基于無線網絡MR可視化仿真的站點規劃方法研究

余 平

（中國移動通信集團云南有限公司 西雙版納分公司，云南 西雙版納 666100）

0 引 言

MR覆蓋率作為影響用戶感知的重要評估手段，長期以來都是網絡優化的關鍵，從用得上到駐留穩再到體驗優都需要有良好的覆蓋作為支撐[1,2]。提升MR覆蓋率，解決弱覆蓋能強化市場推廣，提升用戶滿意度。目前，MR覆蓋率提升面臨諸多困難與挑戰，站點落地偏差大、農村廣覆蓋站點選址難以及城區站址建設不合理重疊覆蓋等都會導致優化難度加大。網絡規劃作為布局市場的關鍵性一步，如何精準投放資源一直是網絡建設的難題，站點規劃不合理造成資源浪費的同時也不利于市場發展[3]。

傳統規劃站點具有問題收集慢、測試摸排難、受現場不熟悉因素影響大以及與市場需求脫節等特點，導致規劃的站點建設后結構不合理，二次上站比例較高[4,5]。據統計，按照傳統方法規劃的站點，在入網后，平均二次上站占比達到46.82%，造成嚴重的資源浪費。問題站點帶病入網，未以市場為導向規劃，站點落地后未能優先解決群眾迫切需要改善的網絡問題，也給維護優化人員造成極大的工作量，結構差和感知弱已成為傳統網絡規劃的痛點[6-8]。

基于上述問題，本文提出一種基于無線網絡MR可視化仿真的站點規劃方法。采用此規劃方法僅需要使用MR采集數據即可進行可視化仿真。在地圖上可看出用戶的實際使用情況，通過問題點聚類，無需現場進行摸排便可直觀且準確地呈現出長期弱覆蓋位置和劣于競對區域。總之，MR可視化能主動發掘網絡中存在的各種問題，并指導規劃最大化發掘網絡潛能。

1 具體應用思路

由于A州農村地域膠林地較多，弱覆蓋區域呈現出分散不連續的特點，僅憑當前的TDD單層組網難以對農村較為分散的弱覆蓋區域形成有效覆蓋，因此考慮在農村弱覆蓋且明顯劣于競對區域進行FDD900補點建設。傳統路測摸排手段效率低且準確度差，已不能滿足農村區域日益增長的流量需求。如何快速定位問題，制定出最適合的新建站點規劃方案成為當前關注的焦點，通過可視化仿真能快速定位問題，呈現網絡短板，制定最優解決措施。在MR可視化仿真基礎上，對A州313個農村FDD新建站點樣例采用新的規劃方法進行研究。

1.1 現網弱覆蓋情況分析

1.1.1 聚焦農村弱覆蓋

聚焦弱覆蓋進行全面數據分析，有效利用可視化仿真手段，對MR、客戶低滿意度、投訴以及市場網格反饋數據進行算法融合分析，聚焦劣于競對場景為農村廣覆蓋區域[9]。A州中a、b、c 3個縣城共計弱覆蓋小區2 138個，農村弱覆蓋小區為2 081個，占比為97.33%，具體分布如下。其中a縣中總弱覆蓋小區為866個，農村弱覆蓋小區為824個，占比為95.15%；b縣中總弱覆蓋小區為530個，農村弱覆蓋小區為527個，占比為99.43%；c縣中總弱覆蓋小區為742個，農村弱覆蓋小區為730個，占比為97.33%。

1.1.2 聚焦競對農村覆蓋資源對比

在農村廣覆蓋區域，競對800M站點數為移動900M站點數的1.78倍，詳細站點資源對比如下。城區FDD900站點數中，A州移動272個，A州競對281個；農村FDD900M站點數中，A州移動614個，A州競對1 093個；城區1 800M站點數中，A州移動294個，A州競對381個；農村1 800M站點數中，A州移動361個，A州競對893個；335個競對800M站點的3 km范圍內無移動站點。

1.1.3 聚焦農村場景覆蓋劣于競對根因

競對農村策略是以800M高站址廣覆蓋為主，在橡膠林、茶地等邊緣區域廣覆蓋優勢明顯。由于FDD許可證發放過晚，移動前期農村站點建設基本為TDD-F，主要建在村寨邊緣，同時考慮覆蓋和容量需求，并不優選高站址，致使農村廣覆蓋方面劣勢明顯。

