CN105682156A - 基于负载的高斯分布自适应lte小区切换方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开的基于负载的高斯分布自适应LTE切换方法包括以下步骤：步骤1：轻负载处理；步骤2：重负载匹配；步骤3：建立切换准则；步骤4：切换判决；本发明所得的基于负载的高斯分布自适应LTE切换方法，结合邻区的负载，划分为轻载和重载小区。从RSRP和RSRQ出发，建立一套自适应小区质量的切换迟滞变化机制，从而能够动态地适应外部环境，提升业务开展的连续性。对于轻载小区，直接线性地调整迟滞取值，而对于重载小区，动态地通过高斯分布曲线来设定迟滞变化量，对于其中RSRQ表现不佳的邻区，为避免业务质量下降，直接将其丢弃。最终挑选出满足切换准则要求的最优目标小区进行切换，从而尽大可能保障客户对业务的服务质量感知。

Description

基于负载的高斯分布自适应LTE小区切换方法

技术领域

本发明涉及一种LTE系统的切换方法，尤其是一种基于负载的高斯分布自适应的小区切换方法。

背景技术

3GPP为LTE提出了一系列的技术和方案，考虑了对当前网络系统的后向兼容。LTE技术特点体现在：简化系统结构、改进QoS(QualityofService，服务质量)和链路层技术、使用自适应OFDM和MIMO技术等，其主要目标就是在低时延下为用户提供无缝话音和多媒体接入服务，这个目标的实现需要从源小区到目标小区的切换支持。对于LTE而言，由于eNodeB之间不存在宏分集，因此LTE中仅存在硬切换。切换过程需要切换技术及切换算法的支持，一个好的切换算法致力于减少通话掉话率、通信阻塞率，以及较少的切换次数以最终提高客户感知。

2015年10月7日，公开了中国专利申请号为CN201310114527.2的一种基于多因素决策的LTE小区切换方法，该方法包括以下步骤：步骤1：小区信号电平测量；步骤2：小区资源分析；步骤3：业务等级分析；步骤4：A3事件修正；步骤5：权重优化。该发明所得的基于多因素的LTE小区切换方法，从分析小区电平入手，对来自物理层及上次测量值进行加权，结合小区PRB利用率以及差异化的业务属性，对A3事件进行修正。方法实施后能够选择优化后的权重，选择负载最小或信号电平值最好的小区进行切换，并达到网络均衡。不足的是，该方法通过核算LTE终端移动速率以及不同QCI优先级的业务，从而确定不同的切换迟滞修正系数来满足相应的切换需求，属于离散式的修正，不具备外部环境的自适应能力。此外，该方法仅考虑RSRP(ReferenceSignalReceivingPower，参考信号接收功率)，而在特定环境下，干扰将会导致服务质量下降，使得终端的RSRP测量不能检测，甚至可能会导致频繁切换。此时，必须引用RSRQ(ReferenceSignalReceivingQuality，参考信号接收质量)进行测量，综合比较RSRP和RSRQ指标来决定切换的执行策略。还需注意的是，最终选择的目标邻区应该负载比较轻，否则切换后可能会导致掉话产生。为此，本发明设计一种基于负载的高斯分布自适应LTE小区切换方法CLGDA(CellLoadbasedGaussianDistributionself-adaptingLTEhandoverAlgorithm)，通过区分轻负载和重负载小区，建立差异化自适应的切换迟滞变化模型，筛选出候选邻区列表，并寻找最优目标小区，在减少乒乓切换的同时，提升客户的感知深度，进而达到优化切换的目标。

发明内容

本发明的目的在于解决现有技术存在的LTE网络切换中无法更好匹配外部环境，无法自适应调整切换参数，无法兼顾小区负载，RSRP和RSRQ的问题，提供了一种基于负载的高斯分布自适应LTE小区切换方法。

本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：一种基于负载的高斯分布自适应LTE小区切换方法，包括以下步骤：

