李文璟 尹夢(mèng)君喻 鵬 項(xiàng) 楠

（北京郵電大學(xué)網(wǎng)絡(luò)與交換技術(shù)國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室 北京 100876）

基于功率和傾角聯(lián)合優(yōu)化的小區(qū)中斷補(bǔ)償機(jī)制

李文璟 尹夢(mèng)君*喻 鵬 項(xiàng) 楠

（北京郵電大學(xué)網(wǎng)絡(luò)與交換技術(shù)國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室 北京 100876）

為了實(shí)現(xiàn)對(duì)中斷小區(qū)的自主補(bǔ)償，該文基于自組織網(wǎng)絡(luò)（SON）提出功率和傾角聯(lián)合優(yōu)化調(diào)整的小區(qū)中斷補(bǔ)償（COC）機(jī)制。首先以天線傾角和發(fā)射功率作為優(yōu)化對(duì)象，然后對(duì)COC定義了合理的優(yōu)化目標(biāo)及評(píng)價(jià)指標(biāo)，并對(duì)優(yōu)化模型進(jìn)行分析，最終給出基于遺傳優(yōu)化算法的補(bǔ)償機(jī)制。在分時(shí)長期演進(jìn)（TD-LTE）場景中進(jìn)行仿真驗(yàn)證，該機(jī)制與參考文獻(xiàn)中的3種算法相比，在覆蓋、干擾和吞吐量等方面均有明顯的改善。

自組織網(wǎng)絡(luò)；小區(qū)中斷補(bǔ)償；傾角和功率聯(lián)合調(diào)整；遺傳算法

1 引言

3GPP標(biāo)準(zhǔn)化組織和歐盟蘇格拉底（SOCRATES）研究項(xiàng)目針對(duì)自組織網(wǎng)絡(luò)（Self-Organizing Networks， SON）開展了一系列研究和標(biāo)準(zhǔn)化工作。在SON中有3個(gè)關(guān)鍵功能：自配置［1］、自優(yōu)化［2］和自治愈［3］。其中，自治愈是指網(wǎng)絡(luò)自主檢測，并定位影響網(wǎng)絡(luò)性能的故障，繼而進(jìn)行自動(dòng)恢復(fù)的功能［4］。為了實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)自治愈，要求網(wǎng)絡(luò)能夠在無人為干預(yù)的情況下自主進(jìn)行小區(qū)中斷補(bǔ)償（Cell Outage Compensation， COC）［5］。COC在中斷發(fā)生并且網(wǎng)絡(luò)性能無法達(dá)到要求時(shí)觸發(fā)［6］，并通常采取調(diào)節(jié)相鄰基站參數(shù)的方式來對(duì)中斷小區(qū)進(jìn)行補(bǔ)償，直到滿足用戶的服務(wù)質(zhì)量（QoS）需求和網(wǎng)絡(luò)性能的需求。

作為無線接入網(wǎng)的熱點(diǎn)問題，小區(qū)中斷補(bǔ)償方法已有大量的研究。文獻(xiàn)［7］提出了SON網(wǎng)絡(luò)中小區(qū)中斷補(bǔ)償?shù)木C合概念，但未涉及具體場景的補(bǔ)償機(jī)制及算法的實(shí)現(xiàn)。文獻(xiàn)［8，9］實(shí)現(xiàn)了基于基站傾角調(diào)整來達(dá)到提高覆蓋目的的機(jī)制，但是并沒有應(yīng)用到小區(qū)補(bǔ)償場景中，也沒有對(duì)聯(lián)合調(diào)整傾角和功率展開研究。文獻(xiàn)［10，11］闡述了COC算法的實(shí)現(xiàn)機(jī)制，介紹了基于粒子群算法和免疫算法的小區(qū)中斷補(bǔ)償方法，但其只涉及了對(duì)功率的調(diào)整，沒有聯(lián)合考慮對(duì)傾角的調(diào)整。以上研究均以單個(gè)基站作為最小的補(bǔ)償單位，忽略了基站扇區(qū)級(jí)別的優(yōu)化模型。以扇區(qū)為最小粒度，考慮基站扇區(qū)和傾角和功率的聯(lián)合調(diào)整，文獻(xiàn)［12］研究了三扇區(qū)的基站中斷情況，并且對(duì)不同參數(shù)的控制對(duì)覆蓋的影響進(jìn)行了詳細(xì)的討論，提出了多種中斷場景，但是沒有討論補(bǔ)償機(jī)制的細(xì)節(jié)及具體實(shí)現(xiàn)方法。在文獻(xiàn)［12］的基礎(chǔ)上文獻(xiàn)［13］完成了仿真評(píng)測的具體實(shí)現(xiàn)，但是并沒有考慮實(shí)時(shí)的有用戶存在的情況，不夠完善。文獻(xiàn)［14］在關(guān)閉基站后，以最差用戶的信號(hào)與干擾加噪聲比為指標(biāo)，利用遍歷的方法聯(lián)合調(diào)整傾角和功率，以達(dá)到節(jié)能的目的。該方案使用遍歷的方法先調(diào)整傾角再利用共軛梯度算法調(diào)整功率結(jié)果，無法找到最優(yōu)解，而且沒有權(quán)衡多種指標(biāo)。

