通過迭代算法設置小區(qū)功率優(yōu)化重疊覆蓋的探討

孫宇彤++朱美根

【摘 要】為了改善TD-LTE無線網絡的重疊覆蓋，通過分析路測數據，利用迭代算法，批量計算出各小區(qū)的功率調整值后在網管側調整參數，可以簡便快捷地優(yōu)化小區(qū)重疊覆蓋，并結合案例展示了具體的應用效果。

【關鍵詞】重疊覆蓋 TD-LTE 迭代算法 小區(qū)功率設置

doi：10.3969/j.issn.1006-1010.2017.02.003 中圖分類號：TN929.5 文獻標志碼：A 文章編號：1006-1010（2017）02-0013-04

引用格式：孫宇彤，朱美根. 通過迭代算法設置小區(qū)功率優(yōu)化重疊覆蓋的探討[J]. 移動通信， 2017，41（2）： 13-16.

1 LTE的重疊覆蓋

LTE無線網絡可以采用同頻組網，此時相鄰的小區(qū)均使用相同的頻域、時域資源，則這種情況下的LTE無線網絡成為了一個自干擾系統。自干擾系統的干擾源越多，干擾就越大，鏈路的質量也就越差。

重疊覆蓋定義為一個地點有多個小區(qū)的信號覆蓋，且這些小區(qū)與最強小區(qū)的信號相差6 dB以內。重疊覆蓋度用來衡量重疊覆蓋的程度，表明一個地點重疊覆蓋的小區(qū)數量。由于重疊覆蓋度與干擾源數量相關，因此重疊覆蓋度越高，干擾源就越多，干擾也就越大。

在網絡優(yōu)化的實踐中，采用高重疊覆蓋占比來評估區(qū)域內的重疊覆蓋度。中國移動通信集團公司定義的高重疊覆蓋占比指標的統計條件是：統計最強小區(qū)信號大于等于-105 dBm、6 dB范圍內的小區(qū)信號數量大于等于4的路測采樣點比例，也就是重疊覆蓋度大于等于4的路測采樣點占比。

高重疊覆蓋占比直接體現了網絡內的干擾程度，進而反映了速率及用戶感知，在日常優(yōu)化工作中，控制高重疊覆蓋占比就成為網絡優(yōu)化的重中之重?；诖?，在中國移動通信集團公司每季度對各重要地市進行的掃頻測試中，高重疊覆蓋占比會作為掃頻測試輸出的一項重要指標，用于評估網絡覆蓋的合理性。該指標分為以下3種統計方式：

（1）D頻段統計：對頻點歸屬D頻段的掃頻信號進行統計分析；

（2）F頻段統計：對頻點歸屬F頻段的掃頻信號進行統計分析；

（3）D+F頻段統計：使用過濾多層網站點的統計方式，避免多層網站點帶來的統計誤差，在排除多層網站點信號的影響后，對所有掃頻信號進行統計分析。

2 重疊覆蓋的常規(guī)優(yōu)化手段

在TD-LTE無線網絡優(yōu)化實踐中，一般認為單頻段的高重疊覆蓋占比超過5%或者雙頻段的高重疊覆蓋占比超過10%，就需要進行重疊覆蓋的優(yōu)化。

為了優(yōu)化重疊覆蓋，網絡優(yōu)化人員通常采用如圖1所示的優(yōu)化步驟。其中，優(yōu)化方案主要考慮調整天線方位角/傾角、基站整改或者調整相關功率參數。

圖1 常規(guī)的優(yōu)化步驟

由圖1可見，使用常規(guī)手段來優(yōu)化重疊覆蓋時，只能逐小區(qū)分析、逐小區(qū)執(zhí)行，如果需要調整天饋，則方案執(zhí)行周期也較長。因此，常規(guī)手段不但費時費力、見效慢，而且效果不易控制，甚至有可能解決了原先的重疊覆蓋點但卻在其他區(qū)域產生新的問題點，對網絡總體指標并無改善。

3 重疊覆蓋的快捷優(yōu)化方法

那么有沒有一種簡便易行、見效快的方法，在網管側通過調整參數就可以改善重疊覆蓋呢？筆者經過多次探討及試驗，最終找到了一種優(yōu)選方案——迭代算法。

迭代算法通過分析掃頻數據，基于提高主服務小區(qū)功率以及降低鄰區(qū)功率，批量并迭代計算出各小區(qū)的功率調整值，從而降低高重疊覆蓋占比。迭代算法的具體執(zhí)行步驟如圖2所示。

具體步驟如下：

（1）優(yōu)化人員首先對網絡進行一次掃頻測試，并根據基站數據庫分別輸出6 dB以及10 dB以內的路測采樣點的兩張鄰區(qū)列表（以下簡稱鄰區(qū)列表），鄰區(qū)列表中包含最強小區(qū)以及各個鄰區(qū)的名稱和RSRP（Reference Signal Receiving Power，參考信號接收功率）。

（2）嘗試通過提升服務小區(qū)的功率來改善重疊覆蓋度，升功率小區(qū)的選擇應遵循以下原則：

◆從6 dB鄰區(qū)列表中篩選出重疊覆蓋度3～4的采樣點，找到作為服務小區(qū)比較多的小區(qū)，由于提升這些小區(qū)的功率將增加服務小區(qū)RSRP，從而改善重疊覆蓋，因此將這部分小區(qū)作為升功率備選小區(qū)；

