一种用于自组织网络中的小区中断补偿方法

摘要

本发明涉及一种用于自组织网络中的小区中断补偿方法，属于4G通信技术领域，该方法包括：从邻近小区中选择内部补偿小区和外部补偿小区，确定补偿小区的调整参数；依次调整内部补偿小区参数，根据用户上报信息获得内部补偿性能函数增量，进行参数更新；当内部调整迭代停止后进行外部调整阶段；依次调整外部补偿小区参数，根据用户上报信息获得外部补偿性能函数增量，进行参数更新；当外部调整迭代停止后结束补偿。本发明可以在检测到小区中断发生后，自动对中断小区用户性能进行有效的补偿，同时减小了补偿小区内用户的性能损失，能有效的进行网络自治愈，减少人工参与，降低运营成本。

说明书

技术领域

本发明属于4G通信技术领域，特别涉及一种用于自组织网络中的小区中断补偿方法。

背景技术

随着下一代无线通信网络的发展，网络结构越来越复杂，网络参数变得越来越多，计算越来越复杂，因此需要投入更多的人员对网络进行管理，这样会迅速增加运营商的成本。自组织网络(Self-Organizing Network:SON)应运而生。SON的最终目的就是能最大化地进行网络自主管理，增加网络容量，减少人工参与，降低运营成本，其中SON具有三大功能：自配置、自优化和自治愈。

自治愈(Self-Healing)是应用于小区因为突发状况而出现中断的情况，可以在这种突发场景下及时维持小区性能(小区覆盖及通信质量)。当一个小区覆盖区域的所有用户设备(User Equipment：UE)无法获取任何无线资源或只能获取很少资源时则该小区处于中断状态(Cell Outage)，称该小区为中断小区。导致这种中断的原因可能是硬件或软件故障，电源供应中断或网络连接中断，或者配置错误。通过自治愈技术能快速、自动、准确地检测影响网络性能的故障，并自动地恢复或隔离故障设备，以确保用户处于连续、高质量的通信状态。

小区中断补偿是指在一个或多个小区发生了软硬件故障导致不可用，且无法通过本小区参数配置进行恢复的情况下，通过调整相邻小区基站的参数，扩展相邻小区的覆盖范围，使之可以在短时间内补偿中断小区内的覆盖。当前针对小区补偿的研究中，一方面针对不同参数设置对补偿性能的不同影响进行研究，M.Amirijoo等人在CCNC’2011上发表的论文“Effectiveness of cell outage compensation in LTE networks”中主要对调整天线配置、接收功率等级以及导频发射功率等参数对中断小区的补偿性能展开了研究；此外对于小区中断的补偿方法方面也有一定的研究，例如将模拟退火算法(Simulated AnnealingAlgorithm)、遗传算法(Genetic Algorithm)等引入到小区中断补偿中，引入这类优化算法的主要思想是在可能的参数配置下通过不同的搜索方式，尽可能找到最优的配置方案，但该类方法所用的搜索时间长且计算复杂度高，因此为了能及时有效的恢复中断小区的用户性能损失，本发明提出了一种针对小区中断带来的用户性能下降的在线补偿方法。

发明内容

本发明的目的是为克服已有技术的不足之处，提出一种用于SON网络中的小区中断补偿方法，本方法可以在检测到小区中断发生后，且无法通过本小区参数配置进行恢复的情况下，通过调整相邻小区基站的参数，对中断小区内用户性能损失进行快速有效的补偿，同时减小补偿小区内用户的性能损失，能有效的进行网络自治愈，减少人工参与，降低运营成本。

本发明提出的了一种用于SON网络中的小区中断补偿方法，该方法包括：从邻近小区中选择内部补偿小区和外部补偿小区，确定补偿小区的调整参数；依次调整内部补偿小区参数，根据用户上报信息获得内部补偿性能函数增量，进行参数更新；当内部调整迭代停止后进行外部调整阶段；依次调整外部补偿小区参数，根据用户上报信息获得外部补偿性能函数增量，进行参数更新；当外部调整迭代停止后结束补偿。

本发明的特点及有益效果：

本发明的特点为：该方法主要包括内部调整与外部调整阶段，通过该方法中的内部调整，可以有效的对中断小区内用户由于中断造成的性能损失进行快速有效的恢复；通过外部调整，可以有效的对内部补偿小区内用户由于补偿中断小区造成的性能损失进行有效的恢复。该方法是一种有效的在线补偿方法，简单易实现，可以快速有效的降低小区中断带来的损失，减少人工干预，提升用户体验。

