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LTE与Wi—Fi融合架构设计及分流策略算法研究

2018-03-19梁冀

电脑知识与技术 2018年4期

梁冀

摘要:为使Wi-Fi技术更好地融入传统的移动蜂窝LTE网络,以便有效降低移动蜂窝网络的传输数据压力,提升无线网络数据传输速率,设计了LTE与Wi-Fi之间融合架构,综合评估接收信号强度、信噪比、基站剩余缓存、数据服务业务类型,建立四维评价函数对数据进行分流判决。仿真得到,LTE与Wi-Fi融合架构结合分流策略算法,系统平均性能优于非融合系统,可以有效提升系统传输效率。

关键词:异构网;融合系统 ;长期演进; 无线保真技术

中图分类号:TP393 文献标识码:A 文章编号:1009-3044(2018)04-0028-02

随着移动无线智能终端的日益普及,如何提升无线网络的传输速率将是未来无线网络研究的重点。下一代网络需具备更灵活的组网架构,不同网络制式之间相互融合,具备联合灵活调度分配机制。LTE(Long Term Evolution)已成为移动蜂窝网络主流标准制式,是各大运营商重点部署的网络制式[1]。LTE无线网络具有覆盖广、移动性高、传输速率性能稳定等特点。而Wi-Fi(Wireless Fidelity)网络具备热点覆盖、高传输速率等优点已广泛应用于家庭无线网络。因此,将Wi-Fi技术融入于传统移动蜂窝LTE网络中,可以有效降低移动蜂窝网络的传输数据压力,有效提升无线网络数据传输速率,解决日益增长的数据流量需求[2]。论文主要研究设计LTE与Wi-Fi之间的融合架构,并在融合架构下,建立分流策略模型,最后进行数据流量业务仿真测试。实验结论得到,将LTE与Wi-Fi融合架构,可以提升无线蜂窝网络传输速率,缓解移动蜂窝网络的数据压力。

1 研究背景

现有异构网系统网络架构,LTE网络与Wi-Fi网络相互独立,其主要缺点为:(1)LTE与Wi-Fi之间数据无法做到联合调度,系统无法判断各网元运行状态,整体网络传输性能无法达到最优;(2)LTE与Wi-Fi网络数据计费独立,运营商不能对流量数据进行统一计费管理[3]。因此LTE与Wi-Fi异构网系统融合可以有效地进行数据分流,实现数据资源联合调度,提升系统整体容量性能。3GPP提出了接入网络发现和选择功能ANDSF(Access Network Discovery and Selection Function),该网元的主要作用为进行移动蜂窝网与Wi-Fi网络的数据路由算法判决,向用户发送分流策略。ANDSF分流架构中,ANDSF定义了UE与ANDSF之间的S14接口。通过S14接口ANDSF可以获取终端上报的信息参数比如位置、UE接收电平等。然而ANDSF具体的分流策略还没有明确,还处于研究状态。运营商可以根据自己的业务需求自定义网络选择信息与策略。

2 LTE与Wi-Fi异构网融合架构设计

ANDSF分流架构的分点为PGW网元,ANDSF网元分流策略判决决定Internet链路还是Wi-Fi链路传输至UE。论文分流策略考虑数据同时在LTE与Wi-Fi两链路进行传输,因此在传输过程中,需对同一个用户传输的IP数据进行分割。IP数据包头结构,其包含了16bit数据包标识。传输过程中对IP包16bit的数据标识据进行分割,分割为LTE与Wi-Fi链路传输数据包标示。在终端可以接收不同链路的数据包,根据IP包标识进行重排序,防止数据包乱序。

ANDSF分流架构协议栈设计如图2,PGW为数据分流锚点,根据ANDSF分流策略将数据分发至LTE与Wi-Fi链路。LTE链路数据经过PGW、SGW、eNodeB后发送至终端UE,Wi-Fi链路数据经过PGW、Wi-Fi AP后发送至终端UE。UE为接收数据汇聚锚点,同时收到LTE与Wi-Fi的数据,并对IP包数据进行重排序后汇聚到APP层。

3 基于ANDSF分流策略设计

分流策略是ANDSF网元的主要功能,需合理地将数据流量分配至两张网络,判决哪些数据分流到Wi-Fi网络,哪些数据由LTE网络承载。运营商可以根据自己的需求,进行个性化的分流策略。论文分流策略综合评估了RSRP、SNR、基站缓存、业务QoS四个维度建立评价函数。RSRP和SNR由终端UE测试获取,由UE上报至ANDSF;LTE基站缓存与Wi-Fi AP缓存分别由eNodeB和Wi-Fi AP获取并分别上报至ANDSF;数据包的业务服务等级QCI由PGW对数据包进行解析后获取,并将QCI信息下发至ANDSF。ANDSF综合评估系统RSRP、SNR、基站缓存、数据业务QCI,进行分流判决对IP数据包进行分割。LTE与Wi-Fi数据包分流比例,得到LTE网络评价函数、Wi-Fi网络评价函数实现公式为:

式中,为LTE网络各维度判决函数,为各维度判数权值,满足;为Wi-Fi网络各维度判决函数,为各维度判决权值,并满足。各评价函数实现如下:

