新興超密集網(wǎng)絡(luò)移動性管理探析

董春利，王莉

（南京交通職業(yè)技術(shù)學(xué)院電子信息工程學(xué)院，江蘇南京，211188）

0 引言

蜂窩網(wǎng)絡(luò)中的移動性在確保為用戶提供最佳體驗(yàn)方面發(fā)揮著關(guān)鍵作用。它保證移動用戶不僅能夠保持連接，而且在向目的地移動時獲得與網(wǎng)絡(luò)的最佳可用連接。無縫、及時的切換和小區(qū)重選，一直是包括5G在內(nèi)的任何無線通信系統(tǒng)的主要挑戰(zhàn)[1]。

1 新興的人工智能輔助移動性管理

近年來，人工智能在未來蜂窩網(wǎng)絡(luò)中，主動管理移動性方面已廣受歡迎。這主要是因?yàn)榕渲脜?shù)數(shù)量的增加，以及網(wǎng)絡(luò)參數(shù)和相關(guān)KPI之間的復(fù)雜交互。一旦研究界能夠克服這些復(fù)雜的挑戰(zhàn)，人工智能輔助解決方案將對電信行業(yè)產(chǎn)生革命性的影響?，F(xiàn)在將介紹一些支持人工智能的移動管理解決方案。

移動性預(yù)測算法在文獻(xiàn)[2]中提出。作者使用逼真的移動模式來捕捉人類運(yùn)動，并使用符合3GPP的5G模擬器來表示HetNets場景。結(jié)果表明，對于2dB陰影，使用XGBoost可以實(shí)現(xiàn)幾乎87%的移動性預(yù)測準(zhǔn)確度，而使用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(DNN)可以實(shí)現(xiàn)78%的移動性預(yù)測準(zhǔn)確度?？梢酝ㄟ^使用時間序列預(yù)測器（例如遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)或LSTM）來擴(kuò)展這項(xiàng)工作。

文獻(xiàn)[3]中的作者使用XGBoost監(jiān)督機(jī)器學(xué)習(xí)算法，來執(zhí)行從sub-6GHz到共址毫米波單元的部分盲切換。作者表明，這種基于機(jī)器學(xué)習(xí)的算法可以實(shí)現(xiàn)部分盲切換，可以提高共址小區(qū)的實(shí)際網(wǎng)絡(luò)設(shè)置中的切換成功率。提出的算法應(yīng)與現(xiàn)有的切換方法在能效和無線電鏈路故障（RLF）方面進(jìn)行比較，以進(jìn)一步驗(yàn)證算法的有效性。

在文獻(xiàn)[4]中提出了從宏蜂窩到占用空間低得多的非共址高頻蜂窩的異頻切換的想法。作者使用了隨機(jī)森林分類方法，并提出了一個負(fù)載平衡用例，通過該用例可以實(shí)現(xiàn)靜態(tài)用戶的有效資源利用。所提出的方法的缺點(diǎn)是，對于高速用戶，基于負(fù)載平衡的切換到更小的占用空間的小區(qū)可能效率低下，因?yàn)榍袚Q速率大以及由此產(chǎn)生的信令開銷和切換失敗的機(jī)會。

文獻(xiàn)[5]中的作者通過將用戶體驗(yàn)考慮為吞吐量和切換成本的加權(quán)和，為毫米波單元開發(fā)了一種基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)（RL）的切換決策算法。根據(jù)用戶的移動性信息，通過考慮方向性增益，和波束賦形失準(zhǔn)之間的權(quán)衡，來選擇最佳波束寬度。該算法根據(jù)用戶設(shè)備（UE）速度和基站（BS）密度批準(zhǔn)移動用戶的切換觸發(fā)。與文獻(xiàn)中的其它現(xiàn)有算法相比，可以通過評估信令開銷減少和吞吐量增益來擴(kuò)展這項(xiàng)工作。

