基于综合指标的LTE负载均衡算法的设计体系

从接入性、稳定性、业务质量和资源利用率等维度提炼出评估LTE小区性能的综合指标，并以此推算出综合指标与物理资源块变化量的内在关联。在此基础上，提出一种基于综合指标的AILB算法，能够动态地根据每个小区的状况，自动计算其邻区需要进行用户转移的小区。引入均衡因子，使所有小区最终达到预先设定的收敛目标，有效有利网络资源。最后，通过Matlab搭建了一个仿真平台，验证算法的收敛性能、过载用户数及小区吞吐量的变化情况。
　　关键词：LTE;综合指标;物理资源块;均衡因子;过载
　　中图分类号：TN929.5
　　      文献标识码：A文章编号：1005-3824（2014）05-0018-06
　　0 引 言
　　LTE^[1]通过采用OFDM、SC-FDMA和MIMO等多种关键技术^[2]可以显著降低用户平面和控制平面的时延，实现比目前2/3G系统更快的数据速率、提供更高的小区吞吐量。因此，作为立体网络的重要组成部分，LTE势必将承担大量的数据业务。但是在蜂窝移动通信中，用户的到达率、传输业务类型都是随机变化的，即不均衡的，这就导致了在热点小区的业务请求远远高于一个可接受的水平，而另一些小区则仍然具备可用资源来服务更多的用户。我们称这种采取负载转移的方式把热点小区中过多的业务转移到业务量较轻的小区中为LB（Load Balancing，负载均衡）。
　　负载均衡能够解决热点小区的拥塞问题，提高系统的资源利用率，为更多的用户提供保证QoS（Quality of Sevice，服务质量）的服务。因此，在数据为王的今天，关于LTE的负载均衡研究已经掀起一股高潮。王志国^[3]通过分析热点小区的过载用户，通过定位接收功率大的邻区，并加以转移来达到降低小区负载的目标。这种方法比较简单，但欠缺对优化后的小区在接收新的用户后仍然存在负载升高的可能性分析。张晶晶等人则根据自组织的LTE网络提出了一种类似正态分布的负载均衡方法，其优点是能够充分考虑到小区边缘与中心区域的用户分布情况，但算法复杂度比较高。文献[4]也给出了一种比较常见的LTE负载均衡算法，但侧重于分析与负载均衡相关的数据模型及相关参数。文献[5]提出了一种负载分级的思想，采用3个离散值将小区负载状态分为了4个等级，进而提出一种分布式负载均衡算法。该算法通过监测本小区超载，从而触发小区间的负载信息交互，这样势必会增加网络时延。与此同时，进一步可发现，几乎目前所有关于LB的研究都停留在对小区负荷为目标的分析上，而实际上，对LTE小区的评估远远不止这么简单。
　　为此，本文提出一种全新的基于综合指标（aggregative indicator）的LTE负载均衡算法AILB（aggregative iIndicator load balancing for LTE），通过将影响小区性能的指标进行分解，并进行针对性的分析，与周边的邻区进行负载转移，进而达到调整负载的目标。
　　1 评估指标
　　评估LTE小区的方式有很多种，如话务统计、测量报告、路测/辅助测试工具（DT/ATU，driver test/auxiliary test unit）、信令分析数据、经分数据等，而且这类数据需要不断更新。最终从多个维度，如覆盖、容量和投诉等进行评判。赵超等人^[7]基于网格划分提出了相应的指标体系，从场景价值、网络负荷、用户投诉、覆盖强度、市场经营等多方面进行了阐述。但将这些指标应用到小区均衡中仍然有些不妥。小区均衡一方面关注小区本身的负荷，也关心均衡过程对系统本身带来的影响。同时关于市场业务及发展预测的指标并不合适纳入小区均衡中。此时，本文从与LTE小区性能密切相关的接入性、稳定性、业务质量和资源利用率等4个纬度进行评判分析。
　　1.1 接入性指标
　　接入性指标包括RRC连接建立成功率、E-RAB建立成功率、E-RAB平均建立时延和E-RAB拥塞率等，具体含义见表1所示。
