LTE网络基于MR的小区相关性分析在邻区优化中的运用

朱李光

阐述了LTE网络中小区相关性的一种定义方法，即基于重叠覆盖的比例来标称相关性强度，从相关性强度来定义邻区的优先级，用来指导精细化邻区优化，同时也可以判断网络级别和小区级别的重叠覆盖比例，旨在能更好地提高用户体验。

小区相关性 MR数据分析 邻区优化

1 引言

邻区优化一直是无线网络建设中的一项重要工作，网络在不断升级、城市建筑持续新建、用户需求发生变化，要求邻区进行不断的优化调整，以适应多变的无线环境和用户行为。2G和3G阶段没有自动邻区调整功能，到了LTE网络虽然已有ANR（Automatic Neighbor Relation，自动邻区规划），但目前的应用尚未成熟，某些城市在开启该功能后，系统指标反而下降，因此目前仍未能推行ANR功能。尤其是不同于WCDMA软切换，LTE的硬切换对邻区的要求更高，对网络的影响更大。

通过对LTE MR数据进行深度挖掘，可以得到相比传统DT/CQT/OMCR量更大、定位更加准确的覆盖分析，根据覆盖分析可以准确描述各个小区的相关性，根据相关性来做邻区的优化（增加遗漏邻区，删除低优先级邻区）和重叠区覆盖评估，对实际网络优化工作有较好的指导意义。

2 重叠覆盖定义和分析

2.1 小区覆盖展示

基于MR数据，可以从Mapbasic处理进行栅格化，形成栅格型覆盖图。图1是20 m×20 m栅格的小区MR覆盖图，图2是单小区（小河LHHO-1）覆盖图，地貌为一般市区，这里定义RSRP>-100 dBm为该小区覆盖区域，即图2中绿色、蓝色和黄色部分定义为该小区覆盖（不同颜色表示不同RSRP强度，绿色RSRP>-80 dBm最强，黑色RSRP<-105 dBm最弱）。

从图2中可以直观地评估每个小区的实际覆盖情况，如是否存在覆盖越区，覆盖是否过近，方位角是否合理，天馈系统是否有接反现象等。定期的排查可有助于清理很多工程遗留的问题，比亲临现场更加高效直接，且可在后台对优化前后的结果进行验证和对比。

（1）覆盖分析

对如图3所示小区进行覆盖分析，运行插件，点击小区，小区和栅格进行自动连线，并且连线根据覆盖电平标注不同颜色，從图3可以直观地看出，该小区覆盖过远，可以适当进行下倾角调整。

（2）栅格化主要脚本

栅格化主要脚本如下：

X0=RFinfo1.Col（LonCol） ‘获取栅格中心点坐标Longitude

Y0=RFinfo1.Col（LatCol） ‘获取栅格中心点坐标Latitude

RefLat=DistLat（int（Y0）） ‘计算出栅格所在纬度的每度经度对应的距离长度

X1=X0+Cos（PI/4）*Resolution/RefLat ‘计算栅格左下角的坐标Longitude

Y1=Y0+Sin（PI/4）*Resolution/RefLon‘计算栅格左下角的坐标Latitude

X2=X0+Cos（PI/4+PI）*Resolution/RefLat‘计算栅格右上角的坐标Longitude

Y2=Y0+Sin（PI/4+PI）*Resolution/RefLon ‘计算栅格右上角的坐标Latitude

Set Style Brush MyBrush

Create Rect Into Variable MyGrid （X1，Y1） （X2，Y2） ‘创建栅格

Update RFinfo1 Set Obj = MyGrid Where RowID= MyRow ‘更新obj对象到图层

2.2 重叠覆盖定义

假设主服务小区为CellA，邻小区为CellB，在这个栅格上面RSRP（A）≥-100 dBm，同时RSRP（B）>-100 dBm，则认为该栅格为重叠覆盖栅格；小区A覆盖的栅格定义为在该栅格上面RSRP（A）>-100 dBm。

