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5G异构网络切换机制和自优化网络切换算法研究.pdf
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1、 2023 年第 11 期141计算机应用信息技术与信息化5 G异构网络切换机制和自优化网络切换算法研究董春利1 王 莉1DONG Chunli WANG Li 摘要 随着数据流量和移动设备的快速增长,在移动过程中提供可靠、稳定的服务势在必行。5G 移动异构网络(5G HetNets)和密集网络已被确定为解决即将到来的容量紧缩的潜在解决方案,但它们也带来了与切换优化相关的重大挑战。讨论 5G HetNets 的切换步骤,包括测量阶段、决策阶段、执行和完成阶段,分析切换管理中的关键决策参数,探讨切换控制参数(HCP)对切换性能的影响。通过研究 5G HetNets的自优化网络(SON)切换算法,
2、提出了未来 HetNets 切换算法研究的三个关键方向,强调一些先进的切换技术可以用来提高 5G HetNets 的切换性能。关键词 5G 移动异构网络;密集网络;切换控制参数;自优化网络 doi:10.3969/j.issn.1672-9528.2023.11.0321.南京交通职业技术学院电子信息工程学院 江苏南京 211188 基金项目 南京交通职业技术学院高层次人才科研基金项目(No.440105001)0 引言5G 移动通信技术已经发展成为现代生活的一个重要方面。通信设备、服务、各种应用和用户行为的数量不断增加,需要快速的数据速率、大容量和连续连接性能与之匹配。由于最新的移动通信系统
3、能够以更高的带宽提供高数据速率和更低的延迟,因此连接数量的增加必然需要增加网络容量,通过使用小型蜂窝和异构网络(HetNets),网络容量可以大幅增加 100 倍,并卸载拥挤的宏蜂窝、扩大小区覆盖范围,在宏小区边缘获得更好的接收信号质量1。5G HetNets 是利用多种类型接入网络的无线网络。宽带网络可以通过采用宏蜂窝、微蜂窝和家庭基站,在具有不同流量密度的地方提供无线服务,例如室外区域、建筑物内、住宅内甚至隧道等地下站点。这些类型的部署始终需要在网络覆盖范围、容量和数据速率方面提供更好的网络功能。高的数据速率、频谱效率、能源效率和低拥塞是 5G HetNets 的优势之一。但是,移动通信系
4、统提供了更复杂的场景。由于接入点和基站的密集部署,将会出现移动性和切换的问题,以及更高的路径损耗、更小的覆盖区域和快速的信号衰落的 25AOUEDI O,SACCO A,PIAMRAT K,et al.Handling privacy-sensitive medical data with federated learning:challenges and future directionsJ.IEEE journal of biomedical and health informatics,2022,27(2):790-803.26MA Z,MA J,MIAO Y,et al.Pocket
5、diagnosis:Secure federated learning against poisoning attack in the cloudJ.IEEE transactions on services computing,2021,15(6):3429-3442.27FU C,ZHANG X,JI S,et al.Label inference attacks against vertical federated learningC/31st USENIX Security Symposium(USENIX Security 22).Boston:USENOX,2022:1397-14
6、14.28WU C,WU F,LYU L,et al.Communication-efficient federated learning via knowledge distillationJ.Nature communications,2022,13(1):2032.29AHMAED J,NGUYEN T N,ALI B,et al.On the physical layer security of federated learning based IoMT networksJ.IEEE journal of biomedical and health informatics,2022,2
7、7(2):691-697.30LIU X,LI H,XU G,et al.Privacy-enhanced federated learning against poisoning adversariesJ.IEEE Transactions on Information Forensics and Security,2021,16:4574-4588.【作者简介】周新虹(1981),女,山东青岛人,硕士,讲师,研究方向:嵌入式技术。沈洁(1981),女,山东淄博人,硕士,讲师,研究方向:人工智能技术。(收稿日期:2023-05-26 修回日期:2023-06-13)2023 年第 11 期1
