董春利 王莉

摘 要：利用Wireless Insite（WI）軟件的功能開發(fā)了為典型的毫米波UDN場景建模?？紤]精確的用戶（UE）位置到沿用戶軌跡的SNR值，同時考慮了定位儀器無法捕獲的障礙物的影響。文章通過考慮在切換過程中關(guān)聯(lián)的切換成本，提出了毫米波網(wǎng)絡(luò)中的離線智能切換學(xué)習(xí)框架。最后，提出了最佳的基站（BS）選擇策略，該策略可以通過離線DDRL算法最大化UE-BS的連接時間。該策略還考慮了瞬時接收的SNR和切換成本之間的折中，以減少由于頻繁的短期LOS受障礙物阻塞而導(dǎo)致不必要的切換。

關(guān)鍵詞：毫米波;超密集網(wǎng)絡(luò);切換

0 引言

移動通信網(wǎng)絡(luò)中異構(gòu)性水平的提高，要求在確定最佳服務(wù)BS時還應(yīng)考慮其他度量，例如用戶吞吐量，服務(wù)延遲和負載均衡[1]。此外，由于用戶在移動過程中將總是必須切換BS連接，因此切換的頻率隨著小蜂窩（SC）數(shù)量的增加而增加。通常將切換成本與上述指標(biāo)一起考慮。切換的過程通常涉及UE，服務(wù)BS，網(wǎng)絡(luò)控制器和目標(biāo)BS之間的信令交換。這將進而導(dǎo)致數(shù)據(jù)傳輸中斷，從而導(dǎo)致UE吞吐量的降低。數(shù)據(jù)傳輸中這些中斷發(fā)生的速率與用戶速度以及BS密度成正比，尤其是對于毫米波SC。

最新研究表明，在實際的毫米波網(wǎng)絡(luò)部署情況下，成功切換之間的間隔可以低至0.75秒[2]。此外，超過60%的切換是不必要的。因此在具有高移動性用戶的UDN中，需要減少切換中斷的次數(shù)，以最小化切換成本，維持優(yōu)異的用戶吞吐量水平以及減少與切換處理相關(guān)聯(lián)的服務(wù)延遲。最受歡迎的技術(shù)包括馬爾可夫決策過程（MDP）和隨機幾何。Chaieb等提出了基于MDP的毫米波網(wǎng)絡(luò)切換優(yōu)化模型[3]。但是，當(dāng)網(wǎng)絡(luò)復(fù)雜性增加且尺寸變得非常大時，使用MDP和隨機幾何技術(shù)來推導(dǎo)分析模型將變得非常困難，這也常常涉及某些假設(shè)，而這些假設(shè)在實際的無線網(wǎng)絡(luò)中可能無法獲得。因此對于UDN，這些技術(shù)可能不切實際且效率低下。本文介紹了切換觸發(fā)標(biāo)準(zhǔn)以及選擇目標(biāo)BS的策略。

1 ? 切換觸發(fā)標(biāo)準(zhǔn)

根據(jù)3GPP定義了6個事件用于啟動常規(guī)切換其中事件A2和A3用于系統(tǒng)內(nèi)部無線電接入技術(shù)（RAT）切換。相反，在事件B2中描述了RAT系統(tǒng)間切換。這些是啟動和終止切換的標(biāo)準(zhǔn)。

進入事件A2的條件是服務(wù)BS的RSRP或SNR值變得比規(guī)定的閾值小，而離開狀態(tài)則相反。通過使用SINR值作為閾值，并分析其對毫米波網(wǎng)絡(luò)中切換的影響。不同的用例（服務(wù)感知）在相同的軌跡上可能有不同的切換率。在這項研究中，采用SNR作為觸發(fā)標(biāo)準(zhǔn)，并將事件A2定義為：

其中γs是來自服務(wù)BS的SNR，γth是UE根據(jù)服務(wù)類型維持連接所需的最小SNR。由于參數(shù)本身需要優(yōu)化，因此刪除了滯后余量。但是刪除滯后余量，可能會導(dǎo)致乒乓效應(yīng)和其他不必要的切換數(shù)量增加。提出的模型可確保減少切換，而沒有滯后余量。因此，如果滿足切換條件，則切換過程開始，并且UE需要選擇潛在的目標(biāo)BS。

當(dāng)鄰居BS變得比服務(wù)BS更好時，定義進入事件A3的條件。無論UE從服務(wù)BS接收多少功率，事件都會在服務(wù)BS和鄰居BS之間尋找偏移值，如果滿足條件，則啟動切換處理。在提出的解決方案中，忽略了此事件，因為它有時會導(dǎo)致不必要的切換。最后，事件B2的條件與事件A2的條件相同，除了它涉及RAT間切換，而A2涉及RAT內(nèi)切換。

