《電子技術(shù)應(yīng)用》
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5G無線智能網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃方案研究
2019年電子技術(shù)應(yīng)用第10期
鄒廣玲,張守霞,朱永軍,謝衛(wèi)浩
中興通訊股份有限公司,上海201203
摘要: 5G移動通信引入大規(guī)模陣列天線、新場景、新業(yè)務(wù)、新頻段等關(guān)鍵技術(shù),未來網(wǎng)絡(luò)演進(jìn)的目標(biāo)是通過人工智能的引入實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)的自主決策和自主演進(jìn),5G網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃也面臨智能化演進(jìn)的需求。從5G網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃部署各個(gè)階段探討了從工作流程、規(guī)劃方案等方面,如何在大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上,結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)等技術(shù),基于價(jià)值建網(wǎng),形成整體5G網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃方案,應(yīng)用于指導(dǎo)5G網(wǎng)規(guī)規(guī)劃建設(shè)。
中圖分類號: TN929.5
文獻(xiàn)標(biāo)識碼: A
DOI:10.16157/j.issn.0258-7998.190980
中文引用格式: 鄒廣玲,張守霞,朱永軍,等. 5G無線智能網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃方案研究[J].電子技術(shù)應(yīng)用,2019,45(10):11-13,18.
英文引用格式: Zou Guangling,Zhang Shouxia,Zhu Yongjun,et al. Research on intelligent 5G network planning[J]. Application of Electronic Technique,2019,45(10):11-13,18.
Research on intelligent 5G network planning
Zou Guangling,Zhang Shouxia,Zhu Yongjun,Xie Weihao
ZTE Corporation,Shanghai 201203,China
Abstract: In 5G mobile communications, key technologies such as large-scale array antennas, new scenarios, new services and new frequency bands are introduced. The goal of future network evolution is to achieve independent network decision-making and independent evolution through the introduction of artificial intelligence. 5G network planning also faces the requirements for intelligent evolution. From the perspective of 5G network planning and deployment phases, this paper discusses how to build an overall 5G network planning solution based on big data, machine learning and other technologies to guide the planning and construction of 5G network planning.
Key words : 5G network planning;intelligent site selection;network planning solution;coverage evaluation

0 引言

    5G網(wǎng)絡(luò)面對的是一個(gè)更復(fù)雜的需求,新業(yè)務(wù)以及新場景的引入,典型應(yīng)用的業(yè)務(wù)要求更高,密集住宅區(qū)、辦公室、場館、校園、地鐵、高鐵等場景[1]需要專業(yè)組網(wǎng)方案,大規(guī)模天線技術(shù)以及高頻等5G的關(guān)鍵技術(shù)[2]和特征帶來組網(wǎng)的復(fù)雜度、多制式共存、更快的建網(wǎng)部署節(jié)奏,對網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃也提出了新的挑戰(zhàn),需要更精準(zhǔn)的網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃評估手段以及更加高效智能的網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃方案。本文充分挖掘基于現(xiàn)網(wǎng)大數(shù)據(jù)分析,結(jié)合人工智能,從場景識別、策略生成、分析預(yù)測等方面實(shí)現(xiàn)無線網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃場景化智能化[3]。

    在網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃過程中,需要充分考慮建網(wǎng)目標(biāo)和投資成本之間的平衡,站址規(guī)劃至關(guān)重要。對于5G網(wǎng)絡(luò)場景,首先建立現(xiàn)網(wǎng)基站特征庫,根據(jù)5G不同建網(wǎng)階段、不同場景及業(yè)務(wù)需求,基于價(jià)值分析,通過結(jié)構(gòu)分析、冗余分析以及覆蓋聚類分析,結(jié)合多種設(shè)備形態(tài),包括64通道、32通道、8通道、4通道、2通道以及微站、Pico等產(chǎn)品,給出站址規(guī)劃方案,同時(shí)能夠給出建網(wǎng)方案的效果評估,從而形成端到端的智能網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃方案。

1 5G覆蓋評估

1.1 基于測量報(bào)告精準(zhǔn)預(yù)測5G室內(nèi)外覆蓋

    價(jià)值區(qū)域優(yōu)先部署,基于現(xiàn)網(wǎng)測量報(bào)告(Measurement Report,MR)數(shù)據(jù),考慮柵格級4/5G制式參數(shù)差異,可以快速進(jìn)行利舊網(wǎng)絡(luò)下較為準(zhǔn)確5G網(wǎng)絡(luò)覆蓋能力評估。表1以LTE 2.6G和5G 2.6G頻段為例,說明利舊站址情況下的5G覆蓋電平與4G覆蓋電平之間的參數(shù)差異[4-5]。

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    其中4/5G柵格級天線方向圖增益差異評估:天線增益需要考慮柵格所在位置與水平方位角偏離角度a以及與垂直下傾偏離角度b,綜合得到柵格天線增益,如圖1所示,相比只考慮最大天線增益的方式更為準(zhǔn)確。

