CN102752767B - 一种用多目标遗传算法改善蜂窝小区边缘用户性能的方法 - Google Patents
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Abstract
一种用多目标遗传算法改善蜂窝小区边缘用户性能的方法，涉及通信领域。提供一种可最大程度地减少边缘用户的数量，极大地提高用户的服务质量及满意度的用多目标遗传算法改善蜂窝小区边缘用户性能的方法。基站根据用户的测量报告判决用户是否为小区边缘用户；基站确定覆盖范围内边缘用户的地理位置；基站根据所述边缘用户地理位置和基站的地理位置，确定与小区边缘用户集邻近的基站；基站与邻近基站通过X2交换信息；根据得到的信息，基站通过多目标遗传算法生成覆盖范围调整策略，调整RRU的激活与关闭、发射功率、天线下倾角及方位角，改变覆盖范围，使小区间交叠区域用户尽量少。
Description
技术领域
本发明涉及通信领域，尤其涉及一种用多目标遗传算法改善蜂窝小区边缘用户性能的方法。
背景技术
在长期演进(长期演进的英语全称为Long Term Evolution,简写为LTE)***中，尤其强调小区边缘的***性能，因为小区边缘的***性能决定了是否可以带给用户稳定、可靠的业务感受。由于LTE***上行采用单载波频分多址接入(单载波频分多址接入的英语全称为Single Carrier-Frequency Division Multiple Access，简写为SC-FDMA)，下行采用正交频分多址(正交频分多址的英语全称为Orthogonal Frequency Division Multiple Access,简写为OFDMA)的多址方式，其频谱利用率接近于1，相邻小区边缘结合处的信道频率可能相同，因而在小区边缘处的用户对邻小区基站和用户会产生很强的干扰。目前，小区边缘覆盖的优化主要是通过小区间干扰随机化、小区间干扰消除、小区间干扰协调/回避技术(部分频率复用、软频率复用、增强软频率复用)、资源调度算法等技术来实现。例如华为公司提出的《Soft FrequencyReuse Scheme For UTRAN LTE》(3GPP文档号R1-050507)，德州仪器公司提出的《Inter-CellInterference Mitigation for EURTA》(3GPP文档号R1-051059)都是通过小区间干扰协调技术来减少小区间干扰。但是中国专利CN101420760公开一种边缘用户调度方法及装置，指出小区干扰随机化和干扰抵消技术复杂度高，干扰抑制效果差等不足。中国专利CN 102036397A公开一种TD-LTE***的资源调度方法及装置，但是资源调度算法很难同时考虑频域、时域、空域和功率并兼顾到用户的公平性。
上述方法都是在不改变小区覆盖区域的情况下，通过小区间干扰消除和资源调度算法来实现边缘覆盖的优化。
发明内容
本发明的目的在于提供一种可最大程度地减少边缘用户的数量，极大地提高用户的服务质量及满意度的用多目标遗传算法改善蜂窝小区边缘用户性能的方法。
本发明提供的用多目标遗传算法改善蜂窝小区边缘用户性能的方法应用于LTE***，包括以下步骤：
1)基站根据用户的测量报告判决用户是否为小区边缘用户；
2)基站确定覆盖范围内边缘用户的地理位置；
3)基站根据所述边缘用户地理位置和基站的地理位置，确定与小区边缘用户集邻近的基站；
4)基站与邻近基站通过X2(X2为第三代移动通信技术规范机构3GPP定义的一种逻辑接口)交换信息；
5)根据步骤4)得到的信息，基站通过多目标遗传算法生成覆盖范围调整策略，调整RRU的激活与关闭、发射功率、天线下倾角及方位角，改变覆盖范围，使小区间交叠区域用户尽量少。
在步骤1)中，所述基站根据用户的测量报告判决用户是否为小区边缘用户可采用以下的方法或类似的判决用户为小区边缘用户的方法：
(1)基站根据接收用户上报的参考信号的接收质量(参考信号的接收质量的英语全称为Reference Signal Receiving Quality，简写为RSRQ)，通过一定门限来判断用户是否处于小区边缘；
(2)基站根据接收用户上报的本小区和邻区的参考信号接收功率(参考信号接收功率的英语全称为Reference Signal Receiving Power,简写为RSRP)测量值，当本小区的RSRP测量值和最强邻区的RSRP测量值相差小于设定的阈值时，确定该用户为小区边缘用户，否则该用户为小区中心用户。
