Методы планирования и оптимизации параметров радиоподсистемы сети UMTS тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.12.13, кандидат технических наук Смоловик, Сергей Николаевич

• Смоловик, Сергей Николаевич
• кандидат технических наук
• 2005

Оглавление диссертации кандидат технических наук Смоловик, Сергей Николаевич

ВВЕДЕНИЕ.

1 СОВРЕМЕННОЕ СОСТОЯНИЕ ПРОБЛЕМЫ ПЛАНИРОВАНИЯ СЕТЕЙ UMTS.

1.1 Предпосылки создания и стандартизация UMTS.

1.2 Анализ процесса планирования радиоподсистемы UTRAN.

1.2.1 Структурная схема и состав оборудования сети UMTS.

1.2.2 Структура каналов и кадров.

1.2.3 Характеристика транспортных и физических каналов UTRAN.

1.2.3.1 Каналы синхронизации (P-SCH, S-SCH).

1.2.3.2 Общий пилот-канал (CPICH).

1.2.3.3 Широковещательный канал (ВСН).

1.2.3.4 Канал случайного доступа (RACH).

1.2.3.5 Прямой канал доступа (FACH).

1.2.3.6 Канал вызова (РСН).

1.2.3.7 Выделенный транспортный канал (DCH).

1.2.3.8 Совмещенный прямой канал (DSCH).

1.2.3.9 Общий восходящий пакетный канал (СРСН).

1.2.4 Анализ процедур физического уровня.

1.2.4.1 Процедура поиска ячейки.

1.2.4.2 Процедуры управления мощностью.

1.2.4.3 Процедуры хэндовера.

1.2.5 Сравнение ключевых параметров UMTS и GSM технологий.

1.3 Применение репитеров в сетях GSM и UMTS.

1.3.1 Принцип работы и классификация репитеров GSM.

1.3.1.1 Широкополосные репитеры.

1.3.1.2 Канальные репитеры.

1.3.1.3 Репитеры с переносом частоты.

1.3.1.4 Переключаемые репитеры.

1.3.2 Применение репитеров в системе UMTS.

1.3.2.1 Расчет емкости и уровня шумов Node В в сети без репитеров.

1.3.2.2 Расчет емкости и уровня шумов Node В в сети с репитерами. 49 1.4 Постановка задач исследования.

1.4.1 Задача оптимизации площадей зон Soft/Softer handover.

1.4.2 Задача баланса трафика между ячейками сети.

1.4.3 Формализация задачи исследования

2 ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ ИССЛЕДОВАНИЯ.

2.1 Общая характеристика методов оптимизации.

2.2 Характеристика эвристических методов оптимизации.

2.2.1 Метод имитации отжига (Simulated Annealing, SA).

2.2.2 Генетический метод.

2.2.2.1 Введение.

2.2.2.2 Формализация генетического метода.

2.2.2.3 Оператор воспроизводства GA.

2.2.2.4 Оператор кроссинговера GA.

2.2.2.5 Оператор мутации GA.

2.2.2.6 Примеры использования и оценка эффективности GA.

2.2.3 Метод DIRECT (Dividing RECTangles).

2.2.3.1 Оптимизация Липшица.

2.2.3.2 Инициализация DIRECT метода.

2.2.3.3 Определение потенциально оптимальных прямоугольников.

2.2.3.4 Разделение потенциально оптимальных прямоугольников.

2.3 Определение ключевых параметров оптимизации сети UMTS.

2.3.1 Угол наклона и азимут антенны.

2.3.2 Мощность общего пилот-канала (CPICH).

2.3.3 Определение взаимосвязи между значениями TILT и CPICH.

2.3.4 Расчет оптимальных значений CPICH мощности для различных углов наклона антенн.

2.3.5 Определение целевой функции.

2.3.6 Критерии эффективности методов оптимизации.

2.3.6.1 Число обслуживаемых мобильных терминалов.

2.3.6.2 Уровень загрузки ячеек сети.

2.3.6.3 Показатель оптимальности по SHO.

2.3.7 Выводы.

2.4 Схема имитационной модели в среде MATLAB.

2.4.1 Статический метод планирования сети.

2.4.2 Значения параметров среды моделирования.

2.4.3 Интерфейсы используемого программного обеспечения.

2.4.4 Характеристика сценария моделирования.

3 ПРИМЕНЕНИЕ ЭВРИСТИЧЕСКИХ МЕТОДОВ ОПТИМИЗАЦИИ ДЛЯ ПЛАНИРОВАНИЯ СЕТИ UMTS.

3.1 Постановка задачи.

3.1.1 Правила управления параметрами радиоподсистемы.

3.2 Применение метода случайного поиска.

3.3 Применение метода экспертной оценки.

3.3 Применение генетического метода.

3.3.1 Характеристика параметров генетического алгоритма.

3.3.1.1 Представление данных в генах.

3.3.1.2 Определение процедуры выбора.

