面向5G超密集場(chǎng)景下的網(wǎng)絡(luò)自組織關(guān)鍵技術(shù)

劉宜明，李曦，紀(jì)紅

（北京郵電大學(xué)泛網(wǎng)無線通信教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，北京 100876）

面向5G超密集場(chǎng)景下的網(wǎng)絡(luò)自組織關(guān)鍵技術(shù)

劉宜明，李曦，紀(jì)紅

（北京郵電大學(xué)泛網(wǎng)無線通信教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，北京 100876）

超密集部署及多種制式的網(wǎng)絡(luò)共存使未來 5G 網(wǎng)絡(luò)運(yùn)營維護(hù)的復(fù)雜度和成本大大增加，網(wǎng)絡(luò)自組織技術(shù)作為有效提升網(wǎng)絡(luò)管理效率和降低網(wǎng)絡(luò)運(yùn)營成本的主要手段，已成為面向 5G 超密集場(chǎng)景的關(guān)鍵技術(shù)之一。主要介紹了網(wǎng)絡(luò)自配置、自優(yōu)化、自治愈等網(wǎng)絡(luò)自組織功能以及面向 5G 超密集場(chǎng)景下的應(yīng)用，最后分析了網(wǎng)絡(luò)自組織技術(shù)面臨的挑戰(zhàn)以及未來研究方向，為后續(xù)研究提供參考。

5G；超密集網(wǎng)絡(luò)；自組織；自配置；自優(yōu)化；自治愈

1 引言

隨著無線通信網(wǎng)絡(luò)的快速發(fā)展以及智能終端設(shè)備的爆炸式增長，現(xiàn)有網(wǎng)絡(luò)面臨著巨大的挑戰(zhàn)。為滿足未來數(shù)據(jù)流量的高速增長、海量的設(shè)備連接以及不斷涌現(xiàn)的新業(yè)務(wù)和新應(yīng)用需求，5G 移動(dòng)通信系統(tǒng)應(yīng)運(yùn)而生。超密集組網(wǎng)技術(shù)通過在熱點(diǎn)區(qū)域大規(guī)模部署低功率的接入點(diǎn)可以有效提升網(wǎng)絡(luò)容量，擴(kuò)展網(wǎng)絡(luò)覆蓋范圍，已成為 5G 的關(guān)鍵技術(shù)之一。

超密集組網(wǎng)技術(shù)拉近了接入點(diǎn)與終端設(shè)備的距離，根據(jù)預(yù)測(cè)，未來無線網(wǎng)絡(luò)中，在宏基站的覆蓋區(qū)域中，各種無線傳輸技術(shù)的低功率接入點(diǎn)的部署密度將達(dá)到現(xiàn)有部署密度的 10 倍 以 上 ，接入 點(diǎn) 之 間 的距 離 達(dá) 到 10 m 甚 至 更 ?。?］。除此 之 外 ，LTE-Advanced、UMTS、Wi-Fi等 多 種 制 式重 疊 覆蓋，既有負(fù)責(zé)基礎(chǔ)覆蓋的宏基站，也有承擔(dān)熱點(diǎn)覆蓋的超密集低功率接入點(diǎn)，甚至有支持即插即用等更加便攜智能的設(shè)備。 超密集組網(wǎng)帶來了系統(tǒng)容量、頻譜效率的大幅度提升，但與此同時(shí)，海量的參數(shù)配置、大量網(wǎng)元節(jié)點(diǎn)的運(yùn)維使得無線網(wǎng)絡(luò)管理復(fù)雜度遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于現(xiàn)有網(wǎng)絡(luò)，如何有效地完成網(wǎng)絡(luò)管理和運(yùn)維工作成為 5G 研究的熱點(diǎn)之一。

傳統(tǒng)的移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)中，網(wǎng)絡(luò)部署、運(yùn)維等基本依靠人工的方式，需要投入大量的人力，給運(yùn)營商帶來巨大的運(yùn)維成本。在越來越復(fù)雜的 5G 超密集場(chǎng)景下，各種無線接入技術(shù)和各種覆蓋能力的網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)之間的關(guān)系錯(cuò)綜復(fù)雜，傳統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)部署、運(yùn)營、維護(hù)方法已經(jīng)無法滿足運(yùn)營商的需求。網(wǎng) 絡(luò) 自 組 織 技 術(shù)通 過 對(duì) 大量 關(guān) 鍵 性能 指 標(biāo) （key performance indicator，KPI）和 網(wǎng) 絡(luò) 配 置 參 數(shù) 以 及 網(wǎng) 元 節(jié) 點(diǎn)的智能管理，可以有效增強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)的靈活性和智能性，提高網(wǎng)絡(luò)性能和用戶服務(wù)體驗(yàn)。因此，在面向 5G 超密集組網(wǎng)的場(chǎng)景下，引入網(wǎng)絡(luò)自組織技術(shù)完成運(yùn)維和管理是非常有必要的。

本文主要介紹了面向 5G 超密集場(chǎng)景下的網(wǎng)絡(luò)自組織關(guān)鍵技術(shù)和主要功能，分析了 5G 超密集場(chǎng)景下實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)自組織所面臨的問題和挑戰(zhàn)。在此基礎(chǔ)上，重點(diǎn)研究了網(wǎng)絡(luò)自組織技術(shù)在面向 5G 超密集場(chǎng)景下的應(yīng)用和解決方案。為了提高網(wǎng)絡(luò)管理的智能性，可以利用移動(dòng)感知技術(shù)，使網(wǎng)元節(jié)點(diǎn)實(shí)時(shí)獲取周圍環(huán)境信息，并通過大數(shù)據(jù)挖掘分析等方法，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理和利用，從而提升網(wǎng)元設(shè)備的感知能力，提高網(wǎng)絡(luò)管理的智能性和自主性。此外，在 5G超密集場(chǎng)景中，接入點(diǎn)部署密集，網(wǎng)絡(luò)拓?fù)鋸?fù)雜，可以結(jié)合SDN 和 NFV 的思想，將控制面和數(shù)據(jù)面分離，宏基站作為控制面和數(shù)據(jù)面的結(jié)合，保證熱點(diǎn)區(qū)域的覆蓋，大量低功率節(jié)點(diǎn)則作為數(shù)據(jù)面完成熱點(diǎn)區(qū)域的容量增強(qiáng)。通過對(duì)控制面和數(shù)據(jù)面的分層自優(yōu)化設(shè)計(jì)，有效提高了網(wǎng)絡(luò)管理效率和資源利用率。最后對(duì)本文工作進(jìn)行了簡要的總結(jié)和展望，以期為進(jìn)一步研究提供思路。

