基于掃頻數據挖掘的4G網絡結構優化研究

梁榮錕

[摘要]針對目前LTE網絡結構在網絡覆蓋評估和結構優化面臨的挑戰和困難，基于網絡測試的受限，本文對掃頻數據進行了深入挖掘與分析，總結了掃頻數據對輔助網絡結構優化的分析方法和手段。

[關鍵詞]LTE 結構優化 頻率規劃 掃頻分析 覆蓋評估

一、概述

隨著網絡建設日益推進，LTE網絡架構與頻率使用情況越來越復雜，基于終端的網絡測試受限于異頻測量策略無法完整記錄和呈現道路上所有信號的覆蓋情況，對網絡覆蓋評估與結構優化帶來了諸多不便。與之相比，掃頻數據則能更全面更完整地反映網絡覆蓋的真實情況，對掃頻數據的深入挖據與分析能有效補充前者的不足，成為網絡優化又一重要手段。本文從掃頻數據應用出發，通過對其深入分析與挖掘，輔助網絡進行結構優化，提升網絡性能。

本文分為兩個部分內容，第一部分是關于掃頻數據的基本應用與原理介紹，主要針對掃頻數據在天線覆蓋評估、網絡結構評估、頻點與PCI規劃、參數個性化設置、其他功能實現五個方面的應用原理進行介紹；第二部分是掃頻數據應用在實際網絡優化中的一個樣例，由此論證掃頻數據分析對網絡優化工作的重要意義。

二、基本應用與原理介紹

2.1天線覆蓋評估

通過掃頻數據的信號分布情況，結合現網工參的方向信息，能有效分析過覆蓋、弱覆蓋、反向覆蓋等天線覆蓋問題，用于指導天線調整，評估天線性能。

2.2網絡結構評估

根據掃頻數據，A小區作為主覆蓋小區的所有采樣點數記作N_A；在這些采樣點中，所有B小區與A小區的信號強度差值小于或等于敏感閾值RSRPth采樣點數記作NB，A；那么，小區B對小區A的干擾系數定義為：PB，A=。在干擾系數的基礎上，我們定義A小區的被動干擾系數一，其中i為所有對A造成干擾的小區，該參數表征了A小區被周圍小區干擾的程度；定義B小區的主動干擾系數=，其中i為所有被B干擾的小區，該參數表征了B小區對周圍小區干擾的程度。被動干擾系數可用于整個網絡中結構復雜干擾嚴重的區域定位，主動干擾系數則可標識造成該區域結構復雜干擾嚴重的最壞小區，借助這兩個參數分析可迅速實現問題定位，指導優化調整方向，提升優化效率。

2.3頻點與PGI優化

通過掃頻數據分析，我們可以迅速進行頻點與PCI問題定位，如PCI MOD3干擾，借助GOOGLE EARTH或MAPINFO的拉線標識，可以直觀反映問題成因，輸出調整方案，并判斷新方案是否會帶來新問題，從而選擇最優配置。

另外，利用干擾系數矩陣，可借助程序進行全區域頻點與PCI自動規劃，從整體上優化網絡性能，當然，只參考掃頻數據的干擾系數矩陣過于武斷，可加入MR數據與地理分析。

2.4參數個性化設計

利用采樣點上的各頻段各小區信號強度進行統計分析，可實現如異頻測量A2門限的個性化設計。如可將RSRP樣本分為“需要進行異頻測量”與“不需進行異頻測量”兩類，按RSRP的值分別進行統計，描繪出兩類樣本的RSRP分布樣本數曲線，并采用滿足80%“需要進行異頻測量”樣本起測條件的RSRP設為a2ThresholdRsrpPrim值。如此能保證該小區覆蓋范圍內區域在需要起測異頻時能及時起測，既保證了大部分區域信號順利接續，又最大限度降低因起測異頻帶來速率下降的負面影響。

2.5其他功能實現

基于采樣點LTE與GSM信號的共同分析，可把掃頻數據挖掘的內容推廣至系統間互操作應用，如CSFB頻點優化、ESRVCC鄰區優化與門限設計等應用。

三、掃頻分析工具應用樣例

江門恩平區域4月份第三方測試覆蓋指標（綜合覆蓋率、SINR>=0比例）較差，針對影響該指標的主要因素MOD3干擾，我們采用掃頻數據進行深入分析，得到恩平區域MOD3干擾分布圖并進行精細優化，情況如下。

通過精細優化，恩平的覆蓋指標，特別是SINR的相關指標，得到有效提升，道路測試中SINR值分布整體向SINR值較大的方向偏移。

四、結語

隨著網絡規模的不斷擴大，4G網絡結構和網絡問題也隨之復雜化，本文從掃頻數據應用出發，通過對掃頻數據的深入分析與挖掘，輔助網絡進行結構優化，提升網絡性能。通過掃頻數據在天線覆蓋評估、網絡結構評估、頻點與PCI規劃、參數個性化設置、其他功能實現五個方面的應用原理進行介紹；與掃頻數據應用在實際網絡優化中的一個樣例，論證了掃頻數據分析對網絡優化工作的重要意義。