基于切换大数据的PCI模三优化精灵的设计和开发

刘洁 葛俊 唐志航

摘要：目前PCl规划和模三干扰分析主要通过路测和优化工具软件进行人工分析，过程中需要对全网进行大规模的PCl模三干扰分析和检查，难度大且耗费人力物力。针对此，笔者研发了一套分析算法，并设计开发了一款优化软件。使用软件对数据进行自动化的分析，可以提高网络PCl模三干扰的检查和分析效率，切实提升网络质量和客户感知度。

关键词：PCl;模三干扰;软件;自动化分析

中图分类号：TP399 文献标识码：A

文章编号：1009-3044（2020）22-0017-03

开放科学（资源服务）标识码（0SID）：

1 背景

目前，中国移动TD-LTE网络普遍采用20MHz同频组网，频率复用系数为1，小区间的同频干扰较为严重。随着LTE站点逐渐增多，小区间的PCI冲突、干扰等问题已经是影响网络质量的最大因素。PCI与PSS/SSS、PDSCH、参考信号等都有密切联系，其规划时需要对一片区域进行统一规划后再对基站进行配置，若规划不合理将会对用户的接人、切换和资源的调度等产生一定的影响，从而造成网络性能的下降。为了解决LTE网络小区PCI规划中边界网络适配困难、模三干扰改善困难的问题，我们引入了基于大数据的PCI模三干扰优化算法。该算法利用网管采集的小区点对点切换数据和网络工参构建新的小区PCI模三干扰关系，将PCI规划粒度精细化到小区级别，从基站位置、方位角、邻区关系、同频关系四个维度对PCI重规划过程进行约束，以此获得最优的PCI分配方案，从而最大限度消除模三干扰。通过对某县的LTE运行数据进行综合分析，给出了PCI重规划后的预测结果，并通过PCI规划方案的执行以及评估，验证了预测结果的准确性和算法的实用性。

2 软件总体设计

2.1 PCI模三干扰定量算法

3GPP協议规定，LTE公共参考信号CRS在单位资源RB内的位置仅且只有3种可能，所以当同一位置出现4个及以上的小区信号时，必定会发生模三干扰事件。随着LTE站点间距日益缩小，任何信号覆盖区域都可能存在4个及以上小区信号，因此理论上PCI模三干扰无法绝对消除，仅能通过网优手段减轻。常规的PCI模三干扰分析主要是依赖路测和优化软件进行人工分析，然而这种方式既不能定量分析大范围区域模三干扰严重程度也不能快速精确定位模三干扰小区位置。我们以小区点对点切换次数占比作为基础参考数据，根据每个LTE基站的经纬度、方位角信息计算出相邻关系权重系数、物理小区方位关联权重系数和同频同模相关系数作为加权判断因子，利用3个判断因子与切换次数系数的乘积（即加权过程），进行加权计算和分析，然后对每个主小区中所有邻区计算切换占比加权后的值相加得到主小区的模三干扰程度值，根据模三干扰程度值判断每个小区的模三干扰的严重程度。

2.2 PCI模三干扰优化流程自动化

通常PCI模三干扰问题优化手段有变更小区PCI、调整天馈、降低干扰小区发射功率等等。现场优化流程则是路测一调整一复测一再调整一再复测的多轮调整方式，毫无疑问反复调整现网设备或参数不仅耗时费力而且往往是顾此失彼，对大片区域优化效果不明显。为解决上述痛点，我们在算法的基础上借助编程与互联网软件工具设计了一种PCI模三干扰在线可视化虚拟优化流程。该流程从全区小区出发，统筹兼顾，大致分为以下四个步骤：首先提取优化区域LTE工参和多天点对点切换数据，然后通过算法计算出每个小区模三干扰程度值并通过Mapinfo工具对计算结果进行渲染，继而针对小区模三干扰程度值制定PCI优化调整方案，并将优化后的PCI重新带人软件进行计算，最后根据多轮演算后的结果实施现场PCI优化。该优化流程能精确实现对每个小区判断和计算最佳的模三值，从而达到自动化优化PCI干扰的目标。

2.3 软件框架结构

3 各功能模块设计

3.1 干扰程度值计算主程序

所有的基础参数读取、EXCEL内部数据库创建和连接、小模块调用及结果输出都是在主程序完成。小区及干扰程度值计算是在点对点干扰程度值计算完成的基础上，采用soL语句进行创建EXCEL内部数据库，进行汇聚计算和输出。

Shtadj. Cells（iRow， 18）. Value=HoWeight（sENB， sCel，Shtadj.Cells（iRow， 17）.Value）

Shtadj.Cells（iRow， 19）.Value= AdjWeight（sENB， tENB，X1， Y1， X2， Y2）

Shtadj.Cells（iRow， 20）.Value=1

S2SAng= S2SAngle（X1， Y1， X2， Y2）

Shtadj.Cells（iRow， 2I）.Value= AziWeight（S2SAng， Sht-adj.Cells（iRow， 8）.Value， Shtadj.Cells（iRow， 16）.Value，0）

Shtadj. Cells（iRow， 22）. Value=M3Weight（Shtadj. Cells（iRow， 4）. Value， Shtadj. Cells（iRow， 5）. Value， Shtadj. Cells（iRow，1 2）.V alue， Shtadj.C ells（iRow，

13）.Value）

Shtadj.Cells（iRow， 23）.Value= （X1+ X2），2

Shtadj.Cells（iRow， 24）.Value= （Y1+ Y2）/2

Shtadj. Cells（iRow， 25）.Value=Shtadj. Cells（iRow， 18）.Value*Shtadj. Cells（iRow， 19）.Value*Shtadj. Cells（iRow， 20）.Val-ue*Shtadj.CeUs（iRow， 2l）.Value*Shtadj.Cells（iRow， 22）.Value