基于小区切换数据评估模3干扰的研究与应用

叶万文

（南宁学院，广西 南宁 530000）

0 引 言

PCI模3干扰是LTE网络特有的现象。由于PCI模3后的余数只有3个（0，1，2），模3的复用度很低，因此在网络中必定会存在模3相同的相邻小区，即模3干扰是不可避免的。

从理论上来说，全网范围的PCI模3干扰必定会存在，只能减少模3干扰的程度，而不可能完全消除。但目前对模3干扰的程度评估往往停留在“有”或“无”的定性分析上，难以进行“是多少”的可量化评估。目前除DT测试外，还没有可衡量的标准。而且DT评估网络干扰水平既好时又好力，且存在一定的局限性，只能评估覆盖道路小区的干扰水平，而对于覆盖居民楼的小区，则没有有效的评估手段。出于这一问题，亟需寻找一条行之有效且高效的路，开展全网性的干扰评估，并指导优化。所以本文通过对小区切换数据，统计与服务小区PCI模3相同的邻区的切换次数以及小区总切换次数，以两者的比例作为衡量模3干扰程度的指标，在优化时，优先解决切换占比较高的两两同模切换小区[1]。

在确定了模3干扰的评估指标后，可以对全网、基站簇或小区的模3干扰程度进行评估，筛选干扰程度严重的基站簇或小区，进行精准优化，提高工作效率，省去DT拉网测试的时间和成本，同时规避了DT拉网测试的局限性。

1 传统PCI模3干扰评估方法

1.1 模3干扰的形成

物理小区标识（ Physical Cell Identifier，PCI）用来区分不同小区。RS在频域中的位置，由PCI模3（发射天线端口数为2时）来决定。同频组网下，两个模相同的小区，其RS在频域和时域的位置都是相同的，当这两个小区的覆盖重叠时，就会相互干扰，导致RS-SINR出现恶化。RS在频域的位置与PCI模3的关系如图1所示。

1.2 现有PCI模3干扰的评估方法

现有的模3评估方法常见有两种，一种是通过路测（DT）来评估分析，另一种是通过专门的软件来进行评估分析[2]。

1.2.1 通过路测评估

通过路测发现模3干扰是最常用的方法。一般来说，当主服务小区和邻区模3相同且RSRP差值在6 dB之内，可认为存在模3干扰。如图2所示，前两个小区PCI模3相同（同为0），RSRP相差1.5 dB，因此判断为存在模3干扰。

路测评估方法的优点是直观、精确，可以精确到具体的地点位置。缺点则是采样点不够全面，测试成本高。

1.2.2 通过专业软件评估

除了用路测分析的“简单”手段外，还可应用一些专门的PCI分析软件，如华为的GenexCloud平台。这些专业的PCI分析软件可通过基站拓扑结构（工参表）、话统数据、海量测量报告（MR）等进行PCI模3干扰的分析。

其优点是采样数据量大，结果可信度高。但缺点也是很明显的，需要依赖专业软件，成本高（需要购买软件），对工参表准确度要求高，在使用前需要校正工参表，工作量大。

不管是用路测还是用专业软件进行评估，都只能对现有的数据（DT数据、话统数据或MR数据）进行分析，而不能对模3调整后的效果进行可量化的评估。这一点对优化工程师来说是非常重要的，如果我们能“预见”方案实施后的效果，就可少走很多弯路。

比如，基于路测数据分析制定模3调整方案，也许问题路段的模3干扰得到改善，但可能在另外的地方模3干扰反而会增加。此“点”上的问题解决了，可能会产生其它“点”上甚至“面”上的问题，无法做到精准优化。要达到精准优化、“少走弯路”的目的，就要制定可以量化评估模3干扰的评估体系。

2 基于小区切换数据的模3干扰评估原理

模3干扰必定会发生在两个小区的重叠区域。如果两个小区没有重叠，那么即使它们模3相同，也不会相互干扰。既然有重叠，就会发生切换。因此可以通过模3相同的邻区间切换情况来衡量模3干扰的程度[3]。

