潘志强 李 岑 丁克琴
中邮建技术有限公司
移动通信从2G、3G、4G发展到第五代移动通信5G,3GPP标准下终端最大发射功率为2G时期的33 dBm,目前5G下终端最大发射功率为26 dBm,综合考虑续航能力,终端发射功率通常不会太大,目前2T2R天线的终端最大发射功率为26 dBm(0.4 W)。相反,在下行方向,5G基站侧发射功率可达53 dBm(200 W),远大于上行方向终端的发射功率。小区边缘区域远点位置虽然能够接收到下行信号,但其发起的上行传输信号在基站侧无法被解调,此时出现上行受限,用户会出现无法接打电话、上网速率低等问题,使用感知会明显下降,因此有必要研究上行受限的感知门限,找出用户感知的覆盖参数边界,从而指定对应的网络优化措施。
上行覆盖受限固然存在,但是受限到什么程度需要进行量化,上行覆盖受限最终体现在用户感知上,因此需迫切研究用户体验速率最低多少为用户忍耐极限。跟用户感知直接相关的指标是上下行体验速率,系统Uu接口上、下行用户体验速率大小反映的是终端侧、基站侧数据缓存消失时间的快慢,缓存释放越快,速率越大。
根据用户体验速率的定义,各个通信设备厂家均可以实现具体指标的提取,但是体验速率最低多少是用户的忍耐极限均未指明,本文通过实验选取多个热门APP(微信视频、王者荣耀、抖音视频、新浪微博)进行现场验证测试,把话统数据中上下行用户体验速率与现场感知测试结果进行大数据模拟比较分析,总结出最终感知速率门限边界值,当体验速率小于临界值时为感知较差。
不同终端类型测试分析实验,选取8部手机终端(苹果12 3部,HUAWEI MATE30 3部,MATE40 2部),选取多个场景(重载、轻载、好点、中点、差点)同时进行热门APP业务,并对体验速率大数据进行散点统计分析,纵轴为感知测试结果次数,横轴为网管用户体验速率指标,可看出体验速率越低,现场测试感知较差的比例越大;体验速率越高,良好的比例越大。如图1所示。
图1 下行体验速率与现场测试对比图
经过分析对比,下行用户平均体验速率小于3 M时,现场感知较差的比例高于80%,下行体验速率网管指标临界值为3 Mbps。如图2所示。
图2 上行体验速率与现场测试对比图
同样将现场上传测试的结果与网管指标对比分析,上行用户平均体验速率小于1 M时,现场测试感知较差的比例高于80%,上行体验速率网管临界值为1 Mbps。
小结:基于当前的热门APP测试大数据统计,上行体验速率1 Mbps,下行体验速率3 Mbps为上行覆盖受限的感知最差门限。
一些物理层算法如切换、功率控制等均以RSRP、SINR等为判决依据,因此获取合适的边缘覆盖RSRP、SINR参数门限显得格外重要,在上行受限感知最差门限时,根据覆盖参数,设置合理的门限可以指导网络优化。
结合体验速率感知1 Mbps门限,以测试软件上行1 Mbps为上行受限感知速率界限,选取5G不同站型进行锁站边缘覆盖测试,后台监测1 Mbps时上行RSRP、SINR参数。
(1)64T64R站型
下行SSB RSRP衰落至-120 dBm,SSB SINR -3 db左右,上行业务有卡顿,此时上行平均吞吐率约1 Mbps。如图3所示。
图3 64T64R上行RSRP、上行SINR与上行速率
根据图4上下行覆盖对比分析,在边缘覆盖点附近,由于64天线上行分集接收增益较好,覆盖边缘上下行RSRP、SINR差值约为0。
图4 64T64R上下行RSRP、SINR对比
小结:64T64R站点在上行SRS RSRP低于-120 dBm或SRS SINR低于-3 db时出现上行覆盖受限。
(2)32T32R站型
