基于MR采样用户定位的高负荷扇区优化

黄嫚嫚，黄翔，刘庆雅，张海廷

（中国移动通信集团江苏有限公司徐州分公司，江苏 徐州 221000）

0 引言

随着市场和网络规模的发展，网络容量不足问题日渐突出。特别是用户聚集的热点区域，基站扇区频谱资源满配后仍频发高负荷问题，严重影响用户上网速率感知，且基站满配扇区站点数量呈不断增长的趋势，根据用户分布进行小区扩容或新增基站将成为后续高负荷问题优化的重要手段之一。然而，网络拓扑复杂且规模巨大，工程师现场摸查用户集中区域效率低，且无法准确定位用户聚集区域，往往使得高负荷问题处理周期长，载波扩容后流量分流效果不理想，造成资源浪费，且无法有效提升用户感知。根据统计，用户的大部分网络需求和业务位于室内，但室内环境复杂，测试工作量巨大，测试范围和覆盖评估准确性都难以保证。因此，需要更加高效、准确的用户分布定位解决方案来指导网络扩容和建设，为网络规划和优化提供更加精细化的数据依据。

针对上述问题，对用户终端上报的MR数据开展深度解析，提取其中接收功率、接收质量等数据，实现室内外用户区分和高精度定位。首先，通过分析MR采样数据粗略确定小区内用户分布，并区分出室内和室外用户，再利用基于AGPS（Assisted Global Positioning System，辅助全球卫星定位系统）的MR采样数据进一步确定用户分布区域，判断出需要扩容的范围。然后，前台测试人员进行现场情况勘察和确认，最终完成站址选择。该方法前后台高效配合、精确找出小区覆盖范围内用户聚集的区域，据此制定高价值区域载波扩容方案，实现高负荷扇区用户分流，配合已有的宏站、室分站点搭建立体组网，重点布局微站，打造宏微室分立体组网，达到网络覆盖和容量双提升效果。

1 室内外用户区分及定位原理

1.1 热点用户定位原理

为直观看出用户聚集区，可对MR采样数据可视化处理。首先对MR采样数据栅格化，然后将单个小区MR采样地理化呈现，通过热力图将栅格内总采样点、总采样点平均电平等信息可视化，从而得出基站一个扇区采样热点分布，即“热点区域”。全量MR采集的数据为用户周期性上报的参考信号接收功率、参考信号接收质量等信息，当用户打开GPS时，则包括用户上报的经纬度信息。

MR采样数据定位精度为200 m以内，但可区分室内、室外用户，定位主要采用三角定位原理。采用无线测距技术测量出用户UE与3个基站eNB1、eNB2、eNB3的距离r1、r2、r3，结合eNB1、eNB2、eNB3的经纬度坐标，可计算出UE的位置，即实现用户定位，如图1所示：

图1 三角定位原理

高精度AGPS采样点占总采样点30%左右，但其精度可达20 m以内，灵活使用可提升优化效率。AGPS定位技术结合了GPS定位和蜂窝基站定位的优势，借助蜂窝网络的数据传输功能，实现高精度定位和高速度定位。

如图2所示，AGPS中从定位启动到GPS接收器找到可用卫星的基本流程如下。

1）UE从蜂窝基站获取到当前所在的小区位置；

2）UE通过蜂窝网络将当前小区位置传送给网络中AGPS位置服务器；

3）APGS位置服务器根据当前小区位置查询该区域可用的卫星信息（包括卫星的频段、方位、仰角等相关信息），并返回给UE设备；

4）UE根据得到的可用卫星信息，快速找到相关GPS卫星。至此，UE已经可正常接收GPS信号，通过GPS卫星获取用户经纬度信息，实现用户精准定位。

图2 AGPS定位原理

1.2 室内外用户判断原理

室内外用户区分主要是基于无线电波传播室内穿透损耗特性，占用同一小区时，相同TA（跟踪区，Tracking Area）情况下，室内外用户的RSRP不同。假定不存在室分信号泄露情况，用户的服务小区为室分小区时，判定用户位于室内。对于服务小区为室外小区的场景，利用无线信号传播原理进行判定，位置相同或相近的室内和室外用户，接收信号强度主要区别于是否有建筑物的穿透损耗，室内用户的RSRP明显弱于室外用户。例如，在某服务小区TA=2区域，室外用户的RSRP为-85 dB，室内用户的RSRP为-100 dB，室外用户RSRP比室内用户RSRP高15 dB，如图3所示。针对同一个小区相同TA时开展RSRP路测，室外用户路测RSRP整体比室内用户RSRP高10～20 dB，如图4所示。

图3 相同TA室内和室内用户的RSRP

图4 同小区同TA室内外用户路测RSRP对比

2 室外热点区域选址扩容运用实例

LTE***庞庄电厂南站点260°方向的小区长期流量和PRB（物理资源块）利用率高负荷，现有的F波段、D波段、A波段、FDD波段等频率资源已全部使用，根据现有资源，无扩容空间，需新增站点进行业务分流。

