MR数据在4G网络SINR优化中的应用论文

导读:4G 网络优化中,下载速率的多少主要取决于信号与干扰加噪声比(SINR),但 MR 的上报数据中只有用户的RSRP 和 RSRQ 的数据,并没有上报 SINR 的数据。本文通过理论计算,判断出 RSRQ 和 SINR 之间

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摘 要:4G 网络优化中,下载速率的多少主要取决于信号与干扰加噪声比(SINR),但 MR 的上报数据中只有用户的RSRP 和 RSRQ 的数据,并没有上报 SINR 的数据。本文通过理论计算,判断出 RSRQ 和 SINR 之间的关系涉及网络负荷问 题,即具体被小区用户使用的 RB 个数,因此可以采用空载或轻载的环境,获取 SINR 值并进行优化。本方法尤其适用于网络 中 RSRP 较好 SINR 较差的问题发现与解决,且经实践有较高的应用价值。

关键词:4G 网络优化 ;MR 数据 ;SINR 优化 ;RSRQ 与 SINR 转换


Application of MR Data in SINR Optimization of 4G Network
XIAO Ping
(Guizhou University Peoples Armed College, Guiyang Guizhou 550025)

【Abstract】: In 4G network optimization, the download rate mainly depends on the signal to interference plus noise ratio (SINR), but the reported data of MR only includes the users RSRP and RSRQ data, and the SINR data is not reported. Through theoretical calculation, this paper judges that the relationship between RSRQ and SINR involves network load, that is, the number of RBs used by cell users. Therefore, the SINR value can be obtained and optimized in no-load or light load environment. This method is especially suitable for finding and solving the problems with good RSRP and poor SINR in the network, and has high application value in practice.
【Key words】: 4G network optimization;MR data;SINR optimization;RSRQ and SINR conversion

0 引言

虽然 5G 网络已在大量建设,目前 4G LTE 网络仍 有大量用户,现阶段主要是靠路测和用户的投诉来发现 网络存在的问题,解决的主要是发生在道路上的问题, 对于用户实际所处位置的使用情况无法得知和分析。

针对这个问题采取有目的性的采集特定时段 MR 数 据来分析和解决。MR 数据在主流的应用中主要是针对 无线网络覆盖问题,即通过接收功率(RSRP)的情况 确认弱覆盖、过覆盖等情况,但 4G 网络优化中,下载 速率的多少主要取决于信号与干扰加噪声比(SINR)的情况,本文通过 MR 数据的深入挖潜,探索了一条对4G 网络 SINR 的优化方法,使得通过后台数据直接定
位 4G 速率问题,极大提高了 4G 优化工作效率。

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1 解决方案

影响用户使用感受的主要是覆盖差和信号质量差,也就是 RSRP 差和 SINR 差。其中覆盖问题多数只能靠新建 基站等建设手段解决,而 RSRP 好但 SINR 差的情况则大 多可以通过优化手段来解决,这也是优化最常遇到的问 题。用户终端申请下载速率就是以其解调出的 SINR 为依 据,然后上报 CQI 需求,网络根据用户上报申请分配 下行速率,所以可以说 SINR 的优化是网络优化的重点。

目前主要是通过用户投诉来发现 RSRP 好但 SINR 差的问题,如果能通过 MR 数据分析来主动的发现这 类问题,在用户投诉之前争取解决,则网络优化效率可 以得到质的改变。但是在 MR 的上报数据中只有用户的RSRP 和 RSRQ 的数据,并没有上报 SINR 的数据。因 此需要将上报的 RSRQ 数据转换为 SINR 来评估,下面介绍一下具体的计算方法 :

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1.1 指标定义

RSRP(Reference Signal Receiving Power):是在某 个 Symbol 内承 载 Reference Signal 的 所 有 RE 上接收到的信号功率的平均值 ;

RSSI(Received Signal Strength Indicator) :是 在这个 Symbol 内接收到的所有信号(包括导频信号和 数据信号,邻区干扰信号,噪音信号等)功率的平均值 ;

