CN102668622B - 网络瓶颈管理 - Google Patents

Abstract

本发明提供了电信网络中的网络单元可以在观察周期中报告对UE的性能造成限制的因素的方法。针对每个因素计算瓶颈分数，瓶颈分数提供了在观察周期中，与其他因素相比，该因素对该UE的性能造成限制的程度的测量。利用瓶颈分数来构成针对UE的数据记录，并在报告中向高层管理功能发送。当这些报告被(例如，MME)接收到时，可以利用用户的全球标识对其进行补充，并创建聚合测量。可以通过从无线调度器收集每UE性能计数器并根据所收集的性能计数器估计实际UE性能，将一个或多个所测量的性能计数器替换为反映理想地操作的具体因素的假定值，以及基于假定值和剩余的性能计数器来估计理论用户性能，并通过将所估计的实际用户性能与所估计的理论用户性能进行比较来为该因素指派瓶颈分数。

Description

网络瓶颈管理

技术领域

本发明涉及用于管理电信网络中的瓶颈的机制。具体地，本发明涉及用于计算和报告瓶颈的存在和程度的机制。

背景技术

长期演进(LTE)是当前由第三代伙伴激活(3GPP)开发的通信网络技术。LTE需要被称为演进的通用陆地无线接入网(E-UTRAN)的新无线接入技术，该技术被设计来改进网络容量、减少网络中的延迟并因而提高最终用户的体验。系统架构演进(SAE)是LTE通信网络的核心网架构。

参见图1，LTE/SAE架构包括移动性管理实体(MME)1，MME 1负责控制信令。SAE网关(SAE-GW)2负责用户数据。SAE-GW 2由两个不同的部分组成，即，路由用户数据分组的服务网关以及在用户设备和外部数据网络之间提供连接的PDN网关。在3GPP技术规范(TS)23.401中对这些节点进行了详细描述。所有这些节点是通过IP网络互联的。其他节点是担当网络中的基站的eNodeB 3、4。在这些节点类型之间有三种主要的协议和接口。它们是S1-MME(在eNodeB 3、4和MME 1之间)、S1-U(在eNodeB 3、4和SAE-GW 2之间，或者更准确地，在eNodeB 3、4和服务网关之间)以及X2(在eNodeB 3、4之间)。在这些接口中使用的对应协议是S1AP(S1应用协议)和X2AP(X2应用协议)。所有这些协议和接口是基于IP的。此外，网络可以包含作为以上接口的一部分的其他节点，例如，HeNB与网络中的剩余节点之间的归属eNodeB网关(HeNB GW)。

在所有的新一代移动系统中，考虑到很多因素来动态地决定向用户分配的资源的量，这些因素包括无线质量、拥塞水平、容量限制、QoS参数。因此，所观察的针对用户的性能在较宽的范围上随时间改变。使用当前技术，识别与资源分配有关的问题和精确识别不同的因素如何影响到订户是非常困难的任务。没有这种可靠的管理能力，网络的有效操作是非常有限的，以及运营商必须依靠更间接的方法。

订户和设备跟踪使得网络运营商可以收集关于系统上的给定终端(或用户设备(UE))的统计量。3GPP TS 32.421 v8.5.0(2006年6月)对此进行支持。在3GPP中，“目标质量测量”UE报告在标准化中。可以开启这种类型的报告，以获得与UE所看到的服务质量有关的信息。

节点实现性能计数器以监视节点功能的性能。例如，在LTE中，计划eNodeB包含调度器相关计数器。这些计数器包含周期性报告的针对所有UE的平均值。

可以利用一般的统计方法来处理所测量的数据，例如，多元数据分析、有助于发现特定输入变量(即，因素)和一些输出测量之间的关系的因素分析、或者尝试解释所测量的数据中变化的源的成分分析。另一相关技术是敏感性分析，这是通过在与所假设的相比一些输入参数变化的情况下，量化利用该模型获得的结果的不确定性来评估给定系统的数学模型的“良好度”的方法。这评估了与具体模型进行比较，结果有多可靠，因而不是特别适于识别限制具体用户的性能的瓶颈因素。

从而，可以看出，很多网络管理动作或自组织功能要求来自网络的详细信息，而这会是难以获得的。

具体地，UE或订户跟踪(在TS 32.421中详细描述)要求事先识别特定UE，以及仅可以针对有限的时间和有限的UE量来执行测量。这是因为跟踪是非常详细的，以及在所有时间针对所有订户开启是不可行的。该功能适于当跟踪特定的已知UE的集合时的故障诊断，而不适用于网络管理目的。UE跟踪还没有指定如何以一致性标准(coherentstandard)的方式报告节点内部性能度量。

直接来自UE的性能报告提供了关于UE的性能的有价值信息，然而其不包含与瓶颈有关的其他信息：仅报告UE自身的质量体验。

可以指定计数器，然而计数器不是在每UE的水平上，因此，有效的每UE动作或高级的自组织网络(SON)算法是不可能的。计数器提供的平均视野没有使得在因素之间进行相关成为可能。此外，需要测量和从网络报告哪些因素用于瓶颈识别是不显而易见的。

