LTE系统的移动负载均衡要点.pdf

LTE 系统的移动负载均衡技术 摘要在本文中我们提出的仿真结果表明，一个基于自动调节切换门限的简 单的分布式同频负载均衡算法能显著降低LTE(Long Term Evolution, 长期演进 )网 络中的呼叫阻塞率，并提高蜂窝边缘的吞吐量。 【关键词】 LTE 负载均衡切换SON 无线电资源管理 (RRM) 简介 负载均衡的描述为， 将过载小区的负载分配给轻载的相邻小区使整个网络的 无线资源运用更有效率。 在本文中， 我们所关心的是同频负载平衡机制，它在几 分钟或几小时内测量反应时间，并能在长期演进网（LTE）中以最低的额外信令 实现。 有很多方法可以重新分配小区之间的负载。一种方法是通过修改导频功率来 调整小区的覆盖范围 1。一个更强的导频功率实际上可以允许更多的远距离的 用户进入小区， 从而达到增加覆盖范围的目的。然而，自动调节小区覆盖范围冒 着可能会造成覆盖漏洞的风险。 另一种重新分配小区负载方法是修改两个相邻小 区之间的切换区域。这种方法被称为移动负载均衡（MLB ） 。移动负载均衡的规 则是一偏置切换测量值来调整切换区域，致使超载小区的边缘用户切换到负载较 轻的相邻小区，从而提高资源的利用效率2。其结果是在呼叫阻塞率的降低和 蜂窝边缘的吞吐量的提高。 由于小区间负载分配自动的被完成，这种技术是自组 织网络（ SON）算法的一种。 本文的结构安排如下：在第二节中将介绍一个简单的分布式负载均衡算法； 在第三节中，将介绍一个仿真模型并给出仿真结果； 最后的结论将在第四节给出。 移动负载均衡 根据文献 3 ，切换可以被许多事件所触发。在这篇文章中我们只涉及一个 特定的事件，这个事件被称为事件A3，触发事件 A3 是当一个特定用户检测到 一个相邻小区的信号质量比当前服务小区的好时进行切换触发。这个触发条件可 以被描述为公式（ 1） ，其中 i 和 j 分别是当前小区和相邻小区，Mi 和 Mj 分别是 用户测量到小区i 和 j 的信号强度， () O f i 和 () O f j 分别是小区 i 和 j 的频率 fi 与 fj 的频率偏移， ()cs i O 是服务小区的小区偏置， () , cn i j O 是小区 i 对 j 的小区偏 置，和 分别是一个滞后术语和一个固定的偏移量。Mi 的测量值可以是一个 单位为 dBm 的参考信号接收功率的形式，或者是单位为dB 的参考信号接收质 量的形式 4。在本文中我们只考虑同频切换，在这种情况下，公式（1）变换为 公式（ 2） 。从公式（ 2）可以看出，通过增加偏移，小区i 的移动用户可以切换 到相邻小区 j，从而减轻小区 i 的负载。 在本文中，基于小区负载测量， 我们通过自动调整参数来进行负载均衡。我 们可以通过一个简单的方法来达到这个目的，如公式（3）所示。 其中是偏移量步长， Pi 和 Pj 分别是小区 i 和 j 的负载量， Pth0是一个触 发负载均衡的预定义门限，所有 () , cn i j O 都初始化为 0。定期更新 (3)的应用 ,以应 对每个小区新的负载测量值。 因此，这个方法适合于分布式的实现，其中每个小 区和相邻小区交换负载测量值和偏移值。 公式（3）的一个特性是偏移量总是对称的，如 () , cn i j O = () , cn j i O这点对 于确保用户从一个小区切换到另一个小区然后再切换回去（就是防止乒乓切换） 是很重要的。 为了应用公式（ 3）的更新，小区负载的测量是必须的。一个简单的方法来 测量负载就是计算小区中物理资源块（PRBs）的平均使用率， 如公式（4）所示。 这里 k n是在一个测量周期T 内分配给持有者 K 的物理资源模块的总数， K 系 统带宽中的物理资源模块的总数，而它们的总和是执行所有持有者连接到小区i 在测量周期内。注意， Pi 实在一个范围值以内的，01Pi 。用这个方法的 问题是， PRB 的利用率不是总是一个小区实际负载很好的体现。如果有非法的 持有者连接到小区， PRB 的利用率可能看起来总是很高，因为调度程序将分配 小区内任何空余的资源给这些用户。即使在总带宽负载的情况下， 一个高的 PRB 的利用率可能不是一个高负荷的可靠指标，因为它可能会有效的运用PRB 在分 组延迟略有增加的情况下，同时还能实现所有连接用户的QoS 请求。通过考虑 到所有连接者的 QoS请求，我们可以得到一个更有用的负载测量值，如公式（5） 所示。这里 k T是持有者 K 在周期 T 内取得的吞吐量， ()req k R是持有者 K 承载 它的 QoS 请求所需的平均数据传输率5 （在非法服务的情况下 , ()req k R代表一个 “等价的 GBR” ， 既是对于一个非法用户来说， 最低吞吐量是可以被接受的） 。 c K 是一个正实常数（通常约为2.0）用来保证负载在一个合理的数量之下，万一 k T 由于一个特定用户恶劣的无线信道质量变得非常低。 