　　表1 接入性指标分析
　　指标名称用途计算方式
　　RRC连接建立
　　成功率表征无线信令方面接入性能RRC连接建立成功次数/RRC连接建立请求次数×100%
　　E-RAB建立
　　成功率表征用户面业务接入能力E-RAB建立成功数/E-RAB建立请求数×100%
　　E-RAB平均建立
　　时延反映用户面接入的及时性默认承载：INITIAL CONTEXT SETUP RESPONSE时间点- INITIAL CONTEXT SETUP REQUEST时间点，或专用承载：E-RAB Setup Response-RE-RAB Setup Request时间点
　　E-RAB拥塞率表征无线资源繁忙程度E-RAB建立失败次数（无线资源不足）/E-RAB建立请求数×100%  
　　RRC连接建立成功率只在信令方面进行统计，反应在用户面上的是E-RAB建立成功率和平均建立时延指标，而E-RAB拥塞率则直接与无线资源息息相关。小区均衡考虑的是整个小区的负荷状况，比较而言更关心LTE小区的负面指标，即越大的指标值表征小区状况的恶化。为了减少均衡对系统性能性能的影响，接入性指标只选取E-RAB拥塞率作为评估依据。
　　1.2 稳定性指标
　　稳定性指标参见表2。
　　表2 稳定性指标分析
　　指标名称用途计算方式
　　E-RAB掉线率表征系统的稳定性和可靠性（切出失败的E-RAB数+eNB请求释放的E-RAB个数-正常的eNB请求释放的E-RAB数）/遗留E-RAB个数+E-RAB建立成功数+切换入E-RAB数）×100%
　　RRC连接重建比例表征无线连接的稳定性和可靠性RRC连接重建请求次数/（RRC连接建立请求次数+RRC连接重建请求次数）×100%
　　eNB间S1切换成功率表征用户的移动性性能eNB间S1切换出成功次数/eNB间S1切换出请求次数×100%
　　eNB间X1切换成功率表征用户的移动性性能eNB间X2切换出成功次数/eNB间X2切换出请求次数×100%
　　类似地，稳定性指标只选取E-RAB掉线率作为评估依据。
　　1.3 业务质量指标
　　业务质量指标参见表3。
　　表3 业务质量指标分析
　　指标名称用途计算方式
　　小区用户面下行丢包率   表征用户面业务质量PDCP SDU下行丢包的总包数/PDCP SDU下行发送的总包数×100%
　　小区用户面下行弃包率   表征用户面业务质量PDCP层的弃包数/PDCP 接收到的总包数×100%
　　小区用户面上行吞吐量   表征用户面业务质量测量周期内，eNB空中接口成功接收的PDCP SDU字节数（不包括重传）
　　续表3
　　指标名称用途计算方式
　　小区用户面下行吞吐量表征用户面业务质量测量周期内，eNB 空中接口发送的PDCP SDU字节数
　　eNB间S1切换平均时延表征S1切换对业务质量的影响UE CONTEXT RELEASE COMMAND时间点-HANDOVER REQUIRED时间点
　　eNB间X2切换平均时延表征X2切换对业务质量的影响UE CONTEXT RELEASE COMMAND时间点-HANDOVER REQUEST时间点
　　上/下行初始HARQ重传比例反映系统保证传输数据的准确性和稳定性，间接反映空中接口的质量（上/下行传输的TB数-传输初始TB数）/传输初始TB数×100%
　　MAC层上/下行误块率反映系统保证传输数据的准确性和稳定性，间接反映空中接口的质量上/下行残留错误的TB数/传输初始TB数  
　　类似地，业务质量只选取用户面丢包率作为评估依据，如下式所示：
　　用户面丢包率=（上行PDCP SDU丢包数+下行丢包数）/PDCP SDU上/下行发送的总包数×100%（1）
　　1.4 资源利用率指标
　　资源利用率指标参见表4所示。