在步骤2)中，所述基站确定覆盖范围内边缘用户的地理位置可采用以下的方法或类似的用户定位方法：
(1)基于卫星定位：
采用全球定位***(全球定位***的英语全称为Global Positioning System，简写为GPS)估计用户的地理位置；
(2)基于信号到达时延(到达时延的英语全称为Time of Arrival,简写为TA)/到达角度(到达角度的英语全称为Angle of Arrival,简写为AOA)定位：
基站根据所接收到的用户的上行数据估计用户的AOA和TA，并根据所述用户的AOA和TA确定所述的边缘用户的地理位置；
(3)基于信号到达时延差(信号到达时延差英语全称为Observed Time Difference ofArrival,简写为OTDOA)定位：
用户向基站上报观察到的至少3个位置辅助基站的导频从对应的位置辅助基站到达用户设备(用户设备的英语全称为User Equipment，简写为UE)的时间差OTDOA，基站根据用户上报的OTDOA采用双曲线定位方法估计用户的地理位置。
在步骤3)中，所述确定与小区边缘用户集邻近的基站可以采用以下方法：
首先要确定小区边缘用户集中区域，然后由基站位置和用户集中区域确定地理位置邻近基站。
所述确定小区边缘用户集中区域可以包括以下方法或类似方法：
根据步骤2)所测得的用户地理位置，假定东经为正，西经为负，北纬为正，南纬为负，计算小区边缘用户经度的最大值maxLon、经度的最小值minLon、纬度的最大值maxLat和纬度的最小值minLat，所述maxLon、minLon、maxLat和minLat所包含的区域就是小区边缘用户的集中区域。
在步骤4)中，所述基站与邻近基站通过X2交换信息可采用以下方法：
基站与邻近基站通过X2接口通信，交换小区负载等信息。
在步骤5)中，所述使小区间交叠区域用户尽量少可以采用以下方法：
使用多目标遗传算法或类似的优化算法并采用策略智能改变基站覆盖区域，尽可能减少边缘用户数量，最大化用户的网络覆盖质量和网络容量。
所述遗传算法是一种群体搜索方法，其基本特征是通过在代与代之间维持由潜在解组成的种群来实现多向性和全局搜索。包括编码、初始化种群、适应度函数、选择、交叉、变异等流程。
所述多目标遗传算法有权重系数变换法、并列选择法、排列选择法、共选函数法、混合法等5种常用的方法。
所述策略包括基站控制RRU睡眠和激活状态的转换，RRU天线下倾角、方位角和发射功率调整等。
所述网络覆盖质量通过RSRP、RSRQ等指标来进行评估的，保证用户的基本覆盖要求。
所述网络容量通过用户数、小区边缘吞吐量、小区平均吞吐量、小区峰值吞吐量以及单用户边缘吞吐量、单用户平均吞吐量和单用户峰值吞吐量等指标来进行确定，保证绝大多数用户在绝大多数场景可以保证得到的稳定用户感受。
一种以在保证用户得到有效覆盖的情况下，小区间的重复覆盖的用户尽可能少为优化调整目标的可行的数学模型如下：
模型假设网内共有m个小区，n个用户，式子中RSRP＝[RSRPi,j]n′m为参考信号强度矩阵，其中RSRPi,j为移动台i接收到小区j的参考信号的强度，向量P＝[p1,p2,...,pm]表示m个小区导频信号发射功率调整方案，V＝[v1,v2,...,vm]表示m个小区基站的状态，若基站处于激活状态，则v为0，否则v为1，θ=[θ1，θ2，...，θm]为m个小区基站天线下倾角，为m个小区基站天线方位角，e(x)是阶跃函数，Pth为门限，大于该门限则表示提供有效覆盖。式子中Ptmin，Ptmax分别为基站允许的最小和最大发射功率。表示按照调整向量P调整小区发射功率，向量V设置基站状态，基站天线下倾角设置为q，基站天线方位角设置为j时，处于盲区、弱覆盖的用户数。为按照调整向量P调整小区发射功率，向量V设置基站状态，基站天线下倾角设置为θ，基站天线方位角设置为时，处于重复覆盖区域的用户。
本发明通过布置一定数量的射频拉远单元(射频拉远单元的英语全称为Radio RemoteUnit，简写为RRU)，RRU通过光纤与基带处理器相连。通过对基带处理器的配置，能够灵活地控制RRU的激活与关闭、发射功率、天线下倾角及方位角，在保证覆盖的连续性情况下实现灵活改变相邻小区覆盖区域，使小区间交叠区域用户尽量少，或者是当某地区某时间段用户分布不均匀时(写字楼9：00～17：00、商场10：00～21：00话务量繁忙的区域而住宅、饭店、娱乐场所等19：00～23：00是通话的高峰时段；大学校园学生白天上课，晚上才会大量打电话，因此晚上电话量急剧上升)，只要能找到稀疏用户区域，就能将这个区域调整为小区间边缘交界处，进而达到减少边缘用户数目的目的。因此，相比于传统的改善边缘用户性能的方法，本发明通过多目标遗传算法智能改变覆盖从根本上降低了小区间干扰的概率，使得***的负载水平得到优化，提高了小区边缘吞吐量从而增强***整体用户体验。