2 網(wǎng)絡(luò)自組織的基本概念和功能

自組織的概念起源于一些生物系統(tǒng)進(jìn)行的自組織行為，這些行為可以根據(jù)動(dòng)態(tài)的環(huán)境變化自動(dòng)地、智能地達(dá)到預(yù)期目標(biāo)。比如，聚集的魚群、昆蟲、羊群以及人類復(fù)雜的 免 疫 系 統(tǒng) 等 都 屬 于 自 組 織 行 為［2］。

在無線通信系統(tǒng)中，自組織技術(shù)可以理解為一種智能化技術(shù)，能夠在動(dòng)態(tài)復(fù)雜的無線通信環(huán)境中學(xué)習(xí)，并且能夠適應(yīng)環(huán)境變化以實(shí)現(xiàn)可靠性、智能性通信。網(wǎng)絡(luò)自組織技術(shù)通過檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)變化并進(jìn)行分析，根據(jù)這些變化做出相應(yīng)的決策，以達(dá)到維護(hù)網(wǎng)絡(luò)性能的目標(biāo)。總的來說，網(wǎng)絡(luò)自組織技術(shù)的提出主要是為了實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)的自主功能，減少網(wǎng)絡(luò)的運(yùn)維成本。該功能主要包括 3 類，分別為自配置功能、自優(yōu)化功能和自治愈功能。

2.1 自配置功能

自配置功能是指無線通信網(wǎng)絡(luò)中網(wǎng)元節(jié)點(diǎn)加入、更新、擴(kuò)展等造成網(wǎng)絡(luò)環(huán)境變化時(shí)，系統(tǒng)能夠自主完成相關(guān)參數(shù)配置的過程。另外，自配置技術(shù)可以結(jié)合自治愈技術(shù)，在網(wǎng)絡(luò)發(fā)生故障時(shí)，自主恢復(fù)或者提供補(bǔ)償服務(wù)。自配置功能能夠有效減少人為干預(yù)，從而降低網(wǎng)絡(luò)管理和運(yùn)維的成本，實(shí)現(xiàn)高效的網(wǎng)絡(luò)部署。未來 5G 超密集網(wǎng)絡(luò)中網(wǎng)元節(jié)點(diǎn)部署數(shù)量大幅度增加，且即插即用的家庭基站的引入也會(huì)使網(wǎng)元節(jié)點(diǎn)的部署靈活程度和復(fù)雜程度提高，因此，在5G 超密集網(wǎng)絡(luò)中引入自配置技術(shù)是非常有必要的。常見的自配置技術(shù)主要包括節(jié)點(diǎn)基本配置（如 IP 地址、網(wǎng)關(guān)與鑒權(quán)等）以及節(jié)點(diǎn)無線資源相關(guān)的參數(shù)配置（如小區(qū) ID、鄰區(qū)列表等基本參數(shù)的配置）。

2.2 自優(yōu)化功能

自優(yōu)化功能是在網(wǎng)絡(luò)完成初始配置后的運(yùn)營過程中根據(jù)網(wǎng)絡(luò)環(huán)境變化對(duì)無線參數(shù)及資源管理策略進(jìn)行動(dòng)態(tài)自適應(yīng)優(yōu)化調(diào)整。 以保障網(wǎng)絡(luò)高性能的重要過程，也是自組織網(wǎng)絡(luò)三大功能域中被重點(diǎn)研究的功能。網(wǎng)絡(luò)性能自優(yōu)化過程可自主利用網(wǎng)絡(luò)及用戶性能等信息發(fā)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)中有待優(yōu)化的問題，并通過對(duì)相關(guān)參數(shù)的優(yōu)化調(diào)整實(shí)現(xiàn)對(duì)包括覆蓋、容量、小區(qū)間干擾、能量效率、接入和切換成功率、用戶 QoS 在內(nèi)的諸多目標(biāo)的提升。自優(yōu)化可對(duì)網(wǎng)絡(luò)的眾多功能領(lǐng)域進(jìn)行優(yōu)化，主要包括：負(fù)載優(yōu)化、覆蓋與容量優(yōu)化、節(jié)能優(yōu)化、干擾管理等。

2.3 自治愈功能

自治愈功能是應(yīng)對(duì)由于自然災(zāi)害或元器件故障等因素所引起的無線通信系統(tǒng)內(nèi)網(wǎng)元故障的有效手段。在無線網(wǎng)絡(luò)尤其是在超密集部署的 5G 網(wǎng)絡(luò)中，大量的無線網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)難免遇到器件損壞、自然災(zāi)害等意外因素并產(chǎn)生軟件或硬件故障等現(xiàn)象而導(dǎo)致突發(fā)性的意外中斷，這樣便會(huì)造成巨大的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境變化，并且在基站中斷區(qū)域會(huì)產(chǎn)生弱覆蓋或覆蓋空洞導(dǎo)致用戶無法接入網(wǎng)絡(luò)或服務(wù)質(zhì)量差，這將嚴(yán)重影響該區(qū)域內(nèi)用戶的用戶體驗(yàn)。面對(duì)網(wǎng)絡(luò)出現(xiàn)的意外故障，傳統(tǒng)的修復(fù)方法往往需要耗費(fèi)大量的人力并且需要較長時(shí)間才能恢復(fù)網(wǎng)絡(luò)正常運(yùn)營。然而，網(wǎng)絡(luò)自治愈技術(shù)通過對(duì)意外故障的自動(dòng)檢測(cè)及補(bǔ)償修復(fù)，即通過對(duì)性能異常現(xiàn)象的分析診斷出網(wǎng)絡(luò)中存在的故障情況，最終通過自主修復(fù)故障問題或執(zhí)行對(duì)故障的補(bǔ)償手段，避免對(duì)用戶體驗(yàn)的嚴(yán)重影響并增強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)的頑健性。因此，網(wǎng)絡(luò)的自治愈能力對(duì)于保障網(wǎng)絡(luò)的可靠性至關(guān)重要，如圖 1所示。

