基于GSM数据的TD-LTE精细化站址规划

鲁涤非

（大连科技学院电气工程系，辽宁 大连 116052）

基于GSM数据的TD-LTE精细化站址规划

鲁涤非

（大连科技学院电气工程系，辽宁 大连 116052）

针对TD-LTE站址规划的特殊需求，利用现网GSM的统计数据及测量报告，通过不同频段路径损耗差异性计算分析，得出不同场景下LTE与GSM共站址的高风险站筛选标准作为精确规划站址、准确调整工参的依据。通过仿真和现网实地测试，证明路损差异性分析方法及其结果在站址合并、干扰分析、覆盖分析等方面应用效果明显。

TD-LTE GSM 站址规划 MRR NCS

1 引言

在LTE网络建设中，精细化的基站站址规划作为其中的一个重要环节，如何在保障通信质量的前提下降低网络建设成本和建设周期，是当前LTE网络规划中的一个重要课题。

本文论述了一种利用现网GSM统计数据进行LTE精细化站址规划的方法，即通过有效利用现网GSM的海量网络指标数据，采用数据分类、数据样本选取、数据建模、数据分析等方法，推导出不同样本模型下的LTE基站精细化站址规划模型，为LTE建站提供了重要参考依据。

2 利用GSM数据LTE选址基础原理

2.1 GSM数据样本选取

为了得到更为准确的通用LTE精细化站址规划方法，选取的GSM数据应当具有多样性。以城区规划为例，选取密集城区、一般城区和郊区3种场景作为样本区域进行分析。

2.2 不同频段路损差异性分析

Okumura-Hata模型路径损耗计算公式为：

其中，fc为电磁波工作频率，单位为MHz；hte为基站天线有效高度，单位为m；hre为UE有效天线高度，单位为m；d为基站和UE有效天线之间的水平距离，单位为km；α(hre)为有效天线修正因子，是覆盖区大小的函数：

Ccell为小区类型校正因子：

Cterrain为地形因子，单位为dB。

根据Okumura-Hata模型，可以将以上公式简化为：

其中，Lb为路径损耗，单位为dB；A为无线传播损耗参数；f为基站工作频率，单位为MHz；Hb为基站天线相对高度，单位为m；Hm为UE天线相对高度，单位为m；d为UE与基站之间的距离，单位为km；α(Hm)为UE天线相对高度影响因子，α(Hm)=(1.1lgf-0.7)Hm-(1.56lg f-0.8)。

无线传播损耗参数A各场景取值如表1所示：

表1 无线传播损耗参数A各场景取值

由此认为900MHz和1 800MHz的Hb相同，Hm为1.5m，计算α(Hm)1800-α(Hm)900=0.028dB，可近似认为两者相等。

在穿透损耗上考虑两者A的差异即可。即对于密集城区和一般城区，认为1 800MHz穿透损耗比900MHz大8dB；而对于郊区，认为1 800MHz穿透损耗比900MHz大6dB。由于1 800MHz与F频段相近，以上差异可认为是900MHz与F频段间的路损差异。

2.3 接收电平差异性分析

影响GSM与LTE UE接收电平的因素除路损外，还包括发射功率、馈线损耗等因素。GSM与TD-LTE F频段间电平差异的影响因素如表2所示：

表2 GSM与TD-LTE F频段间电平差异的影响因素

基于以上分析，可定义NCS（Neighbor Cell Support，邻小区支持）数据采集方法及NCS和MRR（Measurement Report Recording，测量报告记录）数据处理方法。

3 利用GSM数据进行TD-LTE选址方法

3.1 站址合并

（1）GSM900和GSM1800共站，优先保留GSM1800小区

由于GSM1800与F频段相近，因此通过GSM1800小区计算的结果相对准确性较高，对于LTE更具参考价值。

由于后续处理需要考虑话务分布，对于删除的小区话务量分配，采用根据按切换次数占比分配的方法，即需删除小区切出次数占前三名的目标小区，将删除小区话务量按照比例分配到目标小区。