步骤一，进行轻负载处理步骤；

步骤二，进行重负载匹配步骤；

步骤三，进行建立切换准则步骤；

步骤四，进行切换判决步骤。本发明所设计的基于负载的高斯分布自适应LTE小区切换方法，包括轻负载处理，重负载匹配，建立切换准则，切换判决等步骤：对于主服务小区eNB₁，以及邻区集QB＝{eNB₂，…，eNB_N}，根据其小区负载、RSRP和RSRQ，自适应地核算并修正切换迟滞参数，来选择是继续驻留当前服务小区，还是切换到邻区。

作为优选，所述轻负载处理步骤包括以下步骤：

轻负载处理步骤一：对于所有邻区eNB_i(i＝2..N)，设定负载阈值对于负载小于该阈值的小区定义为轻载小区，设定RSRQ关键值RSRQ_L和RSRQ_H，迟滞修正因子k_med和k_high；

轻负载步骤二：对于RSRQ＜RSRQ_L的轻载小区，设定迟滞基准值Hys_base，计算Hys＝Hys_base作为此时的切换迟滞参数；对于RSRQ∈[RSRQ_L，RSRQ_H]的轻载小区，计算Hys＝k_med*Hys_base；否则计算Hys＝k_high*Hys_base。

作为优选，所述重负载匹配包括以下步骤：

重负载匹配步骤一：对于负载超过的小区定义为重载小区；设定高斯分布参数μ和σ，对于所有邻区eNB_i(i＝2..N)，根据其RSRQ值计算x＝10^RSRQ/10+μ；

重负载匹配步骤二：对于RSRQ＜RSRQ_L的重载小区，设定迟滞大数基准值Hys_f，计算Hys＝Hys_base作为此时的切换迟滞参数；对于RSRQ∈[RSRQ_L，RSRQ_H]的重载小区，计算 $Hys={\mathrm{Hys}}_{base}*\frac{1}{\sqrt{2\mathrm{\π}}\mathrm{\σ}}\exp (-\frac{{(x-\mathrm{\μ})}^2}{2{\mathrm{\σ}}^2}),$ 否则计算 $Hys={\mathrm{Hys}}_{base}*\frac{1}{\sqrt{2\mathrm{\π}}\mathrm{\σ}}\exp (-\frac{{(x_H-\mathrm{\μ})}^2}{2{\mathrm{\σ}}^2}).$

作为优选，所述建立切换准则包括以下步骤，

切换准则步骤一：设立A3事件RSRP_n+O_fn+O_cn-Hys＞RSRP_s+O_fs+O_cs+Off，若A3事件成立表示相邻小区的信号质量比服务小区的信号质量好，从而触发切换，反之A3事件不成立，则认为满足离开状态，其中，RSRP_n为相邻小区的测量结果，O_fn为相邻小区频率上的频率特定偏移量，O_cn为相邻小区的特定偏移量，如果没有该配置，则置为0，RSRP_s为服务小区的测量结果，O_fs为服务小区频率上的频率特定偏移量，O_cs为服务小区的特定偏移量，Hys为该事件的迟滞，Off为该事件的便宜参数；

切换准则步骤二：对于轻载小区，根据轻负载步骤，对于RSRQ＜RSRQ_L，核算SC＝RSRP_n-RSRP_s-Hys_base-(O_cs+Off-O_fn-O_cn)；对于RSRQ∈[RSRQ_L，RSRQ_H]，核算SC＝RSRP_n-RSRP_s-k_med*Hys_base-(O_fs+O_cs+Off-O_fn-O_cn)；对于RSRQ＞RSRQ_H，核算SC＝RSRP_n-RSRP_s-k_high*Hys_base-(O_fs+O_cs+Off-O_fn-O_cn)；对于重载小区，根据重负载匹配步骤，对于RSRQ＜RSRQ_L，核算SC＝RSRP_n-RSRP_s-Hys_f-(O_fs+O_cs+Off-O_fn-O_cn)；对于RSRQ∈[RSRQ_L，RSRQ_H]，核算 $SC={\mathrm{RSRP}}_n-{\mathrm{RSRP}}_s-{\mathrm{Hys}}_{base}*\frac{1}{\sqrt{2\mathrm{\π}}\mathrm{\σ}}\exp (-\frac{{(x-\mathrm{\μ})}^2}{2{\mathrm{\σ}}^2})-(O_{fs}+O_{cs}+Off-O_{fn}-O_{cn});$ 对于RSRQ＞RSRQ_H，核算 $SC={\mathrm{RSRP}}_n-{\mathrm{RSRP}}_s-{\mathrm{Hys}}_{base}*\frac{1}{\sqrt{2\mathrm{\π}}\mathrm{\σ}}\exp (-\frac{{(x_H-\mathrm{\μ})}^2}{2{\mathrm{\σ}}^2})-(O_{fs}+O_{cs}+Off-O_{fn}-O_{cn});$

