1、4G优化案例NBIoT覆盖地图算法研究与开发试点创新案例NB-IoT覆盖地图算法研究与开发试点创新案例XXXX年XX月NB-IoT覆盖地图算法研究与开发试点创新案例XX【摘要】NB-IoT没有MR用于覆盖评估,传统只能通过DT或CQT来评估NB网管覆盖情况,但NB与L800具有许多相同的特性。本案例根据理论推导以及四个典型场景(近300KM)和多种功率配比的锁小区测试对比分析,完成L800与NB折算算法的研究,并依托XX天翼蓝鹰系统实现利用LTE MR数据自动评估NB网络。结束了NB只能通过传统的路测手段进行覆盖评估的现状,实现高效快速的网络评估,能有效支撑“业务放号”与“网络优化”。【关键字
2、】NB-IoT、网络覆盖地图【业务类别】物联网1工作背景中国电信作为全球首个建立NB-IoT网络的运营商,随着NB-IoT网络的逐渐完善以及5G万物互联时代的到来,NB-IoT业务将日益增多。然而NB-IoT网络覆盖评估依旧只能采用传统的DT/CQT测试,不仅成本高、周期长、效率低,而且路测无法完全评估NB-IoT全网覆盖情况,更不符合当前“自动化、智能化”的生产要求。针对以上痛点,结合XX工作实际需求与集团专项工作要求,XX电信根据L800与NB-IoT同站址共设备且频段相近的特点,创新性地提出了利用L800海量MR数据进行NB-IoT覆盖评估,开展NB-IoT覆盖地图算法研究与开发实现。解
3、决NB-IoT终端不上报测量信息,只能依靠路测评估覆盖的难题,为业务放号、网络建设优化提供相应指导。2算法研究及开发试点过程2.1研究提出L800和NB-IoT信号折算算法由于中国电信L800网络与NB-IoT网络采取1:1组网方式,同站址共设备(即共RRU、共天馈),因此两者在天线高度、天线性能、天线增益、方位角等射频特性上保持高度一致。并且两者都部署于800M频段上,中心频率较近,理论上具有相同的无线传播特性。2.1.1理论分析L800与NB-IoT RSRP可简单理解为满足以下公式:业界采取Okumura-Hata传播模型(适用于1501500MHz)进行800M无线传播路损计算。公式如
4、下:上式中,:基站到UE的路损,单位dB;F:载波频率,单位MHz;基站天线有效高度,单位m;:移动台天线高度因子,随场景变化;d:发射天线与接收天线之间的水平距离,单位km。因此,在评估某一位置上共站的L800与NB-IoT路损时,差异主要体现在载波频率f上,而载波频率相近,在仿真中可忽略,认为。L800与NB-IoT共天馈,因此。综上所述,。2.1.2测试验证在现网中选取各种L800与NB RS功率配置情况下的进行锁小区测试(测试采用扫频仪),测试结果如下:测试1:NB RSPower=29.2dBm、L800 RSPower=18.2 dBm根据理论分析,由于NB的RS功率比L800大1
5、1dB,因此。测试情况如下图所示:测试2:NB RSPower=32.2dBm;L800 RSPower=21.2dBm根据理论分析,由于NB的RS功率比L800大11dB,因此。测试情况如下图所示:测试3:NB RSPower=32.2dBm;L800 RSPower=24.2 dBm根据理论分析,由于NB的RS功率比L800大8dB,因此。测试情况如下图所示:测试4:NB RSPower=32.2dBm;L800 RSPower=18.2dBm根据理论分析,由于NB的RS功率比L800大14dB,因此。测试情况如下图所示:以上可知,。根据此折算公式,可利用L800 MR中的进行折算,进而评
6、估NB-IoT全网覆盖情况。2.2开发试点过程2.2.1整体思路2.2.2基于L800 MR数据折算NB-IoT信号栅格化呈现MR数据是UE在业务过程中上报给网络的测量报告,里面包含了网络的信号覆盖情况,可以准确评估出现网覆盖情况。XX创新性地使用基于异频测量的L800 MR数据进行网络评估,并可根据AGPS-MR或全量MR数据定位用户上报MR时的位置,再将信号显示在20m*20m栅格中,将网络覆盖可视化呈现出来。AGPS-MR携带经纬度,能非常精准地定位到相应位置,实现栅格映射。然而,AGPS-MR数据极少,为增加信号采集量,需用到全量MR数据。XX根据创新的算法,实现全量MR数据“粗定位”
