曹正潔 孟凡強 姜盼盼 曹潔

摘要：本文提出了一種基于NGI和AAPC的5G重疊覆蓋優(yōu)化系統(tǒng)，能夠解決傳統(tǒng)重疊覆蓋優(yōu)化方案無法定位施擾小區(qū)的問題。這一系統(tǒng)使得重疊覆蓋優(yōu)化變得更加精準和全面，同時結合AAPC權值自優(yōu)化工具，實現(xiàn)權值的自動調(diào)整，從而顯著提升了工作效率。這一創(chuàng)新性系統(tǒng)的提出將為未來網(wǎng)絡優(yōu)化領域帶來重要的進展，為網(wǎng)絡性能的提升和優(yōu)化提供了新的途徑和方向。

關鍵詞：重疊覆蓋；DOA；NGI；AAPC

隨著5G規(guī)模的持續(xù)擴大，網(wǎng)絡結構變得越來越復雜，城市地區(qū)內(nèi)基站間距也變得更小，這導致了重疊覆蓋問題日益突出。傳統(tǒng)的重疊覆蓋分析方法通常只能確定高度重疊的小區(qū)，而無法找出相關的干擾小區(qū)。因此，有必要探索和引入更先進的技術和工具，如文章提到的基于NGI和AAPC的5G重疊覆蓋優(yōu)化系統(tǒng)，以解決這一問題。通過這種新型系統(tǒng)的應用，可以更準確地定位干擾小區(qū)，提高重疊覆蓋優(yōu)化的精準度和效率，從而改善5G網(wǎng)絡的性能和用戶體驗。

一、原理介紹

（一）DOA原理

波達方向（Direction of Arrival，簡稱DOA）定位技術的原理是利用接收機處的陣列天線和波達方向估計技術來確定信號從接收機到信源的波達方向線，通過多個接收機估計的波達方向進行三角測量，確定信源的估計位置。波達方向估計又稱為角譜估計和波達角估計。在無線通信中，DOA功能可用于描述天線的實際覆蓋角度和用戶的方向偏差。其實質(zhì)是依據(jù)MIMO多天線收發(fā)的特性，利用空時處理技術測量每個終端用戶相對天線的角度，通過聚合分析海量數(shù)據(jù)確定用戶群的主要聚集方向，調(diào)整天線的覆蓋方向以跟隨用戶的行為軌跡，為更多用戶提供最佳服務。

（二）NGI原理

NGI（Network Geolocation Insight，網(wǎng)絡地理化洞察）是一個無線網(wǎng)絡中用于“規(guī)建維優(yōu)”的創(chuàng)新解決方案。它通過挖掘和分析用戶和網(wǎng)絡無線數(shù)據(jù)，實現(xiàn)對網(wǎng)絡性能、業(yè)務質(zhì)量、終端能力和用戶體驗等方面的全面分析和地理化展示。NGI的功能根據(jù)場景類型可以分為七大類：路測、地理化洞悉、網(wǎng)絡規(guī)劃與優(yōu)化、公共服務、終端分析、問題定位、用戶分析。目前，常用的主要功能包括天饋核查功能、網(wǎng)絡可視化評估以及虛擬路測等，其中的核心是DOA功能的實際應用。

（三）AAPC基本原理

AAPC（Massive MIMO 天線權值自適應）是一種利用人工智能技術對天線權值進行優(yōu)化的方案。通過基站收集用戶的HDOA（水平波達方向）、VDOA（垂直波達方向）、PL（路徑損耗）等用戶定位信息，根據(jù)這些數(shù)據(jù)完成建模，然后利用權值路徑尋優(yōu)算法計算每種用戶分布場景下最優(yōu)的權值，從而最大化提升用戶的覆蓋水平。通過不斷對天線權值模型進行迭代優(yōu)化，最終形成最佳的天線權值方案，幫助改善無線網(wǎng)絡的性能和用戶體驗。

二、基于NGI和AAPC的5G重疊覆蓋優(yōu)化系統(tǒng)

NGI和AAPC的串聯(lián)優(yōu)化重疊覆蓋系統(tǒng)可以精確分析受擾小區(qū)和施擾小區(qū)，清晰地進行地理化展示，提供精準的優(yōu)化方案。通過與AAPC的串聯(lián)優(yōu)化，系統(tǒng)可以自動將權值調(diào)整為最優(yōu)解，無需人工干預，提高了調(diào)整效率。這種方式可以有效解決重疊覆蓋優(yōu)化中的問題，提高網(wǎng)絡性能和用戶體驗。

