陆健贤,黄济丘,胡明星,林衡华
研究与开发
基于LTE测量报告的2.1GHz和3.5GHz 5G SA覆盖评估方法
陆健贤1,黄济丘1,胡明星2,林衡华3
(1.中国电信股份有限公司云浮分公司,广东 云浮 527300;2.广东省电信规划设计院有限公司,广东 广州 510630;3.中国电信股份有限公司研究院,广东 广州 510630)
2.1 GHz频段重耕是城区5G网络部署需要研究的重要课题。分析了仿真预测网络覆盖存在的缺陷。考虑绝大部分5G基站与LTE同址并采用相同或相似工参的情况,提出了基于LTE 测量报告的2.1 GHz和3.5 GHz 5G SA覆盖评估方法。该方法首先建立同址2.1 GHz和3.5 GHz 5G SA覆盖差异模型并通过测试验证其准确性,然后根据LTE测量报告、覆盖差异模型及速率与链路损耗关系评估两个频段的覆盖质量。评估实例表明,因城区LTE网络覆盖具有10 dB余量,同址20 MHz带宽内的2.1 GHz 5G重耕仅在1~10 Mbit/s上行速率覆盖率较3.5 GHz有1.3~5.2个百分点的增益。
2.1 GHz频段重耕;5G SA覆盖;测量报告;波束成形
2021年8月,工业和信息化部在世界5G大会开幕式上公布的数据显示,我国已开通建发5G基站99.3万个,5G网络已覆盖全国所有地级市、95%以上县区和35%乡镇地区。因3.5 GHz频段较高,且设备价格和能耗远高于LTE,使用低频段低成本提升5G覆盖已成为业界共识。中国电信与中国联通均已获得2.1 GHz的5G 频率使用许可,并在郊区、乡镇部署2.1 GHz 5G基站。而在市区、县区等区域,相对3.5 GHz网络,全面重耕2.1 GHz频段能否显著提升5G网络覆盖,是网络发展需要研究的重要课题。从链路预算、单站测试结果看,1.8 GHz /2.1 GHz 5G单个基站的最大覆盖能力优于3.5 GHz[1-2]。但在5G和LTE普遍同址的情况下,重耕2.1 GHz的覆盖增益,除了从单站微观层面,还必须从网络全局层面准确评估。
本文分析了网络仿真存在的缺陷,根据绝大部分5G基站利旧LTE站址并继承LTE工参的情况,提出了基于LTE测量报告(measurement report,MR)的2.1 GHz和3.5 GHz 5G SA(standalone,独立组网)网络覆盖评估方法。该方法首先建立同址2.1 GHz和3.5 GHz 5G覆盖差异模型,并利用该模型、LTE MR以及上行速率与链路损耗关系预测5G覆盖率。最后,通过实例对比2.1 GHz相对3.5 GHz的覆盖增益。
网络部署前可通过仿真预测覆盖质量,但以下3个缺陷降低了预测结果的可信度。
(1)传播模型误差
对于射线跟踪模型,大部分仿真工具的室外覆盖均值误差可控制在4 dB以内[3],但因缺少建筑室内结构数据,仿真一般基于穿透损耗和室内每米损耗预测室内覆盖,准确性较低。
(2)用户分布模型误差
基于测距和位置指纹的室外定位平均误差为数十米至上百米[4-5],但室内用户的精准定位非常困难。仿真通常根据各小区业务量、室内外比例等输入参数随机散布用户。由于难以获取和模拟真实用户分布,该因素对仿真准确性的影响远比传播模型严重。
(3)未对室内分布系统建模
实际网络中,重要建筑普遍建设分布系统用于解决深度覆盖问题,其吸纳的业务量占比可达10%~30%。但因建模的复杂性,大规模网络仿真并未纳入室内分布系统,而只是针对室外基站,导致仿真结果与实际网络存在较大偏差。
MR是由网络控制终端周期性上报RSRP(reference signal receiving power,参考信号接收功率)、RSRQ(reference signal receiving quality,参考信号接收质量)等测量报告而生成的大数据,反映了实际用户真实感知的网络覆盖质量,被广泛应用于网络规划和优化[6-8]。因MR包含小区标识,可按需筛选得到室外基站和室内分布系统的MR数据,针对性地分析两者对网络覆盖的影响。
以某城区约25 km2面积、包含107个1.8 GHz LTE基站的区域为例,使用5 m精度地图和射线跟踪模型对该区域进行仿真,根据实测数据设置各类典型建筑穿透损耗和室内每米损耗,具体见表1,局部仿真结果如图1所示。