3.3.1.3 Определение процедуры кроссовера.

3.3.1.4 Определение процедуры мутации.

3.3.2.1 Правило 1 - изменение значений угла наклона антенн и значений мощности пилот-каналов ячеек сети.

3.3.2.3 Правило 2 — изменение только мощности пилот-канала.

3.3.2.4 Правило 3 — мощность пилот-канала как функция от угла наклона антенны.

3.4 Применение метода имитации отжига.

3.4.1 Результаты оптимизации для закона «медленного охлаждения».

3.4.2 Результаты оптимизации для закона «геометрического охлаждения».

3.4.3 Выводы.

3.5 Применение DIRECT метода.

3.7 Выводы.

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Методы планирования и оптимизации параметров радиоподсистемы сети UMTS»

Наблюдающееся в настоящее время бурное развитие отрасли мобильной связи, наряду с другими тенденциями, характеризуется быстро расширяющимся спектром новых услуг и технологий. Универсальная Система Мобильной Связи (UMTS) создавалась с целью предоставления абоненту широкого спектра дополнительных услуг таких как видеоконференции по мобильному телефону, доступ в Интернет, услуг связанных с определением местоположения пользователя.

Однако в связи с использованием в UMTS нового типа радиоинтерфейса (WCDMA1) возникает ряд технических проблем. Причина этого заключается в необходимости учета множества особенностей, не рассматривавшихся в сетях GSM. К таким особенностям относится смешанный тип трафика с различной скоростью передачи данных, несимметричная загрузка прямого и обратного каналов, разные требования к качеству для различных услуг.

Настоящая диссертация в основном сфокусирована на решении задач планирования и оптимизации сети, которые актуальны в первую очередь с практической точки зрения. Например, задача увеличения емкости сети путем планирования параметров радиоподсистемы, задача баланса нагрузки в прямом и обратном каналах, задача планирования значений мощности пилот-канала ячеек сети, задача планирования транспортной сети UMTS с учетом существующей структуры транспортной сети для GSM.

Таким образом, в настоящее время существует актуальная научно-техническая проблема разработки и совершенствования методов планирования и оптимизации параметров радиоподсистемы сети сотовой связи третьего поколения UMTS.

1 WCDMA — Широкополосный многостанционный доступ с кодовым разделением каналов (Wideband Code Division Multiple Access)

Состояние вопроса

Проблема планирования параметров радиоподсистемы сети UMTS стала особенно актуальной начиная с 2000 года, после запуска сетей 3G в Европе. Исследования в этой области проводятся в основном в Скандинавских странах и Великобритании. Вопросы поиска оптимальной топологии сети третьего поколения (места размещения площадок, конфигурация базовых станций) рассматривались в работах Andreas Eisenblatter, Armin Fugenschuh, Alexander Martin, Pete Moulton, Jonathan P. Castro [18, 19,38, 70].

В качестве наиболее полного обобщения теоретических и практических основ основ планирования UMTS следует отметить книгу Laiho J., Wacker А. and Novosad, T. eds., Radio Network Planning and Optimization for UMTS, John Wiley & Sons, Ltd., 2002.

Задача планирования оптимальной архитектуры транспортной сети UMTS рассмотрена в работах Janos Harmatos, Aron Szentesi [53,54].

Решение проблемы баланса трафика в ячейках сети UMTS путем адаптивной настройки мощности общего пилот-канала (CPICH) было предложено в [98]. При обычном методе расчета значений мощности CPICH и угла наклона антенн с помощью программного обеспечения пусть даже с очень точной моделью расчета зон покрытия, в любом случае будет использоваться статическая карта распределения абонентской нагрузки. Т.е. ситуаций неравномерной загрузки ячеек в определенный момент времени избежать не удастся. Динамическое изменение CPICH мощности и подстройка порогового уровня шума в ячейке NoiseRaise делает сеть адаптивной к любому распределению трафика.

Таким образом, обзор результатов новых исследований в данной области показывает, что они могут быть сгруппированы по следующим основным направлениям:

Задача увеличения емкости сети путем оптимизации параметров радиоподсистемы (значение мощности пилот-канала CPICH, угол наклона антенн TILT, допустимый уровень шума в обратном канале - параметр NoiseRaise).

