Алгоритм оптимизации списков соседних сот в сетях GSM

Никитина А. В., Никитина. Н.

Алгоритм оптимизации списков соседних сот

в сетях GSM

Качество обслуживания абонентов в сети СБМ во многом определяется процедурами селекции/ реселекции сот и эстафетной передачи (хэндове-ра). Данные процедуры перехода возможны только между сотами, описанными в подсистеме базовых станций (В55) как соседние [1]: для каждой соты оператор определяет список соседних сот. Далее совокупность связей сотами будем называть соседскими отношениями.

Соседские отношения в радиосети определяют:

- качество обслуживания мобильных абонентов (пропущенные соседские отношения зачастую вызывают ухудшение качества связи и приводят к обрыву звонка);

- уровень внутрисистемных помех (невозможность выполнить хэндовер приводит к тому, что радиоканал МБ —» ВБ (мобильная станция —> базовая станция) имеет высокий бюджет потерь и, следовательно, мощности передатчиков МБ и ВБ превышают минимально необходимые значения);

- доступность услуг связи для абонентов (пропущенные соседские отношения увеличивают вероятность «потери» сети и. следовательно, уменьшают доступность услуг связи).

Вместе с тем. избыточность соседских отношений приводит:

- к увеличению времени, необходимого М5 для выполнения и передачи результатов измерений по соседним сотам и. как результат, к росту задержки принятия решения о выполнении хэн-довера: в «группу риска» попадают абоненты с высокой мобильностью;

- к избыточным ограничениям при расчете частотно-территориального плана (ЧТП) и результирующему ухудшению ключевых показателей качества сети (К.Р1).

Анализ подходов компаний-операторов к формированию соседских отношений показал, что составление списков соседних сот зачастую производится без учета сетевой статистики. При принятии решений как правило опираются на расчет радиопокрытия, полученный с использованием программных средств, и на экспертное мнение сотрудников - инженеров планирования радиосети. Значительное влияние человеческого фактора и зависимость результатов от точности используемых моделей распространения радиоволн не позволяют обеспечить эффективное и оперативное формирование соседских отношений.

Указанные недостатки позволяет устранить использование сетевых измерений, обеспеченных производителем оборудования. Таким образом, актуальны разработка и внедрение соответствующего алгоритма оптимизации списков соседних сот, учитывающего архитектуру, методы планирования и управления трафиком, принятые в конкретной радиосети.

Алгоритм, приведенный на рис. 1, использует принципы, которые можно условно разделить на общие и частные.

Общие принципы предполагают выбор соседних сот по критерию уровня перекрытия сот-кандидатов.

Частные принципы предполагают учет индивидуальных особенностей конкретной радиосети:

- симметричность соседских отношений;

- наличие разнородных слоев в сотовой структуре сети;

- использование сонаправленных секторов в разных слоях;

- методы распределения трафика между слоями и т. д.

Рис. I. Схема алгоритма оптимизации списков соседних сот

Добавление «пропущенных» соседних сот целесообразно выполнять по критерию уровня перекрытия сот-кандидатов. Строгое общепринятое определение уровня перекрытия сот в настоящее время отсутствует. Формализуем данное понятие с учетом специфики решаемой задачи.

Рассмотрим две соседние соты А и В (рис. 2): Cov А, Со\' В - зоны покрытия сот А и В, Sen•

А, В - зоны обслуживания сот А и В. На графике ЬссИЯ\-Lev показаны средние уровни приема сигнала ВССН-каналов сот вдоль прямой АВ; на графике плотности трафика показана средняя плотность трафика, обслуживаемого сотами. Границы зон обслуживания нанесены в соответствии с упрощенными условиями хэндовера бюджета мощности (РВОТ) (1) [2]:

т

Я111Ш

Плотность трафика ^

RxL«vl

Cov В

Serv А

Serf В

Рис. 2. Определение уровня перекрытая сот А и В

j А В : bcchRxLevB = tuchRxLevA + М arg in AB | й -» Л: bcchRxLevA = bcchRxLevB + M arg inBA

Сумма Margin AB + Margin В А (дБ) обеспечивает гистерезис, необходимый для предотвращения пинг-понга.

Говорить о перекрытии двух сот можно в том случае, когда трафик одной соты находится в зоне покрытия другой (штриховка на рис. 2). Поэтому в качестве меры перекрытия сот А и В

можно принять долю графика соты А. находящую-

Т

ся в зоне покрытия соты В: —, где Тля - трафик

^а

соты А, находящийся в зоне покрытия соты В;

Тл - трафик соты А.

