基于MR.AOA的网络精准覆盖优化方法

何进栋

（中国移动通信集团青海有限公司，青海 西宁 810007）

1 引言

在LTE基站大规模部署后，大量弱覆盖、重叠覆盖区域缺乏智能化软件支撑天线角度的优化，优化人员解决问题时主要是依据MR测量数据、路测数据和现场堪测进行小区天线角度的调整，效率低且效果差，因此急需寻找新型解决方案发掘网络中存在的覆盖问题，进而提升网络优化的效果。

青海移动应用基于AOA的用户方位识别方法，有效改善4G网络深度覆盖。AOA即测量UE入射方向和天线法线的夹角，通过对其分析，定位用户分布，快速发现并处理存在MR弱覆盖、低业务、高倒流和方位角不合理等问题的异常小区，同时综合分析DT测试中服务小区与邻区采样点情况，筛选道路覆盖中的非必要小区，重点照顾深度覆盖需求，提升LTE深度覆盖能力，降低道路重叠覆盖度。

2 MR.AOA概述

2.1 MR.AOA定义

MR.AOA（eNB天线到达角）定义了用户设备相对参考方向逆时针方向的估计角度。在移动集团规范准中，规定参考方向应为正北方向。MR.AOA测量需要和MML配置的天线方向角配合，这个参数表示的是天线法线方向和正北方向的夹角（逆时针旋转）。如果不配置的话就是按天线的法线与UE的夹角计算，即是eNB天线到达角，如图1所示：

图1 天线到达角示意图

对于图1，有：

其中，AoA为待求的终端入射方向与正北方向的夹角，ΩBS为基站天线法线方向与正北方向的夹角，θAoA为终端入射方向与基站法线方向的夹角。

2.2 应用优势

当前4G网络结构和话务模型不断变化，需定期调整小区覆盖以确保用户使用最优的网络资源。通过深度挖掘MR数据，采用基于MR.AOA的大数据评估方法，对现网小区方位角和实际用户分布情况进行匹配核查，指导优化人员进行精确调整，提高优化效率。

（1）优势一：基于多维度数据，精准评估。AOA评估条件如图2所示：

（2）优势二：工具集成，实现规模化评估。

将基于MR.AOA的评估算法和标准进行工具集成，实现自动化、规模化评估分析，目前进行一轮全省小区的数据评估大概需要4～5小时。

（3）优势三：精确调整，提升优化效率。

“基于AOA的小区方位角评估”工具可以输出用户集中区域与天线主方向的偏离角度，优化人员可以参考这个角度值，结合小区天线的实际方位角进行现场调整，保证了调整的精确性，提升RF优化工作效率。

3 MR.AOA解决方案

3.1 实现方法

基于海量终端MR.AOA测量数据，通过对MR测量数据中的天线到达角AOA的数据进行赋权值处理，并结合三维评估，计算得到最佳的调整角度。统计各方向到达角的采样点，判断用户集中方向是否与天线法线方向一致，偏差度数即为天线与用户集中方向对齐的角度。无法通过天线到达角判定小区方位角的具体方位，不能具体计算出小区方位角的实际角度，但能判断是否为用户集中区域。为防止某个方向角区间MR采样点突高情况，联合左右两边的各一个区间进行采样点整合，提高准确性。天线波瓣宽度按60°计算，法线左右30°为正常范围，用户分布区域集中方向大于30°，可判断该小区存在无线覆盖异常。

现网方位角偏差计算：通过提取的MR.AOA数据，统计各方向到达角的采样点，判断用户集中方向是否与天线法线方向一致，偏差度数即为天线与用户集中方向对齐的角度。

偏差矫正：天线到达角主要是用来判断是否为用户集中区域，为防止某个方向角区间MR采样点突高情况，联合左右两边的各一个区间进行采样点整合，提高准确性。

图2 AOA评估条件

异常判断标准：天线波瓣宽度按65°计算，法线左右30°为正常范围，用户分布区域集中方向大于30°，可判断该小区存在无线覆盖异常。

通过业务验证，现网使用终端对AoA的结果进行验证，其精准性满足预期，即通过AoA得出的结果偏差为15°左右，如表1所示：

图3 AOA数据额核查示意图

表1 AOA统计表

3.2 数据核查

仅对宏站进行核查，建议忽略采样点小于100的小区，采样点过少会导致得出异常结果。

对各小区AOA到达角区间内的小区MR采样点进行统计，得出最大MR采样点区间，即为小区的用户集中区域所在区间。

假设天线波瓣角为65°，统计65°波瓣范围内小区MR采样点的占比。

用获取的小区的AOA到达角方向与天线法线方向（0°方向）进行对比：相差30°以上即可判断为小区覆盖方向与实际用户所集中方向存在偏差，相差越大，即表示天线方位角越有可能出现偏差，没有主覆盖到用户所集中的区域。

