[发明专利]基于模式识别的切换自优化方法有效
| 申请号: | 201210168127.5 | 申请日: | 2012-05-25 |
| 公开(公告)号: | CN102695218A | 公开(公告)日: | 2012-09-26 |
| 发明(设计)人: | 滕颖蕾;宋梅;秦文聪;魏翼飞;满毅;张勇;都晨辉;牟善文;张羽 | 申请(专利权)人: | 北京邮电大学 |
| 主分类号: | H04W36/00 | 分类号: | H04W36/00;H04W36/08 |
| 代理公司: | 北京路浩知识产权代理有限公司 11002 | 代理人: | 王莹 |
| 地址: | 100876 *** | 国省代码: | 北京;11 |
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| 摘要: | |||
| 搜索关键词: | 基于 模式识别 切换 优化 方法 | ||
技术领域
本发明涉及无线通信技术领域,特别是涉及一种基于模式识别的切换自优化方法。
背景技术
当前3GPP(3rd Generation Partnership Project,第三代合作伙伴计划)在LTE(Long Term Evolution,长期演进)网络中引入SON(Self-Organizing Network,自组织网络),其目标是使无线接入网络可以实现自配置、自优化,自修复的功能。3GPP下属的多个工作组都参与了SON的特性制定和标准化工作,其目前主集中在SA5和RAN3工作组。其中SA5主要是制定SON操作管理需求和网元与操作维护中心(O&M)之间的接口标准,RAN3主要讨论SON用例的实现方案,以及对于SON在X2和S1之间的信令过程。
切换是无线通信过程中的重要过程。在当前的网络系统中,靠人工手动进行优化的系统不仅浪费时间,而且会导致成本过高。在LTE网络中引入SON,其自配置、自优化,自修复的功能不仅可以改善系统性能,还可以减少人工工作量,降低运营成本。Rel-9SON自优化研究集中在负载平衡和切换参数的最优化。Rel-10除继续讨论这两点外还对干扰的控制、容量和覆盖率最优化以及RACH(Random Access Channel,随机访问信道)最优化三个方面进行研究讨论。
在SON中,切换自优化算法的主要目标就是提高切换成功率,减少与切换相关的无线链路失败的次数,提高网络资源的使用效率。切换异常的场景主要有以下五种:过早切换、过晚切换、乒乓切换、切换到错误小区和小区重选参数与切换参数不匹配。下面详细介绍各种切换异常场景的成因及特征:
(1)过早切换:主要发生在重叠覆盖的热区,用户检测到的目标小区信号质量并不稳定,用户切换后目标小区信号质量已经非常低了,就会发生无线链路失败,随即与原基站重新建立连接。可以通过将相应的切换门限值调高,使其不易切换,就可以避免用户在邻区信号质量并不稳定的情况下进行不必要的切换。
(2)过晚切换:主要是由于用户的移动速率过快,在服务小区的信号质量已经极低时才触发切换,使得用户在切换初始或切换过程中就发生无线链路连接失败。与过早切换相对,过晚切换是由于对于高速移动的用户切换参数设置得过高所导致的,切换门限值较高,切换难度大,需要将门限值向低的方向适量调节。
(3)乒乓切换:用户在一定周期内,原小区和目标小区之间来回切换次数超过了预先设定的门限值,用户在这两个小区内停留的时间都很短,不会发生无线链路连接失败,但却对无线资源造成严重浪费。
(4)切换到错误小区:由于特定偏置参数设置不合理,导致在切换准备阶段,选择了错误的目标小区,切换到了非服务小区和目标小区的第三邻区。因此用户或者切换不成功,或者即使切换成功,也会马上发生无线链路失败。
(5)小区的重选参数和切换参数不匹配造成的异常切换场景:当用户刚刚建立呼叫连接就立即切换到另一小区的现象,导致用户在空闲状态下自主选择的小区与在连接状态下所连接的小区不同。在通信领域对于切换优化过程的研究已经非常多,并且切换优化算法的类别也层出不穷。例如,有些研究针对各异常场景发生次数的多少来识别是哪种异常切换,从而进行相应参数的调整。首先,这样的识别是不合理的,而且仅就异常切换的场景进行参数的高或低的调节也是欠妥的。对于错误的切换失败场景判断可能导致系统做出错误的参数调整,错误的参数调整方式不但不能解决系统目前存在的切换异常,还不可避免地对正常的切换造成负面影响。
发明内容
(一)要解决的技术问题
本发明要解决的技术问题是:如何降低切换失败率。
(二)技术方案
为了解决上述技术问题,本发明提供一种基于模式识别的切换自优化方法,包括以下步骤:
S1、对网络中的切换行为进行检测和统计,所述切换行为分为正常切换行为和异常切换行为;
S2、利用假设检验的方法,根据S1所统计的结果对切换行为进行识别,当识别出切换异常行为时执行步骤S3;
S3、根据贝叶斯决策方法以及当前网络的状态调整相应的网络切换参数,从而实现切换自优化。
优选地,所述异常切换行为分为过早切换行为和过晚切换行为,在步骤S1中,在预设的检测周期内对所述正常切换行为和异常切换行为的数量分别进行统计。
优选地,步骤S2中对切换行为进行识别的步骤具体为:
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