基于数据训练的家庭基站切换自优化机制

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为了提高室内覆盖质量,满足用户不断增长的业务需求,LTE中引入了家庭基站技术。家庭基站的引入提高了系统容量,增强了网络覆盖,减轻了宏网的流量压力;同时也带来了干扰,频繁切换等新的问题。针对这些问题进行深入研究具有很重要的现实意义。用户在通话过程中跨小区移动时需要做到无缝平滑的切换,切换性能低下会严重影响用户的体验。家庭基站的部署,引入了几种特殊的切换类型,包括宏基站到家庭基站的inbound mobility切换,家庭基站到宏基站的outbound mobility切换及家庭基站之间的inter-HeNB切换。本文针对前两种切换技术进行了深入研究。首先,针对家庭基站中临时用户造成的大量不必要inbound mobility切换问题,提出了一种切换自优化机制。该机制基于数据挖掘技术,从大量用户历史移动数据中挖掘出家庭基站范围内用户的移动规则,根据移动规则,可以预测出终端未来一段时间内的移动轨迹,进而确定出用户是否为家庭基站的临时用户,并阻止临时用户的切换。实验结果表明该机制大大减少了临时用户不必要的inbound mobility切换。其次,针对家庭基站覆盖范围内用户移动性特殊的区域(如用户在阳台来回走动)容易造成频繁切换的问题,提出了另外一种切换自优化机制。该机制将收集到的大量切换数据进行分类,并针对每一类别计算频繁切换率,确定出频繁切换率很低的一般切换区域和频繁切换率很高的特殊切换区域,为两类区域设置不同的切换控制参数,抑制特殊切换区域的outbound mobility切换。仿真实验数据表明,在不影响用户服务质量的前提下,该机制大大减少了频繁切换的数量。
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