基于类博弈的LTE系统切换算法

肖清华，朱东照（华信咨询设计研究院有限公司，浙江杭州310014）

1 概述

LTE 通过采用OFDM、SC-FDMA 和MIMO 等多种关键技术可以显著降低用户平面和控制平面的时延，实现比目前2G/3G 系统更快的数据速率、提供更高的小区吞吐量［1-3］。与2G/3G移动通信系统相同的是，重选和切换仍是LTE 最常见的过程之一。当终端在小区间移动时，eNodeB就可能基于某种策略发起重选或切换过程。两者的区别在于重选发生在空闲状态下，而切换则发生在业务状态下，其机制大同小异。因此，探索LTE的切换优化可以从对两者现有的研究基础出发进行提炼。

笔者曾经根据类正态分布和网络均衡提出过关于LTE 的网络重选［4-5］。前者设定轻过载和重过载两级参数，为重选提供预警机制，但过载的标准在不同的场景下比较难以精确控制。后者则从网络整体利用率的角度出发，触发最不均衡的小区进行目标重选，但该算法中设定的重选门槛参数只是简单的线性增加，并没有具体地根据小区负载差异化对待［6］。文献［7］提出了LTE-A 与WiMax 2 网间切换的研究与实现，主要针对不同网络间的切换。文献［8］根据切换的结果统计对LTE 的切换算法进行了优化，其依据主要是切换失败率。但切换失败的原因有很多，该算法并没有具体分析，也没有对客户最为敏感的LTE 指标数据进行分析而做改进和优化。文献［9］则提出了一种基于多要素的LTE 系统切换算法。该算法解决了文献［8］中提出算法的一些不足，提出了一些差异化的指标，但处理方式稍显简单，只是线性加权。文献［10］也提出了一种基于多因素决策的LTE 系统HAMF 切换算法。HAMF根据终端的移动速度以及差异化的业务QoS等级标识（QCI——QoS Class Identifier），对A3 切换迟滞进行修正，以期能更完美地提高切换的成功率。HAMF的效果比较好，但忽略的一点在于，迟滞系数仅仅针对主服务小区，而小区业务则同时发生于服务小区和邻区，应该同时兼顾。此外，文献［11-12］还分别针对普通场景和高速移动场景的协作多点传输（CoMP—Coordinated Multi-Point transmission）进行了LTE的切换优化，可以参考。

为了解决文献［10］中HAMF 算法的缺陷，同时考虑客户最为敏感的业务指标［13］，本文提出一种基于类博弈［14-16］的LTE 切换算法SGHA（Similar Game-based Handover Algorithm）。博弈论又称为对策论，包括参与者、策略和收益等要素，目标是找到各参与者间最优的策略选择以及选择策略时的博弈结果，分析这些结果的数学理论与方法。在LTE 切换算法中，博弈参与者就是各小区，策略是各小区的指标，如负载、拥塞、丢包率等，收益即是切换性能，如成功率或小区性能提升。

2 S G H A 模型

2.1 A 3事件

参考LTE的A3事件：

式中：

Mn——相邻小区的测量结果

Ofn——相邻小区频率上的频率特定偏移量

Ocn——相邻小区的特定偏移量，如果没有该配置，则置为0

Ms——服务小区的测量结果

Ofs——服务小区频率上的频率特定偏移量

Ocs——服务小区的特定偏移量

Hys——该事件的迟滞

Off——该事件的偏移参数

当满足上述条件时，表示相邻小区的信号质量比服务小区的信号质量好，从而触发切换。反之，A3 满足离开状态。

由式（1）可知，Hys 主要针对主服务小区，Hys 越大，终端越不容易发生切换，因此文献［10］中提及的速率因子用来修正Hys 问题不大。而小区个性偏移CIO（Ocn和Ocs）则在服务小区和邻区中均存在。调整服务小区的CIO 参数将对该小区的所有邻区造成影响，调整某个邻区的CIO只对该邻区以及对应的服务小区产生影响。因此，对于与业务质量相关的所有参数，由于与服务小区和邻区相关，均应在CIO参数中进行修正。

2.2 类博弈模型

博弈理论引用了净函数的概念，净函数包括效用函数和代价函数。前者表示一个小区所能提供的速率、吞吐量等，后者则表示要实现这些能力需要付出的代价。在本文的类博弈模型中，可以直接引用效用函数的概念，但代价函数可以等效为产生效用所导致的负面效果。

