多頻段多系統MR合并，預測頻率重耕后5G多頻組網覆蓋效果

摘要：傳統MR覆蓋評估方法只能評估現網單系統網絡的覆蓋效果，無法評估頻率重耕后的多頻段網絡覆蓋效果，而且存在“幸存者偏差”問題，導致評估數據不完整。隨著5G網絡普及，4G網絡頻率重耕提上日程，需要探索有效方法提前評估并預測頻率重耕后5G多頻組網的覆蓋效果。文章通過合并多頻段多系統的MR數據進行網絡覆蓋還原，改進了傳統MR覆蓋評估方法中存在的不足，提升了網絡覆蓋評估的準確性，并能預測頻率重耕后5G多頻組網覆蓋效果，支撐網絡規劃與建設。

關鍵詞：MR覆蓋還原；柵格數據合并；頻率重耕；5G多頻組網覆蓋預測

A Multi-band Multi-RAT MR Combined Method for Predicting 5G Multi-band Networking Coverage after Frequency Refarming

TIAN Chao， DAI Ting

（China Unicom Anhui Branch， Hefei 230071， China）

Abstract： Traditional MR coverage assessment methods can only assess the coverage of existing single-RAT networks， but not the multi-band network coverage after frequency refarming， and there is a problem of survivor bias， which leads to incomplete assessment data. With the popularization of 5G networks， frequency refarming of 4G networks is on the agenda， and it is necessary to explore effective methods to evaluate and predict the coverage effect of 5G multi-band networks after frequency refarming in advance. In this paper， by merging the MR data of multi-frequency bands and multi-RAT for network coverage reproduction， we improve the deficiencies in the traditional MR coverage assessment method， enhance the accuracy of network coverage assessment， and can predict the coverage effect of 5G multi-frequency networking after frequency refarming， so as to support the network planning and construction.

Key words： MR coverage reproduction; raster data merging; frequency refarming; 5G multi-band networking coverage prediction

0" "引言

移動通信網絡普遍使用MR測量進行網絡覆蓋評估，傳統的MR覆蓋評估方法一般僅使用同頻MR數據，對單系統網絡評估結果較為準確，但對于多頻段多系統組網的網絡，受不同頻段及異系統互操作駐留策略影響，存在“幸存者偏差”問題，只能評估用戶在當前網絡上的覆蓋水平，較高的駐留門限會導致覆蓋評估結果不準確，不能呈現真實的網絡覆蓋情況。此外，傳統的方法只能評估已建成的網絡，不能預測頻率重耕后5G多頻組網下的覆蓋情況，不能精準指導網絡規劃及建設。

針對傳統MR評估方法存在的問題，根據MR測量原理，本文提出了一種基于多頻段多系統的MR測量（同頻、異頻、異系統）數據進行網絡覆蓋評估的方法，通過合并異頻、異系統MR測量數據，彌補駐留策略導致的MR覆蓋評估數據缺失的不足，可以對單一頻率覆蓋進行還原，有效避免了目前同頻MR覆蓋評估存在的“幸存者偏差”問題，提高了網絡覆蓋評估準確性，并可以提前對頻率重耕后的5G多頻組網覆蓋效果進行預測，提供數據支撐網絡規劃與建設。

通過在中國聯通L900M＋L1800M網絡及5G網絡中按本方法進行評估并進行實測驗證，實測結果基本與MR評估結果一致，證明了本方法的準確性。

1" "整體方案概述

（1）通過采集L900M同頻MR數據、L1800M異頻MR測量L900M數據，進行數據處理和柵格數據合并，可以對L900M真實覆蓋進行還原。根據LTE和NR覆蓋電平測量差異，對L900M重耕為NR900M后的覆蓋情況進行修正，得到重耕后NR900M覆蓋預測結果。

（2）通過4G的異系統MR測量采集5G頻點的MR數據，可以得到5G用戶回落到4G網絡時的5G網絡覆蓋情況，再合并現網5G MR覆蓋數據得到還原后的5G網絡覆蓋情況。該方法解決了傳統覆蓋評估方法存在的“幸存者偏差”問題，可以呈現5G現網的真實覆蓋情況。

