автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.13, диссертация на тему:Исследование влияния процедуры хэндовера на качество услуг в сетях UMTS

АКСЕНОВ СЕРГЕЙ МИХАЙЛОВИЧ

ИССЛЕДОВАНИЕ ВЛИЯНИЯ ПРОЦЕДУРЫ ХЭНДОВЕРА НА КАЧЕСТВО УСЛУГ В СЕТЯХ UMTS

Специальность 05.13.13 - Телекоммуникационные системы и компьютерные сети

АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Санкт-Петербург 2008

003167921

Работа выполнена в Санкт-Петербургском государственном университете телекоммуникаций им. проф. М.А. Бонч-Бруевича

Научный руководитель

Научный консультант

Официальные оппоненты

доктор технических наук, профессор Мстислав Аркадьевич Сивере

кандидат технических наук Александр Николаевич Волков

доктор технических наук, профессор Сергей Борисович Макаров

Ведущее предприятие

кандидат технических наук, доцент Михаил Алексеевич Кузнецов

ФГУП ЛОНИИС (Санкт-Петербург)

Защита состоится «¿8 » 2008 года в / У часов на

заседании диссертационного совета Д 219.004.02 при Санкт-Петербургском государственном университете телекоммуникаций им. проф. М.А. Бонч-Бруевича по адресу: 191186 Санкт-Петербург, наб. р. Мойки, д.61, ауд. 205.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке университета.

Отзыв на автореферат в двух экземплярах, заверенных печатью учреждения, просим направлять по указанному адресу на имя ученого секретаря диссертационного отдела.

Автореферат разослан « /'/ » £ V 2008 г.

Ученый секретарь диссертационного совета кандидат технических наук, доц В.Х. Харитонов

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность работы. С 2007 г. в России крупнейшими сотовыми операторами начато строительство сетей третьего поколения - UMTS, на основе технологии WCDMA.

Существует множество процедур, отражающих качество функционирования мобильных сетей, но одной из основных является процедура хэндовера. Ее успешность и эффективность влияют не только на формирование оценки качества сервисов потребителем, но и на работоспособность сети в целом.

Для операторов сотовой связи, планирующих развитие и дальнейшую оптимизацию универсальных мультисервисных сетей третьего поколения, основанных на технологии WCDMA, с целью повышения объема и качества предоставляемых услуг, задача оптимизации параметров, влияющих непосредственным образом на функционирование сети в целом, является актуальной и насущной.

Объектом исследования является мультисервисная сеть мобильной связи UMTS.

Предметом исследования является процедура хэндовера в сетях UMTS.

Целью работы является повышение эффективности и конкурентоспособности сетей UMTS посредством оптимизации алгоритма и параметров мягкого хэндовера.

Научная задача заключается в разработке оптимизированного алгоритма хэндовера, обеспечивающего повышение эффективности функционирования и увеличение емкости сети с поддержанием требуемого качества обслуживания.

Методы исследований. В работе использовался математический аппарат теории вероятностей, статистической теории распространения радиоволн, методы математической статистики. Экспериментальные исследования проведены с использованием пакета математического, статистического и имитационного моделирования MATLAB 7.01 и программных средств Mathcad 2000.

Достоверность полученных результатов подтверждена адекватным применением математических методов, корректностью постановок решаемых задач, вводимых допущений, ограничений и формулировок выводов; соответствием применяемых моделей физическим процессам в системах связи с подвижными объектами; адекватностью выбранных методов исследования особенностям решаемых задач; непротиворечивостью полученных результатов расчетам и известным частным результатам предшествующих исследований, основным положениям стандартов 3GPP и техническим характеристикам оборудования сети; результатами экспериментов; использованием результатов работы при построении реальных сетей UMTS, о чем свидетельствуют акты внедрения.

Научная новизна. В большинстве проведенных ранее исследований емкости нисходящего направления (Downlink, DL) в CDMA-сетях процесс мягкого хэндовера упрощен. К примеру, в некоторых исследованиях хэндовер основан на определении дистанции, т.е. решение о хэндовере принимается на основе анализа удаления мобильной станции (MS) от базовой (BS). В других -интерференция, создаваемая абонентом при мягком хэндовере, аппроксимируется как удвоение интерференции от абонента вне процесса мягкого хэндовера.

Явление интерференции в DL, возникающее при мягком хэндовере, сильно зависит от местоположения мобильной станции, и эта совокупность процессов описывается сложными алгоритмами, представленными в данной работе, а не простым удвоением мощности.

Кроме этого, в отличие от ранее опубликованных материалов, в данной работе всесторонне анализируется влияние мягкого хэндовера на нисходящее направление в WCDMA-сетях. Предлагается метод оптимизации мягкого хэндовера, нацеленный на максимизацию емкости в DL, и схема регулировки мощности. Эффективность предлагаемой схемы и ее осуществимость проверялись и сравнивались со схемой сбалансированного контроля мощности, принятой 3GPP. Результаты показывают, что оптимизированный алгоритм мягкого хэндовера и предлагаемая схема контроля мощности имеют большую, по сравнению с UTRA-алгоритмами, эффективность с точки зрения увеличения емкости в DL. В анализ эффективности системного уровня включены быстрый контроль мощности в DL и начальная схема выбора сот, что в ранее опубликованной литературе было затронуто частично или упрощено. Выигрыш мягкого хэндовера рассматривается и сравнивается при трех схемах контроля мощности и выбора сот.

В работе определяется взаимосвязь между макроразнесением и назначением дополнительных ресурсов, что ранее в явном виде не было представлено.

Принимая во внимание усложнение и увеличение сигнализационной нагрузки при реализации мягкого хэндовера, возникающей при вводе в активный набор дополнительной базовой станции, размер активного набора рекомендуется оставлять равным двум. Подобные выводы в ранее опубликованных работах не встречались.

Практическая ценность. Предложенный подход к оптимизации алгоритма мягкого хэндовера может быть использован при разработке и эксплуатации компьютерных систем моделирования и расчета ресурсов сети и радиопокрытия, применяемых при планировании сети WCDMA 3G. Результаты проведенного исследования применимы для практических приложений при проектировании операторами сотовой связи новых систем управления ресурсами радиосети 3G и оптимизации действующих. Результаты также могут быть использованы в образовательном процессе высших учебных

заведений связи, при написании учебников и учебных пособий, при разработке перспективных систем связи.

Реализация результатов работы. Результаты работы внедрены в практическую эксплуатационно-техническую деятельность Северо-Западным филиалом ОАО «МегаФон», Санкт-Петербургским филиалом ОАО «ВымпелКом», в учебный процесс Санкт-Петербургского государственного университета телекоммуникаций им. проф. М.А.Бонч-Бруевича и используются в научных разработках пакетов учебных программ и постановке лабораторно-практических курсов, что подтверждено соответствующими актами внедрения.

Апробация результатов и публикации. Автором было выполнено восемь докладов на конференциях, семинарах и симпозиумах, материалы опубликованы в девяти работах. Основные результаты работы докладывались на международном телекоммуникационном симпозиуме «Мобильная Связь» в 2007 г., ежегодном отчетно-представительном семинаре «Планирование Радиосети» внутри компании СЗФ ОАО «МегаФон» в 2006 и 2007 гг. и получили положительную оценку. Материалы, отражающие основное содержание и результаты диссертационной работы, опубликованы в материалах научно-технических конференций, научных семинаров и отраслевых журналах - всего в четырех работах, в том числе в трех изданиях из перечня, рекомендуемого ВАК.

Основные положения, выносимые на защиту. К основным научным результатам, которые получены лично автором, включены в диссертацию и выносятся на защиту, относятся:

1. Анализ зависимости прироста емкости системы в нисходящем направлении, получаемого при мягком хэндовере, от различных схем управления ресурсами и радиопараметров.

2. Предложение метода оптимизации мягкого хэндовера в сетях UMTS с точки зрения максимизации емкости сети в нисходящем направлении.

3. Предложение оптимизированного метода контроля мощностей базовых станций, находящихся в активном наборе в процессе выполнения мягкого хэндовера.

Структура и объем работы. Работа состоит из введения, шести глав, заключения, списка литературы, включающего 163 наименования, и трех приложений. Работа содержит 194 стр. машинописного текста, 52 рисунка, 6 таблиц.

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обоснована актуальность темы, сформулированы цели и задачи исследования, указана научная новизна, приведена общая структура работы.

В первой главе вводится ряд определений и классификаций.

Представлены общие сведения о системах с кодовым разделением, лежащих в основе сетей 3G.

Дана классификация хэндоверов в сетях 2G. Приведено описание хэндоверов в мобильных сетях GSM 900/1800, что позволяет получить базис для рассмотрения процедур хэндовера в сетях третьего поколения, и будет использоваться в работе для сравнительных анализов между сетями 3G и 2G.

Сделаны выводы об актуальности рассмотрения проблем управления радиоресурсами применительно к стандарту UTRA FDD, поскольку именно он рассматривается для использования в качестве основной технологии радиодоступа в сетях UMTS.

Во второй главе определены виды хэндоверов в 3G WCDMA-сетях, приведена их классификация. В добавление к жестким хэндоверам, применявшимся ранее в сетях 2G, в сетях третьего поколения появились принципиально новые способы передачи обслуживания: мягкий и мягчайший хэндоверы.

Выбран и подробно описан наиболее актуальный для оптимизации алгоритм хэндовера - алгоритм мягкого хэндовера с относительными порогами. Определен схожий алгоритм, используемый в сетях других стандартов третьего поколения, что позволяет нам на протяжении всей работы проводить анализ, сравнивая эффективность и общее влияние этих алгоритмов на показатели инфраструктуры сетей, Кратко описаны принципы реализации всех типов хэндоверов сетей WCDMA.

В третьей главе в качестве исследуемой радиосреды предлагается использовать макросоты, так как именно в макросотах мягкий хэндовер происходит чаще, и его воздействие на эффективность сети выражается более ярко по сравнению с микро- и пикосотами.

Ввиду сложности проведения натурных испытаний для выбранной радиосреды и конструкции сот предлагается использовать математическую модель радиоканала, описываемую формулой:

L(r,S )= г" -10 , (1)

где г - расстояние от MS до обслуживающей BS; а - показатель затухания с типичным значением 4; £ (в дБ) - гауссовское распределение, показывающее затухание вследствие затенения, с нулевым средним и стандартной девиацией а, которая зависит от расстояния.

Предлагается применить для исследования идеализированную модель сети, состоящую из девятнадцати соканальных макросот (М=19). Зоны обслуживания базовых станций условно представлены в виде шестиугольников и включают в себя зоны мягкого хэндовера и зоны, где мягкий хэндовер невозможен.