本文主要依據(jù)上述研究成果，研究在三扇區(qū)基站場景下，當(dāng)某一基站中斷后，綜合調(diào)節(jié)基站功率及傾角對(duì)小區(qū)服務(wù)進(jìn)行補(bǔ)償?shù)臋C(jī)制。該機(jī)制提出了聯(lián)合功率和傾角調(diào)整的優(yōu)化模型，利用遺傳算法對(duì)該數(shù)學(xué)模型進(jìn)行求解，分析了優(yōu)化結(jié)果的有效性。本方法的主要技術(shù)創(chuàng)新點(diǎn)為：（1）采用三扇區(qū)基站場景，利用聯(lián)合功率和傾角的調(diào)整完成覆蓋的擴(kuò)張，并對(duì)比傾角調(diào)整以及功率調(diào)整對(duì)其影響；（2）權(quán)衡多種指標(biāo)綜合定義了合理的優(yōu)化目標(biāo)，并用其對(duì)補(bǔ)償結(jié)果進(jìn)行評(píng)價(jià)；（3）利用遺傳算法找到補(bǔ)償結(jié)果的最優(yōu)解。

2 系統(tǒng)模型

在不同功率、傾角下比較覆蓋面積（S）的變化情況，分析單獨(dú)一個(gè)三扇區(qū)基站功率（P）與傾角（t）調(diào)整對(duì)覆蓋的影響。根據(jù)增益計(jì)算及鏈路損耗可以得到傳播范圍，從而可觀察基站的覆蓋面積。圖1（a）表示功率分別為43 dBm， 44 dBm， 45 dBm和46 dBm時(shí)，由傾角變化所觀察的覆蓋面積。由圖可知隨著傾角從10o減小到7o的過程中，面積增加并不明顯，之后，面積增加呈近似指數(shù)的上升趨勢(shì)。圖1（b）表示當(dāng)傾角在1o～10o變化時(shí)功率對(duì)覆蓋面積的影響。由圖可知功率對(duì)面積的影響呈緩和線性增加趨勢(shì)。在變化較大時(shí)，傾角調(diào)整的影響更為突出?？偟膩碚f，調(diào)整傾角對(duì)整個(gè)基站的覆蓋面積影響要大于調(diào)整功率的影響。但是僅僅調(diào)整傾角可能達(dá)不到信號(hào)強(qiáng)度要求，因此本文主要研究聯(lián)合調(diào)整功率和傾角來達(dá)到最佳覆蓋并達(dá)到補(bǔ)償?shù)哪康摹?/p>

圖1 傾角功率單獨(dú)調(diào)整對(duì)覆蓋面積的影響

3 COC問題描述

本文研究問題如圖2所示，假設(shè)中心基站意外中斷，則觸發(fā)補(bǔ)償機(jī)制，補(bǔ)償機(jī)制調(diào)整相鄰基站的無線網(wǎng)絡(luò)參數(shù)，使其覆蓋增大，此時(shí)由于中斷所影響的用戶被補(bǔ)償基站所覆蓋。而在調(diào)整基站運(yùn)行參數(shù)的過程中，如何盡可能地補(bǔ)償中斷的用戶，避免過覆蓋和覆蓋空洞是需要考慮的關(guān)鍵問題。

3.1 相鄰基站參數(shù)調(diào)整目標(biāo)

