GSM上行干扰智能分析软件

1、GSM上行干扰智能分析软件中国移动通信集团广东有限公司广州分公司GSM系统上行干扰是影响GSM系统通话质量的重要因素，造成上行干扰的因素有很多，从干扰源来分可分为外部干扰也有内部干扰，外部干扰主要是指由干扰装置、民用系统、及其他运营商设备引起的上行干扰；内部干扰主要是指由于系统内自身产生的干扰包括：系统内有源和无源设备和器件引起的干扰，网内频点干扰。上行干扰的排查和分析历来是网优工作中的难点，上行干扰无法提前预警，往往是单点的网络指标严重恶化后，才通过现场的测试等手段发现是干扰问题，且现场排查和定位的过程繁杂和困难，且需要优化人员具有较强的分析能力和经验。不同类型的上行干扰具有独有的干扰特性和

2、现象，且对于个体小区，其无线环境改变不大，其上行干扰具有较为稳定的特点，因此本成果基于此，为了解决上行干扰分析无法实时、全网、后台进行分析的问题，通过深入分析各种类型上行干扰原理、干扰特性、干扰现象，并结合FAS、MRR、STS等后台统计数据进行干扰特性分析、用数学方法进行归纳和拟合，抽取统计数据中的上行干扰特性，从而实现了对全网小区不同干扰类型进行实时、后台分析，并将算法软件化，大大提高了上行干扰定位的效率和准确性，将上行干扰排查的工作从单点扩展到全网，节约大量人力物力，具有很强的实用性和推广性。本成果主要完成了6种典型上行干扰的定位算法，并开发了算法软件，主要实现了以下功效： 软件通过对F

3、AS数据及STS、CDD数据进行后台分析处理，可以对具有典型特征的上行干扰小区进行干扰定性分析，能够较精确地对几种特别的上行干扰小区进行定位，大大提高了优化和维度的效率，节省了大量的人力物力。 软件使长期困扰网络质量的上行干扰问题能够定性和定量地呈现给网络优化人员，从而为优化人员进行网络质量提升给出了直观的指导和参考。 随着更多的上行干扰判断小区算法的不断升级，该软件工具将成为优化人员的得力工具。一 成果背景上行干扰已成为影响网络上行质量的重要因素，目前广州全网，3级以上干扰的900小区有2611个占全网小区的12.72%，占全网900小区的19.32%，1800小区有59个占全网小区的0.2

4、9%，可见GSM900的上行干扰已是十分严重，统计上行干扰大于3级小区的上行质量与全网上行质量进行比较，高干扰小区上行质量为：1.09，全网为：0.42，高干扰小区的上行通信质量受到较大冲击，因此对2G特别是GSM900系统的上行干扰进行全面的优化已经刻不容缓。造成上行干扰的因素有很多，按系统内外干扰分有内部干扰和外部干扰，外部干扰主要有异系统（CDMA等）干扰、私装直放站干扰、干扰器、民意无线设备等、内部干扰主要指由于本系统内部原因产生的干扰，主要包括：器件（有源、无源器件）干扰，话务干扰（网内频点干扰）等，在现网环境中，不同小区存在不同的干扰，同时也可能存在多种干扰，因此单纯地从ICMBA

5、ND统计指标无法准确地对上行干扰进行定性分析，需要技术专业人员到现场进行仔细的检查、测试、评估，才能判断干扰的类型和进行干扰定位。另外由于目前的上行干扰排查和定位都无法做到全网、实时、后台分析，即只有当某个小区的上行指标严重恶化后，通过现场测试评估后才发现上行干扰的问题，且准确判断上行干扰类型困难，往往进行一次上行干扰测试和排查要耗费很多人力和物力，某些内部上行干扰是发展变化的，如网内话务（网内同邻频干扰）干扰和器件互调干扰等，这类干扰随着网络结构、频率优化、器件老化等因素是变化的，我们没有办法去对这类干扰进行预防和提前优化，只有当问题很严重开始严重影响到上行指标的时候才发现。基于以上上行干扰

6、的现状和上行干扰排查和优化的难点，迫切需要寻找一种创新的上行干扰分析方法去解决以下问题： 上行干扰类型的准确定性，协助快速地进行干扰定位和排除。 能够对全网小区进行上行干扰情况的定性分析，对一些趋势性的干扰提前给出预警，使优化人员可以在其恶化到影响网络指标时才处理。 能够通过统计数据等已有资料和文献进行分析以确定上行干扰性质，从而节约大量的上行干扰排查人力和物力。二 成果详细技术内容本创新成果主要通过仔细分析各类上行干扰原理、特性和干扰现象，基于GSM上行干扰测量数据FAS进行干扰特性分析，同时结合MRR、CDD及STS后台统计数据，应用数学方法对干扰特征进行提取，从而判断干扰类型，实现了比较

