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      產(chǎn)品分類

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      類型分類:
      科普知識
      數(shù)據(jù)分類:
      電阻加熱器

      基于最小二乘法的LTE網(wǎng)絡(luò)符合評估方法

      發(fā)布日期:2022-10-18 點(diǎn)擊率:74

      0  引言

      隨著LTE網(wǎng)絡(luò)的迅猛發(fā)展,用戶行為模式的變化對移動(dòng)數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)及網(wǎng)絡(luò)容量的需求不斷提升。為了使網(wǎng)絡(luò)的負(fù)荷情況能夠匹配用戶對網(wǎng)絡(luò)性能的需求,同時(shí)更好地提升自身競爭力,運(yùn)營商必須在網(wǎng)絡(luò)負(fù)荷允許的前提下盡可能地為移動(dòng)用戶提供高速的用戶體驗(yàn),于是研究合理有效的LTE網(wǎng)絡(luò)負(fù)荷評估方法就顯得非常必要。下行用戶速率是用戶感知至關(guān)重要的指標(biāo),更快的速率才能帶來更低的感知時(shí)延,滿足用戶在無線寬帶互聯(lián)網(wǎng)內(nèi)對數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)的需求。與此同時(shí),現(xiàn)網(wǎng)數(shù)據(jù)表明,下行用戶速率與該小區(qū)各類資源的使用情況密切相關(guān),例如下行PRB利用率、RRC連接用戶數(shù)及下行平均激活用戶數(shù)等。

      本文基于最小二乘算法對LTE網(wǎng)絡(luò)的下行用戶速率與各類資源的使用情況做了關(guān)聯(lián)分析研究,旨在通過合理的網(wǎng)絡(luò)負(fù)荷評估方法指導(dǎo)我們確定相對合理的網(wǎng)絡(luò)擴(kuò)容標(biāo)準(zhǔn)。

      1  LTE網(wǎng)絡(luò)負(fù)荷評估概述

      對于LTE網(wǎng)絡(luò)負(fù)荷的評估,主要是基于小區(qū)資源的使用情況,各種資源根據(jù)木桶理論,其中最短的一塊短板達(dá)到使用限制,則小區(qū)的負(fù)荷達(dá)就到了上限。主要考慮的資源包括RRC連接用戶數(shù),PRB利用率,平均激活用戶數(shù)等。現(xiàn)網(wǎng)數(shù)據(jù)表明,RRC連接用戶數(shù),下行PRB利用率及下行平均激活用戶數(shù)均與下行用戶速率強(qiáng)相關(guān),通過這些資源與下行用戶速率的關(guān)聯(lián)分析可以指導(dǎo)我們得出網(wǎng)絡(luò)擴(kuò)容的標(biāo)準(zhǔn)。

      1.1  RRC連接用戶數(shù)定義

      RRC連接用戶數(shù)表征處于RRC連接狀態(tài)下的UE個(gè)數(shù),以某廠家為例,RRC連接用戶數(shù)公式如下:

      1

      式中:

      pmRrcConnLevSum——處于RRC連接狀態(tài)下的UE個(gè)數(shù)總和

      pmRrcConnLevSamp——采樣點(diǎn)個(gè)數(shù),采樣周期為5 s

      1.2  PRB利用率定義

      PRB利用率可以表征網(wǎng)絡(luò)的負(fù)荷情況,其計(jì)算方法為控制信道與業(yè)務(wù)信道使用的PRB數(shù)量之和除以總的可用PRB的數(shù)量,以某廠家為例,上下行PRB利用率的公式如下:

      上行PRB利用率=2

      下行PRB利用率=pmPrbUsedDlDtch+pmPrbUsedDlBcch+pmPrbUsedDlPcch+pmPrbUsedDlSrbFirstTrans×重傳因子/pmPrbAvailDl

      其中,

      重傳因子=3

      1.3  下行平均激活用戶數(shù)定義

      下行平均激活用戶數(shù)用于表征處于DRB數(shù)據(jù)傳輸狀態(tài)下的平均UE個(gè)數(shù),以某廠家為例,下行平均激活用戶數(shù)公式如下:

      下行平均激活用戶數(shù)4

      式中:

      pmActiveUeDlSum——一個(gè)小區(qū)下行存在DRB數(shù)據(jù)傳輸?shù)腢E個(gè)數(shù)

      pmSchedActivityCellDl——該小區(qū)需要進(jìn)行DRB調(diào)度的總時(shí)長,采樣周期為1 ms

      1.4  下行用戶速率定義

      以某廠家為例,小區(qū)級平均下行速率公式如下,分子為總吞吐率上刨除最后一個(gè)TTI的數(shù)據(jù)量,分母pmUeThpTimeDl包括最后一個(gè)TTI的時(shí)長。

      DLPDCPUEThroughput=5

      由于以上公式最小粒度下只能統(tǒng)計(jì)到小區(qū)級的平均速率,為了更精確地分析用戶感知,LTE網(wǎng)絡(luò)內(nèi)發(fā)生的每次數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)都會通過上述公式計(jì)算出相應(yīng)的下行速率值,這些速率值以采樣點(diǎn)的形式計(jì)入“用戶下行速率分布”計(jì)數(shù)器pmUeThpTimeDl中。pmUeThpTimeDl是一個(gè)分為8個(gè)統(tǒng)計(jì)區(qū)間的PDF計(jì)數(shù)器,系統(tǒng)定義了每個(gè)區(qū)間的下行速率值范圍,再根據(jù)每個(gè)用戶每次會話的“下行速率”采樣值將該點(diǎn)計(jì)入對應(yīng)的統(tǒng)計(jì)區(qū)間內(nèi),8個(gè)區(qū)間的速率值范圍如圖1所示。

      6

      圖1 某廠家下行用戶速率分布定義

      2  最小二乘擬合算法

      對LTE網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行負(fù)荷評估和預(yù)測,就是通過現(xiàn)網(wǎng)采集大量資源使用情況(負(fù)荷情況)與UE速率情況的數(shù)據(jù)對作為采樣點(diǎn),采用最小二乘法曲線擬合算法找到一條UE速率和業(yè)務(wù)負(fù)荷的理論曲線;然后通過運(yùn)營商預(yù)定義的最小可接受速率來確定負(fù)荷門限。

      2.1  曲線擬合

      如果已知函數(shù)f(x)在若干點(diǎn)xi(i=1,2,…,n)處的值yi,便可根據(jù)插值原理來建立插值多項(xiàng)式作為f(x)的近似。但在科學(xué)實(shí)驗(yàn)和生產(chǎn)實(shí)踐中,往往節(jié)點(diǎn)上的函數(shù)值是由實(shí)驗(yàn)或觀測得到的數(shù)據(jù),這些函數(shù)值不可避免地帶有測量誤差,如果要求所得的近似函數(shù)曲線精確無誤地通過所有的點(diǎn)(xi,yi),就會使曲線保留著一切測試誤差。此外,由實(shí)驗(yàn)或觀測提供的數(shù)據(jù)個(gè)數(shù)往往很多,如果用插值法,勢必得到次數(shù)較高的插值多項(xiàng)式,計(jì)算煩瑣,缺乏實(shí)用價(jià)值。

      因此,希望能從給定的數(shù)據(jù)(xi,yi)出發(fā),在某個(gè)函數(shù)類中尋求一個(gè)近似函數(shù)?(x),來擬合這組數(shù)據(jù),要求所得的近似曲線能最好地反映數(shù)據(jù)的基本趨勢。也就是求一條曲線,使數(shù)據(jù)點(diǎn)均在離此曲線的上方或下方不遠(yuǎn)處,它既能反映數(shù)據(jù)的總體分布,又不至于出現(xiàn)局部較大的波動(dòng),能反映被逼近函數(shù)的特性,使求得的逼近函數(shù)與已知函數(shù)從總體上來說其偏差按某種方法度量達(dá)到最小(見圖2)。

      7

      圖2 曲線擬合示意圖

      于是曲線擬合的定義可以概括為:設(shè)函數(shù)[y=f(x)]在m個(gè)互異點(diǎn)的觀測數(shù)據(jù)如表1所示。

      表1 m個(gè)互異點(diǎn)的觀測數(shù)據(jù)

      8

      求一個(gè)簡單的近似函數(shù)?(x),使之“最好”地逼近f(x),而不必滿足插值原則。這時(shí)沒必要取?xi=yi,而要使δi=?xi-yi總體上盡可能地小。這種構(gòu)造近似函數(shù)的方法稱為曲線擬合,稱函數(shù)y=?(x)為經(jīng)驗(yàn)公式或擬合曲線。

