计算机理论论文(2)

2找到网络的最佳工作点P——Chameleon算法

2.1图形转换

从上面可以看到，大多数网络都在区域C中运行，这不是网络的最佳区域. 通过将网络放置在P点，可以获得最佳质量. 那么如何确定P点呢？首先，网络功率水平的调整主要取决于最大功率水平的设置（这将影响覆盖范围，流量分布等，在下面的介绍中未使用）和功率控制参数（功率控制范围，功率控制间隔）达到. 实现网络P点的操作存在以下困难:

（1）从现有的GSM网络统计数据来看，缺乏C / I统计数据无法很好地评估调整效果；

（2）功率电平的统计信息是平均值，是设置中的间隔值. 此外，参数设置与网络响应之间也难以达成一致，横坐标位置也难以确定.

您需要考虑一种变通方法，将这两个指标转换为易于获取，易于度量且高度相关的指标. 在GSM网络中，受C / I影响最直接的指标是质量，质量统计也很容易获得. 这是变色龙算法的第一步. 将上面的C / I VS Lev图转换为目标质量VS实际质量图，如图2所示:

其中，水平轴是目标质量（从左到右，从好到坏）；垂直轴是实际质量（从下到上，从好到坏）.

一个区域: 当目标质量要求低，级别配置低，C / I相对较差时，仍然存在功率和质量改善的空间.

C区域: 当目标质量要求较高时，会增加级别配置，并增加干扰，导致C / I较差，并且实际质量会比目标值差.

P线: 不同网络特性的最佳点P，在该点上可以实现最佳质量. 在图2中，目标质量和所达到的质量是一致的，即斜率是1，收敛到一条P线.

通过这种图形转换，问题可以简化为质量优化的过程，并且质量统计信息非常便于调整和评估.

2.2接近点P

完成图形转换后，您仍然需要找到P点的位置. 通过实践和研究总结了一组算法. 由于它可以敏感地捕获周围环境的变化，因此可以自适应地调整无线参数，并将网络置于最佳的P操作位置，从而减少干扰并提高网络质量，因此被称为“变色龙”.

变色龙算法的第二步是找到P点. 这里，用无限逼近法来解释

假设网络的初始目标质量设置为q1，网络反馈的实际质量为q2；然后以q2为目标质量，网络将反馈q3；然后使用q3来获得q4.... 因为P线的斜率为1，所以网络的反馈将逐渐收敛，因此网络的工作点将无限期地接近P线，以达到最佳质量. 网络. 在此过程中，排除了对参数设置的人为猜测，并且由网络反馈确定了参数设置，形成了一个自适应过程，即网络将需要获取多少能量，通过此过程可以大大改善无线参数设置的准确性如图3所示:

2.3变色龙算法下的参数设置

GSM制造商的功率控制算法的理想目标是在质量条件下使功率尽可能低，这需要寻找质量和水平稳定的区域. 大多数优化器会根据经验设置一组时间间隔参数，并将其放在当前网络上进行操作. 如果详细，则可以考虑在不同情况下设置电源控制参数. 但是，什么样的设置才能真正满足由各种变量（例如合适的场景，计划，流量，外部干扰等）引起的电力需求变化？

变色龙算法的第三步是在牛眼图中尽可能重合质量间隔和水平间隔，以使功率趋于稳定，并尽可能降低发射功率减少整个网络的干扰. 这样，可以合理地转换级别和质量，因为GSM网络中的质量参数设置为0到7，级别设置为-110dBm到-47dBm，显然级别设置更精细，质量间隔和级别接近间隔的优点是，由于两者之间的偏差，功率控制的方向不会不确定.

通过收集交通统计数据收集测量报告，进行二维级别的质量分类，以完成环境数据的收集. 表1中显示了一个单元的情况:

填充颜色的数字表示与上游质量水平相对应的低于相应级别且高于下一级别的上游采样点所占的比例，所有填充网格的总数总计为100. 分析质量和水平，很容易确定稳定区域并实现质量和水平的等效转换.

从表1可以看出，当水平高时，所占的质量差异就相对较低；当水平较弱时，水平较高. 功率控制的目的是在保证质量的前提下，尽量降低发射功率，也就是说，合理地设置功率控制电平间隔，不要将其设置得太低而导致质量变差. 不应将其设置得太高而不会造成干扰. 反馈结果可以进一步纠正设置的准确性.

通过测量报告，您可以清楚地了解干扰分布并进行准确的功率分配. 可以说，场景和单元格一样多，并且可以适应当地条件. 一种更精细的方法是根据不同的时间段设置功率控制参数，以适应不同时间段的业务量和干扰分布，从而与时俱进.

应注意，在设置参数时，将为每个单元设置网络级别或区域级别的平均值，以便可以很好地完成各向同性平衡工作. 另外，干扰分布中的上下行相关性不大，需要单独计算.

变色龙算法的最终效果将是减少干扰并最大程度地减少功率浪费. 当网络运行到P点时，总索引得到改善.

2.4变色龙算法在3G网络中的应用

变色龙算法对于CDMA或3G网络更易于实现，只需收敛于BLER即可获得P点运算效果. 可以根据不同服务的BLER（误码率，误码率）实时网络统计设置为目标设置. 经过网络的自适应反馈，经过3到4次收敛，可以达到最佳的工作状态.

3个Chameleon算法效果

自2011年8月以来，变色龙算法已在许多城市的多厂商设备GSM网络中使用，并取得了良好的效果. 具体示例如表2所示:

从总体效果来看，抑制了网络内干扰，并且显着提高了TCH / SDCCH分配成功率，0-5级质量，掉话率和切换成功率，这对于突发事件非常有效. 外部干扰. 强大的适应性和自我修复能力，可以快速调整参数配置策略，稳定网络指标，是名副其实的变色龙.

4摘要

总而言之，变色龙算法是一种基于网络干扰环境分析和反馈来自适应优化参数配置的算法. 当前适用于2G和3G网络. 从应用实践的角度来看，变色龙算法是一种成熟的通用算法，可支持多个制造商并适应多种环境. 它为降低网络本底噪声和提高网络质量提供了很大的帮助. 另外，它的可操作性非常强，值得广泛推广和使用.

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