打造基于NSA组网的千兆5G样板区优化方法探索*

田上力

（中国移动通信集团浙江有限公司温州分公司，浙江 温州 325000）

0 引言

自2019 年以来，随着中国移动5G 工程建设的推进，越来越多的城市具备了较好的5G 信号覆盖水平。而在5G 建设初期如何快速打造一张1 Gb/s下载速率的连续覆盖的NSA 网络，无疑会形成良好的口碑，品牌效应凸显，且对其它区域的5G 规划、建设和优化形成标杆示范效应，快速进行复制。瓯海区府是本地网中如何实现连续覆盖的超高速5G精品网的首个试验地。该区域是以瓯海区府为中心、面积约5 km2的长方形城区场景，是瓯海行政区的市政和商业中心，包含众多市政机构和商业大楼。同时，十多个大型高层住宅区遍布整个区域，其中又穿插着广场、大型购物中心以及城中村等场景。加上城市主高架公路横穿其间，并且紧邻高铁沿线，无线信号环境复杂多变。如何在该区域打造一张无缝覆盖且极致体验的超高速5G 样板区是一个巨大的挑战。该区域目前规划43 个5G 宏站，规划站点如图1 所示。

1 如何实现室外99.9%的5G 覆盖率

1.1 推动规划站点建设，控制站间距

当前非独立组网架构（Non Standalone Access Architecture，NSA）以option 3x 为主流方案，充分利用当前LTE 的连续覆盖优势，通过LTE 站点升级以支持作为NSA 的信令锚点，而NR 小区作为用户面分流节点提供5G 服务[1]。因此，NSA 组网模式下5G 覆盖的前提是LTE 锚点站的良好覆盖。通过锚点站建设和覆盖优化，该区LTE 锚点信号覆盖率已超过98%，基本已经具备锚点层的完全覆盖。其次，推动5G 一期、二期的工程建设。截至2020 年3 月已完成40 个5G 站点开通，开通率93.02%，使得平均站间距控制到337 m，平均站高24.35 m（如表1 所示）。

图1 瓯海区府5G 站点分布

表1 瓯海区府基本工参

经过前期簇优化，该区域已经具备相对较好的覆盖率和速率体验，选为样板区后的第一轮测试平均下载速率为649 Mb/s，综合覆盖率为97.75%，为实现连续覆盖的1Gb/s 极致体验网络打下了良好的基础。

1.2 通过网络结构调整优化5G 信号覆盖

5G 网络结构对5G 覆盖率影响较大，而传统的天馈方向角、下倾角的调整仍然是5G 网络结构优化不可或缺的手段。

比如，东一条路与东四路交叉口弱覆盖问题路段占用瓯海东一条路与东四路交叉口NR_3，距离问题路段200m 左右，挂高19m，方位角320°，下倾角18°，导致对西面道路覆盖不足，如图2 所示。

优化调整方案如下：

（1）瓯海东一条路与东四路交叉口NR_3 方位角320°调整至280°，下倾角18°调整至7°，加强西面覆盖。

（2）瓯海平天路与东四路交叉口NR_2 方位角250°调整至240°，下倾角10°调整至6°，加强西面和西南面覆盖。

天馈调整后复测，结果显示已显著改善该区域的弱覆盖情况，如图3 所示。

到2020 年3 月中旬，已经完成13 个站点的天馈调整，解决了其中10 个弱覆盖问题，功率优化抬升调整涉及6 个站点13 个小区，解决重叠覆盖问题6 个。该区域弱覆盖问题的改善，大幅减少了覆盖空洞区域，从而使得综合覆盖率从96%提升到99%以上。

1.3 利用SSB 窄波束增强信号覆盖能力

NR 系统往往引入波束扫描技术来解决小区覆盖问题[2]，而采用SSB 8 波速扫描技术的覆盖能力显著好于SSB 单波束技术。从前期验证结果来看，SSB 8 波束相对单波束的覆盖率增加近10pp（如表2 所示）。虽然这是前期总体覆盖不足情况下的测试结果，但是具有重要的参考价值。

图2 东一条路与东四路交叉口弱覆盖问题点路测

图3 东一条路与东四路交叉口弱覆盖问题点复测打点

表2 瓯海区府SSB 宽波束、窄波束测试对比

在第二轮测试优化过程中发现，在SSB 单波束下覆盖率很难突破99%。因此，尽管该区域基础覆盖相对较好,仍然进行了SSB 8 波束扫描方式的试点。但从资源利用率上看，SSB 单波束相对于8 波束多增加1.8%的RE 资源（如表3 所示）。