圖1 網(wǎng)絡(luò)自組織技術(shù)功能應(yīng)用

3 超密集場(chǎng)景中的網(wǎng)絡(luò)自組織所面臨的挑戰(zhàn)

將網(wǎng)絡(luò)自組織技術(shù)引入 5G 超密集場(chǎng)景中，可以更好地適應(yīng)未來 5G 網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的扁平化和靈活性， 更加智能地管理網(wǎng)絡(luò)內(nèi)大量的網(wǎng)元節(jié)點(diǎn)和海量的參數(shù)配置，減少運(yùn)營商對(duì)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行操作維護(hù)的人工成本，提高網(wǎng)絡(luò)的自組織能力，簡化無線網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)和網(wǎng)絡(luò)運(yùn)維，實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)的自配置、自優(yōu)化和自治愈功能，滿足未來移動(dòng)通信系統(tǒng)的技術(shù)和業(yè)務(wù)需求。但是，面對(duì)非線性增長和多因素聯(lián)合決定的超密集場(chǎng)景，網(wǎng)絡(luò)自組織技術(shù)應(yīng)用到 5G 超密集網(wǎng)絡(luò)中還存在一些問題與挑戰(zhàn)。

· 為了利用自組織技術(shù)，實(shí)現(xiàn)對(duì)超密集網(wǎng)絡(luò)的高效管理，需要實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)地對(duì)各個(gè)網(wǎng)元節(jié)點(diǎn)的多維參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化。然而，動(dòng)態(tài)復(fù)雜的通信環(huán)境、多樣化的用戶業(yè)務(wù)需求、多維度的優(yōu)化參數(shù)等，使得在超密集網(wǎng)絡(luò)中引入自組織技術(shù)仍需要研究。

· 在 5G 超密集網(wǎng)絡(luò)中引入自組織技術(shù)將對(duì)接入點(diǎn)、用戶以及網(wǎng)絡(luò)管理單元等產(chǎn)生大量的信息交互信息，并且要求處理實(shí)時(shí)性更強(qiáng)，對(duì)網(wǎng)絡(luò)內(nèi)網(wǎng)元節(jié)點(diǎn)的計(jì)算處理能力、網(wǎng)元間信息交互能力提出了更高的要求。

· 在動(dòng)態(tài)復(fù)雜的 5G 超密集場(chǎng)景下，自配置、自優(yōu)化、自修復(fù)功能需要更加智能地完成網(wǎng)絡(luò)運(yùn)維工作，保障網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施負(fù)載程度合理、網(wǎng)絡(luò)穩(wěn)定，使網(wǎng)絡(luò)在自組織過程中不會(huì)由于不恰當(dāng)?shù)木S護(hù)優(yōu)化行為而導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)性能惡化甚至崩潰。

·由于無線通信網(wǎng)絡(luò)具有多方面的關(guān)鍵性能指標(biāo)需求，如容量、覆蓋、能效等。網(wǎng)絡(luò)自組織各項(xiàng)功能雖然能夠通過參數(shù)優(yōu)化調(diào)整等方法使網(wǎng)絡(luò)性能得到提升，但是，不同的優(yōu)化功能所針對(duì)的優(yōu)化目標(biāo)、需求不盡相同，在優(yōu)化過程中，往往會(huì)產(chǎn)生參數(shù)調(diào)整沖突。因此，需要協(xié)調(diào)不同功能的不同目標(biāo)，對(duì)各方面性能的優(yōu)化進(jìn)行合理折中，以更合理地提升網(wǎng)絡(luò)整體性能。

· 網(wǎng)絡(luò)自組織技術(shù)涉及功能較多，其中一些功能的實(shí)現(xiàn)依賴于終端設(shè)備。為了實(shí)現(xiàn)某些網(wǎng)絡(luò)自組織功能，移動(dòng)終端不僅需要進(jìn)行信號(hào)測(cè)量、信息上報(bào)等，而且需要一定的信息處理和計(jì)算能力。 因此，網(wǎng)絡(luò)自組織部分功能的實(shí)現(xiàn)對(duì)終端性能提出了更高的要求。

4 超密集場(chǎng)景下的網(wǎng)絡(luò)自組織關(guān)鍵技術(shù)

針對(duì) 5G 超密集網(wǎng)絡(luò)場(chǎng)景，網(wǎng)絡(luò)自組織技術(shù)有效地提升了網(wǎng)絡(luò)管理效率和用戶服務(wù)體驗(yàn)，使 5G 超密集網(wǎng)絡(luò)具備可擴(kuò)展性、靈活性、自主性和智能性。目前，隨著 LTE 系統(tǒng)的全球大規(guī)模商用，網(wǎng)絡(luò)自組織技術(shù)的實(shí)現(xiàn)和利用，使LTE 運(yùn)營商提高了網(wǎng)絡(luò)的整體性能和操作效率，明顯降低了運(yùn)維成本，提升了 LTE 的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。但是，現(xiàn)有的網(wǎng)絡(luò)自組織技術(shù)主要是針對(duì)傳統(tǒng)的單一結(jié)構(gòu)的 LTE 網(wǎng)絡(luò)，在未來超密集場(chǎng)景下，由于多種服務(wù)不同制式的小區(qū)共存，為滿足用戶的服務(wù)體驗(yàn)和網(wǎng)絡(luò)管理性能，需要進(jìn)一步研究適用的新技術(shù)。

4.1 物理小區(qū)標(biāo)識(shí)自配置技術(shù)

