基于AOA大数据精细RF优化方法研究

2022-02-07 07:57马传项
江苏通信 2022年6期
关键词:扇区用户数方位角

丁 博 马传项

中邮建技术有限公司

0 引言

传统现场天线方位角调整主要是根据现场勘测的无线覆盖环境和用户位置分布来进行调整,能否有效提升小区覆盖率取决于前台人员的优化经验,由于勘查的准确性和前台人员的主观性,实际调整效果并不太理想。随着5G 基站的大规模建设部署,现有2G、3G、4G 天面资源更加紧张,为了给5G网络预留天面资源,对5G 建设中遇到的天面资源进行整合,总结制定基于AOA 大数据策略,实施精细RF 优化。本策略主要在3、4G 频段天面整合的基础上,增加一项测量项“A0A_MESUREMENT”,用于评估基站方位角是否合理,指导实际RF 优化工作。

1 研究背景

AOA(Angle of Arrival,到达角度)定位是一种基站定位方法,基于信号的入射角度进行定位。统计小区下用户集中分布位置与天线主覆盖偏离角度,指导现场人员开展精准的天线调整,确保用户使用最优的网络资源,持续提升客户感知。

2 数据描述

数据统计方法:通过MR 上报AOA 数据,将天线角等分72 份,即AOA_00 到AOA_71,每个等分代表5 度夹角。以天线法线角度为AOA_00,统计小区下用户所在角度,如表1所示。

表1 AOA 值方位角偏差映射关系表

终端相对服务小区的参考方位角,标准参考方位角为正北方向,逆时针方向旋转,如图1 所示。

图1 MR AOA 测量用户分布示意图

基于海量终端MR.AOA 测量数据,通过对MR 测量数据中的天线到达角AOA 的数据进行赋权值处理,计算得到最佳的调整角度,如图2 所示。

图2 智能天线对用户方跟踪示意图

3 方法论

主要实施方法、具体步骤有:实施天面改造、计算平均到达角、单方向角密集用户方案、筛选重点小区、NR 天线权值优化、精细化微调。

3.1 实施天面改造

(1)新址新建站点“天面最小化”

新址新建站点原则上每个扇区方向仅部署1 面天线,优选4 端口或者4+4 天线;业务热点可直接部署4488 天线,为后续扩容预留天线端口。

(2)存量站点原则上天面不新增

结合共址新建4G FDD1.8GHz 或新建5G 频段扇区,必须选择4488 或4+4 天线开展天面整合。仅4G 扩容时须为5G 天面整合预留相应的天线端口资源。

(3)存量站点天面整合以终为始,系统割接循序渐进

天面替换一步到位,为目标网预留杆位和天线端口,结合网络的演进分阶段进行天线端口接入和天线替换。

(4)各系统天面分配原则

整合后有两面的天线,一面天线应包括GSM/DCS/FDD900/FDD1800(选用4+4),另一面天线包含TDD FA/D(选用FAD 天线)。

(5)天线位置分配原则

考虑面向未来5G 网络的竞争力,整合后最优天线位置应预留给5G 扇区。

(6)方位角分布原则

整合后同一扇区有两面及以上4G 天线的,方位角应根据实际覆盖需求进行调整,尽量避免同一网络制式存在异频共覆盖。

(7)美化罩改造原则

应根据AAU尺寸更换合适安装且具备散热能力的美化罩。

3.2 计算平均到达角

输入条件:采集数据AOA 全区间用户数数据,经度、纬度、站高、方向角(包括电子方位角)数据精确的工程参数。

AOA 全区间采样点数据的算法:

AOA_000~AOA_071 用户数求和平均到达角=(前向采样到达角度数值*权重系数1-后向采样到达角度数值*权重系数2)/AOA 全区间点总采样点数。

权重系数1/2 为根据主覆盖方向内的话务分布和覆盖场景重要程度人工赋予的权重系数。(详细系数不体现)

修正后方向角=方向角(工参)-平均到达角。

注意:最终结果需要人工审核修正,结果须转化为0~360°之间的标准方位角坐标系度数。

3.3 单方向角密集用户方案

通常建议单一方位夹角用户数大于35%直接将方位角调节至对应角度区间。

第一步:单小区筛选。第二步:计算修正后方位角AOA_n=5*(n+1)。(n 值说明参见表1,取值范围0~71。)

3.4 筛选重点小区

由于以上两个调节计算得到的结果每个小区都需要调整数量较大,如果全部优化存在以下几个问题:站点多,工作量非常大;部分站点已经覆盖非常好,调节改善效果会非常有限;改变角度过小,效果有限;采样用户数据太少,由于各种原因后续变化会比较大。鉴于以上问题,推荐使用以下3个条件筛选:(1)条件1:MR 覆盖率大于96%不修改;(2)条件2:方向角绝对值小于10 不修改;(3)条件3:AOA 总采样点小于1000 不修改。