Задача оптимизации площадей зон мягкого/полумягкого хэндовера (Soft/Softer Handover Overhead, SHO У Известно, что в сети UMTS соединение абонента может осуществляться через несколько ячеек сети одновременно, что называется мягким (soft) хэндовером, в том случае если ячейки принадлежат разным базовым станциям и полумягким (softer), если ячейки принадлежат одной базовой станции (Node В). Если мобильный терминал находится в области SHO, то происходит занятие радиоканалов одновременно у нескольких базовых станций, что приводит к неэффективному использованию радиоресурса. В то же время исключить зоны SHO полностью нельзя, так как в этом случае будет потеряна непрерывность соединения внутри сети. Более того, при нахождении мобильного терминала в мягком/полумягком хэндовере появляется выигрыш, связанный с пространственным разнесением антенн в обратном канале связи (macro diversity), что приводит к снижению интерференции в сети. Таким образом, задача оптимизации площадей зон SHO заключается в определении таких параметров радиоподсистемы (в основном это значения мощности CPICH и углов наклона антенн ячеек сети), при которых наблюдается оптимальное значение SHO. Из литературы известно оптимальное значение площадей зон SHO для сети построенной на основе 3-х секторных базовых станциий, которое составляет около 35%, что также согласуется с практикой [66]. Идеальной считается ситуация, когда в ячейке 65% мобильных терминалов осуществляют соединение с сетью по радиоканалам только этой ячейки. Остальные 35% мобильных терминалов данной ячейки находятся в мягком/полумягком хэндовере, когда соедиение с сетью осуществляется более чем через одну ячейку сети. • Задача баланса трафика между ячейками сети UMTS. В отличие от сети GSM, где площадь обслуживания и емкость ячейки находятся в слабой зависимости, в UMTS, при увеличении трафика в ячейке происходит уменьшение ее зоны обслуживания, что в конечном счете приводит к появлению необслуживаемых зон. Для избежания ситуации перегрузки одних ячеек и слабой загрузки других ячеек необходимо определять параметры CPICH мощности и допустимого уровня шума в обратном канале (NoiseRaise) индивидуально для каждой ячейки. Цель диссертационной работы заключается в разработке методов повышения эффективности построения и функционирования системы подвижной связи третьего поколения UMTS путем использования эвристических методов оптимизации применительно к планированию параметров радиоподсистемы сети UMTS. Для достижения поставленной цели в диссертации поставлены следующие научные задачи: Задачи исследования

1. Провести исследование эвристических методов оптимизации: генетического метода, метода имитации отжига, метода разделения на прямоугольники с целью изучения возможности их использования для определения оптимальных параметров радиоподсистемы сети UMTS.

2. Сформулировать и обосновать критерий оптимизации радиоподсистемы сети UMTS.

3. Сформулировать и обосновать правила управления параметрами радиоподсистемы сети UMTS.

4. Провести исследование изменения емкости сети UMTS при использовании ретрансляторов сигнала (репитеров).

5. Разработать программное обеспечение в среде MATLAB, позволяющее произвести оценку предлагаемых методов оптимизации.

Методы исследования

В настоящей диссертационной работе использован математический аппарат эвристических методов оптимизации таких как генетический метод, метод имитации отжига, метод разделения на прямоугольники (DIRECT). Значительная часть результатов работы была получена с использованием вычислительных алгоритмов, реализованных на компьютере в среде Matlab. Источники информации

Для достижения цели диссертации был использован широкий спектр источников, таких как книги, статьи IEEE, информация из проекта "Momentum", финансируемого Siemens, Ericsson и Vodafone в Германии, который посвящен, вопросам оптимизации радио подсистемы сетей UMTS [18, 19, 38]. Также в диссертации была использована информация о реальных проблемах стоящих перед отделом планирования сети 3G/UMTS, полученная в результате гранта Британского Совета и стажировки автора в компании Vodafone в Великобритании в 2004 году. Научная новизна

1. Предложено и обосновано использование методов оптимизации таких как генетического метода, метода имитации отжига, метода разделения на прямоугольники применительно к решению задачи определения параметров радиоподсистемы с целью увеличения емкости сети UMTS;

2. Получены расчетные формулы для численной оценки снижения емкости базовой станции UMTS в зависимости от количества подключенных к ней репитеров.

Практическая ценность

1. Обоснованные в диссертационной работе подходы, модели и разработанные алгоритмы обеспечивают увеличение емкости сети UMTS, без дополнительных капитальных затрат на оборудование.

2. Разработанные методы и полученные результаты исследования могут быть применены как в отделах планирования радиосети компании оператора сотовой связи, так и в компаниях-разработчиках программного обеспечения для планирования сети UMTS.

3. Отдельные задачи, рассматриваемые в диссертации, могут быть использованы в учебном процессе ВУЗов при подготовке бакалавров, дипломированных специалистов и магистров по специальности 201200 «Средства связи с подвижными объектами».

4. На основе развития эвристических методов оптимизации разработано программное обеспечение, позволяющее производить расчет ключевых параметров WCDMA радиоинтерфейса.

Апробация и внедрение результатов работы

Основные научные и прикладные результаты диссертационной работы были использованы при выполнении комплекса работ, связанных с подготовкой к интеграции UMTS в существующую GSM инфраструктуру в ОАО «Мобильные ТелеСистемы», а также при разработке методик планирования и оптимизации сетей третьего поколения в Государственном Специализированном Проектном Институте Радио и Телевидения.

Диссертационная работа состоит из введения, четырех глав, заключения, списка литературы и приложений.