小区B和A重叠服务比例=（RSRP（A）>-100 dBm& &

RSRP（B）>-100 dBm）的栅格数/（RSRP（A）>-100 dBm）

栅格数；

小区B对小区A的相关系数=小区B和小区A重叠覆盖比例。

重叠覆盖示意图如图4所示，实际上每个栅格有多个小区覆盖，在计算CellA和CellB的相关性系数的时候，其他小区的覆盖信息可以不予考虑。

根据上文所述覆盖类型的判断方法，得出下面的结果（分别是A小区单独覆盖， B小区单独覆盖， AB小区重叠覆盖， 弱覆盖），如表1所示。

计算相关性的脚本如下：

While Cells（i， 1） <> Empty

CurGrid = Cells（i， 1）

RSRPA = Cells（i， 9）

j = 1

If Cells（i + j， 1） <> CurGrid Then

If RSRPA > -100 Then

Cells（i， 11） = “Serving By “ & Cells（i， 3） & “-” & Cells（i， 4）

Else

Cells（i， 11） = “Poor Coverage”

End If

End If

While Cells（i + j， 1） = CurGrid

RSRPB = Cells（i + j， 9）

If RSRPA > -100 And RSRPB > -100 Then

Cells（i， 11） = “OverLap A&B”

ElseIf RSRPA > -100 And RSRPB < -100 Then

Cells（i， 11） = “Serving by “ & Cells（i， 3） & “-” & Cells（i， 4）

ElseIf RSRPA < -100 And RSRPB > -100 Then

Cells（i， 11） = “Serving by “ & Cells（i + j， 3） & “-” & Cells（i + j， 4）

ElseIf RSRPA < -100 And RSRPB < -100 Then

Cells（i， 11） = “Poor Coverage”

End If

j = j + 1

Wend

i = i + j

Wend

图5是根据相关性数据表，创建Mapinfo图层之后的展示，红色部分为重叠覆盖栅格，绿色部分为小河LHHO-1覆盖的栅格，蓝色部分为黄河路246号工商银行LHHO-2覆盖的栅格，灰色为弱覆盖栅格。红色部分相对于绿色或者蓝色部分，即为相关性度量，红色部分相对越多，相关性越大；反之红色部分越少，相关性越小。

小区覆盖类型统计分布如表2所示：

3 基于相关性的邻区调整实例

（1）网络级别调整及效果

选取LTE系统内邻区进行优化，对某州某区域（云岩、白云、观山湖、乌当、小河、花溪）进行邻区输出，并与现网配置邻区进行对比，共添加3000条邻区，删除5000条冗余邻区。调整前后的现网KPI指标对比分析如表3所示：

从优化前后KPI指标的对比可以看出，切换成功率上升0.28%，从而接通率和掉线率有所提升。优化后切换指标有明显好转，KPI指标得到一定程度提升。

（2）邻区优化站点级别典型案例

图6中标识了贵阳南二环区域典型主服务小区（红色小区）与邻区补漏小区（黃色小区）在地理位置上的分布，分布位置距离较远，中间相隔有2个站点，如果手动进行基于网络拓扑结构的邻区配置，不会将此加为邻区。

但栅格化MR数据分析表明两个小区在MR报告中存在较多重叠（通过实际分析发现，中曹司大桥南拉远站点位于小山坡顶部，天线挂高达到50 m，覆盖较远，且下倾角打到了15°，已无法通过调整天线控制覆盖），通过添加邻区后的性能数据分析可知，存在较多切换，说明MR报告更能反映出现网小区的覆盖范围，对邻区优化更具指导意义，据此能更精准地按当前网络结构覆盖情况进行邻区优化，降低现网异常事件的风险，提升用户感知。贵阳南二环区域添加漏配邻区后的切换尝试次数和成功率如表4所示：

图7中标识了开发大道附近典型主服务小区（红色小区）与邻区补漏小区（黄色小区）在地理位置上的分布，相隔2层站点，对于同类型的远覆盖站点，如果无法通过调整天线控制覆盖，或者某些高楼只能通过这些站点覆盖，那么必须先加入邻区，以保证现有用户的覆盖效果。开发大道附近添加漏配邻区后的切换尝试次数和成功率如表5所示。

4 结束语

从上述分析可知，采用基于MR的ASPCoverage数据进行地理化小区相关性分析，进而指导邻区优化，对于提高LTE切换成功率（LTE的硬切换对于邻区要求较软切换高，尤其是VoLTE开通之后，邻区的合理性直接影响用户感知）有很大帮助。这种方法相比于传统基于网络拓扑结构/DT的优化方法更加有效，而且目前的网络已经具备了MR数据月度采集流程，可以定期例行进行精细化邻区排查，这是网络维护的一项重要任务，因此在实际网络邻区优化中有较强的指导意义。

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