基于动态优先权的无线参数下发方法

赵蓓，赵海涛，王西点，常玲，徐晶

(1 中国移动通信集团设计院有限公司，北京 100080；2 中国移动通信集团黑龙江有限公司，哈尔滨 150028)

基于动态优先权的无线参数下发方法

赵蓓1，赵海涛2，王西点1，常玲1，徐晶1

(1 中国移动通信集团设计院有限公司，北京 100080；2 中国移动通信集团黑龙江有限公司，哈尔滨 150028)

提出了一种基于动态优先权的LTE无线参数下发算法，该算法综合考虑多网共存网络优化的优先级要求以及异系统无线参数调整方案的相关性，通过预测指令下发时间，根据动态优先权和分组的应对复杂的无线指令调整需求。该方法可以提高网络优化的效率，降低优化工作对操作人员专业程度和优化经验的依赖性。

网络优化；无线参数；动态优先权；时间预测；资源利用率

随着4G大规模应用后，国内运营商网络会在相当长时间内会出现2G、3G及4G多个网络共存的局面，无线设备的参数数量随着系统的多样性和复杂度、设备厂商数量和站点数量的增加而急遽增长，网络规划和优化工作需要大量人员进行无线参数的逐一配置和调整，这对运营商是极大的挑战。由于2G、3G及4G网络共涉及3张网，6个邻区关系，网络优化方案涉及空闲态、连接态以及话音业务与数据业务等多个方面，牵一发而动全身，参数调整难度较以往更大。

采用人工登录无线设备的人机界面或者通过网管系统完成无线参数的修改指令下发效率较为低下，难以满足目前的参数调整特点和要求。目前，实际网络运营中的无线网络设备，厂商相对稳定，各厂商的无线设备修改指令均保持继承性。因此，通常采用统一的方法生成各厂商的无线参数调整指令然后下发，这样不仅具有较高的实用性和安全性，同时也提高了网优人员的工作效率。

在无线参数指令下发的过程中，都是通过共用网络下发到无线设备上的，无线参数指令下发是否成功依赖于网络当时的传输状况。这就需要对下发指令成功与否进行识别，并根据多网共存环境下无线参数指令的优先权、指令相关性以及网络状况对下发策略和方法，进行相应调整，以达到准确、快速完成网络优化的目的。

1 基本思想

网络优化中的无线参数调整具有以下特点：

（1）由于很多网优方案指令序列的相关性，不是针对同一网元的调整方案，可能依靠一条指令不能够完成，需要在指令下发的时候考虑相关性。特别是在多网共存的情况下，一旦动了某个系统的一个门限参数，而其它系统的门限参数没有联动，将导致乒乓互操作。因此，多网共存环境下无线参数管理中还需要重点考虑异系统无线参数指令的相关性。

（2）指令下发过程中由于网络环境复杂可能出现的指令下发失效的情况，需要考虑到对下发指令的实施效果做出判断。在无线参数指令下发的过程中，都是通过内部网络下发到无线设备，无线参数指令下发是否成功依赖于网络当时的传输状况。这就需要无线参数指令下发系统能够识别未下发成功的指令，并根据一定的策略进行重新下发。

（3）网优方案的优先级要求，在多网共存环境下，通常设置4G系统为最高优先级，3G系统次之，2G系统为最低优先级。通常情况下，需要考虑优先级较高网优方案的实现，以保障重要网优方案及时完成参数调整。

本文提出一种基于动态优先权的无线参数下发算法，该算法综合考虑多网共存环境下网络优化的优先级要求，以及网络优化过程中异系统无线参数调整方案的相关性，通过预测指令下发时间，基于动态优先权和分组的应对复杂的无线指令调整需求。

2 指令模型

按照网优方案调整无线参数时，为了更加有效的完成调整，将网优方案生成的无线参数修改的多个指令称为一个指令序列。同一组指令按照执行的顺序要求，分为相关和不相关两种。指令相关是指执行中每一指令必须在确认前一指令正确后，方可下发该指令序列的下一条指令。指令序列中的最后一条指令执行成功后认为对应网优方案完成。指令不相关指同一指令序列之间没有逻辑关联，指令序列的全部指令执行成功后即可认为该网优方案已经完成。不失一般性，当只有一条指令时，也称为指令序列。

