［肖小潮 朱秋瑜 李夢(mèng)穎］

1 引言

5G是面向2020年以后移動(dòng)通信需求而發(fā)展的新一代移動(dòng)通信系統(tǒng)。與4G相比，5G在速率、時(shí)延、連接數(shù)3個(gè)方面提升了系統(tǒng)性能，用戶體驗(yàn)顯著提高[1]。

伴隨用戶業(yè)務(wù)量的快速提升，熱點(diǎn)區(qū)域的小區(qū)會(huì)出現(xiàn)高負(fù)荷[2]問(wèn)題，這會(huì)直接影響終端的上傳下載速率、接通率、掉線率等各項(xiàng)指標(biāo),從而導(dǎo)致用戶感知急劇下降。因此，當(dāng)小區(qū)出現(xiàn)高負(fù)荷時(shí)，網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化工程師需要相應(yīng)對(duì)網(wǎng)絡(luò)做出調(diào)整，以優(yōu)化用戶感知[3]，保障網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行平穩(wěn)。如何判斷一個(gè)小區(qū)出現(xiàn)了“高負(fù)荷”，是網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化工程師首要解決的問(wèn)題：條件定義過(guò)高，就會(huì)導(dǎo)致工程師判斷高負(fù)荷不及時(shí)，影響用戶感知；條件定義過(guò)低，就會(huì)導(dǎo)致大量小區(qū)出現(xiàn)虛假高負(fù)荷，浪費(fèi)人力物力。

傳統(tǒng)定義“高負(fù)荷”是針對(duì)固定帶寬，將小區(qū)分類為大包中包小包小區(qū)，再區(qū)別TDDFDD分別設(shè)置統(tǒng)一的判決門限，其他帶寬則直接按照給定帶寬等比折算[4]。然而，5G小區(qū)存在天線規(guī)模多樣化（64T64R32T32R8T8R4T4R…）、帶寬多樣化（100 M80 M60 M30 M…）、子載波間隔多樣化（15 kHz30 kHz…）、時(shí)隙配比多樣化（8:27:32:3…）的特點(diǎn)，現(xiàn)有技術(shù)對(duì)“高負(fù)荷”的單一判斷難以適應(yīng)5G小區(qū)的這些特點(diǎn)；此外，大中小包小區(qū)的分類過(guò)于粗放，即使兩個(gè)軟硬件配置完全相同的小區(qū)均為小包小區(qū)，當(dāng)兩個(gè)小區(qū)下小包業(yè)務(wù)比例不同時(shí)，兩個(gè)小區(qū)達(dá)到高負(fù)荷影響用戶感知的條件也有所差異。因此，如何差異化、精細(xì)化、動(dòng)態(tài)化調(diào)整“高負(fù)荷”的判斷條件，在保障用戶感知的基礎(chǔ)上減少過(guò)度優(yōu)化，節(jié)省網(wǎng)絡(luò)維護(hù)成本，成為需要解決的關(guān)鍵問(wèn)題。

本文構(gòu)建了一種基于5G客戶感知的高負(fù)荷體系，通過(guò)獲取小區(qū)配置和狀態(tài)與小區(qū)實(shí)時(shí)的大小包分布情況作為輸入，針對(duì)不同小區(qū)或同一小區(qū)不同時(shí)間輸出差異化、精細(xì)化、動(dòng)態(tài)化的高負(fù)荷判斷條件。

2 策略原理與應(yīng)用成效

2.1 系統(tǒng)模型

如圖1所示，該模型的特征在于：通過(guò)輸入（1）用戶感知需求、（2）小區(qū)配置和狀態(tài)、（3）小區(qū)大小包分布情況，輸出小區(qū)高負(fù)荷判斷條件。