目前无法计算和报告影响单个UE的瓶颈的原因。无法容易地将一般统计方法应用于该问题，因为利用这些方法，详细的每UE数据仍然是隐藏的，以及在任何事件中，每UE瓶颈的识别是难以实现的。

类似地，发现特定输入参数和测量输出之间的关系，即，发现系统模型并在然后对其评估(如由敏感性分析进行的)，并不有助于识别每UE瓶颈。

此外，无线资源的建模是困难的任务。对于输入参数和性能之间的关系没有通用的模型，因为该关系是高度非线性的，并且按照节点实现标准的方式，会存在差异。

发明内容

本发明的目标是减轻上述问题。

与关注于所测量的用户性能数据的统计处理不同，认识到的是，将会期望调查在具体的实现中，如果一个或多个环境已经不同，UE的性能看起来会怎样。然后，可以使用该信息来确定具体系统因素对用户性能的瓶颈影响。

根据本发明的一个方面，提供了用于电信网络中的网络单元在观察周期中报告对UE的性能造成限制的因素的方法。针对每个因素计算瓶颈分数，瓶颈分数提供了在观察周期中，与其他因素相比，该因素对该UE的性能造成限制的程度的测量。利用瓶颈分数来构成针对UE的数据记录，并在报告中向高层管理功能发送。

网络单元可以是基站，例如LTE eNodeB。所报告的因素可以是以下一项或多项：无线质量、容量竞争、UE能力和预订限制以及系统能力和许可限制。

这使得可以计算和发送与UE的主要瓶颈原因有关的信息。这可以通过在每UE的级别上检查无线资源的调度器，并估计针对最重要的因素(例如，无线、拥塞、能力和容量)的瓶颈水平来进行。可以针对每个UE检查调度器的状态，以及在每UE的级别保持计数器。仅需要收集瓶颈的少量的关键原因以保持报告大小可行。报告可以是针对所有用户持续活跃的，或者可以通过OAM装置配置用于用户的子集。

在一个实施例中，本发明还提供了便于电信网络的管理的方法。方法包括从网络单元接收使用上述方式产生的报告。利用用户的全球标识并利用在网络单元中不能获得的任何其他用户和小区信息来补充每个报告。从所报告的瓶颈分数创建要被用于服务保证、客户关怀和/或网络容量管理的聚合测量(aggregated measurements)。

可以由MME来执行利用用户的全球标识补充报告的步骤，以产生扩展报告。可以向网络管理节点发送扩展报告，以及在网络管理节点处创建聚合测量。

从而，可以在网络单元(例如，eNodeB)中短期(例如，1秒)收集报告，并然后向MME传送。MME可以将用户标识增加到报告，并进一步将其传递到OAM系统。在另一实施例中，可以由OAM系统来添加用户标识，从而OAM系统变为eNodeB事件的收集器。

OAM系统可以收集信息，并可以使用信息来用于多种目的，例如在有无线问题的情况下调用智能警告，以及协助客户关怀。

根据本发明的另一个方面，提供了用于在观察周期中计算潜在地对电信网络中的UE的性能造成限制的多个因素中的每个因素的瓶颈分数的方法。从无线调度器收集每UE性能计数器，以及根据所收集的性能计数器估计实际的UE性能。将一个或多个所测量的性能计数器替换为反映以非限制的方式操作的具体因素的假定值，以及基于所述假定值和剩余的性能计数器估计理论用户性能。通过将所估计的实际用户性能与所估计的理论用户性能进行比较，为该因素指派瓶颈分数。

性能计数器可以包括测量以下一项或多项的计数器：平均无线质量；接收无线质量的分布；当由于预订或终端能力限制，UE未被调度的次数；由于系统限制，UE未被调度的次数；当UE已被调度时的次数；当在与该UE相关联的发送缓冲器中存在数据时的次数；以及向UE分配的资源数。

根据本发明的另一个方面，提供了用于在观察周期中计算潜在地对电信网络中的UE的性能造成限制的多个因素中的每个因素的瓶颈分数的方法。具有多个输入参数无线调度器被操作为向UE分配和监视资源，每个输入参数对应于因素。测量UE从无线调度器接收的性能。与无线调度器并行地操作虚拟调度器。虚拟调度器具有与无线调度器相同的输入参数，除了将一个或多个输入参数替换为反映以非限制的方式操作的对应因素的假定值。对UE利用这些输入参数已从虚拟调度器接收的假定性能进行测量。将无线调度器的输出与虚拟无线调度器的输出进行比较，以估计具体的因素作为用户性能中的瓶颈的程度，以及向该因素指派瓶颈分数。

输入参数可以包括以下一项或多项：缓冲器状态；QoS需求；无线链路测量；UE状态和限制；以及相同状态和限制。

可以由基站(例如，LTE eNodeB)来操作无线调度器。

可以将具体因素的瓶颈分数计算为：分数＝Tput(theoretic)/Tput(actual)，其中，Tput(theoretic)是在一个或多个所选择的系统因素已经不同的情况下的UE假定吞吐量，以及Tput(actual)是用户在当前系统中实际接收到的吞吐量。

