55LTE室内外负荷协同优化案例.docx

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55LTE室内外负荷协同优化案例

 

LTE室内外负荷协同优化案例

2019年8月

 

LTE室内外负荷协同优化案例

郑锦鹏、李东杰、江海波

【摘要】随着LTE网络的发展和4G用户的快速增长,热点区域小区负荷也逐渐升高,用户的不均衡分布导致部分小区出现高负荷情况。

本文案例中进行室内外话务协同后,室外小区负荷明显降低,并且室分小区的利用率达到最高的效果。

室内外负荷协同不仅可以减少宏站负荷,提高室分利用率。

室内用户占用带宽更高负荷更低的室分,可以提高用户的感知体验。

降低宏站2.1G对室分2.1G的同频干扰,提升室分用户的感知,实现用户体验与资源分配的最优解。

【关键字】负荷室内外

【业务类别】VoLTE数据业务

1.概述

为了能够保证覆盖,宏站的信号强度一般都很强,而室分系统由于覆盖范围小,功率设置较低,因此其信号比室外要弱很多。

这样就导致在某些区域(比如窗边),宏站信号经过穿透衰减后仍然较大,甚至大于室内信号。

在这种情况下,室内用户就可能驻留到宏小区,加重宏站小区的负荷,也未能达到室分小区吸收话务的目的。

在对LTE进行组网时,常见的网络会分为室分站和宏站。

其中宏站用来确保室外覆盖;室分站用来覆盖室内,保证室内信号稳定,且可以吸收室内的话务。

通过室内外话务协同优化充分发挥室分的话务吸收优势,宏站拆闲补忙,利用现网闲置的资源,解决现网高负荷问题,达到资源利用最大化,节省网络运营成本。

降低宏站2.1G对室分2.1G的同频干扰,提升室分用户的感知,实现用户体验与资源分配的最优解。

2.网络现状

1.

2.

2.1.宏站负荷高,室分负荷低

目前很多校园宿舍楼内都已经新建有室分,但覆盖宿舍楼的室外宏站小区的话务确依然很高,这是校园区域常见的问题。

如HZHC_T惠州大学宿舍楼室外FL800RRU02小区,覆盖方向室分开通后负荷并没有明显下降的情况。

特别是凌晨时段,用户都会到了宿舍,但是宏站小区负荷依然很高。

并且如下:

区域内14个室分小区的负荷较低:

由上述指标可以知开通室分后,宏站的负荷并没有明显的下降,室外宏站的下行PRB利用率只下降了4%-5%,并且凌晨时段PRB利用率还在80%以上。

而覆盖方向上的室分小区下行平均PRB利用率只有9.55%左右,负荷明显低于宏站小区。

查看该宏站小区凌晨时段的用户接入TA区间分布情况,发现用户接入TA区间在0-3内的占比(1km内接入占比)比例高达90%以上:

核查发现宏站小区进距离接入用户多数来自室内用户,并且在室内已经新建室分小区。

2.2.宏站小区信号强,导致室内用户占宏站

上述情况在校园新建室分场景中普遍存在,即新建室分后宏站的负荷并没有得到明显的减少。

选取部分校园宿舍现场测试发现,宿舍内宏站信号非常强,RSRP在-80dBmz至-100dBm,这导致宿舍内的学生经常占用宏站小区,不占用室分小区。

从而导致新建室分后宏站小区的负荷依然未下降。

宿舍内占用宏站小区:

宏站小区在宿舍内的RSRP强度:

由于校园宿舍楼建筑存在多窗口,多阳台,“密闭性”不高的特点,所以宏站小区的信号在宿舍内较强。

室分小区的部分话务被宏站所吸收,导致即使新建了室分校园区域的宏站依旧呈现出高负荷的情况,而室分的负荷其实并未饱和。

这一方面是对室分资源的浪费,另一方面用户占用高负荷的宏站对感知体验有较大的影响。

3.优化方案

1.

2.

3.

3.1.优化思路与解决方案

针对惠州这一现象,常见的解决方案为通过RF或者功率调整降低宏站小区在室内的信号强度。

但是由于校园区域宏站距离宿舍楼非常近,要是很难做到将室内的宏站信号降到-90dBm以下。

并且RF调整或者降功率可能会覆盖收缩,造成部分区域可能存在弱覆盖风险。

通过修改重选、切换参数通过调整小区重选优先级,以及切换门限参数,将室内占用宏站的用户迁移到室分小区上,实现室分小区最大的利用率。

参数配置目的如下:

Ø让宏站小区更容易切换到室分小区

Ø让宏站小区更容易重选到室分小区

Ø室分小区更难切换到宏站小区,避免乒乓切换

对于室分低负荷,室外小区高负荷的问题,本文解决流程如下:

3.2.参数策略建议

1

2

3

3.1

3.2

3.2.1空闲态重选策略

空闲态异频之间的互操作主要通过重选完成,本次配置为策略是室分优先级高于宏站,让空闲态用户由室外移动到室内可以马上重选至室分小区。

并且在室内用户不容易重选到宏站。

重选公式以及相关参数:

重选公式

参数

中文名

1.测量:

基于频点优先级测量,优先级高的一直测;优先级相同或者优先级低的邻区,当配置测量门限值时(不配置一直测),需要满足:

CellReselPriority

重选优先级

Srxlev<=SnonIntraSearch ;

SnonIntraSearch 

异频/异系统测量启动门限

Srxlev、Squal为当前服务小区质量;

ThrshServLow

服务频点低优先级重选门限

2.重选规则:

CellReselPriority

异频点重选优先级

1)对高优先级小区重选:

Srxlev>ThreshXHigh ;

ThreshXhigh

异频频点高优先级重选门限

2)低优先级小区重选:

Srxlev_SThreshXLow;

ThreshXlow

异频频点低优先级重选门限

3)同优先级小区重选:

R_N>R_S(同频小区重选)

QoffsetFreq

频率偏置(空闲)

R_N=Qmeas,n-CellQoffset 且 R_S=Qmeas,s+Qhyst

CellQoffset

小区偏置

Srxlev_S、Srxlev_N为UE测量的服务小区、邻区RSRP值;

Qhyst

小区重选迟滞值

◆建议参数配置

Ø服务小区优先级:

绝对优先级

室分2.1G小区服务小区优先级配置为6,宏站1.8G小区配置5,宏站800M小区配置为3,CDMA配置为1;

Ø异频重选优先级:

相对优先级

室分2.1G:

对FDD1.8G的异频重选优先级配置5,对TDD2.6G的异频重选优先级配置5,FDD800M配置为3,CDMA配置为1;

宏站1.8G:

对2.1G的异频重选优先级配置6,对TDD2.6G的异频重选优先级配置5(可根据TDD负荷进行调整),FDD800M配置为3,CDMA配置为1;

宏站800M:

对2.1G的异频重选优先级配置6,对TDD2.6G的异频重选优先级配置5,FDD1.8G配置为5,CDMA配置为1;

Ø防止乒乓重选

需注意,室分2.1G<->1.8G/800M等往返重选拉开一定的距离,确保高层小区的异频测量启动门限SNonIntraSearch比低层小区的ThreshXHigh小4个dB左右。

参数配置图:

◆重选参数全景:

参数中文名

L800M

L1.8G

L2.1G(室分)

->L800M

->2.1G

->L800M

->1.8G

重选优先级

3

5

6

异频/异系统测量启动门限

时时测

9(-110dBm)

时时测

9(-110dBm)

9(-110dBm)

服务频点低优先级重选门限

7(-114dBm)

7(-114dBm)

7(-114dBm)

异频点重选优先级

5

3

6

3

5

异频频点高优先级重选门限

11(-106dbm)

11(-106dbm)

11(-106dbm)

/

/

异频频点低优先级重选门限

/

11(-106dbm)

/

11(-106dbm)

11(-106dbm)

频率偏置(空闲)

0

0

0

0

0

小区偏置

0

0

0

0

0

小区重选迟滞值

4dbm

4dbm

4dbm

4dbm

4dbm

3.2.2连接态切换策略

连接态异频之间主要通过切换进行互操作,为然室外宏站用户尽快切换到室分小区,主要通过提高的宏站的切换门限,并且降低室分的切换门限避免乒乓切换。

切换公式以及相关参数:

切换公式值

公式值

参数中文名

Hys

异频A1A2幅度迟滞

Thresh(A2)

基于A4A5的A2RSRP触发门限

 A4:

Ms+Hys

Mn+Ocn-Hys>Thresh(A4)

Thresh(A1)

基于A4A5的A1RSRP触发门限

Thresh(A2)

基于A3的异频A2RSRP触发门限

 

Thresh(A1)

基于A3的异频A1RSRP触发门限

Ofn

连接态频率偏置

A3:

Mn+Ofn+Ocn-Hys>Ms+Ofs+Ocs+Off

Ocn

小区偏移量

Hys

异频切换A4幅度迟滞

Thresh

基于覆盖的RSRP触发门限

◆建议参数配置

Ø室分2.1G:

对FDD1.8G使用A3切换事件,对FDD800M使用A4切换事件,基于A4A5的A2门限配置-113dbm,A4门限配置-70dbm,基于A3的A2门限配置-105dbm。

通过切换事件以及切换门限,使室分用户离开室内是优先切换到1.8G上;

Ø宏站1.8G:

对FDD2.1G使用A3切换事件,对FDD800M使用A4切换事件,基于A4A5的A2门限配置-109dbm,A4门限配置-80dbm,基于A3的A2门限配置-85dbm。

验证是发现通常在进入宿舍大门时,宏站1.8G的信号一般不会高于-85dbm,所以基于A3的A2配置-85dBm能有效的让用户进入宿舍时就可以切换到时候,对100频点连接态频率偏置配置6dBm,可以减少室分在门口信号较弱,导致用户切换不到室分的情况;

Ø宏站800M:

对FDD2.1G/1.8G均使用A4切换事件,基于A4A5的A2门限配置-75dbm,A4门限配置-109dbm;

Ø防止乒乓切换

室分2.1G<->1.8G切换时,需要保证A2(1.8G)-连接态频率偏置>A2(2.1G),以达到避免乒乓切换的目的。

参数配置图:

◆重选参数全景:

中文名

L800M

L1.8G

L2.1G(室分)

->L800M

->2.1G

->L800M

->1.8G

异频切换事件类型

A4

A4

A3

A4

A3

异频A1A2幅度迟滞

2(1db)

2(1db)

2(1db)

2(1db)

2(1db)

基于A4A5的A2RSRP触发门限

-75dbm

-109dbm

/

-113dbm

/

基于A4A5的A1RSRP触发门限

-70dbm

-105dbm

/

-108dbm

/

基于A3的异频A2RSRP触发门限

/

/

-80dbm

/

-105dbm

基于A3的异频A1RSRP触发门限

/

/

-85dbm

/

-100dbm

连接态频率偏置

dB0(0dB)

dB0(0dB)

dB6(6dB)

dB0(0dB)

dB0(0dB)

小区偏移量

dB0(0dB)

dB0(0dB)

dB0(0dB)

dB0(0dB)

dB0(0dB)

异频切换A4幅度迟滞

2(1dB)

2(1dB)

/

2(1dB)

/

基于覆盖的RSRP触发门限

-109dbm

-80dbm

/

-70dbm

/

4.优化效果

为验证本文中的室内外负荷协同优化参数效果,分别在现网选取一个1.8G小区和一个区域进行验证。

按上述参数调整后1.8G的负荷有所下降,基本上室分用户在不在占用室外1.8G宏站,宏站小区负荷明显下降,室分负荷有所提升。

具体如下:

4.

4.1.单小区验证效果

选取HZHC_T惠州大学宿舍楼室外FL800RRU02小区,在覆盖方向上有室分的宿舍内验证测试。

进行室内外负荷参数协同优化后,空闲态和连接态均未出现在室内占用宏站小区的情况,并且在宿舍门口能及时切换和重选到室分小区上。

测试占用频点截图:

室分小区RSRP截图:

调整后该宏站小区的负荷明显降低,下行PRB利用率降低50%左右:

区域内室分负荷有增加,最大用户数增加150多个:

4.2.区域验证效果

选取下埔区域室分密集区域,按推荐参数进行调整验证。

覆盖该区域有10个宏站1.8G小区,室分小52多个,验证时将宏站2.1G小区全部进行闭塞,以检验修改参数后1.8G小区能否满足室外负荷的需求。

验证区域如下:

4

4.1

4.2

5

6

7

7.1

7.2

7.2.1验证步骤

1、在凌晨22点-01点将宏站的所有小区进行闭塞,得出该区域宏站小区吸收了多少室分小区的用户;

2、隔天凌晨22点-01点开启宏站1.8G小区,并按推荐参数进行调整,观察参数调整后室分用户数是否和闭塞宏站小区是相对。

7.2.2验证结果

验证结果如下,进行宏站闭塞后室分较同时段最大RRC连接用户数增加了200个左右,开启1.8G宏站小区并修改相关参数,同时段室分用户数增加200多个,与闭塞宏站小区相当。

即室内外负荷协同参数优化后室内用户已无占用宏站的情况。

1.8G凌晨所有最大用户下降150个左右,流量减少45G左右。

从指标上观察参数修改基本达到室分用户不占用宏站的效果。

室内小区凌晨时段最大用户数:

室外小区凌晨时段最大用户数,进行参数优化宏站用户数达到最低:

室外1.8G小区凌晨时段平均下行PRB利用率,进行参数优化后宏站负荷达到最低:

调整后宏站用户数明显减少,出现高负荷的小区数量明显减少。

该区域9个1.8G宏站小区,在未进行室内外负荷协同优化前,有5、6个都出现下行PRB利用率大于50%的情况。

按推荐参数,进行优化后,室外1.8G出现下行PRB大于50%的情况只剩下两个小区。

该区域内总用户数并无减少,很多用户都到室分小区上了。

室外1.8G小区忙时出现高负荷的小区数量,进行参数优化宏站高负荷小区变为最少:

凌晨时段指标全景:

5.经验总结

在室分宏站同覆盖的场景,由于宏站功率比室分高,在室内可能会出现室分信号和宏站信号相当的情况,为避免室内用户占用宏站小区导致宏站高负荷的问题。

本文介绍了室内外负荷协同的方法,通过调整切换以及重选参数让室内用户更多的驻留在室分小区上。

室内外负荷协同不仅可以减少宏站负荷,提高室分利用率。

室内用户占用带宽更高负荷更低的室分,可以提高用户的感知体验。

通过室内外话务协同优化,可以充分发挥室分的话务吸收优势,宏站拆闲补忙,资源的利用达到最大化,并提升用户体验,实现用户体验与资源分配的最优解。

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