基于小區切換數據評估模3干擾的研究與應用

葉萬文

（南寧學院，廣西 南寧 530000）

0 引 言

PCI模3干擾是LTE網絡特有的現象。由于PCI模3后的余數只有3個（0，1，2），模3的復用度很低，因此在網絡中必定會存在模3相同的相鄰小區，即模3干擾是不可避免的。

從理論上來說，全網范圍的PCI模3干擾必定會存在，只能減少模3干擾的程度，而不可能完全消除。但目前對模3干擾的程度評估往往停留在“有”或“無”的定性分析上，難以進行“是多少”的可量化評估。目前除DT測試外，還沒有可衡量的標準。而且DT評估網絡干擾水平既好時又好力，且存在一定的局限性，只能評估覆蓋道路小區的干擾水平，而對于覆蓋居民樓的小區，則沒有有效的評估手段。出于這一問題，亟需尋找一條行之有效且高效的路，開展全網性的干擾評估，并指導優化。所以本文通過對小區切換數據，統計與服務小區PCI模3相同的鄰區的切換次數以及小區總切換次數，以兩者的比例作為衡量模3干擾程度的指標，在優化時，優先解決切換占比較高的兩兩同模切換小區[1]。

在確定了模3干擾的評估指標后，可以對全網、基站簇或小區的模3干擾程度進行評估，篩選干擾程度嚴重的基站簇或小區，進行精準優化，提高工作效率，省去DT拉網測試的時間和成本，同時規避了DT拉網測試的局限性。

1 傳統PCI模3干擾評估方法

1.1 模3干擾的形成

物理小區標識（ Physical Cell Identifier，PCI）用來區分不同小區。RS在頻域中的位置，由PCI模3（發射天線端口數為2時）來決定。同頻組網下，兩個模相同的小區，其RS在頻域和時域的位置都是相同的，當這兩個小區的覆蓋重疊時，就會相互干擾，導致RS-SINR出現惡化。RS在頻域的位置與PCI模3的關系如圖1所示。

1.2 現有PCI模3干擾的評估方法

現有的模3評估方法常見有兩種，一種是通過路測（DT）來評估分析，另一種是通過專門的軟件來進行評估分析[2]。

1.2.1 通過路測評估

通過路測發現模3干擾是最常用的方法。一般來說，當主服務小區和鄰區模3相同且RSRP差值在6 dB之內，可認為存在模3干擾。如圖2所示，前兩個小區PCI模3相同（同為0），RSRP相差1.5 dB，因此判斷為存在模3干擾。

路測評估方法的優點是直觀、精確，可以精確到具體的地點位置。缺點則是采樣點不夠全面，測試成本高。

1.2.2 通過專業軟件評估

除了用路測分析的“簡單”手段外，還可應用一些專門的PCI分析軟件，如華為的GenexCloud平臺。這些專業的PCI分析軟件可通過基站拓撲結構（工參表）、話統數據、海量測量報告（MR）等進行PCI模3干擾的分析。

其優點是采樣數據量大，結果可信度高。但缺點也是很明顯的，需要依賴專業軟件，成本高（需要購買軟件），對工參表準確度要求高，在使用前需要校正工參表，工作量大。

不管是用路測還是用專業軟件進行評估，都只能對現有的數據（DT數據、話統數據或MR數據）進行分析，而不能對模3調整后的效果進行可量化的評估。這一點對優化工程師來說是非常重要的，如果我們能“預見”方案實施后的效果，就可少走很多彎路。

比如，基于路測數據分析制定模3調整方案，也許問題路段的模3干擾得到改善，但可能在另外的地方模3干擾反而會增加。此“點”上的問題解決了，可能會產生其它“點”上甚至“面”上的問題，無法做到精準優化。要達到精準優化、“少走彎路”的目的，就要制定可以量化評估模3干擾的評估體系。

2 基于小區切換數據的模3干擾評估原理

模3干擾必定會發生在兩個小區的重疊區域。如果兩個小區沒有重疊，那么即使它們模3相同，也不會相互干擾。既然有重疊，就會發生切換。因此可以通過模3相同的鄰區間切換情況來衡量模3干擾的程度[3]。