　　表4 资源利用率指标分析
　　指标名称用途计算方式
　　上/下行MCS编码比例反映使用无线资源时的编码效率情况，间接反映无线信道质量状况下行MCS QPSK/16QAM/64QAM编码比例=MCS等级为0～9/10～16/17～28的下行传输TB数/下行传输TB数）×100%
　　下行RANK2比率反映物理层传输时双流的使用情况下行传输使用RANK2的TB数（下行传输使用RANK1的TB数+下行传输使用RANK2的TB数）
　　上行PRB占有率反映上行业务传输的PRB资源的使用情况上行业务占用PRB数量/小区总体PRB数×100%
　　下行PRB占有率反映下行业务传输的PRB资源的使用情况下行业务占用PRB数量/小区总体PRB数×100%  
　　类似地，资源利用率指标把PRB利用率纳入到小区均衡的评估依据，如下式所示：
　　PRB占有率=（上行PRB占用数+下行PRB占用数）/小区总体PRB数×100%（2）
　　2 综合指标模型
　　2.1 综合指标
　　本文的AILB算法是基于小区的综合指标来实施的，综合指标即与上述接入性、稳定性、业务质量和资源利用率均有关系。对位于均衡目标域内的小区而言，直接体现在E-RAB拥塞率、E-RAB掉线率、用户面丢包率和RPB占有率上，分别采用、、和来表示。在此基础上，根据各指标的重要性，综合指标模型采取“滤波方式”进行加权，分别计算，
　　AIc，1=1-12k1/4*CeLc+12k1/4*DrLc（3）
　　AIc，2=1-12k2/4*AIc，1+12k2/4*ERAB_CGc（4）
　　AIc=1-12k3/4*AIc，2+12k3/4*ERAB_DrPc（5）
　　其中：k1，k2和k3系数分别是相应的滤波因子。
　　2.2 负载转移
　　小区均衡时需要在不同小区产生负载转移，其变化量与综合指标变化量存在以下关系。
　　由式（2）可知，
　　ΔCeLc=ΔNPRBcPRBToc，c（6）
　　式（6）中：PRBToc，c表示小区c总的PRB数量;ΔNPRBc表示发生转移的PRB数量;由于发生掉线、丢包的概率相比资源利用率来说很小，可由式（3）式（5）推出，
　　ΔCeLc=ΔAIc（1-12k1/4）（1-12k2/4）（1-12k3/4）（7）
　　结合（6），（7）式可得：
　　ΔNPRBc=
　　PRBToc，c（1-12k1/4）（1-12k2/4）（1-12k3/4）×ΔAIc（8）
　　式（8）表征了小区综合指标化量与转移PRB量的关系，在小区PRB总数确定的情况下， 这种变化关系几乎可认为是线性的，从而使关注综合指标的变化，进一步体现小区负荷的变化。
　　2.3 均衡因子
　　为了评估小区平衡的收敛性能，定义均衡因子ω如下：
　　ω=（iAIi）2N*iAIi2（9）
　　式（9）中：AIi为小区的综合指标;N为待核算的LTE基站数量。当ω接近于1时，各基站的负载均衡，当ω接近1/N时，各基站的小区负载严重不均衡。
　3 AILB算法
　　为了简述方便，假设均衡目标域共有N个LTE基站。
　　步骤一：按式（5）计算各基站的综合指标{AI1，AI2，…，AIN}，目标域平均指标计算为
　　AIN=Nj=1AIjN（10）
　　步骤二：首先选择具备最小综合指标的基站eNBi，假设eNBi共有k个比其综合指标值大的邻区集NSi={eNBi，m，eNMi，m+1，…，eNBi，m+k-1}，计算eNBi与NSi的平均指标如下，
　　AIk+1（I）′=AIi+m+k-1j=mAIjk+1（11）
　　步骤三：计算eNBi与NSi平均指标的差值：
　　ΔAIk，i=AIk+1（I）′-AIi（12）
　　根据式（8），及基站eNBi及NSi中小区指标的大小，对于NSi中任何一个基站eNBj（j≠i），其需要调整负载的大小计算如下，
