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  • LTE优化案例

    2014-11-06 10:48:12
    LTE 优化与维护案例库,常见TD-LTE问题分原以及优化方法,对初学者帮助较大。
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  • LTE优化案例高速道路定稿版.rar
  • LTE优化资料

    2016-01-30 12:09:28
    UE进行小区选择时,需要判断小区是否满足小区选择规则。小区选择规则的基础是EUTRAN小区参考信号的接收功率测量值,即:RSRP。
  • LTE优化原则和思路

    千次阅读 2018-11-06 15:53:19
    LTE网络优化的基本原则是在一定的成本和质量的前提下,建立一个容量和覆盖范围都尽可能大的网络,并能够适应未来一段时间的网络发展要求。 网络优化的基础是覆盖优化,在覆盖能够保证的基础上进行业务性能优化,最后...

    LTE网络优化的基本原则是在一定的成本和质量的前提下,建立一个容量和覆盖范围都尽可能大的网络,并能够适应未来一段时间的网络发展要求。

    网络优化的基础是覆盖优化,在覆盖能够保证的基础上进行业务性能优化,最后进行整体优化。

    整体优化主要包括覆盖优化,PCI优化,干扰排除,邻区优化和系统参数优化等等。

    1、 覆盖优化

    覆盖问题包括过覆盖,弱覆盖,重叠覆盖等等,将造成接入和切换成功率低,速率低,掉线率高等问题;

    可能导致覆盖问题的原因有天馈系统的工程质量问题、天线型号与无线环境不匹配、覆盖相关参数设置不合理、设备故障等;

    主要优化措施包括检查天馈系统,调整天线的方向角和下倾角,调整天线波束赋形洗漱,排查设备故障,检查邻区关系和调整功率等等。

    2、 PCI优化

    PCI问题包括PCI冲突,混淆和模三冲突等等;

    优化遵循三个原则:PCI复用至少要间隔4层以上小区或者大于5倍的小区半径;同一个小区的所有邻区列表中不能有相同的PCI;相邻小区的PCI模三结果不能相同。

    3、 邻区优化

    常见的邻区问题是邻区漏配和配置冗余,邻区漏配可能会导致无法切换而掉线,邻区冗余会占用邻区配置的数量,且影响测量的及时性;

    邻区优化的目的是提高覆盖率,减少掉话率,提高切换成功率;

    一般方法是根据地理位置、无线环境、KPI指标和测试情况对邻区进行分析和调整优化。

    4、 系统参数优化

    一般参数包括功率参数、PCI参数、切换参数、干扰规避算法参数和天线技术参数等。

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  • 针对LTE优化专为移动回传设计的处理器 WinPath4 可助力实现PTN回传网络的演进,为应对新兴的移动技术的需要而提供诸如下述的功能: · 针对4G LTE而升级二层交换至三层PTN路由网络; · .单个芯片扩容至...

    WinPath4电信级以太网Router-on-Chip 架构,助力OEM应对下一代移动网络不断扩展的需要

     

    中国,北京, 2013年6月6日 ——引领大数据连接、传送以及存储,提供创新半导体解决方案的PMC®公司(纳斯达克代码:PMCS)今天宣布推出业界首款回传处理器WinPath4,助力移动运营商扩大其回传网络容量,同时实现向三层分组交换网络(PTN)的演进。WinPath4作为PMC公司业界领先的WinPath 回传处理器系列中最新的一员,彻底消除了持续增长的4G LTE部署带来的网络传输瓶颈。

    智能移动设备的普及和对更高数据传输率的不断追求,推动运营商升级至LTE。LTE回传网络的部署使得运营商不再需要用于3G网络的射频节点控制器 (RNC), 并将控制器的功能分散到各个基站中。这一新技术需要从二层中心网络拓扑向三层网状IP拓扑结构过渡,并且更多智能功能被推至基站。WinPath 独特、可编程的电信级以太网 Router-on-Chip架构,使系统提供商得以提供新的平台来实现上述过渡。

