基于5G干扰波形排查方法研究

摘" 要：文章通过对基于5G干扰波形排查方法的研究，系统性地提出了基于5G干扰波形排查方法、诊断思路、排查流程、各种干扰波形出现原因分析及对应的解决方案，并以理论和实测相结合的方式，针对各种原因定位、解决方案等关键环节进行具体的分析研究，最后总结出了一套基于5G干扰波形排查的方法以及解决干扰的建议，对5G干扰排查整治具有较好的指导及推广作用。

关键词：5G干扰波形走向趋势；末端原因；全频段抬升；下坡形

中图分类号：TN929.5" 文献标识码：A" 文章编号：2096-4706（2024）12-0009-05

Research on Troubleshooting Method Based on 5G Interference Waveform

FENG Nan， LEI Ting， CHEN Xiaopeng

（Network Optimization Center of Xi'an Branch of China Mobile Communications Group Shaanxi Co.， Ltd.， Xi'an" 710071， China）

Abstract： Through research on the troubleshooting method based on 5G interference waveform， the paper proposes diagnostic ideas， troubleshooting processes， various interference waveform root cause analysis and solutions based on the 5G interference waveform troubleshooting method systematically， and conducts specific analysis and research on the various key links such as cause location and solutions with a combination of theory and actual measurement. Finally， it summarizes a set of troubleshooting method based on 5G interference waveform and suggestions for solving interference， which has a good guidance and promotion effect on 5G interference troubleshooting and rectification.

Keywords： 5G interference waveform trend; terminal cause; full band boost; downhill shape

0" 引" 言

随着无线网络及互联网业务的快速发展，手机用户对通话质量、网络覆盖、数据业务的需求不断增加，针对手机终端占用无线网信号通信质量的要求也在日益提升，目前干扰是影响5G网络通信质量的重要因素之一[1-3]。干扰泛指一切进入信道或通信系统对合法信号的正常工作造成了影响的非期望信号。移动通信系统的干扰是影响无线网络掉话率、接通率等系统指标的重要因素之一[4，5]。随着5G网络的快速发展，4/5G网络将长期处于复杂的协同组网结构，系统间和系统内干扰将成为5G网络建设中必须重点关注和解决的问题[6]。

5G基站所受干扰类型不同，干扰波形走向趋势也不相同，两者存在强相关性[7-9]。干扰类型指对有用信号造成损伤的信号来源定位，而干扰波形走向趋势是对有用信号造成损伤的直观表象，它们存在强相关性且一一映射。为此，对干扰波形走向趋势进行剖析，定位排查对应干扰源。干扰排查中，干扰波形走向趋势相对于干扰类型的定位更容易识别、定位出来，对排除干扰源起到积极有效的作用[10]。

1" 5G干扰波形排查方法

5G基站高干扰小区的发现，往往是先由5G小区无线性能话统指标的波动及网管告警的突发体现出来，具体的表现方式主要有：

1）5G网管性能指标无线接通率、无线掉线率等基础KPI指标恶化。

2）5G基站时钟源相关告警的突发。

3）区域性5G用户投诉量激增。

排除其他网络问题后，常使用的5G干扰排查方法主要有以下几种类型：

1）5G网管实时及历史PRB干扰噪声平均值是否抬升，确定从第0个PRB开始检测到的干扰噪声平均值波形走向趋势。

2）采集反向频谱分析定位干扰波形走向趋势及干扰类型。

3）干扰小区现场利用频谱扫频仪，采用三角定位法，确定出干扰源大致区域方向、抓出典型波形特征。

2" "问题类型

2.1" 干扰波形走向趋势类型

综上所述，通过以上几种5G干扰排查方法，所排查出的高干扰小区，按照波形（从第0个PRB开始检测到的干扰噪声平均值开始）走向趋势类型，确定出全频段抬升、下坡形、爬坡形、零星分散抬升、山字形抬升、凹字形抬升，六种干扰类型的图像示意如图1所示。

2.2" 干扰波形类型分布

基于以上六种干扰波形走向趋势统计现网5G干扰小区波形类型，如图2所示全频段抬升和下坡形在所有原因中累计频率超过85%，其他四种合计不足15%，说明全频段抬升和下坡形为目前5G干扰小区主要干扰波形。

3" 解决策略

3.1" 5G干扰特点及分类

5G新空口技术的引入将可能带来新的干扰特点，因此需要及时开展针对5G新空口特性的干扰性能分析与研究，为5G网络干扰优化奠定基础。通过对5G网络结构及原理分析，5G干扰存在如表1所示的四大新型特点。

