移动性负载均衡（MLB）在校园优化中的应用分析

《移动性负载均衡（MLB）在校园优化中的应用分析》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在学术论文-天天文库。

1、移动性负载均衡（MLB）在校园优化中的应用分析郭松林1郑成林2（1.湖北电信无线网络优化中心，湖北武汉市430034；2.湖北电信无线网络优化中心，湖北武汉市430034）【摘要】随着LTE用户数的飞速发展和用户潮汐效应，部分场景下忙时小区用户数或PRB利用率已接近饱和，而周边小区资源利用率却很低，如何均衡特殊场景下同覆盖或存在重叠覆盖区域的小区间的负载是一个极有意义的课题。本文以武汉校园场景为例，探讨LTE小区移动负载均衡【1】参数优化。【关键词】LTE潮汐效应移动负载均衡参数优化Applicationo

2、fCampusOptimizationininMobilityLoadBalancingGuoSong-lin1ZhengChen-lin1（1.HubeiTelecomwirelessnetworkoptimizationcenter,Wuhan,Hubei,430034,China;2.HubeiTelecomwirelessnetworkoptimizationcenter,Wuhan,Hubei,430034,China）【Abstract】Withtherapiddevelopmentanduse

3、rtidaleffectofthenumberofLTEusers,busyresidentialpartofthesceneatthenumberofusersorPRButilizationisclosetosaturation,andthesurroundingcommunityresourceutilizationisverylow,howtobalanceSpecialScenehereinaftercoveringoroverlappingcoveragebetweentheloadcellar

4、eaisaverysignificantissue.TakingWuhancampusscene,forexample,toexploretheLTEcellmobileloadbalancingparameteroptimization.【Keywords】LTETidaleffectMobileloadbalancingParameteroptimization1引言由于学习、休息原因，学习时间在教学区域大量聚集，下班后又向宿舍区大量迁徙的现象叫潮汐效应。潮汐效应引发移动通信系统中流量的流动，使得热点区

5、域在特定时刻出现突发大流量，导致网络拥塞、无法接入。对于建网初期的容量规划也带来一定的困难。而在应对该类型区域内大话务流动的同时，实现降低建网成本，提升运营核心竞争力，成为摆在运营商面前的一道棘手难题【2】。为了解决潮汐效应所带来的负面影响，我们对负荷均衡参数进行专题分析，达到控制潮汐效应的目标。2移动性负荷均衡移动性负荷均衡（MobilityLoadBalancing，简写MLB，简称为负荷均衡）是指eNodeB判断小区的负载状态，当小区处于高负载状态时，将负载高小区中部分UE转移到负载低的小区，平衡异频

6、或异系统之间的负载【3】。移动性负荷均衡可以由网管配置开关灵活控制。2.1移动性负载均衡过程一般情况下，负荷均衡功能可以被划分为三个阶段：测量阶段，判决阶段和执行阶段，如下图所示：负荷均衡图-1负荷均衡三阶段在测量阶段，负荷均衡模块持续监控和更新服务小区的负荷状态和相邻小区的负荷状态。如果存在X2接口，每5秒通过X2接口获取异站邻区负荷信息（该时间在后台可配置，默认值是5秒），或者通过内部消息获取同基站邻区负荷信息。在判决阶段，负荷均衡模块根据测量阶段收集的测量信息判断服务小区是否是处于高负荷状态。如果服务

7、小区处于高负荷状态，负荷均衡执行阶段将被触发。否则，会重复进行负荷测量阶段和判决阶段。在执行阶段，有两种方式可供选择，即基于测量的切换方式和盲切方式【4】。对于基于UE测量切换方式，服务小区中的某些用户设备被选中去执行A4（LTE内的负荷均衡），根据UE的测量结果，将选出用于切换的UE切换到低负荷邻区。对盲切换的方式，UE直接被切换到低负荷的邻小区。2.2基于测量的负荷均衡和盲切换的负荷均衡对比两种负荷均衡方式对于服务小区的选择和判决、候选目标邻区构建、UE的选择等方面类似，差异在于是否需测量目标邻区的信号

8、强度【5】。通常情况下，如果两个载扇的覆盖范围相同，可以采用盲切换的方式进行负荷均衡，但目前而言，中国电信在Band1(2.1GHz)和Band3(1.8GHz)只有一个频点，不存在同覆盖的场景【6】。为保证在负载均衡实施后用户使用业务的感知良好，现阶段建议采用基于测量的负载均衡方式。3基于测量的负荷均衡算法基于测量的负荷均衡，主要有以下几大部分：选择服务小区、获取UE列表、获取目标切换小区、降负荷操作等，下面以