[肖小潮 朱秋瑜 李夢(mèng)穎]
5G是面向2020年以后移動(dòng)通信需求而發(fā)展的新一代移動(dòng)通信系統(tǒng)。與4G相比,5G在速率、時(shí)延、連接數(shù)3個(gè)方面提升了系統(tǒng)性能,用戶體驗(yàn)顯著提高[1]。
伴隨用戶業(yè)務(wù)量的快速提升,熱點(diǎn)區(qū)域的小區(qū)會(huì)出現(xiàn)高負(fù)荷[2]問題,這會(huì)直接影響終端的上傳下載速率、接通率、掉線率等各項(xiàng)指標(biāo),從而導(dǎo)致用戶感知急劇下降。因此,當(dāng)小區(qū)出現(xiàn)高負(fù)荷時(shí),網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化工程師需要相應(yīng)對(duì)網(wǎng)絡(luò)做出調(diào)整,以優(yōu)化用戶感知[3],保障網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行平穩(wěn)。如何判斷一個(gè)小區(qū)出現(xiàn)了“高負(fù)荷”,是網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化工程師首要解決的問題:條件定義過高,就會(huì)導(dǎo)致工程師判斷高負(fù)荷不及時(shí),影響用戶感知;條件定義過低,就會(huì)導(dǎo)致大量小區(qū)出現(xiàn)虛假高負(fù)荷,浪費(fèi)人力物力。
傳統(tǒng)定義“高負(fù)荷”是針對(duì)固定帶寬,將小區(qū)分類為大包中包小包小區(qū),再區(qū)別TDDFDD分別設(shè)置統(tǒng)一的判決門限,其他帶寬則直接按照給定帶寬等比折算[4]。然而,5G小區(qū)存在天線規(guī)模多樣化(64T64R32T32R8T8R4T4R…)、帶寬多樣化(100 M80 M60 M30 M…)、子載波間隔多樣化(15 kHz30 kHz…)、時(shí)隙配比多樣化(8:27:32:3…)的特點(diǎn),現(xiàn)有技術(shù)對(duì)“高負(fù)荷”的單一判斷難以適應(yīng)5G小區(qū)的這些特點(diǎn);此外,大中小包小區(qū)的分類過于粗放,即使兩個(gè)軟硬件配置完全相同的小區(qū)均為小包小區(qū),當(dāng)兩個(gè)小區(qū)下小包業(yè)務(wù)比例不同時(shí),兩個(gè)小區(qū)達(dá)到高負(fù)荷影響用戶感知的條件也有所差異。因此,如何差異化、精細(xì)化、動(dòng)態(tài)化調(diào)整“高負(fù)荷”的判斷條件,在保障用戶感知的基礎(chǔ)上減少過度優(yōu)化,節(jié)省網(wǎng)絡(luò)維護(hù)成本,成為需要解決的關(guān)鍵問題。
本文構(gòu)建了一種基于5G客戶感知的高負(fù)荷體系,通過獲取小區(qū)配置和狀態(tài)與小區(qū)實(shí)時(shí)的大小包分布情況作為輸入,針對(duì)不同小區(qū)或同一小區(qū)不同時(shí)間輸出差異化、精細(xì)化、動(dòng)態(tài)化的高負(fù)荷判斷條件。
如圖1所示,該模型的特征在于:通過輸入(1)用戶感知需求、(2)小區(qū)配置和狀態(tài)、(3)小區(qū)大小包分布情況,輸出小區(qū)高負(fù)荷判斷條件。
圖1 系統(tǒng)輸入輸出模型
輸入1包括用戶體驗(yàn)速率、用戶體驗(yàn)滿足度,根據(jù)主流業(yè)務(wù)需求進(jìn)行設(shè)定,為靜態(tài)可調(diào)輸入;輸入2包括小區(qū)帶寬、小區(qū)子載波間隔、小區(qū)時(shí)隙配比、小區(qū)平均流數(shù)、小區(qū)平均調(diào)制編碼階數(shù),為小區(qū)差異化參數(shù),其中小區(qū)平均流數(shù)、小區(qū)平均調(diào)制編碼階數(shù)為動(dòng)態(tài)輸入,隨時(shí)間變化;輸入3包括小包業(yè)務(wù)比例,為小區(qū)差異化參數(shù),同時(shí)為動(dòng)態(tài)輸入,隨時(shí)間變化;輸出包括小區(qū)平均激活用戶數(shù)、小區(qū)小時(shí)流量,為小區(qū)差異化輸出,同時(shí)為動(dòng)態(tài)輸出,隨時(shí)間變化。
2.2.1 用戶感知需求
用戶感知需求包括用戶體驗(yàn)速率[5]和用戶體驗(yàn)滿足度,該輸入指示用戶感知對(duì)判斷“高負(fù)荷”提出的根本條件,用于計(jì)算滿buffer業(yè)務(wù)下小區(qū)平均用戶感知速率。
根據(jù)3GPP協(xié)議32.450定義,體驗(yàn)速率取空口傳輸數(shù)據(jù)速率,濾除其它冗余信息,反映提供給用戶的平均速率能力,如圖2所示。
圖2 用戶體驗(yàn)速率計(jì)算方式
根據(jù)3GPP協(xié)議36.314定義,體驗(yàn)滿足度采用秒級(jí)統(tǒng)計(jì)每個(gè)用戶的體驗(yàn)速率,取體驗(yàn)速率大于目標(biāo)值的占比,表征用戶級(jí)的滿足程度,如圖3所示。
圖3 用戶體驗(yàn)滿足度計(jì)算方式
