降低4G用户边缘速率比的原因分析及解决手段

针对用户在使用4G网络时用户体验差的情况,通过对话统数据的提取及分析,找出可能存在4G用户边缘速率差的可能性原因,结合主要问题给出具体解决方案建议。

商用网络NR小区边缘用户感知优化策略分析

5G网络技术已经取得突飞猛进的进展,许多场景均已经实现5G网络覆盖。边缘用户处在不同小区上下行信号的交叠区域,邻区干扰信号导致空口业务传输性能下降,导致用户感知性能差、速率低等问题,引起用户投诉,是5G网络亟需解决的痛点问题。通过对现网网络侧覆盖能力、抗干扰能力等分析,在小区边缘场景下,基于均衡SINR的AMC优化,上行AMC跨阶试探,上行自适应目标Bler优化和上行智能AMC 4个维度的系统算法优化,达到网络性能提升的效果,可有效提升小区边缘用户感知质量。

一种提高小区边缘用户性能的多用户子载波功率分配策略

在OFDMA系统中,小区边缘用户由于受到来自相邻小区的同频干扰,通信质量严重下降。有效地抑制小区间干扰,极大地提升无线网络性能尤其是小区边缘用户性能是5G移动通信系统的目标之一。基于速率自适应(RA)准则提出了一种提高小区边缘用户性能的子载波和功率的联合资源分配算法,该算法分为子载波分配和混合功率分配两步,在提高小区边缘用户性能的同时,最大化链路吞吐量。仿真结果表明,小区边缘用户吞吐量增益为25%以上,混合功率分配下的系统吞吐量逼近全部用户使用注水法时的系统吞吐量,并且降低了运算复杂度。

移动边缘计算中的动态用户分配方法

在边缘计算环境中,为用户匹配合适的服务器是一个关键问题,可以有效提升服务质量。文中将边缘用户分配问题转换为一个受距离和服务器资源约束的二分图匹配问题,并将其建模为一个0-1整数规划问题进行优化。在离线状态下,基于精确式算法的优化模型可以求得最优分配策略,但其求解时间过长,无法处理规模较大的数据,不适用于现实服务环境。因此,提出了基于启发式策略的在线分配方法,以在时间有限的情况下优化用户-服务器的分配。实验结果显示,基于近邻启发式的在线方法的竞争比能够接近100%,可以在可接受的时间范围内求得较优的分配解。同时,近邻启发式方法比其他基础启发式方法的表现更优秀。

面向UDN小区边缘用户提升吞吐量的算法研究

为满足超密集网络小区边缘用户低时延高可靠性的通信要求,合理的资源分配和有效的调度算法是有效途径。针对边缘用户存在的强干扰低吞吐量以及等待调度时延过长的问题,提出D-SFR资源分配算法联合TG-PF调度算法的研究方案。仿真分析表明,该方案可根据用户分布情况,充分利用闲置资源提升系统吞吐量与频谱利用率;同时,利用TGPF调度算法的优势,在保证边缘用户调度公平性的基础上,有效提升用户平均吞吐量,保证其服务质量。

探讨VoLTE小区边缘用户性能提升方法及容量限制因素

与传统语音业务不同,VOLTE是利用数据业务承载的方式实现语音业务的传输,如何保障小区边缘用户通话体验显得尤为重要,因此结合TD-LTE网络下小区边缘用户VoLTE性能提升方法,通过链路预算探讨某城市密集市区2600M频段VoLTE容量及其限制因素。

NBR承载提升小区边缘用户速率

随着数据不限量套餐发展,使用4G网络的用户越来越多,单UE大流量用户也增多,小区承载的负荷越来越高,城区DT发现信号质量较好路段调度不满,下载速率达不到12 Mb/s,也经常接到用户投诉,反馈家里信号弱、上网体验差,尤其是用户密集区域的边缘用户感知会更差。通过开通NBR承载(Nominal bitrate for non-GBR bearers),并限制单用户最大PRB数,通过修改调度算法,将尝试满足所有UE的NBR要求,为小区边缘UE分配额外的资源。这在一定程度上提升该类用户速率,缺点是牺牲了在更好的无线电条件下可用于UE的资源量,特别是大流量用户,降低整体小区吞吐量和频谱效率。

