5G無線網絡智能化規劃體系及實現

孟繁麗 薛偉 汪況倫 劉昱鵬

【摘? 要】首先，以5G時代業務碎片化和網絡切片式的網絡特征入手，詳細分析了滿足這種網絡特征的規劃技術，5G商用網絡規劃體系面臨的挑戰，以及利用數字化手段實現智能規劃的必要性，并對這種實現方法進行了詳細分析。其次，介紹了5G預規劃系統的功能、實現架構和工作流程，并以具體的實例介紹智能化軟件對預規劃方案結果精準性和效率提升的作用。最后，提出預規劃系統發展的前景和功能需求。

【摘? 要】5G規劃體系;預規劃子系統;基站畫像;智能選址;規劃方案

1? ?引言

在無線網絡規劃建設階段，站址選擇和網絡結構規劃一直是方案規劃的重點和難點，而且其在數字移動網絡中投資占比很高。站址一旦確定，后期就很難再變動，因此，站址方案和圍繞其核心的網絡結構規劃是從事無線網絡規劃建設及優化等專業最為關注的內容。

2? ?5G無線網絡規劃體系及其軟件實現的挑戰

在進行站址選擇和結構規劃時，通常需要先形成預規劃站址及工程參數列表，再輸入仿真軟件進行傳播預測及性能仿真。如果站址位置不合理將無法達到建網目標，對其進行調整，如此反復循環，直到獲取最佳方案，這種規劃方法在網絡建設過程中發揮了重要的作用。

2.1? 5G商用網絡規劃體系

預規劃站址及工程參數列表的制定涉及多個技術細節，其對專家經驗有很強的依賴性。在將站址及工程參數列表輸入仿真軟件之前，并沒有系統有效的工具能夠人工輔助規劃站址，這種工作對工程技術人員的要求很高，同時也需要耗費大量的時間。

以5G商用網絡的技術需求為例，完善的5G無線網絡的規劃流程共包含由建網目標分析、場景規劃、頻率及覆蓋規劃、站址初步規劃、網絡結構規劃、站址及天饋詳規、性能仿真、經濟評價等十多個模塊、幾十個技術功能點組成的規劃體系。

隨著5G時代的到來和數字化服務的轉型加快，這種由一個個離散的工作點組合而成的模式開始面臨著巨大的挑戰，建設集中化、高效率的大數據平臺成了大趨勢。

2.2? 現有規劃方法在5G時代面臨的挑戰

（1）5G業務差異化及網絡切片化的特征，使規劃方法更加靈活，需提升規劃效率

5G網絡的“彈性”指標建網使規劃復雜度成倍提升。2G/3G/4G時代，網絡業務較為單一，通常采用統一的建網指標提供標準化的通信服務。而在5G網絡時代，業務差異化很大，對網絡需求也呈現出不同的碎片化特征。如果按照最高指標建網，會使部分城市、部分區域忽視實際需求與網絡現狀，投資成本增高。因此5G網絡在規劃初期，根據eMBB不同業務類型的不同速率需求，可以設置不同檔位的建網目標，如設定挑戰指標、基準指標和最低指標等模式。對于某些建站條件較好的城市或區域，按照更高的上行邊緣速率挑戰目標進行規劃;對于建站基礎一般的區域，可按照較低的上行邊緣速率指標開展初期網絡建設。這種方式改變了以往“一刀切”的建網模式，更多地考慮實際基礎設施條件，實現“彈性”建網，盡量確保投資效益。在這種情況下，網絡建設復雜度成倍提升，方案存在多種可變性，需要提供多種建設方案。

5G網絡的分場景規劃需求進一步提升規劃復雜度。無線傳播環境的復雜性，使無線網絡規劃需采取分場景設計。5G設備價格昂貴，通道數越多的基站實現越復雜，并且設備對安裝環境的要求較高。5G時代提供了更多的設備形態選擇（2通道/4通道/8通道/16通道/32通道/64通道等），如果考慮進一步降本增效，在不同場景進行適配設備的選型規劃，將在彈性建網需求基礎上進一步提升網絡規劃復雜性。

以某一種確定的5G建網目標方案為例（如圖1所示），考慮到多種站址選擇路徑，最終需要從18種預規劃選址方案中確定一種最優方案，如果目標方案變更或場景細化，則生成方案的數量將相應地加倍。

