяющая минимизировать объем сигнальных сообщений на радиоинтерфейсе, что обеспечивается за счет того, что мобильным терминалом на базовую станцию передается минимальное по количеству бит «пилотное сообщение», необходимых для регистрации абонентов:

1. В случае использования алгоритма на одной БС, передается «пилотное сообщение», содержащее один бит информации. «1» -означает абонент вошел в соту, «0» - покинул ее пределы. БС фиксирует время поступления заявки, что и является частью необходимой выборки.

2. В случае использования алгоритма на нескольких БС, кроме предложенной процедуры, можно использовать следующий алгоритм: при перерегистрации в соте, терминал посылает на «новую» БС, используя канал случайного доступа (RACH), присвоенный абоненту временный идентификатор (TMSI) - 4 октета. Централизованная система управления, фиксирует факт перехода абонента из одной соты в другую. Данный способ позволит избежать ошибок отслеживания перемещений абонентов, так как для передачи будет использоваться БС с большей мощностью в точке приема.

Процедуру отслеживания перемещений предлагается

синтезировать на базе стандартной процедуры перевыбора соты Cell

Update (3GPP 25.303). Пример реализации подобной процедуры следующий, см. Рис 5.

Мобильный терминал I UE-RLC I I UE-MAC I I UE-L1

Cell reselection triggerred

СРИТ-HL Stff BEO IS

>L-S«r-C-RtC (SMf

БС/КБС MAC

SON модуль

Рис. 5 Реализация процедуры оповещения модуля SON о перевыборы соты для абонентов в пассивном состоянии

UE-RCC - модуль МТ реализующий функции контроля радиоресурсов; UE-RLC - модуль МТ реализующий функции контроля качества радиканалов;

UE-RLC - модуль МТ реализующий функции контроля уровня доступа к среде.

UE-RLC - модуль МТ реализующий функции контроля физического уровня.

Необходимо отметить, что данная процедура предусматривает передачу сообщений RRC о перевыборе соты без перерегистрации абонентов.

В четвертой главе синтезирована сетевая модель SON позволяющая, внедрить алгоритм оптимизации покрытия на сети оператора CMC, причем вне зависимости от технологии на уровне радиодоступа. Все элементы, использованные при создании модели, соответствуют концепции самооптимизирующихся сетей SON, разрабатываемой консорциумом 3GPP и подразумевает использование открытых интерфейсов, что в конечном итоге гарантирует совместимость. Синтезированная сетевая модель приведена на Рис. 6.

Синтезированная архитектура, см. Рис. 6, позволяет реализовать полученный алгоритм при условии использования одного из трех типов построения SON:

- локальное построение;

- централизованное построение; гибридное;

if s-i

S gl 11! SI;

II f 8 ® С

^ с

1 if

Мониторинг, управление, отчетность

Исходные данные для планирования

Планировщик покрытия

Модуль принятия решений |

| Оптимальные параметры

Модуль управления параметрами станции

I Результат ибрабиини

Модуль накопления и обработки статистики

Модуль сбора/обработки статистики

' Результат перевыбора (CeHJOj

Модуль перевыбора соты |

Рис. 6 Сетевая модель, позволяющая реализовать ММД перераспределения радиопокрытия соты с учетом принципов SON

Выбор типа построения зависит от функциональных возможностей оборудования оператора связи и имеющейся пропускной способности между сетевыми элементами, необходимой для передачи сигнальных сообщений.

При выборе архитектуры модели необходимо учитывать требования к вычислительным мощностям сетевого оборудования. В случае выбора локальной архитектуры, все вычисления производятся на оборудовании базовой станции оператора. При централизованной - в едином центре управления и мониторинга сети, при этом вычислительная мощность оборудования должна быть Л«- (кол-во БС) раз больше, чем в предыдущем случае. При гибридном построении вычислительный ресурс распределяется между сетевыми элементами.

В пятой главе произведено имитационное моделирование полученного ММД при помощи среды GPSS (англ. General Purpose Simulation System — система моделирования общего назначения). Данная система предназначена для моделирования систем массового обслуживания и имеет встроенные программные блоки, что значительно упрощает решение поставленной задачи.

Созданная имитационная модель позволяет моделировать процессы межсотовых перемещений абонентов совместно с процедурами обслуживания вызовов на территории соты, что обеспечивает оценку качества работы синтезированного метода множественного доступа использующего интеллектуальные антенные системы.

Полученная модель хорошо согласуется с общепринятыми аналитическими соотношениями, которые традиционно используются для расчета качества обслуживания на сети подвижной радиосвязи, при

16

условии стационарности нагрузки. Для макросот с указанными параметрами мобильности погрешность определения вероятности блокировки не превышает 3% от расчетного значения.