在主設備網管平臺可以統計到UE主服務小區與所有鄰區之間的切換數據（含嘗試次數、成功次數等），因此本評估方案可利用現有指標來評估模3干擾，簡單且易實現，具有以下特點。

（1）基于話統數據，包括了所有用戶，范圍廣泛，統計結果可靠度高；

（2）基于現有平臺，不需額外投資，節省成本；

（3）可對模3調整方案的結果進行預計評估，改善效果可評可控，大大提高優化效率。

對特定小區切換數據處理后，可獲得表1所示關鍵信息（限于篇幅，只顯示一個主服務小區及其部分鄰區）。

表1列出了UE主服務小區與所有鄰區之間的切換嘗試次數，從中可看出哪些鄰區與主服務小區模3相同，以及主服務小區與這些同模鄰區間的同頻切換出嘗試次數（注：如無特別說明，本文中“切換”均指同頻切換）。

正如上文所說，主服務區與同模鄰區發生切換，說明它們之間存在重疊區域，即存在模3干擾。因此模3干擾的程度，可通過同模切換次數，以及同模切換比例來衡量，在此定義：

“同模切換次數”=所有模3相同的鄰區的“切換出嘗試次數”之和，

“同模切換比例”=“同模切換次數”/所有鄰區“切換出嘗試次數”之和。

比如表1，經整理后可獲得如表2所示數據。

表2 同模切換統計

對該小區而言，同模切換比例高達77.8%，且一天內同模切換次數達到10 000多次。無論從相對值還是絕度值來衡量，模3干擾都比較嚴重。

該小區共與3個同模鄰區發生切換。為衡量同模切換的集中度，再引入TOP1同模鄰區切換比例的概念，定義如下。

“TOP1同模鄰區切換比例”=“TOP1同模鄰區切換次數”/“同模切換次數”，

還是以上面的小區為例，TOP1同模鄰區為“710465_2”，主小區與該同模鄰區的切換次數為7715次，同模鄰區切換比例為63.5%。可見該小區不僅模3干擾程度較為嚴重，而且大部分集中在同一個鄰區，不僅“被”干擾，還嚴重干擾了該鄰區。統計如表3。

表3 同模和TOP1鄰區統計

綜合以上所述，可用“同模切換次數”、“同模切換比例”來衡量單個小區的模3干擾程度，同時用“TOP1同模鄰區切換比例”來衡量模3干擾的集中度。“同模切換次數”越多，“同模切換比例”越大，則該小區模3干擾越嚴重，特別對于小區邊緣用戶；“TOP1同模鄰區切換比例”越大，則模3干擾越集中。

“TOP1同模鄰區切換比例”主要可衡量干擾來源的集中度。如果該指標很大（如大于80%），則說明主要受一個鄰區的影響。

如果對全網或基站簇模3干擾進行評估，則可只簡化為只采用同模切換比例一個指標。作為一個范圍較廣的整體，個體的差異對統計結果影響不大。

表4是對廣西梧州市全部基站進行匯總統計的結果。

表4 全網同模切換比例統計

全網范圍內，同模切換比例大約為21%。這個數據可作為評估單個小區模3干擾程度的參考。比如，可取平均值的1.5倍（約為30%）作為小區存在模3干擾的基準。需要強調的是，模3干擾的程度總是相對的，在實際應用中通常對TOP差小區優先制定優化方案。

用“同模切換比例”等指標衡量模3干擾還具有一個優點，可以對PCI優化調整后的效果進行評估，通過調整前后的效果進行對比驗證調整方案的合理性，這一點是非常重要的。

以上面的基站為例，按模3統計各小區的切換次數如表5所示。

表5 恒祥二期基站同模切換統計

PCI調整方案是1小區和3小區PCI對調，調整后重新統計如表6所示。

表6 恒祥二期基站PCI模3調整后同模切換統計

調整后，1小區同模切換次數從12 177次減少到1 915次，而3小區同模切換次數從3 423次略增加到3 954次。具體對比如表7所示。

表7 恒祥二期基站PCI模3調整前后同模切換對比

1小區和3小區對調PCI后，1小區同模切換次數和TOP1同模鄰區切換次數均大大減少，3小區同模切換次數略有增加，但TOP1同模鄰區切換次數明顯減少。可見1小區模3干擾改善效果明顯，且3小區沒有明顯惡化。這就驗證了PCI調整方案是合理的。

