CN1575614A - 用于优化网络性能的方法和*** - Google Patents

Abstract

在优化网络的性能时，首先确定网络内的特定实体的有关关键性能指示符以及影响关键性能指示符的第一参数。选择与所述特定实体类似的大量实体，其中有关关键性能指示符与每个实体有关。关键性能指示符和选择的实体数量用作第一成本函数的元素，即，根据KPI和实体数量计算所述第一成本函数。计算所述第一成本函数以评估网络性能。因此，由于所述第一参数直接与关键性能指示符有关，所以网络性能取决于所述第一参数的值。此后调整所述第一参数的值，以便获得所述第一参数的第二组值。再一次确定关键性能指示符，但是这次是根据所述第一参数的第二值确定的，然后，根据这些关键性能指示符重新计算所述第一成本函数。将根据所述第一参数的所述第一值计算的所述第一成本函数的结果与根据所述第一参数的所述第二值重新计算的所述第一成本函数的结果进行比较。进行该比较以确定网络性能是否得到改善。当网络性能因为调整所述第一参数得到改善时，将所述第一参数的所述第二值用作永久参数。

Description

用于优化网络性能的方法和***

技术领域

本发明涉及一种用于优化网络性能的方法和***。

背景技术

关于如何管理服务提供商的商务，电信管理网络(TMN)模型提供了一种被广泛接受的方法。TMN模型包括通常以三角方式或锥形方式管理的4层，其中最上层是商务管理、第二层是服务管理、第三层是网络管理、底层是单元管理。每层的管理决策互相不同，但是互相有关。在工作从上到下进行时，每层均对下层推出要求。在工作从下向上进行时，每层将重要数据资源送到上层。电信管理论坛(TeleManagement Forum’s(TMF))TMN确定了优化功能性和进程的指南。第三代协力项目((3^rd Generation Partnership Project)3GPP)采用同样的模型。TMF的工作范围是寻找用于确定服务质量、根据服务质量(QoS)测量值设置网络要求以及使得可以在提供商与实现该服务的***之间具有QoS报告的标准化方式。

根据TMN模型，上层***的信息向下流动，以确保网络无缝运行和优化可能性。图3示出TMN模型。信息一直从商务管理层向下流向服务管理，而网络管理最重要，因为在优化和网络开发过程中，必须仔细研究商务方面。TMN模型演示操作员日常工作中的抽象程度的变化。利用资本以及运行经费(CAPEX，OPEX)和收入，可以衡量商务规划的效率。然后，将希望的商务情况转换为提供的服务、服务优先权以及服务QoS要求。在TMN模型的最下层(网络单元)，将与商务有关的问题变换为配置参数设置。

例如，TMN商务管理***支持的功能是：建立投资规划；对建议的网络及其服务确定主要QoS判据；建立技术开发途径(扩展途径)以确保用户数量预期增长。

例如，服务管理***支持的功能是：管理用户数据、提供的服务以及用户；采集并核定提供帐单服务；建立、提升以及监测服务。

例如，网络管理***(NMS)支持的功能是：规划网络；从下层网络采集信息并预处理/后处理原始数据；分析并分布信息；优化网络容量和质量。

可以将单元管理***看作网络单元功能性的一部分，负责：监测设备的运转；采集原始数据(性能标志)、为现场工程师提供本机图形用户界面(GUI)；以及作为到NMS***的媒介。

除了TMN之外，TMF还定义了电信运行图(Telecom OperationMap(TOM))。电信和数据服务提供商必须应用采用商务进程管理方法学的面向客户的服务管理方法，以对其商务进行有效成本管理并提供客户要求的服务和质量。TOM识别许多运行管理进程，包括客户服务、服务管理以及网络管理。电信运行图将TMN的各层用作核心商务进程，但是将服务管理层分割为2个部分：客户服务和服务开发与运行。单独描述客户交接管理，因为可以在各客户服务子进程中，管理客户交接管理，或者组合访问一个或者多个客户服务子进程。

图4示出网络管理进程和支持函数集组(Function Set Group)的高层结构。根据TOM提供的框架，可以将每个高层进程映像到一系列成员函数(component function)(排列在函数集组中)。假设：

●网络性能管理(PM)提供足够测量值；

●网络配置管理支持整个TMF框架；

●网络管理***(NMS)具有智能，以将这两种信息组合在一起。

然后，识别它们之间的关系以及它们之间流动的信息。在图4中，示出TOM及其成员。为了说明各相应管理层，各层的功能性与图3所示的功能性相同。

在TMF的主页(请参考http//www.tmforum.org)上可以找到关于TMN模型和TOM的详细说明。

在当前的蜂窝式***中，利用大量参数处理无线电资源，其中即使在变化的条件下，参数值设置仍是固定的。操作员的任务是根据服务质量手动调节参数设置以达到正确工作点。通常，进行优化时的对象目标是“开始使它工作(just to get it working)”。在纯语音服务的简单GSM网络中，这种调节是直通的。对于WCDMA，这些参数设置的复杂性是多方面的：多服务、服务类别、甚至多无线电环境。基于WCDMA的蜂窝式***提供易变的分组交换服务和电路交换服务，因此比当今的网络更难以规划和控制。各小区之前的强连接增加了复杂性。对于操作员，实际上是利用所有可能的资源来提高无线电网络的容量和服务质量(QoS)。