文獻(xiàn)[6]中的作者使用長短期記憶(LSTM)和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）預(yù)測了服務(wù)小區(qū)和切換目標(biāo) 小區(qū)的RSRP。該算法還僅使用RSRP作為輸入特征，以84%的準(zhǔn)確度預(yù)測RLF實(shí)例。文獻(xiàn)[7]中提出了一種錯誤的切換避免算法。它使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來防止受網(wǎng)絡(luò)中不良無線電傳播場景影響的BS的切換，例如由障礙物引起的覆蓋空洞。所提出的算法使UE能夠從過去的經(jīng)驗(yàn)（覆蓋不可用）中學(xué)習(xí)，以根據(jù)QoE為切換選擇最佳小區(qū)。作者表明，他們的算法幫助用戶在超過93%的時間內(nèi)，成功完成下行鏈路傳輸。然而，仿真環(huán)境非常簡單，其中UE穿越一條直線，沿途只有三個BS。因此，UE的移動幾乎是確定性的，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以輕松學(xué)習(xí)其模式，并識別最佳BS以執(zhí)行切換。此外，單個測試UE對所提出的算法進(jìn)行了有限的評估，具有HetNet場景和多個用戶的任意移動的詳細(xì)結(jié)果，將具有更真實(shí)的結(jié)果。

基于每小時的切換嘗試，文獻(xiàn)[8]中的作者使用K-均值算法，將小區(qū)聚集成具有相似切換配置文件的不同組。對于每個集群，使用線性回歸、多項(xiàng)式回歸、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和高斯過程，預(yù)測每小時的切換嘗試。使用高斯過程時獲得的最高R2值為0.99。然后，建議的模型檢查異常的切換行為，例如乒乓切換。未來的工作可以是提前主動預(yù)測異常切換行為，并推薦合適的建議參數(shù)以防止切換KPI退化。

2 未來研究的幾個關(guān)鍵點(diǎn)

對未來蜂窩網(wǎng)絡(luò)的移動性管理，研究人員已經(jīng)添加了有益的貢獻(xiàn)，以試圖實(shí)現(xiàn)一個最佳和令人滿意的網(wǎng)絡(luò)。然而，一些研究領(lǐng)域仍然沒有受到影響，或者沒有得到應(yīng)有的關(guān)注。

（1）基于切換延遲的SINR分布

當(dāng)前的SINR建?；谧罴逊?wù)器關(guān)聯(lián)，然而，UE總是在切換之前駐留在次優(yōu)小區(qū)。這是切換評估過程的結(jié)果，該過程確保目標(biāo)小區(qū)是切換的最佳候選小區(qū)。需要研究在切換之前捕獲時間負(fù)SINR的面向移動性的SINR分布，以便進(jìn)行更實(shí)際的吞吐量估計(jì)。

（2） 基于切換延遲的上行鏈路干擾

當(dāng)前的研究人員沒有考慮由于同頻切換延遲，高移動性用戶更靠近目標(biāo)小區(qū)，同時仍由相對較遠(yuǎn)的服務(wù)小區(qū)服務(wù)的實(shí)際情況。在這些情況下，在服務(wù)小區(qū)中實(shí)現(xiàn)目標(biāo) SINR 的高上行鏈路功率，會在目標(biāo)小區(qū)中引起強(qiáng)烈的時間干擾。在以即興方式部署的高密度BS下，該問題可能會更加嚴(yán)重。但是，可以通過針對高度移動用戶使用eICIC ABS（幾乎空白子幀）方案來解決這個問題。主動切換觸發(fā)還可以通過及時切換，來消除高上行RSSI的可能性。

（3）延遲目標(biāo)

小蜂窩部署的另一個挑戰(zhàn)是小蜂窩通常不直接連接到核心網(wǎng)絡(luò)，并且缺少Xn或N2接口（用于小區(qū)間通信），這是在宏蜂窩中協(xié)調(diào)移動過程的真正手段。缺乏與核心網(wǎng)絡(luò)的低延遲連接，會導(dǎo)致顯著的切換信令延遲。

（4）能效

實(shí)現(xiàn)UE和網(wǎng)絡(luò)級別的能效，是未來蜂窩網(wǎng)絡(luò)的一大挑戰(zhàn)，特別是在考慮超密集BS部署和添加各種用戶設(shè)備時?，F(xiàn)有的大部分節(jié)能方案都有共同的租約，響應(yīng)于不斷變化的電池負(fù)載，電池被打開/關(guān)閉。Hasan等人做出了卓越的努力，在[9]中，作者提出了AURORA框架，利用過去的切換軌跡，來確定未來的小區(qū)負(fù)載。然后使用該預(yù)測來主動安排小蜂窩睡眠周期。負(fù)載平衡也可以通過使用適當(dāng)?shù)男^(qū)單個偏移量(CIO)來實(shí)現(xiàn)。

