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计算机论文试论寻找网络质量的峰值

来源: 2017-06-10 13:21

  【摘 要】无线网络的质量和许多因素有关,由此带来了网络优化工作的复杂性。文章提出了注重平衡性是提升网络质量评价的关键,专注于讨论使用变色龙算法合理精确配置功率,控制网内干扰分布,达到网络质量峰值的方法。
1 C/I概述
评价无线网络质量的最基本准则是C/I(载干比)。C/I的改善可以降低误码率、丢帧率,提高语音质量、MOS感知等,是无线网络优化的底层指标;而其他诸如掉话率、切换成功率、无线接入性等KPI指标都是在C/I这个性能上的高层反应。由此可见,网络优化的重点即是优化C/I,偏离这一目标,盲目追求高层KPI都是不切实际的。
随着网络发展日益复杂,各种干扰也越来越多,在功率配置问题上绝大多数网优人员解决干扰的手段是提高功率来抗干扰,高电平高干扰,这样会导致高电平质差比率升高,整网质量不高,且由于存在网络质量的不平衡分布,易使终端用户产生感知上的差异化,引发投诉上升及满意度下降。在与竞争对手的比拼中处于优势,和在网内尽量保持各处同性是同样重要的。网络优化是一门平衡的艺术,平衡性是提高网络质量评价的关键。
1.3 C/I和功率的关系
(1)提高C的主要方法是提升功率、调整覆盖、优化邻区配置;
功率调整最为纠结,增加功率即增加了C和I,增加单小区抗干扰能力的同时增加了全局干扰;减少功率降低I的同时也降低了C。
其中,横轴为全网的平均接收电平;纵轴为全网的平均C/I。图1主要分为3个区、1个点,具体描述
B区:随着电平的升高,干扰的主要组成部分转为网内干扰,电平功率的上升引起的C增加和I增加接近,C/I趋于稳定。
P点:一定网络状态下的功率和C/I的最佳平衡点。在此点左边,由于功率不足,载干比不高;在此点以右,干扰增加速度上升,载干比下降。[论文网]
2 寻找网络最佳运行点P--变色龙算法
从上文可知,大部分网络运行在C区,不是网络的最佳运行区域,将网络置于P点运行才能获得最佳质量。那么如何确定P点呢?首先网络功率水平的调整主要依靠最大功率水平设置(会影响覆盖、话务分布等,在下面介绍中不采用)和功控参数设置(功控范围、功控区间)实现。实现网络P点运行有以下难度:
(2)功率水平的统计是平均值,在设置上是区间值,也较难实现参数设置和网络响应的吻合,横坐标位置较难确定。
其中,横轴为目标质量(自左向右,由好到坏);竖轴为实际质量(自下而上,由好到坏)。
C区:当目标质量要求较高时,电平配置升高,产生的干扰增大,导致C/I变差,实际质量差于目标值。
通过这样的图形转换,就把问题简化到了以质量为目标的优化过程,而质量统计非常方便,便于实现调整和评估的工作。
完成图形转化后,仍需要找到P点的位置,通过实践和研究总结出了一套算法,由于其能敏锐捕捉周围环境变化,自适应调整无线参数,将网络置于最佳点P运行,降低干扰,提高网络质量,因此取名"变色龙"。
假设网络最初目标质量设置是q1,网络反馈的实际质量是q2;接着以q2为目标质量,网络会反馈出q3;再以q3得出q4……由于P线的斜率为1,因此网络的反馈会逐步收敛,这样网络运行点就无限逼近P线,达到网络最佳质量。在此过程中排除了人为的对参数设定的猜测,而全由网络反馈决定参数设置,形成了自适应过程,也就是说网络需要多少能量,就会去要求获取,通过这一过程大大提高了无线参数设置的准确性,如图3所示:
GSM厂家功控算法的理想目标是在质量允许的条件下功率尽可能低,这就需要去寻找这个质量和电平的稳定区域。大多数优化人员会根据经验定一套区间参数放到现网上运行,细致点的可能会考虑分场景设置功控参数。然而,什么样的设置才能真正满足适合场景、规划、话务、外部干扰等多种变量引起的功率需求变动呢?
通过采集话务统计数据收集测量报告,进行电平质量二维整理,完成环境数据的收集。某小区的情况如表1所示:
由表1可见,电平强的时候,质差占比较低;而电平弱的时候较高。功控的目的是保证质量的情况下尽可能降低发射功率,也就是说合理设置功控电平区间,不宜设得过低引起质差,不宜设得过高产生干扰。反馈的结果能进一步修正设置的精确度。
需要注意的是,在参数设置时以网络级或区域级的平均值为每个小区进行设置,这样就能很好地完成各向同性的均衡工作。此外,在干扰分布中上行和下行的相关性不大,需分别计算。
2.4 变色龙算法在3G网络的应用
3 变色龙算法效果
从总体效果来看,抑制了网内干扰,TCH/SDCCH分配成功率、0-5级质量、掉话率、切换成功率等都有显着改善,对突发的外部干扰有很强的适应性和自愈能力,能迅速调整参数配置策略,稳定网络指标,是名符其实的变色龙。
综上所述,变色龙算法是基于网络干扰环境分析及反馈进行参数配置自适应优化的一种算法,目前适用于2G和3G网络。从应用实践看,变色龙算法是支持多厂家、适应多环境的成熟通用算法,对降低网络底噪、提升网络质量提供了极大的助力,加之其可操作性极强,值得广泛推广使用。 

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