基于大数据分析改善边缘用户体验的智能参数优化研究

随着不限量套餐的推广,全网4G流量持续快速增长,容量日趋饱和.同时更多的用户对视频、游戏等高速率、低时延要求的业务保障需求愈发强烈.本文通过XDR、MR数据对边缘用户体验进行评估,推导出了一种边缘用户体验建模的方法,同时结合对路损的分析,建立了一套基于体验评价的竞争决策算法.在该算法中,每个小区被视为一种场景,从而进行移动性精细化管理,最终实现了网络资源的最大化利用,有效地提升小区边缘用户体验.

消除宽带盲区——边缘用户ADSL接入模式分析

ADSL以其技术成熟、传输距离远、带宽高且能够充分利用现有的电话线资源等优点,得到了中国各大电信运营商的广泛青睐。同时ADSL建设也进入高潮,各地运营商部进行了较大规模的扩容工作,为更多的用户提供宽带接入服务。

优化协同技术——提升LTE边缘用户体验

干扰是影响网络质量的主要因素之一,对通话质量、掉话、切换、拥塞以及网络覆盖、容量等均有显著影响。LTE(Long Term Evolution)为同频组网,小区边缘的用户将受到邻区较为严重的同频干扰,如何消除邻区的同频干扰,提升小区和边缘用户的吞吐率,成为一个广泛研究的课题。本文分析了Comp特性中的JP(Joint Processing),JP是提升LTE边缘小区用户体验的有效方向。对JP的理论分析及仿真结果显示,JP调度的用户信道估计失真,造成SINR估计偏高。通过优化JP,使得边缘用户体验进一步提升。

基于用户公平性的NOMA下行功率分配方案

通过对现有的非正交多址下行功率分配方案进行研究,发现目前各方案中用户间的公平性都位于较低的水平,为提高系统的用户公平性,提出一种多载波功率分配方案。在保证系统能效和用户QoS的前提下,通过对载波间和载波内的功率重新分配,达到增强系统内用户公平性的目的。仿真结果表明,所提方案提升了用户公平性。

移动边缘计算下基于联邦学习的动态QoS优化

在5G边缘网络飞速发展的过程中,边缘用户对高带宽、低时延的网络服务的质量要求也显著提高.从移动边缘网络的角度来看,网络内的整体服务质量与边缘用户的分配息息相关,用户移动的复杂性为边缘用户分配带来困难,边缘用户分配过程中还存在隐私泄露问题.本文提出一种移动边缘环境下基于联邦学习的动态QoS(Quality of Service)优化方法MECFLD_QoS,基于联邦学习的思想,优化边缘区域的服务缓存,在动态移动场景下根据用户位置分配边缘服务器,有效保护用户隐私,实现区域服务质量优化,对动态用户移动场景有更好的适应性.MECFLD_QoS主要做了以下几个方面的优化工作:(1)优化了传统QoS数据集,将数据集映射到边缘网络环境中,充分考虑边缘计算的移动、分布式、实时性、复杂场景等特点,形成边缘QoS特征数据集;(2)优化了边缘服务器缓存,在用户终端训练用户偏好模型,与区域公有模型交互时只传输参数,将用户的隐私数据封装在用户终端中,避免数据的传输,可以有效地保护用户特征隐私;(3)优化了用户移动场景,在动态移动场景中收集用户移动信息,利用用户接入基站的地理位置拟合用户的移动轨迹进行预测,有效地模糊了用户的真实位置,在轨迹预测的同时有效地保护了用户的位置隐私;(4)优化了用户分配方法,提出改进的基于二维解的人工蜂群算法对边缘网络中的用户分配问题进行优化,事实证明改进的人工蜂群算法针对其多变量多峰值的特点有效地优化了用户分配,达到了较优的分配效果.通过边缘QoS特征数据集实验表明,本方法在多变量多峰值的用户分配问题中能产生全局最优的分配.