從小區(qū)角度來看,由于冗余信息的傳輸,小區(qū)需要提供的速率高于實(shí)際用戶體驗(yàn)速率,通過對(duì)滿buffer業(yè)務(wù)下小區(qū)平均用戶感知速率v、用戶體驗(yàn)速率IP Throughput in DL和用戶體驗(yàn)滿足度S進(jìn)行現(xiàn)網(wǎng)建模,可以得到三者之間的關(guān)系:
2.2.2 小區(qū)配置(x)和狀態(tài)(x,t)
小區(qū)配置與小區(qū)x相關(guān),包括小區(qū)帶寬、子載波間隔和小區(qū)時(shí)隙配比;小區(qū)狀態(tài)包括小區(qū)平均流數(shù)和小區(qū)平均編碼調(diào)制階數(shù),受小區(qū)覆蓋環(huán)境和遠(yuǎn)中近點(diǎn)用戶分布影響,與小區(qū)x相關(guān),同時(shí)隨時(shí)間t變化,用于計(jì)算滿buffer業(yè)務(wù)下小區(qū)可達(dá)容量。
每個(gè)下行符號(hào)的有效資源粒子數(shù)NRE由小區(qū)帶寬B(MHz)和子載波間隔SCS(kHz)根據(jù)下列公式計(jì)算得到:
其中12表示每RB含12個(gè)子載波,0.86表示根據(jù)3GPP協(xié)議38.306扣除0.14系統(tǒng)開銷,Table函數(shù)表示根據(jù)3GPP協(xié)議查表獲取小區(qū)資源塊(Resource Block,RB)數(shù),如表1所示。
表1 最大傳輸帶寬配置(38.101-1 Table 5.3.2-1)
每秒下行符號(hào)數(shù)Nsym由小區(qū)子載波間隔SCS和時(shí)隙配比DL:UL根據(jù)以下公式計(jì)算得到:
其中1000表示子載波間隔為15 kHz時(shí)每秒含1 000個(gè)時(shí)隙,14表示每時(shí)隙含14個(gè)符號(hào);
最終,滿buffer業(yè)務(wù)下小區(qū)可達(dá)容量C(Mbit/s)可以表示為:
其中L為小區(qū)平均流數(shù),MCS為小區(qū)平均編碼調(diào)制階數(shù),SE(MCS)表示根據(jù)3GPP協(xié)議查表獲取編碼調(diào)制效率,如表2所示。
表2 編碼調(diào)制效率(38.214 Table 5.1.3.1-2)
2.2.3 小區(qū)大小包分布情況(x,t)
小區(qū)大小包分布情況指小區(qū)的小包業(yè)務(wù)比例,與小區(qū)x相關(guān),同時(shí)隨時(shí)間t變化,用于將理想狀態(tài)下的滿buffer業(yè)務(wù)模型轉(zhuǎn)換成實(shí)際應(yīng)用中的混合業(yè)務(wù)模型。
小包業(yè)務(wù)比例p通過計(jì)算統(tǒng)計(jì)周期內(nèi)小區(qū)小包業(yè)務(wù)的流量占比獲?。?/p>
此外,小包折算系數(shù)α表示α個(gè)小包業(yè)務(wù)用戶對(duì)資源的消耗相當(dāng)于1個(gè)滿buffer業(yè)務(wù),可以通過“全大包業(yè)務(wù)單位時(shí)間數(shù)據(jù)量/全小包業(yè)務(wù)單位時(shí)間數(shù)據(jù)量”進(jìn)行計(jì)算,現(xiàn)網(wǎng)建模易得α約為5。
該模型的輸出為小區(qū)高負(fù)荷判斷條件(x,t),包括小區(qū)平均激活用戶數(shù)和小區(qū)小時(shí)流量,與小區(qū)x相關(guān),隨時(shí)間t變化,即每個(gè)小區(qū)的高負(fù)荷判斷條件因小區(qū)配置和狀態(tài)、小區(qū)實(shí)時(shí)的大小包分布情況而異,計(jì)算流程如圖4所示。
圖4 小區(qū)高負(fù)荷判斷條件輸出流程圖
(1)通過輸入1和輸入2分別計(jì)算中間值:滿buffer業(yè)務(wù)下小區(qū)平均用戶感知速率要求v(Mbit/s)和小區(qū)可達(dá)容量C(Mbit/s);
(2)通過滿buffer業(yè)務(wù)下小區(qū)平均用戶感知速率要求v和小區(qū)可達(dá)容量C,計(jì)算滿buffer業(yè)務(wù)模型支持的小區(qū)平均激活用戶數(shù)m:
(3)根據(jù)小包業(yè)務(wù)比例p和小包折算系數(shù)α,折算混合業(yè)務(wù)模型支持的小區(qū)平均激活用戶數(shù)n和混合業(yè)務(wù)下小區(qū)可達(dá)容量D(Mbit/s):
(4)通過混合業(yè)務(wù)下小區(qū)可達(dá)容量D,計(jì)算小區(qū)小時(shí)流量T(GB):
針對(duì)現(xiàn)有技術(shù)中“高負(fù)荷”判斷條件過于單一、粗放和固化的問題,本文提出了一種基于5G客戶感知的高負(fù)荷體系,通過獲取小區(qū)配置和狀態(tài)與小區(qū)實(shí)時(shí)的大小包分布情況作為輸入,針對(duì)不同小區(qū)或同一小區(qū)不同時(shí)間輸出差異化、精細(xì)化、動(dòng)態(tài)化的高負(fù)荷判斷條件,在保障用戶感知的基礎(chǔ)上,減少過度優(yōu)化,節(jié)省網(wǎng)絡(luò)維護(hù)成本。