基于5G NSA 上行智选联合优化感知速率方法研究

［刘琳 文锦朝］

1 引言

3G 与4G 是个人移动互联网时代，日常的手机互联网场景主要是接收移动互联网数据，使用的是移动通信网的下行能力，因此下行速度是评估网络重要性能指标，但随着5G 与万物互联的发展，以AR/VR、4K/8K 高清视频直播、短视频等为代表的业务对上行速率的需求越来越强烈，因此，5G 上行速率变得尤为重要。

然而，受限于5G 频段传播能力和终端发射功率，时隙配比、天线数量等方面的差异，5G 信号在居民区、密集楼层等深度覆盖区域衰减较大，5G 网络用户在中远点上网体验明显不佳[1]。另一面，TCP/IP 的传输机制决定了下行在进行数据传输时，需要保证一定的上行带宽用于反馈ACK 信号，上行受限将导致下行性能受到抑制，难以发挥5G 下行大带宽的优势。

在NSA 阶段，下载速率是5G 网络相对于4G 网络的最大优势，也是最为突出的用户感知。在5G 网络速率感知优化工作中，除了应注重充分发挥5G 网络本身高阶MIMO、高阶调制等特性之外，还应基于初期5G 网络主要以点覆盖、小连片覆盖为主的特点，对5G 网络边缘、以及4G 侧NSA 小区切换对速率感知的影响予以充分的重视[2]。

针对当前5G 网络站间距相对较大、小区边缘5G 上行受限较为普遍的问题，NSA 组网的上行智选解决方案能较好的解决这一突出的短板。开启上行智选功能，在中远点的5G 与4G 网络之间智能选择上行速率更优的载波，可较好的改善中远点体验速率，大大提升用户上网体验。

2 场景定义

根据专家判断法，4G 与5G 结合的场景主要有三种：“4G 优&5G 优、4G 劣&5G 优、5G 劣”，主要结合4G质量、负荷和5G 干扰进行分析划分。那么何为“优”，何为“劣”呢？对感知而言，4G 与5G 的质量评估标准为CQI（channel quality indication，信道质量指示），本文依据CQI 的来定义网络质量。

2.1 CQI 定义与MCS 的定义

CQI 用来指示信道质量，基站根据CQI 信息决定对应的调度算法和下行数据块大小，CQI 取值为1～15，3GPP 36.213 对其所对应的调制方式以及码率进行了规定，CQI值越大，采用的调制编码方式越高，效率越高，支持的传输块越大，所提供的吞吐量越高[3]。

速率的配置通过MCS（Modulation and Coding Scheme，调制与编码策略）索引值实现。MCS 将所关注的影响通讯速率的因素作为表的列，将MCS 索引作为行，形成一张速率表。所以，每一个MCS 索引其实对应了一组参数下的物理传输速率[4]。

表1 和表2 分别为4G 和5G 的CQI 与MSC 的关系表。

表1 4GI 信道质量指示和调制与编码策S 关系表

表2 5G 信道质量指示和调制与编码策略关系表

2.2 三大场景定义

从CQI与MCS关系表可以看出，当CQI＜7的时候，MCS 开始有一个突变，4G 下降为QPSK，5G 下降为16QAM，因此可以把CQI 低于7 比例间接作为质量好坏的评估[5]。

回落到4G 还需要考虑4G 侧感知和负荷对用户速率的影响，参考影响上下行感知质的指标为CQI＜7 比例，PRH满功率比例和容量相关的PRB利用率三项关键指标。跟据现网数据的统计，当CQI＜7 比例大于30%，PHR 满功率比例大于30%，高负荷问题小区门限：PRB 利用率＞80%；以上3 个条件其中一个条件成立时，4G 网络下用户感知明显下降，如图1 所示。

图1 4G 感知速率与相关指标示意图

由于目前5G 用户相对不多，因此负荷问题暂时不影响5G 感知质量，因此主要考虑5G 干扰与CQI＜7 比例两个条件对5G 感知的影响，根据现网后台数据统计和实测验证，当5G 干扰＞-105 dBm，CQI 低于7 比例大于30%时，感知速率明显下降。

根据测试验证与现网后台指标统计，制定了三大场景的门限标准如下：

（1）4G 劣&5G 优：(4G：利用率＞80%或有数据传输用户数＞60 或CQI 低于7 比例＞=30%或PHR 满功率比例＞30%)且（5G：干扰＜-105 dBm）。

（2）4G 优&5G 优：(4G：利用率＜80%且有数据传输用户数＜60 且CQI 低于7 比例＜30%且PHR 满功率比例＜30%)且（5G：干扰＜-105 dBm）。

（3）5G 劣：5G 干扰＞-105 dBm。

3 上行、下行智选原理及参数介绍

3.1 上行、下行智选原理

上行智选，是指在NSA 组网架构下，5G 终端基于上行业务体验[12],在4G 与5G 网络间智能选择上行体验较好的一方进行数据传输，以达到提升中远点的体验速率、改善用户体验的效果。如图2 所示，在蓝色区域，为上行智选区域，此时5G 上行功率处于优选与受限区之间，即上行功率无法持久保持高质量的无线信道，因此需要通过上行智选功能，根据无线信道质量适当对上行NR 进行去激活（即“删腿”），让UE 使用4G 上行信道，保证上行信道的质量[6]。同理，下行智选也需要根据下行信道质量进行“删腿”。

