找網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量的峰值

　　1 C/I概述

　　1.1 最根本的網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量指標(biāo)

　　評價無線網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量的最基本準(zhǔn)則是C/I(載干比)。C/I的改善可以降低誤碼率、丟幀率，提高語音質(zhì)量、MOS感知等，是無線網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化的底層指標(biāo);而其他諸如掉話率、切換成功率、無線接入性等KPI指標(biāo)都是在C/I這個性能上的高層反應(yīng)。由此可見，網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化的重點即是優(yōu)化C/I，偏離這一目標(biāo)，盲目追求高層KPI都是不切實際的。

　　1.2 提高網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量評價的關(guān)鍵

　　隨著網(wǎng)絡(luò)發(fā)展日益復(fù)雜，各種干擾也越來越多，在功率配置問題上絕大多數(shù)網(wǎng)優(yōu)人員解決干擾的手段是提高功率來抗干擾，高電平高干擾，這樣會導(dǎo)致高電平質(zhì)差比率升高，整網(wǎng)質(zhì)量不高，且由于存在網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量的不平衡分布，易使終端用戶產(chǎn)生感知上的差異化，引發(fā)投訴上升及滿意度下降。在與競爭對手的比拼中處于優(yōu)勢，和在網(wǎng)內(nèi)盡量保持各處同性是同樣重要的。網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化是一門平衡的藝術(shù)，平衡性是提高網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量評價的關(guān)鍵。

　　舉例：路測優(yōu)化。由于路測考核指標(biāo)越來越成為各運營商關(guān)注的重點，因此在優(yōu)化上也就自然而然地會傾注更多的資源，對道路覆蓋小區(qū)頻率使用進行傾斜、大功率保證C/I，提升各類道路測試指標(biāo)。乍一看這樣的做法效果不錯，可細想一下問題就來了，路測道路占整體覆蓋面積不足10%，用戶不及20%，而這些區(qū)域C的強化勢必導(dǎo)致90%區(qū)域和80%用戶的干擾上升，將顯著降低原本就覆蓋受限區(qū)域的C/I，影響客戶感知，從實際投訴比率上也可以看到，室內(nèi)投訴比率占絕大多數(shù)。因此，一視同仁(道路和室內(nèi))的總體網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化策略能更好地改善用戶感知，提高滿意度，這是平衡的觀點。

　　1.3 C/I和功率的關(guān)系

　　改善C/I的方法有兩個：提高C或降低I。提高用戶感知還可以運用一些新功能，改善相同C/I情況下的MOS表現(xiàn)，如AMR、跳頻等。

　　(1)提高C的主要方法是提升功率、調(diào)整覆蓋、優(yōu)化鄰區(qū)配置;

　　(2)降低I的主要方法是降低功率、調(diào)整覆蓋、優(yōu)化頻率配置、控制外部干擾等。

　　功率調(diào)整最為糾結(jié)，增加功率即增加了C和I，增加單小區(qū)抗干擾能力的同時增加了全局干擾;減少功率降低I的同時也降低了C。

　　I由白噪聲、外部干擾(各類干擾設(shè)備)和內(nèi)部干擾(頻率干擾和交調(diào)干擾)構(gòu)成，可見在調(diào)整功率時主要影響的是內(nèi)部干擾。下面模擬了一條C/I VS Lev的曲線做個簡單示意圖，如圖1所示：

　　其中，橫軸為全網(wǎng)的平均接收電平;縱軸為全網(wǎng)的平均C/I。圖1主要分為3個區(qū)、1個點，具體描述如下：

　　A區(qū)：此處屬于低功率區(qū)域，干擾主要由底噪、外部干擾強度決定，因此隨著電平功率的提升，C/I上升很快。

　　B區(qū)：隨著電平的升高，干擾的主要組成部分轉(zhuǎn)為網(wǎng)內(nèi)干擾，電平功率的上升引起的C增加和I增加接近，C/I趨于穩(wěn)定。

　　C區(qū)：網(wǎng)絡(luò)中的部分深度覆蓋或廣覆蓋區(qū)域的電平強度已經(jīng)無法進一步提升，全網(wǎng)電平的提升是部分小區(qū)的提升貢獻的，對一個小區(qū)覆蓋而言，其主控面積遠小于干擾面積，因此在不能全網(wǎng)提升功率的情況下，C的增加速度會慢于I的增加速度，導(dǎo)致C/I的下降。而隨著平均電平的增加，功率受限區(qū)域也不斷增加，I的增加亦越來越快，C/I呈現(xiàn)加速下滑。目前大部分網(wǎng)絡(luò)運行在C區(qū)(以暴制暴的結(jié)果)。

　　P點：一定網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)下的功率和C/I的最佳平衡點。在此點左邊，由于功率不足，載干比不高;在此點以右，干擾增加速度上升，載干比下降。[論文網(wǎng)]