Известно, что в CDMA-сетях интерференция является ограничивающим фактором, поэтому необходимо определить основные источники интерференции, возможные виды проявления интерференции и параметры, влияющие на интерференцию. Интерференция может быть поделена на два

типа: интерференция внутри соты (ггйга-сеЩ и интерференция между сотами {Шег-сеЩ.

Интерференция в БЬ внутри соты 1шга<еЧ, создаваемая ВБи рассчитывается по формуле:

(2)

где Рт\ — общая мощность передачи ОД^ Г\ - дистанция между 1ЛЕ и ОД1; а -показатель потерь на пути распространения; а - коэффициент ортогональности.

Интерференция между сотами 1Ыег<ец может быть вычислена следующим образом:

м .

°/о , (3)

/»2

где Рт, - общая мощность передачи ОД; г1 - дистанция между Щ и ОД; а -показатель потерь на пути распространения; М - количество ВБ, являющихся источниками интерференции между сотами.

Оптимизировать алгоритм хэндовера можно, опираясь на различные параметры; в данной работе предлагается взять за основу минимизацию интерференционного влияния и проанализировать каким образом это отразится на функционировании сети в целом. Для этого необходимо провести анализ характеристик канального уровня сети WCDMA с учетом выбранной модели, уделяя особое внимание оценке влияния мягкого хэндовера на интерференцию и назначение мощностей для выделенных каналов в БЬ.

Предполагая, что нагрузка распределена равномерно внутри системы, т.е. все ВБ передают с одинаковыми уровнями мощности, выражение для мощности Р5 выделенного нисходящего канала при предельных соотношениях, т.е. не учитывая тепловой шум, может быть записано в виде:

Р.-*

' Ж

ё±. Л л

19

1-в+Е

(С,

10

ч

= 01-Рт, (4)

где Ж - чиповая скорость; Я - скорость передачи служебных битов; V -коэффициент активности для данного типа услуги; - опорное значение

отношения энергии бита к спектральной плотности мощности шума о), устанавливаемое контроллером ШчГС в соответствии со значениями ошибок ВЕЯ; Д - коэффициент, показывающий относительный уровень требуемой мощности для НЕ без мягкого хэндовера.

При мягком хэндовере в двух и трех направлениях общая мощность, необходимая для поддержки ЦЕ, выражается формулами:

Р +Р ____я =В .р (5)

гп*гзг ] 1 гт Иг гт-

>1 и* 2)

wuj (pj

—,--j--pr=ihpT-

c&v йг>)

Здесь и ^ показывают относительный уровень общей требуемой мощности для UE при мягком хэндовере в двух и трех направлениях соответственно.

Мощность, назначенная для определенного пользователя, является интерференцией для других пользователей. Следовательно, /?ь Д также отражают интерференцию, сведенную на UE.

Результаты исследования зависимости значений коэффициентов Д, Д fa от радиопараметров и местоположения абонентов показали:

1. При отсутствии затенений для поддержания опорного значения Ef/I,а при мягком хэндовере в трех направлениях требуется больше мощности, чем при мягком хэндовере в двух направлениях.

2. Для UE, находящихся около границ соты, при мягком хэндовере в среднем необходимо меньше энергии для поддержания опорного отношения ЕЛ.

3. Для абонентов, находящихся в углах соты, при мягком хэндовере в трех направлениях выделяется меньше энергии, чем при хэндовере в двух направлениях.

4. Для UE, находящихся на линии, соединяющей базовые станции, хэндовер в двух направлениях всегда имеет лучшие показатели, чем трехнаправленный.

Без применения мягкого хэндовера, для сохранения £гДо не ниже опорного значения, средняя излучаемая мощность в DL для трафикового канала, необходимая абоненту, находящемуся около границы соты, превышает максимально допустимую для трафиковых каналов мощность. В этом случае абоненту может быть отказано, либо обслуживание продолжится с QoS ниже опорного. Мягкий хэндовер решает эту проблему разделением мощности между станциями. Кроме того, мягкий хэндовер уменьшает вероятность ухудшения QoS.

В четвертой главе анализируется эффективность мягкого хэндовера на системном уровне, за основу взят прирост емкости в нисходящем направлении, получаемый при мягком хэндовере. Для этого определен способ вычисления выигрыша мягкого хэндовера с учетом предложенной модели сети и ряда допущений.

Получаемый прирост емкости в DL при мягком хэндовере соответствует выигрышу мягкого хэндовера.

Найдем выигрыш мягкого хэндовера (Soft Handover, SHO), сравнивая емкость сети без процедуры SHO и емкость сети с процедурой SHO:

(емкость при SHO , , ,....

SHO-выигрыш = -xlOO%,

l емкость без SHO

SHO,,

xlOO%>

(7)

(8)

где A - зона соты, S - зона, где мягкий хэндовер невозможен; S' - зона мягкого хэндовера.

В сотовой сети WCDMA на емкость в нисходящем направлении оказывает влияние множество факторов:

- схема выбора сот определяет какая базовая станция закрепляется первой. Различные решения оказывают влияние на уровень мощности для каналов в DL. Это также влияет на 5 и S' вследствие разницы условий принятия решения о мягком хэндовере и отмене его;

- различные алгоритмы SHO и объемы служебных потоков данных приводят к различным размерам зон S и S';

- различные алгоритмы управления мощностью приводят к различным назначаемым базовой станцией мощностям Р$\ (без процедуры мягкого хэндовера) и Psi sho (при мяпсом хэндовере);

- различные схемы разделения мощностей приводят к разным отношениям между PSi и Psi jho ;

- различные сервисы (услуги) влияют на базу сигнала и опорное отношение ЕЛ.

Любые изменения емкости отражаются на выигрыше мягкого хэндовера.

180 т

оптимум СПД

максимум СПД

6)

а, Выбор сог

—О — оснований ма удалении

- • - ипвэшшй Б)

Рис. 1. Выигрыш мягкого хэндовера при использовании различных схем выбора сот: а - емкость сети в ОЬ; б - прирост емкости сети в ОЬ

Покажем емкость БЬ (рис. 1, а) и прирост емкости (рис. 1, б) иША-алгоритма мягкого хэндовера с тремя различными схемами выбора сот. Рассмотрим хэндовер в двух направлениях. Примем, что управление мощностью в ЦЬ, оптимальное сложение сигналов и сбалансированное деление мощностей в процессе мягкого хэндовера идеальны.

Выигрыш мягкого хэндовера в БЬ тесно связан со схемами начального выбора соты. При использовании выбора сот, основанного на удалении, выигрыш мягкого хэндовера завышен. При идеальном выборе сот - прирост занижен. Если бы все абоненты могли в любое время соединяться с лучшими станциями, то не нужно было бы применять мягкий хэндовер и не было бы в БЬ прироста емкости сети. Однако такое условие не осуществимо на практике.

При схеме нормального выбора сот влияние мягкого хэндовера на емкость сети очень тесно связано с объемами служебного потока данных (СПД) мягкого хэндовера. Это демонстрирует компромисс между выигрышем макроразнесения и назначением дополнительных ресурсов при мягком хэндовере. Два участка, требующие некоторых пояснений, отмечены черными окружностями на кривой (рис. 1,6). Первый - соответствует «оптимальному значению СПД» и показывает оптимальную долю мягкого хэндовера для максимизации емкости в БЬ. Второй участок - точка пересечения с осью х, соответствует «максимальному значению СПД» - точке баланса выигрыша при макроразнесении и назначения дополнительных ресурсов. Когда СПД ниже «максимума СПД», тогда выигрыш макроразнесения превосходит назначение дополнительных ресурсов, и мягкий хэндовер приводит к увеличению емкости. Когда служебный поток данных превышает «максимум СПД», емкость сети становится меньше, чем без применения мягкого хэндовера. При использовании ШНА-алгоритма мягкого хэндовера, с порогом СБ_Л=5дБ, получаем оптимальное значение СПД около 9,36%, при этом максимальный выигрыш мягкого хэндовера - 8,80%, а максимальный СПД - 26,74%.

При максимальном размере активного набора равном трем три базовые станции могут иметь соединение с ЦЕ одновременно, пока выполняются условия мягкого хэндовера. В случае мягкого хэндовера в двух направлениях, СПД мягкого хэндовера пропорционален количеству абонентов внутри зоны мягкого хэндовера. Когда размер активного набора становится больше двух, СПД мягкого хэндовера больше, чем просто пропорциональность количеству пользователей внутри зоны мягкого хэндовера, т.к. некоторым абонентам требуется более одного дополнительного канала в БЬ в процессе выполнения мягкого хэндовера. Для того, чтобы эти два случая можно было сравнивать, на рис. 2 по оси х отложено пропорциональное отношение пользователей, а не СПД БНО. Результаты показаны на основе ШНА-алгоритма мягкого хэндовера и нормального выбора сот при пороговом значении С5_/й=5дБ.

Из графиков рис. 2 видно, что при небольшой пропорции абонентов, находящихся в статусе мягкого хэвдовера, разница между двумя случаями (А: активный набор равен двум, Б: активный набор равен трем) невелика. При увеличении пропорции абонентов, находящихся в статусе мягкого хэндовера, эффективность ухудшается вследствие возникновения большего количества интерференции. Это означает, что, с точки зрения системного уровня, не выполняется правило «чем больше активный набор, тем лучше». Принимая во внимание усложнение и увеличение сигнализационной нагрузки при

реализации мягкого хэндовера, возникающей при вводе в активный набор дополнительной В8, размер активного набора должен оставаться равным двум.

5 10 15 лропорфм а&ммям ■ х

20 25 штат иедомра, *

Рис. 2. Выигрыш мягкого хэндовера при различных размерах активного набора

Выигрыш мягкого хэндовера тесно связан со значениями параметров а, а и а. При ШПА-алгоритме мягкого хэндовера (рис. 3, а) выигрыш мягкого хэндовера увеличивается с увеличением а. Это означает, что ШНА-алгоритм мягкого хэндовера приносит больше выгоды сетям с высокими показателями затенения.

-■-оа4,ш=0.в,о=в -п- и*А. а-0 в.

и-З а=<1Л, <г-=а о- о»4. а=0Я, в=8

10 20 30

спд вно, % а)

Рис. 3. Зависимость прироста мягкого хэндовера от параметров а, а, а: а - иША-апгоритм; б - В-95 А-алгоритм

На основе ¡рафиков, отражающих результаты моделирования (рис. 3), могут быть сделаны следующие выводы: значения «оптимального» и «максимального» СПД мягкого хэндовера не фиксированные величины; они меняются вместе с динамическими изменениями радиосреды. В ЧША-алгоритме мягкого хэндовера различные значения порога хэндовера соответствуют различным значениям СПД. Обычно эти пороговые значения задаются на ЮЧС.

