邮电设计技术/2016/02

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收稿日期：2015-12-11

FDD-LTE 无线网络多维度评估与优化

关键词：海量数据；多维度评估；网络优化；单站验证

doi：10.16463/j.cnki.issn1007-3043.2016.02.007中图分类号：TN929.5

文献标识码：A

文章编号：1007-3043（2016）02-0035-05

摘 要：目前LTE网络已初具规模，随着新一轮网络建设高潮的到来，如何高效、精细

地对LTE网络进行评估和优化，成为当下网络优化工作中面临的主要问题。

结合海量路测数据创建多维度的网络评估体系，跳出常规规划、优化的思维，

提出了快速、准确对单站、全网规划和优化的新方法。对如何应对下一轮大

规模网络建设的优化工作有借鉴意义。

Abstract：Nowadays，LTE network has taken shape. With the coming of new network construction climax，it is becoming a major prob-

lems for network optimization that how to evaluate and optimize LTE network high efficiently. The multi-dimensional network

evaluation system is built with massive drive test data. A new method on planning and optimizing the single site and overall

network fast and accurately is presented. It is meaningful to meet the next large scale network construction optimization.

Keywords：Massive data；Multi-dimensional evaluation；Network optimization；Single site verification

1 概述

1.1 常规优化手段的瓶颈

在LTE网络优化中，往往存在一些因素导致网络

性能达不到规划预期，例如SINR差、覆盖不足、重叠覆

盖度高等。究其原因，一方面，是由于目前网络处于

粗放型建设，前期的基站选址、规划时间仓促，站址选

取不够精细；另一方面，部分优化人员仍然沿用2G/3G优化思路，侧重于覆盖强度优化，而忽略 SINR 质量的

提升。

现阶段 2G/3G/4G网络并存，各网元间的规划数

据、测试数据很多，依靠工程师手工分析的方式效率

低下，很难满足规划、优化需求。 因此，改善无线网络

优化方式，提高工作效率迫在眉睫。

1.2 多维度分析法

网络优化是一个系统性的工程，网络优化工程师

要优化一个网络，要在对网络的结构、网络的性能以

及网络的短板有了充分的了解之后，才能针对性地去

调整。所以如何对网络进行评估，了解网络的真实状

况，是优化工作的第一步。不同的评估方法和维度，可

能会得出不尽相同的结果，所以网络评估面临一个选

择性的问题，即哪个方法更合适。除了需要优化工程

师有一定的经验外，还可以通过关联度计算进行量化

（用Excel函数计算不同维度的结果），量化它们的关联

度。有了量化的结果，就能够很精准地对网络进行优

化。调整完成后，同样需要评估调整后的网络状态，

验证优化调整的有效性。

2 多维度评估与优化

2.1 快速邻区规划与优化

林 海，蒋永希（中国联通柳州分公司，广西柳州 545006）Lin Hai，Jiang Yongxi（China Unicom Liuzhou Branch，Liuzhou 545006，China）

FDD-LTE Wireless Network Multi-dimensional Evaluation and Optimization

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从 GSM时代开始，邻区规划与优化就是日常网络

工作的重点内容之一。网络的初始规划，通常由规划

工程师完成，然后再由优化工程师不定期检查邻区，

删冗补缺。在实际操作中会出现各种问题，例如：紧

急开新站时，规划数据无法及时提供；因物业原因拆除

基站时，被拆除站点周边的邻区关系无法及时更新。

基站勘察数据更新时，规划数据无法同步更新等问

题。随着网络规模扩大，问题越积越多，邻区的完整性

无法保障。对于 LTE 网络来说，邻区完整性是至关重

要的，邻区一旦出现缺漏，网络中将出现较长路段弱电

平以及 SINR 质差的假象。 因此，无论是簇优化，还是

片区优化，都要先保证测试区域内的基站邻区的完好

性。

2.1.1 基于基础邻区表的邻区核查

全网邻区需要定期检查。 一个比较好的办法就

是，将现网邻区和基础邻区表进行比对，看哪些邻区有

缺漏。这个基准邻区表不需要特别准确，只需要保证

距离近、对打的第一层邻区就可以了。基于这个需求，

可以通过 VBA 建立无线传播模型，计算每个站周边

基站的关联度，关联度高的作为候选邻区。此方法不

需要二维、三维地图，只需要在工具中输入包含小区坐

标、方向的工参表，就能快速生成规划区域的基础邻

区表。

这种方法适用于系统内、异系统和异厂家的邻区

规划。如城区某簇进行邻区规划，通过 VBA 工具生成

表1所示的邻区。

边界附近较近站点都已规划为邻区，没有出现遗

漏。 后期优化测试验证，基本能满足边界区域切换需

求。

2.1.2 批量路测数据邻区查漏

无论是规划人员提供的邻区规划，还是通过工具

生成的基础邻区，都不可能完全符合实际网络情况，需

要根据测试数据补充邻区。 测试数据比较多，逐个分

析 log 效率低，也容易出现缺漏。 若能导出测试 log 文

件中的具体信令、事件，通过工具进行分析处理，将大

大提高工作效率。

在Dingli测量软件中，邻区列表是基于测量小区

的RSRP进行排序的。UE 发 出Measurement Report，意味着与周边邻区有覆盖衔接，具备切换条件。可把

测量数据导成CSV格式，对每一条Measurement Report对应的最强邻区进行分析处理。

具体步骤如下：

a）导出数据：用Actix读取Dingli测试 log，批量导

出全网测试数据，包含 LTE_Uu_RRC_MeasResult⁃NeighCells、LTE_Uu_RRC_eNodeB_Id、LTE_UE_RSR-PLTE_UE_PCI、LTE_UE_Nbr_PCI_0、LTE_UE_Nbr_RSRP_0 等字段。

