Massive MIMO PRB利用率評估

何文林，李新，陳寧宇，范雯，鄧偉

（中國移動通信有限公司研究院，北京 100053）

0 引言

PRB利用率的評估對于衡量網絡負荷、均衡網絡負荷和擴容等，都具有重要意義。PRB利用率越高，表明無線資源利用越充分，但資源利用率過高，會影響用戶的體驗，所以需要準確地評估出網絡真實的負荷情況。對于傳統的低通道設備，3GPP定義了PRB利用率的計算公式，但未考慮空分復用能力，以PDSCH信道為例，PDSCH PRB利用率=PDSCH實際占用的PRB個數/可用的PDSCH PRB總數×100%。隨著5G的商用，Massive MIMO開始大規模應用，Massive MIMO具備較強的空分復用能力，可以在相同的時頻資源進行多用戶的配對傳輸，多用戶空分復用頻譜資源使得可用的PRB等效資源增多，在計算PRB利用率時需要考慮Massive MIMO的空分復用能力，才能更客觀真實地反應Massive MIMO的承載能力。

1 傳統PRB利用率定義

對于4G系統，無線資源是以PRB為單位來劃分的，資源的調度也是以PRB為單位進行的，3GPP在定義傳統的PRB利用率時，主要針對通道數較低的設備，空分復用能力較弱，未考慮設備的空分復用能力，計算PRB利用率采用式(1)，采用實際占用的PRB數除以可用的PRB總數，分子中每用戶占用的PRB數和空分流數均為現網客觀數據，可由網管自動統計得到。

2 新型Massive MIMO PRB利用率定義

隨著5G的商用，大規模天線開始廣泛應用，天線通道數從傳統的4通道/8通道增加到32通道/64通道，資源的利用從時域和頻域走向空域，Massive MIMO可以支持多個終端共享相同的時間、頻率資源，提升頻譜效率，以應對流量增長和頻譜受限之間的矛盾。根據多天線技術原理，空分復用是多個用戶使用相同的時頻資源，通過空域信道的特征來區分多個用戶的信號，同時通過精確的信道相關性估計、用戶配對、波束賦形、干擾抑制等降低多用戶之間的干擾。由于空分復用，使得網絡可用的資源增多，計算PRB利用率的時候需要空分復用能力。

2.1 新型Massive MIMO PRB利用率計算公式

（1）業務信道PRB利用率計算公式

針對Massive MIMO提出了新的PRB利用率計算方式，公式中將考慮單用戶的流數，以及引入空分復用因子來具體表征可用資源的數量，相應的公式已經推入3GPP R16標準。PDSCH PRB利用率具體計算公式(2)如下：

式(2)中各參數解釋如下：

M(T)：PDSCH在時間T內的的PRB利用率，T取值范圍為（0,100），時間T為網管配置參數；

M1ij(T)：單用戶UEi在采樣點j上PDSCH單layer所占用的PRB數，PRB計算單位為1 RB*1 symbol(1 Resource Block=12 sub-carrier)；

L1ij(T)：單用戶UEi在采樣點j的MIMO層數；

i：在時間T內調度的用戶數i；

j：在時間T內一次采樣j，采樣單位為1 symbol；

N(T)：在時間T內采樣的總次數；

P(T)：在單layer上1個采樣點可用的PDSCH PRB總數；

T：統計PRB利用率的時長；

Alpha：折算因子，由網管下發，取值范圍為1～100，M(T)建議不要超過100。

PUSCH PRB利用率計算公式與PDSCH相同，公式中相應取值調整為PUSCH的數據，分母中采用PUSCH的空分復用因子Alpha2。

為了更直觀的表達PRB利用率的計算，將標準公式適配為如式(3)表述：

式(3)中，分子中每用戶占用的PRB數和空分流數均為現網客觀數據，可由網管自動統計得到，關鍵影響因素為分母中的空分復用因子如何取值，空分復用因子的大小將直接影響PRB利用率。空分復用因子為現網中設備能達到的最大空分能力，可配置范圍為1～100，非常寬泛，需基于現網的實際情況設定一個合適的值。若配置的空分復用因子較小，低估了可用資源的數量，不能反映網絡的真實負荷，將出現網絡負荷虛高，提前進行負荷均衡或擴容，造成資源的浪費；若配置的空分復用因子較大，高估了可用資源的數量，將導致網絡實際負荷已經很高，但顯現的PRB利用率較低，耽誤降低負荷的時機，影響網絡指標和用戶體驗。

采用了新型Massive MIMO PRB利用率計算公式后，對于不同復用情況，與傳統PRB利用率將體現出不同的差異，但是新的公式能更真實地反應網絡的負荷情況。

示例1：圖1為PRB占用情況示意圖，以PDSCH可用的PRB數為100為例，3個用戶同時做下行業務，用戶1為單流占用20個PRB，用戶2為單流占用30個PRB，用戶3為2流占用40個PRB。

