基于C-RAN架构的高负荷场景无线规划研究与应用

介绍了C-RAN架构的基本原理、特点及演进方向,然后分析了高负荷场景网络所面临的挑战。提出了一种基于C-RAN架构的高负荷场景网络规划解决方案。在C-RAN架构下,通过解耦网络覆盖层与容量层,就近部署容量层发射点来下沉承载业务,并利用Massive MIMO的多流与复用特性优势,提高了高负荷场景的网络容量与网络性能;同时,研究网络业务的潮汐效应,利用C-RAN架构开发载波自动快速调度算法,进一步提高载波资源利用效率与业务承载能力,最终实现用户感知质量的有效提升。

基于C-RAN组网方式的5G传输承载方案剖析

基于集中式/云化无线接入网(CˉRAN)组网方式设计5G传输承载方案是目前5G时代背景下提高通信服务质量的主导方向。简要分析了CˉRAN组网方式在5G传输承载方案中的可行性和应用,并围绕合理设计组网架构、明晰传输承载需求、加强组网改造等方法梳理方案优化设计思路,确保在新组网方式支持下提升5G传输承载能力。

C-RAN机房标准化方案相关探索

C-RAN机房是C-RAN技术下支撑运营商设备集中放置的一种节点机房,在城域网系统组网中承担承上启下的关键作用。目前设C-RAN机房建设存在一些诸如机房选址不规范、机房设计不统一、机房安全无保证、机房定价差异大等乱象,本文通过对C-RAN机房选址、方案重点、安全控制、质量控制、商务定价等方面来阐述C-RAN机房设计的一些规范化理念,共后续C-RAN机房设计作一定的参考。

基于C-RAN的移动城域网5G传输承载策略研究

以广东省云无线接入网(cloud-radio access network,C-RAN)模式规划为例,分析基于C-RAN的移动城域网5G传输承载现状及需求,并从接入层承载组网、核心和汇聚层承载组网、网络传输与承载优化、前传承载4个方面探讨基于C-RAN的移动城域网5G传输承载策略,为我国移动城域网5G传输的高质量发展提供一定参考。

C-RAN架构中适用于干扰消除的资源分配机制

针对在C-RAN(Clean-Radio Access Network)架构无线网络中的干扰消除机制会带来背景噪声放大的问题,利用C-RAN架构网络的集中式处理,从而可以对全网络系统求解干扰。在定义网络背景噪声放大因子的基础上,将网络中背景噪声放大的最小化问题建立为以资源分配集合为可行空间、以最小化背景噪声放大因子为目标函数的最优化数学模型,并给出了利用遗传算法进行求解的方法,在此基础上设计了资源分配的机制。对该机制的仿真结果表明:将此机制应用到CRAN构架网络中,能有效降低误码率,提升网络中用户公平性和吞吐量。

面向5G规模演进的C-RAN架构部署方案

对无线网运营及面临问题进行分析,提出采用"面、点、线"策略提前开展C-RAN组网部署规划。对C-RAN范围进行综合评估发现,单个C-RAN区为8~10个宏站点位,不同场景下覆盖面积为0.5~5 km^2;按演进及专业融合需求对机房需求空间进行分析,建议C-RAN机房配置20 m^2以上并给出选址建议;对前传接入技术进行对比评估,建议现阶段C-RAN组网中利用彩光前传,并给出相关组网路由建议;结合某地区试点应用成果,总结当前C-RAN组网面临的主要问题,为C-RAN组网推广部署提供实际的规划应用参考。

C-RAN架构下一种基于分形定理的载波迁移预测算法

作为C-RAN关键技术之一的实时虚拟化技术要求实现硬件处理资源的虚拟化管理,实现物理资源的动态分配和负载均衡,保证虚拟基站的实时性,处理时延和抖动可控。为提高物理资源的动态分配和负载均衡的效率,在传统虚拟机迁移策略基础上结合分形理论,提出一种动态载波迁移预测算法,避免了因瞬时负载峰值触发载波迁移而带来不必要的迁移开销。该算法通过对物理资源负载离散历史数据进行分形拼贴拟合出完整负载曲线,然后根据分形维度不变性实现对未来数据的预测。为实现对该算法的仿真,结合C-RAN的系统架构搭建了一个基于并行离散事件仿真(parallel discrete event simulation PDES)的验证平台,仿真结果表明该算法能在有效减少虚拟基站迁移次数的同时确保达到负载均衡的目的。

无线接入网演进之C-RAN技术

无线接入网(RAN)是移动运营商赖以生存的重要资产,如今移动运营商正面临着激烈的竞争环境,盈利能力日趋削弱,与此同时,移动互联网业务的流量迅速上升,用于建设、运营、升级无线接入网的支出不断增加。运营商必须寻找低成本为用户提供无线业务的方法。C-RAN技术的出现能有效解决种种问题。本文将针对C-RAN技术架构、优点、演进策略及现阶段应用情况等进行探讨分析。

C-RAN协作通信系统中基于正交预编码的同步算法

在C-RAN(Centralized,Cooperative,Cloud RAN)无线网络架构中,协作多点传输受到符号定时偏差和载波频率偏差的影响。为了降低联合传输协作系统对异步信号的敏感性,将正交预编码的同步算法应用到联合传输协作系统中。首先,发射机发送经过重复编码和正交预编码矩阵处理后的数据信息;然后,接收机利用特定的接收矩阵,实现分离相互叠加的异步协作信号;最后,完成对协作信号载波频率偏差和符号定时偏差的估计和补偿。理论分析和仿真结果表明:该方法能够有效解决协作传输中信号异步问题,改善系统性能。

