基于MDT大数据RSRQ字段的网络质量分析研究与应用

来源 :中国新通信 | 被引量 : 0次 | 上传用户:zdb_zhang
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  【摘要】    文章通过对RSRQ与SINR关系研究,结合大量路测数据统计,挖掘RSRQ在无线网络优化中应用的可行性。通过对MDT大数据RSRQ字段信息应用,快速精准判断无线网络质差区域,具有高效率、高精准度、高渗透率、低成本等优点,是无线网络优化应用中重大突破。
  【关键词】    RSRQ    SINR    MDT    网络质差区域
  一、背景
  在LTE日常网络优化工作中,网优工程师习惯以RSRP作为参考值来判断无线环境覆盖强度, 以SINR作为参考值来判断无线环境质量。目前获取RSRP及SINR相关信息最直接常用的方式是进行现场DT\CQT测试获取,该方式获取的数据较为贴近用户实际无线环境情况,但耗费人力物力大,成本高,耗时长,效率低,渗透率不足。MR数据虽可获取RSRP信息,但无法获取SINR数据信息,且获取的数据采样点只能呈现到覆盖基站天面位置,非用户实际采样点位置,参考价值偏低。为此,能否通过后台获取用户实际位置的RSRP及SINR相关信息,呈现用户实际现场无线环境情况,意义极大。近几年来,MDT大数据在网络规划及优化中被广泛应用,与传统路测相比,MDT具有采集区域、采集时间不受限制,数据及时性高、体现真实用户感知(定位精度更高,采样点为终端上报测量信息实际经纬度位置)、采集成本低等优势。虽然MDT数据同样并没有SINR参数数据,但有与无线环境直接相关的参数RSRQ,为此,有必要探究RSRQ与SINR的关系,使RSRQ为无线网络优化提供高价值的参考,提升MDT大数据的应用价值。
  二、相关概念介绍
  2.1 MDT (Minimization of Drive-tests,最小化路测)
  定义:MDT(Minimization of Drive-tests,最小化路测)是3GPP在LTE系统中引入的一种通过网络配置对普通用户/商用终端进行测量数据采集、上报的自动化路测技术,只要用户终端开启GPS并支持MDT功能,终端就能向基站自动上报包含用户位置信息的MDT数据。MDT和MR类似,包含RSRP、RSRQ等字段,含有GPS经纬度信息,可用于大数据分析。为了实现这一目标,MDT需要R10版本的终端配套支持,终端需要具备无线环境测量(RSRP、RSRQ 、PHR)、典型事件测量、位置信息测量的能力。MDT为运营商通过商用终端收集无线网络的动态波动过程提供可能,为网络优化、分析、诊断过程提供全面的参考视图,可部分替代人工路测。
  2.2 RSRP(Reference Signal Receiving Power)参考信号接收电平
  定义:在测量频带上,承载小区专用参考信号的RE(Resource Element)功率的线性平均值。可以理解RSRP为每个子载波的平均功率。
  2.3 RSSI(Received Signal Strength Indicator)接收信号强度指示
  定义:接收带宽功率,包括在接收机脉冲成形滤波器定义的带宽内的热噪声和接收机产生的噪声。即RSSI是UE在接收到的Symbol内所有信号(包括导频信号、数据信号、邻区干扰信号、噪声信号等)功率的平均值。
  由于RSSI包含了来自外部其他干扰信号,因此测量到的平均值比带内有用有用信号平均值要高。
  2.4 RSRQ(Reference Signal Receiving Quality)参考信号接收质量
  定义:其中N表示E-UTRA carrier RSSI测量带宽中的RB(Resource Block))数量。RSRP 表示参考信号接收信号强度,是一个符号内参考信号的全部资源元素接收到的信号平均功率,RSSI 表示符号内接收到的所有信号的平均功率。分子和分母都应该在相同RB上获得。由于RSSI>RSRP,RSRQ转换为dB后小于0,且网络负荷越大,系统内自干扰越大,RSRQ则越小。
  2.5 SINR(Signal to Interference plus Noise Ratio)信号与干扰加噪声比
  定义:RS有用信号与干扰信号相比强度,路测中由UE测得,由于SINR没有在协议中进行标准化,所以不同厂家在实现中可能会出现小量小量偏差,具体公式如下:
  2.6 SINR=0时与RSRQ的关系
  利用RSRQ和SINR计算公式,推算两者关系:
  两式相除可得:
  当SINR=0时,干扰信号与有用信号相等,此时有:
  上面式子中,N表示UE测量带宽内的RB数量,每个RB有12个子载波,所以分子乘以12之后得到带宽内测到干扰信号电平,此时RSRP约为RSSI的一半:
  此时:
  转化为dB,有:
  也就是说当SINR=0时,RSRQ≈-13.802。按此推算,当RSRQ小于-13.80时,SINR小于0,实际无线网环境较差,用户使用感知受影响,需重点优化,改善质差区域。由于以上为原理上推算,由于无线网络质量受多方面影响,如区域业务量、外部干扰源、无线实际环境等,需结合实际对比分析。
  三、路测log数据分析RSRQ与SINR关系