3.2" 主要干扰波形原因分析

针对主要的干扰波形走向趋势：全频段抬升与下坡形，结合5G干扰的新特点及干扰分类从各个维度层层深入抽丝剥茧，使用“关联图”的方式进行全方位分析，深入挖掘出高干扰产生的末端原因，并从5G网络结构及理论基础出发，对高干扰小区不同类型一一找出解决策略，最终从两种主要的波形走向趋势中找出如图3所示的7个末端原因。

如图3所示，根据“关联图”深入挖掘的结果，深挖出造成全频段抬升、下坡形干扰主要类型波形走向趋势的7个末端原因。本文将对7个末端原因采用实例对比的形式，逐个剖析出造成全频段抬升、下坡形这两种波形走向趋势为主要5G干扰波形的原因，并给出相对应解决5G高干扰小区的方案。

3.3" 全频段抬升问题解决策略

3.3.1" 开站人员技能不足

开站督导工程师技能考核认证，将技能全面的督导工程师定岗为高级工程师，技能不足的督导工程师定岗为初级工程师。收集了30对开站数据，应用散布图判断末端原因“开站人员技能不足”对全频段抬升干扰小区的影响程度。对照数据散布图已知“开站人员技能不足”和全频段抬升干扰小区占比两个变量之间相关系数0.46，两者不存在强相关的关系。因此，确定“开站人员技能不足”不是产生干扰的主要原因。建议加强开站人员技能培训，提升新开站完好入网率。

3.3.2" 忙时用户激增

单小区忙时用户数相比闲时用户数增幅超过80%时可视为忙时用户激增。提取相同的30个大学校园覆盖场景站点，统计忙闲时段占用小区最大用户数，以及忙闲时段全频段抬升干扰小区占比数据。根据收集的数据绘制散布图数据表进行相关性分析，忙时用户激增与全频段抬升干扰小区占比之间相关系数为0.86，两者存在强相关关系，因此，忙时用户激增为产生全频段抬升干扰的主要原因，如图4散布图所示。可采取将高干扰场景划分多个物理网格进行业务量疏导，根据各网格可容纳最大用户数，进行差异化的异频网部署的方法。目前5G最大单区域采用三层频点覆盖。根据场景区域不同自身容量需求不同，经过多层网部署扩容实施后，忙时高负荷小区占比下降78.55%，同时全频段抬升干扰小区占比减少49.77%。解决效果显著。

3.3.3" 同频小区重叠覆盖率高

相邻两个同频小区重叠覆盖区域超过50%判定为同频小区重叠覆盖率高，同一覆盖场景同频小区重叠覆盖率高小区占比超过5%，为高重叠覆盖区域。选取同覆盖规模、同覆盖类型的6处场景。A组中3处高重叠覆盖区域场景，B组3个非高重叠覆盖区域场景，进行调查对比分析。高重叠覆盖区域场景高全频段抬升干扰小区占比为4.93%，非高重叠覆盖区域场景全频段抬升干扰小区占比为1.43%，同频小区重叠覆盖率高对全频段抬升干扰小区占比有直接影响，为产生干扰的主要原因。根据全频段抬升干扰小区的地理位置、CQT测试数据、天线安装位置等与实际地理位置信息进行筛选对比，对信息可能存在误差的小区，现场核查并采集更新小区覆盖信息。根据采集情况对全频段抬升干扰小区覆盖区域问题进行覆盖信号强度测试并开启MR采集小区重叠覆盖率。对MR采集小区重叠覆盖率大于5%的小区结合覆盖信号强度测试结果，进行天馈系统调整，减小小区重叠覆盖率。现场经过天馈系统调整后，重叠覆盖率高小区占比下降59.11%，全频段抬升干扰小区占比减少50.23%。

3.3.4" 小区间功率控制设置不合理

为使小区内所有移动台到达基站时信号电平基本维持在相等水平、通信质量维持在一个可接收水平，对移动台功率进行的控制，存在一定的小区间功率设置不合理问题。统计各场景使用和未使用功率控制后效果，各抽取了8个小区覆盖规模用户数量相似的场景。其中A组选取4个未使用功率控制场景，B组选取4个已使用功率控制场景。将各场景从时间纬度及全频段抬升干扰小区占比进行调查分析。A组未使用功率控制引起的全频段抬升干扰小区占比均值为7.42%，远大于B组干扰小区占比均值2.06%，为产生干扰的主要原因。根据以上实例场景使用和未使用功率控制后干扰抑制效果，确定不同场景功控参数合理化设置。依据各场景覆盖站点数及用户数，判断筛选出5G站点存在功控参数不合理设置的小区。根据实际覆盖范围及用户情况，通过合理设置功控参数后，各场景区域的越区覆盖得到有效控制，降低了相邻各小区间覆盖区域的重叠度，因同频干扰造成性能指标CQI质差小区占比减少了56.99%，同时全频段抬升干扰小区占比减少52.48%。