本发明的优点及效果：

(1)该方法是一种自动在线调整方法，可以自动地根据实际的网络运行状况进行实时的有效的调整；

(2)通过该方法中的内部调整，以中断小区内用户的频谱效率为优化目标，可以对中断小区内用户由于中断造成的性能损失得到快速有效地恢复；

(3)通过该方法中的外部调整，以中断小区和补偿小区内用户的频谱效率为优化目标，可以有效的对补偿小区内用户由于补偿中断小区造成的性能损失得到有效的恢复；

(4)该方法中的每一轮调整中均使用贪婪策略进行最优策略选择，简单易实现，同时合理的选择参数可以快速有效地恢复性能。

具体实施方式

本发明提出的一种SON网络中的小区中断补偿方法结合实施例详细说明如下：

本发明提出的一种SON网络中的小区中断补偿方法，其特征在于，该方法包括：从邻近小区中选择内部补偿小区和外部补偿小区，确定补偿小区的调整参数；依次调整内部补偿小区参数，根据用户上报信息获得内部补偿性能函数增量，进行参数更新；当内部调整迭代停止后进行外部调整阶段；依次调整外部补偿小区参数，根据用户上报信息获得外部补偿性能函数增量，进行参数更新；当外部调整迭代停止后结束补偿。

该方法具体包括以下步骤：

1)初始化：从中断小区的邻近小区中确定内部补偿小区和外部补偿小区，确定调整参数，并进行参数初始化；

1-1)确定内部补偿小区：以中断小区为中心，在中断小区的相邻小区中，根据相邻小区的位置和负载情况选择N个内部补偿小区，N为正整数（该值的大小根据实际的应用场景而定，该值越大，补偿小区越多，补偿性能越好，计算量越大，一般取值范围为1~3）；并按照内部补偿小区ID号从小到大进行编号j，其中j表示第j个内部补偿小区，j取值为j=1,2,…N；

其中内部补偿小区的具体选择的实施方法为：从中断小区的相邻小区中选择2N个距离中断小区最近的小区，再从中选择负载最轻的N个小区作为内部补偿小区；

1-2)确定外部补偿小区：分别按内部补偿小区编号j，以各个内部补偿小区为中心，从每个内部补偿小区的相邻小区(除中断小区)中，根据相邻小区的位置和负载情况选择M(j)个外部补偿小区其中M(j)表示第j个内部补偿小区对应的外部补偿小区个数，M(j)为正整数(该值的大小根据实际的应用场景而定，该值越大，补偿小区越多，补偿性能越好，计算量越大，一般取值范围为1~3），具体选择的实施方法为：

从第j个内部补偿小区的相邻小区中选择2M(j)个距离第j个内部补偿小区最近的小区，再从中选择负载最轻的M(j)个小区作为第j个内部补偿小区的外部补偿小区；

1-3)从内部补偿小区的天线下倾角、天线方位角、基站发射功率、上行接收信号功率、切换参数中选一个参数作为调整参数T_{1_1}(具体的选择方法根据具体的应用场景而定，根据该参数对中断小区的补偿能力而定，调整天线下倾角可以有效的增加小区的覆盖范围，一般选用天线下倾角)；依次从各个内部补偿小区的外部补偿小区的天线下倾角、天线方位角、基站发射功率、上行接收信号功率、切换参数中选一个参数作为调整参数(具体的选择方法根据具体的应用场景而定，根据该参数对中断小区的补偿能力而定，调整天线下倾角可以有效的增加小区的覆盖范围，一般选用天线下倾角)，其中第j个内部补偿小区的外部补偿小区的调整参数表示为T_{2_j}；

1-4)生成1个内部调整矩阵A_{1_1}和N个外部调整矩阵A_{2_j}，并对调整步长和步长调整因子进行初始化，具体包括：

1-4-1)根据内部补偿小区个数和外部补偿小区个数生成1个内部调整矩阵A_{1_1}和N个外部调整矩阵A_{2_j}，其中内部调整矩阵和外部调整矩阵的矩阵元素为-1,0,1，分别表示减小、不变和增大调整参数，内部调整矩阵A_{1_1}和第j个外部调整矩阵A_{2_j}大小分别为(3^N-1)×N和(3^M(j)-1)×M(j)；

