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LTE网络基于MR的小区相关性分析在邻区优化中的运用

2017-03-13朱李光

移动通信 2017年3期
关键词:邻区栅格站点

朱李光

阐述了LTE网络中小区相关性的一种定义方法,即基于重叠覆盖的比例来标称相关性强度,从相关性强度来定义邻区的优先级,用来指导精细化邻区优化,同时也可以判断网络级别和小区级别的重叠覆盖比例,旨在能更好地提高用户体验。

小区相关性 MR数据分析 邻区优化

1 引言

邻区优化一直是无线网络建设中的一项重要工作,网络在不断升级、城市建筑持续新建、用户需求发生变化,要求邻区进行不断的优化调整,以适应多变的无线环境和用户行为。2G和3G阶段没有自动邻区调整功能,到了LTE网络虽然已有ANR(Automatic Neighbor Relation,自动邻区规划),但目前的应用尚未成熟,某些城市在开启该功能后,系统指标反而下降,因此目前仍未能推行ANR功能。尤其是不同于WCDMA软切换,LTE的硬切换对邻区的要求更高,对网络的影响更大。

通过对LTE MR数据进行深度挖掘,可以得到相比传统DT/CQT/OMCR量更大、定位更加准确的覆盖分析,根据覆盖分析可以准确描述各个小区的相关性,根据相关性来做邻区的优化(增加遗漏邻区,删除低优先级邻区)和重叠区覆盖评估,对实际网络优化工作有较好的指导意义。

2 重叠覆盖定义和分析

2.1 小区覆盖展示

基于MR数据,可以从Mapbasic处理进行栅格化,形成栅格型覆盖图。图1是20 m×20 m栅格的小区MR覆盖图,图2是单小区(小河LHHO-1)覆盖图,地貌为一般市区,这里定义RSRP>-100 dBm为该小区覆盖区域,即图2中绿色、蓝色和黄色部分定义为该小区覆盖(不同颜色表示不同RSRP强度,绿色RSRP>-80 dBm最强,黑色RSRP<-105 dBm最弱)。

从图2中可以直观地评估每个小区的实际覆盖情况,如是否存在覆盖越区,覆盖是否过近,方位角是否合理,天馈系统是否有接反现象等。定期的排查可有助于清理很多工程遗留的问题,比亲临现场更加高效直接,且可在后台对优化前后的结果进行验证和对比。

(1)覆盖分析

对如图3所示小区进行覆盖分析,运行插件,点击小区,小区和栅格进行自动连线,并且连线根据覆盖电平标注不同颜色,從图3可以直观地看出,该小区覆盖过远,可以适当进行下倾角调整。

(2)栅格化主要脚本

栅格化主要脚本如下:

X0=RFinfo1.Col(LonCol) ‘获取栅格中心点坐标Longitude

Y0=RFinfo1.Col(LatCol) ‘获取栅格中心点坐标Latitude

RefLat=DistLat(int(Y0)) ‘计算出栅格所在纬度的每度经度对应的距离长度

X1=X0+Cos(PI/4)*Resolution/RefLat ‘计算栅格左下角的坐标Longitude

Y1=Y0+Sin(PI/4)*Resolution/RefLon‘计算栅格左下角的坐标Latitude

X2=X0+Cos(PI/4+PI)*Resolution/RefLat‘计算栅格右上角的坐标Longitude

Y2=Y0+Sin(PI/4+PI)*Resolution/RefLon ‘计算栅格右上角的坐标Latitude

Set Style Brush MyBrush

Create Rect Into Variable MyGrid (X1,Y1) (X2,Y2) ‘创建栅格

Update RFinfo1 Set Obj = MyGrid Where RowID= MyRow ‘更新obj对象到图层

2.2 重叠覆盖定义

假设主服务小区为CellA,邻小区为CellB,在这个栅格上面RSRP(A)≥-100 dBm,同时RSRP(B)>-100 dBm,则认为该栅格为重叠覆盖栅格;小区A覆盖的栅格定义为在该栅格上面RSRP(A)>-100 dBm。

小区B和A重叠服务比例=(RSRP(A)>-100 dBm& &

RSRP(B)>-100 dBm)的栅格数/(RSRP(A)>-100 dBm)

栅格数;