Заключение диссертации по теме «Системы, сети и устройства телекоммуникаций», Смоловик, Сергей Николаевич

4.5 Выводы

1. Вопрос выбора наиболее эффективного метода оптимизации параметров радиоподсистемы для решения задачи увеличения емкости сети необходимо рассматривать с двух сторон. В том случае, если время расчета является критически важным параметром, то рекомендуется использовать метод имитации отжига. Что касается правил управления параметрами радиоподсистемы, то несмотря на то , что были выявлены два правила (CPICH+TILT, CPICH Only) позволяющие получить примерно одинаковый результат увеличения емкости сети — 42.75% и 42.4% соответственно, рекомендуется применять правило CPICH Only, поскольку в этом случае не требуется производить изменения углов наклона антенн и достаточно изменений значений CPICH мощности ячеек сети, что снижает затраты на проведения оптимизации сети.

2. Если необходимо добиться максимального увеличения емкости сети и время расчета не является особо критичным параметром, то рекомендуется использовать генетический метод оптимизации. При использовании правила определения значений мощности пилот-канала в соответствии с углом наклона антенн CPICH=f(TILT), которое позволяет получить наилучший результат по сравнению с другими правилами, среднее значение увеличения емкости сети равно 46.32%, максимальное — 63.8%.

3. Применение метода разделения на прямоугольники (DIRECT) позволяет увеличить емкость сети в среденем на 30%, однако требует очень больших временных затрат, поэтому метод DIRECT не рекомендуется к применению. Необходимо отметить, что значительное время расчета параметров сети обусловлено большим временем расчета значений целевой функции для чего необходимо производить полный цикл расчета сети с постоянно изменяемыми параметрами.

Заключение

На основе изучения теории и практики планирования сетей GSM и UMTS и систематизированного рассмотрения параметров физического уровня, влияющих на качество связи и емкость сети, в рамках диссертационной работы получены следующие основные научные и прикладные результаты.

Обосновано применение эвристических методов оптимизации, а также исследованы основные свойства генетических алгоритмов, метода имитации отжига, метода разделения на прямоугольники применительно к решению задачи настройки параметров радиоподсистемы UTRAN. Установлены оптимальные параметры генетического метода (одноточечный кроссовер, неравномерная мутация, нормированное геометрическое ранжирование), позволяющие получить приемлемую точность нахождения максимума/минимума целевой функции за минимальное число поколений алгоритма. Также определены ключевые параметры метода имитации отжига — закон геометрического охлаждения (а=0.95) и установлено, что применение метода имитации отжига позволяет получить сравнимый по точности с методом генетических алгоритмов результат, но за меньшее время.

Исследованы и систематизированы процедуры физического уровня UTRAN (процедура поиска ячейки, процедура управления мощностью, процедура хэндовера) и приведено сравнение ключевых параметров WCDMA и GSM технологий.

Обоснован выбранный критерий оптимизации - максимум числа обслуживаемых мобильных терминалов. Показано, что основные результирующие показатели того или иного метода оптимизации в значительной степени зависят от используемого правила управления параметрами радиоподсистемы:

• изменение значений мощности пилот-каналов и углов наклона антенн «CPICH+TILT»

• изменение мощности пилот-канала «СР1СН Only»

• определение мощности пилот-канала в зависимости от угла наклона антенны «CPICH=f(TILT)»

Проведенная оценка правил CPICH+TILT и CPICH Only показала, что при одинаковых результатах оптимизации CPICH+TILT и CPICH Only рекомендуется использовать правило CPICH Only, поскольку не требуется производить наклон антенн сети базовых станций. Однако следует заметить, что правило CPICH+TILT позволяет производить изменения емкости ячейки в более широких пределах чем CPICH Only, так как на уровень загрузки ячейки влияет площадь обслуживаемой территории, которая зависит не только от величины излучаемой мощности, но и в большей мере от угла наклона антенны. Показано, что при использовании генетического метода и правила CPICH=f(TILT) увеличение емкости сети на 20% больше, чем при использовании правила CPICH Only.

На основе анализа свойств процедуры хэндовера получено аналитическое выражение, характеризующее оптимальность сети по SHO. Наименьшее значение параметра SI (фактически отклонение от оптимума) было получено в случае использования метода имитации отжига, правило CPICH Only, SI=2.2%.

В целях обеспечения равномерности загрузки ячеек сети был введен показатель по сути являющийся стандартным отклонением пропускной способности сети в прямом канале (CL). Следует заметить, что в результате проведенного анализа не было обнаружено зависимости между малым значением параметра SI и малым значением параметра CL, т.е. равномерной загрузкой сети и высоким значением оптимальности по SHO.

