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时间:2020-03-28
《基于资源共享模型PDCH信道配置算法探究.doc》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在工程资料-天天文库。
1、基于资源共享模型PDCH信道配置算法探究摘要:文章创新性地提出了一种基于资源共享机制的无线通信系统模型,推导出“数据业务量”、“业务质量(用户速率)”及“信道资源”三者的数学关系,以实际每用户平均速率的期望值作为质量要求的限制条件,计算得到一定业务量承载下所需的PDCH信道配置数量。关键词:移动通信;共享模型;PDCH信道配置;爱尔兰C算法中图分类号:TP393文献标识码:A文章编号:1009-2374(2013)12-0014-03随着移动通信业务量和网络规模的迅猛发展,网络容量与网络资源的矛盾已成为电信运营商亟待解决的重要课题,为了匹配网络的高速发展,适应大量的新增业务量需求,
2、需要技术人员能够对网络变化做出迅速反应,在兼顾资源利用效率和客户感知的前提下,对资源进行高效合理的调整。在实际网络维护优化中,PDCH信道等网络资源的配置情况将直接影响到GPRS/EDGE的网络质量与客户感知,配置的合理与否在很大程度上决定了DT和CQT测试的平均吞吐速率,配置不好所带来的负面影响主要表现为数据业务资源受限导致FTP速率降级及拥塞。因此,本文提出了一种新型的基于资源共享模型的PDCH配置算法,以提高PDCH信道配置基于资源共享模型PDCH信道配置算法探究摘要:文章创新性地提出了一种基于资源共享机制的无线通信系统模型,推导出“数据业务量”、“业务质量(用户速率)”及“
3、信道资源”三者的数学关系,以实际每用户平均速率的期望值作为质量要求的限制条件,计算得到一定业务量承载下所需的PDCH信道配置数量。关键词:移动通信;共享模型;PDCH信道配置;爱尔兰C算法中图分类号:TP393文献标识码:A文章编号:1009-2374(2013)12-0014-03随着移动通信业务量和网络规模的迅猛发展,网络容量与网络资源的矛盾已成为电信运营商亟待解决的重要课题,为了匹配网络的高速发展,适应大量的新增业务量需求,需要技术人员能够对网络变化做出迅速反应,在兼顾资源利用效率和客户感知的前提下,对资源进行高效合理的调整。在实际网络维护优化中,PDCH信道等网络资源的配置
4、情况将直接影响到GPRS/EDGE的网络质量与客户感知,配置的合理与否在很大程度上决定了DT和CQT测试的平均吞吐速率,配置不好所带来的负面影响主要表现为数据业务资源受限导致FTP速率降级及拥塞。因此,本文提出了一种新型的基于资源共享模型的PDCH配置算法,以提高PDCH信道配置的合理性与效率,并以此为基础在结合科学理论与实践经验的基础上,建立了一整套资源配置算法及其相应流程,在省级支撑平台上实现了“一键式”的快捷配置需求输出,大大提高了无线数据资源的配置质量及工作效率。1技术现状PDCH是GPRS/EDGE系统中承载PS业务的无线物理信道,目前最常用的PDCH信道算法是根据爱尔兰
5、C表计算所需配置的信道数。但该算法的缺点主要体现在:第一,核心算法依据的模型特征与GPRS/EDGE系统模型存在明显差异:即爱尔兰C算法基于“排队等待”,而GPRS/EDGE系统基于“信道共享”o第二,偏重经验化的调整方法,理论依据不足,对优化人员水平要求很髙。由于核心算法本身的缺陷,导致其他综合考虑因素的影响加大,因此优化人员需要有丰富的现场经验,才能得出较为合理的配置结果,即调整结果主观因素影响较大,可靠性无法保证。第三,不适于大规模的规划调整,效率下降,数据量越大准确性越难保证。调整区域越大复杂程度越高,综合考虑因素也越多,因此优化人员人为调整的数量与难度都会加大,会直接导致
6、工作效率和质量的下降。综上所述,现行爱尔兰C算法的根本缺陷来源于算法中的核心模型。即爱尔兰C表模型下的信道是基于“排队服务系统”的,虽然“不拒绝”,但需要“等待(直到有信道重新闲置)”,这有悖于GPRS/EDGE系统“信道共享”的特征,即“同时占用信道而不是排队等待”。因此,爱尔兰C算法虽然在一定程度上为PDCH配置提供了理论根据,但其系统模型本质上的区别,还是限制了PDCH配置的准确性和有效性。因此,本文提出了“基于资源共享模型的PDCH配置”专利方法,针对GPRS/EDGE系统模型特征提出一种新的核心算法,基于GPRS/EDGE系统的“信道共享”机制,以实际每用户平均速率的期望
7、值作为质量要求的限制条件,得到一定业务量需求下所需的PDCH信道配置数量。在本专利算法中输入变量分别为“数据业务等效话务量”、“每用户速率期望比例”以及“PDCH配置数”,三者可以互为求解,是一种专门针对GPRS/EDGE系统信道合理配置的科学方法,可以从根本上解决现有爱尔兰C算法的理论缺陷,提高PDCH配置的准确性及有效性。2算法说明针对GPRS网络,在GPRS/EDGE系统中,同时服务多少用户是一个随机的过程。但从微分的角度看,在一个极短的时间dt内,用户数只可能
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