孟繁丽 薛伟 汪况伦 刘昱鹏
【摘 要】首先,以5G时代业务碎片化和网络切片式的网络特征入手,详细分析了满足这种网络特征的规划技术,5G商用网络规划体系面临的挑战,以及利用数字化手段实现智能规划的必要性,并对这种实现方法进行了详细分析。其次,介绍了5G预规划系统的功能、实现架构和工作流程,并以具体的实例介绍智能化软件对预规划方案结果精准性和效率提升的作用。最后,提出预规划系统发展的前景和功能需求。
【摘 要】5G规划体系;预规划子系统;基站画像;智能选址;规划方案
1 引言
在无线网络规划建设阶段,站址选择和网络结构规划一直是方案规划的重点和难点,而且其在数字移动网络中投资占比很高。站址一旦确定,后期就很难再变动,因此,站址方案和围绕其核心的网络结构规划是从事无线网络规划建设及优化等专业最为关注的内容。
2 5G无线网络规划体系及其软件实现的挑战
在进行站址选择和结构规划时,通常需要先形成预规划站址及工程参数列表,再输入仿真软件进行传播预测及性能仿真。如果站址位置不合理将无法达到建网目标,对其进行调整,如此反复循环,直到获取最佳方案,这种规划方法在网络建设过程中发挥了重要的作用。
2.1 5G商用网络规划体系
预规划站址及工程参数列表的制定涉及多个技术细节,其对专家经验有很强的依赖性。在将站址及工程参数列表输入仿真软件之前,并没有系统有效的工具能够人工辅助规划站址,这种工作对工程技术人员的要求很高,同时也需要耗费大量的时间。
以5G商用网络的技术需求为例,完善的5G无线网络的规划流程共包含由建网目标分析、场景规划、频率及覆盖规划、站址初步规划、网络结构规划、站址及天馈详规、性能仿真、经济评价等十多个模块、几十个技术功能点组成的规划体系。
随着5G时代的到来和数字化服务的转型加快,这种由一个个离散的工作点组合而成的模式开始面临着巨大的挑战,建设集中化、高效率的大数据平台成了大趋势。
2.2 现有规划方法在5G时代面临的挑战
(1)5G业务差异化及网络切片化的特征,使规划方法更加灵活,需提升规划效率
5G网络的“弹性”指标建网使规划复杂度成倍提升。2G/3G/4G时代,网络业务较为单一,通常采用统一的建网指标提供标准化的通信服务。而在5G网络时代,业务差异化很大,对网络需求也呈现出不同的碎片化特征。如果按照最高指标建网,会使部分城市、部分区域忽视实际需求与网络现状,投资成本增高。因此5G网络在规划初期,根据eMBB不同业务类型的不同速率需求,可以设置不同档位的建网目标,如设定挑战指标、基准指标和最低指标等模式。对于某些建站条件较好的城市或区域,按照更高的上行边缘速率挑战目标进行规划;对于建站基础一般的区域,可按照较低的上行边缘速率指标开展初期网络建设。这种方式改变了以往“一刀切”的建网模式,更多地考虑实际基础设施条件,实现“弹性”建网,尽量确保投资效益。在这种情况下,网络建设复杂度成倍提升,方案存在多种可变性,需要提供多种建设方案。
5G网络的分场景规划需求进一步提升规划复杂度。无线传播环境的复杂性,使无线网络规划需采取分场景设计。5G设备价格昂贵,通道数越多的基站实现越复杂,并且设备对安装环境的要求较高。5G时代提供了更多的设备形态选择(2通道/4通道/8通道/16通道/32通道/64通道等),如果考虑进一步降本增效,在不同场景进行适配设备的选型规划,将在弹性建网需求基础上进一步提升网络规划复杂性。
以某一种确定的5G建网目标方案为例(如图1所示),考虑到多种站址选择路径,最终需要从18种预规划选址方案中确定一种最优方案,如果目标方案变更或场景细化,则生成方案的数量将相应地加倍。
(2)高质量低成本建网的实际需求,使规划必须基于现有网络开展并满足5G需求
国内三大运营商经过多年的网络建设,都积累了大量的站址资源,经过铁塔公司共建共享整合之后,可用的存量站址数量更加丰富。因此,建网首先要考虑如何充分利用现网站址,实现降本增效;同时根据5G网络特性要求,有效优化网络结构,保证网络质量优先,如图2所示:
以中国移动为例,现网TD-L基站数超过200多万个,另外还同时运营着GSM/TD-S/FDD等不同制式和频段的基站。如何从这些海量站址中甄选出适于5G网络建设的基站,快速完成选址,并通盤考虑网络架构、站址布局,有效优化网络结构,从而能够充分发挥宏基站覆盖效率高的特点,降低后续深度覆盖建设投资,并为用户提供更优的业务体验,这是一项繁重的任务,仅靠传统的专家经验进行站址预规划的方法,非常难以兼顾这种要求。
(3)4G/5G网络协同共存的规划技术超过以往任何网络的复杂度
一方面,LTE演进空口已经纳入3GPP 5G空口技术标准,LTE演进空口可以兼容现网终端;另一方面,现网4G用户及流量仍处于不断增长的情况,部分5G eMBB业务可由4G网络承载,因此,4G网络将长期存在。LTE演进空口与5G空口的深度融合,无线网络规划时也必将从频率及带宽使用、NSA锚点选择、设备选型、天馈建设等方面综合考虑4G/5G网络协同,如果没有有效可靠的数字化工具辅助方案设计,很难完成既兼顾现网需求又确保5G网络质量的规划。
(4)建网方案选择与决策难度更大
从场景化业务到场景化网络配置的端到端网络规划建设方案,涉及多个环节与关键技术。有效的多专业、多个离散技术细节系统化呈现的数字化工具是满足决策需求的最佳参考手段。
3 开发5G无线网络预规划系统实现规划
体系智能化
5G商用规划体系是由众多离散且逻辑关联度非常强的功能点组成的,而5G时代对其运用数字化方法实现的需求也非常明确,充分考虑其这一特征,采用预规划系统来形成统一的架构,完成复杂的流程体系,完成需要输入仿真系统的站址及工程参数列表的规划方案工作。
在功能实现设计上,将预规划系统软件架构分为基础数据层、中间能力层、上层应用层的三级业务处理结构,如图3所示。三级结构分别完成的功能如下:
(1)基础数据层主要完成数据字典库的建立,负责对各类数据进行汇聚、数据清洗、数据需求转换、数据对接、数据存储等,为多系统分析提供基础能力。由于5G端到端规划的特征,基础数据层可进行多专业共享,实现更加有效的数据交互,实现使用最便捷、效率最大化,盘活运营商的大数据资产。
(2)中间能力层主要完成从多个维度分别对网络进行分析,形成网络画像或者透视图,并可建立多维度综合分析方法。如“283”价值分析辅助发现价值区域,在此基础上识别不同切片需求,将现网画像输出至上层,从而可以快速匹配上层配置模型,实现差异化配置。
(3)上层应用层:建立网络配置模型,将用户需求转化为网络需求;建立业务切片规划模型,实现场景化精确建网;综合上层应用层还负责各功能模块的展示,并提供GIS地图服务,减少对mapinfo等较昂贵软件的浅度依赖需求,便于方案分析及操作。
这种基于三层分离又逐次深化的架构设计,适合规划体系庞大的这种作业流程,可以使业务流程不受功能演进的限制。通过清晰分块的中间能力层进行现网分析,形成网络透视画像提供给上层应用层,而上层应用层负责一系列建模算法并快速从中间能力层获取数据,业务流程逻辑清晰,具有成长性。
4 5G无线网络预规划系统在5G网络规划
中的应用
5G无线网络预规划系统主要完成进入仿真系统前的预规划站址及工程参数列表规划,涉及到5G商用网络规划体系的多个功能点,下面以完成现网站址筛选和新建站推荐两例来说明其对规划精准度提升和效率提升的具体作用。
4.1 智能筛选现网站址
(1)传统的选址方法
通常,基站选址是由系统工程师通过地图辅助软件如mapinfo、Google地球等的显示及距离测量等功能实现逐点选址,这种方法对于单个站址的确定非常清晰有效。但是,如果应用于大规模选址规划,特别是5G业务碎片化的多目标建网规划需求,显然很难兼顾快速选址及网络结构最优化的需求,而且这些软件价格较高,如果仅仅使用一些浅显的功能,也会造成资源的浪费。
(2)预规划系统智能选址流程
在预规划软件实现中,由现网分析层完成现网基站分析、分类,建立基站画像,再进入上层应用层。根据5G不同场景的切片需求进行站址库分类、站点筛选、结构评估,新建站点通过智能聚合算法推荐站址的一系列算法建模,如图4所示。通过不断调整需求及结构参数,可快速输出多种站址方案,这些方案再进入仿真流程开展指标预算,通过多次迭代最后得到最优方案(站址最少且指标最佳)。
