專利名稱：一種lte/lte-a中自組織網絡的覆蓋與容量自優(yōu)化裝置及其方法
技術領域：
本發(fā)明涉及移動通信技術領域，特別涉及一種LTE/LTE-A中自組織網絡的覆蓋與 容量自優(yōu)化裝置及其方法。
背景技術：
在未來的網絡中，由于不同的網絡共存，網絡將變得更加復雜，大量無線參數和數 據將使網絡優(yōu)化人員的工作量大幅提高，而運營商希望降低運營成本及人工干預。在此背 景下，EUTRAN系統的自組織網絡SON (Self Organized Network)特性被作為3GPP的重要 研究方向。自組織網絡SON是在LTE的網絡的標準化階段由移動運營商主導提出的概念， 其主要思路是實現無線網絡的一些自主功能，減少人工參與，降低運營成本。自組織網絡SON主要分為自配置(Self-configuration)、自優(yōu)化 (self-optimization)和自治愈(self-healing)三大功能。其中，自優(yōu)化功能是通過對UE 和eNB的測量及性能測量，動態(tài)地調整無線配置參數，盡可能降低業(yè)務工作量并提升網絡 性能，從而實現移動通信網絡自動優(yōu)化。典型的自優(yōu)化案例包括網絡覆蓋和容量優(yōu)化、移動 魯棒性優(yōu)化及移動負載均衡優(yōu)化等。其中網絡覆蓋和容量優(yōu)化是網絡運營工作的重要優(yōu)化 環(huán)節(jié)。傳統方法使用基于理論模型的網絡規(guī)劃工具，該工具在實現以上工作的時候需要主 動在網絡中發(fā)起測量，比如測量呼損率評價網絡覆蓋情況，測量流量計數器計算網絡容量。 通過SON的自優(yōu)化過程，減少網絡性能分析的工作，節(jié)能功能會降低設備功耗，可以有效減 少運營開支，從而進一步提升LTE的競爭優(yōu)勢。傳統方法LTE SON中覆蓋和容量優(yōu)化過程 如下所述步驟1)通過內部測量從UE和eNB報告中收集測量值；步驟2)通過分析測量值，發(fā)現網絡中有關覆蓋和容量的問題；步驟3)問題經過描述后報告給網絡規(guī)劃工具，規(guī)劃工具調整無線相關參數解決 問題，并最優(yōu)化系統覆蓋與容量；步驟4)將經過調整的無線參數送至覆蓋與容量最優(yōu)化功能；步驟5)最優(yōu)化功能更新參數，完成覆蓋與容量自優(yōu)化過程。在以上過程中，LTE SON中的覆蓋和容量優(yōu)化功能的輸入參數包括· UE測量當前小區(qū)和相鄰小區(qū)的信號強度· UE信令和報告 時間提前(Timing Advance) 無線鏈路失敗計數器 覆蓋觸發(fā)移動性計數器 流量負載分布測量LTE SON中的覆蓋和容量優(yōu)化功能的輸出參數包括 下行發(fā)射功率
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下行參考信號功率偏移 天線傾斜角目前，在LTE SON中網絡覆蓋和容量優(yōu)化有兩個主要目標 提供最優(yōu)化覆蓋高目標用于保證LTE系統中的連接建立和維持時的業(yè)務質量，并可以隨時根據運 營商的需求進行變更。同時，覆蓋必須是連續(xù)的，而且用戶無法感覺到小區(qū)邊界，最優(yōu)化覆 蓋必須在空閑和激活模式為上下行鏈路同時提供。 提供最優(yōu)化容量在3GPP Rel-9中，覆蓋最優(yōu)化的優(yōu)先級高于容量最優(yōu)化，覆蓋最優(yōu)化算法可能會 影響容量。既然覆蓋和容量彼此關聯，就需要在兩者之間找到一個折中的最優(yōu)化目標。目前的SON網絡覆蓋和容量最優(yōu)化功能中的方法在實際應用中存在諸多問題。首 先，從海量的輸入數據到問題發(fā)生的原因之間缺乏明確的因果關聯，難以準確地定位問題 發(fā)生的根源；然后，當輸入數據不充分的或部分錯誤時，難以正確進行決策；再次，海量的 輸入參數也決定了不可能用窮舉法完成信息搜索；最后，由于現網運營的可靠性要求，不能 通過試驗獲取決策所需的經驗。因此，利用現有的覆蓋和容量自優(yōu)化模型將難以解決實際 網絡中的問題，達到容量和覆蓋最優(yōu)化目標。

