5G优化案例：基于AI技术的AAPC对室内覆盖增益的研究和评估Word文档下载推荐.docx
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SSB包含PSS,SSS,PBCH及PBCH的DMRS,时域上占据4个符号位，频域上占据20个RB资源。
图2：
SSB时频资源分布
PSS在SS/PBCH块的第1个OFDM符号上，占用SS/PBCH块中间的127个子载波，两边分别有56、57个子载波不传输任何信号，这样的设计使PSS与其他信号之间有较大的频率隔离，便于UE把PSS与其他信号区分出来。
SSS在SS/PBCH块的第3个OFDM符号上，也是占用SS/PBCH块中间的127个子载波，两边分别有8、9个子载波不传输任何信号，这样的设计既方便把SSS与PBCH区分出来，又充分利用了第3个OFDM符号上的资源。
PBCH在SS/PBCH块的第2〜4个OFDM符号上。
2.1.2天线权值
天线权值的要素有4个，简称四要素，水平波束的宽度、垂直波束的宽度、方位角、倾角。
天线权值的改变会影响波束的方位角、倾角，从而改变小区的覆盖半径和覆盖形状。
从水平覆盖角度体现固定波束扫描与普通宽波束覆盖差异，因为波束窄，能量相对集中，能够提高小区整体覆盖。
波束扫描和波束管理依赖于天线权值。
基站采取SSB或者CSI-RS多波束扫描，可以实
现不同场景的覆盖，解决了不同场景下小区覆盖受限以及邻区干扰问题。
2.2AAPC基本原理
随着AI技术的发展以及应用场景的多样化发展，利用AI技术进行天线权值的自适应调整成了人们的研究对象。
本文同样的也是利用AI技术对天线权值进行研究，针对MassiveMIMO小区重叠覆盖区域的天线权值优化提出了一种天线权值自适应调整算法
（AdaptiveAntennaPatternChange,AAPC）。
主要是通过引入AI技术，利用采集的UE的位置信息统计UE的分布以及每个物理位置的覆盖情况，对天线权值进行智能的估算，最终达到当前区域内所有小区达到覆盖最优，相互干扰最小的效果。
通过实验室仿真结果以及实际现网测试结果表明AAPC天线权值优化算法对网络的覆盖具有明显的提升作用。
图4：
AAPC算法基本流程
其中对于寻优AI算法，运用到一个关键算法AAPC-蚁群搜索，蚂蚁在寻找食物的过程中，走过的路径会释放一种信息素，该信息素会随着时间逐渐挥发，每条路径上会出现正负两种反馈的机制，路径上走过的蚂蚁越多，信息素浓度越高，为正反馈，路径上走过的蚂蚁越少，信息素因挥发特性，浓度越低，理想情况下蚁群会向最短路径迁移。
图5：
蚁群搜索算法
运用AAPC-蚁群搜索算法，可以对采集的UE位置信息进行计算，预测用户分布，评估覆盖效果，最后达到优化天线权值的目的。
并且随着采样点越多，迭代计算次数越多，越能精确覆盖用户。
2.2.1SS-RSRP优化原理介绍
AAPC通过采集终端的RSRP、DOA等信息，建立算法模型，通过AI运算，选择最优的权值，并通过自动流程完成修改。
图6：
AAPC算法关键技术点
2.2.2SS-SINR优化原理介绍
AAPC采集终端服务小区与邻区的RSRP后，拟合SINR,以SINR提升优化目标，建立算法模型，通过AI算法寻找最优的SINR权值，并通过自动流程完成修改。
NR网络的SINR值类似于4G,基于主服务小区与邻区进行拟合的，拟合公式如下:
服务小区RSRP
sinr=邻区RSRP+白噪功率
图7：
SINR拟合公式
2.2.3CSLRSRP优化原理介绍
NR的SSB波束与CSI波束互相独立，SSB波束权值主要影响于广播信道的质量，CSI波束权值主要影口触务信道的质量。
因当前终端不支持CSI波束信息的上报，为达到CSI波束优化，业务速率提升的目的，采用的策略为CSI波束与SSB波束"
近似+联动”的策略。
在实际测试中，UE分为SRS模式与PMI模式，如果为Sounding模式，终端与基站之间可以协同，进行波束赋性，所以权值对SRS模式的终端影响不大；
如果为PMI模式，终端基于CSI信道的测量完成业务信道的估计，权值影响较大。
考虑到大多商用终端都是Sounding模式，在本案例中没有验证。
2.3AAPC优势
（1）降低优化复杂度：
AAPC降低了MassiveMIMO天线多波束天线权值调整复杂性，协同多波束覆盖，理论上可实现综合最优的覆盖目标。
传统的天线调整具有局限性，只能调整天线的物理属性，机械下倾角和方向角，不能调整到子波束的天线权值。
通过后台网管对多个子波束调整，虽然有很多工程上经验pattern,但是给优化人员的设置带来极大困难，分场景优化非常复杂。
只有通过自动优化调整，才能真正将多个子波束的天线权值设置到与用户位置最佳的值。
（2）降低人工成本：
AAPC是智能化、自动化的调整方法，降低了人工成本50%+。
有相当一部分天线，通过AAPC优化，不需要塔工上站进行调整，这将减少塔工上站次数。
有了AAPC优化，后台系统优化工程师不必陷入复杂的pattern设置工作中，也减少了人工工作量。
初步估计，使能成熟的AAPC功能，将降低人工成本50%+o