本发明的优点是基站通过多目标遗传等优化算法控制RRU激活与关闭，RRU发射功率、天线下倾角及方位角调整等策略智能改变基站覆盖区域，避免用户密度高的区域成为相邻小区的边缘，尽可能减少小区边缘用户数量，最大化用户的网络覆盖质量和网络容量。传统的改善小区边缘用户性能方法的核心思想让小区边缘用户工作于不同频率，即使用户在频域正交来减少边缘用户干扰，本发明通过智能改变基站覆盖范围，即从空间正交的角度出发，从根本上降低了小区间干扰的概率，使得***的负载水平得到优化，提高了小区边缘吞吐量从而增强***整体用户体验。
附图说明
图1为本发明的***框图。
图2为本发明的一种实施方式的处理执行流程图。
图3为本发明多目标遗传算法流程图。
图4为本发明实施例优化前的基站覆盖图。
图5为本发明实施例优化后的基站覆盖图。
具体实施方式
以下结合附图对本发明实施例进行详细描述。
本发明采用射频拉远单元(射频拉远单元的英语全称为Radio Remote Unit，简写为RRU)+基带处理单元(基带处理单元的英语全称为Base Band Unit,简写为BBU)进行组网，如图1所示。在图1中，MME(Mobility Management Entity)是3GPP协议LTE接入网络的关键控制节点，它负责空闲模式的UE的定位，传呼过程，包括中继,S-GW(Serving GateWay)为连接NO.7信令网与IP网的设备,S1为第三代移动通信技术规范机构3GPP定义的一种逻辑接口，eNodeB为增强型基站，一个BBU对应一个逻辑小区，多个RRU对一个逻辑小区进行覆盖。
参见图2，其实现单元为eNodeB，本发明的实现步骤如下：
(1)基站根据用户的测量报告判决用户是否为小区边缘用户；
根据接收用户上报的本小区和邻区的参考信号接收功率RSRP测量值，本小区的RSRP测量值和最强邻区的RSRP测量值相差小于设定的阈值时，确定该用户为小区边缘用户，否则该用户为小区中心用户。
(2)基站估计覆盖范围内用户的地理位置；
若小区边缘用户的数目超过预定值，则对所述用户进行定位。
基站根据所接收到的用户的上行数据估计用户的AOA和TA，并根据所述用户的AOA和TA根据所述的边缘用户的地理位置。
(3)基站根据所述估计的边缘用户地理位置和基站的地理位置，确定与小区边缘用户集邻近的基站；
根据步骤(2)所测得的用户地理位置，假定东经为正，西经为负，北纬为正，南纬为负，计算小区边缘用户经度的最大值maxLon、经度的最小值minLon、纬度的最大值maxLat和纬度的最小值minLat，所述maxLon、minLon、maxLat和minLat所包含的区域就是小区边缘用户的集中区域。
(4)基站A与邻近基站B通过X2接口通信，交换小区负载等信息；
(5)根据步骤(4)得到的信息，基站通过多目标遗传算法调整RRU的激活与关闭、发射功率、天线下倾角及方位角等策略，改变覆盖范围，使小区间交叠区域用户尽量少。
使用多目标遗传等优化算法采用基站控制RRU睡眠和激活状态的转换，RRU发射功率、天线下倾角及方位角调整等策略智能改变基站覆盖区域，尽可能减少边缘用户数量，最大化用户的网络覆盖质量和网络容量。多目标遗传算法(并列选择法)的流程如图3所示。在图3中，编码、初始化种群、适应度函数、选择、交叉、变异等操作是遗传算法一般性术语。在该流程中，首先确定种群的规模及最大遗传代数，然后按照指定的编码方法来初始化种群，接着先将群体中的全部个体按照子目标函数的数目均等地划分为一些子群体，对每个子群体分配一个子目标函数。各个子目标函数在相应的子群体中独立地进行选择运算，各自选择出一些适应度高的个体组成一个新的子群体，然后再将所有这些新生成的子群体合并成一个完整的群体，在这个群体中进行交叉和变异运算，从而生成下一代完整群体，如此不断地进行“分割-并列选择-合并”操作，直到满足遗传算法的终止条件，最终可求出多目标优化问题的帕累托最优解。