网络优化进程用于提高移动用户感受的整体网络质量，并用于确保有效使用网络资源。优化进程包括分析网络，并改善网络配置和性能。将运行网络的关键性能指示符(KPI)的统计数字送到用于分析网络状态的工具，为了具有更好的性能，手动调整无线电资源管理(RPM)参数。在优化进程的初始阶段定义关键性能指示符(KPI)。例如，它们包括可以用于确定网络的服务质量(QoS)的网络管理***(NMS)的测量值以及场测量数据或任何其他信息。对于第二代***，服务质量(QoS)包括例如：掉话统计数字、掉话原因分析、切换统计数字以及成功呼叫尝试的测量值，而对于具有更多服务的第三代***，必须产生用于进行质量分析的新服务质量QoS定义。

为了优化网络运营商或服务提供商的总收入，降低网络***的运行成本和维护成本就需要在所述网络***内实现过程自动化。

发明内容

因此，本发明的目的是改善优化网络资源的过程。

利用根据权利要求1所述的用于优化网络性能的方法、根据权利要求14所述的相应***，可以实现该目的。

本发明基于利用一个集中成本函数优化网络资源，而不是通过分别优化网络资源来优化网络资源的想法。

当前，分别参数化无线电资源管理算法：独立设置切换控制参数值、接入控制参数值、功率控制参数值等，并且可以识别其中例如因为错误的功率控制(CPICH)设置而产生切换问题的情况。接入控制发生变化可能导致信息包数据的质量发生变化。

因此，在优化网络的性能时，首先确定网络内特定实体的有关关键性能指示符以及影响关键性能指示符的第一参数。选择与所述特定实体类似的大量实体，其中有关关键性能指示符与每个实体有关。关键性能指示符以及选择的实体数量用作第一成本函数的元素，即，根据KPI和实体数量计算所述第一成本函数。计算所述第一成本函数以评估网络性能。因此，由于所述第一参数直接与关键性能指示符有关，所以网络性能取决于所述第一参数的第一值。此后，调整所述第一参数的值，以便获得所述第一参数的第二组值。再一次确定关键性能指示符，但是这次是根据所述第一参数的第二值确定的，然后，根据这些关键性能指示符重新计算所述第一成本函数。将根据所述第一参数的所述第一值计算的所述第一成本函数的结果与根据所述第一参数的所述第二值重新计算的所述第一成本函数的结果进行比较。进行该比较以确定网络性能是否得到改善。当网络性能因为调整所述第一参数得到改善时，将所述第一参数的所述第二值用作永久参数。

不利用集中控制函数优化参数组，而是根据许多算法设置各参数可以使参数值摆动，因为如果为了优化KPI而改变一个参数可能对其他KPI产生不利影响。因此，为了协调改变各参数，不利用单独函数，而是利用集中成本函数整体监测无线电资源管理过程，具有优势。

根据本发明的改进结构，在所述第一成本函数中利用不同加权系数对各关键性能指示符进行加权。利用不同加权系数可以使一个或者多个关键性能指示符对第一成本函数具有更大影响。

根据本发明的进一步改进结构，设置关键性能指示符的基准值，并且利用当前关键性能指示符与相应基准值之间的差值代替第一成本函数中的关键性能指示符(以确定“成本”，请参考等式(1))。因此，根据当前关键性能指示符与相应基准值之间的差值计算第一成本函数。这样可以根据***上的KPI的成本，设置服务质量目标。

根据本发明的优选改进结构，所述第一成本函数包括第二成本函数和第三成本函数，其中所述第二成本函数表示网络内的质量要求，而第三成本函数表示网络内的容量要求。利用第二加权系数加权所述第二成本函数，而利用第三加权系数加权所述第三成本函数。提供第二成本函数和第三成本函数及其相应加权系数，可以在第一成本函数的容量与质量之间实现平衡。

根据本发明的进一步优选改进结构，第二成本函数和第三成本函数包括选择的实体，其中确定的关键性能指示符与每个实体有关。这样可以在网络上广泛分布关键性能指示符。

根据本发明的进一步优选改进结构，利用所述网络内的小区或用户组表示所述实体。因此，可以根据例如小区或小区集群计算成本函数。

根据本发明的进一步优选改进结构，重复进行用于优化网络性能的各步骤，以便自动执行优化过程。

根据本发明的又一个进一步优选改进结构，为了建立历史数据库，将KPI的值与相应第一参数和第一成本函数的相应结果存储在一起。将所述第一成本函数的当前结果与其存储在历史数据库内的先前结果进行比较，以确定在预定时间间隔内，网络性能是否得到改善。如果在所述预定时间间隔内，网络性能未得到改善，则发出相应通知。当在预定时间间隔内未检测到改善时发出通知，可以避免在自动处理过程中出现死锁，并指出可能的问题。

附图说明

下面将参考附图，根据优选实施例更详细说明本发明。附图包括：

图1示出用于优化网络性能的自动过程的流程图；

图2示出KPI成本函数的例子；

图3示出电信管理网络(TMN)模型的示意图；

图4示出电信运行图(TOM)的示意图；以及

图5示出用于不同管理层的监测与优化函数的组合的示意图。

具体实施方式

在图1中，示出根据本发明第一实施例优化网络性能的自动过程的流程图。首先，在步骤S1，选择用于描述网络的感兴趣部分的性能的关键性能指示符。然后，在步骤S2，确定KPI基于其的配置参数。在步骤S3，选择要包括在优化过程中的小区的数量，即，选择小区集群。在步骤S4，根据各配置参数，确定KPI的当前值。此后，在步骤S5，根据KPI的当前值和小区的数量确定KPI的当前值，计算成本函数。在步骤S6，将成本函数的结果、KPI的值以及配置参数存储到历史数据库中。