　　對于不同的網(wǎng)絡(luò)就有不同的C/I VS Lev的響應(yīng)曲線;同一個網(wǎng)絡(luò)在話務(wù)、外部干擾分布不同的情況下，響應(yīng)曲線也是不同的;覆蓋調(diào)整、頻率優(yōu)化等是網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化的重要手段，也是改善曲線特性的主要方法。良好的曲線特性應(yīng)該具有較高的P點，且C區(qū)下降趨勢較緩。在網(wǎng)絡(luò)特性(響應(yīng)曲線)確定后，優(yōu)化的一個重要工作內(nèi)容就是通過合理配置網(wǎng)絡(luò)功率水平，使網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量運行到最佳位置(P點)。

　　2 尋找網(wǎng)絡(luò)最佳運行點P——變色龍算法

　　2.1 圖形轉(zhuǎn)換

　　從上文可知，大部分網(wǎng)絡(luò)運行在C區(qū)，不是網(wǎng)絡(luò)的最佳運行區(qū)域，將網(wǎng)絡(luò)置于P點運行才能獲得最佳質(zhì)量。那么如何確定P點呢?首先網(wǎng)絡(luò)功率水平的調(diào)整主要依靠最大功率水平設(shè)置(會影響覆蓋、話務(wù)分布等，在下面介紹中不采用)和功控參數(shù)設(shè)置(功控范圍、功控區(qū)間)實現(xiàn)。實現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)P點運行有以下難度：

　　(1)從現(xiàn)有的GSM網(wǎng)絡(luò)統(tǒng)計中，缺乏對C/I的統(tǒng)計，無法很好地評價調(diào)整效果;

　　(2)功率水平的統(tǒng)計是平均值，在設(shè)置上是區(qū)間值，也較難實現(xiàn)參數(shù)設(shè)置和網(wǎng)絡(luò)響應(yīng)的吻合，橫坐標(biāo)位置較難確定。

　　需要想一個變通的方法將這兩個指標(biāo)轉(zhuǎn)化為易獲取、易度量且相關(guān)性極強的指標(biāo)。在GSM網(wǎng)絡(luò)中，受C/I影響最大最直接的指標(biāo)是quality，quality的統(tǒng)計也非常容易獲取，這就是變色龍算法第一步。將上面的C/I VS Lev的圖轉(zhuǎn)換為目標(biāo)quality VS實際quality的圖，如圖2所示：

　　其中，橫軸為目標(biāo)質(zhì)量(自左向右，由好到壞);豎軸為實際質(zhì)量(自下而上，由好到壞)。

　　A區(qū)：當(dāng)目標(biāo)質(zhì)量要求較低時，電平配置較低，C/I比較差，仍有功率及質(zhì)量提升空間。

　　C區(qū)：當(dāng)目標(biāo)質(zhì)量要求較高時，電平配置升高，產(chǎn)生的干擾增大，導(dǎo)致C/I變差，實際質(zhì)量差于目標(biāo)值。

　　P線：不同網(wǎng)絡(luò)特性的最佳點P，在此處能達到實際質(zhì)量最佳。在圖2中表現(xiàn)為目標(biāo)質(zhì)量和實現(xiàn)質(zhì)量一致，即斜率為1，匯聚成P線。

　　通過這樣的圖形轉(zhuǎn)換，就把問題簡化到了以質(zhì)量為目標(biāo)的優(yōu)化過程，而質(zhì)量統(tǒng)計非常方便，便于實現(xiàn)調(diào)整和評估的工作。

　　2.2 逼近P點

　　完成圖形轉(zhuǎn)化后，仍需要找到P點的位置，通過實踐和研究總結(jié)出了一套算法，由于其能敏銳捕捉周圍環(huán)境變化，自適應(yīng)調(diào)整無線參數(shù)，將網(wǎng)絡(luò)置于最佳點P運行，降低干擾，提高網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量，因此取名“變色龍”。

　　變色龍算法的第二步是尋找P點，這里采用無限逼近的方法，說明如下：

　　假設(shè)網(wǎng)絡(luò)最初目標(biāo)質(zhì)量設(shè)置是q1，網(wǎng)絡(luò)反饋的實際質(zhì)量是q2;接著以q2為目標(biāo)質(zhì)量，網(wǎng)絡(luò)會反饋出q3;再以q3得出q4……由于P線的斜率為1，因此網(wǎng)絡(luò)的反饋會逐步收斂，這樣網(wǎng)絡(luò)運行點就無限逼近P線，達到網(wǎng)絡(luò)最佳質(zhì)量。在此過程中排除了人為的對參數(shù)設(shè)定的猜測，而全由網(wǎng)絡(luò)反饋決定參數(shù)設(shè)置，形成了自適應(yīng)過程，也就是說網(wǎng)絡(luò)需要多少能量，就會去要求獲取，通過這一過程大大提高了無線參數(shù)設(shè)置的準(zhǔn)確性，如圖3所示：

　　2.3 變色龍算法下的參數(shù)設(shè)置

　　GSM廠家功控算法的理想目標(biāo)是在質(zhì)量允許的條件下功率盡可能低，這就需要去尋找這個質(zhì)量和電平的穩(wěn)定區(qū)域。大多數(shù)優(yōu)化人員會根據(jù)經(jīng)驗定一套區(qū)間參數(shù)放到現(xiàn)網(wǎng)上運行，細致點的可能會考慮分場景設(shè)置功控參數(shù)。然而，什么樣的設(shè)置才能真正滿足適合場景、規(guī)劃、話務(wù)、外部干擾等多種變量引起的功率需求變動呢?

