4G优化案例一种消除PCI混淆和MOD3降低30的方法.docx

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4G优化案例一种消除PCI混淆和MOD3降低30的方法

一种消除PCI混淆和MOD3降低30%的方法

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XX年XX月

一种消除PCI混淆和MOD3降低30%的方法

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【摘要】PCI混淆和MOD3干扰是目前困扰当前影响4G感知速率、VOLTE感知的主要因素之一，XX公司通过遗传算法结合图论相关知识，实现了将所有优切换请求的小区间的PCI冲突归零，同时实现MOD3干扰下降30%左右，复用距离、复用层数提升，同时为后续入网站点预留指定数量的PCI组，已在现网应用，VOLTE掉线，CQI优良比均明显改善。

【关键字】切换关系、PCI混淆、MOD3干扰、复用距离

【业务类别】优化方法

一、概述

MOD3干扰、PCI混淆、MOD30问题、PCI复用层数和复用距离不足问题是所有4G网络都要面对的问题，PCI规划不合理会造成上述一系列问题，尤其是MOD3干扰问题，只可以降低，不可以消除。

关于MOD3干扰，日常评估MOD3干扰使用路测数据，无法评估室内深度覆盖区域的的MOD3干扰情况，本成果应用切换数据作为评估MOD3干扰的数据来源，MOD3切换越多说明干扰越大。

探索MOD3干扰的最小值，可以有效的降低MOD3干扰，提升网络质量，提升网络速度。

该工具利用图论和遗传算法相关理论，应用5项创新手段，通过最优偏向参数探索和方案输出两个过程实现MOD3干扰下降30%到50%，路面SINR值提升0.3db到0.8db，提速5%到10%，同时提升PCI复用距离、复用层数、MOD30复用距离和层数，并消除PCI混淆问题。

关于PCI混淆，日常碰到PCI混淆常用的办法是重规划PCI或者删除邻区，因为人工规划PCI较难找到不产生新冲突的方案，为此多数情况下会采用删除邻区的办法，删除邻区实际切换请求还在，本质上未消除。

本方案采用所有有切换关系的小区作为实际邻区，放大PCI混淆数量，再通过全网PCI重规划将PCI混淆降低为零，同时通过预留10组上PCI,以保障相当长一段时间内不产生新的PCI混淆。

二、创新方案

1、采用遗传算法解决MRMOD3干扰最小值的问题，得到每个基站的最优MOD3组合

2、采用图论相关理论，解决PCI冲突问题，提升复用距离和复用层数。

3、采用海量数据统计得出MOD3干扰与SINR值之间的关系，从而实现对方案效果的预测。

4、采用路面测试干扰和全网统计干扰两个维度对方案进行评估，可根据实际需要定制方案偏向路面测试还是偏向全网性能。

5、可设定室内、室外、地铁、高铁等多个场景分段自动规划，同时实现指定数量的PCI预留功能。

下面将方案涉及步骤进行详细介绍

2.1关键实现过程

通过六项模型创新，两个过程，实现PCI问题全量解决

2.1.1算法建模-MOD3影响细分

MOD3在小区不同的RSRP情况下，与邻小不同差值的情况下对采样点SINR的影响不同，例如，主小区同为-80dbm一个采样点MOD3邻小区为-85dbm，一个采样点MOD3邻小区为-90dbm，显然这两个点的SINR值会不相同。

通过海量路测数据统计，以及趋势平滑算法，将主小区的RSRP值，与邻小区的RSRP差值，作为一个二维数组，每个数组的值即为两小区时MOD3时与非MOD3是SINR的差值，通过统计发现差值在15db以内的邻区MOD3变化均对SINR值有影响，最后总结出60种不同组合对SINR值得影响，相比较于与我们传统的6db以内算做MOD3干扰点的定义更加细化，利用该细化的二维数字，就可以评估每个点MOD3干扰变化前后SINR值的变化情况，从而选择对总体SINR值提升最有益的方案。

2.1.2算法建模-无向全连通图

图论中图的定义为由若干个不同顶点与连接其中顶点的边组成的图形，如果边是没有方向的就称之为无向图，如果图内任意一个顶点通过现有连线均可以走到另外的任一点，就称之为无向全连通图。

无向全连通图建模方式为将现网每个小区位置作为顶点，小区之间有邻区关系的画一条无向边连线，连线的长度为两个小区之间的实际距离，不对基站位置做任何变化，直接把一张通信网变成一张顶点固定的无向全连通图在该模型中，小区之间的连线代表小区之间有邻区关系，从一个小区出去的邻区连线的距离和方向表示该小区与周围小区的实际距离和方向，没有任何近似，完全反映了网络的实际情况。

PCI复用距离、复用层数、MOD30复用距离、复用层数、PCI冲突和碰撞均基于该无向全连通图来评估。

2.1.3算法建模-复用层数

以两个小区之间的连线为直径，画一个圆，以两个小区为顶点画正六边形，正六边形的6个顶点均在圆上，正六边形内部的室外enodeb数量定义为间隔层数，张槎大布路与张槎宏利楼之间为左侧的小六边形，这两个点之间的层数就为4层，而张槎大布路与张槎丽苑之间的大六边形之内的站点数量为6个，那么该两点之间的层数间隔即为6层，如图1所示：

2.1.4算法建模-冲突关系

在数据建模阶段，对每个有邻区关系的小区之间都做了连线，冲突关系的定义为：

从一个小区到另外一个小区经过的最小连线数量，如果两个小区的连线数量为1或者2就表示这两个小区如果同PCI将产生PCI冲突，称为该两个小区关系为冲突关系。

冲突关系实际上已经反映了小区的覆盖范围，如果一个小区的冲突小区小，则说明与该小区重叠覆盖的小区少，该小区方位范围小，如果与该小区冲突关系较多，则说明该小区覆盖范围较大，影响小区多。

