LTE網絡基于MR的小區相關性分析在鄰區優化中的運用

朱李光

闡述了LTE網絡中小區相關性的一種定義方法，即基于重疊覆蓋的比例來標稱相關性強度，從相關性強度來定義鄰區的優先級，用來指導精細化鄰區優化，同時也可以判斷網絡級別和小區級別的重疊覆蓋比例，旨在能更好地提高用戶體驗。

小區相關性 MR數據分析 鄰區優化

1 引言

鄰區優化一直是無線網絡建設中的一項重要工作，網絡在不斷升級、城市建筑持續新建、用戶需求發生變化，要求鄰區進行不斷的優化調整，以適應多變的無線環境和用戶行為。2G和3G階段沒有自動鄰區調整功能，到了LTE網絡雖然已有ANR（Automatic Neighbor Relation，自動鄰區規劃），但目前的應用尚未成熟，某些城市在開啟該功能后，系統指標反而下降，因此目前仍未能推行ANR功能。尤其是不同于WCDMA軟切換，LTE的硬切換對鄰區的要求更高，對網絡的影響更大。

通過對LTE MR數據進行深度挖掘，可以得到相比傳統DT/CQT/OMCR量更大、定位更加準確的覆蓋分析，根據覆蓋分析可以準確描述各個小區的相關性，根據相關性來做鄰區的優化（增加遺漏鄰區，刪除低優先級鄰區）和重疊區覆蓋評估，對實際網絡優化工作有較好的指導意義。

2 重疊覆蓋定義和分析

2.1 小區覆蓋展示

基于MR數據，可以從Mapbasic處理進行柵格化，形成柵格型覆蓋圖。圖1是20 m×20 m柵格的小區MR覆蓋圖，圖2是單小區（小河LHHO-1）覆蓋圖，地貌為一般市區，這里定義RSRP>-100 dBm為該小區覆蓋區域，即圖2中綠色、藍色和黃色部分定義為該小區覆蓋（不同顏色表示不同RSRP強度，綠色RSRP>-80 dBm最強，黑色RSRP<-105 dBm最弱）。

從圖2中可以直觀地評估每個小區的實際覆蓋情況，如是否存在覆蓋越區，覆蓋是否過近，方位角是否合理，天饋系統是否有接反現象等。定期的排查可有助于清理很多工程遺留的問題，比親臨現場更加高效直接，且可在后臺對優化前后的結果進行驗證和對比。

（1）覆蓋分析

對如圖3所示小區進行覆蓋分析，運行插件，點擊小區，小區和柵格進行自動連線，并且連線根據覆蓋電平標注不同顏色，從圖3可以直觀地看出，該小區覆蓋過遠，可以適當進行下傾角調整。

（2）柵格化主要腳本

柵格化主要腳本如下：

X0=RFinfo1.Col（LonCol） ‘獲取柵格中心點坐標Longitude

Y0=RFinfo1.Col（LatCol） ‘獲取柵格中心點坐標Latitude

RefLat=DistLat（int（Y0）） ‘計算出柵格所在緯度的每度經度對應的距離長度

X1=X0+Cos（PI/4）*Resolution/RefLat ‘計算柵格左下角的坐標Longitude

Y1=Y0+Sin（PI/4）*Resolution/RefLon‘計算柵格左下角的坐標Latitude

X2=X0+Cos（PI/4+PI）*Resolution/RefLat‘計算柵格右上角的坐標Longitude

Y2=Y0+Sin（PI/4+PI）*Resolution/RefLon ‘計算柵格右上角的坐標Latitude

Set Style Brush MyBrush

Create Rect Into Variable MyGrid （X1，Y1） （X2，Y2） ‘創建柵格

Update RFinfo1 Set Obj = MyGrid Where RowID= MyRow ‘更新obj對象到圖層

2.2 重疊覆蓋定義

假設主服務小區為CellA，鄰小區為CellB，在這個柵格上面RSRP（A）≥-100 dBm，同時RSRP（B）>-100 dBm，則認為該柵格為重疊覆蓋柵格；小區A覆蓋的柵格定義為在該柵格上面RSRP（A）>-100 dBm。