Результаты моделирования алгоритма обнаружения перегрузок и оценки параметром мобильности для входящего потока приведены на Рис.7 - 12.

относительное изменение интенсивности входящего потока абоентов Аь/Аа

Рис. 7 Относительная ошибка оценки момента изменения интенсивности входящего потока, при различных длительностях периода наблюдения и при различном изменении величины ХЬЛа.

относительное изменение интенсивности входящего потока абоентов Ль/Аа

0,10 0,08 а 0,06

? 0,04

го

==-0,02 0,00

—•—Т=100с -®-Т=300с ~*~Т=500с

Рис. 8. Относительная ошибка оценки изменения интенсивности входящего потока до момента изменения интенсивности межсотовых перемещений, при различных длительностях периода наблюдения и при различном изменении ____________________________________величины /.Ь. ла.

0,10 ^ 0,08 ¿0.06 ■у 0,04 §-0,02 0,00

1.2 1,4 1,6 1,8 2 2,2

относительное изменение интенсивности входящего потока абоентов Аь/Аа

Рис. 9. Относительная ошибка оценки изменения интенсивности входящего потока после момента изменения интенсивности межсотовых перемещений, при различных длительностях периода наблюдения и при различном изменении величины ХЬ/Ха

о +

О 100 200 300 400 500

То,с__

Рис. 10. Относительная ошибка оценки изменения интенсивности входящего потока до момента изменения интенсивности межсотовых перемещений, при различных значениях моментов возникновения скачка интенсивности ........

Рис. 11. Относительная ошибка оценки изменения интенсивности входящего потока после момента изменения интенсивности межсотовых перемещений,

при различных значениях моментов возникновения скачка интенсивности.

Аналогичные результаты получены при моделировании алгоритма обнаружения и оценки параметров для выходящего потока абонентов, см. главу 5.

В результате проведения экспериментов с синтезированной моделью, получен следующий результат:

- алгоритм раннего обнаружения локальных перегрузок, описанный в данной работе, возможно использовать для детектирования изменения мобильности абонентов и оценки параметров мобильности. Результаты эксперимента, проведенного при помощи синтезированной модели, и анализ отклонения оцениваемых параметров представлены в подразделе 5.4 диссертационной работы.

- моделирования процесса обслуживания абонентов на территории соты с учетом меняющегося характера мобильности показало целесообразность применения алгоритма перераспределения покрытия при помощи ИАС. Для макросот, при условии высокой мобильности абонентов (средняя скорость передвижения 50 км/ч) и возникновения скачков интенсивности межсотовых перемещений, обеспечивающих рост интенсивности входящего потока абонентов в два раза, синтезированный алгоритм позволяет снизить число блокированных пользователей в выбранной соте более чем на 30% при обозначенных ранее условиях, см. Рис. 12.

Рис. 12 Зависимость вероятности блокировки требований в соте от времени Данные результаты получены при условии корректной оценки параметров межсотовых перемещений абонента.

Полученную имитационную модель можно использовать для предсказания локальных перегрузок на реальной сети оператора связи.

В заключении кратко приведены итоги работы, перечислены основные наиболее значимые результаты, а также намечены перспективы дальнейшего развития вопросов, рассмотренных в диссертации.

В Приложении помещены дополнительные материалы по главам и акт внедрения результатов работы.

Основные результаты и выводы

1. Разработан метод множественного доступа, позволяющий увеличить эффективность использования канального ресурса базовой станции CMC за счет снижения влияния локальных перегрузок.

2. Разработан метод расчета площади покрытия базовой станции CMC при условии изменения угла наклона диаграммы направленности, что в конечном итоге позволило оценить зависимость информационной нагрузки от угла наклона ДН БС и синтезировать ММД, позволяющий устранять локальные перегрузки и повысить качество обслуживания абонентов.

3. Получена оценка необходимой зоны перекрытия соседних сот в зависимости от уровня скачков интенсивности мобильного потока абонентов. Данный результат необходимо учитывать при частотно-территориальном планировании сети оператора с целью устранения локальных перегрузок за счет адаптивных алгоритмов перераспределения покрытия.

4. Разработана процедура контроля межсотовых перемещений абонентов, позволяющая минимизировать требования к пропускной способности служебного канала.

5. Разработана имитационная модель, позволяющая моделировать межсотовые перемещения абонентов, при этом учитывается загрузка канального ресурса на базовой станции. Данная модель позволяет провести анализ разработанного ММД и внедрить полученный результат

на существующих и проектируемых CMC для устранения перегрузок в реальном масштабе времени.

6. Определена сетевая модель системы адаптивного управления интеллектуальными антенными системами согласно действующим тенденциям развития телекоммуникационной отрасли и принципам построения сетей SON, что в конечном итоге позволит реализовать полученный алгоритм на сети оператора независимо от технологии радиодоступа.

