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1）TB块：
一个TB块对应包含一个MACPDU的数据块，这个数据块在一个TTI内发送，每个TTI最多发送两个TB块。
2）CodeWord码字：
一个码字是对在一个TTI上发送的一个TB进行CRC插入、码块分割并为每个码块插入CRC、信道编码、速率匹配之后，得到的数据码流。
不同的码字区分不同的数据流，其目的是通过MIMO发送多路数据，实现空间复用。
一个码字对应一种MCS和一个CQI，码字越多，链路自适应越好，但CQI开销越大。
当前协议规定，5GNR最大支持2个码字：
–1~4层：
使用1个码字；
–5~8层：
使用2个码字；
3）Layer层：
就是通常说的流，码字通过层映射映射到各个流上，这有点像串行到并行的变换，因此层数越多，速率就会越高。
在空间复用中，层数=秩（RANK数）。
Ø
码字和层的对应关系如下表：
4）RANK秩：
秩（RANK）可以看作收发设备间传输通路上独立的并行信道的数目，即同时支持的相对独立的信道数，而MIMO实际传送所使用的数据流数则称为层数。
由于不同MIMO信道下数据通路之间的正交性不同，因此实际应用中必须考虑数据流之间所产生的干扰。
采用多个天线传送多个码字时，需要根据空间信道的秩来确定所能同时发送的数据流数（即层数），以降低信息之间的干扰，增加接收准确性，提升信息传送容量。
5）Port天线端口:
用于传输的逻辑端口，与物理天线不存在定义上的一一对应关系，可同时对应到一个或多个物理天线上；
每个端口上有自己独立的DMRS信号,供UE解调出各个端口上的信号。
6）波束：
各流上的数据通过BF加权后，映射到64根天线上发送，在权值的作用下（改变信号的幅度和相位），各天线上的信号将会进行赋形，集中打向UE。
RANK数=波束个数。
7）流到天线的映射：
以64T64R天线8流为例，每个流都会选择一个64维的权值向量W1，W2，…，W8，然后通过与流上符号进行运算，得到64维的数据，此过程即是加权过程。
然后各个流上的数据进行叠加后，映射到各个天线上
8）PreSINR：
即通过测量上行SRS（SoundingReferenceSignal）的SINR值；
9）DeltaSINR：
是根据SRS的最强8（4）个波束（具体个数和UE接收天线数有关）在SRS权下和对应波束在PMI权下计算得到的Sinr之间的差值，即SRS权相对PMI权的增益。
1.2RANK自适应算法
gNodeB通过为用户选择合适的下行波束赋形权值，可以提高MIMO多天线阵列增益，提高频谱效率，可以在一定程度上提高下行吞吐量，提高用户感受。
通过打开NRDUCellAlgoSwitch.AdaptiveEdgeExpEnhSwitch的子开关“DL_PMI_SRS_ADAPT_SW”来开启权值自适应开关。
下行SRS（SoundingReferenceSignal）权与PMI（PrecodingMatrixIndication）权自适应方案，允许用户在SINR较大时，选择基于SRS得到的BF权值；
在SINR较小时，选择基于PMI的BF权值，相对于SRS权，远点用户的PMI权可以提升权值准确性，提升边缘用户的SINR，进而提升边缘用户的速率。
当用户上行SRSSNR大于ThSRS（SrsPreSinrJudgeThld，默认值-20dB）该用户选择SRS权；
否则选择PMI权，两边都有固定3dB迟滞保护。
RANK自适应总体来说可以归为3种自适应方法：
谱效率最优、条件数边界保护RANK自适应、不考虑条件数边界保护RANK自适应。
使用谱效率最优算法吞吐率比条件数边界保护RANK自适应算法吞吐率更优。
1.2.1谱效率最优自适应算法
总体思想是SUMCS根据CQI、外环调整量以及BFGAIN等已经先确定，在确定MCS后通过一系列的数学公式得到当前MCS、不同RANK下的频谱效率。
根据对不同MCS和RANK下的谱效率进行计算，是默认的自适应算法。
如果多一流计算出来的谱效率优于当前流数1.1倍（默认值），则选择升rank
如果少一流计算出来谱效率优于当前流数1.1倍（默认值），则选择降低rank
升降rank都只能逐阶升降，不能越阶升降
1.2.2条件数边界保护RANK自适应
该算法的原理是：
两个条件数据：
连续600slot90%的满足条件可以尝试升RANK
✓条件数1：
MCS>
22阶和流间的deltaSINR差值不能大于门限，同时满足两个条件升rank