（3）提高资源利用率：
AAPC是动态的，网随人动，提高小区资源利用率。
AAPC使能以后，可以实现每小时计算和调整优化一次。
某些覆盖小区，在某些时段在一个方向上用户数量较多，在另一个时段在另一个方向上用户数量较多，传统天馈调整无法实现优化，AAPC将很好地解决了这个问题。
AAPC使能，网络动态调整，跟随用户，会提高小区资源利用率。
（4）提高5G驻留比：
AAPC改善弱覆盖，降低干扰，会提高5G驻留比。
虽然用户在业务态（依赖于CSI波束）会通过sounding模式来实现终端和基站的协商，但是接入、切换等控制用户移动性，还是依赖于SSB波束，所以通过AAPC优化了SSB波束的覆盖，改善弱覆盖，降低重叠覆盖，会提升5G驻留比。
部分通过PMI模式的用户更是受益于CSI波束与SSB波束"
近似+联动”的策略，不仅提升5G驻留比，还提升了用户感知速率。
三、解决措施
3.1AAPC方案介绍
3.1.1方案基本流程
AAPC方案基本流程，需要UME网管配置优化区域，基站侧下发测量获取UE的信号强度、位置级路损信息，主要获取MR&
DOA等，然后进行最优权值估算（基于AI算法）生效权值，并下发给基站，然后进行效果评估，如果效果符合预期则进行权值更新，否则进行回退。
图9：
AAPC方案基本流程
3.1.2天线权值可设置范围
、^波束信息
波束个
azimuth（度）
tilt（度）
beamwidthH（度）
beamwidth
V（度）
1
[-40,40]
[-3,12]
[15,90]
{7,15,30）
2
{7}
4
7
8
表1：
天线权值可设置范围
9BeamWidthV指的单波束宽度，而BeamwidthH指的是水平合成的波束宽度；
◎垂直维度层与层之间的夹角固定为7度；
◎DigitalBeamtilt角度指的是垂直波束层最下层的倾角；
9Azimuth可设置范围与BeamwidthH设置值相关，例如当BeamwidthH=90时，Azimuth不可调整，当BeamwidthH=15时，Azimuth的取值范围为［-40,40］。
3.1.3AAPC域
在马鞍ft市区选取的实施AAPC区域中，选择欧尚站点进行评估对高层建筑室内覆盖的优化效果。
欧尚第3扇区对面，是住宅小区康佳花园，如下表2.所示。
方案
方案介绍
预期增益
室内覆盖评估
以SS-RSRP为最优进行优化
SS-RSRP及覆盖类指标明显提升，感知速率有一定提升
室外道路覆盖评估
表2：
AAPC实施方案
⑥验证区域
验证区域共计14个站点，区域位于马鞍ft花ft区，主要覆盖商业住宅区，城市主干道。
评估室内覆盖的站点是区域内的欧尚基站，站号6997510。
Siteld
SiteName
Longitude
Latitude
6997510
MA-市区-花雨路局5G（电联共享）ZBBU08-6997510
118.518954
31.673393
表3：
试点区域站点清单
验证欧尚站点周边道路，以及第二扇区覆盖的对面高层住宅：
图10：
优化小区和周边宏站
图11：
路线轨迹展示和室内住宅
3.2AAPC开启流程
◎在UME网管，找到增强SON功能
9找至UAAPC普通商用界面
9创建AAPC任务
SAAPC任务参数设置
设置AAPC任务参数，分为集中采集（非离散采集）与离散采集，参数关联生效，后续详解。
其中权值纠正开关建议为打开，可以自动纠正外场的自定义权值为系统库权值。
9AAPC任务激活
击激活任务后，可以看到当前采集包的进度，再点击数据采集的字体，可以显示每个小区的收集包的详情。
NR普通商用场厚
9AAPCKPI画像
任务结束后，点击评估，可以看到KPI的画图信息，便于外场评估AAPC优化后，KPI的变动情况。
NR普通商用场景
3.2AAPC实施效果
3.2.1下行覆盖优化
（1）整体测试指标
分类
SS-
RSRP
SS-SINR
核心城区覆盖率
PDCP层速率（Mbps）
上行MCS
平均CQI
RI
AAPC优化前
-78.00
16.30
80.71%
673.54
21.62
12.92
2.95
AAPC优化后
-76.29
16.64
82.33%
697.12
19.72
12.81
3.00
增益
1.71
0.34
1.62%
23.57
-1.91
-0.10
0.05
表4：
SS-RSRP测试指标统计
（2）区间分布分析
通过GIS图分析，欧尚基站周边SS-RSRP明显改善。
RSRP优化前RSRP优化后
图13：
SS-RSRP-GIS图分析
（4）小区统计分析
共计26个小区，其中19个小区覆盖明显改善,2个劣化幅度大的小区因样本较少，建模质量不高，其他小区劣化基本在2dB以内，整体覆盖提升。
其中欧尚基站三个扇区对应PCI84、PCI85、PCI86,RSRP均有增益。
表5：
SS-RSRP小区级指标评估
小区PCI
采样点数目
采样点数目-优化后
RSRP-优化前
RSRP-优化后
SS-SINR优化前
SS-SINR优化后
SS-RSRP增益
STNR增益
64
39
23
-78.32
-71.69
