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SingleSON:为新时代网络运维护航

时间:03-24 来源:3721RD 点击:

在MBB时代,多制式、多层次网络的自动化控制成为运营商降低运维成本、提升运维效率的迫切需求。SingleSON解决方案实现了从单制式网络到多制式网络,以及到多层次网络的自配置、自优化和自维护,帮助运营商有效降低OPEX、显着提升运维效率。

网络运维面临新挑战

随着无线技术的快速发展以及智能终端的日益普及,全球移动宽带用户数在强劲地增长,运营商希望不断提供更高速率的网络来满足人们对无线宽带的需求。

GSA2012年3月发布的报告显示,全球80%以上的运营商同时运营着GSM和UMTS网络,其中有57家已经部署了LTE网络,其余大部分也计划在未来1-2年内部署LTE。同时,运营商也计划在热点区域引入小基站、Wi-Fi接入点,投资建设下一代MBB HetNet网络。由此造成网络部署、维护、排障的复杂度和成本呈指数上升。

另一方面,根据Infonetics Research的分析报告,目前全球前5大移动运营商的收入总和占全球所有移动运营商收入总和的40%,运营成本的占比也是40%,而这5大运营商各自的运营成本几乎占收入的70%。且随着人工成本的增加,特别是在发达国家,运营成本的关键是人力成本,运营商的OPEX不断攀升。

因此,多制式、多层次网络的自动化控制成为运营商降低运维成本、提升运维效率的迫切需求。自组织网络SON(Self-Organizing Network)技术的出现正是为了降低网络规划、部署、维护、排障的成本,提高设备利用效率,使运营商能高效运营维护高流量网络,在满足客户需求的同时,自身也能够得到持续发展。

从LTE SON到SingleSON的创新

NGMN在2006年提出自组织网络的概念,3GPP从2007年便开始启动LTE SON标准的讨论,LTE成为了业界第一个将SON标准化、商用化的网络。LTE SON的主要功能包括:自配置、自优化和自愈。

自配置过程定义为新部署的节点(eNB)通过自动安装来获取系统运行基本参数,整个安装过程只需要一次进站,大大减少了人工成本;自优化过程定义为通过UE和eNB的测量及性能测量来自动调整网络;自愈功能的目的是自动检测并定位绝大部分故障,提供自愈机制以解决不同等级的故障,将人工的关注点从简单的日常操作转移到真正提高网络质量的工作中。

2010年6月,华为和沃达丰成立了LTE SON创新项目组,聚焦于LTE SON的创新和商用。在沃达丰D2的第三季度创新大会上,联合创新中心团队第一次提出了SingleSON的概念,即借助LTE SON的产业成熟度来帮助GSM、UMTS网络提供类似SON的功能,并且通过SingleSON中eCoordinator这个核心节点,实现GSM、UMTS和LTE各个制式、频点之间的协同和联合优化,以及宏网络和小基站网络之间的协同,提高HetNet网络的资源利用率。

SingleSON的特性价值

2011年10月18日,华为首次向业界正式发布了SingleSON解决方案,这也是全球第一个多制式的SON解决方案,标志着业界对多制式、多层次网络的建设和运维进入到一个新的水平。SingleSON解决方案实现了从单制式网络到多制式网络,以及到多层次网络的自配置、自优化和自维护。

自配置

狭义的自配置是指基站在硬件安装完毕上电后,基站能自动连接到运维支撑系统,并下载、激活其专属配置数据,最终能提供无线服务。但这显然忽略了专属配置数据的规划过程,实际上基站只有被配置了正确的参数,才能提供服务,因此,SingleSON把参数的自规划合并到自配置特性中,自规划内容包括基站的传输参数、无线参数和天馈系统参数等。每个基站的配置参数可达上千个,靠人工规划和配置几乎是不可能完成的。因此,实现网络参数的自动规划和自动配置,SingleSON可极大地降低网络规划和部署成本。

例如,在SingleRAN HetNet场景下,运营商需要在现有GSM、UMTS网络的基础上部署LTE宏网。SingleSON首先规划确定新站能不能建立在已有的站点位置,能不能和已有站点共享天馈、传输线路,以及新站小区的无线和天馈参数等。规划完成后,自动生成配置文件保存在运营商的运维支撑系统中,一方面用于指导基站施工,另一方面等待新小区基站自动下载并应用。

在部署阶段,多模基站的自配置特性支持一次传输规划、一次进站、一个站一个证书一条安全链路,简单规划特性可减少手工配置数据90%,支持快速建网。

自优化

多制式、多层次网络的移动性优化。基站在完成部署后,进入运营状态,此时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。SingleSON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,并在运营商控制下实施优化。

在优化阶段,多模

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