基于波束管理的5G小区边缘波束上行速率抖降研究

2019-01-10 08:23叶蔼笙,陈潇,廖淦彬
移动通信 2019年12期

【摘  要】5G的业务类型及部署场景复杂,不同应用场景下速率需求不同,5G可通过NR波束管理或调整进行优化。从5G关键特性波束管理基本原理出发,结合广州塔央视5G高清4k直播遇到的上行速率抖降问题,分析验证并确定小区边缘弱覆盖优化方案,并通过实践验证方案的可行性。

【关键词】波束管理;加权;上行速率下降

doi:10.3969/j.issn.1006-1010.2019.12.003      中图分类号:TN929.5

文献标志码:A      文章编号:1006-1010(2019)12-0016-05

引用格式:叶蔼笙,陈潇,廖淦彬. 基于波束管理的5G小区边缘波束上行速率抖降研究[J]. 移动通信, 2019,43(12): 16-20.

Research on Uplink Rate Jitter of 5G Cell Edge Based on Beam Management

YE Aisheng, CHEN Xiao, LIAO Ganbin

(Guangzhou Branch of China Telecom Co., Ltd., Wirelss Network Optimization Center, Guangzhou 510000, China)

[Abstract] 5G has complex service types and deployment scenarios, and the rate requirements are diverse in different application scenarios. The optimization in 5G can be achieved through NR beam management or adjustment. Based on the basic principle of 5G key characteristics of beam managements, this paper combines the problem of uplink rate jitter encountered in 5G HD 4k live broadcast of Guangzhou tower for CCTV, analyzes the weak coverage optimization solution for cell edge, and verifies the feasibility of the solution through practice.

[Key words]beam management; weighting; uplink rate decline

0   引言

移动性是历代移动通信系统重要的性能指标,该指标表示在满足一定系统性能的前提下,通信双方最大相对移动速度。5G移动通信系统需要支持飞机、高速公路、城市地铁等超高速移动场景,同时也需要支持数据采集、工业控制低速移动或非移动场景。因此,5G移动通信系统的设计需要支持更广泛的移动性。

1   波束管理原理简介

1.1  静态权和动态权

Massive MIMO有两种加权方式:一种是静态权,另外一种是动态权。

(1)静态权:静态波束对应的权值。UE反馈SSB索引或者CSI-RS索引,gNB通过索引与波束ID的映射关系,获得静态波束权值。

(2)动态权:SRS权或者PMI权。gNB通过SRS测量的信道估计获得SRS权,通过UE上报的PMI反馈获得PMI权。

UE在移动过程中,控制信道和广播信道采用预定义的权值生成离散的静态波束,各信道在每TTI都会选择各自的最优波束。因此在移动中UE可能会有静态波束切换更新。

C-BAND的AAU以64T64R为例,架构如图1所示。对于静态波束,在基带做数字加权。波束管理的范畴只涵盖静态权,即静态波束的管理。

波束管理具体包括波束扫描、波束测量、波束识别、波束上报和波束故障恢复等方面。

1.2  波束扫描

波束扫描是指在特定周期或者时间段内,波束采用预先设定的方式进行发送和/或接收,以覆盖特定空间区域。

为了扩大波束赋形增益,通常采用高增益的方向性天线来形成较窄的波束宽度,而波束宽度窄容易产生覆盖不足的问题,尤其在3扇区配置的情况下。为了避免这个问题,可以在时域采用多个窄波束在覆盖区域内进行扫描,从而满足区域内的覆盖要求。采用波束扫描技术,波束在预定义的方向上以固定的周期进行传送。

1.3  波束测量

波束测量是指gNB或者UE对所接收到的赋形信号的质量和特性进行测量的过程。在波束管理过程中,UE或者gNB通过相关测量识别最好波束。

下行方向上,3GPP定义了基于L1-RSRP的波束测量上报过程,以支持波束选择和重选,该测量可以基于SSB或者分配给UE的CSI-RS。采用L1-RSRP的考慮是,为了进行快速的波束信息测量和上报,测量将基于L1进行,而不需要L3的滤波过程。传统的L3 RSRP由高层上报,而5G中的L1 RSRP直接在物理层报告,因此其可靠性和信道容量都比较重要。

上行方向上,测量则基于SRS(探测参考信号)进行。SRS用于监测上行信道质量,由UE发送,gNB接收。UE可配置多个SRS用于波束管理,它们包含1到4个OFDM符号,占用分配给UE的部分带宽进行传送。

1.4  波束确定

gNB或者UE选择其所使用的Tx/Rx波束。下行波束由UE来确定,其判决准则是波束的最大接收信号强度应大于特定的门限。上行方向上,移动终端根据gNB的方向传送SRS,gNB对SRS进行测量以确定最好的上行波束。

