最具价值问题5GSM上行干扰定位方法与排查Word下载.docx

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目前广州全网存在上行干扰的小区接近18%，其中尤其以GSM系统上行干扰更为严重，上行干扰严重的小区严重影响小区上行通话质量，引起上行质差掉话，接通率等指标的严重恶化，因此对小区特别是GSM900小区进行上行干扰排查整治，是提高网络性能和指标的重要措施。

上行干扰主要来自外部干扰和内部干扰，其中外部干扰主要来自于其他系统如CDMA干扰、私装直放站干扰、通信干扰设备等；

而内部干扰主要来自系统内部的无源器件及有源设备的指标及设置不当而引起的干扰。

本专题以爱立信提供的FAS工具，利用对FAS收集的上行频段干扰电平（FASAVPERCENTILE）进行特性分析，从而对小区上行干扰进行定性分析，从而为基站维护人员提供简易准确且快速判断基站上行干扰性质的工具和方法。

第二章FAS工具使用及干扰数据处理

2.1FAS工具介绍

FAS（FrequencyAllocationSupport）是爱立信提供的一种用于频率优化的辅助优化工具，通过测量上行工作频段内的各个频点的上行干扰并统计均值，从而为频率优化人员在进行上行干扰整治和频率规划时提供干净频点以供选择。

FAS上行干扰统计数据有两个值：

ARFCN:

GSM900系统中取1-124;

AVMEDIAN：

测量周期中所有干扰电平样本的平均值;

AVPERCENTIE：

取决于输出测量结果时PERCVAL的设定（RERCVAL指的是上行干扰测量值以某个比例低于某个门限。

举个例子，如果PERCVAL=900，AVPERCENTILE=-90dBm，那么就是说明测量结果中有90%以上的样本值弱于-90dBm。

）

从上图可以看出：

统计期间某个频点干扰电平强度低于-75dBm的采样点占所有采样点的90%，干扰电平低于-105dBm的采样点占所有采样点的50%；

若有另一个频点的采样点干扰电平强度低于-80dBm的采样点占所有采样点的90%，干扰电平低于-109dBm的采样点占所有采样点的50%，则表示另一频点的上行干扰水平比上图所示的频点干扰水平低。

2.2FAS定制方法

FAS可以有两种方式进行定制，分别为RNO定制和指令定制。

根据广州现网情况，每周一进行GSM1800定制，周二进行GSM900定制，分别设置了3个时段，即早闲时（3:

00-7:

00）、早忙时（9:

00-13:

00）和晚忙时（20:

00-0:

00），且每个时段共记录3个小时数据。

●使用RNO的FAS定制界面如下图：

●利用指令进行定制，定制指令如下：

定义单独一个小区指令：

@CONNECT（"

GZM28B2"

）//连接网元

RARTI:

RID=RIRID00,PERCVAL=950;

//提取低于测量中95％的干扰信号强度

RARIE:

RID=RIRID00;

//删除定义

RARII;

//分配RIRIDOO

RARDC:

RID=RIRID00,CELL=cell;

//指定定义小区

RID=RIRID00,ARFCN=1&

124;

//定义频点范围值

RARCI:

//设定TRX记录

RARRI:

RID=RIRID00,DTIME=180,RESET;

//记录开始的180分钟内所有的计数器都将被重置

定义整个BSC里面所有小区指令：

RID=RIRID00,CELL=ALL,CSYSTYPE=GSM900/GSM1800;

//定义整个BSC,区分系统类型}

124（ARFCN=721&

725）;

//定义频点范围值（选择频点721和725）

2.3FAS数据处理

FAS测量数据放在服务器“ftp:

//10.244.14.234”上，文件命名按以下规则：

“Rir10090707-GZM15B.rar”

Rir：

FAS数据文件类型

10090707：

文件记录时间，2010年9月7日早闲时

GZM15B:

BSC名字

Rar:

压缩文件类型

将全网的FAS数据按3个时段单独目录存放，并全部解压后分别处理，方便进行闲时和忙时干扰情况对比，具体可参考以下步骤：

步骤1：

将FAS数据分时段分别处理，可从文件记录时间上区别

步骤2：

使用RNOExpress工具将FAS原始文件生成数据库文件

步骤3：

利用MicrosoftAccess创建查询，并导出成MicrosoftExcel格式文件

经过以上操作就可将FAS原始数据中的AVPercentile转换到了Excel中，与小区名字和ARFCN（1-124）一一对应。

同理DCS1800的数据亦可按此方法处理。

2.4干扰数据迷你图显示

使用MicrosoftExcel2010的迷你图功能，可将GSM900的1-124频点的空闲信道上行干扰电平显示出来，根据迷你图外形特点，能帮助我们初步判断干扰类型和干扰来源。

首先将“2.3FAS数据处理”导出的Excel表格中忙闲时小区的干扰数据进行小区核对，因OSS中RNO定制的FAS数据容易产生收集不全现象，故应将需对比的忙闲时小区进行校对。

然后通过“平均干扰电平”来筛选常见干扰类型，如CDMA杂散干扰、5阶互调干扰、宽带放大器干扰和同邻频干扰，可借鉴以下干扰数据的迷你图做初步判断：

干扰类型

迷你图特征

判断依据

CDMA下行杂散干扰

a）闲时平均干扰电平>

-95dBm

b）1-20号频点受到干扰

c）1-20号频点干扰带呈“下坡型”

5阶互调干扰

忙时干扰带：

5阶互调分量概率密度：

-100dBm

b）忙时平均干扰电平>

c）根据小区频点配置模拟的互调分量概率密度的相关系数>

0.4

宽带放大器

干扰

a）闲时平均干扰电平>

b）忙时平均干扰电平>

-90dBm

第三章利用FAS进行小区上行干扰定位和排查

通过比较小区长期的FAS数据，可以发现小区的上行干扰特性是比较特定的，并且通过FAS柱状图基本可以看出这样的特性。

东方乐园1-124个频点的上行干扰FASAVPERCENTILE分布如上图所示，可以看出10周以来东方乐园的上行干扰呈现同样的规律，既然小区的干扰特性稳定，同时又能通过FAS数据呈现出规律的现象，那么从FAS数据是可以对小区的干扰特性进行定性分析的，以下章节将介绍一些较明显的上行干扰FAS数据特性及其干扰性质定性方法，技术攻关小组会继续深入地对各种上行干扰进行定性分析，并在以后补充更多不同种类干扰定性分析的方法。

3.1CDMA下行杂散干扰GSM上行

3.1.1CDMA下行杂散干扰特性

在站点规划选址中，中国电信CDMA基站小区与中国移动GSM基站小区的空间隔离度达不到要求，容易产生阻塞干扰和杂散干扰，其中阻塞干扰与GSM接收机的通带外抑制能力有关，GSM系统的接收机将受影响因饱和而无法工作；

杂散干扰与CDMA基站目前在890MHz附近的带外发射有关，这是GSM系统自身无法克服的。

另外在日常维护中常遇到杂散干扰忙时较高，与CDMA的载波发射功率（CDMA网络中随着用户变化，基站发射功率有呼吸效应）、GSM接收机滤波器特性恶化有关，，结果主要表现为GSM系统上行干扰严重和服务质量恶化。

CDMA干扰在FAS统计数据的表现是上行低端频点受到严重干扰，而随着频点号的增加而干扰程度下降，FAS统计数据呈前高后底的形态。

典型案例：

南岸村（搬迁）的FAS（1-94号频点）柱状图如下：

从上图可看出GSM上行频段低端频点收到较强干扰，而高端频点收到的干扰较小，和CDMA干扰的特性十分吻合，因此怀疑该小区存在较严重的CDMA干扰。

经过现场勘察发现电信CDMA新建站点天线和我方GSM天线直接对打，造成干扰，我方移杆后干扰情况得到缓解。

对于CDMA干扰的定位，之前没有科学的快速的定位方法，通常在路测或小区指标出现严重恶化后才发现，利用CDMA干扰对GSM系统小区上行干扰在FAS的反映特性可以快速地对全网疑似受到CDMA干扰的GSM小区进行定位，有利于我方在进行相关谈判或网络质量整治中取得有利的数据依据。