一种基于C-RAN架构下资源负载预测方法

在C-RAN构架下,虚拟基带池集中化资源管理要求对物理硬件资源进行实时监控,保证物理资源有效进行动态分配和负载均衡。提出将自回归AR(autoregressive)预测方法运用于C-RAN架构下的物理资源负载预测,并根据物理资源特点,构建预测模型。采用双阈值限定负载范围,对超过或低于阈值的后续时间节点的负载进行预测,避免瞬时负载峰值触发的虚拟基站迁移。仿真结果说明该方法可以减少迁移次数,达到整个系统中资源的负载均衡。

面向C-RAN的传输承载方式的探讨

结合C-RAN的网络架构和技术特点,提出并分析了面向C-RAN的几种传输承载方式,希望对今后C-RAN的建设起到有益的参考。

C-RAN为移动通信带来的机遇和挑战

C-RAN技术概念,在某种程度上"颠覆"了传统的移动通信网络架构,并由此产生新的网络建设模式和设备形态,为移动通信设备市场开辟了新的发展机遇。但也需要看到,C-RAN在具体技术环节上仍存在一些关键技术问题仍待攻克,这些问题解决的进度将直接影响C-RAN技术的应用和推广。

C-RAN模式下5G BBU供电及散热浅析(4)——实施方案与创新

根据目前开展的5G网络建设情况,通过对不同模式下无线接入网络的架构介绍,分析C-RAN模式下BBU设备集中部署存在的问题,提出了整体气流组织、散热方式和空调设备的解决方案,并提供了实施案例。

5G网络C-RAN建设方案探讨

本文提出了5G网络C-RAN组网架构,并根据实际网络建设场景,总结了5G网络C-RAN建设方案。在建设5G网络C-RAN架构同时,开启5G站间协同CoMP功能,有效提升了小区边缘用户感知。

C-RAN平台下信道编码与网络编码的联合算法设计

协作式集中式云结构的C-RAN平台运用协作通信技术,提高了系统的性能。在C-RAN平台下,基于编码协作通信,将传统的信道编码与网络编码进行联合算法设计:在编码协作第二时隙将自身的校验码字和对方的校验码字经过网络编码后一并发送到目的端,在没有增加额外资源的情况下,多携带了一部分自身信息,为协作系统提供额外的增益。该方案不仅可以提高系统的可靠性,同时加入网络编码可提高系统的有效性。通过matlab仿真对该方案进行验证,证明其现实意义。

基于TD-LTE的C-RAN技术解决方案

分析后4G时代网络建设存在的问题及挑战,研究C-RAN建设的优势及其网络架构特点,对C-RAN建设策略和思路进行深入探讨,并对其应用场景给出建议。提出多种C-RAN技术实现方案并对其优劣势进行对比分析,经过典型场景应用,验证方案的有效性和实用性,对C-RAN的发展趋势及部署策略进行展望。

基于C-RAN的5G无线接入网架构

在分析传统蜂窝结构的无线接入网面临越来越多的挑战的基础上,介绍了当前移动通信系统的发展趋势和需求,分析了第五代移动通信系统(5G)的研究目标以及对未来网络的要求。针对该问题,提出了基于C-RAN的新型5G无线接入网架构,并进一步阐述了5G通信系统网络架构的潜在关键技术,包括UND、虚拟化,SDN、NFV、CDN和绿色通信,为5G网络架构研究提供参考。

C-RAN在CDMA2000网络的应用探讨

文章首先介绍了C-RAN网络架构;然后针对CDMA2000网络现状进行分析;最后从C-RAN的应用结构、应用优势和应用挑战三方面探讨了CDMA2000无线接入网的C-RAN演进。

基于C-RAN架构的基带资源分配方法设计

针对移动互联网业务流量激增,无线运营商在网络建设、运营、升级等方面的支出不断增加而收入却增加缓慢的问题,论文研究了基于集中式基带资源池的云型无线接入网(C-RAN),提出C-RAN架构下基带处理单元(Building Base-band Unit,BBU)与远端无线射频单元(Radio Remote Unit,RRU)组成的动态映射的模型,以此模型设计基带资源分配方法。通过计算与分析,结果表明利用启发式降序首次适应算法作为预分配的算法,对基带资源进行了合理的分配,这对于提高基带资源的利用率并且减少电能消耗是实际可行的。

C-RAN无线网络中业务预测的马尔科夫模型

C-RAN架构无线网络由于采用的是云处理模式,从而具有了云处理模式。已有的业务预测方法应用到C-RAN网络中,会存在不能充分利用共享的信息资源从而影响预测效果的问题。针对这个问题,在证明C-RAN架构无线网络中由不同小区业务流量构成的向量随时间变化的过程是一个马尔科夫过程的基础上,提出利用历史数据构建预测矩阵,通过预测矩阵与当前业务流量数据进行预测,并且设计出预测矩阵的构建方法,以及当有新流量数据到来时对预测矩阵的修正方法,从而适应了对网络状态非平稳情况下的预测。仿真结果表明该方法在预测精度上比传统的外延法、回归分析法有所提高。