3D-MIMO基站需求场景的识别及规划方法研究

刘昱鹏，孟繁丽，尧文彬

(1 中国移动通信集团河南有限公司，郑州 450000；2 中国移动通信集团设计院有限公司，北京 100080)

1 3D-MIMO技术特性概述

3D-MIMO是现有TD-LTE的增强技术，也是5G关键技术实现4G化应用的新技术，在TD-LTE工程应用中表现微一种新型的设备形态，即新型基站与天线合一的设备（RRU与天线集成）。该技术通过引入大阵列智能天线（64T64R）使用户可以获取更多的下行波束赋型增益和上行接收分集增益，同时引入上/下行16流的空分复用技术，带来小区上下行容量的翻倍提升。

其特点一是“3D”，即广播波束在水平和垂直两个维度动态可调，其广播波束垂直面半功率角可在10°～30°范围内灵活调整，水平面半功率角可在15°～65°范围内灵活调整，实现精准覆盖。相比层层通，3D-MIMO在垂直面的覆盖范围更窄，在水平面的覆盖范围更宽。

其特点二是“上行MU MIMO&下行MUBF”，即在上下行引入16流多入多出功能通过增加天线数量使得波束变窄，可带来更强的系统空分复用能力，同时降低干扰，更适用于用户分散度较好条件下发挥技术效能，有效提升小区吞吐量。

2 3D-MIMO技术在无线网络组网中的应用分析

2.1 3D-MIMO技术对网络能力提升及适用场景分析

中国移动通信集团组织了多种无线场景下，针对3D-MIMO应用试点的测试，效果良好。

2.1.1 覆盖精准度

3D-MIMO公共控制信道水平和垂直维度张角灵活可调。相比传统8天线基站，3D-MIMO垂直维度最大张角是其2～3倍、水平维度最大张角相当，相比大张角天线，3D-MIMO垂直维度最大张角是其一半、水平维度最大张角是其3倍。因此，3D-MIMO可提升覆盖的灵活性和精准性，同时降低小区干扰，具备普通宏覆盖、单栋高楼和高楼群的精准覆盖能力。现网试验中，单台3D-MIMO基站可调节张角灵活实现对单栋40层楼或3栋26层楼的有效覆盖，覆盖提升2～10 dB；且当楼层越高时，由于普通宏蜂窝无法实现对高层的有效覆盖，易出现覆盖盲点区域，此时使用3D-MIMO基站对覆盖的提升越显著。

2.1.2 网络容量

Massive MIMO的技术特性，使得上下行吞吐量和边缘用户速率增益成倍提升。在满负荷加载情况下，相比8T8R的上行接收分集和下行2×2 MIMO，下行小区峰值吞吐量340 Mbit/s（达8天线基站3倍）、小区平均吞吐量180 Mbit/s（达8天线基站3～5倍）、边缘用户速率增益达4～6倍；上行小区峰值吞吐量40 Mbit/s（达8天线基站2倍）、小区平均吞吐量20 Mbit/s（达8天线基站2～3倍）、边缘用户速率增益达2～3倍。

对容量提升显著的这种技术特性说明3D-MIMO适用于高流量、高负荷区域，在无其他可用载频的情况时，采用3D-MIMO基站可有效改善用户体验，提升小区整体的频谱效率和吞吐量。

2.1.3 空分复用能力

3D MIMO最大支持上行多用户8流MIMO配对和下行多用户16流配对，突破单终端天线数限制，大幅提升了系统空分复用能力。

在用户较为分散度时，上行MU MIMO和下行MUBF配对效果更佳；在用户分布分散的场景下部署，能够充分发挥3D-MIMO的空分复用效能。

2.2 3D-MIMO技术在现网部署的可实现性分析

从上文可以看到，3D-MIMO技术对网络覆盖、容量及干扰抑制能有非常好的效果，同时这种技术又是5G的关键技术，那么是不是可以在现网规模引入3D-MIMO基站呢？

由于3D-MIMO基站采用了64T64R技术及上/下行16流的空分复用技术，带来网络能力显著增强的同时，其对射频模块、基带处理的要求大幅提高，其设备成本和网络建设成本也远远高于普通类型的基站。经初步分析，3D-MIMO基站综合成本约为8天线宏站的3.5倍。

除了设备成本成倍提高以外，3D-MIMO天线体积、重量更大，安装难度较大。这种现实情况也决定了我们在开展一个方案设计的时候，不能简单粗暴地统一采用3D-MIMO技术方案解决现网的需求。

