基于无线网络MR可视化仿真的站点规划方法研究

余 平

（中国移动通信集团云南有限公司 西双版纳分公司，云南 西双版纳 666100）

0 引 言

MR覆盖率作为影响用户感知的重要评估手段，长期以来都是网络优化的关键，从用得上到驻留稳再到体验优都需要有良好的覆盖作为支撑[1,2]。提升MR覆盖率，解决弱覆盖能强化市场推广，提升用户满意度。目前，MR覆盖率提升面临诸多困难与挑战，站点落地偏差大、农村广覆盖站点选址难以及城区站址建设不合理重叠覆盖等都会导致优化难度加大。网络规划作为布局市场的关键性一步，如何精准投放资源一直是网络建设的难题，站点规划不合理造成资源浪费的同时也不利于市场发展[3]。

传统规划站点具有问题收集慢、测试摸排难、受现场不熟悉因素影响大以及与市场需求脱节等特点，导致规划的站点建设后结构不合理，二次上站比例较高[4,5]。据统计，按照传统方法规划的站点，在入网后，平均二次上站占比达到46.82%，造成严重的资源浪费。问题站点带病入网，未以市场为导向规划，站点落地后未能优先解决群众迫切需要改善的网络问题，也给维护优化人员造成极大的工作量，结构差和感知弱已成为传统网络规划的痛点[6-8]。

基于上述问题，本文提出一种基于无线网络MR可视化仿真的站点规划方法。采用此规划方法仅需要使用MR采集数据即可进行可视化仿真。在地图上可看出用户的实际使用情况，通过问题点聚类，无需现场进行摸排便可直观且准确地呈现出长期弱覆盖位置和劣于竞对区域。总之，MR可视化能主动发掘网络中存在的各种问题，并指导规划最大化发掘网络潜能。

1 具体应用思路

由于A州农村地域胶林地较多，弱覆盖区域呈现出分散不连续的特点，仅凭当前的TDD单层组网难以对农村较为分散的弱覆盖区域形成有效覆盖，因此考虑在农村弱覆盖且明显劣于竞对区域进行FDD900补点建设。传统路测摸排手段效率低且准确度差，已不能满足农村区域日益增长的流量需求。如何快速定位问题，制定出最适合的新建站点规划方案成为当前关注的焦点，通过可视化仿真能快速定位问题，呈现网络短板，制定最优解决措施。在MR可视化仿真基础上，对A州313个农村FDD新建站点样例采用新的规划方法进行研究。

1.1 现网弱覆盖情况分析

1.1.1 聚焦农村弱覆盖

聚焦弱覆盖进行全面数据分析，有效利用可视化仿真手段，对MR、客户低满意度、投诉以及市场网格反馈数据进行算法融合分析，聚焦劣于竞对场景为农村广覆盖区域[9]。A州中a、b、c 3个县城共计弱覆盖小区2 138个，农村弱覆盖小区为2 081个，占比为97.33%，具体分布如下。其中a县中总弱覆盖小区为866个，农村弱覆盖小区为824个，占比为95.15%；b县中总弱覆盖小区为530个，农村弱覆盖小区为527个，占比为99.43%；c县中总弱覆盖小区为742个，农村弱覆盖小区为730个，占比为97.33%。

1.1.2 聚焦竞对农村覆盖资源对比

在农村广覆盖区域，竞对800M站点数为移动900M站点数的1.78倍，详细站点资源对比如下。城区FDD900站点数中，A州移动272个，A州竞对281个；农村FDD900M站点数中，A州移动614个，A州竞对1 093个；城区1 800M站点数中，A州移动294个，A州竞对381个；农村1 800M站点数中，A州移动361个，A州竞对893个；335个竞对800M站点的3 km范围内无移动站点。

1.1.3 聚焦农村场景覆盖劣于竞对根因

竞对农村策略是以800M高站址广覆盖为主，在橡胶林、茶地等边缘区域广覆盖优势明显。由于FDD许可证发放过晚，移动前期农村站点建设基本为TDD-F，主要建在村寨边缘，同时考虑覆盖和容量需求，并不优选高站址，致使农村广覆盖方面劣势明显。

