理论教育 3GPP MRO功能的自动优化及异常统计

3GPP MRO功能的自动优化及异常统计

时间:2023-06-27 理论教育 版权反馈
【摘要】:MRO功能是3GPP自组织网络功能的一部分,MRO的引入有助于对切换问题进行自动分析和定位,提升网络优化的效率。在3GPP的SON架构中,MRO着重解决的问题是由于LTE小区间切换参数配置不合理导致的切换失败。2)场景优化处理:在MRO优化周期内,对识别到切换异常的次数进行统计。

3GPP MRO功能的自动优化及异常统计

1.SON架构中的MRO

切换是LTE系统移动性管理的重要组成部分。切换成功率也是LTE系统移动性管理性能的重要指标。导致LTE网络中切换失败的原因主要有以下两个方面:

●由于网络覆盖不足或干扰等问题导致的切换失败。

●由于LTE小区间切换参数配置不合理导致的切换失败。

MRO功能是3GPP自组织网络(SON)功能的一部分,MRO的引入有助于对切换问题进行自动分析和定位,提升网络优化效率。在3GPP的SON架构中,MRO着重解决的问题是由于LTE小区间切换参数配置不合理导致的切换失败。

通过对各种切换失败原因的统计和分析,提出合理的LTE小区间切换参数配置建议,可以显著提高LTE系统内切换成功率,减少切换异常场景的发生,从而大幅提高小区边缘吞吐率,改善切换时的速率波谷,保证数据业务的连续性和流畅性,明显改善客户感知。

MRO的数据来源主要是:基于信令软、硬采数据,以及测量报告MR的数据。

2.MRO功能设想(www.daowen.com)

1)场景识别:分析切换异常的特征,定义切换过早、过晚以及乒乓切换的场景,如图1-13所示。在切换时,识别这些切换场景。

2)场景优化处理:在MRO优化周期内,对识别到切换异常的次数进行统计。在优化周期到达时,根据统计的切换异常次数与门限,确定参数调整的方向。

3)优化后的结果监控:在参数调整后,监控切换的各项指标是否得到优化。若切换指标得到优化,则在下个优化周期不会回退参数;若切换指标恶化,则在下个周期进行参数回退。

目前虽然仅考虑LTE系统内切换的场景,主要对UU、X2和S1切换的软、硬采数据进行分析统计和处理,主要考虑UE在RRC连接状态下的切换参数优化,但是所提出的参数调整建议对于UE处在RRC IDLE状态下的小区重选参数配置也同样适用。

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图1-13 MRO场景识别

1—正常切换区域 2—切换过早区域 3—切换过晚区域

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