1  引言

 切换对于运营商整个通信网络的覆盖起着至关重要的作用，也是非常重要的移动性管理功能。它是移动通信系统所独有的一个关键特征，特别是对于支持全球漫游与全球覆盖的第三代移动通信系统^[1]。

 切换方式中软切换用得较多。本文从WCDMA的软切换算法以及切换信道资源管理角度，分析需要优化的参数和改进信道资源管理算法，通过进化算法对所建立模型的参数值进行优化，即切换判决周期以及双队列缓存器长度，并且仿真比较论证所优化关键参数的正确性和所提改善方法的实效性。

2  影响WCDMA边界切换的因素

 地形、语音业务强度、系统检测缺陷等因素会影响基站之间信号的切换。UE在切换时，RNC通过处理滞后门限和报告门限的值来保证切换成功率。经过RNC处理后，切换是有了改善，可是比较难适应当地其他因素引起临时随机信号变化的情况，切换还是会受到严重影响。

 小区边界附近的信号随机衰落，造成信号不稳定，严重影响切换的质量。通常UE是对导频信号功率（强度约为发射功率的10%）进行测量，小区边界的导频信号强度变化可以用图1表示[2]：

 图1  边界切换信号质量示意图

 从图中可以看出，A、B两个基站信号由于随机的不确定性在边界上下波动，存在两个信号重叠的区域。当从信号A切换到信号B后，信号A由于随机信号本性，强度突然高于信号B，RNC就会控制切换回到信号A。如此两信号反复切换，会严重损耗系统，极有可能导致掉话，这就是所谓的“乒乓切换”。

3  边界切换优化

3.1 信号采样模型分析

 切换的采样测量以及如何处理采样得到的信号强度值对切换来说很重要，通常系统会在激活集里选出最好的信号来和所连接基站的信号比较。下面是某小区t时刻边界信号测量的数据模型：

 S1(t)：A1,A2,…,An；

 S2(t)：B1,B2,…,Bn；

 其中，n为正整数。S1(t)为UE所在小区t时刻A的边界信号，An为UE测量自身所在小区的第n次采样的信号强度；S2(t)为UE所在小区t时刻B的边界信号，Bn为UE测量要切换小区的第n次采样得到的信号强度，而且An、Bn都具有随机性。

 根据文献[2,3]有：

（1）切换方法一：每次采样后往强度大的信号切换，这样反复来回切换，直到Bn稳定大于An为止。

（2）切换方法二：有限次采样判决，就是对信号S1和S2分别采样n个信号的平均值进行比较，最后往平均值大的信号切换。

 以某小区具体信号强度数据来比较两种方法。假设t=5s为完成切换工作的时间，Δt为信号采样的间隔时间，取0.5，测量判决周期为T，切换次数为N，系统每次切换成功率p0为99.7%。测量数据和效果分别如表1、2所示：

 表1  小区切换测量数据（i=1，2）

表2  小区切换测试效果

 从表1、2可知，方法一中用户等待一次切换的时间短，可是切换完成最终成功率会降低，多次来回切换后容易掉话，而且来回切换也容易造成系统损耗过大；方法二中用户等待一次切换的时间较长，在采样期间UE还与总体趋势正在减弱的信号连接，通话音质不稳定不清晰，总体会越来越差，但是切换成功率高，系统损耗比较小。

3.2 进化算法所求结果验证

 由3.1节可知，切换优化的难点在于均衡切换最终成功率和用户等待切换时间。如果在一定的切换成功率、切换完成时间以及允许切换次数范围内能得到一个最小用户等待时间（即采样判决周期）的话，就达到了优化的目的。工作算法流程如下：
 　　（1）先按测量判决周期计算两个信号的平均强度，第一次计算令ASv=AvS1，v取1，其后计算则不需要。
 　　（2）当ASv<AvS2或ASv<AvS1，且v不等于i时，令Gk=1，执行一次切换；如果不满足条件，就使Gk=0，不执行切换。然后，使ASv=max(AvS1, AvS2)，v取最大值i的下标，k自加1。
 　　（3）执行完判决后，检查时间是否到切换工作完成的时间，没有就回到步骤（1）继续，直到切换工作时间到为止。如果到了切换工作完成的时间，就完成切换。
　　 由此可得数学模型：
           （1）

