5G_Pattern寻优增强场景化覆盖方案研究_李志勇.pdf

11运营与应用2023.02 广东通信技术DOI:10.3969/j.issn.1006-6403.2023.02.0035G Pattern 寻优增强场景化覆盖方案研究李志勇陆南昌吴宝栋随着移动通信发展，5G 将会为城市的发展注入更多能量，并对 5G 网络优化，提出了更严峻的考验。为更好优化 5G 网络、提升用户感知，5G 引入了新的优化方式 5G Pattern 场景化优化方案。主要介绍 5G Pattern 寻优增强场景化覆盖的方案研究及应用。根据不同的覆盖场景，利用 Pattern 寻优场景化波束方案，提升目标区域覆盖，降低干扰，改善区域内性能指标，并给客户带来更好的体验。李志勇中级工程师，中国移动通信集团广东有限公司，主要研究方向：移动通信网络优 化。陆南昌高级工程师，中国移动通信集团广东有限公司，主要研究方向：移动通信网络优化，5G 专网应用等。吴宝栋高级工程师，中国移动通信集团广东有限公司，主要研究方向：移动通信网络维护与优化。关键词：5G Massive MIMO 5G Pattern 寻优 Pattern 场景化摘要1 引言1.1 5G 现网问题描述当前 5G 网络建设如火如荼，尤其在城市区域，深度覆盖作为 5G 通信网络建设与优化的重要组成部分，一直备受业界关注。特别是无室分的楼宇场景，如何通过宏站网络优化提升 5G-MR 覆盖率，快速改善弱覆盖区域用户体验，是本次基于 5G Pattern 场景化覆盖增强方案研究。5G MDT R16 协议版本于 2020 年 7 月冻结，产业链配套需要较长时间，同时 MDT 需要获取用户授权1；MDT 数据对楼宇场景中，三维平面的垂直海拔高度维度数据上报比例极低，无法支持楼宇立体覆盖优化，5G 以Massive MIMO 组网为主，急需破解能支持垂直维度立体覆盖评估的方法。1.2 5G 现网异常现象5G网络室外道路覆盖良好，室内深度覆盖相对较差，且弱覆盖空间位置定位不准，很难精确找到问题点位置。（1）室外覆盖良好室外 RSRP-93 dBm 覆盖率已经达到 99%以上，如12运营与应用运 营 与 应 用（3）空间定位不准5G以Massive MIMO组网为主，支持垂直维立体覆盖，传统 5G MDT 尚不成熟，终端支持路标暂不明确，且传统定位主要为二维平面栅格化定位（如图 3 所示），计算同一个栅格上搜到两个小区的电平值作为坐标矩阵，通过机器学习进行评估和计算2。短期内无法支持楼宇立体覆盖评估优化，而且严重依赖覆盖电平的理论标准波形变化，受道路移动物体、信号反射、绕射等波动仿真差异大，准确率低。若栅格仅收到一个小区覆盖，则无法实现栅格化定位。2 5G Pattern 寻优方案2.1 波束管理介绍波束管理主要分为小区级广播信道波束管理以及用户级静态波束管理。对于用户级静态波束管理，用户级静态波束设计成了多个窄波束，UE 需要对这些窄波束进行扫描以获取最优波束集合。gNodeB 针对 UE 扫描上报的最优波束集合进行维护，从而选择给这些信道使用最优的波束集合3。而对于小区级波束管理，5G NR 的广播波束为 N 个方向固定的窄波束，相较于 LTE TDD 用一个宽广播波束覆盖整个小区，NR 能够通过在不同时刻发送不同方向的窄波束完成小区的广播波束覆盖。UE 扫描每个窄波束来获得最优波束，完成同步和系统消息解调如图 4 所示。对于广播信道的波束管理，支持针对不同的覆盖场景配置不同的波束场景。图 1 所示。图 1 室外信号覆盖 RSRP 渲染图（2）深度覆盖不足图 2 中红色栅格表示平均电平值低于-105 dBm，可以看到在局部区域存在深度覆盖不足情况。图 2 局部区域深度覆盖不足图 3 二维平面栅格化定位示意图图 4 基站波束示意图2.2 5G Pattern 场景化寻优方案分析采用基于主波束 AI 预测模型，波束级虚拟栅格建模，虚拟栅格路损矩阵模型的算法，实现深度覆盖立体评估，13运营与应用5G Pattern 寻优增强场景化覆盖方案研究2023.02 广东通信技术（2）波束级路损矩阵构建根据主邻小区信息、波束信息、电平信息构建立体路损矩阵。