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其中,HGain、VGain分別表示水平、垂直增益。

1.2 弱覆蓋聚類

    MR數(shù)據(jù)通過室內(nèi)外區(qū)分算法,區(qū)分出室內(nèi)弱覆蓋還是室外弱覆蓋。對于柵格級弱覆蓋,一般弱覆蓋柵格按照50 m×50 m柵格精度輸出,需要進(jìn)一步定位到區(qū)域級別或者建筑物級別,便于輸出針對性場景化規(guī)劃方案。

    室外弱覆蓋聚類方法如下:根據(jù)5G弱覆蓋門限,篩選出小于一定參考信號接收功率(Reference Signal Receiving Power,RSRP)門限的弱覆蓋柵格,通過基于密度的聚類算法(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise,DBSCAN)[6]搜尋出連片弱覆蓋,將分布連續(xù)的弱覆蓋區(qū)域進(jìn)行聚合處理,形成弱覆蓋區(qū)域標(biāo)記,如圖2所示,其中黑色代表正常覆蓋,灰色代表弱覆蓋。

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    室內(nèi)弱覆蓋聚類方法如下:室內(nèi)弱覆蓋需要區(qū)分到建筑物級別;根據(jù)弱覆蓋柵格占比、弱覆蓋話務(wù)占比(MR采樣點(diǎn)數(shù))、建筑物日均話務(wù)等3個(gè)指標(biāo)篩選出室內(nèi)弱覆蓋區(qū)域和弱覆蓋建筑,根據(jù)立體定位技術(shù)可以定位到樓宇的樓層級別,能夠更精確地給出解決方案。

2 智能站址規(guī)劃

    現(xiàn)網(wǎng)站址由于長期網(wǎng)絡(luò)發(fā)展需求,已經(jīng)存在宏站、微站、室分等多種設(shè)備形態(tài),分別覆蓋或者容量需求,在5G網(wǎng)絡(luò)發(fā)展初期,可以先從覆蓋角度考慮形成連續(xù)覆蓋,再針對5G特殊需求考慮容量需求角度的站址規(guī)劃。在這個(gè)過程中,需要在充分自動方案的基礎(chǔ)上考慮一定人工審核保證方案的準(zhǔn)確性、有效性和可落地性。

2.1 基站特征庫構(gòu)建

    基站特征庫構(gòu)建包括現(xiàn)網(wǎng)站址的基礎(chǔ)工程參數(shù)、話務(wù)量、用戶數(shù)、VIP站點(diǎn)、場景特征等構(gòu)建基站特征庫。

2.2 網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)分析

    合理的無線網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)是良好的網(wǎng)絡(luò)覆蓋及性能的保障。

    網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)分析:根據(jù)站高、站間距等篩選過近、過高、過低以及方位角、下傾角等網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)不合理的站址。

    宏站天線掛高篩選: 提供有效覆蓋,避免越區(qū)干擾;微站天線掛高篩選:剔除過低無效微站。需審核確定是否可通過改造調(diào)整天線掛高。過近站需審核確定是否場景特殊要求(如高樓覆蓋遮擋)。

2.3 冗余站址分析

    現(xiàn)網(wǎng)站址存在部分由于容量吸收等原因存在的冗余站點(diǎn),需要在5G規(guī)劃中予以剔除;需要保證刪除某小區(qū)后,在其主服小區(qū)覆蓋范圍內(nèi),來自鄰區(qū)的室內(nèi)外MR依然可以達(dá)到覆蓋門限要求。

2.4 新建站方案

    對于需要通過新建站解決的情況:首先根據(jù)聚類分析得到的弱覆蓋區(qū)域,考慮室外屬性、場景特性、建筑物形態(tài)因子、建筑物面積、話務(wù)量、弱覆蓋面積、與現(xiàn)網(wǎng)站址距離等因素,通過決策樹算法,匹配場景和設(shè)備,給出最優(yōu)站址部署方案[7],如圖3所示。

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2.5 最終站址方案輸出

    綜合考慮網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)、冗余站址、新建站解決弱覆蓋方案,得到建筑物級別,匹配場景的站址方案和設(shè)備方案,更智能、更精準(zhǔn)地提供站址部署方案。

3 覆蓋預(yù)測

    新增站址確定后需要進(jìn)行站址覆蓋評估,以便評估是否達(dá)到網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)目標(biāo)。

    根據(jù)現(xiàn)網(wǎng)工程參數(shù),引入機(jī)器學(xué)習(xí)的有效手段,打破了傳統(tǒng)全網(wǎng)統(tǒng)一固定經(jīng)驗(yàn)型傳播模型造成的模型單一化、預(yù)測理想化等問題,讓覆蓋預(yù)測更加貼合實(shí)際現(xiàn)網(wǎng)。

    基于MR數(shù)據(jù)、規(guī)劃站點(diǎn)工參信息、鄰區(qū)信息、5 m高精度地圖數(shù)據(jù)(含建筑物高度)對小區(qū)覆蓋柵格的RSRP值進(jìn)行預(yù)測。

