劉錦旭 鄒灼華
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基于軟采信令的基站天線覆蓋異常智能判別方法
劉錦旭 鄒灼華
廣東宜通世紀科技股份有限公司,廣東 廣州 510665
通過LTE軟采信令數據和手機用戶的定位經緯度信息,對基站天線覆蓋異常進行智能判別分析,取代大量而繁雜的人工現場普查及現場測試工作,可提升網絡優化工作效率,同時大大降低日常網絡維護成本,提升基站工程參數準確率,是移動運營商日常網絡優化和維護的一把利器。
軟采信令;MR;手機用戶定位;覆蓋異常
在LTE優化維護過程中,工程施工、維護操作失誤以及臺風強降雨等惡劣天氣造成基站天線接反、天線方向覆蓋異常的情況屢見不鮮。此類問題會直接影響無線網絡問題分析效率及準確性,同時造成無線覆蓋異常、鄰區漏配、網內干擾增大、掉話率升高等負面影響。通過LTE軟采信令數據和手機用戶的定位經緯度信息,對基站天線覆蓋異常進行智能判別分析,取代大量而繁雜的人工現場普查及現場測試工作,可以提升網絡優化工作效率,同時大大降低日常網絡維護成本,提升基站工程參數準確率[1]。
LTE軟采信令指的是通過信令匯聚適配器(SCA),把相關網元的LTE網絡信令匯聚到一起,封裝專門用于軟采的信令包頭,然后送到共享層進行解碼分析、關聯重組以及存儲的過程。具體見圖1。
軟采信令包含了所有的MR字段,包括RSRP、RSRQ、時間提前量、上/下行丟包率、eNodeB天線到達角等,除此之外還包含空口其他測量數據(RRC連接、配置、重配、釋放等)、UU、X2口信令(會話類型,錯誤原因,流程類型等)等信息[2]。具體見圖2。

圖1 LTE軟采信令采集圖
目前眾多互聯網App,如百度/高德地圖、滴滴打車、淘寶、大眾點評等基于位置的應用非常廣泛,其利用GPS/A-GPS/Wi-Fi等定位技術,記錄用戶的地理位置信息,精度最高可以達到10?m以內。GPS解決方案以及它所生成的經緯度標簽是目前地理位置數據的公認標準,也是大部分智能手機獲得用戶地理位置的基本方式。只要用戶打開GPS定位功能,手機App即可獲得相關數據。

圖2 軟采信令信息內容分類圖
目前主流手機用戶定位方式:GPS定位、基站定位、Wi-Fi定位三種。
手機用戶上報的定位經緯度的識別處理過程,經過了LTE軟硬采信令的采集、解碼、XDR合成、經緯度提取、經緯度清洗/過濾、偏移修正幾個過程。通過提取手機用戶業務信令中攜帶的經緯度信息,從而實現了用戶定位經緯度的識別。
根據軟采信令采集到的手機用戶空口MR測量、上報OTT定位經緯度,基站位置和小區方向角估算。以站點小區為坐標中心,平均劃分為12個象限,Y軸正半軸為0°,每個象限為30°。計算每個用戶OTT定位的MR測量數據所落在的平面象限,統計出每個象限的MR測量占比。以MR占比最大象限為中心位置,若多個相鄰象限MR占比之和≥60%(暫定),則小區的方向角為該連續象限的中心角。具體見圖3。

圖3 小區用戶定位平面象限圖
站點小區用戶OTT定點MR測量主要集中位于1、2、3象限,1、2、3象限角度之和為90°,中心角為45°,因此,小區的估算方向角角度為45°。
判斷規則:如果小區天線估算方向角與工參信息方向角角度差值大于一個象限幅度(±30°),則判斷小區天線方向角異常。
根據軟采信令中,手機用戶上報MR信息的TA數據劃分為9個區間,如表1所示。
表1 TA值對應距離的區間取值表
TA區間TA區間對應距離(m) 1TA在范圍[0,6]約[0,468] 2TA在范圍[7,12]約[546,937] 3TA在范圍[13,19]約[1?015,1?484] 4TA在范圍[20,26]約[1?562,2?031] 5TA在范圍[27,33]約[2?109,2?577] 6TA在范圍[34,39]約[2?656,3?046] 7TA在范圍[40,49]約[3?124,3?827] 8TA在范圍[50,80]約[3?906,6?249] 9TA在范圍[81,128]約[6?327,10?000]
計算每個區間MR占比,統計出MR占比最大區間,以該區間為中心位置,若多個相鄰區間MR占比之和≥80%(暫定),則小區平均TA為該多個連續區間的中心位置。求出小區平均TA,根據1TA=16Ts=16×4.89=78.12?m,計算出小區平均覆蓋半徑r。

圖4 基站下傾角計算原理圖
判斷規則:如果小區天線估算下傾角度與工參信息下傾角度差值大于±2°,則判斷天線下傾角異常[3]。
天線接反驗證案例:江門群華大廈D-ZLH-2/3小區天線接反。
江門群華大廈D-ZLH 站點3個小區方向角分別為:50°,165°,285°。第2小區與第3小區的用戶定位軌跡正好呈相反方向分布。
(1)江門群華大廈D-ZLH-2小區用戶定位經緯度點分布,具體見圖5。

圖5 第二小區的手機用戶定位分布圖
(2)江門群華大廈D-ZLH-3小區用戶定位經緯度點分布,具體見圖6。

圖6 第三小區的手機用戶定位分布圖
現場勘察:通過現場實測基站方向角與工參方向角一致,而2/3小區光纖順序錯誤,實際連接順序與標簽標注順序相反。具體見圖7。
調換光纖驗證:經網絡維護人員正確調換光纖順序后覆蓋方向正常。

圖7 基站光纖連接圖
問題總結:江門群華大廈D-ZLH-2/3小區存在接反,經現場實測驗證核實,接反情況屬實。
結合應用LTE軟采信令測量MR信令(RSRP、TA)和用戶定位經緯度等數據,可智能判別小區方位角、下傾角、經緯度等工參數據的準確性。同時,根據手機用戶的實際地理分布情況,提出合理的天線調整優化方案。在運營商日常網絡優化、臺風等自然災害后網絡覆蓋異常排查工作中,應用軟采信令的天線覆蓋異常智能判別方法,取代大量而繁雜的人工現場普查及現場測試工作,可大幅提升網絡優化工作效率。
[1]朱雪田,安曉東. TD-LTE無線性能分析與優化[M].北京:電子工業出版社,2014.
[2]陳宇恒,肖竹,王洪. LTE協議棧與信令分析[M].北京:人民郵電出版社,2013.
[3]肖清華. TD-LTE網絡規劃設計與優化[M]. 北京:人民郵電出版社,2013.
An Intelligent Identification Method of Antenna Coverage Abnormality in Base Stations Based on Soft Acquisition Signaling
Liu Jinxu Zou Zhuohua
Guangdong Eastone Century Technology Co., Ltd., Guangdong Guangzhou 510665
Using LTE soft-settling signalling data and positioning latitude and longitude information of mobile phone users to intelligently discriminate base station antenna coverage anomalies, replacing large and complex artificial site surveys and on-site testing work, which can improve network optimization work efficiency, and at the same time reducing daily network maintenance costs and improving the accuracy of base station engineering parameters is a powerful tool for mobile operators to optimize and maintain their daily network.
soft signaling; MR; mobile phone user positioning; coverage anomaly
TN929.5
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劉錦旭,移動通信優化工程師,工學學士,主要從事移動通信網絡規劃與優化工作。