[發明專利]網絡瓶頸管理有效
| 申請號: | 200980163104.1 | 申請日: | 2009-12-21 |
| 公開(公告)號: | CN102668622A | 公開(公告)日: | 2012-09-12 |
| 發明(設計)人: | 奧薩·波茨;安德拉斯·拉茨;安德拉斯·沃瑞斯 | 申請(專利權)人: | 瑞典愛立信有限公司 |
| 主分類號: | H04W24/08 | 分類號: | H04W24/08;G06F11/34;H04L12/26 |
| 代理公司: | 中科專利商標代理有限責任公司 11021 | 代理人: | 王波波 |
| 地址: | 瑞典斯*** | 國省代碼: | 瑞典;SE |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 網絡 瓶頸 管理 | ||
技術領域
本發明涉及用于管理電信網絡中的瓶頸的機制。具體地,本發明涉及用于計算和報告瓶頸的存在和程度的機制。
背景技術
長期演進(LTE)是當前由第三代伙伴激活(3GPP)開發的通信網絡技術。LTE需要被稱為演進的通用陸地無線接入網(E-UTRAN)的新無線接入技術,該技術被設計來改進網絡容量、減少網絡中的延遲并因而提高最終用戶的體驗。系統架構演進(SAE)是LTE通信網絡的核心網架構。
參見圖1,LTE/SAE架構包括移動性管理實體(MME)1,MME?1負責控制信令。SAE網關(SAE-GW)2負責用戶數據。SAE-GW?2由兩個不同的部分組成,即,路由用戶數據分組的服務網關以及在用戶設備和外部數據網絡之間提供連接的PDN網關。在3GPP技術規范(TS)23.401中對這些節點進行了詳細描述。所有這些節點是通過IP網絡互聯的。其他節點是擔當網絡中的基站的eNodeB?3、4。在這些節點類型之間有三種主要的協議和接口。它們是S1-MME(在eNodeB?3、4和MME?1之間)、S1-U(在eNodeB?3、4和SAE-GW?2之間,或者更準確地,在eNodeB?3、4和服務網關之間)以及X2(在eNodeB?3、4之間)。在這些接口中使用的對應協議是S1AP(S1應用協議)和X2AP(X2應用協議)。所有這些協議和接口是基于IP的。此外,網絡可以包含作為以上接口的一部分的其他節點,例如,HeNB與網絡中的剩余節點之間的歸屬eNodeB網關(HeNB?GW)。
在所有的新一代移動系統中,考慮到很多因素來動態地決定向用戶分配的資源的量,這些因素包括無線質量、擁塞水平、容量限制、QoS參數。因此,所觀察的針對用戶的性能在較寬的范圍上隨時間改變。使用當前技術,識別與資源分配有關的問題和精確識別不同的因素如何影響到訂戶是非常困難的任務。沒有這種可靠的管理能力,網絡的有效操作是非常有限的,以及運營商必須依靠更間接的方法。
訂戶和設備跟蹤使得網絡運營商可以收集關于系統上的給定終端(或用戶設備(UE))的統計量。3GPP?TS?32.421?v8.5.0(2006年6月)對此進行支持。在3GPP中,“目標質量測量”UE報告在標準化中。可以開啟這種類型的報告,以獲得與UE所看到的服務質量有關的信息。
節點實現性能計數器以監視節點功能的性能。例如,在LTE中,計劃eNodeB包含調度器相關計數器。這些計數器包含周期性報告的針對所有UE的平均值。
可以利用一般的統計方法來處理所測量的數據,例如,多元數據分析、有助于發現特定輸入變量(即,因素)和一些輸出測量之間的關系的因素分析、或者嘗試解釋所測量的數據中變化的源的成分分析。另一相關技術是敏感性分析,這是通過在與所假設的相比一些輸入參數變化的情況下,量化利用該模型獲得的結果的不確定性來評估給定系統的數學模型的“良好度”的方法。這評估了與具體模型進行比較,結果有多可靠,因而不是特別適于識別限制具體用戶的性能的瓶頸因素。
從而,可以看出,很多網絡管理動作或自組織功能要求來自網絡的詳細信息,而這會是難以獲得的。
具體地,UE或訂戶跟蹤(在TS?32.421中詳細描述)要求事先識別特定UE,以及僅可以針對有限的時間和有限的UE量來執行測量。這是因為跟蹤是非常詳細的,以及在所有時間針對所有訂戶開啟是不可行的。該功能適于當跟蹤特定的已知UE的集合時的故障診斷,而不適用于網絡管理目的。UE跟蹤還沒有指定如何以一致性標準(coherent?standard)的方式報告節點內部性能度量。
直接來自UE的性能報告提供了關于UE的性能的有價值信息,然而其不包含與瓶頸有關的其他信息:僅報告UE自身的質量體驗。
可以指定計數器,然而計數器不是在每UE的水平上,因此,有效的每UE動作或高級的自組織網絡(SON)算法是不可能的。計數器提供的平均視野沒有使得在因素之間進行相關成為可能。此外,需要測量和從網絡報告哪些因素用于瓶頸識別是不顯而易見的。
目前無法計算和報告影響單個UE的瓶頸的原因。無法容易地將一般統計方法應用于該問題,因為利用這些方法,詳細的每UE數據仍然是隱藏的,以及在任何事件中,每UE瓶頸的識別是難以實現的。
類似地,發現特定輸入參數和測量輸出之間的關系,即,發現系統模型并在然后對其評估(如由敏感性分析進行的),并不有助于識別每UE瓶頸。
此外,無線資源的建模是困難的任務。對于輸入參數和性能之間的關系沒有通用的模型,因為該關系是高度非線性的,并且按照節點實現標準的方式,會存在差異。
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