小区B对小区A的相关系数=小区B和小区A重叠覆盖比例。

重叠覆盖示意图如图4所示,实际上每个栅格有多个小区覆盖,在计算CellA和CellB的相关性系数的时候,其他小区的覆盖信息可以不予考虑。

根据上文所述覆盖类型的判断方法,得出下面的结果(分别是A小区单独覆盖, B小区单独覆盖, AB小区重叠覆盖, 弱覆盖),如表1所示。

计算相关性的脚本如下:

While Cells(i, 1) <> Empty

CurGrid = Cells(i, 1)

RSRPA = Cells(i, 9)

j = 1

If Cells(i + j, 1) <> CurGrid Then

If RSRPA > -100 Then

Cells(i, 11) = “Serving By “ & Cells(i, 3) & “-” & Cells(i, 4)

Else

Cells(i, 11) = “Poor Coverage”

End If

End If

While Cells(i + j, 1) = CurGrid

RSRPB = Cells(i + j, 9)

If RSRPA > -100 And RSRPB > -100 Then

Cells(i, 11) = “OverLap A&B”

ElseIf RSRPA > -100 And RSRPB < -100 Then

Cells(i, 11) = “Serving by “ & Cells(i, 3) & “-” & Cells(i, 4)

ElseIf RSRPA < -100 And RSRPB > -100 Then

Cells(i, 11) = “Serving by “ & Cells(i + j, 3) & “-” & Cells(i + j, 4)

ElseIf RSRPA < -100 And RSRPB < -100 Then

Cells(i, 11) = “Poor Coverage”

End If

j = j + 1

Wend

i = i + j

Wend

图5是根据相关性数据表,创建Mapinfo图层之后的展示,红色部分为重叠覆盖栅格,绿色部分为小河LHHO-1覆盖的栅格,蓝色部分为黄河路246号工商银行LHHO-2覆盖的栅格,灰色为弱覆盖栅格。红色部分相对于绿色或者蓝色部分,即为相关性度量,红色部分相对越多,相关性越大;反之红色部分越少,相关性越小。

小区覆盖类型统计分布如表2所示:

3 基于相关性的邻区调整实例

(1)网络级别调整及效果

选取LTE系统内邻区进行优化,对某州某区域(云岩、白云、观山湖、乌当、小河、花溪)进行邻区输出,并与现网配置邻区进行对比,共添加3000条邻区,删除5000条冗余邻区。调整前后的现网KPI指标对比分析如表3所示:

从优化前后KPI指标的对比可以看出,切换成功率上升0.28%,从而接通率和掉线率有所提升。优化后切换指标有明显好转,KPI指标得到一定程度提升。

(2)邻区优化站点级别典型案例

图6中标识了贵阳南二环区域典型主服务小区(红色小区)与邻区补漏小区(黃色小区)在地理位置上的分布,分布位置距离较远,中间相隔有2个站点,如果手动进行基于网络拓扑结构的邻区配置,不会将此加为邻区。

但栅格化MR数据分析表明两个小区在MR报告中存在较多重叠(通过实际分析发现,中曹司大桥南拉远站点位于小山坡顶部,天线挂高达到50 m,覆盖较远,且下倾角打到了15°,已无法通过调整天线控制覆盖),通过添加邻区后的性能数据分析可知,存在较多切换,说明MR报告更能反映出现网小区的覆盖范围,对邻区优化更具指导意义,据此能更精准地按当前网络结构覆盖情况进行邻区优化,降低现网异常事件的风险,提升用户感知。贵阳南二环区域添加漏配邻区后的切换尝试次数和成功率如表4所示:

图7中标识了开发大道附近典型主服务小区(红色小区)与邻区补漏小区(黄色小区)在地理位置上的分布,相隔2层站点,对于同类型的远覆盖站点,如果无法通过调整天线控制覆盖,或者某些高楼只能通过这些站点覆盖,那么必须先加入邻区,以保证现有用户的覆盖效果。开发大道附近添加漏配邻区后的切换尝试次数和成功率如表5所示。

4 结束语

从上述分析可知,采用基于MR的ASPCoverage数据进行地理化小区相关性分析,进而指导邻区优化,对于提高LTE切换成功率(LTE的硬切换对于邻区要求较软切换高,尤其是VoLTE开通之后,邻区的合理性直接影响用户感知)有很大帮助。这种方法相比于传统基于网络拓扑结构/DT的优化方法更加有效,而且目前的网络已经具备了MR数据月度采集流程,可以定期例行进行精细化邻区排查,这是网络维护的一项重要任务,因此在实际网络邻区优化中有较强的指导意义。

参考文献:

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