GPRS网络数据业务承载能力提升研究.ppt

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1、2011年03月课题名称：GSM系统性能提升技术研究与试验中国移动集团级重点项目（含联合研发项目）开题汇报报告二、立项背景和意义近几年随着数据业务类型和业务量的快速增长，占用的无线信道资源越来越多，使得无线信道资源越发的紧张。而目前大部分的数据应用业务具有小流量、突发性、实时性要求低的特点，如手机QQ、飞信、手机阅读等。这使得部分时间内数据信道被占用而没有数据传输，导致资源的有效利用率低，数据业务承载能力不高。目前数据信道承载效率与理论的速率相差较大，通过研究提升数据信道承载能力，可以大幅降低数据业务对无线资源的占用，提高网络资源利用效率，提高设备收入能力

2、。三、课题研究目标本项目旨在研究通过对网络运行性能数据、现场测试以及用户投诉信息的综合分析，评估数据时隙资源配置对数据承载效率的影响；探讨在数据用户直观感知没有明显恶化的情况下，如何进一步提升时隙资源的利用率和收益率。具体目标通过对测试和投诉的分析总结出在不同数据承载效率下终端的下载速率以及终端用户的感知；不同负荷、不同业务类型、不同数据业务占比以及不同场景下小区的数据承载能力的提升情况，总结梳理出有提升数据承载能力的有效手段；总结出针对不同类型、不同场景下小区合理的资源分配、参数配置建议；研究针对业务类型的无线资源分配算法提升无线利用率，在不影响终端用户

3、感知的情况下使有限的资源服务更多的用户；四、研究总体框架本研究的主要内容包括如下三个主要方面：1.通过对现网资源（无线信道、PCU、Abis）配置调整、参数优化、提高C/I等措施提升（E）GPRS网络数据业务承载能力，并总结出具有指导意义的优化配置建议和算法；主要工作步骤和工作内容有：1.对主要道路和重要区域进行语音和数据业务的详细测试，同时收集详细的用户投诉信息以及研究小区的网络运行指标信息；2.采集不同的半速率启动门限下详细的测试、投诉和KPI的数据；3.采集不同的数据静态时隙配置下的详细的测试、投诉和KPI数据；4.根据小区的容量、负荷、地理分布信息

4、对小区进行分类，对特殊类型的小区（如高校区、火车站、商业中心等）实验有针对性的参数设置；5.根据热点区域以及整个城市的统计数据，对测试、投诉以及KPI情况进行多维度综合分析，找出有效提升数据承载能力的手段。四、研究总体框架2.优化信道资源分配算法，研究针对不同业务类型的无线资源分配机制；主要工作内容和试验步骤：1.根据小区业务特点等建立不同的小区模型；2.通过大量的测试和统计总结梳理出不同业务下资源的有效使用率；3.结合不同业务的资源利用率、不同场景下各业务占比以及资源配置情况建立建立不同业务类型的资源需求模型；4.根据业务资源需求模型优化现有的资源分配算

5、法，结合研发实施到现网并验证效果。四、研究总体框架3.试验网络新功能全面提升数据网络性能以及时隙承载能力；主要工作内容和试验步骤：1.NCCR、EDAHMC等新功能试验；2.通过对时隙复用度相关参数的优化调整提升数据热点区域的时隙承载效率；五、项目的难点及解决方案难点1.QQ、飞信等小数据量业务在现网中占比高，而这些业务资源利用率低，浪费了很多的宝贵的无线资源。解决方案：采用DPI业务识别，根据不同业务类型分配不同PDCH资源；或者提高小数据量业务占比高小区的时隙复用度，改善PDCH资源使用效率。解决方案：通过对业务类型或者是业务量得识别检测开确定PDC

6、H资源的分配数量，而不仅仅基于终端能力。难点2.目前下行时隙的分配基于手机终端的能力进行，即使包数据流只传输了几十个字节也会按照手机最大能力分配下行时隙，造成资源的利用率不高。五、项目的难点及解决方案难点3.高校等热点区域语音和数据双忙，造成严重的资源争抢情况。解决方案：合理的资源配置比例、有针对性的参数设置、提升数据信道的资源利用率（相当于提升了小区容量）以便服务更多的用户。六、主要技术方案和关键技术通过DPI业务识别，根据不同业务类型分配不同PDCH资源，并提供相应QOS保障。八、本课题的创新点和专利点创新点1.优化现有的无线资源分配算法，资源分配考虑

7、到业务类型或者是将要传送包的大小，减少了PDCH低效使用的情况。创新点2.有针对性的解决小数据量、突发性的QQ、飞信等业务对网络资源带来的冲击。创新点3.移植3G数据业务资源调度中的机制和算法，在不影响终端用户感知的前提下提升设备的使用率和收益率。创新点4.基于现网的优化中采用针对不同区域资源和多个参数的联动调整，实现配置和参数设置的精细化。九、已有的研究工作积累和取得的研究成果通过前期的参数试验、资源配置优化研究总结出以下几点，可以提升（E）GPRS网络数据业务承载能力（同时数据业务投诉量没有明显变化），提升数据资源的利用率。提升EGPRS覆盖率，可以有

8、效提升PDCH承载效率通对现网小区的统计情况看：EGPRS小区平均