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尋找計算機網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量的峰值

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  1、 C/I概述

  1.1 最根本的網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量指標

  評價無線網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量的最基本準則是C/I(載干比)。C/I的改善可以降低誤碼率、丟幀率,提高語音質(zhì)量、MOS感知等,是無線網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化的底層指標;而其他諸如掉話率、切換成功率、無線接入性等KPI指標都是在C/I這個性能上的高層反應(yīng)。由此可見,網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化的重點即是優(yōu)化C/I,偏離這一目標,盲目追求高層KPI都是不切實際的。

  1.2 提高網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量評價的關(guān)鍵

  隨著網(wǎng)絡(luò)發(fā)展日益復(fù)雜,各種干擾也越來越多,在功率配置問題上絕大多數(shù)網(wǎng)優(yōu)人員解決干擾的手段是提高功率來抗干擾,高電平高干擾,這樣會導(dǎo)致高電平質(zhì)差比率升高,整網(wǎng)質(zhì)量不高,且由于存在網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量的不平衡分布,易使終端用戶產(chǎn)生感知上的差異化,引發(fā)投訴上升及滿意度下降。在與競爭對手的比拼中處于優(yōu)勢,和在網(wǎng)內(nèi)盡量保持各處同性是同樣重要的。網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化是一門平衡的藝術(shù),平衡性是提高網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量評價的關(guān)鍵。

  舉例:路測優(yōu)化。由于路測考核指標越來越成為各運營商關(guān)注的重點,因此在優(yōu)化上也就自然而然地會傾注更多的資源,對道路覆蓋小區(qū)頻率使用進行傾斜、大功率保證C/I,提升各類道路測試指標。乍一看這樣的做法效果不錯,可細想一下問題就來了,路測道路占整體覆蓋面積不足10%,用戶不及20%,而這些區(qū)域C的強化勢必導(dǎo)致90%區(qū)域和80%用戶的干擾上升,將顯著降低原本就覆蓋受限區(qū)域的C/I,影響客戶感知,從實際投訴比率上也可以看到,室內(nèi)投訴比率占絕大多數(shù)。因此,一視同仁(道路和室內(nèi))的總體網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化策略能更好地改善用戶感知,提高滿意度,這是平衡的觀點。

  1.3 C/I和功率的關(guān)系

  改善C/I的方法有兩個:提高C或降低I。提高用戶感知還可以運用一些新功能,改善相同C/I情況下的MOS表現(xiàn),如AMR、跳頻等。

  (1)提高C的主要方法是提升功率、調(diào)整覆蓋、優(yōu)化鄰區(qū)配置;

  (2)降低I的主要方法是降低功率、調(diào)整覆蓋、優(yōu)化頻率配置、控制外部干擾等。

  功率調(diào)整最為糾結(jié),增加功率即增加了C和I,增加單小區(qū)抗干擾能力的同時增加了全局干擾;減少功率降低I的同時也降低了C。

  I由白噪聲、外部干擾(各類干擾設(shè)備)和內(nèi)部干擾(頻率干擾和交調(diào)干擾)構(gòu)成,可見在調(diào)整功率時主要影響的是內(nèi)部干擾。下面模擬了一條C/I VS Lev的曲線做個簡單示意圖,如圖1所示:

  其中,橫軸為全網(wǎng)的平均接收電平;縱軸為全網(wǎng)的平均C/I。圖1主要分為3個區(qū)、1個點,具體描述如下:

  A區(qū):此處屬于低功率區(qū)域,干擾主要由底噪、外部干擾強度決定,因此隨著電平功率的提升,C/I上升很快。

  B區(qū):隨著電平的升高,干擾的主要組成部分轉(zhuǎn)為網(wǎng)內(nèi)干擾,電平功率的上升引起的C增加和I增加接近,C/I趨于穩(wěn)定。

  C區(qū):網(wǎng)絡(luò)中的部分深度覆蓋或廣覆蓋區(qū)域的電平強度已經(jīng)無法進一步提升,全網(wǎng)電平的提升是部分小區(qū)的提升貢獻的,對一個小區(qū)覆蓋而言,其主控面積遠小于干擾面積,因此在不能全網(wǎng)提升功率的情況下,C的增加速度會慢于I的增加速度,導(dǎo)致C/I的下降。而隨著平均電平的增加,功率受限區(qū)域也不斷增加,I的增加亦越來越快,C/I呈現(xiàn)加速下滑。目前大部分網(wǎng)絡(luò)運行在C區(qū)(以暴制暴的結(jié)果)。

  P點:一定網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)下的功率和C/I的最佳平衡點。在此點左邊,由于功率不足,載干比不高;在此點以右,干擾增加速度上升,載干比下降。[論文網(wǎng)]

