基于NGI和AAPC的5G重疊覆蓋優(yōu)化系統(tǒng)研究

曹正潔 孟凡強 姜盼盼 曹潔

摘要：本文提出了一種基于NGI和AAPC的5G重疊覆蓋優(yōu)化系統(tǒng)，能夠解決傳統(tǒng)重疊覆蓋優(yōu)化方案無法定位施擾小區(qū)的問題。這一系統(tǒng)使得重疊覆蓋優(yōu)化變得更加精準和全面，同時結(jié)合AAPC權(quán)值自優(yōu)化工具，實現(xiàn)權(quán)值的自動調(diào)整，從而顯著提升了工作效率。這一創(chuàng)新性系統(tǒng)的提出將為未來網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化領(lǐng)域帶來重要的進展，為網(wǎng)絡(luò)性能的提升和優(yōu)化提供了新的途徑和方向。

關(guān)鍵詞：重疊覆蓋；DOA；NGI；AAPC

隨著5G規(guī)模的持續(xù)擴大，網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)變得越來越復(fù)雜，城市地區(qū)內(nèi)基站間距也變得更小，這導(dǎo)致了重疊覆蓋問題日益突出。傳統(tǒng)的重疊覆蓋分析方法通常只能確定高度重疊的小區(qū)，而無法找出相關(guān)的干擾小區(qū)。因此，有必要探索和引入更先進的技術(shù)和工具，如文章提到的基于NGI和AAPC的5G重疊覆蓋優(yōu)化系統(tǒng)，以解決這一問題。通過這種新型系統(tǒng)的應(yīng)用，可以更準確地定位干擾小區(qū)，提高重疊覆蓋優(yōu)化的精準度和效率，從而改善5G網(wǎng)絡(luò)的性能和用戶體驗。

一、原理介紹

（一）DOA原理

波達方向（Direction of Arrival，簡稱DOA）定位技術(shù)的原理是利用接收機處的陣列天線和波達方向估計技術(shù)來確定信號從接收機到信源的波達方向線，通過多個接收機估計的波達方向進行三角測量，確定信源的估計位置。波達方向估計又稱為角譜估計和波達角估計。在無線通信中，DOA功能可用于描述天線的實際覆蓋角度和用戶的方向偏差。其實質(zhì)是依據(jù)MIMO多天線收發(fā)的特性，利用空時處理技術(shù)測量每個終端用戶相對天線的角度，通過聚合分析海量數(shù)據(jù)確定用戶群的主要聚集方向，調(diào)整天線的覆蓋方向以跟隨用戶的行為軌跡，為更多用戶提供最佳服務(wù)。

（二）NGI原理

NGI（Network Geolocation Insight，網(wǎng)絡(luò)地理化洞察）是一個無線網(wǎng)絡(luò)中用于“規(guī)建維優(yōu)”的創(chuàng)新解決方案。它通過挖掘和分析用戶和網(wǎng)絡(luò)無線數(shù)據(jù)，實現(xiàn)對網(wǎng)絡(luò)性能、業(yè)務(wù)質(zhì)量、終端能力和用戶體驗等方面的全面分析和地理化展示。NGI的功能根據(jù)場景類型可以分為七大類：路測、地理化洞悉、網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃與優(yōu)化、公共服務(wù)、終端分析、問題定位、用戶分析。目前，常用的主要功能包括天饋核查功能、網(wǎng)絡(luò)可視化評估以及虛擬路測等，其中的核心是DOA功能的實際應(yīng)用。

（三）AAPC基本原理

AAPC（Massive MIMO 天線權(quán)值自適應(yīng)）是一種利用人工智能技術(shù)對天線權(quán)值進行優(yōu)化的方案。通過基站收集用戶的HDOA（水平波達方向）、VDOA（垂直波達方向）、PL（路徑損耗）等用戶定位信息，根據(jù)這些數(shù)據(jù)完成建模，然后利用權(quán)值路徑尋優(yōu)算法計算每種用戶分布場景下最優(yōu)的權(quán)值，從而最大化提升用戶的覆蓋水平。通過不斷對天線權(quán)值模型進行迭代優(yōu)化，最終形成最佳的天線權(quán)值方案，幫助改善無線網(wǎng)絡(luò)的性能和用戶體驗。

二、基于NGI和AAPC的5G重疊覆蓋優(yōu)化系統(tǒng)

