自組織無線網(wǎng)絡(luò)中的移動(dòng)負(fù)載均衡技術(shù)

摘要：文章認(rèn)為基于人工進(jìn)行的網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化方法難以適應(yīng)未來網(wǎng)絡(luò)發(fā)展需要，為此LTE系統(tǒng)引入了自組織網(wǎng)絡(luò)技術(shù)。自組織網(wǎng)絡(luò)技術(shù)涉及網(wǎng)絡(luò)部署、運(yùn)行的各個(gè)環(huán)節(jié)，其中移動(dòng)負(fù)載均衡技術(shù)是自組織網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的一個(gè)關(guān)鍵技術(shù)。移動(dòng)負(fù)載均衡技術(shù)通過用戶在不同小區(qū)之間的切換實(shí)現(xiàn)負(fù)載的轉(zhuǎn)移，從而實(shí)現(xiàn)負(fù)載的均衡分布，提高網(wǎng)絡(luò)性能。針對(duì)很多移動(dòng)負(fù)載均衡算法沒有考慮用戶的服務(wù)質(zhì)量（QoS）要求，文章介紹了一種保證QoS要求的移動(dòng)負(fù)載均衡算法。

關(guān)鍵詞：自組織網(wǎng)絡(luò)；移動(dòng)負(fù)載均衡；切換

Abstract：Artificial network optimization does not adequately allow networks to adapt to future developments. In this paper， we introduce self-organizing network （SON） technology in LTE systems. SONs are involved in all aspects of network deployment and operation， and mobility load balancing is a key technology in an SON. The load can be transferred by switching users between different cells. In this way， MLB can distribute the load in a balanced way and can improve network performance. In this paper， a QoS-guaranteed MLB scheme is introduced in detail.

Key words：self-organizing networks； MLB； handover

由于無線應(yīng)用對(duì)無線網(wǎng)絡(luò)速率、帶寬的要求越來越高，無線網(wǎng)絡(luò)的規(guī)模越來越大，并且同一運(yùn)營(yíng)商可能同時(shí)運(yùn)行多個(gè)網(wǎng)絡(luò)，如GSM、WCDMA、LTE宏站，以及它們的小站，從而形成異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)，使得網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)越來越復(fù)雜、網(wǎng)絡(luò)參數(shù)眾多，并導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)參數(shù)之間錯(cuò)綜復(fù)雜的相互關(guān)系，由此造成網(wǎng)絡(luò)部署、運(yùn)維、排障的復(fù)雜度指數(shù)式上升。同時(shí)，由于在傳統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)中，網(wǎng)絡(luò)部署、運(yùn)維、排障等基本上都是人工的方式（如路測(cè)、用戶反饋而進(jìn)行），顯然，需要投入大量的人力，將帶來巨大的運(yùn)行成本。根據(jù)市場(chǎng)調(diào)查公司Infonetics Research的分析報(bào)告[1]，各大運(yùn)營(yíng)商的運(yùn)營(yíng)成本基本上都占各自收入的70%。并且，隨著無線網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展，依靠人工的方式越來越難以實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)的最優(yōu)化。因此，亟待一種技術(shù)能夠幫助運(yùn)營(yíng)商解決復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)化復(fù)雜性問題，降低運(yùn)維成本相對(duì)總收入的比例，提高設(shè)備使用效率。自組織網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的出現(xiàn)正是為了降低網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃、部署、維護(hù)、排障、優(yōu)化的成本，使運(yùn)營(yíng)商能高效運(yùn)營(yíng)、維護(hù)網(wǎng)絡(luò)，在滿足客戶需求的同時(shí)，自身也能夠持續(xù)發(fā)展。

自組織網(wǎng)絡(luò)是由下一代移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)（NGMN）聯(lián)盟中的運(yùn)營(yíng)商主導(dǎo)，聯(lián)合主要的設(shè)備制造商，提出了自組織網(wǎng)絡(luò)的概念[2-3]。自組織網(wǎng)絡(luò)包括自配置、自優(yōu)化、自愈合等3個(gè)方面，涵蓋網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃、部署、維護(hù)、優(yōu)化和排障等各個(gè)環(huán)節(jié)，并定義了相應(yīng)的用例。自組織網(wǎng)絡(luò)的概念提出以來，3GPP一直在LTE和LTE-A的框架中積極推動(dòng)相關(guān)的標(biāo)準(zhǔn)化工作[4-5]。目前，3GPP完成了R8、R9、R10、R11中自組織網(wǎng)絡(luò)的標(biāo)準(zhǔn)化工作，為相關(guān)技術(shù)的商用打下了標(biāo)準(zhǔn)基礎(chǔ)。由于自組織網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的顯著優(yōu)勢(shì)，目前，已經(jīng)引起了廣泛的關(guān)注，并將它推廣到其他網(wǎng)絡(luò)，如移動(dòng)通信系統(tǒng)陸地?zé)o線接入網(wǎng)（UTRAN）、無線局域網(wǎng)（WLAN）中，正在進(jìn)行相應(yīng)的標(biāo)準(zhǔn)化工作，將在新的版本中進(jìn)行應(yīng)用。