В пятой главе рассматривается оптимизация мягкого хэндовера с точки зрения максимизации емкости в БЬ.

Принцип оптимизации мягкого хэндовера заключается в увеличении емкости в DL, полученном вследствие минимизации интерференции, вносимой каждым абонентом. От того, находится ли определенный пользователь в статусе мягкого хэндовера или нет, зависит интерференция, которая влияет на других абонентов.

Предположим, что BS\ - обслуживающая станция, BS, и BSj - две станции с лучшими уровнями в списке кандидатов, алгоритм триггерного процесса идеально оптимизированного мягкого хэндовера может быть записан в следующем виде:_

Еслишш|р51 Pst_2miy\[Pi\_l-my + ^f_3i«ay )}~ {piljlwty

Добавить BSi в активный набор;

Если m!n {Р^ ^зДР,, ^ +Рг, + ^ajjm,)} = +P„Jlw<y ^Kjjmv)

Добавить BSi и BSj в активный набор;

Здесь Рй\_ш - мощность, необходимая абоненту для гарантирования СДО, когда абонент соединен только с базовой станцией Б5,; Р^г^ау, Р$12*ау> Р$\ ъ*ау. Р$1_ъкау и Р$] г-аау - мощности, необходимые от В Б и ВЯ,- и BSj соответственно, когда абонент находится в статусе мягкого хэндовера в двух и трех направлениях. Предполагается, что максимальный размер активного набора равен трем. Для минимизации интерференции и максимизации емкости решение о необходимости хэндовера и количестве ВБ в активном наборе должно приниматься на основе сравнения общих выделяемых ресурсов.

Общая мощность, необходимая для мягкого хэндовера в двух (Р12) и трех

Формула (9) показывает, что для абонентов, находящихся в статусе мягкого хэндовера, общая потребляемая мощность обратно пропорциональна сумме пилотных отношений ДДо, принимаемых от всех базовых станций из активного набора. Следовательно, для максимизации емкости в БЬ принятие решения о хэндовере может быть сделано на основе измерений нисходящего пилотного канала. На рис.4 изображена блок-схема триггерного процесса оптимизированного мягкого хэндовера. При разработке блок-схемы принималось условие, что ОД является обслуживающей.

Из рис. 4 видно, что если ЦЕ постоянно соединено с «сильнейшей» ВБ (для достижения максимальной емкости в ИЬ), мягкий хэндовер никогда не должен произойти.

В случае мягкого хэндовера в двух направлениях (предполагая, что ВД является обслуживающей) условие о добавлении BSi в активный набор очень

Конец

(/¡3) направлениях, может быть определена, как:

просто: Ер1 > Ер\. Это соответствует UTRA-алгоритму мягкого хэндовера, когда порог Th_add = 0.

Определим оптимальные пороговые значения Th_add для максимизации емкости в DL (рис. 5). Применяя оптимизированный алгоритм мягкого хэндовера, а также модель сети и допущения, предложенные в гл. 4, получаем максимальный прирост емкости в DL 10,52%, при этом оптимальное значение СПД- 10,16%.

п ««ости сети NG^, - 10,52 % 0.9 ■ я'э,47 % 0.8 ' NG„Л.42 %

Рис. 4. Блок-схема оптимизированного алгоритма мягкого хэпдовера

Рис. 5. Пороговые значения оптимизированного алгоритма мягкого хэндовера

Необходимо отметить, что существует связь между пороговыми значениями и интенсивностью хэндоверов: чем меньше порог, тем больше интенсивность хэндоверов. Пороговым значениям [0; 1,66]дБ и [0; 2,30]дБ соответствует компромисс между пропускной способностью сети, сигнализационной нагрузкой и поддержанием прироста емкости в рамках 90% и 80% от максимального значения.

Шестая глава посвящена рассмотрению процедуры управления мощностью в процессе мягкого хэндовера и описанию основного принципа предлагаемой оптимизированной схемы управления мощностью.

Рассмотрим случай, когда ЦЕ находится в статусе мягкого хэндовера в двух направлениях, общая мощность, расходуемая для этого ЦЕ, равна сумме мощностей Р\ и Р2. Р\ и Р2 - излучаемые мощности выделенных каналов в БЬ от ВЯх и ВБг соответственно.

Предположим, что нагрузка распределена равномерно внутри системы, общая излучаемая мощность каждой станции одинакова и обозначается Рр После оптимального сложения сигналов принимаемое ЦЕ отношение энергии битов к спектральной плотности интерференции (£¡//0) может быть вычислено по формуле:

Ь. h

w_ j_

vR PT

Mr ml

где JF - чиповая скорость; i? - скорость передачи служебных битов; v -коэффициент активности сервиса; а - коэффициент ортогональности DL; L( -величина, отражающая затухания на пути распространения от ОД, до UE; М -индекс базовой станции, принимающей участие в создании inter-cell интерференции.

Р

Введем параметр В, который определяет взаимосвязь между Р\ и Р2:В=-г.

Качество обслуживания QoS на приеме мобильной станции берется как опорное значение. Таким образом, общая мощность, необходимая мобильной станции, может быть определена выражением:

Р, +Рг

h).w

(11)

Ув

О«)

где (£г//о)< - опорное значение для сервиса, требуемого пользователем.

Из (11) понятно, что общая мощность, потребляемая абонентом, связана с отношением мощностей В. Различные отношения Р\ и Рг приводят к различным общим потребляемым мощностям. Целью рассматриваемой стратегии оптимизации управления мощностью является попытка найти подходящее отношение В для минимизации общей мощности Рг.

Используя стандартную стратегию сбалансированного деления мощности как основу, найдем параметр В.

Для этого введем величину Р,0, представляющую общую мощность, потребляемую абонентом при применении стандартной стратегии сбалансированного деления мощности в процессе мягкого хэндовера. Подставляя Р\=Рг в (11), можно найти Рю:

w

Рт

(12)

1

If

I'2 -И

и т

1-а+Ур-

СИ)

Для уменьшения общей излучаемой мощности необходимо, чтобы выполнялось неравенство

Р&>л (13)

Используя обозначения: х =

и т

1

и У--и~г, неравенство

1=2 Ц

1

(13) можно представить в виде:

(14)

При подстановке значений Хи У, проведя ряд обратных замен, получаем:

Когда нагрузка распределена равномерно внутри сети, все пилотные каналы в БЬ назначены с одинаковыми мощностями. Возрастание принимаемого пилотного ДДо от В5, соответствует уменьшению затухания на пути от BSj до абонента. Соответственно, выбор 5=1/¿2 удовлетворяет (15). Общее потребление мощности в процессе мягкого хэндовера может быть уменьшено, по сравнению со схемой сбалансированного управления мощностью, при выполнении условия равенства отношения мощностей между станциями из активного набора и отношения затуханий на пути распространения между станциями.

Следовательно, в представленной в этой работе оптимизированной схеме управления мощностью базовые станции в активном наборе меняют излучаемую мощность в зависимости от затуханий в радиоканале.

Заметим, что затухания на пути распространения сигнала от конкретной ВБ, полученные из измерений пилотного канала этой ВБ в ОЬ, определяют выбор В=Ь\/Ьг для оптимизированной схемы управления мощностью. Это гарантирует реализуемость нового принципа управления мощностью, т.к. измерение пилотного канала является основной процедурой мягкого хэндовера.

Эффективность оптимизированной схемы управления мощностью может быть сравнена со схемой сбалансированного управления мощностью с точки зрения прироста емкости в ЭЬ.

если

если

(15)

12

оптимум и щ для Обеих схем управления мощностью

СПД$НО,Ч \

максимум СЛД для сбалансированного управпемш мощностью

Рис. 6. Прирост емкости сети при различных схемах управления мощностью

На рис. 6 показаны средние значения прироста емкости сети в БЬ как функция СПД мягкого хэндовера при различных схемах управления мощностью. Прирост емкости сети находится сравнением емкости в БЬ при мягком хэндовере и без него. Рассматриваются ЦГША мягкий хэндовер в двух направлениях и нормальный выбор сот при СБ ^к = 5дБ.

На графике (рис. 6) видно, что при фиксированном значении СПД мягкого хэндовера прирост емкости в БЬ больше при оптимизированной схеме управления мощностью. Разница между двумя схемами управления мощностью более очевидна при больших значениях СПД мягкого хэндовера. В сравнении со схемой сбалансированного управления мощностью, оптимизированное управление мощностью не изменяет оптимального значения СПД, но изменяет максимальное его значение. Результаты моделирования, отображенные на рис. 6, показывают, что с оптимальным значением СПД, равным 9,36%, максимум прироста емкости в БЬ - 8,80% и 10,45% - для сбалансированной и оптимизированной схем управления мощностью соответственно. При сбалансированном управлении мощностью максимальное значение СПД соответствует 26,74%. Для того чтобы предотвратить уменьшение емкости при мягком хэндовере, СПД должен поддерживаться ниже этих максимальных значений. При оптимизированной схеме управления мощностью количество абонентов, находящихся в статусе мягкого хэндовера без уменьшения емкости, увеличивается.

I 0

Б

а

/ / : • • •; ! \ | \ ____

-

20 30

сгадвно. %

40

(4,62— 16.93 )

Рис. 7. Оптимум СПД при различных схемах управления мощностью

Принимая во внимание оптимизацию, описанную в гл. 6, покажем на рис. 7 пределы оптимальных значений СПД мягкого хэндовера при оптимизированной схеме управления мощностью и при сбалансированной схеме управления мощностью, когда прирост емкости удерживается в рамках 80% от максимального значения. Заметим, что оптимизированное управление мощностью увеличивает пределы оптимума СПД от (4,80-15,27) до (4,64-

16,93). Это приносит большую свободу оператору при планировании мягкого хэндовера. Когда прирост емкости фиксирован, большее количество абонентов может получить каналы с лучшим качеством.

В заключении перечисляются основные результаты диссертационной работы и формулируются необходимые выводы.

В приложении представлены акты внедрения результатов работы.

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ РАБОТЫ

1. Определена зависимость выигрыша мягкого хэндовера от различных схем управления радиоресурсами и параметров.

2. Представлен метод оптимизации мягкого хэндовера UMTS с точки зрения максимизации емкости сети в нисходящем направлении.

