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【優供科技.技術動態】基于最小二乘算法的LTE網
  • 作者:scygkj
  • 發表時間:2019-04-19 02:23
  • 來源:未知

                                                     優供科技.技術動態】基于最小二乘算法的LTE網絡負荷評估方法(三)



      優供科技:如前所訴,對LTE網絡進行負荷評估和預測,就是分析當UE的速率下降到最低可接受速率時對應的下行PRB利用率,RRC連接用戶數或下行平均激活用戶數。可接受速率是指運營商給終端用戶提供的最小平均速率,表征忙時長下載業務的平均速率;當UE速率低于可接受速率,則定義為小區處于過載狀態;上下行的可接受速率可以不同。
  
  負荷評估可以單個小區做估算也可以用一個簇的平均值做估算;上行用戶速率和下行用戶速率都可以做負荷估算,但由于下行業務量遠遠大于上行的業務量,所以使用下行用戶速率進行負荷估算更準確。
  
  利用最小二乘算法對下行用戶速率與下行PRB利用率,RRC連接用戶數及下行平均激活用戶數進行曲線擬合,并進行數據關聯分析,從而指導網絡資源擴容標準。
  
  下行用戶速率與下行PRB利用率關聯分析
  
  通過對下行用戶速率與下行PRB利用率進行關聯分析,評估當小區的下行PRB利用率達到多少時,小區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利用率之間相關性的最下二乘曲線擬合可以預測小區下行PRB利用率的走勢。
  
  選取全網所有單載波20 MHz帶寬小區,2017-06-21日以小時為粒度的24 h統計數據(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利用率進行曲線擬合之前,要先進行一輪數據篩選,只篩選早8點到晚10點忙時數據作為有效采樣點;由于對下行用戶速率與下行PRB利用率的評估與預測應基于正常的無線環境進行,所以去除CQI<4的采樣點,去除上行干擾>-100 dBm的采樣點,從而提高擬合優度。
  
  當選取冪指數函數作為擬合曲線時,下行用戶速率與下行PRB利用率的關系如圖3所示;當選取對數函數作為擬合曲線時,下行用戶速率與下行PRB利用率的關系如圖4所示。可以看到,選取對數函數的擬合優度為0.318 8,高于冪指數函數的擬合優度,但擬合優度并不理想。
       
  
  圖3 冪指數函數擬合曲線:下行用戶速率與下行PRB利用率
  
  圖4 對數函數擬合曲線:下行用戶速率與下行PRB利用率
  
  為了進一步提升擬合優度,繼續考慮篩選更加有效的采樣點。UE理想的下載速率是基于長下載業務,所以需要剔除對于短時突發的采樣點的影響;于是定義了Z值來表征采樣點是否為長下載業務。
  
  式中:
  
  pmUeThptimeDl——UE下行有效傳輸時長(去除尾包)
  
  pmActiveUeDlSum——下行激活的UE個數
  
  Z——UE對1 ms調度時長的使用效率,經過ZDL>0.6的過濾后,下行用戶速率與下行PRB利用率的擬合關系如圖5所示,擬合優度增強為0.513 8。
        
  
  圖5 下行用戶速率與下行PRB利用率擬合曲線
  
  根據該擬合曲線進行評估可知,若當用戶的可接受速率為5 Mbit/s時,對應的下行PRB利用率為52.57%,即當下行PRB利用率高于52.57%時,下行用戶速率會低于5 Mbit/s。
  
  下行用戶速率與RRC連接用戶數關聯分析
  
  通過對下行用戶速率與RRC連接用戶數進行關聯分析,評估當小區的RRC連接用戶數達到多少時,小區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連接用戶數之間相關性的最下二乘曲線擬合可以預測小區RRC連接用戶數的走勢。
  
  選取全網所有單載波20 MHz帶寬小區,2017-06-21日以小時為粒度的24 h統計數據(下行用戶平均速率和RRC連接用戶數)。
  
  在對下行用戶速率與RRC連接用戶數進行曲線擬合之前,進行有效數據篩選如下:篩選早8點到晚10點忙時數據作為有效采樣點,去除CQI<4的采樣點,去除上行干擾>-100 dBm的采樣點,使用ZDL>0.6去除小包業務對于下行用戶速率的影響;得到下行用戶速率與RRC連接用戶數最小二乘擬合曲線如圖6所示,選用冪指數函數,擬合優度為0.574。
       
  
  圖6 下行用戶速率與RRC連接用戶數擬合曲線
  
  根據該擬合曲線進行評估可知,若當用戶的可接受速率為5 Mbit/s時,對應的RRC連接用戶數為88,即當RRC連接用戶數高于88時,下行用戶速率會低于  5 Mbit/s。
  
  下行用戶速率與下行平均激活用戶數關聯分析
  
  通過對下行用戶速率與下行平均激活用戶數進行關聯分析,評估當小區的下行平均激活用戶數達到多少時,小區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之間相關性的最小二乘曲線擬合可以預測小區下行平均激活用戶數的走勢。
  
  選取全網所有單載波20 MHz帶寬小區,2017-06-21日以小時為粒度的24 h統計數據(下行用戶平均速率和下行平均激活用戶數)。
  
  在對下行用戶速率與下行平均激活用戶數進行曲線擬合之前,進行有效數據篩選如下:篩選早8點到晚10點忙時數據作為有效采樣點,去除CQI<4的采樣點,去除上行干擾>-100 dBm的采樣點,使用ZDL>0.6去除小包業務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最小二乘擬合曲線如圖7所示,選用冪指數函數,擬合優度為0.792 9。
  
  圖7 下行用戶速率與下行平均激活用戶數擬合曲線
  
  根據該擬合曲線進行評估可知,若當用戶的可接受速率為5 Mbit/s時,對應的下行平均激活用戶數為3.63,即當下行平均激活用戶數高于3.63時,下行用戶速率會低于5 Mbit/s。
  
  網絡負荷評估及擴容標準建議
  
  通過對現網下行用戶速率與各類資源的使用情況基于最小二乘法進行曲線擬合及關聯分析,我們可評估當小區的各類資源達到多少門限時,小區的下行用戶速率會下降到可以接受的最小速率;于是根據小區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門限值,就可合理地確定網絡的擴容標準。
  
  例如,根據以上3類資源的使用情況與下行用戶速率的關聯分析數據,可以認為,在小區的可接受下行用戶速率為5 Mbit/s時,當一個小區在一段時間內(例如半個月)每天忙時的下行平均PRB利用率達到50%,同時RRC平均連接用戶數達到80,且下行平均激活用戶數達到3時,則建議對該小區進行載波擴容。

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