表3 SSB 单波束、8 波束RE 资源对比

在该区域进行SSB 8 波束、单波束、1/3 8 波束+2/3 单波束的对比试点，结果如表4 所示。

可见，采用SSB 8 波束的覆盖率表现最好，到第5 和第6 轮，采用8 波束的覆盖率甚至稳定在99.8%以上。

表4 SSB 宽波束、窄波束覆盖对比

2 实现室外连续的1Gb/s 高速网络的途径

2.1 借助高密度路测，持续快速开展低速率路段深入分析和优化

该区域均按照平均下载速率低于500Mb/s 作为门限界定低速率问题路段，然后统计分析高密度路测的log 数据，建立低速率路段数据动态跟踪数据库。通过5 轮测试和分析，发现目前的低速率问题路段除了缺站、工参规划不合理等原因之外，也存在重叠覆盖、干扰、信令异常导致的低速率问题点。因此，需要采纳更多元化、更多非常规的处理手段。比如以下几个比较典型低速率问题路段就分别采用了不同的解决方案。如表5 所示。

表5 典型低速率问题路段原因及解决方案

优化后，问题路段2、4、6 的平均下载速率已经显著改善，结果对比如图4 和图5 所示。

图4 优化前低速率路段分布

图5 优化后低速率路段分布

在此基础上针对前5 轮测试数据建立的低速率问题点数据库，分解到采样点级粒度开展精细优化，解决低速率问题点。截至2020 年3 月中旬，已经完成10 个主要低速率路段优化，低速率路段减少了8 个。

2.2 切换优化

对NSA 网络进行切换优化，特别要注意4G/5G邻区协同优化[3]，需要分别对LTE-LTE、LTENR、NR-NR 之间的邻区关系进行综合分析，协同优化，减少乒乓切换。并通过LTE 锚点站和NR 的切换序列的联合梳理，给出切换序列上最优小区列表，并进行切换带优化（如基于具体的路段的无线信号统计设置提前切换或延迟切换参数策略），使其尽量占用最优小区，减少乒乓切换。为评估乒乓切换的优化效果，引入了切换次数/占用小区数作为评估指标。优化后，LTE 切换次数/LTE 占用小区数从6.4 改善至5.58，NR 切换次数/NR 占用小区数从7.5 改善至6.6，乒乓切换问题得到改善，如图6 所示。

2.3 实施提升频谱效率的参数策略

完成两轮LTE 基线参数核查，共涉及21 类121 项参数。完成三轮NR 基线参数核查，共涉及8 类75 项参数，NR 主要基线参数如表6 所示。

图6 切换优化前后切换次数/占用小区数对比

表6 NR 基线参数策略配置

其中，较重要的是下行SRS 权与PMI 权自适应开关（建议固定为SRS 权值方案）、下行初始RANK（建议设置为2）、下行初始MCS（建议为10）、下行切换后初始RANK（建议为2）、下行切换后初始MCS（建议为10）、OccupiedRbNum（建议设置为8）以及上行256QAM 开关（建议打开）等参数。这些参数的组合实施均有利于提升频谱效率，从而提高下载速率。

2.4 清退LTE D 频段频谱，抑制干扰

NR 2.6G 100MHz 载波组网必须考虑其和LTE D1、D2 频段载波的相互干扰问题[4]。具体实施分为移频、直接退频和先补充容量再退频三种方式。瓯海区府样板区及其周边共计退频99 个D 频段载波，有效抑制了NR 受干扰水平，但仍遗留一定数量的LTE D1、D2 载波，这些载波须在补充其它频段后方可退频。全部清退后，预计干扰水平将得到进一步改善。

2.5 探索多径传播环境，提升无线信道RANK 值

无线信道RANK 值和多流传输能力直接相关。在64T64R 天线为主的NSA 网络中，用户的峰值速率、体验速率和用户在通信过程中获取的RANK 值高度相关。如何提高无线信道中的RANK 值，不仅取决于设备的处理能力，也依靠无线信号的传播环境。而无线信号传播环境的改善首先归功于前期有效的覆盖补充、干扰抑制和减少重叠覆盖等优化手段，使得平均RANK 值从3.26 提升到3.6，相应的速率提升趋势体现出和RANK 值的高度相关性，如表7 所示。

但仍有部分路段在无线环境较理想的情况下RANK 值依然偏低。从MCS 和RANK 值的路测统计（如图7 所示）来看，部分低RANK 值（RANK ≤3）采样点的MCS 其实很高（比如MCS ＞25），显然这些路段的低RANK 原因值得进一步研究，统计如表8 所示。

表7 下行平均RANK 对比

图7 MCS 和RANK 路测统计

表8 下行平均RANK 和MCS 对比

值得注意的是，对于LOW_RANK 的采样点而言，其主要分布在HIGH_MCS 和MID_MCS 类型中，两者占了94.1%，尤其是HIGH_MCS,也占32.4%，需另作分析。依据Massive MIMO 的优化经验，道路周边的建筑和植被可能形成更丰富的反射径和绕射径，有可能比空旷道路生成更多的RANK 数量。在本区域内也发现若干视野较好、周边较空阔的道路，在覆盖良好的情况下，平均RANK 值偏低，因此也进行了改变多径传播环境的试点，具体选择瓯海便民服务中心宏站NR 完成RANK 相关验证。现场环境：调整前方位角200°，下倾角6°，调整后方位角210°，下倾角9°。试图增加地面和周边建筑物的反射路径来形成更丰富的多径传播场景，如图8 所示。

