3D-MIMO权值优化工具V1.0-202004

1、5 3D MIMO连片权值优化5.2基于MR统计的优化521算法流程3D-MIMO小区的建设，目的是吸收更多的话务，解决话务热点的容量问题。可以通过对 3D-MIMO小区天线权值的优化，调整小区的覆盖区域，使小区主要覆盖高话务区域。因此，开发自动化天线权值优化工具，要需解决4个方面的问题：1）网络覆盖现状、用户分布和业务分布的准确评估；2）小区覆盖场景的评估；3）天线权值调整后小区的覆盖变化评估；4）天线权值调整后小区话务吸收变化评估。MR数据来自于业务过程中的测量信息，反映了用户和业务的分布，可以用来解决上述四个问题。基于 MR数据进行3DMIMO连片区域权值优化的总体流程如下图所示：图5-

2、1 3D MIMO权值连片优化总体流程图522话务地图构建准确的话务地图构建，是掌握网络话务分布及话务热点、指导权值优化的基础。目前， 中国移动各省都建设了 MR+OTT集中分析平台，可以利用高精度的定 MR数据和MDT数据， 实现精准的网络覆盖评估、用户及业务分布评估。话务地图的计算方法为：1） 加载小区性能统计数据， 读取ECI上行吞吐量、下行吞吐量等流量指标数据，跟MR栅格进行关联，将小区上下行吞吐量按照栅格采样点数加权分摊到各个栅格，形成栅格级的小区流量统计。2）直接利用MDT的M4上行/下行吞吐量测量，形成栅格级的小区流量统计。流量地图的输出结果格式：表5-1流量地图输出格式序号字段

3、名称说明1TLLon gitude左上经度2TLLatitude左上纬度3BRLon gitude右下经度4BRLatitude右下纬度5ScECI主小区ECI6mrcnt服务小区的采样点数7uploadThroughput上行吞吐量8dow nl oadThroughput下行吞吐量对计算后的流量地图按照流量多少进行Gis渲染，可以直观的看出网络的话务热点区域。B1* 1 _ 亠一 ,1叶為2 :拧曲切恫说陀刍悴b门图5-2流量地图GIS渲染图1523小区场景识别根据MR、MDT小区栅格数据，计算 3D-MIM0小区是否覆盖高层楼宇、水平话务分布 是否集中、是否远端覆盖，将小区划分为 特高楼

4、、普通高楼、广覆盖话务集中、广覆盖话务 分散、广覆盖远端场景、普通覆盖 等6种场景。对全网所有现网3DMIM0小区进行场景识别，归类到 6种覆盖场景，并按照上下行流 量、PRB利用率、RRC平均连接数、MR覆盖率对小区进行综合评分，取每种场景排名TOP20% 小区的权值方案进行计数，取数量最多的两种权值设置作为本场景推荐和备选的权值设置。表5-2小区覆盖场景特征场景主要特征特高楼1 ）在主瓣正负60度方向，300米以内存在60米以上高楼2 ）且小区10%以上的采样点落在楼宇范围内普通高楼1 ）在主瓣正负60度方向，300米以内存在60米以下30米以上高楼2 ） 且小区10%以上的采样点落在楼宇

5、范围内广覆盖话务集中1 ）在主瓣正负60度方向，300米以内不存30米以上高楼2 ） 80%话务集中在连续4个水平波束广覆盖话务分散1 ）在主瓣正负60度方向，300米以内不存30米以上高楼2 ）话务分散在各个水平波束广覆盖远端场景1 ）在主瓣正负60度方向，300米以内不存30米以上高楼2 ）采样点平均距离大于 500米普通覆盖不满足以上特殊场景5.2.4方位角优化基于MR+OTT或者MDT栅格数据，计算3DMIM0站点全方向上的用户及流量分布，通 过选择最合适的方位角，使得3DMIM0瞄准话务热点方向进行覆盖，大幅提升热点区域流量和和多用户MIMO效果。算法的输入包括：小区级MR（ MDT