2.1 热点区域定位

针对高负荷方向上所有小区的MR采样数据进行分析，根据用户上报采样点数量确定用户在室内外分布情况，其中室外用户采样数量占比67%，室内用户采样数量占比33%，如表1所示。初步判断出大部分用户集中在室外场景，因此需要针对室外用户进行业务分流，计划在室外增补小基站或杆站等。

表1 室内外用户MR采样点数

为直观地看出用户聚集情况，对MR采样数据进行多维度分析，进行栅格化和地理化并生成热力云图。首先，生成栅格数据，根据需求设置栅格大小，本小区采样栅格为10 m×10 m，然后，将栅格数据渲染成采样云图，地图上可直观地看出用户集中区域，如图5所示。

为更加精确地确定用户分布，对基于APGS的采样数据进行分析，定位出用户集中在***驾校科目二考试中心附近，如图6所示，其中绿色线圈内为基于AGPS的MR采样数据定位的用户集中区域，紫色线圈内为全量MR采样数据判断出的室外用户集中区域，红色线圈内为全量MR采样数据判断出的室内用户的集中区域。精度不同的两种定位方法定位的用户分布区域基本一致，相互印证准确性。最后，根据定位结果，现场开展测试及勘察，发现驾考科目二考试车使用移动公司的手机数据卡，考试线路均主占该站点260°方向的小区，全天候几十台驾考设备实时与基站通信，导致基站负荷较高，用户速率下降。经容量计算，在该科目二考场沿线建设小基站，实现分流，如图7所示。

图5 MR采样云图

图6 基于AGPS定位的用户集中区域

图7 现场勘查情况

2.2 建设方案及效果评估

高负荷区域内有多辆考试车辆频繁与基站交互，考试起点及终点考试车辆密集，小范围内出现短时大量通信，造成站点负荷较高问题，上行容量瓶颈更为突出。经现场勘查，结合驾考车数量及后台指标进行容量计算，最终确定在考点开始、结束位置及沿线建设微型杆站，实现负荷分流。建设开通后，覆盖区域忙时总流量由31.82 Gb增至42.28 Gb，增幅32.87%，忙时PRB利用率由59.47%降至47.23%，降幅20.58%，上下行速率也相应提升30%以上，如表2和图8所示。

表2 建设前后指标对比

图8 建设前后流量、PRB利用率对比

3 室内热点区域选址扩容运用实例

LTE***香城路站点45°方向连续多天出现流量高负荷问题，周边站点已承担部分用户分流，该站点F波段、D波段、A波段、FDD波段等频率资源已全部使用，且已配置高性能的3D-MIMO设备，容量问题仍无法解决，多个用户反映上网问题。基于现有频点和设备资源，已无容量扩展空间，需新增站点分流。

3.1 热点区域定位

对该站点45°方向所有小区MR数据采样数据进行分析，粗略定位出用户聚集区，确定用户在室内和室外分布情况，其中室内用户MR采样占点比69%，室外用户采样点占比31%，因此可推断出大部分用户集中在室内场景，如表3所示。初步判断需要在室内建设室分网络，将室内用户分流至室分系统。

表3 室内外采样点数

进一步分析基于APGS的采样数据，缩小现场排查范围，定位出用户集中江苏省***人民医院附近，如图9所示。

通过现场开展测试及勘察，发现该医院无室分网络覆盖，医院门诊楼、住院部、急救中心等多栋楼宇用户密集，是导致站点高负荷的主要原因，如图10所示，其中医疗费支付、视频、即时通讯等业务需求较高，小区上行和下行均出现高负荷问题。

图9 基于AGPS定位的用户集中区域

图10 现场勘查情况

3.2 建设方案及效果评估

通过现场勘查及容量计算，制定室分建设方案，在医院的门诊楼、急救中心、3栋住院楼规划并建设室分网络系统，用于承载室内用户。站点开通后，覆盖区域忙时总流量由45.92 Gb增至55.19 Gb，增幅20.19%，忙时PRB利用率由72.42%降至43.76%，降幅39.57%，上行速率感知提升35%以上，下行速率感知提升47%以上，高负荷小区问题全部解决，如图11和表4所示。

图11 建设前后流量、PRB利用率对比

表4 建设前后指标对比

4 结束语

基于MR采样数据的热点用户定位方法，能够有效区分出室内、室外用户，并实现用户集中区域的精确定位，结合现场情况勘察，可快速、准确地完成站址选择和扩容方案制定，支撑完成高价值区域精准扩容，实现高负荷扇区业务分流，推动网络指标和用户感知提升。方案实施后，小区忙时总流增幅25%以上、忙时PRB利用率降幅31%以上、上下行速率感知提升30%以上，有效地推动市场发展和提升用户感知。