在步骤S7，至少对各配置参数中的一个值进行调整，获得一组新配置参数。根据该组新配置参数，在步骤S4确定新KPI值，然后，在步骤S5，根据新KPI值和在步骤S3选择的小区数量(未改变)，重新计算成本函数。在步骤S6，还将成本函数的新结果、新KPI以及配置参数值存储到临时存储器内。随后，在步骤S8，将基于新/调整的配置参数组的成本函数的该新结果与存储在历史数据库内的成本函数的先前结果进行比较，以确定调整配置参数之后，感兴趣的网络性能是否得到改善。

如果在调整配置参数之后，网络性能得到改善，则在步骤S9，将调整的配置参数组用作永久参数。然而，如果在步骤S8确定在调整配置参数之后，网络性能未得到改善，则在步骤S9，将在步骤S6存储到历史数据库内的第一组配置参数用作永久参数。

在步骤S10，检验在预定时间间隔内网络性能是否得到改善。当在预定时间间隔内网络性能未得到改善时，即，即使进行自动调节，KPI历史仍未得到改善，在步骤S12通知网络操作员在优化网络性能的自动过程出现问题。由于显然不能自动调节许多参数值，并且自动调节不能始终优化网络，所以操作员可以检验该问题是否是因为硬件问题，或者在当前网络条件下，是不是不可以自动优化网络性能。在网络处于这种情况下，网络操作员必须手动优化网络性能。

另一方面，当在预定时间间隔内网络性能得到改善时，流程跳转到步骤S7，在步骤S7，再一次调整配置参数，以便进一步优化网络性能。接着，该流程将继续以上描述的流程。

在第二实施例中，不仅在步骤S1选择有关KPI，并且确定一组QoS目标，利用一组基准KPI表示该组QoS。根据第二实施例优化网络性能的自动过程与根据第一实施例的优化过程基本一致。唯一差别是，当在步骤S5计算成本函数时，利用KPI与基准KPI的差值代替KPI值。

因此，操作员对利用子索引内的“ref”表示为KPI_C的特定容量KPI设置容量要求。相应地，操作员对特定KPI_Q设置质量要求。然后，利用等式(1)计算质量成本和容量成本。

利用不同加权系数α和β，将不同成本函数组合或相加在一起。通过控制或者改变加权系数α和β，可以强调特定类型的成本以及总体情况。

可以认为其任务是用于优化网络性能的数学公式用于根据哪个KPI尽可能接近要求的区域确定空中接口配置参数的组合。

图2示出KPI成本函数f的例子。在该例子中，高于KPI_ref的KPI成本值线性增加。

等式(3)示出要优化的，即要降低到最小的总成本函数。利用参数W，可以在容量与质量要求之间实现平衡。通过调整配置参数(2)，可以降低到最小。KPI值还取决于服务分配，例如，根据服务分配获得不同的成本设置和参数设置。

KPI_C_i＝f(配置参数，服务分布)

KPI_Q_j＝f(配置参数，服务分布)            (2)

总成本＝W*质量成本+(1-W)*容量成本      (3)

例如，可以影响优化过程的因数是：业务分布(服务混合)、业务密度、每种服务的定价等。将总成本降低到最小时的最终目标包括：优化操作员的收入、将CAPEX和OPEX降低到最小以及维护操作员的良好形象。

根据下面的等式(4)至(8)，可以计算成本函数TOTAL COST的特定例子：

(4)总成本＝C(排队比)+C(糟糕质量比)+C(掉话比)+C(阻塞比)

其中

(5)C(排队比)＝0.05*Dev(排队比-容许的排队比)

(6)C(糟糕质量比)＝0.2*Dev(糟糕质量比-容许的糟糕质量比)

(7)C(掉话比)＝1*Dev(掉话比-容许的掉话比)

(8)C(阻塞比)＝0.10*Dev(阻塞比-容许的阻塞比)

优化任务就是将所有不同的TOM管理层组合在一起，其中应该考虑到不同层的测量值(质量标记和成本标记)使用不同语言这个事实。

当在网络的NMS内执行优化过程时，支持操作员判定客户服务和各服务管理层。为了能够实现此过程，将包括配置和在下层执行的(PM)测量的成本函数的偏差转换为上层的“语言”。这可以通过执行以下内容实现：

执行从无线电接入网参数(设置)转换为(映像到)与服务有关的质量预期/目标。实际上，这意味着，使配置管理与性能管理相关。即，利用一组特定测量值，监测具有特定配置的功能实体。利用采用确定的测量值的成本函数计算该实体的性能。

实际上，下面意味着对送到从统计学上说可以决定各用户的质量的用户级实体的、大实体的测量值(即，小区、业务类别等)进行转换。还利用(各)加权成本函数，执行该步骤。此外，可以将这些转换与成本函数组合在一起，以实现要求的最终用户质量指示。

1)从无线电接入网测量值(网络性能)到服务的最终用户流程级别(感受质量)的技术转换(映像)。

2)从聚集级(UMTS业务类别)参数设置到服务的最终用户流程级别(感受质量)的技术转换(映像)。

3)从设置的每个业务类别的测量值到服务的最终用户流程级别(感受质量)的技术转换(映像)。

和/或业务类别和流程级信息(参数和设置)与成本函数的组合函数，以支持参数化和监测最终用户的GOS。

图5示出用于利用映像将网络内的不同管理层组合在一起的网络监测函数与优化函数的组合的示意图。

通过将网络测量值、性能标记PI和/或KPI与成本函数组合在一起，可以实现从一层到下一层的映像。

可以计算用户感受的服务等级GOS的成本函数，如等式(9)表示的那样：

(9)GOS＝C(服务可用性)+C(延迟和颤动)+C(质量)+C(掉话)+C(服务可访问性)+C(等效位速率或用户吞吐量)

