精品文档5G波束智能调整自动化覆盖寻优最优切换链助力5G质量再提升.docx
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5G波束智能调整，自动化覆盖寻优最优切换链，助力5G质量再提升
5G波束智能调整，自动化覆盖寻优最优切换链，助力5G质量再提升
【摘要】合肥电信5GNR网络建设已初步完成，网络结构相对稳定，道路覆盖需要进一步提升，传统的人工优化费时费力，且不一定能得到很好的提升，如何综合考虑多方面因素，通过网络实测数据进行分析，给出最优的RF优化方案，快速提升网络性能，成为5G优化的挑战。
如何在保证室外宏站有效覆盖室内的前提下，减少二次上站，最大化节省资金？
为此，我们提出基于5G波束智能寻优，自动优化覆盖，提升网络质量。
【关键字】5GMIMO
【业务类别】网络优化
一、5G波束优化利器MassiveMIMO
1.1MassiveMimo介绍
MassiveMIMO技术通过配置大规模天线阵列，同时服务在覆盖区内的多个用户。
在同一时频资源上，利用基站大规模天线配置所提供的垂直维与水平维的空间自由度，提升多用户空分复用能力、波束成型能力以及抑制干扰的能力，大幅提高系统频谱资源的整体利用率。
同时，大规模天线阵列的使用，显著提升阵列增益，从而有效降低发射端功率消耗，使系统功率效率也进一步显著提升。
1.2MassiveMimo优势
优势1：
支持全信道波束赋型，大幅提升天线增益，扩展覆盖距离：
优势2：
窄波束扫描形式发送，有效降低干扰，提升SINR；
优势3：
支持3D波束塑形，应对各种覆盖场景，并允许支持自定义波束；
广场场景：
水平8波束广场+建筑：
垂直2层波束高层建筑：
垂直4层波束
优势4：
显著提升SU-MIMO/MU-MIMO流数，容量翻倍
二、MassiveMIMO波束调整原理
协议定义Sub6G最大支持8个SSB波束轮询发送，实际支持的SSB波束最大数量与时隙配比和时隙结构相关，每种覆盖场景使用的SSB波束数量和每个波束的方向可灵活设计，理论上可支持无穷种权值组合。
在实际工程应用中，华为gNodeB预置了17种典型覆盖场景，并支持倾角和方向角远端调整，可满足常见的广覆盖及楼宇覆盖等场景。
覆盖场景
水平波宽
垂直波宽
数字倾角可调范围
数字倾角可调步数
数字方位角可调范围
数字方位角可调步数
合计可调步数
Default
105°
6°
-2~13
16
0
1
16
SCENARIO_1
110°
6°
-2~13
16
0
1
16
SCENARIO_2
90°
6°
-2~13
16
-10~10
21
336
SCENARIO_3
65°
6°
-2~13
16
-22~22
45
720
SCENARIO_4
45°
6°
-2~13
16
-32~32
65
1040
SCENARIO_5
25°
6°
-2~13
16
-42~42
85
1360
SCENARIO_6
110°
12°
0~9
10
0
1
10
SCENARIO_7
90°
12°
0~9
10
-10~10
21
210
SCENARIO_8
65°
12°
0~9
10
-22~22
45
450
SCENARIO_9
45°
12°
0~9
10
-32~32
65
650
SCENARIO_10
25°
12°
0~9
10
-42~42
85
850
SCENARIO_11
15°
12°
0~9
10
-47~47
95
950
SCENARIO_12
110°
25°
6
1
0
1
1
SCENARIO_13
65°
25°
6
1
-22~22
45
45
SCENARIO_14
45°
25°
6
1
-32~32
65
65
SCENARIO_15
25°
25°
6
1
-42~42
85
85
SCENARIO_16
15°
25°
6
1
-47~47
95
95
统计场景：
RAN3.0，64T，时隙配比4:
1，未开启SSB波束加密
总计
6899
广播波束权值可调方式由传统天线的一维（水平波宽）扩展至多维（水平波宽/垂直波宽/倾角/方位角/波束加密）：
Ø广覆盖场景选择水平宽波束，垂直窄波束进行覆盖
Ø楼宇覆盖场景根据楼宇宽度跟高度，选择垂直、水平相当宽度波束进行覆盖
三、MassiveMIMO波束调整的应用
在Cluster优化场景中，需要综合考虑道路周边小区的覆盖、质量、速率和距离等因素，进行各条路段最佳主服小区分布建模，并基于建模结果进行RF参数寻优，以获得更好的道路覆盖和峰值速率。
MassiveMIMO寻优功能基于DT数据和设定的优化目标，自动识别存在弱覆盖、SINR差和重叠覆盖等问题区域，通过Pattern及RF参数调整，增强各路段目标服务小区覆盖，并减弱其他小区覆盖，使得优化后各路段的服务小区分布不断接近建模结果，提升道路的整体覆盖质量和速率。
