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【摘 要】为了改善TD-LTE无线网络的重叠覆盖，通过分析路测数据，利用迭代算法，批量计算出各小区的功率调整值后在网管侧调整参数，可以简便快捷地优化小区重叠覆盖，并结合案例展示了具体的应用效果。
【关键词】重叠覆盖 TD-LTE 迭代算法 小区功率设置
doi：10.3969/j.issn.1006-1010.2017.02.003 中图分类号：TN929.5 文献标志码：A 文章编号：1006-1010（2017）02-0013-04
引用格式：孙宇彤，朱美根. 通过迭代算法设置小区功率优化重叠覆盖的探讨[J]. 移动通信， 2017，41（2）： 13-16.
1 LTE的重叠覆盖
LTE无线网络可以采用同频组网，此时相邻的小区均使用相同的频域、时域资源，则这种情况下的LTE无线网络成为了一个自干扰系统。自干扰系统的干扰源越多，干扰就越大，链路的质量也就越差。
重叠覆盖定义为一个地点有多个小区的信号覆盖，且这些小区与最强小区的信号相差6 dB以内。重叠覆盖度用来衡量重叠覆盖的程度，表明一个地点重叠覆盖的小区数量。由于重叠覆盖度与干扰源数量相关，因此重叠覆盖度越高，干扰源就越多，干扰也就越大。
在网络优化的实践中，采用高重叠覆盖占比来评估区域内的重叠覆盖度。中国移动通信集团公司定义的高重叠覆盖占比指标的统计条件是：统计最强小区信号大于等于-105 dBm、6 dB范围内的小区信号数量大于等于4的路测采样点比例，也就是重叠覆盖度大于等于4的路测采样点占比。
高重叠覆盖占比直接体现了网络内的干扰程度，进而反映了速率及用户感知，在日常优化工作中，控制高重叠覆盖占比就成为网络优化的重中之重。基于此，在中国移动通信集团公司每季度对各重要地市进行的扫频测试中，高重叠覆盖占比会作为扫频测试输出的一项重要指标，用于评估网络覆盖的合理性。该指标分为以下3种统计方式：
（1）D频段统计：对频点归属D频段的扫频信号进行统计分析；
（2）F频段统计：对频点归属F频段的扫频信号进行统计分析；
（3）D+F频段统计：使用过滤多层网站点的统计方式，避免多层网站點带来的统计误差，在排除多层网站点信号的影响后，对所有扫频信号进行统计分析。
2 重叠覆盖的常规优化手段
在TD-LTE无线网络优化实践中，一般认为单频段的高重叠覆盖占比超过5%或者双频段的高重叠覆盖占比超过10%，就需要进行重叠覆盖的优化。
为了优化重叠覆盖，网络优化人员通常采用如图1所示的优化步骤。其中，优化方案主要考虑调整天线方位角/倾角、基站整改或者调整相关功率参数。
图1 常规的优化步骤
由图1可见，使用常规手段来优化重叠覆盖时，只能逐小区分析、逐小区执行，如果需要调整天馈，则方案执行周期也较长。因此，常规手段不但费时费力、见效慢，而且效果不易控制，甚至有可能解决了原先的重叠覆盖点但却在其他区域产生新的问题点，对网络总体指标并无改善。
3 重叠覆盖的快捷优化方法
那么有没有一种简便易行、见效快的方法，在网管侧通过调整参数就可以改善重叠覆盖呢？笔者经过多次探讨及试验，最终找到了一种优选方案——迭代算法。
迭代算法通过分析扫频数据，基于提高主服务小区功率以及降低邻区功率，批量并迭代计算出各小区的功率调整值，从而降低高重叠覆盖占比。迭代算法的具体执行步骤如图2所示。
具体步骤如下：
（1）优化人员首先对网络进行一次扫频测试，并根据基站数据库分别输出6 dB以及10 dB以内的路测采样点的两张邻区列表（以下简称邻区列表），邻区列表中包含最强小区以及各个邻区的名称和RSRP（Reference Signal Receiving Power，参考信号接收功率）。
（2）尝试通过提升服务小区的功率来改善重叠覆盖度，升功率小区的选择应遵循以下原则：
◆从6 dB邻区列表中筛选出重叠覆盖度3～4的采样点，找到作为服务小区比较多的小区，由于提升这些小区的功率将增加服务小区RSRP，从而改善重叠覆盖，因此将这部分小区作为升功率备选小区；
◆在10 dB邻区列表中，如果路测采样点的重叠覆盖度只有0～2，则无论升功率小区在服务区还是在邻区，对这些采样点的重叠覆盖度都无影响（通常小区功率的提升幅度不超过3 dB）；