一种基于能量效率和用户公平的NOMA下行链路功率分配方案

非正交多址接入技术采用叠加编码和串行干扰消除技术,相比于传统正交多址接入方式具有更高的能量效率。但以往的研究以系统能量效率为唯一目标,往往导致用户公平性的下降,忽视了小区边缘用户服务质量。通过对能量效率最大化方案进行改进,文中提出一种同时满足系统能量效率和用户公平性的折中方案。在基站可用功率提升时,将部分功率分配给小区边缘用户,用户最低速率能够随着基站可用功率的提升而得到提高。该方案在保证小区边缘用户信息传输速率的同时,满足用户公平性需求,提升基站能量利用率。仿真结果表明,所提方案在提升用户公平性的前提下满足平均能量效率下限,基站能量利用率接近100%,实现了基站能量的高效利用。

基于大尺度衰落系数的联合用户分组和导频分配策略

导频长度受限会导致相同的导频复用给不同的小区用户,由此引起导频污染问题。导频污染将使得信道状态信息估计不准,从而降低系统性能。针对小区内不同区域用户遭受导频污染程度不同的问题,分析图着色和部分导频交替复用(AFPR)2种导频分配方案,在这2种方案的基础上进行折中,提出一种基于大尺度衰落系数的联合用户分组以及导频分配方案。对用户与本基站之间的大尺度衰落系数大小进行升序排序,将所有小区用户根据所受导频污染严重程度的不同,依次分类为安全边缘用户、危险边缘用户和中心用户,对于安全边缘用户和非安全边缘用户,分别采用加权图着色方案和AFPR方案进行导频分配。仿真结果表明,相比原有AFPR方案,该方案的用户平均上行可达和速率提高约2.2%,其能够有效利用不同区域用户信道质量的差异性来完成导频分配,并通过具有较低复杂度的策略降低导频污染对用户的影响。

NR上行感知提升方案研究

随着5G用户的增加,用户间的互相干扰逐步凸显。上行干扰随着PRB利用率增加而抬升,上行覆盖随着干扰增加而收缩。本文提出NR上行感知提升方案,通过提升信道估计的准确度,实现了典型干扰场景下边缘用户上行体验速率的提升。

5G NR上行CoMP技术应用方案研究

5G室外同频组网导致小区边缘重叠覆盖区域存在同频干扰问题,严重影响用户感知。5G CoMP技术是一种多点联合发送与接收的技术,CoMP的主要优势是可以提升小区边缘吞吐率,可有效改善5G同频干扰问题。重点针对上行联合接收(JR)功能研究,通过邻区间协作接收数据,使小区边缘用户获得更多天线的接收增益。并对JR应用方案进行了测试验证,选定最优的策略方案和适用场景,规模部署后有效提升边缘用户体验。

一种判定LTE小区用户位置的新方法

在LTE中进行小区间干扰协调的基本前提是区分小区内部/边缘用户。现有的区分方法——RSRP单门限上报机制有诸多弊端,会导致用户位置信息在"小区内部"和"小区边缘"来回切换而形成"乒乓效应",产生大量不必要的空口信令开销,并对终端的功耗形成很大的负担。鉴于此,提出了一种新的解决方案:RSRP双门限上报机制。新机制的引入解决了上述问题,提供了正确判断用户位置信息的更佳方法。

下行链路NOMA用户分组和功率分配算法

对下行链路中非正交多址接入(Non-Orthogonal Multiple Access,NOMA)系统用户匹配和子带功率分配两个问题进行研究。提出优化分组方案,结合用户质量及子带吞吐量进行用户匹配,从而保证系统性能显著提升;提出基于比例公平的优化边缘用户质量因子的功率分配方案,在保证用户服务质量(Quality of Service,QoS)基础上优化边缘用户的传输性能,并利用Karush-Kuhn-Tucker(KKT)条件进行求解。仿真结果表明,系统吞吐量比传统的正交多址接入(Orthogonal Multiple Access,OMA)系统有明显提升。

5G边缘感知性能提升研究

5G网络发展初期,网络未达到连续覆盖,5G边缘感知问题突出。同时,为了提升5G分流比,用户需要尽可能驻留在5G网络上,随之边缘用户感知将会进一步下降。针对这一问题,本文通过边缘感知问题发现识别和边缘感知性能优化提升两项举措开展5G边缘感知提升策略研究,利用策略部署提升5G边缘用户性能感知。部署后,边缘用户感知提升明显。