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GPRS/EDGE无线信道配置方法
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1、引言
随着GPRS/EDGE技术的出现，GSM网络不仅增加了对内容更丰富的实时数据业务的支持，如视频，更重要的是提供了对非实时数据业务的支持，如WWW、WAP、FTP等。
从技术角度讲，非实时数据业务的无线资源占用问题，无论是在时分系统还是在码分系统中，都尚未得到很好的解决。这有3方面原因：首先，分组数据业务对误块率（BLER）敏感，而BLER与信噪比（SIR）的关系又使得分组数据业务性能与无线环境和用户移动性都相关，目前的网络侧统计手段还不能准确得到覆盖区内的用户分布和电平分布；其次，目前的无线分组数据通信尚不能提供业务的服务质量（QoS）保障，没有办法统一和考量接纳控制与分组调度算法的效率，在接入优先还是性能优先的问题上不同设备制造商的研发思路有很大差异；第三，数据业务的突发性在蜂窝小区的范围内难以像语音业务那样产生稳定的统计形态，分组到达的模型不能被准确描述。
具体到GPRS/EDGE，无线信道资源计算的难点又体现在每个用户可以使用多个无线时隙（时隙的个数主要由终端能力和网络侧无线资源管理（RRM）算法决定，还可能与网络负载和业务类型有关），每个时隙可以同时服务于多个用户（"同时"的概念是指每一个用户都还在等待属于自己的数据块），每个用户在相同的时隙上进行不同的应用。
因此研究承载多种业务的GPRS/EDGE模型，推导出多业务情况下的无线资源占用情况，优化无线资源配置是一项具有相当难度的任务。
2、常见信道配置方法
目前，语音业务网络规划中使用较多的ErlangB公式来自于多服务者损失制系统，即用户发现线路忙后马上离开；ErlangC公式来自于多服务者等待制系统，即用户进入系统后一直等到服务完成才离开。分组数据业务通常都有数据缓存区的存在，上层的分组包在下层遇到"阻塞"，并不会像语音业务那样马上"离开"，而是进入缓存区排队，等到资源空闲的时候再被传送；但缓冲区有一定的大小，也就是队伍有一定的长度，在达到队伍最大长度后，分组数据包被丢弃或拒绝。因此，严格来说，这两个公式都不适用分组数据业务。
不少研究机构结合马尔科夫过程，按照Erlang公式的推导过程重新推导适用GPRS/EDGE的公式。如巴黎大学的BrunoBaynat和北电公司的PierreEisenmann的类厄兰公式（Erlang-like），Nokia和西班牙Malaga大学的TimoHalonen等人的等效因子法，上海交通大学通信研究所的许健华等人提出的多维马尔科夫模型法。
这些方法都基于马尔科夫过程，因此均要求满足如下假定：被服务事件到达系统的时间间隔服从负指数分布，并且每个事件相互独立的到达系统，用户的到达为一个泊松流；系统为每个到达事件服务的时间也服从负指数分布。
类厄朗法在给定GPRS时隙数（推导在静态GPRS信道中进行）、终端时隙能力、小区内用户数、空中编码格式、LLC数据包大小、两次数据传送时间间隔（Inter-session时长）这些值后可以计算出信道利用率、阻塞率Pr和平均（每用户）吞吐量等指标。
减少因子法给定分配给连接的时隙数Nu和系统时隙数Ns，可以得到减少因子RF与系统资源平均利用率U的关系曲线，用户吞吐量则等于分配给该用户的时隙数×时隙容量×减少因子RF。
多维马尔科夫模型给定小区的总业务信道数、GPRS静态信道数、分组呼叫的最长队列、空中编码格式、传输误码率、终端时隙能力、小区中接入的语音呼叫数、分组呼叫数、等待队列中的分组呼叫数，这些参数后，可以分别推导出固定资源分配方案（FRA）和动态资源分配方案（DRA）的分组呼叫的阻塞率和切换失败率、语音呼叫的阻塞率和切换失败率、总的呼叫阻塞率和切换失败率、分组平均传输速率。