自組織網(wǎng)絡(luò)中的自優(yōu)化技術(shù)是指網(wǎng)絡(luò)設(shè)備初始配置完成，網(wǎng)絡(luò)進(jìn)入運(yùn)行階段后對(duì)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)的自主、自動(dòng)優(yōu)化，以使網(wǎng)絡(luò)處于最優(yōu)狀態(tài)，充分發(fā)揮網(wǎng)絡(luò)的性能。自優(yōu)化技術(shù)包括如容量與覆蓋的優(yōu)化、網(wǎng)絡(luò)節(jié)能、干擾協(xié)調(diào)、移動(dòng)負(fù)載均衡、移動(dòng)性優(yōu)化、隨機(jī)接入優(yōu)化等，并且，隨著研究和標(biāo)準(zhǔn)化工作的深入，自優(yōu)化技術(shù)所包含的內(nèi)容將進(jìn)一步擴(kuò)展到其他方面。本文僅討論其中的移動(dòng)負(fù)載均衡技術(shù)。

1 負(fù)載均衡的基本概念

負(fù)載通常定義為被占用的資源與所有可用的資源之間的比值。在無線網(wǎng)絡(luò)中，由于用戶分布的不均勻，導(dǎo)致不同小區(qū)中業(yè)務(wù)量因負(fù)載分布的不均勻而形成的不均勻。負(fù)載分布的不均勻使得不同小區(qū)中無線資源的利用率不均衡：繁忙小區(qū)中由于負(fù)載較重，無線資源非常緊張，難以接納新的呼叫，甚至難以保證已有用戶的服務(wù)質(zhì)量（QoS）要求；而空閑小區(qū)中由于負(fù)載較低，未使用的無線資源較多，無線資源利用率很低，造成無線資源的浪費(fèi)。因此，為了保證無線資源的合理使用，提高運(yùn)營(yíng)商承載業(yè)務(wù)的能力，需要通過一定的方法改變負(fù)載的分布，使得負(fù)載在各小區(qū)中基本均勻分布，避免出現(xiàn)過忙或過閑小區(qū)，即實(shí)現(xiàn)負(fù)載均衡。

2 移動(dòng)負(fù)載均衡的基本算法

由于負(fù)載的不均勻分布對(duì)網(wǎng)絡(luò)性能影響很大，負(fù)載均衡問題自蜂窩移動(dòng)通信系統(tǒng)出現(xiàn)以來就一直受到研究人員的關(guān)注，并提出了各種解決方法。

一類較常用的負(fù)載均衡算法是基于無線資源管理的負(fù)載均衡算法[6-9]。在這類方法中，基于小區(qū)負(fù)載分布，在多個(gè)小區(qū)之間聯(lián)合進(jìn)行無線資源的自適應(yīng)調(diào)度，從而保證不出現(xiàn)高負(fù)載小區(qū)。文獻(xiàn)中已有大量相應(yīng)算法。比如，繁忙小區(qū)通過“借用”空閑小區(qū)或信道資源池中的空閑信道，從而實(shí)現(xiàn)無線資源的最優(yōu)利用的算法。這類算法在GSM和3G系統(tǒng)中應(yīng)用比較多。另一類是基于切換的，即移動(dòng)負(fù)載均衡算法[10-13]。在這類方法中，將繁忙小區(qū)中的服務(wù)用戶通過切換，轉(zhuǎn)移到空閑小區(qū)中去，或通過適當(dāng)?shù)慕蛹{控制算法，使新接入用戶接入到空閑小區(qū)，從而實(shí)現(xiàn)負(fù)載在各小區(qū)間的均衡分布。圖1為移動(dòng)負(fù)載均衡示意圖。其中，小區(qū)A為繁忙小區(qū)，小區(qū)B、小區(qū)C為空閑小區(qū)。小區(qū)A由于負(fù)載較高，需要將部分用戶切換到小區(qū)B或小區(qū)C中，從而實(shí)現(xiàn)負(fù)載在各小區(qū)之間的均衡分布，避免出現(xiàn)高負(fù)載小區(qū)。

