《电子技术应用》
您所在的位置:首页 > 通信与网络 > 设计应用 > 无线通信中的绿色自组织技术
无线通信中的绿色自组织技术
中兴通讯技术——2010年
盛敏 黄超 李建东
摘要: 针对未来通信系统的节能问题,文章介绍了具有自管理、自配置、自优化以及自愈能力的绿色自组织网络及其相应的关键支撑技术,如融合网络架构下的业务预测与感知、新型无线网络架构下的智能资源分配、异构网络间的绿色协作和动态智能组网等。在此基础上文章提出了一种联合考虑能耗及负载均衡的动态扇区、小区关断方法,从而在保证用户服务质量的条件下有效降低网络的能量消耗。
Abstract:
Key words :

英文摘要:This paper introduces the green Self-Organized Network (SON), which is capable of self- management, self-configuration, self-optimization, and self-healing. Its key techniques include traffic forecasting and sensing in a converged network architecture, intelligent resource allocation, green cooperation between heterogeneous networks, and dynamic and intelligent network organization. A method is proposed to dynamically turn off cells or sectors so that energy is saved and load balancing problems alleviated. Energy consumption can be reduced across the entire network while maintaining Quality of Service (QoS).

英文关键字:energy saving; green SON; traffic forecast and sensing; intelligent resource allocation; green cooperation.

基金项目:国家重点基础研究发展(“973”)规划(2009CB320404);国家自然科学基金(60972048)

节能环保是当今世界的主流理念,作为较高耗能的通信行业,加大节能减排力度、促进“绿色”通信发展,将成为新时期通信行业与社会共同发展的利益结合点。可以预见,随着用户规模的进一步扩大和业务量的迅猛增长,通信行业的能耗仍将保持较快增速。通信行业节能减排的压力巨大,因此迫切需要研究高效的节能方法,这是突破蜂窝网络节能“瓶颈”的关键。自组织技术的引入给节能减排带来了新思路。

自组织网络(SON)是指自身能够探测周围环境信息及其变化,并能够由此做出自主决策的网络。自组织网络具有对网络参数等自动配置、自动优化、自动管理、自动愈合等通信网络功能。自组织网络是在LTE网络标准化阶段由移动运营商主导提出的概念,其主要目的是实现无线网络的一些自主功能,减少人工参与,降低运营成本。下一代移动通信网(NGMN)组织中的移动运营商对SON的部署有强烈的需求,纷纷开展SON的研究,并发布了一系列有关SON的白皮书和建议书;3GPP也在重点研究SON与当前电信管理网络的实现方案;欧洲从SON的技术方案、实现方法及验证平台入手,研究SON对网络运维产生的影响。

为推进SON标准化工作,3GPP设置了4个技术专家组,分别进行GSM和EDGE无线接入网(GERAN)、无线接入网(RAN)、业务与系统(SA)、核心网与终端(CT)的标准制订和研究。其中3GPP SA5工作组的研究内容是与3G体系架构和网络设备技术发展保持同步,研究与之相适应的网络管理框架和管理需求。2008年4月21—25日,3GPP标准组织SA5工作组在成都召开会议,决定专门成立SON子工作组,讨论SON相关议题(包括eNB自动发现、自动安装、自动配置、自动优化和自动恢复等)。3GPP标准组织RAN3工作组主要讨论SON的相关用例需求和解决方案,定义X2/S1接口部分[1]。在3GPP RAN3工作组68次会议前,主要对SON场景进行描述,并定义了所需的交互进程;68次会议后,3GPP组织将结束SON的R9版本的讨论,启动R10版本。各大组织对SON技术和标准化的大力推进凸显了其在未来通信系统中扮演的重要角色。

1 自组织网络的“绿色”特质

关于节能方面,3GPP SON标准化工作组除了专为节能定义的用例ES(Energy Saving)外,还定义了诸如移动性负载均衡优化(MLBO)、移动鲁棒性优化(MRO)和区间干扰协调(ICIC)等其他8种SON用例[2]。这些用例间存在着种种参数互操作关系,比如MLB的目的是为了实现小区间负载的自动均衡,可是具体实现中,调整MLB相关参数同样会涉及MRO参数的调整。不难看出,负载的均衡同时也带来了网络整体能耗降低,因此对未来国际移动通信(IMT-Advanced)系统利用SON实现节能方面的研究要着眼整体,不能局限于ES单一用例。