电信网络可以是LTE网络或WCDMA网络。

本发明还包含了适于执行上述的任何方法的计算机程序产品。

根据本发明的另一方面，提供了用于在电信网络中使用的基站。基站包括用于从网络中的UE发送和接收数据的下游通信模块。基站还包括用于在网络中的上游发送和接收数据的上游通信模块。无线调度器被操作连接到通信模块，用于监视并向连接到基站的UE分配资源。测量单元被操作连接到无线调度器和通信模块。测量单元被配置为测量对附着到基站的每个UE的性能造成限制的因素，计算针对每个因素的瓶颈分数，以及使用针对每个UE的瓶颈分数来构成针对该UE的数据记录，瓶颈分数提供了在整个观察周期中，与其他因素相比，每个因素对每个UE的性能造成限制的程度的测量。上游通信模块被配置为向高层网络管理功能发送数据记录。

根据本发明的另一方面，提供了计算机程序产品，该计算机程序产品包括适于在电信网络中的基站上执行的代码。代码可操作为测量对附着到基站的每个UE的性能造成限制的因素，针对每个因素计算瓶颈分数，所述瓶颈分数提供了在整个观察周期中，与其他因素相比，每个因素对每个UE的性能造成限制的程度的测量，利用针对每个UE的瓶颈分数构成针对该UE的数据记录，以及向网络中的高层网络管理功能发送数据记录。

附图说明

图1是LTE/SAE网络架构的方框图的示意性示出；

图2是电信网络的架构的示意性示出；

图3是示出虚拟的吞吐量瓶颈分析的流程图；

图4是示出真实调度器和虚拟调度器的输入和输出的示意图；

图5是示出虚拟调度器执行的动作的示意性流程图；

图6是示出基于静态的瓶颈分析中涉及的步骤的流程图；

图7是基站的示意性图示；

图8是示出每UE瓶颈分数的收集和计算的流程图；

图9是示出产生聚合测量的瓶颈分数的聚合的流程图；

图10是示出使用基于计数器的方法的瓶颈分数的估计的流程图；以及

图11是示出使用虚拟调度器的瓶颈分数的估计的流程图。

具体实施方式

图2是电信网络的架构的示意性示出。一般性地，这是根据LTE/SAE架构描述的，然而应该意识到，该原理也应用于宽带码分多址接入(WCDMA)和其他类型的基于分组的无线技术。

UE 24、25连接到eNodeB 23，eNodeB自己连接到MME 21。MME21连接到网络管理节点26。eNodeB包括无线调度器27，无线调度器27负责基于队列状态、无线状态、策略、权重等来选择UE 24、25用于传输。

为了提供用于网络管理的必要度量，扩展调度器27，以通过保持每用户数据记录来跟踪每个RRC活跃的UE 24、25，该每用户数据记录包括少量关键统计量。基于规则集合，针对每次传输或非传输更新关键统计。

在报告周期结束后，将eNodeB 23处理的针对每个UE 24、25的数据记录封装在消息中，并与包括时间、用户的本地临时标识和小区位置的附加信息一起向MME 21发送。如果会话在报告周期之前结束，可以发送片段报告。该报告表示为“eNB每UE瓶颈报告”。

MME 21接收eNB每UE瓶颈报告，并搜索用户的临时标识，以确定用户的全球订户标识IMSI。然后，MME 21产生“扩展每UE瓶颈报告”，包含用户的IMSI、与MME 21有关的标识以及存储在MME 21中的其他用户相关信息。向网络管理节点26发送扩展每UE瓶颈报告。

网络管理节点26从网络中的多个MME接收扩展报告，并将结果存储在数据库中用于分析。该数据协助识别为何用户经历瓶颈的原因，并使得进行详细的根源分析和问题定位。

每个报告存储至少以下三种类型的数据：

1.UE信息；

2.UE业务统计量；以及

3.瓶颈统计量。

下面更详细地讨论这些类型的数据。

1.用户信息；

用户信息包括用户标识，以及在报告周期上与位置、时间和承载设置等有关的其他相关统计量。

在LTE中，UE信息可以包括以下内容：

·本地标识符S1应用端口(S1AP)标识

·eNB标识

·小区ID

·报告时间

·E-UTRAN无线接入承载(E-RAB)标识或者其他等价信息(例如，质量等级指示符、最大或保障比特速率)。

2.UE业务统计量

UE业务统计量包括针对与接收到和向用户发送的数据量相关的当前报告周期的统计量，以及可用性能测量，例如，在报告周期内用户的平均吞吐量。

3.瓶颈统计

瓶颈统计量保存有识别在给定的短的报告周期期间对该具体用户造成最显著的瓶颈的关键因素的信息。该因素反映了可以影响系统、配置或UE的主要限制。由数值分数来表示因素的显著性。分数越高，对于与其瓶颈状态有关的UE来说，该因素越显著。

在一般的移动系统实施例中，关键瓶颈因素是：

·无线质量因素

·容量竞争因素

·UE能力和预订限制因素

·系统能力和许可限制因素

为了确定每个潜在的瓶颈因素在UE接收性能中的关联(针对于当前的报告周期)，向这些因素中的每一个指派“分数”，其中，可以将分数计算为基于“虚拟吞吐量”的分数计算、或者基于统计的分数计算。现在对其进行更详细的讨论。