發(fā)明內容
本發(fā)明的目的在于，解決利用現有的覆蓋和容量自優(yōu)化模型準確定位故障根源和 正確決策，從而達到容量和覆蓋最優(yōu)化目標。為實現上述發(fā)明目的，本發(fā)明提供了一種LTE/LTE-A中自組織網絡的覆蓋與容量 自優(yōu)化裝置及其方法。所述的一種LTE/LTE-A中自組織網絡的覆蓋與容量的自優(yōu)化系統裝置，其特征在 于，該裝置包括故障檢測單元、學習匹配單元、參數決策單元和參數配置單元；所述的故障檢測單元，包括容量故障檢測和覆蓋故障檢測，用于實時檢測通信網 絡中發(fā)生的故障，并通過其中的容量故障檢測和覆蓋故障檢測對當前故障進行判別；所述的學習匹配單元，包括事件學習功能和歷史知識庫，用于根據當前故障查找 歷史事件，并進行事件學習，快速獲取用于解決當前故障的無線參數配置；所述的參數決策單元，包括參數修正和參數評價，其中，所述的參數修正，用于獲 取其它無線配置參數信息作為當前參數調整步長的依據，其中，其它無線配置參數如天線 方向、鄰區(qū)基站的地理位置；所述的參數評價模塊，用于通過參數決策獲得對當前故障的無 線參數配置最大化效用的最優(yōu)化無線參數配置；和所述的參數配置單元，用于存儲無線配置參數，并將當前故障自優(yōu)化無線配置參 數記錄于歷史知識庫中以供后續(xù)使用。所述的一種LTE/LTE-A中自組織網絡的覆蓋與容量的自優(yōu)化方法，該方法通過故 障檢測單元實時監(jiān)測移動通信網絡中發(fā)生的覆蓋與容量相關的故障，并由學習匹配單元與 歷史事件知識進行學習匹配后，根據最近似事件初始配置無線參數，再通過參數決策單元 兼顧不同無線配置參數間的相互影響對初始配置的無線參數進行調整，引入效用函數評 價自優(yōu)化過程的效率，最終完成綜合考慮網絡/業(yè)務以及運營商需求的效用最大化，實現LTE/LTE-A中的自組織網絡的覆蓋與容量自動最優(yōu)化；具體步驟包括步驟1)收集一定數量的自組織網絡的各個小區(qū)與覆蓋和容量最優(yōu)化相關的關 鍵性能參數KPI以及運營商策略相關參數，對上述參數樣本進行統計置信度分析，若不滿 足預期置信水平，則循環(huán)進行步驟1)直至滿足預期置信水平；若滿足效用函數的0.01倍， 即滿足預期置信水平，則繼續(xù)選擇需要進行優(yōu)化的小區(qū)，并轉至步驟2)；步驟2)由故障檢測單元在所選的需要進行優(yōu)化的小區(qū)內實時檢測通信網絡中 發(fā)生的故障，當檢測到故障發(fā)生時，啟動本次自優(yōu)化過程，判斷本次自優(yōu)化過程是否為自優(yōu) 化循環(huán)中的第1次，若是，則跳轉步驟2. 1)，若不是，則跳轉步驟3)；步驟2. 1)通過容量故障檢測和覆蓋故障檢測對當前故障類型進行判別覆蓋相 關或容量相關；步驟2. 2)通過學習匹配單元查詢歷史知識庫，經過事件學習自動匹配最相似的 歷史事件；步驟2. 3)將當前覆蓋或容量相關故障的無線參數配置根據步驟2. 2)中的歷史 事件進行初始設置，最后，自優(yōu)化循環(huán)次數計數器加1 ；步驟3):由參數配置單元記錄本次故障事件以及故障發(fā)生前的關鍵性能參數和 無線配置參數，同時，存儲自優(yōu)化后的關鍵性能參數和無線配置參數，保存至歷史知識庫以 供再次發(fā)生故障時學習；步驟4)由參數決策單元中的參數評價模塊評估當前無線配置參數值的效用，判 斷是否能達到最優(yōu)化目標；若是，則跳轉步驟1)；若不是，則轉至步驟5)；步驟5)由參數決策單元中的參數修正模塊根據當前無線配置參數對其他無線 配置參數的影響及運營商策略相關參數設置調整步長并修正初始值，其中，其它無線配置 參數如天線方向、鄰區(qū)基站的地理位置；然后轉至步驟4)。所述的步驟2.2)中，查詢歷史知識庫，通過事件學習自動匹配最相似的歷史事 件，通過式(1)計算當前故障與歷史事件的相似度，匹配到最相似的歷史故障事件；假設當網絡中發(fā)生故障事件時，將觸發(fā)自組織網絡SON質詢流程，自組織網絡SON 根據質詢內容找到相關的m個事件，并通過下式完成基于事件學習的故障匹配過程，而計 算事件C與當前質詢T的相似度過程如下
