高铁场景LTE网络负荷评估及容量提升研究

谷俊江 张进 杨福理 李巍

中国联合网络通信股份有限公司江苏省分公司

1 引言

高速铁路（以下简称“高铁”）的迅速发展给人们带来了出行的便利，越来越多的人将高铁作为出行方式的第一选择。高铁作为联通网络中重点口碑场景，具有运行速度快、移动用户集中、多普勒效应明显等特点。随着LTE网络建设的加速，高铁4G用户数和业务量也持续、快速地增长，网络负荷日益严峻。网络整体负荷的抬升使得高铁场景下移动用户的容量难以满足用户多样化的需求。为了匹配高铁用户业务多样化，满足网络带宽不断提升的需求，合理地评估高铁场景下LTE网络的负荷情况，制定有针对性的扩容优化方案势在必行。本文主要围绕高铁场景下，如何进行SFN合并小区拆分和扩容这两个方面提出建议。

2 LTE网络负荷评估研究

LTE系统采用OFDM技术，数据信道为共享信道，分配方式灵活。LTE系统的网络容量的瓶颈主要体现在3个方面：系统处理能力、站点接入能力及用户感知速率。其中系统处理能力主要体现在eNodeB（Evolved Node B，即演进型Node B的简称，LTE中基站的名称）的基带板CPU的利用率指标上，以目前联通LTE网络的硬件配置及业务量，基带板CPU利用率总体较低，暂时不会出现负荷过高的问题。当前主要从站点接入能力和用户感知速率2个维度来评估LTE网络的负荷。由于高铁SFN合并比例较高，SFN直接影响物理小区容纳能力，故需要对SFN原理进行分析。

2.1 SFN技术原理

2.1.1 SFN定义

SFN（Single Frequency Network，单频网）是指在一个地理区域内，将多个工作在相同频段上的射频模块所覆盖的物理小区合并为一个小区的技术。为了便于描述，本文将合并后的小区叫做“SFN小区”；SFN小区中，各射频模块覆盖的无线通信区域称为“物理小区”。合并后，各物理小区使用相同的 PCI（Physical Cell Identi fi er）。

2.1.2 高铁应用

在高铁场景中，用户移动速度快，切换频繁，用户体验较差。高铁场景符合线状覆盖的特点，为减少用户移动过程中的切换次数，提升用户体验，将高铁线路上连续覆盖的多个物理小区合并成一个SFN小区。

合并前后普通组网和SFN组网对比：

图1 SFN合并小区组网对比图

2.1.3 增益及影响分析

引入SFN特性后，带来的增益主要包括：

减少了物理小区之间交叠区域（即邻区与服务小区的信号强度之差小于5dB）的干扰，提升了物理小区之间交叠区域的SINR（Signal to Interference plus Noise Ratio），从而提升了交叠区域的用户体验。减少了用户在多个物理小区之间的切换次数。

SFN合并在对网络产生增益的同时，也对网络产生了一定影响。SFN对网络的影响见表1。

表1 SFN小区对网络的影响表

可见，SFN合并对于降低切换次数、减少重叠覆盖、提升SINR、提升单用户下行吞吐率具有重大意义，尤其是对重叠区域SINR越差的RRU进行小区合并，SFN合并的增益越大。所以小区间切换次数较多或者切换成功率低时，SFN合并开通具有必要性。

但是，SFN合并后小区容量降低，接入资源减少，可容纳用户数会变少。所以当两个或者多个小区负载总和高于网络高负载标准时，需要进行评估拆除。

2.2 站点接入能力评估

LTE网络站点接入能力包括硬件处理能力和软件处理能力。目前站点接入能力的瓶颈主要是软件处理能力，即有数据传输的RRC连接许可用户数，因此站点接入能力采用有数据传输的RRC连接用户数指标进行评估。

