杨福理 周奕昕 吴非帆
中国联合网络通信集团有限公司江苏省分公司
自2G网络部署以来,900M因频率较低,拥有成本低、覆盖广的特点,被联通和其他运营商广泛使用,然而各种类型的干扰导致900M网络上行干扰情况不容乐观。在2019年和2020年中国联通大力投入建设L900低频打底网的窗口期,VoLTE业务同步商用,900M频段的干扰程度决定L900的质量和VoLTE的感知,更决定了无线网络的核心竞争力。
现有优化方案主要针对传统L1800/2100频段,对900M干扰缺乏足够认识,针对性不足,因此对900M干扰影响开展研究、分析排查和定制针对性优化方案刻不容缓。同时,传统依赖人工的优化方法存在效率低下、准确率不足的缺陷,有必要加以改善。
以带宽5M的L900小区为例,空白组未受干扰的RB(Resource Block)上的干扰噪声功率设置为-118dBm,窄带干扰选择RB11、RB12位置2个RB(业务信道中间位置的RB),3个干扰级别进行上行干扰对业务影响的仿真,干扰强度分别为-84dBm、-94dBm、-104dBm;宽带干扰选择全量RB干扰,全带宽干扰提升1dB、3dB、10dB进行业务影响仿真。
窄带干扰情况下:RB干扰强度-84dBm上行小区速率损失达到45.10%,下行小区速率损失达到5.30%,上行MCS损失3.4阶;RB干扰强度-94dBm上行小区速率损失达到33.70%,下行小区速率损失达到3.50%,上行MCS损失2.5阶;RB干扰强度-104dBm上行小区速率损失达到17.30%,下行小区速率损失达到1.10%,上行MCS损失1.2阶。
宽带干扰情况下,全带干扰提升1dB,小区上行速率损失达到7.60%,小区下行速率损失达到0.30%,上行MCS损失0.7阶;全带干扰提升3dB,小区上行速率损失达到23.90%,小区下行速率损失达到1.40%,上行MCS损失2.5阶;全带干扰提升10dB,小区上行速率损失达到70.40%,小区下行速率损失达到11.20%,上行MCS损失9.4阶。如表1所示。
表1 干扰对业务影响仿真数据
干扰范围 干扰RB位 场景 上行小区速率 增益 下行小区速率 增益 上行MCS 增益无干扰 2.97 / 10.22 / 15.3 /全带干扰提升1dB 2.74 -7.60% 10.18 -0.30% 14.6 -0.7宽带 0-24全带干扰提升3dB 2.26 -23.90% 10.08 -1.40% 12.8 -2.5全带干扰提升10dB 0.89 -70.40% 9.08 -11.20% 5.9 -9.4
综合考虑不同干扰下的KPI、速率测试、语音测试、视频测试、网页测试数据,发现干扰大于-90dBm时,严重影响VoLTE、网页、视频感知,建议排查解决干扰后再入网。
1.2.1 数传话统影响评估
根据常规干扰处理经验,将干扰等级区分为强干扰、高干扰、中干扰、轻干扰、无干扰5个等级,分析各干扰等级对应的数传性能话统指标,其中强干扰和高干扰严重影响用户感知,上行MCS恶化至10阶以下,重传率超过25%。
一般下行指标与上行干扰程度无关,但下行重传率与上行干扰程度相关性较强,随干扰严重程度而上升,这主要是由于下行数据传输的HARQ在上行进行,上行干扰较强导致HARQ未收到时会导致重传。如表2所示。
表2 干扰对数传话统影响数据
强干扰(> -90dBm)高干扰(-100dBm < IN <= -90dBm)中干扰(-105dBm < IN <= -100dBm)轻干扰(-110dBm < IN <= -105dBm)无干扰(<= -110dBm)下行单用户速率(Mbps) 4.10 3.47 3.32 3.60 4.00计数 11 61 121 240 475
1.2.2 VoLTE话统影响评估
当干扰大于-90dBm时,无线接通率(QCI=1)小于99.5%。
当干扰值大于-104dBm时,上行业务丢包率大于1%;当干扰值大于-108dBm时,下行业务丢包率大于1%。
1.2.3 数传性能影响路测评估
选取不同程度干扰小区,分别从近点向远点进行上/下行数传业务。
测试数据显示,不同干扰程度相同路损下,高干扰相对无干扰近点、中点与远点上行速率相差2~3Mbps;高干扰相对无干扰近点、中点下行速率相差8~9Mbps,远点下行速率相差3~4Mbps。
