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偏远地区5G无线网络精准选址评估方法的研究

2018-12-27邱东来成立华

移动通信 2018年10期
关键词:菲涅尔偏远地区站址

邱东来 成立华

【摘 要】为了解决5G无线网络基站在偏远地区精准选址面临的困境,提出了一种量化选址效果的评估办法,将点覆盖以及线覆盖通过离散取样统一到了一套数学计算模型中,并通过案例进行了验证。该方法具有低成本、简单实用的特点,能够有效地指导偏远地区5G基站精准选址建设。

5G精准选址;偏远地区5G基站规划;选址评估办法

1 引言

根据我国《国家信息化发展战略纲要》,2020年之前将实现5G商用。北京时间2018年6月14日,3GPP全会批准了第五代移动通信技术标准(5G NR)独立组网功能冻结,至此5G已经完成第一阶段全功能标准化工作。全球运营商、设备厂商、终端厂商均进入了产业全面冲刺新阶段。5G总体愿景是信息随心至,万物触手及。而要实现这一愿景,无所不在的5G无线网络是重要保障。

2017年11月15日,工信部官网发布《关于第五代移动通信系统使用3 300 MHz—3 600 MHz和4 800 MHz—5 000 MHz频段相关事宜的通知》,明确了3 300 MHz—3 400 MHz(原则上限室内使用)、3 400 MHz—3 600 MHz和4 800 MHz—5 000 MHz频段作为5G系统的工作频段,我国成为国际上率先发布5G系统在中频段内频率使用规划的国家。该频率使用规划能够兼顾系统覆盖和大容量的基本需求,是我国5G系统先期部署的主要频段。而根据目前全球各运营商的5G频率计划情况,24.25 GHz—27.5 GHz和40.5 GHz—43.5 GHz是最有希望获得全球协同的毫米波频段。根据电磁波传播特性,频率越高,在传播过程中衰减越快,这意味着5G基站的覆盖半径将越小。据初步评估,为了实现和4G相同的覆盖效果,5G的基站数量将要达到4G基站数量的2~3倍。在偏远地区,如农村、山区、旅游景区等地方,过去大基站广覆盖的覆盖模式将不再适用。在5G时代,如何实现5G基站的精准选址将是偏远地区5G无线网络建设成败的关键。

2 偏远地区5G基站重规划的迫切需求

不同频段的电磁波在偏远地区的传播特性存在非常大的差异。根据“惠更斯-菲涅尔”原理,假设电磁波从A点自由传播至P點,A点和P点之间的距离为d,λ为电磁波波长,则存在一个以A点和P点为焦点的椭球体,该椭球体的截面最大半径F如式(1)所示,该椭球体称为第一菲涅尔椭球。

F=(dλ)1/2/2 (1)

第一菲涅尔椭球是A点至P点的电磁波传播的主要通道。如图1所示,虽然障碍物Z1没有阻挡AP之间的几何射线,但是由于已经进入了第一菲涅尔椭球,所以Z1将对P点的接收场强形成影响,AP两点之间不能视为自由空间传播;另外,虽然Z2已经阻挡到了AP之间的几何射线,但是由于第一菲涅尔椭球没有完全被阻挡,因此P点仍然可以收到A传播过来的信号,这就是所谓的电磁波绕射。

从式(1)可以看到,不同频段系统的第一菲涅尔椭球最大截面半径不同。表1是以AP距离为500 m的标准计算出来不同频段系统的第一菲涅尔椭球最大截面半径。

表1 不同频段系统第一菲涅尔椭球最大截面半径

序号 系统 代表频段 最大半径/m

1 2G/3G 800 MHz 6.85

2 4G 1 800 MHz 4.56

3 中频段5G 3.5 GHz 3.27

4 高频段5G 28 GHz 1.16

从表1可见,频段越高,第一菲涅尔椭球最大截面半径越小,第一菲涅尔椭球越细长。在图1的A点、P点、障碍物Z2相对位置不变的前提下,频段越高,障碍物的相对遮挡面积就越大,P点接收到的场强就越小。A点和P点之间越接近于直线传播。这意味着,在偏远地区,对于2G、3G、4G可以实现电磁波绕射进行目标覆盖的基站站址,对于高频段5G系统已经不再适用。5G面临着偏远地区大规模站址重新规划的迫切需求。

3 偏远地区5G基站精准选址面临的困境

由于5G系统频率高、传输损耗大的特点,5G基站的精准选址具有非常重要的意义同时也面临着一些困境,主要有以下几点:

(1)偏远地区存在地广人稀、道路弯曲的特点,覆盖目标分散。而5G频段高,覆盖距离短,精准定位待覆盖目标是一个重要的前提。此外偏远地区地形地貌复杂、阻挡多,而5G系统在传输的时候接近于直线传播,这意味着在针对待覆盖目标精准布设5G基站时,需要考虑非常复杂的环境因素。

(2)在以往的基站选址中,更多是依靠选址工程师实地勘察,依据经验在现场针对覆盖目标选取若干个备选站址,之后在电子地图上结合现网进行整体判断,最终确定选址位置。这种选址流程,更多依靠选址工程师的主观经验,不同的人可能有不同的理解,无法保证选址位置最优。