    中国移动研究院网络技术研究所副主任研究员李晗表示:“中国移动积极部署LTE技术,以提供更高速率的移动数据服务,同时维持业界最优的用户体验。为了应对LTE带来的挑战,我们需要来自产业链合作伙伴的解决方案,来帮助我们在移动回传网络汇聚层扩展至40G带宽,同时过渡到具有三层功能的 Layer 3 PTN。”

    运营商必须面对新的4G LTE部署与现有的2G 及3G设施共处的局面,这就需要每个小区站点都要支持二层PTN交换和三层路由。WinPath4电信级以太网 Router-on-Chip架构,可在单个平台上兼有交换及路由功能,使OEM可以提供一系列全新的LTE回传设备,既可以提升其功能,也无需双平台。WinPath 系列的这款新产品使得OEM可以跨平台标准化通用的软硬件解决方案,包括微基站、微波、PTN一体化小型设备(比萨盒)以及CESR回传平台,从而达到成本最低及上市时间最短。

    PMC公司通信产品事业部市场与应用副总裁Babak Samimi指出:“推出WinPath4 之后,我们的WinPath系列现今已涵盖了从4G到40G的产品,从而提供了一种通用的硬件和软件架构,以满足全IP回传的需要。PMC WinPath处理器的灵活性及可编程性让用户可以随着移动网络的演进而提供相应的新功能。”

    针对LTE优化专为移动回传设计的处理器

    WinPath4 可助力实现PTN回传网络的演进,为应对新兴的移动技术的需要而提供诸如下述的功能:

    ·  针对4G LTE而升级二层交换至三层PTN路由网络;

    ·  .单个芯片扩容至40G PTN回传;

    ·  将PMC公司经城域以太网论坛(MEF)认证及现场验证的电信级以太网软件套装延伸至LTE:

    --支持MEF回传业务,QoS, 业务管理及可靠性;

    --可编程以太网及MPLS OAM, 包计时与流量管理;

    --支持单个芯片上高达两百万MPLS-TP及IPv6/IPv4路由数;

    ·  电信级以太网 Router-on-Chip 架构助力OEM:

    --在移动回传上实现产品差异化;

    --标准化微基站、微波、PTN及CESR平台;

    --主动应对不断演进的PTN回传新需求。

     

    关于PMC

    PMC(纳斯达克代码: PMCS)是半导体解决方案的创新领导者,致力于推动网络升级为连接、传送以及存储大数据的网络。秉持长久以来累积的技术优势,PMC在存储储存、光网络以及移动网络领域持续创新。PMC高集成度解决方案可提升效能,加速网络升级以实现下一代网络服务。

     

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    LTE网络优化技术
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    2016-02-29 21:50:49
    4G射频LTE优化指导资料超全,完全满足初学者
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    本文主要介绍了TD-LTE系统掉线问题优化方法,通过对各局出现的掉线问题进行讲解说明,总结了TD-LTE掉线的处理思路及优化方案,为后续各个外场处理TD-LTE掉线问题提供了优化经验。
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    lte数据优化之调度优化

    工业工程师R (R for Industrial Engineers)

    行动调查 (Operations Research)

    Operations Research is a scientific approach for decision making that seeks for the best design and operation of a system, usually under conditions requiring the allocation of scarce or limited resources. The scientific approach for decision making requires the use of one or more mathematical optimization models (i.e. representations of the actual situation) to make the optimum decision.

    运筹学是一种决策的科学方法,通常在需要分配稀缺资源或有限资源的条件下,寻求系统的最佳设计和运行。 科学的决策方法要求使用一个或多个数学优化模型(即,实际情况的表示)来做出最佳决策。

    员工排班 (Staff Scheduling)

    Scheduling consists in the process of arranging, assigning, controlling and optimizing workforce resources (i.e. staff) in a service, production or manufacturing setting. It has a direct significant impact on the productivity of a process and on the organization’s labor costs.

    计划包括在服务,生产或制造环境中安排,分配,控制和优化劳动力资源(即员工)的过程。 它直接影响流程的生产率和组织的人工成本。

    A higher number of staff than the one required could lead to undesired idle times and lower productivity levels. On the other hand, a lower number of staff than the one required could lead to work overloads and higher risks of not satisfying the demand. For these reasons, finding an optimum number of staff represents no trivial task.

