基於自組織網路的LTE RACH最佳化技術研究論文
基於自組織網路的LTE RACH最佳化技術研究論文
【摘 要】透過對基於自組織網路的LTE RACH自最佳化技術進行研究，包括RACH自最佳化的基本需求和影響因素、實現RACH自最佳化功能的自組織網路架構和RACH自最佳化處理方法，以提高LTE網路效能和降低運維成本。基於eNodeB和UE的統計及測量資料，可以在無人工干預的情況下自動觸發RACH的最佳化。
【關鍵詞】LTE RACH自最佳化 自組織網路 運維成本
1 引言
隨著移動技術的演進和實際網路的部署，移動運營商在提高移動服務質量的同時面臨著兩方面壓力：一方面是越來越高的人力成本;另一方面是越來越低的通訊資費。因此，移動運營商不得不越來越重視降低OPEX（Operating Expense，運維成本）。透過技術來實現行動網路的自動化和智慧化，減少運維過程中人工參與的力度和維度，成為移動運營商降低成本的迫切需求。為此，在由移動運營商主導的NGMN（Next Generation Mobile Networks，下一代行動通訊網路）聯盟上，一些國際主流運營商如西班牙的Telefonica、中國移動、英國的沃達豐等，提出了SON（Self-Organizing Network，自組織網路）的需求，並推動3GPP根據NGMN需求逐步實現標準化。
自組織網路的需求主要由四部分組成，分別是自配置、自最佳化、自治癒和網管自組織網路，每部分都包括多個需求用例，LTE的RACH（Random Access Channel，隨機接入通道）負荷最佳化就是自最佳化的需求用例之一。本文透過分析基於SON的RACH自最佳化需求和影響因素、基於SON的實現架構和處理方法等內容，以自最佳化技術來降低運維成本、提高LTE RACH接入效能和最佳化上行鏈路資源。
2 基於SON的RACH自最佳化需求和影響因素
LTE隨機接入通道是LTE的主要上行通道之一，用於建立UE（User Equipment，使用者裝置）和LTE基站之間的無線鏈路，實現上行同步和上行共享通道資源申請。為了實現隨機接入通道的功能，LTE根據實際網路覆蓋情況為其分配了專用的上行鏈路無線資源，而隨機接入過程涉及物理層、MAC（Medium Access Control，媒體接入控制）層和RRC（Radio Resource Control，無線資源控制）層等多個協議層。
圖1為LTE物理層定義的RACH前導格式，主要由三部分組成：長度為TCP的迴圈字首（CP）、長度為TSEQ的'前導序列（SEQ）和長度為TGT的保護間隔（GT），後者是為RACH分配的時隙長度或UpPTS與前導的時間差。
表1羅列了LTE定義的五種前導格式，包括對應分配的子幀數、CP長度、序列長度和保護間隔長度，每種格式都與扇區覆蓋半徑直接關聯，較長的序列佔用的上行無線資源也就越多，當然覆蓋的範圍也就越大。
在多扇區組網和多使用者接入的實際應用場景下，RACH的相關引數配置對LTE系統性能產生重要影響，主要有兩方面：首先可能產生RACH碰撞，接入碰撞會使呼叫建立延時、失敗或上行失步，後者影響資料恢復延時、切換延時等，也直接影響呼叫建立成功率和切換成功率，因此影響LTE網路效能和使用者體驗;其次影響系統容量，由於上行鏈路需要為RACH保留無線資源，在有限的上行無線資源中，如果RACH佔用過多，那麼上行共享通道資源就相應減少。
LTE RACH最佳化實際是每個扇區的RACH配置引數最佳化，但影響每個扇區RACH配置的因素有很多，包括如下：
（1）扇區覆蓋的人口密度。人口密度越大，接入碰撞的可能性也就越大。
（2）呼叫到達率。到達率越高，接入碰撞的機率就越低。
（3）引入切換率。儘管影響切換成功率的因素很多，但如果切換第一步在目標扇區接入失敗，後續切換過程則無從談起。
（4）扇區是否位於跟蹤區邊緣。UE跨越跟蹤區需要重新接入註冊過程，因此接入邊緣扇區接入頻度高，當然碰撞的可能性也就越大。
（5）業務模式影響DRX（Discontinuous Reception，非連續接收）和上行同步狀態，因為需要透過RACH的接入過程完成。
（6）網路配置影響。如天線傾角、發射功率設定和切換門限，在這些配置中，任何變化都影響最佳的RACH配置。例如，扇區的天線傾角變化，扇區的覆蓋將改變，從而影響呼叫到達率和每個扇區的切換率，網路覆蓋直接影響每個扇區的RACH配置，因此RACH最佳化與網路最佳化密切相關。
基於SON的RACH自最佳化的需求目標首先是效能方面，包括降低RACH接入碰撞的機率、提高接入成功率、減少呼叫建立時間、提高切換成功率等;其次是最佳化LTE上行鏈路為RACH保留的資源，提升系統上行鏈路容量，即增加上行共享通道資源。
3 基於SON的RACH自最佳化架構