物 理 小 區(qū) 標(biāo) 識(shí) （physical cell identity，PCI）是 終 端 設(shè) 備識(shí)別所在小區(qū)的唯一標(biāo)識(shí)，用于產(chǎn)生同步信號(hào)，其中，同步信號(hào)與 PCI存在一一對(duì)應(yīng)的關(guān)系，終端設(shè)備通過這些映射關(guān)系區(qū)分不同的小區(qū)。PCI作為無線小區(qū)的一項(xiàng)重要配置參數(shù)，由 3 個(gè)正交序列和 168 個(gè)偽隨機(jī)序列組成，分別代表小區(qū)所在的序號(hào)和組。

PCI在進(jìn)行分配時(shí)需要滿足兩個(gè)最基本要求：避免沖突和避免混淆。即無線網(wǎng)絡(luò)內(nèi)任意相鄰小區(qū)的 PCI必須不同，無線網(wǎng)絡(luò)同一小區(qū)相鄰的任意兩個(gè)小區(qū)的 PCI也必須不同。在實(shí)際無線網(wǎng)絡(luò)中，尤其是針對(duì)超密集的網(wǎng)絡(luò)場(chǎng)景，小區(qū)的個(gè)數(shù)遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過 PCI的總數(shù)，因此，5G 中超密集部署的小區(qū)需要通過 PCI復(fù)用來完成 PCI配置。PCI的復(fù)用距離的選擇是一個(gè)關(guān)鍵問題，復(fù)用距離過近，會(huì)導(dǎo)致相鄰小區(qū) PCI發(fā)生沖突和混淆，過遠(yuǎn)則會(huì)導(dǎo)致 PCI資源浪費(fèi)。

［3］提出一種采用基站掃描的自配置 算法，通過掃描基站自身的無線環(huán)境，接收相鄰小區(qū)的下行信號(hào)以獲得鄰區(qū) PCI信息，然后從可用的 PCI資源庫中刪除已被鄰區(qū)使用的 PCI，避免了小區(qū)沖突的問題，但是小區(qū)混淆的問題沒有得到解決。參考文獻(xiàn)［4］將 PCI配置問題轉(zhuǎn)化為圖著色問題，提出了一種基于局部啟發(fā)式搜索的優(yōu)化 PCI配置算法，每一個(gè)小區(qū)通過觀察相鄰小區(qū)的 PCI編號(hào)確定自己的 PCI，從而避免了小區(qū)沖突和混淆的問題，并且降低了小區(qū)之間的信令交互。

在面向未來 5G 超密集場(chǎng)景中，接入點(diǎn)密集引起的信令干擾等問題嚴(yán)重降低了網(wǎng)絡(luò)管理效率?，F(xiàn)有的 PCI配置方案大都僅僅考慮小區(qū)混淆和小區(qū)沖突的問題，卻沒有考慮信令干擾問題。參考文獻(xiàn)［5］分析了現(xiàn)有的 PCI配置方案在超密集場(chǎng)景的應(yīng)用，由于沒有考慮大規(guī)模部署和參考信號(hào)干擾問題，引起了小區(qū)沖突和小區(qū)混淆，嚴(yán)重影響了網(wǎng)絡(luò)性能。針對(duì)這個(gè)問題，可以聯(lián)合干擾管理技術(shù)，如功率控制、干擾協(xié)調(diào)、分簇等方法，綜合考慮干擾和 PCI資源配置完成 PCI資源分配，提高資源利用率。

4.2 鄰區(qū)關(guān)系列表自配置技術(shù)

鄰 區(qū) 關(guān) 系 列 表 （neighbor relation list，NRL）是 網(wǎng) 絡(luò) 內(nèi) 小區(qū)生成的關(guān)于相鄰小區(qū)信息的列表，只是在小區(qū)內(nèi)部使用，不會(huì)在系統(tǒng)信息中廣播。在新的接入點(diǎn)加入網(wǎng)絡(luò)時(shí)，利用 NRL 自配置技術(shù)可以自動(dòng)發(fā)現(xiàn)鄰區(qū)，并創(chuàng)建和更新鄰區(qū)關(guān)系列表，包括對(duì)鄰區(qū)冗余、鄰區(qū)漏配和鄰區(qū)關(guān)系屬性的動(dòng)態(tài)管理。在面向 5G 的超密集場(chǎng)景中，接入點(diǎn)不僅密集，而且存在大量同頻或異頻、同系統(tǒng)或異系統(tǒng)的鄰區(qū)，因此自組織鄰區(qū)關(guān)系列表自配置是非常必要的。

目前，對(duì) NRL 自配置的研究還是比較廣泛的。參考文獻(xiàn)［6］綜合考慮相鄰接入點(diǎn)的負(fù)載和 QoS 因素，提出一種 基于移動(dòng)終端測(cè)量報(bào)告的改進(jìn)的自配置方案，通過用戶設(shè)備測(cè)量信號(hào)強(qiáng)度并告知服務(wù)的接入點(diǎn)，完成接入點(diǎn)的鄰區(qū)關(guān)系列表的配置。參考文獻(xiàn)［7］提出一種 NRL 自配置算法，根據(jù)歷史交互信息和鄰區(qū)列表信息，發(fā)現(xiàn)具有可能性的鄰區(qū)，降低鄰區(qū)列表內(nèi)的小區(qū)數(shù)目，從而提高了用戶切換的效率，并且保證了網(wǎng)絡(luò)的性能。實(shí)際上，PCI和 NRL 作為自配置的兩大用例，聯(lián)合優(yōu)化配置可以有效提高網(wǎng)絡(luò)管理效率和用戶服務(wù)體驗(yàn)。參考文獻(xiàn)［8］提出一種基于基站位置信息的聯(lián)合 PCI和 NRL 的自配置方案，利用基于借貸的沖突解決方法，進(jìn)行 PCI分配，并且根據(jù) PCI分配的結(jié)果，完成 NRL 的配置，有效地避免了小區(qū)沖突，提高了網(wǎng)絡(luò)性能。

