NB-IoT網(wǎng)絡(luò)上行干擾排查與智能軟件實現(xiàn)

陳 偉，黃 璞

（中國移動溫州分公司，浙江 溫州 325000）

0 引 言

干擾影響到網(wǎng)絡(luò)性能和用戶感知，體現(xiàn)在速率、時延等。嚴重干擾時網(wǎng)絡(luò)甚至無法完成業(yè)務(wù)，導(dǎo)致用戶體驗下降。干擾分成上行干擾與下行干擾，其中上行干擾阻塞小區(qū)，使得基站接收信號失真，影響到終端數(shù)據(jù)上報，危害范圍要大于下行干擾，應(yīng)優(yōu)先進行處理[1,2]。受上行干擾影響的小區(qū)超過8%，且成因比較復(fù)雜，有必要研究一種定位方法快速識別上行干擾原因，協(xié)助處理干擾排查，改善網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量[3]。

1 NB-IoT上行干擾處理

1.1 上行干擾識別

目前，影響NB-IoT網(wǎng)絡(luò)性能的干擾主要有外部干擾、同站互調(diào)干擾、NB-IoT內(nèi)部頻率干擾以及硬件故障等，相關(guān)特性如下。外部干擾的干擾區(qū)域大、強度高，且不隨業(yè)務(wù)量變化；異系統(tǒng)干擾以900 MHz同頻段互調(diào)干擾為主，具有業(yè)務(wù)量越高干擾越大的特點；NB-IoT內(nèi)部頻率干擾以下行干擾為主，業(yè)務(wù)量越高，干擾越大[4]。

前期溫州現(xiàn)網(wǎng)上行干擾排查結(jié)果（不含NB內(nèi)部頻率干擾）如圖1所示，其中同站互調(diào)干擾的占比為82%，外部干擾的占比為16.5%，硬件故障的占比為1.5%。可以看出，異系統(tǒng)互調(diào)干擾是上行干擾的主要原因。

圖1 溫州現(xiàn)網(wǎng)NB-IoT上行干擾分類

外部干擾以鹿城開元基站-3小區(qū)被私人干擾器干擾為例，干擾器的八木天線如圖2所示。

圖2 外部干擾器的八木天線

硬件故障以溫州樂清文華基站-3小區(qū)硬件故障導(dǎo)致全頻段干擾為例，掃頻儀的掃頻結(jié)果如圖3所示。

圖3 掃頻儀的掃頻結(jié)果

1.2 異系統(tǒng)互調(diào)上行干擾以及典型處理過程

當兩個或兩個以上的信號在無源器件（如雙工器、隔離器、天線或波導(dǎo)接頭）中混合時，因器件的非線性將產(chǎn)生無源互調(diào)產(chǎn)物，包含很多諧波和組合頻率分量[5]。其中與所需要的信號頻率相接近的組合頻率分量會順利通過接收機，干擾鄰近信道信號，增加誤碼率等，這種干擾稱為互調(diào)干擾[6]。

在實踐中總結(jié)出一套上行互調(diào)干擾定位與處理辦法。以溫州H971241瑞安吳蘭NB-IoT基站-2小區(qū)為例，處理過程如下。

（1）KPI話統(tǒng)顯示，該基站兩小區(qū)平均干擾噪聲功率為-107 dBm。正常水平噪聲功率須在-120 dBm以下，故存在明顯上行干擾。基站上行空閑態(tài)干擾1的示意如圖4所示。

圖4 基站上行空閑態(tài)干擾1

（2）該小區(qū)降功率后干擾無改善，隨后對同站GSM小區(qū)進行降功率嘗試。干擾噪聲功率降至-128 dBm左右，低于-120 dBm，干擾消失。初步判定是GSM對NB造成互調(diào)干擾。基站上行空閑態(tài)干擾2的示意如圖5所示。

圖5 基站上行空閑態(tài)干擾2

1.3 具體干擾分析

為查明GSM小區(qū)具體干擾情況，對同站GSM頻率各頻點逐一進行功率設(shè)置檢查。

（1）廣播控制信道（Broadcast Control Channel，BCCH）74的功率下降20 dB，NB小區(qū)空閑態(tài)接收到的干擾電平強度從-100 dBm下降到-126 dBm，NB干擾改善明顯，說明干擾來源同共站GSM基站的BBCH設(shè)置有關(guān)。NB接收到的干擾電平變化如圖6所示。

圖6 基站上行空閑態(tài)干擾3

（2）業(yè)務(wù)信道（Traffic Channel，TCH）8的功率下降20 dB，NB小區(qū)空閑態(tài)接收到的干擾電平強度未明顯變化，如圖7所示。

圖7 基站上行空閑態(tài)干擾4

（3）TCH2的功率下降20 dB，NB小區(qū)空閑態(tài)接收到的干擾電平強度未明顯變化，如圖8所示。

圖8 基站上行空閑態(tài)干擾5

（4）TCH23的功率下降20 dB，NB小區(qū)空閑態(tài)接收到的干擾電平強度未明顯變化，如圖9所示。

圖9 基站上行空閑態(tài)干擾6

（5）不降BCCH功率，3個TCH的功率同時下降20 dB，NB小區(qū)空閑態(tài)接收到的干擾電平強度從-100 dBm下降到-115 dBm，NB干擾改善明顯，說明干擾來源同共站GSM基站3個TCH疊加的互調(diào)干擾有關(guān)，NB接收到的干擾電平變化如圖10所示。

