基于自组织网络的LTE RACH优化技术研究论文
【摘 要】通过对基于自组织网络的LTE RACH自优化技术进行研究，包括RACH自优化的基本需求和影响因素、实现RACH自优化功能的自组织网络架构和RACH自优化处理方法，以提高LTE网络性能和降低运维成本。基于eNodeB和UE的统计及测量数据，可以在无人工干预的情况下自动触发RACH的优化。
【关键词】LTE RACH自优化 自组织网络 运维成本
1 引言
随着移动技术的演进和实际网络的部署，移动运营商在提高移动服务质量的同时面临着两方面压力：一方面是越来越高的人力成本;另一方面是越来越低的通信资费。因此，移动运营商不得不越来越重视降低OPEX（Operating Expense，运维成本）。通过技术来实现移动网络的自动化和智能化，减少运维过程中人工参与的力度和维度，成为移动运营商降低成本的迫切需求。为此，在由移动运营商主导的NGMN（Next Generation Mobile Networks，下一代移动通信网络）联盟上，一些国际主流运营商如西班牙的Telefonica、中国移动、英国的沃达丰等，提出了SON（Self-Organizing Network，自组织网络）的需求，并推动3GPP根据NGMN需求逐步实现标准化。
自组织网络的需求主要由四部分组成，分别是自配置、自优化、自治愈和网管自组织网络，每部分都包括多个需求用例，LTE的RACH（Random Access Channel，随机接入信道）负荷优化就是自优化的需求用例之一。本文通过分析基于SON的RACH自优化需求和影响因素、基于SON的实现架构和处理方法等内容，以自优化技术来降低运维成本、提高LTE RACH接入性能和优化上行链路资源。
2 基于SON的RACH自优化需求和影响因素
LTE随机接入信道是LTE的主要上行信道之一，用于建立UE（User Equipment，用户设备）和LTE基站之间的无线链路，实现上行同步和上行共享信道资源申请。为了实现随机接入信道的功能，LTE根据实际网络覆盖情况为其分配了专用的上行链路无线资源，而随机接入过程涉及物理层、MAC（Medium Access Control，媒体接入控制）层和RRC（Radio Resource Control，无线资源控制）层等多个协议层。
图1为LTE物理层定义的RACH前导格式，主要由三部分组成：长度为TCP的循环前缀（CP）、长度为TSEQ的前导序列（SEQ）和长度为TGT的保护间隔（GT），后者是为RACH分配的时隙长度或UpPTS与前导的时间差。
表1罗列了LTE定义的五种前导格式，包括对应分配的子帧数、CP长度、序列长度和保护间隔长度，每种格式都与扇区覆盖半径直接关联，较长的序列占用的上行无线资源也就越多，当然覆盖的范围也就越大。
在多扇区组网和多用户接入的实际应用场景下，RACH的相关参数配置对LTE系统性能产生重要影响，主要有两方面：首先可能产生RACH碰撞，接入碰撞会使呼叫建立延时、失败或上行失步，后者影响数据恢复延时、切换延时等，也直接影响呼叫建立成功率和切换成功率，因此影响LTE网络性能和用户体验;其次影响系统容量，由于上行链路需要为RACH保留无线资源，在有限的上行无线资源中，如果RACH占用过多，那么上行共享信道资源就相应减少。
LTE RACH优化实际是每个扇区的RACH配置参数优化，但影响每个扇区RACH配置的因素有很多，包括如下：
（1）扇区覆盖的人口密度。人口密度越大，接入碰撞的可能性也就越大。
（2）呼叫到达率。到达率越高，接入碰撞的概率就越低。
（3）引入切换率。尽管影响切换成功率的因素很多，但如果切换第一步在目标扇区接入失败，后续切换过程则无从谈起。
（4）扇区是否位于跟踪区边缘。UE跨越跟踪区需要重新接入注册过程，因此接入边缘扇区接入频度高，当然碰撞的可能性也就越大。
（5）业务模式影响DRX（Discontinuous Reception，非连续接收）和上行同步状态，因为需要通过RACH的接入过程完成。
（6）网络配置影响。如天线倾角、发射功率设置和切换门限，在这些配置中，任何变化都影响最佳的RACH配置。例如，扇区的天线倾角变化，扇区的覆盖将改变，从而影响呼叫到达率和每个扇区的切换率，网络覆盖直接影响每个扇区的RACH配置，因此RACH优化与网络优化密切相关。
基于SON的RACH自优化的需求目标首先是性能方面，包括降低RACH接入碰撞的概率、提高接入成功率、减少呼叫建立时间、提高切换成功率等;其次是优化LTE上行链路为RACH保留的资源，提升系统上行链路容量，即增加上行共享信道资源。
3 基于SON的RACH自优化架构
