曾 伟，刘 哲，钟检荣（中国联通北京市分公司，北京 100038）

0 引言

窄带物联网（Narrow Band Internet of Things,NBIoT）作为5 G 低功耗大连接场景的前期技术已得到了广泛关注，NB-IoT 目前已成为各大运营商物联网采用的主流技术。与传统通信技术相比，窄带物联网技术具有低成本、低功耗的特点，应用范围更加广泛。在技术路径的选择上，窄带物联网技术对传统通信技术做了极大的简化，为了节省终端功耗，不支持终端的MR测量上报。通过传统手段来获取NB-IoT网络的信号状况，不仅周期长、成本高、效率低，而且部分业务场景点难以覆盖，因此无有效的手段获取网络覆盖状况成为了窄带物联网技术发展中亟待解决的难题。在人工智能日益成熟、应用愈发广泛的今天，在NBIoT网络覆盖评估引入随机森林算法，有望解决这一难题，为窄带物联网的进一步推广应用扫清障碍。

1 NB-IoT覆盖线性评估

在目前的技术手段与实践中除了路测评估之外，利用NB-IoT 网络与UMTS900M 网络同站址同天馈的特点，常采用覆盖线性评估的方法。共天馈小区信号空间传播路径大致相同，路径损耗差基本定于不同频段空间损耗差。基于UMTS900M 网络栅格化MR 数据构建路损矩阵，并利用发射功率和路径损耗差别，实现对NB-IoT网络栅格的覆盖预测评估，如图1所示。

图1 NB-IoT覆盖线性评估原理

1.1 理论推导

由于NB-IoT网络与UMTS网络采用1∶1同站址组网，共用天馈系统，2 张网络在射频特性上，如天线挂高、方位角、天线角等保持一致。所以，NB-IoT 网络与UMTS 网络的天馈损耗（Feeder loss）和天线增益（An⁃tenna Gain）相同，接收信号强度差别只与发射功率（Tx Power）和路径损耗（PathLoss）有关。……