3. Введя понятия «оптимальное значение СПД», показывающее оптимальную долю мягкого хэндовера для максимизации емкости в DL, и «максимальное значение СПД», соответствующее точке баланса выигрыша при макроразнесении и назначения дополнительных ресурсов, для UTRA-алгоритма мягкого хэндовера получено «оптимальное значение СПД» - 9,36%, при этом максимальный прирост мягкого хэндовера - 8,80%, а «максимальное значение СПД» - 26,74%.

4. При оптимизированном алгоритме мягкого хэндовера максимальный прирост емкости возрастает на 1,72% по сравнению с UTRA-алгоритмом и составляет 10,52%.

5. Компромисс между пропускной способностью сети, сигнализационной нагрузкой и поддержанием прироста емкости в рамках 90% и 80% от максимального значения соответствует пороговым значениям Th_add [0; 1,66]дБ и [0; 2,30]дБ.

6. Представлен оптимизированный метод контроля мощностей базовых станций, находящихся в активном наборе в процессе выполнения мягкого хэндовера.

7. Оптимизированное управление мощностью увеличивает пределы оптимума СПД от (4,80-15,27) до (4,64-16,93), что позволяет оператору получать большую свободу при оптимизации и планировании управления радиоресурсами для мягкого хэндовера.

8. Результаты работы внедрены в инженерную практику, а также в учебный процесс.

СПИСОК ПУБЛИКАЦИЙ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ

1. С.М. Аксенов, Оптимизация алгоритма мягкого хэндовера в сетях UMTS /С.М.Аксенов //Международный телекоммуникационный симпозиум «Мобильная связь»: тез. докл. / ГОУВПОСПбГУТ. -СПб, 2007. - С.12-18.

2. С.М. Аксенов, Особенности выполнения процедуры хэндоверов, обусловленных спецификой радиоканала, в сетях стандарта GSM /А.Н..Волков //Мобильные системы. -2007. -№4 -С.7-11. (из перечня изданий, рекомендованных ВАК).

3. С.М. Аксенов, Оптимизация UTRA алгоритма мягкого хэндовера. -4.2 / А.Н. Волков, Е.С. Зорин // Электросвязь. - 2007. -№11.- С.46-51. (из перечня изданий, рекомендованных ВАК).

4. А.Н. Волков, Оптимизация UTRA алгоритма мягкого хэндовера. -4.1/ С.М. Аксенов, Е.С. Зорин // Электросвязь. - 2007. - №10. - С.21-23. (из перечня изданий, рекомендованных ВАК).

Подписано к печати 09.04.2008 Объем 1 печ. л. Тираж 80 экз. Зак. Тип. СПбГУТ. 191186 СПб, наб. р. Мойки, 61

ОСНОВНЫЕ ОБОЗНАЧЕНИЯ И СОКРАЩЕНИЯ.

ВВЕДЕНИЕ.

ГЛАВА 1 Понятие мобильного Интернета. Средства доступа.

Введение.

1.1. Мобильный Интернет.

1.2. Классификация услуг мобильного Интернета.

1.3. Средства доставки.

1.4. Переход от систем 2G k3G.

1.5. Технология CDMA.

1.5.1. Общие представления о стандарте с кодовым разделением.

1.5.2. Управление радиоресурсами.

1.6. Хэндовер в мобильных сетях GSM 900/1800.

1.7. Выводы.

ГЛАВА 2 Хэндовер в мобильных сетях WCDMA.

Введение.

2.1. Типы хэндоверов в мобильных сетях WCDMA.

2.2. Внутрирежимный хэндовер.

2.2.1. Мягкий и мягчайший хэндоверы.

2.2.2. Жесткий хэндовер.

2.3. Межрежимный хэндовер.

2.4. Межсистемный хэндовер.

2.4.1. Межсистемный хэндовер UTRAN-GSM.

2.4.2. Межсистемный хэндовер GSM-UTRAN.

2.5. Алгоритмы мягких хэндоверов WCDMA.

2.5.1. Общий принцип реализации хэндовера.

2.5.2. Алгоритм мягкого хэндовера с относительными порогами.

2.5.3. Алгоритм мягкого хэндовера с абсолютными порогами.

2.6. Выводы.

ГЛАВА 3 Анализ характеристик канального уровня WCDMA.

Введение.

3.1. Модель сети связи.

3.1.1. Радиосреда мобильных сетей.

3.1.2. Модель радиоканала.

3.1.3. Описание сети.

3.2. Анализ интерференции в DL.

3.2.1. Обзор.

3.2.2. Интерференция внутри соты и между сотами.

3.2.3. Влияние мягкого хэндовера на интерференцию в DL.

3.3. Назначение мощностей нисходящих каналов.

3.3.1. Назначение мощности без мягкого хэндовера.

3.3.2. Назначение мощности при мягком хэндовере.

3.4. Выводы.

ГЛАВА 4 Анализ эффективности системного уровня.

Введение.

4.1. Выигрыш мягкого хэндовера в DL.

4.1.1. Выигрыш мягкого хэндовера.

4.1.2. Влияние различных факторов на выигрыш мягкого хэндовера.

4.2. Схема выбора/перевыбора сот.

4.2.1. Основные принципы различных схем выбора сот.

4.2.2. Влияние различных схем выбора сот на выигрыш SHO.

4.3. Алгоритмы мягкого хэндовера.

4.3.1. Различные алгоритмы SHO.

4.3.2. Зоны мягкого хэндовера при различных алгоритмах.

4.4. Управление мощностью в DL.

4.4.1 Назначение мощностей при трех различных процедурах управления мощностью.

4.4.2. Влияние управления мощностью на выигрыш мягкого хэндовера.

4.5. Мультисервисная структура.

4.6. Исследование выигрыша мягкого хэндовера.

4.6.1. Выигрыш мягкого хэндовера при различных схемах выбора сот.

4.6.2. Выигрыш мягкого хэндовера при различных алгоритмах.

4.6.3. Выигрыш мягкого хэндовера в зависимости от различных режимов управления мощностью.

4.6.4. Выигрыш мягкого хэндовера в мультисервисном режиме.

4.7. Выводы.

ГЛАВА 5 Оптимизация мягкого хэндовера.

Введение.

5.1. Принципы оптимизации.

5.2. Оптимизация алгоритма мягкого хэндовера.

5.3. Определение оптимальных пороговых значений.

5.4. Выводы.

ГЛАВА 6 Стратегия оптимизации управления мощностью при выполнении мягкого хэндовера.

Введение.

6.1. Обзор схем управления мощностью в процессе выполнения мягкого хэндовера.

6.2. Принципы рассматриваемого подхода.

6.3. Применение полученных результатов.

6.4. Анализ эффективности управления мощностью.

6.5. Представление результатов.

6.6. Выводы.

Актуальность проблемы. С начала 90-х годов ХХ-го века сети подвижной сотовой связи развивались бурными темпами и приобрели огромную популярность не только благодаря услугам качественной передачи голосового трафика, но и передачи данных, в частности, как средства доступа к услугам сети Интернет для мобильных пользователей.

В настоящее время в мире насчитывается более 3 миллиардов абонентов сетей GSM, более 460 миллионов абонентов сетей 3-го поколения (Third Generation, 3G), количество пользователей сети Wi-Fi — 160 миллионов, Wi-МАХ — примерно 2,5 миллиона. Все большую популярность приобретают услуги высокоскоростной передачи данных: мобильный интернет, видеотелефония, мобильная IP-телефония, беспроводные локальные сети.

На современном Российском рынке беспроводных телекоммуникаций, находящемся в фазе активного развития, продолжается острая конкурентная борьба между операторами связи. Процесс привлечения и удержания клиентов усложняется с каждым днем, а требования потребителей к качеству услуг связи стали более дифференцированными и жесткими. В сложившейся ситуации операторам помимо тарифного стимулирования приходится активно развивать контент предоставляемых сервисов, и конкуренция уже складывается на уровне качества услуг.

Сети сотовой связи, основанные на стандартах второго поколения (2G), в современном мире не могут рассматриваться как основное средство предоставления полнофункциональных услуг мобильного Интернета ввиду низких скоростей передачи данных и, как следствие, отсутствия мультисервисности. В сетях третьего поколения (3G) эти недостатки устранены. С 2007г в России крупнейшими сотовыми операторами начато строительство сетей третьего поколения на основе технологии WCDMA (Wideband Code Division Multiple Access), как наиболее перспективной и хорошо зарекомендовавшей себя в Европейских и Азиатских странах.

Предполагается, что именно сети 3G WCDMA будут рассматриваться в России как основное средство доступа к услугам мобильного Интернета в течение ближайших нескольких лет.

Существует множество процедур, влияющих на качество функционирования мобильных сетей, но одной из основных является процедура хэндовера (Handover, НО - эстафетная передача). Ее успешность и эффективность отражаются не только на формировании оценки качества сервисов потребителем, но и на работоспособности сети в целом.

Хэндовер - процесс передачи обслуживания мобильной станции (Mobile Station, MS) от одной базовой станции (Base Station, BS) к другой по мере ее перемещения из соты в соту в сетях подвижной связи. Основное назначение хэндовера - обеспечение подвижности абонентов в мобильных сетях во время обслуживания вызова и поддержка хорошего качества связи при перемещении.

Для операторов сотовой связи, планирующих развитие и дальнейшую оптимизацию универсальных мультисервисных сетей третьего поколения, основанных на технологии WCDMA, с целью повышения объема и качества предоставляемых услуг, в частности и мобильного Интернета, задача оптимизации параметров, влияющих непосредственным образом на функционирование сети в целом, является актуальной и насущной задачей.

Цель и задачи работы. Целью настоящей работы является повышение эффективности и конкурентоспособности сетей мобильной связи третьего поколения, основанных на технологии WCDMA, посредством оптимизации алгоритма и параметров мягкого хэндовера, влияющего на качество функционирования и работоспособность сети в целом.

Основные задачи работы можно сформулировать следующим образом:

1. Анализ зависимости прироста емкости системы в нисходящем направлении, получаемого при мягком хэндовере, от различных схем управления ресурсами и радиопараметров;

2. Предложение метода оптимизации мягкого хэндовера в сетях UMTS с точки зрения максимизации емкости сети в нисходящем направлении;

3. Предложение оптимизированного метода контроля мощностей базовых станций, находящихся в активном наборе в процессе выполнения мягкого хэндовера.

Научная новизна. В добавление к жестким хэндоверам, применявшимся ранее в сетях 2G, в сетях третьего поколения появились принципиально новые способы передачи обслуживания: мягкий и мягчайший хэндоверы.