其中延迟包括服务访问延迟和排队传输延迟。非实时质量受信息包丢失、无线电链路控制RLC、信息包数据收敛协议PDCP的影响，即，受误码率BER和块差错率BLER的影响。关于实时质量，如果上行链路UL块差错率BLER显著高于目标BLER，则该质量糟糕。实时质量受下行链路DL连接停电的影响。上述成本函数的收入包括容量要求和业务分布。以kbp/小区/MHz为单位测量总吞吐量。

在98％的用户满意时，成本函数的频谱效率等于以kbp/小区/MHz为单位的吞吐量。这意味着，业务可访问性和阻塞概率为2％。等效位速率高于荷载服务数据速率的10％，而98％的用户不被掉话。采用该方法的原因是，在度量上，有利于根据GOS进行优化。

必须对所提供的所有服务，即，利用不同参数设置或其他属性控制的服务进行这种映像。

尽管每次转换均使精度降低，但是从统计学上说，映像是正确的。因为统计级可以进行操作，所以映像函数的最佳位置在NMS。此外，NMS实现过程还可以处理无线电网络控制器RNC-RNC(或其他网络单元)边界区域。在每次进行这种转换时，应用建议的成本函数。在某些情况下，服务QoS目标可以导致参数设置发生冲突，因此需要成本函数解决冲突问题。这可以通过在成本函数中对不同单元设置不同的加权系数实现。在不同的客户类别(银、铜、金等)进入网络***时，这种理论非常重要。

此外，在变更到TOM模型的最后一个管理层时，下一个主要步骤是对网络优化、服务次序以及用欧元、美元或英磅表示的客户区分运算进行计算。在该阶段，需要TOM的客户服务层内的清单/收款子***提供的帐单和收费信息。在利用客户基本情况/分布以及这些分布的特性的知识时，可以根据成本函数将操作员的商务情况优化到最有益的方向。值得注意的是，改变客户优先权和因为商务原因提供的QoS，将导致客户行为发生变化，并因此而重复进行商务管理层优化。

为了确保蜂窝式网络具有最佳性能，操作员优先使柔性装置根据***KPI(关键性能指示符)和/或由此获得的成本函数设置QoS目标。可以对小区集群，或者对每个小区设置QoS目标。可以根据因为硬件资源的阻塞呼叫、“软”阻塞呼叫(干扰受限网络)、掉话呼叫、质量糟糕呼叫、对于压缩数据的重发次数和延迟、分集切换概率、硬切换成功率、加载情况(上行链路UL或下行链路DL)、到电路交换服务的压缩数据等，可以计算QoS。

在多无线电环境下(GSM-WCDMA全球移动通信***-宽带码分多址)，重要的是，为了优化容量、收敛以及质量，可以对这两个网络创建资源池。这要求对更高(KPI)层具有所有控制功能性(质量管理器)，即，利用质量管理器可以实现根据本发明的优化过程。

质量管理器QM，即，优化过程提供中心监测函数，并监测参数值的状态，通过将存储在历史数据库内的参数值的历史信息进行比较，自动识别问题情况。例如，可以尽可能小、尽可能独立地将GERAN和UMTS地上无线电接入网UTRAN分割为自动调节子***。通过对其各子***的KPI设置加权系数，在质量管理器的上层考虑子***之间的相互依赖。

在另一个实施例中，根据用户组(如商务用户、空闲时间使用等)，执行优化过程。

可以概括地说，建议当前所有参数值的缺省值。到目前为止逐个小区用户网络仍是操作员的任务(试图考虑到多小区环境)。然而，采用根据本发明优化网络性能的方法和/或***，使得初始参数设置不重要了。例如，在网络开始运行时，可以在非常“松”的限制下，进行接入控制和切换控制，从而根据当前QoS情况(位于操作服务***OSS的KPI)和可以自动调节有关参数的、设置的QoS目标，使所有用户接入网络。在参数改变新情况，即新KPI值后，将它与KPI的历史数据进行比较，并且如果QoS性能(或者QoS要求的成本函数)的改变得到改善，则接受“测试”参数。历史数据的长度取决于网络上的业务量(采样总数应该足够高)。重要的是，QoS成本函数含有整个RRM和多无线电区域的各项目。

当前首先将关键参数(根据最佳容量和质量)设置为“缺省”值，在大多数情况下，该“缺省”值可以确保网络运行，但是不是最佳性能。根据本发明的优化过程根据总体QoS将基本参数的设置自动变更为最佳工作点。

配置参数的调节量可以固定增量或减量。作为一种选择，增量或减量可以是变量。

根据本发明的第三实施例，利用成本函数集中优化网络资源，并提供要求等级的服务质量(QoS)。成本C是网络的各不同KPI的函数，例如：

$C=\underset{i=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{F}_i\left({\mathrm{KPI}}_i\right)----\left(11\right)$

其中KPI_i是第i个关键性能指示符，而Fi是可以用于变换、加权和/或缩放第i个KPI的某个正函数。通过将该成本函数C降低到最小，优化网络性能。通过正确选择被看作参数的最佳值的各不同网络参数W＝(w₁；w₂；…，w_N)，可以实现最低成本。成本函数方法隐含地假定KPI的值是网络参数的函数，即：