◆在6 dB邻区列表中重叠覆盖度是0～2，但在10 dB邻区列表中高于3的采样点，这些是提升功率的隐患点，如果提升功率的小区正好在这些点的邻区列表中而又不是服务小区，就有可能产生新的高重叠覆盖度点；
◆如果升功率备选小区在6 dB邻区列表中较多做3～4重叠覆盖度的采样点的服务小区，而较少在前述隐患点上做邻区的话，说明提升功率利大于弊，反之则有可能得不偿失；
◆升功率备选小区越多在0～2重叠覆盖度的采样点中做服务小区，则隐患越少；
◆根据各类采样点数量，综合考虑利弊，最终确定升功率小区。
（3）尝试通过降低小区的功率来改善重叠覆盖，降功率小区的选择应遵循以下原则：
◆在6 dB邻区列表3～4重叠覆盖度的采样点中，较多做邻区；
◆在6 dB邻区列表0～2重叠覆盖度的采样点中，较少做服务小区。
（4）确定升降功率的备选小区后，这些小区升降功率的幅度暂定为3 dB，也可以通过邻区与主服务区的差值大致估算。
（5）确定功率调整方案后，优化人员再把各小区模拟调整后的RSRP迭代到前述扫频数据中，模拟计算出新的重叠覆盖度。
（6）优化人员以更新后的扫频数据为基础，再次进行步骤（2）至（5）计算，可以得到更稳定的功率调整方案（此步骤可以多次计算，故为迭代算法）。优化人员也可以实施一轮调整后，再进行一次路测扫频，基于新的扫频数据再进行迭代计算。
4 优化案例分析
在某次扫频测试中，优化人員发现某地市高重叠覆盖占比过高，尤其是D+F频段的高重叠覆盖占比在某些网格高达13%左右，因此运用迭代算法对多个网格进行了优化。下面仅列举其中一个网格的优化情况来进行分析。
4.1 网格情况介绍
待优化的网格位于市区，面积为11平方公里，分布有D频段和F频段基站，并且大多数D频段和F频段基站共站，基站的具体分布情况如图3所示：
图3 待优化网格的站点分布
4.2 确定调整方案
优化人员利用迭代算法，对图3所示的网格的路测数据进行了分析。迭代算法进行了多轮，共筛选出需升功率小区80个、需降功率小区76个。
值得注意的是，由于F频段需保证居民区等深度覆盖，因此在本次优化调整方案中，F频段的小区不考虑降功率。
4.3 优化前后指标对比
（1）重叠覆盖的优化结果
经过优化调整后，D+F频段的高重叠覆盖占比从13.19%降至9.82%，下降了3.37%，极大地改善了网格内的重叠覆盖情况，从而达到优化的目的。
（2）KPI指标对比
经过优化调整后，网格的KPI（Key Performance Indicator，关键性能指标）也得到了同步的提升。表1展示了平均RSRP、SINR（Signal to Interference plus Noise Ratio，信噪比）及下载速率这些指标的变化，不难看出优化取得了良好的效果。
表1 KPI指标优化前后对比
KPI平均RSRP/dBm平均SINR/dB平均下载速率/Mbps
优化前-86.2412.4427.13
优化后-84.9113.4230.88
5 结束语
重叠覆盖是TD-LTE无线网络优化的关键内容，常规的优化方法需要逐小区分析、逐小区执行，费时费力且见效慢。基于此，本文提出先分析路测数据、再利用迭代算法进行小区发射功率的批量调整这种快捷优化方法，以改善TD-LTE无线网络的重叠覆盖。
该优化方法具有以下优点：
（1）实施方便，现场工作量小；
（2）可批量输出调整方案，实施周期短且见效快；
（3）可通过理论计算来预测实施效果，最大程度地减少副作用；
（4）可多次迭代，使调整方案趋于收敛。
当然，实施这种优化手段时需要注意如下：
（1）基站发射功率有限，不可能无休止地提升，在优化过程中也发现一些希望提升功率的小区已经达到功率上限；
（2）调整发射功率只是优化重叠覆盖的一种途径，若能结合天馈参数的优化则效果会更好。
目前优化过程全部用Excel人工计算，功率调整均以3 dB为步长，功率调整幅度还不够精细。下一步可考虑进行软件编程，使功率调整幅度更精细，这样迭代算法的输出结果将会更好。
参考文献：
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