（2）高質量低成本建網的實際需求，使規劃必須基于現有網絡開展并滿足5G需求

國內三大運營商經過多年的網絡建設，都積累了大量的站址資源，經過鐵塔公司共建共享整合之后，可用的存量站址數量更加豐富。因此，建網首先要考慮如何充分利用現網站址，實現降本增效;同時根據5G網絡特性要求，有效優化網絡結構，保證網絡質量優先，如圖2所示：

以中國移動為例，現網TD-L基站數超過200多萬個，另外還同時運營著GSM/TD-S/FDD等不同制式和頻段的基站。如何從這些海量站址中甄選出適于5G網絡建設的基站，快速完成選址，并通盤考慮網絡架構、站址布局，有效優化網絡結構，從而能夠充分發揮宏基站覆蓋效率高的特點，降低后續深度覆蓋建設投資，并為用戶提供更優的業務體驗，這是一項繁重的任務，僅靠傳統的專家經驗進行站址預規劃的方法，非常難以兼顧這種要求。

（3）4G/5G網絡協同共存的規劃技術超過以往任何網絡的復雜度

一方面，LTE演進空口已經納入3GPP 5G空口技術標準，LTE演進空口可以兼容現網終端;另一方面，現網4G用戶及流量仍處于不斷增長的情況，部分5G eMBB業務可由4G網絡承載，因此，4G網絡將長期存在。LTE演進空口與5G空口的深度融合，無線網絡規劃時也必將從頻率及帶寬使用、NSA錨點選擇、設備選型、天饋建設等方面綜合考慮4G/5G網絡協同，如果沒有有效可靠的數字化工具輔助方案設計，很難完成既兼顧現網需求又確保5G網絡質量的規劃。

（4）建網方案選擇與決策難度更大

從場景化業務到場景化網絡配置的端到端網絡規劃建設方案，涉及多個環節與關鍵技術。有效的多專業、多個離散技術細節系統化呈現的數字化工具是滿足決策需求的最佳參考手段。

3? ?開發5G無線網絡預規劃系統實現規劃

體系智能化

5G商用規劃體系是由眾多離散且邏輯關聯度非常強的功能點組成的，而5G時代對其運用數字化方法實現的需求也非常明確，充分考慮其這一特征，采用預規劃系統來形成統一的架構，完成復雜的流程體系，完成需要輸入仿真系統的站址及工程參數列表的規劃方案工作。

在功能實現設計上，將預規劃系統軟件架構分為基礎數據層、中間能力層、上層應用層的三級業務處理結構，如圖3所示。三級結構分別完成的功能如下：

（1）基礎數據層主要完成數據字典庫的建立，負責對各類數據進行匯聚、數據清洗、數據需求轉換、數據對接、數據存儲等，為多系統分析提供基礎能力。由于5G端到端規劃的特征，基礎數據層可進行多專業共享，實現更加有效的數據交互，實現使用最便捷、效率最大化，盤活運營商的大數據資產。

（2）中間能力層主要完成從多個維度分別對網絡進行分析，形成網絡畫像或者透視圖，并可建立多維度綜合分析方法。如“283”價值分析輔助發現價值區域，在此基礎上識別不同切片需求，將現網畫像輸出至上層，從而可以快速匹配上層配置模型，實現差異化配置。

（3）上層應用層：建立網絡配置模型，將用戶需求轉化為網絡需求;建立業務切片規劃模型，實現場景化精確建網;綜合上層應用層還負責各功能模塊的展示，并提供GIS地圖服務，減少對mapinfo等較昂貴軟件的淺度依賴需求，便于方案分析及操作。

這種基于三層分離又逐次深化的架構設計，適合規劃體系龐大的這種作業流程，可以使業務流程不受功能演進的限制。通過清晰分塊的中間能力層進行現網分析，形成網絡透視畫像提供給上層應用層，而上層應用層負責一系列建模算法并快速從中間能力層獲取數據，業務流程邏輯清晰，具有成長性。

4? ?5G無線網絡預規劃系統在5G網絡規劃

中的應用

5G無線網絡預規劃系統主要完成進入仿真系統前的預規劃站址及工程參數列表規劃，涉及到5G商用網絡規劃體系的多個功能點，下面以完成現網站址篩選和新建站推薦兩例來說明其對規劃精準度提升和效率提升的具體作用。