基于虚拟吞吐量的分数

将每个因素的分数计算为理论和实际吞吐量值之比：

分数＝Tput(theoretic)/Tput(actual)

实际吞吐量(Tput(actual))是在报告周期期间针对UE 24测量到的吞吐量，并且在报告的业务统计部分中可获得(上述的第(2)项)。实际吞吐量被测量为连续的分组突发的大小(即，在队列忙碌周期期间发送的数据量)除以发送该突发所需的时间。

理论吞吐量(Tput(theoretic))是对如果所调查的因素理想地(即，以非限制的方式)操作，吞吐量将是如何的尝试。因此，理论吞吐量是通过假设所讨论的因素不是限制、同时保持所有其他因素不改变地、基于对真实环境的某种修改。换言之，在理论吞吐量的计算中将所调查的因素与其他因素隔离，并假设其是“完美的”。

例如，当计算无线质量的分数时，如下计算理论吞吐量：就像用户具有相同的竞争、能力等，然而取代实际的无线质量，eNodeB可以假设特定的、预定的良好无线质量。

通过将无线质量看做是所测量的，但假设在该时间周期期间小区中不存在竞争UE，来对针对容量竞争因素的理论吞吐量进行计算。

假设UE既不受其能力、也不受其预订的限制，计算针对UE能力和预订限制因素的理论吞吐量。

假设没有这些种类的系统限制，计算针对系统能力和许可限制因素的理论吞吐量。

这些分数的重要特征是它们计算系统的“切向(tangential)”行为，作为特定改变的结果，该“切向”行为是小规模的行为。这足以评估实际的瓶颈，然而其不能评估一旦第一个瓶颈已被消除，下一个出现的瓶颈的影响。

存在可被使用来计算虚拟吞吐量的至少两种方式：

·基于计数器的方法

·虚拟调度器方法

基于计数器的方法

在基于计数器的方法中，针对每个UE 24、25，在调度器27中收集多个计数器。适合的计数器包括：

·平均无线质量(avg_cqi)，或者在更高级的实施方式中，接收无线质量的分布(distr_cqi)

·当由于预订或UE能力限制，UE未被调度的次数(count_ue_cap)，

·由于系统限制，UE未被调度的次数(count_sys)，

·当UE已被调度时的次数(N_scheduled)

·当在与该UE相关联的发送缓冲器中存在数据时的次数(N_data_in_buffer)，

·向用户分配的资源数(num_prb)。在LTE系统中，资源数优选地是物理资源块(PRB)的数目。

在网络是LTE的情况下，可以通过以下方式进行针对不同瓶颈分数的计算：

(等式1)无线质量分数＝Rate_ue(good CQI)*num_prb*1/(Δ*N_data_in_buffer)/Tput(actual)

其中，Rate_ue(cqi)表示给定了无线链路质量cqi和给定UE的能力(例如，在所支持的调制方案方面)一个PRB可以携带的比特的数目，以及Δ是调度间隔的长度(即，在LTE的情况下是1ms)。

应该注意到，在该公式中，不能考虑到改进的信道质量对调度器行为的影响。换言之，不考虑如果UE具有更好的无线质量，调度器是否更加频繁地选择该UE。

在容量竞争分数的计算中，系统假设在UE或系统不受限时的这些调度时刻期间，用户可以已经占据了所有的物理资源块：

(等式2)容量竞争分数＝(Rate_ue(avg_cqi)*total_number_prb*(N_data_in_buffer-count_sys-count_ue_cap)+(count_sys+count_ue_cap)*Tput(actual))/(Δ*N_data_in_buffer)/Tput(actual)，

其中，total_number_prb包括在一个调度间隔期间，针对用户数据可用的PRB的总数。

(等式3)UE能力和预订限制分数＝(Rate_max(avg_cqi)*num_prb/N_scheduled*(N_data_in_buffer-count_sys)+count_sys*Tput(actual))*1/(Δ*N_data_in_buffer)/Tput(actual)，

其中，Rate_max(cqi)表示给定了无线链路质量cqi以及没有对给定的UE的能力限制，一个PRB可以携带的比特的数目。(注意到，num_prb/N_scheduled给出了当调度时向UE分配的PRB的平均数。)

(等式4)系统能力和许可限制分数＝(Rate_ue(avg_cqi)*num_prb/N_scheduled*(N_data_in_buffer-count_ue_cap)+count_ue_cap*Tput(actual))*1/(Δ*N_data_in_buffer)/Tput(actual)

应该意识到，上述计算是示例，并且还可以使用其他公式。

图3是示出使用针对瓶颈分数计算的计数器，基于虚拟吞吐量的瓶颈分析方法的流程图。在步骤S31-S34中，针对每个关键瓶颈因素计算分数。在步骤S35中，选择最重要的瓶颈因素(或者具有最高分数的因素)。如果选择了该分数(或者这些分数)，从eNodeB 23向运营商发送识别该瓶颈的警告报告。在步骤S36中，将分数与UE信息和业务状态一起插入报告中，并如上所述向MME 21发送。