13.69
22.01
6.63
8.32
86
-75.4
-75.25
20.85
17.94
0.15
-2.9
84
37
-80.94
-73.48
12.08
17.98
7.46
5.9
85
33
-79.3
-74.45
21.47
24.35
4.84
2.88
93
12
-71.7
-66.52
17.8
18.87
5.18
1.07
347
21
19
-83.76
-84.46
11.76
10.85
-0.7
-0.91
60
18
17
-74.84
-77.33
21.77
17.68
-2.49
-4.09
349
15
11
-88.82
-84.07
14.59
14.2
4.76
-0.39
321
-77.84
-77
12.28
13.87
0.84
1.6
322
14
-96.34
-97.97
8.12
4.67
-1.63
-3.45
323
13
20
-78.29
-77.56
7.13
9.34
0.73
2.2
89
10
-87.12
-77.13
4.18
8.74
9.99
4.57
301
-82.42
-72.02
14.04
17.64
10.4
3.6
79
-78.52
-71.32
12.95
16.43
7.21
3.49
131
9
22
-79.47
-77.16
14.92
13.69
2.31
-1.22
88
-78.56
-82.35
14.01
13.28
-3.79
-0.73
129
30
-92.53
-76.01
9.01
17.63
16.52
8.62
6
-79.26
-67.1
12.53
18.18
12.16
5.66
62
-69.16
-70.63
15.02
16.78
-1.46
1.76
87
-68.3
-65.41
17.06
19.85
2.89
2.79
350
-91.26
-82.36
11.66
16.45
8.9
4.8
130
-85.93
-85.86
5.79
-5.26
0.08
-11.04
16
5未名
肝可不得扩缶
-76d
-石26
遂指页，共1
诬99
0.35
-1.77
65
-77.25
-75.95
12.18
11.36
1.3
-0.82
348
3
-85.09
-95.46
11.62
4.71
-10.37
-6.91
61
-75.55
-87.48
8.55
-0.31
-11.93
-8.86
（5）小区优化权值呈现
MA-市区-欧尚-电信-ZA-6997510-2（PCI86）,SSB权值优化后，由水平7波束自动修改为垂直4波束。
维度
SSB-权值变化
AAPC优化
[[-29,-20,-12,-4,4,12,29,0],[3,3,3,3,3,3,3,3],
前
[16,10,10,10,10,10,16,16],[6,6,6,6,6,6,6,6]]
[[20,40,20,40,20,40,20,40]，[-9,-9,-3,-3,3,3,9,3],
后
[20,20,20,20,20,20,20,20,20,20],[6,6,6,6,6,6,6,6]]
（6）优化效果分析
AAPC优化后，CQT与DT的RSRP均有明显提升，平均增益约为3.04dB左右。
楼层
SS-RSRP-优化前
SS-RSRP-优化后
SS-RSRP增益
8层
-86.34
-86.56
-0.22
11层
-87.77
-83.20
14层
-86.96
-82.26
17层
-86.50
-82.82
3.69
22层
-89.20
-86.30
2.90
26层
-91.72
-90.21
1.51
欧尚站点附近路测
-82.23
-78.05
四、经验总结
（1）AAPC天线权值自优化对于室内覆盖有增益
使能AAPC,基础覆盖优化路测SS-RSRP从-82.23dBm提升到-78.05dBm,提升4.18dB；
CQT测试6个楼层，其中5个楼层有改善。
11、14、17层提升明显，22层、26层提升幅度减小。
因此AAPC天线权值自优化在提升道路覆盖的同时，对于室内覆盖有较明显增益。
在20层以上效果会减弱。
（2）真正实现天线权值智能化、自优化调整
从实施AAPC优化任务后，看到AAPC天线权值发生改变，真正实现了智能化、自动化的天线权值调整。
子波束的方向角、俯仰角、水平波宽、垂直波宽四要素数值发生变化，带来覆盖效果的变化。
智能化、自动化调整天线权值将实现降低调整天线权值操作复杂度、降低天馈调整工作量从而节省成本，良好的效果为提高5G驻留比、提高小区资源利用率的提供有力支撑。
（3）大规模部署AAPC需要更多服务器资源
AAPC无疑是5GMassiveMIMO天线调整优化的最为有效的方法，同时由于AAPC基于采集的用户的MR、DOA数据，虽然使用AI算法降低了计算量，但是数据的计算量和存储量仍旧都非常大，需要更多的服务器资源来满足大规模商用AAPC需求。
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