MR数据在4G网络SINR优化中的应用

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1、MR数据在4G网络SINR优化中的应用一、成果背景目前公司正在集中全力发展LTE网络建设,由于LTE属于较新的业务,因此目前缺少有效的分析手段。现阶段主要是靠路测和用户的投诉来发现网络存在的问题,解决的主要是发生在道路上的问题,对于用户实际所处位置的使用情况无法得知和分析。针对这个问题采取有目的性的采集特定时段MR数据来分析和解决。MR数据在主流的应用中主要是针对无线网络覆盖问题,即通过接收功率(RSRP)的情况确认弱覆盖、过覆盖等情况,但4G网络优化中,下载速率的多少主要取决于信号与干扰加噪声比(SINR)的情况,本文通过MR数据的深入挖潜,探索了一条对4G网络SIN

2、R的优化方法,使得通过后台数据直接定位4G速率问题,极大提高了4G优化工作效率。二、解决方案影响用户使用感受的主要是覆盖差和信号质量差,也就是RSRP差和SINR差。其中覆盖问题多数只能靠新建基站等建设手段解决,而RSRP好但SINR差的情况则大多可以通过优化手段来解决,这也是优化最常遇到的问题。用户终端申请下载速率就是以其解调出的SINR为依据,然后上报CQI需求,网络根据用户上报申请分配下行速率,所以可以说SINR的优化是网络优化的重点。目前主要是通过用户投诉来发现RSRP好但SINR差的问题,如果能通过MR数据分析来主动的发现这类问题,在用户投诉之前争取解决,则网

3、络优化效率可以得到质的改变。但是在MR的上报数据中只有用户的RSRP和RSRQ的数据,并没有上报SINR的数据。因此需要将上报的RSRQ数据转换为SINR来评估,下面介绍一下具体的计算方法:1.指标定义RSRP(ReferenceSignalReceivingPower):是在某个Symbol内承载ReferenceSignal的所有RE上接收到的信号功率的平均值;RSSI(ReceivedSignalStrengthIndicator):是在这个Symbol内接收到的所有信号(包括导频信号和数据信号,邻区干扰信号,噪音信号等)功率的平均值;RSRQ(Reference

4、SignalReceivingQuality):RSRP和RSSI的比值,当然因为两者测量所基于的带宽不同,会用一个系数来N调整,也就是RSRQ=N*RSRP/RSSI,N是全带宽的RB数目(跟带宽有关系)。SINR:信号与干扰加噪声比(SignaltoInterferenceplusNoiseRatio)是指:信号与干扰加噪声比(SINR)是接收到的有用信号的强度与接收到的干扰信号(噪声和干扰)的强度的比值1.理论计算假设ReferenceSignal功率为PRS(W),该Symbol内数据符号功率为Pdata(W),已经被小区用户使用的RB个数为X,NI为每个子载波

5、的干扰和噪声,则:未被小区用户使用的RB个数为N-X;未被小区用户使用的每个RB接收信号强度为:4*PRS+12*NI(一个Symbol内有12个子载波,4个ReferenceSignal)被小区用户使用的每个RB接收信号强度为:4*PRS+8*Pdata+12*NI(一个Symbol内有12个子载波,4个ReferenceSignal,8个数据子载波)RSRQ=N*RSRP/RSSI=N*PRS/[X*(4*PRS+8*Pdata+12*NI)+(N-X)*(4*PRS+12*NI)]=N*PRS/[X*(4*PRS+8*Pdata+12*NI-4*PRS-12*NI

6、)+N*(4*PRS+12*NI)]=N*PRS/[X*8*Pdata+N*(4*PRS+12*NI)]=N/[X*8*Pdata/PRS+N*(4+12*NI/PRS)]=N/[X*8*Pdata/PRS+N*(4+12/SINR)]Ø假设PA=-3、Pb=1,Pdata=PRS/2,则:RSRQ=N*RSRP/RSSI=N/[X*8*Pdata/PRS+N*(4+12/SINR)]=N/[X*4+N*(4+12/SINR)]=1/[X*4/N+(4+12/SINR)]取对数:10log(RSRQ)=0-10log(X*4/N+4+12/SINR)=-10log(X*

7、4/N+4+12/SINR)从推导来看,RSRQ和SINR之间的关系涉及负荷问题,即具体被小区用户使用的RB个数X,为此,考虑到空载或轻载的环境,则此问题可以解决。将上述公式推导来看:可看出,对于轻载的环境,X的取值为0-10对相同的RSRQ情况下,其SINR变化很小,而从MR数据采集原理来看,MR是采集扇区下激活的用户M个,让M个用户周期上报测量信息,此过程并不增加下行数据或很少的交互字节,为此,完全可以选取深夜时段,采集因为终端心跳原因而处于连接状态的终端上报测量,从而RSRQ和SINR的转换完全采用空载时的计算关系即可。假设Refe

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