基于MR 数据快速识别NR 2.1G 干扰源的研究与实践

杜晖

（中国电信集团有限公司南京分公司，江苏 南京 210008）

电联5G 共建共享，随着用户从4G 不断迁转至5G，4G网络的负荷也将逐渐减轻，未来也将实现4G一张网，按照集团指引与要求，1.8GHz将作为双方4G 容量和室分覆盖的主力频段，腾退2.1 GHz 频段用于5G 建设，最终实现FDD NR 40M。

由于当前4G 流量居高不下，网络负荷压力较重，电联双方LTE 2.1G 无法规模性清频，也必然要经历FDDNR 20M 的过渡阶段，同时面临NR 2.1G与LTE 2.1G 之间的干扰问题，因此，能够快速精准地识别出干扰源，推进2.1G清频，才能保障NR 2.1G 的网络质量，同时推进NR2.1G40M 发展。

电联FDD 2.1G 40M 演进过程如图1 所示。

先清退联通LTE 2.1G 频点（2 130—2 150），用于开通NR 2.1G 20M 共享作为过渡阶段，最后再清退电信LTE 2.1G 频点（2 110—2 130），用于开通NR 2.1G 40M。

本文在实践的基础上，通过与NR 2.1G 同站的LTE 1.8G/2.1G 站点打开异频测量，基于MR 数据，测量LTE 所有频点信号强度，通过电平差判断是否存在干扰，通过干扰采样点比例判断干扰严重性，精准识别干扰源，推进2.1G 清频与40M 改造。本文的成果已经在南京运用，优化效果明显[1-2]。

1 干扰识别原理

测量是5G NR 系统的一项重要功能, 中国电信对OMC-R 中无线测量报告有着标准规范和要求，OMC-R测量根据触发方式，测量样本数据分为周期性测量上报样本数据和事件性测量上报的样本数据，本文中MR测量数据主要采用周期性测量数据。

1.1 干扰定义

终端驻留在LTE 2.1G 主服务小区时，上报的MR数据中，服务小区RSRP（Rеfеrеnсе Signаl Rесеiving Pоwеr，参考信号接收功率）大于等于-105 dBm，当终端测量到其他2.1G 小区的信号强度与服务小区电平差小于6 dB 时，则记为干扰采样点。

终端驻留在LTE 1.8G 主服务小区时，上报的MR数据中，服务小区RSRP 大于等于-105 dBm，当终端测量到其他2.1G 小区的信号强度与服务小区电平差小于9 dB 时，则记为干扰采样点。1.8G 频段优势比2.1G强约3 dB。

1.2 干扰识别

通过查找NR 2.1G 共站的LTE 1.8G/2.1G 站点，打开异频测量后，统计干扰采样点比例，若测量到的小区MR 数据干扰采样点/服务小区总采样点大于5%则判断为干扰小区。干扰识别原理如图2 所示[3]。

图2 干扰识别原理图

2 干扰识别步骤[3]

干扰识别步骤如图3 所示。

图3 干扰识别步骤

站点选择：获取需要评估的NR 2.1G 站点，选择同站址的LTE 1.8G/21G 站点。

MR 数据采集：订阅LTE 站点北向异频MR，打开异频测量，获取MR 数据，包含RSRP、频点、PCI等信息。

干扰点识别：对MR 数据进行处理计算，基于上述干扰识别原理，如电信2.1G 识别联通2.1G 干扰，电平差小于6 dB；电信1.8G 识别联通2.1G 干扰，电平差小于9 dB，识别出干扰采样点。

干扰小区识别：统计服务小区受干扰强度，干扰强度=满足条件的样点数量/总采样点数量，若干扰强度大于5%，则判断为干扰小区。

确定干扰源：通过强干扰邻区PCI，结合拓扑结构，识别出干扰小区详细信息。

若电信1.8G/2.1G 识别出联通2.1G 干扰小区，则推动联通清频，若电信1.8G 未识别出2.1G 干扰，则说明NR 2.1G 20M 具备改造至40M 条件，可进行40M扩容。

3 应用案例

3.1 精准识别并清除LTE 2.1G 干扰源提升NR 2.1G网络性能

问题描述：NR 2.1G 宏站小区招商雍宁府20 栋双模-1 小区的下行感知速率为7.14 Mbрs，CQI 优良比值为85.88%，判断可能存在干扰。基本情况如表1 所示。

表1 案例1 基本情况

问题分析：通过订阅并采集同站址的LTE 2.1G异频MR 数据，基于上述干扰识别步骤，识别结果为同站的LTE 2.1G 小区，测量到联通频点为300，PCI429 小区的干扰采样点比例达到44.09%，判断为干扰小区。

解决方案：通过拓扑结构，识别出联通干扰小区为保利云禧售楼处1F，是个室分小区，推动联通把该频点300 小区进行清频，同时将电信频点100 小区共享给联通[4]。

干扰小区识别如图4 所示。

图4 干扰小区识别

效果：清频后，NR 2.1G 的CQI 优良率从85.88%提升到97.32%，下行感知速率由7.14 Mbрs 提升到36.92 Mbрs，其他接入、切换等性能指标也有明显提升。

清频前后指标对比如图5 所示。

图5 清频前后指标对比

3.2 基于干扰识别推进NR 2.1G 40M 扩容

同理，基于上面干扰源识别方法，识别出电信NR 2.1G 小区“鼓楼区边城V 时代B 栋1F”，同站LTE 1.8G测量到联通2.1G 干扰，通过电信1.8G 共享给联通，同时推进联通2.1G 清频后，NR 2.1G 从20 M 扩容至40 M。该室分电信LTE 只有1.1G，无2.1G。具体情况如表2 所示。

表2 案例2 基本情况

识别出电信NR 2.1G 小区“特安呐药业有限公司7F 弱电间”，同站1.8G 未测量到联通2.1G 干扰，因此直接将NR 2.1G 从20 M 扩容至40 M。

电信NR 2.1G 小区“特安呐药业有限公司7F 弱电间”从20 M 扩容至40 M 后，日均流量增加0.72 GB，下行感知速率由74 Mbрs 提升到112 Mbрs，分流比从32.62%提升到34.55%，其他KPI 指标保持稳定[5]。NR 2.1G 扩容前后指标对比如图6 所示。

图6 NR 2.1G 扩容前后指标对比

4 结论

南京电信FDD NR 2.1G 站点主要分布在室分及居民区滴灌场景，建设规模正在逐步扩大，现网电联仍存在大量的LTE 2.1G 小区，NR 2.1G 网络质量面临的主要风险就是LTE 2.1G 干扰问题，通过MR 数据分析，可以快速精准识别到干扰源小区，一方面保障了NR 2.1G 的网络质量，同时可以推进NR 2.1G 40M 的发展进程。基于上述干扰源识别方法，南京电信已识别出联通干扰小区85 个，并协调推动联通侧进行清频，同时对于未识别到干扰的小区，已完成200 多个20 M 至40 M 的扩容，提升了用户体验，促进了业务的发展。