      2.2  最小二乘法介紹

      曲線擬合不要求近似曲線嚴(yán)格過所有的數(shù)據(jù)點(diǎn),但使求得的逼近函數(shù)與已知函數(shù)從總體上來說其偏差按某種方法度量達(dá)到總體上盡可能地小。

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      并稱 δ=(δ01,…,δm)T 為殘向量或殘差,則用?(x)去擬合y=f(x)的好壞問題就變成殘差[δ]的大小問題。

      使[δi=?xi-yi]盡可能小有不同的準(zhǔn)則,常見做法有:使10最小,使11最小,或使12最小,其中使“偏差平方和”最小,即使13最小的原則稱為最小二乘原則,按照最小二乘原則選取擬合曲線的方法,稱為最小二乘法。

      曲線擬合的合理性,我們通過擬合優(yōu)度R2來評估,R2=1表示完全相關(guān),所有的采樣點(diǎn)都符合回歸曲線;R2=0表示完全不相關(guān),沒有采樣點(diǎn)符合回歸曲線。其中:14,回歸平方和(ssreg)=總平方和(sstotal)-殘差平方和(ssresid),總平方和(sstotal)=y的實(shí)際值的平方和,殘差平方和(ssresid)=y的估計(jì)值與y的實(shí)際值的平方差之和。

      3  基于最小二乘法LTE網(wǎng)絡(luò)負(fù)荷評估及預(yù)測

      如前所述,對LTE網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行負(fù)荷評估和預(yù)測,就是分析當(dāng)UE的速率下降到最低可接受速率時(shí)對應(yīng)的下行PRB利用率,RRC連接用戶數(shù)或下行平均激活用戶數(shù)。可接受速率是指運(yùn)營商給終端用戶提供的最小平均速率,表征忙時(shí)長下載業(yè)務(wù)的平均速率;當(dāng)UE速率低于可接受速率,則定義為小區(qū)處于過載狀態(tài);上下行的可接受速率可以不同。

      負(fù)荷評估可以單個(gè)小區(qū)做估算也可以用一個(gè)簇的平均值做估算;上行用戶速率和下行用戶速率都可以做負(fù)荷估算,但由于下行業(yè)務(wù)量遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于上行的業(yè)務(wù)量,所以使用下行用戶速率進(jìn)行負(fù)荷估算更準(zhǔn)確。

      利用最小二乘算法對下行用戶速率與下行PRB利用率,RRC連接用戶數(shù)及下行平均激活用戶數(shù)進(jìn)行曲線擬合,并進(jìn)行數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析,從而指導(dǎo)網(wǎng)絡(luò)資源擴(kuò)容標(biāo)準(zhǔn)。

      3.1  下行用戶速率與下行PRB利用率關(guān)聯(lián)分析

      通過對下行用戶速率與下行PRB利用率進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析,評估當(dāng)小區(qū)的下行PRB利用率達(dá)到多少時(shí),小區(qū)的下行用戶速率下降到可以接受的最小速率。通過對下行用戶速率與下行PRB利用率之間相關(guān)性的最下二乘曲線擬合可以預(yù)測小區(qū)下行PRB利用率的走勢。

      選取全網(wǎng)所有單載波20 MHz帶寬小區(qū),2017-06-21日以小時(shí)為粒度的24 h統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)(下行用戶平均速率和下行PRB利用率)。

      在對下行用戶速率與下行PRB利用率進(jìn)行曲線擬合之前,要先進(jìn)行一輪數(shù)據(jù)篩選,只篩選早8點(diǎn)到晚10點(diǎn)忙時(shí)數(shù)據(jù)作為有效采樣點(diǎn);由于對下行用戶速率與下行PRB利用率的評估與預(yù)測應(yīng)基于正常的無線環(huán)境進(jìn)行,所以去除CQI<4的采樣點(diǎn),去除上行干擾>-100 dBm的采樣點(diǎn),從而提高擬合優(yōu)度。