RSRQ(Reference Signal Receiving Quality) : RSRP 和 RSSI 的比值,当然因为两者测量所基于的带宽 不同,会用一个系数来 N 调整,也就是 RSRQ=N*RSRP/ RSSI,N 是全带宽的 RB 数目(跟带宽有关系) ;

SINR :信号与干扰加噪声比(Signalto Interference plus Noise Ratio) 是指 : 信号与干扰加噪声比(SINR) 是接收到的有用信号的强度与接收到的干扰信号(噪声 和干扰)的强度的比值。

1.2 理论计算

假设 Reference Signal 功率为 PRS(W),该 Symbol 内数据符号功率为 Pdata(W),已经被小区用户使用 的 RB 个数为 X,NI 为每个子载波的干扰和噪声,则 :

未被小区用户使用的 RB 个数为 N-X ;

未被小区用户使用的每个 RB 接收信号强度为 : 4*PRS+12*NI(一 个 Symbol 内 有 12 个 子 载 波,4 个 Refe-rence Signal)

被小区用户使用的每个 RB 接收信号强度为 : 4*PRS+8*Pdata+12*NI(一个 Symbol 内有 12 个子载波,4 个 Reference Signal,8 个数据子载波)

RSRQ = N*RSRP/RSSI=N* PRS/[X*(4* PRS+8*Pdata+12*NI)+(N-X)*(4*PRS+12*NI)]
=N* P RS/ [X*(4* P RS+8*Pd ata+12*N I- 4*PRS-12* NI)+N*(4*PRS+12*NI)]
=N* PRS/[X*8*Pdata+ N*(4*PRS+12*NI)]
=N/[ X*8*Pdata/ PRS+ N*(4 +12*NI/ PRS)]
=N/[ X*8*Pdata/ PRS+ N*(4 +12/SINR)]

假设 PA=-3、Pb=1, Pdata= PRS/2,则 :

RSRQ = N*RSRP/RSSI
=N/[ X*8*Pdata/ PRS+ N*(4 +12/SINR)]
=N/ [X*4+ N*(4 +12/SINR)]
=1/[X*4/N+ (4 +12/SINR)]

取对数 :

10log(RSRQ)=0-10log(X*4/N+4+12/SINR)= -10log(X*4/N+4+12/SINR)

从推导来看,RSRQ 和 SINR 之间的关系涉及负荷 问题,即具体被小区用户使用的 RB 个数 X,为此,考 虑到空载或轻载的环境,则此问题可以解决。将上述公 式推导出表 1 :

可看出,对于轻载的环境,X 的取值为 0-10 对相 同的 RSRQ 情况下,其 SINR 变化很小,而从 MR 数 据采集原理来看,MR 是采集扇区下激活的用户 M 个, 让 M 个用户周期上报测量信息,此过程并不增加下行 数据或很少的交互字节,为此,完全可以选取深夜时 段,采集因为终端心跳原因而处于连接状态的终端上报 测量,从而 RSRQ 和 SINR 的转换完全采用空载时的计 算关系即可。

假设 Reference Signal 功率为 PRS(W), 每个子 载波的干扰和噪声为 NI,则空载时,对于 2 天线端口 :

RSSI=N*(4*PRS+12*NI)(一个 Symbol 内有 12 个子载波,4 个 Reference Signal)

RSRQ = N*RSRP/RSSI
=N* PRS/[ N*( 4*PRS+12*NI)]
=1/(4 +12/SINR)

取对数 :

10log(RSRQ)=0-10log(4+12/SINR)=-10log (4+12/SINR)


从上面的理论推导可以得出在系统空载时 RSRQ 和SINR 的对应关系如图 1、图 2 所示,根据对应关系得出了下面的曲线。

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图 1 RSRQ 到 SINR 的映射关系
Fig.1 Mapping relationship between RSRQ and SINR



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图 2 SINR 到 RSRQ 的映射关系
Fig.2 Mapping relationship between SINR and RSRQ
1.3 数据的分析