本文雖然主要描述模3干擾的評估方法，但以上方法對制定具體的PCI優化方案也有指導意義。因為PCI只能在本站內調整，只有少數幾種組合，可用上面的方法對每種組合的效果進行對比，從中選擇最佳方案。

在對本站小區PCI進行調整后，需要考慮對鄰區的影響。以1小區為例，調整前后統計對比如表8所示（加粗字體表示更新部分）。

表8 恒祥二期基站各鄰區模3的同模切換對比

1小區調整PCI后，與所有模3為2的鄰區之間，由之前沒有模3干擾，變成了有模3干擾。最壞情況下，所有這些鄰區的同模切換次數可能會增加1 915次。

最壞情況是指所有鄰區的同模切換次數只增不減，但實際上由于1小區和3小區模3對調，它們的共同鄰區中，同模切換總是有增有減，上述的最壞情況不會出現。實際上這些鄰區的同模切換不會明顯增加，甚至還會減少。

由于PCI模3調整后，不僅影響到本小區的同模切換，還會影響鄰區的同模切換。因此在進行模3調整時，最好按基站簇制定調整方案、按基站簇進行效果評估。對基站簇模3切換進行評估時，用“同模切換比例”這一個指標就可以了。

本方案具有如下優點。

（1）真實，根據實際發生的切換行為，真實反映網絡的情況，而非理論上的計算。（2）容易實現，通過性能指標平臺采集數據，簡單處理后即可。（3）全面，統計數據包含所有用戶、所有時間、所有地點，比DT測試更全面。（4）對工參準確性要求不高，模3規劃問題，大多數來源于工參（方位角）不準或天線接反。在上面的分析過程中，并沒用到基站工參，因此存在即使天線接反這類的錯誤，也不影響評估結果。（5）可進行效果量化評估，這是本方案最大的優點。可對PCI調整后的效果進行評估，驗證調整方案的有效性。

3 PCI模3干擾量化評估建模過程與優化應用

下面通過實例來描述量化評估模3干擾評估體系的具體建模過程（圖3），主要分為數據采集和整理、TOP小區篩選、制定PCI模3調整方案、模3調整后效果評估（單個基站）、模3調整后效果評估（基站簇和全網）等具體步驟，現將每個步驟的詳細操作在下文中描述。

3.1 數據采集和整理

采集3天（或以上）特定區域小區間切換數據，關聯PCI摸3情況進行整理，并按小區維度，統計同模切換次數、同模切換比例等指標，同時評估該區域整體的同模切換占比，確定模3干擾程度。并以小區維度，統計TOP1同模切換比例鄰區。

3.2 TOP小區篩選

按“同模切換次數”大于門限值（本例為100次 / 天）且“同模切換比例”大于門限值（本例為30%）篩選，再按“同模切換次數”或“同模切換比例”從大到小排序（本例按“同模切換次數”），輸出模3干擾嚴重的TOP小區。

3.3 制定PCI模3干擾調整方案

PCI模3調整方案可采用專門的規劃工具（如華為UNet）自動規劃（表9），也可手工進行。

表9 恒祥二期基站同模切換統計

調整的方法是依次與本站其它小區的PCI對調，選擇最優方案。比如依次把1小區

（PCI=165）與2小區（PCI=166）、3小區（PCI=167）對調PCI，評估調整后的效果是否有改善并選擇最優方案。如果輪換的效果也不明顯，則再考慮調整鄰區的PCI（而非調整本站），當重新規劃PCI后，CQI小區質差未有明顯改善或者更加惡化，可通過上站開展基礎RF優化，控制小區或者鄰區覆蓋，降低兩小區間的重疊區域。