6、）栅格，包含栅格内小区采样点数、用户数、流量等信息。计算公式为：?方位角与话务热点方向角偏差=刀（?？?/刀（?？?=1?=1其中MrCnti代表当前3D-MIM0小区在第i个栅格的采样点数，？?代表第i个栅格与小 区方向角的夹角，取值范围为 -180,180。计算的结果为当前方位角与话务热点方向的角度偏差，可以根据此计算结果进行方位角的优化。525单小区权值寻优天线权值的优化，至少要保证水平波束和垂直波束均能覆盖80%以上的话务。因此，首先根据话务地图，计算水平 80%话务夹角（覆盖水平维度 80%话务所需最小水平波束宽度） 和垂直80%话务夹角（覆盖垂直维度 80%话务所需远点垂直波束与水

7、平方向最小夹角） 。图5-3 80%水平话务夹角示意图图5-4 80%垂直话务夹角示意图根据小区的水平80%话务夹角，在小区场景水平半功率角推荐值和备选值中选择最接近 的，作为水平半功率角优选值。比如特高楼场景，当水平80%话务夹角=25度时，水平半功率角优选25，反之优选45。根据小区的垂直80%话务夹角，在小区场景垂直半功率角推荐值和备选值中选择最接近 的，作为垂直半功率角优选值，计算公式为垂直半功率角 =（下倾角-垂直80%话务夹角）*2。比如广覆盖远端场景，当计算的垂直半功率角小于等于8时，垂直半功率角优选值为8,否则为17。根据优选的水平半功率角、垂直半功率角和前一步骤计算的最优方位

8、角，可以对单站（尤其是插花站）3DMIMO小区，直接进行优化。5.2.6迭代智能寻优对于连片区域的多个3DMIMO小区，直接使用单小区优化方案，可能造成局部区域无3DMIMO小区覆盖，影响该区域用户感知。多个小区的权值优化是一个组合优化问题，权值组合数随着小区的增加呈指数式增长， 寻优过程计算量巨大。因此，可采用基于Spark计算框架的分布式并行遗传算法，多节点并行计算，大大提升计算效率。 遗传算法处理流程如下:加载小区RF参 数、天线波形图、 遗传算法参数设定输出最优权值 方案否图5-5迭代智能寻优算法流程遗传算法的关键是代价函数的设置。权值优化基于容量优先原则，在保证KPI不恶化的前提下，

9、综合考虑容量、覆盖率、干扰等指标，寻找整体最优的权值组合。任意覆盖区域内的采样点地理栅格化模型如下：任意单元栅格用 Cij表示。图5-6采样点地理栅格模型LTE小区的话务吸收，与该小区在地理栅格的电平RSRP有关（为简化分析，暂不考虑质差和负荷分担的因素）。当主邻场强差值超过门限 H（H的取值需根据现网配置 的的重选、切换门限参数设置默认值为 3db），则主小区的采样点被邻区吸收。据此构建以电平RSRP为相关变量的话务代价函数如下：? ?刀 刀（？?？?？?？?=0?=0其中，Sij:为单个物理栅格内统计的MR采样点总数；Qij:为单个物理栅格内被 3DMIMO小区吸收的MR采样点数。Pij

10、:为单个物理栅格内统计的总流量当该区域3DMIMO小区吸收业务量为最大时，综合代价函数F取最大值。在进行遗传迭代的时候，创新的采用多目标寻优，在容量优先的前提下，同时评估权值调整后整体的覆盖率和重叠覆盖率，保证两个指标不要出现严重劣化。栅格覆盖率计算公式为：覆盖率=in=1 MRCnt_M110i/ 刀書 MRCnti。其中MRCnt_M110j是第i主小区大于等于-110db采样点数，MRCntj是第i主小区总采样点数。栅格重叠覆盖率的计算公式为：重叠覆盖率=邓1 MRCnt_?VIRCnti。其中MRCnt_?是第?主小区大于重叠覆盖度大于等于4采样点数，MRCn.是第i主小区总采样点数。