    员工人数多于所需人数可能会导致不希望的空闲时间和较低的生产率水平。 另一方面,少于所需人数的人员数量可能导致工作超负荷和无法满足需求的更高风险。 由于这些原因,找到合适的员工数量并不是一件容易的事。

    However, staff scheduling tasks can be analyzed and solved using integer programming algorithms, where n number of employees must be assigned to i different schedules while satisfying given requirements.

    但是,可以使用整数编程算法来分析和解决员工计划任务,其中必须在满足给定要求的同时将n个员工分配给i个不同的计划。

    Interested in learning more about the fundamentals of operations research and integer programming? Feel free to check out the following article:

    有兴趣了解更多有关运筹学和整数编程基础知识的信息吗? 随时查看以下文章:

    The lpSolve package from R contains several functions for solving integer programming problems and getting significant statistical analysis. For the following example, let’s consider the following business case related with production planning:

    来自R的lpSolve软件包包含几个函数,用于解决整数编程问题并获得重要的统计分析。 对于以下示例,让我们考虑以下与生产计划相关的业务案例:

    A company requires different number of employees on different days of the week: 10 on Monday, 12 on Tuesday, 20 on Wednesday, 17 on Thursday, 15 on Friday, 12 on Saturday and 5 on Sunday. Each employee must work five consecutive days and then receive two days off.

    公司在一周的不同日期需要不同数量的员工:星期一10名,星期二12名,星期三20名,星期四17名,星期五15名,星期六12名,星期日5名。 每位员工必须连续工作五天,然后再休息两天。

    Image for post

    Questions to be answered:

    有待回答的问题:

    • What scheduling plan will minimize the number of required staff?

      哪种计划计划将最大限度地减少所需的人员数量?
    • Which is the optimum number of staff to hire?

      雇用的最佳员工人数是多少?

    Decision Variables:

    决策变量:

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    Problem Formulation:

    问题表述:

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    R Code:

    R代码:

    Solution:

    解:

    According to the results, the minimum number of required staff is 20. 8 employees should work from Monday to Friday, 7 employees from Tuesday to Saturday, 2 employees from Wednesday to Sunday, and 3 employees from Saturday to Wednesday.

    根据结果​​,所需的最低人数为20。星期一至星期五应工作8名员工,星期二至星期六应有7名员工,星期三至星期日应为2名员工,星期六至星期三为3名员工。

    结论思想 (Concluding Thoughts)

    Staff scheduling can be optimized through operation research algorithms to minimize the number of required staff and idle times, which are unnecessary labor costs. The lpSolve R package allows solving staff scheduling tasks with just a few lines of code through integer programming.

    可以通过运营研究算法优化人员调度,以最大程度地减少所需的人员数量和空闲时间,这是不必要的人工成本。 lpSolve R软件包允许通过整数编程仅用几行代码来解决人员调度任务。

    Engineers, plant managers and master schedulers must be capable of optimizing staff schedules to ensure an appropriate allocation of resources (e.g. workforce) while satisfying the given requirements and the organization’s objectives. To do so, they must have reliable and robust decision support systems and use efficient decision making tools.

    工程师,工厂经理和总调度员必须能够优化人员调度,以确保在满足给定要求和组织目标的同时适当分配资源(例如,劳动力)。 为此,他们必须拥有可靠且强大的决策支持系统并使用有效的决策工具。

    — —

    — —

    If you found this article useful, feel welcome to download my personal codes on GitHub. You can also email me directly at rsalaza4@binghamton.edu and find me on LinkedIn. Interested in learning more about data analytics, data science and machine learning applications in the engineering field? Explore my previous articles by visiting my Medium profile. Thanks for reading.