2?切換成本

在LTE中，只有硬切換在使用，假設(shè)5G同樣適用。在本研究中，除非另有說明，否則硬切換是重點。因為在此研究中考慮了硬切換，所以在切換中的最佳BS選擇變得更加關(guān)鍵，因為在建立新連接之前先斷開連接。切換過程初始化之后，將連接從服務(wù)BS切換到目標(biāo)BS，完成UE的切換過程需要花費時間。在切換處理期間，在UE與服務(wù)BS或目標(biāo)BS之間沒有任何傳輸。在沒有數(shù)據(jù)傳輸?shù)那闆r下，將UE從服務(wù)BS切換到目標(biāo)BS，完成一個成功事件所花費的時間稱為切換延遲時間td，td的累積對UE的平均吞吐量有重大影響。給定軌跡的累計td和切換總數(shù)稱為切換成本（βc）。切換成本是切換數(shù)量和切換延遲時間的函數(shù)，表示為：

其中Hl是每單位長度的切換總數(shù)，v是速度（ms-1），td是切換時間延遲（sec）。

將因子βc評估為由于切換操作（例如，服務(wù)BS與目標(biāo)BS之間的信令和無線鏈路切換）而沒有有用數(shù)據(jù)傳輸而浪費的總時間。如果（H1×v×td）≥1，則網(wǎng)絡(luò)性能將變?yōu)榱?，因為UE會花費整個時間來傳輸切換信令。在從Shannon容量公式得出的平均吞吐量公式中，可以看到βc的重要性。

其中B是總帶寬，γ是平均經(jīng)歷的SNR，T是系統(tǒng)吞吐量。因此，為了在給定的軌跡上獲得較高的總體系統(tǒng)吞吐量，如果B保持恒定，則因子βc和γ至關(guān)重要。最終目標(biāo)是通過智能選擇，得到?jīng)]遮擋的視距鏈路中有較長持續(xù)時間的BS，來最大化系統(tǒng)吞吐量，并避免不必要的切換。同時，為了減少冗余的切換，有時會犧牲SNR最高的BS連接，這可能會在幾秒鐘后導(dǎo)致切換。但是，平均SNR應(yīng)該高于閾值以保持用戶的QoS。

3?軌跡和服務(wù)感知切換

公式3有兩個參數(shù)，可以權(quán)衡取舍以實現(xiàn)最大平均吞吐量。引入服務(wù)感知概念，如果經(jīng)歷的γs高于或等于閾值γth，則UE保持與服務(wù)BS的連接。將其稱為服務(wù)感知策略，這是為了確保UE的QoS。該策略也與事件A2一致。這意味著，在切換事件中，UE不需要選擇具有最高γs的BS，而是UE可以選擇任何具有γs大于γth的BS。

另外引入了軌跡感知策略，這意味著UE知道完整的路徑。通過了解UE的軌跡和服務(wù)類型，UE可以謹(jǐn)慎而智能地選擇能夠保證γs大于γth的，連接持續(xù)時間長的BS，這種遠見卓識的觀點有助于通過選擇最佳BS來最小化發(fā)生多個切換的可能性。然而這種組合策略，有時會犧牲在切換期間提供最大SNR（忽略當(dāng)前瞬時SNR）的BS的連接，以及可以保持沿UE軌跡的擴展連接性的BS連接的代價。

4 結(jié)語

所研究的問題主要集中在切換事件期間連接到哪個BS，以保持沿著用戶軌跡的更長連接性。選擇目標(biāo)BS的問題被建模為RL域中的多武裝匪徒問題。每當(dāng)啟動切換事件時，UE可以潛在地選擇一個以上的，可能的最佳BS來選擇建立連接，并減少UE再次進入切換事件的機會。

[參考文獻]

[1]MICHAEL S M，ATTAI I A，METIN O. Intelligent handover decision scheme using double deep reinforcement learning[J].Physical Communication，2020（42）：101133.

[2]TALUKDAR A，CUDAK M，GHOSH A.Handoff rates for Millimeterwave 5G systems[C].Seoul：2014 IEEE 79th Vehicular Technology Conference（VTC Spring），2014.

[3]CHAIEB C，MLIKA Z，ABDELKEFI F，et al.Mobility-aware user association in hetnets with millimeter wave base stations[C].Beijing：14th International Wireless Communications&Mobile Computing Conference（IWCMC）.IEEE，2018.

（編輯 傅金睿）