Впервые мягкий хэндовер был применен в системе IS-95. С тех пор проведено множество научных разработок в этой области. Большинство опубликованных работ можно разделить на три категории:

1. Эффективность хэндовера оценивается с точки зрения индикаторов канального уровня, таких, как средние значения величины отношения энергии бита к спектральной плотности интерференции - Еь/Iq, и улучшение границ замираний (Fade Margin)1 в индивидуальном канале.

К примеру, анализ границ замираний в канале, проведенный в [151], показывает какие преимущества получает индивидуальный канал в восходящем направлении (Uplink - UL) при использовании разнесения с автовыбором (Selection Diversity) , применяемом при мягком хэндовере; в [111] проводятся сравнения мягкого и жесткого хэндоверов на основе отношения сигнал/шум (Signal to Interference Ratio, SIR) и доказывается, что по отношению к жесткому, мягкий хэндовер имеет преимущество; в [98] выигрыш мягкого хэндовера, получаемый при разнесении с автовыбором, выявляется на основе моделирования канального уровня.

2. Ко второй категории можно отнести работы, в которых рассматривается использование индикаторов системного уровня для установления эффективности мягкого хэндовера. Целью опытов было улучшение качества предоставляемых сервисов (т.е. уменьшение вероятности

1 Fade Margin-запас на замирания. Величина, на которую может быть увеличен уровень мощности принимаемого сигнала в канале с замираниями, чтобы обеспечить в нем такое же отношение сигнал/шум, как и в канале без замираний. Запас оценивается для заданного процента времени приема, обычно - для 95%.

2 Selection Diversity - разнесение с автовыбором. Метод разнесения, при котором из нескольких сигналов, поступивших в точку приема по разным маршрутам, выбирается тот, который в данный момент времени имеет наибольшую мощность. При такой схеме приема уровень мощности измеряется в каждой ветви приема, а к демодулятору подключается только один канальный приемник. Переключение каналов при автовыборе происходит без потери информации. потерь, вероятности блокирования вызовов и интенсивности ошибок хэндоверов при заданной нагрузке) и оптимизация системы (т.е. увеличение емкости и покрытия при гарантированном качестве обслуживания QoS). В [141] проводился анализ CDMA-модели с Марковским процессом рождения и гибели с точки зрения вероятности блокировок и отказов хэндоверов. В [106] на основе алгоритма IS-95 описано, как возможно уменьшить вероятность обрывов соединений и какой выигрыш при этом получает сеть; в [33] рассматривается влияние загрузки BS на вероятность блокировок; в [78] описаны преимущества IS-95B с точки зрения вероятности блокировок вызовов/хэндоверов по сравнению с IS-95A; в [113] анализируется уменьшение вероятности блокирования вызовов при мягком хэндовере; в [32] предлагается схема контроля адаптивного резервирования каналов в зависимости от интенсивности мягких хэндоверов; в [153] и [107] доказывается, что мягкий хэндовер увеличивает емкость сети в UL; изучение влияния мягкого хэндовера на емкость в нисходящем направлении (Downlink — DL) описано в [38, 62, 104].

3. Третья категория исследований устанавливает взаимосвязь мягкого хэндовера и эффективности использования сетевых ресурсов: значения активного набора (Active Set)1, интенсивность обновления активного набора и задержки при выполнении хэндоверов. К примеру, в [157] анализируются четыре алгоритма с фиксированным и динамическим порогами хэндовера с точки зрения размера активного набора, интенсивности обновления активного набора и вероятности нарушения связи; в [158] создана модель мягкого хэндовера в UTRA (UMTS Terrestrial Radio Access), основанная на мощности излучения и отношении энергии чипа к спектральной плотности интерференции (£<//о), и показано, что, чем меньше обновлений активного набора и вероятность нарушения связи, тем больше количество активных наборов и вероятность блокирования вызовов. При рассмотрении в [152] адаптивного алгоритма IS-95A порог хэндовера вычисляется в зависимости от

1 Active Set — активный набор. Совокупность показателей качества принимаемых сигналов, на основе которых мобильная станция производит выбор базовой станции. месторасположения MS, т.е. рассматривается уровень сигнала и статистика распространения радиоволн. Результаты показывают, что можно уменьшить интенсивность «ненужных» хэндоверов и среднее количество BS в активном наборе.

Из-за использования различных схем комбинирования принимаемых сигналов, применяемых в UL и DL, влияние интерференции проявляется по-разному, поэтому анализировать выполнение хэндовера необходимо отдельно в каждом направлении (вверх и вниз). В предыдущих работах большее внимание уделялось всестороннему рассмотрению хэндовера в направлении UL. В UL мягкий хэндовер может увеличить емкость и зону покрытия [98, 107, 150], но в DL мягкий хэндовер улучшает качество индивидуальных каналов при выполнении макроразнесения (Macro Diversity, MD). Если рассматривать проблему с точки зрения системного уровня, то существуют различные мнения о том, способен ли мягкий хэндовер улучшить работу системы или нет: с одной стороны — качество индивидуальных каналов может быть улучшено за счет макроразнесения, применяемого при мягком хэндовере, с другой стороны — для выполнения мягкого хэндовера требуется назначение дополнительных каналов в DL. Тем не менее, существует компромисс между макроразнесением и выделением дополнительных ресурсов. В [104] анализируется эффективность работы в DL при мягком хэндовере на основе IS-95 CDMA. Результаты показывают, что имеются небольшие потери емкости при применении несекторизованных сот. Однако эти потери не влияют на емкость сети в целом. Но в этой работе не анализировалось влияние регулировки мощности в направлении вниз и мягкий хэндовер рассматривался по упрощенной схеме, основанной на удалении MS. Более того, важно заметить, что существуют различия между узкополосной системой CDMA и широкополосной WCDMA.

Хорошо известно, что пропускная способность узкополосных CDMA-сетей ограничена в UL, т.к. ограничена мощность передачи MS и отсутствует когерентное детектирование1. В WCDMA-сетях использование пилот-символов позволяет применять когерентное детектирование в UL так же, как и в DL [56]. В результате, в отдельных случаях, лимитирующим фактором может служить DL, особенно это заметно в сетях, поддерживающих ассиметричные сервисы, а большинство новых сервисов в сетях 3G таковыми и являются. Скорость передачи беспроводного трафика в DL значительно больше, чем в UL, поэтому в WCDMA-сетях наиболее вероятно, что именно DL может являться «узким» местом.

В большинстве проведенных ранее исследований емкости DL в CDMA-сетях процесс мягкого хэндовера упрощен. К примеру, в [104] хэндовер основан на определении дистанции, т.е. решение о хэндовере принимается на основе анализа удаления MS от BS. В [38], где оценивается емкость DL сети CDMA2000, интерференция, создаваемая абонентом при мягком хэндовере, аппроксимируется как удвоение интерференции от абонента вне процесса мягкого хэндовера.

Явление интерференции в DL, возникающее при мягком хэндовере, сильно зависит от местоположения мобильной станции, и эта совокупность процессов описывается сложными алгоритмами, представленными в данной работе, а не простым удвоением мощности.

Кроме этого, в данной работе, в отличие от ранее опубликованных, всесторонне анализируется влияние мягкого хэндовера на нисходящее направление (DL) в WCDMA-сетях, предлагается уточненный, по сравнению с известными, метод оптимизации мягкого хэндовера, нацеленный на максимизацию емкости сети в DL, и принцип регулировки мощности. В анализ эффективности системного уровня включены быстрый контроль мощности (Fast Power Control) в DL и начальная схема выбора соты (Initial Cell Selection), что в ранее упомянутой литературе было затронуто частично или упрощено.

1 детектирование (обнаружение) — выделение полезного сигнала из его смеси с шумом и мешающими сигналами.

Выигрыш мягкого хэндовера рассматривается и сравнивается при трех схемах контроля мощности и выбора сот.

Предложен метод оптимизации алгоритма мягкого хэндовера с точки зрения максимизации емкости сети в нисходящем направлении, проведено сравнение эффективности с UTRA-алгоритмом мягкого хэндовера. Результаты показывают, что предложенный метод оптимизации имеет лучшие показатели и увеличивает прирост емкости сети с 8,80% до 10,52%.

Предложена схема контроля мощности, способствующая оптимизации разделения по мощности базовых станций в активном наборе в процессе мягкого хэндовера. Ее эффективность и осуществимость проверялись и сравнивались со схемой сбалансированного контроля мощности, принятого 3GPP. Результаты показывают, что рассматриваемая схема контроля мощности имеет большую эффективность в увеличении емкости в DL.

В работе определяется взаимосвязь между макроразнесением и назначением дополнительных ресурсов, что ранее в явном виде не было представлено.

Принимая во внимание усложнение и увеличение сигнализационной нагрузки при реализации мягкого хэндовера, возникающей при вводе в активный набор дополнительной базовой станции, размер активного набора рекомендуется оставлять равным двум. Подобные выводы в ранее опубликованных работах не встречались.

Основные положения, выносимые на защиту. К основным научным результатам, которые получены лично автором, включены в диссертацию и выносятся на защиту, относятся:

1. Анализ зависимости прироста емкости системы в нисходящем направлении, получаемого при мягком хэндовере, от различных схем управления ресурсами и радиопараметров;

2. Предложение метода оптимизации мягкого хэндовера в сетях UMTS с точки зрения максимизации емкости сети в нисходящем направлении;

3. Предложение оптимизированного метода контроля мощностей базовых станций, находящихся в активном наборе в процессе выполнения мягкого хэндовера.

Практическая ценность. Предложенный подход к оптимизации алгоритма мягкого хэндовера может быть использован при разработке и эксплуатации компьютерных систем моделирования и расчета ресурсов сети и радиопокрытия, применяемых при планировании сети WCDMA 3G. Результаты проведенного исследования применимы для практических приложений при проектировании операторами сотовой связи новых систем управления ресурсами радиосети UMTS и оптимизации действующих. Результаты также могут быть использованы в образовательном процессе высших учебных заведений связи, при написании учебников и учебных пособий, при разработке перспективных систем связи.

Методы исследований. В работе использовался математический аппарат теории вероятностей, статистической теории распространения радиоволн, методы математической статистики. Экспериментальные исследования проведены с использованием пакета математического, статистического и имитационного моделирования MATLAB 7.01 и программных средств Mathcad2000.

Структура работы.

Работа структурирована следующим образом:

1. Вводится ряд понятий и определений;

2. Рассматриваются средства доставки, используемые для доступа в Интернет мобильных пользователей. Кратко описаны процедуры хэндоверов в мобильных сетях GSM 900/1800.