Осуществлена программная реализация адаптированных к решению задачи расчета параметров радиоподсистемы предлагаемых методов оптимизации. Разработаны и реализованы в виде программных модулей вычислительные алгоритмы оптимизации по критерию максимума числа обслуживаемых мобильных терминалов, включающие следующие процедуры:

• процедура изменения значений мощности пилот-канала (CPICH) и углов наклона антенн сети (TILT) при оптимизации генетическим методом

• процедура изменения значений мощности пилот-канала (CPICH) при оптимизации генетическим методом

• процедура расчета значений мощности пилот-канала в соответствии с углом наклона антенн на основе генетического метода оптимизации (CPICH=f(TILT))

• процедура изменения значений мощности пилот-канала (CPICH) и углов наклона антенн сети (TILT) при оптимизации методом имитации отжига

• процедура изменения значений мощности пилот-канала (CPICH Only) при оптимизации методом имитации отжига

• процедура изменения значений мощности пилот-канала и углов наклона антенн на основании метода DIRECT

На базе разработанных алгоритмов и программ произведено имитационное моделирование методом Монте-Карло для некоторого участка сети базовых станций, в результате чего были получены основные результаты — число обслуживаемых мобильных терминалов до и после оптимизации, показатель равномерности загрузки ячеек сети, показатель оптимальности по SHO, пропускная способность.

Проведено сравнение результатов, полученных на основе разработанных автором методов оптимизациии параметров радиоподсистемы, с результатами полученными методом экспертной оценки и методом случайного поиска. Установлено, что эвристические методы оптимизации в среднем оказались на 20 % эффективнее метода экспертной оценки и на 34% эффективнее метода случайного поиска.

На основе анализа полученных результатов оптимизации параметров радиоподсистемы с целью снижения затрат на проведение работ по изменению физического угла наклона антенн при настройке зон SHO, рекомендуется использовать антенны с управляемой диаграммой направленности антенны. В качестве примера можно привести интегрированный антенный комплекс Clean Site компании Ray Com Wireless, включающий в себя трехдиапазонную кроссполяризационную антенну GSM900/1800/UMTS, сдвоенный малошумящий усилитель, комбайнер, устройство управления электрическим углом диаграммы направленности [109]. Кроме возможности управления углом наклона диаграммы направленности антенны (во всех трех диапазонах GSM900/1800/UMTS) в вертикальной плоскости с удаленного рабочего места по IP-сети, необходимо отметить такие преимущества комплекса как экономия места на трубостойке при размещении антенн, сокращение сроков монтажа, удобство технического обслуживания.

Необходимо отметить, что в силу ограничений, накладываемых методом статического моделирования сети, в работе не была учтена поддержка мобильности терминалов.

Для полученных результатов множества углов наклона антенн и мощностей пилот-каналов была проанализирована устойчивость решения к малым отклонениям данных параметров, обусловленных неточностью установки угла наклона и мощности, что достаточно важно с практической точки зрения. Было установлено, что при изменении значений углов наклона антенн не более чем на ±0.5 градуса и значений CPICH мощности не более чем на ±1 dBm снижение максимального числа обслуживаемых мобильных терминалов составляет около 5%, что находится в пределах среднеквадратического отклонения результатов оптимизации.

Диссертация в целом представляет собой научно-квалификационную работу, в которой содержится решение задачи увеличения емкости сети UMTS путем расчета ряда параметров радиоподсистемы UTRAN с использованием методов эвристической оптимизации. Результаты диссертационной работы использовались при разработке методик планирования и оптимизации сетей третьего поколения в Государственном Специализированном Проектном Институте Радио и Телевидения (ГСПИ РТВ) г.Москва, а также при выполнении комплекса работ, связанных с подготовкой рабочих материалов к внедрению UMTS в ОАО «Мобильные ТелеСистемы». Реализация результатов работы подтверждена соответствующими актами.

Список литературы диссертационного исследования кандидат технических наук Смоловик, Сергей Николаевич, 2005 год

1. Васильев Ф.П. Численные методы решения экстремальных задач. М.: Наука, 1980.- 180 с.

2. Громаков Ю.А., Смоловик С.Н. Методы планирования и оптимизации параметров радиоподсистемы UMTS. // Мобильные Системы. — 2005. №9. с.12-17.

3. Громаков Ю.А., Смоловик С.Н., Воробьев C.B. Планирование сетей GSM и UMTS с использованием репитеров.// Электросвязь. — 2005. №8. с. 1-7.

4. Евтушенко Ю.Г. Численный метод поиска глобального экстремума функций (перебор на неравномерной сетке) // Вычислительная математика и математическая физика. 1971. — т. 11, №6. с.34-67.

5. Орлянская И.В. Современные подходы к построению методов глобальной оптимизации. // Электронный журнал «ИССЛЕДОВАНО В РОССИИ», М.-2002. с.2097-2108.

6. Смоловик С.Н., Носов В.И. Метод оптимального планирования сетей мобильной связи стандарта GSM с учетом пространственного распределения абонентской нагрузки. Часть 1. // Мобильные Системы. — 2003. №6. с.21-24.