切换准则步骤三：核算SC＞0是否成立，如果成立，则将其纳入候选邻区列表CQ。

进行切换判决步骤为：将CQ的邻区按SC值大小进行降序排列，选取位于列首的邻区作为目标最优切换小区。

本发明的实质性效果是：本发明所述的基于负载的高斯分布自适应LTE切换方法，从分析小区的负载入手，通过引入RSRQ和高斯曲线修正切换迟滞因子，提出全新的小区切换准则。本发明所得的基于负载的高斯分布自适应LTE切换方法，可以动态地跟踪小区RSRQ的变化，在有效避免乒乓切换的同时，尽可能提升业务小区的电平质量并降低其小区负载，以保障客户感知。

具体实施方式

下面通过具体实施例，对本发明的技术方案作进一步的具体说明。

实施例：

一种基于负载的高斯分布自适应LTE小区切换方法，其特征是在于，包括以下步骤：

步骤一，进行轻负载处理步骤；

步骤二，进行重负载匹配步骤；

步骤三，进行建立切换准则步骤；

步骤四，进行切换判决步骤。

所述轻负载处理步骤包括以下步骤：

所述轻负载处理步骤包括以下步骤：

轻负载处理步骤一：对于所有邻区eNB_i(i＝2..N)，设定负载阈值对于负载小于该阈值的小区定义为轻载小区，设定RSRQ关键值RSRQ_L和RSRQ_H，迟滞修正因子k_med和k_high；

轻负载步骤二：对于RSRQ＜RSRQ_L的轻载小区，设定迟滞基准值Hys_base，计算Hys＝Hys_base作为此时的切换迟滞参数；对于RSRQ∈[RSRQ_L，RSRQ_H]的轻载小区，计算Hys＝k_med*Hys_base；否则计算Hys＝k_high*Hys_base。

所述重负载匹配包括以下步骤：

所述重负载匹配包括以下步骤：

重负载匹配步骤一：对于负载超过的小区定义为重载小区；设定高斯分布参数μ和σ，对于所有邻区eNB_i(i＝2..N)，根据其RSRQ值计算x＝10^RSRQ/10+μ；

重负载匹配步骤二：对于RSRQ＜RSRQ_L的重载小区，设定迟滞大数基准值Hys_f，计算Hys＝Hys_base作为此时的切换迟滞参数；对于RSRQ∈[RSRQ_L，RSRQ_H]的重载小区，计算 $Hys={\mathrm{Hys}}_{base}*\frac{1}{\sqrt{2\mathrm{\π}}\mathrm{\σ}}\exp (-\frac{{(x-\mathrm{\μ})}^2}{2{\mathrm{\σ}}^2}),$ 否则计算 $Hys={\mathrm{Hys}}_{base}*\frac{1}{\sqrt{2\mathrm{\π}}\mathrm{\σ}}\exp (-\frac{{(x_H-\mathrm{\μ})}^2}{2{\mathrm{\σ}}^2}).$