表1 穿透损耗和室内每米损耗
图1 某城区局部区域覆盖仿真结果
仿真结果与同一区域107个基站的MR统计对比见表2。通常认为约70%的用户位于室内[9],则仿真的RSRP均值比实际高4.42 dB,仿真RSRP优良(≥−85 dBm)的比例比实际高17.82个百分点、RSRP弱(<−110 dBm)的比例高2.78个百分点。仿真总体预测结果偏乐观而弱覆盖区域的预测结果偏悲观,与实际偏差较大。仿真的RSRP均值的优良比例偏高主要受传播模型和用户分布模型误差的影响;而RSRP值弱的比例偏高则是由于仿真中没有考虑室内分布系统对覆盖的提升。因此,覆盖评估应充分利用MR数据,尽可能地避免网络仿真误差。
表2 仿真结果与MR统计对比
虽然MR真实反映网络覆盖,但现阶段无法通过MR数据直接比较2.1 GHz和3.5 GHz 5G 网络的覆盖:首先,城区尚未规模开展2.1 GHz频段的5G重耕,不具备MR数据;其次,城区5G网络距全覆盖尚有较大差距,3.5 GHz的MR还不能准确反映网络覆盖情况。为解决上述问题,本文提出了基于LTE MR的2.1 GHz和3.5 GHz 5G覆盖评估方法,可行性分析如下。
(1)通过1.8 GHz/2.1 GHz LTE MR预测2.1 GHz 5G覆盖
除个别地下停车场和电梯外,1.8 GHz/2.1 GHz LTE已实现城区全覆盖。可预期,为节约成本、加快建设,2.1 GHz重耕将通过LTE设备升级或更换LTE/5G双模设备并利旧原LTE天馈实现。由于频率接近且同天馈,重耕后的2.1 GHz 5G具有与LTE基本一致的无线传播特性。同时,5G用户是4G用户的子集。两者具有基本相同的传播和用户分布特性,只需用1.8 GHz/2.1 GHz LTE室外基站MR的RSRP数据减去两者频率的路径损耗差值,即可得到重耕后2.1 GHz 5G覆盖预测,避免了仿真传播模型、用户分布以及室内分布系统导致的误差。
(2)通过同址2.1 GHz和3.5 GHz 5G覆盖差异模型预测3.5 GHz 5G覆盖
为控制租金,除少量因物业原因无法新增设备的站址以及用于补盲的微基站外,3.5 GHz 5G基站均与LTE基站同址部署。某城区1 315个3.5 GHz 5G小区和同址1.8 GHz/2.1 GHz LTE小区的工参差异见表3,大部分5G小区继承了同址LTE小区的工参。LTE小区的天线挂高、方向角、下倾角是综合各种因素多次优化后的结果。对相同的无线环境和站址,5G小区的工参受限于同样的因素,必然采用与原LTE小区相同或相似的设置。个别5G小区与LTE小区的天线方向差异较大,是在5G尚未达到全覆盖的情况下为改善特定目标覆盖而采取的调整。
表3 某城区3.5 GHz 5G小区与同址1.8 GHz/2.1 GHz LTE小区的工参差异
注:天线挂高差=3.5 GHz天线挂高−2.1 GHz天线挂高,方向角和下倾角差也按相同方式计算。
图2 覆盖评估方法的总体架构
基于LTE MR预测3.5 GHz 5G覆盖同样避免了用户分布模型引入的误差。考虑到绝大部分3.5 GHz 5G基站利旧LTE站址,通过建立同址2.1 GHz和3.5 GHz 5G覆盖差异模型、利用LTE MR数据可预测3.5 GHz 5G覆盖率,预测的准确性取决于该差异模型。差异模型分为基准模型和修正因子模型两部分在第3节详细论述,其中同址同工参的基准模型与频率、天线相关,模型参数通过对典型站址测试获取;而同址不同工参的修正因子模型基于传播模型和天线波瓣图建模,并可通过实测验证其准确性。
本文覆盖评估的目的是得到2.1 GHz频段重耕相对3.5 GHz 5G网络的覆盖增益以支撑投资决策。评估方法基于以下2个条件:第一,只评估某一区域的总体覆盖率,而不预测特定点的覆盖质量;第二,只评估5G室外基站覆盖质量。在目前LTE室内分布系统覆盖的区域,5G同样也必须建设室内分布系统才能实现良好覆盖。因此,两个频段的覆盖差异主要体现在室外基站而非室内分布系统覆盖的区域。评估方法总体架构如图2所示。
3.2.1 建模方法
由于波束成形提升覆盖并抑制干扰,3.5 GHz 5G的PDCCH覆盖优于1.8 GHz LTE,与1.8 GHz LTE同址的3.5 GHz 5G覆盖受限于上行链路[1]。终端到基站的链路损耗如式(1)所示:
其中,PL为路径损耗(含穿透损耗),GBS为基站天线增益,Lf为馈线损耗,d为基站与终端之间的距离,f为频率,h为天线挂高,q和j分别为基站天线至终端连线与基站天线水平面和垂直面主瓣方向的夹角,几何关系如图3所示。
其中,、分别为2.1 GHz和3.5 GHz天线下倾角,和分别为2.1 GHz和3.5 GHz天线方向角。将终端天线理想化为增益为0 dBi的各向同性天线。对于最大增益为BS的基站天线,H()和E()分别表示归一化水平面和垂直面波瓣图中、方向的增益,则BS(,)可表示为:
2.1 GHz、3.5 GHz两个频段基站和终端的主要参数差异见表4。
表4 两个频段基站和终端的主要参数差异
预测路径损耗可采用经验模型或确定性模型。若缺少准确的地图、地物的电磁参数,确定性模型与经验模型相比无明显优势[10]。因此,本文主要采取UMa模型[11]计算路径损耗。
同址覆盖差异模型算法如下。
步骤1 根据典型区域同址同工参的2.1 GHz和3.5 GHz 5G基站实测数据建立基准差异模型Dbaseline。
步骤2 根据UMa模型计算两者天线挂高差D的修正因子CF(D),其中Dh=h−h。
步骤3 根据天线波瓣图计算两者天线下倾角差和方向角差的修正因子CF(D)和CF(D),其中,D=21,D=21。
步骤4 按式(3)计算2.1 GHz和3.5 GHz 5G链路损耗差值L:
3.2.2 基准差异模型
(1)频率的影响
UMa模型非视距的路径损耗如式(4)所示。
其中,为街道宽度,为平均建筑高度,BS为基站高度,3D为基站到终端的3维距离(单位为m),UT为终端高度,C为频率(GHz)。
在高度为40 m、6 m的两个站址,对1 978 MHz和3 481 MHz连续波对比测试,两个频段路径损耗差分布如图4所示,路径损耗差均值为5.50~6.50 dB。选取不需要建设室内分布系统的住宅楼、商用楼、临街商铺3个典型场景,测试两个频段室内的路径损耗差见表5,两者路径损耗差均值为8.03~11.90 dB。
图4 两个频段连续波路径损耗差分布
表5 两个频段连续波路径损耗差测试结果
图5 1.8 GHz/2.1 GHz LTE定向天线与3.5 GHz AAU波瓣图对比
(2)天线的影响
1.8 GHz/2.1 GHz LTE定向天线与3.5 GHz AAU波瓣图对比如图5所示。定向天线增益约17 dBi、水平半功率角约65°、垂直半功率角约7.5°。市区3.5 GHz 5G基站SSB(synchronization signal and PBCH block,同步信号和PBCH块)一般采用7波束配置,波束3增益为25 dBi,水平半功率角约13°,垂直半功率角约6°。主流64T64R AAU采用数字波束成形,含192个振子[12-13],每3个振子构成1个增益约10 dBi的天线单元,共64个天线单元(±45°极化各一半)。理论上阵列增益等于天线单元数量[14],64T64R AAU阵列增益为10×lg(64/2)= 15 dB,总天线增益=10+15=25 dBi。微波暗室测试的AAU最大增益约为25 dBi,与理论值一致。典型的SSB水平扫描范围配置为105°,较定向天线的65°水平半功率角宽,扇区边缘区域覆盖能力更强。
(3)典型站址的模型参数
理想情况下每个扇区覆盖120°的区域,因此选取室外测试范围为天线方向±60°、半径500 m的扇形区域。室内测试点包括3个住宅楼、4个商用楼和7个临街商铺。对于每一个室内点,测试前均调整基站天线使其主瓣方向指向该点。链路损耗差计算如式(5)、式(6)所示。
两个频段室外和室内链路损耗差见表6,分布如图6所示,服从正态分布。同址同工参3.5 GHz 5G室外覆盖优于2.1 GHz,与文献[15]的结论一致。
表6 两个频段5G室外和室内链路损耗测试结果
从用户的生活轨迹,可以合理假设其在各类建筑室内的分布:一般19:00至次日7:00用户位于家中,其他时间位于工作、消费娱乐场所。按停留时间,用户在住宅、商用楼及临街商铺的分布概率P分别取0.5、0.25和0.25,3类室内场景链路损耗差均值和标准差取值见表6,则根据式(7)、式(8),室内链路损耗差均值=2.37 dB、标准差=5.03 dB。