在算法运算过程中，每分配一个小区的PCI，与该小区有冲突关系的小区后续就不能再选在该PCI，否则就会产生PCI冲突。

冲突关系的计算采用图论中的标号法计算两点间最短距离的方法，由于该方法属于图论的基本算法，这里就不做赘述

2.1.5算法建模-MOD3最优组合方案探索，偏向参数

由于路面MOD3干扰情况与全网MOD3干扰情况由于采样空间不同，会造成两者在相同方案的情况下改善情况各异，为此次采用偏向参数的概念来控制对两个采样空间MOD3干扰的改善情况。

偏向参数即为偏向全网的站点数量，如为0，则计算方向全部向着路面改善的方向，全网改善效果在计算完成后评估，如设置为评估基站的数量，则计算方向全部朝着全网改善的方向，路测改善效果在计算完成后评估，通常最优的偏向值在0到基站数量之间。

2.1.6算法建模-从边缘到中心的可控遗传算法

下图为佛山PCI重规划起点示意图，图中红色站点为佛山以外的站点，以红色区域为起点，每一个站点的规划均不与起点区域混淆，最终达到全网不出现混淆。

与传统算法从中心向边缘扩展的方法不同，新算法采用以非规划区域为起点，从边缘向中心扩展的方式。

每分配一个基站的PCI就必须与周边区域满足4个条件即为复用距离、复用层数高于设定的最低值、MOD30最优、冲突小区PCI不相同，满足则4个条件的PCI组，为待分配基站的合格PCI组。

其中MOD3分为路测的MOD3和MR数据内的MOD3，由于两者采用空间的差别，导致这两项改善幅度会发生矛盾，为此算法设定三种可控的方向进行最优解探索，分别为路面MOD3改善最优、MR数据内的MOD3改善最优、综合最优，算法可以根据预先设计的偏向参数输出符合该方向的结果，这也是该算法称为可控遗传算法的原因。

锚点基站选择：

锚点基站即为从未分配PCI的所有基站中选择一个待分配PCI的基站。

由于周边小区PCI已经分配，造成待分配PCI的基站能够选择的合格PCI组受到限制，这里选择的第一个待分配PCI的基站即为合格PCI组最少的基站，也就是受周边制约最大的基站基站作为锚点基站。

由于锚点基站不止一个合格PCI组，需要采用最优组筛选算法确定哪组优。

由于每分配一个基站的PCI就会造成后续的相关基站无法选择该PCI，所以最优组的选择采用影响未分配基站最少的的组，最为最终选定组。

算法不停的重复锚点基站选择、评估确定最优组这两个过程，直至PCI分配完成。

该过程可能会由于对PCI复用距离、复用层数以及PCI冲突的要求过于严格，导致某个基站无合格PCI组,分配过程宣告失败，如发生失败，则适当减低对三者的要求，直至能够完成所有基站的PCI确定，算法计算完成。

相关算法流程图如下：

工具实现过程：

1、通过遗传算法探索从偏向路面干扰下降到偏向全网统计过程中不同方案的改善效果，从而确定偏向值，具体案例如下：

根据偏向参数计算表，可以选择100作为偏向参数，达到路面改善与全网改善的均衡。

2、设定好偏向参数、室内外分段、最小复用距离、最小复用层数等参数后，运行主程序，得到最终的方案，最终方案包括每个小区的最终PCI值,以及重规划前后的效果预测，包括路面SINR值得提升，路面MOD3干扰改善分布图，全网统计MOD3干扰的改善值，MOD30改善情况，复用距离层数改善情况等。

2.2规划效果评估

本次规划以佛山区域为例，以频点100作为案例展示效果，本次规划主要达成以下目标：

频点100,涉及小区13487个,预留了10组PCI，效果如下：

1、MOD3切换次数重规划前为129658780,重规划后为68902720,改善46.85%。

2、路面MOD3干扰点数量，重规划前为41174,重规划后为32197,改善21.8%。

3、PCI混淆数量由172,降低为0。

4、预计路面SINR值提升0.386。

2.2.1复用距离复用层数改善情况

平均PCI复用距离从原来的5007米，提升到5258米，提升251米，复用距离低于1公里的情况消除。

平均PCI复用层数从原来的25层，提升到80层，提高55层，大部分复用层数均在70层以上

2.2.2MOD30复用距离和复用层数改善情况

MOD30平均复用距离从830米，提升到1078米，提高248米，平均复用层数从0.46层提升到0.63层，提高0.17层

2.2.3PCI复用频度改善情况

重规划后PCI复用次数更加均匀

2.2.4路面MOD3改善情况

其中绿色为从原来MOD3点变为非MOD3点，黄色为从原来非MOD3点变为MOD3点，白色点为重规划前后均为MOD3点，从图上可以明显看出绿色点多余黄色点，MOD3采样点呈下降趋势。

三、经验总结

成功经验：

通过本次创新案例一次性解决了所有PCI相关的问题，同时为后续新入网站点预留了10组PCI，可确保后续入网基站不产生新的PCI混淆。

推广建议：

该方法适用与任一厂家，数据提取简单，不涉及MR等大数据提取，应用方面，如有需求的省份可联系作者提交方案。

不足之处：

该方案需要基础信息、邻区信息、切换信息进行异常核查，弱出现同一小区在不同文件甚至不同行设置PCI不同等问题将导致算法无解，暂时无法将完成程序共享。