（5）智能同頻搜索

密集部署對小蜂窩的發(fā)現(xiàn)提出了挑戰(zhàn)，因?yàn)閭鹘y(tǒng)的蜂窩網(wǎng)絡(luò)為用戶廣播鄰居列表，以了解在哪里搜索潛在的切換小區(qū)。然而，這樣的切換協(xié)議不能擴(kuò)展到大量相鄰的小蜂窩，并且底層網(wǎng)絡(luò)設(shè)備并非旨在隨著小蜂窩的來來去去，快速改變相鄰小區(qū)列表。

（6）智能異頻搜索

頻間移動性是蜂窩網(wǎng)絡(luò)的重要組成部分，但尚未得到研究界應(yīng)有的重視。頻間移動性需要觸發(fā)事件 A2，然后 BS 為UE 配置測量間隙周期。然而，此過程會中斷數(shù)據(jù)傳輸和接收，這是因?yàn)?UE 改變無線電去測量適當(dāng)?shù)念l間小區(qū)。具有從高頻到毫米波頻段的各種頻率的未來移動網(wǎng)絡(luò)，可能需要 UE在啟動移動性決策之前，對可用頻率進(jìn)行廣泛搜索。當(dāng)考慮＜1ms 的延遲目標(biāo)時，這個問題可能會更加嚴(yán)重。

（7）改進(jìn)移動負(fù)載平衡

移動負(fù)載平衡是異構(gòu)多層蜂窩網(wǎng)絡(luò)的重要組成部分，并且對以下挑戰(zhàn)持開放態(tài)度。

負(fù)載平衡可以在四個不同的實(shí)例中實(shí)現(xiàn)，它可以是通過以下方式觸發(fā)：i)空閑模式SIB4配置；ii)接入網(wǎng)絡(luò)后，使用A4或A5測量報(bào)告；iii)處于連接模式，使用A4或A5測量報(bào)告（如配置的）；iv)當(dāng)UE使用3GPP從連接模式釋放到空閑模式時，提出了IMMCI（空閑模式移動控制信息）。在IMMCI中，流量轉(zhuǎn)向是通過改變服務(wù)層或目標(biāo)層的空閑模式SIB5優(yōu)先級來實(shí)現(xiàn)的?？臻e模式下的負(fù)載平衡是最優(yōu)化的，可以避免信令和數(shù)據(jù)中斷，因?yàn)樾帕詈蛿?shù)據(jù)中斷是與連接模式下的負(fù)載平衡相關(guān)聯(lián)。此外，IMMCI的參數(shù)配置和管理的復(fù)雜性可以最小化。目前，缺乏空閑模式負(fù)載平衡的研究成果。同樣，需要一種新的IMMCI變體（基于SON），它可以自適應(yīng)地引導(dǎo)流量以在變化的負(fù)載條件下實(shí)現(xiàn)負(fù)載平衡。

負(fù)載平衡詳細(xì)程序未由3GPP提供，出于創(chuàng)新目的有意留給供應(yīng)商。負(fù)載平衡需要通過Xn接口在參與的BS之間交換負(fù)載信息。但是，不同的供應(yīng)商都有自己專有的負(fù)載平衡實(shí)現(xiàn)版本，因此，供應(yīng)商間的BS，由于負(fù)載平衡指標(biāo)不匹配，而無法執(zhí)行負(fù)載平衡?，F(xiàn)有的LTE網(wǎng)絡(luò)部署了卸載功能，其中高負(fù)載單元將用戶卸載到另一個供應(yīng)商單元，而不考慮其負(fù)載條件，這可能導(dǎo)致服務(wù)拒絕和乒乓切換。頻繁的頻間搜索會中斷連續(xù)接收，并導(dǎo)致更高的延遲。5G異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)可以承載眾多廠商，為了從負(fù)載平衡特性中受益，需要設(shè)計(jì)一個標(biāo)準(zhǔn)的廠商間負(fù)載平衡機(jī)制。

