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一种基于流量分布的无线网络广覆盖精确优化方法

2019-02-28高忠锋

科学与财富 2019年3期

高忠锋

摘 要:基于回报效益目标的考虑,网络资源会在用户较为集中的位置进行投放,但传统网络规划中关于网络覆盖问题的解决还存在着一定的不足之处,需要积极探究更为合理的方案实现无线网络覆盖优化。

关键词:流量分布;无线网络广覆盖;精确优化

前言:在网络覆盖范围的不断扩展下,加之移动互联网的快速发展,农村电商成为近年来农村经济的重点扶持项目,在此发展趋势下,各地区对于网络的需求不断增加,而网络建设当前在部分农村地区或是偏远地区还不能够实现完全覆盖,有待进一步改进。

一、无线网络覆盖优化常用方案

(一)构建无线直放站优化盲区

直放站的其中一项作用是对移动无线信号进行放大处理,在实现此功能的过程中主要应用到射频转发技术,此种配置模式所体现出来的优势在于虽然整个系统的用户量不会因此而有所增加,但却能够发挥均衡容量及扩大覆盖的作用。在室外设置直放站,偏远地区或是山区等网络盲区均能够实现定点覆盖,有助于扩大网络覆盖范围[1]。在直放站配置模式中,一种较为常见的形式为室内分布系统,其优势主要体现在可实现移动信号立体覆盖,当前比较常用在地下室或是车库等领域。

(二)无源分布式室内覆盖系统

无源分布系统借助于无源分配器,能够将微蜂窝信号分配到各个区域,此种优化方案的优势体现在技术较为成熟、建设成本较低、适用范围较广等,且无元器件不需要供电。另外,无元器件应用较为普遍,所应用的配件也较为常见,不会受到光与热等外部因素的影响,同时各天线的有效功率辐射较大,能够覆盖的范围较广。但此种优化方案也存在着一定的不足之处,包括缆径较粗,体积较大等,所占用的空间较大,施工线路会受到诸多影响;基于路径损耗相对较大,为此,传输长度会受到一定限制[2]。

(三)光线+电+无线混合分布式覆盖系统

就大型建筑而言,其传输距离较长,为降低传输损耗,可选择光线传输信号,其重量较轻施工较为方便,且其自身传输损耗相对较小,为此,在进行远距离线路传输中可应用光线分布系统。但值得关注的问题为,光线所用成本较大,动态范围较小,远端需要供电,后期维护工作难度较大,为此,可选择光线+电混合分布方式,在微蜂窝位置装设光线端机,获取微蜂窝信号,借助于光线传输到远端光端机,或经由馈线与天线将信号进行输出。在微蜂窝周边应用无源方式,应用馈线直接引入基站信号,若与微蜂窝距离较远。

二、基于流量分布的无线网络广覆盖精确优化方案

(一)系统构成

优化方案的基础流程为,首先,实现MR数据定位及地理栅格化,在此过程中主要应用到的技术为AOA及Tadv定位算法;其次,实现地理栅格化之后,将每个栅格中所存在的MR数量作为权重,以此来进行栅格流量情况的评估;再次,将数据流量与质量情况作为权重,掌握到方案实施对象每个栅格的经纬度,以其矢量方向视为方位角,明确方案实施对象无线网覆盖优化方案相关参数。应用此优化方案的系统涵盖着数据解析模块、用户分布模型构建、MR定位、覆盖距离与基站方位角生成等几个构成部分[3]。

(二)技术方案

建立在大数据分析办法及工具平台,对NMS获取到的MR数据给予解析,将解析后的结果作为基础了解各项字段与数值;将优化方案实施对象作为一个单位存在完成归置;充分发挥出栅格化处理作用及MR定位的作用,完成每个栅格流量情况与质量情况的评估;以网络覆盖中心点作为起始点,生成相应模块,并将其流量情况及质量情况视为权重,计算出优化方案实施对象网络分布方向与系统相关参数。

1.数据解析

在进行数据解析的过程中,其中一项主要工作为对MR数据的解析,在此期间主要应用到终端与eNodeB在业务期间进行相关数据的测量,同时阶段性将所测量到的数据传送到NMS系统中。经由解析活动可以了解到的相关信息为字段及数值情况,也能够了解到优化方案实施对象的网络用户基础分布情况,为后续工作的开展提供基础参考。

2.構建用户分布模型

建立在模型匹配无监督聚类算法基础上,经由优化实际数据及模型适配度,可发挥的作用为掌握不同网络覆盖系统的可能性,并将此作为基础对各优化方案做出评估。无线网环境下,网络用户在实现信息传递等行为时,会直接向基站发布测量数据,基于此,在海量MR数据的基础上,可靠的还原出用户的业务信息,从而构建完整的用户分布模型,并将此模型作为基础量化网络质量。

3.MR定位

利用相关技术及算法,设定MR与基站之间的距离为d,MR与基站正北方向的角度设定为q,明确二维向量(d,x),同时将基站作为作为标准,计算MR位置的坐标,实现最终定位,后基于三维地图,进行地理栅格化。首先,对MR与基站距离d的计算。应用Tadv距离计算办法,Ts是TD-LTE系统最小时间单位。1Ts=1/(15000*2048)s,对应距离:(3*1081/15000*2048)/2=4.89m。即距离=传播速度*1Ts/2,则1个Tadv对应距离为1Tadv=16Ts=16*4.89m=78.12m。其次,MR与基站角度q计算。在LTE系统中,MR.LteScAOA设定为UE相对参考方向的估计角度,测量参考方向则为基站正北逆时针方向,应用MR.LteScAOA能够计算出MR样点相对基站的角度=360-MR.LteScAOA/2。如图1所示,设定基站坐标(x0,y0),则能够获取到MR坐标x=x0+dsinx,y=y0+dcosq。

4.方位角参数值计算

经由计算小区与覆盖方向矢量,将直角坐标系下弧度转变为正北为参考对象角度,获取到小区方位角参数设置值。设定小区坐标(x0,y0),覆盖中心作为(x,y),相对与正北方向的弧度=π/2-Arctan((y-y0)/(x-x0)),小区方位角=R*180/π。参考用户实际业务信息,应用地理栅格化、MR定位等算法,精确计算出用户实际业务发生位置及基站天线覆盖距离等,将此作为优化指导方向,扩大无线网络覆盖范围。

结论:文中阐述了几种以往常用的无线网络覆盖范围优化方案,虽然能够达到一定优化效果,但均存在着一定不足之处,而基于流量分布的广覆盖网络参数配置方案的应用效果明显更为理想。建立在流量分布的无线网络广覆盖精确优化方案主要是利用MR数据实现定位与地理栅格化计算,再经由相关数据分析,精准设计小区天线参数配置方案,有效的解决了以往优化方案所存在的局限性,实现无线网覆盖的最优配置。

参考文献:

[1]毛科技,方凯,戴国勇,等.基于改进蚁群算法的无线传感器网络栅栏覆盖优化研究[J].传感技术学报,2015,28(07):1058-1065.