在现网分析层完成基站画像。通过对全网所有站址及其关联的运营/测试数据进行数据建模与分析,抽取能表征基站的典型特征数据,对全网所有站址赋予专属个性化标签,从而对每个站址赋予专属个性化标签,如系统属性、热点属性、结构属性、可共址属性、外部干扰属性等,即可构建每个基站的特征值画像。
随后,由上层应用层对应5G建模特征,根据以下方面完成5G特征值选址:
站址库生成:基于基站画像的结果,根据属性优先级搜索生成站址,非目标站址自动进入备选站址库(其他运营商可共享站址),结构问题、不可用站点进入删除站址库。
站点筛选:匹配对应的5G业务及建网指标,自定义網络结构需求。通过深度学习前馈神经网络的方法从简单特征中提炼更抽象的特征额外层。从优选站址库选择最佳站点,搜索备选站址库选择站点,初步生成未结构评估的规划站址。
结构评估:可机器评估规划站址,也可根据软件输出判定结果进行人工干预手动调整,获取现网站址可用方案。
(3)预规划系统智能选址对规划效率的提升效果
通过“基站画像+卷积算法+结构需求参数”实现多目标多场景的智能选址方式,可以整合相关内容建立大数据特征库。在对特征的判别以及传统机器学习的线性回归分析上,通过深度学习前馈神经网络的方法从简单特征中提炼更抽象的特征额外层,进一步提取深层特征与关联算法,更加精准地映射出基于海量组网特征值的站址结构判定。同时平台结合GIS地图技术,实现站址处理的每个环节的GIS化展示,方案结果展现清晰、直观,可提供远优于专家经验人工选址的效果。
用传统方法完成一个中等规模本地网(约3 000个站址规模)初步选址工作,人工处理需要3~5个工作日,如果需求变动,之前的选址工作就要重新处理,以需求变动4次计算,预计站址初步选址工作需要12~20个工作日,应用软件方法实现只需1个工作日即可完成,效率提升90%以上。
4.2 精准推荐新建站址
新建站址的建设流程较长,需要经过“选点-物业谈判-机房改造-外市电”等繁杂的步骤。经过多年的网络建设,城市里合适的站址资源已经非常稀有。因此,对新选站址要非常谨慎,利用软件可实现从多个维度综合识别新址需求,提升投资效益。
新选址的原因比较多,如高流量区域小区分裂、新建城区出现覆盖盲区、高铁沿线覆盖需求等。本文以综合判断高价值区域与弱覆盖区域并存的需求为例,以业务热点和弱覆盖区域作为高需求优先级,采取针对性策略进行建设,举例探讨软件实现算法。
(1)一种综合判断高价值区域与弱覆盖区域并存需求的选址流程
第一步,由预规划系统预测5G NR弱覆盖区域。4G MR数据已经得到广泛的应用,根据4G MR数据预测原址升级的5G NR RSRP来判断5G NR弱覆盖区域是一种可行的实现方法。
由于4G现网由多个频段和制式组成,用户终端也多为多模多频手机,支持频段间切换和系统间切换。因此,上报的MR数据可能体现为不同频段和制式的小区构成,需要通过频段间/系统间差异进行补偿,涉及到的链路预算参数补偿计算结果如表1所示,经过计算,由4G MR RSRP补偿“5G与4G接收电平差值”即可推算出相同采样点5G NR RSRP。
以2.6 GHz频段5G网络可达到室内浅层覆盖上行边缘速率1M的覆盖目标要求为例:
其室外连续覆盖弱覆盖边缘电平值标准为-88 dBm,
当采样点占用TD-L 2.6 GHz频点时,如果4G RSRP为-99.6 dBm时,软件经过制式及频段的判别,获取补偿差值,将判断该点为5G NR弱覆盖采样点。
对于计算得到的弱覆盖栅格,采用空洞聚合算法,即根据最大最小距离判断空洞,再将连续空洞集合进行聚类处理,形成弱覆盖区域。
第二步,判断区域价值度。区域价值可从流量维度进行热点判断,也可以结合更多的市场数据,如终端价值分布、高ARPU用户分布、高DOU用户分布进行综合判断。还可以引入DPI的业务分类数据,开展不同业务结构的价值分布分析,可以针对垂直业务的地域分布进行有效分析。
