Frequency Plan Optimization Based on Genetic Algorithms for Cellular Networks

Cellular networks are constantly evolving to ensure a better Quality of Service (QoS) and quality of coverage ever more important. The radio cellular systems are based on frequency allocation. In this context, frequency allocation principle consists in choosing an optimal frequency plan to meet traffic demand constraints and communication quality while minimizing the radio interferences. This paper proposes an optimal frequency allocation approach based on genetic algorithms to minimize co-channel and adjacent channel interference. The validation of this new approach is confirmed by the results of the work we have done in the GSM network. In fact, we used the file obtained by the OMC-R, which defines the adjacent cells of each cell and the frequencies allocated to the considered area. The results obtained clearly show the effectiveness and robustness of the approach used

Mobilfunknetzmanagement im Kontext von Realistischen Heterogenen Szenarien

Every generation of mobile radio communication standards leads to a new level of complexity in the cellular systems. Moreover, due to the ever-increasing data traffic demands of mobile users as well as declining revenues in recent years, the operators of such networks have to deal with all those network administration difficulties in the most efficient manner. One promising approach that shall relieve the operator from time-consuming manual tasks is to use so-called Self-Organising Network (SON) functionalities. SON functions monitor the performance of the network and change the (radio) parameters accordingly, based on internal algorithms that focus on dedicated optimisation goals. This work investigates whether SON functions can be used to enforce Key Performance Indicator (KPI) targets demanded by the operators. Therefore, the impact of SON on the network manageability and performance is studied by using SON functions that consider multiple technologies (i.e. LTE and WLAN) and different cell layers (macro and small cells). The evaluations are based on sophisticated system-level simulations that rely on an in-house developed platform called ``SiMoNe'' (Simulator for Mobile Networks). Moreover, the foundations of the scenarios used are realistically planned mobile networks on the one hand, and advanced mobility models with a particular emphasis on realistic movements and behaviours, on the other hand. As a preparatory step, the newly introduced mobility models are investigated regarding the handover performance. The results show that the behaviour and nature of the movements have a profound impact on the overall network performance. After that, three well-known SON functions are tested that operate in the domain of self-optimisation. This is done by varying SON algorithm parameterisation values in three distinct network environments. The insights gained into the behaviour of the SON functions are then used to manage a complex heterogeneous cellular network by setting appropriate SON parametrisation values that alter the behaviour of SON functions accordingly. By that, the formulated KPI goals can be achieved. However, the evaluations show that the implementations of the objectives are only doable to some extent in realistic settings due to the compound and inhomogeneous nature of the network scenarios.Jede neue Mobilfunk-Generation sorgt dafür, dass die Komplexität in den Netzen zunimmt. Außerdem führt die immer weiter steigende Nachfrage nach mobilem Datenverkehr sowie sinkende Einnahmen dazu, dass die Betreiber solcher Netze mit administrativen Aufgaben in möglichst effizienter Weise umgehen müssen. Eine Möglichkeit stellen sogenannte Selbst-Organisierende Netze (engl. Self-Organising Network (SON)) dar, um den Betreiber von zeitaufwendigen manuellen Arbeiten zu befreien. SON Funktionen überwachen Kenngrößen im Netz und ändern, je nach Zielfunktion des Algorithmus, entsprechende (Radio-)Parameter im Netz. Diese Dissertation untersucht, ob SON Funktionen geeignet sind um ein Mobilfunknetz zu steuern und somit vorgegebene Zielvorgaben der Netzbetreiber umzusetzen. Die verwendeten SON Funktionen arbeiten hierbei mit unterschiedlichen Technologien (z.B. LTE und WLAN) und auf mehreren Zellschichten (Makro- bis Femtozellen). Als Simulationsumgebung wird auf die leistungsfähige Plattform ``SiMoNe'' (engl. Simulator for Mobile Networks) zurückgegriffen. Die Simulationsgrundlagen bilden einerseits realistisch geplante Mobilfunknetze und anderseits fortschrittliche Mobilitätsmodelle, wobei eine besondere Betonung auf die realistische Umsetzung von Bewegung und Verhalten der Nutzer gelegt wird. In einem vorbereitenden Schritt werden neuartige Mobilitätsmodelle auf ihr Handover-Verhalten untersucht. Die Ergebnisse zeigen hierbei, dass das Verhalten und die Bewegung einen entscheidenden Einfluss auf die Netzperformance haben können. Im Anschluss werden drei bekannte SON Funktionen in drei unterschiedlichen Netzumgebungen getestet. Dies geschieht durch eine Variation der Parameterwerte der SON Algorithmen, welche das Verhalten der Funktionen verändern und somit auch die Netzperformances entscheidend beeinflussen kann. Die über das Verhalten der SON Funktionen gesammelten Erkenntnisse werden letztendlich genutzt, um Zielvorgaben an ein komplexes heterogenes Mobilfunknetzwerk zu realisieren. Die Auswertungen zeigen, dass dies nur in einem gewissen Maße geschehen kann. Die hohe Komplexität und die inhomogene Topologie der Netze beeinträchtigen eine zielgenaue Veränderung der Netzperformance entscheidend