李铁钢

（广东海格怡创科技有限公司，广东 广州 510627）

0 引言

干扰问题是无线网络通信中无法避免的难题之一，当前5G 频谱资源有限，移动运营商在2.6GHz 频段、子载波30kHz、100MHz 带宽配置下，仅有273 个RB 用于5G 网络，无更多频谱资源可用，随着5G 站点建设及用户的增多，网内同频干扰情况也逐渐明显，网外干扰情况更加复杂。

1 5G 干扰类型

5G 网络的干扰类型主要分为内部干扰和外部干扰。

内部干扰主要是来自于5G 终端的干扰，当前网络情况下有些区域的D1、D2 仍然是4G 网络的主力容量频点，受限于网络容量，未到达退频条件，这样就会存在5G 网络100M 带宽和4G 的D1、D2 同时存在的场景，在这种情况下同时进行相应的上传业务时，5G 基站会接收到4G 终端的上传信号，对5G 的信号产生内部干扰，会导致基站的解调能力下降，严重影响用户感知体验[1]。

外部的干扰主要是来其自他无线通信系统的信号干扰，根据干扰特征区分，外部的干扰分为杂散干扰、互调干扰、阻塞干扰和带内干扰。解决外部干扰问题往往需要配合基站端的各种抗干扰技术和检测技术，结合各种干扰抑制、干扰协调与干扰消除的策略，以降低干扰造成的影响。

2 频选调度算法

上行干扰一般具有频率选择性与随机性，干扰可能在某些资源块RB 上出现干扰强度大或者概率较大，或者在某些RB 上出现干扰强度小或者概率较小，尤其在5G 大带宽的网络中，干扰出现情况更为常见，因此我们要求5G 网络在干扰环境中能有选择性使用未被干扰的RB 进行通信，从而降低干扰的影响，提高抗干扰的能力[2]。

众所周知，5G 上行调度是用来给用户体验（user experience, UE）分配PUSCH 资源的，上行调度由UE触发与维持，上行调度总共包括两个调度器，基站侧有一个调度器，主要负责调度每个UE 的逻辑信道，UE 侧有一个调度器负责调度逻辑信道组内的逻辑信道。由于上行调度的调制与编码策略（modulationand coding scheme, MCS）选择和RB 计算协议中没有明确的定义，因此各厂家实现的算法会有差异[3]。

上行频选调度算法具体是指基站调度器根据UE上报的上行频带信道质量，为每个UE 选择最合适的频带资源。基站侧调度器依据UE 所需要的RB 个数，为每个UE 设定一个滑动的窗口，当上行频选调度开关打开时，从低频段到高频段依次滑动窗口，基站侧基于用户在窗口内的上行频谱效率和信道质量SINR 来估算滑动窗口预期增益，选择窗口内预期增益最大的资源组合，避免高干扰区间，作为分配给用户的资源，从而降低干扰的影响。

3 频选调度算法的不足

深入研究发现通过上行频选调度算法可以规避高干扰的PRB 区间，选择干扰情况较小的频域位置分配RB，提升小包用户的调度的MCS，一定程度缓解了干扰情况，但它存在一些不足，频选调度算法并未分配到SINR 最佳的RB 区段，尚有一定的优化空间，具体过程如下。

通过分析感知质差站点连续四天的时延变化，发现TCP 建链无线侧时延与问题小区用户数呈正相关，在忙时出现TCP 建链无线侧高时延情况，核查小区同一时间阶段用户面相关的关键业绩指标（key performance indication, KPI），该小区表现较差的主要为上行相关的指标，UE 进行数据业务时，需进行TCP 建链，TCP 建链流程如图1 所示。TCP 无线侧时延=TCP 建链确认时延+TCP 建链成功到首事务请求时延[4]。

图1 TCP 建链流程

核查干扰情况，发现问题小区的干扰为三段式内部干扰，与该小区上行PUSCH 资源分配方案为上行三段式资源协同机制相关；PUSCH 连续调度过程中会进一步按照上行SINR 频选选择子带实时视频服务器（simple realtime server, SRS）SINR 大于SRSSINR 平均值的子带RB 起始位置，作为上行RB 资源分配起始位置，采集该小区RBslot 级上行干扰，发现该小区默认上行RB 起始位置存在模三干扰，如图2、图3 所示。