第三步,综合区域弱覆盖预测与价值判断。确定新建站需求:由软件叠加上述弱覆盖区域和高价值区域,生成地理位置图层。综合判断区域需求,弱覆盖同时具有高价值特征的区域将合理建新址,软件自动推荐弱覆盖空洞聚合区域的中心经纬度数据形成符合新建址条件的站址。
以上由软件计算并进行综合维度判断的过程,如图6所示,软件同时可提供清晰的GIS图层供工程师进行直观的观察与判断,对特殊区域进行处理,进一步提升算法与实际环境的吻合度。
(2)预规划系统对选址精准度的保障
从上述过程可以看出,如果不采用软件判别的方式,而依赖人工判断,除了选址效率极低以外,新选站址的精准度和有效度将无法得到保证。因此,构建智能预规划平台系统,将一系列复杂的逻辑运算实现数字化作业,可以带来效率和质量的极大提升。
4.3 预规划系统软件三层架构设计的优势
可以看出:基于三层分离又逐次深化的架构设计,可以做到业务流程不受功能演进的限制,通过清晰分块的中间能力层进行现网分析,形成网络透视画像,上层应用层可根据建模算法从中间能力层获取所需资源数据,业务流程逻辑清晰,具有成长性。如后期需要增加4G/5G网络协同规划功能、切片场景规划功能,可以在不改变已有业务流程的基础上进行分块扩展即可,软件算法实现和处理效率高,后续开发流畅。
由5G无线网络规划体系及预规划系统软件实现的架构图可以看到,规划方案的完成由许多离散的功能点串接完成一个系统性工作,传统依赖专家工程师人工完成或者借助小工具完成的方法非常低效且缺乏系统逻辑。采用工具软件实现可以在很大程度上改善传统方法的局限性,带来效率和质量的多重改善。
5 结束语
以规划全流程体系为基础构建的预规划系统,采用“标准规划流程+算法的软件固化+GIS展示+统计图表展示”的方式,突破了大量手工、离散和断裂工作的传统方式,采用工具化手段系统性地自动解决现网需求及价值分析、智能选址、投资方案对比等,提升了规划自动化水平,为无线网络规划提供可靠保障,为规划方案决策和投资管理決策提供依据。这种工作模式的转变,将重塑无线网络规划生态,改变传统的专家经验与专家设计的模式,形成以数字化平台为载体的新型规划能力和产品,这对建设高效和精准的5G网络,使网络能力快速适配用户和业务需求,实现高效的网络资源调配具有重要意义。
当前,5G网络处于发展初期,随着业务的发展和完善,网络规划关键技术和方法也将不断演进和完善。软件平台初期可聚焦5G eMBB业务,发展数字化网络规划能力,后续需要通过与传输等平台对接,从而实现端到端业务时延规划,满足CU/DU分离等网络架构方案规划等,最终形成端到端,面向多场景切片运营的5G规划能力。随后将AI技术逐步引入预规划系统,进一步提升规划效率,完成某些无法进行建模计算场景的方案规划。
参考文献:
[1] 3GPP TS 38.214 V0.0.1. Physical layer procedures for data (Release 15)[S]. 2017.
[2] William C Y Lee, David J Y Lee. 综合无线传播模型[M]. 刘青格,译. 北京: 电子工业出版社, 2015.
[3] 尤肖虎,张川,谈晓思,等. 基于AI的5G技术——研究方向与范例[J]. 中国科学:信息科学, 2018,48(12): 1589-1602.
[4] 陈崴嵬,刘光海,杨安琪,等. 5G通信建设工程技术前沿报告[R]. 中国通信学会, 2018.
[5] 程日涛,尧文彬,汪况伦,等. 5G网络智能规划建设研究[C]//中国移动通信集团设计院有限公司第二十四届新技术论坛. 2018.
[6] 尧文彬,程日涛,王乐. 5G无线网规划方法与部署策略研究[C]//5G网络创新研讨会(2018)论文集. 2018.
[7] 商亮,池刚毅. 4G网络深度覆盖精确需求识别方法研究[J]. 电信工程技术与标准化, 2015(9): 6-10.
[8] Henry L Bertoni. 现代无线通信系统电波传播[M]. 顾金星,译. 北京: 电子工业出版社, 2001.