［張仁遲］

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UDN中的小區(qū)切換算法分析

［張仁遲］

摘要從2G到3G，再到4G，直到未來5G，移動通信正朝著網(wǎng)絡多元化、寬帶化、綜合化、智能化的方向發(fā)展。隨著各種智能終端的普及，尤其到2020年及以后，移動數(shù)據(jù)流量將呈現(xiàn)爆炸式增長，超密集網(wǎng)絡（UDN）成為未來5G網(wǎng)絡提高數(shù)據(jù)流量的關鍵技術之一。在超密集網(wǎng)絡中，微基站密集地部署使得小區(qū)數(shù)量劇增，加之形狀的不規(guī)則，引起了頻繁復雜的切換，為了滿足移動性以及綠色通信的時代需求，新的切換算法勢必會出現(xiàn)。文章通過對當下主流的小區(qū)切換技術進行研究分析，給出了每種技術的基本概念或原理，以及應用到UDN時潛在的問題，最后概述了當前UDN中小區(qū)切換算法存在的難點及發(fā)展趨勢。

關鍵詞：超密集網(wǎng)絡連接模式小區(qū)切換綠色通信

張仁遲

男，碩士研究生，重慶郵電大學通信與信息工程學院。主要研究方向為新一代移動通信。

1　引言

移動通信經(jīng)歷了從模擬到數(shù)字的發(fā)展過程，在二十世紀九十年代經(jīng)歷了快速的發(fā)展，移動通信的1G是采用模擬技術，其頻譜利用率低，保密性差等；2G主要是以話音為主；3G則是面向快速發(fā)展的數(shù)據(jù)業(yè)務的時代；現(xiàn)在逐步商用的4G是面向全數(shù)據(jù)網(wǎng)絡，是向下兼容的，能夠兼容3G，2G網(wǎng)絡。LTE也俗稱3.9G，2012年LTE正式成為國際標準，將4G的發(fā)展推向了新的高峰，具有百兆的數(shù)據(jù)下載以及接入能力［1］。根據(jù)預測，未來無線網(wǎng)絡中，隨著各種智能終端的普及，面向2020年及以后，移動數(shù)據(jù)流量將呈現(xiàn)爆炸式增長。在未來5G網(wǎng)絡中，減小小區(qū)半徑，增加低功率節(jié)點數(shù)量的UDN技術，是保證未來 5G 網(wǎng)絡支持千倍流量增長的核心技術之一。

小區(qū)半徑的縮小意味著基站間隔的縮小，在今后的超密集網(wǎng)絡（UDN）中大部分微基站的覆蓋范圍將在50～150 m，隨著技術的發(fā)展甚至會縮小至10 m左右，在城市人口密集區(qū)域形成相當密集的節(jié)點部署。這些微基站部署在宏小區(qū)內(nèi)，對宏小區(qū)在熱點地區(qū)的服務進行補充，如果繼續(xù)沿用以往的小區(qū)切換算法，由于小區(qū)更多、覆蓋范圍更不規(guī)則，勢必會出現(xiàn)頻繁的切換，甚至出現(xiàn)掉話現(xiàn)象，難以保證移動性能。而且，隨著綠色通信的流行，基站休眠技術也受到大家越來越多的關注，那么，如何減少密集小小區(qū)切換的“乒乓效應”，小小區(qū)之間和小小區(qū)與宏基站之間的切換與基站休眠之間的平衡成了一個不容忽視的熱點問題［2］。

超密集網(wǎng)絡中的切換，為傳統(tǒng)切換技術提出了更高的挑戰(zhàn)，與此同時，各種新技術、新業(yè)務、新場景的不斷涌現(xiàn)，需要現(xiàn)有切換技術不斷增強適應性、準確性、通用性。本文的重點即為上述領域的小區(qū)間的切換技術。在此環(huán)境中，切換策略不同于單一網(wǎng)絡中只依靠信號強度來決策的水平切換，而是要綜合考慮影響用戶體驗尤其是臨近小區(qū)數(shù)量的不斷變化等多種因素以便對備選的網(wǎng)絡做出綜合評判。