1.2 可視化定位問題方法

聚焦弱覆蓋區域，采用可視化仿真進行逐區域分析，改進傳統基于路測分析耗時長、精度低以及工作煩瑣的局限性。本方法基于數據和可視化仿真，優化站點選取原則，有針對性地解決網絡和市場需求匹配的問題。在MR可視化的幫助下，將有限的資源集中投入到對網絡質量提升最大和對市場格局突破最深的地方去。加強資源利用率，切實將公司降本增效政策落到實處[10]。

通過MR數據提取，b縣某站點的3小區MR覆蓋率為73.52%，MR弱覆蓋采樣點為85 876個，屬于典型弱覆蓋小區，詳細情況見圖1。通過可視化仿真手段進行問題定位，現場測試此村落信號較差，與可視化仿真分析數據相吻合，且競對信號較好，說明可視化仿真對傳統路測規劃具有一定可替代性。采用可視化仿真進行逐區域分析，改進傳統基于路測分析的局限性。可視化仿真與現場實際測試結果一致，如圖2所示。

圖1 b縣某站點的3小區MR覆蓋情況

圖2 可視化仿真與現場實際測試結果

1.3 新規劃站點選取原則

劣于競對補點站址選取原則如下：一是連續3個以上弱覆蓋柵格采樣點（柵格大小為50 m×50 m）；二是移動RSRP劣于競對10 dB以上；三是所選取站點已進行常規RF優化，后臺參數優化，未能解決弱覆蓋問題；四是優先選取能夠共址新建的站點，保證資源快速落地。

MR弱覆蓋補點站址選取原則如下：一是連續3個以上弱覆蓋柵格采樣點（柵格大小為50 m×50 m）；二是所選取站點已進行常規RF優化，后臺參數優化，未能解決弱覆蓋問題；三是移動站點MR覆蓋率低于90%；四是優先選取能夠共址新建的站點，保證資源快速落地。

劣于競對典型場景為b縣某村，該區域我方站點為單F頻段，共址競對為FDD800M。在近點我方RSRP優于競對，遠點處F頻段信號衰減更大，移動F頻段RSRP為-106.4 dBm，競對800M為-72.71 dBm，相差33.69 dB，詳細情況如圖3所示。其中，Frequency list 1對應的是移動，Frequency list 2對應的是競對。

圖3 b縣某村劣于競對MR可視化呈現

2 新的規劃方法分場景應用

以下主要以農村長期弱覆蓋和MR弱覆蓋劣于競對來體現可視化仿真思路的靈活運用，通過快速發現病灶所在，挖掘短板覆蓋問題，橫向對齊縱向拓深，快速制定優化措施，指導規劃建設落地。

2.1 A州農村長期MR弱覆蓋應用

通過提取MR數據進行可視化仿真，找出長期MR弱覆蓋區域，聚焦市場用戶分布，合理規劃選址，精準投放資源。以a縣某村為例，村民委員會長期弱覆蓋MR可視化呈現如圖4所示?？瞻讝鸥駷镽SRP小于-110 dBm采樣點分布，網格柵格為RSRP介于-100～-110 dBm，借助可視化仿真思路在地圖上直觀呈現弱覆蓋區域，同時配合基站數據庫分析弱覆蓋的原因。在確認現場RF優化無法解決弱覆蓋的情況下，制定最優新增站點方案。

圖4 a縣某村村民委員會長期弱覆蓋MR可視化呈現

問題歸屬為移動MR弱覆蓋，移動與競對站點共站。其中，MR弱覆蓋區域移動覆蓋站點為a縣某村村民委員會-LZHN（100.60515, 21.51869），覆蓋弱覆蓋區域小區單日貢獻弱覆蓋采樣點31 647次，覆蓋率74.49%。基于MR可視化仿真，在不到達現場測試的情況下就確認出了弱覆蓋區域的具體位置，同時能夠按照弱覆蓋采樣點貢獻度排列出該區域能夠占用到的所有小區，計算出此區域用戶的平均RSRP為-116.89 dBm，與傳統方法相比極大節省了到現場排查問題的人力物力，提升弱覆蓋區域新增站點的工作效率。

距離MR弱覆蓋區域最近站點為A州某村村民委員會-LZHN（100.60515, 21.51869），該站點無FDD900，建議新增共址FDD900進行廣覆蓋補點。

