137-基于小区干扰矩阵的NBIoT频率规划算法研究与实现

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基于小区干扰矩阵的NBIoT频率规划算法
研究与实现








单位：中国电信股份有限公司广东无线网络优化中心
时间：2018年11月 
创新成果概述：
基于小区干扰矩阵算法的频率规划算法，对在PCI同模小区重叠覆盖区域合理使用异频的方法进行了研究，形成了一种基于小区干扰关系约束的频率规划方法，用以解决小区间PCI模3干扰。其核心原则是确保重叠覆盖区域最大的同模相邻小区尽量配置异频，所述方法通过计算每个小区的最远覆盖距离，并根据地理算法建模生成干扰矩阵，计算出与周边邻区的干扰系数，选择与目标小区同模且干扰系数最大的N个小区形成高关联小区组，组内小区的数量等于运营商可使用的频点数量，为高关联小区分配不同的频点，完成网络异频组网规划方案。
关键字：
模三干扰、干扰矩阵、高关联小区
创新成果参与人：
高月，中国电信股份有限公司广东无线网络优化中心，主要负责移动网络优化。
刘从柏，C级人才，中国电信股份有限公司广东无线网络优化中心，主要负责移动网络优化。
蔡文峰，中国电信股份有限公司广东无线网络优化中心，主要负责移动网络优化。