3. Рассматриваются стандартные алгоритмы хэндоверов, принятых 3GPP (3-rd Generation Partnership Project), при этом особое внимание уделено алгоритму мягкого хэндовера, анализируется емкость DL.

4. Проводятся сравнения выигрыша различных алгоритмов мягкого хэндовера и анализируется зависимость эффективности мягкого хэндовера от различных радиопараметров.

5. Представляется метод оптимизации мягкого хэндовера, основанный на анализе эффективности системного уровня, который предназначен для максимизации емкости в DL.

6. Выявляются оптимальные значения порога и служебного потока данных (overhead)1 мягкого хэндовера.

7. Рассматривается стратегия оптимизации контроля мощности при выполнении мягкого хэндовера.

8. В заключении представлены основные выводы по результатам исследований.

1 overhead — доля пропускной способности системы, расходуемая на передачу служебного трафика сети, который в процессе передачи добавляется к полезной информации.

19

28.Все выводы сделаны с использованием допущений и взяты типичные значения, которые явно указаны и приняты в большинстве литературных источников. Корректность выводов может быть проверена обратным отслеживанием всех замен и манипуляций с математическими выражениями.

29. Поставленная цель работы достигнута, полученные результаты соответствуют и удовлетворяют сформулированным задачам. Достоверность полученных результатов. Для получения цифровых результатов необходимо провести перевод формул в компьютерный код. Для этих целей используется математический вычислительный комплекс MATLAB. Все записанные программы и коды проверены компилятором. Правильность записи и выводов математических формул проверена вручную.

Для подтверждения результатов приводятся сравнения со схожими ранее выполненными работами. Например, в гл. 4 новый анализ Функции Кумулятивного Распределения (Cumulative Distribution Function, CDF) общей излучаемой мощности для абонентов, находящихся в углах сот, сходится с общепринятыми выводами по уменьшению границ замираний, проверенными в предыдущих работах [150]. В гл. 6 предложенная оптимизированная схема управления мощностью показывает, что несбалансированное деление мощности уменьшает общую мощность, необходимую для абонента в статусе мягкого хэндовера. Это также соответствует результатам предыдущих работ [43].

В подтверждение подхода, рассмотренного в этой работе, проведены сравнения с другими известными алгоритмами для проверки отсутствия отклонения от текущего стандарта. К примеру, в гл. 6 сравнивается новая оптимизированная схема управления мощностью со схемой сбалансированного управления мощностью, принятой 3GPP. Рассматриваемый подход для усовершенствования результатов проверяется сравнением с существующим стандартом. В работе указаны все ссылки, предназначенные для показа по ходу исследований, описаны принятые в зависимости от ситуации допущения.

Анализируя результаты, можно шаг за шагом проверить правильность работы. Это уменьшает шансы возникновения ошибок в дальнейших работах, основанных на этой, и позволяет найти обратный путь, если все же ошибка обнаружится.

Достоверность полученных результатов обеспечена адекватным применением математических методов, корректностью постановок задач, вводимых допущений, ограничений и формулировок выводов, соответствием применяемых моделей физическим процессам в системах связи с подвижными объектами. Достоверность научных положений подтверждается непротиворечивостью полученных результатов результатам предшествующих исследований, основным положениям стандартов 3GPP и техническим характеристикам оборудования сети.

Перспектива исследований. Будущие работы по оптимизации мягкого хэндовера могут быть осуществлены исходя из нескольких различных аспектов. Как описывалось в гл. 4, если мгновенное пульсирующее свойство non-real-time сервисов будет принято в детальное рассмотрение, потребуется более сложная модель анализа влияния мягкого хэндовера на сервисы пакетной коммутации. Следовательно, первое возможное направление для будущих работ — исследование влияния мягкого хэндовера на пульсирующий трафик. Возможно, понадобится применить различные критерии хэндовера, и может оказаться, что мягкий хэндовер не обязателен для этих сервисов в ввиду их кратковременности (прерывистости).

Другое направление - оптимизирование алгоритма и порогов мягкого хэндовера в более сложной ситуации. Необходимо рассмотреть реально допустимую нагрузку сети 0,5 — 0,7, а нее ее предельные величину, неоднородность распределения нагрузки и различные классы мобильных абонентов, а также совместное применение предложенных оптимизированных алгоритмов. Эффективность мягкого хэндовера в хот-спотах также достойна изучения. Более того, компромисс между выигрышами, приносимыми мягким хэндовером и увеличением сигнализационной нагрузки, тоже требует дальнейшей оценки.

Апробация результатов и публикации. Автором было выполнено семь докладов на конференциях, семинарах и симпозиумах, материалы опубликованы в восьми работах. Основные результаты работы докладывались на международном телекоммуникационном симпозиуме «Мобильная Связь» в 2007 г., ежегодном отчетно-представительном семинаре «Планирование Радиосети» внутри компании СЗФ ОАО «МегаФон» в 2006 и 2007 гг. и получили положительную оценку.

Материалы, отражающие основное содержание и результаты диссертационной работы опубликованы в материалах научно-технических конференций, научных семинаров и отраслевых журналах - всего в 4 работах.

Реализация результатов работы. Результаты работы внедрены в практическую эксплуатационно-техническую деятельность Северо-Западным филиалом ОАО «МегаФон», Санкт-Петербургским филиалом ОАО «ВымпелКом», в учебный процесс Санкт-Петербургского государственного университета телекоммуникаций им. проф. М.А.Бонч-Бруевича и используются в научных разработках пакетов учебных программ и постановке лабораторно-практических курсов, что подтверждено соответсвующими актами внедрения.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

1. Аксенов С.М. Оптимизация алгоритма мягкого хэндовера в сетях UMTS //Международный телекоммуникационный симпозиум: Тез. Докл. СПб: СПбГУТ, 2007. - С.12-18.

2. Аксенов С.М., Волков А.Н. Особенности выполнения процедуры хэндоверов, обусловленных спецификой радиоканала, в сетях стандарта GSM //Мобильные системы, №4. 2007 С.7-11.

3. Аксенов С.М., Волков А.Н., Зорин Е.С. Оптимизация UTRA алгоритма мягкого хэндовера, ч.2 //Электросвязь. 2007. №11. С.46-51.

4. Бабков В.Ю и др. Системы мобильной связи. Термины и определения / В.Ю. Бабков, Г.З. Голант, A.B. Русаков. СПб: СПбГУТ, 2006. -130с.

5. Бабков В.Ю. и др. Системы связи с кодовым разделением каналов /В.Ю. Бабков, А.Н. Никитин, М.А. Сивере. СПб: Триада, 2003.

6. Вишневский В.М. и др. Широкополосные беспроводные сети передачи информации. / В.М. Вишневский, А.И. Ляхов, C.J1. Портной, И.В. Шахнович. М: Техносфера, 2005 - 592с.

7. Волков А.Н., Аксенов С.М., Зорин Е.С. Оптимизация UTRA алгоритма мягкого хэндовера, ч.1 //Электросвязь. 2007. №10. С.21-23.

8. Гольдштейн Б.С. Протоколы сети доступа. Т.2. М.:Радио и связь, 1999. — 294с.

9. Гольдштейн Б.С. Сигнализация в сетях связи. Т.1. М.:Радио и связь, 1998. -450с.

10. Громаков Ю.А. Стандарты системы подвижной радиосвязи. М.: ТЭК, 1996.

11. Дэвис Дж., Kapp Дж. Карманный справочник радиоинженера /Пер. с англ. -М.: Издательский дом «Додэка-ХХ1», 2002. —544с.

12. Кааранен X. и др. Сети UMTS. Архитектура, мобильность, сервисы /Х.Кааранен, А.Ахтиайнен, Л.Лаитенен, С.Найян, В.Ниеми. Пер. с англ. Н.Л.Бирюкова. М.:Техносфера, 2007. - 464с.

13. Кузнецов М.А. и др. Хэндовер в сетях GSM 900/1800 /М.А. Кузнецов, Д.И. Полпуденко, М.А. Сивере. -СПб: Труды международной академии связи №1,2. 2002.

14. Кузнецов М.А., Рыжков А.Е. Современные технологии и стандарты связи. -СПб: Линк, 2006. -128с.

15. Курицин С.А. Основы построения телекоммуникационных систем передачи: Учебное пособие. -СПб: Выбор, 2004. -392с.

16. Невдяев JI.M. CDMA: технологии доступа // Сети. 2000. №6

17. Невдяев JI.M. Мобильная связь 3-го поколения /Под ред. Ю.М. Горностаева. — М.: ООО «Мобильные коммуникации», 2000.

18. Невдяев JI.M. Телекоммуникационные технологии: Англо-русский словарь-справочник /Под ред. Ю.М. Горностаева. М.: МЦНТИ, 2002. -592с.

19. Олифер В.Г, Олифер Н.А. Компьютерные сети. Принципы, технологии, протоколы: учебник для вузов. -СПб: Питер, 2002. -672с.

20. Рошан П., Лиэри Д. Основы построения локальных сетей стандарта 802.11. -М.: Вильяме, 2004.

21. Скородумов А.И. Взаимодополняющее развитие сетей беспроводного широкополосного доступа, сотовой и фиксированной связи — закономерный этап в развитии российских инфокоммуникаций //Конференция Wireless broadband 2007. М.: Informedia, 2007.

22. Agarwal S., Holtzman J. M. Modelling and analysis of handoff algorithms in multi-cellular systems //Vehicular Technology Conference, IEEE 47th, Vol.1, May 1997. pp.300-304.

23. Ahonen T. and Barrett J. Servises for UMTS. -UK: John Wiley & Sons, 2002. 374p.

24. Anderson J.B., Rappaport T.S. and Yoshida S. Propagation measurements for wireless communication channels //IEEE Communication Magazine, Vol.33, Jan.1995. pp.42-44.

25. Andrisano O. et al. On the Parameters Optimization in Handover Algorithms //IEEE VTC'98, 1998.

26. Anpalagan A.S. and Katzela I. Overlaid cellular system design with cell selection criteria for mobile wireless users //Electrical and Computer Engineering, 1999 ШЕЕ Canadian Conference on, Vol.1, May 1999. pp.24 -28.

27. Ashtiani F., Salehi J.A., Aref M. R., Nasiri-Kenari M. A new soft-handoff management algorithm with two decision boundaries //Personal, Indoor and Mobile Radio Communications, 2001 12th IEEE International Symposium on, Vol.1, Sept.2001. pp.54-58.

28. Aydin O. et al. UMTS Radio network Planning Guideline /О. Aydin, U. Birkel, A. Gaertner, RM. Goerner, M. Hahn, L.Sanchez-Perez. -Sweden: Alcatel, 2001.-200p.