(3)目前对选址缺乏一套行之有效、简便且低成本的评估方法。在选址评估中,一种办法是进行模拟测试,在拟选址位置架设模拟天线进行模拟信号发射,通过测试来评估拟建设基站的覆盖效果。这种办法无疑将极大地消耗人力、物力以及时间,并不实用。还有一种办法是仿真评估。这需要采购价格不菲的仿真软件,同时要对选址人员进行仿真培训,成本高。同时仿真的效果受限于三维电子地图的精度,精度越高,价格越贵。目前普遍使用的偏远地区三维电子地图是50 m精度,用以宏观评估网络建成后的整体覆盖效果,不宜作为小范围覆盖情况的精准评估。由于无法在基站建设之前进行有效评估,在以往的无线网络建设中,只能等基站建成后,进行覆盖测试,根据测试结果进行天馈工参微调。但是因为基站已经建成,位置无法移动,并不能从根本上保证覆盖效果,往往需要对盲区进行补充基站覆盖,增加了建设成本。

面对复杂的环境影响,受限于选址人员的主观经验,缺乏一套行之有效的选址评估办法,这些都为5G基站的精准选址带来了挑战。

4 偏远地区5G基站精准选址的评估办法

对于农村、山区、旅游景区等偏远地区,在5G无线网络建设中,重点需要保障民众聚集区、劳作区、道路等的覆盖。为了有效评估5G基站选址质量,本文结合常用的三维地图软件,提出一套评估办法,并量化选址效果。图2为偏远地区选址的典型模型:

图2中,拟选址位置为T,基站覆盖半径为R,待覆盖目标为村庄Vm以及乡村道路S。当待覆盖目标距离选址位置超出R则认为不能覆盖。Si为乡村道路S上按照一定距离离散化的点,TSi为T和Si之间的距离,且TSi满足视距传播无阻挡。量化评估选址位置T的步骤如下:

(1)判断T是否可以视距覆盖村庄,且TVm的距离是否满足小于等于R,如果都满足,则可以进行下一步评估,同时计Qm为覆盖村庄获得的分值,可以归纳为点覆盖分值。

(2)利用三维地图软件,识别T能够进行视距覆盖的乡村道路S的范围,将该路段按照一定的间隔距离离散化为一系列独立的点Si。

(3)以覆盖半径作为基准,剔除掉TSi长度大于覆盖半径的离散点,计取其他离散点对应的TSi的分值并求和,可以归纳为线覆盖分值,TSi越小,覆盖效果越好,线覆盖分值越大。

(4)选址T的评估结果为点覆盖分值与线覆盖分值之和。

用Q表示T选址效果的量化结果,用数学式可以表示如下:

(2)

其中,χ为幂指数,当χ>1时,TSi小于覆盖半径,且越小,覆盖效果越好,分值升高得越快。C为一个常量,C和Qm的相对关系可以表示在偏远地区的选址评估中,村庄、劳作区、景点等点覆盖和道路等线覆盖的重要性比较。

5 选址评估办法在实际选址中的应用

图3为本文提出的选址评估办法应用案例。在本案例中,需要覆盖的目标为村庄及道路,其中道路的总长度S为3 391 m。经过在三维地图软件中筛选,备选站址有T1~T5共5个。假定本案例中基站覆盖半径为1 000 m。

(1)首先判断T1~T5距离村庄是否在覆盖半径范围内且有无阻挡,经测量T1、T2、T4均满足要求,T3和T5不满足要求,剔除出备选站址清单。

(2)通过三维地图软件的高程配置文件查询,可以方便地判断从备选站址发出至道路的射线是否被阻挡,从而得到各备选站址无阻挡的覆盖道路路段。图4是各备选站址至道路的分段高程配置文件,波峰即备选站址位置,波谷即道路,波峰和波谷之间的连线没有被阻挡即满足视距传播要求。表2为利用图4的办法得到的不同备选站址的视距覆盖道路路段。

(3)利用软件工具对各备选站址的覆盖路段进行离散取点Si,在本案例中按照1 m的间隔取样。本案例中假定覆盖村庄和以R/2距离覆盖的道路同等重要,在这里设定覆盖村庄能得到100分,则以R/2的距离覆盖每个离散点能得到100/3 391分,即约为0.03分。式(2)中的幂指数χ取1,即常量C等于0.03/2=0.015。则式(2)演化为:

(3)

(4)图5为利用软件工具读取各个离散点Si的经纬度及高程值,结合备选站址的经纬度及高程值,根据三角形勾股定理,即可计算得出TSi的值,剔除TSi大于R的离散点,进而利用式(3)可得出各备选站址的最终评估分值:QT1=145.99分,QT2=187.17分,QT4=208.14分。

根据最终评估分值,可见备选站址T4是相对较佳的站址位置。

本案例用一个比较简单的选址例子进一步阐述了本文提出的选址评估办法的操作步骤,同时验证了本方法的实用性。当需要同时覆盖多个点目标、多条道路时,可以优化配置不同点目标的Qm、χ、C等值,式(2)的数学模型均能够很好地适用。

6 结束语

本文分析了5G系统频段特点和偏远地区基站选址规划的困境,提出了一套量化评估基站选址效果的方法,并给出了数学计算模型,同时对实际案例进行了分析。该方法利用三维地图软件及相关的工具软件,在对经纬度、高程值离散取样进行数学计算的基础上,统一了点覆盖以及线覆盖的评估,量化了基站选址的效果,具有低成本、简单实用的特点,能够有效地指导偏远地区基站精准选址建设。利用地图软件进行二次开发,用算法编程实现本文提出的评估方法的智能化分析,可以作为下一步的研究方向。

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