《5G天线权值优化》课件

5G天线权值优化前几代移动通信技术1G2G3G4G第一代移动通信系统第1代移动通信系统（1G）是模拟式通信系统，模拟式是代表在无线传输采用模拟式的FM调制，将介于300Hz到3400Hz的语音转换到高频的载波频率MHz上。第四代移动通信系统4G包括TD-LTE和FDD-LTE两种制式，是集3G与WLAN于一体，并能够快速传输数据、高质量、音频、视频和图像.4G能够以100Mbps以上的速度下载，并能够满足几乎所有用户对于无线服务的要求第二代移动通信系统从1G跨入2G的分水岭则是从模拟调制进入到数字调制，第二代移动通信具备高度的保密性，系统的容量也在增加，同时能够提高多种业务服务。但那个时代GSM的网速仅有9.6KB/s第三代移动通信系统国际电信联盟（ITU）发布了官方第3代移动通信（3G）标准IMT-2000（国际移动通信2000标准）。3G存在四种标准式，分别是CDMA2000，WCDMA，TD-SCDMA，WiMAX。1G->4G：以业务能力或某典型技术来区分。5G：业务驱动数据-量、密度、大数据。连接-量、密度、物联网。体验-随时随地、快速、可靠、低成本移动通信跨代演进中国策略：3G形成突破、4G国际同步、5G引领全球未来触手可及融合演进创新无所不在的服务多领域跨界融合多系统融合多层次/多连接融合多模多业务对于终端的影响先进天线技术更智能化的的网络管理和无线资源管理新的频谱使用新的空口传输技术新的网络架构5G总体愿景5G国际影响5G国际影响5G指标需求/5G之花2G-4G-5G网络架构2G4G5G组网方式NSA优势：•上市时间早，标准更成熟•投资少：4G核心网升级即可•覆盖优势：利用4G网络扩大5G覆盖范围SA优势：•组网简单：只需要NGC和5G基站，无需EPC•5G业务体验更好：高可靠低时延性能方面比NSA好3D-MIMO及5G权值设置种类

MassiveMIMO使用集成大规模阵列天线，利用多天线技术和空分复用技术，实现了三维精准波束赋形和多流多用户资源复用，大幅度提升容量，增强了立体覆盖。覆盖场景水平波宽垂直波宽SCENARIO_190°8°SCENARIO_265°8°SCENARIO_345°8°SCENARIO_425°8°SCENARIO_590°17°SCENARIO_665°17°SCENARIO_745°17°SCENARIO_825°17°SCENARIO_915°17°SCENARIO_1065°35°SCENARIO_1145°35°SCENARIO_1225°35°SCENARIO_1315°35°电下倾角调整范围调整步长Tilt[-15°,15°]1°覆盖场景ID水平3dB波宽垂直3dB波宽倾角可调范围覆盖场景SCENARIO_1110°6°-2°~9°广场场景SCENARIO_290°6°-2°~9°干扰场景SCENARIO_365°6°-2°~9°干扰场景SCENARIO_445°6°-2°~9°楼宇场景SCENARIO_525°6°-2°~9°楼宇场景SCENARIO_6110°12°0°~6°中层覆盖广场场景SCENARIO_790°12°0°~6°中层覆盖干扰场景SCENARIO_865°12°0°~6°中层覆盖干扰场景SCENARIO_945°12°0°~6°中层楼宇场景SCENARIO_1025°12°0°~6°中层楼宇场景SCENARIO_1115°12°0°~6°中层楼宇场景SCENARIO_12110°25°6°广场+高层楼宇场景SCENARIO_1365°25°6°高层覆盖干扰场景SCENARIO_1445°25°6°高层楼宇场景SCENARIO_1525°25°6°高层楼宇场景SCENARIO_1615°25°6°高层楼宇场景相对于4G，5G多波束覆盖应用更加充分，覆盖场景上的选择也更多：通过选择不同覆盖场景，实现三维精准波束赋形和多流多用户资源复用，大幅度提升容量，增强了立体覆盖。针对4G3DMIMO的覆盖需求与对应的场景选择，MIMO支持的广播波束形态列表如下：天线优化方式需要变革随着5G时代的到来，天线引入更多维度可调的参数，可满足各种场景的覆盖。但带来的问题是5G天馈波束优化变的更为复杂，MassiveMIMO的权值优化更显得越来越重要，过去通过现场工程师经验和塔工上站调整天馈的传统方式已不再适用，传统依靠人工或经验模板配置波束权值的方法不仅效率低下，也无法保证较优效果，亟需研发基于机器学习、深度学习和强化学习等人工智能技术的算法和工具，来更好的解决上述问题，以提升用户的感知和客户的满意度。