權利要求
一種LTE/LTE A中自組織網絡的覆蓋與容量的自優(yōu)化系統裝置，其特征在于，該裝置包括故障檢測單元、學習匹配單元、參數決策單元和參數配置單元；所述的故障檢測單元，包括容量故障檢測和覆蓋故障檢測，用于實時檢測通信網絡中發(fā)生的故障，并通過其中的容量故障檢測和覆蓋故障檢測對當前故障進行判別；所述的學習匹配單元，包括事件學習功能和歷史知識庫，用于根據當前故障查找歷史事件，并進行事件學習，快速獲取用于解決當前故障的無線參數配置；所述的參數決策單元，包括參數修正和參數評價，其中，所述的參數修正，用于獲取其它無線配置參數信息作為當前參數調整步長的依據，其中，其它無線配置參數如天線方向、鄰區(qū)基站的地理位置；所述的參數評價模塊，用于通過參數決策獲得對當前故障的無線參數配置最大化效用的最優(yōu)化無線參數配置；所述的參數配置單元，用于存儲無線配置參數，并將當前故障自優(yōu)化無線配置參數記錄于歷史知識庫中以供后續(xù)使用。
2.—種LTE/LTE-A中自組織網絡的覆蓋與容量的自優(yōu)化方法，該方法通過故障檢測單 元實時監(jiān)測移動通信網絡中發(fā)生的覆蓋與容量相關的故障，并由學習匹配單元與歷史事件 知識進行學習匹配后，根據最近似事件初始配置無線參數，再通過參數決策單元兼顧不同 無線配置參數間的相互影響對初始配置的無線參數進行調整，引入效用函數評價自優(yōu)化過 程的效率，最終完成綜合考慮網絡/業(yè)務以及運營商需求的效用最大化，實現LTE/LTE-A中 的自組織網絡的覆蓋與容量自動最優(yōu)化；具體步驟包括步驟1)收集一定數量的自組織網絡的各個小區(qū)與覆蓋和容量最優(yōu)化相關的關鍵性 能參數(KPI)以及運營商策略相關參數，對上述參數樣本進行統計置信度分析，若不滿足 預期置信水平，則循環(huán)進行步驟1)直至滿足預期置信水平；若滿足效用函數的0. 01倍，即 滿足預期置信水平，則繼續(xù)選擇需要進行優(yōu)化的小區(qū)，并轉至步驟2)；步驟2)由故障檢測單元在所選的需要進行優(yōu)化的小區(qū)內實時檢測通信網絡中發(fā)生 的故障，當檢測到故障發(fā)生時，啟動本次自優(yōu)化過程，判斷本次自優(yōu)化過程是否為自優(yōu)化循 環(huán)中的第1次，若是，則跳轉步驟2. 1)，若不是，則跳轉步驟3)；步驟2. 1)通過容量故障檢測和覆蓋故障檢測對當前故障類型進行判別覆蓋相關或 容量相關；步驟2. 2)通過學習匹配單元查詢歷史知識庫，經過事件學習自動匹配最相似的歷史 事件；步驟2. 3)將當前覆蓋或容量相關故障的無線參數配置根據步驟2. 2)中的歷史事件 進行初始設置，最后，自優(yōu)化循環(huán)次數計數器加1 ；步驟3)由參數配置單元記錄本次故障事件以及故障發(fā)生前的關鍵性能參數和無線 配置參數，同時，存儲自優(yōu)化后的關鍵性能參數和無線配置參數，保存至歷史知識庫以供再 次發(fā)生故障時學習；步驟4)由參數決策單元中的參數評價模塊評估當前無線配置參數值的效用，判斷是 否能達到最優(yōu)化目標；若是，則跳轉步驟1)；若不是，則轉至步驟5)；步驟5)由參數決策單元中的參數修正模塊根據當前無線配置參數對其他無線配置 參數的影響及運營商策略相關參數設置調整步長并修正初始值，其中，其它無線配置參數 如天線方向、鄰區(qū)基站的地理位置；然后轉至步驟4)。