图6 两个频段5G链路损耗差分布
表7 不同方位的5G链路损耗差均值
3.2.3 修正因子模型
(1)天线挂高差值修正因子CF(D)
根据式(4)可知,距离基站处,天线挂高差h产生的链路损耗差CF(D)为:
其中,将小区简化成覆盖范围为120°、半径为m的扇区并对链路损耗差加权平均得到CF(D),其中,权重为距离基站、宽度1 m的扇环相对整个扇区的面积占比:
(2)天线下倾差值修正因子CF(D)
由图3中天线挂高、下倾及距离关系,可知在距离基站处,1和2为:
天线下倾差值D产生的链路损耗差值CF(,D)为:
按照天线挂高差值修正因子的加权平均方法,小区的天线下倾差值修正因子加权平均值为:
(3)天线方向角差值修正因子CF(D)
根据天线方向和波瓣图,在天线方向处,天线方向差D产生的链路损耗差值CF(,D)如式(16)所示。
对天线方向±60°范围加权平均,小区天线方向角差值修正因子为:
为验证修正因子模型预测准确性,以天线挂高63 m、方向230°、下倾10°的5G小区为基准,调整天线方向、下倾、挂高,在230°±60°、500 m范围的扇形区域,工参调整后相对基准设置的RSRP差异测试结果见表8,模型预测误差在−1.67 dB~1.76 dB。
若发射天线等功率分配,非频率选择性信道的点对点MIMO信道容量如式(18)所示[16],其中T和R分别为发射和接收天线数量,IR为单位矩阵,为发射功率,为信道矩阵(上标H表示共轭转置),为底噪:
参照文献[17],将信道矩阵分解为大尺度衰落和小尺度衰落信道矩阵两部分,则为所示的从终端到基站链路损耗。
LTE和5G均为宽带系统,OFDM将上行带宽分解为12RB个子载频,因远小于载频频率,可认为不变,根据文献[18],上行速率可用式(22)表示:
即上行速率受限于上行带宽、终端发射功率UT、从终端到基站链路损耗以及无线环境。图7是5G及LTE上行速率随链路损耗变化的测试结果。因测试小区为无负载小区,曲线中的链路损耗已减去3 dB作为上行干扰余量。
表8 修正因子预测值与实测值对比
图7 5G及LTE上行速率随链路损耗变化的测试结果
对于链路损耗小于126 dB的中、近区域,10 MHz带宽的2.1 GHz 5G速率高于LTE。5G上行引入了256QAM调制[19],较LTE的64QAM速率提高1.33倍,10 MHz带宽5G的RB为52[20]、较LTE提升4%,因此在非功率受限区域,5G通过高阶调制和更多RB获得显著增益。而对于链路损耗大于126 dB的远区,终端因发射功率受限无法调度更多RB及高阶调制,20 MHz、10 MHz的5G及LTE上行速率基本相当。
对于相同的链路损耗,3.5 GHz上行速率高于20 MHz带宽的2.1 GHz。在中、近区域,3.5 GHz因更高的带宽及双发射天线获得更高的上行速率。而在距离基站较远的功率受限区域,由于3.5 GHz终端最大发射功率比2.1 GHz高,在相同链路损耗下,3.5 GHz具有更高的接收SINR,因此其速率也高于2.1 GHz。
本文采用按小区聚类的MR数据评估5G覆盖质量。计算中将带有AGPS(assisted global positioning system,辅助全球卫星定位系统)信息的MR归类为室外,其他MR归类为室内。
从用户感知定义2个5G覆盖指标如下。
(1)5G网络驻留比:现网5G到LTE重定向的RSRP门限一般设置为−120 dBm,ss-PBCH- BlockPower一般设置为18 dBm,因此终端驻留5G的链路损耗门限2.1NR和3.5NR为138 dB。
(2)上行速率的覆盖率:根据图8,若速率Mbit/s对应的链路损耗门限值为th,则上行速率均值不低于的覆盖率为(链路损耗≤th)。
评估算法描述如下。
输入 评估区域的1.8 GHz/2.1 GHz 室外LTE小区MR及工参、3.5 GHz 5G小区工参。
输出 5G网络驻留比及上行速率覆盖率。