Публикации по теме диссертации в ведущих рецензируемых научных изданиях, Рекомендованных ВАК

1. Щучкин В.М. Алгоритмы адаптивного формирования луча диаграммы направленности, с учетом предсказания перераспределения абонентов// T-Comm. - №9. - 2011 г. с. - 146-149.

2. Шорин О. А., Щучкин В. М. Использование интеллектуальных антенн в системах мобильной связи для снижения перегрузок [Электронный ресурс]: Труды МАИ. - №53/ - Электронный журн. - М.: МАИ, 2012 - Режим доступа к журн.: http://wwvv.mai.ru/science/trudy/published.php?ID=29292, свободный. -Систем, требования: IBM PC; Windows 95; Internet Explorer; Acrobat Reader 3.0. - Загл. с экрана.

3. Щучкин В.М. Имитационное моделирование межсотовых перемещений и отслеживание локальных перегрузок в системах связи с подвижными объектами// T-Comm. - №5. - 2012. с. 20 - 24.

4. Щучкин В.М. Использование интеллектуальных антенн в системах связи с подвижными объектами с целью снижения последствий природных и техногенных катастроф// Технологии гражданской безопасности. - №4. - 2012. с. 87 - 93.

5. Щучкин В.М. Перспективы применения интеллектуальных антенных систем. Пути развития// T-Comm. - №6. - 2012. с. 41-43.

Прочие публикации

6. Щучкин В.М. Анализ качества обслуживания вызовов с учетом интерференции сигналов в системах подвижной радиосвязи //доклад, Молодежный научный форум «Телекоммуникации и инфокоммуникационные технологии - реалии, возможности, перспективы», МТУ СИ, М:. 2009.

7. Щучкин В.М., Шорин O.A. «Алгоритм оптимизации множественного доступа с адаптацией диаграммы направленности антенн»// Труды XXVIII конференции «Мобильный бизнес «Перспективы развития проблемы реализации систем мобильной связи в России и за рубежом», РАЕН, Иордания - 2010 г. с. - 46-56.

8. Щучкин В.М., Шорин O.A. «Использование направленных интеллектуальных антенн для управления нагрузкой в сотовых системах связи»// Труды XXIX конференции «Мобильный бизнес «Перспективы развития проблемы реализации систем мобильной связи в России и за рубежом», РАЕН, Греция - 2011 г. с. - 59-77.

9. Щучкин В.М., Шорин O.A. «Моделирование межсотовых перемещений абонентов и мониторинг перегрузок в системах связи с подвижными объектами»// Труды XXXI конференции «Мобильный, бизнес «Перспективы развития проблемы реализации систем мобильной связи в России и за рубежом», РАЕН, Италия - 2012 г. с. - 40-49.

Подписано в печать:05.03.2013 Тираж 100 экз. Заказ №942 Отпечатано в типографии «Реглет» г. Москва, Ленинградский пр-т д.74 (495)790-74-77 www.reglet.ru

МОСКОВСКИЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ СВЯЗИ И ИНФОРМАТИКИ

На правах рукописи

04201355053

Щучкии Владимир Михайлович

ИССЛЕДОВАНИЕ И РАЗРАБОТКА МЕТОДОВ МНОЖЕСТВЕННОГО ДОСТУПА В СИСТЕМАХ МОБИЛЬНОЙ СВЯЗИ С ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫМИ АНТЕННАМИ

05.12.13 - Системы, сети и устройства телекоммуникаций

Диссертация на соискание учёной степени кандидата технических наук

Научный руководитель: Шорин О.А.

МОСКВА - 2013

Оглавление

ВВЕДЕНИЕ 6

СПИСОК СОКРАЩЕНИЙ 12

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 45

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 51

2.5 Регулировка наклона диаграммы направленности антенны

базовой станции, используемый в разрабатываемом методе множественного доступа 56

2.6 Зависимость требуемого значе! \ия перекрытия зо! \ обслуживания

соседних сот от величины скачков интенсивности мобильных потоков

59

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 М1 65

3.1.2 Распределение числа абонентов, модель Эрланга 4 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 регистраций 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

3.3.1 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 150

ПРИЛОЖЕНИЕ 1 ТЕКСТ ПРОГРАММЫ ИМИТАЦИОННОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ 161

ВВЕДЕНИЕ Актуальность работы

В настоящее время высокой популярностью пользуются сети мобильной связи (CMC), 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 O.A., Шинакова Ю.С., а также на ряд зарубежных ученых Н. 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 CMC с множественным доступом, позволяющие управлять перераспределением нагрузки в районе возникновения локальной перегрузки;

- разработать метод множественного доступа (ММД) с адаптивным управлением радиопокрытием соты CMC и провести исследование локальной перегрузки;

- синтезировать сетевую модель CMC, позволяющую внедрить полученный ММД на сети оператора;

- разработать имитационную модель соты CMC, позволяющую провести анализ разработанного ММД и внедрить полученный результат на существующих и проектируемых CMC.