　　ΔeNBj，i=ΔAIk，i*AIjm+ks=mAIs*
　　PRBTot，j1-12k1/41-12k2/41-12k3/4
　　（j=m，m+1，…，m+k-1）（13）
　　找出eNBi邻区集中综合指标最大的基站eNBr，根据式（6）计算eNBi与eNBr重叠覆盖区域内所有用户Uri={uri，1，uri，2，…，uri，h}对eNBi产生的负载和：
　　ΔCeLr，i=uieNBi∩eNBr（ΔNPRBui）PRBTot，i=
　　hs=1ΔNPRBuri，sPRBTot，i（14）
　　步骤四：如果，则将与重叠区域中所有的用户转移到中。否则，从中转移满足式（13）指定物理资源块数量的用户至目标基站中，并更新所有小区的综合指标值。需要补充的是，由于小区区衡时间较短，更新综合指标值时接入性、稳定性和业务质量的指标可近似认为是不变的。
　　步骤五：回到步骤一重复AILB算法，直到满足以下条件：
　　abs（ω-ω0）=abs（（iAIi）2N*iAI2i-ω0）≤ε（15）
　　式（15）中：abs（·）表示绝对值函数;ωo表示我们可接受的均衡状态;ε表示收敛目标值。
　　4 仿 真
　　4.1 仿真环境
　　本文采用matlab进行仿真，共设有19个eNB，每个基站3扇区，基站间距500米，传播环境采用cost231-Hata模型，阴影衰落方差为9dB，热噪声密度为-174 dBm/Hz，带宽为20 MHz。
　　在基站覆盖区域内随机地撒下用户，使得eNB小区负载存在不均衡。
　　4.2 仿真结果与分析
　　1）均衡收敛。
　　在AILB算法的协作下，各小区向一致性收敛。设定β0=0.999，ε=0.01%，给出算法的收敛仿真结果，如图1所示。
　　图1 AILB收敛
　　算法经历76次迭代，达到预期的收敛结果，各小区达到均衡。迭代次数与各eNB的小区综合指标大小差异性相关。
　 　2）过载用户。
　　过载用户的计算方法参考文献[3]，即
　　z=ui∈cmax（0，Mc（1-1ΔCeLc））（16）
　　式中：
　　Mc表示小区c中的所有用户数。
　　过载用户的仿真结果如图2所示：
　　图2 过载用户
　　由于AILB优选负载最大的小区进行均衡，因此在迭代24次后，该小区的过载用户被转移至其邻区集，有效降低了其均载，过程如下：
　　图3 最大综合指标小区均衡过程
　　3）小区吞吐量。
　　由于小区吞吐量与上下行时隙比例相关，本仿真中以贴合实际组网的2：2为例^[8]进行说明，挑选最合指标最大与最小的两个极端小区的吞吐量，给出AILB在收敛均衡过程中对小区上/下行吞吐量的影响，如图4所示。
　　图4 小区吞吐量曲线
　　随着迭代过程的进行，综合指标大的小区吞吐量逐渐减小，综合指标小的小区吞吐量则逐渐增加。在小区均衡稳定过程中，由于仿真假设每用户申请的速率是一致的，其SINR也保持不变，小区吞吐量出现临时性的持平。
　　5 结 语
　　LTE的小区负载均衡能够解决热点小区的拥塞问题，提高系统的资源利用率，尽可能地保持业务的服务质量。本文通过提出基于综合指标小区间负载转移的方法，采取了更为全面的评估方式来达到均衡的目的。LTE需要考虑多种通信系统之间的用户切换和互操作，但限于篇幅及复杂性，本文仅限于讨论LTE系统内部的小区均衡，系统间的均衡有待进一步补充。
　　参考文献：
　　[1] 
　　3GPP TS d Universal Terrestrial Radio Access （E-UTRA） Physical Channels and Modulation[S].2010.
　　[2] 肖清华.TD-LTE系统能力分析[J].移动通信， 2011（22）： 58-64.
　　[3] 王志国.基于Matlab的LTE下行链路负载均衡仿真[EB/OL].[2013-12-01].http：//p- .
　　，2010： 1-5.