所述建立切换准则包括以下步骤，

所述建立切换准则包括以下步骤，

切换准则步骤一：设立A3事件RSRP_n+O_fn+O_cn-Hys＞RSRP_s+O_fs+O_cs+Off若A3事件成立表示相邻小区的信号质量比服务小区的信号质量好，从而触发切换，反之A3事件不成立，则认为满足离开状态，其中，RSRP_n为相邻小区的测量结果，O_fn为相邻小区频率上的频率特定偏移量，O_cn为相邻小区的特定偏移量，如果没有该配置，则置为0，RSRP_s为服务小区的测量结果，O_fs为服务小区频率上的频率特定偏移量，O_cs为服务小区的特定偏移量，Hys为该事件的迟滞，Off为该事件的便宜参数；

切换准则步骤二：对于轻载小区，根据轻负载步骤，对于RSRQ＜RSRQ_L，核算SC＝RSRP_n-RSRP_s-Hys_base-(O_cs+Off-O_fn-O_cn)；对于RSRQ∈[RSRQ_L，RSRQ_H]，核算SC＝RSRP_n-RSRP_s-k_med*Hys_base-(O_fs+O_cs+Off-O_fn-O_cn)；对于RSRQ＞RSRQ_H，核算SC＝RSRP_n-RSRP_s-k_high*Hys_base-(O_fs+O_cs+Off-O_fn-O_cn)；对于重载小区，根据重负载匹配步骤，对于RSRQ＜RSRQ_L，核算SC＝RSRP_n-RSRP_s-Hys_f-(O_fs+O_cs+Off-O_fn-O_cn)；对于RSRQ∈[RSRQ_L，RSRQ_H]，核算 $SC={\mathrm{RSRP}}_n-{\mathrm{RSRP}}_s-{\mathrm{Hys}}_{base}*\frac{1}{\sqrt{2\mathrm{\π}}\mathrm{\σ}}\exp (-\frac{{(x-\mathrm{\μ})}^2}{2{\mathrm{\σ}}^2})-(O_{fs}+O_{cs}+Off-O_{fn}-O_{cn});$ 对于RSRQ＞RSRQ_H，核算 $SC={\mathrm{RSRP}}_n-{\mathrm{RSRP}}_s-{\mathrm{Hys}}_{base}*\frac{1}{\sqrt{2\mathrm{\π}}\mathrm{\σ}}\exp (-\frac{{(x_H-\mathrm{\μ})}^2}{2{\mathrm{\σ}}^2})-(O_{fs}+O_{cs}+Off-O_{fn}-O_{cn});$

切换准则步骤三：核算SC＞0是否成立，如果成立，则将其纳入候选邻区列表CQ。进行切换判决步骤为：将CQ的邻区按SC值大小进行降序排列，选取位于列首的邻区作为目标最优切换小区。

以N＝7为例对本方法进行具体说明，典型基础数据如表1～4中所示。

表1典型基础数据

本实例描述的基于负载的高斯分布自适应LTE小区切换方法，包括轻负载处理，重负载匹配，建立切换准则，切换判决等步骤。

步骤1：轻负载处理(参考表2～4的第一次采样的第一列数据)

对于所有邻区eNB_i(i＝2..N)，只有eNB₆为重载小区，其它的均为轻载小区。eNB₅和eNB₇满足对于RSRQ＜RSRQ_L，属于RSRQ不佳，其迟滞值Hys＝Hys_base＝2，eNB₂，eNB₃和eNB₄均满足RSRQ∈[RSRQ_L，RSRQ_H]，计算Hys＝k_med*Hys_base＝2.4；

步骤2：重负载匹配

对于重负载的eNB₆，计算x＝10^RSRQ/10+μ＝5.06；由于eNB₆也满足RSRQ∈[RSRQ_L，RSRQ_H]，计算 $Hys={\mathrm{Hys}}_{basa}*\frac{1}{\sqrt{2\mathrm{\π}}\mathrm{\σ}}\exp (-\frac{{(x-\mathrm{\μ})}^2}{2{\mathrm{\σ}}^2})=0.8;$

步骤3：建立切换准则

步骤3-1：对于轻载小区的eNB₅和eNB₇，需要核算SC＝RSRP_n-RSRP_s-Hys_base-(O_cs+Off-O_fn-O_cn)＝{1，-1}，而对于eNB₂，eNB₃，eNB₄，需要核算SC＝RSRP_n-RSRP_s-k_med*Hys_base-(O_fs+O_cs+Off-O_fn-O_cn)＝{2.6，7.6，-0.4}；

