肖清華，朱東照（華信咨詢設(shè)計研究院有限公司，浙江杭州310014）

1 概述

LTE 通過采用OFDM、SC-FDMA 和MIMO 等多種關(guān)鍵技術(shù)可以顯著降低用戶平面和控制平面的時延，實現(xiàn)比目前2G/3G 系統(tǒng)更快的數(shù)據(jù)速率、提供更高的小區(qū)吞吐量［1-3］。與2G/3G移動通信系統(tǒng)相同的是，重選和切換仍是LTE 最常見的過程之一。當(dāng)終端在小區(qū)間移動時，eNodeB就可能基于某種策略發(fā)起重選或切換過程。兩者的區(qū)別在于重選發(fā)生在空閑狀態(tài)下，而切換則發(fā)生在業(yè)務(wù)狀態(tài)下，其機制大同小異。因此，探索LTE的切換優(yōu)化可以從對兩者現(xiàn)有的研究基礎(chǔ)出發(fā)進行提煉。

筆者曾經(jīng)根據(jù)類正態(tài)分布和網(wǎng)絡(luò)均衡提出過關(guān)于LTE 的網(wǎng)絡(luò)重選［4-5］。前者設(shè)定輕過載和重過載兩級參數(shù)，為重選提供預(yù)警機制，但過載的標(biāo)準(zhǔn)在不同的場景下比較難以精確控制。后者則從網(wǎng)絡(luò)整體利用率的角度出發(fā)，觸發(fā)最不均衡的小區(qū)進行目標(biāo)重選，但該算法中設(shè)定的重選門檻參數(shù)只是簡單的線性增加，并沒有具體地根據(jù)小區(qū)負載差異化對待［6］。文獻［7］提出了LTE-A 與WiMax 2 網(wǎng)間切換的研究與實現(xiàn)，主要針對不同網(wǎng)絡(luò)間的切換。文獻［8］根據(jù)切換的結(jié)果統(tǒng)計對LTE 的切換算法進行了優(yōu)化，其依據(jù)主要是切換失敗率。但切換失敗的原因有很多，該算法并沒有具體分析，也沒有對客戶最為敏感的LTE 指標(biāo)數(shù)據(jù)進行分析而做改進和優(yōu)化。文獻［9］則提出了一種基于多要素的LTE 系統(tǒng)切換算法。該算法解決了文獻［8］中提出算法的一些不足，提出了一些差異化的指標(biāo)，但處理方式稍顯簡單，只是線性加權(quán)。文獻［10］也提出了一種基于多因素決策的LTE 系統(tǒng)HAMF 切換算法。HAMF根據(jù)終端的移動速度以及差異化的業(yè)務(wù)QoS等級標(biāo)識（QCI——QoS Class Identifier），對A3 切換遲滯進行修正，以期能更完美地提高切換的成功率。HAMF的效果比較好，但忽略的一點在于，遲滯系數(shù)僅僅針對主服務(wù)小區(qū)，而小區(qū)業(yè)務(wù)則同時發(fā)生于服務(wù)小區(qū)和鄰區(qū)，應(yīng)該同時兼顧。此外，文獻［11-12］還分別針對普通場景和高速移動場景的協(xié)作多點傳輸（CoMP—Coordinated Multi-Point transmission）進行了LTE的切換優(yōu)化，可以參考。

為了解決文獻［10］中HAMF 算法的缺陷，同時考慮客戶最為敏感的業(yè)務(wù)指標(biāo)［13］，本文提出一種基于類博弈［14-16］的LTE 切換算法SGHA（Similar Game-based Handover Algorithm）。博弈論又稱為對策論，包括參與者、策略和收益等要素，目標(biāo)是找到各參與者間最優(yōu)的策略選擇以及選擇策略時的博弈結(jié)果，分析這些結(jié)果的數(shù)學(xué)理論與方法。在LTE 切換算法中，博弈參與者就是各小區(qū)，策略是各小區(qū)的指標(biāo)，如負載、擁塞、丟包率等，收益即是切換性能，如成功率或小區(qū)性能提升。