Физически это означает долю абонентов соты А, способных принимать сигнал соты В. Введенное таким образом понятие предполагает

возможность ассиметричного перекрытия сот, когда

ТА Тв

Степень перекрытия сот в сильной мере зависит не только от энергетических соотношений при приеме сигналов, но и от распределения трафика в зоне обслуживания. При количественном определении уровня перекрытия пространственные области зон перекрытия должны быть взвешены плотностью трафика [3]:

| £> , (.V, у) (!хс1у Т.,в _ (СоуАПСОУВ)_

где £)., (.V. > ) - плотность распределения трафика соты А.

Адаптируем понятие уровня перекрытия сот применительно к задаче оптимизации соседских отношений. Под уровнем перекрытия сот А и В ( УАВ ) примем отношение графика соты А, находящегося в той части покрытия соты В, где уровень сигнала соты В при приеме превышает уровень сигнала соты А. к трафику соты А, находящемуся в зоне покрытия соты В (диагональная штриховка на рис. 2):

Уав =

ТА<1

' ,1В

где Т4<в - трафик соты А. находящийся в области ЬссИКхЬегА < ЬссЬИхЬегВ.

С учетом плотности распределения трафика сот А и В:

Уав =

Da (.г, v) • S, [bcchRxLevg (х, >') - bcchRxLev., (.v. v)] dxdy

Т4<в

"гГ~ J Da (x, y) dxdy

где 5, - функция Хэвисайда.

Пользуясь введенным определением, критерий выбора можно сформировать в виде:

У, г, > Y„,

где Ylhresh add - пороговый уровень перекрытия, при превышении которого целесообразно добавить соседское отношение А —> В.

Ошибка при применении критерия обнаружения «пропущенных» соседних сот (5) зависит от точности и актуальности исходных данных. Использование соответствующей сетевой статистики позволяет эффективно минимизировать ошибку и построить легко реализуемый алгоритм.

BSS Nokia поддерживает функциональность CHANNEL FINDER (CF) [4], в рамках которой абонентские терминалы сканируют заданный набор частотных каналов в нисходящем направлении и передают результаты измерений вверх по сети. Это позволяет оценить характеристики уровней сигналов, принимаемых MS от обслуживающего сектора и других не соседних секторов:

- распределение уровня сигнала обслуживающего сектора (с компенсацией управления мощностью);

- распределение уровней сигналов ВССН-ка-налов сканируемых не соседних секторов;

- распределение разности уровней (дБ) сигналов обслуживающего и сканируемого секторов.

Ценность собранных данных определяется репрезентативностью выборки, т. к. измерения выполняют все абонентские терминалы, обслуживающиеся на данном секторе в заданный период времени (как правило, в период максимального трафика). Таким образом, собранная статистика полностью отражает реальную плотность распределения абонентов.

Для решения задачи обнаружения «пропущенных» соседних сот достаточно использовать фуппу счетчиков CF, представляющих гистограмму распределения разности уровней сигналов рассматриваемой пары сот.

Рассмотрим соту А с абонентом UA и некоторую удаленную соту В, ВССН-канал которой сканируют абонентские терминалы в соте А (рис. 3 ). Соты А и В не являются соседними: режим сканирования обеспечивают включением частоты ВССН-канала соты В в ldle ВССН Allocation List (BAL) соты А [1].

Рис. 3. Обнаружение пропущенных соседей при помощи функциональности CF

Абонентский терминал формирует ре- сравнивает ее с установленными оператором

зультаты измерений и отправляет их вверх по порогами DB VALUE_LOW , DB VALUE_HIGH

сети. Контроллер базовых станций (BSC) вы- (обозНачення Nokia) и формирует гистограмму

числяет разность уровней RxLevB - RxLevА (дБ), (рис.4).

I

»

»

g

CLASH I

CLASS 2 ---

NUMBER OFJAMPLES IN CLASS J

iS

CLASS 3

NUMBER OF SAMPLES IN CLASS 2

NUMBER OF SAMPLES IN CLASS S

DB VALUE LOW

DB VALUE HIGH RxLavb - RxLev А, дБ

Рис. 4. Гистограмма измерений CF

УАВ =

Очевидно, что при DB VALUE_HIGH = 0 дБ

NBROFJAMPLESJN CLASS NBR OF_SAMPLES_IN CLASS_ 1 + +NBROF JAMPLES JN CLASS_2 + +NBR_OF SAMPLES_IN_CLASS_3

Таким образом, алгоритм проверки условия (5) может быть реализован в виде простых SQL запросов к статистике CF.

