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Authors
Abstract(s)
Self-Organizing Networks (SON) solutions have been developed and implemented
in the last years as a Mobile Network Operator (MNO) strategy to
deal with the complexity of current networks.
This research work, focuses on the self-optimization branch of SON solutions.
It aims to empower a network with automatic capabilities for detecting
and optimizing poor Radio Frequency (RF) performance scenarios.
The detection and optimization of those scenarios, is based on Drive Test
(DT) data. This leads to the development of a DT classi cation model
to assert the quality of data collected through DT for a given cell, as it
supports all decision making in terms of detection and optimization of poor
RF situations.
The DT model was calibrated with subjective testing in the form of inquiries
made to fty Radio Access Network (RAN) engineers.
Three algorithms were implemented for detection of low coverage and
high interference scenarios. Besides identifying and dividing into clusters the
DT data that denotes each problem, harshness metrics at cell and cluster
level allow to identify the most severe situations.
Moreover, an antenna physical parameter optimization algorithm, based
on a Particle Swarm Optimization (PSO) algorithm, is able to purpose new
Electrical Downtilt (EDT), Mechanical Downtilt (MDT) or the antenna orientation
to improve or x the detected RF problems.
All algorithms were tested with real MNO DT data and network topology,
mainly on urban scenarios, where the detection and optimization is more
critical for MNO.
Regarding the detection algorithms, in urban scenario, it was established
that the situations of high interference were more prevailing than the low
coverage.
The antenna self-optimization algorithm achieved an average gain of 78%
on the tested cases.
As redes SON têm sido, cada vez mais, uma das fortes apostas por parte das operadoras móveis para fazer face a crescente complexidade das redes móveis. Este trabalho de pesquisa foca-se no ramo, das redes SON, de optimização automática. O objectivo e dotar uma rede móvel de capacidades de detecção e optimização de situações de má performance rádio. Tendo em conta que toda a detecção e optimização e baseada em dados recolhidos por DT, surgiu a necessidade de desenvolver um modelo de qualidade para DT. Este modelo e usado como referência em termos de qualidade de dados disponíveis, para cada célula analisada. O modelo de qualidade de DT foi calibrado através de questionários subjectivos, realizados a cinquenta engenheiros rádio. Foram implementados três algoritmos para detecção de situações de má cobertura e interferência. Além de identificar e dividir em clusters os dados de DT com cada um dos problemas mencionados, as métricas de gravidade ao nível do cluster e da célula, permitem identificar os cenários mais graves. Em termos de optimizaçãoo, foi desenvolvido e implementado um algoritmo de optimização de tilts eléctrico e mecânico ou a orientação da antena, com base num algoritmo PSO. Todos os algoritmos foram testados com dados reais de DT e de topologia de rede, principalmente em cenários urbanos. No que diz respeito aos algoritmos de detecção, em cenário urbano, foi concluído que as situações de excesso de interferência são mais abundantes do que as situações de má cobertura. O algoritmo de optimização dos parâmetros físicos de antenas, para os casos testados, obteve um ganho médio de 78%.
As redes SON têm sido, cada vez mais, uma das fortes apostas por parte das operadoras móveis para fazer face a crescente complexidade das redes móveis. Este trabalho de pesquisa foca-se no ramo, das redes SON, de optimização automática. O objectivo e dotar uma rede móvel de capacidades de detecção e optimização de situações de má performance rádio. Tendo em conta que toda a detecção e optimização e baseada em dados recolhidos por DT, surgiu a necessidade de desenvolver um modelo de qualidade para DT. Este modelo e usado como referência em termos de qualidade de dados disponíveis, para cada célula analisada. O modelo de qualidade de DT foi calibrado através de questionários subjectivos, realizados a cinquenta engenheiros rádio. Foram implementados três algoritmos para detecção de situações de má cobertura e interferência. Além de identificar e dividir em clusters os dados de DT com cada um dos problemas mencionados, as métricas de gravidade ao nível do cluster e da célula, permitem identificar os cenários mais graves. Em termos de optimizaçãoo, foi desenvolvido e implementado um algoritmo de optimização de tilts eléctrico e mecânico ou a orientação da antena, com base num algoritmo PSO. Todos os algoritmos foram testados com dados reais de DT e de topologia de rede, principalmente em cenários urbanos. No que diz respeito aos algoritmos de detecção, em cenário urbano, foi concluído que as situações de excesso de interferência são mais abundantes do que as situações de má cobertura. O algoritmo de optimização dos parâmetros físicos de antenas, para os casos testados, obteve um ganho médio de 78%.
Description
Mestrado em Engenharia Electrónica e Telecomunicações - Dissertação
Keywords
Coverage detection Deteção de cobertura Interference control Controlo de interferência Tilt Optimization Optimização de tilts LTE UMTS SON
Citation
SOUSA, Marco Décio Baptista - Self-diagnosing and optimization of low coverage and high interference in 3G/4G : radio access networks. Lisboa: Instituto Superior de Engenharia de Lisboa, 2017. Dissertação de mestrado.
Publisher
Instituto Superior de Engenharia de Lisboa