3.1.2利用FAS排查CDMA杂散干扰的方法

整理GSM900小区的忙时和闲时FAS统计数据，整理出小区GSM上行频段124个频点的AVPERCENTILE值；

CDMA干扰为外部干扰，CDMA网络话务量忙时与GSM网络话务量忙时趋于一致，因此小区的话务忙时该现象更明显，但是在小区话务忙时小区干扰可能会夹杂其他干扰，有时甚至将CDMA干扰淹没，为了更快发现和定位问题，建议只分析小区闲时的FASAVPERCENTILE数据；

利用小区闲时AVPERCENTILE数据做小区上行干扰迷你柱状图（建议安装office2010）或柱状图，可以直观的进行观察，若呈现如下的特性可怀疑是CDMA干扰：

1.在低端频点处存在较明显的干扰。

2.在低端频点处的干扰基本呈现干扰随频点好增加而逐渐减小的下楼梯特性。

3.比较忙时和闲时的FASAVPERCENTILE柱状图，皆存在这样的干扰。

典型的CDMA干扰FASAVPERCENTILE柱状图如下所示：

若对大批量小区进行定期排查，可以使用软件算法进行筛选，然后再进行在初筛的基础上进行FAS图观察判断

在得到小区的FASAVPERCENTILE数据后，根据GSM上行带内前4M带宽（即∆f>

4M,ITU规范中CDMA按869-894MHz分配）与GSM上行带内中间4M（896-900MHz），即按ARFCN的1-20号频点与41-60号频点AVPERCENTILE的均值构建一条直线，则可得下图：

实际干扰与干扰均值函数相关性示意图

求取构建的线性均值函数与实际干扰带的相关系数，当相关系数>

0.3（经过验证以干扰系数大于0.3作为判据，可以将CDMA干扰疑似小区都包含进来，且将非CDMA干扰小区误判为CDMA干扰的小区数控制到5%内。

对于定性为CDMA干扰的小区，只是通过FAS初步的定性分析和判断，在此基础上需到现场进行勘察和扫频测试则可以准确定位CDMA干扰源和制定相应的整改和优化措施。

3.2五阶反射互调引起上行干扰

3.2.1互调干扰简介

通信系统中的无源互调干扰（PIM）来自于两种无源非线性，即无源接触非线性和无源材料非线性，无源非线性将引起射频信号产生大量的谐波信号，通常我们说的三阶、五阶、七阶互调产物都是由于射频电路无源器件的非线性引起的互调谐波。

PIM受射频电路中的无源器件性能、馈线接头性能、天线性能影响，当无源器件采用材质较差，杂质较多的铝合金，或接头等镀层磨损氧化后，另外器件接头部分工艺粗造等原因都有可能导致器件的非线性性增强，从而引起较大的谐波互调信号。

中国移动互调分量干扰分析如下表：

对于GSM系统来说，由下行信号产生的互调分量中三阶分量并没有落到上行的频段内，但是5阶分量却大量落到上行频段内，至于7阶和9阶分量由于其强度已衰减过大，在考虑对上行信号的干扰时可以忽略不计算，因此对于GSM900系统来说，无源器件的互调分量干扰主要来自于5阶互调干扰，5阶互调干扰是造成GSM系统上行干扰的一个重要原因。

对于DCS1800系统来说，3阶和5阶分量都不会落到上行频段，7阶、9阶分量会落到上行频段，但由于其强度衰减过大，故DCS1800系统无需考虑无源器件互调干扰的影响。

故在进行天馈系统测试时主要考察GSM900小区的5阶互调干扰电平。

3.2.2利用FAS排查互调干扰小区的方法

结合FAS统计数据采用以下步骤来对互调干扰进行定性分析和定位：

5阶互调分量模拟

导入小区载频配置信息，根据小区配置频点的所有5阶互调组合得出所有落在GSM上行频段的5阶互调分量的分布密度。

典型小区棠涌直街1小区（G1ATCJ1）落入上行频段内的5阶互调分布密度分布图如下图所示：

上图中纵轴为在某频点存在5阶互调分量的组合个数即分布密度。

横轴为频点号，由该小区5阶互调分量分布密度可以看出，小区5阶互调分量主要分布在高端频点处，且呈现上楼梯的分布特性。

5阶互调分量模拟与小区FAS数据相关性分析

若疑似内部干扰小区的上行干扰FAS统计数据与5阶互调分量模拟值具有较强的相关性，则可基本认定该小区存在由于器件互调性能指标恶化引起的互调干扰情况。