CN106792758A - 一种基于lte软采mr数据分析的过覆盖小区评估方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于LTE软采MR数据分析的过覆盖小区评估方法,属于无线网络优化技术领域,一种基于LTE软采MR数据分析的过覆盖小区评估方法,所述评估流程包括以下步骤:基于MR采集TA值,计算UE至天线口的距离d;结合邻区信息,计算单小区与周围邻小区间平均距离R1,再结合切换数据,过滤存在切换数据的邻区站点,计算该小区与邻小区平均距离R,定义R为服务小区合理覆盖半径,如果小区无切换数据采用R1;定义N倍的R为过覆盖区域,N根据场景差异自行设定。本发明通过MR携带TA、RSRP、RSRQ等信息建立一个综合评估手段来定位过覆盖小区,达到对过覆盖小区精准识别及优化的目的。
Description
技术领域
本发明涉及无线网络优化技术领域,具体地说是一种基于LTE软采MR数据分析的过覆盖小区评估方法。
背景技术
日常优化中,小区覆盖范围受到严格控制,但由于天线过高、下倾角设置与周围环境不符、城区道路波导效应、水面反射等多种因素造成过覆盖。常规方法主要通过DT测试、异常小区处理中、客户投诉来发现,但局限性较大,无法做到整网性精细化主动发现。
发明内容
本发明的技术任务是针对以上不足之处,提供一种基于LTE软采MR数据分析的过覆盖小区评估方法,通过MR携带TA、RSRP、RSRQ等信息建立一个综合评估手段来定位过覆盖小区,达到对过覆盖小区精准识别及优化的目的。
本发明解决其技术问题所采用的技术方案是:
一种基于LTE软采MR数据分析的过覆盖小区评估方法,所述评估流程包括以下步骤:
基于MR采集TA值,计算UE至天线口的距离d,目前XDR表以1TS为单位,通过计算1Ts对应的时间提前量距离等于:(3*10^8*1/(15000*2048))/2=4.89m;那么d=TA*4.89;
结合邻区信息,计算单小区与周围邻小区间平均距离R1。再结合切换数据,过滤存在切换数据的邻区站点,计算该小区与邻小区平均距离R,定义R为服务小区合理覆盖半径,如果小区无切换数据采用R1;
定义N倍的R为过覆盖区域,因场景不同,N可根据场景差异自行设定;对于d≥NR的小区定义为疑似过覆盖小区;
MR数据表格中小区覆盖值=RSRP字段-141,干扰值=(RSRQ-40)/2,以RSRP=-100dBm、RSRQ=-9为过滤门限,分别通过“覆盖差干扰差”、“覆盖差干扰优”、“覆盖优干扰差”、“覆盖优干扰优”四个条件进行筛选;
目前MR上报的AOA步长为0.5°,可以计算疑似过覆盖小区的达向角,对比原始小区方位角,可得出建议调整方位角度数,再根据站高、归属场景及站密度预估下压的机械下倾角;
对于“覆盖差干扰差”的疑似超远过覆盖非农村小区核实是否存在邻区缺失。
结合小区邻区信息,剔除共站邻区,结合经纬度计算出小区平均覆盖半径R1。再加切换权值,取日CELL TO CELL切换数据,过滤切换次数≥5次邻区信息,再结合经纬度计算出小区覆盖半径R,如果是0切换小区,参考R1;
基于MR-TA计算UE到服务小区的距离,定义大于2倍的R(可结合场景自行设定),记为疑似过覆盖用户,在根据MR上报用户状态采样点来计算占比。疑似过覆盖采样点占比=疑似过覆盖用户采样点/小区总用户采样点;
结合MR-RSRP和RSRQ采样值,计算出RSRP>=-100dBm、RSRQ>=-9dB采样点比例,再根据过覆盖采样点比例、RSRP>=-100dBm比例、RSRQ>=-9dB比例三个维度较差分析。
本发明的一种基于LTE软采MR数据分析的过覆盖小区评估方法和现有技术相比,具有以下有益效果:
该评估方法消除UE之间不同的传输时延,使得不同UE的上行信号到达eNodeB的时间对齐,保证上行正交性,降低小区内干扰;引入了TA值,表征的是UE与天线端口之间的距离,目的在于不同UE到达基站时间相同。
具体实施方式
下面结合具体实施例对本发明作进一步说明。
一种基于LTE软采MR数据分析的过覆盖小区评估方法,所述评估流程包括以下步骤:
基于MR采集TA值,计算UE至天线口的距离d,目前XDR表以1TS为单位,通过计算1Ts对应的时间提前量距离等于:(3*10^8*1/(15000*2048))/2=4.89m;那么d=TA*4.89;
结合邻区信息,计算单小区与周围邻小区间平均距离R1。再结合切换数据,过滤存在切换数据的邻区站点,计算该小区与邻小区平均距离R,定义R为服务小区合理覆盖半径,如果小区无切换数据采用R1;
定义N倍的R为过覆盖区域,因场景不同,N可根据场景差异自行设定;对于d≥NR的小区定义为疑似过覆盖小区;
MR数据表格中小区覆盖值=RSRP字段-141,干扰值=(RSRQ-40)/2,以RSRP=-100dBm、RSRQ=-9为过滤门限,分别通过“覆盖差干扰差”、“覆盖差干扰优”、“覆盖优干扰差”、“覆盖优干扰优”四个条件进行筛选;
目前MR上报的AOA步长为0.5°,可以计算疑似过覆盖小区的达向角,对比原始小区方位角,可得出建议调整方位角度数,再根据站高、归属场景及站密度预估下压的机械下倾角;
对于“覆盖差干扰差”的疑似超远过覆盖非农村小区核实是否存在邻区缺失。
结合小区邻区信息,剔除共站邻区,结合经纬度计算出小区平均覆盖半径R1。再加切换权值,取日CELL TO CELL切换数据,过滤切换次数≥5次邻区信息,再结合经纬度计算出小区覆盖半径R,如果是0切换小区,参考R1;
基于MR-TA计算UE到服务小区的距离,定义大于2倍的R(可结合场景自行设定),记为疑似过覆盖用户,在根据MR上报用户状态采样点来计算占比。疑似过覆盖采样点占比=疑似过覆盖用户采样点/小区总用户采样点;
结合MR-RSRP和RSRQ采样值,计算出RSRP>=-100dBm、RSRQ>=-9dB采样点比例,再根据过覆盖采样点比例、RSRP>=-100dBm比例、RSRQ>=-9dB比例三个维度较差分析。
通过上面具体实施方式,所述技术领域的技术人员可容易的实现本发明。但是应当理解,本发明并不限于上述的具体实施方式。在公开的实施方式的基础上,所述技术领域的技术人员可任意组合不同的技术特征,从而实现不同的技术方案。
除说明书所述的技术特征外,均为本专业技术人员的已知技术。
Claims (1)
1.一种基于LTE软采MR数据分析的过覆盖小区评估方法,其特征在于所述评估流程包括以下步骤:
基于MR采集TA值,计算UE至天线口的距离d;
结合邻区信息,计算单小区与周围邻小区间平均距离R1,再结合切换数据,过滤存在切换数据的邻区站点,计算该小区与邻小区平均距离R,定义R为服务小区合理覆盖半径,如果小区无切换数据采用R1;
定义N倍的R为过覆盖区域, N根据场景差异自行设定;对于d≥NR的小区定义为疑似过覆盖小区;
MR数据表格中小区覆盖值=RSRP字段-141,干扰值=(RSRQ-40)/2,以RSRP=-100dBm、RSRQ=-9为过滤门限,分别通过“覆盖差干扰差”、“覆盖差干扰优”、“覆盖优干扰差”、“覆盖优干扰优”四个条件进行筛选;
MR上报的AOA步长为0.5°,计算疑似过覆盖小区的达向角,对比原始小区方位角,得出建议调整方位角度数,再根据站高、归属场景及站密度预估下压的机械下倾角;
对于“覆盖差干扰差”的疑似超远过覆盖非农村小区核实是否存在邻区缺失。
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