2.2 A州農村MR覆蓋劣于競對應用

在A州農村區域，由于地域特性導致同一個站點，覆蓋道路，村寨是正常的，但對于部分山地，林地覆蓋較差，以往需要經過大量測試后才能確認出劣于競對區域。通過可視化仿真能夠直觀呈現劣于競對區域，挖掘市場不足，補齊競對短板。評估市場結構導向，支撐市場推廣。傳統劣于競對僅通過市場渠道反饋，周期長，業務推廣緩慢，還涉及市場和網絡口協同問題，溝通成本高。通過可視化仿真，結果直接呈現給市場部，各種問題都能迅速制定最優解決措施，真正做到一村不落。以b縣某村-LZHN（100.44386, 22.42502）區域為例，空白柵格處為劣于競對區域，如圖5所示。

圖5 b縣某村劣于競對MR可視化呈現

問題歸屬為移動RSRP劣于競對10 dB以上，移動與競對站點共站。劣于競對區域移動覆蓋站點為b縣某村-LZHN（100.44387, 22.42502），站點距離弱覆蓋區域605 m。通過MR可視化仿真，僅在后臺就能夠確認出。在此區域，移動站點的平均RSRP為-98.50 dBm，競對則為-88.50 dBm，兩者相差了10 dBm，精確地對比出了與競對之間的覆蓋差距。同時，通過仿真數據可看出，該區域面積較大，使用人與數較多，在此補點建站具有投資價值，避免資源浪費。

距離劣于競對電信區域最近站點為移動b縣某寨LZHN（100.44387, 22.42502），該站點無FDD900，建議新增共址FDD900進行廣覆蓋補點。

2.3 A州農村MR弱覆蓋同時劣于競對應用

MR長期弱覆蓋同時又劣于競對情況，一直是市場關注的重點，也是網絡短板的重點提升方向。解決此類問題能在有效提升本網用戶感知的同時，快速突破市場瓶頸，爭取異網用戶攜號轉網。結合MR可視化的優勢，可快速將問題柵格定位，指導站點新增規劃，迅速以優質網絡爭取市場。以a縣某處站點-LZHN情況為例，如圖6所示。

圖6 a縣某處站點-LZHN的MR弱覆蓋且劣于競對可視化呈現

問題歸屬為移動RSRP劣于競對20 dB以上，且移動RSRP弱覆蓋。劣于競對區域移動覆蓋站點為a縣某處站點-LZHN（101.1001,22.44282），弱覆蓋區域距離站點880 m，共站競對有站點。在此區域，通過仿真分析看出，移動站點RSRP為106.56 dBm，電信為-78 dBm，相差28.56 dBm。基于以上數據，確認出在此區域，移動用戶無論是在做上網或語音業務時，用戶體驗都特別差。若用戶使用競對網絡，就能正常體驗語音與上網業務，此區域為客訴高風險區域，對此區域進行補點優化。

距離劣于競對區域最近站點為a縣某處站點-LZHN（101.1001,22.44282），該站點無FDD900，建議新增共址FDD900進行廣覆蓋補點。

3 整體效果呈現

3.1 規劃成效

自可視化仿真手段運用以來，已在A州區域精準規劃313個站點，其中用于強化競對弱覆蓋站點242個，用于解決長期弱覆蓋站點71個，為用戶。為市場推廣奠定夯實的基礎，同時也減少大量規劃查勘成本，優化后續站點結構，有效降低資源浪費。具體規劃如下：a縣125個，其中長期弱覆蓋規劃12個，弱于競對弱覆蓋113個；b縣103個，其中長期弱覆蓋規劃21個，弱于競對弱覆蓋82個；c縣85個，其中長期弱覆蓋規劃382個，弱于競對弱覆蓋47個。

3.2 MR覆蓋率改善情況

以c縣某新開FDD站點覆蓋區域為例，開通前區域內MR覆蓋率為43.51%，開通后區域內MR覆蓋率提升至95.23%。詳細情況如圖7和圖8所示。

圖7 FDD站點開通前覆蓋情況

圖8 利用可視化仿真手段規劃的FDD站點開通后覆蓋情況

4 結 論

通過現場測試勘查，MR可視化仿真分析采樣點覆蓋圖與現場測試情況一致，對于MR弱覆蓋小區的解決及優化比傳統方式更加高效準確，通過可視化仿真分析對全網小區MR覆蓋地理化呈現，對于站點規劃，找出弱覆蓋盲區提供有效的數據支撐。通過本次規劃的313個農村FDD900廣覆蓋站點來看，自建設落地以來，農村MR覆蓋率得到較大提升，給市場推廣鋪平道路，農村市場得到進一步挖掘，農村單層網弱覆蓋問題得以改善，后續將繼續使用MR可視化仿真輔助規劃工作，進一步提升覆蓋率。