TD-LTE基于统计分析的MIMO性能优化方法

赵明伟 徐霖洲 石宙飞

【摘要】 本 文根据TD-LTE网络的优化需求和实践应用，介绍一套基于扫频测试数据和网管统计数据相结合的TD-LTE MIMO性能的优化方法，通过对不同来源的数据进行联合分析，提高了MIMO性能故障小区的定位效率，挖掘了更深层次的MIMO隐患故障，快速提升了TD-LTE网络性能，提升用户感知。

【关键词】 网管统计 MIMO性能 隐患故障

TD-LTE MIMO performance optimization method based on statistical analysis

ZhaoMingWei ，Xulinzhou ，ShiZhoufei （China Mobile Group Guangdong co，LTD. Zhongshan Branch）

【abstract】I n this paper， according to TD-LTE network optimization requirements and practical application， introduced a method for the network of the TD-LTE MIMO performance optimization ，based on combining scanner data and network management statistical data. Through analyzing the different sources of data，it can improve the efficiency of MIMO performance fault cells， excavate the MIMO deeper hidden faults， promote the TD-LTE network performance fastly and enhance users awareness.

【key words】 Network management statistical MIMO performance Hidden faults

一、引言

多输入多输出技术（Multiple-Input Multiple-Output，MIMO）是指在发射端和接收端分别使用多个发射天线和接收天线，使信号通过发射端与接收端的多个天线传送和接收，从而改善通信质量。它能充分利用空间资源，通过多个天线实现多发多收，在不增加频谱资源和天线发射功率的情况下，可以成倍的提高系统信道容量，显示出明显的优势，是TDLTE网络的的核心技术。

二、MIMO性能优化的现状及意义

MIMO技术充分利用多天线特性来对抗信道衰落，从而有效克服多径衰落、干扰等影响通信质量的主要因素，提高信号的链路性能。

TD-LTE为双流射频发射系统，其中一路故障，或双路不平衡，检测难度较大，目前未有系统的检测方法和统计分析方法。特别是双流不平衡问题，因为无线环境非常复杂，信号是波动地传输的。现有的MIMO性能分析方法基本上每次排查前均需要进行扫频测试，且没有成熟的算法及软件分析系统，工作量大，效率较低，如何准确地定位出MIMO性能问题小区是关键。

三、基于后台统计的MIMO性能数据分析的方法和流程

3.1基于后台统计的MIMO性能优化系统总体构成

基于后台统计的MIMO性能优化系统总体由三部分组成：原始数据采集、数据处理中心、故障检测，具体系统构成如下图1。

原始数据采集：完成对扫频MIMO数据、网管后台TM数据的采集；

数据处理中心：对扫频MIMO数据和网管后台TM数据进行处理，分析扫频2*2 MIMO覆盖、扫频双流差值覆盖、扫频CN值覆盖、后台TM模式数据占比；

故障检测：完成小区故障检测，如馈线故障、RRU供电不足、RRU通道故障、CC版故障、天线故障，拉远站点光纤时延故障等。

整个MIMO性能优化方法可分为三个步骤来实现：扫频MIMO分析系统数据采集及统计分析、后台网管双流传输业务性能统计分析、MIMO故障小区输出，下面对三个步骤逐一介绍。

3.1.1 扫频MIMO分析系统数据采集及统计分析

通过过扫频测试可以得到2*2路的信道特征并计算信道条件数，进而判断信道的相关性，从而对MIMO性能进行分析，扫频MIMO分析系统数据采集及统计分析如图2，主要由硬件数据采集和软件数据统计分析两部分组成。

硬件数据采集：利用Rainbow多径质量测试仪，对LTE小区的信号源发射机Tx0和发射机Tx1的信号源进行数据接收。

软件数据统计分析：利用软件平台算法，进行2*2MIMO的覆盖性能评估，多径相关性质量统计分析；

多径相关性质量统计分析：主要定位扫频MIMO故障单流区域，如图3；

说明：图中方格区域为单流区域，无双流相关性参数，无法启用MIMO功能业务

2*2MIMO的双流性能评估分析：主要分析双流平衡度，双流差值大于10dBm即为双流不平衡，如图4双流性能情况分析。

3.1.2 后台网管双流传输业务性能统计分析

从网管后台网管数据中，TM传输模式数据能够直接反映MIMO性能的好坏，目前常用的TD-LTE传输模式有5种TM1、TM2、TM3、TM7、TM8，TM模式说明如表2。

UE在TM8业务模式下，当UE因为空间原因无法解调出其中一个数据流的情况下，UE就会向eNb反馈，RI1的CQI，同时在TM8模式下，支持内部模式快速切换到发射分集，这一设计是为了在不改变传输模式的情况下，由物理层信令指示传输方式快速切换到发射分集。

后台网管统计分析示例：某小区的TM模式用户数占比情况，单流占比非常高，该小区双流性能异常，如表3所示。

注：TM8模式也包括单流波束赋形，除专用导频不同外，基本原理和性能与 TM7 单流是一样的。

3.1.3 MIMO故障小区输出

结合扫频MIMO分析和后台网管数据分析，输出MIMO性能故障的小区进行上站排查，根据现场的站点情况进行相应的排查，定位问题的根源，输出MIMO故障小区。

MIMO故障单流小区的定义：

①扫频双流数据测试单流接收或双流不平衡

②后台网管的双流数据占比（rank=2）低于10%

3.1.4 MIMO性能优化方法实例

问题描述：

网管后台分析，后台数据监控显示，中山沙溪岚霞新村 F-ZLH-2双流业务量占比为0%，下行BLER达到12.05%，用户感知指标较差。

扫频MIMO数据显示，中山沙溪岚霞新村F-ZLH-2小区，PCI为13，正覆盖方向双流差值大于8dbm，双流不平衡，如图7所示；

现场排查：

1、馈线检查：仔细检查该小区的天馈线，没有进水及破损现象；

2、驻波检查：连接软件查看该小区8通道的驻波比情况，都是1：1排除馈线问题；

3、光纤调换验证：用正常1小区的光纤插到问题小区上，双流不平衡问题依然存在，排除光纤和BBU问题；

4、天线校准线验证：更换天线校准线后不平衡问题依旧存在；

根据后台告警及现场排查情况分析，怀疑是第9通道天线校准线故障导致双流输出不平衡，尝试更换天线校准线，更换后启动基站，不平衡问题依旧存在；

5、后台日记跟踪及RRU内部通道指令查询

结合小区历史日志及当前的日记进行分析，初步判断是由于RRU上有一个通道出现故障导致该通道信号输出异常，因此进一步使用RRU内部通道指令查询，最终确定RRU通道1存在故障，更换RRU。

现场排查效果：

1、双流性能恢复正常：更换RRU后，多径测试仪显示该小区双流恢复平衡，信道相关性改善；

2、调整前后一周后台指标对比：故障消除后，BLER为8.70%，提升4个百分点；双流数据流量恢复正常，占比63.97%；

四、总结

本文通过结合后台网管指标、扫频MIMO测试，对TDLTE 网络整体MIMO性能进行深层次评估，挖掘MIMO性能异常隐性，定位问题本质原因，总结出一套MIMO性能优化的可行性方案，为MIMO性能优化提供明确方向，提高优化效率。

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