考虑到上述3D-MIMO技术的成本和部署难度，并综合考虑3D-MIMO基站的性价比，初期仅在穷尽频率资源、技术手段仍难以满足覆盖、容量需求的特殊场景可考虑使用。

3 TD-LTE无线网络部署3D-MIMO基站的规划技术要点分析

从以上分析可以看到，3D-MIMO基站部署初期，推荐在覆盖和容量有极高要求的场景下采用。在实际规划操作中，如何有效识别出这些需求场景；对于有精准覆盖需求的场景考虑采用3D-MIMO技术还是部署微站/大张角等特型天线来满足精准覆盖需求方能达到最佳的投资性价比；对于有容量解决需求的场景考虑采用3D-MIMO技术还是普通的载波扩容手段来解决。

如上的问题是我们在开展网络规划中需要因地制宜加以考虑，根据场景特性进行站型选择与部署。因此，如何能够有效识别出这些场景并选择合理的站型部署方案，是我们在开展无线网络规划时应重点考虑的内容。

3.1 3D-MIMO基站部署需求场景分析

室外覆盖或者室外覆盖室内的情况下，我们可以按照以下策略进行站型选择与规划。

对于新增开阔区域覆盖场景，用户分散地域广、容量偏低，优先选择宏基站实现广域补盲覆盖。

对于弱覆盖场景，在弱覆盖覆盖盲点较集中的区域优先选择建设微基站补盲，而在覆盖盲点较分散的区域优先选择部署3D-MIMO基站实现更精准的覆盖。这种站型部署方式可合理发挥各类站型的优势，既能实现针对性的覆盖和精准业务吸收，又能够节约成本。

对于容量不足的场景，当预计需求小于4.5个载波时（或TD-LTE系统最大可用载波数），优先选择载波扩容方案；当需求大于4.5个载波时（或TD-LTE系统最大可用载波数），优先选择部署3D-MIMO基站以吸收更多业务量。此时，建议的规划方案选择如表1所示。

表1 容量需求场景规划方案

由此可见，随着网络需求的发展，规划设计需要分场景开展精细化需求识别，精确匹配解决方案。因此，根据需求来源的不同，我们可以采取图1所示的分步骤的规划流程。

3.2 3D-MIMO基站需求场景识别

图1 基于需求评估和场景识别的规划流程图

从以上分析可以看出，新增开阔区域覆盖需求和容量需求场景的基站类型选择较易确定，而当前3D-MIMO基站主要应用于业务量大的小区覆盖，特别是在系统负荷高、用户垂直面位置差异大的场景下应用，3D-MIMO性能增益更高。此时除了容量需求识别外，还需要识别基站是否弱覆盖、及弱覆盖分散度。

在规划设计中需考虑如何实现“基站弱覆盖识别”和“弱覆盖离散度识别” 两个维度，从而保证实现最优站型选择，达到业务需求与资源配置均衡。

3.2.1 基站弱覆盖识别

（1）下行弱覆盖识别：下行弱覆盖可通过小区MR弱覆盖采样点占比进行判断，是现网应用较成熟和广泛的一种方式。

MR弱覆盖比例=MR RSRP＜-110 dBm的采样点/MR总采样点数。可通过该比例判定小区是否下行弱覆盖。

（2）上行覆盖受限识别：由于UE发射功率较低，容易造成上下行覆盖不平衡，即下行覆盖大，上行覆盖小，出现上行受限。

当天线单端口功率配置为建议值15.2 dBm，接收点RSRP满足弱覆盖门限-110 dBm时，根据链路预算，对应的最大路径损耗为125 dB，路损大于该值时，可能存在上下行受限。此时，如果增大基站发射功率，则下行RSRP能满足要求，但是上行无法正常解调，表现为上行受限。由于系统没有对上行接收到的采样点电平值进行统计，因此需通过其他方法识别上行受限。

对于这种情况，我们可以通过利用上下行路损一致的原则，基于基站发射功率和最大路损可以算出上行受限之前下行对应的RSRP值，即可以得出容易出现上行受限时的路损值。结合理想用户分布模型和现网数据，通过寻找大路损占比和远点用户上行体验速率的关系，根据对某本地网的数据分析，可得到大路损占比和上行体验速率的关系曲线图，如图2所示。由图2中数据看到，当用户大路损占比超过26.7%时远点用户分布较多。

