四网协同训练营论文高校TD网络优化.docx
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四网协同训练营论文高校TD网络优化
高校场景TD网络优化
作者，张琪顺指导老师，孙志强
安徽移动淮北分公司
摘要：
本文对高校无线网络存在问题和用户特性进行分析与调研，总结出提升业务感知的无线网络优化解决方案，为高校场景的无线网络优化提供有益的思路。
关键词：
TD-SCDMA网络优化高校业务感知
一，研究背景及意义
近年来，移动通信市场得到了迅速的发展，在高校，随着3G网络的迅猛发展及各种智能手机的普及，数据流量呈现爆炸式的增长，给移动网络带来了巨大的冲击和压力，Gsm数据承载能力日趋饱和。
作为以后消费的主力军，高校用户群体年轻、易于接受新业务、对数据业务需求大，极大的带动了移动手机上网用户规模及数据业务的使用，而高校忙时话务量集中和话务量的流动性大，容易造成拥塞等网络问题，影响用户感知。
本文针对高校场景进行专项的研究，通过对高校场景下网络性能的优化，提升网络指标和实际客户感知。
二，高校场景特点分析
（一），高校用户行为分析
从用户行为方面分析，淮北师范大学在校人数规模17000人，TD数据终端3500，终端渗透率20.58%。
通过淮北师范大学话务模型可以看出：
高校主要业务为数据业务，远远高于语音及普通ps业务。
表1高校区域的总体话务模型
业务类型
呼叫尝试次数
话务量
呼叫尝试次数比例
话务量比例
CS
32173
507.6283
1.33%
4.19%
CS64K
36
0.3158
0.00%
0.00%
普通PS业务
179140
566.1597
7.39%
4.67%
HSPDA业务
1714502
10079.72
70.75%
83.17%
CS+PS并发业务
16923
675.9411
0.70%
5.58%
针对数据业务进行分析，大学校园内人数多且集中，平时总量变化不大，校园内人员流动带来业务量的规律性变化，由下图可以看出校园业务量在不同的场景有很强的时间相关性，用户行为在不同的建筑内具有不同的特点，如宿舍楼业务主要集中在10点以后，教学楼业务主要集中于上课及晚自习时间。
图1宿舍楼时分数据业务量
图2教学楼时分数据业务量
通过以上分析得出高校场景的特点：
（1）数据量大，很多学生使用手机上网
（2）业务量随时间迁移，白天在教学楼，晚上在宿舍楼（3）业务量集中，尤其是21点至24点是其业务的高峰。
这些特征使得校园网络存在负荷高，拥塞严重，干扰大等一系列的网络问题。
（2），高校网络在不同负荷下网络性能分析
由于上节分析的结论可知，高校场景网络负荷在不同的时段变化较大，且用户活动集中易导致网络高负荷，不同的网络负荷对网络性能的影响不同，下面对码资源利用率和接入性、业务量进行关联分析：
图3网络负荷与接入性关联图
图4网络负荷与业务量关联图
由上图表可以得知：
当网络负荷>60%以上时，业务接入成功率低，拥塞次数提升，干扰增加。
从测试的话务模型来看，普通PS业务请求次数增多，是因为H资源不足导致用户占用大量的R4资源，从而抢占了CS业务资源导致CS接入成功率降低，此时网络中用户感知较差。
（3），高校网络在不同负荷下客户感知指标
对现网数据业务类型分类分析，浏览累流量占比76%，用户占比53%，为主流业务；视频类流量占比9%，用户占比2%；即时通讯类流量占比2%，用户占比30%，用户占比位居第二。
取浏览类的业务进行用户感知分析。
TD单数据载波约可承载7个浏览类业务，第8个用户已无法打开网页。
即时通信业务，可12个用户同时在线，达到开启2倍帧分复用后的系统上限。
综合考虑现网各类业务用户占比，每H载波约可承载9个用户。
表2每载波用户数和页面打开时延关系
用户
新浪微博刷新时延（s）
备注
新浪网页打开时延（s）
备注
1
3
7
2
3.5
13
3
3.7
22.3
4
5.5
24.5
5
5.2
20.4
6
9.2
14
7
9.7
25.3
已出现不能同时打开的情况
8
8.5
22.3
经常出现不能同时打开的情况
9
8.8
个别用户刷新时间超过半分钟
30
很难出现9个用户同时打开的情况
10
7.3
部分用户刷新时间超过半分钟
11
10.5
出现个别用户登陆超时的情况
12
14.4
经常出现用户登陆超时的情况
目前TD网络时隙配比为2上行时隙4个下行时隙，为上行受限的系统，当小区码资源利用率大于60%时，R4载波上下行码资源利用率在80%以上；H载波上行码资源利用率利用率接近100%，取H载波上行码资源利用率衡量网络忙闲程度与用户感知指标做关联分析。
表3H载波上行码资源利用率与网页时延关系