設(shè)服務(wù)區(qū)內(nèi)設(shè)有M個(gè)服務(wù)小區(qū)，共有L個(gè)用戶接受服務(wù)。通過調(diào)整相鄰小區(qū)參數(shù)，使其滿足受中斷影響用戶最少，過覆蓋用戶最少，以及覆蓋空洞最小的優(yōu)化目標(biāo)如式（6）所示。

圖2 COC方法示意圖

反之，當(dāng)有基站可以服務(wù)用戶i時(shí)該值為0。當(dāng)鄰站參數(shù)調(diào)整幅度不足時(shí)，就會(huì)出現(xiàn)用戶被覆蓋率低，空洞過大的情況。

3.2 網(wǎng)絡(luò)影響評(píng)估指標(biāo)

在中斷補(bǔ)償過程中，調(diào)整傾角會(huì)增加用戶切換頻率，調(diào)整功率使其增大會(huì)增加整個(gè)小區(qū)的能耗。因此，式（7）定義了一個(gè)網(wǎng)絡(luò)影響評(píng)估指標(biāo) Dadjt來直觀地衡量聯(lián)合調(diào)整功率和傾角所帶來的影響。個(gè)小區(qū)有效覆蓋的情況，即過覆蓋的用戶所占比。

用戶i能夠獲得有效覆蓋的小區(qū)數(shù)目表示為

當(dāng)其大于3時(shí)，則有

表示用戶i可以獲得的有效覆蓋小區(qū)數(shù)目超過3個(gè)。當(dāng)鄰站參數(shù)調(diào)整幅度過大時(shí)，就會(huì)出現(xiàn)部分用戶被過覆蓋，資源浪費(fèi)嚴(yán)重，干擾顯著增強(qiáng)的情況。

4 遺傳算法的COC應(yīng)用

由于優(yōu)化目標(biāo)以及參數(shù)調(diào)整的多樣化，據(jù)文獻(xiàn)［16］可以證明找到最優(yōu)解是一個(gè)非確定多項(xiàng)式問題。而遺傳算法在建立數(shù)學(xué)模型時(shí)不需要考慮問題的內(nèi)在性質(zhì)，對(duì)于任意形式的目標(biāo)函數(shù)和約束，無論是線性的還是非線性的，離散的還是連續(xù)的均可處理。因此，本文采用遺傳算法［17］來解決上述問題，主要步驟如下。

在初始化和編碼之后，對(duì)種群中的每個(gè)個(gè)體進(jìn)行評(píng)估，將擁有最佳適應(yīng)度的解作為局部個(gè)體最優(yōu)解，對(duì)于初始種群來說同時(shí)也是全局最優(yōu)解。確定一個(gè)合適的適應(yīng)度函數(shù)，可以評(píng)價(jià)每個(gè)染色體的優(yōu)劣，并使種群向更好的方向繁衍。結(jié)合上述數(shù)學(xué)模型，在補(bǔ)償覆蓋時(shí)，需要滿足多個(gè)目標(biāo)函數(shù)的要求。因此將所有目標(biāo)整合在一起得到如式（8）所示的適應(yīng)度函數(shù)?；诒疚奶岢龅膬?yōu)化目標(biāo)特性，遺傳變換將朝著適應(yīng)度降低的方向進(jìn)行。其中 Agap， Aovlp，Sgap為上文定義的目標(biāo)函數(shù)，α， β， γ表示不同目標(biāo)的權(quán)重系數(shù)。在不同系統(tǒng)中會(huì)有不同的比例，相應(yīng)的結(jié)果也會(huì)不同。

將經(jīng)過選擇、交叉、變異后的結(jié)果作為新的種群，重復(fù)上述操作直到達(dá)到迭代次數(shù)NG，所有記錄中的適應(yīng)度函數(shù)最低的結(jié)果即為所求最優(yōu)解。

5 仿真及分析

本文以Matlab作為仿真實(shí)驗(yàn)平臺(tái)，進(jìn)行性能驗(yàn)證，并將本文方案聯(lián)合調(diào)整功率和傾角（Joint T iltand Power Ad justment， JTPA）與3種方案：調(diào)整功率［11］（On ly Power Ad justm ent， OPA）、調(diào)整傾角［10］（Only Tilt Adjustment， OTA）和聯(lián)合調(diào)整功率和傾角［14］（Joint Optim ization of Electric Antenna Tilt and Transm it Power， JOETP）從多方面進(jìn)行分析比較。