圖1 PRB利用率計算示例1

按照傳統PRB利用率計算公式，此時PDSCH PRB利用率為實際占用的物理資源數/PDSCH可用的PRB總數，為70/100=70%。

按照新的PRB利用率計算公式，此時PDSCH PRB利用率=(20×1+30×1+40×2)/(100×空分復用因子)，若根據網絡情況將空分復用因子設置為3，則PDSCH PRB利用率=(20×1+30×1+40×2)/(100×3）=43.3%，此時空分復用因子的PRB利用率低于按照傳統公式計算的結果，表明網絡仍有空分復用的潛力，傳統公式計算出的70%只是反應出實際占用的PRB個數，但是不能反應網絡真正的負荷，此時網絡還可進一步發揮空分復用的潛力。若根據網絡情況將空分復用因子設置為2，則PDSCH PRB利用率=(20×1+30×1+40×2)/(100×2)=65%，此時空分復用因子的PRB利用率與按照傳統公式計算的結果相近，表明該場景下，網絡已接近最大的空分復用能力。

示例2：圖2為PRB占用情況示意圖，以PDSCH可用PRB數為100為例，3個用戶同時做下行業務，用戶1為單流占用20個PRB，用戶2為單流占用30個PRB，用戶3為單流占用40個PRB。

圖2 PRB利用率計算示例2

按照傳統PRB利用率計算公式，此時PDSCH PRB利用率為實際占用的物理資源數/PDSCH可用的PRB總數，為70/100=70%。

按照新的PRB利用率計算公式，此時PDSCH PRB利用率=(20×1+30×1+40×1)/(100×空分復用因子)。若根據網絡情況將空分復用因子設置為3，則PDSCH PRB利用率=(20×1+30×1+40×1)/(100×3)=30%，此時空分復用因子的PRB利用率遠低于按照傳統公式計算的結果，表明網絡仍有較大空分復用的潛力。傳統公式計算出的70%只是反應出實際占用的PRB個數，但是不能反應網絡真正的負荷，此時網絡還可進一步發揮空分復用的潛力。若根據網絡情況將空分復用因子設置為2，則PDSCH PRB利用率=(20×1+30×1+40×1)/(100×2)=45%，此時即便是將空分因子設置得較小，仍然與傳統公式存在較大差距，表明該場景下，網絡仍具有較大的空分復用潛力。

由此可見，在空分復用層數較高的時候，新的PRB利用率計算公式與傳統計算公式接近，但是當空分復用層數較低的時候，新的PRB利用率計算公式與傳統計算公式相差就會很大，導致網絡負荷出現虛高，所以引入空分復用因子對衡量網絡真實負荷非常重要。

（2）控制信道PRB利用率計算公式

Massive MIMO的下行控制信道PDCCH分為小區下行公共調度的CCE和用于每用戶調度的CCE，小區下行公共調度的CCE未考慮空分復用，用于每用戶調度的CCE考慮空分復用，計算PDCCH PRB利用率的時候需對用于每用戶調度的CCE考慮空分復用因子，用于下行調度和用于上行調度的PDCCH CCE利用率計算公式分別如下（PDCCH CCE空分復用因子需根據現網情況設定）：

Alpha3和Alpha4需要根據網絡的實際情況，給出建議值。

2.2 空分復用因子取值方式

對于空分復用因子的取值方式，主要有兩種：

（1）全網統一配置：綜合考慮全網的情況，給出統一的建議值，便于落地實現，并且可全網拉齊，但各小區的情況不同，空分復用能力也不同，統一值不能完全體現各個小區的空分復用能力。初期網絡負荷低時，可考慮根據多用戶的實測結果給出建議值，中后期用戶數增多，負荷增高后，可以根據現網小區的空分復用情況，調整建議值。

（2）各小區根據統計數據動態調整：基于現網統計數據，統計現網空分復用層數作為空分復用因子，該方案可以根據不同小區不同情況，給出更接近各小區空分復用能力的復用因子，更精細化，但是需要實時更新，實現相對較復雜。

3 空分復用因子影響因素分析

由于新的PRB利用率計算公式引入了空分復用因子，空分復用因子的取值直接影響到PRB利用率的計算。空分復用因子為現網中設備能達到的最大空分能力，最大空分能力受多種因素的影響，如設備通道數、用戶分布、用戶移動速度、業務分布等，需綜合考慮各種影響因素，給出空分復用因子的建議值。