（3）關聯以上兩步得到的L900M重耕NR900M覆蓋預測結果與5G網絡覆蓋還原結果，通過柵格數據合并，可以對頻率重耕后的5G多頻組網的真實覆蓋情況進行預測。

本方案主要分6個步驟，整體方案如圖1所示。

2" "關鍵技術

（1）4G同頻、異頻MR測量：4G基站下發周期性同頻及異頻MR測量控制及需要測量的頻點給終端，同頻MR測量可以測量本小區與同頻鄰區的覆蓋情況，異頻MR測量可以對下發的頻點進行測量并上報相關覆蓋信息。測量上報過程如圖2所示。

（2）4G異系統測5G頻點：在4G小區上添加5G鄰頻點后，通過異系統MR測5G網絡功能可以采集到5G終端回落到4G小區后，駐留在4G網絡時5G頻點的覆蓋情況。測量上報過程如圖3所示。

（3）MR柵格地理化[1]：對一個城市進行虛擬柵格建模，對分割為大小相等的方格并進行編號，得到整個城市的柵格化地圖。將采集到的MR數據通過處理，得到每條測量報告的定位信息和覆蓋信息，再用定位信息與柵格進行關聯，最后以柵格形式進行地理化呈現，可以直觀展示柵格級MR覆蓋情況。

（4）多頻柵格數據合并：通過對同頻、異頻MR測量數據處理后得到多個頻點的柵格地理化數據，可以對同一個柵格內多個頻點的覆蓋數據進行合并處理，生成多頻疊加后的整體覆蓋情況。合并方法如下。

合并后柵格MR采樣點＝柵格內頻點1的MR采樣點＋柵格內頻點2的MR采樣點＋……

合并后柵格平均RSRP＝（柵格內頻點1的MR采樣點×頻點1平均RSRP＋柵格內頻點2的MR采樣點×頻點2平均RSRP＋……）/合并后柵格MR采樣點

2.1 評估及數據處理方法

（1）步驟1：L900M同頻和L1800M異頻MR數據采集。通過L900M基站下發同頻MR測量數據，L1800M基站下發異頻MR測量數據并配置L900M異頻測量頻點，基站收集終端的測量報告并進行處理后按固定格式保存，對應的MR數據文件。

（2）步驟2：L900M覆蓋還原[2]。對生成的L900M同頻MR數據文件及L1800M異頻MR數據文件分別進行處理，輸出L900M同頻MR測量及L1800M異頻測量L900M的柵格級覆蓋結果，分別包含L900M駐留區及L1800M駐留區的L900M覆蓋情況，將對多頻柵格數據合并即可還原L900M頻點的實際覆蓋情況。如圖4所示。

（3）步驟3：L900M重耕NR900M后覆蓋預測。L900M重耕NR900M后，在天線、總發射功率保持一致的前提下，發射端至接收端的傳播路徑相同，其路損值相同。LTE RSRP測量的是單Port的功率，而NR是4個Port上一起發（4T4R設備），存在功率匯聚的效應，理論上提升6 dB，但4根天線之間的差異導致賦形會有損失，根據測試驗證，NR900M相對L900M約有3 dB的增益。通過將評估的L900M的MR柵格覆蓋采樣點電平增加3 dB，即可預測重耕后的NR900M柵格覆蓋情況。

（4）步驟4：5G覆蓋數據采集處理。通過5G基站給5G終端下發周期性MR測量數據，采集5G網絡的覆蓋情況并進行柵格地理化處理，得到5G用戶終端駐留在5G網絡時的覆蓋情況（5G駐留區覆蓋）。

通過4G基站進行周期性異系統MR測量并配置5G頻點，選擇回落到4G網絡的5G用戶終端下發5G頻點MR測量控制數據，采集到的異系統MR數據可以評估5G回落區覆蓋情況。如圖5所示。

