Размещено на http://www.allbest.ru/

8

Размещено на http://www.allbest.ru/

Исследование влияния процедуры хэндовера на качество услуг в сетях UMTS

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

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:

, (1)

сеть хэндовер контроль базовый

где r - расстояние от MS до обслуживающей BS; - показатель затухания с типичным значением 4; (в дБ) - гауссовское распределение, показывающее затухание вследствие затенения, с нулевым средним и стандартной девиацией , 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 (intra-cell) и интерференция между сотами (inter-cell).

Интерференция в DL внутри соты I_intra-cell, создаваемая BS₁, рассчитывается по формуле:

, (2)

где Р_Т1 - общая мощность передачи BS₁; r₁ - дистанция между UE и BS₁; - показатель потерь на пути распространения; a - коэффициент ортогональности.

Интерференция между сотами I_inter-cell может быть вычислена следующим образом:

, (3)

где Р_Тi - общая мощность передачи BS_i; r_i - дистанция между UE и BS_i; - показатель потерь на пути распространения; М - количество BS, 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 DL.

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

(4)

где W - чиповая скорость; R - скорость передачи служебных битов; - коэффициент активности для данного типа услуги; (E_b/I₀)_t - опорное значение отношения энергии бита к спектральной плотности мощности шума (E_b/I₀), устанавливаемое контроллером RNC в соответствии со значениями ошибок BER; ₁ - коэффициент, показывающий относительный уровень требуемой мощности для UE без мягкого хэндовера.

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

(5)

(6)

Здесь ₂ и ₃ 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, ₁, ₂, ₃ также отражают интерференцию, сведенную на UE.

Результаты исследования зависимости значений коэффициентов ₁, ₂, ₃ от радиопараметров и местоположения абонентов показали:

1. При отсутствии затенений для поддержания опорного значения E_b/I₀ 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 E_b/I₀.

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 E_b/I₀ 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:

, (7)

, (8)

где А - 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 S 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 P_S1 (без процедуры мягкого хэндовера) и P_{S1_SHO} (при мягком хэндовере);

- различные схемы разделения мощностей приводят к разным отношениям между P_S1 и P_{S1_SHO;}

- различные сервисы (услуги) влияют на базу сигнала и опорное отношение E_b/I₀.

Любые изменения емкости отражаются на выигрыше мягкого хэндовера.



Рис. 1. Выигрыш мягкого хэндовера при использовании различных схем выбора сот:

а - емкость сети в DL; б - прирост емкости сети в DL

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

Выигрыш мягкого хэндовера в DL 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 DL 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.б). Первый - соответствует «оптимальному значению СПД» и показывает оптимальную долю мягкого хэндовера для максимизации емкости в DL. 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 UTRA-алгоритма мягкого хэндовера, с порогом CS_th=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 UE 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 DL 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 SHO. Результаты показаны на основе UTRA-алгоритма мягкого хэндовера и нормального выбора сот при пороговом значении CS_th=5дБ.

Из графиков рис..2 видно, что при небольшой пропорции абонентов, находящихся в статусе мягкого хэндовера, 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 BS, размер активного набора должен оставаться равным двум.

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

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



Рис. 3. Зависимость прироста мягкого хэндовера от параметров , , а:

а - UTRA-алгоритм; б - IS-95А-алгоритм

На основе графиков, 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 UTRA-алгоритме мягкого хэндовера различные значения порога хэндовера соответствуют различным значениям СПД. Обычно эти пороговые значения задаются на RNC.

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

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 BS₁ - обслуживающая станция, BS_i и BS_j - две станции с лучшими уровнями в списке кандидатов, алгоритм триггерного процесса идеально оптимизированного мягкого хэндовера может быть записан в следующем виде:



Здесь P_{S1_1BS} - мощность, необходимая абоненту для гарантирования QoS, когда абонент соединен только с базовой станцией BS₁; P_{S1_2way}, P_{Si_2way}, P_{S1_3way,} P_{Si_3way} и P_{Sj_3way} - мощности, необходимые от BS₁, BS_i и BS_j 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 BS в активном наборе должно приниматься на основе сравнения общих выделяемых ресурсов.

Общая мощность, необходимая для мягкого хэндовера в двух () и трех () направлениях, может быть определена, как:

, . (9)

Формула (9) показывает, что для абонентов, находящихся в статусе мягкого хэндовера, общая потребляемая мощность обратно пропорциональна сумме пилотных отношений E_c/I₀, принимаемых от всех базовых станций из активного набора. Следовательно, для максимизации емкости в DL 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 BS₁ является обслуживающей.

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

В случае мягкого хэндовера в двух направлениях (предполагая, что BS₁ является обслуживающей) условие о добавлении BS_i в активный набор очень просто: E_pi > E_p1. 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%.

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 UE находится в статусе мягкого хэндовера в двух направлениях, общая мощность, расходуемая для этого UE, равна сумме мощностей P₁ и Р₂. P₁ и Р₂ - излучаемые мощности выделенных каналов в DL от BS₁ и BS₂ соответственно.

Предположим, что нагрузка распределена равномерно внутри системы, общая излучаемая мощность каждой станции одинакова и обозначается Р_Т. После оптимального сложения сигналов принимаемое UE отношение энергии битов к спектральной плотности интерференции (E_b/I₀) может быть вычислено по формуле:

, (10)

где W - чиповая скорость; R - скорость передачи служебных битов; v - коэффициент активности сервиса; а - коэффициент ортогональности DL; L_i - величина, отражающая затухания на пути распространения от BS_i до UE; М - индекс базовой станции, принимающей участие в создании inter-cell интерференции.

Введем параметр В, который определяет взаимосвязь между Р₁ и

Р₂:.

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

, (11)

где (E_b/I₀)_t - опорное значение для сервиса, требуемого пользователем.

Из (11) понятно, что общая мощность, потребляемая абонентом, связана с отношением мощностей В. Различные отношения Р₁ и Р₂ приводят к различным общим потребляемым мощностям. Целью рассматриваемой стратегии оптимизации управления мощностью является попытка найти подходящее отношение В для минимизации общей мощности Р_t.

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

Для этого введем величину P_t0, представляющую общую мощность, потребляемую абонентом при применении стандартной стратегии сбалансированного деления мощности в процессе мягкого хэндовера. Подставляя Р₁=Р₂ в (11), можно найти P_t0:

. (12)

Для уменьшения общей излучаемой мощности необходимо, чтобы выполнялось неравенство

P_tP_t0 (13)

Используя обозначения: и , неравенство (13) можно представить в виде:

. (14)

При подстановке значений Х и Y, проведя ряд обратных замен, получаем:

если , ; если , . (15)

Когда нагрузка распределена равномерно внутри сети, все пилотные каналы в DL назначены с одинаковыми мощностями. Возрастание принимаемого пилотного E_c/I₀ от BS_i соответствует уменьшению затухания на пути от BS_i до абонента. Соответственно, выбор В=L₁/L₂ 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 BS, полученные из измерений пилотного канала этой BS в DL, определяют выбор В=L₁/L₂ 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 DL.

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

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

На графике (рис..6) видно, что при фиксированном значении СПД мягкого хэндовера прирост емкости в DL 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 DL - 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.

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 (4,62-16,93). 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 (4,62-16,93), 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. - .Ч. 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. - Ч. 1/ С.М. Аксенов, Е.С. Зорин // Электросвязь. - .2007. - . №10. - .С. 21-23. (из перечня изданий, рекомендованных ВАК).

Размещено на Allbest.ru