对于运营商而言,通常17%的基本建设费用及24%的维护费用将花费在系统工程安装、维护、管理、能耗等方面。通过自组织方式,能够有效改善系统性能。自组织技术是解决未来网络管理及维护工作、有效支持异构多网络并存、提高网络服务质量、大幅降低网络维护成本的一条有效途径。自组织技术在网络层面上的优势显而易见,首先其提高了资源利用率,为资源的更合理调度提供了途径;其次,可以提供更为灵活的组网方式,使网络形式可按需呈现;同时,其分布式管理的特点,又为网络提供了一种自愈的能力,使网络的可靠性更强。毋庸置疑,SON化和全融合化是未来通信网络发展的必然趋势,而且SON是各种网络全融合的前提和基础。只有智能地实现各种网络的自组织、协作服务,网络融合才有意义,才能更大程度地减少网络的人工操作或管理工作。自组织网络不仅大大减轻了人力资源,而且也为网络节能提供了基础架构,因此自组织技术具有“绿色”的特质。

2 绿色无线自组织网络的关键技术

2.1 新型无线网络架构下的高效业务预测技术

在新型无线网络架构下,极丰富的业务应用是网络的重要特点之一。结合SON架构下的动态智能组网应用,为了能够以最小的能量消耗给不同的业务提供高质量的服务,必须很好地掌握各种业务的动态特性,从而为之分配更加合理的资源。

图1所示为网络业务分布的预测图。本文应用各种预测方法对网络业务分布进行预测,并根据预测结果动态组网。比如,针对城区环境,白天办公区域业务需求很大,晚上则很小;而居民区正好相反。对于这样的业务“潮汐”特性,如果能根据一定时段内的业务分布统计结果准确地预测出未来某时段的业务分布,网络便能够预先调整,以最小能耗为原则,给出最佳组网方式,实现节能。

网络环境的变化和用户的行为是影响业务预测的重要因素,直接关系到业务预测的精度。可采用基于环境感知的业务和用户行为联合预测方法,使用户行为和业务预测形成闭环,进而提高相应的预测精度。

2.2 基于业务的资源流动性管理技术

新型网络架构下,系统的时间、频率、空间等资源越来越丰富,使得网络资源的管理越发重要。为了建立绿色低碳的新一代无线网络,运营商必须向管理要效益,以管理降能耗。从资源场的概念出发,运营商应使无线网络中的资源在业务需求的驱动下形成合理的资源流动策略,呈现以业务为核心的按需分布,形成一种可管可控的资源场,满足人们对无线网络资源“按需使用”的需求。如图2、图3所示,运营商可通过一定的方法预测出网络将来一段时间的情况,并根据预测出的网络情况进行资源预留,使资源分配更加合理,提高系统资源利用率,增加网络的容量,进而间接地降低能量消耗[3]。

2.3 异构融合网络中的绿色协作技术

基于对未来全融合化网络的畅想,各种异构形式的接入网络资源可被看作一个整体资源环境提供给用户,从而对各种用户需求屏蔽具体的接入网络形式,使得各种类型的接入网络真正成为用户所共享的资源。我们可通过资源感知和控制层的设计,为各种高层协议(如网络层)提供统一的接口,达到屏蔽不同无线接入技术差异的目的。当然,实现网络重构和异构网络协作服务,没有SON这一交互平台是不行的。

在异构网络绿色协作优化模型中,业务在不同的接入网络得到同时承载。网络通过异构网络间的绿色协作,从而降低整个融合网络的能量消耗。另外,为了提高网络绿色融合策略对环境的适应性,降低策略生成过程的复杂度,提高终端业务对网络环境变化的快速反应能力,提高网络融合的能效,系统必须引入网络融合策略库的概念。当需要进行网络融合时,从策略库中选择合适的策略,根据当前的网络环境及业务需求,修改策略的部分权值,即可生成网络融合方案。策略库与各层协议之间的关系如图4所示。为了适应感知信息的不完全性,策略库中的策略需要通过自学习的方式进行更新。依据输入信息,修正各策略映射函数中的可变参数,可实现策略的更新。