NGI和AAPC的串聯(lián)優(yōu)化重疊覆蓋系統(tǒng)可以精確分析受擾小區(qū)和施擾小區(qū)，清晰地進行地理化展示，提供精準的優(yōu)化方案。通過與AAPC的串聯(lián)優(yōu)化，系統(tǒng)可以自動將權(quán)值調(diào)整為最優(yōu)解，無需人工干預(yù)，提高了調(diào)整效率。這種方式可以有效解決重疊覆蓋優(yōu)化中的問題，提高網(wǎng)絡(luò)性能和用戶體驗。

（一）系統(tǒng)原理

在基于NGI和AAPC的5G重疊覆蓋優(yōu)化系統(tǒng)中，NGI模塊負責識別重疊覆蓋小區(qū)，并將服務(wù)小區(qū)和其周圍的TOP6鄰區(qū)作為AAPC優(yōu)化調(diào)整的對象。NGI模塊通過分析重疊覆蓋區(qū)域，為后續(xù)優(yōu)化提供必要的數(shù)據(jù)支持。AAPC模塊首先將重疊覆蓋問題抽象為DOA（方向）柵格，以便更好地識別。然后，通過將小區(qū)信息轉(zhuǎn)化為圖像的形式，對重疊覆蓋柵格進行過濾，作為評估對象。AAPC模塊采用多目標方式，尋找最優(yōu)的權(quán)值解，從而調(diào)整天線參數(shù)并優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)性能，解決重疊覆蓋帶來的干擾問題。

（二）系統(tǒng)優(yōu)點

①NGI重疊覆蓋分析不依賴路測，可精準定位高重疊覆蓋的施擾小區(qū)。傳統(tǒng)的重疊覆蓋分析通常需要進行拉網(wǎng)測試，通過測試記錄分析高重疊覆蓋帶來的干擾。NGI重疊覆蓋分析則可以利用MR（Measurement Report）數(shù)據(jù)來評估網(wǎng)絡(luò)中存在重疊覆蓋問題的區(qū)域和小區(qū)，進而輸出干擾源小區(qū)和受擾小區(qū)。這種方法消除了對路測數(shù)據(jù)的依賴，彌補了傳統(tǒng)重疊覆蓋分析難以準確定位干擾源的不足，為射頻優(yōu)化調(diào)整提供了重要的數(shù)據(jù)支持。

②AAPC 優(yōu)化更加智能高效。傳統(tǒng)的射頻RF優(yōu)化僅限于調(diào)整天線的方位角和下傾角；而5G Massive MIMO大規(guī)模陣列天線的引入增加了波束立體化調(diào)整的可能性。盡管人們可以通過經(jīng)驗設(shè)置波束權(quán)值，但這需要耗費大量精力，效率低下，并且權(quán)值無法隨用戶位置動態(tài)變化而精準調(diào)整。相比之下，AAPC通過智能化優(yōu)化算法實現(xiàn)了波束權(quán)值的動態(tài)調(diào)整，能夠精準覆蓋目標用戶，提升網(wǎng)絡(luò)感知能力，使波束優(yōu)化更加智能高效。

③節(jié)省人力成本。經(jīng)過AAPC智能波束尋優(yōu)后，部分5G基站無需再由工程人員上塔進行手動調(diào)整，有效節(jié)省了人力資源，減少了工程人員上塔的頻率及相關(guān)安全風險；同時，智能且自動化的權(quán)值優(yōu)化也降低了傳統(tǒng)波束調(diào)整的網(wǎng)絡(luò)管理操作，實現(xiàn)了減少人力成本的目標。

（三）優(yōu)化流程

5G MR數(shù)據(jù)采集：選擇需要優(yōu)化的區(qū)域，通過UME網(wǎng)管配置相關(guān)參數(shù)，并針對該區(qū)域的基站下發(fā)測量配置，采集用戶終端設(shè)備的測量報告（MR）、到達角（DOA）等相關(guān)信息。

NGI問題小區(qū)輸出：設(shè)定重疊覆蓋判定條件，利用NGI評估網(wǎng)絡(luò)中存在的重疊覆蓋問題區(qū)域和小區(qū)，分析重疊覆蓋區(qū)域的施擾小區(qū)和受擾小區(qū)，同時統(tǒng)計每個柵格的重疊覆蓋水平。為RF優(yōu)化調(diào)整提供數(shù)據(jù)支持，輸出需要進行優(yōu)化調(diào)整的服務(wù)小區(qū)和TOP6鄰區(qū)作為AAPC優(yōu)化對象。

AAPC優(yōu)化模板制作：將重疊覆蓋的服務(wù)小區(qū)和TOP6鄰區(qū)組合，并為每組分配一個ID，以實現(xiàn)AAPC的精細化分簇優(yōu)化。