有数据传输的RRC连接用户数是基于采样周期内用户的状态进行统计。在小区范围内，每秒采样所有处于连接态UE，并判断其下行缓存是否有数据，得到此时有数据的用户数，在统计周期末，取这些采样值的平均值作为缓存中有数据的平均用户数，即为有数据传输的RRC连接用户数。该指标反映了网络的用户数情况，系统每增加1个有数据传输的用户都将消耗一定的空口资源和设备资源，如果用户过多，会导致新的呼叫无法接入，并且会使已接入用户的业务感知降低。一个基站或者一个小区同时支持的有数据传输的RRC连接许可用户数受设备厂商的license控制，而当多个物理小区采用SFN合并的方式之后，多个物理小区最大只能共享一个小区的RRC连接用户数，容易导致接入受限的情况出现。

高铁与常规室内外覆盖场景有所不同，高铁的特点：运行速度快，车体穿透损耗大，多场景覆盖，业务量相对集中，因此高铁造成的问题包括：多普勒效应、多场景覆盖方案多样化、切换要求高等。基于高铁的复杂场景及高速移动切换需求，为了在重叠覆盖区域有效的抑制干扰，高铁采用SFN合并技术。高铁小区合并有效地提升了用户感知，但是同时也带来了可用接入资源的减少。

2.3 用户感知速率评估

用户感知速率是指满足用户使用一定业务需求所期望达到的速率，主要受占用的PRB资源、网络业务量及用户数等因素的影响。用户感知速率评估目的是确定小区下行PRB资源利用率和小区下行业务量的门限。高铁具有业务量集中的特点，铁路沿线站点由于采用FDD-LTE同频组网的方式，与大网保持一致，容易导致大网用户占用高铁站点，造成高铁站点话务量较高。加之列车经过时存在话务量及用户数剧增的情况，导致高铁站点在列车经过的时候达到话务高峰，从而影响用户感知，波动明显，根据高铁这种特性，在确定门限的时候需考虑列车经过的波峰所带来的容量冲击。

（1）确定高铁列车经过峰均比。高铁区别于普通场景的主要特点是用户数爆发集中，列车经过前后的业务量对比反差明显，需确认峰均比，以此推测高铁特殊话务模型。

（2）确定高铁用户感知速率基线。根据业务类型、不同业务速率需求、不同业务时长占比及小区并发业务数计算获得。

（3）确定下行PRB资源利用率门限。根据现网运行数据，分析用户速率与下行PRB资源利用率关系，得到用户数感知速率受限时相应的下行PRB资源利用率的门限。

（4）确定小区业务量门限。根据现网运行数据，分析下行PRB资源利用率和小区下行业务量的关系。结合网络规划对小区平均吞吐量的要求，得到小区下行业务量的门限。

2.3.1 高铁校正因子评估

由于LTE系统的高速率特征和PS业务的突发性，长周期小时级别的话务统计很容易“掩盖”短时间内的受限，采用短周期话务统计粒度来分析用户的实际受限情况，确定校正因子，修正系统提供的能力。高铁作为运行速度快，承载用户多的一个特殊场景，列车到达小区覆盖范围内时达到峰值，需要采取更短周期话统粒度来分析实际用户的实际受限情况，确定校正因子。由于短周期话统粒度需要进行监控采集，目前监控一个城市的高铁小区1min周期粒度指标进行分析。

从图2统计数据看，随着时隙占比的升高，用户感知吞吐率呈下降趋势，提取1min的数据粒度来统计，当占空比达到50%左右时，用户感知吞吐率下降到5Mbps左右，因此建议校正因子取值0.5，现网话统数据最低监控粒度为15min，需要除以校正因子0.5完成高铁扩容无线资源利用率预估。

图2 时隙占比分析图

2.3.2 单用户感知速率基线

2.3.2.1 典型业务的速率需求

统计数据表明，影响用户感知最大的因素是打开目标内容的时长，体现为用户对使用业务的期望速率。

根据移动互联网的业务特征统计，LTE网络类型主要有网页浏览类、即时通信类、社交类、流媒体（视频）类、文件传输（下载）类、其他类。为得到不同业务用户感知速率需求，对不同的业务进行基线测试，获得LTE网络各典型业务的期望速率，高铁场景应在瞬时大量用户接入时满足该期望速率。结果表2所示：

表2 不同业务保证优良体验对应不同速率表

2.3.2.2 业务时长占比

小区不同业务类型在线时长占比即统计单一业务占总业务市场的比值，计算公式为：

图3 业务时长占比计算公式图

通过对20∶00-21∶00江苏业务量负荷高的小区业务进行分析，图4和图5可以看出江苏使用时长最高的业务是视频业务，尤其以沃家视频占比最高。其次是即时通信，视频业务对用户感知影响最大。

