LTE网络基于MR的小区相关性分析在邻区优化中的运用[权威资料]

LTE网络基于MR的小区相关性分析在邻区优化中的
运用
阐述了LTE网络中小区相关性的一种定义方法,即基于重叠覆盖的比例来标称相关性强度,从相关性强度来定义邻区的优先级,用来指导精细化邻区优化,同时也可以判断网络级别和小区级别的重叠覆盖比例,旨在能更好地提高用户体验。
小区相关性 MR数据分析邻区优化
1 引言
邻区优化一直是无线网络建设中的一项重要工作,网络在不断升级、城市建筑持续新建、用户需求发生变化,要求邻区进行不断的优化调整,以适应多变的无线环境和用户行为。2G和3G阶段没有自动邻区调整功能,到了LTE网络虽然已有ANR(Automatic Neighbor Relation,自动邻区规划),但目前的应用尚未成熟,某些城市在开启该功能后,系统指标反而下降,因此目前仍未能推行ANR功能。尤其是不同于WCDMA软切换,LTE的硬切换对邻区的要求更高,对网络的影响更大。
通过对LTE MR数据进行深度挖掘,可以得到相比传统DT/CQT/OMCR量更大、定位更加准确的覆盖分析,根据覆盖分析可以准确描述各个小区的相关性,根据相关性来做邻区的优化(增加遗漏邻区,删除
低优先级邻区)和重叠区覆盖评估,对实际网络优化工作有较好的指导意义。
2 重叠覆盖定义和分析
2.1 小区覆盖展示
基于MR数据,可以从Mapbasic处理进行栅格化,形成栅格型覆盖图。图1是20 m×20 m栅格的小区MR覆盖图,图2是单小区(小河LHHO-1)覆盖图,地貌为一般市区,这里定义RSRP>-100 dBm为该小区覆盖区域,即图2中
绿、蓝和黄部分定义为该小区覆盖(不同颜表示不同RSRP强度,绿RSRP>-80 dBm最强,黑RSRP<-105 dBm 最弱)。
从图2中可以直观地评估每个小区的实际覆盖情况,如是否存在覆盖越区,覆盖是否过近,方位角是否合理,天馈系统是否有接反现象等。定期的排查可有助于清理很多工程遗留的问题,比亲临现场更加高效直接,且可在后台对优化前后的结果进行验证和对比。
(1)覆盖分析
对如图3所示小区进行覆盖分析,运行插件,点击小区,小区和栅格进行自动连线,并且连线根据覆盖电平标注不同颜,�耐�3可以直观地看出,该小区覆盖过远,可以适当进行下倾角调整。
(2)栅格化主要脚本
栅格化主要脚本如下:
X0=RFinfo1.Col(LonCol)‘获取栅格中心点坐标Longitude
Y0=RFinfo1.Col(LatCol)‘获取栅格中心点坐标Latitude
RefLat=DistLat(int(Y0))‘计算出栅格所在纬度的每度经度对应的距离长度
X1=X0+Cos(PI/4)*Resolution/RefLat ‘计算栅格左下角的坐标Longitude
Y1=Y0+Sin(PI/4)*Resolutio n/RefLon‘计算栅格左下角的坐标Latitude
X2=X0+Cos(PI/4+PI)*Resolution/RefLat‘计算栅格右上角的坐标Longitude
红薯粉生产设备Y2=Y0+Sin(PI/4+PI)*Resolution/RefLon ‘计算栅格右上角的坐标Latitude
uwb人员定位Set Style Brush MyBrush
Create Rect Into Variable MyGrid (X1,Y1)
(X2,Y2)‘创建栅格
Update RFinfo1 Set Obj = MyGrid Where RowID= MyRow ‘更新obj对象到图层
2.2 重叠覆盖定义
假设主服务小区为CellA,邻小区为CellB,在这个栅格上面RSRP(A)≥-100 dBm,同时RSRP(B)>-100 dBm,则认为该栅格为重叠覆盖栅格;小区A覆盖的栅格定义为在该栅格上面RSRP(A)>-100 dBm。
小区B和A重叠服务比例=(RSRP(A)>-100 dBm
RSRP(B)>-100 dBm)的栅格数/(RSRP(A)>-100 dBm)
栅格数;