KPl_j＝KPl_j(w₁；w₂；…，w_N)j             (12)

因此，成本函数C还是网络参数的函数，并且可以将它重写为参数的直接函数：

$C=\underset{i=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{g}_i(w_i,t)---\left(13\right)$

其中g_i是可以随时间t变化的某种函数。

第三实施例尤其涉及一种用于将上述成本函数降低到最小的简单、有效算法。然而，在实际情况下，优化这种成本函数不是直通的。下面列出其主要问题：

1.在实际网络中，存在许多种业务类型、用户分布和负载。网络不能控制这些因素，并且可以将这些因素看作随机外部噪声源。任何优化算法均不应该对这种外部随机影响敏感。

2.因为不同时间的负载等不同，所以可以随时改进任何给定网络的最佳参数选择(即，等式(13)的函数g₁随时间变化)。任何优化算法均应该能够适应网络最佳工作点的这种变化，并且能够跟踪这些变化。

3.可能不能产生可以在各种不同情况下进行优化的网络模型。这意味着，不知道等式(13)的函数gi。第三实施例采用的替换方法和该方法不假定网络的任何模型，而是使优化过程仅根据网络测量值。

对在将成本函数降低到最小的过程中使用的优化算法进行了描述，并且可以根据第一原理实现该优化算法。对根据被表示为w的参数将成本函数C降低到最小的一般情况进行研究。设w₀是用于将C降低到最小的w的值。利用关于w的任何值的泰勒级数展开式计算C(w₀)得出，

$C\left(w_0\right)=C\left(w\right)+(w_0-w)*C^{\′}\left(w\right)+\frac{{(w_0-w)}^2}{2}{C}^{\′\′}\left(w\right)---\left(14\right)$

其中C’(w)是C对W的一阶微分，而C”(w)是二阶微分。由于C(w₀)是C的最小点，关于w₀，求等式(14)的微分，并设结果等于0，则得出，

$w_0=w-\frac{C^{\′}\left(w\right)}{C^{\′\′}\left(w\right)}---\left(15\right)$

它是快速收敛的经典高斯-牛顿(Gauss-Newton)算法优化算法。如果C是w的二次函数，则一步收敛到最佳点w₀。如果C不是二次函数，则只要C”(w)始终是正的，就可以确保收敛。如果它不是，则可以使它为正，并且等式(15)分解为标准梯度算法。然而，由于接近C的最小点，所以二次近似更准确，并且收敛速度更快。

现在，根据WCDMA成本函数，研究该问题。如上所述，由于没有网络的模型，所以难以确定C’(w)和C”(w)的值，因此难以使用等式(15)。然而，根据第三实施例，利用网络测量值计算C’(W)和C”(W)的值，以便使用等式(15)。

对参数w的值的微小变化δw＞0进行研究，以得出新参数值w+δw，于是成本函数的值可被近似为

$C(w+\mathrm{\δw})=C\left(w\right)+\mathrm{\δw}*C^{\′}\left(w\right)+\frac{{\mathrm{\δw}}^2}{2}{C}^{\′\′}\left(w\right)---\left(16\right)$

同样，可以求得表达式C(w-δw)：

$C(w-\mathrm{\δw})=C\left(w\right)-\mathrm{\δw}*C^{\′}\left(w\right)+\frac{{\mathrm{\δw}}^2}{2}{C}^{\′\′}\left(w\right)---\left(17\right)$

将这两个表达式加在一起，并重新排列各项，获得C”(wadd)，然后减去这两项并重新排列该表达式，产生C”(wadd)的表达式。

$C^{\′}\left(w\right)=\frac{C(w+\mathrm{\δw})-C(w-\mathrm{\δw})}{2*\mathrm{\δw}}---\left(18\right)$

$C^{\′\′}\left(w\right)=\frac{C(w+\mathrm{\δw})+C(w-\mathrm{\δw})-2C\left(w\right)}{{\mathrm{\δw}}^2}---\left(19\right)$

因此，通过获知C(w+δw)和C(w-δw)，可以利用等式(18)和(19)求得C’(w)和C”(w)的值，或者它们的近似值。下一个问题是如何在任何特定时间计算这些值。这是根据下面的步骤执行的：

1.在时间t1，参数值是w，而根据时间t1的正确KPI的网络测量值，利用等式(11)计算成本函数C(w；t1)。

2.在时间t1，将w值变更为w+δw。

3.在时间t2＝t1+δt；δt＞0，根据正确KPI的网络测量值，利用等式(11)计算成本函数的值，以得出C(w+δw；t2)。

4.在时间t2，将参数w变更为w-δw。

5.在时间t3＝t2+δt，根据正确KPI的网络测量值，利用等式(11)计算成本函数，以得出C(w-δw；t3)。

6.在时间t3，在分别利用等式(18)、(19)得出C’(w)和C”(w)，并分别利用测量值C(t1)、C(t2)、C(t3)得出C(w)、C(w+δw)和C(w-δw)的情况下，利用等式(15)计算w的新值。

这些步骤构成一个周期的算法，并且可以重复该周期。现在将对以上讨论的关于不同网络测量值中出现的噪声波动问题进行研究。尽管是在没有噪声项的情况下，得出成本函数的该算法，但是也可以将该算法应用于噪声成本函数。