2　UDN架構

通過在原有LTE-A技術的宏基站下引進了大量低功耗的非傳統(tǒng)節(jié)點，如微蜂窩（Microcell）、家庭基站（Femtocell），以及中繼（Relay）和分布式天線等，5G UDN技術縮小基站的間隔以形成很高的頻率復用率，有效地利用了寶貴的頻譜資源。并且由于接入點的增加，UDN 可以有效緩解熱點地區(qū)的業(yè)務擁堵，分流與平衡全網(wǎng)負載，減少擁塞和掉話的發(fā)生。

UDN 允許用戶自主部署低功率、低成本、低能耗的家庭基站或微型基站，這些微基站通常直接部署在室內(nèi)，覆蓋面積較小，縮短了終端與基站之間的距離，由于不需經(jīng)過建筑的穿透損耗，一定程度上降低了信號的衰減，改善了基站與終端之間的鏈路質(zhì)量，增強了室內(nèi)覆蓋，使用戶的通信質(zhì)量得到更好的保證。許多小區(qū)還能夠根據(jù)系統(tǒng)內(nèi)的業(yè)務狀況自適應地選擇休眠與激活，不僅提高了能效，同時也減小了用戶之間的干擾。低功率發(fā)射增加了終端電池的續(xù)航時間，對于電池電量受限的許多智能設備具有重要意義。不同于Wi-Fi使用未經(jīng)認證的頻段，UDN中小小區(qū)復用宏小區(qū)的頻率，微型基站發(fā)射功率低，多布置在人群集中地方，如機場、車站和大型商場等，對宏小區(qū)的頻率資源進行補償，保證熱點地區(qū)的服務質(zhì)量［3］。

由此可以看出，UDN技術在增強室內(nèi)覆蓋方面有著顯著優(yōu)勢，同時大大提升了頻率與能量利用率，分流與均衡網(wǎng)絡負載，使得網(wǎng)絡性能得到顯著改善，是未來5G網(wǎng)絡重要技術之一。

3　研究現(xiàn)狀

圖1　UDN網(wǎng)絡構架

傳統(tǒng)的切換算法主要分為四類：（1）以用戶測量到的來自各基站的信號強度為判決指標，當信號強度低于切換值時做出切換決定。（2）基于模糊邏輯的多目標判決算法，結合網(wǎng)絡性能和用戶特性做出垂直切換判決。（3）基于多屬性決策的判決算法，根據(jù)接入網(wǎng)絡的特性、業(yè)務類型及移動性等用戶特性做出垂直切換判決。（4）基于代價函數(shù)的切換判決算法，根據(jù)各目標網(wǎng)絡的接收信號強度、網(wǎng)絡帶寬、業(yè)務的服務費用、連接時延、用戶業(yè)務類型等性能指標來建立代價函數(shù)，根據(jù)得到的代價函數(shù)值確定切換的最佳目標網(wǎng)絡。

隨著無線通信技術的快速發(fā)展，通信構架的一次次變更，切換算法也在隨著技術的變革不斷改進。

以往移動通信中，最基本的算法是基于接收信號強度策略（RSS）的切換算法，但是由于在UDN異構無線網(wǎng)中各網(wǎng)絡的物理層所使用技術并不相同，因此，不能僅根據(jù) RSS 將不同網(wǎng)絡進行直接比較。文獻［4］則提出了相對接收信號強度的概念，來對不同無線接入技術的網(wǎng)絡RSS 進行比較，公式如下：

文獻［5］提出了一種具有預判決功能的基于神經(jīng)網(wǎng)絡的差值門限模糊邏輯算法NNDTFH（Neural Network Difference Threshold Fuzzy Handoff）。該算法分為反向傳播BP（Back Propagation）神經(jīng)網(wǎng)絡學習、模糊推理控制和切換判決幾個過程。在BP神經(jīng)網(wǎng)絡學習階段，根據(jù)移動終端的運動速度V、由BP神經(jīng)網(wǎng)絡在信息處理之后，所估計的下一刻信號強度RSS，預先判決當前終端是否需要切換到下一網(wǎng)絡，這樣可以很好的減少不必要的切換指示和信令開銷。模糊推理控制階段，將預判決的信號強度RSS、網(wǎng)絡可用帶寬B（Bandwidth）和網(wǎng)絡費用C（cost）送入模糊化控制器，通過模糊化、模糊推理、去模糊，最終得到目標網(wǎng)絡的綜合性能，以此作為切換判決依據(jù)。