29. Bannister J. Et al. Convergence Technologies for 3G Networks IP, UMTS, EGPRS and ATM / J. Bannister, P. Mather and S. Coope. -UK: John Wiley & Sons, 2004. 674p.

30. Brand A., Aghvami H. Multiple Access Protocols for Mobile Communications GPRS, UMTS and Beyond. -UK: John Wiley & Sons, 2002. 478p.

31. Castro J. P. The UMTS Network and Radio Access Technology: Air Interface Techniques for Future Mobile Systems. -UK: John Wiley & Sons, 2001.

32. Chang J.W. and Sung D.K. Adaptive channel reservation scheme for soft handoff in DS-CDMA cellular systems //Vehicular Technology, IEEE Transactions on, Vol.50, Issue.2, March 2001. pp. 341-353.

33. Chen X. H. Adaptive traffic-load shedding and its capacity gain in CDMA cellular systems //Communications, IEE Proceedings, Vol.142, Issue.3, June 1995. pp. 186-192.

34. Chen Y. Soft Handover Issues in Radio Resourse Management for 3G WCDMA Networks: Submitted for the degree of Doctor of Philosofy. -London: University of London, 2003. -147p.

35. Chevallier C. et al. WCDMA (UMTS) Deployment Handbook. Planning and optimization Aspects. /Chevallier C., Brunner C., Garavaglia A., Kevin P. Murray, Kenneth R.Baker. -England: John Wiley & Sons, 2006. p.416.

36. Chheda A. A performance comparison of the CDMA IS-95B and IS-95A soft handoff algorithms //Vehicular Technology Conference, 1999 IEEE 49th, Vol.2, 1999. pp.1407-1412.

37. Cho J. and Hong D. Statistical model of downlink interference for the performance evaluation of CDMA systems //Communications Letters, IEEE, Vol.6, Issue. 11, Nov.2002. pp.494-496.

38. Choi W. and Kim J. Y. Forward-link capacity of a DS/CDMA system with mixed multirate sources //Vehicular Technology, IEEE Transactions on, Vol.50, May 2001. pp.737-749.

39. Choi W-Y., Yeo K. and Jun C-H. Soft handoff algorithm with pilot signal thresholds adjustment in CDMA cellular systems //TENCON 99. Proceedings of the IEEE Region 10 Conference , Vol.1, 1999. pp.498-501.

40. Cuthbert L.G., Chen Y., Tokarchuk L. and Bigham J. Selection Mechanisms for Resource Provision in an Agent-based System for 3G Networks //Proceeding of the Ninth International Conference on Telecommunication Networks,, March 2001. pp.448-454.

41. Dahlman E. et al. WCDMA The Radio Interface for Future Mobile Multimedia Communications //IEEE Transactions on Vehicular Technology, Vol.47, No.4,1998. pp.1105-1118.

42. Dahlman E., Gudmundson B., Nilsson M. and Skold J. UMTS/IMT2000 Based on Wideband CDMA //IEEE Communications Magazine, Sep. 1998. pp.70-80.

43. Daraiseh A.A. and Landolsi M. Optimised CDMA Forward Link Power Allocation During Soft Handoff //Proceedings of VTC'98, IEEE VTS 48th, vol.2, 1998. pp.1548-1552.

44. Dinan E. et al. UMTS Radio Interface System Planning and Optimization /E. Dinan, A. Kurochkin, S. Kettani, Telecomm & Industrial //Bechtel Telecommunications Technical Journal, Vol.1 No.l, 2002.

45. ETSI 3GPP TS 03.09. Handover procedures.

46. ETSI 3GPP TR 25.922. Universal Mobile Telecommunications System (UMTS). Radio Resource Management Strategies. Version 7.1.0 Release 7.

47. ETSI 3GPP TS 25.133. RRC Requirements for support of radio resource management (FDD).

48. ETSI 3GPP TS 25.211. Physical channels and mapping of transport channels onto physical channels (FDD).

49. ETSI 3GPP TS 25.212. Multiplexing and channel coding (FDD).

50. ETSI 3GPP TS 25.215. Physical layer Measurements (FDD).

51. ETSI 3GPP TS 25.331. RRC Protocol Specification.

52. ETSI 3GPP TS 33.102. GSM 04.18 Digital Cellular Telecommunications System (Phase 2+). Mobile Radio Interface Layer 3 Specification, Radio Resource Control Protocol.

53. ETSI TR 101 112. Universal Mobile Telecommunications System (UMTS). Selection procedures for the choice of radio transmission technologies of the UMTS, (UMTS 30.03 version 3.2.0).

54. ETSI TS 100 911. Radio subsystem link control. GSM 05.08 version 8.5.0 Release 1999.

55. ETSI TS 100 911. Radio link management in hierarchical networks. GSM 05.22.

56. ETSI TS 125 211. Universal Mobile Telecommunications System (UMTS). Physical channels and mapping of transport channels onto physical channels (FDD). 3GPP TS 25.211 version 5.1.0 Release 5.

57. ETSI TS 125 214. Physical Layer Procedures (FDD), V.4.2.0, 2001.

58. ETSI TS 125 214. Universal Mobile Telecommunications System (UMTS). Physical layer procedures (FDD), 3G TS 25.214 version 5.5.0 Release 5 141.

59. ETSI TS 125 304. UE Procedures in Idle Mode and Procedures for Cell Reselection in Connected Mode, V.4.2.0, 2001.

60. ETSI. European Telecommunications Standards Institute, GPRS, GSM, EDGE, and UMTS Standard Documents.

61. Fleury B.H. and Leuthold , P.E. Radiowave propagation in mobile communications: an overview of European research //IEEE Communication Magazine, Vol.34, Feb. 1996. pp.70-81

62. Fu H., Thompson J. S. Downlink capacity analysis in 3GPP WCDMA networks system //3G Mobile Communication Technologies. Third International Conference on, May 2002. pp.534-538.

63. Furukawa H., Harnage K., Ushirokawa A. SSDT-site selection diversity transmission power control for CDMA forward link //IEEE J. Select. Areas Commun., Vol.18, No.8, Aug.2000. pp. 1546-1554.

64. Grandell J. and Salonaho O. Closed-Loop Power Control Algorithms in Soft Hnadover for WCDMA Systems //Proceedings of ICC'2001, vol.3, 2001. pp.791-795.

65. GSM-UMTS Cell Reselection and Handover //Ericsson GSM Radio Network Features course, 2002.

66. Guo L. Coverage and Capacity Calculations for 3G Mobile Network Planning /L. Guo, J. Zhang and C. Maple. -UK: University of Luton, 2003.

67. Gyanwali S. SYSTRA. GSM System Training. -Finland: Nokia, 2000.

68. Halonen T. et al. GSM, GPRS and EDGE Performance /T.Halonen, J.Romero and J.Melero. -UK: John Wiley & Sons, 2002. 586p.

69. Hamabe K. Ajustment Loop Transmit Power Control during Soft Handover in CDMA Cellular Systems //Proceedings of VTC'2000, IEEE VTS 52nd, vol.4, 2000. pp.1519-1523.

70. Hashem B. and Strat E.L. On the Balancing of the Base Station Transmitted Powers during Soft Handoff in Cellular CDMA Systems //Proceedings of ICC'2000, vol.3, 2000. pp.1497-1501.

71. Hashemi H. The indoor propagation channel //Proc. IEEE, Vol.81, July 1993. pp.943-968.

72. Hata M. Empirical formula for propagation loss in land mobile radio //IEEE Trans, on Vehical Technology. V.29, August 1980.

73. Hess G.C. Land-Mobile Radio System Engineering. -Boston: Artech House, 1993.

74. Holma H. and Laakso J. Uplink Admission Control and Soft Capacity with MUD in CDMA //Proceedings of VTC'99 Fall, 1999. pp.431-435.

75. Holma H. and Toskala A. WCDMA for UMTS, Radio Access For Third Generation Mobile Communications. -UK: John Wiley & Sons, 2000.

76. Holma H., Toskala A. WCDMA for UMTS Radio Access For Third Generation Mobile Communication. Third Edition. -England: John Wiley & Sons, 2004. -482p.

77. Homnan B., Kunsriruksakul V. and Benjapolakul W. A comparative performance evaluation of soft handoff between IS-95A and IS-95B/cdma2000 //IEEE APCCAS'2000, 2000. pp.34 -37.

78. Hong SJ. and Lu I.T. Soft Handoff Algorithm Parameter Optimisation in Various Propagation Environments //IEEE VTC'01, 2001. pp.2549-2553.

79. Huang C. and Yates R. Call Admission in Power Controlled CDMA Systems //Proceedings of VTC'96, May 1996. pp.1665-1669

80. ITU-R Recommendation.FPLMTS.REVAL, Guidelines for Evaluation of Radio Transmission Technologies for IMT-2000/FPLMTS.

81. ITU-TE.771 Recommendation. PLMN Quality of service.

82. Jansen M. G. and Prasad R. Capacity, Throughput, and Delay Analysis of a Cellular DS CDMA System with Imperfect Power Control and Imperfect Sectorization //IEEE Transaction Vehicular Technology, vol.VT-44, no.l, Feb. 1995. pp.67-75.

83. Juntti M. and Latva-aho M. Multiuser receivers for CDMA systems in Rayleigh fading channels //IEEE Transaction Vehicular Technology, 2000.

84. Kari S., Mika J., Jaana L. S., Achim W. Soft Handover Gains in A Fast Power Controlled WCDMA Uplink //IEEE VTC'99, 1999. pp.594-598.

85. Kim J.Y. and Stuber G.L. CDMA soft handoff analysis in the presence of power control error and shadowing correlation // IEEE Sixth International Symposium on, Vol.2, Sept. 2000. pp.761-765.

86. Kim K. and Koo I. CDMA Systems Capacity Engineering. -Boston-London: Artech House, 2005. -218p.

87. Knutsson J., et al. Evaluation of Admission Control Algorithms for CDMA System in a Manhattan Environment //Proceedings of 2nd CDMA International Conference, C1C '97, 1997. pp.414-418.

88. Knutsson, J. et al. Downlink Admission Control Strategies for CDMA Systems in a Manhattan Environment //Proceedings of VTC'98, 1998.pp.1453-1457.

89. Laiho-Steffens J. et al. Comparison of three diversity handover algorithms by using measured propagation data //Proceedings of VTC'99 Spring, 1999. pp. 1370-1374.

90. Lee C.C. and Steele R. Effects of soft and softer handoffs on CDMA systemcapacity //IEEE Transaction Vehicular Technology, Vol.47, No.3, Aug. 1998.ipp.830-841.

