基于MR的LTE网络结构优化分析应用

2016-05-28 05:18黄友亮
广东通信技术 2016年1期

[黄友亮]

运营与应用

基于MR的LTE网络结构优化分析应用

[黄友亮]

摘要当前LTE网络质量的考核与优化,还基于传统的路测分析,目标也是以解决路面问题为主。但在大数据时代,用户多集中在室内区域,仅依靠传统路测的手段,远不能体现用户真实的业务体验。此时基于用户实报的MR数据的应用分析就浮于眼前了,基于MR的分析,SON的功能模块已经做了部分应用,像邻区优化、PCI等等,都是从关键字段出发,寻找自优化的一种方式。如何基于MR数据快速指导网络结构的优化,是文章重点阐述的内容。

关键词:LTE MR KPI CHR 弱覆盖 重叠覆盖 过覆盖

黄友亮

中国移动通信集团福建有限公司网优中心。

1 背景

针对网络问题的优化解决,我们当前的工具及方案能力多集中在评估、识别与定位等环节,而对问题的优化闭环能力偏弱。我们可以根据工具快速识别造成问题的原因,将原因分为覆盖类、参数类及其他,但具体覆盖等问题的优化调整建议还需要一线自己来判断,还需要做大量的测试摸排等工作。如何有效的结合CHR等多维度数据来减轻一线的人力投入,提高问题解决的效率和准确性就急需我们去研究解决。

2015年中国移动等运营商都在寻找突破传统网优的思路和方法,在大数据的背景下,提出要基于多维度数据,构建平台能力,提高问题定位的效率及准确性,要把人力更多的投入到问题的解决环节。如何在交付中体现方案的价值点与差异性,增强服务品牌与竞争力,如何减轻一线的人力与效率压力,帮助一线摆脱高比例的低端投入,都需要构建问题闭环的核心能力,而CHR等核心数据就是我们的切入点。

2 优化方案与策略

要解决网络结构的问题,我们先看看它在整个网优链条中的位置,谁是它的上游,或者说它导致了哪些问题,它跟其他专题的相互关系。进一步做问题的分解,寻找主要矛盾,解决它。

2.1方案体系

整个方案体系就是网优问题触发到解决的一个缩影,我们只体现主要方面,可以这样来解读:

第一层:业务层,也是网络质量的直接体现,一种是话统类的,接入、掉线、切换等KPI指标的分析,直接的诉求就是TOPN小区的分析与解决;另一种是由路测及用户投诉触发的网络问题;还有一种就是完全基于MR数据统计的问题,是实际用户上报的指标呈现。

第二层:分析层,针对第一层问题的分析与分解。我们通过CHR的关联分析,把问题分解为需要网络结构调整类,以及需要参数调整的如邻区、PCI等。而网络结构类问题是一线耗费精力最多的一环,需要进一步分析,成为可落地的优化动作。

第三层:动作与措施,通过第二层的深入分析,是可以直接指导优化的落地动作与措施。

参数类的调整可以直接转化为优化措施,而网络结构类专题需要结合相关字段,进一步深入定位,寻找到影响网络的主要小区,分解成可落地的优化措施,如方位角、下倾角等天馈调整建议,这也是我们重点要介绍的网络结构类专题的评估与归类。

2.2问题评估与归类

弱覆盖

获取弱覆盖栅格:将实测数据进行栅格化,获取每个栅格上弱覆盖样本(参考中移动设置,主服务小区小于-110dBm的样本认为是弱覆盖样本)占比,若占比高于一定门限(默认60%),则认为该栅格为弱覆盖栅格。

小区统计:计算小区覆盖范围内的弱覆盖样本数(默认为小于-110dBmM的MR为弱覆盖MR样本)比覆盖范围内总样本数,若此比例值大于门限(5%),则认为该小区是弱覆盖小区。

重叠覆盖

重叠覆盖和弱覆盖需要有一个平衡,既不能出现过多的重叠覆盖导致网络的干扰同时也造成了资源的浪费,也不能覆盖不接续出现弱覆盖空洞,所以重叠覆盖的控制就显得尤为重要。这里我们提出两个概念重叠覆盖度和干扰贡献度。

重叠覆盖度,在主服电平须大于-110dbm的情况下,若实测数据样本在大于等于Threshold=主服电平-6db的范围内,若存在大于等于3个邻区的接收信号,则认为该样本为重叠覆盖样本。

计算区域和小区级的重叠覆盖度:

区域级:计算整体重叠覆盖样本数占总MR数比例。

小区级:按照小区计算该小区覆盖范围内的重叠覆盖样本数占本小区覆盖范围的MR数的比例。

干扰贡献度,用来衡量小区主动干扰的情况,小区干扰贡献度越大,表明此小区对区域的干扰贡献较大,即是干扰源,应重点进行优化。

原理示意图如图3:

图1 方案体系

图2 重叠覆盖栅格

图 3 小区干扰示意图

上图中有颜色的部分,A块是小区主覆盖区域,B、C、D、E、F均是被干扰的区域。不同是颜色代表干扰程度的大小,如B和C受该小区的干扰较大,小区D、E、F受小区A的干扰较小。

干扰贡献度计算是考虑小区A对各个小区干扰程度大小加权后,计算:

具体公式如下:

其中N为对应区域的采样点,Φ为权值系数(由对应采样点下,由小区M与主服务小区的RSRP差值决定)