圖2　NNDTFH 算法結構框

基于神經(jīng)網(wǎng)絡的差值門限模糊邏輯算法與考慮其他參數(shù)的遲滯電平算法和駐留時間算法相比，在切換判決階段綜合考慮兩個網(wǎng)絡的差值，引入了差值門限的方法，減少了切換中乒乓效應發(fā)生的概率，提高系統(tǒng)的切換性能，保證用戶服務質(zhì)量，但遇到UDN中的密集基站時，它的判決以及模糊進程將變得非常復雜，因此需進行一定的改進。

Lin等［6］對比分析了小小區(qū)的3種工作模式（封閉、混合、開放），以博弈模型對其進行分析。采用混合模式，將所有終端分別按從宏基站或者家庭基站接收到的信號功率分為兩類:讓從宏基站接收到的信號更強的用戶接入宏基站，不參與博弈算法；接收到微型基站的信號更強的用戶則根據(jù)接入網(wǎng)絡的不同性能決定接入何種基站。由小小區(qū)的開放度［0，1］（0表示封閉模式，1表示開放模式），均分其時域資源。所有參與博弈者根據(jù)不同策略算出的吞吐量進行博弈，選擇切換到的服務基站。經(jīng)仿真對比得出，在混合模式下而非封閉模式，系統(tǒng)容量達到最大；在開放模式下，即0=1時，系統(tǒng)總?cè)萘孔畲?，且最具公平性。但在此算法中，終端在做出切換前必須知道各個基站擁有的資源以及駐留的用戶數(shù)量，才能計算對比接入不同基站時各個系統(tǒng)的吞吐量，這就需要從密集的基站收集用戶與資源信息，無疑增加了用戶終端的負擔及復雜度，要想運用到UDN中還需要解決以上難題。

眾所周知，通信過程中基站端的能耗遠遠高于終端。那么，如果當網(wǎng)絡處于低負載狀況下，在滿足用戶服務質(zhì)量需求的基礎上，基于基站端節(jié)能的負載均衡及基站開關策略，通過選擇性的關閉部分負載較輕或者沒有負載的，將其服務用戶切換到相鄰活躍基站，在保證用戶服務質(zhì)量需求的基礎上大幅降低基站端能耗，提高能量效率，成為了當今的一個研究熱點。

可以發(fā)現(xiàn)其是一個非凸整數(shù)規(guī)劃問題。從直觀上來說，可以通過傳統(tǒng)的遍歷算法對其進行求解，從而得出最優(yōu)的基站開關策略。具體來說，就是通過計算每一種可能的基站休眠圖樣的能效，進行比較后選擇能效最大的一個作為最優(yōu)的基站休眠方案。但是其復雜度是隨著指數(shù)上升的，因此這時遍歷算法的復雜度會比較高而難以實現(xiàn)。

為此，文獻［7］將關閉基站數(shù)目為時，最優(yōu)的基站開關策略為，提出如下遍歷算法：

此算法相比于傳統(tǒng)的遍歷算法，大大降低了計算復雜度，提高了系統(tǒng)能效。但是在超密集網(wǎng)絡場景下，數(shù)目往往比較多，加之網(wǎng)絡的異構性，上述算法的復雜度仍然可能較大而難以實現(xiàn)，因此還需要進行進一步的優(yōu)化。

此外深圳中興通訊將Cloud Radio向UDN演進，相比于傳統(tǒng)的小區(qū)是物理小區(qū)，用基站ID標識小區(qū)，而終端（UE）的所有通信均基于基站ID，他們提出了讓基站ID變得不重要甚至消失虛擬基站技術。在虛擬基站中，由網(wǎng)絡動態(tài)生成針對特定用戶的“UEID”，在用戶看來，感知上等同于有一個虛擬的邏輯站點一直跟隨自己的移動，因此業(yè)務的切換效率、服務質(zhì)量等都有大幅度提升［8］。

