4G优化案例：挖掘个性化参数规避干扰,提升4G用户感知.docxVIP

挖掘个性化参数规避干扰，提升4G用户感知 XX XX年XX月 目 录 TOC \o 1-2 \h \z \u 一、 问题描述 3 二、 分析过程 4 三、 解决措施 6 四、 经验总结 14  挖掘个性化参数规避干扰，提升4G用户感知 XX 【摘要】保证业务质量的前提是使用干净的频谱，即该频段没有被其他系统使用或干扰。否则，会使受干扰系统的性能以及终端用户感受都会产生较大的负面影响。而外干扰排查工作量较大，且解决时间无法预估，因此本案例通过挖掘多个规避杂散干扰、外部干扰等参数方法，针对在干扰场景下优化改善LTE用户感知。 【关键字】上行频选、上行随机化偏置 【业务类别】参数优化 问题描述 干扰源发射信号从天线口被放大出来之后，经过空间损耗的过程，进入接收机。如果空间隔离度不够或者频率被占用的话，进入被干扰接收机的干扰信号强度够大，将会使接收机信噪比恶化或者饱和失真。外干扰对网络的性能影响很大，主要有无法接入、掉话/掉线、业务速率低、切换成功率低以及语音/画面质量差等现象。 分析过程 当LTE超过-110dBm/PRB即达到中度干扰等级认为存在干扰，需要处理。干扰对LTE上行性能影响如下表： LTE上行每PRB检测到的干扰噪声平均值 上行近点吞吐率 干扰等级 大于-90dBm/PRB 2-3Mbps 重度干扰 -90～-110dBm/PRB 小于8Mbps 中度干扰 -110～-115dBm/PRB 小于9Mbps 轻度干扰 小于-115dBm/PRB 大于9Mbps 无干扰 表：LTE上行干扰不同等级及影响 根据被干扰小区的底噪数据，分析干扰特点。本次主要筛选出现网符合低频段高干扰、中间频段干扰以及高频段高干扰等场景的小区进行验证优化，每个PRB检测到的干扰噪声平均值主要有以下几种场景类型： 本次筛选平均每PRB干扰噪声平均值大于-110dBm的小区作为干扰小区，结合干扰小区KPI指标，选择KPI关键指标（接入成功率、掉话率）较差、只有部分频段有强干扰、小区业务量不是很高（业务量较高的话，无论如何都会分配到高干扰频段PRB）作为重点优化对象。 解决措施 3.1 PRB随机化偏置（中兴参数） 目前网络上行PRB随机化分配方式采用三段分配模式，其基础原理为：PRB随机化分配方式（三段分配模式）是将整个上行带宽划分为三部分，具体优先使用那一部分由参数CellType决定，而CellType=MOD3{MOD3(PCI)+PRB随机化偏置}，也就是说CellType由PCI和PRB随机化偏置两个参数共同决定，当前网管默认的PRB随机化偏置为0，这样的话一个基站的三个扇区（PCI模3不相同）的CellType则为0/1/2，如果通过设置不同的随机化偏置，从而使用户优先使用干扰相对较小的RB，是否就可以规避受干扰频率，改善上行信道质量。 筛取试验小区： 根据PRB随机化偏置的配置原理，选取了两个不同场景的干扰小区，设置相同的参数值(PRB随机化偏置为2)，以达到验证效果的目的。其中潮阳金浦南门水塔_2小区是低频段干扰场景，符合PRB随机化偏置为2的分配算法；潮阳海门迎宾路_2小区属于高频段干扰，不符合PRB随机化偏置为2的分配算法，若PRB随机化偏置为2的话指标应该会恶化。两个小区PRB干扰图如下所示： 参数实施： 将小区上行PRB随机化偏置、下行PRB随机化偏置由0调整到2，则根据其基本原理，该小区进行PRB分配模式变为cellType =2，小区在RB资源分配的时候，优先使用高频段无干扰的RB进行数据业务。 实施效果： 不一样的干扰场景下配置相同的PRB随机化偏置参数，得出验证结论如下： 潮阳海门迎宾路_2不符合场景要求，修改后关键性能如RRC连接成功率、掉线率恶化明显，且用户体验速率也没有提升；建议PRB随机化偏置修改为0。 潮阳金浦南门水塔_2低频段干扰符合PRB随机化偏置配置为2的场景分配要求，修改后RRC连接成功率指标持稳，掉线率由0.038%改善到0.015%，用户体验速率由11.72M提升到19.04M，效果较为明显。 小区名称 干扰场景 PRB随机化偏置 RRC连接成功率 掉线率 用户体验下行平均速率(Mbps) 优化前 优化后 优化前 优化后 优化前 优化后 潮阳海门迎宾路_2 高频段干扰(不符合配置要求) 0-2 99.80% 99.68% 0.113% 0.204% 18.32 19.15 潮阳金浦南门水塔_2 低频段干扰(符合配置要求) 0-2 99.97% 99.97% 0.038% 0.015% 11.72 19.04 潮阳海门迎宾路_2（不符合场景）关键指标如下： 潮阳金浦南门水塔_2（符合PRB随机化偏置为2的场景）关键指标如下： 综上所述，PRB随机化偏置的参数配