基于高斯分布的基站天線最佳方向角定位算法

梁松柏，陳鋒，宋海平，李文生

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基于高斯分布的基站天線最佳方向角定位算法

梁松柏1，陳鋒2，宋海平3，李文生1

（1.中國聯合網絡通信有限公司河南省分公司，河南 鄭州 450008；2.中興通訊股份有限公司河南分公司，河南 鄭州 450003；3.華為技術有限公司鄭州咨詢與系統集成部，河南 鄭州 450018）

為提高天饋問題被發現的準確性和維護效率，提出了基于高斯分布的最佳方向角解決方案來診斷運營商天饋覆蓋問題。首先計算UE上報的具有定位信息的每個MR采樣點與基站之間的位置方向信息，然后按照位置方向的一定角度間隔逐個統計各區間的MR采樣點占比，取MR采樣點占比最大的角度區間為該扇區的、基于用戶熱點分布的最佳天線方向角，最后將該最佳方向角與后臺天線基礎數據庫中基站方向角進行比對，發現天饋系統接反、天線覆蓋方向不合理、后臺天線數據庫錯誤等一系列天饋相關問題。經驗證，采用該算法發現天饋問題的成本、準確率和效率較現有方法有明顯改善?。

高斯分布；MR；天線；方向角；定位算法

1 引言

移動基站天饋系統的方向角、下傾角、經緯度等工程參數是影響移動網絡覆蓋和質量的關鍵數據。天線方向角準確與否，更是網絡覆蓋和質量的基礎保障。因此，各大運營商均投入了大量人力物力來解決基站天線覆蓋方向合理性和后臺工程參數方向角準確性等問題。主要實現方式有3種：

?? 采取塔工現場逐站核查方式，耗時耗力、成本高昂、效率低下；

?? 在天線平臺加裝天饋測試儀表[1-5]（測量單元、傳感器、GPS模塊等），或測試終端加裝傳感器[6-7]或終端的硬件安裝和平臺搭建；

?? 采用普通軟件定位算法或現場測試定位法，比如采用基于源小區和鄰區電平分布、載干比和距離關系，判斷源小區的基站天線方位角[8]及方位角準確性[9-10]；基于OMC中大量手機實測電平分布、干擾分類等數據，計算天線方位角及偏差[11-12]；根據MR與傳播模型和RSSI無線網絡距離修正算法相結合的三角定位算法[13]，利用隨機個采樣點的直線距離，確定天線方位角[14]等，但都存在定位不準、效率低的問題[15-16]。

本文采用大數據工具對海量高精度位置的MR數據分析建模，發現并提出了一種基于高斯分布的基站天線方向角定位算法，并利用該算法發現現網基站天線方向角錯誤、天饋接反及運營商天線數據庫工程參數錯誤等一系列問題。通過大量外場驗證，該算法判斷天線方向角及問題的可靠性和準確性達到90%以上，可節省大量現場排查成本，提高問題發現率。

2 算法解析

移動網絡基站的天線在規劃設計初期，有明確的目標覆蓋用戶，而用戶使用業務的集中度與人口密集度相關，因此用戶越密集，手機終端上報的精準MR采樣點也就越集中，這種集中分布呈現高斯分布特點，為以下算法的實現提供了可靠的理論基礎。

首先計算每個含有定位信息的MR采樣點與基站之間的位置方向，然后依據用戶業務分布密度與MR采樣點數量之間的正相關性特點，按照一定角度間隔逐個統計該區間的MR采樣點數量和占比，通過高斯分布擬合算法確定天線最佳方向角，即取 MR采樣點數量最多或占比最大的角度區間為該基站（扇區）基于用戶熱點分布的、最佳的天線方向角，并以該最佳方向角與現網基站實際方向角進行對比，得出天線方向角偏差過大、天線方向角不合理、天線接反、現網天線方向角與后臺數據庫不一致等多種問題，從而節約大量的現場天線核查資源。

基于MR的天線最佳方向角算法流程如圖1所示。

圖1 基于MR的天線最佳方向角算法流程

步驟1 從MR采集平臺通過ODBC提取基于位置信息的MR采樣點數據庫見表1，是現網中提取到的原始的MR數據，包含小區標識、電平值、載干比和經緯度，其中經緯度是本算法實現的關鍵輸入參數。單小區的MR采樣點數量累計不小于100個，以確保采樣點具備統計樣本特性，如果采樣點偏少，則取樣周期可延長。

表1 具有經緯度的MR樣本號舉例

步驟2 通過ADD語句在表1中增加方向角和距離字段，形成表2。與表1相比，表2新增了距離和方向角字段，其中距離字段用于存儲基站（天線）到該MR采樣點的距離，距離字段存儲的值用于計算該MR采樣點相對于基站天線的方向；方向角字段用于存儲基站（天線）到該MR采樣點的角度。

表2 具有距離和方向角字段的MR樣本號舉例

步驟3 計算每一個MR采樣點與該基站（天線）的距離（distance）和方向角（azimuth），并追加至MR采樣點表2中。

以基站（天線）位置為中心的四象限MR分布如圖2所示，一旦每個MR采樣點經緯度確定，則每個MR采樣點在二維地圖上呈現，如MR1、MR2、MR3、MR4，并圍繞在該基站的周圍。此處四象限中心圓圈處為基站（天線）的位置，單個MR采樣點到該基站的距離和夾角遵循兩點一線距離公式及勾股定理。

