基于场景筛选的频谱需求预测算法

王首峰，张冬晨，汪汀岚，孟德香

（中国移动通信集团设计院有限公司，北京 100080）

1 引言

近期众多预测研究组织和部门分别研究了不同国家和地区未来长期业务发展趋势。预测结果表明，未来数据业务将迅速增加，新的业务类型和新型终端将明显刺激业务量增长。移动通信已分配的频谱资源有限，迅速增长的业务需求，对现有的移动通信频谱提出了新的挑战。

目前，频谱需求预测方法中，ITU-R M.1768方法和美国FCC方法应用较广。由于现有研究方法一般将业务模型划分非常细致，在基于大量的现网数据处理过程中存在多环节的近似处理，因此得到的输入参数往往精度较低。同时，现有的估算中将全部区域的统计量作为估算输入，忽略了不同区域之间的差异性。此外，现有的评估中往往忽视不同种类网络性能的差异，近似地将多种谱效率存在明显差异的网络归为一类计算。

综上所述，本文针对现有频谱需求研究中输入参数过于复杂、精度问题及运算量等方面，提出一种基于场景筛选的频谱需求计算方法（scenario based spectrum requirement calculating algorithm, SSRA)。

2 基于场景筛选的频谱需求算法（SSRA）

本文提出一种基于场景筛选的频谱需求计算的方法SSRA，用于评估IMT系统频谱需求。整体方案与装置包括计算场景筛选、网络极限承载能力评估、承载资源需求测算、频谱需求总量计算4个流程。

场景筛选用于分析输入的业务量与网络配置、选择频谱需求瓶颈场景，并确定计算所需场景及对应输入参数值。

网络极限承载能力评估用于根据输入的具体网络种类和当前网络配置情况评估在场景筛选模块选定的场景下相应网络的极限承载能力。

承载资源需求测算用于根据场景下的业务量在相应网络中的承载关系，测算承载全部业务量所需的网络资源数量。

图1 场景筛选模块示意图

频谱需求总量计算用于根据承载资源需求测算给出的所需网络资源数量、相应网络的组网方式及频率复用程度等，计算所需的频谱总量。

下面分别详述各模块的设计组成，如图1所示。

场景筛选模块包括当前网络业务量分析模块和基于业务密度分布进行地理场景划分两个核心模块。

当前网络业务量分析模块接收当前网络业务量输入值和当前终端组成及业务占比输入值。当前网络业务量来自于现网业务量采集，包括忙时话音业务量、忙时数据业务量。现网采集的数据是根据实际承载网络分类统计的。当前终端组成及业务占比根据现网忙时业务量按不同终端产生进行分类汇总。当前网络业务量分析模块根据输入的上述值，按小区的分布位置，对全网输入的业务量进行计算，并计算当前业务量下各个区域的平均业务密度。

基于业务密度分布的地理场景划分模块，根据业务发展预测输入的预测业务量和预测终端业务组成比例，计算相应区域的预期业务密度。选取倍数最大的场景与预测业务密度最大场景进行比较。优选预测业务密度最大且业务增长倍数较大的场景作为频谱需求瓶颈的场景输出。同时，该模块负责将选中场景对应小区承载的当前业务量、预测业务量等输入参数单独提取供后续计算使用。

网络极限承载能力评估模块接收来自场景筛选模块与装置输出的计算场景及对应场景下的业务量与网络输入参数。如图2所示，已知网络类型承载效率库是该模块的内建数据库，保存有已有IMT通信网络承载效率的基本参数及网络对不同业务的承载方式等信息可供计算选用。该模块将待计算的网络与数据库网络类型匹配，提取待计算网络的承载效率信息。根据选定场景提取频率复用等组网配置信息。最终，该模块将上述信息汇总输出。

承载资源需求测算模块根据所属网络类型确定话音业务与数据业务在网络中由电路域承载或由分组域承载。根据预测业务量和网络极限配置计算该场景下平均单小区话音业务和数据业务的业务量。按承载机制不同，分别计算电路域承载和分组域承载所需的网络资源量并输出模块。

频谱需求总量计算模块根据计算的网络类型换算每小区的单位资源对应的频谱带宽，根据计算的具体场景获知网络组网频率复用方式。单网络的频谱需求量=（电路域消耗资源量+分组域消耗资源量)×单位资源频谱带宽×频率复用度。总的频谱需求量为场景下各网络频谱需求量的总和。

3 中国频谱需求预测分析

中国经济快速发展，移动业务同样发展迅猛。尽管运营商努力提升网络能力，但迅速增长的数据业务需求仍然使得移动网络不堪重负。因此有必要进行未来移动通信频谱需求的预测研究。

图2 网络极限承载能力评估模块示意图

我国IMTA-2020（5G）推进组关于我国业务发展预测进行了评估，认为未来话音业务量缓慢增长，数据业务量近年保持较高增长速率，连年持续快速增长。图3和图4分别为话音业务量和数据业务量预测数据，业务发展的趋势关系作为频谱需求评估中业务增长率关系使用。

图3 全国典型城市的话音业务总时长（亿分钟/月）

图4 全国数据业务总流量（PB/月）

根据统计数据分析，需要频谱量最大场景为密集城区，而SSRA获取各无线通信网络组频谱需求为各场景下频谱需求量最大场景值，因此将分析场景确定为密集城区（含室内、室外）。

频谱效率直接影响未来频谱需求预测数值结果，本方法中所提到的“频谱效率”，特指运营商网络实际承载层面的“工程频谱效率”，而不是技术研发层面的“频谱效率”。本方法依据ITU预测的2020年IMT系统的频谱效率数据，结合3家运营商提供的实际网络运行情况，进行有针对性的调整，从而得到我国2020年IMT系统的频谱效率数据。根据工程依据，调整结果如表1所示。

表1 预期谱效率（综合结果）

最终，依据SSRA方法基于我国IMTA-2020（5G）推进组关于我国业务发展预测结果，结合业务预测及数据调研分析，预计我国2015年频谱需求580～670 MHz，我国2020年频谱需求1 510～1 790 MHz。