无线产品多样5G引入MM权值技术，产品形态丰富能力差异大(1)5G产品形态多样、MM能力多样，覆盖场景和覆盖能力差异大；(2)

5GMM下倾角、水平波束、垂直波束、方位角均可动态调整，最终组合方式高达一万多种。权值优化工作复杂，需要机器换人(1)5G产品丰富,RF调整手段多样但作用不尽相同，传统人工RF优化方式难以应对；(2)

G/L/NR多制式共天馈，RF优化难度大幅增加；(3)业务模型多样化，人工优化投入大效率，优化调整周期长。权值优化复杂

精准匹配难度大覆盖场景多样化，差异化精确匹配难度大

人工调整弊端多广场场景近点宽波束,保证接入

远点窄波束,提升覆盖高楼场景使用垂直面覆盖宽波束，提升垂直覆盖范围商业区广场+高楼覆盖,采用较大水平/垂直波束参数比较5GMM4GMM下倾角动态可调静态水平波束水平波束扫描的动态范围静态波束波宽垂直波束垂直波束扫描的动态范围静态波束波宽方位角动态可调固定组合数10000+200+人工权值优化分析难、灵活性差、成本高、效率低且实时性差。人工权值调优安全性差实时性差效率低成本高准确性低水平多波束在中高层覆盖性能急剧下降难以发起业务2高层楼宇的浅层覆盖仍需室外宏覆盖协助1国内某写字楼为例覆盖性能

@平均RSRP吞吐率@100MHz带宽低层(3层)-105dBm114Mbps中高层(16层)-123dBm无法发起业务物业进入协调难度大有WIFI等补充手段室分建设成本高昂前期聚焦室外宏覆盖↓18dBm2020～2021，5G室内覆盖占比不到25%3中高层居民楼室分建设优先级低主要依赖室外宏覆盖SCF市场进展报告，SmallCell

