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WCDMA无线网络规划的分析( 二 )

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当站点位置最终确定并进行了站址勘测后，应根据实际数据对此前的设计方案进行修正和优化，生成对网络覆盖、干扰及软切换性能的最终猜测，确定系统参数，完成最终的网络设计和基站配置 。
2 业务量
对于以往提供单一话音业务的移动通信网来说，业务指标包括用户密度、每用户爱尔兰数、阻塞率和通话质量要求(误码率和对应的信噪比)，描述及处理这种电路型业务的数学统计模型就是Erlang B模型及其公式 。除了话音外，3G提供的业务还包括各种速率的实时和非实时数据业务 。如何描述这些新的业务、业务需求量以及在多业务环境下的业务处理模型成为3G的一个难点 。
业务模型是通信系统性能评估的要害所在，假如想要获得对实际的系统设计有意义的结果，用于仿真的业务源就必须能够正确反映实际业务的统计特性 。业务模型的建立是基于以下几个要素的折衷：拟合性、描述模型的参数数目、参数估计复杂度以及仿真执行时间 。
2.1 语音业务的建模
移动通信系统中最典型的业务是语音业务，而传统的分析模型都是采用泊松(Poisson)过程的两状态Markov ON/OFF模型 。
在两种状态的ON/OFF模型中，当模型处于通话状态(ON)时，产生话音数据；当处于停顿状态(OFF)时，不产生数据 。两种状态的时间均服从指数分布 。但实际通话中，既有长时间倾听对方的停顿，也有说话时字节间的短暂停顿，故停顿状态并不只是一种，而应根据时间尺度有所不同 。另外，WCDMA系统采用AMR声码器和话音激活技术，不仅利用了话音活动的不同周期，而且考虑了不同的背景噪声 。显然，在WCDMA系统中仅使用ON/OFF两种状态并不能准确描述话音业务 。
文献[4]中提出了一个时间离散、基于Markov链的随机过程SBBP(Switched Batch Bernoulli Process)模型，此模型可以采用不同状态数的SBBP模型模拟可变速率码激励线性猜测(VR－CELP)声码器 。
SBBP模型的状态数目越多，与实际的声码器输出越接近，但代价是计算的复杂度越高 。

2.2 数据业务的建模
将来WCDMA最重要的应用是由无线上网带来的大量的数据业务，但传统的网络业务模型假设(如Poisson过程)并不适用于互联网业务 。互联网业务表现为极强的突发性，这种统计特性称为自相似特性 。
WWW业务的到达过程不仅由用户的行为决定，而且与WWW业务本身的特点有关 。根据统计分析，WWW业务到达过程大致可以分为3个状态：用户对网页的点击(即ON状态)将自动发出多个请求来下载该网页链接，这些请求以间隔很小的突发(burst)形式到达；用户进行简短的网页浏览寻找感爱好的信息，此间隔持续时间较短，可以称为OFF Short状态；用户对感爱好的信息进行仔细阅读，此间隔持续时间较长，可以称为OFF Long状态 。此外，还需考虑上述过程中每个请求的文件大小分布组成 。其中ON、Burst和OFF Short周期概率分布服从Weibull分布，OFF Long周期概率分布服从Pareto分布，文件大小分布近似服从Pareto分布 。WWW业务模型的用户持续时间的概率分布大致服从指数分布，因为WWW业务的持续时间完全由用户的自然行为决定，与其他因素无关 。
此外，具体的数据业务还包括FTP、WAP、视频业务等 。它们各有各的特点，需要分别建模，又考虑到在前向链路和反向链路中各种业务的不同特点，要分别建立上下行链路模型 。因此业务建模是很复杂的，只有在实践中不断摸索完善 。
2.3 混合业务的建模
WWW数据业务具有自相似性，进而表现出长期相关性，与传统可用Poisson模型或其变形模型描述的话音业务所表现出的短期相关性有很大差异，故这两种业务源相互独立 。而对于基于流的数据业务，其特性与话音业务非常接近 。为简化分析可以假设：系统中典型业务源是话音和WWW数据业务；两种业务的请求发起彼此相互独立；一个用户在一次通话过程中只进行一种业务 。那么，混合业务模型就可直接采用前面所述的模型直接叠加后建模 。

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