在 5G 超密集場(chǎng)景中，存在大量同頻或異頻、同系統(tǒng)或異系統(tǒng)鄰區(qū)，且網(wǎng)絡(luò)拓?fù)鋭?dòng)態(tài)復(fù)雜，使得傳統(tǒng)的靜態(tài)鄰區(qū)關(guān)系列表配置機(jī)制無法適用于復(fù)雜多變的網(wǎng)絡(luò)中。同時(shí)，由于接入點(diǎn)密集，使得移動(dòng)終端設(shè)備完成接入點(diǎn)選擇復(fù)雜和多樣化。因此，減少鄰區(qū)關(guān)系列表內(nèi)的數(shù)目對(duì)于用戶最優(yōu)切換也是非常有必要的。隨著智能設(shè)備以及網(wǎng)絡(luò)的快速發(fā)展和智能化，移動(dòng)終端設(shè)備不僅可以實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)感知周圍鄰區(qū)狀態(tài)以及探測(cè)網(wǎng)絡(luò)狀況，也可以完成一部分的數(shù)據(jù)處理，因此，可以利用終端設(shè)備上報(bào)實(shí)時(shí)的測(cè)量報(bào)告，完成接入點(diǎn)的 NRL 自主配置和動(dòng)態(tài)更新。此外，針對(duì)網(wǎng)絡(luò)異構(gòu)和接入點(diǎn)密集情況，可以根據(jù)不同網(wǎng)絡(luò)設(shè)置不同切換參數(shù)以及調(diào)整控制參數(shù)，利用多目標(biāo)決策、大數(shù)據(jù)分析等方法完成 NRL 的自主配置，減少鄰區(qū)關(guān)系列表的數(shù)目，提高網(wǎng)絡(luò)的智能性和自主性。

4.3 干擾管理自優(yōu)化技術(shù)

超密集組網(wǎng)通過降低基站與終端用戶間的路徑損耗提升了網(wǎng)絡(luò)吞吐量，在增大有效接收信號(hào)的同時(shí)也放大了干擾信號(hào)，同時(shí)，不同發(fā)射頻率的低功率接入點(diǎn)與宏基站重疊部署，小區(qū)密度的急劇增加使得干擾變得異常復(fù)雜。如何有效進(jìn)行干擾消除、干擾協(xié)調(diào)，成為未來超密集組網(wǎng)場(chǎng)景下需要重點(diǎn)考慮的問題。

現(xiàn)有網(wǎng)絡(luò)采用的分布式干擾協(xié)調(diào)技術(shù)，其小區(qū)間交互控制信令負(fù)荷會(huì)隨著小區(qū)密度的增加以二次方趨勢(shì)增長，極大地增加了網(wǎng)絡(luò)控制信令負(fù)荷。因此，在未來 5G 超密集網(wǎng)絡(luò)的環(huán)境下，可以通過局部區(qū)域內(nèi)的分簇化集中控制，解決小區(qū)間干擾協(xié)調(diào)問題?；诜执氐募锌刂疲粌H能夠解決未來5G 網(wǎng)絡(luò)超密集部署的干擾問題，而且能夠更加容易地實(shí)現(xiàn)相同無線接入技術(shù)下不同小區(qū)間的資源聯(lián)合優(yōu)化配置、負(fù)載均衡等以及不同無線接入系統(tǒng)間的數(shù)據(jù)分流、負(fù)載均衡等，從而提升系統(tǒng)整體容量和資源整體利用率。此外，現(xiàn)有通信系統(tǒng)的干擾協(xié)調(diào)算法只能解決單個(gè)干擾源問題，而在超密集場(chǎng)景中，相鄰節(jié)點(diǎn)的傳輸損耗一般差別不大，這將導(dǎo)致多個(gè)干擾源強(qiáng)度相近，進(jìn)一步惡化網(wǎng)絡(luò)性能，使得現(xiàn)有協(xié)調(diào)算法難以應(yīng)對(duì)?？梢酝瑫r(shí)聯(lián)合考慮接入點(diǎn)的選擇和多個(gè)小區(qū)間的集中協(xié)調(diào)處理，實(shí)現(xiàn)小區(qū)間干擾的避免、消除甚至利用，提高網(wǎng)絡(luò)資源利用率和用戶服務(wù)體驗(yàn)。

4.4 負(fù)載均衡自優(yōu)化技術(shù)

負(fù)載均衡自優(yōu)化即通過將無線網(wǎng)絡(luò)的資源合理的分配給網(wǎng)絡(luò)內(nèi)需要服務(wù)的用戶，從而提供較高的用戶體驗(yàn)，同時(shí)提升整個(gè)系統(tǒng)的吞吐量。移動(dòng)業(yè)務(wù)具有時(shí)間以及空間的不均衡性特征?？臻g的不均衡性表現(xiàn)在相同時(shí)間不同小區(qū)之間的負(fù)載差異可能較大，導(dǎo)致部分小區(qū)資源緊張引發(fā)過載阻塞，而另一部分小區(qū)的資源過于空閑、資源利用率低下，難以實(shí)現(xiàn)資源的有效配置和利用。負(fù)載均衡的主要目標(biāo)就是平衡各小區(qū)業(yè)務(wù)的空間不均衡性。通過優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)參數(shù)以及切換行為，將過載小區(qū)的業(yè)務(wù)量分流到相對(duì)空閑的小區(qū)，平衡不同小區(qū)之間業(yè)務(wù)量的差異性，提升系統(tǒng)容量。