 其中，p0为一次切换成功概率，P为切换最终成功率。Gk为二项分布随机变量，均值E(Gk)是其变化趋势的最好描述。

 以某小区为例，保证4≤t≤5、0.975<P<1、t/T≤20，即保证切换最终在4到5秒内完成，最终切换成功率在97.5%以上，并且来回切换次数控制在10次以内，用进化算法对模型进行单目标带约束优最化计算[4]算出T的最小值，根据（1）式，求得T=0.24s（近似取值）。下面验证在切换时间一定的情况下，切换完成所用时间与最终切换成功率的关系，如图2：

 图2  切换完成所用时间与最终切换成功率的关系

表3  切换参数计算结果

由图2和表3可知，不同的判决周期有不同的切换成功率。很明显，T1、T2、T3所示的都是符合要求的最终切换成功率，即P要大于97.5%。可是，如果选择的最终成功率高，判决次数少，则判决周期长；如果选用判决周期短，则系统切换判决次数就多，最终成功率低。当T=T3=0.24s时，在切换所要求范围内效果是最佳的，通过比较也验证了进化算法单目标带约束优化计算的正确性。

4  切换资源管理优化

4.1 切换资源管理算法

 WCDMA是支持多业务的系统，通常用户使用最多的业务就是语音业务和数据业务。

 基于混合信道分配（HCA）的双FIFO排队算法源于抢占优先算法，由于比其他算法更能提高系统性能而被广泛采用。基于HCA的双FIFO排队算法流程示意图如图3所示[5]：

图3  基于HCA的双FIFO排队算法流程

 基于HCA的双FIFO排队算法考虑了语音业务和数据业务，适应WCDMA系统的多业务的特点，长度为Nh和No的缓存器队列起到了非常重要的作用。C为信道数，业务之间的时间间隔服从达到率为均值的指数分布。根据运营服务的优先级别，切换语音业务比其他的业务重要；初始数据呼叫、初始语音呼叫和切换数据呼叫都作为同等优先级处理，切换和初始数据业务的达到率可以归为λd处理。

4.2 队列缓存器长度设置

 由于两个缓存器队列承载了切换和本小区的数据业务与语音业务，接纳了那些暂时分配不到信道的呼叫，所以用户不会因为暂时没有信道而被阻塞掉，而会在短时间内把空闲出来的信道分配给需要占用的呼叫，增加了系统的容量。但是，缓存器的长度容量是有限的，要是占用过多会浪费系统资源；而如果没有足够长度容量，系统用户容量就会减小，信道资源得不到充分的利用，对系统的性能产生很大影响。针对这个问题，本文提出对两个缓存器队列长度进行动态调节，使系统资源浪费降到最低程度，并尽可能让系统发挥出更好的性能。

 系统的两个队列缓存器长度不是设置得越长越好，设置过长会增加用户在队列等待时间，对本小区的阻塞率和切换进小区的掉话率有很大影响。根据基于HCA的双FIFO排队算法流程，推导出[5]：

 其中，Pb为本小区呼叫的阻塞率，Pd为切换进小区的掉话率，1/μ为每种业务占用信道的平均时间。由式（3）可知两个队列缓存器长度Nh和No对系统的性能影响很大，如果能根据系统有限的缓存容量合理安排两个队列缓存器长度，则既能增加系统容量又能兼顾系统性能。

4.3 多目标带约束优化队列缓存器长度

 小区某种业务人数增加时，该种业务的达到率会变大，反之变小。我们知道，小区每种业务数是随着时间变化的，所以λhv、λnv和λd的大小在每个时段都会不同。这时可以对每个时段的λhv、λnv和λd进行检测，然后根据运营要求，用进化算法进行多目标带约束最优化计算[4]，把两个队列缓存器长度Nh和No确定下来。