空分復用的過程為多個用戶配對共享相同的時頻資源，通過空域的不同特征來區分不同用戶，多用戶需滿足一定的條件才能進行配對。通常情況下，首先用戶所處位置需滿足設定的信道質量門限要求；其次用戶間的信道相關性較低，可以較好地抑制干擾，然后判斷緩存包的大小，將包大小接近的進行配對或大小包組合配對；最后判斷進行用戶配對后的頻譜效率是否優于不配對的，若比不配對的強，則進行配對，若比不配對的弱，則采用不配對。

針對業務信道不同的影響因素，開展了相應的外場測試，驗證不同用戶分布、不同業務類型、不同移動速度和不同干擾程度對空分復用能力的影響。

（1）不同用戶分布：參照現網數據，根據近中遠點比例，統計出3種用戶出現概率較高的分布：(4:5:1)、(1:4:5)、(2:6:2)，再加上近中遠點集中分布，采用20部終端，按照這6種分布進行測試。

（2）不同業務分布：1）全FTP業務；2）混合業務：按照下載業務20%、視頻業務50%、淘寶微信等小包用戶30%的比例進行測試。

（3）不同移動速度：定點測試（均勻分布、集中分布）、拉網測試（靜止+慢速移動+中速移動場景、中速移動場景）。

（4）不同干擾程度：分為空擾和下行50%模擬加擾。

圖3為用戶均勻分布示意圖：

圖3 用戶均勻分布示意圖

圖4為用戶慢速移動+中速移動場景：

圖4 用戶慢速移動+中速移動場景

3.1 下行業務信道空分復用因子影響因素分析

下行業務信道測試結果如表2所示（64通道），其中，SU-MIMO為未打開多用戶配對，MU-MIMO為打開多用戶配對。

總體上看，SU-MIMO的傳輸層數為2.1～3.4，MUMIMO配對層數為SU-MIMO的1～2.8倍。除用戶集中分布場景外，MU-MIMO配對層數均為SU-MIMO的2倍以上，頻譜效率為SU-MIMO的1～2倍，多用戶配對后傳輸層數雖然提升，但由于流間存在干擾，頻譜效率提升比傳輸層數提升幅度低。

從用戶分布看，均勻分布場景中，空分復用的效果最好，MU-MIMO傳輸層數為SU-MIMO的2.73倍，頻譜效率為SU-MIMO的2倍，而集中分布場景MU-MIMO沒有增益。

從業務分布看，全FTP業務的空分復用效果略好于混合業務，因測試時混合業務中有4個FTP用戶，這4個用戶對空分貢獻較大。

從移動速度看，靜止場景優于慢速移動+中速移動場景，慢速移動+中速移動場景優于全部中速移動場景，移動速度越快，信道變化也越快，不利于用戶間配對。

從干擾情況看，加擾對MU-MIMO的影響較小。MU-MIMO配對基于SRS信道測量判決，下行PDSCH空口加擾對空分的層數影響較小，加擾相對于空擾，下行SINR下降導致用戶MCS降階，SU-MIMO和MU-MIMO的小區吞吐率會下降，但相對增益基本不變。

基于多用戶的測試，可發現空分復用因子的影響因素較多，可將不同業務分布、不同用戶分布、不同移動速度等的空分復用層數進行加權處理，得到一個統一的建議值，測試數據可作為參考，最終仍需以現網實際情況為準。

3.2 上行業務信道空分復用因子影響因素分析

由于現網上行多為小包業務，實測時終端數較少，無法達到現網中大量小包業務的要求，所以測試時均采用上行FTP業務，上行業務信道測試結果如表3所示：

表2 下行業務信道測試結果

表3 上行業務信道測試結果

總體上看，SU-MIMO的傳輸層數為1.76～1.9，MUMIMO配對層數為SU-MIMO的1.5～2.9倍，頻譜效率為SU-MIMO的1.3～2.5倍。由于上行基站接收性能較高，且SU-MIMO作為基線相比下行SU-MIMO要低，所以上行增益略大于下行增益。

從用戶分布看，均勻分布場景下，MU-MIMO配對后傳輸層數最高（4.9層），頻譜效率為SU-MIMO的2.5倍。

從移動速度看，靜止優于中速移動場景，移動速度越快，信道變化也越快，不利于用戶間配對。

基于多用戶的測試，對于上行空分復用因子，可將不同用戶分布、不同移動速度等的空分復用層數進行加權，得到一個統一的建議值，測試數據可作為參考，最終仍需以現網實際情況為準。

4 結束語

傳統的PRB利用率計算公式可以反映出實際占用的PRB個數，但對于具備較強空分復用能力的Massive MIMO來說，并不能真實地反應出網絡的負荷，可能出現負荷很高但是空分復用的潛力還未發揮出來，從而出現一種虛高的表象。本文提出的新型Massive MIMO無線資源計算公式，充分考慮了Massive MIMO的空分復用能力，能夠更真實地反應網絡的實際負荷，對網絡負荷評估、負載均衡和擴容等都具有重要意義。