圖10 基站上行空閑態(tài)干擾7

對GSM小區(qū)3個TCH頻點重新進行優(yōu)化，噪聲功率低于-120 dBm，干擾消失，干擾問題得到解決，如圖11所示。

圖11 基站上行空閑態(tài)干擾8

1.4 干擾處理過程的弊端

上述上行干擾定位雖然能準確定位出干擾原因并加以處理，但存在效率低、影響用戶感知大等問題。主要弊端如下。

（1）耗時長。從發(fā)現(xiàn)干擾至后臺定位完成每個NB小區(qū)需要0.5～2 d。即使優(yōu)化流程，每天最多處理3～4個小區(qū)，整體效率較低。一張中等規(guī)模的NB網(wǎng)絡(luò)擁有3 000+個小區(qū)，只能優(yōu)先處理嚴重干擾問題，而放任一般干擾問題長期存在。（2）影響用戶感知。定位過程中對共站GSM調(diào)整功率配置，打開上行時隙測試開關(guān)，甚至關(guān)閉小區(qū)以配合定位，造成GSM小區(qū)中斷業(yè)務(wù)，對用戶感知存在影響。（3）經(jīng)驗難以簡單復(fù)制。定位過程復(fù)雜，對人員技能要求高，技能需經(jīng)過實踐培訓，無法簡單復(fù)制，難以迅速推廣。

2 智能軟件識別

為打造NB-IoT精品網(wǎng)絡(luò)，需常態(tài)化開展物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量優(yōu)化工作。研究NB-IoT智能上行干擾識別算法，采用IT替代人工可高效支撐起日常運維優(yōu)化工作。

2.1 主要思路

考慮到異系統(tǒng)GSM/FDD三階互調(diào)干擾占比超過80%，默認按照三階互調(diào)干擾進行優(yōu)化是一種高性價比的選擇。輸入同站GSM900/FDD900工參、性能關(guān)鍵績效指標（Key Preformance Indicator，KPI），由計算機快速算出三階互調(diào)干擾頻點，同NB頻點配置進行比較，以判斷是否屬于三階互調(diào)。在互調(diào)處理無法取得預(yù)期效果后，再升級至人工定位和現(xiàn)場干擾排查，可大幅降低人工與時間開支。

2.2 處理流程

一是自動取7×24 h的NB-IoT干擾指標，自動篩選NB-IoT干擾小區(qū)列表。二是自動取同站GSM/FDD900小區(qū)話統(tǒng)、干擾指標，若同站GSM/FDD900存在干擾且不隨話務(wù)量變化而變化，則判斷為外部干擾，人工介入開展外部干擾排查；若同站GSM/FDD900存在干擾且隨話務(wù)量變化而變化，則定位為內(nèi)部或系統(tǒng)間干擾。三是自動取NB-IoT、GSM、FDD配置表，根據(jù)互調(diào)計算公式計算三階互調(diào)值，同KPI性能比較，以此判斷是否為三階互調(diào)。四是自動計算GSM優(yōu)化可選頻點，自動或人工調(diào)整GSM頻點（出于網(wǎng)絡(luò)安全考慮，溫州現(xiàn)網(wǎng)對頻率自動化調(diào)整功能做了限制，仍由人工執(zhí)行）。五是自動提取KPI數(shù)據(jù)，觀察調(diào)整效果，對于問題解決的，問題閉環(huán)，記錄日志；對于效果不明顯的，手工介入硬件故障排查[7]。處理流程如圖12所示，互調(diào)算法的相關(guān)計算公式為：

圖12 處理流程

2.3 軟件實現(xiàn)

基于MySQL數(shù)據(jù)庫、Python語言以及其Pandas模塊，開發(fā)了性能與配置取數(shù)接口模塊、三階互調(diào)算法與干擾判別模塊、頻點優(yōu)化模塊、人機接口模塊，實現(xiàn)干擾識別、干擾判斷、干擾預(yù)警、GSM900頻率輔助優(yōu)化以及效果統(tǒng)計等功能[8-10]。

2.4 效果驗證

經(jīng)溫州移動現(xiàn)場實踐，智能軟件處理較人工處理存在以下優(yōu)勢。一是人員消耗少、耗時短。從NB干擾小區(qū)篩選、三階互調(diào)干擾判斷直至頻率挑選全程由軟件智能計算，大幅提升處理效率，人工只需介入頻率修改操作，大幅降低處理難度，每人每天能處理20～30個內(nèi)部干擾小區(qū)。二是不影響現(xiàn)網(wǎng)運行，直接按照三階互調(diào)算法預(yù)判是否屬于互調(diào)干擾，省去調(diào)整GSM/FDD功率檢查步驟，網(wǎng)絡(luò)業(yè)務(wù)受影響程度較之前少80%。

3 結(jié) 論

影響NB-IoT性能的上行干擾因素主要有外部干擾、系統(tǒng)間干擾、硬件故障，或多因素疊加的綜合作用。經(jīng)溫州移動NB-IoT網(wǎng)絡(luò)實踐，摸索出對上行干擾源（互調(diào)干擾、外部干擾、故障等）原因定位、排查行之有效的一套辦法。軟件的應(yīng)用能加快干擾處理速度，并顯著降低相關(guān)成本。