AAPC優(yōu)化參數(shù)下發(fā)：將優(yōu)化對象選定為“問題小區(qū)”，導(dǎo)入到AAPC模塊中，并設(shè)置AAPC參數(shù)配置，實現(xiàn)AAPC的自動參數(shù)調(diào)整，無需人工干預(yù)。

NGI優(yōu)化前后評估：經(jīng)過AAPC參數(shù)優(yōu)化調(diào)整后，使用NGI重新輸出重疊覆蓋數(shù)據(jù)指標和圖層，并與調(diào)整前的數(shù)據(jù)進行效果評估對比。

網(wǎng)管指標評估：在重疊覆蓋優(yōu)化完成后，通過網(wǎng)管性能指標、業(yè)務(wù)量、用戶數(shù)、感知速率、覆蓋率等指標進行對比評估，以衡量調(diào)整前后的效果。

（四）功能部署

①NGI覆蓋問題創(chuàng)建。進入NGI平臺，選擇網(wǎng)絡(luò)地理化洞悉→任務(wù)類型→地理化洞悉→覆蓋問題分析→重疊覆蓋→覆蓋問題模板，按照模板填寫相關(guān)參數(shù)配置。

②AAPC問題小區(qū)導(dǎo)入。進入AAPC模塊新建優(yōu)化任務(wù)，優(yōu)化對象選擇“問題小區(qū)”，按照系統(tǒng)模板填寫相關(guān)內(nèi)容。注意Cluster ID列自定義ID，按照NGI重疊覆蓋小區(qū)和對應(yīng)受擾TOP6小區(qū)分配一個ID，讓AAPC實現(xiàn)精細化分簇優(yōu)化。

三、效果驗證

（一）TOP小區(qū)優(yōu)化驗證

以重疊覆蓋小區(qū)問題采樣點比例超過15%小區(qū)作為Top門限，采集濟寧2.6G共7423個小區(qū)最近3天MR數(shù)據(jù)進行分析，輸出46個Top小區(qū)。針對TOP15小區(qū)使用AAPC進行權(quán)值優(yōu)化，共涉及90個小區(qū)（15組，每組1問題小區(qū)+6施擾鄰區(qū)）。

效果對比：AAPC優(yōu)化前后采集3天MR數(shù)據(jù)，重疊覆蓋度降低5.25%，流量增長85.75GB，下行感知速率提升13.46Mbps，覆蓋率無明顯變化。

通過NGI平臺和網(wǎng)管指標部署效果：濟寧部署高重疊覆蓋度小區(qū)后，重疊覆蓋率由調(diào)整前16.40%降低至11.15%，提升5.25pp，下行用戶感知速率由215.2Mbps提升到228.7Mbps，提升13.5Mbps，達到預(yù)期效果，有效改善了5G網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量。

（二）重疊區(qū)域優(yōu)化驗證

重疊覆蓋小區(qū)問題采樣點比例超過10%小區(qū)，對濟寧汶上、泗水2.6G重疊區(qū)域優(yōu)化調(diào)整，共計721個小區(qū)（103組，每組1問題小區(qū)+6施擾鄰區(qū)）。

覆蓋對比：AAPC優(yōu)化前后采集2天MR數(shù)據(jù)，如表2所示，調(diào)整后整體重疊覆蓋比例改善明顯，重疊覆蓋度由調(diào)整前14.18%降低至11.26%，改善2.92%，覆蓋率無明顯改善。

感知指標：AAPC優(yōu)化調(diào)整后，用戶數(shù)及流量無明顯提升，下行感知速率由調(diào)整前273.5提升至280.5Mbps，見表3。

性能指標：AAPC優(yōu)化調(diào)整后，性能指標無明顯波動，性能指標正，見表4。

四、結(jié)束語

NGI重疊覆蓋模塊的應(yīng)用解決了傳統(tǒng)重疊覆蓋小區(qū)無法準確定位施擾小區(qū)的問題，實現(xiàn)了地理化展示重疊覆蓋問題區(qū)域和小區(qū)，從而能夠精準全面評估重疊覆蓋問題。在此基礎(chǔ)上，對接AAPC權(quán)值自優(yōu)化工具，實現(xiàn)了快速導(dǎo)入問題模板并自動優(yōu)化參數(shù)，使優(yōu)化調(diào)整更加高效。NGI和AAPC的串接提供了有效的工具支撐，顯著提升了5G重疊覆蓋優(yōu)化工作的效率。這種整合方法為網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化提供了智能化解決方案，幫助網(wǎng)絡(luò)運營商更好地處理重疊覆蓋問題，并提升網(wǎng)絡(luò)性能和用戶體驗。

作者單位：曹正潔 孟凡強 姜盼盼 曹潔 中國移動通信集團山東有限公司濟寧分公司

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