5.1 仿真場景

仿真場景為大城市郊區(qū)環(huán)境。在面積2.5×2.5 km的范圍內(nèi)有7個(gè)基站和150個(gè)隨機(jī)分布的用戶，分布如圖3所示?；局g定義接口傳播基站信息，人為關(guān)閉中心基站模擬中斷場景，每個(gè)基站可進(jìn)行基站參數(shù)變化的操作。在COC過程中，由分布在周圍的鄰基站依靠調(diào)整傾角和功率，來擴(kuò)大覆蓋以達(dá)到補(bǔ)償中間基站中斷帶來影響的目的。傳播模型，傾角模型、調(diào)整影響模型中的參數(shù)設(shè)置如表1所列。與遺傳算法相關(guān)的參數(shù)如表2所列。在搜索最佳策略時(shí)，功率以1 dBm為調(diào)整步長，傾角以1o為調(diào)整步長。

5.2 結(jié)果分析

基站參數(shù)調(diào)整結(jié)果如表3所示，由于增大相鄰基站的覆蓋使得中斷區(qū)域的用戶大部分得到了補(bǔ)償，4種方案補(bǔ)償后中斷概率明顯高于補(bǔ)償前的0.4。而JOETP方案雖然也進(jìn)行了傾角和功率的調(diào)整，但是該方案參數(shù)調(diào)整力度不夠，不適用于中斷補(bǔ)償環(huán)境。

表1 仿真環(huán)境參數(shù)設(shè)置

圖3 仿真場景分布圖

表2 GA參數(shù)設(shè)置

5種方案的信號(hào)與干擾加噪聲比（Signal to Interference plus Noise Ratio， SINR）如圖4所示。圖4（a）補(bǔ)償前，中心區(qū)域無法滿足用戶QoS需求和網(wǎng)絡(luò)覆蓋率。圖4（b）經(jīng)過OPA，增加功率使得鄰站能夠擴(kuò)大覆蓋范圍，但仍有21%的用戶未被覆蓋，同時(shí)基站間干擾明顯加大。圖4（c）經(jīng)OTA已經(jīng)基本滿足了用戶服務(wù)質(zhì)量的需求，中心部分的干擾不是很強(qiáng)，但是覆蓋面積仍有間隙。圖4（d）由于該方案以離基站最遠(yuǎn)的用戶SINR為目標(biāo)，不考慮整體覆蓋情況，有較大空洞。圖4（e）經(jīng)過本文的JTPA后，各項(xiàng)優(yōu)化目標(biāo)均達(dá)到理想的狀態(tài)，在滿足用戶服務(wù)質(zhì)量的同時(shí)，達(dá)到了完全補(bǔ)償覆蓋所有區(qū)域的要求。

圖5所示為OPA， OTA， JTPA 3種補(bǔ)償方案的網(wǎng)絡(luò)影響評(píng)估指標(biāo)比較，其橫坐標(biāo)為每次迭代結(jié)果的適應(yīng)度函數(shù)值，縱坐標(biāo)為每次迭代結(jié)果的網(wǎng)絡(luò)影響評(píng)估指標(biāo)值，曲線按照迭代次數(shù)的結(jié)果相連接。OTA找到了最優(yōu)解且未反復(fù)，這是因?yàn)閮A角調(diào)整時(shí)任何一個(gè)基站的變動(dòng)對(duì)整體適應(yīng)度的影響大，達(dá)到最優(yōu)解后不會(huì)隨意變動(dòng)。與其相反，由于功率影響小，多種OPA調(diào)整方案可能會(huì)達(dá)到相似的效果。而JTPA的迭代效果介于兩者之間。另外，可以看出OPA由于覆蓋增加效果有限，在適應(yīng)度函數(shù)方面，差于OTA和JTPA。而OTA的網(wǎng)絡(luò)影響評(píng)估指標(biāo)值最高，其次是OPA， JTPA，這是因?yàn)镺TA各個(gè)基站調(diào)整差值較大，而OPA較小。由于JTPA綜合調(diào)整兩個(gè)參數(shù)，使得可以不用犧牲更多的網(wǎng)絡(luò)影響而獲得更好的效果。