4.1? 智能篩選現網站址

（1）傳統的選址方法

通常，基站選址是由系統工程師通過地圖輔助軟件如mapinfo、Google地球等的顯示及距離測量等功能實現逐點選址，這種方法對于單個站址的確定非常清晰有效。但是，如果應用于大規模選址規劃，特別是5G業務碎片化的多目標建網規劃需求，顯然很難兼顧快速選址及網絡結構最優化的需求，而且這些軟件價格較高，如果僅僅使用一些淺顯的功能，也會造成資源的浪費。

（2）預規劃系統智能選址流程

在預規劃軟件實現中，由現網分析層完成現網基站分析、分類，建立基站畫像，再進入上層應用層。根據5G不同場景的切片需求進行站址庫分類、站點篩選、結構評估，新建站點通過智能聚合算法推薦站址的一系列算法建模，如圖4所示。通過不斷調整需求及結構參數，可快速輸出多種站址方案，這些方案再進入仿真流程開展指標預算，通過多次迭代最后得到最優方案（站址最少且指標最佳）。

在現網分析層完成基站畫像。通過對全網所有站址及其關聯的運營/測試數據進行數據建模與分析，抽取能表征基站的典型特征數據，對全網所有站址賦予專屬個性化標簽，從而對每個站址賦予專屬個性化標簽，如系統屬性、熱點屬性、結構屬性、可共址屬性、外部干擾屬性等，即可構建每個基站的特征值畫像。

隨后，由上層應用層對應5G建模特征，根據以下方面完成5G特征值選址：

站址庫生成：基于基站畫像的結果，根據屬性優先級搜索生成站址，非目標站址自動進入備選站址庫（其他運營商可共享站址），結構問題、不可用站點進入刪除站址庫。

站點篩選：匹配對應的5G業務及建網指標，自定義網絡結構需求。通過深度學習前饋神經網絡的方法從簡單特征中提煉更抽象的特征額外層。從優選站址庫選擇最佳站點，搜索備選站址庫選擇站點，初步生成未結構評估的規劃站址。

結構評估：可機器評估規劃站址，也可根據軟件輸出判定結果進行人工干預手動調整，獲取現網站址可用方案。

（3）預規劃系統智能選址對規劃效率的提升效果

通過“基站畫像+卷積算法+結構需求參數”實現多目標多場景的智能選址方式，可以整合相關內容建立大數據特征庫。在對特征的判別以及傳統機器學習的線性回歸分析上，通過深度學習前饋神經網絡的方法從簡單特征中提煉更抽象的特征額外層，進一步提取深層特征與關聯算法，更加精準地映射出基于海量組網特征值的站址結構判定。同時平臺結合GIS地圖技術，實現站址處理的每個環節的GIS化展示，方案結果展現清晰、直觀，可提供遠優于專家經驗人工選址的效果。

用傳統方法完成一個中等規模本地網（約3 000個站址規模）初步選址工作，人工處理需要3～5個工作日，如果需求變動，之前的選址工作就要重新處理，以需求變動4次計算，預計站址初步選址工作需要12～20個工作日，應用軟件方法實現只需1個工作日即可完成，效率提升90%以上。

4.2? 精準推薦新建站址

新建站址的建設流程較長，需要經過“選點-物業談判-機房改造-外市電”等繁雜的步驟。經過多年的網絡建設，城市里合適的站址資源已經非常稀有。因此，對新選站址要非常謹慎，利用軟件可實現從多個維度綜合識別新址需求，提升投資效益。

新選址的原因比較多，如高流量區域小區分裂、新建城區出現覆蓋盲區、高鐵沿線覆蓋需求等。本文以綜合判斷高價值區域與弱覆蓋區域并存的需求為例，以業務熱點和弱覆蓋區域作為高需求優先級，采取針對性策略進行建設，舉例探討軟件實現算法。

（1）一種綜合判斷高價值區域與弱覆蓋區域并存需求的選址流程

第一步，由預規劃系統預測5G NR弱覆蓋區域。4G MR數據已經得到廣泛的應用，根據4G MR數據預測原址升級的5G NR RSRP來判斷5G NR弱覆蓋區域是一種可行的實現方法。

由于4G現網由多個頻段和制式組成，用戶終端也多為多模多頻手機，支持頻段間切換和系統間切換。因此，上報的MR數據可能體現為不同頻段和制式的小區構成，需要通過頻段間/系統間差異進行補償，涉及到的鏈路預算參數補償計算結果如表1所示，經過計算，由4G MR RSRP補償“5G與4G接收電平差值”即可推算出相同采樣點5G NR RSRP。