7、准确的上行干扰定性分析。目前已实现对CDMA干扰、宽带直放站干扰、无源器件互调干扰、GRRU干扰、网内话务（同邻频频点干扰）干扰的分析和干扰定性算法的确定。同时已完成算法的软件化，并用全网数据进行验证，具有很好的上行干扰定性功能。另本成果提供的思路能推广到更多的上行干扰类型的快速定性和定位，随着对更多干扰类型和特性的分析，将会实现更准确和全面的上行干扰分析工具。1.2.1 GSM上行干扰测量数据FAS介绍FAS（Frequency Allocation Support）是爱立信提供的一种用于频率优化的辅助优化工具，通过测量上行工作频段内的各个频点的上行干扰并统计均值，从而为频率优化人员在进行上

8、行干扰整治和频率规划时提供干净频点以供选择。FAS上行干扰统计数据有两个值：AVMEDIAN：测量周期中所有干扰电平样本的平均值。AVPERCENTIE：取决于输出测量结果时PERCVAL的设定（RERCVAL指的是上行干扰测量值以某个比例低于某个门限。举个例子，如果PERCVAL=900，AVPERCENTILE=-90dBm，那么就是说明测量结果中有90%以上的样本值弱于-90dBm。）从上图可以看出：统计期间某个频点干扰电平强度低于-75dB的采样点占所有采样点的90%，干扰电平低于-105dB的采样点占所有采样点的50%；若有另一个频点的采样点干扰电平强度低于-80dB的采样点占所有采

9、样点的90%，干扰电平低于-109dB的采样点占所有采样点的50%，则表示另一频点的上行干扰水平比上图所示的频点干扰水平低。我们整理全网小区半年来的FAS统计数据（AVMEDIAN），每周一次忙时FAS统计数据，通过整理半年来的FAS统计数据，可以看出每个小区的上行频段的干扰特性是比较固定的，因此通过FAS的统计数据对该小区上行频段内的干扰特征进行分析，可以较为准确地对小区的上行干扰进行定性分析。（东方乐园1小区2010年第2到第20周的FAS统计数据如下图所示）：2.2 成果思路如上图所示，成果的思路就是充分分析各种上行干扰的干扰原因、干扰原理、干扰现象和特点，然后结合FAS等统计数据进行匹

10、配，从统计数据中找出不同上行干扰的特征，用数学方法将这样的干扰特征提取出来，然后进行外推验证，从而确定上行干扰定位定性算法，举一个CDMA干扰算法形成的例子如下图：2.3 CDMA干扰算法介绍原理：CDMA的下行频段与GSM的上行频段比较接近，在站址选择及网络规划中如果做得不恰当，势必造成对GSM的干扰，究其根本，CDMA的对外干扰，最直接的原因是硬件中滤波器的滤波特性不理想造成总存在一定的带外辐射：CDMA下行对GSM上行杂散干扰如下图，由图可见CDMA功放滤波器性能较差的时候将有杂散干扰落入GSM上行工作频段，也就是俗称的拖尾现象，其特点就是杂散干扰主要落在GSM上行893M左右共0.2M

11、带宽内，主要影响我们的低端频点，该干扰与小区话务无关，只要CDMA基站工作就存在这样的干扰。CDMA干扰在FAS统计数据的表现是上行低端频点受到严重干扰，而随着频点号的增加而干扰程度下降，FAS统计数据呈前高后底的形态。算法典型的CDMA干扰，其上行频段内各频点干扰电平由低端频点到高端频点呈由高到低的分布如下图：这种前高后低的特性可以用模拟算法进行计算，算法如下：设1-10号频点的FASAVPERCENTILE均值为A1，20-30号频点的FAS AVPERCENTILE均值为A2，以频点号为横坐标，以AVPERCENTILE均值为纵坐标可以得到两点：(1，A1)和（30，A2），这两点确定一

12、条干扰直线S。为了确保干扰直线具有较明显的前高后低的特点，需对斜率和截距做出以下判决：，保证直线是负斜率且具有一定的梯度其中：i：频点号（1-30）Si为i号频点的仿真干扰，通过计算Si和1-30号频点的FAS测试值的相关互相关系数来判定是否为CDMA干扰，通常当相关性较高（0.5）的时候判定是CDMA干扰也可以计算可决系数R2来判断，可决系数计算公式如下：其中为i频点对应的FAS测量值，为的均值2.4宽带直放站干扰小区原理：宽带直放站的特性主要是全频段高干扰，其上行频段干扰呈现以下特征从上图可以看出，在整个上行频段内，各频点的干扰电平都很高，且呈现各频点的干扰电平相当的特性，因此可以根据较简