（2）删除室分小区

由于本文讨论内容为宏站的规划，因此在数据处理中要删除室分小区数据，删除的室分小区话务量处理方法与删除的宏站小区相同，即根据切换次数占比将话务分配到保留小区。

（3）收集拉远站、直放站及非独立信源的室分小区信息

此类站点会对TA（Time Advance，时间提前量）产生影响，需在处理MRR数据时，拉远站将TA平移至以0为起始，直放站及非独立信源的室分小区则删除该设备覆盖区域的采样点。

3.2 干扰分析

（1）干扰处理流程

干扰处理流程如图1所示：

图1 干扰处理流程

（2）NCS定义

根据对不同频段的路损差异性分析，在不同场景下，不同频段的服务小区和邻区需选取不同的门限进行处理。具体计算方法如下：

◆接收电平绝对值ABSS

其中，RxLevel为终端接收到的GSM信号功率；RSRP为参考信号接收功率。

由式（5）-（6）得到：

例如：对于一般城区，若某点GSM UE接收到900MHz电平为-92dB，则LTE F频段UE在该点的接收电平为：RSRP=-92-(43-15)+3-8=-125dBm。

◆相对门限RELSS

由于相对门限需计算同频干扰，因此对于不同频段的邻区，需根据路损差异，转换为同频段再做比较。

根据以上计算方法，可得到表3所示的密集城区和一般城区以及郊区的NCS定义门限要求：

表3 NCS定义门限

（3）NCS干扰小区计算方法

NCS干扰小区计算公式为：

其中：

CIC：Cell Interference Coefficient（小区冲突系数）；

Creport：coefficient report数量，CellA测量CellB期间：

当CIC≥3%时，认为CellB对CellA会产生同频干扰。

根据上述算法，一般情况下Creport〉20时，该小区视为过覆盖小区。本算法中已删除室分小区，且通过话统中有效邻区计算，室分小区作为宏站邻区的个数约占总邻区个数的1/4，因此初步确认本算法中Creport〉15即可将该小区定义为过覆盖，门限定为14。

（4）MRR数据处理方法

TA计算最远覆盖距离与第3层基站距离。计算小区覆盖方向上65°范围内最远第3层小区的距离，并与MRR中99%的TA值相比较，考虑TA测量的误差，当两者的距离大于550m时，视为该小区过覆盖。

3.3 干扰高风险小区筛选

干扰高风险小区筛选流程如图2所示：

图2 干扰高风险小区筛选流程

按照小区风险级别划分，分为A、B、C这3个等级进行处理：

（1）若共站3个小区中有2个或2个以上小区为A等级，且每小区话务量低于整个区域每小区话务量平均值，则建议删除该站址；若同站仅有1个小区为A等级，则可通过调整工参进行优化。

（2）B等级小区可参考扫频数据及测量报告反映的过覆盖程度进行工参调整。

（3）C等级小区可参考扫频数据，如无明显过覆盖可暂不调整。

3.4 弱覆盖处理流程

虽然G S M和LT E频段不同，但路损是可以比拟的，可利用MRR统计的下行路径损耗信息，通过不同频段及基站发射功率的折算，得出LTE对应的路径损耗值，从而得到该点的RSRP，筛选出弱覆盖小区。

弱覆盖处理流程如图3所示。

3.5 弱覆盖高风险小区筛选

根据MRR测试数据，获取GSM各小区路径损耗值，计算LTE对应采样点的RSRP为：

其中，天线增益取17.5dB；参考信号发射功率取15dB；馈线及跳线损耗取1.5dB；不同频段路损差异见表2，取-8dB或-6dB。

图3 弱覆盖处理流程

当弱覆盖风险系数〈5%时，视该小区为弱覆盖风险小区。

4 仿真结果

选取某一线城市GSM数据统计进行分析（一周忙时8点至11点、18点至21点），对一般城区和郊区共97个小区进行天线倾角、天线挂高等工参调整，删除2个高风险站址，通过planet仿真及站址勘察，一般城区和郊区共确定增加4个站址补充覆盖盲区，由于条件限制，未对密集城区进行仿真分析。

4.1 一般城区

通过分析调整，与完全基于GSM工参进行规划的仿真结果相比，RSRP低于-110dBm的比例由0.18%降至0.00%、低于-100dBm的比例由5.06%降至2.08%，50%加扰时SINR（Signal to Interference plus Noise Ratio，信号与干扰加噪声比）低于0的比例由0.65%降至0.26%。具体如表4和表5所示：