以2.6 GHz頻段5G網絡可達到室內淺層覆蓋上行邊緣速率1M的覆蓋目標要求為例：

其室外連續覆蓋弱覆蓋邊緣電平值標準為-88 dBm，

當采樣點占用TD-L 2.6 GHz頻點時，如果4G RSRP為-99.6 dBm時，軟件經過制式及頻段的判別，獲取補償差值，將判斷該點為5G NR弱覆蓋采樣點。

對于計算得到的弱覆蓋柵格，采用空洞聚合算法，即根據最大最小距離判斷空洞，再將連續空洞集合進行聚類處理，形成弱覆蓋區域。

第二步，判斷區域價值度。區域價值可從流量維度進行熱點判斷，也可以結合更多的市場數據，如終端價值分布、高ARPU用戶分布、高DOU用戶分布進行綜合判斷。還可以引入DPI的業務分類數據，開展不同業務結構的價值分布分析，可以針對垂直業務的地域分布進行有效分析。

第三步，綜合區域弱覆蓋預測與價值判斷。確定新建站需求：由軟件疊加上述弱覆蓋區域和高價值區域，生成地理位置圖層。綜合判斷區域需求，弱覆蓋同時具有高價值特征的區域將合理建新址，軟件自動推薦弱覆蓋空洞聚合區域的中心經緯度數據形成符合新建址條件的站址。

以上由軟件計算并進行綜合維度判斷的過程，如圖6所示，軟件同時可提供清晰的GIS圖層供工程師進行直觀的觀察與判斷，對特殊區域進行處理，進一步提升算法與實際環境的吻合度。

（2）預規劃系統對選址精準度的保障

從上述過程可以看出，如果不采用軟件判別的方式，而依賴人工判斷，除了選址效率極低以外，新選站址的精準度和有效度將無法得到保證。因此，構建智能預規劃平臺系統，將一系列復雜的邏輯運算實現數字化作業，可以帶來效率和質量的極大提升。

4.3? 預規劃系統軟件三層架構設計的優勢

可以看出：基于三層分離又逐次深化的架構設計，可以做到業務流程不受功能演進的限制，通過清晰分塊的中間能力層進行現網分析，形成網絡透視畫像，上層應用層可根據建模算法從中間能力層獲取所需資源數據，業務流程邏輯清晰，具有成長性。如后期需要增加4G/5G網絡協同規劃功能、切片場景規劃功能，可以在不改變已有業務流程的基礎上進行分塊擴展即可，軟件算法實現和處理效率高，后續開發流暢。

由5G無線網絡規劃體系及預規劃系統軟件實現的架構圖可以看到，規劃方案的完成由許多離散的功能點串接完成一個系統性工作，傳統依賴專家工程師人工完成或者借助小工具完成的方法非常低效且缺乏系統邏輯。采用工具軟件實現可以在很大程度上改善傳統方法的局限性，帶來效率和質量的多重改善。

5? ?結束語

以規劃全流程體系為基礎構建的預規劃系統，采用“標準規劃流程+算法的軟件固化+GIS展示+統計圖表展示”的方式，突破了大量手工、離散和斷裂工作的傳統方式，采用工具化手段系統性地自動解決現網需求及價值分析、智能選址、投資方案對比等，提升了規劃自動化水平，為無線網絡規劃提供可靠保障，為規劃方案決策和投資管理決策提供依據。這種工作模式的轉變，將重塑無線網絡規劃生態，改變傳統的專家經驗與專家設計的模式，形成以數字化平臺為載體的新型規劃能力和產品，這對建設高效和精準的5G網絡，使網絡能力快速適配用戶和業務需求，實現高效的網絡資源調配具有重要意義。

當前，5G網絡處于發展初期，隨著業務的發展和完善，網絡規劃關鍵技術和方法也將不斷演進和完善。軟件平臺初期可聚焦5G eMBB業務，發展數字化網絡規劃能力，后續需要通過與傳輸等平臺對接，從而實現端到端業務時延規劃，滿足CU/DU分離等網絡架構方案規劃等，最終形成端到端，面向多場景切片運營的5G規劃能力。隨后將AI技術逐步引入預規劃系統，進一步提升規劃效率，完成某些無法進行建模計算場景的方案規劃。

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