在傳統(tǒng)同構(gòu)網(wǎng)絡(luò)中，可以通過覆蓋擴(kuò)展和虛小區(qū)呼吸兩種方式完成負(fù)載均衡優(yōu)化。覆蓋擴(kuò)展的方式可以通過部署其他類型接入點(diǎn)或者調(diào)整射頻參數(shù)來實(shí)現(xiàn)。參考文獻(xiàn)［9］調(diào)整控制信號(hào)來擴(kuò)展覆蓋區(qū)域從而均衡相鄰小區(qū)的負(fù)載，參考文獻(xiàn) ［10］采用部署分散的小型基站來實(shí)現(xiàn)負(fù)載均衡 。除此 之 外，參 考文獻(xiàn)［11］提出一種 虛 擬小區(qū)呼 吸 的方案，通過控制小區(qū)之間的切換參數(shù)來實(shí)現(xiàn)負(fù)載均衡，即將業(yè)務(wù)量高的小區(qū)用戶向業(yè)務(wù)量低的小區(qū)切換，實(shí)現(xiàn)均衡優(yōu)化。在異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)中，多種無線接入方式共存，這時(shí)，就需要考慮多種接入技術(shù)的資源作為整體來進(jìn)行優(yōu)化和分配，從而提高網(wǎng)絡(luò)的資源利用率。參考文獻(xiàn)［12］將用戶選 擇網(wǎng)絡(luò)的問題轉(zhuǎn)換為點(diǎn)附著問題，優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)的資源利用率，實(shí)現(xiàn)負(fù)載均衡。

隨著 5G 無線網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展，移動(dòng)業(yè)務(wù)和應(yīng)用的日益豐富以及接入點(diǎn)日益小型化和密集化，移動(dòng)業(yè)務(wù)的空間不均衡特征將進(jìn)一步加劇，給傳統(tǒng)靜態(tài)的小區(qū)選擇以及靜態(tài)的切換參數(shù)帶來了巨大挑戰(zhàn)。為了完成用戶快速和最優(yōu)切換，可以利用云計(jì)算技術(shù)對(duì)用戶的上報(bào)數(shù)據(jù)以及基站感知信息進(jìn)行處理，通過對(duì)多維數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)分析和快速處理，實(shí)現(xiàn)用戶的最優(yōu)切換，提高資源利用率。

4.5 網(wǎng)絡(luò)節(jié)能自優(yōu)化技術(shù)

針對(duì)未來網(wǎng)絡(luò)超密集部署引起的日益增長的能量消耗，綠色節(jié)能問題日益引起研究者的廣泛關(guān)注，網(wǎng)絡(luò)的能量效率也成為網(wǎng)絡(luò)資源管理的重要指標(biāo)。無線網(wǎng)絡(luò)中接入點(diǎn)系統(tǒng)能耗是能耗的主要組成部分，而且隨著接入點(diǎn)的大規(guī)模部署，能耗問題越來越嚴(yán)重。因此，提高網(wǎng)絡(luò)資源利用率、降低網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)能耗具有重要意義。目前，基站激活—休眠策略是提升能效的主要方案，當(dāng)業(yè)務(wù)量降低時(shí)，在保證當(dāng)前用戶的服務(wù)需求下，通過自主地關(guān)閉不必要的網(wǎng)元或者資源調(diào)整等方式達(dá)到降低能耗的目的。

參考 文 獻(xiàn)［13］提 出 一 種基 站 激 活 及 休 眠 策 略，并 重點(diǎn)研究了基站頻譜開關(guān)問題以及未能及時(shí)激活而導(dǎo)致的吞吐量下降問題。針對(duì)異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)場(chǎng)景，參考文獻(xiàn)［14］提出一種自組織協(xié)作節(jié)能架構(gòu)，提出一種自組織協(xié)作節(jié)能架構(gòu)，各異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)基站增加網(wǎng)內(nèi)網(wǎng)間通信模塊及基站休眠決策模塊以制定協(xié)作節(jié)能策略并降低網(wǎng)絡(luò)能耗。

針對(duì) 5G 超密集場(chǎng)景下對(duì)網(wǎng)元節(jié)點(diǎn)自組織特性以及網(wǎng)絡(luò)節(jié)能的要求，可以利用認(rèn)知無線電技術(shù)，提升網(wǎng)元節(jié)點(diǎn)的環(huán)境感知能力，獲取附近的干擾和網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)湫畔?，同時(shí)結(jié)合網(wǎng)絡(luò)大數(shù)據(jù)的智能化分析處理，實(shí)現(xiàn)基站激活及休眠以及移動(dòng)終端設(shè)備的智能化接入點(diǎn)選擇。此外，針對(duì)未來 5G 超密集組網(wǎng)的場(chǎng)景，大量的信令開銷也是一個(gè)不容忽視的問題。可以采用分布式的基站休眠機(jī)制，增強(qiáng)各基站的自主決策以及自主配置優(yōu)化能力，從而提高網(wǎng)絡(luò)資源利用率。

4.6 覆蓋與容量自優(yōu)化技術(shù)

現(xiàn)有的覆蓋與容量優(yōu)化技術(shù)一般由于網(wǎng)絡(luò)業(yè)務(wù)需求在時(shí)間及空間上具有潮汐分布特性，各接入點(diǎn)的業(yè)務(wù)負(fù)載也存在較大的分布差異性。為了合理有效地利用網(wǎng)絡(luò)資源和提高網(wǎng)絡(luò)適應(yīng)業(yè)務(wù)需求的能力，覆蓋與容量自優(yōu)化技術(shù)通過對(duì)射頻參數(shù)的自主調(diào)整，如天線配置、發(fā)射功率等，將輕載小區(qū)的無線資源分配至業(yè)務(wù)熱點(diǎn)區(qū)域內(nèi)，實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)覆蓋性能與容量性能的聯(lián)合提升。通過對(duì)射頻參數(shù)的自主調(diào)整實(shí)現(xiàn)對(duì)熱點(diǎn)區(qū)域的容量增強(qiáng)。另外，網(wǎng)絡(luò)在運(yùn)行過程中若遇到突發(fā)故障，也會(huì)造成網(wǎng)絡(luò)的環(huán)境變化，在故障區(qū)域可能會(huì)產(chǎn)生覆蓋空洞，嚴(yán)重影響該區(qū)域內(nèi)的用戶體驗(yàn)。因此，覆蓋與自優(yōu)化技術(shù)也可與自治愈技術(shù)相結(jié)合，從而有效應(yīng)對(duì)網(wǎng)絡(luò)故障場(chǎng)景，完成對(duì)故障區(qū)域的覆蓋與容量增強(qiáng)。