Перейдем к проблеме санации списка соседних сот. Для проверки эффективности действующих в радиосети соседских отношений используют статистику по количеству и успешности попыток хэндоверов.

Для проверки эффективности соседства А —» В необходимо рассмотреть долю попыток хэндоверов А —> В от всего количества попыток исходящих с соты А хэндоверов:

6ЛВ = N<

all AB

X "an Aß,

i=1

где па11 лп - суммарное число попыток хэндоверов А —* В; Nдлина списка соседних сот соты А; В{,... Ву^ - полный набор соседних сот для соты А.

Для того, чтобы соседство АВ было признано неэффективным доля попыток хэндоверов А —> В должна быть ниже порога:

< ^thresh del • W

Для практического применения критерия (8) необходимо уточнить способ вычисления решающей статистики 8АИ . Средний процент попыток хэндоверов за период 1-2 недели позволяет оценить эффективность соседских отношений, востребованных на постоянной основе. В этом случае (8) примет вид:

С " an АВ

ABjivg

Y."al, AV,

/=1

M

X "au AB"I m = 1

Î4 м

X X "all АХ, /=1 т=I

< Ô

threshjM_avg

В

где пиП АВ - число попыток хэндоверов А в т-й день наблюдаемого периода.

С другой стороны, метод обнаружения неэффективных соседств должен обеспечивать сохранение тех соседских отношений, которые востребованы не на постоянной основе, а лишь при периодическом перераспределении потоков трафика (например, по выходным дням). Для

решения этой задачи необходимо рассматривать статистику максимального за наблюдаемый период процента попыток.

В этом случае (8) примет вид:

max = Мах

' "II I в.

x "оп.лх,

\ i = l

< 6

thresh del ma*'

т = 1...М

Совместное рассмотрение средней и максимальной доли попыток хэндоверов позволяет сохранить те соседские отношения, которые обеспечивают постоянную, либо периодическую потребность в выполнении значительного количества попыток хэндоверов. Однако существует ряд ситуаций, когда реальная необходимость сохранения некоторого соседства сочетается с относительно малым количеством попыток хэндоверов:

- соседство используется для выполнения хэндовера спасения и редко используется для выполнения хэндовера типа better cell (PBGT, Umbrella); хэндоверы спасения обычно не принадлежат к основному типу хэндоверов и соответствующий процент попыток, как правило, будет невысоким;

- малый процент попыток обусловлен установленным набором параметров для данного соседского отношения;

- малый процент попыток обусловлен временными проблемами в работе сетевого оборудования (например, не проходит сигнальный обмен между контроллерами базовых станций (BSC)).

Преодолеть указанную трудность позволяет дополнительный анализ уровня перекрытия сот Т.

Уав =

' л<в

AB

Признанное неэффективным соседское отношение может быть удалено только при выполнении дополнительного условия:

AB < ^'thresh del •

где Ylhresh м - пороговый уровень перекрытия; при достижении порога необходимо удалить соседское отношение AB.

Величина перекрытия соседних сот может быть определена в соответствии с принципами, изложенными ранее. Однако, вместо функциональности CF, для получения необходимых входных данных следует использовать функциональность Defined Adjacent Cell (DAC) BSS Nokia [4]. DAC

выполняет те же функции, что и СР, но объектами измерений являются соты, связанные соседскими отношениями. Одним из преимуществ статистики ОАС является возможность постоянного ее сбора на ежедневной основе.

Таким образом, существует возможность

вычисления Кнв как среднего значения за тот же

период времени, в течение которого производят

анализ эффективности соседских отношений:

X NBR_OF_SAMPLES_lN_CLASS_S_OF_ADJ_CELl.t _ |_

\BR_OF_SAMPLESJN_CL4SSJ_OF_ADJ_CEU, _ + +NBR_OF_SAMPLESJN_CLASS_2_OF_ADJ_CELLll _ у + SBR_OF_SAMPLESJNJSLASS_i_UF_ADJ_CELL!t щ

При составлении списка неэффективных соседских отношений, подлежащих удалению, следует принять во внимание текущий размер BAL анализируемых сот. Очевидно, что удаление неэффективных соседей наиболее актуально на сотах с перегруженными BAL, т.е. на сотах, где дчина BAL приближается к верхней границе (32). Это позволяет снять ряд проблем:

- дефицит свободного ресурса BAL для добавления новых актуальных соседских отношений;

- избыточность ограничений при расчете ЧТП. приводящая к ухудшению KPI;

- большая задержка принятия решения о хэндовере. ухудшающая качество обслуживания абонентов с высокой мобильностью.