◆在10 dB鄰區(qū)列表中，如果路測采樣點的重疊覆蓋度只有0～2，則無論升功率小區(qū)在服務區(qū)還是在鄰區(qū)，對這些采樣點的重疊覆蓋度都無影響（通常小區(qū)功率的提升幅度不超過3 dB）；

◆在6 dB鄰區(qū)列表中重疊覆蓋度是0～2，但在10 dB鄰區(qū)列表中高于3的采樣點，這些是提升功率的隱患點，如果提升功率的小區(qū)正好在這些點的鄰區(qū)列表中而又不是服務小區(qū)，就有可能產生新的高重疊覆蓋度點；

◆如果升功率備選小區(qū)在6 dB鄰區(qū)列表中較多做3～4重疊覆蓋度的采樣點的服務小區(qū)，而較少在前述隱患點上做鄰區(qū)的話，說明提升功率利大于弊，反之則有可能得不償失；

◆升功率備選小區(qū)越多在0～2重疊覆蓋度的采樣點中做服務小區(qū)，則隱患越少；

◆根據各類采樣點數量，綜合考慮利弊，最終確定升功率小區(qū)。

（3）嘗試通過降低小區(qū)的功率來改善重疊覆蓋，降功率小區(qū)的選擇應遵循以下原則：

◆在6 dB鄰區(qū)列表3～4重疊覆蓋度的采樣點中，較多做鄰區(qū)；

◆在6 dB鄰區(qū)列表0～2重疊覆蓋度的采樣點中，較少做服務小區(qū)。

（4）確定升降功率的備選小區(qū)后，這些小區(qū)升降功率的幅度暫定為3 dB，也可以通過鄰區(qū)與主服務區(qū)的差值大致估算。

（5）確定功率調整方案后，優(yōu)化人員再把各小區(qū)模擬調整后的RSRP迭代到前述掃頻數據中，模擬計算出新的重疊覆蓋度。

（6）優(yōu)化人員以更新后的掃頻數據為基礎，再次進行步驟（2）至（5）計算，可以得到更穩(wěn)定的功率調整方案（此步驟可以多次計算，故為迭代算法）。優(yōu)化人員也可以實施一輪調整后，再進行一次路測掃頻，基于新的掃頻數據再進行迭代計算。

4 優(yōu)化案例分析

在某次掃頻測試中，優(yōu)化人員發(fā)現某地市高重疊覆蓋占比過高，尤其是D+F頻段的高重疊覆蓋占比在某些網格高達13%左右，因此運用迭代算法對多個網格進行了優(yōu)化。下面僅列舉其中一個網格的優(yōu)化情況來進行分析。

4.1 網格情況介紹

待優(yōu)化的網格位于市區(qū)，面積為11平方公里，分布有D頻段和F頻段基站，并且大多數D頻段和F頻段基站共站，基站的具體分布情況如圖3所示：

圖3 待優(yōu)化網格的站點分布

4.2 確定調整方案

優(yōu)化人員利用迭代算法，對圖3所示的網格的路測數據進行了分析。迭代算法進行了多輪，共篩選出需升功率小區(qū)80個、需降功率小區(qū)76個。

值得注意的是，由于F頻段需保證居民區(qū)等深度覆蓋，因此在本次優(yōu)化調整方案中，F頻段的小區(qū)不考慮降功率。

4.3 優(yōu)化前后指標對比

（1）重疊覆蓋的優(yōu)化結果

經過優(yōu)化調整后，D+F頻段的高重疊覆蓋占比從13.19%降至9.82%，下降了3.37%，極大地改善了網格內的重疊覆蓋情況，從而達到優(yōu)化的目的。

（2）KPI指標對比

經過優(yōu)化調整后，網格的KPI（Key Performance Indicator，關鍵性能指標）也得到了同步的提升。表1展示了平均RSRP、SINR（Signal to Interference plus Noise Ratio，信噪比）及下載速率這些指標的變化，不難看出優(yōu)化取得了良好的效果。

表1 KPI指標優(yōu)化前后對比

KPI 平均RSRP/dBm 平均SINR/dB 平均下載速率/Mbps

優(yōu)化前 -86.24 12.44 27.13

優(yōu)化后 -84.91 13.42 30.88

5 結束語

重疊覆蓋是TD-LTE無線網絡優(yōu)化的關鍵內容，常規(guī)的優(yōu)化方法需要逐小區(qū)分析、逐小區(qū)執(zhí)行，費時費力且見效慢?；诖?，本文提出先分析路測數據、再利用迭代算法進行小區(qū)發(fā)射功率的批量調整這種快捷優(yōu)化方法，以改善TD-LTE無線網絡的重疊覆蓋。

該優(yōu)化方法具有以下優(yōu)點：

（1）實施方便，現場工作量小；

（2）可批量輸出調整方案，實施周期短且見效快；

（3）可通過理論計算來預測實施效果，最大程度地減少副作用；

（4）可多次迭代，使調整方案趨于收斂。

當然，實施這種優(yōu)化手段時需要注意如下：

（1）基站發(fā)射功率有限，不可能無休止地提升，在優(yōu)化過程中也發(fā)現一些希望提升功率的小區(qū)已經達到功率上限；

（2）調整發(fā)射功率只是優(yōu)化重疊覆蓋的一種途徑，若能結合天饋參數的優(yōu)化則效果會更好。

目前優(yōu)化過程全部用Excel人工計算，功率調整均以3 dB為步長，功率調整幅度還不夠精細。下一步可考慮進行軟件編程，使功率調整幅度更精細，這樣迭代算法的輸出結果將會更好。

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