1.2 可视化定位问题方法

聚焦弱覆盖区域，采用可视化仿真进行逐区域分析，改进传统基于路测分析耗时长、精度低以及工作烦琐的局限性。本方法基于数据和可视化仿真，优化站点选取原则，有针对性地解决网络和市场需求匹配的问题。在MR可视化的帮助下，将有限的资源集中投入到对网络质量提升最大和对市场格局突破最深的地方去。加强资源利用率，切实将公司降本增效政策落到实处[10]。

通过MR数据提取，b县某站点的3小区MR覆盖率为73.52%，MR弱覆盖采样点为85 876个，属于典型弱覆盖小区，详细情况见图1。通过可视化仿真手段进行问题定位，现场测试此村落信号较差，与可视化仿真分析数据相吻合，且竞对信号较好，说明可视化仿真对传统路测规划具有一定可替代性。采用可视化仿真进行逐区域分析，改进传统基于路测分析的局限性。可视化仿真与现场实际测试结果一致，如图2所示。

图1 b县某站点的3小区MR覆盖情况

图2 可视化仿真与现场实际测试结果

1.3 新规划站点选取原则

劣于竞对补点站址选取原则如下：一是连续3个以上弱覆盖栅格采样点（栅格大小为50 m×50 m）；二是移动RSRP劣于竞对10 dB以上；三是所选取站点已进行常规RF优化，后台参数优化，未能解决弱覆盖问题；四是优先选取能够共址新建的站点，保证资源快速落地。

MR弱覆盖补点站址选取原则如下：一是连续3个以上弱覆盖栅格采样点（栅格大小为50 m×50 m）；二是所选取站点已进行常规RF优化，后台参数优化，未能解决弱覆盖问题；三是移动站点MR覆盖率低于90%；四是优先选取能够共址新建的站点，保证资源快速落地。

劣于竞对典型场景为b县某村，该区域我方站点为单F频段，共址竞对为FDD800M。在近点我方RSRP优于竞对，远点处F频段信号衰减更大，移动F频段RSRP为-106.4 dBm，竞对800M为-72.71 dBm，相差33.69 dB，详细情况如图3所示。其中，Frequency list 1对应的是移动，Frequency list 2对应的是竞对。

图3 b县某村劣于竞对MR可视化呈现

2 新的规划方法分场景应用

以下主要以农村长期弱覆盖和MR弱覆盖劣于竞对来体现可视化仿真思路的灵活运用，通过快速发现病灶所在，挖掘短板覆盖问题，横向对齐纵向拓深，快速制定优化措施，指导规划建设落地。

2.1 A州农村长期MR弱覆盖应用

通过提取MR数据进行可视化仿真，找出长期MR弱覆盖区域，聚焦市场用户分布，合理规划选址，精准投放资源。以a县某村为例，村民委员会长期弱覆盖MR可视化呈现如图4所示。空白栅格为RSRP小于-110 dBm采样点分布，网格栅格为RSRP介于-100～-110 dBm，借助可视化仿真思路在地图上直观呈现弱覆盖区域，同时配合基站数据库分析弱覆盖的原因。在确认现场RF优化无法解决弱覆盖的情况下，制定最优新增站点方案。

图4 a县某村村民委员会长期弱覆盖MR可视化呈现

问题归属为移动MR弱覆盖，移动与竞对站点共站。其中，MR弱覆盖区域移动覆盖站点为a县某村村民委员会-LZHN（100.60515, 21.51869），覆盖弱覆盖区域小区单日贡献弱覆盖采样点31 647次，覆盖率74.49%。基于MR可视化仿真，在不到达现场测试的情况下就确认出了弱覆盖区域的具体位置，同时能够按照弱覆盖采样点贡献度排列出该区域能够占用到的所有小区，计算出此区域用户的平均RSRP为-116.89 dBm，与传统方法相比极大节省了到现场排查问题的人力物力，提升弱覆盖区域新增站点的工作效率。

距离MR弱覆盖区域最近站点为A州某村村民委员会-LZHN（100.60515, 21.51869），该站点无FDD900，建议新增共址FDD900进行广覆盖补点。