    如果您觉得本文有用,欢迎在 GitHub上 下载我的个人代码 您也可以直接通过rsalaza4@binghamton.edu向我发送电子邮件,并在 LinkedIn 上找到我 有兴趣了解更多有关工程领域中的数据分析,数据科学和机器学习应用程序的信息吗? 通过访问我的Medium 个人资料 来浏览我以前的文章 谢谢阅读。

    - Robert

    -罗伯特

    翻译自: https://medium.com/swlh/staff-scheduling-optimization-with-r-ada9193af084

    lte数据优化之调度优化

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  • LTE网络优化试题答案

    2015-01-05 11:38:10
    LTE网络优化试题和答案,帮助网络优化工程师的认证。
  • LTE切换优化指导书

    2014-10-20 23:19:40
    LTE切换优化,主要就是最新技术LTE的切换,欢迎下载,谢谢。
  • LTE网络优化经典教材

    2014-07-23 17:02:57
    TDDLTE网络工程优化流程,网络优化必备资料。
  • 华为TD-LTE网络优化KPI问题与优化
  • 福州LTE优化交流_V2

    2014-08-26 14:11:06
    LTE优化流程与方法  现阶段LTE优化难点  优化案例
  • lte数据优化之调度优化 工业工程师R (R for Industrial Engineers) 行动调查 (Operations Research) Operations Research is a scientific approach for decision making that seeks for the best design and ...

    lte数据优化之调度优化

    工业工程师R (R for Industrial Engineers)

    行动调查 (Operations Research)

    Operations Research is a scientific approach for decision making that seeks for the best design and operation of a system, usually under conditions requiring the allocation of scarce or limited resources. The scientific approach for decision making requires the use of one or more mathematical optimization models (i.e. representations of the actual situation) to make the optimum decision.

    运筹学是一种决策的科学方法,通常在需要分配稀缺资源或有限资源的条件下,寻求系统的最佳设计和运行。 科学的决策方法要求使用一个或多个数学优化模型(即,实际情况的表示)来做出最佳决策。

    排程 (Scheduling)

    Scheduling consists in the process of arranging, assigning, controlling and optimizing resources, work and workloads in a production or manufacturing setting. It has a direct significant impact on the productivity of a process.

    计划包括在生产或制造环境中安排,分配,控制和优化资源,工作和工作负载的过程。 它对流程的生产力有直接的重大影响。

    In a manufacturing setting, the purpose of scheduling consists in minimizing costs and production times by indicating the facility and operators the total number of units to be produced, at what time period and to which customer, the previous while satisfying the demand and not exceeding their current capacities.

    在制造环境中,计划的目的在于通过指示设施和操作员要生产的总数量,在什么时间段和向哪个客户生产满足需求且不超过其数量的前一个产品,来最大程度地减少成本和生产时间当前的容量。

    Under this premise, scheduling tasks could be analyzed and solved using the transportation algorithm, where n units from i suppliers (i.e. production time periods) must be transported (i.e. produced) to j customers (i.e. demand time period).

    在此前提下,可以使用运输算法分析和解决计划任务,其中必须将i个供应商的n个单位(即生产时间段)运输(即生产)到j个客户(即需求时间段)。

    Interested in learning more about the fundamentals of operations research and the transportation problem? Feel free to check out the following article:

    有兴趣了解有关运筹学和运输问题的基础知识的更多信息吗? 随时查看以下文章:

    The lpSolve package from R contains several functions for solving transportation problems. For the following example, let’s consider the following business case related with production planning and scheduling:

    来自R的lpSolve软件包包含一些用于解决运输问题的函数。 对于以下示例,让我们考虑以下与生产计划和调度有关的业务案例:

    A factory produces a particular product based on quarterly demands. The demand starts slow during the first quarter of the year, peaks in the middle and tapers off towards the end of the year. Because of the high popularity of its product, the factory may use overtime to satisfy the demand. The table below provides the production capacities and the demands for each yearly quarter.

    工厂根据季度需求生产特定产品。 需求在今年第一季度开始缓慢,在中期达到顶峰,并在年底逐渐减少。 由于其产品的高度受欢迎,工厂可能会加班来满足需求。 下表提供了每个季度的生产能力和需求。

    Image for post

    The unit product cost in any period is $6 during regular time and $9 during overtime. Holding cost per unit per quarter is $0.10. To ensure that the model has a feasible solution when no shortage is allowed, the cumulative supply up to any quarter must be equal at least to the associated cumulative demand, as the tables below shows.