参照图4和图5，如图4所示，基站B与基站A,C覆盖交叠区域存在大量用户，虽然可以通过干扰消除和资源调度算法减少部分干扰，但是如果按照本发明的方法，基站使用多目标遗传算法控制RRU睡眠和激活状态的转换，RRU发射功率、天线下倾角及方位角调整等策略智能改变基站的覆盖范围，尽可能减少小区间交叠区域边缘用户数量，从根本上消除小区间干扰的概率，最大化用户的网络覆盖质量和网络容量。在本例子中具体表现为基站A,B,C通过X2接口相互交换信息，减小各自的覆盖范围，使它们中间的交叠区域不存在用户或者尽量少的用户的话，便可以从根本上解决这个小区边缘干扰问题，提高小区边缘用户的服务质量及满意度。优化后如图5所示。
Claims (3)
1.一种用多目标遗传算法改善蜂窝小区边缘用户性能的方法，其特征在于包括以下步骤：
1)基站根据用户的测量报告判决用户是否为小区边缘用户；所述基站根据用户的测量报告判决用户是否为小区边缘用户采用以下的方法：
(1)基站根据接收用户上报的参考信号的接收质量，通过一定门限来判断用户是否处于小区边缘；
(2)基站根据接收用户上报的本小区和邻区的参考信号接收功率测量值，当本小区的RSRP测量值和最强邻区的RSRP测量值相差小于设定的阈值时，确定该用户为小区边缘用户，否则该用户为小区中心用户；
2)基站确定覆盖范围内边缘用户的地理位置；
3)基站根据所述边缘用户地理位置和基站的地理位置，确定与小区边缘用户集邻近的基站；所述确定与小区边缘用户集邻近的基站采用以下方法：
首先要确定小区边缘用户集中区域，然后由基站位置和用户集中区域确定地理位置邻近基站；所述确定小区边缘用户集中区域包括以下方法：
根据步骤2)所测得的用户地理位置，假定东经为正，西经为负，北纬为正，南纬为负，计算小区边缘用户经度的最大值maxLon、经度的最小值minLon、纬度的最大值maxLat和纬度的最小值minLat，所述maxLon、minLon、maxLat和minLat所包含的区域就是小区边缘用户的集中区域；
4)基站与邻近基站通过X2交换信息；
5)根据步骤4)得到的信息，基站通过多目标遗传算法生成覆盖范围调整策略，调整RRU的激活与关闭、发射功率、天线下倾角及方位角，改变覆盖范围，使小区间交叠区域用户尽量少；所述使小区间交叠区域用户尽量少采用以下方法：
使用多目标遗传算法并采用策略智能改变基站覆盖区域，尽可能减少边缘用户数量，最大化用户的网络覆盖质量和网络容量。
2.如权利要求1所述的一种用多目标遗传算法改善蜂窝小区边缘用户性能的方法，其特征在于在步骤2)中，所述基站确定覆盖范围内边缘用户的地理位置采用以下的方法：
(1)基于卫星定位：
采用全球定位***估计用户的地理位置；
(2)基于信号到达时延定位：
基站根据所接收到的用户的上行数据估计用户的AOA和TA，并根据所述用户的AOA和TA确定所述的边缘用户的地理位置；
(3)基于信号到达时延差定位：
用户向基站上报观察到的至少3个位置辅助基站的导频从对应的位置辅助基站到达用户设备的时间差OTDOA，基站根据用户上报的OTDOA采用双曲线定位方法估计用户的地理位置。
3.如权利要求1所述的一种用多目标遗传算法改善蜂窝小区边缘用户性能的方法，其特征在于在步骤4)中，所述基站与邻近基站通过X2交换信息采用以下方法：
基站与邻近基站通过X2接口通信，交换小区负载信息。
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Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US9942779B1 (en) * | 2013-12-17 | 2018-04-10 | Sprint Communications Company L.P. | Method and system for using customer analytics to detect network events |
Families Citing this family (9)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP6096142B2 (ja) * | 2013-08-08 | 2017-03-15 | 株式会社Ｎｔｔドコモ | ユーザ端末、基地局及び無線通信方法 |
| CN104469826A (zh) * | 2013-09-13 | 2015-03-25 | ***通信集团海南有限公司 | 一种天线调度方法及*** |