数值计算结果 A. 仿真模型 模拟是用来评估所提出的在一个LTE 网络下负载均衡方案的性能的。主要 模拟参数列于表 1，我们假设数据流以每个用户64kbps的速度传输，平均通话 时间为 3 分钟。 负载均衡的相对缓慢的行动意味着需要长时间的仿真来研究它的行为。我们 模拟了周期为 4 小时，小区为 21 个的网络，其中小区偏置 () , cn i j O每 60 秒更新 一次。对于这种规模的仿真，完全模拟MAC 的调度， RLC、HARQ 和物理层将 变得非常复杂。作为替换，我们用一个简化的模型如下面所描述。在每个框架中， 每个用户的 k 值都用公式（ 6）进行计算。公式中 0 N 是热噪声谱密度， , j k 是用户 K 和小区 j 之间的平均路径增益， P 是小区发射功率， i 是服务小区给用 户 K 的指数， , i k 是代表用户 K 与小区 i 之间瑞利衰落的几何分布随机变量平 均值。 k 值是在查表的基础上通过链路级仿真映射到一个调制和编码方案 （MCS）上，以达到一个瞬间可实现的数据率 k 。这是一个公平按比例调度计 算出来给每个用户的，如公式（ 7）所示。其中 =1.5 是一个确定的参数， k T是 用户 K得到的平均吞吐量。 在每一个小区中，每个接入用户都以 k u 依次排序，每个用户都根据需要分 配 PRB 来腾空队列直到说有用户都得到服务或者所有PRBs 都被应用。 每个小区都有一种准入控制机制6，当负载测量值达到0.7 是阻止行的接 入，并试图阻止切换当负载测试值到达0.8，拥塞控制机制 7还包括阻止当测量 值达到 0.9 时的掉话问题。 呼叫到达被模拟为一个泊松过程，并模拟了非均匀分布的地理交通的影响。 根据下面的思想我们假设新的呼叫发生在群集位置，在任何给定的时间这里终会 有同样数量的 clust N。每个群集的存在都是有固定期限 clust T的，当一个群集达 到一个新的群集， 它将在任何位置取代新的群集。 每个群集呼叫到达率随着时间 从 0 到增长最大值在时间 clust T /2 时，然后再慢慢降低到0。通话到达率的峰值是 不变的，对所有的群集也一样。 该集群的生命周期以 clust T / clust N偏移，从而确 保在任何时候呼叫到达率的总和在所有群集中保持不变（例如，整个网络的平均 呼叫到达率在整个仿真过程中都保持不变）。新的用户的位置是通过添加一个随 机位移到原群集的中心位置而产生的，这个位移是通过二维正态分布产生的，环 绕也是被考虑的。 该模型产生一个提供不断的逐渐改变的通信量分配，同时维持整个网络的一 个恒定的平均呼叫到达率。 速率的变化是由参数 clust T管理的，我们将之设置为2 小时（经过 2 个小时的周期循环， 所有原有的的群集都将被取代，通信量分布也 将完全被改变）。传输的自由度的定位是由群集半径所判定的，例如，在新用户 的位置之间的 r.m.s距离和原群集的中心位置点。为了方便讲解，图1 显示了在 第一个 15 分钟模拟中生成用户的位置点，其中 clust N =32，群集半径从 25m 到 100m。 B. 结果 在第一组的模拟结果中， 群集半径固定为100米，模拟是在不同平均呼叫到 达率的情况下进行的，因此我们提供的每个小区平均负载从1Mbps 到 4Mbps 变 化。我们比较在没有移动负载均衡，移动负载均衡基于PRB 的利用率和 PRB基 于负载等情况下的各种结果。图2 到图 4 显示了作为提供负载功能的话阻、掉 话和切换失败的概率。 正如所料， 由于所提供了负载的增加， 产生阻塞的可能性 大大的增加了。 然而，以负载为基础的移动负载均衡与其他方案相比，大大降低 了话阻的可能性。基于PRB 的利用率的移动负载均衡的效果很不理想，事实证 明，PRB 的利用率不是一个实际小区负载的可靠指标。 通过偏置切换决定，当它们接收到的目标小区无线信号不好时用户将被切 换，从而增加了掉话的风险系数。然而，如图3 所示，移动负载均衡操作引起的 掉话率变化很小 （通过调整最大偏移参数 () max cn O的手段，改善后的话阻和恶化 的掉话之间的交换可以被调整） 。 如图 4 所示，基于负载的移动负载均衡在中等负荷的情况下，大大的减少了 切换失败的概率，但是在高负荷的情况下，切换失败的概率有所增加。 如图 5 所示，在中等负荷的情况下， 以负荷为基础的移动负载均衡增加了当 前用户 5%的吞吐量，却对用户平均吞吐量没有多大影响。在两个超负荷和轻负 荷的情况下， 移动负载均衡显示对系统没有什么好处，因为在这些情况下， 小区 之间的负载变化通常都没有大到触发移动负载均衡的程度。 如图 6 所示，小区负载的CDF 聚集在所有小区和整个仿真的过程中，以提 供平均 2.5Mbps 的速率给每一个小区。 