      當(dāng)選取冪指數(shù)函數(shù)作為擬合曲線時(shí),下行用戶速率與下行PRB利用率的關(guān)系如圖3所示;當(dāng)選取對數(shù)函數(shù)作為擬合曲線時(shí),下行用戶速率與下行PRB利用率的關(guān)系如圖4所示。可以看到,選取對數(shù)函數(shù)的擬合優(yōu)度為0.318 8,高于冪指數(shù)函數(shù)的擬合優(yōu)度,但擬合優(yōu)度并不理想。

      15

      圖3 冪指數(shù)函數(shù)擬合曲線:下行用戶速率與下行PRB利用率

      16

      圖4 對數(shù)函數(shù)擬合曲線:下行用戶速率與下行PRB利用率

      為了進(jìn)一步提升擬合優(yōu)度,繼續(xù)考慮篩選更加有效的采樣點(diǎn)。UE理想的下載速率是基于長下載業(yè)務(wù),所以需要剔除對于短時(shí)突發(fā)的采樣點(diǎn)的影響;于是定義了Z值來表征采樣點(diǎn)是否為長下載業(yè)務(wù)。

      17

      式中:

      pmUeThptimeDl——UE下行有效傳輸時(shí)長(去除尾包)

      pmActiveUeDlSum——下行激活的UE個(gè)數(shù)

      Z——UE對1 ms調(diào)度時(shí)長的使用效率,經(jīng)過ZDL>0.6的過濾后,下行用戶速率與下行PRB利用率的擬合關(guān)系如圖5所示,擬合優(yōu)度增強(qiáng)為0.513 8。

      18

      圖5 下行用戶速率與下行PRB利用率擬合曲線

      根據(jù)該擬合曲線進(jìn)行評估可知,若當(dāng)用戶的可接受速率為5 Mbit/s時(shí),對應(yīng)的下行PRB利用率為52.57%,即當(dāng)下行PRB利用率高于52.57%時(shí),下行用戶速率會低于5 Mbit/s。

      3.2  下行用戶速率與RRC連接用戶數(shù)關(guān)聯(lián)分析

      通過對下行用戶速率與RRC連接用戶數(shù)進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析,評估當(dāng)小區(qū)的RRC連接用戶數(shù)達(dá)到多少時(shí),小區(qū)的下行用戶速率下降到可以接受的最小速率。通過對下行用戶速率與RRC連接用戶數(shù)之間相關(guān)性的最下二乘曲線擬合可以預(yù)測小區(qū)RRC連接用戶數(shù)的走勢。

      選取全網(wǎng)所有單載波20 MHz帶寬小區(qū),2017-06-21日以小時(shí)為粒度的24 h統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)(下行用戶平均速率和RRC連接用戶數(shù))。

      在對下行用戶速率與RRC連接用戶數(shù)進(jìn)行曲線擬合之前,進(jìn)行有效數(shù)據(jù)篩選如下:篩選早8點(diǎn)到晚10點(diǎn)忙時(shí)數(shù)據(jù)作為有效采樣點(diǎn),去除CQI<4的采樣點(diǎn),去除上行干擾>-100 dBm的采樣點(diǎn),使用ZDL>0.6去除小包業(yè)務(wù)對于下行用戶速率的影響;得到下行用戶速率與RRC連接用戶數(shù)最小二乘擬合曲線如圖6所示,選用冪指數(shù)函數(shù),擬合優(yōu)度為0.574。

      19

      圖6 下行用戶速率與RRC連接用戶數(shù)擬合曲線

      根據(jù)該擬合曲線進(jìn)行評估可知,若當(dāng)用戶的可接受速率為5 Mbit/s時(shí),對應(yīng)的RRC連接用戶數(shù)為88,即當(dāng)RRC連接用戶數(shù)高于88時(shí),下行用戶速率會低于  5 Mbit/s。

      3.3  下行用戶速率與下行平均激活用戶數(shù)關(guān)聯(lián)分析

      通過對下行用戶速率與下行平均激活用戶數(shù)進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析,評估當(dāng)小區(qū)的下行平均激活用戶數(shù)達(dá)到多少時(shí),小區(qū)的下行用戶速率下降到可以接受的最小速率。通過對下行用戶速率與下行平均激活用戶數(shù)之間相關(guān)性的最小二乘曲線擬合可以預(yù)測小區(qū)下行平均激活用戶數(shù)的走勢。

