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智能判斷天線方位角的準確性提升優化效率

2013-04-29 00:00:00陳明鈺
中國新通信 2013年4期

【摘要】本文根據鄰區與服務小區之間的象限關系,統計服務小區與第一象限內的所有鄰區出切換占比來判斷天線方位角是否異常,并通過實踐得以驗證,提高網優工作效率的同時節約了大量的人工成本。

【關鍵詞】智能天線方位角

一、概述

在網絡優化中,基站天線方位角的準確性一直是優化工程師最關注的事情之一,工程驗收把關不嚴、日常的RF優化調整以及刮風下雨等,都會引起天線的實際方位角與數據庫不一致,這樣會影響頻率、鄰區規劃的準確性從而引起小區掉話、切換失敗等現象。單靠常規的DT測試存在難以發現問題的局限性,采用天饋排查的方式又存在耗時、耗人、耗力的弊端,為了能夠快速準確的定位天線方位角的準確性,本文總結出一套切實有效的解決方案。

二、常規判別手段局限性

當前用于判別小區天線方位角錯誤的主要手段就是路測分析與天饋排查,但是兩種方法都存在一定的局限性:對于DT來說測試數據量大,天線方位角不準確未必會引起異常事件發生,往往會忽略天線存在方位角問題的小區,市區站間距較小,測試過程中不是每個小區都能夠成為主服務小區,對于部分方位角有偏差的小區未作為主服務小區時就會被忽略掉,對于鄉鎮較為偏遠的站點測試條件有限,很難發現問題。問題會長年累月存在。另外一種常規的判別天線安裝方位角有誤的方法是上站測量,通過羅盤測量出該小區的方位角,如果成立天線方位角普查專項,上站核查需要花費大量的人力物力和時間成本,持續時間長,嚴重影響了工作效率。

三、智能判決原理介紹

在GSM系統中,當天線方位角正確的情況下,源小區所在的站點與發生切換(主要是出切換)小區的站點之間的連線應該落入到小區安裝方位角的左偏或者右偏一定的角度α范圍之內,或者說該范圍內的占比應該較高。

正常情況下可以嘗試取α為45°、60°、90°三種情況,這樣可以把360°的平面劃分成4個象限、3個象限、2個象限。如果發生切換的站點連線大多數情況未在第一象限之內,可以判斷該小區的方位角存在偏差。

假定服務小區所在站點A的經緯度為(X(0),Y(0)),鄰區所在站點B(i)的經緯度為(X(i),Y(i)),服務小區的方位角為θ,β(i)為A至B(i)與正北方向的夾角:

φ(i)為服務小區A1與A→B(i)站點連線的夾角:

根據的值來判定所處的象限:

假設處在A1小區第一象限的鄰區有n個,處在第二象限的鄰區為m個,從A1小區出切換至鄰區的切換請求次數為HO-Attempt, R1為第一象限出切換請求次數的比例,當R1小于切換占比門限(HO-R-Margin),判斷服務小區A1的方位角存在有較大偏差或天線有裝反的可能。

備注:根據經緯度計算小于50米的站點默認為同站,將其切換請求次數等剔除,不參與上述計算。HO-R-Margin的取值范圍為:40%、30%、20%、10%。

同理,當α取值為45°、60°時,同樣判斷R1的大小,當R1小于HO-R-MARGIN(40%、30%、20%、10%)時,判斷服務小區A1的方位角存在有較大偏差或天線有裝反的可能。

四、實踐結果

以市區BSC0201為試點,通過α取45°、60°、90°,HO-R-MARGIN取40%、30%、20%、10%的幾種不同組合判斷方式來進行試驗,取連續5天話務統計,取每天話務量較高的兩個時段10:00-12:00、17:00-22:00,統計出切換異常小區,然后通過現場實際勘測核查比對,以α=60°、HO-R-MARGIN=20%組合方式準確率高達87.5%。

五、結論

檢查天線方位角的準確性是網絡優化工作的重點之一,目前廣泛使用的常規定位手段耗時費力,需要花費較高的人力成本。為此,在工作中積極尋找高效定位小區方位角錯誤的分析方法,通過實踐驗證,采用本文介紹判斷方法,不僅能夠快速的定位問題,且能夠達到較高的準確性,提高了優化效率,在此希望能起到拋磚引玉的作用,讓更多的優化工作者提出天線方位角準確性判斷的新思路、新方法。

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