SingleSON让网络会“思考”

自优化

多制式多层次SingleRAN网络的移动性优化（Mobility Optimization for Multi-RAT & Multi-Layer SingleRAN）

基站在完成部署后，进入运营状态，此时首先需要确保网络完全覆盖目标区域，终端在任何时间、任何地点都能使用无线服务。此时，SingleSON需要始终检测网络运营状态，一旦发现有部分终端不能正常使用无线服务，则开始诊断网络故障，分析根因，最终向运营商报告优化建议，在运营商控制下实施优化。并在优化实施之后，继续监视网络性能确认优化效果，如果优化效果不理想还需要回退到优化前的状态，并再次选择执行优化方案。在整个优化过程中，运营商需要人工操作的主要是确认故障根因和审核并授权实施优化配置方案，由此大大减少检测网络运营状态，查找故障根因，以及拟定优化方案的人工投入，提高了运维效率。

具体的，此特性解决下述几方面问题

首先是切换邻区关系的自动建立。在SingleRAN场景下，自动优化邻区关系，不但能自动完成LTE的邻区自动管理，还能自动优化同站内和站间的同频、异频、异制式，以及不同层次的小区间关系。在SingleRAN场景下，一个5频3模的基站可能要维护成百上千个邻区关系，实现优化邻区的自动化，可以免除这部分人工维护成本。

二是小区物理标识的冲突检测和优化。即自动检测同频的直接或间接相邻（邻区的邻区）的小区的物理标识冲突，并自动纠正物理标识的冲突，避免由此造成的切换失败。

三是切换参数根据实际部署场景自动进行优化，即自动根据相邻小区的信号传播特征，自动优化站内、站间，同频、异频、异系统、异站型的切换参数，提高切换成功率。仍以一个5频3模基站为例，其所维护的切换关系可能超过100个，因此实现切换参数的自动优化能在确保切换性能的前提下降低运维成本。

四是天馈系统参数的覆盖优化，即根据终端报告等信息自动识别天线部署场景和用户分布，并据此优化RF参数，包括天馈系统包括的下倾角、方位角、导频功率等。在不同频点或不同制式的多个小区共用天馈的情况下，则必须综合考虑所有这些小区的各自用户分布；对于共享功率的共天馈小区，还需要根据各小区的覆盖目标调整各小区占用的功率。典型的优化场景包括，覆盖漏洞，弱覆盖，越区覆盖，导频污染，上下行覆盖不平衡，等等。传统的天馈容量优化，要求网规人员必须具有丰富的外场经验，进行多次路测，成本非常高；SON的自动化算法能降低对人员素质的要求，同时最小化路测技术可以降低一半以上的路测成本。

五是随机接入过程相关优化，包括Preamble码，RACH传输资源，RACH功率等的优化。在LTE网络中，可以根据终端上报的RACH失败原因进行优化。对于其他制式，则主要依据网规数据，终端测量，终端接入信令和切换信令等进行优化

多制式多层次SingleRAN网络的流量优化（Traffic Steering for Multi-RAT & Multi-Layer SingleRAN）。

协同的流量优化是指，网络能够根据终端报告等信息感知网络流量分布，并根据运营商策略自动调整网络配置和迁移终端，以便在满足终端QoS的前提下，提升SingleRAN网络资源利用效率。网络流量的感知是感知网络吞吐量的时间分布，空间分布，业务类型（QoS）分布等特征，主要是依据小区吞吐量KPI，终端测量报告和路测数据等。

对于突发的，短时间内发生的通信量分布和SingleRAN网络能力分布不一致的场景，主要考虑使用移动性负载平衡方案来解决，包括同站、站间的，同频、异频、异系统、异站型层次小区间的方案。方案迁移终端的方法不仅是切换，还包括驻留策略，以及小区接纳控制和拥塞控制等。运营商策略一般要考虑服务类型和小区能力的映射关系，终端用户优先级和服务使用偏好等。特殊地，同频大小站之间移动性负载平衡的运营商策略还需要考虑终端速度、小区间干扰水平等。

对于经常的，长期发生的通信量分布和SingleRAN网络能力分布不一致的场景，则要考虑使用天馈系统参数优化（容量）方案来解决。方案通过分析终端测量报告，发现吞吐量分布热点；对于需要调整天线参数的场景，主要优化热点地区的信号质量。在优化天馈系统参数仍不能满足吞吐量需求时，则需要考虑重新部署天线，例如小型化，分布式密集部署等。

小区间干扰协调机制，也是改善终端吞吐率的方法。运营商策略主要关注小区边缘UE的吞吐率相对整个小区总吞吐率，系统效率之间的平衡关系，以及单小区信道质量和整个系统的总吞吐率之间的平衡关系。

自维护

自维护主要指自动化的小区故障管理特性包括小区失效的自动检测功能和自动补偿功能。小区失效的含义是，小区丧失或部分丧失提供无