一种基于流量分布的无线网络广覆盖精确优化方法,本文是无线网络相关专升本论文范文跟无线网络和流量和优化有关专升本论文范文.
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【摘 要】 随着移动互联网的热潮冲击, 县城、农村市场成为移动运营商新的增长蓝海.由于其面积广阔,网络建设不可能像城市一样做到“无缝覆盖”.在保证投资回报效益的前提下,网络资源必须投入到覆盖用户相对集中的地方.而传统网络规划、优化中,天线参数只能通过规划仿真获得,往往方位角、下倾角参数值精度低,达不到预期的覆盖范围,降低了网络覆盖效率.基于此,我们提出一种基于用户分布模型的广覆盖场景的MR 定位算法（AOA 和Tadv 定位）.依据地理栅格流量大小和流量质量,制定天线网络参数优化策略,提升覆盖效益.
【关键词】 TA AOA 流量分布 方位角 下倾角 覆盖效率
一、概述
在覆盖优化中,天线方位角是一个非常重要的参数,决定了网络质量的好坏.合理的天线方位角优化,可以增强覆盖质量,减少重叠覆盖,降低网络干扰,提升业务质量.尤其对于农村等广覆盖场景基站参数的优化极为受限.
往往由于地理环境复杂,以及缺少有效计算方法,天线参数精度低,无法达到预期覆盖目标.
当前随着互联网业务的逐步发展,用户对网络覆盖质量的要求日益苛刻.那么,如何制定一套基于用户真实业务行为以及无线环境数据来精准锁定用户分布的区位信息的算法,显得尤为重要.
二、技术方案
本技术方案通过AOA 和Tadv 定位算法将MR 数据定位和地理栅格化,以每个栅格包含的MR 数量作为权重评估栅格的流量大小,以每个栅格的平均丢包率评估栅格的业务质量,并根据流量大小和流量质量作为权重,求得小区所属的所有栅格的中心经纬度,以小区到该中心经纬度的矢量方向作为小区的方位角方向,最终获得小区的天线方位角参数值.
2.1 系统构成
如图2 所示,本技术提案的系统由数据解析模块、用户分布模型建立、MR 定位、地理栅格化、栅格感知评估、覆盖距离以及基站方位角生成等参数值计算输出模块组成.
2.2 总体技术方案
基于大数据分析方法及工具平台, 对NMS(NetworkManagement System, 网管系统) 采集的MR 数据进行解析,获取所需的各项字段及数值,并以小区为单位进行归置.基于MR 定位和栅格化功能,对每个栅格进行流量大小和流量质量的评估；并由覆盖中心生成模块根据流量大小和流量质量作为权重求得小区覆盖方向,、方位角参数值,实现最优天线参数配置模型.
2.2.1 数据解析
对小区工参和MR 数据进行解析,包含基站名称、小区名称、eNodeBID、CI、小区经度、小区纬度、方位角、小区流量.MR 数据即测量报告数据,由终端和eNodeB 在业务过程中测量并周期性上报给NMS 网管系统.MR 数据解析获取各项字段及数值,并以小区为单位进行归置,其真实反馈了用户所在位置的业务存在性和无线环境.
2.2.2 建立用户分布模型
基于模型匹配的无监督聚类算法—即混合高斯模型（GMM）,通过优化实际数据与模型的适配度,实现对样本中的数据分别在几个高斯模型上投影,进而得到在各个类上的概率,选取概率最大的类为最终判决结果.因在无线网络业务过程中,用户只要发生业务必然要向基站上报测量数据.那么,基于海量MR 数据,就可以真实还原用户的业务信息,建立真实用户分布模型.基于用户分布模型就可以量化网络质量.基于TA 的用户分布模型示意图如下：
2.2.3 MR 定位
本方案通过MR 数据中的Tadv 值计算出MR 到基站之间的距离d,再利用MR 数据中的AOA 测量值得到MR 相对于基站正北方向的角度θ,得到一组二维向量（d,θ）,再以基站坐标为参考,计算得到MR 位置坐标,从而完成定位,再基于三维地图,完成地理栅格化.
