5 research outputs found
Self Organising Network Techniques to Maximise Traffic Offload onto a 3G/WCDMA Small Cell Network using MDT UE Measurement Reports
This paper presents a number of Self-Organising Network (SON) based methods using a 3GPP Minimisation of Drive Testing (MDT) approach or similar and the analysis of these geo-located UE measurements to maximise traffic offload onto lamppost mounted 3G/WCDMA microcells. Simulations have been performed for a real 3G/WCDMA microcell deployment in a busy area of central London and the results suggest that for the network studied a traffic increase on the microcell layer of up to 175% is achievable through the novel SON methods presented
Optimizing Signal Behavior of Femtocells for Improved Network
The high demand for network coverage in an indoor setting brought about the acceptance of femtocell technology as a solution using the backhaul connectivity in the existing network. The quality of signal, voice calling, Internet, security and data are improved through the use femtocell at the indoor environment. Here the service provider attempts to reduce their operation cost by presenting self-organizing mechanisms for optimization of the network. The remarkable part is that, femtocells improves coverage, enhances the data rate at the indoor environment. Therefore, the challenges of the femtocell also known as interference deteriorates the capacity and quality performance of the whole cellular network. In this paper we simulate the bit error rate against signal behaviour at the indoor environment and we also simulate the transmitting power over signal for both macrocells and femtocells. We focus on the transmitting power that might cause interference within the cellular network
Analysis of Cell Load Coupling for LTE Network Planning and Optimization
System-centric modeling and analysis are of key significance in planning and
optimizing cellular networks. In this paper, we provide a mathematical analysis
of performance modeling for LTE networks. The system model characterizes the
coupling relation between the cell load factors, taking into account
non-uniform traffic demand and interference between the cells with arbitrary
network topology. Solving the model enables a network-wide performance
evaluation in resource consumption. We develop and prove both sufficient and
necessary conditions for the feasibility of the load-coupling system, and
provide results related to computational aspects for numerically approaching
the solution. The theoretical findings are accompanied with experimental
results to instructively illustrate the application in optimizing LTE network
configuration.Comment: The paper contains 22 pages with 9 figures. The paper is submitted to
IEEE Transactions on Wireless Communications. This is the version in Jan 2012
after one revisio
Self-Organized Coverage and Capacity Optimization for Cellular Mobile Networks
ï»żDie zur ErfĂŒllung der zu erwartenden Steigerungen ĂŒbertragener
Datenmengen notwendige gröĂere HeterogenitĂ€t und steigende Anzahl von
Zellen werden in der Zukunft zu einer deutlich höheren KomplexitÀt bei
Planung und Optimierung von Funknetzen fĂŒhren. ZusĂ€tzlich erfordern
rĂ€umliche und zeitliche Ănderungen der Lastverteilung eine dynamische
Anpassung von Funkabdeckung und -kapazitÀt
(Coverage-Capacity-Optimization, CCO). Aktuelle Planungs- und
Optimierungsverfahren sind hochgradig von menschlichem Einfluss abhÀngig,
was sie zeitaufwÀndig und teuer macht. Aus diesen Grnden treffen AnsÀtze
zur besseren Automatisierung des Netzwerkmanagements sowohl in der
Industrie, als auch der Forschung auf groes
Interesse.Selbstorganisationstechniken (SO) haben das Potential, viele der
aktuell durch Menschen gesteuerten AblÀufe zu automatisieren. Ihnen wird
daher eine zentrale Rolle bei der Realisierung eines einfachen und
effizienten Netzwerkmanagements zugeschrieben. Die vorliegende Arbeit
befasst sich mit selbstorganisierter Optimierung von Abdeckung und
ĂbertragungskapazitĂ€t in Funkzellennetzwerken. Der Parameter der Wahl
hierfĂŒr ist die Antennenneigung. Die zahlreichen vorhandenen AnsĂ€tze
hierfĂŒr befassen sich mit dem Einsatz heuristischer Algorithmen in der
Netzwerkplanung. Im Gegensatz dazu betrachtet diese Arbeit den verteilten
Einsatz entsprechender Optimierungsverfahren in den betreffenden
Netzwerkknoten. Durch diesen Ansatz können zentrale Fehlerquellen (Single
Point of Failure) und Skalierbarkeitsprobleme in den kommenden heterogenen
