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IMT-Advanced系统中的自治愈技术研究

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第一章 绪论

1.1 研究的背景及意义

1.2国内外的研究现状

1.3研究内容及内容安排

第二章 自组织网络技术基础

2.1引言

2.2 SON管理架构

2.3 SON功能概述

2.4自治愈技术

2.5本章小结

第三章 小区中断检测机制的设计与实现

3.1引言

3.2小区中断检测机制及算法研究

3.3基于CQI报告的小区中断检测

3.4检测算法仿真及结果分析

3.5本章小结

第四章 小区中断补偿算法及仿真实现

4.1引言

4.2小区中断补偿场景及算法研究

4.3基于FQL算法的小区中断补偿方法

4.4补偿算法性能仿真及分析

4.5本章小结

第五章 总结及展望

5.1本文的主要工作

5.2未来展望

致谢

参考文献

攻硕期间取得的研究成果

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摘要

在IMT-Advanced系统中,自组织网络(SON)技术的研究已经成为标准化工作的重要内容。相比于传统无线网络架构,SON借助自配置、自优化及自治愈技术不仅可以有效提升网络性能,改善用户体验,还可减少人工参与,降低网络管理复杂度和运营成本。其中,自治愈技术主要用于小区因突发状况而出现故障时的网络自修复,确保用户处于连续、高质量的通信状态。
  围绕着自治愈技术中的小区中断自治愈场景,本文探讨了小区中断检测和补偿问题,提出了相应的检测和补偿算法,并在仿真平台上进行了验证分析。论文取得的主要成果及创新点如下:
  1.针对自治愈技术中的小区中断检测问题,提出了一种在混合式SON架构下,根据用户上报信道质量指示(CQI)信息进行小区中断检测的方法。该方法利用系统中的CQI机制,在不增加额外信令开销的情况下,充分利用CQI信息进行小区中断检测。与传统依据历史信息进行小区中断检测的方法相比,所提方法准确性高、实时性好。在基于LTE系统的仿真平台上实现所提方法并进行仿真验证,结果表明该检测方法能有效检测出小区中断。
  2.针对自治愈技术中的小区中断补偿问题,在前述网络架构下,提出了一种采用模糊化Q学习(FQL)算法的小区中断补偿方法。该方法通过调整相邻小区的天线下倾角,增大覆盖范围,从而达到补偿中断小区用户性能的目的。FQL算法利用模糊逻辑将Q学习中的状态模糊化,减少状态数量和动作状态表,并通过Q学习算法与复杂的环境交互学习,进行调整参数,完成中断补偿。与集中式补偿方法需要实时将数据信息上报到管理中心相比,该方法将补偿算法分别运行在单个小区上,无需与管理中心进行频繁的数据交互,具有更好的时效性。同时该方法根据用户实时反馈的数据进行参数调整,能有效的适应周围环境变化。在基于LTE系统的仿真平台上实现所提方法并进行仿真验证,结果表明该方法具有良好的稳定性,能有效的补偿中断小区用户性能,为IMT-Advanced系统中的小区中断补偿研究提供了技术参考。

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