基于扫频数据挖掘的4G网络结构优化研究

梁荣锟

[摘要]针对目前LTE网络结构在网络覆盖评估和结构优化面临的挑战和困难，基于网络测试的受限，本文对扫频数据进行了深入挖掘与分析，总结了扫频数据对辅助网络结构优化的分析方法和手段。

[关键词]LTE 结构优化 频率规划 扫频分析 覆盖评估

一、概述

随着网络建设日益推进，LTE网络架构与频率使用情况越来越复杂，基于终端的网络测试受限于异频测量策略无法完整记录和呈现道路上所有信号的覆盖情况，对网络覆盖评估与结构优化带来了诸多不便。与之相比，扫频数据则能更全面更完整地反映网络覆盖的真实情况，对扫频数据的深入挖据与分析能有效补充前者的不足，成为网络优化又一重要手段。本文从扫频数据应用出发，通过对其深入分析与挖掘，辅助网络进行结构优化，提升网络性能。

本文分为两个部分内容，第一部分是关于扫频数据的基本应用与原理介绍，主要针对扫频数据在天线覆盖评估、网络结构评估、频点与PCI规划、参数个性化设置、其他功能实现五个方面的应用原理进行介绍；第二部分是扫频数据应用在实际网络优化中的一个样例，由此论证扫频数据分析对网络优化工作的重要意义。

二、基本应用与原理介绍

2.1天线覆盖评估

通过扫频数据的信号分布情况，结合现网工参的方向信息，能有效分析过覆盖、弱覆盖、反向覆盖等天线覆盖问题，用于指导天线调整，评估天线性能。

2.2网络结构评估

根据扫频数据，A小区作为主覆盖小区的所有采样点数记作N_A；在这些采样点中，所有B小区与A小区的信号强度差值小于或等于敏感阈值RSRPth采样点数记作NB，A；那么，小区B对小区A的干扰系数定义为：PB，A=。在干扰系数的基础上，我们定义A小区的被动干扰系数一，其中i为所有对A造成干扰的小区，该参数表征了A小区被周围小区干扰的程度；定义B小区的主动干扰系数=，其中i为所有被B干扰的小区，该参数表征了B小区对周围小区干扰的程度。被动干扰系数可用于整个网络中结构复杂干扰严重的区域定位，主动干扰系数则可标识造成该区域结构复杂干扰严重的最坏小区，借助这两个参数分析可迅速实现问题定位，指导优化调整方向，提升优化效率。

2.3频点与PGI优化

通过扫频数据分析，我们可以迅速进行频点与PCI问题定位，如PCI MOD3干扰，借助GOOGLE EARTH或MAPINFO的拉线标识，可以直观反映问题成因，输出调整方案，并判断新方案是否会带来新问题，从而选择最优配置。

另外，利用干扰系数矩阵，可借助程序进行全区域频点与PCI自动规划，从整体上优化网络性能，当然，只参考扫频数据的干扰系数矩阵过于武断，可加入MR数据与地理分析。

2.4参数个性化设计

利用采样点上的各频段各小区信号强度进行统计分析，可实现如异频测量A2门限的个性化设计。如可将RSRP样本分为“需要进行异频测量”与“不需进行异频测量”两类，按RSRP的值分别进行统计，描绘出两类样本的RSRP分布样本数曲线，并采用满足80%“需要进行异频测量”样本起测条件的RSRP设为a2ThresholdRsrpPrim值。如此能保证该小区覆盖范围内区域在需要起测异频时能及时起测，既保证了大部分区域信号顺利接续，又最大限度降低因起测异频带来速率下降的负面影响。

2.5其他功能实现

基于采样点LTE与GSM信号的共同分析，可把扫频数据挖掘的内容推广至系统间互操作应用，如CSFB频点优化、ESRVCC邻区优化与门限设计等应用。

三、扫频分析工具应用样例

江门恩平区域4月份第三方测试覆盖指标（综合覆盖率、SINR>=0比例）较差，针对影响该指标的主要因素MOD3干扰，我们采用扫频数据进行深入分析，得到恩平区域MOD3干扰分布图并进行精细优化，情况如下。

通过精细优化，恩平的覆盖指标，特别是SINR的相关指标，得到有效提升，道路测试中SINR值分布整体向SINR值较大的方向偏移。

四、结语

随着网络规模的不断扩大，4G网络结构和网络问题也随之复杂化，本文从扫频数据应用出发，通过对扫频数据的深入分析与挖掘，辅助网络进行结构优化，提升网络性能。通过扫频数据在天线覆盖评估、网络结构评估、频点与PCI规划、参数个性化设置、其他功能实现五个方面的应用原理进行介绍；与扫频数据应用在实际网络优化中的一个样例，论证了扫频数据分析对网络优化工作的重要意义。