13、单的算法来判断该类的上行干扰。算法：标准差能很客观准确的反映一组数据的离散程度，因此可以计算各频点干扰电平的标准差来反映宽带直放站的干扰特性，具体算法如下：1. ，（全频段内呈高干扰特性）N为上行频段频点数，取952. 标准差为：，时认为上行频段内各频点的离散程度较小，各频点干扰近似相当，可以断定为宽带直放站干扰。2.5互调干扰小区（5阶）原理：通信系统中的无源互调干扰（PIM）来自于两种无源非线性，即无源接触非线性和无源材料非线性，无源非线性将引起射频信号产生大量的谐波信号，通常我们说的三阶、五阶、七阶互调产物都是由于射频电路无源器件的非线性引起的互调谐波。PIM受射频电路中的无源器件性能、

14、馈线接头性能、天线性能影响，当无源器件采用材质较差，杂质较多的铝合金，或接头等镀层磨损氧化后，另外器件接头部分工艺粗造等原因都有可能导致器件的非线性性增强，从而引起较大的谐波互调信号。中国移动互调分量干扰分析如下表：对于GSM系统来说，由下行信号产生的互调分量中三阶分量并没有落到上行的频段内，但是5阶分量却大量落到上行频段内，至于7阶和9阶分量由于其强度已衰减过大，在考虑对上行信号的干扰时可以忽略不计算，因此对于GSM900系统来说，无源器件的互调分量干扰主要来自于5阶互调干扰，5阶互调干扰也是造成GSM系统上行干扰的一个重要原因。对于DCS1800系统来说，3阶和5阶分量都不会落到上行频段，

15、7阶、9阶分量会落到上行频段，但由于其强度衰减过大，故DCS1800系统无需考虑无源器件互调干扰的影响。故在进行天馈系统测试时主要考察GSM900小区的5阶互调干扰电平。算法：结合FAS统计数据采用以下步骤来对互调干扰进行定性分析和定位：高阶互调分量模拟根据初步断定为内部干扰的小区，导入其载频配置信息，模拟高阶互调分量，并根据小区配置频点的所有高阶互调组合得出所有落在GSM上行频段的高阶互调分量的概率密度。 3阶互调产物：其中：， F31表示为3阶互调第1个宿主谐波，F32表示为3阶互调第2个宿主谐波，F33表示为3阶互调第3个宿主谐波，在计算基站下行载波发射产生的互调产物时，仅需计算低频点与

16、高频点的混频（差频），因为该情况下产生的互调产物落在上行频段，且混频计算互调产物时只能是不同的频率间组合，故F31,F32与F33不能相同。5阶互调产物： 其中：，用工具计通过以上公式计算所有5阶互调分量的组合频点，落入上行频段的分量进行计数，结果称为5阶互调分布密度典型小区棠涌直街1小区（G1ATCJ1）落入上行频段内的5阶互调分布密度分布图如下图所示： 5阶互调分量模拟与小区FAS数据相关性分析若疑似内部干扰小区的上行干扰FAS统计数据与5阶互调分量模拟值具有较强的相关性，则可基本认定该小区存在由于器件互调性能指标恶化引起的互调干扰情况。可以计算相关系数，也可以计算可决系数来判定是否为5阶

17、互调干扰，用可决系数计算，效果较好。上例棠涌直街1小区（G1ATCJ1）的忙时FAS统计AVPERCENTILE图如下：计算模拟5阶互调分量概率密度和小区忙时FAS中ARFCN的AVPERCENTILE实际值进行互相系数为0.76。2.6 GRRU相关干扰小区原理：GRRU已大量使用于现网，GRRU由于具有选频特性，故在上行频段的FAS特性中能明显地反应出这个特点，来看几个例子：由以上两个例子可以看出：这类GRRU相关的干扰，在该小区配置频点或旁边具有较大的干扰，而在其他频点干扰为0或很小，这类小区有很大可能是使用了GRRU的小区存在干扰，当然这类干扰是GRRU内部干扰还是外部干扰，需要通过现