自組織網(wǎng)絡(luò)中采用第二類負(fù)載均衡算法，即移動(dòng)負(fù)載均衡算法。在移動(dòng)負(fù)載均衡算法中，需要通過用戶的切換來實(shí)現(xiàn)負(fù)載的轉(zhuǎn)移，從而實(shí)現(xiàn)負(fù)載均衡。因此，用戶的切換機(jī)制是移動(dòng)負(fù)載均衡算法的核心內(nèi)容。在用戶切換機(jī)制上，主要包括基于強(qiáng)制切換和基于切換參數(shù)調(diào)整的機(jī)制。

2.1 基于強(qiáng)制切換的移動(dòng)負(fù)載均衡

技術(shù)

正常情況下，用戶是否應(yīng)該發(fā)生切換是需要依據(jù)一定的準(zhǔn)則來進(jìn)行判斷的[14]。只有滿足相應(yīng)的條件，才允許用戶進(jìn)行切換。而在基于強(qiáng)制切換的移動(dòng)負(fù)載均衡技術(shù)中，為了實(shí)現(xiàn)負(fù)載從繁忙小區(qū)到空閑小區(qū)的轉(zhuǎn)移，不論用戶是否滿足切換條件，都會(huì)將用戶切換到目標(biāo)小區(qū)中去。這種強(qiáng)制切換由于以實(shí)現(xiàn)負(fù)載均衡為目標(biāo)，沒有考慮移動(dòng)性的優(yōu)化，可能會(huì)帶來較高的無線鏈路失敗率、切換失敗率、乒乓切換概率，導(dǎo)致切換性能的下降。因此，為了提高負(fù)載均衡算法的性能，并保證移動(dòng)性的性能，待切換用戶的選擇是這類算法中的一個(gè)重要問題。這類算法的優(yōu)點(diǎn)是能較快地實(shí)現(xiàn)負(fù)載均衡，并且由于能對(duì)待切換用戶進(jìn)行選擇，因此，可以實(shí)現(xiàn)比較精確的負(fù)載控制。因此，這類算法是移動(dòng)負(fù)載均衡技術(shù)的一個(gè)重要的發(fā)展方向。

2.2 基于切換參數(shù)調(diào)整的移動(dòng)負(fù)載

均衡技術(shù)

在這類移動(dòng)負(fù)載均衡算法中，和正常切換技術(shù)一樣，需要對(duì)切換參數(shù)進(jìn)行調(diào)整，以便于用戶的切換，實(shí)現(xiàn)負(fù)載均衡。但是，由于負(fù)載均衡算法的目標(biāo)是有利于用戶的切換，而移動(dòng)性優(yōu)化的目標(biāo)是實(shí)現(xiàn)切換的魯棒性，并不完全一致，因此，可能導(dǎo)致對(duì)切換參數(shù)的調(diào)整方向不一致，從而導(dǎo)致移動(dòng)負(fù)載均衡技術(shù)和移動(dòng)性優(yōu)化技術(shù)之間存在沖突。因此，在這類移動(dòng)負(fù)載均衡技術(shù)中，與移動(dòng)性優(yōu)化技術(shù)的協(xié)調(diào)，成為需要解決的一個(gè)重要問題。這類算法的一個(gè)缺點(diǎn)是，由于只是基于對(duì)切換參數(shù)的調(diào)整來實(shí)現(xiàn)用戶的切換，對(duì)滿足切換條件的用戶都將進(jìn)行切換，并且在進(jìn)行切換參數(shù)的調(diào)整時(shí)，難以根據(jù)負(fù)載情況進(jìn)行參數(shù)調(diào)整，因此，難以實(shí)現(xiàn)負(fù)載轉(zhuǎn)移的精確控制。

3 一種保證用戶QoS要求

的移動(dòng)負(fù)載均衡算法

目前，針對(duì)移動(dòng)負(fù)載均衡技術(shù)的研究已經(jīng)較多。但是，很多算法都沒有考慮用戶的QoS要求。本文介紹一種能滿足用戶QoS要求的移動(dòng)負(fù)載均衡算法。

考慮如圖2所示的網(wǎng)絡(luò)模型。

在這個(gè)網(wǎng)絡(luò)中，有兩類用戶：常速率（CBR）用戶，用來模擬保證速率（GBR）業(yè)務(wù)；盡力而為（BE）用戶，用來模擬非GBR用戶。因此，用戶k在第i個(gè)小區(qū)中時(shí)，其第l個(gè)物理無線資源塊（PRB）上的信干噪比（SINR）可寫成：

其中g(shù) i ， l ， k （τ），p i ， l （τ）分別為在τ時(shí)刻從i小區(qū)到用戶k的信道增益和信號(hào)發(fā)射功率，N為噪聲功率。