其中内部调整矩阵A_{1_1}生成的实施方式为：以3^N-1个长度为N的不同非零向量分别作为内部调整矩阵的行，其中，向量元素可选的取值为{-1,0,1}，形成大小为(3^N-1)×N的内部调整矩阵A_{1_1}；

其中第j个外部调整矩阵A_{2_j}生成的实施方式为：以3^M(j)-1个长度为M(j)的不同非零向量分别作为第j个外部调整矩阵的行，其中，向量元素可选的取值为{-1,0,1}，形成大小为(3^M(j)-1)×M(j)的外部调整矩阵A_{2_j}；

1-4-2)确定内部补偿小区的初始调整步长ΔT_{1_1}(0)和步长调整因子K_{1_1}：

其中，初始调整步长ΔT_{1_1}(0)为P倍调整参数T_{1_1}的最小可调单位，其中，P为正整数(最小可调单位是选择的调整参数T_{1_1}能允许调整的最小值)；步长调整因子K_{1_1}>0(具体值按具体选择的调整参数T_{1_1}的特性确定)；

1-4-3)分别确定各个内部补偿小区的外部补偿小区的初始调整步长和步长调整因子，其中第j个内部补偿小区的外部补偿小区的初始调整步长表示为ΔT_{2_j}(0)和步长调整因子表示为K_{2_j}；

其中，初始调整步长ΔT_{2_j}(0)为P倍调整参数T_{2_j}的最小可调单位，其中，P为正整数(最小可调单位是选择的调整参数T_{2_j}能允许调整的最小值)；步长调整因子K_{2_j}>0(具体值按具体选择的调整参数T_{2_j}的特性确定)；

2)内部调整：参数初始化，并用内部调整矩阵A_{1_1}对调整参数T_{1_1}进行多次迭代调整，得到内部调整完成后的调整参数T_{1_1}值作为内部补偿小区的最终调整参数值后，进入外部调整，具体包括以下步骤：

2-1)记录N个内部补偿小区的调整参数T_{1_1}初始值T_{1_1}(0)作为第1轮迭代调整的初始值，其中，T_{1_1}(0)为长度为N的向量，每个元素值依次表示每个内部补偿小区的调整参数初始值；并根据统计得到的中断小区用户的信号与干扰加噪声比(Signal to Interferenceplus Noise Ratio:SINR)上报信息，计算内部补偿性能函数(Inner Compensation PerformanceFunction:ICPF)初始值ICPF(0,0)作为第1轮迭代调整的初始值；

ICPF(0,0)=λ×SE_{edge(outage_cell)}(0,0)+(1-λ)×SE_{avrg(outage_cell)}(0,0)   (1)

其中，SE_{edge(outage_cell)}表示中断小区内边缘用户的频谱效率，SE_{avrg(outage_cell)}表示中断小区内用户的平均频谱效率，λ是折中因子，0<λ<1；

2-2)用内部调整矩阵A_{1_1}对内部补偿小区的调整参数T_{1_1}进行多轮(3^N-1)次迭代调整，得到内部调整完成后的调整参数T_{1_1}值作为内部补偿小区的最终调整参数值，进入外部调整，其中第k轮迭代调整的具体步骤如下：

2-2-1)分别将调整步长与内部调整矩阵的每一行的对应元素相乘，并与该轮调整参数T_{1_1}初始值（该初始值为上一轮迭代的调整参数值）相加，得到调整后新的调整参数值，作为一次调整；其中，公式(2)表示第k轮迭代调整中的第i次调整内部补偿小区调整参数T_{1_1}（k,i）的计算表达式；

T_{1_1}(k,i)=T_{1_1}(k,0)+ΔT_{1_1}(k)×A_{1_1}(i,:)                              (2)

式（2）中，i=1...3^N-1，A_{1_1}（i,:）表示内部调整矩阵A_{1_1}的第i行；

2-2-2)根据每一次得到的调整参数T_{1_1}的值，调整内部补偿小区参数；再通过获得的中断小区用户上报信息，计算该次内部补偿性能函数ICPF_{1_1}值；其中，公式(3)表示第k轮迭代调整中的第i次调整后内部补偿性能函数值的计算表达式；

ICPF(k,i)=λ×SE_{edge(outage_cell)}(k,i)+(1-λ)×SE_{avrg(outage_cell)}(k,i)(3)

