L’architecture général de la 4G selon la 3GPP : eNodeB MME LTE User equipment HSS S-GW PCRF P-GW IP Networks IMS Internet Apps eNodeB E-UTRAN EPC Les KPIs (Key Performance Indicator) Les Indicateurs Clés de Performance (KPI) sont un ensemble d'événements, de paramètres et de mesures quantifiables utilisés dans les réseaux LTE, UMTS, CDMA et GSM pour évaluer ou comparer les performances en termes de réalisation des objectifs stratégiques et opérationnels du réseau mobile. Pour notre cas on s’intéresse au réseau 4G. Les KPIs en 4G LTE peuvent être classés en plusieurs catégories en fonction de leur rôle et de leur impact sur le réseau : KPIs de Performance Énergétique Ces indicateurs évaluent l'efficacité énergétique du réseau et la consommation d'énergie des stations de base (eNodeB). • Consommation d'énergie par cellule (Wh ou Joules) : Mesure la consommation totale d'énergie d'une station de base. • Efficacité énergétique (bit/Joule) : Indique la quantité de données transmises par unité d'énergie consommée. • Puissance de transmission des eNodeB (Watt) : Permet d'ajuster dynamiquement la puissance des cellules en fonction du trafic. [1] KPIs de Capacité et d’Utilisation des Ressources Ces indicateurs mesurent l'utilisation des ressources du réseau et leur impact sur la performance globale. • Utilisation des blocs de ressources physiques (PRB Utilization, %) : Évalue l'utilisation des ressources radio. • Charge de la cellule (Load per Cell, %) : Indique le niveau de charge d'une cellule, aidant à ajuster la puissance des stations de base. • Efficacité spectrale (Spectral Efficiency, bps/Hz) : Mesure l'utilisation optimale du spectre radio en relation avec la consommation énergétique. [2] KPIs de Qualité de Service (QoS) et Expérience Utilisateur (QoE) Ces indicateurs évaluent la performance perçue par les utilisateurs en termes de débit, latence et stabilité de la connexion. • Débit descendant et montant (Throughput DL/UL, Mbps) : Assure que la réduction de puissance n'affecte pas la qualité du réseau. • Latence de bout en bout (End-to-End Latency, ms) : Vérifie que la mise en veille des cellules ne provoque pas de délais excessifs. • Taux de perte de paquets (Packet Loss Rate, %) : Surveille l'impact des stratégies d'économie d'énergie sur la stabilité du réseau. [3] KPIs de Mobilité et de Gestion des Handover Ces indicateurs mesurent l'efficacité des transferts inter-cellules (Handover) et leur impact sur la connectivité. • Taux de réussite du Handover (Handover Success Rate, HOSR, %) : Évalue l'efficacité de la gestion des transitions entre cellules. • Taux d'échec du Handover (Handover Failure Rate, %) : Identifie les échecs de transfert qui peuvent entraîner une consommation d'énergie inutile. • Délai de Handover (Handover Interruption Time, ms) : Mesure l'impact de l'optimisation énergétique sur la continuité des services. [4] KPIs de Fiabilité et de Disponibilité du Réseau Ces indicateurs évaluent la stabilité et la disponibilité du réseau LTE. • Taux de disponibilité des cellules (Cell Availability, %) : Assure que les stations de base restent actives lorsque nécessaire. • Taux d'échec d'établissement de connexion (Call Setup Success Rate, CSSR, %) : Vérifie que l'optimisation énergétique ne perturbe pas les connexions. [5] KPIs du Réseau Auto-Organisé (SON – Self-Organizing Network) Ces indicateurs reflètent la capacité du réseau à s'auto-optimiser pour améliorer l'efficacité énergétique et la gestion des ressources. • Taux d'activation/désactivation des cellules (Cell Activation/Deactivation Rate, %) : Surveille l'impact de la mise en veille des cellules sur la consommation énergétique. • Optimisation automatique de la puissance de transmission (%) : Évalue l'efficacité des algorithmes ajustant dynamiquement la puissance des cellules. [6] Bibliographie [1] U. M. M. M. a. A. I. Joel Shodamola, «A Machine Learning based Framework for KPI Maximization in Emerging Networks using Mobility Parameters,» AI4Networks Research Center, Dept. of Electrical & Computer Engineering, University of Oklahoma, USA. [2] Z. S. ·. A. Y. M. ·. A. Al-Thaedan, «Key performance indicators analysis for 4 G-LTE cellular,» Bharati Vidyapeeth’s Institute of Computer Applications and Management, 2023. [3] Y. M. J. D. R. a. J. B. C. Susanna Mosleh†, «A Novel Machine Learning Approach to Estimating KPI and PoC for LTE-LAA-based Spectrum Sharing,» Communications Technology Laboratory, National Institute of Standards and Technology, USA. Department of Physics, University of Colorado, Boulder, Colorado, USA. Communications Technology Laboratory, National Institute of Standards and Technology, USA, 2020. [4] *. K. O. b. A. A.-A. A. Agbotiname Lucky Imoize a, «Analysis of key performance indicators of a 4G LTE network based on experimental data obtained from a densely populated smart city,» Department of Electrical and Electronics Engineering, Faculty of Engineering, University of Lagos, Lagos state, Nigeria, 2020. [5] M. F. Krasniqi, «The analysis of Key Performance Indicators (KPI) in 4G/LTE networks,» Ss. Cyril and Methodius University in Skopje, 2019. [6] K. Z. J. W. Abhijeet Bhorkar, «A Hierarchical Deep Learning Framework for Real-Time Prediction in Cellular Networks,» 2019.