效用函数可以根据香农定理产生：

考虑到一定的误码率，对香农定理改写如下：

根据（3）式可知，对于小区C，其所能提供的业务速率VC，计算如下：

式中：

BC——小区C所能提供的总带宽

根据笔者以往的研究结果［12］，类代价函数需要全面考虑体现LTE小区接入性、稳定性、业务质量和资源利用率的E-RAB 拥塞率、E-RAB 掉线率、用户面丢包率和RPB 占有率等指标，分别采用ERAB_CGc、ERAB_DrLc、DrPc 和CeLc 来表示。在此基础上，根据各指标的重要性，采取滤波加权。

式中：

k1、k2、k3——相应的滤波因子。

引入类代价因子δ，计算最终的类净函数：

3 切换算法

运用以上的类净函数对小区个性偏移进行修正，对小区C，可令：

式中：

EFC,i——本次小区测量结果

EFC,i-1——上次小区测量结果计算

式中：

CIOC,i

便得到新的SGHA切换算法，选择满足以上条件的最优小区进行切换。而对于由终端速度变化对Hys造成的影响，可以参考文献［12］，这里不再赘述，其结果如下。

式中：

kv——终端在不同速率场景下引入的速度修正因子。

4 仿真

4.1 仿真环境

本文采用Matlab 进行仿真，共设有7个eNB，假设第1个小区为主服务小区，配置6个邻区。每个小区3扇区，配置S111，基站间距500 m，传播环境采用COST231-Hata 模型，阴影衰落方差为9 dB，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，在不同小区开展不同的业务，并使得各eNB小区负载存在不均衡。

4.2 仿真结果与分析

4.2.1 小区性能状况

图1为主服务小区在经历数次切换的性能变化情况。由于受外界干扰，以及用户所开展业务的影响，当前主服务小区的各性能指标比较随机，没有太明显的规律。但拥塞、丢包和掉线的概率总体上朝着降低的方向变动，有利于提升网络服务质量以及客户感知。

图1 主服务小区的性能

4.2.2 目标切换小区

终端在移动过程中发生切换，由初始的主服务小区朝着SGHA 设定的具备最大类净值小区进行切换，如图2 所示。在移动过程中，进行了31 次采样。在SGHA的作用下，终端总共进行了26次切换，把SGHA关闭，切换次数增加至27次。切换次数的减少有利于减少系统的信令负荷，提升系统运行效率。此外，SGHA切换更平缓，有利于减少乒乓切换。而且，随着采样次数的增加，SGHA切换频率增加的节奏更慢。

图2 目标切换小区

4.2.3 服务小区负载

图3 服务小区负载

对切换后各主服务小区的负载进行了统计，见图3。SGHA切换产生的服务小区列表与传统A3切换产生的服务小区列表存在一定差异，对其小区负载的统计也不可能完全对等。但在相同采样的前提下，SGHA目标服务小区的负载总体低于传统A3算法，即SGHA 切换在切换次数更少的前提下能比传统A3 切换算法更有效减少小区负载。

4.2.4 最大类代价因子

对类代价因子δ对SGHA 切换性能的影响进行仿真，分别取δ=1 和δ=100。如图4 所示，在δ因子比较小的情况下，SGHA 的性能与A3算法相仿，而随着δ的增加，SGHA的性能开始发挥。理论上，SGHA性能与δ是成正比的，其原因在于式（8）中δ决定小区滤波性能部分，与香农速率相比，只能起到一定的约束作用，随着δ的增加，其约束力越来越大，但有一个上限值。该上限值取决于2方面：

a）小区切换参数中个性偏移CIO配置的最大值。

b）类净函数的最大有效值，据此，可计算如下：

5 结束语

切换是系统移动性管理的重要功能，对网络性能起着重大作用。尤其对LTE 而言，更加扁平化的网络使其可承载低时延、高带宽的业务，但也对切换提出了更苛刻的要求。本文综合考虑小区信号质量电平、小区资源负载、拥塞、丢包和掉线的影响，提出了一种类博弈模型的切换算法，可以更加有弹性地解决LTE 网络的切换问题。

图4 不同类代价因子的影响

［1］ 3GPP TS 36.211 Evolved Universal Terrestrial Radio Access（EUTRA）Physical Channels and Modulation［S/OL］.［2015-04-20］.ftp://ftp.3gpp.org/Specs/2014-03/Rel-9/36_series/.

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