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    通過迭代算法設置小區(qū)功率優(yōu)化重疊覆蓋的探討

    2017-03-12 18:32孫宇彤朱美根
    移動通信 2017年2期

    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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