  對于不同的網(wǎng)絡(luò)就有不同的C/I VS Lev的響應(yīng)曲線;同一個網(wǎng)絡(luò)在話務(wù)、外部干擾分布不同的情況下,響應(yīng)曲線也是不同的;覆蓋調(diào)整、頻率優(yōu)化等是網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化的重要手段,也是改善曲線特性的主要方法。良好的曲線特性應(yīng)該具有較高的P點,且C區(qū)下降趨勢較緩。在網(wǎng)絡(luò)特性(響應(yīng)曲線)確定后,優(yōu)化的一個重要工作內(nèi)容就是通過合理配置網(wǎng)絡(luò)功率水平,使網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量運行到最佳位置(P點)。

  2、 尋找網(wǎng)絡(luò)最佳運行點P——變色龍算法

  2.1 圖形轉(zhuǎn)換

  從上文可知,大部分網(wǎng)絡(luò)運行在C區(qū),不是網(wǎng)絡(luò)的最佳運行區(qū)域,將網(wǎng)絡(luò)置于P點運行才能獲得最佳質(zhì)量。那么如何確定P點呢?首先網(wǎng)絡(luò)功率水平的調(diào)整主要依靠最大功率水平設(shè)置(會影響覆蓋、話務(wù)分布等,在下面介紹中不采用)和功控參數(shù)設(shè)置(功控范圍、功控區(qū)間)實現(xiàn)。實現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)P點運行有以下難度:

  (1)從現(xiàn)有的GSM網(wǎng)絡(luò)統(tǒng)計中,缺乏對C/I的統(tǒng)計,無法很好地評價調(diào)整效果;

  (2)功率水平的統(tǒng)計是平均值,在設(shè)置上是區(qū)間值,也較難實現(xiàn)參數(shù)設(shè)置和網(wǎng)絡(luò)響應(yīng)的吻合,橫坐標位置較難確定。

  需要想一個變通的方法將這兩個指標轉(zhuǎn)化為易獲取、易度量且相關(guān)性極強的指標。在GSM網(wǎng)絡(luò)中,受C/I影響最大最直接的指標是quality,quality的統(tǒng)計也非常容易獲取,這就是變色龍算法第一步。將上面的C/I VS Lev的圖轉(zhuǎn)換為目標quality VS實際quality的圖,如圖2所示:

  其中,橫軸為目標質(zhì)量(自左向右,由好到壞);豎軸為實際質(zhì)量(自下而上,由好到壞)。

  A區(qū):當目標質(zhì)量要求較低時,電平配置較低,C/I比較差,仍有功率及質(zhì)量提升空間。

  C區(qū):當目標質(zhì)量要求較高時,電平配置升高,產(chǎn)生的干擾增大,導(dǎo)致C/I變差,實際質(zhì)量差于目標值。

  P線:不同網(wǎng)絡(luò)特性的最佳點P,在此處能達到實際質(zhì)量最佳。在圖2中表現(xiàn)為目標質(zhì)量和實現(xiàn)質(zhì)量一致,即斜率為1,匯聚成P線。

  通過這樣的圖形轉(zhuǎn)換,就把問題簡化到了以質(zhì)量為目標的優(yōu)化過程,而質(zhì)量統(tǒng)計非常方便,便于實現(xiàn)調(diào)整和評估的工作。

  2.2 逼近P點

  完成圖形轉(zhuǎn)化后,仍需要找到P點的位置,通過實踐和研究總結(jié)出了一套算法,由于其能敏銳捕捉周圍環(huán)境變化,自適應(yīng)調(diào)整無線參數(shù),將網(wǎng)絡(luò)置于最佳點P運行,降低干擾,提高網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量,因此取名“變色龍”。

  變色龍算法的第二步是尋找P點,這里采用無限逼近的方法,說明如下:

  假設(shè)網(wǎng)絡(luò)最初目標質(zhì)量設(shè)置是q1,網(wǎng)絡(luò)反饋的實際質(zhì)量是q2;接著以q2為目標質(zhì)量,網(wǎng)絡(luò)會反饋出q3;再以q3得出q4……由于P線的斜率為1,因此網(wǎng)絡(luò)的反饋會逐步收斂,這樣網(wǎng)絡(luò)運行點就無限逼近P線,達到網(wǎng)絡(luò)最佳質(zhì)量。在此過程中排除了人為的對參數(shù)設(shè)定的猜測,而全由網(wǎng)絡(luò)反饋決定參數(shù)設(shè)置,形成了自適應(yīng)過程,也就是說網(wǎng)絡(luò)需要多少能量,就會去要求獲取,通過這一過程大大提高了無線參數(shù)設(shè)置的準確性,如圖3所示:

  2.3 變色龍算法下的參數(shù)設(shè)置

  GSM廠家功控算法的理想目標是在質(zhì)量允許的條件下功率盡可能低,這就需要去尋找這個質(zhì)量和電平的穩(wěn)定區(qū)域。大多數(shù)優(yōu)化人員會根據(jù)經(jīng)驗定一套區(qū)間參數(shù)放到現(xiàn)網(wǎng)上運行,細致點的可能會考慮分場景設(shè)置功控參數(shù)。然而,什么樣的設(shè)置才能真正滿足適合場景、規(guī)劃、話務(wù)、外部干擾等多種變量引起的功率需求變動呢?