    對于一個(gè)弱覆蓋區(qū)域,向四周延擴(kuò)一定距離,形成一個(gè)連續(xù)區(qū)域。對該區(qū)域內(nèi)符合條件的小區(qū)進(jìn)行基于地理環(huán)境和鄰區(qū)信息的RSRP預(yù)測算法建模。根據(jù)模型,計(jì)算區(qū)域的平均覆蓋半徑。根據(jù)覆蓋半徑生成新站位置。根據(jù)新站位置和RSRP預(yù)測算法,預(yù)評估新加站的覆蓋情況。

    數(shù)據(jù)準(zhǔn)備:主要考慮MR數(shù)據(jù)、新站工參、鄰區(qū)信息、高精度電子地圖等。

    新加站:考慮覆蓋半徑、新站位置、RSRP預(yù)測等因素。

    RSRP預(yù)測算法建模如圖4所示,考慮主小區(qū)站高等信息、鄰區(qū)信息、主小區(qū)與手機(jī)距離、最高建筑物、遮擋建筑物數(shù)量、手機(jī)與最近遮擋物距離等因素。建模公式如下:

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其中,yB、yC表示鄰區(qū)特征,env(A)、env(B)、env(C)反映主小區(qū)和鄰區(qū)遮擋特性,grid為柵格信息。

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4 候選站價(jià)值排序

    基于價(jià)值投資的理念,對于最終生成的候選站點(diǎn),可以從覆蓋評分、流量評分、用戶評分、競對評分、利舊特性評分、成本評分等多維度加權(quán)平均,給出候選站的建站優(yōu)先級排序,更能體現(xiàn)建網(wǎng)過程中對投資成本等綜合因素的考慮。

4.1 覆蓋評分

    室分站直接取對應(yīng)建筑物優(yōu)先級的打分。

    宏站和微站按照站點(diǎn)經(jīng)緯度和覆蓋半徑獲取覆蓋范圍內(nèi)所有弱覆蓋柵格的問題區(qū)域優(yōu)先級打分和問題點(diǎn)(建筑物)打分,如果同一個(gè)柵格既有問題區(qū)域優(yōu)先級打分也有問題點(diǎn)(建筑物)優(yōu)先級打分,則優(yōu)先選擇問題點(diǎn)(建筑物)優(yōu)先級。最后對所有弱覆蓋柵格打分求均值。

4.2 容量評分

    容量評分標(biāo)準(zhǔn)為:站點(diǎn)覆蓋范圍內(nèi)的容量問題柵格/總柵格數(shù)×100。

    對于室分站,選取對應(yīng)建筑物內(nèi)的柵格;對于宏站和微站,選取站點(diǎn)覆蓋范圍內(nèi)的柵格。

    取最近X個(gè)站點(diǎn)的流量均值,假設(shè)為M,按照M分級打分。

4.3 用戶數(shù)評分

    取最近X個(gè)站點(diǎn)用戶數(shù)均值,假設(shè)為N,按照N分級打分。

4.4 競對評分

    若本運(yùn)營商覆蓋差,則評分按如下公式:

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    對于室分站,選取對應(yīng)建筑物的覆蓋優(yōu)良占比;對于宏站和微站,選取站點(diǎn)覆蓋范圍內(nèi)的所有柵格的覆蓋優(yōu)良比。

4.5 站址利舊評分

    若為利舊站點(diǎn),打分最高,其次新建站點(diǎn)。

4.6 成本評分

    成本評分即通過不同站型的成本給出評分。

5 結(jié)論

    5G智能無線規(guī)劃方案,以eMBB業(yè)務(wù)需求和場景需求為入口,從需求分析、價(jià)值分析、智能選址、覆蓋預(yù)測等階段系統(tǒng)性的結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)方案,融合了專家經(jīng)驗(yàn),從而使得無線網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃方案更加系統(tǒng)化、精準(zhǔn)化、智能化,為無線網(wǎng)絡(luò)建設(shè)和投資提供了有效支撐。

    隨著5G網(wǎng)絡(luò)不斷發(fā)展,垂直行業(yè)需求不斷增加,網(wǎng)絡(luò)切片、大規(guī)模天線權(quán)值等新技術(shù)更廣泛應(yīng)用,網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃的復(fù)雜度也將進(jìn)一步增加,需要更加專業(yè)的建模分析以及端到端系統(tǒng)化的5G網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃方案和能力。AI技術(shù)的逐步融合和引入,將會進(jìn)一步提升無線網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃方案的智能化能力。

參考文獻(xiàn)

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[3] IMT-2020 5G網(wǎng)絡(luò)技術(shù)架構(gòu)白皮書[EB/OL].(2018-12-28).[2019-09-02].http://www.imt-2020.cn/zh/documents/download/6.

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[5] NR Physical channels and modulation.3GPP TR 38.211[S/OL].(2018-12-22).[2019-09-02].https://www.3gpp.org/ftp/.

[6] 周志華.機(jī)器學(xué)習(xí)[M].北京:清華大學(xué)出版社,2016.

[7] Study on scenarios and requirements for next generation access technologies:3GPP TR 38.913[S/OL].(2018-08-15).[2019-09-02].https://www.3gpp.org/ftp/.



作者信息:

鄒廣玲,張守霞,朱永軍,謝衛(wèi)浩

(中興通訊股份有限公司,上海201203)

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