基于LTE MR的NB-IoT覆蓋算法研究及實現

【摘 ?要】為擺脫NB-IoT網絡僅能依靠傳統路測進行覆蓋評估的現狀，根據中國電信NB-IoT與L800M網絡同頻段共設備的特點，通過Okumura-Hata傳播模型推導及大量實測驗證，確定了兩者信號的折算算法，并實現基于LTE海量MR數據的NB-IoT網絡評估自動化。該方法極大地節約了網絡運維成本，能支撐物聯網業務發展。

【關鍵詞】窄帶物聯網;MR;覆蓋評估

doi：10.3969/j.issn.1006-1010.2019.12.010 ? ? ?中圖分類號：TN929.5

文獻標志碼：A ? ? ?文章編號：1006-1010（2019）12-0053-03

引用格式：蔡文峰，劉從柏，楊健恒. 基于LTE MR的NB-IoT覆蓋算法研究及實現[J]. 移動通信， 2019，43（12）： 53-55.

Research and Implementation of NB-IoT Coverage Algorithm Based on LTE MR

CAI Wenfeng， LIU Congbai， YANG Jianheng

（Guangdong Wireless Network Optimization Center of China Telecom Co.， Ltd.， Guangzhou 510630， China）

[Abstract]?Since China Telecom's NB-IoT and L800M networks shares the same band and equipment， this paper determines the conversion algorithm for NB-IoT and L800 signals by the Okumura-Hata propagation model and extensive field test verification. Furthermore， the automatic evaluation for NB-IoT network is realized based on the LTE massive MR data. It enables NB-IoT network to get rid of traditional drive tests for coverage assessment. Hence， the network operation and maintenance cost is greatly reduced and the development of IoT services is well supported.

[Key words]narrow band Internet of Things; MR; coverage assessment

0 ? 引言

中國電信NB-IoT網絡已商用兩年，由于NB-IoT不支持MR上報，網絡覆蓋評估長期依靠傳統的路測手段，耗時耗力且不符合當前“智能化、自動化”的生產要求。

基于以上問題，根據NB-IoT與L800M網絡同頻段共設備的特點，本文創新性地提出了利用LTE海量MR數據實現NB-IoT網絡覆蓋評估自動化，提高NB-IoT網絡覆蓋評估效率，指導網絡建設優化以支撐物聯網業務的蓬勃發展。

1 ? L800與NB-IoT信號折算研究

中國電信L800網絡與NB-IoT網絡采取同站址、共設備的1：1組網方式，兩者都部署在BAND 5頻段上，理論上存在相同的無線傳播特性。而使用海量MR數據評估LTE網絡已得到廣泛應用，因此考慮利用LTE MR數據來評估NB網絡覆蓋。

1.1 ?頻率情況

中國電信800M頻段被用于CDMA、LTE及NB-IoT，各制式頻率使用情況如圖1所示。

中國電信L800的下行中心頻率為874.2 MHz，占5 MHz帶寬;NB-IoT使用三個頻點，分別是879.5 MHz、879.7 MHz、879.9 MHz，每個頻點占200 kHz;L800M與NB-IoT中心頻點相近，相差約5.5 MHz。由于頻段相同，中心頻點相近，兩者理論上具有相同的無線傳播特性。

1.2 ?組網方式

根據中國電信NB-IoT網絡建設規范，NB-IoT是在L800M的基礎上同步開通，兩者共用一套物理設備，如BBU、RRU、天饋、天線等。因此，兩者在天線高度、天線性能、天線增益、方位角等射頻特性上保持高度一致。

1.3 ?折算算法

L800與NB-IoT RSRP可簡單理解為滿足以下公式：

L800M_RSRP=L800M_RS+L800M_Antenna Gain-L800M_Pathloss ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? （1）

NB_RSRP=NB_RS+NB_Antenna Gain-NB_Pathloss

（2）

L800M與NB-IoT共站址共射頻設備，故：

L800M_Antenna Gain=NB_Antenna Gain ? ? ? ? （3）

業界采取Okumura-Hata傳播模型（適用于150 MHz～

1 500 MHz）進行800M無線傳播路損計算。公式如下：

Lp=69.55+26.16lgf-13.82lghb-α（hm）+（44.9-6.55lghb）lgd ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?（4）

其中，Lp表示基站到UE的路損，單位為dB;f表示載波頻率，單位為MHz;hb表示基站天線有效高度，單位為m;α（hm）表示移動臺天線高度因子，其隨場景變化;d表示發射天線與接收天線之間的水平距離，單位為km。