根据实现功能所处在基站或OAM（Operation Administration and Maintenance，操作、管理和维护）上，SON架构主要分为集中式、分布式和混合式。其中，如果SON实现功能集中在OAM上，则是集中式架构;如果SON实现功能分布在各个基站上，则是分布式架构;如果SON实现功能既在OAM上也分布在各个基站上，则是混合式架构。
鉴于RACH自优化过程需要大量的相关性能统计数据和运算，为了降低基站系统的负荷及不影响基站性能，采用SON集中式架构来实现，如图2所示。集中式架构使RACH自优化功能集中在OAM上，而RACH自优化控制策略也由OAM导入;根据移动运营商的实际需求，一些人工干预的指令也是通过OAM导入;eNodeB负责收集和测量RACH性能参数，并接收OAM优化后的RACH参数。
基于SON的RACH自优化技术要求LTE系统支持自适应控制，并通过RACH的相关KPI（Key Performance Indicator，关键性能指标）和性能参数来触发自优化构成。不同的RACH自优化控制策略，相关的KPI及关键性能参数也不同，但宗旨都是在提升LTE RACH性能的基础上提高4G系统的容量。
影响LTE RACH自优化因素很多，即使相同的扇区在不同的时间段差异也很大，因此自优化过程不是一次性的而是长期过程，这就需要采集大量的性能数据作为下一步优化的基础。基于大量性能数据分析和处理，输出RACH优化性能参数将作为下一轮自优化的基础和前提。总之，LTE RACH自优化实际是周而复始的过程。
4 LTE RACH自优化的处理方法
SON的自优化功能实现主要是通过KPI或性能统计参数来触发，如果每个LTE扇区的RACH性能不满足其KPI指标要求，则可以进一步触发RACH的优化和校正。
RACH配置优化包括如下：
（1）RACH的资源单元分配优化。
（2）RACH前导拆分，涉及在专用、组A和组B之间。
（3）RACH的backoff参数值优化;RACH发送功率控制优化。
LTE RACH的自优化要基于相关性能统计数据，这些数据主要来源于以下方面：
（1）UE统计和上报。为此UE需要支持RACH优化信息上报，并通过RACH参数与eNodeB进行交换，UE收到轮询信令后需上报的信息包括：在成功RACH完成前发送RACH前导的次数和竞争解决失败的次数。UE支持接入试探次数上报，这与LTE之前的移动系统性能统计差别明显，而之前的系统很难统计到这方面数据，更多需要人工路测或经验值，因此LTE RACH自优化机制简化了RACH参数配置过程并降低了运维成本。
（2）eNodeB测量。将在单位时间间隔内每个扇区接收到RACH的前导数量作为覆盖区内的话务量统计，判断接入碰撞的可能性。
对于RACH的自优化过程，实际是RACH自优化功能对UE统计和上报的RACH数据以及对eNodeB测量的数据进行统计与估算，并通过优化策略判断是否自动触发RACH优化的过程。
图3为基于集中式SON架构的RACH自优化性能参数的闭环处理过程，各个网元的功能是：UE根据eNodeB的轮询信令上报相关RACH前导的统计信息;eNodeB收集UE上报的测量收据、测量收到的RACH前导数量;OAM中的性能管理功能是收集、存储和处理来自eNodeB的性能统计数据，根据RACH自优化控制策略，通过运算和数据挖掘，输出RACH自优化控制参数，并输出到OAM中的配置管理;配置管理负责将RACH自优化控制参数输出到eNodeB，最后完成了闭环RACH自优化过程，LTE基站系统在优化后的RACH参数下运行，提升网络系统性能。LTE RACH的自优化构成实际是RACH性能数据采集、统计、传输、存储、分析处理和重配置的周而复始过程。
图4是在同一个扇区中的测试数据对比，该扇区的显著特征是一天中在某些时间段用户较多、在某些时间段用户很少，接入成功率呈“凹”形。其中，未优化的接入成功率变化幅度范围很大，当接入用户数量很多时，接入成功率降低，而当接入用户数量很少时，接入成功率很高;基于SON自优化后的接入成功率变化幅度平稳，无论是用户多还是用户少，都不会大起大落，保证了较高的接入成功率。
5 结束语
基于SON的LTE RACH优化目的是降低接入碰撞并提高系统容量，而影响RACH性能提升的因素很多，涉及覆盖的人口密度、呼叫和切换成功率等;RACH自优化可通过基于SON的集中式架构或分布式架构实现，但触发RACH的自优化需要分别根据UE和eNodeB的大量相关RACH测量数据，并上报进行统计和挖掘，输出RACH性能控制参数实现自动RACH优化自动控制。总之，基于SON的LTE RACH优化是基于测量数据并在无人工干预的场景下自动完成，可在提升LTE网络性能的同时降低OPEX。
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