HS上行码资源利用率统计区间
Benchbee测试
实际感知测试
DownloadSpeed（Mbps）
UploadSpeed（Mbps）
TimeDelay（ms）
丢包率
WWW新浪打开时延（S）
WWW新浪刷新时延（S）
WAP新浪开启（S）
>80%
0.6
0.14
449
18%
13.67
57
7
（70%-80%）
0.68
0.06
336
5%
14
46
6.5
（60%-70%）
0.78
0.23
202
0%
12
42
5.3
（50%-60%）
0.86
0.27
196
0%
11
40
5
<50%
1.09
0.11
185
0%
8.5
32.5
4
上述分析可以得出：
当单载波用户数大于9个或小区码资源利用率大于60%时，KPI指标与用户感知最差。
高校场景以其特殊的用户行为及业务模型，其业务感知主要与网络的容量和质量有很强的相关性。
三，针对高校场景的客户感知提升优化策略及方法
（一），网络容量均衡调整
高校人数较多且集中，网络在忙时负荷较大，容易产生拥塞。
校园内人员流动的规律性拥塞会导致用户难以接入，单载波用户数过多导致用户下载速度慢，影响客户感知。
网络容量均衡调整主要从软件和硬件两个方面，解决用户接入问题。
1，改造设备提升硬容量
师范大学老校区TD网络建设较早，硬件已经不能完全的满足需要，RRU268e和UBBPIr光口速率仅支持2.5G，48A*C（A天线，C为载波），即单小区的最大容量为6套载波。
而RRU268e支持9套载波，还未达到最大配置。
针对煤师院物理楼-2小区进行改造，通过更改RRU连接方式为星型双光纤，使用两条同样长度的光纤来连接BBP和RRU，实现单小区容量的双倍扩展。
如下图所示：
图5单光纤改造双光纤
使用RRU268e单小区最大发射功率为45dBm，配置9载波后，每载波的功率为MAXCARRIERPOWER=MAXTXPOWER-10lg9=35dBm，可以满足信道功率配置及覆盖要求。
针对室分，对拥塞小区采取小区分裂的方法，结合室分设计方案，通过更改光纤线路，将职院东区宿舍楼室分由3个小区扩展为6个小区，容量提升了一倍。
图6光纤链型连接改造成星型连接
2，开启帧分和拥塞控制算法提升软容量
HSDPA下行伴随信道帧分复用技术是通过不同用户时分共享信道，提高最大用户数。
伴随信道的数量决定了并发用户的数量，帧分复用增加了单载频支持的并发用户数,，前HSDPA下行伴随信道帧分复用分为二倍与四倍复用。
表4H载波理论接入用户数
分类
上行初始接入速率kbps
受限于上行用户数
下行伴随信道复用
受限于下行用户数
最大接入用户数
关闭伴随信道复用功能
16
14
关
6
6
32
7
关
6
6
下行伴随信道2倍复用
16
14
开
12
12
32
7
开
12
7
下行伴随信道4倍复用
16
14
开
24
14
32
7
开
24
7
根据理论接入用户数，四倍帧分复用对用户容量提升不明显，考虑到终端支持性，淮北师范学院小区开启HSDPA下行伴随信道二倍帧分复用，开启后，小区最大用户数提升23.7%以上。
拥塞控制算法包括RAB降速准入和抢占算法，RAB降速是指在资源紧张或准入拒绝时，对可降速的业务进行降速准入，以提高准入的成功率。
开启抢占算法后，当系统出现接入拥塞时，适当地压缩或释放当前占用的部分资源以缓解拥塞状况，并通过资源再分配提高用户特别是高优先级用户的接入成功率。
（二），数据业务质量优化
1，HSDPA交叉时隙配置
目前TD采用上下行2:
4时隙配置，HSDPA频点的下行3个时隙都分配给了HS-PDSCH，只留有TS6时隙用于承载HS-SCCH和下行A-DPCH。
此种方案下，邻区间下行控制信道存在同频同时隙干扰，承载控制信息的HS-SCCH和下行A-PDCH保障不够，H载波还不能象R4频点那样可以通过RRM算法对下行时隙的分配调整来规避干扰。
终端就无法被调度，无法进行切换，对用户使用高速数据业务的感知度而言，也会很差。
通过简单的时隙配置实施，更改HS-SCCH和A-PDCH时隙位置，不需新增载波资源，控制信道干扰得到规避，下行控制信道将获得更有效的保障。
表5HSDPA交叉时隙配置方案
时隙2:
4
小区A
HSDPA频点F
小区B
HSDPA频点F
小区C
HSDPA频点F
小区D
HSDPA频点F
TS1↑
A-DPCH和控制信道
A-DPCH和控制信道
A-DPCH和控制信道
A-DPCH和控制信道
TS2↑
A-DPCH和控制信道
A-DPCH和控制信道
A-DPCH和控制信道
A-DPCH和控制信道
TS3↓
HS-PDSCH
HS-PDSCH
HS-PDSCH
A-DPCH和控制信道
TS4↓