（5）步驟5：5G真實覆蓋還原。將5G網絡側的MR覆蓋結果和4G網絡側異系統MR測量輸出的5G頻點柵格的理化結果，按時長駐留比進行加權，得到合并后的5G覆蓋情況，可以反映更真實的5G網絡覆蓋水平。

合并原理：反映真實5G電平，實際就是無論終端在5G網絡還是4G網絡，當處于RRC連接態時都按相同周期上報5G電平，5G網絡側的權重就是駐留5G網絡的時長，4G網絡側權重就是駐留4G網絡的時長，所以使用時長駐留比進行加權合并：

柵格級5G真實電平＝5G網絡側柵格平均電平×柵格5G時長駐留比＋4G B1或異系統的電平×（1—柵格5G時長駐留比）

柵格級5G弱覆蓋占比＝5G網絡側弱覆蓋占比×柵格5G時長駐留比＋4G B1或異系統的弱覆蓋占比×（1—柵格5G時長駐留比）

（6）步驟6：頻率重耕后5G多頻組網覆蓋預測。將步驟3得到的重耕后NR900M覆蓋預測結果與步驟5得到的5G網絡真實覆蓋還原結果進行多頻柵格數據合并，可以得到頻率重耕后的每個柵格NR900M＋現網5G網絡覆蓋后的5G多頻段組網覆蓋情況預測結果。

3" "方案應用

3.1 L900M覆蓋還原及驗證

通過現網采集L900M同頻MR數據和L1800異頻MR測量L900M覆蓋數據對現網進行評估，同頻MR評估L900M覆蓋率為91.43%，L1800異頻MR測量的L900M覆蓋率為97.37%，合并后L900M覆蓋率為95.52%。

驗證方法：通過用測試手機鎖定L900M頻段進行測試，測試點位L900M的實際覆蓋電平，再與L900M同頻MR覆蓋評估結果和增加異頻MR后的L900M覆蓋還原結果進行對比。

結果顯示，實測電平與用同頻＋異頻MR測量進行覆蓋還原后的覆蓋電平基本一致，相差平均在1.5 dB以內，而同頻MR測量評估的L900M覆蓋電平明顯偏低，與鎖頻測試的實際電平平均低22 dB左右。

3.2 5G網絡真實覆蓋還原及驗證

通過現網采集5G站點MR數據和4G站點異系統MR測5G頻點數據，5G側MR評估覆蓋率為98.15%，異系統MR測量的5G覆蓋率為84.67%，合并后5G實際覆蓋率為94.28%。

驗證方法：為了便于驗證，先調整互操作門限，使用戶盡量留在4G網絡，基于MR的測量結果可表示還原后的完整5G情況覆蓋。

基于挑選的10個典型物業點（4G網絡有室分，5G網絡無室分），采集MR＋實地步測驗證：MR和步測結果接近，趨勢相同，電平均值差異平均為1.6 dB，覆蓋率差異平均為4%，MR的樣本分布比步測更接近真實用戶分布。

4" "結束語

本文通過對MR測量原理進行深入研究，利用周期性同頻＋異頻＋異系統MR測量數據，通過柵格數據合并方式，改進了現有的MR覆蓋評估中存在的不足，可以對單一頻段或系統網絡覆蓋進行精準還原，提升了覆蓋評估準確性，并可以預測頻率重耕后多頻組網的網絡覆蓋變化，支撐網絡的規劃和建設。

參考文獻

[1] 鄭偉．柵格化數據在移動通信網絡優化中的應用研究[D]．北京：北京郵電大學，2014.

[2] 李維．基于LTE MR大數據挖掘的網絡覆蓋評估分析[J]．中國新通信，2015（24）：110-110.

作者簡介：田" 超（1978-），男，安徽馬鞍山人，中級工程師，學士，主要從事無線網規劃和建設工作。

戴" 廷（1983-），男，江蘇徐州市人，中級工程師，學士，主要從事無線網運營管理工作。