正如预期的那样， 移动负载均衡再一个比 较窄的 CDF 范围之内（即更均匀地分布负载） ，但是平均负荷值变得更高了。平 均负荷值的增加是因为移动负载均衡操作是的小区边缘的用户过早切换到相邻 小区，导致目标小区的无线信号条件更糟。这不会导致小区吞吐量的损失，因为 它被更加均匀分布在小区里的用户更好的补偿了。 在第二个实验中，提供的平均负载值被设定在每个小区2.5Mbps，群集的半 径方位则被限制在25m 到 400m 之间。 图 7 到图 9 显示了在群集半径不同的情况 下，没有移动负载均衡操作和有基于负载的移动负载均衡操作下，各话阻率、 掉 话率和切换失败概率的情况。 这些结果表明， 如预期的那样， 随着群集半径的增加， 移动负载均衡操作的 效益慢慢减小， 由于大量的群集使得流量的分布更加的均匀，这使得小区间的负 载分布更加的均匀。 另一方面， 少量的群集产生一种高度不均匀的流量分布，从 而创造了小区之间更大的负载差异。在这些结果中， 更好的移动负载均衡操作效 益也可以发生在小规模的群集之中，即使在这种情况下， 移动负载均衡操作的效 益很显然的依赖于该集群相对于小区切换边界的确切位置。 结论 在本文中，模拟仿真是为了调查LTE 网络中移动负载均衡操作的效益。虽 然这需要做更多的工作， 但是结果表明，即使运用一个简单的移动负载均衡机制， 大大的改进话阻和边缘用户吞吐量也是有可能的。然而，这也表明了PRB 的利 用率并不是小区对移动负载均衡评价的完全指标，即使是在恒定比特速率业务的 情况下。 致谢 TML 作为 NEC 公司的全资子公司， 作者在此感谢他们的建设性意见和日本 NEC 公司的建设性意见。 参考文献 1 K. A. Ali, H. S. Hassanein, and H. T. Mouftah, “Directional Cell Breathing Based Reactive Congestion Control in WCDMA Cellular Networks“, in Proc. of IEEE Symposium on Computers and Communications, July 1-4, 2007. 2 R. Nasri and Z. Altman, “Handover Adaptation for Dynamic Load Balancing in 3GPP Long Term Evolution Systems ”, Proc. of International Conference on Advancnes in Mobile Computing Technical Specification Group Radio Access Network; Evolved Universal Terrestrial Radio Access (E-UTRA); Radio Resource Control (RRC); Protocol specification (Release 8). 4 TS 36.214, 3rd Generation Partnership Project; Technical Specification Group Radio Access Network; Evolved Universal Terrestrial Radio Access (E-UTRA); Physical layer Measurements (Release 8). 5 TS 36.413, 3rd Generation Partnership Project; Technical Specification Group Radio Access Network; Evolved Universal Terrestrial Radio Access (E-UTRA) S1 Application Protocol (S1AP) (Release 8). 6 R. Kwan, R. Arnott et al., “On Radio Admission Control for LTE Systems” , Proc. of IEEE Vehicular Technology Conference (VTC), Fall,2010. 7 R. Kwan, R. Arnott et al., “On Pre-emption and Congestion Control for LTE Systems ”, Proc. of IEEE Vehicular Technology Conference (VTC), Fall, 2010. 8 NGMN Alliance, NGMN Radio Access Performance Evaluation Methodology, January, 2008.