CN102036282A - 自适应改变测量周期的瞬时最小化路测的实现方法 - Google Patents

Abstract

一种自适应改变测量周期的瞬时最小化路测的实现方法，该方法是基站周而复始地循环执行由测量激活和测量休眠两个阶段组成的测量周期的测量操作；并在每个测量周期内，基站根据测量激活阶段期间用户终端UE发生无线链路失败RLF的概率，分别调整测量激活和测量休眠两个阶段的时长，即自适应改变测量周期的时间。本发明从系统角度出发，通过合理安排测量激活与休眠两个阶段的时间，提出间隔测量的概念及其算法，使基站只在必要时才执行较短时间的测量操作，既体现该方法的高效性，又使得参与测量操作的UE数量得到优化，测量结果也能较准确地反映系统的真实性能，保证系统长时间处于良好工作状态。

Description

自适应改变测量周期的瞬时最小化路测的实现方法

技术领域

本发明涉及一种瞬时最小化路测(Immediate MDT)方法，确切地说，涉及一种用于蜂窝移动通信的长期演进LTE系统中，基站选择移动终端UE参与测量的自适应改变测量周期的瞬时最小化路测的实现方法，从而确保基站与系统性能能够实现性能参数的自优化；属于移动通信的技术领域。

背景技术

路测(Drive Test)是通过实地测量的方法基站获取现有条件下的无线覆盖和网络运行情况，以便作为系统优化的依据来调整各种相关参数。但是，路测要耗费大量的人力和物力，况且，它对地理位置的选择有局限，因此，一种新的测量方法应运而生：让UE参与路测，以使路测的人工需求最小化。这种思路被称为最小化路测MDT(minimization of drive test)。MDT直接利用UE上报的测量消息指导系统的性能参数优化，因此，它已经逐渐成为运营商关注的热门研究课题。

根据UE所处的不同状态，MDT要进行相应的测量配置。连接状态UE的测量配置称为瞬时最小化路测(Immediate MDT)，因UE处于连接状态时执行的测量，其上报信息能够及时反馈给E-UTRAN。空闲状态UE的测量配置称为长期最小化路测(Logged MDT)，因UE处于空闲状态时进行的测量，其上报信息必需等到下一次连接建立时才反馈给E-UTRAN，因此这种测量对UE的内存容量有要求。需要注意的是，这两种测量都是在UE处于连接状态时配置的，只是具体执行分别处于连接或空闲状态。另外，Immediate MDT配置是基于已有的测量方法与步骤，只需附加一些扩展，比如位置信息。但是，对于Logged MDT，则需要建立新的测量步骤，配置较为繁杂。

为了实现基站的高效测量操作，还需考虑以下问题：首先，在通过测量实现系统自优化的方式中，最直接、最有针对性的方法是利用及时反馈的系统性能下降信息来合理调整参数，因此使用Immediate MDT测量更加合理、有效，同时避免了繁琐的Logged MDT测量步骤。其次，从系统角度出发，基站只有选择大量的UE执行测量，才能较全面、较准确地反应系统的真实性能，但是，大量UE参与测量会增加网络的负荷，同时影响正在传输业务的系统Qos性能，因此可以考虑基站仅在短时间内选择大量UE执行测量操作，然后就不再执行测量。最后，为了维持系统的良好性能，基站的测量操作最好是周期地进行，而且，如果系统性能良好，则停止测量操作得到时间就越长。所以，提出一种方案是：基站循环地执行测量周期，每个测量周期内基站只在测量激活阶段执行测量操作，而在测量休眠阶段就不执行测量操作；且随着测量周期的不断进行，其持续时间也要能够自适应地改变，从而实现基站的高效测量操作，并保证系统长时间处于性能良好状态。

当前Immediate MDT测量所配置的上报信息中，最关键的是发生无线链路中断(RLF)时的上报，因此，本发明关注的系统性能也是从RLF出发，提出了一种自适应改变测量周期的Immediate MDT实现方法。

发明内容

有鉴于此，本发明的目的是从系统的角度出发，提供一种高效的基于测量间隔的瞬时最小化路测的配置方法，该方法利用短时间内的测量配置准确地指导系统的参数优化，同时能够确保系统在此后的较长测量间隔内无需进行测量操作与参数配置，但仍能保证系统的良好性能。

