關于MIMO波束自優化在不同場景下提升客戶感知的研究

趙懷民

中國電信股份有限公司北京分公司 北京 100031

引言

Massive MIMO是5G時代為提升頻譜效率而引入的關鍵技術，采用多天線陣子方式實現。5G Massive MIMO在空間維度的自由度大幅提升，形成可靈活調整的水平維和垂直維波束形狀，不同的波束形狀適用于不同的覆蓋場景，匹配覆蓋目標的最優pattern可有效提升覆蓋效果和用戶感知[1]。

圖1 MIMO Pattern與覆蓋場景的匹配

1 MIMO波束適應優化實現

MIMO pattern共有17種模式，但城市建筑物的高度、寬度、密度等分布錯綜復雜，基站的位置、高度，天線方向角、下傾角根據覆蓋目標又各不相同，用戶的地理分布、話務密度也多種多樣，根據建筑物分布、基站屬性、用戶分布去匹配最合適的MIMO pattern是當前的難點，各種組合有10000多種，靠人力匹配難度大、準確度低。

圖2 MIMO Pattern匹配相關因素

通過虛擬建模加AI匹配的方式可以實現MIMO pattern的自適應調整：

1.1 基于小區覆蓋范圍內的建筑物分布構建場景分類

選取典型場景，選擇扇區主覆蓋（方位角±60°范圍內）及與站點距離【50,300】范圍內的建筑物群，根據其高度、寬度、密集度等信息分析水平和垂直的主覆蓋范圍，確定主要的場景歸類。

圖3 建筑物分場景建模

1.2 基于MM波束級測量構建三維立體虛擬柵格

圖4 MR定位方法

三角定位、指紋庫定位在4G階段已基本成熟，也得到了廣泛的應用；5G時代Massive MIMO波束的出現，可以提供更高的定位精度：BeamID可以進行雙波束定位，HAOA和VAOA結合可以進行立體定位[2]。綜合上述字段信息和定位技術，可以構建三維的立體虛擬柵格，為MIMO Pattern的精準化匹配提供了數據基礎。

1.3 MIMO Pattern覆蓋建模

MIMO 17種Pattern模式，根據波束成型、波束掃描周期、波束形狀，可以構建Pattern的水平波瓣角和垂直波瓣角。

圖5 MIMO Pattern建模

1.4 基于AI算法求解區域級最佳Pattern組合

以5G MR數據、5G天線參數、基站工參數據、典型建筑物模型、MR三維立體柵格、MIMO Pattern三維模型作為基礎數據，通過大數據AI算法匹配出扇區覆蓋場景下最優的Pattern[3]。

圖6 AI算法示例

2 效果驗證

2.1 水平宏覆蓋場景

水平宏覆蓋場景選取低層住宅區域，樓層高度基本為6層左右。

表1 水平覆蓋場景Pattern方案優化

表2 波束優化前后效果對比

2.2 中低層混合場景

中低層混合場景選取住宅小區、商務大廈共存的區域， 平均高度在15層左右。

表3 中低層混合場景Pattern方案優化

表4 波束優化前后效果對比

2.3 高層建筑場景

高層建筑場景選取選擇純商務辦公樓群，平均高度在30層左右。

表5 高層建筑場景Pattern方案優化

表6 波束優化前后效果對比

3 結束語

對不同場景的MIMO Pattern方案評估驗證表明，相較統一的默認單波束H65V6方案，通過采用MIMO自優化方法輸出的7波束Pattern并調優水平電子方位角和垂直電子傾角能夠有效改善各類場景下的室內外覆蓋水平。