李 麗,薛真真
(重慶郵電大學 移動通信技術重慶市重點實驗室,重慶 400065)
LTE系統移動負載均衡研究
李 麗,薛真真
(重慶郵電大學 移動通信技術重慶市重點實驗室,重慶 400065)
針對小區負載分布越來越不均衡,提出一種適用于LTE系統的負載均衡算法,通過調整小區獨立偏置CIO,強制過載小區用戶切換到周圍輕載小區,實現用戶轉移。但是,輕載小區盲目接納用戶容易造成過載。針對這一問題,運用迭代法,逐步調整CIO,當過載小區負載低于過載門限或輕載小區可用資源耗盡,得到最優CIO值。仿真結果表明,提出的算法能有效提高系統均衡程度,降低用戶呼叫阻塞率,提升系統性能,增強用戶體驗。
LTE系統;移動負載均衡;小區獨立偏置;切換
隨著用戶及業務數據的日益增多,一些熱點小區負載較重,導致較高的掉話率;而另一些相鄰空閑小區負載較輕,資源得不到充分利用[1]。因此,如何實現網絡中的負載均衡是當下越來越迫切需要解決的問題。3GPP工作組將自組織網(Self-Organizing Networks,SON)技術納入LTE標準化范疇。SON主要包括三大功能,即自配置、自優化和自治愈,其中移動負載均衡(Mobility Load Balancing,MLB)是自優化的重要的用例之一[2,3]。
目前對MLB算法的研究包括兩個方面:負載轉移目標小區的選擇;移動參數小區獨立偏置(Cell Individual Offset,CIO)的確定。文獻[4]提出一種基于相鄰小區間負載差值自適應調整CIO的算法。若負載差值超過預設門限,則觸發MLB,直到負載差值處于預設門限內。降低了呼叫阻塞率,但是切換次數較高。文獻[5]根據小區負載是否過載來觸發MLB,算法有效降低了切換的次數,但是復雜度較高。文獻[6]提出一種基于雙層小區負載信息的負載均衡算法,綜合考慮小區的負載狀態及環境狀態選擇目標小區。降低乒乓切換率,但是負載小區很難知道其環境狀態,不易實現。這些算法都沒有明確給出如何獲取最優CIO值,使得過載小區能轉移最大負載量到輕負載小區而不致使輕載小區過載。本文通過迭代法,逐步改變CIO值,當過載小區負載低于過載門限或輕載小區可用資源耗盡,得到最優CIO。最后,在LTE平臺上進行了仿真。
MLB就是通過參數調整,把高負載小區的業務量分散到周圍低負載小區,從而使得整個網絡可以充分有效地利用無線資源。3GPP定義了“EVENT A3”為切換觸發事件[7],如式(1)所示。當滿足該條件時,UE就會上報測量結果,基站根據上報的內容判決是否進行切換。

式中,Mn、Ms分別為鄰小區、源小區小區測量結果(如RSRP、RSRQ),Hyst為小區遲滯參數,CIOs,n為源小區s為鄰小區n的保持的小區獨立偏置。增大CIOs,n,降低了用戶切換的門限,使重負載小區中的用戶更容易切換到相鄰輕負載小區;減小CIOs,n,提高了用戶切換的門限,使一些輕負載小區內中的用戶越難執行切換,間接降低重負載小區業務量[8]。由此可見,調整參數CIOs,n可以使得用戶在不同小區的切換條件發生改變,從而影響各小區中的用戶數,最終達到負載均衡。
文獻[9]從數學的角度定義了SON網絡,本文參考該文獻給出如下所示的參數定義。
2.1 信干比
信干比(Signal to Interference and Noise Ratio,SINR)指小區中用戶的接收功率與干擾噪聲和之比。LTE系統中,可分配給用戶的最小資源單位稱為物理資源塊(Physic Resource Block,PRB)。一旦給定用戶的SINR值,就可以計算出用戶在每個PRB上的吞吐量Ru,在這里采用香農公式作為吞吐量的映射關系。其中,Pc為基站的發射功率,Lc,u為損耗,ρx為小區負載,N為熱噪聲。

2.2 小區負載
假定小區內保證比特率(Guaranteed Bit Rate,GBR)用戶數據速率要求為Du,為達到此速率要求,用戶u占用的PRB數量為:

式中,BW為PRB的帶寬,LTE系統中一個PRB的帶寬為180 kHz。
小區負載定義為小區內被占用的資源與小區內所有可用的資源的比值。因此可用式(5)表示,其中小區總資源用Ntot表示:

2.3 均衡因子
為評估小區內負載均衡程度,引入Jain’s公平指數[10],定義如下所示:

式中,∣N∣表示網絡中小區的總數量,t表示仿真時間。▽(t)越大,小區間的負載越均衡,當▽(t)=1時,小區之間的負載完全均衡。所以負載均衡的目標就是最大化▽(t)的值,
負載均衡算法的主要思想是將過載小區用戶轉移到周圍相鄰輕載小區[11],根據式(1),調整參數CIO,可以改變切換條件,強制用戶轉移。但是,輕載小區不能盲目地接納用戶,以免造成過載。因此,參數CIO為何值時,使得過載小區能夠將用戶轉移到輕載小區,而不致使輕載小區過載是本算法要解決的問題。具體算法流程如圖1所示。