本文案例在把1小區和2小區的PCI對調后，效果不好（2小區同模切換次數數倍增加），在將1小區和3小區的PCI對調后，效果明顯，且CQI提升明顯。最終方案是1小區和3小區對調PCI。

3.4 優化方案調整后效果評估

單個基站的模3干擾優化方案可通過修改PCI實現，1小區與3小區對換PCI后，通過評估對比調整前后的同頻切換次數、同模切換比例、TOP1同模鄰區切換次數等指標。如表10所示，1小區同模切換次數減少10 262次，同模切換比例從77%下降到12%，忙時平均CQI由8.7提升至11.2。

表10 恒祥二期基站_FLTE基站PCI調整效果對比

對單個基站的模3干擾評估效果驗證有效后，可開展簇優化和全網優化，對簇內小區同模切換占比高且CQI差的小區開展PCI優化，降低同模切換占比，同時結合小區忙時平均CQI對比調整前后的同頻切換次數、同模切換比例等指標進行評估，指導基礎優化工作。

4 應用案例

集中優化人員在梧州開展集中優化時，通過評估，發現梧州市蒙山縣城（共57個小區）同模切換比例為29%，遠高于梧州全網平均值21%，同模切換占比高，模3干擾較為嚴重，忙時平均CQI相對較差，應用模3干擾評估方法，對蒙山縣開展模3干擾優化。

全網小區切換數據統計如表11所示。

表11 案例二蒙山縣城同模切換比例

TOP小區統計如表12所示。

表12 案例二蒙山縣TOP小區同模切換數據

調整方案：對其中基站間隔在2層以上3個TOP站點進行PCI模3手工調整以及RF優化制定。之所以選擇間隔在2層以上的站點，是盡量減少待優化站點的關聯性。具體過程在第四部分已經詳細闡述，此處略，對于個別站點調整PCI后，CQI出現惡化的問題，我們通過上站開展基礎RF優化解決。調整前后我們做了路測的數據對比。

調整效果預計評估，預計在調整后，整個縣城理論同頻切換比例從29 .1%下降到20 .7%，下降幅度達到30%，預計平均CQI最大提升0.73階（見表13）。

表13 案例二PCI調整后同模切換數據對比

評估效果驗證：

PCI調整后，預計同模切換比例從29.1%下降到20.1%，平均CQI提升0.2階。CQI隨同模切換比例改善而改善，兩者具有一致性，整個縣城范圍內的CQI都得到提升，改善效果明顯，如圖4所示。

通過選取部分道路進行優化前后路測對比，發現平均SINR提升2.1PP，FTP下載速率提升10.5 Mb/s，所以基于小區切換數據評估模3干擾的方法確實行之有效，且極大的提升了工作效率，如圖5所示。

5 結 論

模3干擾是LTE網絡普遍存在的問題，不能消除只能減少，而減少模3干擾是提升網絡質量的最快捷、最有效的手段。本文用同模切換比例及相關指標來衡量模3干擾的程度和集中度，可用于開展小區級、基站簇級和全網級的模3干擾評估。此方法不僅簡單、全面、容易實現，而且還能對PCI模3調整后的效果進行快速的預測評估，確定優化后的模3干擾程度，跟傳統的DT路測比較節省了時間以及人工成本，同時也規避了DT路測評估網絡干擾水平的局限性。利用基于小區切換數據的模3干擾評估辦法，能極大的提升優化工作效率，能及時的對PCI模3調整方案進行驗證，而不需要通過額外的DT路測去驗證。

對基于小區切換數據模3干擾的評估辦法進行研究后，應用本方案對廣西梧州蒙山縣進行整體干擾水平的評估，通過對TOP小區和TOP基站簇進行優化，取得明顯效果，印證了此方法的可行性，對指導廣西全網開展CQI提升以及模3干擾優化具有較好的指導意義。通過側路對比前后SINR與FTP下載速率可以發現，平均SINR提升2PP，平均下載速率改善10.5 Mb/s。