(1) 信号强度RSRP评价函数

信号强度RSRP由UE测量得到,体现UE接收信号强弱。和分别设置为终端UE测量LTE与Wi-Fi网络信号强度评价函数,计算公式为:

式中为UE测量得到LTE网络信号强度RSRP值,取值为-65dBm,取值为-120dBm;计算公式为:

式中为UE測量得到Wi-Fi网络信号强度RSRP值,取值为-65dBm,取值为-120dBm。

(2) 信噪比SNR评价函数

信噪比SNR由UE测量得到,直接决定了系统的传输速率。和分别设置为终端UE测量LTE与Wi-Fi网络信噪比评价函数,计算公式为:

式中为UE测量得到LTE网络信号强度SNR值,取值为30dB,取值为-5dB;计算公式为:

式中为UE测量得到Wi-Fi网络信号强度SNR值,取值为30dB,取值为-5dB。

(3) 基站剩余缓存评价函数

基站剩余缓存BSR由基站获取,决定了基站当前可以传输数据量。剩余缓存越大,能传输的数据量越大,反之越小。和分别设置为终端UE测量LTE与Wi-Fi网络剩余缓存 评价函数,计算公式为:

式中与分别为LTE与Wi-Fi网络基站剩余缓存状态,和分别为LTE与Wi-Fi网络空口最大可传输速率。

(4) 数据业务类型评价函数

服务质量QoS(Quality of Service)主要通过带宽、时延、速率、颤抖等多因素进行衡量。LTE协议将业务分为9个等级QCI(QoS Class Identifier)。QCI1~QCI4为保证比特率业务,优先级高,需优先在LTE链路传输;QCI5~QCI9为非保证比特业务,优先级相对低,可综合评估在LTE还是Wi-Fi链路传输。和分别设置为终端UE测量LTE与Wi-Fi网络服务质量函数,并且设置,LTE服务质量计算公式为:

4 异构网融合分流算法仿真

异构网融合分流算法仿真流程可以设置为:ANDSF分别获取UE、基站、PGW发送过来的数据,包括:信号强度、信噪比、基站剩余缓存、QCI信息。ANDSF根据获取信息,采用评价函数对LTE、Wi-Fi分别进行计算,得到LTE与Wi-Fi分流评价值。ANDSF根据评价值计算出LTE与Wi-Fi的分流比例系数。ANDSF将分流比例上报至PGW,PGW根据分流比例对IP数据包进行分割,将IP包封装后发送至LTE与Wi-Fi网络中。

利用Matlab软件编程仿真测试,根据设置流程编程建模,以验证设计的正确性及有效性。仿真中,设置LTE宏站站间距为500m,覆盖半径为250m,LTE基站分布呈蜂窝六边形分布;在每个LTE基站覆盖区域内,随机生成5个Wi-Fi基站,Wi-Fi基站间站距大于50m。对单用户进行仿真。仿真模型参数设置为:LTE基站发射功率为46dBm,Wi-Fi的发射功率为23dBm。基站传输信号经过大尺度损耗、穿透损耗、小尺度损耗后到达UE,UE进行RSRP与SNR估计。LTE与Wi-Fi各子代价函数的权值设置一致为:信号强度评价函数权值为0.2,信噪比评价函数权值为0.2,基站缓存评价函数权值设置为0.3,服务质量QoS评价函数权值设置为0.3。LTE与Wi-Fi代价函数权值仿真如图4。设置LTE最大传输速率为100Mbps,Wi-Fi最大传输速率为300Mbps。当Wi-Fi与LTE分流比例为1:3,系统整体平均吞吐量达到最优。实际仿真,综合评估了RSRP、SNR、BSR、QCI,Wi-Fi与LTE会根据实际链路状态进行评价,调整分流系数;特别在QCI在大于5和小于5分流系统变化较大,以保证业务的服务质量。

对系统进行Fullbuffer业务,分别用UDP与TCP业务进行测试。当LTE与Wi-Fi系统相互独立,不进行联合调度分流LTE与 Wi-Fi,UDP平均传输速率为242Mbps,TCP平均传输速率为185.52Mbps;LTE与Wi-Fi融合组网,资源经统一调度,可以充分评估异系统之间的评价优劣,融合系统的UDP平均傳输速率为260. Mbps,TCP平均传输速率为105.22Mbps,融合系统可以有效提升整体系统容量。

5 结束语

Wi-Fi已经广泛应用于家庭无线网。由于其具备高速率、低建网成本,将Wi-Fi网络融合到传统的移动蜂窝网络LTE是无线网络研究的重点内容。文中设计了一种LTE与Wi-Fi融合的架构,并在融合架构上,利用系统信号强度、信噪比、基站缓存、业务服务质量等,综合评估异系统传输性能,制定出异系统间的分流策略。通过实验仿真可知,融合组网架构结合分流策略,可以有效提升系统整体性能。

参考文献:

[1] 王昊.信息物理融合系统中基于网关的异构网络通信问题研究[D].哈尔滨:哈尔滨工业大学, 2016.

[2] 杨静,孙滔,魏冰.基于ANDSF实现WLAN和蜂窝网间选网机制的增强[J].电信科学,2012,28(5):99-103.

[3] 刘珊珊,郭娟,张继荣.ANDSF实现的无线异构网络选择算法[J].传感器与微统,2017,36(1):143-145+148.