Forum，2020年7月室分建设优先级较低室外穿透可满足需求建筑物厚度相对较薄当前5G考虑较多的是水平覆盖，高价值商业楼宇作为业务高发区覆盖严重不足高价值楼宇是业务高发区，但高层楼宇垂直覆盖不足时段2时段1时段32：基于GIS地图和MDT数据的深度覆盖优化1：基于4G的MDT数据的网随业动3：基于垂直覆盖场景权值优化模块4：失效站点覆盖补偿优化模块根据GIS地图针对密集居民区等深度覆盖不足问题，通过权值优化准确定制波束方案，解决深度覆盖问题，提升5G分流比；基于4GMDT的网随业动，智能寻找潮汐规律，精准定位用户位置，做到“人动网动”大幅提升覆盖效率；针对高楼层建筑等垂直覆盖场景，通过权值优化准确定制波束方案，解决垂直覆盖问题，改善楼层室内45G用户体验；针对45G失效站点，通过基站间退服信息交互，快速识别退服站点，利用智能寻优技术修改权值参数，对退服站点位置做覆盖补偿；权值优化可做什么？网随业动优化方案通过3D-mimo小区的MRO数据中AOA字段进行用户位置的计算；根据用户位置时间变化规律，动态优化权值，提升覆盖性能。根据用户分布变化规律不同，对小区分类工作日/周末潮汐小区特征：在工作日与周末用户集中分布分布位置不同。典型小区为覆盖校园场景或大型商超场景的小区。动态调整方案：根据工作日/周末用户集中分布位置，动态调整小区权值，工作日覆盖教学楼（蓝色波束），周末覆盖宿舍（红色波束）。特征：在上下班高峰时段、工作忙时、夜间休息时间用户集中分布位置不同。动态调整方案：根据日内不同时段用户集中分布位置，动态调整小区权值，早晚高峰覆盖道路（蓝色波束），工作忙时覆盖写字楼（红色波束）。日内潮汐小区针对不同类型小区，差异化实施动态权值，开发动态波束权值调整工具，自动生成权值变更脚本定时下发。特征：每天每时段用户集中位置稳定。动态调整方案：根据用户集中分布位置，每周使用一组固定的最优小区权值，且以周为单位迭代进行最优波束权值计算。用户位置稳定聚集小区小区类型用户分布变化特征动态调整方案日内潮汐小区不同时段AOA集中方向具有明显差异，且连续7天有5天以上具备该特征每时段使用一组波束权值工作日/周末潮汐小区工作日和周末AOA集中方向具有明显差异，且1月内有4周均具备该特征在工作日/非工作日分别使用一组权值用户位置稳定聚集小区用户连续7天每日每时段AOA集中方向稳定每周使用一组权值智能天线权值优化系统基于全场景面向感知的智能天线权值优化系统：3DMIMO/MassiveMIMO的应用使无线优化具有更大的灵活性，但权值参数组合候选空间解达到数万种，远超出人脑可以计算空间。需要研发智能化、自动化权值优化系统，能够分析寻找潮汐规律，精准定位用户业务分布，自动寻优参数组合，应用AI智能算法提升系统性能。通过输出最优权值调整方案，实现网随业动优化，深度覆盖优化，高层覆盖提升，失效区域覆盖补偿的全场景智能权值优化。基于全场景的智能权值优化系统4/5G网随业动场景针对潮汐规律和用户热区，通过权值进行分时段优化调整，实现4/5G流量激发深度覆盖场景针对密集楼宇，通过权值设置，制定高增益波束及精准波束指向，改善密集场景高倒流问题垂直楼宇场景针对高层楼宇，通过权值设置，生成垂直波束，改善高层楼宇覆盖问题失效站点场景针对站点退服，通过对周边邻区权值优化，实现失效区域站点补偿，维稳网络面向感知的智能天线权值优化系统L3-L4级网络智能化目标分解落实集团公司“十四五”规划，网络域工作总要求：要加快推动网络智能化，自治网络达到L3-L4级水平，网络质量达到世界一流水平。L3-中级智能：所有执行和感知类的任务都由系统自动完成。部分分析和决策类的任务由系统根据人工定义的策略自动完成，实现基于人工定义策略的闭环自动化。L4-高级智能：所有执行、感知、分析和决策类的任务都由系统自动完成。基于人工定义的意图管理策略，可以自动完成部分意图管理类的任务，实现意图驱动的闭环自动化。感知电信网络分析意图管理/需求映射意图、需求决策执行运营商/网络用户工作流程任务、策略数据信息选项指令生效达成情况反馈流程状态监控采集感知配置信息工参基站分布邻区关系（邻区配置图、站间距）覆盖场景感知（特殊场景、室内外）NRM设备运行状态（关断/激活态）天线波束配置状态参数配置状态环境信息2D/3D地图建筑物分布（地貌特征）性能信息MR/MDTKPI(OMC)路测DPI覆盖感知用户分布（位置定位）网络质量感知（KPI）业务质量感知（KQI/QoE）业务量变化（时变、潮汐）小区业务画像（业务类型）其他投诉数据投诉问题感知告警设备/网络故障分析预测用户分布预测业务量预测性能劣化预测分类小区场景分类邻区分析小区共覆盖度分析邻区业务迁移小区相关性分析异常发现KPI异常检测问题区域发现诊断质差问题定界质差问题定位根因分析方案优化方案/规则生成评估覆盖评估预测（传播模型分析）优化效果评估/预估决策节电小区决策（小区、时段、方式、门限）天线参数配置决策邻区关系规划/优化决策速率优化决策（MLB、切换参数）载频linsence调度优化VoLTE优化决策站点规划决策…执行参数平台OMC…L3-L4级无线网络智能化演进方式以对网络数据的全面感知为基础，构建共性分析能力簇，实现更多场景线条的分析-决策自动化，并逐步扩大智能化在分析-决策环节中的覆盖度，开始形成多目标联动优化的意图转化实现能力MassiveMIMO天线权值介绍4GLTE广播单波束NR广播1~8个子波束8通道LTE智能天线64通道128阵子MM天线64通道192阵子MM天线随着MM天线阵子数量的增加，5G