步驟4 依據兩點之間的距離計算式為：

得出式（2）：

通過式（2）得到每個MR采樣點到基站天線的距離，即勾股定理中的“勾三股四弦五”的“弦五”。

通過式（3）得出每個MR采樣點映射到X橫軸的點與基站天線的距離，即勾股定理中的“勾三股四弦五”的“勾三”。

步驟5 根據勾股定理計算每個MR采樣點相對于該基站的角度：

if (MRlongitude=SITElongitude) and (MRlantitude> SITElantitude) then MRazimuth=90

else if (MRlogitude=SITElogitude) and (MRlatitude＜SITElatitude) then MRazimuth=270

else if (MRlatitude=SITElatitude) and (MRlongitude> SITElongitude) then MRazimuth=0

else if (MRlatitude=SITElatitude) and (MRlongitude＜SITElongitude) thenMRazimuth=180

else if (MRlongitude>SITElongitude) and (MRlatitude> SITElatitude) then MRAzimuth=90-acos（|MRMap_x∕ |MRDistance|）

else if (MRlongitude＜SITElongitude) and (MRlantitude＜SITElantitude) then MRazimuth=270-acos（|MRMap_x|/ |MRDistance|）

else if (MRlantitude＜SITElantitude) and (MRlongitude> SITElongitude) then MRAzimuth=90+acos（|MRMap_x||MRDistance|）

else if (MRlantitude=SITElantitude) and (MRlongitude＜SITElongitude) then MRazimuth=270+acos（|MRMap_x|/ |MRDistance|）

步驟6 采用高斯分布擬合方法統計MR采樣點，確定基站（天線）最佳方向角。

假設以天線水平波瓣寬度60o為區間，以基站（天線）的單個扇區為目標，從0o開始，0o~60o為范圍統計夾角位于該范圍的MR采樣點數，并以角度10o為步長，分別統計10o~70o、20o~80o、30o~90o、···、350o~50o各區間60o角內MR采樣點數及占比，占比最大者為該基站（天線）扇區的最佳方位角。創建形成數據庫，見表3。

表3匯總了運營商現有的基礎數據庫中該基站每個小區天線方向角，以及以天線主波瓣寬度為區間逐步迭代后的每個區間MR采樣點占比，這些區間的MR采樣點占比服從高斯分布，由此得出的、最大MR采樣點占比區間即該天線的最佳方向角。將數據庫表3表征為二維圖形，服從高斯分布，如圖3所示，高斯分布中心角度區間（該圖示例為150o~210o）的MR采樣點占比最大，則該角度區間為該天線的最佳方向角。

步驟7 通過最佳方位角與現網天線的方向角對比，發現天饋問題。設置誤差偏離門限（依據定位精度要求，可設置為20o以上），以30o為門限判斷如下。

圖3 MR采樣點高斯分布圖（確定最佳方向角）

?? 天線水平波瓣寬度≥|基礎數據庫天線方向角-最佳方向角≥30o，則天線方向角偏移過大，原因有兩點：基礎數據庫工程參數信息有誤，需要核準后重新計算；基礎數據庫信息正確，則需調整天饋方向角至最佳方向角；以上情況均需要現場核查處理。

?? 基礎數據庫天線方向角-最佳方向角≤30o為正常誤差范圍，無須進行任何操作。

?? 基礎數據庫天線方向角-最佳方向角≥天線水平波瓣寬度，則天饋接反，屬于工程施工接線錯誤，須優先處理。

以上3種判斷方式有特殊情況：如果得出的最佳方向角與現網基站或小區的方向角分別在第四象限和第一象限時，判斷式需調整為：

方向角數值小的（第一象限方向角）+360°-方向角數值大的（第四象限方向角）| （4）

步驟8 問題基站的天線方向角再次確認。結合Google Earth三維地圖，進一步核查確認最佳方位角計算無誤且符合實際情況。

圖4（a）中，后臺基礎數據庫中記錄的專探于莊（該圖標深色箭頭）基站第2小區天線覆蓋方向角110o（即右下角扇區），地圖顯示天線覆蓋一片空曠地，無明顯覆蓋目標，而基于MR的高斯分布統計得出該小區的天線最佳方向角應為70o，如圖4（b）中三葉圖的右邊第2扇區。經該步驟驗證該小區天線覆蓋方向確實不合理，其覆蓋目標區域（用戶及業務熱點區域）應為70o左右，為用戶及建筑物密集區域。因此，通過該步驟可再次確認該小區天線最佳方向角是否與業務熱點區域和用戶的覆蓋要求相符。