在主设备网管平台可以统计到UE主服务小区与所有邻区之间的切换数据（含尝试次数、成功次数等），因此本评估方案可利用现有指标来评估模3干扰，简单且易实现，具有以下特点。

（1）基于话统数据，包括了所有用户，范围广泛，统计结果可靠度高；

（2）基于现有平台，不需额外投资，节省成本；

（3）可对模3调整方案的结果进行预计评估，改善效果可评可控，大大提高优化效率。

对特定小区切换数据处理后，可获得表1所示关键信息（限于篇幅，只显示一个主服务小区及其部分邻区）。

表1列出了UE主服务小区与所有邻区之间的切换尝试次数，从中可看出哪些邻区与主服务小区模3相同，以及主服务小区与这些同模邻区间的同频切换出尝试次数（注：如无特别说明，本文中“切换”均指同频切换）。

正如上文所说，主服务区与同模邻区发生切换，说明它们之间存在重叠区域，即存在模3干扰。因此模3干扰的程度，可通过同模切换次数，以及同模切换比例来衡量，在此定义：

“同模切换次数”=所有模3相同的邻区的“切换出尝试次数”之和，

“同模切换比例”=“同模切换次数”/所有邻区“切换出尝试次数”之和。

比如表1，经整理后可获得如表2所示数据。

表2 同模切换统计

对该小区而言，同模切换比例高达77.8%，且一天内同模切换次数达到10 000多次。无论从相对值还是绝度值来衡量，模3干扰都比较严重。

该小区共与3个同模邻区发生切换。为衡量同模切换的集中度，再引入TOP1同模邻区切换比例的概念，定义如下。

“TOP1同模邻区切换比例”=“TOP1同模邻区切换次数”/“同模切换次数”，

还是以上面的小区为例，TOP1同模邻区为“710465_2”，主小区与该同模邻区的切换次数为7715次，同模邻区切换比例为63.5%。可见该小区不仅模3干扰程度较为严重，而且大部分集中在同一个邻区，不仅“被”干扰，还严重干扰了该邻区。统计如表3。

表3 同模和TOP1邻区统计

综合以上所述，可用“同模切换次数”、“同模切换比例”来衡量单个小区的模3干扰程度，同时用“TOP1同模邻区切换比例”来衡量模3干扰的集中度。“同模切换次数”越多，“同模切换比例”越大，则该小区模3干扰越严重，特别对于小区边缘用户；“TOP1同模邻区切换比例”越大，则模3干扰越集中。

“TOP1同模邻区切换比例”主要可衡量干扰来源的集中度。如果该指标很大（如大于80%），则说明主要受一个邻区的影响。

如果对全网或基站簇模3干扰进行评估，则可只简化为只采用同模切换比例一个指标。作为一个范围较广的整体，个体的差异对统计结果影响不大。

表4是对广西梧州市全部基站进行汇总统计的结果。

表4 全网同模切换比例统计

全网范围内，同模切换比例大约为21%。这个数据可作为评估单个小区模3干扰程度的参考。比如，可取平均值的1.5倍（约为30%）作为小区存在模3干扰的基准。需要强调的是，模3干扰的程度总是相对的，在实际应用中通常对TOP差小区优先制定优化方案。

用“同模切换比例”等指标衡量模3干扰还具有一个优点，可以对PCI优化调整后的效果进行评估，通过调整前后的效果进行对比验证调整方案的合理性，这一点是非常重要的。

以上面的基站为例，按模3统计各小区的切换次数如表5所示。

表5 恒祥二期基站同模切换统计

PCI调整方案是1小区和3小区PCI对调，调整后重新统计如表6所示。

表6 恒祥二期基站PCI模3调整后同模切换统计

调整后，1小区同模切换次数从12 177次减少到1 915次，而3小区同模切换次数从3 423次略增加到3 954次。具体对比如表7所示。

表7 恒祥二期基站PCI模3调整前后同模切换对比

1小区和3小区对调PCI后，1小区同模切换次数和TOP1同模邻区切换次数均大大减少，3小区同模切换次数略有增加，但TOP1同模邻区切换次数明显减少。可见1小区模3干扰改善效果明显，且3小区没有明显恶化。这就验证了PCI调整方案是合理的。

