小蜂窝网络中基于速度估计的切换触发时间选择方案

在用户对系统带宽以及传输速率要求越来越严格的当下,小蜂窝技术成为解决室内和热点场景覆盖和容量问题的有效途径。为了缓解小蜂窝中切换失败率和乒乓切换率之间的矛盾,首先建立了小蜂窝网络场景下的切换模型,通过采用参考信号接收功率方案对用户终端(UE)的移动轨迹进行跟踪而达到速度估计的目的;之后,推导分析了该模型中切换失败概率、乒乓切换概率与切换触发时间、UE速度的关系;最后,采用遍历算法对切换触发时间进行优化选择。仿真结果表明,所提方案能够将切换失败概率降低到接近于零,同时将乒乓切换率降低了10%,很好地缓解了两者之间的矛盾,更适合于对乒乓切换敏感的高速移动UE。     

LTE-Advanced系统中的移动顽健性优化技术研究

网络自优化技术目前成为移动通信网络性能研究的热点.随着移动通信技术和业务的飞速发展,移动顽健性日益成为用户体验关注的重点,尤其是移动蜂窝通信网络中的切换失败、用户掉话、通信质量差等一系列问题.为解决此类切换带来的用户体验和系统移动顽健性下降问题,针对一种面向切换事件和切换场景的移动顽健性优化算法(MRO算法),以用户掉话率作为性能评价标准,分别在同构和异构网络下,综合考虑切换事件和不同切换失败场景(过早切换、过晚切换、乒乓切换)的特点优化调整切换参数,并采用系统级仿真进行了性能比较.仿真结果表明,加入MRO算法后,同构场景的掉话率从10.9％下降到6.2％,异构场景的掉话率从11.3％下降到6.3％,整体性能得到大幅提升.     

LTE系统中切换优化算法的研究

3GPP提出了一种自组织,自配置,自愈合网络,即SON(Self-organizing Network)。SON的一个重要方面就是移动健壮性优化(Mobility Robust Optimization,MRO),其主要目的是通过基站自配置合适的切换参数,提高基站的切换性能。本文提出了一种基于SON的切换参数优化(Handover Parameter Optimization,HPO)算法,并且考虑了不同移动速度的UE对切换性能的影响,设置不同的迟滞参数,通过检测不同的场景动态调整切换参数。最后搭建了仿真平台,仿真结果表明,经过该算法优化后,切换性能大幅提高。     

LTE自组织网络MRO功能浅析

随着LTE网络规模的不断扩大,网络中存在的异常切换次数也逐渐增多。本文主要针对SON中的MRO功能及其实现方法进行了详尽的论述,并通过现网验证,优化后网络KPI指标有所提升,异常切换比例下降。     

基于强化学习的异构网络垂直切换方法

网络切换技术不仅可以保证用户的网络连接,同时能够以较强的信号传输网络数据。网络切换技术的性能对网络服务质量(quality of service, QoS)的影响至关重要。然而,现有的切换算法多数存在严重的乒乓效应,这不仅造成网络资源的严重浪费,还会损害用户的QoS。为此,提出了一种基于强化学习的异构网络垂直切换方案,主要从触发切换、网络选择及判决切换等方面进行优化。在触发切换时将垂直切换考虑成必要切换和择优切换,通过Q-Learning（QL）算法在选择网络时优化垂直切换;然后以QoS为条件,在判决切换时加入驻留定时器,从多角度减少用户切换次数,降低乒乓效应对异构网络垂直切换的影响。仿真结果表明,基于强化学习的异构网络垂直切换方法可以在保证QoS的条件下有效减少用户切换网络的次数,短时间内频繁切换的情况也有所改善,降低了乒乓效应的影响。     

基于异频切换负载均衡算法研究与实现

在商用LTE基站系统中,小区之间存在业务量不均衡的情况,特别是热点区域,某些小区处于高负载状态,为了均衡小区的业务负载,引入了移动负载均衡(MLB)技术。选择合适用户(UE)切换到相邻低负载小区,从而有效地提高了整体网络资源效率和吞吐量,同时也能增强用户的性能体验。提出了一种以用户的RSRP和邻区PRB利用率为参数,基于UE业务量的异频切换负载均衡算法,选择出适量的UE切换到目标邻区中,从而达到网络负载均衡。根据实际基站调试结果表明,该算法能够快速精确地切换特定业务量的UE,明确了要卸载的业务量,并且提升了网络吞吐量和UE吞吐量。     

TD-LTE网内切换性能优化分析

TD-LTE采用的是硬切换技术,它能够减少信令开销和避免一些不必要的切换。为了使其能够实现无缝切换,必须根据不同的场景对TD-LTE无线网络切换的关键参数进行合理的配置,这样才能避免乒乓切换发生的次数和减少RLF,从而使切换性能得到提升。文章通过仿真给出了不同速度下的参数配置,并分析了其合理性。     

一种LTE与WLAN间垂直切换新算法

为提高用户在异构网络中的服务质量(QoS),减少切换产生的乒乓效应,文中提出了一种LTE和WLAN网络垂直切换新算法。该算法考虑了衰落对接收信号强度(RSS)的影响,基于RSS选出目标网络,根据用户移动速度并结合代价函数选出最佳网络,代价函数中采用了层次分析法来确定时延、资费和用户偏好等参数的权重。仿真结果表明,文中所提的垂直切换算法有效降低了“乒乓效应”,并提高了通信网络的服务质量。     

基于区域感知贝叶斯决策的5G超密集异构网络联合垂直切换技术研究

针对无线通信异构网络切换中最优接入网的选择问题,现有研究主要集中于解决在两个网络间选择切换,而对于未来5G（5th Generation）通信系统中超密集网络的切换问题研究较少.本文就研究了5G无线通信系统中超密集异构网络的选择切换.文中提出了一种基于区域感知贝叶斯决策的联合垂直切换方式,该方案通过选择超密集异构接入网络的最优切换概率从而解决超密集网络切换问题.通过对移动用户（mobile station）从宏基站进入超密集服务小区,以及在小区内和小区间移动的不同场景进行仿真分析,研究结果表明本文决策方式能够准确地选择要切换的网络,因而该方案能够适用于超密集网络的应用场景.     

车联网环境下的4G和DSRC异构网络切换机制研究

面向车联网的实际应用需求,构建了一种高速公路环境下的基于4G和DSRC的异构网络通信场景。针对车辆在该场景下可能会在不同网络信道间频繁发生垂直切换导致较高的传输时延和丢包率的问题,在分析研究基于4G与DSRC的高速公路异构网络切换过程的基础上,引入网络跳数、连接次数和行驶轨迹作为切换判决条件,基于TREBOL路由协议设计了一种异构网络垂直切换算法。最后利用Veins仿真平台对提出的异构网络垂直切换算法的切换性能进行对比测试分析。测试结果表明,与基于RSSI的异构网络垂直切换方法相比,所提切换算法能增大车辆与DSRC网络连接的持续时间,并有效减少"乒乓效应"。