7. Смоловик С.Н., Носов В.И. Метод оптимального планирования сетей мобильной связи стандарта GSM с учетом пространственного распределения абонентской нагрузки. Часть 2.//Мобильные Системы. — 2003. №7. с.40-43.

8. Смоловик С.Н., Носов В.И. Способ построения модели пространственного распределения абонентской нагрузки в сети мобильной связи.// Международный форум «Информатика и проблемы коммуникаций»: 23-24 сентября 2003 г.

9. Смоловик С.Н., Носов В.И. Оптимальное планирование сетей мобильной связи.//Перспективы развития современных средств и систем телекоммуникаций: Тез.докл. НТК студентов и аспирантов 2-6 октября 2003. г.Томск, с.39-43.

10. Смоловик С.Н. Программный метод расчета зон покрытия базовых станций .//Перспективы развития современных средств и систем телекоммуникаций:Семинар 30 июня — 4 июля 2002 г. Санкт-Петербург, 2002. с.14-19.

11. Смоловик С.Н. Эффективное использование частот при проектировании сотовых сетей с фиксированным распределением каналов. //Информатика и проблемы коммуникаций: Российская НТК 20-22 Апреля, 2000., Новосибирск, 2000. с.78-90.

12. Aarts E.H.L., van Laarhoven P.J.M. Simulated Annealing: Theory and Applications. London, Kluwer, 1987.

13. Ahonen T., (2004) Killer Instinct

14. URL: http://www.eurocomms.co.uk/features/story.shtml?features.REF=91

15. Ahonen T., Barret J. Services for UMTS: Creating killer application in 3G. John Wiley & Sons, Ltd., 2002.

16. Ali M., Torn A., Viitanen S. A Numerical Comparison of Some Modified Controlled Random Search Algorithms // Global Optimization vol.11, 1997, p. 377-385.

17. Ali M., Torn A., Viitanen S. Stochastic Global Optimization: Problem; Classes and Solution Techniques //Global Optimization vol.14, 1999, p.437-447,.

18. Ali M., Storey C. Aspiration Based Simulated Annealing Algorithm.//Global Optimization vol. 11,1996, p. 181 -191.

19. Andreas Eisenblatter, Armin Fugenschuh, Thorsten Koch. Mathematical Methods for Automatic Optimisation of UMTS Radio Networks. MOMENTUM Project IST-2000-28088. URL: http://momentum.zip.de

20. Avitec Inc. AXENON BSR 923 900 MHz Band Selective Repeater. http://www.avs-technologies.com

21. Avitec Inc. AXENON BSR 933 900 MHz Band Selective Repeater http://www.avs-technologies.com

22. Avitec Inc. AXENON BSR 937 900 MHz Band Selective Repeater http://www.avs-technologies.com

23. Avitec Inc. AXENON BSR 940 900 MHz Band Selective Repeater http://www.avs-technologies.com

24. Avitec Inc. AXENON BSR 1823 900 MHz Band Selective Repeater http://www.avs-technologies.com

25. Avitec Inc. AXENON BSR 1833 900 MHz Band Selective Repeater http://www.avs-technologies.com

26. Avitec Inc. EDGE REPEATERS Challenges and benefits http ://www.avitec.se

27. Avitec Inc (2003) Retemsa-AVS SOR 933 Switched Outdoor Repeater Specification http ://www.avs-technologies.com/gsmrepeater/

28. Avitec Inc (2003) Retemsa-AVS SOR 1833 Switched Outdoor Repeater Specification, http://www.avs-technologies.com

29. Beamen M.,Christensen G. Universal Mobile Telecommunications System (UMTS) http://www.hautespot.net, 2002

30. Carter R.G., Gablonsky J.M., Patrick A., Kelley C.T., Eslinger O.J. Algorithms for noisy problems in gas transmission pipeline optimization. John Wiley & Sons, Ltd., 2002.

31. Castro PJ. The UMTS Network and Radio Access Technology: Air Interface Techniques for Future Mobile Systems. John Wiley & Sons Ltd., 2001.

32. Choi W., Cho B.Y., Ban T.W., Automatic On-Off switching repeaterfor DS/CDMA Reverse Link Capacity Improvement. // IEEE Communication Letters, vol.5, No.4, April 2001.

33. Dehghan S., Lister D., Owen R. and Jones P. W-CDMA capacity and planning issues. //IEE Electronics and Communication Engineering Journal, pp. 108-118, June 2000.

34. Diener I. On the Global Convergence of Path-following Methods to Determine All Solutions to a System of Nonlinear Equations // Math. Programming, vol.39, 1987, p.181-188.

35. Diener I. Trajectory Methods in Global Optimization. //Handbook of Global Optimization. Dordrecht, Kluwer, 1995, p.649-668.