      選取全網(wǎng)所有單載波20 MHz帶寬小區(qū),2017-06-21日以小時(shí)為粒度的24 h統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)(下行用戶平均速率和下行平均激活用戶數(shù))。

      在對下行用戶速率與下行平均激活用戶數(shù)進(jìn)行曲線擬合之前,進(jìn)行有效數(shù)據(jù)篩選如下:篩選早8點(diǎn)到晚10點(diǎn)忙時(shí)數(shù)據(jù)作為有效采樣點(diǎn),去除CQI<4的采樣點(diǎn),去除上行干擾>-100 dBm的采樣點(diǎn),使用ZDL>0.6去除小包業(yè)務(wù)對于下行用戶速率的影響;得到下行用戶速率與下行平均激活用戶數(shù)最小二乘擬合曲線如圖7所示,選用冪指數(shù)函數(shù),擬合優(yōu)度為0.792 9。

      20

      圖7 下行用戶速率與下行平均激活用戶數(shù)擬合曲線

      根據(jù)該擬合曲線進(jìn)行評估可知,若當(dāng)用戶的可接受速率為5 Mbit/s時(shí),對應(yīng)的下行平均激活用戶數(shù)為3.63,即當(dāng)下行平均激活用戶數(shù)高于3.63時(shí),下行用戶速率會低于5 Mbit/s。

       3.4  網(wǎng)絡(luò)負(fù)荷評估及擴(kuò)容標(biāo)準(zhǔn)建議

      通過對現(xiàn)網(wǎng)下行用戶速率與各類資源的使用情況基于最小二乘法進(jìn)行曲線擬合及關(guān)聯(lián)分析,我們可評估當(dāng)小區(qū)的各類資源達(dá)到多少門限時(shí),小區(qū)的下行用戶速率會下降到可以接受的最小速率;于是根據(jù)小區(qū)的可接受最小下行用戶速率,以及各類資源在此速率下的估計(jì)門限值,就可合理地確定網(wǎng)絡(luò)的擴(kuò)容標(biāo)準(zhǔn)。

      例如,根據(jù)以上3類資源的使用情況與下行用戶速率的關(guān)聯(lián)分析數(shù)據(jù),可以認(rèn)為,在小區(qū)的可接受下行用戶速率為5 Mbit/s時(shí),當(dāng)一個(gè)小區(qū)在一段時(shí)間內(nèi)(例如半個(gè)月)每天忙時(shí)的下行平均PRB利用率達(dá)到50%,同時(shí)RRC平均連接用戶數(shù)達(dá)到80,且下行平均激活用戶數(shù)達(dá)到3時(shí),則建議對該小區(qū)進(jìn)行載波擴(kuò)容。

      4  總結(jié)

      本文基于最小二乘算法對LTE網(wǎng)絡(luò)的下行用戶速率與各類資源的使用情況做了關(guān)聯(lián)分析,包括下行用戶速率與下行PRB利用率,RRC連接用戶數(shù)及下行平均激活用戶數(shù)的關(guān)聯(lián)分析。在具體的曲線擬合數(shù)據(jù)分析過程中,要合理篩選數(shù)據(jù)作為有效采樣點(diǎn),從而提高擬合優(yōu)度。例如選取業(yè)務(wù)量相對較大的忙時(shí)數(shù)據(jù);去除CQI較小及上行干擾較大的采樣點(diǎn),以確保數(shù)據(jù)的擬合分析是基于正常的無線環(huán)境進(jìn)行;去除小包業(yè)務(wù)對于下行用戶速率的影響,采用Z值來表征采樣點(diǎn)是否為長下載業(yè)務(wù)等。通過下行用戶速率與各類資源使用情況的關(guān)聯(lián)分析可以評估當(dāng)小區(qū)的各類資源達(dá)到多少門限時(shí),小區(qū)的下行用戶速率會下降到可以接受的最小速率,從而指導(dǎo)我們制定合理的網(wǎng)絡(luò)擴(kuò)容標(biāo)準(zhǔn)。

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      作者簡介:高曉芳,畢業(yè)于北京理工大學(xué),碩士,主要從事移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化相關(guān)工作;肖瑞,畢業(yè)于北京郵電大學(xué),碩士,主要從事移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化相關(guān)工作;李紀(jì)華,畢業(yè)于西安電子科技大 學(xué),碩士,主要從事移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化相關(guān)工作。

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