1.2.4 VoLTE性能影响路测评估
选取不同程度干扰小区在不同电平区间进行VoLTE语音短呼、长呼测试。
测试数据显示,干扰大于-95dBm,RSRP小于-110dBm,MOS大于3.0占比恶化至41%,完全听不清;RSRP小于-100dBm,出现断续、听不清、吞字;干扰大于-85,在大部分RSRP区间,MOS大于3.0占比均小于50%,出现断续、听不清、吞字。
1.2.5 视频、网页影响测试评估
选不同程度干扰小区在不同电平区间进行视频和网页测试。
视频测试数据显示:干扰大于-100dBm,三个视频App在近中远点均出现卡顿现象,速率不稳定;干扰大于-90dBm,RSRP小于-100dBm情况下,腾讯、爱奇艺、搜狐视频App无法播放。
网页测试数据显示:干扰大于-100dBm,RSRP小于-100dBm,淘宝网页打开时延大于3s;干扰大于-90dBm,RSRP小于-90dBm,百度、天猫网页打开出现概率性失败。
L900的干扰分析排查应遵循传统无线网干扰分析排查思路,从设备原因、天线互调、外部干扰、网内干扰四个方面进一步分析排查干扰原因。如表3、表4所示。
表3 900M频段互调干扰结果
表4 外部干扰影响范围参考
设备原因造成的干扰可以通过物理手段进行排查。
步骤1:主设备问题排查。断开RRU和天线,采用RRU直接接负载的方式,观察基站干扰电平统计,如干扰电平下降至正常值,排除RRU设备原因导致的干扰。
步骤2:天馈连接问题排查。重新连接天馈接口、RRU接口,确保施工中接口连接到位,螺帽拧至正确位置,如干扰电平下降至正常值,确定为天馈连接问题导致干扰;如干扰电平无明显变化,排除天馈连接问题。
步骤3:对干扰天馈进行方向角、下倾角的RF调整,如干扰有一定程度下降但整体指标仍较高,确定为非方向性干扰;如干扰变化明显至正常值,确定干扰与天线方位无关。
步骤4:对本站和周边GSM逐个闭塞,观察L900干扰情况,如干扰出现明显下降,确定为GSM系统产生的干扰;如干扰未出现明显下降,排除GSM干扰可能。
步骤5:对干扰小区天线采用裹屏蔽罩的措施,如裹屏蔽罩后干扰恢复至正常值,则确认为外部干扰。
当前联通900M上行频段为909-915MHz,考虑常用频率互调影响,900M频段5阶内互调产物落在联通900M的频段包括:移动900M的5阶互调,移动900M&联通900M的3阶互调,移动900M&联通900M的5阶互调。
日常优化中发现的互调干扰可以通过协调频点修改进行排查解决。
当前发现的外部干扰源主要是私装直放站,建议对直视范围内扫频波形与小区干扰波形吻合度较高的干扰源进行处理。
场景1:如果直放站距离基站很近,进行宽频带放大,其产生的干扰在表现形式上为“宽带干扰”;
场景2:由于私装直放站本身质量较差,产生谐波、杂散、互调等,产生的干扰在表现形式上为“宽带干扰+窄带干扰”;
场景3:在直放站距离干扰小区距离相对较远的情况下,宽带干扰底噪在到达小区已衰减到小于-110dBm,而窄带干扰还大于-110dBm,产生的干扰在表现形式上为“窄带干扰”。
根据现网干扰排查,核心城区的外部干扰源影响范围约300米,一般城区外部干扰影响范围约500米,直视径影响范围比非直视径延伸100~200米。
网内900M底噪水平在轻干扰和中干扰的情况下,对于业务较为敏感,随PRB率增长干扰有较为明显的增长。但在干扰强度较大时,PRB利用率对于底噪干扰强度的大小无直接关联,因此主要的干扰因素仍然在于外部。
为研究通过RF调整控制覆盖的方式对干扰的优化效果,对强干扰小区摄山星城C扇进行RF调整后,干扰下降较为明显,通过远程电调模块将电下倾由0-3度调整至6-8度时,平均底噪下降6.7dBm,由0-3度调整至10-12度时,平均底噪下降11.3dBm;对弱干扰小区中行电信B扇进行RF调整后干扰未出现明显变化。通过远程电调模块将电下倾由0-3度调整至6-8度时,平均底噪下降2.1dBm,由0-3度调整至10-12度时,平均底噪下降3.5dBm。
以调整小区周边2km范围内的小区为整体,按网络制式进行对比,调整至12度后,L900流量下降17.1%,同区域L1800+L900流量正常波动,无法确认L900减少的用户和业务是否完全转移到L1800上,可能存在室内深度覆盖不足的风险。