虚拟调度器方法

可以使用虚拟调度器方法来替代基于计数器的方法，以计算虚拟吞吐量，并且虚拟调度器方法可以提供更高的精确度。由eNodeB 23针对每个UE 24、25独立地运行虚拟调度器算法。虚拟调度器以与真实调度器27相同的方式操作，除了虚拟调度器做出的决定不导致数据发送，而只是被用于瓶颈分析。虚拟调度器与真实调度器的不同还在于其取决于正在计算哪个瓶颈分数，使用已修改的输入数据。

然而，应该意识到，虚拟调度器的目的与上述的计数器相同，即，隔离瓶颈因素，并计算每个因素的理论吞吐量，就像该因素理想地作用一样(以非限制的方式)。

例如，在无线质量因素的计算中，虚拟调度器使用信道质量指示器(CQI)的人为(artificial)值来替代真实值，例如，与典型的“最佳”情况的无线环境相对应。

虚拟调度器可以在eNodeB 23中与真实调度器27并行运行，并产生虚拟吞吐量值来作为输出数据。虚拟调度器47可以执行以下两个主要步骤：

1.基于无线链路质量信息、用户缓冲器状态、用户承载QoS需求、系统状态、UE能力限制，虚拟调度器针对下一调度间隔选择用于调度的用户的集合，并向所选择的用户指派资源(即，在LTE的情况下是PRB)。该选择和资源指派算法可以与真实调度器的情况相同，区别在于虚拟调度器可以针对输入参数中的一些假设假定值。

2.接下来，虚拟调度器可以模拟虚拟发送并计算发送的结果。例如，可以假设具有特定概率的混合自动重复请求重传(HARQ)。然而在最简单的情况下，虚拟调度器可以假设发送的结果与调度决定期间所假设的相同。对于真实用户的无线链路条件，虚拟调度器可以采用与真实调度器中的实际发送所看到的相同的无线链路质量值(信道增益、干扰)。然而，应该注意到，由于真实调度器中的发送可以不是必然与在虚拟调度器中的发送在相同时间发生，在虚拟调度器所假设的信道条件与实际发送可能已经看到的信道条件之间可以存在着一些差异。

图4是示出虚拟调度器47和真实调度器27的输入和输出的示意性视图。在图4中示出的示例中，调度器被配置为确定无线质量因素的分数。

在该示例中，例如从SGW 22(图4中未示出)接收分组40，并向真实调度器27发送，以用于调度。向虚拟调度器47输入分组大小的拷贝40a。将其他用户的缓冲水平42、UE限制43和系统限制44的真实值输入到真实调度器27和虚拟调度器47中。照常将无线测量41的真实值输入到真实调度器27中，但不输入到虚拟调度器47中。作为替代，将无线测量41a的“良好”假设输入到虚拟调度器47中。然后，真实调度器27计算并输出实际的吞吐量Tput(actual)，而虚拟调度器基于无线环境的“最好情况”假设计算并输出理论吞吐量Tput(theoretic)。然后，可以如之前一样将无线质量因素的分数确定为Tput(theoretic)/Tput(actual)。

图5是示出虚拟调度器47执行的动作的流程图。

S51：选择针对下一调度周期的输入参数。针对所选择的用户和/或参数，将真实值替换为假定值。

S52：根据与真实调度器中相同的算法选择用户，以及指派用于调度的资源。

S53：“执行”虚拟发送，即，计算向/从每个UE传送的数据量。该数据量可以与在之前步骤中调度的数据量相同。

S54：更新缓冲器水平、UE状态、系统状态，以及收集虚拟用户吞吐量的统计量。

然后，以调度间隔重复这些步骤。

虚拟调度器具有非常精确地对真实调度器的工作进行建模的优点。原则上，可以重复使用相同的调度代码和算法。此外，在分数计算期间，自动考虑真实用户的业务和无线链路动态。其实现简单，并且对“实际的”调度没有影响。

应该理解，有很多选择可以用于将虚拟调度器集成到系统中，并优化其使用。例如，可以针对每个用户并针对每个瓶颈因素独立运行虚拟调度器实例。在很多情况下，这样做是可能的，因为调度器判决功能(其需要乘以用户数和因素)通常是低复杂度的功能。然而，如果一次仅分析一个因素和一个用户，以及用户和因素周期性地轮转，可以实现显著的简化。通过这种方式，仅需要单个虚拟调度器。

一个备选的优化选项是在任何给定的时间都选择最差执行的UE(基于真实调度器观察)来用于虚拟调度器分析。又一选项是将虚拟用户作为虚拟队列来运行，该虚拟队列作为真实调度器的一部分。该虚拟用户在其虚拟队列中总是有数据，并且具有特定的给定的(例如)所假设的无线质量。在该选项中，真实调度器通过与所有其他UE队列相同的方式来处理虚拟队列，直到做出决定。然而，一旦已经做出决定，不向虚拟UE分配实际资源，以及调度器可以选择次佳的UE用于实际发送。在该选项中，UE报告包含与虚拟用户进行比较的相对评估，将其作为参考。