基于以上、下行弱覆盖两个维度分析，当其中任一维度满足判断标准时，则判定当前场景远点用户较多。

3.2.2 覆盖盲点离散度分析

基于MR栅格化数据统计及智能化覆盖盲点聚合算法，提出了覆盖盲点离散度分析方法，可以通过计算各扇区下栅格MR条数标准差，判断覆盖盲点离散的程度。

第一步，地理栅格化处理：对MR数据进行20×20 m栅格化处理。

第二步，统计栅格弱覆盖比重：统计输出小区级的每栅格化MR弱覆盖采样点（RSRP≤-110 dBm）条数，将小区级MR栅格数据按照扇区进行合并，计算每个栅格MR弱覆盖采样点数占扇区总弱覆盖采样点数比例。

第三步，获取栅格覆盖盲点离散度标准差：通过扇区下有效栅格的MR弱覆盖采样点占比的标准差(S)来进行表征覆盖盲点离散度，公式如下。

注：xn是每栅格MR弱覆盖采样点条数，x是平均条数。

第四步，输出并考察覆盖盲点离散度分析结果： 计算各场景下扇区MR栅格化标准差的平均值，当扇区标准差大于所在场景标准差平均值时认为用户分布集中，否则判断为用户分散。

采集某本地网的部分小区统计数据，并根据以上步骤计算，可得到表2中数据，由此可对各扇区的覆盖盲点离散度进行判断，从而获知用户在当前场景下覆盖远点的分布状况。

通过以上方法，我们在规划中引入“远近场景识别”和“用户离散度分析” 两项关键技术来识别用户分布，精准确定3D-MIMO基站部署位置。同时，将其融入无线网络总体部署方案，把提升网络覆盖、容量技术的多种方案如建设微基站、载频扩容、3D-MIMO基站方案综合考虑，对应不同的需求场景识别与优选出最佳规划方案，具体落实为“需求识别-场景识别-方案优选规划”3个步骤来完成规划方案。这种“3个规划步骤、两项关键技术”的3D-MIMO规划模型充分从技术特性和用户分布特性方面发挥了3D-MIMO的技术效能，形成最佳的规划方案，是对TD-LTE无线网络规划技术和规划流程的有益补充。

4 利用人工智能算法实现3D-MIMO网络规划的方法

从以上分析我们可以看到，移动业务和技术的发展促使无线网络愈发复杂、对建网的要求不断提高，要做好规划设计，必然离不开现网大数据的支撑；同时，通过对大量数据进行学习的机器算法，也逐渐引入到网络规划工作中用以解决类似的复杂场景需求识别及最佳站址选择。

而运营商的优势也在于拥有有海量的、不断更新的运维数据可反映网络发展变化情况。拥有了大数据资源，除了以上提出的分步规划及两项关键技术外，我们还可以利用人工智能算法实现3D-MIMO网络规划，通过列举与3D-MIMO站址部署相关的小区级现网参数/场景特征，如RRC连接数、利用率、上下行流量、CQI采样点分布、视频等业务占比等构建数据库，并对这些海量真实数据进行建模，每个模型考虑了不同的特征组合，分别从多个角度来评估网络性能，从而自动判断现网小区是否适合采用3D-MIMO部署。

表2 覆盖盲点离散度分析示例

5G网络将亮相世界互联网大会

作为世界互联网大会的举办地，乌镇已经率先启动了5G试验网建设工作，目前已设置了十余个5G基站，将在第五届世界互联网大会期间，进行5G试验网应用创新的展示。5G体验车中8K画质的乌镇高清直播，也是展示项目之一。

“我们将在大会期间展示5G+8K直播，对摄像头和显示器配置要求很高，只有5G网络下，才能实现稳定的画面采集、接收与呈现。”中国移动浙江公司嘉兴分公司综合部工作人员告诉记者，高清的视频直播需要5G网络强大的带宽来支撑。

通过强大的带宽，5G还能在包括直播、游戏，甚至是医疗、教育等多个场景进行应用。

自2016年底，中国移动浙江公司进行5G创新探索以来，多次开展G规模试验，截至目前，已联合产业界合作伙伴共同开展西湖景区360度VR直播、远程B超、5G AR远程维修、全息通话等应用创新。

在本届互联网大会上，除通过5G进行视频直播体验外，5G医疗急救车也将亮相乌镇。加载了5G网络的医疗急救车，会实时将患者的状况通过网络传输到浙江大学第二附属医院，医院的医护人员能及时进行远程问诊和急救，甚至指导进行手术。同时，智能消防、智能监测、智能家居等应用已十分普遍，5G在物联网应用普及方面，还将进阶到技术难点更高质的车联网、机器人安防等领域。

(来源： 科技日报)