广播波束采用了窄波束轮询扫描覆盖整个小区的机制，选择合适的时频资源发送窄波束，可以根据不同场景配置每个波束的权值，以匹配多种多样的覆盖场景。NR每个子波束需要有一个与用时频位置的SSB；•根据协议38.213，SSB只能选用特定的时频位置发送，一个完整的下行时隙只能有2个SSB；典型10:2:2特殊时隙配置下，每个特殊时隙内只能有一个SSB；•6GHz以下低频，最多支持8个SSB。4G3D-MIMO天线权值优化原理3D-MIMO具备13组典型广播波束权值，以及31种电下倾角可调（-15°~+15°），组合起来共283种权值，不同场景需要匹配不同的广播波束权值，在能力范围内尽量吸收更多话务，使投资收益最大化。垂直波瓣图垂直波瓣图MM的垂直半功率角更大广覆盖场景，选择水平宽波束，垂直窄波束进行覆盖高层覆盖场景，根据楼宇宽度跟高度，选择垂直、水平相当宽度的波束进行覆盖水平波瓣图水平波瓣图SCENARIOHorizontalbandwidthVerticalbandwidthSCENARIO_190°8°SCENARIO_265°8°SCENARIO_345°8°SCENARIO_425°8°SCENARIO_590°17°SCENARIO_665°17°SCENARIO_745°17°SCENARIO_825°17°SCENARIO_915°17°SCENARIO_1065°35°SCENARIO_1145°35°SCENARIO_1225°35°SCENARIO_1315°35°WideCoverage