36. Dixon L.G.W., Szego G.P. Towards Global Optimization// North-Holland, 1975.

37. Dixon L.G.W. and Szego G.P. Towards Global Optimisation 2.//North-Holland, New York, NY, 1-st edition, 1978.

38. Eisenblatter A., Greerdes H., Junglas D., Koch T., Kurner T. Final Report on Automatic Planning and Optimisation. Momentum Project., 2003

39. URL: http://momentum.zip.de

40. EMC World Cellular Data Metrics. "3" Subscribers Spending Six Times As Much on Voice as on 3G Mobile Data., 2004

41. URL: http://www.3g.co.uk/PR/October2004/8509.htm

42. ETSI SMG 24. Concept group alpha W-CDMA: System description summary. 1997, URL: http://etsi.org.

43. ETSI SMG 24. Summary of concept description of the beta concept. 1997 URL: http://etsi.org.

44. ETSI SMG 24. Concept group W-TDMA: System description summaiy. 1997 URL: http://etsi.org.

45. ETSI SMG 24. Concept group delta W-TD/CDMA: System description summary 1997. URL: http://etsi.org.

46. ETSI SMG 24. Concept group epsilon ODMA: System description summary. 1997 URL: http://etsi.org.

47. ETSI Press Release. Agreement Reached on Radio Interface for Third Generation Mobile System UMTS. Paris, France, January 1998.

48. Finkel D. E., DIRECT Optimization Algorithm User Guide. Center for Research in Scientic Computation North Carolina State University. http://www4.ncsu.edu/~definkel/research/

49. Gablonsky J.M. Direct version 2.0 userguide. Technical Report CRSC-TR01-08, Center for Research in Scientic Computation, North Carolina State University, April 2001.

50. Gablonsky J.M. Modifications of the Direct Algorithm. North Carolina State University, Raleigh, North Carolina, 2001.

51. Gablonsky J.M., Kelley C.T. A locally-biased form of the direct algorithm.// of Global Optimization, vol. 37, 2001.

52. Gray P., Hart W.E., Painton L., Phillips C., Trahan M., Wagner J. A Survey of Global Optimization Methods. //Sandia National Laboratories, 1998.

53. Haataja J. Genetic algorithms http://www.csc.fi/math topics/Movies/GA.html

54. Hansen E.R. Global Optimization Using Interval Analysis // New York, Marcel Dekker, 1992.

55. Harmatos J. Planning of UMTS Core Networks. Budapest, Hungary, 2000

56. Harmatos J., Szentesi A., Juttner A. Cost-Based UMTS Transport Network Topology Optimization.// ICCC'99, Tokyo, September 1999.

57. Hart W., Painton L., Phillips C. A survey of Global optimisation methods. http://www.cs.sandia.gov/opt/survey

58. Holma H. and Toskala, A. WCDMA for UMTS Radio Access for Third Generation Mobile Communications. John Wiley & Sons, Ltd., 2nd ed.,2002.

59. Horst R., Pardalos P.M. Handbook of Global Optimization. Dordrecht, Kluwer, 1995.

60. Horst R., Tuy H. Global Optimization, Deterministic Approaches. Berlin, Springer-Verlag, 1990.

61. Huyer W., A. Neumaier. Global Optimization by Multilevel Coordinate Search //Global Optimization 1999, vol.14, p.3 31-355.

62. ITU-R Recommendations, ITU-R M.1225. Guidelines for Evaluation of Radio Transmission Technologies for IMT-2000. URL: www.itu.org

63. Jones P., and Owen R. Sensitivity of UMTS FDD system capacity and coverage to model parameters.// Proc. of 1st IEE 3G Mobile Communications Technologies Conference, pp. 224-229, London, March 2000.

64. Kaaranen H., Ahtiainen A., Laitinen L., Naghian S., Niemi V. UMTS Networks: Architecture, Mobility and Services. John Wiley & Sons, Ltd, 2001.

65. Kelley C. T. Iterative Methods for Linear and Nonlinear Equations, volume 16 of Frontiers in Applied Mathematics. SIAM, Philadelphia, PA, 1-st edition, 1995.

66. Kelley C. T. Iterative Methods for Optimization. Frontiers in Applied Mathematics. SIAM, Philadelphia, PA, 1-st edition, 1999.

67. Laiho J., Wacker A. and Novosad, T. Radio Network Planning and Optimization for UMTS, John Wiley & Sons, Ltd., 2002.

68. Lee C.Y., Mobile Communications Design Fundamentals. John Wiley & Sons, Inc., Second Edition, 1993

69. Metropolis N., Rosenbluth A., Rosenbluth M., Teller A., Teller E. Equation of State Calculations by Fast Computing Machines // J. Chem. Phys. Vol. 21, No. 6, 1953 p.1087-1092,.

70. Michalewicz Z. Genetic Algorithms + Data Structures = Evolution Programs (3rd Edn.) New York, Springer-Verlag, 1996.

71. Moulton P. Telecommunications Survival Guide. Prentice Hall PTR, Upper Saddle River, NJ 07458

72. Neubauer T., Baumgartner T. and Bonek E. Necessary and sufficient network size for pole capacity estimation in UMTS FDD.// Proc. October 2000.