为了达到上述发明目的，本发明提供了一种自适应改变测量周期的瞬时最小化路测(Immediate MDT)的实现方法，其特征在于：基站周而复始地循环执行由测量激活和测量休眠两个阶段组成的测量周期的测量操作；并在每个测量周期内，基站根据测量激活阶段期间用户终端UE发生无线链路失败RLF的概率，分别调整测量激活和测量休眠两个阶段的时长，即自适应改变测量周期的时间长度来执行瞬时最小化路测操作；所述方法包括下列操作步骤：

(1)初始化准备阶段：设置测量参数和初始化设置测量变量；

(2)测量激活阶段：基站执行一个或多个测量时间单元的测量操作；

(3)测量休眠阶段：基站不执行测量操作，而是根据测量激活阶段RLF的发生概率与测量周期的次数，计算该测量休眠阶段的时长，以便适时自动返回步骤(2)，开始新的测量周期。

本发明方法的优点是：首先，该方法只利用处于连接状态的UE执行测量，避免了使用处于空闲状态UE执行测量所产生的反馈不及时、配置繁杂与需要相应的存储容量等问题。其次，在测量激活阶段，本发明是将所有处于连接状态且MDT有效的UE全部参与基站的测量对象，即其数量已经达到尽可能之多，这样就使得本发明的测量结果能够较准确地反映系统的真实性能。再者，本发明从系统角度提出自适应改变测量周期的中的测量休眠阶段，使得基站只在必要时才执行测量操作，体现了该测量方法的高效性。最后，本发明的测量休眠概念，使得从长远时间的发展角度来看，选择执行测量操作的UE数目得到优化。

附图说明

图1是本发明自适应改变测量周期的瞬时最小化路测方法的流程图。

图2是本发明方法的详细操作步骤流程图。

图3是自适应改变测量周期的瞬时最小化路测方案的示意图。

图4是测量激活阶段内，仅执行一个测量时间单元，就达到P(RLF)＜H_l的实施例示意图。

图5是测量激活阶段内，持续执行多个测量时间单元，达到P(RLF)＜H_l之前均处于H_l≤P(RLF)≤H_h时的实施例示意图。

图6是测量激活阶段内，持续执行多个测量时间单元，且实现P(RLF)＜H_l前存在P(RLF)＞H_h的实施例示意图。

具体实施方式

为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面结合附图和实施例对本发明作进一步的详细描述。

本发明自适应改变测量周期的Immediate MDT实现方法是：基站周而复始地循环执行由测量激活和测量休眠两个阶段组成的测量周期的测量操作；并在每个测量周期内，基站根据测量激活阶段期间UE发生无线链路失败RLF的概率，分别调整测量激活和测量休眠两个阶段的时长，即自适应改变测量周期的时长来执行瞬时最小化路测操作。

参见图1，介绍本发明方法的各个操作步骤：

步骤1，初始化准备阶段：设置测量参数和初始化设置测量变量。

该步骤的准备操作包括下述内容：

(11)设置测量参数：每个测量时间单元的时长为T秒；测量激活阶段内连续执行的测量时间单元个数为K，其最大值为K_max；每个测量时间单元内发生RLF的两个概率门限值：低门限值H_l和高门限值H_h，且H_l＜H_h；其中，低门限值H_l用于判断系统工作性能是否处于良好，高门限值H_h用于判断系统工作性能是否达到不可容忍的范围；当P(RLF)＜H_l时，表明系统工作状态良好；当H_l≤P(RLF)≤H_h时，表明系统工作状态未能达到预定质量要求，但仍可继续工作；当P(RLF)＞H_h时，表明系统工作状态非常恶劣，已经超出可容忍的极限；测量休眠阶段的时长t_s的最大值S_MAX，其数值为T的整数倍；以及测量周期的次数N；

(12)初始化设置两个测量变量：测量周期的次数N＝1和测量激活阶段内连续执行的测量时间单元的个数K＝1；其中，N用于决定测量休眠阶段的时长t_s；K用于测量激活阶段结束时，基站取消测量激活时长内对UE的测量配置。