重复上述算法的作用是，使噪声作用和参数收敛达到平均值。例如，Kushner，H.J.and Clark，D.S.(1978)，Stochastic ApproximationMethods for Constrained and Unconstrained System，volume 26 ofApplied Mathematical Sciences，Springer-Verlag，New York，Heidelberg，Berlin的随机优化方面对这种算法进行了仔细研究。通过使w随时增加和降低，也有助于使噪声作用达到平均值。此外，在实际网络中，由于通常在δt时间周期内积分测量值，所以降低噪声作用。对于正被优化的参数，可以选择正确的δt，并且在优化过程中，可以改变δt的值。

此外，该算法如何跟踪网络的最佳点的变化是显而易见。即使在参数已经达到最佳点时，该算法仍导致该点稍许波动。只要该最佳点不发生变化，则在该最佳点附近，可以使该波动的平均值为0。如果该最佳值发生变化，则该算法仍可以跟踪该变化。

在第一实施例中，调整KPI的配置参数值，重新计算成本函数，将该成本函数与基于配置参数的先前值的成本函数进行比较，将新调整的值用作新配置参数，而根据第二实施例，分两步调整配置参数的值。首先，增加配置参数的值，根据新值重新计算成本函数，将该结果与成本函数的先前结果进行比较。然后，减小配置参数的值，根据新值重新计算成本函数，将结果与成本函数的先前结果进行比较。然而，即使两次先前改变的成本函数的结果未得到改善，仍可以使配置参数的变化微小或者为0。

作为一种选择，在根据第三实施例的第四实施例中，根据一个特定网络参数描述成本函数及其优化，即，现在讨论根据关键性能指示符(KPI)、阻塞呼叫比(BKCR)获得并优化成本函数的特定问题。

第三代移动网络的WCDMA无线电接口可以承载具有各种数据速率、业务要求以及服务质量目标的语音服务和数据服务。此外，从室内小区到大的宏小区，工作环境发生非常大的变化。在各种条件下，有效使用有限频带要求仔细设置各种重要的网络和小区参数。将参数设置称为无线电网络规划和优化。一旦建立并创办了WCDMA网络，其运行和维护主要是监测性能特性和质量特性并为了改善性能而改变参数值。自动参数控制装置简单，但是它需要指标确定的性能标记，或者在这种情况下，需要明确告知性能是在改善还是在恶化的成本函数。

优化的目标是将网络上阻塞呼叫的总量降低到最小。要优化的特定参数是软切换参数窗口加(add)(wadd)。“Soft handover gains ina fast power controlled WCDMA uplink”Sipila，K.；Jasberg，M.；Laiho-Steffens，J.；Wacker，A.Vehicular Technology Conference，1999 IEEE 49^th，Volume：2，1999 Page(s)：1594-1598，vol.2.对根据软切换提高性能进行了讨论。已经发现，在确定要降低到最小的成本函数时，要非常仔细。以错误方式组合各项可能产生对选择的任何参数均保持固定的成本函数。

通过调整网络参数，可以直接控制影响网络性能的一些因素。例如，用户数量、用户分布以及业务类型。这些外部参数的变化导致成本函数变动。这意味着，用于将成本函数降低到最小的任何优化算法均应该鲁棒的，并且即使在存在随机波动时，仍可以实现收敛。Kushner and Clark，“Stochastic Approximation Methods forConstrained and Unconstrained System”，Springer-Verlag，New York，Heidelberg，1978的随机近似方面对这种算法进行了仔细研究。在此，关于成本函数优化问题的这些研究得出的有关结果是，即使在噪声环境下，在重复使***内的噪声波动达到平均值时，可以将优化问题看作无噪声优化。在此，采用该方法，并获得优化算法，以优化确定的成本函数，实际上，利用该优化算法将噪声成本函数降低到最小。

选择成本函数的优化算法的第二个考虑是，可以改变成本函数的最佳工作点。因此，优化算法应该能够跟踪成本函数状态的任何变化。通过分析可以看出，与标准梯度算法的线性收敛相比，建议的算法具有将成本函数降低到最小的二次收敛。

质量管理器是无线电网络控制器中用于采集各种性能标记的统计数字的逻辑单元。在特定时间间隔内，质量管理器计算这些统计数字，将该特定时间间隔称为qminterval。质量管理器可以使用的一些统计数字包括：

● 在每个qminterval间隔，质量管理器仔细检查该扇区的所有连接并检查呼叫质量。在控制周期内，在两个计数器内累计糟糕质量呼叫的数量和呼叫总数。利用计数器值的比值获得质量。

● 先前qminterval期间内的阻塞呼叫与总接入请求的比值。

● 在先前qminterval期间内，掉话结束的呼叫与结束呼叫总数的比值。

在此，仅使用阻塞比，然而，可以可以扩展该方法和模拟过程以包括质量管理器返回的其他统计数字。

根据切换参数、被表示为wadd的窗口加，研究要降低到最小的成本函数C(参考等式11)的一般情况。设wadd₀是将C降低到最小的窗口加的值。利用关于wadd的泰勒级数展开式，计算C(wadd₀)，得出：

$C\left({\mathrm{wadd}}_0\right)=C\left(\mathrm{wadd}\right)+({\mathrm{wadd}}_0-\mathrm{wadd})*C^{\′}\left(\mathrm{wadd}\right)$

$+\frac{{({\mathrm{wadd}}_0-\mathrm{wadd})}^2}{2}{C}^{\′\′}\left(\mathrm{wadd}\right)---\left(20\right)$