73. Neumaier A., Global optimisation. http://www.mat.univie. ac. at/~neum/glopt.html

74. Nieminen T., Evolution from GSM to UMTS http://www.comlab.hut.fi/opetus/238/lecture2.pdf, 2002

75. Pardalos P.M., Rosen J.B. Constrained Global Optimization: Algorithms and Applications // Berlin, Springer Verlag, Lecture Notes in Computer Science vol. 268, 1987.

76. Paquet A. UMTS: the evolution of GSM toward IMT-2000 http://www.ece.ubc.ca/~alexp/wireless termpaper.pdf, 2001

77. Passino K. Biomimicry for Optimisation, Control and Automation http://www.ece.osu.edu/~passino/ICbook/ic code.html

78. Perttunen C.D. Jones D.R., Stuckman B.E. Lipschitzian optimization without the lipschitz constant. //Optimization Theory and Application, October 1993.

79. Pinter J.D. Global Optimization in Action // London, Kluwer, 1996.

80. Pohlheim H. Genetic and Evolutionary Algorithm for use with Mathlab. http ://www. geatbx. com

81. Prasad R., Mohr W., Konhauser W. Third Genereation Communication Systems. Artech House, London, 2000.

82. Price W.L. A Controlled Random Search Procedure for Global Optimization // The Computer Journal, 20, 1977, p.367-370.

83. Ratschek H., Rokne J.G. Interval Methods // Handbook of Global Optimization. Dordrecht, Kluwer, 1995, p.751-828.

84. Ratchek H., Rokne J. New Computer Methods for Global Optimization // Chichester, Ellis Horwood, 1988.

85. Rinnoy Kan A.H.G., Timmer G.T. Stochastic Global Optimization Methods // Mathematical programming, vol.39 1987 p.27-78.

86. Ruttik K. Wideband CDMA systems.

87. URL: http://www.comlab.hut.fi/opetus/238/lecturel Intro 2002.pdf

88. Tachikava K. W-CDMA Mobile Communication System. John Wiley & Sons, Ltd., 2002

89. Toeltsch M., Gerdenitsch A., Jakl S., Chong Y.Y. A rule-based algorithm for Common Pilot Channel and Antenna Tilt Optimisation in UMTS FDD Networks. http://www.nt.tuwien.ac.at/mobile/papers/UMTS/ETRI2004 Gerdenitsch/de

90. Torn A., Viitanen S. Topographical Global Optimization Using Pre-Sampled Points // Global Optimization, Vol 5, No 3, 1994.

91. Torn A. Global Optimization as a Combination of Global and Local Search // Turku, Abo Akademi University, 1974.

92. Torn A., Viitanen S. Topographical Global Optimization // Floudas C.A., Pardalos P.M. (eds): Recent Advances in Global Optimization. Princeton University Press, 1992, p.384-398.

93. Torn A. Global Optimization as a Combination of Global and Local Search // Turku, Abo Akademi University, 1974.

94. Torn A., Zilinskas A. Global Optimization // Berlin, Springer Verlag, 1989.

95. Shubert B. A sequential method seeking the global maximum of a function. SIAM J. Numer. 1972.

96. Sturua E.G., Zavriev S.K. A Trajectory Algorithm Based on the Gradient Method. The Search on Quasioptimal trajectories // Global Optimization, №1, 1991.

97. UMTS Forum Report №33. 3G Offered Traffic Characteristics URL:http ://www. urn ts-forum. org

98. UMTS Forum, UMTS Forum Report №9. The UMTS Third Generation Market Structuring the Service Revenue Opportunities. URL: http://www.umts-forum.org

99. UMTS Forum, UMTS Forum Report No. 17. The UMTS Third Generation Market Study Update.

100. URL: http://www.umts-forum.org

101. Valkealahti K., Hoglund A., Parkkinen J., Hamalanen A. WCDMA common pilot power control for load and coverage balancing. Nokia Research Center

102. Walke B., Seidenberg., Althoff M. P. UMTS:The Fundamentals. John Wiley & Sons, Ltd., 2003

103. Yang C. CDMA RF System Engineering. Artech House Mobile communication library. 1998

104. Yi-Bing Lin. Mobility Management: From GPRS to UMTS http://www.mcl.hu/micromob/download/resources/edgemmsupp/wcmc.pdf, 2003

105. Yu J., Yao Y., Zhang J. Reverse-Link Capacity of Power-Controlled CDMA Systems With Beamforming. IEEE Transactions on Vehicular Technology, Vol.53, 2004

106. RaycomWireless. Powerwave представляет антенную систему Clean Site. www.raycom-w.ru/news.php?show=:281,2005110. 3GPP TR 25.956 v4.0.0. Technical Specification Group Raio

107. Access Networks; UTRA Repeater; Planning Guidelines and System Analysis (Release 4). 2002