背景及目的
NB-IoT属于窄带蜂窝物联网技术，使用带宽为200KHz，其技术特点带来了超强覆盖增益，基于现网基站发射功率配置水平，各本地网覆盖强度RSRP值较好。但重叠覆盖增加带来的问题也随之而来，网络整体SINR值较差，小区间同频干扰非常严重，影响NB-IoT业务接入成功率。
PCI模3干扰是同频干扰的主要来源。PCI（Physical Cell Identifier）即物理小区标识，LTE中终端以此区分不同小区的无线信号。LTE系统提供504个PCI，与TD-SCDMA系统的128个扰码概念类似，网管配置时，为小区配置0～503之间的一个号码。LTE小区搜索流程中通过检索主同步序列(PSS，共有3种可能性，即0，1，2)、辅同步序列(SSS，共有168种可能性，从0至167编号)，二者相结合来确定具体的小区ID。由下式可得共有504个PCI。
PCI=3*Group ID(SSS)+Sector ID(PSS)
模3干扰：模3（mod3）干扰是指PCI除以3后，若余数相同，即PSS信号相同，将产生干扰。当频点与PSS信号相同的小区覆盖同一个位置，并且两个小区电平相差值未达到要求的时候便会产生模3干扰。
鉴于降低基站发射功率或增加站间距将导致室内覆盖质量下降，使用异频组网成为可行的方案。现网应用中，结合可使用频率和已有业务占用的限制，运营商为NB-IoT网络分配的频率带宽有限，追求以尽量少的占用带宽和建网成本解决网络覆盖。
通过对在PCI同模小区重叠覆盖区域合理使用异频的方法进行了研究，形成了一种基于小区干扰关系约束的频率规划方法，用以解决小区间PCI模3干扰，并以此算法开发出《基于小区干扰矩阵的频率规划算法和工具》，从而降低网络同频干扰，提高网络SINR水平，提高物联网业务接入成功率。
主要创新点
本算法综合考虑了PCI模3干扰和小区重叠覆盖对网络干扰的影响，基于三种原则进行频率规划：干扰矩阵算法、同址约束及干扰系数轮循，使得小区间的同频干扰可能性尽可能小。
1.网络重叠覆盖是信号干扰的根本原因，为重叠区域最大的同模相邻小区配置异频是本算法的核心思想。干扰矩阵算法实现了这一思想，该算法反映了全网小区间重叠覆盖程度，在此基础上确定哪些小区需要分配异频及小区频率分配的顺序。算法根据可使用的频点数量N，为每个小区计算确定重叠覆盖最严重的一组高关联小区，作为频率分配的基本单位。与某一小区具有重叠覆盖关系的小区可能有多个，本算法仅选取重叠最严重的（N-1）个高关联小区分配异频。
2.制定同址约束条件，避免了同模同址小区干扰。根据现网配置，可能出现同一个站点有同模小区的现象，需检查共站小区是否有同模，若有则优先进行频率规划。
3. 干扰系数轮循方法以全网小区的重叠覆盖关系为基础，计算每个小区与周边邻区的干扰系数值，按照干扰系数降序作为小区频率分配的优先级顺序，使得重叠覆盖更大的小区具有更高的优先级。
关键实现过程
NB-IoT网络质量恶化的主要原因是PCI模3值相同的同频小区存在信号重叠覆盖，因此网络频率规划的核心原则是确保重叠覆盖最严重的同模小区尽量配置异频。网络可使用的频点数量取决于运营商分配的频带宽度，设为N个。本算法通过计算每个小区与周边同模邻区的干扰系数，选取干扰系数最大的N个小区，为其分配不同的频点，实现最优分配方案。具体过程如下：
计算小区具备方向性的覆盖范围
按照修正型SPM公式计算每个小区的最远覆盖距离D，加入方位角和水平半功率角来计算小区的覆盖区域，结合D值计算出具备方向性方小区覆盖区域。SPM 模型建立在 COST231-Hata 经验模型基础上，用于150～2000MHz 频段的无线电波传播损耗预测。在实际应用中对原公式进行了改进，考虑了天线下倾角对信号传播的影响，并通过测试数据验证了各参数的取值。
LOG_10 D=L-K1-K3*LOG_10 H-K6*H_m-(K7*LOG_10 Downtilt)/(K2+K5*LOG_10 H)-K_c*f_c
式中各参数取值如图表3：
L:小区信号的路径损耗值，根据现网基站发射功率、最远覆盖点用户接收电平统计值进行估算，取值为-115dB；
K1:常数（dB），该值与频率有关；
K2:距离因子，该值表明了场强随距离变化而变化的快慢；
K3:乘数因子，该值表明了场强随发射天线高度变化的情况；
K5:乘数因子；
K6:乘数因子，该值表明了场强随接收天线高度变化的情况；
H_m:接收天线的有效高度（m）；
K7:乘数因子，该值表明了场强随发射天线下倾角变化的情况；
Downtilt:小区天线总下倾角（电子+机械）；
K_c:乘数因子，该值表示地物损耗的权重；
f_c:因地物所引起的平均加权损耗。
生成小区干扰矩阵
根据SPM算法，计算出每个小区的最远覆盖距离，并根据地理算法建模生成干扰矩阵，计算出与周边邻区的干扰系数（即覆盖重叠面积百分比）。
表一 干扰矩阵示例
干扰矩阵        CELL A        CELL B        CELL C        CDLL D        ……
CELL A        　        B对A的重叠覆盖干扰系数        C对A的重叠覆盖干扰系数        D对A的重叠覆盖干扰系数        ……
CELL B        A对B的重叠覆盖干扰系数        　        C对B的重叠覆盖干扰系数        D对B的重叠覆盖干扰系数        ……
CELL C        A对C的重叠覆盖干扰系数        B对C的重叠覆盖干扰系数        　        D对C的重叠覆盖干扰系数        ……
CDLL D        A对D的重叠覆盖干扰系数        B对D的重叠覆盖干扰系数        C对D的重叠覆盖干扰系数        　        ……
……        ……        ……        ……        ……        ……
筛选同模小区邻区组
计算每个小区与有干扰系数的邻区的站间距，超出“小区最远覆盖阈值”设置值的邻区不列入规划小区数据组内。计算每个小区的模3值，筛选同时满足 “小区最远覆盖阈值”和模3值相同的小区作为邻区组。站间距计算公式如下
L＝111.12cos{1/[sinΦAsinΦB十cosΦAcosΦBcos(λB—λA)]}
其中（λA、ΦA）和（λB、ΦB）分别为相邻小区经度、纬度。
基于LTE800M的切换对校正（可选）
NB-IOT小区无切换，但NB-IOT小区与L800共站，因此可将L800的小区切换对与NB-IOT小区一一对应，进行频点规划较正。加入邻区切换比例加权计算，可以修正地理算法带来的误差，避免漏掉重要的高干扰邻区。根据筛选出来的邻区组，进行邻区切换比例匹配，与干扰系数进行加权计算，new干扰系数=原干扰系数*（1+切换比例）。如NB-IOT小区与L800不满足共站，此步骤可跳过。
制定同址约束条件
根据现网配置，如果同一站点配置4个及以上的小区，可能出现同一站点有同模小区的现象。因此在以上步骤完成后，需检查共站小区是否存在同模，有则优先进行频率规划，再去规划其他干扰系数高的同模邻区。
确定小区频点分配顺序
从加权后的干扰矩阵表查到每个小区的干扰系数，进行降序排序。根据小区的最远覆盖距离，筛选范围内的同模邻区，判断是否同站，进行升序排序。按照排好的顺序，作为频点分配顺序。
频率分配
与目标小区有干扰系数且系数最大的（N-1）个同模小区为高关联小区。高关联小区间重叠覆盖区域最大，应配置为异频。以干扰系数最大的小区及其高关联小区作为一组（共N个小区），为该组的每个小区分配不同频点，在N个频点中随机分配。若分配过程中某小区的频率已经在为高优先级小区及其高相邻小区规划频率时分配过，如果在较低优先级小区规划频率时再次涉及，其频率不再修改。按照小区频点分配顺序轮循进行频点分配，直到所有的小区的频率规划完毕。
频率分配过程如表2所示，在小区频点分配阶段，假设小区A的干扰系数最大，A小区的高关联小区为D与E，因此优先分配小区A、D与E的频点，即随机分配三个不同的频点。分配结束后，则对B小区及其两个同模小区进行频点分配。同理，当轮循到D小区时，检测该小区已分配频点，则直接忽略，继续下一小区频点分配。
表二 频点分配算法示例
源小区        模3值        干扰系数        站间距(米)        频点        从A小区开始，假设A的高关联小区为DE，DE都未分配频点，那么将为A小区从3个频点中随机分配一个，D从剩下的两个频点中随机分配一个，最后一个频点分配给E。到B小区时，假设高关联小区为CD，因为D已分配频点，则为小区B从剩下的两个频点中随机分配一个，最后一个频点分配给C。到C时由于已为其分配频点，不再重新分配，直接跳至下一个小区。
A        1                        2509       
B        1        0.7        xxx               
C        1        0.6        xxx               
D        1        0.5        xxx        2505       
E        1        0.4        xxx        2507       
F        1        0.38        xxx               
G        1        0.35        xxx               
H        1        0.3        xxx               
I        1        0.2        xxx               
J        1        0.15        xxx               
K        1        0.05        xxx               
效益价值及推广
应用情况
选取深圳观澜区域NB-IoT网络进行验证，网络采用800MHz组网，配置的频点数量为3，频点号2505、2507、2509。该区域含基站97个，小区298个，原有频点设置按小区编号固定分配，即小区0配置频点2505，小区1配置频点2507，小区2配置频点2509。小区PCI模三分布图如图表1，规划前小区频率配置如图表2。使用算法完成了深圳观澜区域NB-IoT网络频率规划工作，规划完成后的的频率配置图如图3，修改频点97个。
观澜区域频率规划实施前后的SINR路测情况如图4和图5，规划前SINR平均值为13.36dB，规划后为14.94dB，提升12%。
规划实施前后的SINR路测情况如图6和图7，规划前RSRP平均值为-60.93dBm，规划后为-55.31dBm，提升10%；覆盖好点即RSRP值大于-65dBm的采样点比例由63%提升到80%，覆盖指标提升效果明显。