这些方法考虑了不同数量的网络条件，上海交大的模型最全面，不仅考虑了动态信道，还考虑了缓冲区大小，可以建立和实际网络最接近的模型，但另一方面由于涉及的网络条件太多，计算过程也相对复杂了很多，每个条件都有可能改变，很难像ErlangB表一样用简单的表格就描述清楚各种条件之间的相互关系；其次，某些网络条件通过现在的手段很难采集，如空中编码格式，和小区的C/I关系很大，同一时刻网络中每个终端都在用什么编码格式很难统计；第三，某些条件还和设备厂家的策略有关系，如爱立信设备按照：PSET为单位分配资源，而不是单个信道，部分参数通用性不强；最后，即使考虑了这么多参数，小区切换导致的吞吐量下降、连续小包传送和连续大包传送的吞吐量有明显区别这类典型现象还是无法在模型中体现出来。
总的来说，这类方法工程应用比较繁琐，实用价值不高，但非常适合在实验室研究，配合仿真找到系统最佳性能参数，如分组包缓冲区大小，各类定时器时长等。
另一群研究机构认为由于缓冲区的存在和用户能够容忍一定程度的延时，丢弃的包可以被重传，通过时间换空间，瞬时的峰值可以被近似平均处理，ErlangB公式仍然适用。他们同时注意到，分组业务系统有硬拥塞和软拥塞的区别：硬拥塞在系统无空闲资源可分配时，系统拒绝新请求接入，确保已接入者的性能；软拥塞在系统无空闲资源时，系统将已分配的资源再次分配给新来者，让其共享资源，确保接入，但每个用户的性能无法保证。因此，研究重点应该放在不同业务对资源的不同需求上，重点解决系统软拥塞问题。
目前较常见的有等效厄兰（EquivalentErlangs）法、后厄兰（PostErlang-B）法、坎贝尔法（Compell’sTheorem）。
等效厄朗法根据每呼叫占用信道最少的业务和根据每呼叫占用信道最多的业务计算的结果区别非常大。
后厄朗法计算的结果明显偏大，有巨大的信道效率可提高。
坎贝尔方法则给定了一个中等大小的区间，不同的业务需要不同的容量，这与实际情况相符，是最合理的方法。
3、坎贝尔方法介绍
坎贝尔方法已在WCDMA的网络规划中普遍使用，得到的计算结果与系统仿真出入较小，计算过程也比较简单，适合在工程中使用。计算的关键是引入了业务资源强度概念，不同业务对无线资源的占用情况不同，高速业务占用资源较多，低速业务占用资源量较小，坎贝尔模型定义业务资源强度来反映不同业务对无线资源的占用情况。
随着GPRS/EDGE技术的出现，GSM网络不仅增加了对内容更丰富的实时数据业务的支持，如视频，更重要的是提供了对非实时数据业务的支持，如WWW、WAP、FTP等。
从技术角度讲，非实时数据业务的无线资源占用问题，无论是在时分系统还是在码分系统中，都尚未得到很好的解决。这有3方面原因：首先，分组数据业务对误块率（BLER）敏感，而BLER与信噪比（SIR）的关系又使得分组数据业务性能与无线环境和用户移动性都相关，目前的网络侧统计手段还不能准确得到覆盖区内的用户分布和电平分布；其次，目前的无线分组数据通信尚不能提供业务的服务质量（QoS）保障，没有办法统一和考量接纳控制与分组调度算法的效率，在接入优先还是性能优先的问题上不同设备制造商的研发思路有很大差异；第三，数据业务的突发性在蜂窝小区的范围内难以像语音业务那样产生稳定的统计形态，分组到达的模型不能被准确描述。
具体到GPRS/EDGE，无线信道资源计算的难点又体现在每个用户可以使用多个无线时隙（时隙的个数主要由终端能力和网络侧无线资源管理（RRM）算法决定，还可能与网络负载和业务类型有关），每个时隙可以同时服务于多个用户（"同时"的概念是指每一个用户都还在等待属于自己的数据块），每个用户在相同的时隙上进行不同的应用。
因此研究承载多种业务的GPRS/EDGE模型，推导出多业务情况下的无线资源占用情况，优化无线资源配置是一项具有相当难度的任务。
2、常见信道配置方法
目前，语音业务网络规划中使用较多的ErlangB公式来自于多服务者损失制系统，即用户发现线路忙后马上离开；ErlangC公式来自于多服务者等待制系统，即用户进入系统后一直等到服务完成才离开。分组数据业务通常都有数据缓存区的存在，上层的分组包在下层遇到"阻塞"，并不会像语音业务那样马上"离开"，而是进入缓存区排队，等到资源空闲的时候再被传送；但缓冲区有一定的大小，也就是队伍有一定的长度，在达到队伍最大长度后，分组数据包被丢弃或拒绝。因此，严格来说，这两个公式都不适用分组数据业务。