11、6、分场景权值优化案例2019年7月中旬，对交通大学住宿区3DMIMO-SCDHLSOHM2PX站点5个小区进行了方向角和权值优化试点。优化过程如下：1）话务地图构建利用一周的MR数据，进行栅格化处理，并结合小区性能数据，统计该站点的话务 地图，并用GIS渲染如下图所示。从图上可以看出，该站点周围没有高楼，话务热点集 中宿舍区。图6-1话务地图从下面的覆盖渲染图分析来看，话务热点区域宿舍区覆盖良好，弱覆盖主要是离3D-MIMO站点有一定距离的左下侧的居民区。图6-2覆盖图2）小区场景识别。根据场景识别算法，计算各小区的覆盖场景如下:表6-1覆盖场景小区场景场景对交通大学住宿区 3DMIMO-S

12、CDHLS0HM2PX-D1广覆盖分散场景对交通大学住宿区 3DMIMO-SCDHLS0HM2PX-D3普通场景对交通大学住宿区 3DMIMO-SCDHLS0HM2PX-D4普通场景对交通大学住宿区 3DMIMO-SCDHLSOHM2PX-D6普通场景对交通大学住宿区 3DMIMO-SCDHLS0HM2PX-D9广覆盖分散场景下图是交通大学住宿区 3DMIMO-SCDHLSOHM2PX-EW的采样点分布，可以看出，该小 区的采样点均匀分布在主瓣方向45度夹角区域内，呈分散分布。图 6-3 3DMIMO-SCDHLSOHM2PX-采羊点分布iWIP1 事1|4&mm mirv m.mi&

13、gt;M Id 77177知50 10Q EDO now 5£KK 2O0WCI3）方位角优化根据方位角优化算法，计算各小区的方位角优化方案为：表6-2方位角优化方案小区场景原方位角最优方位角交通大学住宿区 3DMIMO-SCDHLS0HM2PX-D14045交通大学住宿区 3DMIMO-SCDHLS0HM2PX-D3300325交通大学住宿区 3DMIMO-SCDHLSOHM2PX-D44045交通大学住宿区 3DMIMO-SCDHLSOHM2PX-D6300325交通大学住宿区 3DMIMO-SCDHLS0HM2PX-D9300325其中交通大学住宿区 3DMIMO-SCDHLS

14、OHM2PX-的话务重心在正北方向，建议将方向角由原来的300度调整到325度。图 6-4 3DMIMO-SCDHLS0HM2PX-D用户及话务分布图4）单小区取值优化分别计算5个小区的水平80%话务夹角和垂直 80%话务夹角，得到水平半功率角和垂 直半功率角的优化方案如下表所示：表6-3单小区权值优化方案小区水平半功率角垂直半功率角原值推荐值备选值原值推荐值备选值D1659065888D3659065888D4656565888D6656565888D96590658885）迭代智能寻优将5个小区的权值组合进行迭代寻优计算，最终得到最优方案如下:表6-4最优权值优化方案小区水平半功率角垂直半

15、功率角方位角电子下倾角原值优选值原值推荐值原值优选值原值优选值D1659088404520D365658830032520D4656588404520D665658830032520D9659088300325206）效果评估使用优化前后3天的指标进行对比分析，调整后5个小区总体的上下行流量增长23.75%,上行PRB利用率增长30.19%，下行PRB利用率增长24.46%，RRC平均连接数增长 22.14%， 详细情况如下：表6-5优化指标前后对比小区名称RR（连接平均数上&下行总流量（MB上行PRB利用率下行PRB利用率调 整 .、儿刖调整后增长比例（%调整刖调整后增长比例（%调整

16、刖调整后增长比例（%调整刖调整后增长比例（%2.64.8776812192.45.55.69.5D18079.10.983.6656.953%1%55.90%3%5%69.637.89.9194225887.810.11.15.D35927.211.946.5933.293%26%23.66%01%40%39.922.01.9513555953.03.94.75.5D489-4.33.79.608.952%4%23.28%1%3%17.376.68.2168520875.98.59.512.D60124.469.281.8423.807%4%30.09%6%46%30.258.79.12204