（一）系統(tǒng)原理

在基于NGI和AAPC的5G重疊覆蓋優(yōu)化系統(tǒng)中，NGI模塊負責識別重疊覆蓋小區(qū)，并將服務小區(qū)和其周圍的TOP6鄰區(qū)作為AAPC優(yōu)化調(diào)整的對象。NGI模塊通過分析重疊覆蓋區(qū)域，為后續(xù)優(yōu)化提供必要的數(shù)據(jù)支持。AAPC模塊首先將重疊覆蓋問題抽象為DOA（方向）柵格，以便更好地識別。然后，通過將小區(qū)信息轉(zhuǎn)化為圖像的形式，對重疊覆蓋柵格進行過濾，作為評估對象。AAPC模塊采用多目標方式，尋找最優(yōu)的權值解，從而調(diào)整天線參數(shù)并優(yōu)化網(wǎng)絡性能，解決重疊覆蓋帶來的干擾問題。

（二）系統(tǒng)優(yōu)點

①NGI重疊覆蓋分析不依賴路測，可精準定位高重疊覆蓋的施擾小區(qū)。傳統(tǒng)的重疊覆蓋分析通常需要進行拉網(wǎng)測試，通過測試記錄分析高重疊覆蓋帶來的干擾。NGI重疊覆蓋分析則可以利用MR（Measurement Report）數(shù)據(jù)來評估網(wǎng)絡中存在重疊覆蓋問題的區(qū)域和小區(qū)，進而輸出干擾源小區(qū)和受擾小區(qū)。這種方法消除了對路測數(shù)據(jù)的依賴，彌補了傳統(tǒng)重疊覆蓋分析難以準確定位干擾源的不足，為射頻優(yōu)化調(diào)整提供了重要的數(shù)據(jù)支持。

②AAPC 優(yōu)化更加智能高效。傳統(tǒng)的射頻RF優(yōu)化僅限于調(diào)整天線的方位角和下傾角；而5G Massive MIMO大規(guī)模陣列天線的引入增加了波束立體化調(diào)整的可能性。盡管人們可以通過經(jīng)驗設置波束權值，但這需要耗費大量精力，效率低下，并且權值無法隨用戶位置動態(tài)變化而精準調(diào)整。相比之下，AAPC通過智能化優(yōu)化算法實現(xiàn)了波束權值的動態(tài)調(diào)整，能夠精準覆蓋目標用戶，提升網(wǎng)絡感知能力，使波束優(yōu)化更加智能高效。

③節(jié)省人力成本。經(jīng)過AAPC智能波束尋優(yōu)后，部分5G基站無需再由工程人員上塔進行手動調(diào)整，有效節(jié)省了人力資源，減少了工程人員上塔的頻率及相關安全風險；同時，智能且自動化的權值優(yōu)化也降低了傳統(tǒng)波束調(diào)整的網(wǎng)絡管理操作，實現(xiàn)了減少人力成本的目標。

（三）優(yōu)化流程

5G MR數(shù)據(jù)采集：選擇需要優(yōu)化的區(qū)域，通過UME網(wǎng)管配置相關參數(shù)，并針對該區(qū)域的基站下發(fā)測量配置，采集用戶終端設備的測量報告（MR）、到達角（DOA）等相關信息。

NGI問題小區(qū)輸出：設定重疊覆蓋判定條件，利用NGI評估網(wǎng)絡中存在的重疊覆蓋問題區(qū)域和小區(qū)，分析重疊覆蓋區(qū)域的施擾小區(qū)和受擾小區(qū)，同時統(tǒng)計每個柵格的重疊覆蓋水平。為RF優(yōu)化調(diào)整提供數(shù)據(jù)支持，輸出需要進行優(yōu)化調(diào)整的服務小區(qū)和TOP6鄰區(qū)作為AAPC優(yōu)化對象。

AAPC優(yōu)化模板制作：將重疊覆蓋的服務小區(qū)和TOP6鄰區(qū)組合，并為每組分配一個ID，以實現(xiàn)AAPC的精細化分簇優(yōu)化。

AAPC優(yōu)化參數(shù)下發(fā)：將優(yōu)化對象選定為“問題小區(qū)”，導入到AAPC模塊中，并設置AAPC參數(shù)配置，實現(xiàn)AAPC的自動參數(shù)調(diào)整，無需人工干預。

NGI優(yōu)化前后評估：經(jīng)過AAPC參數(shù)優(yōu)化調(diào)整后，使用NGI重新輸出重疊覆蓋數(shù)據(jù)指標和圖層，并與調(diào)整前的數(shù)據(jù)進行效果評估對比。

網(wǎng)管指標評估：在重疊覆蓋優(yōu)化完成后，通過網(wǎng)管性能指標、業(yè)務量、用戶數(shù)、感知速率、覆蓋率等指標進行對比評估，以衡量調(diào)整前后的效果。

（四）功能部署

①NGI覆蓋問題創(chuàng)建。進入NGI平臺，選擇網(wǎng)絡地理化洞悉→任務類型→地理化洞悉→覆蓋問題分析→重疊覆蓋→覆蓋問題模板，按照模板填寫相關參數(shù)配置。

