Details

Abstrakt in Englisch

Driven by an increasing traffic demand and a growing complexity in nowadays cellular networks, researchers are not only seeking approaches for new technologies but are also trying to increase the efficiency of the infrastructure that is already deployed. In this regard, this work focuses on the self-organization of cellular networks. In the first part of this work, we are presenting a general concept for the simultaneous self-organization of multiple key performance indicators under the condition that there is only sparse system knowledge available. We consider the available knowledge to be sparse if we are not able to predict the key performance indicators for a given configuration of the network parameters by modelling the network in a simulation. From an operator’s perspective, algorithms which are working under sparse system knowledge conditions are desirable as the collection of knowledge about the network state can be a great technical and financial effort. However, self-organizing the network under sparse system knowledge conditions requires tailored solutions which are addressed by the concept proposed. Second, we are applying the aforementioned approach for solving the use case of the simultaneous self-organization of coverage and capacity. In this regard, we are proposing algorithms which consider the downlink and uplink transmission simultaneously. Considering the downlink and uplink simultaneously is crucial as the uplink transmission is becoming more and more important. We are investigating the performance of the algorithms proposed in a dense urban scenario with real Long-Term Evolution base station locations and discuss aspects of the practical implementation. Furthermore, we compare the results obtained with the performance of algorithms which consider the uplink or downlink solely and to algorithms which require extensive system knowledge. In the third part of this thesis, we elaborate on the problem of large uplink dynamic receive power ranges for the Long-Term Evolution system. We explain why a large uplink dynamic receive power range causes a quality of service degradation for cell edge users in the uplink and estimate the maximal uplink dynamic receive power range at which there is just no degradation. We propose using the uplink transmit power control in order to upper limit

Abstrakt in Deutsch

Aufgrund des steigenden Datenbedarfs und der zunehmenden Komplexität in aktuellen Mobilfunknetzen suchen Forscher nicht nur nach Ansätzen für neue Technologien sondern betrachten die Erhöhung der Effizienz bestehender Technologien bzw. bereits installierter Infrastruktur ebenfalls als einen viel- versprechenden Ansatz um die Mobilfunknetze auf die Herausforderungen der Zukunft vorzubereiten. In diesem Hinblick fokussiert sich diese Arbeit auf das Forschungsfeld der Selbstorganisation der Mobilfunknetze. Im ersten Teil der Arbeit präsentieren wir ein allgemeines Konzept zur simultanen Selbstorganisation mehrerer Leistungskennzahlen unter der Bedingung, dass nur wenig Wissen über das Mobilfunknetz vorhanden ist. Wir stufen das vorhandene Wissen als gering ein, sobald es nicht möglich ist die betrachteten Leistungskennzahlen für eine bestimmte Einstellung der Netzparameter mittels der Modellierung des Systems in einer Simulation vorherzusagen. Für die Betreiber der Mobilfunknetze sind Algorithmen, welche nur ein geringes Wissen über das Mobilfunknetz erfordern, von Interesse, da die Beschaffung des nötigen Systemwissens oftmals hohe technische und finanzielle Aufwendungen mit sich bringt. Wie in der Arbeit erörtert wird, bedarf die Selbstorganisation unter geringem Systemwissen jedoch speziellen Lösungen, deren Anforderungen das vorgeschlagene Konzept gerecht wird. Im zweiten Teil dieser Arbeit verwenden wir das vorgeschlagene Konzept, um Algorithmen für den Anwendungsfall der simultanen Selbstorganisation der Netzabdeckung und des Datendurchsatzes vorzuschlagen. Dabei betrachten wir die Aufwärts- und Abwärtsübertragungsstrecke gleichzeitig, was aufgrund der steigenden Wichtigkeit der Aufwärtsübertragungsstrecke von praktischen belangen ist. Wir untersuchen die Leistungsfähigkeit der Algorithmen in einer Simulation eines innerstädtischen Long-Term Evolution Mobilfunknetzes mit realen Basisstationslokalitäten und diskutieren Aspekte der praktischen Anwendbarkeit der Algorithmen. Weiterhin vergleichen wir die Ergebnisse mit Algorithmen, welche ausschließlich die Aufwärts- oder Abwärtsübertragungsstrecke bedenken, und mit Algorithmen, welche zur Ausführung ein hohes Maß an Systemwissen erfordern. Im dritten Teil der Arbeit adressieren wir das Problem eins großen Dynamikbereichs der Empfangsleistungen an den Basisstationen des Long-Term Evolution Systems. Wir legen dar, warum ein großer Dynamikbereich der Empfangsleistungen an der Basisstationen die Netzgüte der Aufwärtsübertragungsstrecke am Zellrand verschlechtert und schätzen den maximal möglichen Dynamikbereich der Empfangsleistungen ab, bei welcher die Netzgüte am Zellrand noch nicht in Mitleidenschaft gezogen wird. Wir schlagen vor, den Dynamikbereich der Empfangsleistungen an den Basisstationen mittels der Sendeleistungsreglung der Aufwärtsübertragungsstrecke zu limitieren. Dafür leiten wir einen mathematischen Zusammenhang zwischen dem Dynamikbereich der Empfangsleistungen und Parametern der Sendeleistungsreglung her und verwenden diesen, um die zuvor vorgeschlagenen Algorithmen um den Aspekt zu erweitern, dass sie den Dynamikbereich der Empfangsleistungen an den Basisstationen unter einem gewissen Maximum halten.