    任何时期的单位产品成本在正常时间是6美元,在加班时间是9美元。 每季度每单位的持有成本为0.10美元。 为确保模型在不出现短缺的情况下具有可行的解决方案,如下表所示,任何季度之前的累计供应量必须至少等于相关的累计需求量。

    Image for post

    Since the cumulative supply of the fourth quarter exceeds the cumulative demand of the same period, a dummy surplus destination needs to be added to balance the model and solve it as a ‘transportation’ problem.

    由于第四季度的累计供应量超过了同期的累计需求,因此需要添加一个虚拟的剩余目的地来平衡模型并将其解决为“运输”问题。

    Questions to be answered:

    有待回答的问题:

    • What production scheduling plan will minimize cost for the company?

      哪种生产计划计划将使公司的成本最小化?
    • Which is the optimum production cost?

      最佳生产成本是多少?

    Decision Variables:

    决策变量:

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    Problem Formulation:

    问题表述:

    Image for post
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    R Code:

    R代码:

    # Import lpSolve package
    library(lpSolve)
    
    
    # Set production costs matrix
    costs <- matrix(c(6, 6.1, 6.2, 6.3, 0,
                      9, 9.1, 9.2, 9.3, 0,
                      100, 6, 6.1, 6.2, 0,
                      100, 9, 9.1, 9.2, 0,
                      100, 100, 6, 6.1, 0,
                      100, 100, 9, 9.1, 0,
                      100, 100, 100, 6, 0,
                      100, 100, 100, 9, 0), nrow = 8, byrow = TRUE)
    
    
    # Set customers and production type names
    colnames(costs) <- c("Spring", "Summer", "Fall", "Winter", "Surplus")
    rownames(costs) <- c("R1", "O1", "R2", "O2", "R3", "03", "R4", "04")
    
    
    # Set unequality/equality signs for production types
    row.signs <- rep("<=", 8)
    
    
    # Set right hand side coefficients for production types
    row.rhs <- c(90, 50, 100, 60, 120, 80, 110, 70)
    
    
    # Set unequality/equality signs for demand
    col.signs <- rep(">=", 5)
    
    
    # Set right hand side coefficients for demand
    col.rhs <- c(100, 190, 210, 160, 20)
    
    
    # Final value (z)
    lp.transport(costs, "min", row.signs, row.rhs, col.signs, col.rhs)
    
    
    # Variables final values
    lp.transport(costs, "min", row.signs, row.rhs, col.signs, col.rhs)$solution

    Solution:

    解:

    Success: the objective function is 4685 
    
    
         [,1] [,2] [,3] [,4] [,5]
    [1,]   50   40    0    0    0
    [2,]   50    0    0    0    0
    [3,]    0   90   10    0    0
    [4,]    0   60    0    0    0
    [5,]    0    0  120    0    0
    [6,]    0    0   80    0    0
    [7,]    0    0    0  110    0
    [8,]    0    0    0   50   20

    According to the results, the minimum production that will satisfy the yearly demand is $4,685. To achieve this, the factory myst schedule their production plan as follows:

    根据结果​​,满足年需求的最低产量为$ 4,685。 为了实现这一目标,工厂计划将其生产计划安排如下:

    Image for post

    结论思想 (Concluding Thoughts)

    Production scheduling can be optimized through operations research algorithms to maximize profits or minimize goals while satisfying the demand without exceeding production capacity constraints. The lpSolve R package allows solving tasks with just a few lines of code uing the transportation algorithm.

    可以通过运营研究算法优化生产计划,以在不超出生产能力限制的前提下满足需求的同时最大化利润或最小化目标。 lpSolve R软件包允许使用运输算法仅用几行代码来解决任务。

    Engineers, production planners and master schedulers must be capable of optimizing production plans to ensure an adequate allocation of resources while accomplishing the organization’s objectives and being efficient. To do so, they must have reliable decision support systems and use efficient decision making tools.

    工程师,生产计划员和主计划员必须能够优化生产计划,以确保充分分配资源,同时实现组织的目标和效率。 为此,他们必须拥有可靠的决策支持系统并使用有效的决策工具。

    — —

    — —

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    - Robert

    -罗伯特

    翻译自: https://medium.com/swlh/scheduling-optimization-with-r-a9e08ea4b65

    lte数据优化之调度优化

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    2017-07-10 09:38:37
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