小區B和A重疊服務比例=（RSRP（A）>-100 dBm& &

RSRP（B）>-100 dBm）的柵格數/（RSRP（A）>-100 dBm）

柵格數；

小區B對小區A的相關系數=小區B和小區A重疊覆蓋比例。

重疊覆蓋示意圖如圖4所示，實際上每個柵格有多個小區覆蓋，在計算CellA和CellB的相關性系數的時候，其他小區的覆蓋信息可以不予考慮。

根據上文所述覆蓋類型的判斷方法，得出下面的結果（分別是A小區單獨覆蓋， B小區單獨覆蓋， AB小區重疊覆蓋， 弱覆蓋），如表1所示。

計算相關性的腳本如下：

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

Cells（i， 11） = “OverLap A&B”

ElseIf RSRPA > -100 And RSRPB < -100 Then

Cells（i， 11） = “Serving by “ & Cells（i， 3） & “-” & Cells（i， 4）

ElseIf RSRPA < -100 And RSRPB > -100 Then

Cells（i， 11） = “Serving by “ & Cells（i + j， 3） & “-” & Cells（i + j， 4）

ElseIf RSRPA < -100 And RSRPB < -100 Then

Cells（i， 11） = “Poor Coverage”

End If

j = j + 1

Wend

i = i + j

Wend

圖5是根據相關性數據表，創建Mapinfo圖層之后的展示，紅色部分為重疊覆蓋柵格，綠色部分為小河LHHO-1覆蓋的柵格，藍色部分為黃河路246號工商銀行LHHO-2覆蓋的柵格，灰色為弱覆蓋柵格。紅色部分相對于綠色或者藍色部分，即為相關性度量，紅色部分相對越多，相關性越大；反之紅色部分越少，相關性越小。

小區覆蓋類型統計分布如表2所示：

3 基于相關性的鄰區調整實例

（1）網絡級別調整及效果

選取LTE系統內鄰區進行優化，對某州某區域（云巖、白云、觀山湖、烏當、小河、花溪）進行鄰區輸出，并與現網配置鄰區進行對比，共添加3000條鄰區，刪除5000條冗余鄰區。調整前后的現網KPI指標對比分析如表3所示：

從優化前后KPI指標的對比可以看出，切換成功率上升0.28%，從而接通率和掉線率有所提升。優化后切換指標有明顯好轉，KPI指標得到一定程度提升。

（2）鄰區優化站點級別典型案例

圖6中標識了貴陽南二環區域典型主服務小區（紅色小區）與鄰區補漏小區（黃色小區）在地理位置上的分布，分布位置距離較遠，中間相隔有2個站點，如果手動進行基于網絡拓撲結構的鄰區配置，不會將此加為鄰區。

但柵格化MR數據分析表明兩個小區在MR報告中存在較多重疊（通過實際分析發現，中曹司大橋南拉遠站點位于小山坡頂部，天線掛高達到50 m，覆蓋較遠，且下傾角打到了15°，已無法通過調整天線控制覆蓋），通過添加鄰區后的性能數據分析可知，存在較多切換，說明MR報告更能反映出現網小區的覆蓋范圍，對鄰區優化更具指導意義，據此能更精準地按當前網絡結構覆蓋情況進行鄰區優化，降低現網異常事件的風險，提升用戶感知。貴陽南二環區域添加漏配鄰區后的切換嘗試次數和成功率如表4所示：

圖7中標識了開發大道附近典型主服務小區（紅色小區）與鄰區補漏小區（黃色小區）在地理位置上的分布，相隔2層站點，對于同類型的遠覆蓋站點，如果無法通過調整天線控制覆蓋，或者某些高樓只能通過這些站點覆蓋，那么必須先加入鄰區，以保證現有用戶的覆蓋效果。開發大道附近添加漏配鄰區后的切換嘗試次數和成功率如表5所示。

4 結束語

從上述分析可知，采用基于MR的ASPCoverage數據進行地理化小區相關性分析，進而指導鄰區優化，對于提高LTE切換成功率（LTE的硬切換對于鄰區要求較軟切換高，尤其是VoLTE開通之后，鄰區的合理性直接影響用戶感知）有很大幫助。這種方法相比于傳統基于網絡拓撲結構/DT的優化方法更加有效，而且目前的網絡已經具備了MR數據月度采集流程，可以定期例行進行精細化鄰區排查，這是網絡維護的一項重要任務，因此在實際網絡鄰區優化中有較強的指導意義。

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