如图6所示，3D波束路损矩阵获取，栅格Grid n收到的立体三维小区信息包括小区 cell 1 的（小区信息 1、波束编号#1，电平信号强度 n1）、小区 cell 2 的（小区信息2、波束编号#0，电平信号强度 n2）和小区cell 3 的（小区信息 3、波束编号#2，电平信号强度 n3），归一化为标准三维坐标信息（PL1_1_n1，PL2_0_n2，PL3_2_n3）。（b）水平重叠覆盖优化由于 5G 波束水平覆盖方位角达到 110 度，相对于 4G时代的 65 度覆盖范围，提升了将近一倍，导致 5G 网络重叠覆盖率非常高。基于本项目的波束级路损矩阵构建，识别同一个栅格上有多个覆盖小区，且电平差小于 3 dB 的连片栅格分布，进行Pattern参数（包括波束宽度、波束高度、下倾角、方位角、功率等）的差异化设置，优化重叠覆盖如图 8 所示。并输出解决方案。（1）借助 CSI-RS 波束定位 MR 覆盖广播波束与 CSI-RS 波束的赋型是分别控制的，CSI-RS 波束是静态窄波束，其发送方向由物理 RF 参数决定，且波束发送范围为 AAU 所支持的最大覆盖包络，不受广播波束权值调整的影响。基站侧根据上行 SRS 测量可以判断出 UE 所在波束 ID，因此可基于 CSI-RS 波束建模UE（User Equipment）在三维立体空间中的位置如图 5 所示，实现不依赖 MDT 的立体覆盖优化4。图 5 CSI-RS 波束建模示意图图 6 波束级路损矩阵构建示意图（3）采用 SSB 天线文件计算各波束范围内的天线增益，预测波束范围内的电平变化（a）高层垂直覆盖增强如图 7 所示，SSB 波束可以设置成水平款波束，也可以设置成垂直宽波束，保证不同覆盖场景下的业务需求。本项目计划根据波束级路损矩阵构建的用户 3D 分布，识别当前选择的覆盖波束类型5。图 7 高层垂直覆盖增强示意图图 8 水平重叠覆盖优化示意图（4）迭代寻优迭代寻优过程中，首先基于问题类型按照参数设定的调整步长进行覆盖寻优。然后根据路损矩阵和天线文件计算出调整后问题 Polygon 内覆盖的变化情况，最终结合设定的权重计算出与优化目标的满足度 Fitness6，如式 1所示。Fitness=wrsrp*SSBRSRP f+woverlap*Overlap f+wsinr*SSBSINR f （1）其中wrsrp、woverlap、wsinr为权重值，SSB_RSRP f、Overlap f、14运营与应用运 营 与 应 用迭代寻优结果包括 Pattern 波束覆盖场景、方位角、下倾角、天线发射功率等射频天线配置参数，不同场景下差异化设置，覆盖提升效果如图 10 所示。SSB_SINR f分 别 为 SSB 覆 盖、过 覆 盖 和 SSB SINR 的强度值。对比寻优前后的，即可得出预期增益值，如式 2 所示。Gain forecast=Fitness new-Fitness current （2）其中 Gain forecast为预期增益值，Fitness new和Fitness current分别为调整后的满足度和原先的满足度。整体的流程如图 9 所示，整个迭代优化过程即 Pattern 寻优过程。图 9 迭代寻优流程图2.3 5G Pattern 场景分类根据波束水平 3 dB 波宽、垂直 3 dB 波宽、倾角可调范围等取值不同，对 5G Pattern 寻优结果按场景化划分，便于优化过程中根据不同的覆盖场景进行选择。目前 5G Pattern 寻优增强场景化覆盖方案主要有 16 种，已根据不同的设备型号，集成在设备信息中，可以通过网管在线按场景进行调整7。5G Pattern 增强场景化覆盖方案，如表 1 所示。针对不同的覆盖类型，依据现场环境的需要，选取不同的 5G Pattern增强场景化覆盖方案8。