图4 高负荷小区业务类型分布图

图5 主流视频业务分布与占比图

2.3.2.3 视频业务满足条件

目前用户使用时长最高的业务类型为视频业务，图6为视频业务对速率的要求：

（1）根据用户习惯、现网业务情况及网络能力分析，建议480P-1080P的关键指标设置为：缓冲时延2～4S，卡顿次数为0；

（2）分析值可以作为参考基准，根据不同OTT的视频业务差异、业务发展变化及网络负荷进行调整。

图6 不用业务体验下边缘速率要求图

图7 国内主流OTT视频码率统计图

各地市根据现网业务情况进行调整的原因有二：

（1）各本地网时延指标不同；

（2）不同城市格局与网络负载下，速率与覆盖标准的映射关系不同。

表3 边缘速率要求表

基于国内主流OTT视频业务特征统计，目标为2S打开要求，建议缓冲播放量按8S计算，目标速率为10Mbps.

2.3.3 单用户速率与PRB资源利用率的关系

不同SFN场景下，PRB利用率与单用户速率趋势比不同，选取当前现网的4种合并场景（未合并、本站合并、跨2站点合并、跨3站点合并）进行离散趋势图分类输出，具体见图8、9、10、11。

图8 未合并小区用户感知速率与PRB资源利用率关系图

图11 跨3站小区并用户感知速率与PRB资源利用率关系图

随着下行PRB资源利用率的升高，用户感知速率呈下降趋势，不同场景下下降趋势有所不同：

（1）未合并小区状态下，当下行PRB利用率上升到44%时，用户感知速率受限，下降至10Mbit/s左右，当下行PRB利用率上升到65%时，用户感知速率受限，下降至5Mbit/s左右，表明该状态下用户感知速率受限的门限为下行PRB资源利用率达到44%；

（2）本站合并小区状态下，当下行PRB利用率上升到47%时，用户感知速率受限，下降至10Mbit/s左右，当下行PRB利用率上升到73%时，用户感知速率受限，下降至5Mbit/s左右，表明该状态下用户感知速率受限的门限为下行PRB资源利用率达到47%；

（3）跨2站合并小区状态下，当下行PRB利用率上升到40%时，用户感知速率受限，下降至10Mbit/s左右，当下行PRB利用率上升到60%时，用户感知速率受限，下降至5Mbit/s左右，表明该状态下用户感知速率受限的门限为下行PRB资源利用率达到40%；

（4）跨3站合并小区状态下，当下行PRB利用率上升到40%时，用户感知速率受限，下降至10Mbit/s左右，当下行PRB利用率上升到68%时，用户感知速率受限，下降至5Mbit/s左右，表明该状态下用户感知速率受限的门限为下行PRB资源利用率达到40%。

总结：从上述分析可以看出，满足高铁用户的视频体验10Mbps的情况下，PRB资源利用率门限为45%。

2.3.4 用户感知速率与用户数关联分析

（1）用户数＞40时，开始发生流量抑制，单小区速率处于15Mbps左右；

（2）用户数＞60时，流量抑制扩大，单小区速率处于10Mbps左右；

（3）用户数＞100时，流量抑制明显，单小区速率处于8Mbps左右；

（4）用户数＞200时，流量抑制呈指数增长，单小区速率处于5Mbps以下。

图12 高铁小区流量抑制比图

3 LTE网络负荷容量提升分析

根据上述分析，LTE网络负荷的评估体系主要是基于站点接入能力和用户感知速率2个维度对网络负荷进行评估。具体到评估指标则是下行平均PRB资源利用率、小区平均用户数、下行单用户速率这3个指标，通过高铁特殊场景的峰均比计算。具体方法如下：

统计：监控单地市高铁小区PRB资源利用率、小区平均用户数、下行单用户速率，统计粒度1min，统计周期4小时。

计算：计算单地市高铁小区PRB资源利用率、小区平均用户数、下行单用户速率，各项指标都是统计周期内取最大值。

评估：将小区各项指标统计值与预设门限值比较，对比结果进行分类汇总。根据上面分析得知，建议采用本站合并SFN模式，下行平均PRB资源利用率门限为45%，下行单用户速率为10Mbps，小区平均用户数为150。