Напротив, наличие неэффективных соседей на сотах с малым размером BAL (<6..12) не имеет практически значимых отрицательных последствий.

Приведенные аргументы позволяют сделать вывод о целесообразности изменения порогов, используемых при выборе соседств для удаления, в зависимости от размера BAL.

Алгоритм адаптации порогов в радиосети может быть реализован следующим образом:

1. Диапазон длины BAL 0...32 разбивается на четыре интервала: i (0..12), ii (13.. 18), iii (19..25), iv (26..32).

2. Если рассматриваемый сектор принадлежит к интервалу I, все исходящие соседские отношения сохраняются вне зависимости от эффективности.

3. Если сектор принадлежит к интервалам ii - iv. уровни порогов возрастают. Например:

Таблица 2

Интервал С thresh jieljivg С thresh jiel _ шах " thresh Jel

1 0 0 0

11 0.004 0.010 0.10

III 0.006 0.015 0.30

IV 0.008 0.020 0.40

Из табл. 2 следует, что порог 8гтЛ ла, используемый при проверке возможности удаления

существенно превышает порог 8,гаЛ аМ =0.005, используемый при добавлении соседских отношений. Это обусловлено тем, что соседство, добавленное между сотами с невысоким уров-

нем перекрытия, должно быть гарантированно удалено, в случае признания данного соседство неэффективным.

Таким образом, в статье получены критерии добавления "пропущенных" и удаления неэффективных соседских отношений. Используемый критерий уровня перекрытия сот адаптирован применительно к решаемой задаче. Описаны принципы использования имеющейся сетевой статистики для построения эффективного вычислительного алгоритма оптимизации списков соседних сот. Предлагаемый алгоритм учитывает архитектуру, методы планирования и управления трафиком сети.

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

1. 3GPP TS 45.008 V7.5.0 (2006-9); Technical Specification Group GSM/EDGE Radio Access Network: Radio subsystem link control (Release 7).

2. Кузнецов.VI. А.,ПолнуценкоД. И., Рыжкова, E., Си вере М. А. Хэндовер в сетях GSM 900/1800// Труды Международной академии связи. 2002. № 2.

3. Заездный А. М. Основы расчетов по статистической радиотехнике. М.: Связь. 1969.

4. BSC SI2. Supplementary References. Nokia Electronic Document (NED).

Морилло П. Л.

Оценка пропускной способности сети мобильной связи

На практике сеть СОМА2000 IX ЕУ-БО скоростной передачи данных накладывается на существующую сеть СОМА2000 IX. При развёртывании наложенной сети возникает проблема оценки параметров сессий скоростной передачи данных.

При оценке средней скорости передачи в прямом и обратном каналах исходим из равномерного распределения абонентских станций в зоне обслуживания. Полагаем, что радиус сектора базовой станции стандарта СОМА2000 1X ЕУ-ОО совпадает с радиусом сектора базовых станций стандарта СОМА2000 IX в городе.

В сети СЭМ А2000 1X ЕУ-ЭО оценка пропускной способности обратного канала показывает сколько абонентов можно взять на обслуживание, а оценка пропускной способности прямого канала характеризует качество обслуживания этих абонентов.

В данной статье приводятся результаты оценки секторной пропускной способности обратного и прямого каналов с учетом внутрисистемных по-

мех. коэффициента влияния соседних сот, потерь при распространении радиоволн, параметров секторизации соты, коэффициента загрузки сот в час наибольшей нагрузки (ЧНН) и др.

При оценке пропускной способности обратного канала будем считать, что помеховое воздействие на приёмник базовой станции при приеме полезного сигнала оказывают шум линейного тракта приемника (ЛТП) и сигналы соседних активных абонентских станций. Отношение сигнал/помеха на выходе коррелятора приемника можно оценить из выражения [1].

BS 2

Я тнк

1PBS

RA* min

В

kj0{w-\)+

где =1,38x 10 2? Дж/К - постоянная Боль-цмана; Т = Т0 (W — 1)— шумовая температура