步骤1 对按小区聚类的个1.8/2.1LTE室外小区MR数据,以1 dB步长(总步长为)分别统计室外样本的RSRP MR分布矩阵ODMJ和室内样本的RSRP MR分布矩阵IDMJ,其中矩阵ODM中每一元素ODM[]为小区中RSRP测量值等于RSRP的AGPS MR样本数量,矩阵IDM中每一元素IDM[]为小区中RSRP报测量值等于RSRP的全量MR样本数量减去AGPS MR样本数量。
步骤3 预测小区满足驻留2.1 GHz 5G的MR样本数量CC2.1NR():
步骤4 按覆盖差异模型计算小区的2.1 GHz和3.5 GHz链路损耗差值D。
步骤5 预测小区满足驻留3.5 GHz 5G的MR样本数量CC3.5NR():
其中,
其中,、为基准差异模型的室外或室内链路损耗差均值和标准差,取值见第3.2.2节。
步骤6 预测小区满足2.1 GHz 5G上行速率不低于的MR样本数量RC2.1NR:
步骤7 预测小区满足3.5 GHz 5G上行速率不低于的MR样本数量RC3.5NR。
步骤8 预测评估区域2.1 GHz和3.5 GHz 5G网络驻留比CP2.1NR和CP3.5NR:
步骤9 预测评估区域2.1 GHz和3.5 GHz 5G速率不低于的概率RP2.1NR和RP3.5NR:
某大城市局部区域面积约80 km2,建筑物平均高度30 m,同址5G/LTE基站210个,其中2.1 GHz+1.8 GHz LTE载波聚合基站157个、1.8 GHz基站53个,LTE网络MR统计如图8所示,RSRP均值为−92.3 dBm,网络覆盖良好。
图8 某大城市局部区域1.8 GHz/2.1 GHz LTE RSRP MR分布
根据第3节的评估方法,以LTE覆盖为基准,两个频段5G网络覆盖指标见表9、表10。2.1 GHz频段重耕后的覆盖与3.5 GHz对比如下。
(1)5G网络驻留比
2.1 GHz 5G驻留比较3.5 GHz提升约1.4个百分点。
(2)上行速率
对于不超过20 MHz带宽的2.1 GHz 5G,10 Mbit/s以上的上行速率覆盖率劣于3.5 GHz,在1~10 Mbit/s区间,2.1 GHz相对3.5 GHz具有1.3~5.2个百分点的覆盖提升,增益较为有限。
表9 2.1 GHz和3.5 GHz 5G网络驻留比
造成该结果的原因是城区LTE站间距余量较大。LTE规划要求城区上行速率不低于256 kbit/s的面积覆盖概率为95%。由图7可知,LTE上行速率256 kbit/s对应的链路损耗约为137 dB,而根据MR统计,现网95%区域的链路损耗不大于127 dB,即实际网络具有约10 dB的覆盖余量。该余量主要由3个原因造成:首先,现实中大量用户在室外或分布系统区域使用网络,而LTE网络规划的站间距计算均假设用户位于室内,城区预留了18~20 dB的穿透损耗余量,站间距规划值较为保守;其次,1.8 GHz/2.1 GHz LTE并非按全新网络的理想网格布局,而是在原有的800 MHz CDMA站址基础上内插新站址加密而成,实际站间距小于规划值;再次,为弥补选点偏移,局部补点导致过多的重叠覆盖。
为了尽可能避免网络仿真的预测误差,本文提出了基于LTE MR的5G SA覆盖评估方法。评估实例表明,由于LTE站间距具有较大余量,相对于已建成的3.5 GHz 5G网络,20 MHz带宽内2.1 GHz重耕的覆盖增益有限。在4G流量仍显著超过5G流量的情况下,市区2.1 GHz大带宽重耕的条件并不成熟。虽然通过动态频谱共享(dynamic spectrum sharing,DSS)[21]可实现LTE和5G在2.1 GHz频段的同时部署,但DSS的LTE和5G速率比同带宽纯LTE的速率低3%~6%[22],若无显著的覆盖增益,采用DSS得不偿失。因此,近期市区2.1 GHz 重耕主要用于站址难以获取的大型楼盘、城中村等弱覆盖区域以及接入原有无源分布系统快速低成本实现5G室内覆盖。中远期来看,随着4G流量向5G迁移,可将原2.1 GHz LTE设备逐步升级或替换为LTE/5G双模设备,通过载波聚合或超级上行提升速率。
表10 2.1 GHz和3.5 GHz 5G不同上行速率的覆盖率
[1] LEI W, SOONG A C K, LIU J H, et al. 5G system design: an end to end perspective[M]. Cham: Springer, 2020.