此指标越大,说明该评估小区对整体区域的干扰贡献越大,越应该进行勘测优化。

过覆盖

主要用于评估小区是否有过覆盖问题,进而识别出可能存在较强下行干扰的小区,给后续优化以针对性的参考。

①关联样本定义:某小区做邻区,且电平值大于主服小区电平-6db,则认为此样本为关联样本。

②关联系数定义:某小区与主服小区关联样本数/主服小区总样本数

③关联小区定义:若某小区与主服小区关联系数大于1%,则认为此小区与主服小区相关联。

④过覆盖小区定义:若该小区关联的小区数大于等于8个(有部分局点有站间距的限制条件,在工具中也可以设置),则认为该小区为过覆盖小区。

2.3指标稳定性与可优化性研究

评估的方法有了,但这些专题是否可优化,它们的目标如何界定,还需要根据指标的变化情况,来考察它的稳定性。我们通过某市部分区域的指标来分析,如表1。

一些分析如下:

(1)MR条数: MR条数再取数据期间,增长了10%左右,说明话务量有所增长。

(2)MR覆盖率:MR覆盖率均值在83.18%(此平均值为全部数据的平均值),每天的覆盖率值除了7/22日之外,基本上波动在均值上下0.5%百分以内(表中有下划线的数字为最高和最低点),MR覆盖率指标还是比较稳定的,如图4。

(3)MR弱覆盖率TOP小区:选取了弱覆盖率相差不多并且在平均值附近的几天,如表中有暗影的单元格所示。这3天弱覆盖TOP小区的合集为370个, 具体到每天的,87%以上的TOP小区都是一直在出现的, TOP小区也是稳定的,如表2。

表1 MR主要指标和参考指标

图4 覆盖率&弱覆盖TOP小区

(4) MR重叠覆盖度如图5:重叠覆盖度的平均值为5.35%(此平均值为全部数据的平均值), 除了7/28外,每天的波动都在0.3%之内, MR重叠覆盖度比较稳定,如图5。

表2 MR弱覆盖TOP小区

图5 重叠覆盖&重叠覆盖率TOP小区

说明,这些指标是稳定的,可优化的。下面就要针对性的分析,如何来进行优化提升。

3 专题优化思路

3.1整体优化思路

图6 整体优化思路

整体优化思路分问题点和整体区域优化,既考虑TOP问题点的解决,同时考虑整体网络结构的合理性。整体网络结构的优化,由ACP来综合考虑,给出优化建议。

3.2弱覆盖优化、过覆盖优化

弱覆盖优化,主要还是要通过站点建设来解决,包括宏站、小站和室分,需要结合深度覆盖等专题,利用场景化站点部署来解决。

对优化调整场景,弱覆盖及过覆盖的优化思路梳理,如表3。

表3 弱覆盖及过覆盖的优化思路

3.3重叠覆盖优化

图7 重叠覆盖优化的思路

(1)首先,通过整体评估报告中的重叠覆盖度、重叠覆盖小区占比差于考核指标。

(2)将重叠覆盖问题栅格地理化呈现。

(3)根据干扰贡献度的分析结果,获取高干扰贡献度小区信息,以高于0.67为标准。

(4)分析重叠覆盖区域周围的TOP干扰小区,通过降低功率、下压倾角、降低站高等方式来优化。

(5)既是高重叠覆盖度的小区,又是高干扰贡献度的小区优先调整。

3.4ACP整体方案

通过网络中的MR、扫频数据,结合仿真信息(MR数据较少区域),有效识别弱覆盖(RSRP较差)及干扰(SINR较低)以及重叠覆盖栅格,通过ACP优化算法对区域及栅格进行迭代分析,给出最佳的RF调整方案。RF调整的几个参数为:基站发送功率、方位角、机械下倾角、电子下倾角。

图8 ACP整体方案

(1)参数核查优化:通过核心参数的核查优化,快速识别参数设置(如邻区、切换等)问题导致的覆盖问题。

(2)栅格化问题识别:DT/MR数据中的邻区上报信息,结合地理化栅格,对RSRP、SINR及重叠覆盖问题进行快速建模和指标重构,快速识别问题栅格。

(3)迭代寻优:ACP的RF优化按照一定的优先级调整RF参数,通过寻优搜索算法进行搜索满足优化目标最佳的RF组合,根据输出结果对网络进行调整。方案综合考虑调整的可实施性和低成本。

(4)效果仿真:通过天馈调整的结果,输入ACP,进行效果仿真,对调整后的RSRP、SINR以及重叠覆盖栅格进行可视化输出,用于调整参考。

(5)场景化方案适配:网优人员根据输出的优化结果,结合实际环境进行适配调整,避免因实际环境导致的遮挡、偏离话务需求区等。

4 优化应用

区域网络结构整理优化

选取FZ移动某区域,根据RSRP、重叠覆盖对SINR影响分析,以两个维度划分四个象限(纵轴RSRP-100,横轴重叠小区数3)侧重优化,通过地理因素聚类,重点优化连续问题路段。输出48个路段,目前解决31个,解决进度64.6%,压降劣化采样点2.45%,如图9、图10。

图9 优化方案与流程

图10 效果呈现

5 总结

从应用类问题触发,到网络结构的问题定位,到精准优化的闭环。我们当前的主要能力在于基于问题的优化解决,后续演进方向是考虑路测、MR、VIP用户等多维度数据的综合调优,要结合ACP的能力做应用扩展,让优化指导更智能,更全面,更贴近一线,真正体现大数据在优化中的作用。

参考文献

1刘醒梅.TD-LTE系统的无线分组调度研究[D].北京邮电大学,2011年

2李新.TD-LTE无线网络覆盖特性浅析[J].电信科学,2009 (1):43-47

3王映民,孙韶辉等. TD-LTE技术原理与系统设计[M]. 北京:人民邮电出版社,2010

43GPP TS 36.306. Technical specification group radio access network radio resource control protocol specification (Release 10)[S]

DOI:10.3969/j.issn.1006-6403.2016.01.011

收稿日期:(2015-12-04)