由于L800M與NB-IoT共站址共射頻設備，因此兩者Lp差異僅載波頻率f，而兩者中心頻率相近，忽略不計，可認為：

L800M_Pathloss=NB_Pathloss ? ? ? ? ? （5）

綜合公式（1）～（5）可知：NB_RSRP=NB_RS-L800M_RS+L800M_RSRP。

1.4 ?測試驗證

為驗證以上推論，在現網中選取了三組不同RS功率配置的L800與NB-IoT小區對，進行鎖定測試（測試采用掃頻儀），測試結果如下。

（1）測試1：L800_RS=18.2 dBm & NB_RS=29.2 dBm。

根據前文公式推導，NB_RS-L800M_RS=11dBm，則NB_RSRP=L800M_RSRP+11dBm，實測結果如表1所示：

表1 ? ?L800_RS=18.2 dBm & NB_RS=29.2 dBm小區對測試結果

測試

位置 NB_RSRP

均值/dBm L800M_RSRP均值/dBm 差值/dBm 與預測值

誤差

近點 -65.14 -75.62 10.48 4.73%

中點 -74.49 -85.34 10.85 1.36%

遠點 -83.80 -94.53 10.73 2.45%

均值 -74.48 -85.16 10.69 2.85%

（2）測試2：L800_RS=24.2 dBm & NB_RS=32.2 dBm。

根據前文公式推導，NB_RS - L800M_RS =8 dBm，則NB_RSRP=L800M_RSRP+8 dBm，實測結果如表2所示。

（3）測試3：L800_RS=18.2 dBm & NB_RS=32.2 dBm。

根據前文公式推導，NB_RS - L800M_RS =14 dBm，則NB_RSRP=L800M_RSRP+14 dBm，實測結果如表3所示。

表3 ? ?L800_RS=18.2 dBm & NB_RS=32.2 dBm小區對測試結果

測試

位置 NB_RSRP

均值/dBm L800M_RSRP

均值/dBm 差值/

dBm 與預測值

誤差

近點 -56.20 -70.03 13.83 1.21%

中點 -81.15 -95.72 14.57 4.07%

遠點 -92.84 -108.53 15.69 12.07%

均值 -76.73 -91.43 14.70 4.98%

根據以上三組測試結果，在各種RS功率配置下的L800與NB-IoT小區信號折算都基本滿足NB_RSRP=NB_RS-L800M_RS+L800M_RSRP。因此，可通過L800網絡信號來評估NB-IoT網絡信號。

2 ? 開發應用

MR數據是LTE UE在業務過程中上報給網絡的測量報告，里面包含了網絡的信號覆蓋情況，可以準確評估出現網覆蓋情況。當前，使用MR數據評估LTE網絡的技術已經非常成熟，結合L800與NB-IoT信號折算算法可充分利用AGPS-MR或全量MR數據實現NB-IoT網絡覆蓋評估自動化，再將信號顯示在20 m×20 m柵格中，將網絡覆蓋可視化呈現出來。整體思路如圖2所示。

當前，通過現有平臺已實現“固定重點區域”“自定義區域”“地市級云圖”“弱區定位”等功能，可快速了解關注區的NB-IoT情況。同時，也允許導入外部數據，如路測數據、工參等進行對比分析。

3 ? 結束語

根據中國電信NB-IoT與L800M網絡同頻段共設備的特點，通過Okumura-Hata傳播模型推導及典型場景測試驗證，得出了L800與NB-IoT信號折算算法NB_RSRP=NB_RS-L800M_RS+L800M_RSRP，并在相應平臺上實現系統開發試點，改變了NB-IoT無MR數據，只能通過傳統的路測手段進行覆蓋評估的現狀，實現高效快速的NB-IoT網絡評估，能有效支撐業務放號和網絡優化。

參考文獻：

[1] 戴博，袁戈非，余媛芳. 窄帶物聯網（NB-IoT）標準與關鍵技術[M]. 北京： 人民郵電出版社， 2017.

[2] 郝建民. 基于網絡特性的NB-IoT覆蓋能力評估研究[J]. 無線互聯科技， 2018（21）： 15-16.

[3] 肖亞，宋知明. 基于MPLA算法的NB-IoT網絡覆蓋評估[J]. 電信技術， 2018（7）： 9-12.

[4] 李言兵，劉毅，劉立洋. 依托GSM900 MR開展NB-IoT覆蓋預測的方法[J]. 2018，42（5）： 39-43.

[5] 戴國華，余駿華. NB-IoT的產生背景、標準發展以及特性和業務研究[J]. 移動通信， 2016，40（7）： 31-36.

[6] 田敬波. NB-IoT網絡覆蓋能力分析[J]. 電信技術， 2017（9）： 47-49.

[7] 王浩年，張立武. GSM與NB-IoT覆蓋能力的對比分析[J]. 中國新通信， 2017（17）： 104-106.

[8] 常明，臧家顥. 以MR數據為基礎的規劃優化研究[J]. 廣東通信技術， 2019（1）： 64-68.

[9] 田桂賓，馮勝杰，姬剛. 基于MR數據的LTE網絡規劃及結構優化[J]. 郵電設計技術， 2019（3）： 52-55.

[10] 陳祥，趙清，李長存，等. 一種基于MR數據的LTE網絡結構優化方法[J]. 數字技術與應用， 2018（8）： 15-16.★