LTE 网络邻区漏配问题监测及优化方法研究

杨晓明

（广东海格怡创科技有限公司，广东 广州 510627）

1 研究背景

在移动通信系统中邻区是用户移动的基础。当前网络结构越来越复杂，2G4G5G 多层网络重叠，新建站点建设速度不断加快，网络结构和参数变更（搬迁、扩容等）频繁，对网络中小区邻区完整性要求不断提高。

长期以来4G→4G 网络邻区优化需要通过人为参与规划和定期检查添加，主要方法有以下两种。

1.1 统一规划

根据小区经纬度、方位角等地理位置信息，结合共站信息来统一规划，这种方法优点是高效快捷，缺点是无法考虑无线环境的影响，可能与网络实际覆盖情况相差较大。

1.2 优化添加

由优化人员根据实际覆盖情况逐小区进行添加和优化，该方法优点是准确性较高，缺点是效率较低，而且很依赖网优工程师对现场的熟悉程度。

所以移动通信急需一种能精准监测4G 小区邻区漏定义程度，同时又能基于现网真实覆盖情况模拟，从而快捷以及高效的找到需补定义的邻区的4G→4G 邻区添加方法[1]。

2 解决方案

针对目前4G→4G 邻区优化现状，本文介绍一种通过“网管系统”关键业绩指标（Key Performance Indication，KPI）进行“精准监测4G 小区邻区漏定义程度”评估，同时基于“大数据平台的移动鲁棒性优化/切换参数自优化（Mobility Robust Optimization，MRO）模块”对小区真实覆盖进行模拟，从而快捷以及高效的找到需补定义的邻区的方法[2]。

2.1 漏定义邻区指标监测：基于网管系统“无邻区不切换次数比例”指标

通过网管KPI 统计小区“无邻区不切换次数比例（同频）”或“无邻区不切换次数比例（异频）”或“无邻区不切换次数比例（异模式）”3 个指标评估问题小区邻区漏定义的程度，相关指标占比越大说明存在邻区漏定义的程度越严重。实例如图1、表1 所示。

表1 网管系统指标导出数据

图1 网管系统指标呈现

2.2 需补定邻区精准匹配：基于大数据平台MRO 栅格模块采集统计

接着结合大数据平台“深度覆盖综合分析”模块对问题小区进行分析，如深圳天鹅湖三期A-HLW-5）栅格MRO 上报数据，该数据为在对应栅格和终端能接收到的所有移动信号小区信息及参考信号接收功率（Reference Signal Received Power，RSRP）等强度情况，通过扫频仪功能相类似进行收集，将栅格中的小区信息数据进行汇总[3]。在大数据平台“深度覆盖综合分析”模块进行同覆盖小区数据收集指引如下。

第一步：登陆大数据平台，找到“生产支撑→深度覆盖综合分析”，如图2 所示。

图2 大数据平台呈现

第二步：打开相关网页后，在右边工作区“小区”位置输入要查询的小区（如：深圳天鹅湖三期A-HLW-5），然后选择好要查询的MRO 数据的开始和结束时间，最后点击“查询”按钮就会出现相关问题小区真实覆盖情况在地图上。

第三步：相关问题小区真实覆盖情况都是由一个个栅格组成，选中每个栅格都可以“右击”鼠标，查询相关栅格内移动各个频段以及周边小区的覆盖情况。

第四步：选中每个栅格都可以“右击”鼠标，在出现的框图中继续点击“栅格-小区指标”，就可以查询出相关栅格内移动各个频段、周边小区的覆盖情况（包括覆盖小区名、采样点数、平均RSRP、平均参考信号接收质量（Reference Signal Received Quality，RSRQ）等。相关栅格覆盖小区情况可通过点击“保存”导出[4]。

示例中相关栅格主服务小区（深圳天鹅湖三期AHLW-5）信号强度-104dBm，但前几个强小区信号强度达到-80dBm 以上（表2）。

表2 大数据平台指标导出数据

第五步：结合第四步的操纵，将整个问题小区覆盖区域的栅格（或者个人解决重要的删除）进行同覆盖小区收集、导出、汇总起来。

最后，问题小区“深圳天鹅湖三期A-HLW-5”基于现网真实覆盖情况模拟（即理想情况下）需定义的邻区已经整理好。只需要继续将现网网管问题小区已定义的邻区关系导出，两者相互匹配即可得出需补定义的邻区[5]。