3.5 NR 天线权值优化

通过天线水平波瓣宽度、垂直波瓣宽度、电子方位角、电子倾角、机械方位角、机械倾角等各种参数设置验证SSB覆盖信号强度变化情况。

RSRP 评估:随着水平波瓣宽度变窄,覆盖采样点总数逐渐降低,水平覆盖范围逐渐变小,主波瓣覆盖信号强度逐渐增强,旁瓣信号覆盖强度逐渐变弱,覆盖差点(RSRP≤-105dBm)比例逐渐增加,覆盖中点(-105dBm~-90dBm)比例逐渐减少,覆盖好点(≥-90dBm)比例逐渐增加。

SINR 评估:随着水平波瓣宽度变窄,覆盖采样点总数逐渐降低,水平覆盖范围逐渐变小。SINR 差点(≤0dB)比例逐渐增加,SINR中点(0~20dB)比例逐渐减少,SINR好点(≥20dB)比例逐渐增加。

下行MAC 速率评估:随着水平波瓣宽度变窄,覆盖采样点总数逐渐降低,水平覆盖范围逐渐变小。平均速率和峰值速率50Mbps/100Mbps/200Mbps 占比明显增加。

对NR 天线水平波瓣宽度、垂直波瓣宽度、电子方位角、电子下倾角、机械方位角、机械下倾角等各种参数精细化设置验证总结如下:

(1)水平波宽105°/90°/65°/45°:随着水平波瓣宽度变窄,覆盖采样点总数逐渐降低,水平覆盖范围逐渐变小,旁瓣方向RSRP、SINR、下行速率变得越来越差(105°>90°>65°>45°),而主瓣方向RSRP、SINR、下行速率逐渐变好(105°<90°<65°<45°)。说明宽波瓣更适合广场等半径小的面状覆盖,而窄波瓣更适合半径大的线状或区域增强深度覆盖。

(2)垂直波宽3°/6°/12°/20°:随着垂直波瓣宽度变宽,站下近点覆盖RSRP、SINR 逐渐增强(20°>12°>6°>3°),中远点覆盖RSRP、SINR 由增强到变弱(12°>20°>6°>3°)。(备注:测试最远点512 米)。说明适当增大垂直波宽可增强塔下覆盖、中点覆盖,如站间距小干扰或中高层小区场景较适用。

(3)电子方位角0°->10°->20°->30°:随着数字方向角顺时针调整,小区覆盖方向明显向顺时针偏移,顺时针方向覆盖明显增强,逆时针方向覆盖明显变弱。说明可通过数字方位角对广播覆盖调优。

(4)电子倾角0°/4°/8°/12°:随着数字倾角增大,站下近点覆盖RSRP、SINR 逐渐增强(12°/8°/ 4°/ 0°),中远点覆盖RSRP、SINR由增强到变弱(12°>8°>4°>0°)。(备注:测试最远点512 米)。说明适当增大下倾角可增强塔下覆盖、中点覆盖,如站间距小干扰或中高层小区场景较适用。

最后,根据指标与预期效果对比后,对电子方位角和下倾角进行精细化微调。

4 实施效果

4.1 MR 指标对比

对比前后涉及的135 个物理扇区方向和131 个对F1 频点扇区,天馈整合前后F1 频点方位角基本无变化,整合前MR覆盖率96.69%,整合优化后11 月上旬MR 覆盖率98.14%,较整合前有明显提升。

按物理扇区方向和F1 频点小区这两个维度具体指标对比,如图3 所示。

图3 实施前后MR 覆盖率对比

4.2 TA 对比

对比扇区方向由于前后方位角发生变化并经过频段结构调整,扇区方向TA 也明显变化。对比F1 频点越区覆盖严重小区(覆盖距离超过2 公里)数目从103 个下降为59 个,如图4 所示。

图4 实施前后F1 频点越区覆盖严重小区数对比

4.3 业务量对比

对比整合前和整合优化后,业务量从6.64TB 上升至9.97TB,上升3.33TB,上升幅度50.2%。135 个扇区方向中有96 个小区的流量上升,占比71.11%。如图5 所示。

图5 实施前后业务量对比

4.4 Volte 话务量对比

对比整合前和整合优化后,话务量从1635.7Erl 上升至2737.4Erl,上升1101.7Erl,上升幅度67.35%。135 个扇区方向中有90 个小区的Volte 话务量上升,占比51.85%,如图6 所示。

图6 Volte 话务量对比

4.5 用户数对比

对比整合前和整合优化后,平均用户数从3542.7 上升至4597,上升1054.2,上升幅度近30%。135 个扇区方向中有87个小区的流量上升,占比64.44%,如图7 所示。

图7 平均用户数对比

5 结束语

实施本策略后,经过4 个月的结构调整和优化,31 个扇区的方位角发生了改变(占比9.77%),各频段新增87 个扇区,MR 覆盖率从96.69%上升至98.14%。本方法有效提升了MR覆盖率,业务量和平均用户数也显著升高,实现了精细RF 优化的目标。本方法依赖终端,但不受环境影响,用于评估的各项KPI 结果更接近网络真实情况。优化和实施基本都可以在后台完成,降低网络运维成本。

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