✓条件数2：
18阶，流间的deltaSINR差值必须小于门限，同时满足两个条件升rank
升/降rank如下表所示：
Case1：
指MCS大于22阶时，1升2时，deltaSINR差值不能大于10，2升3时，deltaSINR差值不能大于20，依次类推；
Case2：
当MCS大于18阶时，1升2，deltaSINR差值必须小于5，2升3时，deltaSINR差值不能大于8，依次类推，且在双码字场景下，要求倒数第一流和倒数第二流的差值必须小于等于4，比如4升5，要去第5流的deltaSINR和第4流的deltaSINR必须小于等于4，依次类推。
降rank就看MCS，8降7，MCS低于15阶，7降6，MCS低于15阶，MCS最后那个9表示无效值，不参与计算。
1.2.3不考虑条件数边界保护RANK自适应（Presinr低时用）
连续600slot90%的满足条件可以尝试升RANK，仅基于MCS考虑升RANK。
升RANK的MCS门限大于22阶
降rank的MCS门限小于等于12阶
2RANK低测试问题分析
2.1.1频繁切换导致RANK低
现象：
如下图所示，在Assistant上地理化显示路测4GPCI，DLRANK，5GPCI等信息，通过主服PCI分布变化观察是否存在频繁切换，图中4G切换正常但5G红框部分PCI频繁发生变化，RANK也随之发生了变化，导致频繁切换路段大部分时间RANK<
=2。
该区域主要占用NCH_WLRN_东湖区城中电信前端楼-2[01010149]（PCI=337）与NCH_WLRN_西湖区梅苑楼小区-3[01028312]（374）和NCH_WLRN_青山湖区城北航空大厦-3[01014026]（PCI=173）频繁切换导致RANK降低，如下图所示。
分析：
用户切换过程中链路会中断（表现在切换的那1s内调度次数会减少），切换后用户初始接入，低RANK低MSC能保证接入和切换成功率，大概在30ms左右可调整回来，影响较小；
但是如果发生频繁切换，会导致RANK无法快速调整回来，因此需要对频繁切换区域进行优化；
如果4G或5G在5s（时间可根据需求自定义）内存在2次及以上次切换，则判断为频繁切换，如果频繁切换的小区关系存在小区A->
B->
A的场景，则称之为乒乓切换。
优化方法：
针对频繁切换路段进行优化，以减少频繁切换次数，主要步骤如下：
1 确定主服小区：
确定主服小区有两个手段，降低邻区信号强度和增强主服小区信号强度。
对于越区的邻区，优先调整邻区的方位角、下倾角、功率、和Pattern等参数，降低邻区信号强度。
2 切换参数优化：
通过路测日志查看测量报告，计算服务小区电平和邻区电平的差异，得到需要修改的A3门限、幅度迟滞、两两小区间cellindividualoffset或时间迟滞，评估能否解决频繁切换问题。
✓通过切换门限调整:
上表中4G锚点切换参数调整会对现网LTE用户也造成影响，因此可以为NSA用户设立独立的同频切换参数组：
MODCELLQCIPARA:
LocalCellId=*,Qci=*,NsaDcIntraFreqHoGroupId=xx;
ADDINTRAFREQHOGROUP:
LocalCellId=*,IntraFreqHoGroupId=xx,IntraFreqHoA3Hyst=4,IntraFreqHoA3Offset=4,IntraFreqHoA3TimeToTrig=320ms;
✓小区对切换参数调整
如果精品路线以某个方向行驶时，某2个小区间只有1次切换关系，那么也可以通过调整cellindividualoffset来精准改变切换位置，只影响指定的邻区。
✓邻区关系调整
增加LTE邻区，添加NR邻区关系。
对于同频邻区，只需要调整邻区关系ADD/RMVEUTRANINTRAFREQNCELL，并调整NR邻区关系ADD/RMVNRNRELATIONSHIP。
对于单次切换后导致的RANK1点，可以通过参数NRDUCellPdsch.DlInitRank从默认值RANK修改为RANK2,提升切换后的RANK抬升速度。
优化效果：
优化后速率高rank占比明显提升，效果如下图所示：
2.1.2强邻区不切换导致RANK低
现象&