不同网络承载不同业务时的能耗指标是指导异构网络绿色融合策略的重要参量。首先应建立单一网络的能耗评估模型,细化其承载不同QoS需求的业务时的能耗等级;其次联合多个异构网络的能耗模型构建融合决策库,以学习算法寻找最优的绿色融合方案。

网络融合技术为高效利用无线频谱资源、网络资源提供了保障,为用户提供了丰富多彩的业务。与此同时,运营商可以充分利用现有的网络资源,以用户为中心,通过异构网络间的绿色协作以及节点SON功能,使得业务在不同的接入网络得到同时承载,降低整个融合网络的能量消耗,并在SON架构下实现异构网络间的绿色协作,从而有效地降低运营成本,增强竞争力。

2.4 基于业务的智能动态组网技术

在未来IMT-Advanced系统中,由于中继节点以及基站间协作技术(CoMP)的引入,使得网络中网元设备不断增加,且具有相互沟通、相互协调的能力。运营商通过业务预测掌握了业务的“潮汐”特性之后,便可以动态地对网络资源进行调配,使得网络资源和网络架构也随着业务“涌动”起来。在图5中,运营商可根据用户业务的不同,动态地调整网络的组网形式。当预测到小区或小区中的某些区域在某一时段业务量较轻,甚至为零时,则可以智能地关断部分网络设备,从而大大节约网络的能量消耗。借助SON的技术架构,运营商可以针对不同业务的需求,建立自主管理与控制模型,实现资源的智能、动态、优化管理,显著提升无线网络的资源和能量效率。

绿色网络期望在保证用户体验的前提下,尽可能地使网络设备进入休眠或关断状态,从而降低网络的能耗。然而部分设备的休眠或关断往往会导致周围网络的负载加重甚至不堪重负。通过业务流动性管理可使因网络休眠而产生的负载被负载较轻的小区逐级吸纳,从而既保证了网络的绿色运营又解决了相应的负载均衡问题。

智能动态组网技术在节约能耗的同时也给网络设计带来了其他诸多挑战,产生了一系列问题:智能动态组网技术在节约能耗的同时给网络设计带来了挑战;处于休眠状态的网元设备如何唤醒,唤醒时刻如何确定;当部分设备休眠时,如何保证所有用户的QoS需求;当网络中部分设备休眠时,采用多跳的方式为用户提供服务,就必须要以良好的路由技术为支撑,如何保证要为网络通信单元寻找一条可达的路径,同时兼顾网络实际的负载情况;在SON框架下如何基于业务预测实现节点相互协商;在部分网元设备休眠的情况下,如何同样保证高质量的用户体验。这些问题都有待深入研究。

3 基于负载流动和覆盖协商的节能算法示例

以未来IMT-Advanced系统为例:其节电策略着重考虑网络侧,而具体途径需要通过小区、扇区的关闭或休眠、信道的关闭或休眠来实现。下面以小区关闭为例来介绍基于负载流动和覆盖协商的节能算法。

关闭小区实现节电原理如图6所示。红色小区尽全力吸收绿色小区的用户,直到自己满负荷后停止;此时蓝色小区继续吸收绿色小区用户,直至其空载;这时,绿色小区完全没有业务,可以选择休眠,直到新的业务激活它。这里我们对全网按照一定的标准执行节电策略,便可选出可以进行休眠的小区集合进行休眠,从而达到网络节电的目的。此策略可以周期性地对全网执行。

在SON框架下,可对节电策略进一步增强,如图7所示。红色小区负载很重,甚至过载,此时不能再接入新的用户,若强行吸纳绿色小区的负载,则原有用户的QoS将不能得到很好的保障。但此时,若红色小区选择与蓝色小区做移动性负载均衡(MLB)来分流掉自己的部分负载就可以产生新的容量来吸收绿色小区的用户。在邻小区无法完全吸收轻负载小区用户的情况下,让邻小区强制与它的其他邻小区做负载均衡,从而空出容量,进一步吸收完轻负载小区的用户,使更多轻负载小区进入休眠小区集合,进而增强整个网络的节电性能,并保证整个网络用户的QoS。当然,如果在邻小区吸收到自己满载后,仍未吸纳完目标小区的业务,则可逐级转移负载,直到轻负载小区实现空载为止。虽然负载流动的目的是为了节电,但其同时也将移动性负载均衡(MLB)与节电(ES)联动了起来,在某些场景下,既达到了节电的目的,又实现了负载的局部均衡。