BuildingCoverage4G3D-MIMO权值优化方案介绍数据类型事件名称(华为)说明采集对象MRPERIOD_PRIVATE_THROUGHPUT_MEASUREMENT吞吐量测量3D-MIMO和周边8T8RPERIOD_INTRA_FREQ_MEASUREMENT同频RSRP/RSRQ测量3D-MIMO和周边8T8RPERIOD_PRIVATE_BEAM_TRAFFIC波束级话务量测量3D-MIMOBEAM_NOISE_TRACKING波束级干扰测量3D-MIMO第1步：采集3D-MIMO和周边8T8R站点连续3天六忙时的MR数据。3D-MIMO设备支持波束级的用户吞吐量测量及NI（干扰噪声）测量，通过判断各波束的用户数量，可计算出3D-MIMO小区当前用户分布，以及周边8T8R小区用户数分布；3D-MIMO能够实现波束级的用户分布统计，结合周边小区MR数据，计算出各组权值下话务吸收变化情况，基于容量增益最大原则进行最佳权值寻优。第2步：遍历每组3D-MIMO权值和下倾角组合，计算权值和下倾角发生变化后，3D-MIMO和8T小区覆盖变化的程度，从而算出3D-MIMO小区带来的“潜在用户”和“丢失用户”。第3步：根据“潜在用户”和“丢失用户”结果，估算出每组权值和下倾角组合带来的吞吐量增益，并选取增益为正且最大的一种组合，作为推荐值。3D-MIMO8T8R8T8R丢失用户潜在用户3D-MIMO8T8R8T8R5G支持丰富的场景化波束，可基于实际场景和用户分布选择最优波束形态，提升深度覆盖，改善网络结构现网目前场景化波束适用Default场景的占比高达96%，通过场景化波束调优，5G深度覆盖提升空间较大：低层广覆盖场景高层广覆盖场景高层中等覆盖场景中层广覆盖场景应用如下四种典型广覆盖场景，可有效增加5G小区广播信道覆盖范围：场景特点：连片低层居民区，站点密集，忙时干扰较高导致用户体验速率下降显著。常用波束场景：S2_H90V6、S3_H65V6、S4_H45V6等场景特点：连片中高层居民区/工业园区，容量需求高，规划站间距200m-300m。常用波束场景：S8_H65V12、S9_H45V12、S14_H45V25等场景特点：独栋高层居民楼或写字楼/商厦，不具备室分部署条件，容量需求高。常用波束场景：S14_H45V25、S15_H25V25、S16_H25V25等场景特点：线状覆盖，需要较窄的波束以免沿水面等形成超远覆盖。常用波束场景：S4_H45V6、S5_H25V6、S10_H25V12等低层楼宇高密组网场景中高层楼宇组网场景独栋高楼场景公路大桥/隧道等线状覆盖场景针对密集组网场景及部分特殊场景，也可通过选择最优的场景化波束改善5G网络结构，控制越区覆盖，降低干扰：默认场景H105V6场景6H110V12场景12H110V25场景13H165V25基于SRS波束级测量表征用户的三维分布和覆盖水平华为MassiveMIMO设备将空间信道划分为若干个波束方向（如64T场景支持32波束），根据终端上行SRS测量计算出UE所在服务小区波束ID，并以此作为的输入，通过机器学习算法训练波束ID预测模型，得到UE测量到的邻区的波束ID。由于每个波束在空间中的位置相对AAU是固定的（含水平和垂直角度），因此可用波束级测量结果表征用户的三维分布和覆盖水平。波束级MRCount和RSRP统计64T64R波束ID水平分布垂直角度波束ID垂直分布23/5522/5421/5320/5219/5118/5017/4916/48-315/4714/4613/4512/4411/4310/429/418/4047/396/385/374/363/352/341/330/321031/6330/6229/6128/6027/5926/5825/5724/5617水平角度-66-42-24-88244266/32T32R波束ID水平分布垂直角度波束ID垂直分布15/3114/3013/2912/2811/2710/269/258/2447/236/225/214/203/192/181/170/1610水平角度-58-38-22-88223858/Beam18Beam10Beam2Beam26基于波束级测量构建立体虚拟栅格测量项UE1UE2UE3UE4经纬度（依赖MDT）x1x2x3x4服务小区BAAB服务小区波束ID209928服务小区RSRP(dBm)-101-96-98-109服务小区Pathloss(dB)959899108服务小区AntennaGain(dBi)13212018邻区1ABBA邻区1波束ID23101027邻区1RSRP(dBm)-115-108-110-111邻区1Pathloss(dB)111108109110邻区1AntennaGain(dBi)9111111栅格经纬度服务小区服务小区RSRP服务小区路损服务小区天线增益邻区1邻区1RSRP邻区1路损邻区1天线增益栅格1x.xA-105104.512B-10710517虚拟栅格UE服务小区+波束ID服务小区RSRP服务小区路损服务小区天线增益邻区1+波束ID邻区1RSRP邻区1路损邻区1天线增益虚拟栅格1UE1B,20-1019513A,23-1151119虚拟栅格2UE2/3A,9-9798.520.5B,10-109-108.511虚拟栅格3UE4B,18-10910828A,27-11111011二维平面栅格化处理后，UE测量信息和覆盖特征大量丢失，从而会对迭代寻优过程中的覆盖预测精度产生较大影响：波束级立体虚拟栅格化处理后，UE测量信息和覆盖特征得以完整保存，栅格划分精细程度指数级提升，覆盖预测精度能够大幅改善：服务小区：取二维栅格内所有UE上报的小区中平均RSRP最强的小区作为栅格服务小区；服务小区/邻区RSRP：取所有UE测量到该小区的RSRP的平均值；服务小区/邻区路损：取所有UE测量到该小区的路损的平均值（需做中间处理）；服务小区/邻区天线增益：取小区物理天线到该建筑物投影的二维栅格的天线增益均值（偏差大）UE1UE2UE4CellACellBUE35G厂家场景波束设置参数整理华为、中兴5G波束设置进行评估：华为公司提供17种场景波束，中兴公司提供14种场景波束。厂家不同场景下，水平和垂直维度均可按照覆盖需求进行变换。整理相关SSB波束包络，用于支持寻优算法迭代优化。