圖1 算法流程圖
①eNB周期性收集測量報告,計算小區負載。當ρSeNB>ρth時,判定為過載小區,其中ρSeNB表示過載小區負載,ρth為預設過載門限;
②找出過載小區中RSRP最小值的用戶,作為待轉移用戶;周圍相鄰小區負載滿足ρTeNB<ρth的小區作為候選目標切換小區,其中ρTeNB表示目標小區負載;
③設定小區獨立偏置CIO=0;
④若ρSeNB>ρth&&CIO<=CIOmax滿足,轉移到步驟式⑤,否則調整各CIO,結束本算法;
⑤將候選目標小區按負載大小升序排列,記為表L,選擇第1個小區(i=1),并設置CIO=CIO+step,step為固定步長,取值0.5 dB。
⑥若ρSeNB>ρth&&i<=size(L)滿足,轉移到步驟⑦,否則返回步驟④;
⑦設置C=L(i),若ρHO<ρth,C滿足,轉移到步驟⑧,否則選擇下一個目標小區(i=i+1),返回步驟⑥。其中,ρHO表示在當前設置的CIO參數下,用戶轉移到目標小區C后增加的負載,ρth,C表示目標小區C可接納的負載;
⑧更新各小區負載情況,ρSeNB=ρSeN-ρSeNB,HO,ρth,C=ρth,C-ρHO,其中ρSeNB,HO表示用戶轉移后過載小區減少的負載。因為用戶在源小區及目標小區的SINR不一樣,故ρSeNB,HO≠ρHO;
⑨設置CIOC,u=CIO,選擇下一個小區(i=i+1),返回步驟⑥。
4.1 仿真場景及參數設置
為驗證算法性能,搭建了LTE仿真平臺,并利用MATLAB仿真軟件進行仿真。仿真場景如圖2所示的7小區蜂窩網絡。設置小區1為過載小區,周圍相鄰小區為輕載小區。用戶到達率服從泊松分布,過載小區用戶到達率從2.8用戶/s變化至3.5用戶/s,而其他小區中的用戶到達率均設置為固定值1.5用戶/s,業務持續時間服從負指數分布。其他參數設置如表1所示[12-14]。

圖2 系統場景

表1 仿真參數
4.2 仿真結果分析
與傳統算法進行對比,分析得出結果。為表述方便,下面分別用NMLB、TMLB、PMLB分別表示不使用負載均衡、傳統負載均衡及本文提出的負載均衡算法。
圖3顯示的是系統的均衡程度隨用戶到達率的變化情況。當到達率較小時,小區1并沒有過載而不啟動均衡算法,所以3條線重合。隨著到達率的逐漸增大,小區負載分布越來越不均衡,均衡程度逐漸下降。當到達率增大2.95用戶/s時,小區1過載,啟動負載均衡算法,小區均衡程度逐漸升高,而不使用均衡算法時,均衡程度繼續下降。從圖中可以看出,相對于TMLB算法,PMLB算法的均衡程度大約提高了6%。

圖3 系統均衡程度
圖4顯示的是系統阻塞率隨用戶到達率的變化情況。當小區出現過載,若不使用均衡算法導致一些小區無法接入用戶,從而使得整個系統的阻塞率提高,因此NMLB的阻塞率是最高的。本文的PMLB算法使系統的均衡程度最高,故阻塞率也是最低的。圖5顯示的是系統的切換次數隨用戶到達率的變化情況。負載均衡是強制過載小區中的用戶切換到周圍輕負載小區,因此PMLB算法的切換次數比NMLB的切換次數高,但是比TMLB算法的切換次數低。由此可見,系統均衡程度的提高是以提高系統的切換次數為代價的。

圖4 系統阻塞率

圖5 系統切換次數
在現有負載均衡算法文獻中,重點關注如何選擇一個最優的目標小區而忽略了參數CIO的確定。提出一種適用于LTE系統的負載均衡算法,通過迭代,以0.5 dB步長逐步調整CIO,直到獲得最優值CIO值,使得過載小區能轉移最大負載量到輕載小區而不致過載。仿真結果表明,本文提出的算法能有效提高網絡均衡程度,降低用戶呼叫阻塞率,提升系統性能,增強用戶體驗。本算法的缺點是迭代的次數較高會造成系統信令負荷的增加,如何降低迭代次數需進一步的研究。
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Research on Mobility Load Balancing in LTE Networks
LI Li,XUE Zhen-zhen
(Chongqing Key Lab of Mobile Communications Technology,Chongqing University of Post and Communications(CQUPT),Chongqing 400065,China)
In view of more and more unbalanced cell load distribution,this paper presents a suitable load balancing algorithm in LTE system.By adjusting the cell individual offset(CIO),the overload users are forced to switch to the surrounding light load cell for load balancing.However,if the light load cell accepts users blindly,it is easy to result in overload.To solve this problem,the iterative method is used to gradually adjust the CIO,when the load of overload cell is below the overload threshold or the available resource of light load cell is exhausted,the optimal CIO value is obtained.The simulation results show that the proposed algorithm can effectively improve the network balancing,reduce the user call blocking rate,improve system performance and the user experience.
LTE networks;mobility load balancing;CIO;handover
TN929.53
A
1003-3114(2015)06-23-4
10.3969/j.issn.1003-3114.2015.06.06
李 麗,薛真真.LTE系統移動負載均衡研究[J].無線電通信技術,2015,41(6):23-26.
2015-06-19
長江學者和創新團隊發展計劃(IRT1299),重慶市科委項目CSTC2012jjA40044,cstc2013yykfA40010,重慶市科委重點實驗室專項經費
李麗(1991—),女,碩士研究生,主要研究方向:移動通信。薛真真(1990—),女,碩士研究生,主要研究方向:移動通信與寬帶短波信道估計。