步骤2，测量激活阶段：基站执行一个或多个测量时间单元的测量操作。

在每个测量时间单元，基站执行下述操作步骤：

(21)基站选择其覆盖范围内所有处于连接状态、且MDT有效的用户终端UE执行测量操作，即开始执行测量时间单元的测量操作；

(22)在每个测量时间单元结束时，基站根据上报RLF的UE数量与参与测量操作的UE总数之比，计算所有参与测量的UE在该测量时间单元中发生RLF的概率值P(RLF)；再根据计算结果分别选择执行下述相应步骤的操作：

如果P(RLF)小于设定的低门限值H_l，即满足P(RLF)＜H_l时，表明系统性能很好，结束本次测量激活阶段的操作，基站执行步骤(3)，进入测量休眠阶段；

如果P(RLF)位于低门限值H_l与高门限值H_h之间，即满足H_l≤P(RLF)≤H_h时，表明系统性能指标出现问题，但仍处于可容忍范围内，此时基站继续执行测量，即测量时间单元个数K加1后，返回步骤(21)，执行下一个测量时间单元的测量操作；

如果P(RLF)大于高门限值H_h，即满足P(RLF)＞H_h时，表明系统性能指标出现严重问题，此时测量周期的次数N重置为1，基站继续执行测量，即测量时间单元个数K加1后，返回步骤(21)，重新执行下一个测量时间单元的测量操作。

测量激活阶段的持续时长t_m的计算公式为：t_m＝K×T，式中，T为测量时间单元的时长，K为连续执行的测量时间单元的个数，其最大值K_max的涵义是；如果第K_max个测量时间单元的RLF概率值P(RLF)仍然不低于设定的概率低门限值H_l，则表明系统性能不能实现自优化，结束本次测量。

(3)测量休眠阶段：基站不执行测量操作，而是根据测量激活阶段RLF的发生概率与测量周期的次数，计算该测量休眠阶段的时长，以便适时自动返回步骤(2)，开始新的测量周期。该步骤3包括下列操作内容：

(31)基站不执行测量操作，而是根据步骤2测量激活阶段中的RLF发生概率值与测量周期的次数N计算本次测量休眠阶段的时长，其计算公式为：t_s＝min{(2^N-1)×T，S_max}，式中，N为测量周期的次数，每次开始新的测量周期，N数值就递增加1，或者在测量激活阶段的概率值P(RLF)＞H_h时，N也被重置为1；S_max为测量休眠阶段时长的最大值；

从上述公式可看出，测量休眠阶段的时长是测量时间单元的整数倍，其涵义是：如果系统在测量激活阶段能够较长时间保持性能良好(即P(RLF)＜H_l)，则测量休眠阶段的时长也会越来越长。如果在测量激活阶段系统性能出现恶化(即P(RLF)≥H_l)，则根据RLF发生概率是否超过其高门限H_h来决定以后的测量休眠阶段时长。另外，还需要设置测量休眠阶段时长的最大值S_max(也为测量时间单元的整数倍)，以防止测量休眠阶段时长无限增大而影响系统性能。

(32)基站处于测量休眠阶段的时间达到上述计算的该阶段持续时长t_s时，结束本次测量休眠阶段；自动返回步骤(2)，开始新的测量周期；同时，将K重置为1，以便记录新的测量周期中的激活阶段的时长。

参见图2，介绍本发明方法实施例的具体操作步骤：

(1)系统设置各个测量参数与测量参量；测量时间单元的时长T、RLF的两个概率门限值H_l和H_h、测量休眠阶段时长最大值S_max、测量激活阶段中的测量时间单元个数K的最大值K_max。再初始化设置变量：决定测量休眠阶段时长的测量周期的次数N＝1和连续测量时间单元个数K＝1。

(2)测量激活阶段开始：因同时处于连接状态且MDT有效的UE数目有限，为了能够全面、准确反应系统的真实性能，应尽量选择更多的UE执行测量。因此，基站选择其覆盖范围内所有处于连接状态且MDT有效的UE执行Immediate MDT操作，测量激活阶段至少持续一个测量时间单元。

(3)每个测量时间单元结束时，基站统计上报RLF的UE个数与执行测量的UE个数之比，就得到RLF的发生概率P(RLF)。

(4)判断RLF的发生概率是否超过概率门限H_l：如果P(RLF)＜H_l，则执行(5)；否则，跳转至(9)；该步骤思路是：如果P(RLF)＜H_l，则结束测量激活阶段，进入测量休眠阶段；否则，直接进入下一个测量时间单元，同时K递增加1，直到某个测量时间单元内P(RLF)＜H_l时，结束测量激活阶段，进入测量休眠阶段。