2-2-3)将该轮迭代调整中的(3^N-1)个内部补偿性能函数值分别减去该轮迭代的内部补偿性能函数初始值（该初始值为上一轮迭代后的内部补偿性能函数值），得到(3^N-1)个内部补偿性能函数增量ΔICPF；其中，公式(4)表示该轮迭代调整中的第i次调整后内部补偿性能函数增量的计算表达式：

ΔICPF(k,i)=ICPF(k,i)-ICPF(k,0)                                       (4)

2-2-4)选择该轮调整后的(3^N-1)个内部补偿性能函数增量中的最大的内部补偿增量ΔICPF(k,m)，根据该值判断迭代调整是否终止；

ΔICPF(k,m)=maxΔICPF(k,i)                                            (5)

式（5）中，m表示该轮中最大内部补偿性能函数增量对应的一次调整；

若最大内部补偿性能函数增量大于0，用最大内部补偿性能函数增量对应的一次调整得到的调整参数T_{1_1}和内部补偿性能函数ICPF值，更新该轮迭代调整的内部补偿小区的调整参数T_{1_1}和内部补偿性能函数ICPF作为下一轮迭代调整的初始值(如公式(6)、（7)所示)，此时调整步长ΔT_{1_1}保持不变作为下一轮迭代的初始值(如公式(8)所示)，进入下一轮迭代调整；

T_{1_1}(k+1，0)=T_{1_1}(k,m)                             (6)

ICPF(k+1,0)=ICPF(k,m)                              (7)

ΔT_{1_1}(k+1)=ΔT_{1_1}(k))                               (8)

若最大内部补偿性能函数增量不大于0，再根据该轮迭代调整步长判断迭代调整是否终止，即：

若当前调整步长大于调整步长因子，则用当前调整步长减去调整步长因子作为下一轮迭代调整的调整步长(如公式(9)所示)，同时，该轮调整的调整参数T_{1_1}和内部补偿性能函数ICPF保持不变作为下一轮迭代的初始值(如公式(10)、（11)所示)，进入下一轮迭代调整；

ΔT_{1_1}(k+1)=ΔT_{1_1}(k)-K_{1_1}                         (9)

T_1-1(k+1,0)=T_1-1(k,0)                              (10)

ICPF(k+1,0)=ICPF(k,0)                              (11)

若当前调整步长不大于调整步长因子，则迭代调整终止，内部调整结束，以当前的调整参数值作为最终的内部补偿小区的调整参数值，进入外部调整阶段；

3)外部调整：根据N个内部补偿小区编号，按编号顺序分别对各个内部补偿小区的外部补偿小区的调整参数进行多轮次迭代调整，将多轮调整完成后的调整参数值作为该内部补偿小区的外部补偿小区的最终调整参数值，完成对该内部补偿小区的补偿，再进入下一个内部补偿小区的外部调整；最终完成中断小区的中断补偿；

其中第j个内部补偿小区的外部调整具体包括以下步骤：

3-1)记录该内部补偿小区的M(j)个外部补偿小区的调整参数T_{2_j}初始值T_{2_j}(0)作为第1轮迭代调整的初始值，其中，T_{2_j}(0)为长度为M(j)的向量，每个元素值依次表示每个外部补偿小区的调整参数初始值；并根据统计得到的中断小区、内部补偿小区以及外部补偿小区用户的SINR上报信息，计算外部补偿性能函数(Outer Compensation PerformanceFunction:OCPF)初始值OCPF_{2_j}(0,0)；

OCPF_{2_j}(0,0)=β×SE_{avrg(comp_cell)}(0,0)+(1-β)×SE_{avrg(outage_cell)}(0,0)(12)

其中，SE_{avrg(comp_cell)}代表补偿小区(包括内部补偿小区和外部补偿小区)内的用户平均频谱效率，SE_{avrg(outage_cell)}代表中断小区内用户的平均频谱效率，β是折中因子(0<β<1)；

3-2)用该内部补偿小区的外部调整矩阵A_{2_j}对该内部补偿小区的外部补偿小区的调整参数T_{2_j}进行多轮(3^M(j)-1)次迭代调整，得到外部调整完成后的调整参数T_{2_j}值作为该内部补偿小区的外部补偿小区的最终调整参数值，完成对该内部补偿小区的补偿，进入下一个内部补偿小区的外部调整，最终完成中断小区的中断补偿；其中第k轮迭代调整的具体步骤如下：