8、42计算机应用信息技术与信息化问题,从而导致更多的错误和 QoE 下降。为了最大限度地提高整体网络性能,必须有效解决切换和移动性问题。1 5G HetNets 的切换对于下一代移动通信网络,5G HetNets 将是一个关键的解决方案,因为它们将提供更好的数据速率、更多的用户容量和更广泛的覆盖范围。微蜂窝、微微蜂窝和家庭基站等低功耗小基站被整合到位于同一地理覆盖区域内的高功率宏蜂窝内,形成 HetNets,从而为用户 QoE 实现经济高效且节能的解决方案。然而,这些小基站的大规模和超密集部署增加了切换的数量。在高速移动环境中,切换数量的激增会增大消耗。与行人移动的用户设备(UE)相比,高速 U
9、E 需要更平稳、更有效地切换传输到下一个小区,以确保连接性和质量。不正确或低效的切换策略会对通信质量产生相当严重的影响,表现为中断时间更长、呼叫丢失率更高和吞吐量下降。因此,为了向移动客户提供无缝连接和服务,必须正确、最佳地保持切换。切换现象是指用户的无线链路过程从源小区切换到目标小区,以便在从一个小区遍历到下一个小区时保持连接。图1 说明了移动通信系统中切换的基本概念,具有多种场景。图 1 密集 5G HetNets 场景切换确保用户获得更好的 QoS 和不间断的连接,并保持良好的整体网络性能。切换成功或失败(HOF)的数量、中断时间(IT)和无线电链路故障(RLF)都会影响 QoS和性能。
10、尽管切换技术因技术而异,但可以通过 4 个步骤对其进行建模2。(1)测量阶段。UE 在测量或信息收集阶段不断从周围小区收集 RSRP 值,以寻找切换的改进信号条件。这种持续扫描或信息收集的算法可确保QoS和网络可用性。其它参数,如 RSRQ、SINR 和 RSSI,也会影响切换决策的测量和扫描过程。(2)决策阶段。切换决策步骤将在服务小区的信息采集和测量阶段之后进行。在此过程中,将检查相邻小区的列表,以确定最符合要求的目标小区。分析后,RSRP 值最高的目标小区接收切换请求消息。目标小区可以选择在收到切换请求后,接受或拒绝该请求。未被接受的请求会触发 HOF,最终导致 RLF。作为替代方案,目
11、标小区将开始为 UE 的到来做准备。(3)执行和完成阶段。执行和完成阶段是关于 UE 从服务小区到目标小区的信号和无线电链路传输过程。此外,数据传输过程、同步、网络重新配置和身份验证都在执行阶段完成。最后,UE 启动完成消息以指示切换完成。2 切换控制参数(HCP)HCP 是切换管理中的关键决策参数。何时启动从服务小区到目标小区的切换的决策,取决于切换裕量(HOM)和触发时间(TTT)的值。因此,这些参数可显著帮助其保持网络连接稳定和 UE 之间的高质量通信。在传统的移动通信场景中,固定的 HOM 和 TTT 值十分有效,在这些场景中,没有覆盖重叠且切换通常发生在小区边界。但是,在密集部署和小
12、基站的情况下,这种静态算法不再可行,因为需求不断变化的 UE 可能会定期搬迁到多个 BS 的小区覆盖重叠的区域。此外,HetNets 和密集网络不需要为整个场景提供通用的切换参数,而是需要根据每个 UE 的特定要求,为每个 UE设置更多样化和自定义的切换参数设置3。一方面,如果用户高速移动,它们可能会穿过多个小区,导致切换太晚。因此,HCP 应保持相对较低的水平,以防止 RLF。另一方面,低速场景会导致更短的距离和更高质量的信号。低 HCP 值可能会导致过早地切换,因此需要在较高的 HCP 水平上进行调整,避免乒乓切换(HOPP)和 RLF 对高 HCP 水平的要求。表 1 显示了 HOM 和
13、 TTT 的各种组合及其各自的依赖关系。表 1 HOF 和 HOPP 的 HCP 参数摘要序列号UE 速率HOMTTTHOFHOPP1增加低低降低降低2增加低高升高降低3增加高高升高降低4增加高低升高降低5降低低低升高升高6降低低高升高降低7降低高低降低升高8降低高高降低降低图 2 总结了与切换决策相关的 HCP 参数。当目标小区的RSRP 超过服务小区在 HOM 级别的 RSRP 时,将触发切换过程。根据 TTT 间隔,应重复测量 UE 接收功率。图 2 显示了 2023 年第 11 期143计算机应用信息技术与信息化HCP 设置对切换决策过程的影响。图 2 切换决策和切换控制参数说明3 5
14、G HetNets 的自优化网络(SON)切换算法SON 在许多领域的广泛使用,很难对其精确定义。但是可以以某种方式将其演示,即在分布式环境中管理动态需求的有效算法。同样,它也可以被描述为一种算法或技术,在系统执行期间,允许系统在没有明确命令的情况下修改其组织4。SON 指定了三个类别:自我配置、自我优化和自我修复。自我配置可根据条件自主调整参数,无需人工干预。自我优化是在网络或系统建议的配置后自动优化参数的过程。自我修复通过采用优化后建议的适当措施,从网络中消除错误和故障。这里将讨论仅与切换和移动性管理相关的 SON 参数。负载平衡优化(LBO)和移动鲁棒性优化(MRO)作为 HCP控制功能
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- 关 键 词:
- 网络 切换 机制 优化 算法 研究
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