基于4G數(shù)據(jù)識別5G室內外同頻干擾的方案研究
Labs 導讀
目前中國移動主要基于2.6GHz頻段開展5G網(wǎng)絡建設，由于室分系統(tǒng)和宏站共用100MHz頻譜，因此室內外同頻干擾會對5G用戶感知產生不利影響。本文提出了一種基于4G測量報告快速識別室外5G高干擾小區(qū)的技術方案，可用于識別5G室內外高干擾小區(qū)。研究分析和測試驗證表明：該方案可快速發(fā)現(xiàn)并定位室內外同頻干擾覆蓋問題，有助于輔助制定網(wǎng)絡優(yōu)化措施。
5G網(wǎng)絡發(fā)展初期，用戶數(shù)量較少，5G的測量數(shù)據(jù)相關網(wǎng)管功能尚不完善，暫無法通過網(wǎng)絡側數(shù)據(jù)自動分析覆蓋和干擾等問題;同時，人工入戶掃樓測試時，存在部分區(qū)域無法進入導致測試不完整的問題。本文利用現(xiàn)階段4G與5G網(wǎng)絡共天線建設的特點，提出并驗證了一種基于室分系統(tǒng)4G錨點小區(qū)的測量報告(MR)數(shù)據(jù)反推5G室內外同頻干擾的方案，可快速發(fā)現(xiàn)并定位室外強干擾小區(qū)，進而輔助提升5G室內用戶感知。
1、技術方案
1.15G網(wǎng)絡室內外同頻組網(wǎng)干擾分析
目前，中國移動的5G室內外網(wǎng)絡均基于2.6GHz頻段的100MHz帶寬，是同頻組網(wǎng)。外場測試數(shù)據(jù)表明：在5G室內外同頻組網(wǎng)情況下，室外同頻強干擾信號對室內小區(qū)影響較大。從圖1和圖2可見，當室內電平高于室外電平5dB以上時，室內小區(qū)的下載速率損失一般低于15%;當室內電平低于室外電平5dB以上時，室外干擾對室分下載速率性能影響最大則可達45%。
然而，現(xiàn)階段5G網(wǎng)絡用戶較少，主設備供應商5G網(wǎng)管的MR功能尚未全面開啟，現(xiàn)場測試評估方式成本較高，現(xiàn)有這兩種手段均目前均無法支撐5G室外強干擾小區(qū)的識別。
1.2基于4G與5G共天線特征的室外高干擾小區(qū)識別方案
1.2.1總體思路
根據(jù)當前4G與5G共天線建設的現(xiàn)網(wǎng)特點，按照與5G室分小區(qū)共RRU的FDD1800錨點4G小區(qū)MR數(shù)據(jù)為基準，可分別估算出室內外5G小區(qū)電平，并根據(jù)室內外5G電平差的比例識別室外5G強同頻干擾小區(qū)(圖3)。
1.2.2建模方案
相同無線環(huán)境下，基于經(jīng)典的Cost231-Hata模型，1800MHz與2600MHz頻段的路徑損耗差約5.4dB;選取深圳市某典型室分系統(tǒng)(表1)開展的現(xiàn)場測試(圖4和圖5)也驗證了該模型：與FDD1800錨點站共RRU的5G NR室分小區(qū)電平低于錨點站小區(qū)約5.5dB。同時，實測結果(圖5和圖6)也表明4G的3D-MIMO小區(qū)共AAU的5G NR宏站小區(qū)電平與4G的3D-MIMO小區(qū)電平基本一致(均為2600MHz)。
(1)室分系統(tǒng)中5G NR與錨點FDD1800頻段的對比測試情況
圖4和圖5分別是在深圳市某典型室分系統(tǒng)中4G錨點站及5G NR系統(tǒng)的路測情況，表2列出了數(shù)據(jù)分析結果，可知室分共RRU時，5G NR小區(qū)電平低于錨點FDD1800小區(qū)約5.5dB。
表2 室分系統(tǒng)1800MHz與2600MHz頻段的損耗差
(2)室外宏站4G與5G共AAU時4G 3D-MIMO與5G NR小區(qū)電平對比測試情況
圖6和圖7分別是典型室外宏站中4G錨點站及5G NR系統(tǒng)的路測情況，表3列出了數(shù)據(jù)分析結果，在本參數(shù)配置情況下同一點位上，4G 3D-MIMO小區(qū)與5G NR小區(qū)的電平基本接近。
表3 室外宏站4G 3D-MIMO與5G NR的損耗差
基于以上分析，本文提出一種基于室分系統(tǒng)4G FDD1800網(wǎng)絡 的MR數(shù)據(jù)快速識別5G室外高干擾小區(qū)的方案，步驟如下：
- 篩選出與5G站點室分小區(qū)共RRU的錨點FDD1800小區(qū)作為基準點。
- 室分FDD1800小區(qū)的電平值減去頻段引起的路損差(5.5dB)，即為室分NR小區(qū)的電平。
- 通過開啟室分FDD1800的異頻測量功能，可獲取室分小區(qū)周邊宏站3D-MIMO小區(qū)在室內的電平，該電平即可近似為周邊宏站的NR小區(qū)電平。
- 基于以上兩步分析，利用FDD1800的MR數(shù)據(jù)，即可分別計算出室內外NR小區(qū)電平，再對每個MR采樣點計算出的NR電平差值進行匯總分析，即可計算出5G網(wǎng)絡室外對室內的強干擾小區(qū)。
上述步驟中的基本判斷規(guī)則可以定義為如下指標：
NR電平差值小于5的采樣點占比(1)