圖4（b）中，確認后，通過天饋調整，將專探于莊二扇區天線調整為該算法計算得出的天線最佳方向角70o，確保天線主波瓣最強信號覆蓋密集人群區域，提升用戶感知。

表3 具有天線參數、MR采樣點區間占比和最佳方向角字段的結果

圖4 Google Earth確認并整改的扇區天線問題實例

3 應用實例

3.1 天饋接反

使用該算法對某地市基礎數據進行核查，發現黔川路新建街-1扇區方向角（11 351小區）為123o，輸出結果見表4，后臺數據庫中該小區的方向角為40o，二者偏離83o左右；因二者偏離過大，依據判斷規則懷疑基站3個扇區之間天饋線接錯。

通過MAPINFO工具對該站點1、3扇區的通過MAPINFO工具對該站點1、3扇區的MR采樣點分布進行對比分析，如圖5所示。

圖5 1135基站1扇區天線方向角270 o方向和3扇區10 o方向MR分布

圖5(a)顯示，三葉圖實色扇區為第一扇區，基礎數據庫中的天線方向角指向為40o，其MR采樣點理應位于該扇區的上方（北）40o位置，而統計得出的該扇區MR采樣點的地理化呈現，實際位于該基站下方偏西區域，用戶主要分布在270o方向。圖5(b)顯示剛好相反，三葉圖深色扇區為第三扇區，其MR采樣點理應位于該扇區的左邊（西）位置，而統計得出的該扇區MR采樣點的地理化呈現，用戶實際位于該基站上方（北）區域。說明該站點的第一扇區、第三扇區存在明顯覆蓋相反的情況，經該方法判斷為天線方向角接反。經過現場工程師上站核查，發現該站點的第一扇區、第三扇區確實接反。核查結果見表5。

表4 黔川路新建街W_1小區基于MR計算的方向角

表5 黔川路新建街W天線方位角上站核查結果

表5顯示，黔川路新建街W基站因基站機房連接RRU的光纖與BBU接口板插錯，導致該基站第一和第三扇區的天線方向角接反。

表6 汝陽七里南F第一扇區天線方向角調整前后的網絡性能指標

3.2 方向角不合理

圖6中，汝陽七里南F站點位于山區，后臺數據庫顯示其第一扇區（深色扇葉標注）天線方向角為30o，根據MR采樣分析計算和地圖確認，其第一扇區用戶主要分布在80o方向，與計算得出的最佳天線方向角相符。因此建議將第一扇區方位角由30o調整到80o。天線方位角不合理現場天饋調整后觀察總體指標正常見表6：該站點1扇區業務量日均增加1.5 GB，忙時最大用戶數增加1倍，達到預期效果。

圖6 汝陽七里南F站點一扇區方向角調整示意

4 結束語

利用并處理一定周期的、海量的、精準定位的MR采樣點數據，并計算與基站（天線）的距離和方向角，利用高斯分布統計擬合方法，確定MR采樣點最多的區域為用戶密集區域和業務密集區域，即該區域方向為基站天線覆蓋的最佳方向角，發現并解決基站規劃設計天線方向角不合理、天線接反、現網天線方向角與后臺數據庫不一致等多種問題。經過實際應用，能快速發現問題并定位問題，節省現場天饋核查所需的大量人財物力資源。下一步將適時對多天線[15]和MIMO[16]技術開展此方向的研究。

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Optimal azimuth positioning algorithm for base station antenna based on Gaussian distribution

LIANG Songbai1, CHEN Feng2, SONG Haiping3, LI Wensheng1

1. Henan Branch of China United Network Communications Co., Ltd., Zhengzhou 450008, China 2. Henan Branch of ZTE Corporation, Zhengzhou 450003, China 3. Zhengzhou C&SI，Huawei Technologies Co., Ltd., Zhengzhou 450018, China

In order to improve the accuracy and efficiency of the discovery of the antenna-feeder problem, an optimal direction angle solution based on Gaussian distribution was proposed to diagnose the antenna-feeder coverage problems of operators. First of all, the location direction information between each MR sampling point reported by the UE and the base station was calculated, and then the proportion of MR sampling points in each interval was calculated, Based on the Gaussian distribution feature, the angle range with the largest proportion of MR sampling points was the appropriate azimuth, which was based on the user hotspot distribution of the sector. Finally, the date of optimal azimuth was compared with the base station azimuth in the background antenna database to detect antenna feeder problems, such as cross feeder, improper antenna coverage direction and incorrect background antenna database, and so on. The field verification shows that, the cost, accuracy and efficiency of the antenna-feeder problems are obviously improved compared with the existing methods.

Gaussian distribution, MR, antenna, azimuth, positioning algorithm

TN914

A

10.11959/j.issn.1000?0801.2018212

2017?03?31；

2017?05?10

梁松柏（1975?），男，現就職于中國聯合網絡通信有限公司河南省分公司，主要從事移動通信網絡優化及網絡質量方面的研究工作。

陳鋒（1975?），男，現就職于中興通訊股份有限公司鄭州辦事處，主要從事無線產品技術支持和網絡優化技術方面的工作。

宋海平（1983?），男，現就職于華為技術有限公司鄭州咨詢與系統集成部，主要從事無線網絡新技術研究和項目應用工作。

李文生（1982?），男，中國聯合網絡通信有限公司河南省分公司工程師，主要從事無線網絡優化及網絡質量方面的研究工作。