LTE系统移动负载均衡研究

李 丽，薛真真

（重庆邮电大学 移动通信技术重庆市重点实验室，重庆 400065）

LTE系统移动负载均衡研究

李 丽，薛真真

（重庆邮电大学 移动通信技术重庆市重点实验室，重庆 400065）

针对小区负载分布越来越不均衡，提出一种适用于LTE系统的负载均衡算法，通过调整小区独立偏置CIO，强制过载小区用户切换到周围轻载小区，实现用户转移。但是，轻载小区盲目接纳用户容易造成过载。针对这一问题，运用迭代法，逐步调整CIO，当过载小区负载低于过载门限或轻载小区可用资源耗尽，得到最优CIO值。仿真结果表明，提出的算法能有效提高系统均衡程度，降低用户呼叫阻塞率，提升系统性能，增强用户体验。

LTE系统；移动负载均衡；小区独立偏置；切换

0 引言

随着用户及业务数据的日益增多，一些热点小区负载较重，导致较高的掉话率；而另一些相邻空闲小区负载较轻，资源得不到充分利用［1］。因此，如何实现网络中的负载均衡是当下越来越迫切需要解决的问题。3GPP工作组将自组织网（Self-Organizing Networks，SON）技术纳入LTE标准化范畴。SON主要包括三大功能，即自配置、自优化和自治愈，其中移动负载均衡（Mobility Load Balancing，MLB）是自优化的重要的用例之一［2，3］。

目前对MLB算法的研究包括两个方面：负载转移目标小区的选择；移动参数小区独立偏置（Cell Individual Offset，CIO）的确定。文献［4］提出一种基于相邻小区间负载差值自适应调整CIO的算法。若负载差值超过预设门限，则触发MLB，直到负载差值处于预设门限内。降低了呼叫阻塞率，但是切换次数较高。文献［5］根据小区负载是否过载来触发MLB，算法有效降低了切换的次数，但是复杂度较高。文献［6］提出一种基于双层小区负载信息的负载均衡算法，综合考虑小区的负载状态及环境状态选择目标小区。降低乒乓切换率，但是负载小区很难知道其环境状态，不易实现。这些算法都没有明确给出如何获取最优CIO值，使得过载小区能转移最大负载量到轻负载小区而不致使轻载小区过载。本文通过迭代法，逐步改变CIO值，当过载小区负载低于过载门限或轻载小区可用资源耗尽，得到最优CIO。最后，在LTE平台上进行了仿真。

1 移动负载均衡

MLB就是通过参数调整，把高负载小区的业务量分散到周围低负载小区，从而使得整个网络可以充分有效地利用无线资源。3GPP定义了“EVENT A3”为切换触发事件［7］，如式（1）所示。当满足该条件时，UE就会上报测量结果，基站根据上报的内容判决是否进行切换。

式中，Mn、Ms分别为邻小区、源小区小区测量结果（如RSRP、RSRQ），Hyst为小区迟滞参数，CIOs，n为源小区s为邻小区n的保持的小区独立偏置。增大CIOs，n，降低了用户切换的门限，使重负载小区中的用户更容易切换到相邻轻负载小区；减小CIOs，n，提高了用户切换的门限，使一些轻负载小区内中的用户越难执行切换，间接降低重负载小区业务量［8］。由此可见，调整参数CIOs，n可以使得用户在不同小区的切换条件发生改变，从而影响各小区中的用户数，最终达到负载均衡。

2 参数定义

文献［9］从数学的角度定义了SON网络，本文参考该文献给出如下所示的参数定义。

2.1 信干比

信干比（Signal to Interference and Noise Ratio，SINR）指小区中用户的接收功率与干扰噪声和之比。LTE系统中，可分配给用户的最小资源单位称为物理资源块（Physic Resource Block，PRB）。一旦给定用户的SINR值，就可以计算出用户在每个PRB上的吞吐量Ru，在这里采用香农公式作为吞吐量的映射关系。其中，Pc为基站的发射功率，Lc，u为损耗，ρx为小区负载，N为热噪声。

2.2 小区负载

假定小区内保证比特率（Guaranteed Bit Rate，GBR）用户数据速率要求为Du，为达到此速率要求，用户u占用的PRB数量为：

式中，BW为PRB的带宽，LTE系统中一个PRB的带宽为180 kHz。

小区负载定义为小区内被占用的资源与小区内所有可用的资源的比值。因此可用式（5）表示，其中小区总资源用Ntot表示：

2.3 均衡因子

为评估小区内负载均衡程度，引入Jain’s公平指数［10］，定义如下所示：

式中，∣N∣表示网络中小区的总数量，t表示仿真时间。▽（t）越大，小区间的负载越均衡，当▽（t）＝1时，小区之间的负载完全均衡。所以负载均衡的目标就是最大化▽（t）的值，

3 MLB算法

负载均衡算法的主要思想是将过载小区用户转移到周围相邻轻载小区［11］，根据式（1），调整参数CIO，可以改变切换条件，强制用户转移。但是，轻载小区不能盲目地接纳用户，以免造成过载。因此，参数CIO为何值时，使得过载小区能够将用户转移到轻载小区，而不致使轻载小区过载是本算法要解决的问题。具体算法流程如图1所示。