图1深圳观澜区域小区PCI模三分布图


图2深圳观澜区域小区规划前频率配置图

图3深圳观澜区域小区规划后频率配置图

图4深圳观澜区域小区规划前路测SINR图


图5深圳观澜区域小区规划后路测SINR图


图6深圳观澜区域小区规划前路测RSRP图


图7深圳观澜区域小区规划后路测RSRP图


图8深圳观澜区域小区规划后路测SINR值分段统计对比图


图9深圳观澜区域小区规划前路测RSRP值分段统计对比图
效益价值
本算法及工具解决了NB-IoT物联网的频率规划问题，规避了小区间干扰产生的最主要来源，可以有效降低网络干扰水平，提高网络SINR均值。该方法实用性强，已在广东深圳成功应用，测试验证路面SINR均值改善1.5db，RSRP均值改善5.5db,提高10%以上。前期测试表明，SINR值的恶化将严重影响NB终端接入，本算法的应用可以显著提高弱覆盖条件下的业务接入成功率，即在未增加任何资源的情况下，实现网络覆盖率提升，节约网络建设投资。按照提升信号质量10%计算，该方案如全国推广，可节约数十亿的投资。
建议推广范围
该工具适用于NB-IOT网络，不区分厂家，可全国推广.

总结和展望
该算法可实现信号质量提升10%以上，极具推广价值。根据该算法开发的工具已经完成，具备推广条件。下一步将加大推广和宣传力度，争取尽快推广全国。