圖1 系統(tǒng)輸入輸出模型

輸入1包括用戶體驗(yàn)速率、用戶體驗(yàn)滿足度，根據(jù)主流業(yè)務(wù)需求進(jìn)行設(shè)定，為靜態(tài)可調(diào)輸入；輸入2包括小區(qū)帶寬、小區(qū)子載波間隔、小區(qū)時(shí)隙配比、小區(qū)平均流數(shù)、小區(qū)平均調(diào)制編碼階數(shù)，為小區(qū)差異化參數(shù)，其中小區(qū)平均流數(shù)、小區(qū)平均調(diào)制編碼階數(shù)為動(dòng)態(tài)輸入，隨時(shí)間變化；輸入3包括小包業(yè)務(wù)比例，為小區(qū)差異化參數(shù)，同時(shí)為動(dòng)態(tài)輸入，隨時(shí)間變化；輸出包括小區(qū)平均激活用戶數(shù)、小區(qū)小時(shí)流量，為小區(qū)差異化輸出，同時(shí)為動(dòng)態(tài)輸出，隨時(shí)間變化。

2.2 輸入

2.2.1 用戶感知需求

用戶感知需求包括用戶體驗(yàn)速率[5]和用戶體驗(yàn)滿足度，該輸入指示用戶感知對(duì)判斷“高負(fù)荷”提出的根本條件，用于計(jì)算滿buffer業(yè)務(wù)下小區(qū)平均用戶感知速率。

根據(jù)3GPP協(xié)議32.450定義，體驗(yàn)速率取空口傳輸數(shù)據(jù)速率，濾除其它冗余信息，反映提供給用戶的平均速率能力，如圖2所示。

圖2 用戶體驗(yàn)速率計(jì)算方式

根據(jù)3GPP協(xié)議36.314定義，體驗(yàn)滿足度采用秒級(jí)統(tǒng)計(jì)每個(gè)用戶的體驗(yàn)速率，取體驗(yàn)速率大于目標(biāo)值的占比，表征用戶級(jí)的滿足程度，如圖3所示。

圖3 用戶體驗(yàn)滿足度計(jì)算方式

從小區(qū)角度來(lái)看，由于冗余信息的傳輸，小區(qū)需要提供的速率高于實(shí)際用戶體驗(yàn)速率，通過(guò)對(duì)滿buffer業(yè)務(wù)下小區(qū)平均用戶感知速率v、用戶體驗(yàn)速率IP Throughput in DL和用戶體驗(yàn)滿足度S進(jìn)行現(xiàn)網(wǎng)建模，可以得到三者之間的關(guān)系：

2.2.2 小區(qū)配置（x）和狀態(tài)（x,t）

小區(qū)配置與小區(qū)x相關(guān)，包括小區(qū)帶寬、子載波間隔和小區(qū)時(shí)隙配比；小區(qū)狀態(tài)包括小區(qū)平均流數(shù)和小區(qū)平均編碼調(diào)制階數(shù)，受小區(qū)覆蓋環(huán)境和遠(yuǎn)中近點(diǎn)用戶分布影響，與小區(qū)x相關(guān)，同時(shí)隨時(shí)間t變化，用于計(jì)算滿buffer業(yè)務(wù)下小區(qū)可達(dá)容量。

每個(gè)下行符號(hào)的有效資源粒子數(shù)NRE由小區(qū)帶寬B（MHz）和子載波間隔SCS（kHz）根據(jù)下列公式計(jì)算得到：

其中12表示每RB含12個(gè)子載波，0.86表示根據(jù)3GPP協(xié)議38.306扣除0.14系統(tǒng)開(kāi)銷，Table函數(shù)表示根據(jù)3GPP協(xié)議查表獲取小區(qū)資源塊(Resource Block,RB)數(shù)，如表1所示。