3 应用效果

4G→4G 网络邻区漏配极易导致问题小区切换异常、弱覆盖、出现掉线、语音通话丢包以及上网感知差等。综上分别从以上几个方面对本文介绍的优化方法进行应用均达到预期效果。

3.1 MR 覆盖率优化提升

通过大数据平台统计“深圳天鹅湖三期A-HLW-5”小区调制速率（Modulation Rate, MR）覆盖率只有80%，低于目标值90%。

经过网管邻区漏定义监测指标“无邻区不切换次数比例”查询发现，“无邻区不切换次数比例（同频）”、“无邻区不切换次数比例（异模式）”和“无邻区不切换次数比例（异频）”分别为100%、85%、35%。

2 月17 日结合大数据MRO 模块进行邻区定义整理，并完成邻区添加后，“无邻区不切换次数比例”指标明显下降，“深圳天鹅湖三期A-HLW-5”小区MR 覆盖率提升到92%左右。

3.2 切换成功率优化提升

性能指标监控优化中“深圳万科中区DC-HFH-3”小区“切换成功率”为98.20%左右。

经过网管邻区漏定义监测指标“无邻区不切换次数比例”查询发现，“无邻区不切换次数比例（同频）”和“无邻区不切换次数比例（异模式）”分别为25%、60%。

2 月22 日结合大数据MRO 模块进行邻区定义整理，并完成邻区添加后，“无邻区不切换次数比例”指标明显下降，“深圳万科中区DC-HFH-3”小区“切换成功率”提升到99.00%以上。

3.3 改善掉线率

性能指标监控优化中“深圳蛇口保障GS-HFH-3”小区“无线掉线率”为0.40%左右。

经过网管邻区漏定义监测指标“无邻区不切换次数比例”查询发现，“无邻区不切换次数比例（同频）”和“无邻区不切换次数比例（异模式）”分别为25%、60%。

1 月16 日结合大数据MRO 模块进行邻区定义整理，并完成邻区添加后，“无邻区不切换次数比例”指标明显下降，“深圳蛇口保障GS-HFH-3”小区“无线掉线率”改善至0.15%以上[6]。

3.4 改善下行丢包

性能指标监控优化中“深圳前海湾RD-HLH-102”小区“VoLTE 下行丢包率”为0.13%左右。

经过网管邻区漏定义监测指标“无邻区不切换次数比例”查询发现，“无邻区不切换次数比例（同频）”、“无邻区不切换次数比例（异模式）”和“无邻区不切换次数比例（异频）”分别为90%、100%、20%。

1 月17 日结合大数据MRO 模块进行邻区定义整理，并完成邻区添加后，“无邻区不切换次数比例”指标明显下降，“深圳前海湾RD-HLH-102”小区“VoLTE 下行丢包率”下降至0.08%左右。

3.5 提升下载速率感知

性能指标监控优化中“深圳海阔天空GS-HFH-1”小区“下行用户感知速率”为2.7Mbit/s 左右。

经过网管邻区漏定义监测指标“无邻区不切换次数比例”查询发现：“无邻区不切换次数比例（同频）”为45%。

1 月5 日结合大数据MRO 模块进行邻区定义整理，并完成邻区添加后，“无邻区不切换次数比例”指标明显下降，“深圳海阔天空GS-HFH-1”小区“下行用户感知速率”提升4.5Mbit/s 左右。

4 小结

当前移动通信网络不断扩张以及2G4G5G 多层网络重叠，网络结构越来越复杂，日常网络运维中网络结构、基站搬迁、小区扩容、参数优化等调整越来越频繁，网络中的每个基站作为覆盖的基础个体，邻区关系则是无线网络中的最为基本组成要素之一，因此邻区优化恰恰是无线网络优化中的最基本而又非常重要环节，它的好坏对无线网络性能的好坏有直接而又显著的影响。本文通过实践案例提供一种可靠且实用的邻区漏配问题的检测及优化方法，有效提升网络覆盖、性能、质量，进而实现提升用户体验。