对于重载小区的eNB₆，核算

$SC={\mathrm{RSRP}}_n-{\mathrm{RSRP}}_s-{\mathrm{Hys}}_{base}*\frac{1}{\sqrt{2\mathrm{\π}}\mathrm{\σ}}\exp (-\frac{{(x-\mathrm{\μ})}^2}{2{\mathrm{\σ}}^2})-(O_{fs}+O_{cs}+Off-O_{fn}-O_{cn})=3.2;$

步骤3-2：满足SC＞0的小区包括{eNB₂，eNB₃，eNB₅，eNB₆}＝{2.6，7.6，1，3.2}，并组成候选邻区列表CQ；

步骤4：切换判决

将CQ的邻区按SC值大小进行降序排列得到{eNB₃，eNB₆，eNB₂，eNB₅}＝{7.6，3.2，2.6，1}，选取位于列首的eNB₃作为目标最优切换小区。

我们对本发明所设计的CLGDA修正算法与未修正的A3算法进行仿真对比，目标采样7次，切换过程的候选邻区平均电平值，候选邻区平均负载，以及切换迟滞参数变化情况分别参见表2、表3和表4所示。

表2候选邻区平均电平值的变化情况表

表2表示的是候选邻区平均电平值的变化情况，由此可知，CLGDA比传统算法在信号电平上的整体表现更好，原因主要在于重负载邻区选择上，CLGDA表现更好，但候选邻区的数量相对会更少。

表3候选邻区平均负载的变化情况表

表3表示的是候选邻区平均负载的变化情况。由目标邻区的选择原则所知，CLGDA候选邻区比传统算法不仅具备更高的电平值，而且具备更小的负载，因此表现在结果上，CLGDA的结果好于传统算法。

CL	1	2	3	4	5	6	7
								eNB1	0.51	0.75	0.63	0.48	0.68	0.66	0.54
eNB2	0.32	0.23	0.55	0.52	0.66	0.12	0.23
								eNB3	0.43	0.24	0.73	0.32	0.58	0.23	0.76
eNB4	0.54	0.63	0.42	0.28	0.63	0.34	0.68
								eNB5	0.21	0.82	0.58	0.33	0.42	0.48	0.39
eNB6	0.78	0.41	0.37	0.86	0.51	0.55	0.48
								eNB7	0.29	0.47	0.82	0.67	0.73	0.34	0.43

表4小区3切换迟滞的修正过程

表4表示的是小区3切换迟滞的修正过程，传统A3算法的迟滞系数是刚性的，而CLGDA则随着RSRQ的变化自适应地修正迟滞以防止乒乓切换，以及提高客户感知。在第3、7次切换时出现重载且RSRQ不能满足要求，小区3被直接丢弃，迟滞均是50dB，在第2、4次RSRQ表现不佳，迟滞比传统算法设置的更小，以防止掉话。

本实施例所述的基于负载的高斯分布自适应LTE切换方法，从分析小区的负载入手，通过引入RSRQ和高斯曲线修正切换迟滞因子，提出全新的小区切换准则。本发明所得的基于负载的高斯分布自适应LTE切换方法，可以动态地跟踪小区RSRQ的变化，在有效避免乒乓切换的同时，尽可能提升业务小区的电平质量并降低其小区负载，以保障客户感知。

以上所述的实施例只是本发明的一种较佳的方案，并非对本发明作任何形式上的限制，在不超出权利要求所记载的技术方案的前提下还有其它的变体及改型。

Claims (5)

1.一种基于负载的高斯分布自适应LTE小区切换方法，其特征是在于，包括以下步骤：

步骤一，进行轻负载处理步骤；

步骤二，进行重负载匹配步骤；

步骤三，进行建立切换准则步骤；

步骤四，进行切换判决步骤。

2.根据权利要求1所述的基于负载的高斯分布自适应LTE小区切换方法，其特征在于，所述轻负载处理步骤包括以下步骤：

轻负载处理步骤一：对于所有邻区eNB_i(i＝2..N)，设定负载阈值对于负载小于该阈值的小区定义为轻载小区，设定RSRQ关键值RSRQ_L和RSRQ_H，迟滞修正因子k_med和k_high；