[2] 曹广山, 马丹, 李凤花, 等. 2.1和3.5 GHz频段在5G网络中的应用建议[J]. 邮电设计技术, 2020(6): 6-10.
CAO G S, MA D, LI F H, et al. Suggestions on the application of 2.1 and 3.5 GHz bands in 5G network[J]. Designing Techniques of Posts and Telecommunications, 2020(6): 6-10.
[3] MBUGUA A W, CHEN Y, RASCHKOWSKI L, et al. Review on ray tracing channel simulation accuracy in sub-6 GHz outdoor deployment scenarios[J]. IEEE Open Journal of Antennas and Propagation, 2020(2): 22-37.
[4] 倪磊. 基于LTE信令数据的指纹定位方法研究[D]. 大连: 大连理工大学, 2018.
NI L. A fingerprint localization algorithm based on LTE signaling data [D]. Dalian: Dalian University of Technology, 2018.
[5] 裴登科. 基于测量报告的LTE终端室外定位算法研究[D]. 合肥: 中国科学技术大学, 2019.
PEI D K. Research on outdoor localization algorithms of LTE terminal based on measurement report[D]. Hefei: University of Science and Technology of China, 2019.
[6] 陈德金, 张晶颜, 季文君. 基于LTE AGPS MR的小区覆盖相关性邻区配置方法研究[J]. 电信技术, 2019(2): 14-16.
CHEN D J, ZHANG J Y, JI W J. Research on neighborhood configuration method of cell coverage correlation based on LTE AGPS MR [J]. Telecommunications Technology, 2019(2): 14-16.
[7] 王希. 基于MR数据与机器学习的LTE用户感知评估方法[J]. 移动通信, 2018, 42(8): 21-26.
WANG X. LTE user perception assessment method based on MR data and machine learning[J]. Mobile Communications, 2018, 42(8): 21-26.
[8] 赵明峰, 黄建辉, 梁金山, 等. 基于MR与扫频数据的LTE-FDD重叠覆盖优化方法[J]. 电信科学, 2019, 35(S1): 124-128.
ZHAO M F, HUANG J H, LIANG J S, et al. LTE-FDD overlapping coverage optimization method based on MR and scanning data[J]. Telecommunications Science, 2019, 35(S1): 124-128.
[9] ZHANG X C. LTE Optimization Engineering Handbook[M]. Singapore: John Wiley & Sons Singapore Pte., Ltd., 2017.
[10] THRANE J, ZIBAR D, CHRISTIANSEN H L. Comparison of empirical and ray-tracing models for mobile communication systems at 2.6 GHz[C]//Proceedings of 2019 IEEE 90th Vehicular Technology Conference. Piscataway: IEEE Press, 2019: 1-5.
[11] 3GPP. Study on 3D channel model for LTE (Release 12): TR 36.873 V12.7.0 [S], 2017.
[12] 许浩, 刘琛. 一种5G室内覆盖解决方案[J]. 电信科学, 2020, 36(10): 120-125.
XU H, LIU C. A solution for 5G indoor coverage[J]. Telecommunications Science, 2020, 36(10): 120-125.