可见RF调整对干扰优化有明显效果,但需要综合考虑对覆盖和业务量的影响。
针对不同干扰程度的900M小区进行参数调优,主要包括调度调优和功控调优。调度调优主要通过关闭数据业务的预调度降低网内干扰,同时针对窄带干扰开启基于上行SINR/基于上行干扰的频选功能进行规避;功控调优适用于网内干扰严重的小区,可以通过调整PUSCH P0、限制中近点用户发射功率等方式降低基站侧干扰。
通过参数调优前后对比PRB利用率、丢包率、切换成功率、上行单用户速率等方面,如表5所示,整体有不同程度好转,在干扰较小的情况下,使用参数调优好转较为明显,在强干扰情况下,使用参数调优改善幅度较小。
表5 不同程度干扰参数调优效果
干扰水平 时间点 上行底噪上行PRB利用率上行PDCP丢包率同频切换成功率(%)上行单用户速率(兆比特/秒)中修改前 -103.10 24.41 0.0425 97.52 0.69修改后 -103.20 23.88 0.0262 98.06 0.71轻修改前 -107.71 24.35 0.0100 98.01 0.83修改后 -107.91 23.18 0.0094 98.75 0.89无修改前 -113.10 20.32 0.0071 98.34 0.97修改后 -113.44 20.40 0.0042 98.85 1.05
网优IT化转型,将IT工具和能力赋予到网优的提取和分析等大量工作当中,大幅度提高干扰定位和优化效率。
3.3.1 自动提取指标并推送
通过python语言编写的工具实现了自动提取指标并进行参数和指标核查、问题点筛选,并推送给优化人员,节省了大量提取指标和分析指标的人力和时间成本。
3.3.2 大数据分析发现共性问题
根据问题小区的干扰图像推算,按照PRB级干扰噪声指标发现规律,奥林广场站点下多个小区同时出现第4个RB底噪明显强于其他RB的现象,详细如图1所示。
图1 奥林广场A、B小区PRB级干扰情况
对其他L900小区PRB级干扰指标进行观察,发现出现同干扰类型的小区不在少数,具体表现为全频段上,在一个RB上持续表现出明显的强于其他RB的底噪强度。
因此,根据以下两个原则对南京、苏州的所有L900小区进行筛选:(1)全时段中,某RB底噪强度比相邻的RB底噪强度高出5db及以上;(2)该RB本身底噪强度高于-110dbm。
根据以上原则筛选后,南京有49个小区、苏州有43个小区符合以上原则。
3.3.3 定位问题点进行参数调整及现场优化
在进行干扰定位和排查方面,通过三角定位算法进行位置定位,减少现场扫频定位工作,通过远程进行天线下倾角的调整,实现了干扰区域的精细化定位,节省了传统塔工和上站带来的大量人力资源和时间成本。
在进行干扰处理方面,通过自动化指令模块对相关的参数(包括互操作参数、导频功率参数、下倾角参数等)进行自动监测,根据不同干扰类型,按照预先设定的优化决策树生成参数优化脚本,下发网管修改,实现了网优参数的自动化调整,并在执行后自动检测干扰和其他指标变化情况,依据指标变化情况进一步修改或闭环,通过自动化优化仅需耗时1小时就能完成全网干扰小区的批量优化修改工作,而人工分析、定位、修改往往则需要数天才能完成。
通过对L900干扰进行仿真和现网数据的评估,了解了L900干扰对网络性能指标和业务感知的具体影响,提高了各级优化部门对L900干扰的重视。研究总结了不同原因的干扰分析方法以及使用RF调整和参数调整的效果分析,并提出了基于IT化的干扰自优化办法,节省了大量提取指标和分析指标的人力和时间成本,取得了良好的效果。
900M频段干扰排查解决是一个长期的过程,基于干扰对业务的影响程度,建议对L900干扰实施分层分级策略。大于-100dBm/PRB的强干扰/高干扰,必须进行干扰消除,通过扫频以及协调无委会进行干扰源清除,通过压低下倾角、调整方位角等干扰抑制。小于-100dBm大于-110dBm/PRB的干扰,通过调度策略优化和功控策略优化,短期内实现干扰抑制,提升用户感知;长期则通过扫频以及协调无委会进行干扰源清除,同时在此基础上,还需要定期核查自有频率和友商频点的使用,规避互调干扰,持续研究提升干扰源定位效率以及其它干扰抑制方案,不断提升用户感知。