3.1 不同SFN合并模式拆分对比

选取沪宁线各地市6RRU合并，4RRU合并，本站背靠背小区进行SFN拆分，其中6RRU，4RRU合并拆分为本站背靠背合并，本站背靠背合并拆分为单RRU小区。通过对比拆分后的小区各项指标来评估SFN拆分的合并的优劣势，具体见图 13、14、15、16。

图13 PRB利用率拆分前后对比图

图14 小区平均用户数拆分前后对比图

图15 单用户速率拆分前后对比图

图16 CQI拆分前后对比图

通过对比各类型RRU拆分前后的关键指标发现，4RRU拆分为本站合并后各项指标均较其他两种拆分方式优势明显。

（1）4RRU小区拆分后单用户速率较拆分前提升了28.65%；最大用户数基本与拆分前持平，PRB利用率下降了61.50%，CQI下降了0.33%。

（2）本站背靠背小区拆分后速率提升14.54%，相对提升幅度较低。并且部分站点拆分后单用户速率呈下降趋势，拆分后CQI下降了1.26%（需通过RF优化进行提升），用户数基本与拆分前持平。

（3）6RRU小区拆分后单用户速率较拆分前提升23.98%，最大用户数与拆分前基本持平，PRB利用率下降了53.23%，CQI下降趋势较大为9.23%（需通过RF优化进行提升）。

结论：上面分析可以得出，SFN拆分后对单用户速率带来的提升增益中，跨站合并收益最高，可以达到20%，本站背靠背合并收益较低，只有14%，SFN小区的拆分均造成了小区CQI的下降。现网SFN小区拆分后需要进行精细化优化来提升小区CQI，但是由于目前高铁采用FDD-LTE同频组网模式，重叠覆盖区域的干扰无法避免，考虑到高铁车速快，提速在即，建议对目前跨站合并小区进行拆分，保留本站背靠背合并模式。

3.2 SFN拆分单用户速率增益

当前江苏高铁中沪宁城际的资源负荷最高，单用户感知速率最差，选取沪宁城际进行SFN合并拆分增益分析，表4为沪宁城际合并情况：

表4 沪宁城际江苏段各地市合并情况表

由上表可以得到，沪宁城际合并小区比例为77.68%，其中本站背靠背SFN合并方式比例为40.63%，跨站SFN合并比例为37.05%，将跨站SFN合并小区拆除为本站背靠背SFN合并模式，共需增加95个本站背靠背SFN合并模式小区，按照增幅23%进行计算，下行单用户速率提升0.5Mbps，最大可容纳用户数增加38000个。速率提升幅度较小，想达到感知标准（10Mbps），仍需采取载波扩容模式。

3.3 载波聚合扩容增益（CA）

当前影响高铁扩容的主要因素为LTE频谱问题，图17为当前频谱可用情况分析：

图17 载波扩容频谱分析图

由上图可以看出，联通高铁载波聚合推荐1.8G带内和1.8G+2.1G带间两种方案，当前2个方案情况优劣势对比见表5：

表5 L2100和L1800优劣势对比表

7月26日，为保障铁总测试，徐州对北段进行带内1800M扩容，开通载波聚合，实际提升效果如下：路测下载速率由30Mbps提升至43Mbps，提升幅度为43%，LTE数据流量（一天）由635Gbps上升至777Gbps，话务量提升22.4%。

4 结束语

本文围绕高铁场景下SFN不同类型合并模式展开分析，从站点接入能力及用户感知速率两个维度来评估高铁LTE网络的负荷，结合现网数据统计分析，从用户感知角度出发，确定各评估指标项的预设门限。通过分析SFN拆分影响，确定高铁网络负荷高的情况下，如何合理进行拆分，合理利用SFN可以提升用户感知速率，根据实际情况进行拆分，避免“一刀切”带来的用户感知下降及小区指标恶化。由于各地区本地网高铁用户分布、业务模型及无线环境都存在区别，各指标预设门限可以根据实际情况进行灵活调整。