[13] 刘光毅, 王启星, 刘建军, 等. 3.5 GHz 5G 新空口基站设计与外场实验研[J]. 通信学报, 2019, 40(2): 24-30.
LIU G Y, WANG Q X, LIU J J, et al. Latest progress on 3.5 GHz 5G NR trial[J]. Journal on Communications, 2019, 40(2): 24-30.
[14] ALI Z, FREDRIK A, et al. 5G physical layer principles. models and technology components[M].London: Academic Press,2018.
[15] HALVARSSON B, SIMONSSON A, ELGCRONA A, et al. 5G NR testbed 3.5 GHz coverage results[C]//Proceedings of 2018 IEEE 87th Vehicular Technology Conference. Piscataway: IEEE Press, 2018: 1-5.
[16] FOSCHINI G J, GANS M J. On limits of wireless communications in a fading environment when using multiple antennas[J]. Wireless Personal Communications, 1998, 6(3): 311-335.
[17] RUSEK F, PERSSON D, LAU B K, et al. Scaling up MIMO: opportunities and challenges with very large arrays[J]. IEEE Signal Processing Magazine, 2013, 30(1): 40-60.
[18] STABLER O, HOPPE R. MIMO channel capacity computed with 3D ray tracing model[C]//Proceedings of 2009 3rd European Conference on Antennas and Propagation. Piscataway: IEEE Press, 2009: 2271-2275.
[19] 3GPP. Physical layer procedures for data (Release 16): TS 38.214 V16.0.0[S]. 2019.
[20] 3GPP. User equipment (UE) radio transmission and reception; Part 1: Range 1 Standalone (Release 16): TS38.101- 1V16.5.0[S]. 2020.
[21] LEI W, ZHIHENG G, YONG W, et al. 4G/5G spectrum sharing: efficient 5G deployment to serve enhanced mobile broadband and Internet of things applications[J]. IEEE Vehicular Technology Magazine, 2018, 13(4): 28-39.
[22] 周阅天, 胡春雷, 侯佳, 等. 20 MHz动态频谱共享的组网性能分析与验证[J]. 移动通信, 2021, 45(2): 13-17, 32.
ZHOU Y T, HU C L, HOU J, et al. Performance analysis and experimental verification of 20MHz dynamic spectrum sharing network[J]. Mobile Communications, 2021, 45(2): 13-17, 32.
An approach of LTE measurement report based 2.1 GHz and 3.5 GHz 5G SA coverage evaluation
LU Jianxian1, HUANG Jiqiu1, HU Mingxing2, LIN Henghua3
1. Yunfu Branch of China Telecom Co., Ltd., Yunfu 527300, China 2. Guangdong Planning and Designing Institute of Telecommunications Co., Ltd., Guangzhou 510630, China 3. Research Institute of China Telecom Co., Ltd., Guangzhou 510630, China
2.1 GHz refarming is a key issue for the evolution of 5G network. Limitations of network simulation were analyzed. Since most of 5G sites were co-sited with LTE and adopted the same or similar engineering parameters, an approach of 2.1 GHz and 3.5 GHz 5G SA network coverage evaluation was proposed. A co-site coverage differential model between 2.1 GHz and 3.5 GHz 5G SA was given and its accuracy was verified by field trial. Then the coverage of two frequencies were predicted based on LTE MR, the differential model and the uplink rate curve relative to link loss. The evaluation instance indicates only 1.3~5.2 pp coverage gain is achieved at uplink rate between 1 Mbit/s and 10 Mbit/s by refarming 2.1 GHz within 20 MHz bandwidth, because of the 10 dB margin of LTE coverage.
2.1 GHz refarming, 5G SA coverage, measurement report, beamforming
TN929.5
A
10.11959/j.issn.1000−0801.2022032
2021−09−11;
2022−02−09
陆健贤(1975− ),男,中国电信股份有限公司云浮分公司正高级工程师,主要研究方向为移动网络规划、优化、移动网络关键技术应用等。
黄济丘(1977− ),男,现就职于中国电信股份有限公司云浮分公司,主要研究方向为移动网络规划、优化、移动网络关键技术应用等。
胡明星(1988− ),男,现就职于广东省电信规划设计院有限公司,主要研究方向为无线网、承载网、传送网规划及设计等。
林衡华(1979− ),男,现就职于中国电信股份有限公司研究院,主要研究方向为移动通信网络关键技术性能及应用等。