2 S G H A 模型

2.1 A 3事件

參考LTE的A3事件：

式中：

Mn——相鄰小區(qū)的測量結(jié)果

Ofn——相鄰小區(qū)頻率上的頻率特定偏移量

Ocn——相鄰小區(qū)的特定偏移量，如果沒有該配置，則置為0

Ms——服務(wù)小區(qū)的測量結(jié)果

Ofs——服務(wù)小區(qū)頻率上的頻率特定偏移量

Ocs——服務(wù)小區(qū)的特定偏移量

Hys——該事件的遲滯

Off——該事件的偏移參數(shù)

當(dāng)滿足上述條件時，表示相鄰小區(qū)的信號質(zhì)量比服務(wù)小區(qū)的信號質(zhì)量好，從而觸發(fā)切換。反之，A3 滿足離開狀態(tài)。

由式（1）可知，Hys 主要針對主服務(wù)小區(qū)，Hys 越大，終端越不容易發(fā)生切換，因此文獻［10］中提及的速率因子用來修正Hys 問題不大。而小區(qū)個性偏移CIO（Ocn和Ocs）則在服務(wù)小區(qū)和鄰區(qū)中均存在。調(diào)整服務(wù)小區(qū)的CIO 參數(shù)將對該小區(qū)的所有鄰區(qū)造成影響，調(diào)整某個鄰區(qū)的CIO只對該鄰區(qū)以及對應(yīng)的服務(wù)小區(qū)產(chǎn)生影響。因此，對于與業(yè)務(wù)質(zhì)量相關(guān)的所有參數(shù)，由于與服務(wù)小區(qū)和鄰區(qū)相關(guān)，均應(yīng)在CIO參數(shù)中進行修正。

2.2 類博弈模型

博弈理論引用了凈函數(shù)的概念，凈函數(shù)包括效用函數(shù)和代價函數(shù)。前者表示一個小區(qū)所能提供的速率、吞吐量等，后者則表示要實現(xiàn)這些能力需要付出的代價。在本文的類博弈模型中，可以直接引用效用函數(shù)的概念，但代價函數(shù)可以等效為產(chǎn)生效用所導(dǎo)致的負面效果。

效用函數(shù)可以根據(jù)香農(nóng)定理產(chǎn)生：

考慮到一定的誤碼率，對香農(nóng)定理改寫如下：

根據(jù)（3）式可知，對于小區(qū)C，其所能提供的業(yè)務(wù)速率VC，計算如下：

式中：

BC——小區(qū)C所能提供的總帶寬

根據(jù)筆者以往的研究結(jié)果［12］，類代價函數(shù)需要全面考慮體現(xiàn)LTE小區(qū)接入性、穩(wěn)定性、業(yè)務(wù)質(zhì)量和資源利用率的E-RAB 擁塞率、E-RAB 掉線率、用戶面丟包率和RPB 占有率等指標(biāo)，分別采用ERAB_CGc、ERAB_DrLc、DrPc 和CeLc 來表示。在此基礎(chǔ)上，根據(jù)各指標(biāo)的重要性，采取濾波加權(quán)。

式中：

k1、k2、k3——相應(yīng)的濾波因子。

引入類代價因子δ，計算最終的類凈函數(shù)：

3 切換算法

運用以上的類凈函數(shù)對小區(qū)個性偏移進行修正，對小區(qū)C，可令：

式中：

EFC,i——本次小區(qū)測量結(jié)果

EFC,i-1——上次小區(qū)測量結(jié)果計算

式中：

CIOC,i

便得到新的SGHA切換算法，選擇滿足以上條件的最優(yōu)小區(qū)進行切換。而對于由終端速度變化對Hys造成的影響，可以參考文獻［12］，這里不再贅述，其結(jié)果如下。