表3 基站參數(shù)調(diào)整結(jié)果

圖4 不同方案的SINR圖

圖6為用戶接收功率的累積分布函數(shù)圖（Cumulative Distribution Function， CDF）。接收功率在-90 dBm以下的用戶占整體用戶比例，OPA為70%， OTA為40%， JOETP為78%，而JTPA僅為37%。這是由于調(diào)整傾角提高了增益，使得整體用戶的接收功率明顯增加。而調(diào)整功率將使得中心用戶接收功率增高，但是大多數(shù)邊緣用戶只擁有很低的接收功率。圖7為用戶吞吐量的CDF圖?？梢钥闯鯦TPA使得原中斷小區(qū)的用戶大多有較高的吞吐量。而在曲線首段和尾段的OPA偏高是由于調(diào)整功率未能覆蓋所有邊緣用戶，部分低吞吐量的用戶并不在計(jì)算范圍內(nèi)。JOETP大大提升了一部分用戶的吞吐量值，但是沒有在整片區(qū)域上起到良好的改善效果。

綜上分析，與OPA， OTA相比，JTPA能更好地保證網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量和用戶服務(wù)質(zhì)量，并且在不同場景下更具有靈活性；與JOETP相比，更能適應(yīng)中斷補(bǔ)償場景。

6 結(jié)束語

本文將調(diào)整基站功率和調(diào)整基站傾角聯(lián)合應(yīng)用于小區(qū)中斷補(bǔ)償機(jī)制中?；谶z傳算法找出最優(yōu)解并分析其補(bǔ)償效果。在滿足用戶服務(wù)質(zhì)量的同時(shí)，方案達(dá)到了完全補(bǔ)償覆蓋所有區(qū)域的要求，并使各項(xiàng)優(yōu)化目標(biāo)均達(dá)到最理想的狀態(tài)。作為一種中斷補(bǔ)償機(jī)制，聯(lián)合調(diào)整功率和傾角也存在一些缺點(diǎn)，如網(wǎng)絡(luò)模型設(shè)計(jì)較為規(guī)則，沒有考慮實(shí)際的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)場景。在下一階段中，將研究LTE異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)下多頻段、多基站類型和多業(yè)務(wù)環(huán)境下的中斷補(bǔ)償方法。

圖5 網(wǎng)絡(luò)影響評(píng)估函數(shù)比較圖

圖6 用戶接收功率累積概率分布

圖7 用戶吞吐量累積概率分布

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李文璟： 女，1973年生，副教授，碩士生導(dǎo)師，研究方向?yàn)闊o線通信管理與通信軟件.

尹夢(mèng)君： 女，1991年生，博士生，研究方向?yàn)闊o線網(wǎng)絡(luò)管理、SON、C-RAN自主管理與優(yōu)化.

喻 鵬： 男，1986年生，博士，講師，研究方向?yàn)闊o線網(wǎng)絡(luò)管理、自主管理與優(yōu)化.

項(xiàng) 楠： 男，1990年生，碩士生，研究方向?yàn)闊o線網(wǎng)絡(luò)管理、自主管理與優(yōu)化.

A Cell Outage Com pensation M echanism Based on Joint Op tim ization of Power and Tilt

Li Wen-jing Yin Meng-jun Yu Peng X iang Nan
（State K ey Laboratory of Networking and Sw itching Techno logy， Beijing University of Posts and Telecommunications， Beijing 100876， China）

In order to compensate the outage cell autonomously， this paper derives a solution for Cell Outage Com pensation （COC） in Self-Organizing Networks （SON） which is based on the joint ad justment of power and tilt. Firstly， the paper takes the power and tilt as the op tim ization ob jects. Then it defines the rational ob jectives and the evaluation index of the COC， and analyzes the optim ization model. Finally， the compensation mechanism based on the Genetic optim ization A lgorithm （GA） is proposed. The simulation results under the Time Division Long Term Evolution （TD-LTE） scenario show that the p roposed solution is better than other three methods in term s of the coverage， interference， and throughput.

Self-Organizing Networks （SON）； Cell Outage Com pensation （COC）； Joint adjustment of power and tilt； Genetic A lgorithm （GA）

TN 915.07

： A

：1009-5896（2015）05-1207-07

10.11999/JEIT140935

2014-07-15收到，2014-11-18改回

國家自然科學(xué)基金（61271187），國家863計(jì)劃項(xiàng)目（2014AA01A701）和中央高校基本科研業(yè)務(wù)資助（BUPT2014 RC1104）資助課題

*通信作者：尹夢(mèng)君 yinmengjun@bup t.edu.cn