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[發明專利]LTE系統中聯合動態無線資源分配與移動負載均衡的方法有效

專利信息
申請號: 201310435581.7 申請日: 2013-09-23
公開(公告)號: CN103517279A 公開(公告)日: 2014-01-15
發明(設計)人: 李鋒;耿莉娜;朱世華;段文磊;劉哲 申請(專利權)人: 西安交通大學
主分類號: H04W16/10 分類號: H04W16/10;H04W28/08;H04W72/12
代理公司: 西安通大專利代理有限責任公司 61200 代理人: 蔡和平
地址: 710049 *** 國省代碼: 陜西;61
權利要求書: 查看更多 說明書: 查看更多
摘要:
搜索關鍵詞: lte 系統 聯合 動態 無線 資源 分配 移動 負載 均衡 方法
【說明書】:

技術領域

發明涉及LTE自組織網絡(SON)中聯合動態無線資源分配和移動負載均衡的算法領域。

背景技術

下一代無線通信網絡的部署面臨兩個嚴峻的挑戰:日益增長的無線接入需求和多種異構網絡共存條件下大量網元及相關參數的人工配置。為了解決這個問題,第三代合作伙伴項目(the3rd?Generation?Partnership?Project,3GPP)在長期演進(Long?Term?Evolution,LTE)網絡中引入正交頻分多址(Orthogonal?Frequency?Division?Multiple?Access,OFDMA)技術和自組織網絡(Self-Organizing?Networks,SON)技術,以實現在保證移動服務質量的同時盡可能的減少網絡中的人工干預。OFDMA的基本思想是將高速數據流分散到多個正交的子載波上傳輸,從而大幅度降低子載波上的符號速率,增大符號的持續時間以抵抗時延擴展和符號間干擾。因此,在無線通信系統中,一方面,OFDMA通過為用戶分配一組正交的子載波,消除了小區內各用戶之間的干擾;另一方面,在時變信道條件下,OFDMA可以利用多用戶特性實時更新用戶的子載波分配,利用多用戶分集大幅度提高網絡頻譜效率。在3GPPLTE的標準化進程中,OFDMA以其優越的性能已經成為下行鏈路的主流多址方案。此外,在當前無線通信網絡中,2G、3G、4G等多種異構網絡共存,大量設備及其相關參數的規劃、調試、維護等工作都需要人工來完成。這種現狀不但產生了巨額的運營費用(Operational?Expenditures,OPEX),并且,大量參數的人工調整也影響著網絡的穩定性和可靠性。因此,3GPP在LTE的Release8中提出了SON的概念,并在其后續各個版本中(如Release9)進行了詳細闡述和完善。SON的主要功能包括:自配置、自優化和自治愈,旨在實現網絡自動管理以減少人工干預、降低營運費用并提高用戶體驗。

然而,負載在網絡中各小區間的不均衡分布依然是網絡性能下降的重要原因之一。過載小區不僅無法保證其接入用戶的服務質量(Quality?of?Service,QoS),而且會給相鄰小區中的邊緣用戶帶來嚴重的干擾。移動負載均衡(Mobility?Load?Balance,MLB)是SON自優化中的關鍵技術,主要是指LTE系統可以在沒有人工干預的情況下檢測到過載小區,通過自適應調節網絡內或網絡間的參數將重負載小區中的一部分負載切換到相鄰的輕載小區中,從而達到負載在整個網絡的均勻分布。負載轉移主要通過切換這一具體手段實現。實際工程中一般采用A3事件來觸發LTE同頻切換的測量報告,通過自適應修改小區相對偏置CIO以及遲滯參數Hyst等間接改變小區覆蓋范圍,使處于熱點小區邊緣信道狀況較差的用戶可以自動切換到信道條件和負載狀態均相對較好的鄰區,從而降低熱點小區的負載,使網絡間的負載趨于平衡。現有負載均衡問題的研究中很少考慮到資源分配方案的影響。事實上,僅僅通過負載均衡,即選擇過載小區中合適的邊緣用戶切換到相鄰小區以期提高網絡中的用戶體驗是遠遠不夠的。因為不合理的無線資源管理機制(Radio?Resource?Mechanism,RRM)會導致系統資源效率的下降,使通信系統中本就匱乏的無線資源得不到有效利用,從而增加熱點小區的負載及其中的非滿意用戶數量。事實上,在基于OFDMA的LTE網絡中,負載均衡本身就被視為保證系統性能的一項至關重要的RRM。

發明內容

本發明的目的在于提供一種LTE系統中聯合動態無線資源分配與移動負載均衡的方法。

為達到上述目的,本發明采用了以下技術方案。

以在小區間干擾及小區內有限資源的限制下最大化網絡資源效率作為優化目標,具體的優化步驟分兩步執行:

第一步,在資源分配階段,利用基于拉格朗日乘子法的啟發式資源分配算法為網絡中的所有用戶分配物理資源塊及功率,基于資源分配結果得到網絡中所有物理資源塊的資源效率;

第二步,在負載均衡階段,選擇能夠最大化網絡資源效率的用戶切換到相應的目標小區。

所述優化目標的數學模型為:

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