如下图所示，UE占用NCH_WLRN_青山湖区城东上海路分局-1[01040069]（PCI=63）的小区作为主服务小区，SS-RSRP为-104.97dbm，但邻区中NCH_WLRN_青山湖区城东野生大鱼府-6[01040350]（PCI=295）的小区SS-RSRP为-92.72dbm，NR最强邻区的SSBRSRP比主服小区强很多，UE多次上报NCH_WLRN_青山湖区城东野生大鱼府-6[01040350]（PCI=295）的A3事件，但是网络侧一直没有下发辅站变更命令，强邻区不切换会导致UE无法驻留在最优小区，会受到来自邻区的干扰从而导致RANK差。
优化方案：
针对强邻区不切换问题，需要排查以下几个方面：
①配置核查：
5G辅小区是否漏配5G目标小区
5G辅小区是否配置多个与目标小区相同PCI邻区
4G主小区是否漏配5G目标小区
4G主小区是否配错5G目标小区信息
X2口未配置或配置错误
②告警核查：
4G主小区到5G服务小区和5G目标小区的X2口是否存在传输异常
5G目标小区是否存在异常告警
③信令分析：
是否存在流程交叉等其他问题
优化后速率提升明显，效果如下图所示：
2.1.3外部干扰导致RANK差
当小区存在干扰信号时，小区的上下行业务会受到影响，出现RANK低、MCS差，误码率高等问题，严重时会导致UE无法做业务；
当出现如上的问题时，需要进入干扰问题的分析。
如下图所示，UE占用NCH_WLRN_青山湖区南大南区综合楼-5[01048021]（PCI=127）的小区，SS-RSRP为-77.92dbm，SS-SINR仅为6.15db，连续多个路测打点RANK为2，打点位置覆盖较好但是RANK低，同时MCS很差，上下行MCS大部分分布在QPSK和16QAM，误码高于收敛值10%，证明网络存在干扰，需要进行干扰排查。
针对5G干扰问题，需要重点排查以下几种类型的干扰：
根据以上方案进行优化，提升到rank3，效果如下图所示
2.1.4RF覆盖问题导致RANK低
1 下行弱覆盖导致RANK低
覆盖越差，CSI-RSSINR测量结果越差，非天选终端选择低RANK的概率越大；
覆盖越差，基站测量到的SRS结果会更差，基站选择低RANK的概率会更大。
下行弱覆盖为连续出现接收电平较低的采样点形成弱覆盖区域，弱覆盖区域可能导致手机的接收电平小于最小接入电平而掉网，或用户进入弱覆盖区域后因低电平质量而速率降低，影响下载速率。
对于弱覆盖区域，通常只能选择增强主服的覆盖强度，增强覆盖的可选手段如下：
增加小区最大发射功率（MaxTransmitPower）
调整机械方位角让AAU主瓣覆盖问题路段（要注意避免在其他位置造成弱覆盖）；
减小机械下倾角；
增加小区、站点等
2 重叠覆盖导致RANK低
通常情况下，如果某一路段存在多个信号强度相当（3dB以内）的小区覆盖该路段，但却没有一个足够强的主服务小区来主导覆盖，则可认为存在重叠覆盖。
重叠覆盖邻区会成为潜在的干扰源，在有负载的情况下会对服务小区造成同频干扰，同时由于信号的快衰落引起UE在不同小区间频繁发生切换，导致RANK低和速率低。
如下图所示：
UE占用主服务小屋PCI为63，SS-RSRP为-98.53dbm，邻区列表中存在超过3个以上SS-RSRP与主服务小区差值在6db以内的邻区，存在明显的重叠覆盖情况，导频污染较为严重，RANK值持续偏低。
根据问题路段和各小区的位置关系，确定要作为主服的小区，加强拟作为主服小区的覆盖强度或者降低邻区在该路段的覆盖强度。
主服小区的选择可从如下方面考虑：
小区与问题路段之间的距离相对其他小区较近且电平相对高；
问题路段与小区间没有明显的遮挡；
该小区还有最大发射功率/机械方位角/机械下倾角的调整空间；
主服小区增强覆盖的可选手段如下：
减小机械下倾角等
降低邻区在该路段的覆盖强度的可选手段如下：
降低邻区小区最大发射功率（MaxTransmitPower）
调整邻区机械方位角不让AAU主瓣覆盖问题路段；
增加邻区机械下倾角等
根据以上方案进行优化后效果如下图所示：
3RANK低问题定位方法
根据上述测试中发现问题分析，总结RANK低问题定位方法如下：
4经验总结
速率是5G网络相对4G网络最为突出的用户感知，而RANK从一定程度上是5G网络速率决定性的因素。
本文通过对测试数据从覆盖、干扰、切换、异常事件等多维角度分析，找出导致RANK低的因素并制定实施相应优化解决方案，提升RANK等级，充分发挥5G网络高阶MIMO、高阶调制等特性进而提升5G速率感知。
提炼总结出一套RANK低问题排查和优化流程，为后期处理同类速率低问题时快速定位解决提供参考。
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