依据华为、中兴5G波束设置方式，在水平65度广播基础上，提出现网65度广播可以进一步垂直分层设置。例如按照下倾分4层设计，下图的L1..L4。

其他90度，45度广播也可以垂直分层优化。中兴“1+X”技术原理说明1+x方案的基本原理是1个波束加上x个波束实现SSB覆盖，其波束包络图如图1所示：“1”代表采用一个水平宽波束覆盖道路/地面/低层楼宇，并保持水平覆盖网络结构稳定，通过boosting功率增强技术保持与现网水平8波束覆盖强度一致，通过SSB波束时域错开进一步降低邻区间SSB干扰。“X”代表根据场景需求，灵活配置X个垂直波束（X≤3），满足中、高层楼宇室内浅层覆盖要求,有效吸收5G用户。图2为SSB1+X覆盖示例，图3展示了8个SSB波束发送位置，黄色为“1”每个小区在不同时间位置发送的水平宽波束，其他颜色的波束为垂直覆盖的“X”波束，波束1：宽波束针对道路覆盖X1：垂直维度第一层X2：垂直维度第二层X3：垂直维度第三层图1：1+X波束包络图图2：1+X楼宇覆盖示意图图3：1+X波束时域发送位置采集感知分析决策执行指令组装下发天线配置问题区域发现工参数据地图数据4GMDT数据PM数据覆盖感知5G路测数据5GMR数据天线参数天线单元方向图通道关断方式基站、建筑物和地貌特征分布速率感知子波束RSRP生成