其中，In NR RSRP為室分NR小區(qū)電平，可用室分FDD1800小區(qū)電平(In RSRP)減去5.5dB來近似估算，Out NR RSRP為宏站NR小區(qū)電平，可用宏站3D-MIMO小區(qū)電平(3D-MIMO RSRP)來近似估算，MR Point為FDD 1800的測量報告總采樣點數(shù);同時，根據(jù)圖1中的測試結論，可將室內外電平差門限設為5。
如果該指標的值越大，說明該小區(qū)收到的室外同頻干擾就越嚴重。但需要指出的是：對于部分共站率不如本文所述場景高的情況，須根據(jù)當?shù)厍闆r開展圖4和圖5所示測試，具體估計場景的偏差;同時，上述室分系統(tǒng)中5G NR與錨點FDD1800頻段的對比測試情況是在廣州典型商業(yè)樓宇中開展的。
2、測試驗證
2.1驗證區(qū)域
依據(jù)公式(1)可以對室分系統(tǒng)開展篩選式計算。本文在廣東深圳密集城區(qū)內選取了某營業(yè)廳進行驗證，該室分站點已經(jīng)開通5G小區(qū)，且使用共pRRU開通的FDD1800作為5G錨點，該營業(yè)廳周邊已經(jīng)開通5G宏站以及反開3D-MIMO 的4G小區(qū)。
2.2驗證方案
根據(jù)上面介紹的建模方案，基于MR數(shù)據(jù)識別的5G宏站干擾小區(qū)，結合現(xiàn)場測試情況進行比對，以驗證方案的準確性。
- 基于5G室分小區(qū)的錨點FDD1800小區(qū)MR數(shù)據(jù)，按照上面方法分別估算室內共模5G NR小區(qū)電平和周邊宏站5G NR小區(qū)電平，進而識別室外NR強干擾小區(qū)。
- 開展現(xiàn)場路測，根據(jù)測試結果分析識別周邊宏站的NR同頻小區(qū)，并對室內5G下載速率影響情況進行統(tǒng)計。
- 對比以上兩步的分析結果，確認基于室分錨點小區(qū)MR數(shù)據(jù)識別5G室外強干擾小區(qū)方案準確性。
- 對識別出的強干擾小區(qū)進行優(yōu)化，降低室外信號在室分的同頻影響，并再次驗證建模方案的準確性，同時對室內速率改善情況進行分析對比。
2.3模型驗證
2.3.1基于4G錨點小區(qū)MR數(shù)據(jù)的模型驗證
驗證區(qū)域周邊環(huán)境如圖8所示，在網(wǎng)管側提取了FDD1800錨點小區(qū)的兩兩異頻鄰區(qū)MR數(shù)據(jù)，并結合5G室內外同頻組網(wǎng)干擾原理，通過總采樣點占比識別出有兩個室外同頻小區(qū)與5G NR室分小區(qū)存在同頻干擾(表4)。
表4 采樣點占比情況表
需要說明的是：雖然深圳海王工業(yè)D-HRH-1、深圳科技北D-HRH-1的采樣點占比也很高，但是由于采樣點總數(shù)都很少，不建議作為強干擾小區(qū);而深圳科興科學D-HRH-3、深圳科技北D-HRH-2的總采樣點和電平差值小于5采樣點的占比都很高，符合干擾小區(qū)的特性，這兩個小區(qū)可識別為室外同頻高干擾小區(qū)。
2.3.2基于現(xiàn)場5G道路測試的驗證
由于5G用戶較少，現(xiàn)場對營業(yè)廳周邊5G宏站小區(qū)模擬加載50%，進行測試驗證，發(fā)現(xiàn)被測室分小區(qū)與上述方案所識別出的兩個室外宏站小區(qū)確實存在同頻干擾，造成營業(yè)廳門口位置的下載速率惡化嚴重(圖9右紅框區(qū)域)。
2.3.3驗證總結
根據(jù)以上驗證結果，除去個別MR采樣點極少的小區(qū)外，基于5G室分錨點的MR數(shù)據(jù)建模并識別的5G強干擾小區(qū)與現(xiàn)場測試強干擾小區(qū)基本相符。
2.4優(yōu)化處理
- 優(yōu)化調整前：由于5G室分小區(qū)與室外宏站鄰區(qū)存在同頻干擾，營業(yè)廳整體速率585Mbit/s，營業(yè)廳門口位置速率惡化明顯，平均速率只有285Mbit/s。
- 優(yōu)化調整后：針對室外高干擾小區(qū)開展了無線射頻(RF)優(yōu)化，將深圳科興科學D-HRH-3小區(qū)的電傾角由4度調至6度、方位角由270度調至260度，將深圳科技北D-HRH-2小區(qū)的電傾角由5度調至8度、方位角由60度調至75度)，室分小區(qū)的平均下載速率提升明顯(表5)。
表5 問題路段優(yōu)化前后測速情況
優(yōu)化調整后，對營業(yè)廳內4G與5G共RRU室分小區(qū)再次開展頻鄰區(qū)MR采集，結果(表6)表明：干擾小區(qū)差值小于5的采樣點占比下降幅度很大，不再屬于強干擾小區(qū)。
表6優(yōu)化后采樣點占比情況表
3、結束語
本文提出了一種基于4G網(wǎng)絡測量報告數(shù)據(jù)來快速識別5G室外高干擾同頻小區(qū)的技術方案，現(xiàn)場測試結果符合理論預期，從而證明在5G覆蓋開展初期，可以采用上述5G室外同頻干擾源識別技術，高效發(fā)現(xiàn)5G同頻高干擾小區(qū)，該方案避免了大量現(xiàn)場作業(yè)排查協(xié)調工作，且可以在5G網(wǎng)絡負荷抬升之前提前開展網(wǎng)絡預優(yōu)化工作。
【本文為51CTO專欄作者“移動Labs”原創(chuàng)稿件，轉載請聯(lián)系原作者】