定义：每一指令序列Ti为一个五元组（Ci，ei，di，pi，si），其中：

Ci为指令序列，为实现网优方案的实际指令。在生成指令序列时，只将具有相关性的指令序列放在一个Ci中，不相关的指令序列中的多个指令分别生成不同的Ci。

ei为指令序列列所包含指令的数量。

di为指令序列的绝对截止时间，在生成网优方案时由网优人员根据需要指定该方案必须完成的时间限制。为对应指令序列的静态优先权，在生成网优方案时由网优人员根据方案的重要性指定。一般为1～5之间的自然数，数字越大，网优方案的重要性越高。默认情况下，2G系统优先级统一为1～2，3G系统优先级统一为3～4，4G系统优先级统一为5。

si为指令序列暂停发送时间，在生成网优方案时由网优人员根据需要指定该方案不允许执行的时间区间。

3 LTE无线参数指令下发算法

3.1 指令返回时间预测

通常情况下，网络传输以及命令执行具有一定时间规律，从下发指令到指令成功执行消息的返回时间序列是一个非平稳序列。通过预测指令返回时间，如果超出返回时间还未收到无线设备传回的指令执行结果，就可以认为该指令下发失败，需要重新下发该指令。

假设指令执行原始时间序列有n个值：t1，t2，…，tn， 通过这个时间序列来预测下一个值tn+1。

指令执行时间序列时间序列参数可以通过网优人员经验设置初始值，在实际计算中将预设初始值逐步替换为实际返回时间。

指令返回时间序列预测主要包括两个步骤： 返回时间序列定阶； 返回时间序列预测。

首先检验序列的平稳性，计算样本的自协方差为：

若ti为平稳序列，则应明显趋于 0。在具体计算过程中，可利用的渐近分布为正态分布N(0，1/n)这个性质，计算k=0，1， …， n时的的值，并检验是否存在m，使得≤1 / n × 2 ，对任意 m≤k≤n成立。

如果上面的情况出现， 则认为ti为平稳序列，进入时间序列预测步骤；否则，应考虑进行差分，即Zi=Δt=ti-ti-1。

对Zi重复上面的操作，检验其是否为平稳序列(一般来说，至多进行一次差分即可成为平稳序列)，从而可用模型进行拟合， 以下的讨论均指作用于差分后的平稳序列Zi。

利用公式（2）， 计算出Zi的自相关系数；下面计算偏自相关系数；其递推公式为：

把这些数据作为训练数据，让支持向量机学习，会得到一个Model文件，进而就确定了关系式的系数，这样预测模型就确定了。然后反推得tn+1，这样就预测出原始序列的下一个值。

3.2 基于资源利用率的指令序列动态分组算法

在指令下发的过程中，为降低系统复杂度和运算量，先以指令目标网元所属小区对指令序列进行分组排队下发。同时对各组的下发情况进行分析，如果某一组中的下发指令增多或者网络延迟较大造成下发指令序列不能按照截止时间要求按时完成，则将该组分为按照网元进行分组进行指令下发，尽早完成网络优化方案实施。极端情况下，按照网元分组进行指令序列下发也不能按照截止时间要求完成，需要向报告管理员进行处置。

由于对于任意组指令序列，满足任务调度算法的基本要求：指令序列是不可抢占的，且相互间是独立的；任务不具有并行性。

通常的调度算法中，函数U(T)表示系统在特定的调度算法下，处理器的忙碌程度，即表示处理器的利用率，定义为：

其中，ei为任务执行时间，pi为任务释放周期。

对于某组指令序列Tik（T1k，T2k……Tmk），在时刻d的指令预期返回时间为ak。对于指令序列Tik，其相对截止时间为：

由于指令执行完，收到返回消息即可下发下一条指令，可以为释放资源周期。

对于指令序列Tik，其执行时间为：

如果资源利用率为：

则说明当前指令序列组Tik（T1k，T2k，……，Tmk），不能在所有指令的截止时间之前完成下发。需要将该小组指令序列细分为按网元分组下发，新小组的时间预测序列继承原小组的时间预测序列。如果已经按照网元分组，则需要报告管理员人工处置。

对于某小区，存在n个网元， 其对应的下发指令序列分别为Ti1，Ti2，…，Tin，如果资源利用率为：

则说明当前的下发指令序列分别为Ti1，Ti2，…，Tin可以在所有指令的截止时间之前完成下发。这时将该小区下的指令序列合并为一个小组进行排队下发。新小组的时间预测序列取Ti1，Ti2，…，Tin的当前时间预测序列的均值作为原始时间序列。