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.

1. Разработан метод, позволяющий управлять уровнем блокировок вызовов в CMC с множественным доступом при помощи регулировки угла наклона диаграммы направленности (ДН) базовой станции (БС).

2. Исследовано влияние параметров ДН антенны БС и точности их регулировки на формируемую абонентами нагрузку в соте.

3. Разработана модель сети, позволяющая осуществлять контроль межсотовых перемещений абонентов, обрабатывать и хранить накопленную статистику.

4. Разработан ММД, позволяющий увеличить эффективность использования канального ресурса за счет адаптивного управления диаграммой направленности антенны базовой станции и предсказания локальных перегрузок.

5. Синтезирована имитационная модель, позволяющая оценивать влияние локальных перегрузок и возможности их устранения в реальном масштабе времени на качество обслуживания абонентов в CMC 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 CMC 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.

Диссертация состоит из введения и пяти глав. Работа изложена на 170 страницах, содержит 47 рисунков, 4 таблицы, список литературы включает 104 наименований. Кроме того, содержит приложение на 10 страницах.

Основные положения выносимые на защиту

1. Разработанный метод управления ДН БС позволяет обеспечить гарантированное качество обслуживания абонента в CMC.

2. Синтезированная процедура регистрации межсотовых перемещений абонентов обеспечивает возможность предсказания локальных перегрузок, при минимальной дополнительной загрузке радиоинтерфейса.

3. Программная реализация разработанного ММД позволяет провести анализ полученного ММД и в реальном масштабе времени обнаруживать и устранять локальные перегрузки в CMC.

4. Алгоритм управления ДН ИАС, совместно с алгоритмом предсказания локальных перегрузок, в рамках разработанного ММД, позволяет уменьшить коэффициент блокировки пользователей в соте более чем 30%'.

Публикации и апробация работы

Основные материалы по теме диссертации опубликованы в 9 печатных работах в научно-технических журналах и сборниках, из них 5 статьи в журналах, входящих в список изданий рецензируемых журналов ВАК Российской Федерации.

Основные научные и практические результаты диссертационной работы докладывались и обсуждались на Молодежном научном форуме «Телекоммуникационные и инфокоммуникационные технологии - реалии, возможности, перспективы», МТУСИ, 2009.; на международных конференциях «Мобильный бизнес: "Перспективы развития и проблемы реализации систем мобильной связи в России и за рубежом"» РАЕН в 2010, 2011,2012 гг.

1 - для макросот, при условии высокой мобильности абонентов (средняя скорость передвижения 50 км/ч) и возникновения скачков интенсивности межсотовых перемещений, обеспечивающих рост интенсивности входящего потока абонентов в два раза

Список сокращений

3GPP 3rd Generation Partnership Project

ANR Automatic Neighbour Relation

BF BeamForming

CCO Coverage and Capacity Optimization

CODC Cell Outage Detection and Compensation

CI Cell Identity

DL Downlink

DM Domain Manager

DRRM Dynamic Radio Resource Management

E-UTRA evolved UMTS Terrestrial Radio Access

eNB eNodeB

ES Energy saving

GPS Global Positioning System

GPSS General Puipose Simulation System

GSM Global System for Mobile Communications

ICIC Inter-Cell Interference Coordination

KPI Key Performance Indicator

eLCS Location Services

LTE Long Term Evolution

MIMO Multiple-Input-Multiple-Output

MLBO Mobility Load Balancing Optimization

MRO Mobility Robust Optimization

NM Network Manager

OM&P Operation, Maintenance and Provisioning

OSS Operation Support System

RACH Random Access Channel

RET Remote Electrical tilt

RETAP Remote Electrical Tilting Application Part

RRC Radio Resource Control

SBSA Switched Beam Smart Antenna

SON Self-Optimization Network

TMAAP Tower Mounted Amplifier application part TMSITemporary Mobile Subscriber Identity

UMTS Universal Mobile Telecommunications System

UL Uplink

AT Абонентский терминал

БС Базовая станция

ДН Диаграмма направленности

ИАС Интеллектуальна антенная система

КБС Контроллер базовых станций

МКУ многоканальное устройство

ММД Метод множественного доступа

СМО систем массового обслуживания

CMC Система мобильной связи

ФАР фазированных антенных реше

ЧНН час наибольшей нагрузки

ЭМС Электромагнитная совместимость

1. Концепция самооптимизирующихся сетей

1.1 Сетевая модель 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 (KPI), 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 ст