基于统计量的分数计算

如上所述，基于统计量的分数计算是基于虚拟吞吐量的分数计算的备选。基于统计量的分数计算也基于调度器所记载(log)的计数器，该计数器与用于虚拟吞吐量计算的计数器相类似。不同在于，基于其与其他因素相比作为瓶颈限制出现的相对频率，评估特定因素的重要性。

评估的开始点是当UE调度因为一些原因受到限制时的情况的相对数目。然后，计算应该确定不同瓶颈因素对该限制贡献的比率。

计数器的集合可以与之前情况的计数器的集合相似，例如包括以下：

·无线链路质量分布(rlq_distr)；

·当UE的调度由于拥塞而受到限制时的次数(count_cong)，即，UE根本未被调度，或者UE已经被调度然而被分配了比所要求的数目少的资源(即，UE具有数据和所有其他资源可用，例如，功率、能力等)；

·当UE的调度由于预订或UE能力而受到限制时的次数(count_ue_cap)，即，UE未被调度，或者UE已经被调度然而被分配了比所要求的数目少的资源(即，预订或UE限制限制了UE接收更多资源)；

·UE的调度由于系统限制而受到限制的次数(count_sys)，即，UE根本未被调度，或者UE已经被调度然而被分配了比所要求的数目少的资源(即，系统限制限制了UE接收更多资源)；

·UE已被调度的次数(count_sched)。

以预定的次序逐一采用不同的因素，以及从调度受限的情况的全体集合中消除下一个因素的影响，以获得给定因素对UE调度限制事件的总数的贡献。评估因素的次序可以根据于其对瓶颈消除的优先级。例如，UE能力限制可以具有最高的重要性，因为在解决任何其他的限制因素之前，首先必须消除UE能力限制。换言之，只要UE能力限制持续，消除任何其他限制因素将不会改进情况。

应该注意到，该方案可以要求使用“多维”计数器(有时称为矢量计数器)，这使得可以对多个瓶颈因素的联合出现进行计数。这根本上对应于采用多维分布功能。

例如，对于拥塞和无线链路质量瓶颈的联合检测，可以引入拥塞矢量计数器“count_cong[rlq]”，其中，矢量的维度对应于无线链路质量测量的范围。例如，假设将可能的无线链路质量(rlq)值分类为三组：良好、中等和差的无线质量。

然后，矢量的第一项count_cong[1]可以对当UE的调度由于拥塞而受限并在同时无线链路质量良好时的情况的数目进行计数，count_cong[2]对当拥塞受到限制并且无线链路质量中等时的情况进行计数，以及count_cong[3]对当拥塞受到限制并且无线链路质量差时的情况进行计数。

可以通过所有可能的组合来类似地构建其他矢量计数器，即，根据于无线链路质量或拥塞的UE能力限制等。也可以构建具有一个以上维度的矢量计数器。

基于统计的方法的基本原则是基于以上计数器计算每个可能的限制因素出现的相对频率。将具有最高相对出现的因素指定为系统中最重要的瓶颈因素。然后，可以执行更详细的分析，以确定具体瓶颈因素的根源。

图6是示出使用基于统计的分数计算的瓶颈检测的流程图。

S61：计算当UE能力限制调度时的比率。

S62：计算当系统限制对调度造成限制并且同时不存在UE能力限制时的比率。

S63：计算当存在差的无线质量并且同时没有UE能力和没有系统限制的限制时的比率。

S64：计算当拥塞限制了调度，以及无线质量不差，以及同时没有UE能力或系统限制的限制时的比率。

S65：选择最重要的瓶颈因素(或者具有最高分数的因素)。如果选择了该分数(或者这些分数)，从eNodeB 23向运营商发送识别该瓶颈的警告报告。

S66：如上所述将分数与UE信息和业务状态一起插入报告中，并向MME 21发送。

报告机制和报告相关

不管使用哪种方式来获得分数，在eNodeB 23中短期(例如，1秒)收集计数器，在这之后，eNodeB 23以上述格式构建报告，并向网络的上层部分(即，向MME 21)发送。这是必须的，因为报告仅保存有本地临时标识符(S1AP ID)。MME 21向报告添加有效的用户标识，并将其进一步传递到网络管理节点26中的OAM系统，以用于分析。

应该意识到，eNodeB可以在报告中发送原始的计数器，并针对高层节点(例如，在OAM系统中)保留它以执行瓶颈识别分析，或者备选地，eNodeB可以执行瓶颈分析，并向高层节点发送分析结果。以上描述总的暗示了在eNodeB处执行分析，然而应该意识到，可以使用任一方式。

OAM系统收集信息，并且可以使用信息来用于众多目的。

在一个应用中，对于客户关怀系统，基于IMSI或MSISDN分别针对每个订户收集和存储报告。可以在特定的时间周期上对客户报告进行平均。这节省了存储空间，并允许更好地呈现。

如果客户抱怨到达，系统查找并呈现所讨论的抱怨周期的性能瓶颈分数。基于平均报告，可以验证客户是否正在经历无线、容量、终端或系统限制。

对于网络和小区级的瓶颈警告系统，另一应用涉及每小区报告的聚合以及查明多数用户受到相同因素限制的那些小区。可以呈现前N列表，在该列表中，对于包括无线、容量、终端或系统限制在内的主要瓶颈原因，瓶颈分数到达阈值。如果对于小区，因为特定因素超过了阈值，发出识别瓶颈因素的小区瓶颈警告。