表1 最大傳輸帶寬配置（38.101-1 Table 5.3.2-1）

每秒下行符號(hào)數(shù)Nsym由小區(qū)子載波間隔SCS和時(shí)隙配比DL:UL根據(jù)以下公式計(jì)算得到：

其中1000表示子載波間隔為15 kHz時(shí)每秒含1 000個(gè)時(shí)隙，14表示每時(shí)隙含14個(gè)符號(hào)；

最終，滿buffer業(yè)務(wù)下小區(qū)可達(dá)容量C（Mbit/s）可以表示為：

其中L為小區(qū)平均流數(shù)，MCS為小區(qū)平均編碼調(diào)制階數(shù)，SE(MCS)表示根據(jù)3GPP協(xié)議查表獲取編碼調(diào)制效率，如表2所示。

表2 編碼調(diào)制效率（38.214 Table 5.1.3.1-2）

2.2.3 小區(qū)大小包分布情況（x,t）

小區(qū)大小包分布情況指小區(qū)的小包業(yè)務(wù)比例，與小區(qū)x相關(guān)，同時(shí)隨時(shí)間t變化，用于將理想狀態(tài)下的滿buffer業(yè)務(wù)模型轉(zhuǎn)換成實(shí)際應(yīng)用中的混合業(yè)務(wù)模型。

小包業(yè)務(wù)比例p通過(guò)計(jì)算統(tǒng)計(jì)周期內(nèi)小區(qū)小包業(yè)務(wù)的流量占比獲取：

此外，小包折算系數(shù)α表示α個(gè)小包業(yè)務(wù)用戶對(duì)資源的消耗相當(dāng)于1個(gè)滿buffer業(yè)務(wù)，可以通過(guò)“全大包業(yè)務(wù)單位時(shí)間數(shù)據(jù)量/全小包業(yè)務(wù)單位時(shí)間數(shù)據(jù)量”進(jìn)行計(jì)算，現(xiàn)網(wǎng)建模易得α約為5。

2.3 輸出

該模型的輸出為小區(qū)高負(fù)荷判斷條件（x,t），包括小區(qū)平均激活用戶數(shù)和小區(qū)小時(shí)流量，與小區(qū)x相關(guān)，隨時(shí)間t變化，即每個(gè)小區(qū)的高負(fù)荷判斷條件因小區(qū)配置和狀態(tài)、小區(qū)實(shí)時(shí)的大小包分布情況而異，計(jì)算流程如圖4所示。

圖4 小區(qū)高負(fù)荷判斷條件輸出流程圖

（1）通過(guò)輸入1和輸入2分別計(jì)算中間值：滿buffer業(yè)務(wù)下小區(qū)平均用戶感知速率要求v（Mbit/s）和小區(qū)可達(dá)容量C（Mbit/s）；

（2）通過(guò)滿buffer業(yè)務(wù)下小區(qū)平均用戶感知速率要求v和小區(qū)可達(dá)容量C，計(jì)算滿buffer業(yè)務(wù)模型支持的小區(qū)平均激活用戶數(shù)m：

（3）根據(jù)小包業(yè)務(wù)比例p和小包折算系數(shù)α，折算混合業(yè)務(wù)模型支持的小區(qū)平均激活用戶數(shù)n和混合業(yè)務(wù)下小區(qū)可達(dá)容量D（Mbit/s）：

（4）通過(guò)混合業(yè)務(wù)下小區(qū)可達(dá)容量D，計(jì)算小區(qū)小時(shí)流量T（GB）:

3 結(jié)束語(yǔ)

針對(duì)現(xiàn)有技術(shù)中“高負(fù)荷”判斷條件過(guò)于單一、粗放和固化的問(wèn)題，本文提出了一種基于5G客戶感知的高負(fù)荷體系，通過(guò)獲取小區(qū)配置和狀態(tài)與小區(qū)實(shí)時(shí)的大小包分布情況作為輸入，針對(duì)不同小區(qū)或同一小區(qū)不同時(shí)間輸出差異化、精細(xì)化、動(dòng)態(tài)化的高負(fù)荷判斷條件，在保障用戶感知的基礎(chǔ)上，減少過(guò)度優(yōu)化，節(jié)省網(wǎng)絡(luò)維護(hù)成本。