3-2-1)分别将调整步长与该内部补偿小区的外部调整矩阵的每一行的对应元素相乘，并与该轮调整参数初始值（该初始值为上一轮迭代的调整参数值）相加，得到调整后的调整参数T_{2_j}值，作为一次调整；其中，公式(13)表示第j个内部补偿小区第k轮迭代调整中的第i次调整外部补偿小区调整参数T_{2_j}的方法；

T_{2_j}(k,i)=T_{2_j}(k,0)+ΔT_{2_j}(k)×A_{2_j}(i,:)                    (13)

式（13）中，i=1...3^M(j)-1，A_{2_j}（i,:）表示内部调整矩阵A_{2_j}的第i行；

3-2-2)根据每一次得到的调整参数T_{2_j}值，调整该内部补偿小区的外部补偿小区参数；通过获得的中断小区、内部补偿小区以及外部补偿小区用户上报信息，计算该次该内部补偿小区的外部补偿性能函数OCPF_{2_j}值；其中，公式(14)表示第j个内部补偿小区的第k轮迭代调整中的第i次调整后外部补偿函数的计算表达式；

OCPF_{2_j}(k,i)=β×SE_{avrg(comp_cell)}(k,i)+(1-β)×SE_{avrg(outage_cell)}(k,i)(14)

3-2-3)将该轮迭代调整中的(3^M(j)-1)个外部补偿性能函数值分别减去该内部补偿小区该轮的外部补偿性能函数初始值（该初始值为上一轮迭代后的内部补偿性能函数值），得到(3^M(j)-1)个外部补偿性能函数增量ΔOCPF；其中，公式(15)表示该内部补偿小区该轮迭代调整中的第i次调整后外部补偿性能函数增量的计算表达式：

ΔOCPF_{2_j}(k,i)=OCPF_{2_j}(k,i)-OCPF_{2_j}(k,0)                       (15)

3-2-4)选择该内部补偿小区该轮调整后的(3^M(j)-1)个最大外部补偿性能函数增量中的最大外部补偿性能函数增量ΔOCPF(k,m)，根据该值判断该内部补偿小区的外部调整是否终止；

ΔOCPF_{2_j}(k,m)=maxΔOCPF_{2_j}(k,i)                              (16)

式(16)中，m表示该内部补偿小区该轮中最大外部补偿性能函数增量对应的一次调整；

若最大外部补偿性能函数增量大于0，用该轮调整中最大外部补偿性能函数增量的一次调整对应的调整参数T_{2_j}和外部补偿性能函数OCPF_{2_j}值，更新该轮迭代调整的外部补偿小区的调整参数T_{2_j}和外部补偿性能函数OCPF_{2_j}作为下一轮迭代调整的初始值(如公式(17)、（18)所示)，此时调整步长ΔT_{2_j}保持不变(如公式(19)所示)，进入下一轮迭代调整；

T_{2_j}(k+1,0)=T_{2_j}(k,m)                              (17)

OCPF_{2_j}(k+1,0)=OCPF_{2_j}(k,m)                        (18)

ΔT_{2_j}(k+1)=Δ_{2_j}(k)                              (19)

若最大外部补偿性能函数增量不大于0，再根据该轮迭代调整步长判断该内部补偿小区的迭代调整是否终止，即：

若当前调整步长大于调整步长因子，则当前调整步长减去调整步长因子作为下一轮迭代调整的调整步长(如公式(20)所示)，同时，调整参数T_{2_j}和外部补偿性能函数OCPF_{2_j}保持不变作为下一轮迭代的初始值(如公式(21)、（22)所示)，进入下一轮迭代调整；

ΔT_{2_j}(k+1)=ΔT_{2_j}(k)-K_{2_j}                        (20)

T_{2_j}(k+1,0)=T_{2_j}(k,0)                               (21)

OCPF_{2_j}(k+1,0)=OCPF_{2_j}(k,m)                       (22)

若当前调整步长不大于调整步长因子，则该内部补偿小区的迭代调整终止，该内部补偿小区的外部调整结束，以当前的调整参数值作为该内部补偿小区的外部补偿小区的最终的调整参数值，完成对该内部补偿小区的补偿，再根据当前内部补偿小区编号判断中断小区的中断补偿是否结束：

若当前编号j小于内部补偿小区个数N(即j<N)，则第j个内部补偿小区的外部调整结束，进入第j+1个内部补偿小区的外部调整阶段；否则(即当前编号j大于等于内部补偿小区个数N，j＞=N)，表示所有内部补偿小区的外部调整终止，最终完成中断小区的中断补偿。