 以某小区的运营要求为例，假设Nh的值为x，No的值为y，x、y都为正整数，缓存容量大小为20，每种业务占用信道的平均时间1/μ为30s，服务等级GoS中Pd优先对待，在约束条件中Pb、Pd前面的系数权重分别为1和10[2]，使两队列总和长度尽量小，两个队列长度差L尽量小（L越大表明只增加一种业务队列的容量，而忽视了另外一种业务队列容量，所以L必须尽量小，在符合运营要求时两队列尽可能均衡分配），得出目标函数和约束条件如下：
  

通过GoS=min(Pb+10Pd)权重选择，最终求出x和y满足目标函数和约束条件的最佳值。各业务的达到率（λhv、λnv和λd）随监测时间（min）变化如图4：

 图4  业务到达率与时间变化关系

 下面先采用方法1：队列缓存器长度Nh和No设定不变，且每个检测时刻不进行多目标带约束优化。实验仿真测试结果如图5和表4：

 图5  未优化缓存器队列长度

 表4  仿真参数结果

 从图5可明显看出，阻塞率和掉话率在监测时刻2分钟和9分钟左右没达到运营要求。

 接下来采用方法2：队列缓存器长度Nh和No根据每个检测时刻用进化算法进行多目标带约束优化计算后的值来动态设置。实验仿真测试结果如图6和表5：

 图6  优化缓存器队列长度

 表5  仿真参数结果

 由图6和表5可见采用多目标优化计算后，动态设置缓存队列长度，其缓存容量占用率比未优化时降低了，同时节省了系统资源，保证了营运目标要求，GoS也比未优化时稳定。由图5和图6及表4和表5可以看出，根据各种业务的达到率来动态设置缓存队列长度对今后WCDMA运营具有一定参考价值，特别是对于WCDMA多业务的越区切换。
 WCDMA通信系统升级演进后，处理业务的速度更快，缓存容量更大，缓存队列的长度可以设置更大，Nh和No的值就会出现更多的组合，按系统检测时刻进行多目标优化来动态设置其大小就更有必要了。

5  结论

 通过单目标优化算法和多目标优化算法来对WCDMA切换进行优化具有一定实效性。由于影响WCDMA系统切换因素比较多，随机因素也比较多，针对其系统运营要求，按整体趋势权衡把握也就很有必要，应用进化算法计算相关参数会更好提高切换优化的效率。
 

参考文献
　　[1]周胜. WCDMA网络规划中切换问题的研究[J]. 世界电信,2005(7): 49.
　　[2]沈浩,申志坚,李楠. 第三代移动通信中的无线资源管理[M]. 北京: 电子工业出版社,2005.
　　[3]Gudmundson M. Analysis of Handover Algorithms[C]. IEEE Veh. Tech. Conf., VTC’91, St.Louis, MAY 1991.
　　[4]Coello Coello C A. Evolutionary multiobjective optimization: a historical view of the field[J]. IEEE Computational Intelligence Magazine, 2006(11): 28-36.
　　[5]侯耕. CDMA移动通信系统中切换算法研究[D]. 兰州: 兰州大学,2007.★

【作者简介】

李万益：广东工业大学信息工程学院硕士研究生，主要研究方向是无线通信网络优化、规划、通信系统智能化以及通信应用程序软件的开发。

刘海林：广东工业大学博士后，教授，应用数学学院副院长，广州市工业与应用数学学会副理事长，广东省“千、百、十”工程培养对象。主要研究方向：无线网络优化、盲源分离，智能计算。已发表学术论文40多篇。

 姚雪飞：广东工业大学应用数学学院硕士研究生，主要研究方向是单目标和多目标进化算法，对单目标约束优化问题和多目标约束优化问题的处理。