| CN104754617B (zh) * | 2013-12-30 | 2018-05-08 | ***通信集团湖北有限公司 | 一种无线网络的优化方法及装置 |
| CN105407474B (zh) * | 2014-09-04 | 2021-01-12 | 北京三星通信技术研究有限公司 | 一种资源管理方法及基站 |
| CN105024793B (zh) * | 2015-06-25 | 2018-02-13 | 山东大学 | 一种大规模天线***中基于遗传算法的导频分配方法 |
| CN106358173B (zh) * | 2015-07-15 | 2020-02-04 | 普天信息技术有限公司 | 下行链路边缘用户确定方法及装置 |
| CN108173789A (zh) * | 2016-12-07 | 2018-06-15 | 中兴通讯股份有限公司 | 干扰抑制方法及装置、通信*** |
| CN110536338B (zh) * | 2018-05-23 | 2023-04-25 | ***通信集团浙江有限公司 | 天线参数调整方法及装置 |
| CN117528732A (zh) * | 2023-11-09 | 2024-02-06 | 青岛中企英才集团有限公司 | 一种无线网络设备的控制方法及*** |
Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN101600216A (zh) * | 2009-06-26 | 2009-12-09 | 北京邮电大学 | 一种无线接入网络的分布式自愈方法和*** |
| CN101772081A (zh) * | 2008-12-31 | 2010-07-07 | 中兴通讯股份有限公司 | 一种动态平衡无线网络中小区负荷的方法和*** |
| CN101835171A (zh) * | 2010-04-26 | 2010-09-15 | 新邮通信设备有限公司 | 确定小区覆盖半径及邻区关系的方法和装置 |
| CN102014422A (zh) * | 2009-09-08 | 2011-04-13 | 中兴通讯股份有限公司 | 测量处理方法和装置 |
Family Cites Families (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR101313271B1 (ko) * | 2009-12-18 | 2013-09-30 | 한국전자통신연구원 | 이웃 셀 수신신호 측정 방법 및 그 장치 |
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Patent Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN101772081A (zh) * | 2008-12-31 | 2010-07-07 | 中兴通讯股份有限公司 | 一种动态平衡无线网络中小区负荷的方法和*** |
| CN101600216A (zh) * | 2009-06-26 | 2009-12-09 | 北京邮电大学 | 一种无线接入网络的分布式自愈方法和*** |
| CN102014422A (zh) * | 2009-09-08 | 2011-04-13 | 中兴通讯股份有限公司 | 测量处理方法和装置 |
| CN101835171A (zh) * | 2010-04-26 | 2010-09-15 | 新邮通信设备有限公司 | 确定小区覆盖半径及邻区关系的方法和装置 |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US9942779B1 (en) * | 2013-12-17 | 2018-04-10 | Sprint Communications Company L.P. | Method and system for using customer analytics to detect network events |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN102752767A (zh) | 2012-10-24 |
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