图2 RB slot 级上行干扰类型（一）

图3 RB slot 级上行干扰类型（二）

进一步分析发现，该小区已部署了针对小包业务的基于SINR 频选功能，但通过采集问题小区的上行调度日志，定位大时延用户的调度案例时，进一步分析日志发现，该问题用户实际分配的PRB 位置并未达到SINR 的最优位置。目前PUSCH 上行基于SINR 的频选流程，将273 个RB 以每4RB 为一个子带，共68 子带进行SINR 测量跟踪；当子带的SRSSINR 小于各子带的SRSSINR 的平均值时，该子带不可用，当UE 触发频选条件后，将选择可用子带进行上行资源分配。

通过上述问题分析，当前的SINR 频选流程只规避了高干扰的PRB 区间，但是并未分配到SINR 最佳的PRB 区段。针对频选调度算法不足，我们对上行频选流程进一步优化，通过采用PUSCH 调度滑窗机制，在上行可用PRB 区段内进行二次PRB 资源筛选，利用滑窗机制选出上行PUSCH 可用PRB 区间内的最佳上行PRB 资源段，作为UE 实际上行PRB 分配的区间，提升信道质量和抗干扰能力，从而缩短建链时延，提升小包业务性能[5]。

4 基于滑窗寻优算法

针对上述缺陷问题，我们对上行频选流程进一步优化提出基于PUSCH 滑窗寻优算法，在上行可用PRB区段内进行二次PRB 资源筛选，利用滑窗寻优机制选出上行PUSCH 可用PRB 区间内的最佳上行PRB 资源段。实现优中选优，作为UE 实际上行PRB 分配的区间，如图4 所示。

图4 滑窗寻优算法

优化新的PUSCH 滑窗寻优抗干扰方案后，将PRB大于SRSSINR 平均值的子带作为PRB 分配可用子带，在该区域进一步按照PUSCH 滑窗进行局部寻优，最终找到的可用PRB 区间如图5 所示，可以看到对于一个小包业务，可用PRB 资源段有三处，但是实际SINR 更高的明显是3 号窗的位置最佳，引入PUSCH 滑窗寻优算法流程后，最终用户实际可以分配到2 号或3 号窗位置，SINR 相对更高，上行PUSCH 信道条件更好，时延能够更短[6]。

上行PUSCH 滑窗寻优算法需配合基于SINR 频选功能使用，建议对已开启基于SINR 频选功能的站点进行部署。打开SINR 频选功能虽然会对站点信令负荷造成一定影响，但在干扰影响的区域所带来的增益远远大于造成的影响。

5 效果验证

微信TCP 建链无线侧时延质差小区时延由414ms下降为145ms，下降幅度明显，并且上行混合自动重传请求（hybrid automatic repeat-re quest, HARQ）重传比例、多址接入信道（multiple access channel, MAC）层上行残留误块率等指标在小区忙时也有所下降。

进行网格验证，优化上行PUSCH 滑窗寻优流程后，基础KPI 指标、MAC 层上行残留误块率、上行HARQ 重传比率、上行正交相移键控（quadrature phase shift keying, QPSK）编码比例、上行误块率（block error rate, BLER）、含尾包的上行速率均有一定改善，如表1所示。

表1 基于滑窗寻优网格优化效果

对比开启滑窗频选前后两天，TCP 建链无线侧时延指标均总体减少13.12ms，TCP 建链无线侧时延指标整体有所下降，并且在晚忙时改善最为明显。

根据网格的部署效果来看，该方案对现网指标增益均为正增益，推广值全网实施，全网部署后指标变化与网格验证趋势相符，如表2 所示。

表2 基于滑窗寻优全网优化效果

6 应用总结

通过上行频选功能以及相关参数的部署，使终端用户在不同网络覆盖的干扰情况下进行大小包业务时进入频选，对覆盖质差下的小包业务用户带来了一定的增益，但是SINR 频选流程只规避了高干扰的PRB区间，但是并未分配到SINR 最佳的PRB 区段，所以用户感知表现不稳定。

因此对该算法进行改进，在频选功能基础上引入基于滑窗机制算法，在PUSCH 上行的可用PRB 区段内进行二次PRB 资源筛选，利用滑窗机制算法，选出上行PUSCH 可用PRB 区间内的最佳上行PRB 资源段，作为UE 实际上行PRB 分配的区间，提升信道质量和抗干扰能力，从而缩短TCP 建链无线侧时延，达到提升小包业务性能的效果，提升用户感知，算法改进后效果明显。