在[t -1，t ]間隔中，用戶k的帶寬效率為：

其可達(dá)速率為R i ，k （t ）=w i ，k （t ）e i ，k （t ），其中w i ，k （t ）為所獲得的帶寬。

定義負(fù)載：

其中分子，分母分別為占用的無線資源和總的無線資源數(shù)，I i ， k （t ）表示用戶k與小區(qū)i的連接關(guān)系。當(dāng)取1時(shí)表示有連接，為0時(shí)沒有連接，并且用戶只與一個(gè)小區(qū)連接。

定義GBR用戶的負(fù)載均衡指標(biāo)：

其中 N 表示小區(qū)數(shù)量。因此，對(duì)GBR用戶來說，目標(biāo)是要實(shí)現(xiàn)負(fù)載均衡指標(biāo)的最大化。定義非GBR用戶的網(wǎng)絡(luò)效用函數(shù)：

其中Um （ ）是單個(gè)非GBR用戶的效用函數(shù)，可根據(jù)情況進(jìn)行定義。因此，對(duì)非GBR用戶來說，是要實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)效用函數(shù)的最大化。

因此，可建立以下的保證QoS要求的移動(dòng)負(fù)載均衡最優(yōu)化模型：

約束條件包括：

對(duì)這個(gè)多目標(biāo)優(yōu)化問題直接求最優(yōu)解復(fù)雜度很高，因此，往往尋求次最優(yōu)解。該次最優(yōu)解可分解成若干個(gè)步驟，以保證負(fù)載均衡的優(yōu)化和QoS要求。限于篇幅，本文不詳細(xì)描述具體過程，具體可參見文獻(xiàn)[15]。

為了驗(yàn)證算法的性能，對(duì)有關(guān)指標(biāo)進(jìn)行了仿真研究。圖3為不同算法下的阻塞率比較。圖4為不同算法下非GBR用戶5%吞吐量的性能。從圖3、圖4中可以看出，提出的負(fù)載均衡算法具有明顯的性能優(yōu)勢(shì)。

4 結(jié)束語(yǔ)

自組織網(wǎng)絡(luò)技術(shù)經(jīng)過幾年的發(fā)展，已經(jīng)不僅僅是停留在標(biāo)準(zhǔn)和研究階段的新技術(shù)。隨著算法的日漸成熟，以及運(yùn)營(yíng)商對(duì)運(yùn)維成本控制越來越嚴(yán)格，自組織網(wǎng)絡(luò)特性成為新建LTE網(wǎng)絡(luò)的必備選項(xiàng)和LTE設(shè)備的標(biāo)準(zhǔn)配置。因此，它必將擁有廣闊的應(yīng)用前景。另一方面，自組織網(wǎng)絡(luò)中的關(guān)鍵技術(shù)，如移動(dòng)負(fù)載均衡技術(shù)等，還會(huì)隨著自組織網(wǎng)絡(luò)技術(shù)向其他網(wǎng)絡(luò)的拓展而進(jìn)一步向前發(fā)展。

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收稿日期：2012-11-06

作者簡(jiǎn)介

潘志文，東南大學(xué)移動(dòng)通信國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室教授；主要研究領(lǐng)域?yàn)樾乱淮鷮拵o線通信無線傳輸技術(shù)、新型無線網(wǎng)絡(luò)技術(shù)及自組織網(wǎng)絡(luò)；已主持和參加基金項(xiàng)目10余項(xiàng)，獲國(guó)家技術(shù)發(fā)明獎(jiǎng)一等獎(jiǎng)、教育部技術(shù)發(fā)明一等獎(jiǎng)各1項(xiàng)；已發(fā)表論文20余篇，申請(qǐng)和授權(quán)發(fā)明專利30余項(xiàng)。

尤肖虎，東南大學(xué)移動(dòng)通信國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室主任、教授，東南大學(xué)信息科學(xué)與工程學(xué)院院長(zhǎng)，教育部長(zhǎng)江學(xué)者特聘教授，“863”計(jì)劃信息領(lǐng)域?qū)＜医M成員，“新一代寬帶無線移動(dòng)通信網(wǎng)”國(guó)家科技重大專項(xiàng)副總工，IEEE Fellow；主要研究領(lǐng)域?yàn)樾乱淮鷮拵o線通信無線傳輸技術(shù)、新型無線網(wǎng)絡(luò)技術(shù)及自組織網(wǎng)絡(luò)；已主持基金項(xiàng)目20余項(xiàng)，獲國(guó)家技術(shù)發(fā)明獎(jiǎng)一等獎(jiǎng)、國(guó)家科技進(jìn)步獎(jiǎng)二等獎(jiǎng)、教育部技術(shù)發(fā)明獎(jiǎng)一等獎(jiǎng)各1項(xiàng)；已發(fā)表論文100余篇，申請(qǐng)和授權(quán)發(fā)明專利40余項(xiàng)。