在多扇区组网和多用户接入的实际应用场景下，RACH的相关参数配置对LTE系统性能产生重要影响，主要有两方面：首先可能产生RACH碰撞，接入碰撞会使呼叫建立延时、失败或上行失步，后者影响数据恢复延时、切换延时等，也直接影响呼叫建立成功率和切换成功率，因此影响LTE网络性能和用户体验;其次影响系统容量，由于上行链路需要为RACH保留无线资源，在有限的上行无线资源中，如果RACH占用过多，那么上行共享信道资源就相应减少。
　　LTERACH优化实际是每个扇区的RACH配置参数优化，但影响每个扇区RACH配置的因素有很多，包括如下：
　　（1）扇区覆盖的人口密度。人口密度越大，接入碰撞的可能性也就越大。
　　（2）呼叫到达率。到达率越高，接入碰撞的概率就越低。
　　（3）引入切换率。尽管影响切换成功率的因素很多，但如果切换第一步在目标扇区接入失败，后续切换过程则无从谈起。
　　（4）扇区是否位于跟踪区边缘。UE跨越跟踪区需要重新接入注册过程，因此接入边缘扇区接入频度高，当然碰撞的可能性也就越大。
　　（5）业务模式影响DRX（DiscontinuousReception，
　　非连续接收）和上行同步状态，因为需要通过RACH的接入过程完成。
　　（6）网络配置影响。如天线倾角、发射功率设置和切换门限，在这些配置中，任何变化都影响最佳的RACH配置。例如，扇区的天线倾角变化，扇区的覆盖将改变，从而影响呼叫到达率和每个扇区的切换率，网络覆盖直接影响每个扇区的RACH配置，因此RACH优化与网络优化密切相关。
　　基于SON的RACH自优化的需求目标首先是性能方面，包括降低RACH接入碰撞的概率、提高接入成功率、减少呼叫建立时间、提高切换成功率等;其次是优化LTE上行链路为RACH保留的资源，提升系统上行链路容量，即增加上行共享信道资源。
　　3基于SON的RACH自优化架构
　　根据实现功能所处在基站或OAM（OperationAdministrationandMaintenance，操作、管理和维护）上，SON架构主要分为集中式、分布式和混合式。其中，如果SON实现功能集中在OAM上，则是集中式架构;如果SON实现功能分布在各个基站上，则是分布式架构;如果SON实现功能既在OAM上也分布在各个基站上，则是混合式架构。
　　鉴于RACH自优化过程需要大量的相关性能统计数据和运算，为了降低基站系统的负荷及不影响基站性能，采用SON集中式架构来实现，如图2所示。集中式架构使RACH自优化功能集中在OAM上，而RACH自优化控制策略也由OAM导入;根据移动运营商的实际需求，一些人工干预的指令也是通过OAM导入;eNodeB负责收集和测量RACH性能参数，并接收OAM优化后的RACH参数。
　　基于SON的RACH自优化技术要求LTE系统支持自适应控制，并通过RACH的相关KPI（KeyPerformanceIndicator，关键性能指标）和性能参数来触发自优化构成。不同的RACH自优化控制策略，相关的KPI及关键性能参数也不同，但宗旨都是在提升LTERACH性能的基础上提高4G系统的容量。
　　影响LTERACH自优化因素很多，即使相同的扇区在不同的时间段差异也很大，因此自优化过程不是一次性的而是长期过程，这就需要采集大量的性能数据作为下一步优化的基础。基于大量性能数据分析和处理，输出RACH优化性能参数将作为下一轮自优化的基础和前提。总之，LTERACH自优化实际是周而复始的过程。
　　4LTERACH自优化的处理方法
　　SON的自优化功能实现主要是通过KPI或性能统计参数来触发，如果每个LTE扇区的RACH性能不满足其KPI指标要求，则可以进一步触发RACH的优化和校正。
　　RACH配置优化包括如下：
　　（1）RACH的资源单元分配优化。
　　（2）RACH前导拆分，涉及在专用、组A和组B之间。
　　（3）RACH的backoff参数值优化;RACH发送功率控制优化。

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