　　變色龍算法的第三步是將靶心圖中的質(zhì)量區(qū)間和電平區(qū)間盡量重疊，使功率趨于穩(wěn)定，并且盡可能地降低發(fā)射功率，減少整網(wǎng)的干擾。這樣做能使電平和質(zhì)量做合理轉(zhuǎn)換，因為在GSM網(wǎng)內(nèi)質(zhì)量的參數(shù)設(shè)定為0～7，電平設(shè)定為-110dBm～-47dBm，顯然電平設(shè)置更為精細，質(zhì)量區(qū)間和電平區(qū)間靠近的好處是不會由于兩者的偏離導(dǎo)致功控方向的不確定。

　　通過采集話務(wù)統(tǒng)計數(shù)據(jù)收集測量報告，進行電平質(zhì)量二維整理，完成環(huán)境數(shù)據(jù)的收集。某小區(qū)的情況如表1所示：

　　其中，填色部分的數(shù)字表示對應(yīng)電平等級以下、下一級電平等級以上的對應(yīng)上行質(zhì)量等級的采樣點比例，所有填色格子相加為100。通過質(zhì)量和電平的綜合分析，能很方便地確定穩(wěn)定區(qū)域，實現(xiàn)質(zhì)量和電平的等效轉(zhuǎn)換。

　　由表1可見，電平強的時候，質(zhì)差占比較低;而電平弱的時候較高。功控的目的是保證質(zhì)量的情況下盡可能降低發(fā)射功率，也就是說合理設(shè)置功控電平區(qū)間，不宜設(shè)得過低引起質(zhì)差，不宜設(shè)得過高產(chǎn)生干擾。反饋的結(jié)果能進一步修正設(shè)置的精確度。

　　通過測量報告能清晰地了解干擾分布狀況，進行精確功率分配，可以說有多少小區(qū)就有多少場景，實現(xiàn)因地制宜。更精細的做法是可以根據(jù)不同時段進行功控參數(shù)的設(shè)定，以適應(yīng)不同時段的話務(wù)和干擾分布，做到與時俱進。

　　需要注意的是，在參數(shù)設(shè)置時以網(wǎng)絡(luò)級或區(qū)域級的平均值為每個小區(qū)進行設(shè)置，這樣就能很好地完成各向同性的均衡工作。此外，在干擾分布中上行和下行的相關(guān)性不大，需分別計算。

　　變色龍算法最終達到的效果將是降低干擾，極少功率浪費。網(wǎng)絡(luò)運行至P點位置，總體指標(biāo)提升。

　　2.4 變色龍算法在3G網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用

　　變色龍算法對于CDMA或3G網(wǎng)絡(luò)實施起來更為簡單，只需對BLER進行收斂，即可取得P點運行效果�？梢愿鶕�(jù)不同業(yè)務(wù)的BLER(Block Error Ratio，塊誤碼率)現(xiàn)網(wǎng)統(tǒng)計值作為目標(biāo)設(shè)置，經(jīng)過網(wǎng)絡(luò)的自適應(yīng)反饋后，經(jīng)3～4次收斂即可達到最佳運行狀態(tài)。

　　3 變色龍算法效果

　　自2011年8月起，變色龍算法陸續(xù)在多個城市多廠家設(shè)備的GSM網(wǎng)絡(luò)進行使用，取得了良好的效果。具體舉例如表2所示：

　　從總體效果來看，抑制了網(wǎng)內(nèi)干擾，TCH/SDCCH分配成功率、0-5級質(zhì)量、掉話率、切換成功率等都有顯著改善，對突發(fā)的外部干擾有很強的適應(yīng)性和自愈能力，能迅速調(diào)整參數(shù)配置策略，穩(wěn)定網(wǎng)絡(luò)指標(biāo)，是名符其實的變色龍。

　　4 總結(jié)

　　綜上所述，變色龍算法是基于網(wǎng)絡(luò)干擾環(huán)境分析及反饋進行參數(shù)配置自適應(yīng)優(yōu)化的一種算法，目前適用于2G和3G網(wǎng)絡(luò)。從應(yīng)用實踐看，變色龍算法是支持多廠家、適應(yīng)多環(huán)境的成熟通用算法，對降低網(wǎng)絡(luò)底噪、提升網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量提供了極大的助力，加之其可操作性極強，值得廣泛推廣使用。

 

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