下行SSB RSRP衰落至-118 dBm,SSB SINR -3 db左右,上行业务出现影响,有卡顿,此时上行平均吞吐率约1 Mbps。如图5所示。
图5 32T32R上行RSRP、上行SINR与上行速率
根据图6上下行覆盖对比分析,在边缘覆盖点附近,当上行出现受限时,上下行RSRP差值约4 dB,上下行SINR差值约为3 dB。
图6 32T32R上下行RSRP、SINR对比
小结:32T32R站点上行SRS RSRP低于-122 dBm,或SRS SINR低于0 db时出现上行受限。
(3)8T8R站型
下行SSB RSRP衰落至-110 dBm,SSB SINR6db左右,上行业务出现影响,有卡顿,此时上行平均吞吐率约1 Mbps。如图7所示。
图7 8T8R上行RSRP、上行SINR与上行速率
根据图8上下行覆盖对比分析,在边缘覆盖点附近,当上行出现受限时,上下行RSRP差值约15 dB,上下行SINR差值约为6 dB。
图8 8T8R上下行RSRP、SINR对比
小结:8T8R站点上行SRS RSRP低于-124 dBm或SRS SINR低于0 db时出现上行受限。
结论:不同站型,天线阵子数越大上下行覆盖能力越强,上行覆盖受限门限越小,覆盖范围越大,具体如表1所示。
表1 边缘覆盖验证结果
如图9所示。
图9 上行覆盖受限处理流程
5G基站功率配置应遵循等功率谱密度原则,即根据小区带宽进行功率满配。
(1)波束优化
根据不同的覆盖场景,制定不同的波束覆盖策略,如当水平覆盖要求比较高时,推荐配置为广场场景,提升远点覆盖。当垂直覆盖要求较高时,推荐配置为高楼场景。
(2)天线下倾角优化
针对上行受限小区可以调整对应的电子下倾角,收缩覆盖范围,减少过远覆盖和重叠覆盖。
(3)天线方位角优化
4G网络覆盖相对成熟,可根据共站4G覆盖来指导5G扇区的覆盖方向。
互操作策略门限涉及的是下行RSRP,根据上文的上行受限判定方法,识别出上行受限小区,针对不同的站点类型,对于上行受限明显的小区设置对应的互操作门限。
(1)非独立组网情况下上行Fall back to LTE
在LTE-NR高低频共站场景下,可通过上行回落LTE特性进行上行速率提升,从而在特定场景下提升整体上行速率并部分解决小区边缘上行覆盖受限问题。
在覆盖边缘场景下,锚点同频切换造成LTE切至覆盖较好小区但5G依然停留在原小区。在此类场景下NR上行回落LTE后,用户的上行速率可获得明显改善,可部分解决上行受限问题。
(2)独立组网情况下开启基于质量切换
基于质量切换功能可实现识别终端处于上行弱覆盖受限情况时及时切换或重定向到4G小区。
(3)上下行解耦
上下行解耦定义了新的频谱配对方式,使下行数据在C-band传输,而上行数据在Sub-3G上传输,从而提升上行覆盖,从根本上解决5G上行受限问题。
根据上行用户体验速率选取上行受限小区进行优化,上行覆盖优化后,从上行速率、5G分流比、5G无线掉线率三个维度进行效果验证。
(1)上行速率。结合上行受限判决标准,对114个上行受限小区进行上行Fall back to LTE功能特性分场景调优推广试点,上行用户平均速率提升约1.5 Mbps。
(2)5G分流比。通过对上行受限的问题进行分析解决并推广,5G分流比提升过程约贡献1个百分点。
(3)5G无线掉线率。措施实施调整后5G掉线率由2.19%下降到1.8%。
通过多个终端进行热门APP试验得出用户感知差忍耐门限,并进行边缘测试找出上行受限感知差时对应的RSRP、SINR边界参数门限,从而得出上行受限的覆盖门限。结合覆盖门限、上行受限的原理指定对应的上行受限举措并进行实施验证,经过验证,措施实施后,在上行速率、5G分流比、无线掉线率3个方面效果显著。