Netzwerken mit hoher Knotendichte vermieden werden.Diese Arbeit stellt
einen "Fuzzy Q-Learning (FQL)"-basierten Ansatz vor, ein einfaches
Maschinenlernverfahren mit einer effektiven Abstraktion kontinuierlicher
Eingabeparameter. Das CCO-Problem wird als Multi-Agenten-Lernproblem
modelliert, in dem jede Zelle versucht, ihre optimale Handlungsstrategie
(d.h. die optimale Anpassung der Antennenneigung) zu lernen. Die
entstehende Dynamik der Interaktion mehrerer Agenten macht die
Fragestellung interessant. Die Arbeit betrachtet verschiedene Aspekte des
Problems, wie beispielsweise den Unterschied zwischen egoistischen und
kooperativen Lernverfahren, verteiltem und zentralisiertem Lernen, sowie
die Auswirkungen einer gleichzeitigen Modifikation der Antennenneigung auf
verschiedenen Knoten und deren Effekt auf die Lerneffizienz.Die
LeistungsfÀhigkeit der betrachteten Verfahren wird mittels eine
LTE-Systemsimulators evaluiert. Dabei werden sowohl gleichmĂ€Ăig verteilte
Zellen, als auch Zellen ungleicher GröĂe betrachtet. Die entwickelten
AnsÀtze werden mit bekannten Lösungen aus der Literatur verglichen. Die
Ergebnisse zeigen, dass die vorgeschlagenen Lösungen effektiv auf
Ănderungen im Netzwerk und der Umgebung reagieren können. Zellen stellen
sich selbsttÀtig schnell auf AusfÀlle und Inbetriebnahmen benachbarter
Systeme ein und passen ihre Antennenneigung geeignet an um die
Gesamtleistung des Netzes zu verbessern. Die vorgestellten Lernverfahren
erreichen eine bis zu 30 Prozent verbesserte Leistung als bereits bekannte
AnsĂ€tze. Die Verbesserungen steigen mit der NetzwerkgröĂe.The challenging task of cellular network planning and optimization will
become more and more complex because of the expected heterogeneity and
enormous number of cells required to meet the traffic demands of coming
years. Moreover, the spatio-temporal variations in the traffic patterns of
cellular networks require their coverage and capacity to be adapted
dynamically. The current network planning and optimization procedures are
highly manual, which makes them very time consuming and resource
inefficient. For these reasons, there is a strong interest in industry and
academics alike to enhance the degree of automation in network management.
Especially, the idea of Self-Organization (SO) is seen as the key to
simplified and efficient cellular network management by automating most of
the current manual procedures. In this thesis, we study the self-organized
coverage and capacity optimization of cellular mobile networks using
antenna tilt adaptations. Although, this problem is widely studied in
literature but most of the present work focuses on heuristic algorithms for
network planning tool automation. In our study we want to minimize this
reliance on these centralized tools and empower the network elements for
their own optimization. This way we can avoid the single point of failure
and scalability issues in the emerging heterogeneous and densely deployed
networks.In this thesis, we focus on Fuzzy Q-Learning (FQL), a machine
learning technique that provides a simple learning mechanism and an
effective abstraction level for continuous domain variables. We model the
coverage-capacity optimization as a multi-agent learning problem where each
cell is trying to learn its optimal action policy i.e. the antenna tilt
adjustments. The network dynamics and the behavior of multiple learning
agents makes it a highly interesting problem. We look into different
aspects of this problem like the effect of selfish learning vs. cooperative
learning, distributed vs. centralized learning as well as the effect of
simultaneous parallel antenna tilt adaptations by multiple agents and its
effect on the learning efficiency.We evaluate the performance of the
proposed learning schemes using a system level LTE simulator. We test our
schemes in regular hexagonal cell deployment as well as in irregular cell
deployment. We also compare our results to a relevant learning scheme from
literature. The results show that the proposed learning schemes can
effectively respond to the network and environmental dynamics in an
autonomous way. The cells can quickly respond to the cell outages and
deployments and can re-adjust their antenna tilts to improve the overall
network performance. Additionally the proposed learning schemes can achieve
up to 30 percent better performance than the available scheme from
literature and these gains increases with the increasing network size