如果gNB侧能够根据UE的下行波束测量结果来确定上行接收波束,或者gNB侧能够根据上行接收波束的测量结果来确定下行发送波束,则gNB侧可认为Tx/Rx波束是一致的。

同样,如果UE侧能够根据UE的下行波束测量结果来确定上行发送波束,或者UE能够根据UE的上行波束测量结果来确定UE的下行接收波束,且gNB支持UE的波束一致性相关的特性指示信息,则UE侧可以认为Tx/Rx波束是一致的。

1.5  波束报告

确定最好波束后,UE或者gNB将所选择的波束信息通知给对端。另外,gNB和UE侧还需要进行波束错误恢复等相关工作。使用多波束操作时,由于波束宽度比较窄,波束故障很容易导致网络和终端之间的链路中断。当UE的信道质量较差时,底层将发送波束失败通知。UE将指示新的SS块或者CSI-RS,并通过新的RACH过程来进行波束恢复。gNB将在PDCCH上传送下行设定或者UL许可信息,来结束波束恢复过程。

2   案例分析

2.1  问题概述

央视新媒体实验室协同广州电信共同完成4k高清直播,地点选定在广州塔,采用游船的拍摄方式。演示业务类型为视频回传,无线侧通过CPE连接5G基站,再到核心网,并通过专线,整条链路打通5G网络,将拍摄内容回传至北京演播大厅。

本次演示首次接入5G SA网络进行移动性场景尝试,涉及站内小区,站间切换等调试业务,此前CPE均在定点进行演示,未涉及移动性场景,难度较大。站点部署完成后,进行业务调测过程中发现在跨站切换发生前几秒,上行速率有抖降现象,在切换点前速率上行速率下降到50 Mb/s以下,演播厅回传画面出现花屏。

2.2  问题分析

(1)网络拓扑

业务演示网络拓扑如图2所示。

(2)站点分布

如图3所示,主用南岸搬迁2扇区+电视塔室外1扇区满足覆盖。

(3)测试分析

分析测试log发现,问题并不是切换产生,而是切换前就已经有速率下降现象,同时上行MCS同步下降,上行SRS和DMRS  RSRP在掉坑点都陡降10 dB以上,上行SRS和DMRS SINR也是陡降10 dB。

(4)速率分析

此时最优2波束一直在变化,概率是0/32波束,已经在小区边缘(水平负60°以外、垂直负10°以外),超出小区覆盖范围,波束落入衰落点的概率加大,进而速率陡降。

2.3  原因定位

华为现版本产品实现是上行PMI静态权值波束,不如下行基于用户移动的动态權值波束变换,因此超出覆盖水平正负60°,垂直正负10°,上行峰值速率就会受损。

2.4  处理方案

如图4所示,增加主覆盖小区到三个,精准控制覆盖,避免用户移动到最佳波束覆盖范围外。

2.5  成效

优化后,如图5所示,RSRP在航线上稳定在-95 dBm以上,演示航路上平均SINR为19 dB左右,SINR覆盖良好,演示航段速率基本稳定在50 Mb/s以上,能够满足央视视频直播回传的需求。

3   结束语

针对5G上行大带宽需求,需提前结合实际场景需求,保障重点区域覆盖情况,尽量避免水平和垂直夹角过大的场景。建议可以配合厂商5G智能仿真预估覆盖情况和测试效果,结合现场测试,确定最终的网络部署方案。

参考文献:

[1] 薛青. 下一代毫米波网络波束资源控制和管理技术研究[D]. 成都: 西南交通大学, 2018.

[2] 柯翔敏. 基于波束赋形技术的无线通信实验[J]. 实验技术与管理, 2019,36(1): 170-173.

[3] 尧横. MIMO系统中波束成形和检测器技术的研究[D]. 北京: 中国科学院大学, 2013.

[4] 高秋彬,孙韶辉. 5G新空口大规模波束赋形技术研究[J]. 信息通信技术与政策, 2018(11): 14-21.

[5] BJ?RNSON E, HOYDIS J, Kountouris M, et al. Massive MIMO Systems With Non-Ideal Hardware: Energy Efficiency, Estimation, and Capacity Limits[J]. IEEE Transactions on Information Theory, 2013,60(11): 7112-7139.

[6] MARZETTA, THOMAS L, LARSSON, et al. Fundamentals of Massive MIMO || MULTI-CELL SYSTEMS[Z]. 2016.

[7] 徐啸涛,陈丽琴,朱燕. 一种自适应波束赋形的大规模MIMO信道估计方法[J]. 计算机应用与软件, 2018,35(4): 199-202.★