还在同时针对整个网络计算相同的统计。如果到达网络级的阈值，发出更严重的网络瓶颈警告。

图7是适于执行上述计算和报告的基站(eNodeB)73的示意性示出。基站73包括用于分别与UE和上游网络节点通信的下游通信系统71和上游通信系统72。应该意识到，这些可以由相同或不同的物理实体来执行，并由运行相同或不同的软件的相同或不同的处理器来控制。该两个通信系统71、72连接到用于监视和向UE分配资源的无线调度器76。基站还包括测量单元，使用测量单元来如任何的上述方法中所解释对计数器进行监视，并产生要向上游发送的报告。测量单元74可以包括被配置为如上操作的虚拟调度器75。所描述的任何单元可以由硬件或软件来操作。

图8是示出每UE瓶颈分数的收集和转发的流程图。这通常将由基站(例如，eNodeB 23)来执行。

S81：隔离因素集合中的每个因素对每UE性能的影响(使用上述的任何方法)。

S82：针对每个因素估计瓶颈分数。瓶颈分数提供了与集合中的其他因素相比，该因素对UE性能造成限制的程度的测量。

S83：利用瓶颈分数来构成每UE数据记录。

S84：将数据记录插入到向上游发送的报告中。

图9是示出如何处理这些报告的流程图。

S91：从网络单元(基站/eNodeB)接收每UE报告。

S92：将用户的全球标识与在提供报告的网络单元中不能获得的任何其他用户和小区信息一起添加到每个报告。

S93：从瓶颈分数创建要被用于服务保证、客户关怀和/或网络容量管理的聚合测量。

图10是示出基于计数器的测量方式的流程图。

S101：从eNodeB 23(或者其他基站)的无线调度器27收集每UE性能计数器。

S102：根据所收集的计数器估计每个UE的实际性能。

S103：针对具体的性能因素(例如，无线质量)，将一个(或多个)计数器替换为假定的“理想”(非限制的)值。

S104：基于假定值和剩余的(未改变的)性能计数器，计算每个UE的理论性能。

S105：通过将实际的用户性能与理论的用户性能进行比较，针对每个因素计算瓶颈分数。

图11是示出虚拟调度器的操作的流程图。

S111：eNodeB 73(或者其他基站)中的无线调度器77被操作为针对附着到基站的UE分配和监视资源。无线调度器具有输入值，其中的一些对应于每UE性能因素。

S112：使用无线调度器测量每UE性能。

S113：也由eNodeB 73来操作虚拟调度器75。虚拟调度器具有与无线调度器相同的输入值，除了针对具体的性能因素，将一个(或多个)替换为假定的“理想”(非限制的)值。

S114：由虚拟调度器测量UE的假定性能。

S115：通过将无线调度器77的输出与虚拟调度器75的输出进行比较，计算该因素的瓶颈分数。

上述机制通过多种方式降低了监视移动系统的成本。其减少了发现性能问题的时间，因为直接报告主要的瓶颈原因。其改进了客户满意度并减少了激动情绪(churn)，因为运营商可以看到并答复客户抱怨并相应地做出反应。其增加了系统实用性，因为由于对瓶颈类型的更好的了解和快速的反应，运营商可以针对更小的峰值储备(head-room)做出规划。例如，直接报告许可限制对客户性能的影响。

此外，这些机制使得可以在每UE的级别上以简明的方式报告主要的瓶颈原因。该报告向节点增加了少量的额外复杂度。

可以通过观察调度器的输入和输出以及调度器的操作来评估瓶颈因素。瓶颈因素计算独立于调度器的实际实现，并因此可以适于任何的调度器实现。每UE的基于计数器的计算方法仅要求简单实现。虚拟调度器方法使得可以利用少量的额外复杂度来进行更精确的评估。所描述的机制提供了如何向MME发送并从MME向管理系统发送报告的协议。报告与本地和全球标识相关，因此识别和处理单个客户抱怨以及创建直接指向性能问题的根源处的新警告是可能的。

已经参考了LTE解释以上方法和机制，然而应该意识到，其应用于WCDMA或者其他任何类似的基于分组的无线技术。

本发明可应用于上行链路和下行链路发送。

Claims (26)

1.一种用于在观察周期中计算潜在地对电信网络中用户设备UE的性能造成限制的多个因素中的每个因素的瓶颈分数的方法，所述方法包括：

从无线调度器收集每UE性能计数器，以及根据所收集的性能计数器估计实际的UE性能；

将一个或更多个所测量的性能计数器替换为反映以非限制的方式操作的具体因素的假定值，以及基于所述假定值和剩余的性能计数器估计理论用户性能；以及

通过将所估计的实际用户性能与所估计的理论用户性能进行比较，为该因素指派瓶颈分数。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，性能计数器包括测量以下一项或更多项的计数器：