轻负载步骤二：对于RSRQ＜RSRQ_L的轻载小区，设定迟滞基准值Hys_base，计算Hys＝Hys_base作为此时的切换迟滞参数；对于RSRQ∈[RSRQ_L，RSRQ_H]的轻载小区，计算Hys＝k_med*Hys_base；否则计算Hys＝k_high*Hys_base。

3.根据权利要求2所述的基于负载的高斯分布自适应LTE小区切换方法，其特征在于，所述重负载匹配包括以下步骤：

重负载匹配步骤一：对于负载超过的小区定义为重载小区；设定高斯分布参数μ和σ，对于所有邻区eNB_i(i＝2..N)，根据其RSRQ值计算x＝10^RSRQ/10+μ；

重负载匹配步骤二：对于RSRQ＜RSRQ_L的重载小区，设定迟滞大数基准值Hys_f，计算Hys＝Hys_base作为此时的切换迟滞参数；对于RSRQ∈[RSRQ_L，RSRQ_H]的重载小区，计算 $Hys={\mathrm{Hys}}_{base}*\frac{1}{\sqrt{2\mathrm{\π}}\mathrm{\σ}}\exp \left(-\frac{{\left(x-\mathrm{\μ}\right)}^2}{2{\mathrm{\σ}}^2}\right),$ 否则计算 $Hys={\mathrm{Hys}}_{base}*\frac{1}{\sqrt{2\mathrm{\π}}\mathrm{\σ}}\exp \left(-\frac{{\left(x_H-\mathrm{\μ}\right)}^2}{2{\mathrm{\σ}}^2}\right).$

4.根据权利要求3所述的基于负载的高斯分布自适应LTE小区切换方法，其特征在于：所述建立切换准则包括以下步骤，

切换准则步骤一：设立A3事件RSRP_n+O_fn+O_cn-Hys＞RSRP_s+O_fs+O_cs+Off若A3事件成立表示相邻小区的信号质量比服务小区的信号质量好，从而触发切换，反之A3事件不成立，则认为满足离开状态，其中，RSRP_n为相邻小区的测量结果，O_fn为相邻小区频率上的频率特定偏移量，O_cn为相邻小区的特定偏移量，如果没有该配置，则置为0，RSRP_s为服务小区的测量结果，O_fs为服务小区频率上的频率特定偏移量，O_cs为服务小区的特定偏移量，Hys为该事件的迟滞，Off为该事件的便宜参数；

切换准则步骤二：对于轻载小区，根据轻负载步骤，对于RSRQ＜RSRQ_L，核算SC＝RSRP_n-RSRP_s-Hys_base-(O_cs+Off-O_fn-O_cn)；对于RSRQ∈[RSRQ_L，RSRQ_H]，核算SC＝RSRP_n-RSRP_s-k_med*Hys_base-(O_fs+O_cs+Off-O_fn-O_cn)；对于RSRQ＞RSRQ_H，核算SC＝RSRP_n-RSRP_s-k_high*Hys_base-(O_fs+O_cs+Off-O_fn-O_cn)；

对于重载小区，根据重负载匹配步骤，对于RSRQ＜RSRQ_L，核算SC＝RSRP_n-RSRP_S-Hys_f-(O_fs+O_cs+Off-O_fn-O_cn)；对于RSRQ∈[RSRQ_L，RSRQ_H]，核算对于RSRQ＞RSRQ_H，核算

切换准则步骤三：核算SC＞0是否成立，如果成立，则将其纳入候选邻区列表CQ。

5.根据权利要求4所述的基于负载的高斯分布自适应LTE小区切换方法，其特征在于，进行切换判决步骤为：将CQ的邻区按SC值大小进行降序排列，选取位于列首的邻区作为目标最优切换小区。