占用空間較小的小區(qū)將具有很少的服務(wù)UE，并且即使是單個用戶的，基于移動性的入口和出口，也會在可用頻帶之間產(chǎn)生嚴(yán)重的負(fù)載不平衡。因此，實(shí)現(xiàn)主動負(fù)載平衡的方法，對于公平和高效的資源利用是必不可少的。

（8）毫米波網(wǎng)絡(luò)中的移動性

帶寬高達(dá)500MHz的毫米波是高頻段頻譜飽和的補(bǔ)救措施，然而，窄波束的固有特征可能對支持新興蜂窩網(wǎng)絡(luò)的移動性構(gòu)成嚴(yán)重挑戰(zhàn)。這里介紹了幾個主要挑戰(zhàn)。

Simic等人[10]實(shí)際演示了毫米波來證明多Gbps 連接性，但得出的結(jié)論是，支持移動性是一項(xiàng)非常具有挑戰(zhàn)性的任務(wù)，因?yàn)樵?0BS/km2部署下，中斷區(qū)域高達(dá)40%。覆蓋空洞的原因是毫米波中的高衍射現(xiàn)象，以及缺少非視線路徑。

拐角效應(yīng)：室內(nèi)區(qū)域的小區(qū)邊緣靠近門，用戶更可能在此處急轉(zhuǎn)彎，因此切換可用的時間會非常少，尤其是在60GHz 毫米波場景中。這個問題表明，切換觸發(fā)器需要一些復(fù)雜的技術(shù)，而不是傳統(tǒng)的方法。

當(dāng)前的毫米波標(biāo)準(zhǔn)（例如IEEE 802.11ad）遵循基于最大RSSI的UE-BS關(guān)聯(lián)方法，但是該解決方案對于具有超密集BS 密度的新興網(wǎng)絡(luò)來說，似乎是無效的。每個BS的用戶數(shù)量可能會不平衡，并且很有可能會出現(xiàn)乒乓切換。

此外，由于缺少高頻段中的參考信號廣播，移動用戶的小區(qū)發(fā)現(xiàn)是一項(xiàng)重大挑戰(zhàn)。

目前，研究界的一個壓倒性理解是僅將毫米波單元用于靜態(tài)用戶。需要解決（同頻小區(qū)和異頻小區(qū)）波束之間的移動性的復(fù)雜性，以支持移動性。一種可能的解決方案是提出一種混合解決方案，其中具有非常準(zhǔn)確UE位置的高頻宏蜂窩，指導(dǎo)UE如何、何時以及它們需要連接到哪個小蜂窩。這類似于控制-數(shù)據(jù)分離架構(gòu)，毫米波提供數(shù)據(jù)支持，而UE在宏蜂窩的覆蓋范圍內(nèi)，提供控制信號。

（9） 低成本多連接

已經(jīng)提出了雙連接架構(gòu)來緩解HetNets中的移動性管理問題，方法是允許UE與宏蜂窩連接以實(shí)現(xiàn)控制連接，以及與小蜂窩的同步數(shù)據(jù)連接。

用戶關(guān)聯(lián)對雙連接性能的影響，是一個有趣的研究問題，需要詳細(xì)研究。研究人員需要研究雙連接在切換開銷減少、同步復(fù)雜性和無線電資源效率方面，可以產(chǎn)生的增益。

大多數(shù)研究工作通過多連接來解決可靠性和延遲目標(biāo)，但是沒有解決信令負(fù)載增量。需要構(gòu)想更有效的建議，特別考慮信令負(fù)載。

3 結(jié)語

在未來的移動網(wǎng)絡(luò)中，實(shí)現(xiàn)無縫移動需要非常復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)和規(guī)劃，以實(shí)現(xiàn)QoE目標(biāo)，并解決實(shí)現(xiàn)承諾的用戶體驗(yàn)所需的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)的復(fù)雜性。高吞吐量要求，UE和BS的異構(gòu)性，以及5G環(huán)境的安全意識，要求快速、分布式和隱私保護(hù)的移動性管理。