更进一步,在邻小区通过负载转移仍无法完全吸收轻负载小区用户的情况下,如图8所示的情况(轻载小区的用户在邻小区的覆盖边界外不远,无法通过转移负载实现小区空载),则目标小区可通过与邻小区协商调整覆盖参数,调整各自覆盖范围,强制吸收轻载小区用户,实现轻载小区完全空载,从而扩大休眠小区集合,增强网络节电性能。此时,SON为基站提供了交互协商的平台。

上面的3个节电步骤同样适用于扇区关断的场景,且每一步均涉及到负载信息和基站参数的交互。3GPP RAN3工作组已经定义了增强型通用移动通信系统陆地无线接入网(E-UTRAN)的站间专用通信接口(X2),协议标准化工作也正在进行。整个算法的详细流程如图9所示。

本节描述的节能策略首先从节省网络侧能耗的问题出发,在SON框架下,利用站间直接协商的方式实现动态扇区、小区关断,同时负载逐区转移策略又在一定程度上起到了调节区间负载的功能。基站参数调整幅度要保持在干扰容忍的范围内以满足用户QoS要求,而且是步进式调整,所以理论上完全可以实现。系统稳定性和用户设备服务连续性等方面必须要保证,如果用户的QoS不能得到保障,那么节电就失去了意义。

上述策略只是基站节能的策略框架,并未谈及小区如何唤醒的问题。IMT-Advanced系统是不允许网络产生覆盖空洞的,所以具体的休眠与唤醒机制还需充分发挥SON的动态组网以及异构网间协作的优势。RAN3工作组在R10版本中已经开始着重讨论ES的问题,并有部分公司提出了关于ES的初步设想[4-5]。

4 结束语

移动通信网络是一个实时动态变化的网络,如图10所示。由图10可知,在未来多种接入技术并存下,系统内小区间负荷分布、频率资源分配、功率资源分配、系统间的干扰等都处在不断变化中。通过深入研究新型无线网络架构下的业务预测和感知技术、新型无线网络架构下的智能资源分配技术和异构网络间的绿色协作技术,借助SON平台,根据网络规模的变化合理地对网络进行规划调整并优化网络资源配置,可使网络达到最佳的运营状态,使移动通信网络更好地为用户提供优质的服务,从而在保证业务QoS的基础上大幅降低无线通信网络能量消耗,最终形成“以业务为核心,智能资源管理和多网协同为基本点”的新一代绿色自组织无线网络。

5 参考文献
[1] 3GPP TS 36.423 V9.3.0. X2 Application Protocol (X2AP) [S]. 2006.
[2] 3GPP TR 36.902 V9.2.0. Self-Configuring and Self-Optimizing Network (SON) Use Cases and Solutions [S]. 2010.
[3] SHENG Min, LI Jiandong, LI Hongyan, et al. Resource Management Approach in Heterogeneous Wireless Access Networks based on IEEE1900.4 Architecture [C]//Proceedings of the IEEE International Conference on Wireless Information Technology and Systems (ICWITS'10), Aug 28-Sep 3, 2010, Honululu, HI, USA. 2010.
[4] CMCC, CATT, Ericsson, et al. Way Forward for Energy Saving [C]//3GPP TSG RAN WG3 Meeting #68, May 10-14,2010, Montreal, Canada. 2005.
[5] CMCC. Inter-RAT Energy Saving Potential Solutions and Initial Evaluations [C]//3GPP TSG RAN WG3 Meeting #69, Aug 23-27,2010, Madrid, Spain. R3-102111. 2010.

盛敏,西安电子科技大学博士毕业;西安电子科技大学教授、博士生导师;主要研究领域为无线自组织网络、认知网络、宽带无线通信等。

黄超,西安电子科技大学综合业务网国家重点实验室在读硕士研究生;主要研究领域为移动通信、蜂窝自组织网络。

李建东,西安电子科技大学博士毕业;西安电子科技大学教授、博士生导师、研究生院常务副院长;主要研究领域为宽带无线通信、Ad Hoc网络、认知无线电等。

此内容为AET网站原创,未经授权禁止转载。