3.根據權利要求1所述的LTE/LTE-A中自組織網絡的覆蓋與容量自優(yōu)化方法，其特征 在于，所述的步驟2. 2)中，查詢歷史知識庫，通過事件學習自動匹配最相似的歷史事件，通 過式(1)計算當前故障與歷史事件的相似度，匹配到最相似的歷史故障事件；假設當網絡中發(fā)生故障事件時，將觸發(fā)自組織網絡SON質詢流程，自組織網絡SON根據 質詢內容找到相關的m個事件，并通過下式完成基于事件學習的故障匹配過程，而計算事件C與當前質詢T的相似度過程如下 其中，收集覆蓋和容量最優(yōu)化相關的關鍵性能參數記為KPI ；與當前故障相關的無線 配置參數記為，與關鍵性能參數KPI有關，則記為；將這些關鍵性能參數分 為M組，每組中包含N個元素，因此，第i組中的第j個KPI可定義為KPIy ；式(1)中，ω i, J是當前場景中分配給的權重；根據式(1)可以對當前質詢T與歷史事件C的相似程度進行評估，可獲得最為接近的 歷史事件C*和該歷史事件中修復的無線配置參數及相應KPI數值〃/〔。
4.根據權利要求1所述的LTE/LTE-A中自組織網絡的覆蓋與容量自優(yōu)化方法，其特征 在于，所述的步驟2. 3)中，完成事件學習后，通過下式(2)修正無線配置參數；設將初始無線配置參數記為Aw.， ,設置為歷史修復參數值，修正值可用表示， 運^可通過下式進行計算 通過步驟2. 2)的過程計算類似歷史事件的相似度后，可根據歷史事件中的調整情況 快速確定針對當前質詢的無線配置參數初始修正結果。
5.根據權利要求1所述的LTE/LTE-A中自組織網絡的覆蓋與容量自優(yōu)化方法，其特征 在于，所述的步驟4)中，要進行評估當前無線配置參數修正值的效用；定義效用函數U(Pm)如下M N-kpiOM⑴(=1 J=I其中，權重Hm由運營商根據運營策略的需求進行設定和修改，或根據業(yè)務質量或用 戶的需求進行設置；通過自優(yōu)化算法調整無線配置參數的目標是最大化效用函數U(隊#)，即最終的無線 配置參數滿足 =argmaxU ( )(4)fPadj^Vrang如果通過以上過程所得的不滿足上式，則可以通過自優(yōu)化循環(huán)再次調整，直至調整 后的效用最大。
6.根據權利要求1所述的LTE/LTE-A中自組織網絡的覆蓋與容量自優(yōu)化方法，其特征在于，所述的步驟5)中，根據當前無線配置參數對其他無線配置參數的影響及運營商策略3相關參數設置調整步長并修正初始值；若定義無線配置參數調整步長為A^rtp，同時，由于實際網絡中某一無線配置參數的修 改往往對其它參數設置也會有所影響，為了控制當前參數自優(yōu)化過程對其他無線配置參數 的影響，增加為無線網絡中的其它參數，其中，其他參數包括天線方向、鄰區(qū)基站的 地理位置，對該無線配置參數的影響因子，則無線配置參數調整步長通過下式進行 計算rmin Stp，Stp ‘fmax 沖，V (rgeo ‘ ^stp) ^ ^mm Stp'") 5/In‘趁，others.完成調整步長計算后，可計算調整后的無線配置參數值隊η+Δ ⑷其中，仍&是無線配置參數原始值，隊ψ是完成配置后的無線參數。全文摘要
本發(fā)明涉及一種LTE/LTE-A中自組織網絡的覆蓋與容量自優(yōu)化裝置及其方法。通過故障檢測單元實時監(jiān)測移動通信網絡中發(fā)生的覆蓋與容量相關的故障，并由學習匹配單元與歷史事件知識進行學習匹配后，根據最近似事件初始配置無線參數，再通過參數決策單元兼顧不同無線配置參數間的相互影響對初始配置的無線參數進行調整，引入效用函數評價自優(yōu)化過程的效率，最終完成綜合考慮網絡/業(yè)務以及運營商需求的效用最大化，實現LTE/LTE-A中的自組織網絡的覆蓋與容量自動最優(yōu)化。本發(fā)明的優(yōu)點在于，本發(fā)明解決了利用現有的覆蓋和容量自優(yōu)化模型準確定位故障根源和正確決策，從而達到容量和覆蓋最優(yōu)化目標。
文檔編號H04W16/18GK101964985SQ201010299200
公開日2011年2月2日 申請日期2010年9月29日 優(yōu)先權日2010年9月29日
發(fā)明者唐暉, 慈松, 胡亞輝, 胡浩, 譚紅艷 申請人:中國科學院聲學研究所