NB-IoT网络覆盖性能评估和优化

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1、NB-IoT网络覆盖性能评估与优化周红岗1郭宝1张阳2（1中国移动通信集团山西有限公司，太原030032；2中国移动通信集团公司，北京100033）摘要：NB-IoT由于其功率谱密度、重传的技术特点，可实现较GSM系统20dB的覆盖增强能力，但是相应的终端芯片能力弱、单天线设置以及窄带宽设置，导致其抗干扰能力较差。本文主要阐述NB-IoT网络覆盖性能的评估及优化方法，针对现网发现的弱覆盖、重叠覆盖现象给出功率优化，异频组网以及干扰规避的解决方案。关键词：重叠覆盖；上行干扰；异频组网中图分类号TN929.5  文献标识码

2、ANB-IoTnetworkcoverageperformanceevaluationandoptimizationZHOUHong-gang1,GUOBao1，ZHANGYang2(1ChinaMobileGroupShanxiCo.,Ltd.,Taiyuan030032,China;2ChinaMobileGroupCo.,Ltd.,Beijing100033,China)Abstrct：Duetoitspowerspectraldensityandretransmissiontechnology,NB-IoTca

3、nachieve20dBcoverageenhancementoverGSMsystems.However,theweakterminalchipcapabilities,single-antennaconfiguration,andnarrowbandwidthsettingsresultinpooranti-interferencecapability.ThisarticlemainlydescribestheevaluationandoptimizationmethodsofNB-IoTnetworkcovera

4、geperformance.Fortheweakcoverageandoverlappingcoveragefoundontheexistingnetwork,poweroptimization,inter-frequencynetworking,andinterferenceavoidancesolutionsareprovided.Keywords：atmosphericduct；specialsub-frame；timedivisionduplex；powercontrol窄带物联网（NB-IoT）是低功耗广域（

5、LPWA）网络的典型技术，其技术特点是广覆盖、低功耗（超长待机）、低成本与海量连接。由电磁波传播特性决定传播特性好的低频段优质频谱可以大幅减少建网成本，对于只支持频分双工（FDD）的NB-IoT系统，采用700MHz频段所用站点远低于1900MHz或2600MHz的站点。目前3GPPR13协议中定义的FDD优先频段中，UMTS主要使用BAND1（上行1920~1980MHz，下行2110~2170MHz），GSM主要使用BAND8（上行880~915MHz，下行925~960MHz）、BAND3（上行1710~1785

6、MHz，下行1805~1880MHz）。为了更好地推动物联网发展，同时节省建网成本，使用户更快速地使用物联网业务，可考虑将目前的GSM900MHz频段做部分清退来部署NB-IoT网络。NB-IoT的传输带宽为180kHz，在与LTE频谱共存的时候存在3种部署模式，分别为独立模式，带内和保护带模式。本文重点讨论使用BAND8频段的NB-IoT独立模式。1NB-IoT覆盖性能评估NB-IoT覆盖性能主要依靠覆盖率指标、干扰类指标、重叠覆盖率来评估。NB-IoT评估体系需建立在NB-IoT单站验证完成，且相应的性能指标可支撑

7、分析的基础上。1.1覆盖率指标覆盖率指综合接收场强和信干比，描述全网的覆盖情况。覆盖率=条件采样点/总采样点*100；NB-IoT道路测试要求的覆盖率采样点须满足：RSRP>=-84dBm，SINR>=-3dB。平均RSRP，参考信号平均接收电平，从参考信号平均接收信号与干扰噪声比角度，评估全网的平均干扰强度。边缘RSRP，取RSRP中CDF等于5%的值，如果边缘RSRP太低，不能达到网络最低覆盖要求；如果边缘RSRP过高，小区间干扰也会严重；故NB-IoT更加重视利用边缘覆盖电平，来评估小区边缘的覆盖。RSRP连续弱

8、覆盖比例，NB-IoT连续弱覆盖里程/NB-IoT测试里程*100%，评估路测中参考信号RSRP接收功率情况，反映服务小区覆盖的主要指标；其中：弱覆盖里程的定义为持续10s70%的采样点路段满足RSRP<-84dBm。1.2干扰类指标平均RS-SINR，参考信号平均接收信号与干扰噪声比，从参考信号平均接收信号与干扰噪声比角度，评估