91. Lee D.D. et al. Other-cell interference with power control in macro/microcell CDMA networks //Vehicular Technology Conference, VTC'96, IEEE 46th , Vol.2, 1996. pp.1120-1124.

92. Lee D.J., Un C.K. and Kim B.C. An improved soft handover initiation algorithm in microcellular environment //IEEE International Conference: Universal Personal Communication, vol.1, 1996. pp.310-314.

93. Ling F., Love B. and Wang M.M. Behavior and performance of power controlled IS-95 reverse-link under soft handoff //IEEE Transaction Vehicular Technology, 2000. pp. 1697-1704.

94. Liu Z. and Zarki M. SIR Based Call Admission Control for DS-CDMA Cellular System //IEEE Journal on Selected Areas in Communications, Vol.12, 1994. pp.638-644.

95. Liu Z., Wang Y.F. and Yang D.Ch. Effect of soft handoff parameters and traffic loads on soft handoff ratio in CDMA systems //Communication Technology Proceedings, 2003. ICCT 2003. International Conference on , Vol. 2, 2003. pp. 782-785.

96. M. Gudmundson. Correlation model for shadow fading in mobile radio systems //Electronics Letters, V. 27, 23, November 1991. pp.2145 2146.

97. Mihailescu C., Lagrange X. and Godlewski Ph. Soft handover analysis in downlink UMTS WCDMA system //IEEE International Workshop: Mobile Multimedia Communications, 1999. pp 279 —285.

98. Molkdar D. Raview on radio propagation into and within buildings // IEEE Proceedings, Vol.138, Feb. 1991. pp.61-73.

99. Narrainen R.P. and Takawira F. Perforance analysis of soft handoff in CDMA cellular networks // IEEE Transactions Vehicular Technology, Vol.50, Issue.6, Nov.2001. pp. 1507-1517.

100. Niemi V. and Nyberg K. UMTS Security. -UK: John Wiley & Sons, 2003. -274p.

101. Niglio S. Analysis of the Soft Handover Procedure in Downlink Direction in UMTS WCDMA Systems: Submitted for the degree of Doctor of Philosofy. -Milan: Chalmers University of Technology, 2002. —196p.

102. Ning Zhang, Jack M. Holtzman. Analysis of Handoff Algorithm Using Both Absolute and Relative Measurements //IEEE Trans, on Vehical Technology. V.45, February 1996.

103. Ojanpera T. and Prasad R. Wideband CDMA for Third Generation Mobile Communications. -Boston: Artech House, 1998.

104. Ojanpera T., Prasad R. and Harada H. Qualitative comparison of some multiuser detector algorithms for wideband CDMA //IEEE Vehicular Technology Conference, 1998 pp.46-50.

105. Park S. et al. Uplink transmit power control during soft handoff in DS-CDMA systems //Proceedings of VTC'2001, IEEE VTS 53rd, vol.4, 2001. pp.29132917.

106. Perez-Romero J. et al. Radio resource management strategies in UMTS /Perez-Romero J., Salient O., Augusti R., Miguel Angel Diaz-Guerra. — England: John Wiley & Sons, 2005. -364p.

107. Prasad R. Universal Wireless Personal Communications. -Boston: Artech House, 1998.

108. Pribylov V.P., Rezvan I.I. On the Way to 3G Networks: The GPRS/EDGE Concept //4th IEEE-Russia Conference: MEMIA'2003. -Russia, 2003.

109. Qualcomm Corporation. Diversity-Handover Method and Performance //ETSI SMG2 Wideband CDMA Concept Group Alpha Meeting. -Stockholm: September1997.

110. Qualcomm Corporation. Qualcomm Student Guide 80-31560-1 Rev C. -USA: QUALCOMM Incorporated, 2003.

111. Qualcomm. LOCATION TECHNOLOGIES FOR GSM, GPRS AND UMTS NETWORKS //White Papers Qualcomm. -USA: SnapTrack, 2003.

112. Robert Lloyd-Evans. QoS in Integrated 3G networks-Boston: Artech House, 2002. p.350.

113. Roshan P., Leary J. 802.11 Wireless LAN Fundamentals //Cisco Press, 2004.

114. Salonaho O. and Laakso J. Flexible Power Allocation for Physical Control Channel in Wideband CDMA //Proceedings of VTC'99, May 1999. pp. 14551458.

115. Sampath A., Kumar P. and Holtzman J. On Setting Reverse Link Target SIR in a CDMA System //Proceedings of VTC'97, Vol. 2, 1997. pp.929-933.

116. Scrase A. An introduction to 3rd generation mobile systems. //Tutorial, the third international conference on Mobile Communication Technologies: 3G2002, March 2002.

117. Senarath G.N. and Everitt D. Controlling Handoff Performance using Signal Strengh Prediction Schemes and Hysteresis Algorithms for Different Shadowing Environments //IEEE VTC'96, 1996.

118. Senarath G.N., Abu-Dayya A. and Matyas R. Adaptive Handoff Algorithms Using Absolute and Relative Thresholds for Cellular Mobile Communication Systems//IEEE VTC'98, 1998.

119. Shapira J. and Padovani R. Spatial Topology and Dynamics in CDMA Cellular Radio //Proceedings of 42 IEEE VTS Conference, May 1992. pp.213-216.

120. Shapira J. Microcell Engineering in CDMA Cellular Networks //IEEE Transactions on Vehicular Technology, Vol.43, No.4, November 1994. pp.817-825.

121. Siemens AG. System Description UMTS Network System Concept. -Munich: Information and Communication Mobile, 2001. -86p.

122. Siemens AG. System Description UMTS UMTS PLMN. -Munich: Information and Communication Mobile, 2001. -166p.

123. Simpson F. and Holtzman J.M. Direct sequence CDMA power control, interleaving, and coding //IEEE Journal, vol.11, No.7, 1993. pp.1085-1095.

124. Sipila K. et al. Modelling the Impact of the Fast Power Control on the WCDMA uplink//Proceeding of VTC'99 Spring, May 1999. pp. 1266-1270.

125. Sipila K.et al. Estimation of capacity and required transmission power of CDMA downlink based on a downlink pole equation //Proceeding of Vehicular Technology Conference: VTC 2000-Spring Tokyo, Vol 2, May 2000. pp.1002 -1005.

126. Stuber G.L. Principles of Mobile Communications. -Boston: Kluwer Academic Publishers, 1996.

127. Su S-L., Chen J-Y. and Huang J-H. Performance analysis of soft handoff in CDMA cellular networks // IEEE Journal: Selected Areas in Communications, Vol.14, Issue.9, Dec.1996. pp.1762-1769.

128. Tero O. and Ramjee P. WCDMA: Towards IP Mobility and Mobile Internet. -Boston: Artech House, 2000.

129. TIA/EIA/IS-95-A. Mobile Station-Base Station Compatibility Standard for Dual-Mode Wideband Spread Spectrum Cellular System //Telecommunications Industry Association. -Washington, 1995.

130. Toskala A., Lehtinen O. and Kinnunen P. UTRA GSM Handover from Physical Layer Perspective //Proc. ACTS Summit 1999, Sorrento, Italy, June 1999.

131. Varrall G., Belcher R. 3G Handset and Network Design. -UK: John Wiley & Sons, 2003. 561p.

132. Venugopal V. The Coverage-Capacity Tradeoff in Cellular CDMA Systems //IEEE Transactions on Vehicular Technology. Vol.48, No.5, 1999.

133. Verdone R. and Zanella A. Performance of Received Power and Traffic-Driven Handover Algorithms in Urban Cellular Networks //IEEE Wireless Communications. -2002. vol.9 No.l pp.60-71.

134. Verdu S. Minimum probability of error for asynchronous Gaussian multiple-access channels //IEEE Transaction Information Theory, Vol.32, No.l. 1986. pp.85-96.

135. Vijayan R. and Holtzman J. Analysis of Handoff Algorithms Using both Absolute and Relative Measurements, 1994.

136. Viterbi A. et al. Soft handoffs extends CDMA coverage and increase reverse link capacity //IEEE Journal, Vol.4, No.8, 1994. pp.1281-1288.

137. Viterbi A.J. CDMA: Principles of Spread Spectrum Communication. MA: Addison - Wesley, 1995. pp.218-227.

138. Wang S.S., Sridsha S. and Green M. Adaptive soft handoff method using mobile location information //IEEE Vehicular Technology Conference, vol.4, 2002. pp.1936-1940.

139. Wang S-W. and Wang I. Effects of soft handoff, frequency reuse and non-ideal antenna sectorization on CDMA system capacity //Vehicular Technology Conference, VTC'93. IEEE 43rd, 1993. pp. 850-854.

140. Wong D. and Lim T. J. Soft handoffs in CDMA mobile systems //IEEE Personal Communications, Vol.4, Issue.6, Dec. 1997. pp.6-17.

141. Xia H. A simplified analytical model for predicting path loss in urban and suburban environment //IEEE Trans, on Vehical Technology. V.46, November 1997.

142. Yang S.C. 3G CDMA2000 Wireless System Engineering. -Boston-London: Artech House, 2004. -280p.

143. Yang X., Ghaheri-Niri S. and Tafazolli R. Evaluation of soft handover algorithms for UMTS //Personal, Indoor and Mobile Radio Communications, 2000 11th IEEE International Symposium on, Vol. 2, 2000. pp.772-776.

144. Yang X., Ghaheri-Niri S. and Tafazolli R. Performance of powertriggered and Ec/N0-triggered soft handover algorithms for UTRA //3G Mobile Communication Technologies, Conference Publication, No. 477, 2001. pp.710.

145. Yeung K.L. and Nanda S. Optimal mobile-determined micromacro cell selection //Personal, Indoor and Mobile Radio Communications, 1995. PIMRC'95. Sixth IEEE International Symposium on, vol. 1, 1995. pp.294-299.

146. Zhang N. and Holtzman J.M. Analysis of a CDMA Soft-handoff Algorithm //IEEE Transaction Vehicular Technology, Vol.47, No.2, May 1998. pp.710714.

147. Zigangirov K.Sh. Theory of Code Division Multiple Access Communication -UK: John Wiley & Sons, 2004. 412pp.

148. Zou J., Bhargava V.K and Wang Q., Reverse link modeling and outage analysis for DS/CDMA cellular systems //Wireless Personal Communication. 1995. pp. 189-215.

149. Zvonar Z., Jung P. and Kammerlander K. (eds.). GSM: Evolution Towards 3rd Generation System. -Boston: Kluwer Academic Publishers, 1998.