（传播模型）SSB波束选择SSB时隙调整CSI联合调整用户分布用户分布预测覆盖评估预测KPI异常检测MassiveMIMO优化分析流程工参数据路测数据4/5GMDT/MR数据5G基于路测数据的道路覆盖优化模块4/5G网随业动权值自适应调整模块从网络发展需求出发，利用目前能收集的资源和数据，结合各种专家经验算法和大数据技术，研发出一套适用于MassiveMIMO的自动化智能化的天馈优化方法论及产品，共涉及5G基于路测数据的道路覆盖优化模块和5G网随业动权值自适应调整模块两个模块。MassiveMIMO权值优化模块部署情况MassiveMIMO权值优化模块部署情况专项应用45G共覆盖关系判断5G用户MDT数据位置汇聚LTE3D-mimo波束寻优调整模块NR波束寻优调整模块站点退服覆盖补偿模块数据接入预处理LTEAOA数据汇聚聚集区域识别逻辑算法处理潮汐规律识别最强邻区判断退服故障实时监控脚本生成自动下发平台留痕审批流程集中参数平台故障平台网优大数据平台4GMDT数据硬采S1-MME5G用户清单故障数据LTE软采UEMRNRMROLTE工参NR工参信令平台北向波束权值参数目前进展：应用开发进展：已完成4/5G权值智能寻优功能开发、站点失效补偿算法开发。平台对接进展：已完成波束权值智能优化平台与网优大数据平台、信令平台的对接，目前正在与集中参数平台和集中故障平台对接。生产流程优化远程电调管控，降本增效“4/5G智能天线权值动态优化平台”系统架构上层应用数据处理网随业动模块介绍最强邻区分担高负荷小区邻区分担方案潮汐分支高负荷分支调整自身覆盖方案潮汐方案方案迭代方案融合粒子群寻优直接调整方案2、4/5G网随业动-基于4GMDT网随业动功能算法介绍网随业动模块基于MDT，分析高负荷及用户潮汐规律，对小区权值进行分时段优化，动态覆盖用户集中区域，小区负荷及精准覆盖完美兼顾，提升用户感知，实现投诉降量。充分利用MDT数据中的经纬度等字段，和转换出的AOA、TA信息，判断出用户分布的所在位置，生成基于时间维度、用户维度的动态权值方案，进行连片权值优化，实现流量提升和负荷均衡。通过调整覆盖降负荷非高负荷分析潮汐时段无潮汐规律直接权值优化候选方案集融合粒子群算法大规模空间搜索特征：实现小时级的主邻区负荷均衡效果。动态调整方案：根据小时级prb利用率(大于70%)判断出是否存在规律性高负荷，寻找信号最强的邻区，计算出邻区和主小区的权值优化方案。特征：调整自身覆盖，释放业务量，降负荷。动态调整方案：若不存在可分担同频小区，通过调整自身覆盖，释放业务量，由周边小区吸收业务量，达到降负荷的效果。特征：小区业务规律性分析，找出潮汐时间段。动态调整方案：对一天当中业务量呈规律性变化的非高负荷小区（prb<40%），制定潮汐权值候选调整方案。特征：无潮汐规律的小区，按用户热区制定方案。动态调整方案：对一天中业务量呈无潮汐规律的小区，按照MDT用户集中位置（大于80%），制定非潮汐权值候选方案。特征：对高负荷方案及潮汐方案集进行融合。方案合并原则：针对高负荷方案及潮汐方案，对时段数（小于6）、和时段长度（小于8）进行方案合并。特征：对合并后的高负荷及潮汐方案进行连片权值寻优。连片大规模寻优：针对融合后的高负荷方案及潮汐方案，运用粒子群及DTN模型进行权值空间搜索，输出最佳方案。网随业动三大关键点站点失效补偿模块介绍站点失效补偿方案

