潘志強 李 岑 丁克琴
中郵建技術有限公司
移動通信從2G、3G、4G發展到第五代移動通信5G,3GPP標準下終端最大發射功率為2G時期的33 dBm,目前5G下終端最大發射功率為26 dBm,綜合考慮續航能力,終端發射功率通常不會太大,目前2T2R天線的終端最大發射功率為26 dBm(0.4 W)。相反,在下行方向,5G基站側發射功率可達53 dBm(200 W),遠大于上行方向終端的發射功率。小區邊緣區域遠點位置雖然能夠接收到下行信號,但其發起的上行傳輸信號在基站側無法被解調,此時出現上行受限,用戶會出現無法接打電話、上網速率低等問題,使用感知會明顯下降,因此有必要研究上行受限的感知門限,找出用戶感知的覆蓋參數邊界,從而指定對應的網絡優化措施。
上行覆蓋受限固然存在,但是受限到什么程度需要進行量化,上行覆蓋受限最終體現在用戶感知上,因此需迫切研究用戶體驗速率最低多少為用戶忍耐極限。跟用戶感知直接相關的指標是上下行體驗速率,系統Uu接口上、下行用戶體驗速率大小反映的是終端側、基站側數據緩存消失時間的快慢,緩存釋放越快,速率越大。
根據用戶體驗速率的定義,各個通信設備廠家均可以實現具體指標的提取,但是體驗速率最低多少是用戶的忍耐極限均未指明,本文通過實驗選取多個熱門APP(微信視頻、王者榮耀、抖音視頻、新浪微博)進行現場驗證測試,把話統數據中上下行用戶體驗速率與現場感知測試結果進行大數據模擬比較分析,總結出最終感知速率門限邊界值,當體驗速率小于臨界值時為感知較差。
不同終端類型測試分析實驗,選取8部手機終端(蘋果12 3部,HUAWEI MATE30 3部,MATE40 2部),選取多個場景(重載、輕載、好點、中點、差點)同時進行熱門APP業務,并對體驗速率大數據進行散點統計分析,縱軸為感知測試結果次數,橫軸為網管用戶體驗速率指標,可看出體驗速率越低,現場測試感知較差的比例越大;體驗速率越高,良好的比例越大。如圖1所示。

圖1 下行體驗速率與現場測試對比圖
經過分析對比,下行用戶平均體驗速率小于3 M時,現場感知較差的比例高于80%,下行體驗速率網管指標臨界值為3 Mbps。如圖2所示。

圖2 上行體驗速率與現場測試對比圖
同樣將現場上傳測試的結果與網管指標對比分析,上行用戶平均體驗速率小于1 M時,現場測試感知較差的比例高于80%,上行體驗速率網管臨界值為1 Mbps。
小結:基于當前的熱門APP測試大數據統計,上行體驗速率1 Mbps,下行體驗速率3 Mbps為上行覆蓋受限的感知最差門限。
一些物理層算法如切換、功率控制等均以RSRP、SINR等為判決依據,因此獲取合適的邊緣覆蓋RSRP、SINR參數門限顯得格外重要,在上行受限感知最差門限時,根據覆蓋參數,設置合理的門限可以指導網絡優化。
結合體驗速率感知1 Mbps門限,以測試軟件上行1 Mbps為上行受限感知速率界限,選取5G不同站型進行鎖站邊緣覆蓋測試,后臺監測1 Mbps時上行RSRP、SINR參數。
(1)64T64R站型
下行SSB RSRP衰落至-120 dBm,SSB SINR -3 db左右,上行業務有卡頓,此時上行平均吞吐率約1 Mbps。如圖3所示。

圖3 64T64R上行RSRP、上行SINR與上行速率
根據圖4上下行覆蓋對比分析,在邊緣覆蓋點附近,由于64天線上行分集接收增益較好,覆蓋邊緣上下行RSRP、SINR差值約為0。

圖4 64T64R上下行RSRP、SINR對比
小結:64T64R站點在上行SRS RSRP低于-120 dBm或SRS SINR低于-3 db時出現上行覆蓋受限。
(2)32T32R站型
下行SSB RSRP衰落至-118 dBm,SSB SINR -3 db左右,上行業務出現影響,有卡頓,此時上行平均吞吐率約1 Mbps。如圖5所示。