②AAPC問題小區(qū)導入。進入AAPC模塊新建優(yōu)化任務，優(yōu)化對象選擇“問題小區(qū)”，按照系統(tǒng)模板填寫相關內(nèi)容。注意Cluster ID列自定義ID，按照NGI重疊覆蓋小區(qū)和對應受擾TOP6小區(qū)分配一個ID，讓AAPC實現(xiàn)精細化分簇優(yōu)化。

三、效果驗證

（一）TOP小區(qū)優(yōu)化驗證

以重疊覆蓋小區(qū)問題采樣點比例超過15%小區(qū)作為Top門限，采集濟寧2.6G共7423個小區(qū)最近3天MR數(shù)據(jù)進行分析，輸出46個Top小區(qū)。針對TOP15小區(qū)使用AAPC進行權值優(yōu)化，共涉及90個小區(qū)（15組，每組1問題小區(qū)+6施擾鄰區(qū)）。

效果對比：AAPC優(yōu)化前后采集3天MR數(shù)據(jù)，重疊覆蓋度降低5.25%，流量增長85.75GB，下行感知速率提升13.46Mbps，覆蓋率無明顯變化。

通過NGI平臺和網(wǎng)管指標部署效果：濟寧部署高重疊覆蓋度小區(qū)后，重疊覆蓋率由調(diào)整前16.40%降低至11.15%，提升5.25pp，下行用戶感知速率由215.2Mbps提升到228.7Mbps，提升13.5Mbps，達到預期效果，有效改善了5G網(wǎng)絡質(zhì)量。

（二）重疊區(qū)域優(yōu)化驗證

重疊覆蓋小區(qū)問題采樣點比例超過10%小區(qū)，對濟寧汶上、泗水2.6G重疊區(qū)域優(yōu)化調(diào)整，共計721個小區(qū)（103組，每組1問題小區(qū)+6施擾鄰區(qū)）。

覆蓋對比：AAPC優(yōu)化前后采集2天MR數(shù)據(jù)，如表2所示，調(diào)整后整體重疊覆蓋比例改善明顯，重疊覆蓋度由調(diào)整前14.18%降低至11.26%，改善2.92%，覆蓋率無明顯改善。

感知指標：AAPC優(yōu)化調(diào)整后，用戶數(shù)及流量無明顯提升，下行感知速率由調(diào)整前273.5提升至280.5Mbps，見表3。

性能指標：AAPC優(yōu)化調(diào)整后，性能指標無明顯波動，性能指標正，見表4。

四、結束語

NGI重疊覆蓋模塊的應用解決了傳統(tǒng)重疊覆蓋小區(qū)無法準確定位施擾小區(qū)的問題，實現(xiàn)了地理化展示重疊覆蓋問題區(qū)域和小區(qū)，從而能夠精準全面評估重疊覆蓋問題。在此基礎上，對接AAPC權值自優(yōu)化工具，實現(xiàn)了快速導入問題模板并自動優(yōu)化參數(shù)，使優(yōu)化調(diào)整更加高效。NGI和AAPC的串接提供了有效的工具支撐，顯著提升了5G重疊覆蓋優(yōu)化工作的效率。這種整合方法為網(wǎng)絡優(yōu)化提供了智能化解決方案，幫助網(wǎng)絡運營商更好地處理重疊覆蓋問題，并提升網(wǎng)絡性能和用戶體驗。

作者單位：曹正潔 孟凡強 姜盼盼 曹潔 中國移動通信集團山東有限公司濟寧分公司

參考文獻

[1] 康宏建.NGI技術在5G分流比提升中的應用研究[J]. 中國電信業(yè)，2023（03）：77-80.

[2] 陶琳，李春明，岳軍，等.重疊覆蓋對TD-LTE網(wǎng)絡性能的影響研究[J].電信工程技術與標準化，2014（10）：25-28.

[3] 方東旭，周徐，王麗秋.5G廣播波束權值優(yōu)化淺析[J].電信工程技術與標準化，2021，34（10）：80-85.

[4]譚鈺山，周文金，何延.基于MDT數(shù)據(jù)的重疊覆蓋優(yōu)化思路及實踐[J].通訊世界，2019，26（12）：6-7.

[5] 彭東升，王煜輝，程曉東，等.Massive MIMO廣播波束場景化研究[J].通信技術，2020，53（1）：63-68.

[6] 瞿軼，莫建忠，王穎恒，等.密集城區(qū)5G廣播波束配置策略研究[J].中國新通信，2021，23（14）：42-44.

[7] 薛龍來，夏偉，魏俊毅.樓宇場景下的5G廣播波束研究[J].中國新通信，2021（04）：38-39.