其中C’是C对wadd的一阶微分，而C”是二阶微分。由于C(wadd₀)是最小，关于wadd₀，求等式(1)的微分，并设结果等于0，则得出，

${\mathrm{wadd}}_0=\mathrm{wadd}-\frac{C^{\′}\left(\mathrm{wadd}\right)}{C^{\′\′}\left(\mathrm{wadd}\right)}---\left(21\right)$

它是快速收敛的经典高斯-牛顿(Gauss-Newton)算法。在wadd，必须知道C’和C”的值。现在说明如何由网络估计这些值。请注意，等式(20)和(21)对应于等式(14)和(15)，等式(14)和(15)与所述等式的更一般形式有关。

研究窗口加从δwadd到wadd+δwadd的变化以及成本函数C(wadd+δwadd)的相应值。同样，研究窗口加到wadd-δwadd的变化以及成本函数的相应值C(wadd-δwadd)，然后，利用代数操作可以将C’(wadd)和C”(wadd)表示为：

$C^{\′}\left(\mathrm{wadd}\right)=\frac{C(\mathrm{wadd}+\mathrm{\δwadd})-C(\mathrm{wadd}-\mathrm{\δwadd})}{2*\mathrm{\δwadd}}$

$C^{\′\′}\left(\mathrm{wadd}\right)=\frac{C(\mathrm{wadd}+\mathrm{\δwadd})+C(\mathrm{wadd}-\mathrm{\δwadd})-2*C\left(\mathrm{wadd}\right)}{{\mathrm{wadd}}^2}---\left(22\right)$

如果C是二次的，则因此而存在一步收敛。如果C不是二次的，则等式(22)的表达式是近似的，但是仍存在比标准梯度算法快的快速收敛。越接近wadd₀，到二次的近似就越精确。在实际情况下，利用以下过程实现该算法：

1)在时间t1，窗口加的值是wadd，而根据网络测量值，计算成本函数C(t1)的值。在时间t1，将wadd的值变更为wadd+δwadd。

2)在时间t2(＞t1)，窗口加的值为wadd+δwadd，直接根据网络测量值，计算成本函数值C(t2)。在时间t2，将窗口加的值变更为wadd-δwadd。

3)在时间t3，窗口加的值为wadd-δwadd，直接根据网络测量值，计算成本函数值C(t3)。在时间t3，利用等式(20)以及等式(21)和(22)更新wadd的值，其中

C(wadd)＝c(t1)

C(wadd+δwadd)＝C(t2)

C(wadd-δwadd)＝C(t3)              (23)

重复该过程，从而将成本函数降低到最小。值得注意的是，通过交替增加或者减少窗口加的值，可以实现两个目标。如上所述，第一个目标是估计C’和C”。第二个目标更没有问题了。对其中算法收敛到成本函数的最小值的情况进行研究。此时，函数的梯度是0，并且已经完成优化。然而，网络的最佳点始终发生变化，因此成本函数也始终发生变化。如上所述，通过交替wadd的值，利用该算法可以检测并跟踪任何这种改变。

该第四实施例的下一个阶段是开发可以利用上述优化算法将其降低到最小的成本函数。在第一种最一般情况下，可以利用等式(11)描述成本函数，其中KPI_i是网络的第i个KPI，而F_i是要定义的某种函数。成本函数的每项应该始终是正的，因此成本函数始终是正。此外，函数F_i应该以在正常运算中该项不主导成本函数的方式缩放KPI_i。例如，对于在要求范围内工作的、可以确保正确的服务质量的KPI_i的值，F_i(KPI_i)应该在[0，1]范围内。

在第四实施例中，仅对阻塞率感兴趣。目的是将作为窗口加的函数的阻塞呼叫比(BKCR)降低到最小。在这种情况下，用于降低到最小的最明显成本函数是阻塞比的简单和。然而，因为几个原因，在这种情况下，成本函数的更好选择是

C＝ulBKCR²+dlBKCR²                 (24)

其中ulBKCR是是上行链路阻塞呼叫比，而dlBKCR是下行链路阻塞呼叫比。然而，在任何实际网络中，对于可接受的服务等级，阻塞呼叫比必须低于特定值，例如，5％。可以进一步调整该成本函数，以使阻塞值显著高于该值。例如，

C＝f(ulBKCR)²+f(dlBKCR)²           (25)

其中

f(x)＝exp(x*12)-1                 (26)

选择该函数意味着，对于5％的上行链路阻塞，f(ulBKCR)的值＝1.0。对于低于5％的值，该函数几乎是线性的。然而，对于大于5％的值，该函数以指数增加。当在成本函数中具有许多项时，函数f的用途更明显。函数f的另一个重要特性是，它是可连续微分函数，因此在求用于优化算法的成本函数的导数时，不存在问题。

在第五实施例中，可以扩展第三实施例的算法，以在要优化几个网络参数时将成本函数降低到最小。通过将多个参数简化为第三实施例的一个参数的问题，实现多个参数的情况。对要优化的N个参数wi的矢量W进行研究，

W＝(w₁；w₂，…；w_N)                        (27)

对从其开始进行优化的这些参数的初始值进行研究。可以随机选择该初始值，

W₀＝(w_0；1；w_0；2；…；w_0；N)              (28)

将含有初始值W₀的N维参数空间内的一行定义为：

L₀＝W₀+λ n₀                                (29)

N维矢量 n₀是单位矢量，该单位矢量又首先具有任意方向，而因数λ是标量变量。该理论是沿行L₀将成本函数降低到最小。这相当于确定λ的最佳值，λ是标量值，因此可以采用先前小节描述的算法。假定最佳值是λ₀，则利用下面的等式获得W的新值：