例如：场景S1S5场景中，垂直 3 dB 波宽相同，但水平 3 dB 波宽存在差异，依据不同的值，可将覆盖场景划分为“广场场景、干扰场景、楼宇场景”等。例如 S2 和 S3 同为干扰场景，但水平 3 dB波宽不同，可以对不同的干扰源进行规避。现场可以根据实际情况，对场景进行选择。图 10 Pattern 寻优后覆盖变化示意图表 1 各种 5G Pattern 增强场景化覆盖方案覆盖场景 D覆盖场景场景介绍水平 3 dB 波宽垂直 3 dB 波宽倾角可调范围方位角可调范围SCENARIO_1广场场景水平方向覆盖依次变小（对应水平 3 dB 波宽依次变小）垂直方向覆盖对应为低层楼宇（对应垂直 3 dB 波宽为 6）1106-2 90SCENARIO_2干扰场景906-2 9-10 10SCENARIO_3干扰场景656-2 9-22 2232T 8H4V（AAU5310）：在本场景不支持调整方位角。8T 8H1V（RRU5258）：-10 10SCENARIO_4楼宇场景456-2 9-32 32 8T 8H1V（RRU5258）：-22 22SCENARIO_5楼宇场景256-2 9-42 42 8T 8H1V（RRU5258）：-32 32SCENARIO_6中层覆盖广场场景水平方向覆盖依次变小（对应水平 3 dB 波宽依次变小）垂直方向覆盖对应为中层楼宇（对应垂直 3 dB 波宽为 12）110120 60SCENARIO_7中层覆盖干扰场景90120 6-10 10 32T 16H2V（AAU5324）：在本场景不支持调整方位角。SCENARIO_8中层覆盖干扰场景65120 6-22 22SCENARIO_9中层楼宇场景45120 6-32 32SCENARIO_10中层楼宇场景25120 6-42 42SCENARIO_11中层楼宇场景15120 6-47 47SCENARIO_12广场+高层楼宇场景水平方向覆盖依次变小（对应水平 3 dB 波宽依次变小）垂直方向覆盖对应为高层楼宇（对应垂直 3 dB 波宽为 25）1102560SCENARIO_13高层覆盖干扰场景65256-22 22 32T 8H4V（AAU5310）：在本场景不支持调整方位角。32T16H2V（AAU5324）：-10 10SCENARIO_14高层楼宇场景45256-32 32 32T 16H2V（AAU5324）：-22 22SCENARIO_15高层楼宇场景25256-42 42 32T 16H2V（AAU5324）：-32 32SCENARIO_16高层楼宇场景15256-47 4715运营与应用5G Pattern 寻优增强场景化覆盖方案研究2023.02 广东通信技术3 可行性分析和应用效果优选模式，有效指导网络深度覆盖优化工作，改善用户感知。3.1 仿真与验证测试以某市某区域为本次试验场景，分别以中高层和低层两种分为不同场景；定义 20 m 以下为低层，2040 m 为中层，40 m 以上为高层。中高层在原垂直波宽上根据选取的场景和原则改变默认的立体波束场景覆盖模式，进行测试并记录。下文基于 Rayce 射线追踪模型光束追踪的覆盖仿真，覆盖站点默认水平波宽 105，垂直波宽 6。（1）中高层场景，首先对划定区域进行 3D 仿真，设置 50 层切片，每层 3 m，改变垂直波宽为 25，得到如图11所示，左为默认Pattern配置水平波宽105，垂直波宽 6，右为调整后 Pattern 配置水平波宽 110，垂直波宽25。从上述仿真数据来看，中高层场景的 RSRP都分析提升了 23 dBm 左右，覆盖稍有改善；而在实际测试中，可以看到 RSRP 提升比较明显，大部分楼层提升了大约 5 dBm 左右。低层场景的在仿真中的 RSRP 也提了 4 dBm左右；而在实际测试中 RSRP 也提升了大约 2 3 dBm 左右。对于高层楼宇，增大垂直波宽对于提升楼宇覆盖具有良好