图1 算法流程图

①eNB周期性收集测量报告，计算小区负载。当ρSeNB＞ρth时，判定为过载小区，其中ρSeNB表示过载小区负载，ρth为预设过载门限；

②找出过载小区中RSRP最小值的用户，作为待转移用户；周围相邻小区负载满足ρTeNB＜ρth的小区作为候选目标切换小区，其中ρTeNB表示目标小区负载；

③设定小区独立偏置CIO＝0；

④若ρSeNB＞ρth＆＆CIO＜＝CIOmax满足，转移到步骤式⑤，否则调整各CIO，结束本算法；

⑤将候选目标小区按负载大小升序排列，记为表L，选择第1个小区（i＝1），并设置CIO＝CIO＋step，step为固定步长，取值0.5 dB。

⑥若ρSeNB＞ρth＆＆i＜＝size（L）满足，转移到步骤⑦，否则返回步骤④；

⑦设置C＝L（i），若ρHO＜ρth，C满足，转移到步骤⑧，否则选择下一个目标小区（i＝i＋1），返回步骤⑥。其中，ρHO表示在当前设置的CIO参数下，用户转移到目标小区C后增加的负载，ρth，C表示目标小区C可接纳的负载；

⑧更新各小区负载情况，ρSeNB＝ρSeN－ρSeNB，HO，ρth，C＝ρth，C－ρHO，其中ρSeNB，HO表示用户转移后过载小区减少的负载。因为用户在源小区及目标小区的SINR不一样，故ρSeNB，HO≠ρHO；

⑨设置CIOC，u＝CIO，选择下一个小区（i＝i＋1），返回步骤⑥。

4 仿真

4.1 仿真场景及参数设置

为验证算法性能，搭建了LTE仿真平台，并利用MATLAB仿真软件进行仿真。仿真场景如图2所示的7小区蜂窝网络。设置小区1为过载小区，周围相邻小区为轻载小区。用户到达率服从泊松分布，过载小区用户到达率从2.8用户／s变化至3.5用户／s，而其他小区中的用户到达率均设置为固定值1.5用户／s，业务持续时间服从负指数分布。其他参数设置如表1所示［12－14］。

图2 系统场景

表1 仿真参数

4.2 仿真结果分析

与传统算法进行对比，分析得出结果。为表述方便，下面分别用NMLB、TMLB、PMLB分别表示不使用负载均衡、传统负载均衡及本文提出的负载均衡算法。

图3显示的是系统的均衡程度随用户到达率的变化情况。当到达率较小时，小区1并没有过载而不启动均衡算法，所以3条线重合。随着到达率的逐渐增大，小区负载分布越来越不均衡，均衡程度逐渐下降。当到达率增大2.95用户／s时，小区1过载，启动负载均衡算法，小区均衡程度逐渐升高，而不使用均衡算法时，均衡程度继续下降。从图中可以看出，相对于TMLB算法，PMLB算法的均衡程度大约提高了6%。

图3 系统均衡程度

图4显示的是系统阻塞率随用户到达率的变化情况。当小区出现过载，若不使用均衡算法导致一些小区无法接入用户，从而使得整个系统的阻塞率提高，因此NMLB的阻塞率是最高的。本文的PMLB算法使系统的均衡程度最高，故阻塞率也是最低的。图5显示的是系统的切换次数随用户到达率的变化情况。负载均衡是强制过载小区中的用户切换到周围轻负载小区，因此PMLB算法的切换次数比NMLB的切换次数高，但是比TMLB算法的切换次数低。由此可见，系统均衡程度的提高是以提高系统的切换次数为代价的。

图4 系统阻塞率

图5 系统切换次数

5 结束语

在现有负载均衡算法文献中，重点关注如何选择一个最优的目标小区而忽略了参数CIO的确定。提出一种适用于LTE系统的负载均衡算法，通过迭代，以0.5 dB步长逐步调整CIO，直到获得最优值CIO值，使得过载小区能转移最大负载量到轻载小区而不致过载。仿真结果表明，本文提出的算法能有效提高网络均衡程度，降低用户呼叫阻塞率，提升系统性能，增强用户体验。本算法的缺点是迭代的次数较高会造成系统信令负荷的增加，如何降低迭代次数需进一步的研究。

［1］孙震强.SON技术是降低网络成本和提高网络效率的利器［J］.邮电设计技术，2012，12（01）：1－3.

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［8］王志国.LTE中的负载均衡研究［D］.北京：北京邮电大学，2011：29－32.

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［14］张学臣，王 熹，谢显中.LTE系统物理层仿真平台的建立及实现［J］，微计算机信息，2008（19）：1－5.

Research on Mobility Load Balancing in LTE Networks

LI Li，XUE Zhen-zhen
（Chongqing Key Lab of Mobile Communications Technology，Chongqing University of Post and Communications（CQUPT），Chongqing 400065，China）

In view of more and more unbalanced cell load distribution，this paper presents a suitable load balancing algorithm in LTE system.By adjusting the cell individual offset（CIO），the overload users are forced to switch to the surrounding light load cell for load balancing.However，if the light load cell accepts users blindly，it is easy to result in overload.To solve this problem，the iterative method is used to gradually adjust the CIO，when the load of overload cell is below the overload threshold or the available resource of light load cell is exhausted，the optimal CIO value is obtained.The simulation results show that the proposed algorithm can effectively improve the network balancing，reduce the user call blocking rate，improve system performance and the user experience.

LTE networks；mobility load balancing；CIO；handover

TN929.53

A

1003－3114（2015）06－23－4

10.3969／j.issn.1003－3114.2015.06.06

李 丽，薛真真.LTE系统移动负载均衡研究［J］.无线电通信技术，2015，41（6）：23－26.

2015－06－19

长江学者和创新团队发展计划（IRT1299），重庆市科委项目CSTC2012jjA40044，cstc2013yykfA40010，重庆市科委重点实验室专项经费

李丽（1991—），女，硕士研究生，主要研究方向：移动通信。薛真真（1990—），女，硕士研究生，主要研究方向：移动通信与宽带短波信道估计。