小区B对小区A的相关系数=小区B和小区A重叠覆盖比例。
重叠覆盖示意图如图4所示,实际上每个栅格有多个小区覆盖,在计算CellA和CellB的相关性系数的时候,其他小区的覆盖信息可以不予考虑。
根据上文所述覆盖类型的判断方法,得出下面的结果(分别是A小区单独覆盖, B小区单独覆盖, AB小区重叠覆盖,弱覆盖),如表1所示。
计算相关性的脚本如下:
While Cells(i, 1) <> Empty
CurGrid = Cells(i, 1)
RSRPA = Cells(i, 9)
j = 1
If Cells(i + j, 1) <> CurGrid Then
If RSRPA > -100 Then
Cells(i, 11)= “Serving By “
Cells(i, 3)
“-”
Cells(i, 4)
Else
Cells(i, 11)= “Poor Coverage”
End If
End If
While Cells(i + j, 1) = CurGrid
RSRPB = Cells(i + j, 9)
If RSRPA > -100 And RSRPB > -100 Then
太阳能广告灯箱Cells(i, 11)= “OverLap A
ElseIf RSRPA > -100 And RSRPB < -100 Then
Cells(i, 11)= “Serving by “
Cells(i, 3)
“-”
Cells(i, 4)
ElseIf RSRPA  -100 Then
Cells(i, 11)= “Serving by “
Cells(i + j, 3)
智能营销客户管理系统“-”
半导体胶水
Cells(i + j, 4)
ElseIf RSRPA < -100 And RSRPB < -100 Then
氮气冷却系统
Cells(i, 11)= “Poor Coverage”
End If
j = j + 1
Wend
i = i + j
Wend
图5是根据相关性数据表,创建Mapinfo图层之后的展示,红部分为重叠覆盖栅格,绿部分为小河LHHO-1覆盖的栅格,蓝部分为黄河路246号工商银行LHHO-2覆盖的栅格,灰为弱覆盖栅格。红部分相对于绿或者蓝部
分,即为相关性度量,红部分相对越多,相关性越大;反之红部分越少,相关性越小。
小区覆盖类型统计分布如表2所示:
3 基于相关性的邻区调整实例
(1)网络级别调整及效果
选取LTE系统内邻区进行优化,对某州某区域(云岩、白云、观山湖、乌当、小河、花溪)进行邻区
输出,并与现网配置邻区进行对比,共添加3000条邻区,删除5000条冗余邻区。调整前后的现网KPI指标对比分析如表3所示:
从优化前后KPI指标的对比可以看出,切换成功率上升0.28%,从而接通率和掉线率有所提升。优化后切换指标有明显好转,KPI指标得到一定程度提升。
(2)邻区优化站点级别典型案例
图6中标识了贵阳南二环区域典型主服务小区(红小区)与邻区补漏小区(�S小区)在地理位置上的分布,分布位置距离较远,中间相隔有2个站点,如果手动进行基于网络拓扑结构的邻区配置,不会将此加为邻区。
但栅格化MR数据分析表明两个小区在MR报告中存在较多重叠(通过实际分析发现,中曹司大桥南拉远站点位于小山坡顶部,天线挂高达到50 m,覆盖较远,且下倾角打到了15°,已无法通过调整天线控制覆盖),通过添加邻区后的性能数据分析可知,存在较多切换,说明MR报告更能反映出现网小区的覆盖范围,对邻区优化更具指导意义,据此能更精准地按当前网络结构覆盖情况进行邻区优化,降低现网异常事件的风险,提升用户感知。贵阳南二环区域添加漏配邻区后的切换尝试次数和成功率如表4所示:
图7中标识了开发大道附近典型主服务小区(红小区)与邻区补漏小区(黄小区)在地理位置上的分布,相隔2层站点,对于同类型的远覆盖站点,如果无法通过调整天线控制覆盖,或者某些高楼只能通过这些站点覆盖,那么

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