平均无线质量；

接收无线质量的分布；

当由于预订或终端能力限制，UE未被调度时的次数；

由于系统限制，UE未被调度的次数；

当UE已被调度时的次数；

当在与该UE相关联的发送缓冲器中存在数据时的次数；以及

向UE分配的资源数。

3.根据权利要求1或2所述的方法，其中，由基站来操作无线调度器。

4.根据权利要求3所述的方法，其中，基站是LTE eNodeB。

5.根据权利要求1或2所述的方法，其中，将具体因素的瓶颈分数计算为：分数＝Tput(theoretic)/Tput(actual)，其中，Tput(theoretic)是在一个或更多个所选择的系统因素已经不同的情况下的UE假定吞吐量，以及Tput(actual)是用户在当前系统中实际接收到的吞吐量。

6.根据权利要求1或2所述的方法，其中，电信网络是LTE网络。

7.根据权利要求1或2所述的方法，其中，电信网络是WCDMA网络。

8.一种用于在观察周期中计算潜在地对电信网络中用户设备UE的性能造成限制的多个因素中的每个因素的瓶颈分数的方法，所述方法包括：

操作无线调度器以向UE分配资源并监视资源，无线调度器具有多个输入参数，每个输入参数对应于因素；

测量UE从无线调度器接收的性能；

与无线调度器并行地操作虚拟调度器，除了将一个或更多个输入参数替换为反映以非限制的方式操作的对应因素的假定值之外，虚拟调度器具有与无线调度器相同的输入参数；

利用那些输入参数测量UE已从虚拟调度器接收的假定性能；以及

将无线调度器的输出与虚拟无线调度器的输出进行比较，以估计具体的因素作为用户性能的瓶颈的程度，以及向该因素指派瓶颈分数。

9.根据权利要求8所述的方法，其中，所述输入参数包括以下一项或更多项：

缓冲器状态；

QoS需求；

无线链路测量；

UE状态和限制；以及

相同状态和限制。

10.根据权利要求8或9所述的方法，其中，由基站来操作无线调度器。

11.根据权利要求10所述的方法，其中，基站是LTE eNodeB。

12.根据权利要求8或9所述的方法，其中，将具体因素的瓶颈分数计算为：分数＝Tput(theoretic)/Tput(actual)，其中，Tput(theoretic)是在一个或更多个所选择的系统因素已经不同的情况下的UE假定吞吐量，以及Tput(actual)是用户在当前系统中实际接收到的吞吐量。

13.根据权利要求8或9所述的方法，其中，电信网络是LTE网络。

14.根据权利要求8或9所述的方法，其中，电信网络是WCDMA网络。

15.一种用于电信网络中的网络单元在观察周期中报告对用户设备UE的性能造成限制的因素的方法，所述方法包括：

针对每个因素计算瓶颈分数，瓶颈分数提供了在观察周期中，与其他因素相比，该因素对所述UE的性能造成限制的程度的测量；

利用所述瓶颈分数构成针对所述UE的数据记录；以及

在报告中向高层网络管理功能发送数据记录。

16.根据权利要求15所述的方法，其中，网络单元是基站。

17.根据权利要求16所述的方法，其中，基站是LTE eNodeB。

18.根据权利要求15至17中任一项所述的方法，其中，所报告的因素包括以下一项或更多项：

无线质量因素；

容量竞争因素；

UE能力和预订限制因素；以及

系统能力和许可限制因素。

19.根据权利要求15至17中任一项所述的方法，其中，使用根据权利要求1至14中任一项所述的方法来计算瓶颈分数。

20.根据权利要求15至17中任一项所述的方法，其中，电信网络是LTE网络。

21.根据权利要求15至17中任一项所述的方法，其中，电信网络是WCDMA网络。

22.一种便于电信网络的管理的方法，包括：

从网络单元接收使用前述权利要求中任一项所述的方法产生的报告；

利用用户的全球标识并利用在网络单元中不能获得的任何其他用户和小区信息来补充每个报告；以及

根据所报告的瓶颈分数创建要被用于服务保证、客户关怀和/或网络容量管理的聚合测量。

23.根据权利要求22所述的方法，其中：

由移动管理实体MME来执行利用用户的全球标识补充报告的步骤，所述步骤产生扩展报告；

向网络管理节点发送扩展报告；以及

在网络管理节点处创建聚合测量。

24.一种用于在电信网络中使用的基站，包括：

下游通信模块，用于从网络中的用户设备UE发送和接收数据；

上游通信模块，用于在网络中的上游发送和接收数据；

无线调度器，操作连接到通信模块，用于监视并向连接到基站的UE分配资源；以及

测量单元，操作连接到无线调度器和通信模块，测量单元被配置为测量对附着到基站的每个UE的性能造成限制的因素，计算针对每个因素的瓶颈分数，以及使用针对每个UE的瓶颈分数来构成针对该UE的数据记录，瓶颈分数提供了在整个观察周期中，与其他因素相比，每个因素对每个UE的性能造成限制的程度的测量；

其中，上游通信模块被配置为向高层网络管理功能发送数据记录。

25.根据权利要求24所述的基站，其中，测量单元被配置为执行根据权利要求1或2所述的方法。

26.根据权利要求25所述的基站，其中，测量单元包括虚拟调度器，并被配置为执行根据权利要求8或9所述的方法。