图8 便民服务中心宏站NR 覆盖环境

两个路段的平均RANK 值调整前是3.0，调整后为3.1，基本维持不变。但北侧路段（洲洋路）RANK 值从2.07 提升至2.71（由于同时增加了下倾角，天线主瓣虽然靠近该路段，但是在平均电平和PDSCH DMRS SINR 均降低的情况下，RANK 数量却有较大提升）。同时，东侧南北走向的云飞路段平均RANK 从3.67 降低至3.16（天馈调整后天线主瓣更加远离该路段，路段信号电平降低，DMRS SINR 下降，RANK 数量也显著降低），如图9、图10 和表9 所示。

图9 便民服务中心宏站NR_3 调整前RANK 分布

图10 便民服务中心宏站NR_3 调整后RANK 分布

表9 便民服务中心宏站NR_3 天线调整前后平均RANK 对比

该结果初步验证了在较空旷场景下通过调整天线方位角、下倾角使Massive MIMO 天线主瓣方向有效覆盖道路可以提升RANK。

2.6 下行速率优化效果

经过5 轮持续优化，该区域路测各项指标得到显著提升。综合覆盖率99.94%，LTE 锚点信号覆盖率99.11%，平均下载速率1005 Mb/s，平均上行速率95.37Mb/s。测试环境如表10 所示，测试结果如表11 所示，该区域覆盖率和下载速率走势如图11 所示。

表10 瓯海区府样板区测试环境

表11 瓯海区府样板区测试结果

图11 瓯海区府样板区综合覆盖率和下行速率测试结果

3 实现上行100Mb/s 传输速率的途径

针对上行低速率路段开展精细优化，同时探索上行信道质量提升手段。基于前期的测试数据分析，主要从覆盖优化和干扰排查两方面提升上行速率。

3.1 覆盖优化

在一定的小区边缘速率要求下，NSA 网络属于上行受限系统，因此上行速率对信号电平的要求相对下行更高、更敏感[5]。综合多次路测数据的统计发现，当SSB-RSRP ＞-80dBm 时，更有机会实现高于100 Mb/s 的上行速率，如图12 所示。

通过8 个站点的RF 优化调整，7 个路段的覆盖水平得到显著提升（如图13 所示）。上行速率随之明显提升，如图14 所示。

图13 优化前后覆盖SSB-RSRP 对比

图14 优化前后上行速率对比

3.2 干扰排查

测试时发现，UE 占用到H11554918 瓯海便民服务中心宏站NR 时上行速率下降明显，尤其是占用到瓯海便民服务中心宏站NR_2&3 小区（PCI=535&536）时，下降更加明显，但是从邻区电平分布来看并未形成强重叠覆盖现象，怀疑是外部干扰导致。

通过干扰指标监控和CellDT 跟踪显示，瓯海便民服务中心NR 一带存在D1 频段5MHz 带宽内的强干扰信号，初步怀疑是伪基站引起，如图15所示。

图15 瓯海便民服务中心NR 站点干扰底噪

进一步通过现场扫频，发现干扰信号的波形、频段、带宽和OMC 统计到的干扰特征一致（如图16 所示），从而证明确实存在伪基站干扰信号。通过定位伪基站具体位置，与厂家核查后发现该伪基站误打开了D1 频点发射端口，从而对周边的NR基站形成了强干扰。通过协商已关闭该伪基站，如图17 所示。

伪基站关闭后上行RB 级干扰平均值降低至-110 dBm 以下，上行测试速率有效提升，如图18 所示。

经过上述优化措施落地，该区域平均上行速率提升至101.42Mb/s，如表12 所示。

图16 瓯海便民服务中心NR 站点频谱仪扫频结果

图17 瓯海便民服务中心NR 站点伪基站

图18 关闭伪基站前后上行速率对比

表12 瓯海区府样板区上行测试结果

4 结语

现阶段，如何实现兼具无缝覆盖和高速体验速率的5G 网络是运营商的主要目标，但是这对于任何的一个本地网而言都是巨大的挑战。首先需要通过推动工程建设实现至少超过90%的5G 站点规划达成率，从而实现较小的平均站间距，这是实现室外无缝覆盖的重要前提。瓯海区府样板区337m 的平均站间距无疑为实现该区域NSA 信号无缝覆盖奠定了基础。进而，通过天馈调优和波束策略优化实现了室外99.9%的测试覆盖率。通过清退LTE D 频段频率解决了最主要的干扰问题，然后基于高密度路测数据的分析优化逐个解决低速率问题路段，同时实施有利于增加吞吐率的参数策略组合等手段，最终实现了高于1Gb/s 的平均下载速率。最后，通过覆盖优化和干扰排查，进一步将上行速率提升到100 Mb/s 以上。该案例为在一般城区场景下如何实现全覆盖、超高速NSA 网络提供了示范模板。