图2 上行智选示意图

3.2 上行智选信令流程

上行智选信令流程主要是无线侧通知UE 变更上行数据传输路径，当5G 侧上行SINR(Signal to Noise or Interference Ratio，信噪比)质量变差时，gNodeB 发送SgNB Modification Required 消息给eNodeB，触发上行分流模式变更。eNodeB 发送RRC 重配消息给UE，通知UE 在4G 侧进行数据传输。当UE 侧上行SINR 变好时，gNodeB 同样发送SgNB Modification Required 消息给eNodeB，eNodeB 再发送RRC 重配消息给UE，通知UE上行分流模式按原配置方式进行[7]。上行智选信令流程如图3 所示。

图3 上行智选信令流程图

3.3 上行、下行智选相关参数

上行、下行智选均有功能开关与相关组合参数，在不同场景下使用不同的参数组合，对网络感知影响差异较大。

上行智选功能相关参数如表3 所示。

表3 上行智选功能参数

下行智选功能相关参数如表4 所示。

表4 下行智选功能参数

当NR DL SINR 低于endcDlNrLowQualThresh 门限时，去激活NR 腿回MCG；当NR DL SINR 高于endcDlNrLowQualThresh+endcDlNrQualHyst，则重新激活NR 腿，下行用户面切换回SCG(NR)，如图4 所示。

图4 下行智选门限示意图

4 三大场景门限研究

针对上述三大场景的定义，分别对三大场景进行测试验证。主要通过道路测试进行数据采集，并通过测试信令进行分析，综合确定上行NR 去激活SINR 门限。本次测试场景选取某个地市4G 与5G 组网的NSA 区域，共有5G 站点103 个，4G 站点134 个，涉及5G 小区309 个，4G 小区402 个，使用4G 与5G 终端同时进行道路测试记录，并对测试数据进行统计分析。

4.1 SINR 与速率关系

通信业中最经典的一个公式为香农公式：C=B*log2(1+S/N)，其中C 为最大信息传输速率，B 为信道带宽,S/N 为信噪比，反映的是信道容量与带宽，信噪比的关系，理论上，当信道的带宽或信道中的信噪比越大，则信道的传输速率就越高[8]。

而在4G 和5G 带宽固定的情况下，速率的提升取决于信噪比，而信噪比实际上取决于4G 与5G 基站的信号发射功率。在下行方向，随着带宽的增大，基站小区的功率也会增大，也就是说，在下行方向上，小区中心用户和边缘用户均可以使用100 MHz 的带宽。但在上行方向，因为终端上行功率不会随着系统带宽的增加而增加，上行是功率受限系统，而不是带宽受限系统[9]。所以，大带宽不能解决上行边缘用户速率低的问题，边缘用户还是只能使用2 MHz 的带宽。示意图如图5 和表5 所示。

图5 小区用户不同位置占用带宽示意图

表5 中心与边缘用户占用带宽情况

由于5G 网络是上行受限系统，在4G 与5G 共覆盖区域，当用户位于5G 基站边缘时，相对于4G 基站来说，用户正处于4G 中点位置。所以，在5G 覆盖边缘位置，当5G 用户上行仅使用2M 带宽时，此时4G 用户上行使用20 M 带宽。因此，在边缘区域，在SINR 同等情况下，5G用户上行感知速率理论上比4G 用户上行感知速率差[11]。示意图如图6 所示。

图6 4G 与5G 用户中远点划分示意图

4.2 4G 劣&5G 优场景

通过道路测试数据统计，在测试区域内，测试期间，5G 干扰值小于-105 dBm 小区共有256 个。根据场景分类门限，划分出4G 劣&5G 优场景小区进行统计，在该场景下，分别统计UE 驻留在4G 与5G 网络时的上行速率情况。

根据香农公式，在SINR 固定情况下，分别以2 M、20 M、100 M 带宽估算出SINR 与下行速率关系的理论值。如表6 所示。

表6 相同SINR 下不同带宽下行速率情况

根据表6 可以得出，在5G 上行边缘区域，当SINR等于0 的时候，此时，5G 用户上行占用带宽为2 M，而4G 用户占用带宽仍然为20 M，在下行速率下降严重情况下，其上行速率下降将更加严重，对用户感知影响更大。

通过统计测试数据的上行速率与SINR 关系，上行速率与SINR 成正比，符合上表理论计算。当SINR＜-0.5 dB时，5G 上行速率开始小于4G 的上行速率，此时，可以认为5G 上行已受限，4G 上行好于5G 上行，建议优先占用4G。由于考虑到4G 小区的负荷问题，且参数目前只支持0,3,6 数值，因此，建议上行NR 去激活SINR 门限设置为0，可让UE 尽早删腿，上行使用4G 开展数据业务。统计示意图如图7 所示。