判断波瓣内MR采样点占比：

（1）波瓣内MR采样点占比＜40%，判断为小区覆盖存在偏差；

（2）40%≤波瓣内MR采样点占比≤60%，判断为小区小区覆盖在可接受范围内；

（3）波瓣内MR采样点占比＞60%，判断为小区覆盖正常。

如图3所示，∠θ即为用户集中方向与法线方向的偏差角度；∠β即为天线的半波瓣角度。

染色区域即为小区波瓣角覆盖区域，绿色粗箭头方向代表用户集中区域。

3.3 优化步骤

（1）步骤一多维度数据获取分析：结合MR数据、网管话统数据、电子地图和配置工参等数据进行关联分析，制定数据分析的规则和判决标准，编制工具，自动分析小区内用户集中方向与天线方位角的偏差，筛选覆盖异常的小区，计算天线调整的角度。

其中数据来源包括MR覆盖率、MR.AOA信息，网络话统包括接通率、掉话率、切换成功率等指标，电子地图包含三维电子地图，工参配置包含准确的方位角信息。

（2）步骤二现网优化调整：根据分析的结果以及天馈调整建议，结合天馈实际配置和现场无线覆盖环境、用户分布情况，针对性进行RF优化。对于天线主瓣方向没有覆盖用户密集的区域，现场可以根据需要开展个性化调整，保证用户能使用最优质的4G网络资源。

（3）步骤三调整效果评估：针对已经天馈调整的小区进行效果跟踪，从业务量增幅、MR覆盖率、KPI指标和用户感知等方面综合评估指标改善情况。

4 MR.AOA应用实例

通过对青海西宁LTE小区MR覆盖率原始数据进行分析，发现存在部分小区MR覆盖率长期较差，通过采集LTE小区AOA信息，发现部分小区用户并未分布在小区覆盖的主打方向上，借助AOA评估结果可有效进行天线调整，提升小区MR覆盖率。

4.1 现象描述

西宁城西青海百货HLF1HZ-3小区MR覆盖率为74.11%，MR覆盖率长期较差。

4.2 问题分析

网管订阅MR.AOA事件：登录网管，订阅采集目标基站MR.AOA信息，采集周期、采集用户数可与集团规范要求一致。MR.AOA信息采集完毕后，登录网优平台，提取AOA相关指标。北向MR订阅图如图4所示。

通过MR数据、电子地图等多维数据进行精准评估，快速输出评估结果。西宁城西青海百货HLF1HZ-3的eNB天线到达角分布如图5所示。从图5可以看出，该站点的按天线的法线与UE的夹角（天线到达角）主要集中在30°至55°之间，说明该小区天线覆盖方向不合理，建议对天线方位角进行调整。

4.3 优化方案

从eNB天线到达角主要分布在30°至55°，说明该小区的UE用户主要分布在天线主覆盖方向的左边，偏左45°左右方向上，因此建议对天线方位角向左调整45°，及调整西宁城西青海百货HLF1HZ-3的天线方位角：290°至255°。

调整前：调整前小区主要覆盖远端的底层楼宇，覆盖区域较小，且从eNB到达角数据分析，该小区主要用户位于天线覆盖旁瓣处小区楼，调整后小区覆盖近端多栋楼宇楼。

图4 北向MR订阅图

图5 西宁城西青海百货HLF1HZ-3的eNB天线到达角分布图

西宁城西青海百货基站天面图如图6所示：

图6 西宁城西青海百货基站天面图

4.4 优化效果评估

优化工程师根据现场无线环境，结合AOA精准评估结果，快速完成天线调整，优化效率大大提升。调整后小区用户数主要分布在天线法线覆盖方向的20°内，天线覆盖方向更加合理，经统计，该小区MR覆盖率明显提升，由调整前74.13%提升为80.61%，提升6.48%。西宁城西青海百货基站MR覆盖率如图7所示。

西宁城西青海百货基站到达角如图8所示。

5 结束语

图8 西宁城西青海百货基站到达角

图7 西宁城西青海百货基站MR覆盖率

用户的增长及无线环境的变化会导致网络规划、建设初期的网络结构发生变化，导致实际的网络覆盖与规划初期的效果不一致，影响用户感知，可借助AOA天线到达角采集的数据与现网工程参数进行对比分析，提升网络覆盖水平，改善用户感知。结合前期青海省内基于AOA的精确天馈优化试点实施，整体效果较好，对于主动发现问题以及优化效率提升方面都提供了有效的支撑手段，后续建议考虑将MR.AOA网络优化方法作为一种常态化的优化工作，持续改善网络质量。

综上所述，现网通过创新的MR.AOA网络优化方法，主动发现现网天线方位角覆盖不合理问题，并且对外场优化提供了具体优化的指导建议，有效提升了网络优化效率和优化质量，建议后期进行推广实施。

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