4　挑戰(zhàn)及發(fā)展趨勢

在UDN中，因為系統(tǒng)中的小區(qū)不再是傳統(tǒng)蜂窩網(wǎng)絡的場景，是含多種接入技術，小小區(qū)、宏小區(qū)重疊覆蓋的異構網(wǎng)絡場景。就需要考慮多種因素進行切換判決，切換技術的好壞將直接影響到切換時延、切換頻率、頻率利用率、用戶體驗、呼叫阻塞率、切換失敗率等指標，從而影響整個系統(tǒng)的性能。

（1）UDN中微型基站復用宏小區(qū)的頻段，這種頻率復用模式雖然大大增加了頻譜復用率，但這種頻率復用距離過小無論在宏小區(qū)用戶與小小區(qū)之間還是小小區(qū)用戶內(nèi)部都帶來了不可忽略的同頻干擾，如何選擇切換中的目標小區(qū)以降低干擾成為了UDN切換技術不得不考慮的一個難點；

（2）多層網(wǎng)絡與不同服務接入點的存在給用戶帶來了更豐富的選擇，同時也造成了更大的困擾：在以往的基于代價函數(shù)的切換判決算法，根據(jù)各目標網(wǎng)絡的接收信號強度、網(wǎng)絡帶寬、業(yè)務的服務費用、連接時延、用戶業(yè)務類型等性能指標來建立代價函數(shù)，往往為了某一方面的性能而犧牲其他方面的服務質(zhì)量，現(xiàn)如今，隨著硬件材料的成熟，CPU計算能力的加大，以往需要通過犧牲部分系統(tǒng)性能以降低計算復雜度的算法需要適當修改，我們可以在原有的切換算法上，考慮更多的小區(qū)性能參數(shù)，根據(jù)得到的函數(shù)值確定切換的最佳目標網(wǎng)絡，那么如何權衡性能參數(shù)及其代價以便在多個可用網(wǎng)絡中選出最佳的接入點也是UDN中的重要研究課題；

（3）當今網(wǎng)絡和網(wǎng)絡業(yè)務的迅速擴展帶來了巨大的能量和頻譜消耗，日益嚴重的溫室效應也成為了人類未來可持續(xù)發(fā)展的重要威脅，綠色越來越成為通信發(fā)展的追求。傳統(tǒng)通信過程消耗大量能源，不符合當今綠色理念，而UDN中基站數(shù)量巨大，更是讓能耗擴大了數(shù)倍，基站休眠技術的提出一定程度提高了能效，但是基站何時休眠，休眠過程中原駐留終端怎樣切換以及切換到哪個基站還有待進一步的研究；

（4）隨著私有小區(qū)開放化的商業(yè)進程、用戶服務質(zhì)量需求的不斷提高，自組織與自適應的運用以及異構網(wǎng)絡融合過程中的網(wǎng)絡差異等也是UDN切換研究中不可忽略的重要問題。

因此，鑒于UDN中存在的挑戰(zhàn)，未來5G切換技術的發(fā)展必然朝著減少同頻干擾、降低能耗，提升用戶服務質(zhì)量的方向發(fā)展。

5　結束語

隨著物聯(lián)網(wǎng)和智能終端的飛速發(fā)展，廣大用戶對更多通信接入點和網(wǎng)絡容量的需求出現(xiàn)爆炸式增長，UDN以其在提升網(wǎng)絡吞吐量與資源利用率方面，并有效融合通信和計算技術的優(yōu)良性能成為未來5G通信中不可或缺的關鍵技術。本文對UDN的系統(tǒng)構架進行了簡要介紹，并概述了傳統(tǒng)小區(qū)切換技術以及UDN在切換中可能遇到的挑戰(zhàn)，希望為UDN切換技術的研究帶來一定的幫助。

參考文獻

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DOI:10.3969/j.issn.1006-6403.2016.05.012

收稿日期：（2016-04-06）