本文虽然主要描述模3干扰的评估方法，但以上方法对制定具体的PCI优化方案也有指导意义。因为PCI只能在本站内调整，只有少数几种组合，可用上面的方法对每种组合的效果进行对比，从中选择最佳方案。

在对本站小区PCI进行调整后，需要考虑对邻区的影响。以1小区为例，调整前后统计对比如表8所示（加粗字体表示更新部分）。

表8 恒祥二期基站各邻区模3的同模切换对比

1小区调整PCI后，与所有模3为2的邻区之间，由之前没有模3干扰，变成了有模3干扰。最坏情况下，所有这些邻区的同模切换次数可能会增加1 915次。

最坏情况是指所有邻区的同模切换次数只增不减，但实际上由于1小区和3小区模3对调，它们的共同邻区中，同模切换总是有增有减，上述的最坏情况不会出现。实际上这些邻区的同模切换不会明显增加，甚至还会减少。

由于PCI模3调整后，不仅影响到本小区的同模切换，还会影响邻区的同模切换。因此在进行模3调整时，最好按基站簇制定调整方案、按基站簇进行效果评估。对基站簇模3切换进行评估时，用“同模切换比例”这一个指标就可以了。

本方案具有如下优点。

（1）真实，根据实际发生的切换行为，真实反映网络的情况，而非理论上的计算。（2）容易实现，通过性能指标平台采集数据，简单处理后即可。（3）全面，统计数据包含所有用户、所有时间、所有地点，比DT测试更全面。（4）对工参准确性要求不高，模3规划问题，大多数来源于工参（方位角）不准或天线接反。在上面的分析过程中，并没用到基站工参，因此存在即使天线接反这类的错误，也不影响评估结果。（5）可进行效果量化评估，这是本方案最大的优点。可对PCI调整后的效果进行评估，验证调整方案的有效性。

3 PCI模3干扰量化评估建模过程与优化应用

下面通过实例来描述量化评估模3干扰评估体系的具体建模过程（图3），主要分为数据采集和整理、TOP小区筛选、制定PCI模3调整方案、模3调整后效果评估（单个基站）、模3调整后效果评估（基站簇和全网）等具体步骤，现将每个步骤的详细操作在下文中描述。

3.1 数据采集和整理

采集3天（或以上）特定区域小区间切换数据，关联PCI摸3情况进行整理，并按小区维度，统计同模切换次数、同模切换比例等指标，同时评估该区域整体的同模切换占比，确定模3干扰程度。并以小区维度，统计TOP1同模切换比例邻区。

3.2 TOP小区筛选

按“同模切换次数”大于门限值（本例为100次 / 天）且“同模切换比例”大于门限值（本例为30%）筛选，再按“同模切换次数”或“同模切换比例”从大到小排序（本例按“同模切换次数”），输出模3干扰严重的TOP小区。

3.3 制定PCI模3干扰调整方案

PCI模3调整方案可采用专门的规划工具（如华为UNet）自动规划（表9），也可手工进行。

表9 恒祥二期基站同模切换统计

调整的方法是依次与本站其它小区的PCI对调，选择最优方案。比如依次把1小区

（PCI=165）与2小区（PCI=166）、3小区（PCI=167）对调PCI，评估调整后的效果是否有改善并选择最优方案。如果轮换的效果也不明显，则再考虑调整邻区的PCI（而非调整本站），当重新规划PCI后，CQI小区质差未有明显改善或者更加恶化，可通过上站开展基础RF优化，控制小区或者邻区覆盖，降低两小区间的重叠区域。