根据计算出的在空载时 RSRQ 和 SINR 的对应关 系,选取最接近空载的凌晨 4 点的闲时 MR 数据,可 以得到最接近的 SINR 值来评估信号质量。集团的质 差小区的定义平均接收电平 RSRP>‐90dBm 且平均 SINR<5dB 的小区定义为质差小区,根据上面图中曲线 可以看出 SINR 为 5dB 时 RSRQ 的值为 -9dB, 按照此 标准把提出的 MR 数据进行了过滤,提出了符合质差 小区要求的点,得到如下图层。图中红色点为质差小区 点,至此,通过 MR 分析,直观的发现 RSRP 很好而SINR 较差的区域,通过对这些区域的进一步 DT/CQT,则可制定相应解决方案并优化实施。

图 3 中,红色为符合平均接收电平 RSRP>‐90dBm且平均 SINR<5dB 的质差小区点,灰色点为所有 MR 采集的用户测试点。


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图 3 RSRP>‐90dBm 且平均 SINR<5dB 的质差小区点
Fig.3 Poor quality cell points with RSRP > - 90dbm and average SINR < 5dB
2 实施案例

以滨海塘沽区域的两个具体案例为例 :

2.1 塘沽京津塘高速公路与新北路交口附近 MOD3 干扰经现场测试,确实发现,该区域强导频较多存在质差小区,导频污染等问题,说明 MR 分析数据准确。

优化解决方案 :(1)塘沽滨海湘江里西 -BHFO-0 电 子下倾角由 5&deg;调整为 8&deg;。(2)塘沽滨海湘江里 -BHFO-0 电子下倾角由 8&deg;调整为 10&deg;。(3)塘沽滨海莱茵春天 西 -BHFO-0 电子下倾角由 2&deg;调整为 5&deg;。按照上述优化 方案实施,调整后塘沽滨海湘江里西 -BHFO-0、塘沽 滨海湘江里 -BHFO-0、塘沽滨海莱茵春天西 -BHFO-0 覆盖范围得到有效控制,MOD3 干扰解决,SINR 值改 善明显。验证了 MR 分析定位的准确性。

2.2 塘沽东方大道与海滨六路交口附近 MOD3 干扰

经现场测试,确实发现,该区域强导频较多存在质 差小区,导频污染等问题,说明 MR 分析数据准确。

优化解决方案 :(1)塘沽滨海天津港二队 -BHFO-0、 1、2 扇区电子下倾角由 6&deg;调整为 9&deg;。(2)塘沽天港储 运 -TGFO-2 扇区电子下倾角由 7&deg;调整为 9&deg;。(3)塘沽 滨海永利电机 -BHFO-1 扇区电子下倾角由 4&deg;调整为 6&deg;。 (4)塘沽铁宇运输 -TGFO-1 扇区电子下倾角由 6&deg;调整 为 8&deg;。(5)塘沽保税区 -TGFO-0 扇区电子下倾角由 4&deg; 调整为 6&deg;,塘沽保税区 -TGFO-1、2 扇区电子下倾角由 6&deg;调整为 8&deg;。

按照上述优化方案实施,调整后塘沽滨海天津港二 队 -BHFO-1、塘沽天港储运 -TGFO-2、塘沽滨海永利 电机 -BHFO-1 等覆盖范围得到有效控制,MOD3 干扰 解决,SINR 值改善明显,速率提升明显。进一步验证 了 MR 分析定位的准确性

3 结语

4G 网络用户多,网络承载重,各种传统网络优化 手机耗费大量人力物力,本方法摆脱了 MR 单纯分析网 络覆盖的尴尬,深入挖潜 MR 数据,巧妙的利用凌晨MR 数据解决了数据推导中的障碍,从 SINR 与 RSRP 结合分析的视角分析定位急需优化手段解决的网络问 题,从而提高了工作效率。总体来说,经过现网的实际验证,本方法定位网络 中 RSRP 较好 SINR 较差的问题准确性较高,在现网中实际应用价值较高。


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来源:SCI论文网

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