2.2 A州农村MR覆盖劣于竞对应用

在A州农村区域，由于地域特性导致同一个站点，覆盖道路，村寨是正常的，但对于部分山地，林地覆盖较差，以往需要经过大量测试后才能确认出劣于竞对区域。通过可视化仿真能够直观呈现劣于竞对区域，挖掘市场不足，补齐竞对短板。评估市场结构导向，支撑市场推广。传统劣于竞对仅通过市场渠道反馈，周期长，业务推广缓慢，还涉及市场和网络口协同问题，沟通成本高。通过可视化仿真，结果直接呈现给市场部，各种问题都能迅速制定最优解决措施，真正做到一村不落。以b县某村-LZHN（100.44386, 22.42502）区域为例，空白栅格处为劣于竞对区域，如图5所示。

图5 b县某村劣于竞对MR可视化呈现

问题归属为移动RSRP劣于竞对10 dB以上，移动与竞对站点共站。劣于竞对区域移动覆盖站点为b县某村-LZHN（100.44387, 22.42502），站点距离弱覆盖区域605 m。通过MR可视化仿真，仅在后台就能够确认出。在此区域，移动站点的平均RSRP为-98.50 dBm，竞对则为-88.50 dBm，两者相差了10 dBm，精确地对比出了与竞对之间的覆盖差距。同时，通过仿真数据可看出，该区域面积较大，使用人与数较多，在此补点建站具有投资价值，避免资源浪费。

距离劣于竞对电信区域最近站点为移动b县某寨LZHN（100.44387, 22.42502），该站点无FDD900，建议新增共址FDD900进行广覆盖补点。

2.3 A州农村MR弱覆盖同时劣于竞对应用

MR长期弱覆盖同时又劣于竞对情况，一直是市场关注的重点，也是网络短板的重点提升方向。解决此类问题能在有效提升本网用户感知的同时，快速突破市场瓶颈，争取异网用户携号转网。结合MR可视化的优势，可快速将问题栅格定位，指导站点新增规划，迅速以优质网络争取市场。以a县某处站点-LZHN情况为例，如图6所示。

图6 a县某处站点-LZHN的MR弱覆盖且劣于竞对可视化呈现

问题归属为移动RSRP劣于竞对20 dB以上，且移动RSRP弱覆盖。劣于竞对区域移动覆盖站点为a县某处站点-LZHN（101.1001,22.44282），弱覆盖区域距离站点880 m，共站竞对有站点。在此区域，通过仿真分析看出，移动站点RSRP为106.56 dBm，电信为-78 dBm，相差28.56 dBm。基于以上数据，确认出在此区域，移动用户无论是在做上网或语音业务时，用户体验都特别差。若用户使用竞对网络，就能正常体验语音与上网业务，此区域为客诉高风险区域，对此区域进行补点优化。

距离劣于竞对区域最近站点为a县某处站点-LZHN（101.1001,22.44282），该站点无FDD900，建议新增共址FDD900进行广覆盖补点。

3 整体效果呈现

3.1 规划成效

自可视化仿真手段运用以来，已在A州区域精准规划313个站点，其中用于强化竞对弱覆盖站点242个，用于解决长期弱覆盖站点71个，为用户。为市场推广奠定夯实的基础，同时也减少大量规划查勘成本，优化后续站点结构，有效降低资源浪费。具体规划如下：a县125个，其中长期弱覆盖规划12个，弱于竞对弱覆盖113个；b县103个，其中长期弱覆盖规划21个，弱于竞对弱覆盖82个；c县85个，其中长期弱覆盖规划382个，弱于竞对弱覆盖47个。

3.2 MR覆盖率改善情况

以c县某新开FDD站点覆盖区域为例，开通前区域内MR覆盖率为43.51%，开通后区域内MR覆盖率提升至95.23%。详细情况如图7和图8所示。

图7 FDD站点开通前覆盖情况

图8 利用可视化仿真手段规划的FDD站点开通后覆盖情况

4 结 论

通过现场测试勘查，MR可视化仿真分析采样点覆盖图与现场测试情况一致，对于MR弱覆盖小区的解决及优化比传统方式更加高效准确，通过可视化仿真分析对全网小区MR覆盖地理化呈现，对于站点规划，找出弱覆盖盲区提供有效的数据支撑。通过本次规划的313个农村FDD900广覆盖站点来看，自建设落地以来，农村MR覆盖率得到较大提升，给市场推广铺平道路，农村市场得到进一步挖掘，农村单层网弱覆盖问题得以改善，后续将继续使用MR可视化仿真辅助规划工作，进一步提升覆盖率。