(5)基站取消测量激活阶段内对UE的Immediate MDT配置；这步骤总在P(RLF)＜H_l的测量时间单元后执行，表明结束本次测量激活阶段，准备进入测量休眠阶段。

(6)开始测量休眠阶段，计算该阶段时长：t_s＝min{(2^N-1)×T，S_max}；其时长是测量时间单元的整数倍。

(7)基站进入测量休眠阶段，不执行任何测量操作。

(8)经过t_s后，结束测量休眠阶段，基站更新测量变量：N在原基础加1、表示即将进入下一个测量周期；K重置为1，以便取消该测量激活阶段内设置的测量参数，开始记录新测量周期中的测量激活阶段时长；然后转至(2)，基站进入下一个测量周期。同时，判断该测量激活阶段的K是否小于K_max：如果K＜K_max，则执行(9)，否则跳转执行(13)。

(9)基站更新测量变量：K在原基础加1，表示基站准备执行新的测量时间单元。这步骤是在没有实现P(RLF)＜H_l的测量时间单元后进行的。

(10)判断此次测量时间单元内的P(RLF)是否满足P(RLF)≤H_h：如果满足，则进行(11)；否则，跳转至(13)。

(11)系统根据上报的RLF消息进行参数优化，然后返回至(2)进入下一个测量周期的操作；只要发生了RLF，系统就会根据其上报信息优化测量参数，同时因RLF发生概率P(RLF)＜H_l，基站继续执行下一个测量时间单元的操作。

(12)N重置为1后，转至(11)；该步骤是在P(RLF)＞H_h时，才执行的，说明系统性能已出现严重问题，因此，将N重置并根据计算公式：t_s＝min{(2^N-1)×T，S_max}，测量休眠时长将从一个测量时间单元开始。

(13)系统性能自优化失败，测量操作终止。

参见图3，介绍本发明自适应改变测量周期的瞬时最小化路测方法：测量周期循环进行，每个测量周期由测量激活阶段和测量休眠阶段组成，且这两个阶段均是以持续时长为T的测量时间单元为单位，基站根据测量激活阶段UE发生RLF的概率，分别调整测量激活阶段和测量休眠阶段的时长，实现了自适应变化的测量周期。

下面具体说明本发明所涉及的三种情况的实例：

参见图4，介绍系统性能很好的情况：在测量激活阶段，第一个测量时间单元内RLF的发生概率就满足P(RLF)＜H_l，测量休眠时长则呈指数增长。如图所示：第一次测量周期(N＝1)的测量激活阶段中，持续时长为T的测量时间单元结束后，因P(RLF)＜H_l，故默认后续的时长T内，系统性能保持良好，即测量休眠时长也为T。测量休眠阶段结束后，进入第二个测量周期(N＝2)，因P(RLF)＜H_l，故默认后续的时长3T内，系统性能保持良好(因从第一个测量周期开始，系统保持性能良好的时间已经有3T时长)，即测量休眠时长为3T。以此类推，同时发现，测量休眠时长可以归纳为N的函数：(2^N-1)×T。当然，为限制其无止境增长，设置测量休眠时长最大值S_max，其计算公式为：t_s＝min{(2^N-1)×T，S_max}。

参见图5，介绍系统性能出现偏差，但在可容忍范围内的情况：第N次测量周期的测量激活阶段：经历了多个测量时间单元后，达到P(RLF)＜H_l，且以前测量时间单元的结果均满足H_l≤P(RLF)≤H_h，此时的测量周期次数N保持不变，测量休眠时长根据t_s＝min{(2^N-1)×T，S_max}计算。

参见图6，介绍系统性能出现严重问题的情况：第N次测量周期的测量激活阶段是经历多个测量时间单元后才达到P(RLF)＜H_l，且以前测量时间单元中存在P(RLF)＞H_h，在这种情况下，因为系统性能较差，所以直接将N重置为1，根据公式t_s＝min{(2^N-1)×T，S_max}，测量休眠时长从一个测量时间单元开始。

以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明保护的范围之内。

Claims (5)