  變色龍算法的第三步是將靶心圖中的質(zhì)量區(qū)間和電平區(qū)間盡量重疊,使功率趨于穩(wěn)定,并且盡可能地降低發(fā)射功率,減少整網(wǎng)的干擾。這樣做能使電平和質(zhì)量做合理轉(zhuǎn)換,因為在GSM網(wǎng)內(nèi)質(zhì)量的參數(shù)設(shè)定為0~7,電平設(shè)定為-110dBm~-47dBm,顯然電平設(shè)置更為精細,質(zhì)量區(qū)間和電平區(qū)間靠近的好處是不會由于兩者的偏離導(dǎo)致功控方向的不確定。

  通過采集話務(wù)統(tǒng)計數(shù)據(jù)收集測量報告,進行電平質(zhì)量二維整理,完成環(huán)境數(shù)據(jù)的收集。某小區(qū)的情況如表1所示:

  其中,填色部分的數(shù)字表示對應(yīng)電平等級以下、下一級電平等級以上的對應(yīng)上行質(zhì)量等級的采樣點比例,所有填色格子相加為100。通過質(zhì)量和電平的綜合分析,能很方便地確定穩(wěn)定區(qū)域,實現(xiàn)質(zhì)量和電平的等效轉(zhuǎn)換。

  由表1可見,電平強的時候,質(zhì)差占比較低;而電平弱的時候較高。功控的目的是保證質(zhì)量的情況下盡可能降低發(fā)射功率,也就是說合理設(shè)置功控電平區(qū)間,不宜設(shè)得過低引起質(zhì)差,不宜設(shè)得過高產(chǎn)生干擾。反饋的結(jié)果能進一步修正設(shè)置的精確度。

  通過測量報告能清晰地了解干擾分布狀況,進行精確功率分配,可以說有多少小區(qū)就有多少場景,實現(xiàn)因地制宜。更精細的做法是可以根據(jù)不同時段進行功控參數(shù)的設(shè)定,以適應(yīng)不同時段的話務(wù)和干擾分布,做到與時俱進。

  需要注意的是,在參數(shù)設(shè)置時以網(wǎng)絡(luò)級或區(qū)域級的平均值為每個小區(qū)進行設(shè)置,這樣就能很好地完成各向同性的均衡工作。此外,在干擾分布中上行和下行的相關(guān)性不大,需分別計算。

  變色龍算法最終達到的效果將是降低干擾,極少功率浪費。網(wǎng)絡(luò)運行至P點位置,總體指標提升。

  2.4 變色龍算法在3G網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用

  變色龍算法對于CDMA或3G網(wǎng)絡(luò)實施起來更為簡單,只需對BLER進行收斂,即可取得P點運行效果??梢愿鶕?jù)不同業(yè)務(wù)的BLER(Block Error Ratio,塊誤碼率)現(xiàn)網(wǎng)統(tǒng)計值作為目標設(shè)置,經(jīng)過網(wǎng)絡(luò)的自適應(yīng)反饋后,經(jīng)3~4次收斂即可達到最佳運行狀態(tài)。

  3、 變色龍算法效果

  自2011年8月起,變色龍算法陸續(xù)在多個城市多廠家設(shè)備的GSM網(wǎng)絡(luò)進行使用,取得了良好的效果。具體舉例如表2所示:

  從總體效果來看,抑制了網(wǎng)內(nèi)干擾,TCH/SDCCH分配成功率、0-5級質(zhì)量、掉話率、切換成功率等都有顯著改善,對突發(fā)的外部干擾有很強的適應(yīng)性和自愈能力,能迅速調(diào)整參數(shù)配置策略,穩(wěn)定網(wǎng)絡(luò)指標,是名符其實的變色龍。

  4、 總結(jié)

  綜上所述,變色龍算法是基于網(wǎng)絡(luò)干擾環(huán)境分析及反饋進行參數(shù)配置自適應(yīng)優(yōu)化的一種算法,目前適用于2G和3G網(wǎng)絡(luò)。從應(yīng)用實踐看,變色龍算法是支持多廠家、適應(yīng)多環(huán)境的成熟通用算法,對降低網(wǎng)絡(luò)底噪、提升網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量提供了極大的助力,加之其可操作性極強,值得廣泛推廣使用。

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