本文案例在把1小区和2小区的PCI对调后，效果不好（2小区同模切换次数数倍增加），在将1小区和3小区的PCI对调后，效果明显，且CQI提升明显。最终方案是1小区和3小区对调PCI。

3.4 优化方案调整后效果评估

单个基站的模3干扰优化方案可通过修改PCI实现，1小区与3小区对换PCI后，通过评估对比调整前后的同频切换次数、同模切换比例、TOP1同模邻区切换次数等指标。如表10所示，1小区同模切换次数减少10 262次，同模切换比例从77%下降到12%，忙时平均CQI由8.7提升至11.2。

表10 恒祥二期基站_FLTE基站PCI调整效果对比

对单个基站的模3干扰评估效果验证有效后，可开展簇优化和全网优化，对簇内小区同模切换占比高且CQI差的小区开展PCI优化，降低同模切换占比，同时结合小区忙时平均CQI对比调整前后的同频切换次数、同模切换比例等指标进行评估，指导基础优化工作。

4 应用案例

集中优化人员在梧州开展集中优化时，通过评估，发现梧州市蒙山县城（共57个小区）同模切换比例为29%，远高于梧州全网平均值21%，同模切换占比高，模3干扰较为严重，忙时平均CQI相对较差，应用模3干扰评估方法，对蒙山县开展模3干扰优化。

全网小区切换数据统计如表11所示。

表11 案例二蒙山县城同模切换比例

TOP小区统计如表12所示。

表12 案例二蒙山县TOP小区同模切换数据

调整方案：对其中基站间隔在2层以上3个TOP站点进行PCI模3手工调整以及RF优化制定。之所以选择间隔在2层以上的站点，是尽量减少待优化站点的关联性。具体过程在第四部分已经详细阐述，此处略，对于个别站点调整PCI后，CQI出现恶化的问题，我们通过上站开展基础RF优化解决。调整前后我们做了路测的数据对比。

调整效果预计评估，预计在调整后，整个县城理论同频切换比例从29 .1%下降到20 .7%，下降幅度达到30%，预计平均CQI最大提升0.73阶（见表13）。

表13 案例二PCI调整后同模切换数据对比

评估效果验证：

PCI调整后，预计同模切换比例从29.1%下降到20.1%，平均CQI提升0.2阶。CQI随同模切换比例改善而改善，两者具有一致性，整个县城范围内的CQI都得到提升，改善效果明显，如图4所示。

通过选取部分道路进行优化前后路测对比，发现平均SINR提升2.1PP，FTP下载速率提升10.5 Mb/s，所以基于小区切换数据评估模3干扰的方法确实行之有效，且极大的提升了工作效率，如图5所示。

5 结 论

模3干扰是LTE网络普遍存在的问题，不能消除只能减少，而减少模3干扰是提升网络质量的最快捷、最有效的手段。本文用同模切换比例及相关指标来衡量模3干扰的程度和集中度，可用于开展小区级、基站簇级和全网级的模3干扰评估。此方法不仅简单、全面、容易实现，而且还能对PCI模3调整后的效果进行快速的预测评估，确定优化后的模3干扰程度，跟传统的DT路测比较节省了时间以及人工成本，同时也规避了DT路测评估网络干扰水平的局限性。利用基于小区切换数据的模3干扰评估办法，能极大的提升优化工作效率，能及时的对PCI模3调整方案进行验证，而不需要通过额外的DT路测去验证。

对基于小区切换数据模3干扰的评估办法进行研究后，应用本方案对广西梧州蒙山县进行整体干扰水平的评估，通过对TOP小区和TOP基站簇进行优化，取得明显效果，印证了此方法的可行性，对指导广西全网开展CQI提升以及模3干扰优化具有较好的指导意义。通过侧路对比前后SINR与FTP下载速率可以发现，平均SINR提升2PP，平均下载速率改善10.5 Mb/s。