LTE网络VoLTE语音感知与高负荷影响关系研究.pdf

LTE网络VoLTE语音感知与高负荷影响

关系研究

摘要：

AAPC（AntennaAdaptivepatternChange天线权值自适应调整方案）是一

种基于AI技术对权值进行优化的方案，用户MR数据完成建模，通过权值路径寻

优算法计算用户分布场景最优权值，不依赖工参、一站一场景。5G波束由最初单

波束演进至自动潮汐波束寻优模式，最大限度发挥5G网络能力，精细化实现一

站一测，网随业动，值随景变。

关键词：5G、流量经营、覆盖寻优、精细化场景方案

1、背景介绍

5G频段高，覆盖能力比3/4G相对较弱，部分区域存在覆盖不足；5G用户持

续增长，5G优化需要逐渐从道路转向室内；单纯基于路测数据进行覆盖优化不足

以满足室内用户诉求，无法平衡不同场景下用户体验。全网固定单波束无法灵活

适配不同场景。5G多波束应用，配置不同波束权值，兼顾5G覆盖与流量占比。

2、分场景天线权值自动化方案部署

2.1天线权值自动化原理

AAPC基于MR采样建模，AI权值寻优计算用户分布场景最优权值，自动潮汐

应用，优化权值算法和更新自动潮汐能力，根据用户位置变化，做分时段配置权

值参数，实现覆盖跟随用户位置变化，覆盖增益最大化。基于大数据分析、人工

智能优化算法、AI有哪些信誉好的足球投注网站高效精准、自动划分潮汐时段等关键技术实现。

2.2场景部署方式

自动潮汐场景自识别、覆盖关联性评估、构建小区覆盖画像算法、基于路测

数据权值寻优四种部署方式。

3、权值自适应调整部署介绍

3.1数据采集

用户分布数据采集通过小区间协同测量完成。开启天线权值自优化功能小区

向接入UE下发AAPC专用测量，收到UE测量报告后，触发服务小区和测量报告

中携带的邻区测量UE的相对于邻区的DOA和路损。

AAPC数据采集策略（DataCollectionPolicyforAAPC）推荐离散采集方

式。AAPC时间粒度（TimeGradeforAAPC）推荐小时粒度。

AAPC小区级采样点门限（Cell-LevelSamplingThresholdforAAPC）：离

散采集策略下的AAPC单小区门限，乘以AAPC小区级采样门限折算系数（Cell-

LevelSamplingThresholdConversionFactorforAAPC建议20%）计算出当

前小区优化有效MR个数。作为筛选优化小区，如小区实际采样数该门限*数据

有效比例，小区不被优化。

AAPC优化采样时长（SampleDurationforAAPCOptimizatio）：AAPC优

化数据采集时长，小时为单位建议设置24小时。

3.2权值优化

根据邻区DOA协同覆盖，完成簇分割以后进行权值计算，包括优化目标、位

置、所使用候选权值集。当系统计算出SSB优化权值后，根据SSB波束原则进行

水平方位角和下倾角优化。

3.3KPI自动评估-质差规避

AAPC性能评估时长：AAPC优化数据评估时长，默认小时为单位，24小时。

权值自动回退功能主要针对权值优化后，性能存在恶化小区及时进行权值回

退，可选项为区域级与小区级，区域级考虑小区间互相影响，区域级回退指整个

自动划分簇包含的小区权值均回退，小区级影响较小，仅回退恶化小区权值。

4、AAPC部署

潮汐场景分时权值方案为动态权值方案的一种，增益来源主要是与用户分布

位置的匹配程度更高，现网用户场景是静态权值，权值调整方向是用户在天粒度

内分布概率最大的位置，而潮汐场景方案中的分时权值与用户位置分布的匹配位

置更高，从而能获取到更高的流量增益。

4.1潮汐场景配置

4.1.1潮汐场景配置方案

自动潮汐：基于聚类结果，实现潮汐时段自动划分，24小时计算出23个关

联度，关联度越高，用户分布越相似，关联度低的时间点表示用户分布位置发生

变化，低关联度时间点即为潮汐时段分割点。潮汐场景检测邻区RSRP门限，根

据邻区DOA信息自动划分簇后协同覆盖。

手动分段：居民区场景相对商业区、高校潮汐略少，进行四段式部署AAPC

权值优化，权值类参数根据用户分时段配