不少研究机构结合马尔科夫过程，按照Erlang公式的推导过程重新推导适用GPRS/EDGE的公式。如巴黎大学的BrunoBaynat和北电公司的PierreEisenmann的类厄兰公式（Erlang-like），Nokia和西班牙Malaga大学的TimoHalonen等人的等效因子法，上海交通大学通信研究所的许健华等人提出的多维马尔科夫模型法。
这些方法都基于马尔科夫过程，因此均要求满足如下假定：被服务事件到达系统的时间间隔服从负指数分布，并且每个事件相互独立的到达系统，用户的到达为一个泊松流；系统为每个到达事件服务的时间也服从负指数分布。
类厄朗法在给定GPRS时隙数（推导在静态GPRS信道中进行）、终端时隙能力、小区内用户数、空中编码格式、LLC数据包大小、两次数据传送时间间隔（Inter-session时长）这些值后可以计算出信道利用率、阻塞率Pr和平均（每用户）吞吐量等指标。
减少因子法给定分配给连接的时隙数Nu和系统时隙数Ns，可以得到减少因子RF与系统资源平均利用率U的关系曲线，用户吞吐量则等于分配给该用户的时隙数×时隙容量×减少因子RF。
多维马尔科夫模型给定小区的总业务信道数、GPRS静态信道数、分组呼叫的最长队列、空中编码格式、传输误码率、终端时隙能力、小区中接入的语音呼叫数、分组呼叫数、等待队列中的分组呼叫数，这些参数后，可以分别推导出固定资源分配方案（FRA）和动态资源分配方案（DRA）的分组呼叫的阻塞率和切换失败率、语音呼叫的阻塞率和切换失败率、总的呼叫阻塞率和切换失败率、分组平均传输速率。
这些方法考虑了不同数量的网络条件，上海交大的模型最全面，不仅考虑了动态信道，还考虑了缓冲区大小，可以建立和实际网络最接近的模型，但另一方面由于涉及的网络条件太多，计算过程也相对复杂了很多，每个条件都有可能改变，很难像ErlangB表一样用简单的表格就描述清楚各种条件之间的相互关系；其次，某些网络条件通过现在的手段很难采集，如空中编码格式，和小区的C/I关系很大，同一时刻网络中每个终端都在用什么编码格式很难统计；第三，某些条件还和设备厂家的策略有关系，如爱立信设备按照：PSET为单位分配资源，而不是单个信道，部分参数通用性不强；最后，即使考虑了这么多参数，小区切换导致的吞吐量下降、连续小包传送和连续大包传送的吞吐量有明显区别这类典型现象还是无法在模型中体现出来。
总的来说，这类方法工程应用比较繁琐，实用价值不高，但非常适合在实验室研究，配合仿真找到系统最佳性能参数，如分组包缓冲区大小，各类定时器时长等。
另一群研究机构认为由于缓冲区的存在和用户能够容忍一定程度的延时，丢弃的包可以被重传，通过时间换空间，瞬时的峰值可以被近似平均处理，ErlangB公式仍然适用。他们同时注意到，分组业务系统有硬拥塞和软拥塞的区别：硬拥塞在系统无空闲资源可分配时，系统拒绝新请求接入，确保已接入者的性能；软拥塞在系统无空闲资源时，系统将已分配的资源再次分配给新来者，让其共享资源，确保接入，但每个用户的性能无法保证。因此，研究重点应该放在不同业务对资源的不同需求上，重点解决系统软拥塞问题。
目前较常见的有等效厄兰（EquivalentErlangs）法、后厄兰（PostErlang-B）法、坎贝尔法（Compell’sTheorem）。
等效厄朗法根据每呼叫占用信道最少的业务和根据每呼叫占用信道最多的业务计算的结果区别非常大。
后厄朗法计算的结果明显偏大，有巨大的信道效率可提高。
坎贝尔方法则给定了一个中等大小的区间，不同的业务需要不同的容量，这与实际情况相符，是最合理的方法。
3、坎贝尔方法介绍
坎贝尔方法已在WCDMA的网络规划中普遍使用，得到的计算结果与系统仿真出入较小，计算过程也比较简单，适合在工程中使用。计算的关键是引入了业务资源强度概念，不同业务对无线资源的占用情况不同，高速业务占用资源较多，低速业务占用资源量较小，坎贝尔模型定义业务资源强度来反映不同业务对无线资源的占用情况。