常用的覆蓋與容量自優(yōu)化方法趨向于采用啟發(fā)式的解決方案。參考文獻(xiàn)［15］提出一種基于規(guī)則的小區(qū)覆蓋優(yōu)化方法，該方法利用預(yù)先獲取的覆蓋優(yōu)化經(jīng)驗(yàn)提升天線配置參數(shù)優(yōu)化過程的尋優(yōu)速度，然而在復(fù)雜的無線網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下往往難以事先獲取準(zhǔn)確的優(yōu)化經(jīng)驗(yàn)。為了提高網(wǎng)絡(luò)自優(yōu)化能力，能夠積累大量運(yùn)維優(yōu)化經(jīng)驗(yàn)并自主形成優(yōu)化策略的 人 工 智 能 方 法 具 有 較 好 的 研 究 前 景［16］。參 考 文 獻(xiàn) ［17］采用基于案例的推理算法并且將案例優(yōu)化經(jīng)驗(yàn)直接應(yīng)用于優(yōu)化新 的網(wǎng)絡(luò)狀 態(tài)，參考文獻(xiàn)［18］提出一種 基 于模糊 Q 學(xué)習(xí)的天線下傾角控制策略，通過在連續(xù)地參數(shù)設(shè)置空間中學(xué)習(xí)，完成網(wǎng)絡(luò)的覆蓋與容量優(yōu)化。

但是現(xiàn)有的覆蓋與容量自優(yōu)化方法中，大部分算法僅僅針對(duì)單一的射頻參數(shù)，并且，在優(yōu)化過程中各網(wǎng)元節(jié)點(diǎn)的合作性及智能性仍有待加強(qiáng)。在面向 5G 超密集場(chǎng)景中，為了能夠同時(shí)考慮“覆蓋”和“容量”這兩個(gè)因素，可以通過控制面與數(shù)據(jù)面的分離，即分別采用不同的小區(qū)進(jìn)行控制面和數(shù)據(jù)面操作，從而實(shí)現(xiàn)未來網(wǎng)絡(luò)對(duì)于覆蓋和容量的單獨(dú)優(yōu)化設(shè)計(jì)。 同時(shí)，該方法可以靈活地根據(jù)數(shù)據(jù)流量的需求在熱點(diǎn)區(qū)域擴(kuò)容數(shù)據(jù)面?zhèn)鬏斮Y源，并不需要同時(shí)進(jìn)行控制面增強(qiáng)。宏基站主要負(fù)責(zé)提供覆蓋（控制面和數(shù)據(jù)面），低功率接入點(diǎn)則負(fù)責(zé)提升局部地區(qū)系統(tǒng)容量（數(shù)據(jù)面）。通過控制面與數(shù)據(jù)面分離實(shí)現(xiàn)覆蓋和容量的單獨(dú)優(yōu)化設(shè)計(jì)，可以有效提高網(wǎng)絡(luò)管理性能和資源利用率。

4.7 故障檢測(cè)和分析技術(shù)

網(wǎng)絡(luò)故障檢測(cè)作為一種智能化的自動(dòng)故障處理功能，主要是通過對(duì)無線參數(shù)等信息的挖掘分析，自動(dòng)檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)中的中斷故障。 在無線通信網(wǎng)絡(luò)中，傳統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)故障檢測(cè)通常需要一定時(shí)間及相應(yīng)的專業(yè)人員投入，會(huì)消耗大量的人力成本。 隨著未來 5G 超密集網(wǎng)絡(luò)內(nèi)網(wǎng)元節(jié)點(diǎn)和用戶服務(wù)需求的不斷增加，網(wǎng)絡(luò)環(huán)境變得越來越復(fù)雜，為了提高網(wǎng)絡(luò)資源管理效率和網(wǎng)絡(luò)的頑健性，故障自動(dòng)檢測(cè)技術(shù)引起了廣泛的關(guān)注與研究。

參考文獻(xiàn)［19］通過指定一個(gè)觀測(cè)基站收集鄰區(qū)的信道質(zhì)量指標(biāo)（channel quality indicator，CQI）以 及 其 他 參 數(shù) ，采用聯(lián)合假設(shè)檢驗(yàn)方案判斷性能指標(biāo)在小區(qū)正常與異常狀態(tài)下的變化，從而實(shí)現(xiàn)中斷檢測(cè)的目的。參考文獻(xiàn)［20］對(duì)移動(dòng)終端上報(bào)的鄰區(qū)關(guān)系列表進(jìn)行數(shù)據(jù)建模，采用統(tǒng)計(jì)分類方案和啟發(fā)式算法構(gòu)造關(guān)于鄰區(qū)列表的分類器，并基于該分類器準(zhǔn)確探測(cè)中斷。

隨著移動(dòng)設(shè)備以及網(wǎng)絡(luò)的飛速發(fā)展，用戶間可隨時(shí)通過智能終端實(shí)現(xiàn)即時(shí)互通，使得移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)成為大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和流動(dòng)的載體。因此，可以利用大數(shù)據(jù)挖掘分析和云計(jì)算的方法，對(duì)移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)內(nèi)用戶的行為信息以及網(wǎng)絡(luò)異常的統(tǒng)計(jì)信息等進(jìn)行分析和處理，完成基站的網(wǎng)絡(luò)故障檢測(cè)和分析并給出相應(yīng)的處理方案。此外，由于未來 5G 超密集場(chǎng)景內(nèi)異構(gòu)節(jié)點(diǎn)共存，不同系統(tǒng)和制式的接入點(diǎn)的覆蓋范圍和服務(wù)的用戶數(shù)目差異較大，即不同基站產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量等信息不同，如果采用相同的故障檢測(cè)方法極有可能檢測(cè)錯(cuò)誤。因此，需要針對(duì)不同類型的接入點(diǎn)設(shè)置不同的特征值和判決參數(shù)，然后根據(jù)網(wǎng)絡(luò)內(nèi)的信息進(jìn)行數(shù)據(jù)處理，提高故障檢測(cè)效率，實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)的智能化和自主化管理。

4.8 網(wǎng)絡(luò)中斷補(bǔ)償技術(shù)