18、场排查分析，这里只是从FAS分布特性给出有这种干扰，帮助优化和测试人员缩小判断目标。算法：这样的FAS图形很好用数学的方法进行判定，算法如下：设小区配置频点及其左右邻频频点的干扰电平均值为，其余频点干扰电平均值为其计算公式如下：其中小区N为配置频点数，M为上行频段其余频点数（M=124-3N）若该小区的FAS频点干扰电平满足：和则可判定为GRRU相关干扰小区。2.7 内部频点干扰小区目前网络结构日益紧密，小区重叠覆盖情况日益加重，另外在话务密集区域站间距只有300-400米且载波高配，故频率复用十分紧张，邻区同频和邻频无法避免，如此紧密的网络结构必然带来网内上行干扰的提升，这样的干扰通常的特点

19、是在全频段内所有频点都有可能受到干扰，但不同频点受到的干扰有强有弱，从FAS各频点干扰电平分布图来看，呈现很不规则的毛刺和脉冲状，例如：原理：内部频点干扰由于和邻区频点配置、邻区干扰电平和话务相关，因此可以借助NCS数据，分析和考察小区有密切关系的邻小区产生干扰的情况，计算考察小区上行频段内各频点的理论干扰情况，然后通过理论干扰情况和FAS数据进行比对，若匹配，则说明该小区的干扰主要是内部频点干扰引起的。算法：内部频点干扰和邻区频点配置、邻区干扰电平和邻区话务相关，因此可以借助NCS数据，分析和考察小区有密切关系的邻小区产生干扰的情况，计算考察小区上行频段内各频点的理论干扰情况，首先计算考察小

20、区受到周边邻区理论干扰值，称小区干扰系数数列，小区干扰系数数列包括考察小区上行频段各频点的理论干扰的集合，表示如下：（900系统）（1800系统）其中表示考察小区各频点的理论干扰系数。的计算公式如下：表示不同邻区对考察小区的i号频点的理论干扰，计算可以通过上图所示分析其计算过程：1、 当考察小区Scell作为邻区小区Ncell的邻区的时候，测量报告中会上报Scell的电平值，在NCS数据中NVASS给出了其电平均值，根据链路预算方程有以下公式：，所以有其中P为Scell作为Ncell的邻区时的平均电平，即：NVASS为Scell的基站发射功率，Ploss为链路损耗；2、 计算得到Ploss后，

21、假设上下行的路径损耗相等，则有，Ncell作为主服小区时，手机发射的信号到达Scell后的电平计算公式如下：其中：为以Ncell为主服小区的手机发射功率合并上面两公式可得：可以取MRR数据中Ncell小区的手机平均发射功率，可以通过CDD中小区参数设置查到，可以通过NCS数据（NVASS）查到，故而可以计算出，意味着邻区用户手机到Scell的干扰电平值。3、 计算出后，需要考虑Scell和Ncell之间的密切度，以及Ncell的话务情况，因此可以对进行修正，考虑密切因子和Ncell的载波利用率。单位是dB，因此将转化为功率，可以得到的计算公式如下：可以从NCS数据中通过公式：（被干扰小区作为邻

22、区，干扰小区作为主服小区）计算得到。在实际应用的时候，当太小时可以忽略不计，假设门限为0.001，即当时可以不用该Ncell的干扰。4、 通过以上计算过称，可以大致估算出各小区上行频段内各频点受到周边小区手机用户干扰的理论计算值，利用这个理论估算结果和疑似内部频点干扰小区的FAS测量实际值进行相关性分析，发现GSM900系统有80%的小区，DCS1800系统有90%的小区理论计算值和测量实际值具有较强相关性。2.8软件实现对以上算法进行软件实现，从而实现了上行干扰分析的批量化和自动化，大大提高了上行干扰分析的功率效率。软件界面如下：目前该软件有5个功能模块，分别能计算互调干扰、内部干扰、GRR

23、U干扰、宽带直放站干扰、CDMA干扰。三 成果主要创新点主要要技术创新点主要有以下几个方面：1. 首次提出了利用GSM上行干扰测量数据FAS、MRR、STS等统计数据结合上行干扰原理分析，对不同类型上行干扰类型的干扰特征进行数学方法提取，并利用该方法，从而实现了上行干扰的后台、高效率、准确地定性和定位。2. 深入分析了无源器件互调干扰的起因、干扰特点及干扰现象，并创新地提出用5阶互调分布密度和FAS干扰电平测量值的相关系数来判定互调干扰小区的方法，该方法已申报专利（已通过集团公司审核报送国家专利局审批）3. 首次将网内话务干扰（网内频点干扰）列为上行干扰的一种重要干扰类型进行分析，深入分析了网内话务干扰的成因及现象，通过NCS数据、MRR数据和STS数据对每个小区收到的网内频点干扰因子进行了理论计算，并将该干扰因子和FAS上行干扰测量值进行相关性分析，从而大大提高了网内话务干扰定位的准确性。4. 创新地将各种上行干扰定性算法集成