表4 RSRP仿真结果对比（一般城区）

表5 SINR（50%加扰）仿真结果对比（一般城区）

4.2 郊区

通过分析调整，与完全基于GSM工参进行规划的仿真结果相比，RSRP低于-110dBm的比例由3.40%降至1.48%，50%加扰时SINR低于0的比例由0.57%降至0.23%。具体如表6和表7所示：

表6 RSRP仿真结果对比（郊区）

表7 SINR（50%加扰）仿真结果对比（郊区）

5 结论

通过不同频段差异性分析计算，基于GSM MR和话统进行LTE站址规划完全可行，且有较高的准确性。通过NCS和MRR方法结合处理过覆盖风险小区及弱覆盖高风险小区，详细的扫频数据是工参调整及干扰小区个数门限确定的重要依据。

为精确定位弱覆盖区域及准确评估调整结果，仿真过程中需对仿真区域增加保护带，即向实验区域外延伸一层基站，仿真结果统计中仍只统计实验区域内不包含数据。从仿真结果可以看出，本文的规划调整方案对一般城区和郊区的RSRP、SINR提升均较为明显。调整过程中需核查新建站选址附近是否已有TD-SCDMA现网或规划站址和GSM规划站址，以避免增加基站勘察工作量。

[1] 赵明峰,赵谡,刘三思,等. 典型场景TD-LTE站址选择思路及分析[J]. 电信工程技术与标准化, 2013(1): 22-26.

[2] 张华,赵旭凇,程俊强,等. TD-LTE规划仿真方法及实例[J]. 移动通信, 2011(3): 36-41.

[3] 苏航. TD-LTE网络规划设计研究[D]. 北京: 北京邮电大学, 2012.

[4] 张延华,段占云,沈兰荪. Okumura-Hata传播预测模型的可视化仿真研究[J]. 电波科学学报, 2001(1): 89-92.

[5] 黄沛江,王斌,温庆华. TD-LTE无线网络规划建设策略初探[J]. 移动通信, 2011(19): 27-32.

[6] 肖清华,杨春德,张堃. TD-LTE覆盖能力综合分析[J]. 邮电设计技术, 2012(1): 14-20.

[7] 车晶,张瑛. TD-LTE室内外组网的关键策略研究[J]. 数据通信, 2012(4): 33-35.

[8] 3GPP TS 36.212 V8.4.0. Evolved universal terrestrlal radio access (E-UTRA); Multiplexing and channel coding[S]. 2008.

[9] 3GPP TS 36.211 V8.4.0. Evalved universal terrestrial radio access (E-UTRA); Physical channels and modulation[S]. 2008.

[10] 詹鹏,苏颖博. TD-LTE无线网络链路预算分析[J]. 邮电设计技术, 2011(7): 48-51.

[11] 许灵军,邓伟,程广辉,等. TD-LTE基站产品规划研究[J].电信科学, 2010(9): 136-142.★

Refi ned TD-LTE Site Planning Based on GSM MR and Statistics

LU Di-fei
(Dalian Institute of Science and Technology, Dalian 116052, China)

According to the special requirements of TD-LTE site planning, GSM statistics and measurement reports in existing networks were used to derive refi ned foundation of site planning and parameter adjustment by calculating path loss at different frequencies in different scenes. Simulation and fi eld test demonstrate that the proposed method has better effect in site merge, interference analysis and coverage analysis.

TD-LTE GSM site planning measurement report recording (MRR) neighbor cell support (NCS)

10.3969/j.issn.1006-1010.2015.14.005

TN929.5

A

1006-1010(2015)14-0024-05

鲁涤非. 基于GSM数据的TD-LTE精细化站址规划[J]. 移动通信, 2015,39(14): 24-28.

2015-04-13

责任编辑：袁婷 yuanting@mbcom.cn

鲁涤非：助教，硕士毕业于哈尔滨工业大学，现任大连科技学院电气工程系通信工程专任教师，曾从事GSM/LTE网规网优工作6年，主要研究方向为LTE/LTE-A无线网络优化。