W₁＝W₀+λ₀ n₀                        (30)

将另一行L₁定义为：

L₁＝W₁+λ n₁                         (31)

其中 n₁是 n₀的共轭方向。再一次，利用第三实施例的算法，沿新定义的行，重复优化成本函数。从理论上说，在无噪声***中，必须沿N个共轭方向( n₀， n₁，…， n_N-1)，重复进行N次沿行的优化。对于有噪声的成本函数，为了去除噪声作用，必须重复更多个周期。有许多众所周知的方法可以在优化过程的每个步骤产生共轭方向。与单独优化网络参数相比，同时优化几个网络参数，可以更好地将成本函数降低到最小。

特别是在将该算法扩展到更高维时，采用这种算法的进一步优点在于，通过使各参数的波动微小，可以脱离成本函数的本地最小值。

根据第一、第二、第三或第四实施例的优化方法不仅基于成本函数的最后两个结果，并且基于成本函数测量值的先前历史。因此，在时间t，影响参数的变化可以是成本函数和不同时间t、t-1、t-2、t-3、…t-n的各参数值的函数。因此，可以更新各参数，或者将各参数表示为先前测量值的函数。

Claims (15)

1.一种用于优化网络性能，特别是无线电网络性能的方法，该方法包括步骤：

·确定网络内实体的相关关键性能指示符以及所述关键性能指示符所依赖的第一参数，

·选择许多类似实体，

·根据确定的关键性能指示符和选择数量的实体，计算第一成本函数，以根据所述第一参数的第一值评估网络性能，其中所述第一参数的所述第一值代表所述第一参数的当前值，

·调整所述第一参数的值，从而产生所述第一参数的第二值，

·根据依照所述第一参数的所述第二值确定的关键性能指示符，重新计算所述第一成本函数，以评估网络性能，

·将根据所述第一参数的所述第一值的所述第一成本函数的结果与根据所述第一参数的所述第二值的所述第一成本函数的结果进行比较，以确定网络性能是否得到改善，

·如果根据所述第一参数的所述第二值的网络性能得到改善，则采用所述第一参数的所述第二值作为永久参数。

2.根据权利要求1所述的方法，

其中在所述第一成本函数中利用不同的加权系数对相应确定的关键性能指示符进行加权。

3.根据权利要求1或2所述的方法，

其中设置关键性能指示符的基准值，并且确定当前关键性能指示符与其相应基准值之间的差值，并将该差值用作所述第一成本函数内的元素。

4.根据上述权利要求之任一所述的方法，

其中所述第一成本函数包括表示网络内的质量要求的第二成本函数和表示网络内的容量要求的第三成本函数，其中利用第二加权系数加权所述第二成本函数，而利用第三加权系数加权所述第三成本函数。

5.根据权利要求4所述的方法，

其中所述第三加权系数等于1减所述第二加权系数。

6.根据上述权利要求之任一所述的方法，

其中所述第二和第三成本函数包括每个选择的实体的确定的关键性能指示符，作为元素。

7.根据上述权利要求之任一所述的方法，

其中利用网络内的小区或用户组表示所述网络内的所述实体。

8.根据上述权利要求之任一所述的方法，

其中重复进行用于优化网络性能的各步骤。

9.根据上述权利要求之任一所述的方法，该方法包括步骤：

·为了建立历史数据库，将关键性能指示符的值与相应的第一参数和第一成本函数的对应结果存储在一起。

10.根据上述权利要求之任一所述的方法，其中比较步骤包括步骤：

·将所述第一成本函数的结果与存储在所述历史数据库内的第一成本函数的先前结果进行比较，以确定在预定时间间隔内，网络性能是否得到改善，以及

·如果在所述预定时间间隔内，网络性能未得到改善，则发出通知。

11.根据权利要求8所述的方法，

其中通过交替增加或者减小所述值，执行调整所述第一参数的值的所述步骤。

12.根据权利要求11所述的方法，

其中在执行所述采用步骤之前，连续执行增加或者减小所述第一参数的所述值的所述步骤。

13.根据上述权利要求之任一所述的方法，

其中从网络中的低管理层的测量和/或配置，获得服务和/或各用户的服务质量指示。

14.一种用于优化网络性能，特别是无线电网络性能的***，该***包括：

a)用于确定网络内实体的相关关键性能指示符以及所述关键性能指示符所依赖的第一参数的装置，

b)用于选择至少一个类似实体的装置，

c)用于根据所述确定的关键性能指示符和所述选择的至少一个实体，计算第一成本函数，以根据所述第一参数的第一值评估网络性能的装置，其中所述第一参数的所述第一值代表所述第一参数的当前值，

d)用于调整所述第一参数的所述第一值，从而获得所述第一参数的第二值的装置，

e)用于根据依照所述第一参数的所述第二值确定的所述相关关键性能指示符，重新计算所述第一成本函数，以评估网络性能的装置，

f)用于将根据所述第一参数的所述第一值的所述第一成本函数的结果与根据所述第一参数的所述第二值的所述第一成本函数的结果进行比较，以确定网络性能是否得到改善的装置，

g)用于在根据所述第一参数的所述第二值的网络性能得到改善时，采用所述第一参数的所述第二值作为永久参数的装置。

15.一种计算机程序产品，该计算机程序产品包括当在计算机上运行所述计算机程序时用于使计算机执行权利要求1至10所述方法的各步骤的计算机程序代码装置。

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