HS-PDSCH
HS-PDSCH
A-DPCH和控制信道
HS-PDSCH
TS5↓
HS-PDSCH
A-DPCH和控制信道
HS-PDSCH
HS-PDSCH
TS6↓
A-DPCH和控制信道
HS-PDSCH
HS-PDSCH
HS-PDSCH
HSDPA交叉时隙配置，可以在不改变网络结构，不增加资源的情况下，降低下行时隙干扰，降低掉线率，改善客户感知。
2，HSDPA慢速功控
HSDPA的HS-PDSCH没有功控，采用的是固定功率，如果远点HSDPA用户受到同频干扰，性能损失严重。
HSDPA慢速功控根据各UE的实际无线环境，在无线信道好的UE吞吐量基本不变的前提下，调整各UE的功率。
在算法实现上，首先设置HS-PDSCH初始发送功率，根据用户上报的CQI信息，当CQI长时间稳定在最大值，且初始BLER能够满足系统设计需求时，NodeB将下降一个功率步长；当CQI低于某个门限值或初始BLER不能满足系统需求时，NodeB将上抬一个功率步长。
HSDPA慢速功控适用场景
室外对室内干扰严重：
由于室外对室内的传播环境是自由传播，路损很小，导致很容易对室分系统边缘用户造成很大干扰。
通过引入室外慢速功控，可以大幅度降低对室内边缘用户的干扰。
室外用户密集区：
这个场景用户分布密集，因此容易导致在某个热点时间内形成一个密集干扰区域，导致该区域内用户体验大幅度下降。
郊区与城区交界区：
郊区覆盖半径较大，用户分布和路损分布较大。
通常为保证边缘用户性能，会提高发送功率。
这就会出现大量的越区干扰场景，导致城区边缘用户的性能损失较大。
如果对郊区用户打开慢速功控，则可以大幅度降低对城区边缘用户的干扰。
高校场景符合这前两种情况，在校区应用HSDPA慢速功控后，近点干扰降低明显，吞吐量基本不变；远点干扰变化较低，但吞吐量增加。
表6HSDPA慢速功控开启前后RSCP与ISCP对比
小区名称
位置
慢速功控开关
UE测量的HS-PDSCH测量值
PDSCP_RSCP
PDSCH_ISCP
降低量（db）
降低量（db）
PDSCP_RSCP
PDSCH_C/I
PDSCH_ISCP（dBm）
（
（dbm）
（dB）
煤师院宿舍楼1
近点
off
-66.21
10.44
-76.65
12.75
12.8
on
-78.97
10.49
-89.46
远点
off
-93.74
7.05
-100.79
0.7
0.49
on
-94.44
6.88
-101.28
表7HSDPA慢速功控开启前后吞吐量对比
小区名称
位置
慢速功控关闭
慢速功控打开
增益对比
UE平均吞吐量（kbps）
小区吞吐量（kbps）
UE平均吞吐量（kbps）
小区吞吐量（kbps）
UE吞吐量增益
小区吞吐量增益
煤师院宿舍楼1
近点
1410
1410
1410
1410
0.00%
0.00%
远点
1280
1280
1310
1310
2.34%
2.34%
四，高校TD网络优化成果
（1），业务量变化情况
TD单载波数据业务量得到明显提升，单载波数据业务量由3月日均39.37MB提升到6月份的62.8MB，增长了59.5个百分点。
图7单载波数据流量
（二），相关指标变化情况
PS域无线接通率由4月初的99.36%提升至目前的99.55%，提升显著。
图8PS无线接通率
（三），用户感知指标提升
高校的HTTP指标显著提升，由5月初的21.98kbps提升到5月底的40.58kbps，增长了84.6个百分点，达到考核指标优秀值。
图9Http下载速率
参考文献:
[1]《2013年校园网络保障及要求》安徽移动2013.08
[2]《TD网络资源需求评估方案》安徽移动2013.07
[3]高校无线网络优化及研究
[4]TD-SCDMARAN准入控制特性手册（V400R006C00_02）（PDF）-CN华为2013.02
[5]TD-SCDMARANHSDPA特性手册（V400R006C00_04）（PDF）-CN华为2013.02
[6]LCR6.0RNC820RRM相关算法优化鼎桥服务导入部2011.03.07
[7]DRNC820（V400R006）_负载控制算法介绍WiTL团队2010
[8]TD四期产品配置介绍华为2010.7.20
[9]TD-SCDMA接入过程与问题分析ISSUE1.20华为2010
[10]TD-RAN_F+A+E频段配置与组网华为2010
作者简介：
作者：
张琪顺，四网协同训练营二连成员，在淮北分公司从事网络优化支撑工作3年，2008年毕业于安徽大学电子科学与技术专业，学历本科。
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