基于MR测量获取最强邻区列表，一旦5G站点（小区）退服，可通过对最强邻区的波束权值及功率调整，对退服站点原覆盖区域进行抢救性覆盖恢复，保证用户5G网络感知。建立服务小区最强邻区静态库：基于5GMR数据，周粒度计算更新5G小区电平和采样点最多的10个邻小区，输出静态最强邻区列表信息。站点失效补偿方案：出现退服告警后，触发补偿等待定时器，判断最强邻区列表，根据电子方位角、下倾角、发射功率的阈值规则确定调整策略，实现对失效站点的覆盖补偿；告警清除后，执行指令回退，恢复最强邻区参数原值。集中故障平台集中参数平台①推送网元连接中断、gNodeB退服等告警产生消息②启动补偿等待定时器③获取告警网元及下挂小区④判断最强邻区列表⑤指令下发，查询最强邻区的发射功率、电子下倾角、等参数现网值⑥回传最强邻区相应参数现网值天线权值智能优化平台⑦阈值判断，确定补偿策略⑧生成参数修改需求表⑪指标跟踪⑨下发参数调整需求⑩执行成功指令回传⑫推送网元连接中断、gNodeB退服等告警清除消息⑬启动补偿恢复定时器⑭生成参数回退需求表⑰指标跟踪⑮下发参数调整需求⑯执行成功指令回传关键信息确定算法算法回退对于出现站点故障影响用户感知的情况。为补偿站点退服后的覆盖空洞，通过调整周边站点的天线权值和功率配置，增强其覆盖范围及强度，达到业务快速补偿目的。下一步计划：基于速率影响因素构建无线内循环优化方案通过构建Rank、MCS、Bler三者内循环关系，基于MassiveMIMO波束权值优化（CSI支持权值调整），迭代寻优，匹配最佳无线环境，确保频谱效率最佳。高Rank低Bler高Mcs不同的信道质量下，采用不同IBLER目标值能获得频谱效率增益；良好的覆盖是获取高Rank的首要条件，建议覆盖电平在-75dbm以上；小区正瓣方向获得的信号比较稳定，MCS和RANK更高，速率最优。当前干扰主要来源于邻区的公共信道，包括SSB/CSI/TRS等，需要控制重叠覆盖范围；减少频繁切换带来的速率损失，基于速率感知打造最优切换链。下一步计划：基于速率影响因素构建无线内循环优化方案当前5G还属于轻载网络。空口无线质量是影响5G速率体验的主要原因，其中MCS、RANK、BLER是反映空口无线质量的重要指标。三者相互独立又相互影响。Rank和Mcs的关系信道条件不变时，RANK越高，流间干扰越大，流间的daltasinr会下降，进而引起MCS下降。吞吐率同Rank呈正比关系，Rank越大，吞吐率越大。但Rank高的情况下也会比Rank低的情况速率差。1和2为直射径，3和4为反射径，1和2信号强度远优于3和4信号强度，1、2、3、4为多径信号中较强前4径信号。场景2的速率会大于场景1。Rank为4的时候，终端通过自身判断，只选取信号较好的前4流信号，此时，MCS由信号最差的第4流信号决定，假设此时解析第4流信号的SINR值，得到的MCS为10，则4流信号速率计算通过MCS=10进行计算。Rank为2的时候，终端只选取信号较好的前2流信号，此时，MCS由信号最差的第2流信号决定，假设此时解析第2流信号的SINR值，得到的MCS为27，则4流信号速率计算通过MCS=27进行计算场景1场景2Mcs和Bler的关系MCS越高，IBLER越高，重传率越大。频谱效率是MCS提升带来正增益和IBLER重传带来负增益，二者均衡的结果。Bler目标值需要匹配实际信道环境。MCS越低，频谱效率差分越大。低阶时，IBLER设置较大值，促使MCS提升，更容易获得更高的性能，在高阶时，IBLER设置成较低时，能获得更优性能。下一步计划：深化天线权值优化—SSB/CSI协同优化在波束权值优化过程中，CSI-RS波束需要与SSB波束协同调整，保持覆盖模型一致，否则会导致用户速率下降问题。华为厂家：CSI-RS波束固定使用32子波束配置，不可进行调整，但SSB自定义波束的调整范围不会超出CSI波束的覆盖范围（SSB最大水平110度，垂直25度，CSI水平包络158度，垂直35度。），无需调整。中兴厂家：默认场景使用4个CSI波束，8个SSB波束，

均为水平单层布放，CSI水平波束宽度25度，方位角为-30/-10/10/30。高层波束优化时，需按照场景类型协同调整小区SSB与CSI权值。场景类型1：该场景不使用高层波束，SSB波束与CSI波束按照默认场景配置。场景类型2：该场景使用1个CSI/SSB波束覆盖高层，协同调整权值。低层使用7个SSB波束与3个CSI波束。场景类型2：该场景使用2至3个SSB波束覆盖高层，CSI波束分2层，每层2个，水平波束宽度50度，方位角为±25°。下一步计划：深化天线权值优化—SSB/CSI协同优化问题掉线切换失败频繁切换低MCS低RAN