當(dāng)檢測(cè)到網(wǎng)絡(luò)故障時(shí)，需要采取相應(yīng)的補(bǔ)償方法來抑制網(wǎng)絡(luò)性能惡化以保障網(wǎng)絡(luò)性能及用戶體驗(yàn)。傳統(tǒng)的補(bǔ)償方式是調(diào)整周圍接入點(diǎn)的無線參數(shù)，如天線仰角、功率調(diào)整等，主要從直接擴(kuò)展相鄰接入點(diǎn)的覆蓋范圍實(shí)現(xiàn)中斷補(bǔ)償，然而傳統(tǒng)的中斷補(bǔ)償方式僅僅適用于宏蜂窩網(wǎng)絡(luò)中，而對(duì)于大量低功率節(jié)點(diǎn)重疊覆蓋且采用全向天線的超密集場(chǎng)景并不適用。

5G 網(wǎng)絡(luò)中接入點(diǎn)的超密集部署增強(qiáng)了小區(qū)間協(xié)作的能力，使基于小區(qū)間協(xié)作的自治愈機(jī)制成為網(wǎng)絡(luò)故障補(bǔ)償?shù)挠行緩街弧⒖嘉墨I(xiàn)［21］提出了一種用于小區(qū)中斷補(bǔ)償?shù)膮f(xié)作資源分配算法，該算法從普通信道中選擇一組專用補(bǔ)償信道為中斷區(qū)域用戶提供業(yè)務(wù)補(bǔ)償以實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)速率最大的目標(biāo)。參考文獻(xiàn)［22］進(jìn)一步考慮了用戶公平性，提出一種基于公平的協(xié)作資源分配算法，算法將加權(quán)和速率最大化問題納入考慮之中，并采用比例公平調(diào)度來公平地為用戶提供服務(wù)。但是使用專用補(bǔ)償信道時(shí)，全部小區(qū)協(xié)作服務(wù)于同一個(gè)處于中斷小區(qū)的用戶，這將帶來網(wǎng)絡(luò)吞吐率和用戶公平性的損失。

在 5G超密集場(chǎng)景中，由于接入點(diǎn)密集分布和異構(gòu)節(jié)點(diǎn)共存，需要考慮跨層干擾和基站選擇的問題。結(jié)合控制面和數(shù)據(jù)面分離的思想，宏基站可以通過調(diào)整天線和功率參數(shù)提供故障區(qū)域內(nèi)的覆蓋（控制面和數(shù)據(jù)面），根據(jù)網(wǎng)絡(luò)故障區(qū)域內(nèi)的用戶接入點(diǎn)選擇結(jié)果，低功率節(jié)點(diǎn)則負(fù)責(zé)保障故障區(qū)域的數(shù)據(jù)傳輸（數(shù)據(jù)面）。通過控制面與數(shù)據(jù)面的分離設(shè)計(jì)，綜合考慮跨層干擾和接入點(diǎn)選擇等因素，可以有效提高網(wǎng)絡(luò)的頑健性和可靠性，提升用戶的服務(wù)體驗(yàn)。

5 結(jié)束語

隨著無線通信系統(tǒng)以及智能終端設(shè)備的快速發(fā)展，為了滿足用戶對(duì)于網(wǎng)絡(luò)容量和速率的需求，低功率節(jié)點(diǎn)超密集部署是網(wǎng)絡(luò)發(fā)展的必然趨勢(shì)。面對(duì)超密集的網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)和復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境，網(wǎng)絡(luò)自組織技術(shù)有效地提高了網(wǎng)絡(luò)管理效率和資源利用率，大大降低了網(wǎng)絡(luò)運(yùn)營成本，已成為未來網(wǎng)絡(luò)管理的關(guān)鍵技術(shù)之一。本文首先介紹了網(wǎng)絡(luò)自組織技術(shù)的三大功能，針對(duì) 5G 超密集場(chǎng)景的特殊需求，分析了網(wǎng)絡(luò)自組織技術(shù)應(yīng)用在該場(chǎng)景下的挑戰(zhàn)。為了有效地實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)智能化、自主化管理，降低運(yùn)營成本，重點(diǎn)研究了網(wǎng)絡(luò)自組織技術(shù)的應(yīng)用和解決方案。在未來研究中，可以結(jié)合感知技術(shù)、大數(shù)據(jù)分析等新技術(shù)對(duì)網(wǎng)絡(luò)自組織功能進(jìn)行增強(qiáng)，提高網(wǎng)絡(luò)管理效率和資源利用率，滿足用戶的多樣化業(yè)務(wù)需求。

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Key technology of network self-organization in 5G ultra-dense scenario

LIU Yiming，LI Xi，JI Hong
Key Laboratory of Universal Wireless Communications，Beijing University of Posts and Telecommunications，Beijing 100876，China

The ultra dense deployment and the coexistence of multi-system networks make the fifth generation （5G）mobile communications ultra-dense network operation complexity and cost increase greatly.Network self-organization has been as a key technology in 5G ultra-dense network for its excellent performance on enhancing the network management efficiency and reducing the operating costs.The network self-organization technology and its function，such as self-configuration，self-optimization and self-healing were introduced.Moreover，the technology challenges and the trends were analyzed for further research.

5G，ultra-dense network， self-organization，self-configuration，self-optimization，self-healing

s：The National Natural Science Foundation of China（No.61302080，No.61271182）

TP393

：A

10.11959／j.issn.1000-0801.2016168

劉宜明（1993-），女，北京郵電大 學(xué)博士生，主要研究方向?yàn)槌芗W(wǎng)絡(luò)、自組織技術(shù)、資源管理等。

李曦（1983-），女，北京郵電大學(xué)副教授，主要研究方向?yàn)闊o線異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)與傳輸技術(shù)、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)等。

紀(jì)紅（1966-），女，北京郵電大學(xué)教授、博士生導(dǎo)師，主要研究方向?yàn)閷拵o線網(wǎng)絡(luò)與移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、異構(gòu)組網(wǎng)與傳輸技術(shù)等。

2016-05-09；

：2016-06-12

國家 自 然 科 學(xué) 基 金資助項(xiàng)目（No.61302080，No.61271182）