17、23595.97.911.13.D9344.663.064.867.049%1%24.32%91%75%15.49汇总5.596.8322.1471229.0488142.5523.755.05%7.23%30.19%8.57%11.34%24.467、权值管理平台介绍四川公司按照前期集团安排对 3D-MIM0权值寻优自动化工作的要求，依托自有平台海 量的MR、OTT、MDT、性能等网优大数据， 通过数据寻优及神经网络迭代自学习算法实现对 区域3D-MIM0小区权值寻优。目前已基于此算法建立智能化的3D-MIM0小区天线权值优化工具，并在“四川移动立体覆盖分析平台”中部署上线，实现小区覆盖场景

18、的智能化识别和权值优化方案的自动输出， 达到相关区域内容量、覆盖、干扰的均衡优化和用户感知提升的目的。7.1系统架构系统采用三层处理架构，应用了 Hadoop、Spark等大数据处理技术和机器学习算法、遗传算法等先进算法。接入层负责基础数据的接入和处理。接入的数据包括MR、MDT、小区工参、性能、天线波形图和地图数据。计算层是整个系统的核心，运用接入层预处理好的各种数据，进行3D-MIM0权值优化的流量地图计算、小区覆盖场景识别、方位角优化、单小区权值优化、连片区域权值优化 等计算过程，并将优化方案保存到数据库。计算按照以周或者月单位的轮次周期进行，通 过多轮优化，可保证全网 3D-MIM0小

19、区的权值配置达到最佳配置。应用层面向系统最终用户，具有流量地图查询、小区场景查询、3DMIM0权值优化方案查询及优化方案前后效果对比分析等功能。i+SJg应用层WIR数据MDT数据X*地图卸据天豐性能数据图7-1系统架构7.2应用层功能介绍应用层采用BS模式，界面如图7-2所示。EE匪©竈t«rlHlHKKlt .7J134KP WiunhlUXl 事1 界q.优化M域列盡It务地图41优化diQ斤4 It分析优代方案导岀L "LU yj >n *t|图7-2应用层用户界面7.2.1优化方案查询支持按照小区EC、框选区域查询3D-MIM0权值优化方案计算结果

20、，以优化区域为单 位列表呈现区域概况，包括区域编号、调整前后区域流量、调整前后覆盖栅格数及流量提 升比例等，如下图所示。邀整后需茎I89*9lj697.r輛1尿2劝久一iG23239J22O.17,叫砧1别417829073.127206519 91 .12门30229.179.16l9S4991.n406511S6.7W.,.4385546.053.436S2792929.11747&.1J024fl2S2,90.154428*113.25._154S4006031.16,1 5&907,.103Al 322. &4.鹏54341471-214013D1 5il6_.

21、16.D0J/D&.29431707.10.160436*1400.1655W69 976.15.728177E5£13969454£r毎045927,930-.旳562左.死79+15,702222 .图7-3优化区域列表7.2.2区域方案查看点击选择优化区域列表对应的优化区域，可以查看改区域的优化方案详细信息，包扩 权值优化方案、优化前后栅格明细对比和和小区场景信息。EClMRMFK.UX)冷如占比內SM昨砂谒侶 r 阳 IK 3L：MIMQ-XCHl5rHUGJ£-01店向耳畑电于fe-4 JW和»13««E4sW13D

22、MIUO-$COHLiTHU2iSM102*13内向誇抄IMa&ujs2«5W94Z 氐声宅晋 UH ICXlMChtCQHLVH 叮 23：D ?1(MM42*P14芳口场空轻a上声平11.64filJflin>sE1沦立.54別£4*71lSJDD-B14T图7-4权值优化方案MUhb吧耐：a>Eiflvtthev*W慣址砂样喪欢丸韵聽憔诞航邮号K嘶ZFAMU1D4M393-Baoj74joaaaaurfEi-61.7132QIJE.U3S1I2D43J&14V越4J41DW3W7IKHKOOOw齐0丁IQk-7Hl1i71QH2M&10*54=17104065900030 Sflli W2£-7125H2J W24巫2554JH22$0-559234lMS439>fiIMJKJOOD3OL57H33DO1彌