2
3
4
4.1优化区域选定
合肥一环内为老城区，主要覆盖场景多涉及高层楼栋、老旧居民区，楼层高低错综复杂，给日常RF优化存在较大难度。
在该区域内进行基于路测数据的MassiveMIMOPattern寻优优化方案，T0路测数据显示整体SSBRSRP-79.08dbm，sinr14.98db，整体无线覆盖率98.7%。
4.2Pattern优化过程
⏹1、数据准备
依据数据平台，结合站点工参、电子地图、DT测试数据、天线文件等数据，按照最优搜索算法给出MassiveMIMO小区广播波束最优Pattern和RF参数建议，可以显著提升MassiveMIMO优化效率，降低上站调整率，提升5G网络覆盖质量及DT速率。
数据源类型
数据要求
NR工程参数
获取最新NR小区工程参数，需保证NR小区信息的完整性和准确性。
波束寻优优化所需的工参模板可以在APP创建任务时获取，并可通过“工参核查”自动整理所需的NR工参。
配置文件
获取最新的基站配置，用于核查工参中小区配置参数的准确性，包括功率、PCI、频点、Pattern配置等。
电子地图
获取一年以内的电子地图，要求格式为Planet格式，精度5m，至少要包含Clutter、Heights、Vector和Buildings图层，在结合射线追踪仿真使用时还需Buildvector图层。
电子地图可以从运营商或华为GIS地理信息库获取。
上传的电子地图需为zip压缩格式，解压后无父级目录。
天线文件
工具已预置5GMassiveMIMO天线遍历Pattern的天线文件，无需优化人员获取，用户可通过天线文件库查看支持的MassiveMIMO天线。
DT数据
获取优化区域DT数据，并解析符合要求的csv格式。
Cluster优化时DT测试需按照规范要求进行，保证测试路线、车速的合理性。
⏹2、设定寻优目标值
分别设定寻优目标（示范区内设置SSBRSRP-91dBm、SINR-3dB，满足以上目标的覆盖率不低于90%）、RF调整范围（只勾选波束场景、数字方位角和数字下倾角，这样优化方案只涉及到这3类；同时设置调整小区的占比，考虑到RF覆盖优化的效果较好，因此基于MassiveMIMOPattern的波束优化不做过多调整，该值设置为40%）、寻优权重设置（设置质差类参数，如SSBRSRP质差、SINR质差、过远覆盖、重叠覆盖等事件的权重，在优化区域以上事件权重均为1）等参数。
⏹3、优化预测分析
基于MassiveMIMOPattern波束寻优调整优化，预测SSB-RSRP均值由-79.66dbm提升至-79.34dbm，SSB-RSRP≥-95dbm的占比由97.17%提升至97.93%。
预测SSB-Sinr均值由14.56dbm提升至15.81dbm，SSB-Sinr≥15dbm的占比由48.86%提升至53.97%。
预测重叠覆盖小区数均值由1.64个下降至1.55个，非重叠覆盖栅格占比由82.28%提升至93.17%。
⏹3、优化方案
根据平台输出31个小区有pattern调整需求，其中15个小区调整波束场景，16个小区调整电子下倾角。
根据方案可制作MML脚本并实施。
4.3调整效果
一环内优化区域在T0首轮基础优化的基础上，将以上波数调整方案应用在实际T1场景，根据测试数据统计结果如下，其RSRP\SINR\下行速率均有明显的提升。
整体测试图层如下。
从测试性能指标分析，基于MassiveMIMOPattern寻优方案实施后，覆盖、信号质量、MCS、下行速率等指标均有不同程度提升，其他指标略有提升。
其中RSRP均值由-79.08dbm提升至-74.31dbm，提升6.05%；RSRP≥-95dbm的比例由97.80%下降至96.51%，主要是由于优化后测试过程中HF-市区-逍遥津公园幽园东北侧（电信）站点断站导致该路段无线弱覆盖。
网络质量sinr值由14.98%提升至15.42db，提升占比2.94%；Sinr≥15db的占比由53.11%提升至53.44%，略有增益，与平台预测值基本一致。
下行Mcs由19.61%提升至20.08，提升占比2.40%，下行RLC层速率有692Mbps提升至722Mbps，提升占比4.41%。
四、总结与推广
通过5G波束MassiveMIMOPattern波束寻优化方案，能有效减少上站调整的概率，极大的提升网络优化效率，节省上站人力成本。
同时对网络优化人员技能要求相对宽松，传统RF优化人员技能需求中高级以上人员，同时具备测试、分析、勘站、调测能力，反观基于5G波束MassiveMIMOPattern调优功能，借助平台强大的分析能力，能更高效快速的识别网络覆盖差点并针对性提出优化方案。
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