指令序列动态分组算法如下：

(1) 将指令序列按照其下发网元所属的目标小区进行分组；

(2) 分别计算每组指令序列的资源利用率；

(3) 对于按照小区的指令序列组，如某组资源利用率大于等于1，则将该小组分解为按照网元分组；

(4) 对于按照网元的指令序列组，如果小组资源利用率小于1，则将该小区下的所有分组合并为一组；

(5) 对于按照网元的指令序列组，如果小组资源利用率大于等于1，则告警管理员人工处置；

(6) 如有未完成下发的指令，转到（1）。

3.3 基于截止期的动态优先权指令序列排队算法

常用基于截止期的优先权计算公式为：

在指令序列优先权算法中还需要考虑指令执行时间和网优方案的静态优先权，因此，对于指令序列其动态优先权函数可以表示为：

其中f和g的取值一般为0～1之间的实数。

考虑到需平衡指令执行时间和网优方案静态优先权在动态优先权中的权重，取f=g=1/2。

对于某组指令序列T1，T2…Tn，指令序列排队算法如下：

(1) 根据历史指令返回时间，计算下一个指令返回的时间；

(2) 分别计算每一指令序列的动态优先权值，将动态优先权值最高的指令序列中的Ti的Ci第一个指令下发；

(3) 如收到指令下发成功返回信息，则将该指令对应的指令序列Ti中的Ci的中删除该指令，ei=ei-1；如该指令为Ci中唯一的一个指令，则判定指令序列Ti执行成功，将其移出待下发指令队列；

(4）如预测的返回时间内未收到返回指令，则下发动态优先权最高的指令序列；

(5）如有新的指令序列加入改组，则根据当前预测返回时间计算指令序列的动态优先权值；

(6) 返回（1） 。

显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。

3.4 指令下发算法

无线参数管理指令下发的算法如下：

(1)根据网优方案生成的无线参数修改指令序列及预设的网优方案相关参数，按照其修改的无线设备所属小区/网元进行分组；

(2)对每组计算资源利用率，对资源利用率过高或过低的小组进行分解或合并；

(3)对每组中指令序列分别计算动态优先级，将其插入对应的待下发指令队列等待下发；(4)将优先级最高的指令通过无线设备接口下发；(5)根据历史数据计算下发指令返回消息的预期时间；

(6)当预期时间内收到指令成功执行消息，判定该指令执行成功，返回步骤1；

(7)计算下发失败指令的动态优先级，将其插入待发送指令下发队列，返回步骤2。

4 结束语

本文充分考虑多网共存环境下网优方案的优先级和相关性问题，提供了一种能够降低网优人员工作复杂度，同时保障高优先级网优方案及时实施的无线参数指令下发的方法和系统。通过预测指令返回时间，有效避免由于网络通信效能下降或者接口拥塞等情况下产生的无效指令下发情况。同时对网络承载情况进行计算，通过适当分解/合并分组，达到在有较多指令下发时提高指令下发能力，在待下发指令较少时降低系统复杂度，能够降低网络规模扩大以及系统所支持的业务种类丰富后无线参数指令下发的复杂度，降低运营商对网优人员专业程度和优化经验的依赖性。

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[4] 肖清华， 等． TD-LTE网络规划设计与优化[M]． 北京：人民邮电出版社． 2013．

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我国移动宽带普及率每提升10% 可拉动经济增长2.3% 2.3%

在2014新一代宽带无线移动通信发展论坛上，工信部电信研究院通信标准所所长王志勤介绍，据电信研究院测算显示，我国移动宽带的普及率每提升10%，可以拉动我国经济增长2.3%，同时提升劳动生产率4%，增加带动就业450万。移动宽带发展对于促进我国的社会经济的发展以及改变生活和生产方式有非常大的促进作用，其正成为整个社会发展非常重要的基础支撑网络，如同社会发展的命脉和神经，持续推动我国和全球的经济社会发展。

从我国发放4G牌照以后，明显感到，采用移动通信的宽带模式和移动互联网的发展对促进我们国家的经济增长、投资，带动消费和就业都发挥了重要的作用。王志勤称，特别是今年在宽带战略和促进消费方面，国家都出台了相关的政策。在移动宽带方面，基于移动互联网的消费，包括网络购物，成为推动我们国家整个经济增长的引擎。另外，移动宽带和包括工业生产等多种垂直行业的融合应用，将进一步推动中国整个信息化水平的快速提升，带动如能耗、工业制造等传统制造行业的生产方式变革。

A wireless parameter distribute method based on dynamic priority

ZHAO Bei1, ZHAO Hai-tao2, WANG Xi-dian1, CHANG Ling1, XU Jing1
(1 China Mobile Group Design Institute Co., Ltd., Beijing 100080, China; 2 China Mobile Group Heilongjiang Co., Ltd., Harbin 150028, China)

This paper presents a dynamic priority based on LTE wireless parameter algorithm, this algorithm considers the coexistence of multiple network network optimization priority and correlation of different system wireless parameter adjustment scheme, time predicted by the command, according to radio instructions to adjust demand dynamic priority and grouping deal with complex. The method can improve the eff ciency of network optimization, reduce optimal rely on the operator professional degree and optimization experience.

network optimization; wireless parameters; dynamic priority; time prediction; resource utilization

TN929.5

A

1008-5599（2014）11-0065-05

2014-09-12