式中：

kv——終端在不同速率場景下引入的速度修正因子。

4 仿真

4.1 仿真環(huán)境

本文采用Matlab 進行仿真，共設(shè)有7個eNB，假設(shè)第1個小區(qū)為主服務(wù)小區(qū)，配置6個鄰區(qū)。每個小區(qū)3扇區(qū)，配置S111，基站間距500 m，傳播環(huán)境采用COST231-Hata 模型，陰影衰落方差為9 dB，熱噪聲密度為-174 dBm/Hz，帶寬為20 MHz。

在基站覆蓋區(qū)域內(nèi)隨機地撒下用戶，在不同小區(qū)開展不同的業(yè)務(wù)，并使得各eNB小區(qū)負載存在不均衡。

4.2 仿真結(jié)果與分析

4.2.1 小區(qū)性能狀況

圖1為主服務(wù)小區(qū)在經(jīng)歷數(shù)次切換的性能變化情況。由于受外界干擾，以及用戶所開展業(yè)務(wù)的影響，當(dāng)前主服務(wù)小區(qū)的各性能指標(biāo)比較隨機，沒有太明顯的規(guī)律。但擁塞、丟包和掉線的概率總體上朝著降低的方向變動，有利于提升網(wǎng)絡(luò)服務(wù)質(zhì)量以及客戶感知。

圖1 主服務(wù)小區(qū)的性能

4.2.2 目標(biāo)切換小區(qū)

終端在移動過程中發(fā)生切換，由初始的主服務(wù)小區(qū)朝著SGHA 設(shè)定的具備最大類凈值小區(qū)進行切換，如圖2 所示。在移動過程中，進行了31 次采樣。在SGHA的作用下，終端總共進行了26次切換，把SGHA關(guān)閉，切換次數(shù)增加至27次。切換次數(shù)的減少有利于減少系統(tǒng)的信令負荷，提升系統(tǒng)運行效率。此外，SGHA切換更平緩，有利于減少乒乓切換。而且，隨著采樣次數(shù)的增加，SGHA切換頻率增加的節(jié)奏更慢。

圖2 目標(biāo)切換小區(qū)

4.2.3 服務(wù)小區(qū)負載

圖3 服務(wù)小區(qū)負載

對切換后各主服務(wù)小區(qū)的負載進行了統(tǒng)計，見圖3。SGHA切換產(chǎn)生的服務(wù)小區(qū)列表與傳統(tǒng)A3切換產(chǎn)生的服務(wù)小區(qū)列表存在一定差異，對其小區(qū)負載的統(tǒng)計也不可能完全對等。但在相同采樣的前提下，SGHA目標(biāo)服務(wù)小區(qū)的負載總體低于傳統(tǒng)A3算法，即SGHA 切換在切換次數(shù)更少的前提下能比傳統(tǒng)A3 切換算法更有效減少小區(qū)負載。

4.2.4 最大類代價因子

對類代價因子δ對SGHA 切換性能的影響進行仿真，分別取δ=1 和δ=100。如圖4 所示，在δ因子比較小的情況下，SGHA 的性能與A3算法相仿，而隨著δ的增加，SGHA的性能開始發(fā)揮。理論上，SGHA性能與δ是成正比的，其原因在于式（8）中δ決定小區(qū)濾波性能部分，與香農(nóng)速率相比，只能起到一定的約束作用，隨著δ的增加，其約束力越來越大，但有一個上限值。該上限值取決于2方面：

a）小區(qū)切換參數(shù)中個性偏移CIO配置的最大值。

b）類凈函數(shù)的最大有效值，據(jù)此，可計算如下：

5 結(jié)束語

切換是系統(tǒng)移動性管理的重要功能，對網(wǎng)絡(luò)性能起著重大作用。尤其對LTE 而言，更加扁平化的網(wǎng)絡(luò)使其可承載低時延、高帶寬的業(yè)務(wù)，但也對切換提出了更苛刻的要求。本文綜合考慮小區(qū)信號質(zhì)量電平、小區(qū)資源負載、擁塞、丟包和掉線的影響，提出了一種類博弈模型的切換算法，可以更加有彈性地解決LTE 網(wǎng)絡(luò)的切換問題。

圖4 不同類代價因子的影響

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