3.4" 全频段抬升叠加下坡形问题解决策略

3.4.1" 基站高温告警

基站上的主要设备BBU板卡温度到达75 ℃以上时属于温度过高。根据部分场景基站高温告警数据，从处理前后各选取3个场景，分析温度变化与全频段抬升干扰小区和下坡形干扰小区占比的关联性。根据处理前后“基站高温告警”变化情况，分析全频段抬升干扰小区和下坡形干扰小区占比变化，通过统计，“基站温度超高”对全频段抬升干扰小区和下坡形干扰小区占比无影响，不是产生干扰的主要原因。实时监控现网5G站点基站高温告警，推动维护及时处理。

3.4.2" 存在其他无线射频设备信号

工信部分配各运营商专用频率，被其他非移动运营商单位使用，由于无法提前预知导致未做参数校正造成影响。抽取8个规模相近的场景。其中A组和B组各选取4个存在和不存在其他无线射频设备信号的场景。将是否存在其他无线射频设备信号与全频段抬升干扰小区和下坡形干扰小区占比进行对比调查分析。存在其他无线射频设备信号的场景全频段抬升干扰小区占比和下坡形干扰小区占比均大于4.50%，不存在其他无线射频设备信号的场景全频段抬升干扰小区占比和下坡形干扰小区占比均小于2%。故其他无线射频设备信号对全频段抬升干扰小区和下坡形干扰小区占比均存在严重影响，为产生干扰的主要原因。协调专业扫频团队，使用频谱扫频仪，采用三角定位法，确定出干扰源大致区域方向、抓出典型波形特征。目前最常见的是700 MHz网络建设初期和广电发射塔存在频率重叠情况，以及部分场景采用无线传输的设备（例如监控设备中的无线网桥），可能会造成不同设备干扰。确定干扰现场联系广电公司或对应物业公司对影响我司无线设备信号源关闭或错频。经外部干扰扫频查找根因解决后，其他无线设备占用现网频点的外部设备数量下降明显，全频段抬升干扰小区占比和下坡形干扰小区占比均降至2%以内。

3.4.3" 光路质量问题

5G设备交维后基站出现可能产生干扰的射频单元光路类告警。以大型会展中心近期出现的所有光路质量问题数量经过多轮次处理，从光路质量问题次数与全频段抬升干扰小区和下坡形干扰小区占比相关性分析。当光路质量问题次数发生较大变化时，全频段抬升干扰小区和下坡形干扰小区占比均没有明显的变化。可以得出，“光路质量问题”不是产生干扰的主要原因。若要解决该问题，需要实时监控现网5G站点光路质量相关告警，推动维护及时处理。

4" 结" 论

5G干扰类型定位一直干扰排查的痛点，在扫频定位干扰源过程中，结合各PRB干扰值波形走向趋势，采用理论和实测相结合的方式，得出有效的5G干扰排查方法诊断思路及解决方案，根据干扰原因定位、解决方案等关键环节进行具体解析，能够准确迅速解决干扰问题。

参考文献：

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[2] 赵倩.5G信号对微波站点干扰的排查与解决方法分析 [J].广播与电视技术，2023，50（8）：92-94.

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[7] 井翠红.5G基站干扰排查案例浅析 [J].中国无线电，2022（6）：95.

[8] 段淦元.基于5G超密集网络的干扰预测与资源分配研究 [D].北京：北京邮电大学，2022.

[9] 丁祎.5G无线通信技术与广电融合的应用研究 [D].徐州：中国矿业大学，2022.

[10] 邢保霞.移动5G基站受干扰案例 [J].中国无线电，2022（4）：53-54.

作者简介：冯楠（1989.03—），男，汉族，陕西西安人，中级通信工程师，本科，研究方向：网络优化、客户感知分析；雷霆（1988.10—），女，汉族，陕西西安人，中级通信工程师，本科，研究方向：网络优化、客户满意度提升；陈小鹏（1979.06—），男，汉族，陕西西安人，中级通信工程师，硕士研究生，研究方向：网络优化、大数据分析应用。