图7 4G 劣&5G 优场景信噪比与上行速率关系

4.3 4G 优&5G 优场景

通过道路测试数据统计，在测试区域内，测试期间，5G 干扰值小于-105 dBm 小区共有256 个。根据场景分类门限，划分出4G 优&5G 优场景小区进行统计，在该场景下，分别统计UE 驻留在4G 与5G 网络时的上行速率情况。

根据香农公式，在SINR 固定情况下，分别以2 M、20 M、100 M 带宽估算出SINR 与下行速率关系的理论值。如表7 所示。

表7 相同SINR 下不同带宽下行速率情况

根据表7 可以得出，在5G 上行边缘区域，当SINR等于3 的时候，此时，5G 用户上行占用带宽为2 M，而4G 用户占用带宽仍然为20 M，在下行速率下降严重情况下，其上行速率下降将更加严重，对用户感知影响更大。

通过统计测试数据的上行速率与SINR 关系，上行速率与SINR 成正比，符合上表理论计算。当SINR＜2.5 时，5G 上行信道出现不稳定情况，上行速率恶化较明显，而4G SINR 依然维持较好的值，上行速率保持稳定。同时，5G 上行误块率已达到2%以上，5G 上行速率低于4G 上行速率，感知低于4G。此时，建议优先占用4G。因此，建议上行NR 去激活SINR 门限设置为3，上行使用4G 开展数据业务。统计示意图如图8 所示。

图8 4G 优&5G 优场景信噪比与上行速率关系

4.4 5G 劣场景

通过道路测试数据统计，在测试区域内，测试期间，5G 干扰值大于-105 dBm 小区共有53 个，根据场景分类门限，划分出5G 劣场景小区进行统计，在该场景下，统计UE 驻留在5G 网络时的上行速率情况。

根据香农公式，在SINR 固定情况下，分别以2 M、20 M、100 M 带宽估算出SINR 与下行速率关系的理论值。如表8 所示。

表8 相同SINR 下不同带宽下行速率情况

根据表8 可以得出，在5G 上行边缘区域，当SINR等于6 的时候，此时，5G 用户上行占用带宽为2 M，而4G 用户占用带宽仍然为20 M，在下行速率下降严重情况下，其上行速率下降将更加严重，对用户感知影响更大。

通过统计测试数据的上行速率与SINR 关系，上行速率与SINR 成正比，符合上述理论计算。当NR 存在强干扰，UE 驻留在NR 网络时，在SINR＜5.7 的时候，NR 上行信道出现不稳定，且上行误块率已达到5%以上，上行速率波动陡降，严重影响用户的感知。因此上行NR 去激活SINR 门限建议设置为6，可让UE 尽早删腿，上行使用4G 开展数据业务。统计示意图如图9 所示。

图9 5G 劣场景信噪比与上行速率关系

4.5 三大场景推荐参数配置建议

根据以上对三大场景的道路测试验证，得到了不同场景的最优参数，三大场景推荐参数配置门限如表9 所示。

表9 不同位置用户占用带宽情况

5 应用效果

根据三大场景推荐的参数配置门限，挑选某区域100个5G 小区进行试点验证，按照差异化场景区分，其中“4G劣&5G 优”场景小区共28 个；“4G 优&5G 优” 场景小区共31 个；“5G 劣” 场景小区共41 个。

通过开启上行智选功能与组合开通下行智选功能进行对比验证，相关参数调整后，在试验区域内，整体5G 下行用户平均速率提升37.46%，SN 异常释放率下降21.41%，上行MAC 误块率降低40.35%，边缘用户减少，流量略有下降。测试结果对比如图10 所示。

图10 试验测试结果对比图

6 结束语

5G 信号在深度覆盖区域衰减较大，5G 网络用户在中远点上网体验明显不佳，主要受限于5G 频段传播能力和终端发射功率，时隙配比、天线数量等方面的差异，如何在网络建设成熟之前更好的解决覆盖不足的短板尤为重要。本文通过探讨“4G 优&5G 优、4G 劣&5G 优、5G 劣”三大场景，研究上行智选的NR去激活SINR参数配置门限，结合下行智选功能的开启，能够有效提升网络质量及用户上网感知。因此，针对NSA 网络，建议根据三大场景设置上、下行智选参数，改善用户体验。

建网初期，受限于技术水平和资金成本，大多数运营商铺设5G 网络时采用的方式普遍是NSA 制式[10]。随着5G 技术发展与成熟，SA 组网将是未来趋势，而上行问题仍然是制约5G 用户感知的难点。通过本文对NSA 网络感知速率研究，在SA 组网情况下，可以根据不同场景，通过不同频段的穿透能力[11]，设置对应的参数，解决上行覆盖问题，从而达到改善用户感知的目的。

在未来的5G 网络中，无论是在建设还是在应用中，更加注重的都是用户的网络应用体验。在以用户体验为核心时，我们不能仅仅将5G 建设为一张更高速的通信连接网，还要建设为一张价值创造网，以行业需求和公众需求为本，迭代发展5G 技术，实现万物互联。