1.一种自适应改变测量周期的瞬时最小化路测的实现方法，其特征在于：基站周而复始地循环执行由测量激活和测量休眠两个阶段组成的测量周期的测量操作；并在每个测量周期内，基站根据测量激活阶段期间用户终端UE发生无线链路失败RLF的概率，分别调整测量激活和测量休眠两个阶段的时长，即自适应改变测量周期的时间长度来执行瞬时最小化路测操作；所述方法包括下列操作步骤：

(1)初始化准备阶段：设置测量参数和初始化设置测量变量；

(2)测量激活阶段：基站执行一个或多个测量时间单元的测量操作；

(3)测量休眠阶段：基站不执行测量操作，而是根据测量激活阶段RLF的发生概率与测量周期的次数，计算该测量休眠阶段的时长，以便适时自动返回步骤(2)，开始新的测量周期。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：所述步骤(1)包括下述准备操作内容：

(11)设置下列测量参数：每个测量时间单元的时长为T秒；测量激活阶段内连续执行的测量时间单元个数为K，其最大值为K_max；每个测量时间单元内发生RLF的两个概率门限值：低门限值H_l和高门限值H_h，且H_l＜H_h；其中，低门限值H_l用于判断系统工作性能是否处于良好，高门限值H_h用于判断系统工作性能是否达到不可容忍的范围；当P(RLF)＜H_l时，表明系统工作状态良好；当H_l≤P(RLF)≤H_h时，表明系统工作状态未能达到预定质量要求，但仍可继续工作；当P(RLF)＞H_h时，表明系统工作状态非常恶劣，已经超出可容忍的极限；测量休眠阶段的时长t_s的最大值S_MAX，其数值为T的整数倍；以及测量周期的次数N；

(12)初始化设置两个测量变量：测量周期的次数N＝1和测量激活阶段内连续执行的测量时间单元的个数K＝1；其中，N用于决定测量休眠阶段的时长t_s；K用于测量激活阶段结束时，基站取消测量激活时长内对UE的测量配置。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：所述步骤(2)中的每个测量时间单元，基站执行下述操作步骤：

(21)基站选择其覆盖范围内所有处于连接状态、且MDT有效的用户终端UE执行测量操作，即开始执行测量时间单元的测量操作；

(22)在每个测量时间单元结束时，基站根据上报RLF的UE数量与参与测量操作的UE总数之比，计算所有参与测量的UE在该测量时间单元中发生无线链路失败RLF的概率值P(RLF)；再根据计算结果选择执行下列各步骤操作：

(23)如果P(RLF)小于设定的低门限值H_l，即满足P(RLF)＜H_l时，表明系统性能很好，结束本次测量激活阶段的操作，基站执行步骤(3)，进入测量休眠阶段；或

(24)如果P(RLF)位于低门限值H_l与高门限值H_h之间，即满足H_l≤P(RLF)≤H_h时，表明系统性能指标出现问题，但仍处于可容忍范围内，此时基站继续执行测量，即测量时间单元个数K加1后，返回步骤(21)，执行下一个测量时间单元的测量操作；或

(25)如果P(RLF)大于高门限值H_h，即满足P(RLF)＞H_h时，表明系统性能指标出现严重问题，此时测量周期的次数N重置为1，基站继续执行测量，即测量时间单元个数K加1后，返回步骤(21)，重新执行下一个测量时间单元的测量操作。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：所述测量激活阶段的持续时长t_m的计算公式为：t_m＝K×T，式中，T为测量时间单元的时长，K为连续执行的测量时间单元的个数，其最大值K_max的涵义是；如果第K_max个测量时间单元的RLF概率值P(RLF)仍然不低于设定的概率低门限值H_l，则表明系统性能不能实现自优化，结束本次测量。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：所述步骤(3)进一步包括下列操作内容：

(31)基站不执行测量操作，而是根据步骤(2)测量激活阶段中的RLF发生概率值与测量周期的次数N计算本次测量休眠阶段的时长，其计算公式为：t_s＝min{(2^N-1)×T，S_max}，式中，N为测量周期的次数，每次开始新的测量周期，N数值就递增加1，或者在测量激活阶段的概率值P(RLF)＞H_h时，N也被重置为1；S_max为测量休眠阶段时长的最大值；

(32)基站处于测量休眠阶段的时间达到上述计算的该阶段持续时长t_s时，结束本次测量休眠阶段；自动返回步骤(2)，开始新的测量周期；同时，将K重置为1，以便记录新的测量周期中的激活阶段的时长。

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