7、,将海量的全量MR数据加以利用,增加覆盖评估数据。2.3效果验证2.3.1路测数据与系统结果对比根据L800与NB折算算法,进行开发后,导入2个典型场景进行对比分析,展示如下。场景一:华师周边区域场景二:沐陂村通过上述场景对比,基本符合覆盖评估,准确度可满足需求。2.3.2算法精准度前提前提1:L800与NB小区对匹配精准现网规划中,NB-IoT在L800的基础上通过软件升级直接开通,频段上都使用BAND5,并且共设备的L800与NB-IoT小区对采用同“eNBID”和“PCI”。因此,此次开发采取“Band_eNBID_PCI”进行L800与NB小区对匹配。折算公式中,需确保小区对匹配精准。
8、否则,将严重影响折算准确度。前提2:RS功率准确折算公式中,另一个影响因素是小区的RS功率。由于在日常网络优化操作中,可能会针对RS功率进行优化调整,因此必须确保RS功率能及时更新,保证准确。3创新成果展示3.1固定、自定义区域“实时”覆盖分析及呈现定义关注区后,通过选择关注区可快速自动定位至相应区域,快速连接区域覆盖情况。如下所示:图1-历史关注区域覆盖分析具备自定义区域选择,可呈现栅格化覆盖呈现。如下所示:图2-自定义划定区域覆盖分析3.2结合“多地图”方式联合切换分析实现“XX地图”、“谷歌地图”、“混合地图”方式联合分析,能快速实现与周边环境进行覆盖分析,并为建设优化提供指导。3.3“
9、弱覆盖”地理化呈现与导出快速实现NB弱覆盖区域定位,提前获取弱区信息,能有效支撑业务放号,并为建设优化提供指导。如下所示:3.4实现地市级云图呈现可实现地市级云图呈现,快速了解整个地市的覆盖情况,定位大区域无覆盖区域。图8-云图覆盖分析3.5实现外部数据对比分析平台支持导入DT/CQT测试数据用于对比分析,也可导入台账呈现扇区位置,加以对比分析。如下所示。图9-测试数据对比分析图10-结合工参数据分析析4后续开发试点思路4.1室内覆盖地图当前实现的NB-IoT覆盖地图,未考虑相应的室内损耗,适用于室外覆盖评估。NB-IoT大部分业务将集中在室内区域,因此后续将增加室内覆盖评估。根据前期广州大量
10、测试数据的总结分析,形成以下特定场景的NB-IoT损耗评估。场景类型衰减范围居民住宅小区场景(单层4单元内)简单户型-5dBm-10dBm复杂户型底层(8楼以下)-22dBm-27dBm复杂户型中层(9-16楼)-18dBm-23dBm复杂户型高层(16楼以上)-15dBm-20dBm城中村场景外部区域-20dBm-25dBm核心区域-35dBm-40dBm商务办公楼场景低层15楼以下-10dBm-15dBm中层15-30楼-15dBm-20dBm高层30楼以上-20dBm-30dBm高校场景宿舍区-15dBm-20dBm教学区-10dBm-15dBm后续开发将实现两点:1)特定场景选择后自动
11、考虑相应损耗后实现覆盖评估呈现;2)自定义损耗评估。4.2RS自动采集更新当前平台开发中的RS功率是人工导出现网配置情况,进行L800与NB小区对匹配(BAND_eNB_PCI),并添加相应RS功率。虽然日常网优不会经常调整,更不会进行大面积调整,但仍然会有部分区域或小区进行RS功率调整,将引起覆盖折算评估误差增大。后续建议在综合网管中增加相应RS信息采集,实现自动更新。5总结根据L800与NB同频段共设备的特性,依据理论推导以及四个典型场景的测试数据验证,推到出了L800与NB折算算法,并在相应平台上实现系统开发试点。结束了NB-IoT无MR数据,只能通过传统的路测手段进行覆盖评估的现状,实现高效快速的NB-IoT网络评估,能有效支撑业务放号和网络优化。
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