根據實現功能所處在基站或OAM（Operation Administration and Maintenance，操作、管理和維護）上，SON架構主要分為集中式、分散式和混合式。其中，如果SON實現功能集中在OAM上，則是集中式架構;如果SON實現功能分佈在各個基站上，則是分散式架構;如果SON實現功能既在OAM上也分佈在各個基站上，則是混合式架構。
鑑於RACH自最佳化過程需要大量的相關效能統計資料和運算，為了降低基站系統的負荷及不影響基站效能，採用SON集中式架構來實現，如圖2所示。集中式架構使RACH自最佳化功能集中在OAM上，而RACH自最佳化控制策略也由OAM匯入;根據移動運營商的實際需求，一些人工干預的指令也是透過OAM匯入;eNodeB負責收集和測量RACH效能引數，並接收OAM最佳化後的RACH引數。
基於SON的RACH自最佳化技術要求LTE系統支援自適應控制，並透過RACH的相關KPI（Key Performance Indicator，關鍵效能指標）和效能引數來觸發自最佳化構成。不同的RACH自最佳化控制策略，相關的KPI及關鍵效能引數也不同，但宗旨都是在提升LTE RACH效能的基礎上提高4G系統的容量。
影響LTE RACH自最佳化因素很多，即使相同的扇區在不同的時間段差異也很大，因此自最佳化過程不是一次性的而是長期過程，這就需要採集大量的效能資料作為下一步最佳化的基礎。基於大量效能資料分析和處理，輸出RACH最佳化效能引數將作為下一輪自最佳化的基礎和前提。總之，LTE RACH自最佳化實際是週而復始的過程。
4 LTE RACH自最佳化的處理方法
SON的自最佳化功能實現主要是透過KPI或效能統計引數來觸發，如果每個LTE扇區的RACH效能不滿足其KPI指標要求，則可以進一步觸發RACH的最佳化和校正。
RACH配置最佳化包括如下：
（1）RACH的資源單元分配最佳化。
（2）RACH前導拆分，涉及在專用、組A和組B之間。
（3）RACH的backoff引數值最佳化;RACH傳送功率控制最佳化。
LTE RACH的自最佳化要基於相關效能統計資料，這些資料主要來源於以下方面：
（1）UE統計和上報。為此UE需要支援RACH最佳化資訊上報，並透過RACH引數與eNodeB進行交換，UE收到輪詢信令後需上報的資訊包括：在成功RACH完成前傳送RACH前導的次數和競爭解決失敗的次數。UE支援接入試探次數上報，這與LTE之前的移動系統性能統計差別明顯，而之前的系統很難統計到這方面資料，更多需要人工路測或經驗值，因此LTE RACH自最佳化機制簡化了RACH引數配置過程並降低了運維成本。
（2）eNodeB測量。將在單位時間間隔內每個扇區接收到RACH的前導數量作為覆蓋區內的話務量統計，判斷接入碰撞的可能性。
對於RACH的自最佳化過程，實際是RACH自最佳化功能對UE統計和上報的RACH資料以及對eNodeB測量的資料進行統計與估算，並透過最佳化策略判斷是否自動觸發RACH最佳化的過程。
圖3為基於集中式SON架構的RACH自最佳化效能引數的閉環處理過程，各個網元的功能是：UE根據eNodeB的輪詢信令上報相關RACH前導的統計資訊;eNodeB收集UE上報的測量收據、測量收到的RACH前導數量;OAM中的效能管理功能是收集、儲存和處理來自eNodeB的效能統計資料，根據RACH自最佳化控制策略，透過運算和資料探勘，輸出RACH自最佳化控制引數，並輸出到OAM中的配置管理;配置管理負責將RACH自最佳化控制引數輸出到eNodeB，最後完成了閉環RACH自最佳化過程，LTE基站系統在最佳化後的RACH引數下執行，提升網路系統性能。LTE RACH的自最佳化構成實際是RACH效能資料採集、統計、傳輸、儲存、分析處理和重配置的週而復始過程。
圖4是在同一個扇區中的測試資料對比，該扇區的顯著特徵是一天中在某些時間段使用者較多、在某些時間段使用者很少，接入成功率呈“凹”形。其中，未最佳化的接入成功率變化幅度範圍很大，當接入使用者數量很多時，接入成功率降低，而當接入使用者數量很少時，接入成功率很高;基於SON自最佳化後的接入成功率變化幅度平穩，無論是使用者多還是使用者少，都不會大起大落，保證了較高的接入成功率。
5 結束語
基於SON的LTE RACH最佳化目的是降低接入碰撞並提高系統容量，而影響RACH效能提升的因素很多，涉及覆蓋的人口密度、呼叫和切換成功率等;RACH自最佳化可透過基於SON的集中式架構或分散式架構實現，但觸發RACH的自最佳化需要分別根據UE和eNodeB的大量相關RACH測量資料，並上報進行統計和挖掘，輸出RACH效能控制引數實現自動RACH最佳化自動控制。總之，基於SON的LTE RACH最佳化是基於測量資料並在無人工干預的場景下自動完成，可在提升LTE網路效能的同時降低OPEX。
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