圖5 32T32R上行RSRP、上行SINR與上行速率
根據圖6上下行覆蓋對比分析,在邊緣覆蓋點附近,當上行出現受限時,上下行RSRP差值約4 dB,上下行SINR差值約為3 dB。

圖6 32T32R上下行RSRP、SINR對比
小結:32T32R站點上行SRS RSRP低于-122 dBm,或SRS SINR低于0 db時出現上行受限。
(3)8T8R站型
下行SSB RSRP衰落至-110 dBm,SSB SINR6db左右,上行業務出現影響,有卡頓,此時上行平均吞吐率約1 Mbps。如圖7所示。

圖7 8T8R上行RSRP、上行SINR與上行速率
根據圖8上下行覆蓋對比分析,在邊緣覆蓋點附近,當上行出現受限時,上下行RSRP差值約15 dB,上下行SINR差值約為6 dB。

圖8 8T8R上下行RSRP、SINR對比
小結:8T8R站點上行SRS RSRP低于-124 dBm或SRS SINR低于0 db時出現上行受限。
結論:不同站型,天線陣子數越大上下行覆蓋能力越強,上行覆蓋受限門限越小,覆蓋范圍越大,具體如表1所示。

表1 邊緣覆蓋驗證結果
如圖9所示。

圖9 上行覆蓋受限處理流程
5G基站功率配置應遵循等功率譜密度原則,即根據小區帶寬進行功率滿配。
(1)波束優化
根據不同的覆蓋場景,制定不同的波束覆蓋策略,如當水平覆蓋要求比較高時,推薦配置為廣場場景,提升遠點覆蓋。當垂直覆蓋要求較高時,推薦配置為高樓場景。
(2)天線下傾角優化
針對上行受限小區可以調整對應的電子下傾角,收縮覆蓋范圍,減少過遠覆蓋和重疊覆蓋。
(3)天線方位角優化
4G網絡覆蓋相對成熟,可根據共站4G覆蓋來指導5G扇區的覆蓋方向。
互操作策略門限涉及的是下行RSRP,根據上文的上行受限判定方法,識別出上行受限小區,針對不同的站點類型,對于上行受限明顯的小區設置對應的互操作門限。
(1)非獨立組網情況下上行Fall back to LTE
在LTE-NR高低頻共站場景下,可通過上行回落LTE特性進行上行速率提升,從而在特定場景下提升整體上行速率并部分解決小區邊緣上行覆蓋受限問題。
在覆蓋邊緣場景下,錨點同頻切換造成LTE切至覆蓋較好小區但5G依然停留在原小區。在此類場景下NR上行回落LTE后,用戶的上行速率可獲得明顯改善,可部分解決上行受限問題。
(2)獨立組網情況下開啟基于質量切換
基于質量切換功能可實現識別終端處于上行弱覆蓋受限情況時及時切換或重定向到4G小區。
(3)上下行解耦
上下行解耦定義了新的頻譜配對方式,使下行數據在C-band傳輸,而上行數據在Sub-3G上傳輸,從而提升上行覆蓋,從根本上解決5G上行受限問題。
根據上行用戶體驗速率選取上行受限小區進行優化,上行覆蓋優化后,從上行速率、5G分流比、5G無線掉線率三個維度進行效果驗證。
(1)上行速率。結合上行受限判決標準,對114個上行受限小區進行上行Fall back to LTE功能特性分場景調優推廣試點,上行用戶平均速率提升約1.5 Mbps。
(2)5G分流比。通過對上行受限的問題進行分析解決并推廣,5G分流比提升過程約貢獻1個百分點。
(3)5G無線掉線率。措施實施調整后5G掉線率由2.19%下降到1.8%。
通過多個終端進行熱門APP試驗得出用戶感知差忍耐門限,并進行邊緣測試找出上行受限感知差時對應的RSRP、SINR邊界參數門限,從而得出上行受限的覆蓋門限。結合覆蓋門限、上行受限的原理指定對應的上行受限舉措并進行實施驗證,經過驗證,措施實施后,在上行速率、5G分流比、無線掉線率3個方面效果顯著。