  3.1 数据采集
  由于RSRQ与终端测量带宽相关,故我们分别对数据业务和VOLTE业务占用不同带析。分别采取现网近约200万个采样点(合计548.2小时测试时长)的路测log对SINR与RSRQ进行关联分析,得出结论。
  3.2 业务log分析:
  3.3 结论
  由以上,我們可以看出RSRQ与SINR存在以下关系:   1.数据业务与VOLTE业务中,RSRQ与SINR存在相似的规律关系;2. SINR与RSRQ存在明显正相关,SINR=0时,RSRQ≈-13.6,这与推算结果大抵相当;3.当SINR小于5时,RSRQ曲率较大,具有较好的区分度;4.当SINR大于11.5时,RSRQ曲率较小,较难区分信号质量优劣。
  从上结论可以看出,SINR在信号质量在中点以上(SINR>11)具有较好区分度,但RSRQ已趋于趋于平滑,无法分辨出更好的信号质量,这就是日常网优工程师多使用SINR来表征网络质量的原因。同时我们也看到,在SINR小于5dB这个区间内,RSRQ仍然具有良好区分度。由于在日常优化中发现,用户在质差区域(尤其SINR小于0区域)上网体验相对较差,因此可根据RSRQ与SINR关联这个特性,利用MR MDT数据发现网络质差片区,为网络质差区域优化提供重要参考数据。
  四、应用实例
  4.1 应用案例-石油化工(西城校区)MDT质差区域优化处理
  4.1.1问题呈现
  在校园优化中,通过MDT数据发现:油校西城校区存在多大范围的RSRQ严重质差区域,怀疑网络结构存在隐性问题。
  4.1.2现场测试分析
  通过对MDT数据进行详细分析,发现油校西城校区宿舍室分存在一定程度外泄,且重叠覆盖严重导致RSRQ差;F频段在此区域覆盖良好。通过现场测试分析发现现场主要存在以下2个问题导致质差:1.此处室分外泄信号较强,且存在4个MOD1同频信号,SINR为0,RSRQ为-13左右;   2.远处基站茂名茂南区公馆镇艾屋GS-HFH-81、茂名茂南区公馆镇艾屋DC-HFH-91越区覆盖此处,且缺乏邻区,存在孤岛效应。综上可知,现场测试发现油校西城校区存在较大的连片质差区域,与MDT数据分析基本一致。
  4.1.3分析及优化
  1.下调室分小区功率,优化室分小区PCI,减少同频MOD三干扰;2.茂南公馆油校西城校区宿舍一区北二E-NLW补加越区茂名茂南区公馆镇艾屋GS-HFH-81、茂名茂南区公馆镇艾屋DC-HFH-91的邻区,使终端及时切换至最佳覆盖小区。
  4.1.4优化效果
  1.经过优化后,此处信号质量得到明显改善,RSRQ质差点显著减少,区域低CQI占比由调整前16.29%下降到12.23%,上行干扰值由调整前的-113dbm下降到-115dbm。
  五、应用前景及意义
  通过对MDT大数据RSRQ字段信息应用,可快速判断无线网络质差片区,为现网网络质量分析优化提供,是无线网络判断无线网络优化提供高价值的参考,提升MDT大数据的应用价值。
  RSRQ为无线网络优化提供高价值的参考,提升MDT大数据的应用价值。RSRQ与SINR存在明显的相关性,通过基于MDT大数据RSRQ字段的发现现网质差区域,通过利用RSRQ替代SINR分析现场质差情况,是网络优化中极具突破性的发现及应用。该方法应用,具有以下突破性意义:
  1.方便快捷:RSRQ为无线网络优化提供高价值的参考,提升MDT大数据的应用价值,可以通过后台随时对MDT进行取数分析。
  2.降本增效:传统网络质差优化工作中,一般采用SINR作为表征网络信号质量,该数据需要外场测试所得,不但耗时长,花费大。例如:茂名共100个乡镇,DT测试1个乡镇时间约2天(每天按工作8小时计算,共16小时),平均车速约35km/h,每公里道路测试金额按5.3元计算,总费用=乡镇数*测试时间*车数*单价=296800元,而且该测试预算只是主要干道测试,没包含室内CQT测试。
  3.精准高效:传统网络测试一般只能遍历主要干道及重要场所,对一般居民区、狭窄道路、高山等车辆无法到达区域无法摸底测试,测试渗透率低,且无法体现用户活跃区域。通过MDT RSRQ字段信息应用,可以很好解决以上问题。MDT相关信息为用户上报,更贴近现实情况,只要用户开机有信令交互,相关覆盖、质量等信息即上报,渗透率100%,省去巨大的现场测试成本和时间。
  参  考  文  献
  [1] 3GPP TS 36.214 V8.6.0 (2009-03)
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  [3]王硕然,林华乐,陈爽 利用MR数据进行全网覆盖收集和地理化呈现 中国新通信. 2016,18(10)
  [4]刘通  基于MDT大数据的基站覆盖异常问题定位方法  《科技新时代》 2019年2期 >
  [5]沈习振 基于扫频及 MR数据提升重叠覆盖指标 《科学与技术》2019年21期
  [6]杨庆勇 基于MR数据的LTE网络结构评估 《基层建设》2015年17期
  [7]侯建华 TD-LTE同频干扰影响的实测及优化措施 《基层建设》2016年19期
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