（1）计算MR 到基站的距离d
利用MR. LteScTadv（TD-LTE 服务小区的时间提前量）,MR.LteScTadv 定义为UE 用于调整其主小区PUCCH/PUSCH/SRS 上行发送的时间.反映UE 到服务基站的信号传播时间,是反映UE 与服务基站距离的主要指标.
利用Tadv 来计算距离的方法：Ts 为TD-LTE 系统最小的时间单位.
1Ts等于1/(15000*2048)s
对应的距离为：(3*108*1/15000*2048)/2等于4.89m
即距离等于 传播速度（光速）*1Ts/2( 上下行路径和）；
那么, 1 个T a d v 对应的距离,1Tadv等于16Ts等于16*4.89m等于78.12m
即,MR 距离基站d等于MR.LteScTadv*78.12m
(2) 计算MR 相对于基站的角度θ
LTE 系统中,MR.LteScAOA（服务小区的eNB 天线到达角）定义为一个UE 相对参考方向的估计角度,测量参考方向应为基站正北,逆时针方向.利用MR.LteScAOA 可计算出MR 采样点相对于基站的角度θ：
θ等于360-MR.LteScAOA/2
（3）以基站坐标为参考,计算MR 坐标
以基站坐标为参考,MR 相对基站的二维极坐标（d,θ）,转化为直角坐标系如下图所示：
2.2.3 地理栅格化
所谓地理栅格化,是指把三维地图划分为一系列具有一定大小（例如L*L）的正方形格子,并对栅格编号为i（i等于 １,２... ｎ）,每个栅格的中心坐标记录为Gi(x,y).格子的大小可定义,本方案对广覆盖场景,定义为20m*20m, 如此一来MR 数据将会落在这些格子中,根据MR 数据栅格包含的主小区记为Gi
A,A 为小区标识,即EnodebID+CI.如下图所示：根据协议,UE 在业务过程中,对无线环境进行测量并周期性上报MR（周期可定义,一般为5 秒）,那么业务进行次数越多、持续时间越长,则上报的MR 个数越多,那么发生的业务流量越大.因此采用栅格中包含的MR 数量作为权重,把小区流量分配到栅格中,完成流量的地理化.
以小区A 的坐标为参考点,从参考点到的矢量方向为小区A 的主覆盖方向.
2.2.5 方位角参数值计算
通过小区到其主覆盖方向的矢量计算,把直角坐标系下弧度转化为以正北为参考对象的角度,得到小区的方位角参数设置值.
设小区A 的坐标为（x0,y0）,其覆盖中心坐标为（x,y）,则相对与正北方向的弧度R 为：
R等于π/2-Arctan ((y-y0)/(x-x0))
小区A 方位角a等于R*180/π
通过基于用户真实业务信息,采用地理栅格化、MR 定位等算法,精确计算用户实际业务所发生的位置与基站天线的覆盖距离、方向以及业务感知,指导天馈优化,提升覆盖效益.
三、结束语
一种基于流量分布的广覆盖场景网络参数配置方法,采用MR 数据进行定位和地理栅格化计算分析,精准制定小区的天线参数配置方案,可有效规避传统优化手段中,依赖个人主观臆断,仅凭个人优化经验的粗狂型优化方式.
基于AOA+Tadv 的优化策略,可真实回溯用户集中业务区域,业务感知问题点,实现主动性的精准优化,节约大量人力和物力资源,净化了无线环境,改善了网络质量、用户感知和客户满意度,极大地提升了品牌价值.
参 考 文 献
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此文总结，这篇文章为一篇关于无线网络和流量和优化方面的相关大学硕士和无线网络本科毕业论文以及相关无线网络论文开题报告范文和职称论文写作参考文献资料.
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