b）信令过滤：提取出 Signaling 为“LTE_Uu_RRC_MeasResultNeighCells”的记录行。

c）初步邻区生成：导出的数据里 LTE_Uu_RRC_eNodeB_ID为主小区 ID，邻区只能显示 PCI，需要根据

当前的坐标和 PCI，查找匹配的小区，生成初步邻区清

单（含现网已有邻区、缺漏的潜在邻区）。

d）距离筛选邻区：查找主小区和目标小区的坐

标，计算两站距离。对于距离过大的邻区关系进一步

分析。对有可能数据库出错或目标邻区为规划外站，

都需要剔除掉（规划外站另外排查）。

e）潜在邻区清单：将上步生成邻区清单和现网数

据库进行对比，剔除现网中出现的邻区，剩下的就是潜

在邻区，需要添加到网络中。

2.2 网络结构评估

健康的无线网络结构是网络质量的基石，可以通

过3个维度来衡量网络结构：站间距、RSRP 斜率、重叠

覆盖度。

2.2.1 站间距评估

无线网络结构评估，通常是用规划工参进行评

估。站间距大小对网络质量有直接的影响，一方面，

站间距大导致覆盖不足，另一方面，站与站之间的覆

盖重叠带小，为保证切换性能，刻意减小倾角，导致小

区在切换点附近衰减慢，影响周围的小区，抬升底噪。

规划站间距在预规划阶段就会计算出来，其公式为：

1.5×SQRT［区域面积数/（区域站点数×1.93）］×1 000，单位为m。假定密集城区的建设精品网络的站间距为

350~450 m，如果不能达标则应当补充新站。

主小区

700416170041617004161700416170041617004161700416170041617004161

邻小区

700416270041637004171700417270041737004201700420270042037004221

距离

00

195195195399399399868

主小区

7004161700416170041617004161700416170041617004161

…

邻小区

7004222700422370042317004232700423370042717004272

…

距离

868868845845845488488…

表1 邻区列表

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事实上，由于地理区域划分带很强的主观性，山

体、公园、荒地、湖泊、河流等人口密度低的地貌是否划

入区域进行统计，直接影响站间距结果。另一方面，由

于规划站点需要在一个工期结束后，才能完全开通完

毕，规划计算出来的站间距在工程建设的过程中参考

意义不大。

所以，通过站间距来反映无线网络结构，存在一定

局限。可以尝试从另2个维度评估一个城市的站间距

情况。

维度一：规划最近站距平均值。

a）方法：从规划数据中，计算每个站最近的一个

站之间的距离，所有站的距离取平均值。

b）优点：不需要划定地理区域。

c）缺点：对站点开通进度要求准确，需要跟踪开

通情况；依赖于工参数据的准确性，如果存在一些过远

的孤站，计算出的最小站距会非常大，拉大整体结果。

维度二：测试点典型采样距离。

a）方法：从路测数据中，输出每个采样点与基站

间的距离，取平均值。

b）优点：不需要划定地理区域；只需要输入规划

工参表，测试软件会查找已开通的站，不需要跟踪开通

情况。

c）缺点：依赖于工参数据的准确性，如果工参数

据出错，测试软件会输出很大的采样点距离，导致整个

结果不合理。

通过相关函数（使用相关系数可以确定 2种属性

之间的关系）计算，“平均站间距”与“最小站距平均”、

“测试典型采样距离”的相关度。2个关联度分别达到

0.96、0.91，可见后 2个维度也能像“平均站间距”表征

网络结构，“测试典型采样距离”不需要划定地理区域，

不需要实时跟踪基站开通情况，适合不同城市网络结

构横向对比，或是一个城市的网络结构纵向对比。

2.2.2 RSRP 斜率评估

受空间传播损耗、地形地貌遮挡，RSRP会随着距

离增大而衰减。统计每个距离单位（从基站到测试点）

的平均RSRP，就能表征每个区域的总体覆盖情况。

图 1比较直观地呈现RSRP覆盖特性，但没有量

化。对于一个城市的网络，或者一个簇来说，线性回归

拟合线方程的斜率能直接反映覆盖调整效果。由于城

区的基站覆盖基本都在 400 m之内，采样距离超过

400 m的很有可能是工参数据出错。因此，只统计10~400 m 范围的采样点 RSRP，这个范围的斜率称为

“［10，400］现网斜率”。斜率值越小，覆盖范围越小。

一个区域多大的斜率比较合适，需要根据“测试典型

采样距离”决定。“测试典型采样距离”越小，下降同样

的电平需要的斜率越小，反之斜率越大。把“测试典型

采样距离”范围内下降 6 dB所要达到的斜率称为“期

望斜率”。

表2为5个区域的RSRP斜率情况。

从表 2来看，区域C的“［10，400］现网斜率”小于

“期望斜率”，覆盖控制力度大，但远端RSRP衰减过

快，可能会出现深度覆盖不足的情况；区域B和区域D“［10，400］现网斜率”大于“期望斜率”，覆盖控制力度

不够，将严重影响网络质量；区域D 2个斜率吻合度

高，整网覆盖控制恰到好处。

2.2.3 重叠覆盖度评估

和站间距一样，“重叠覆盖度”是衡量网络结构常

用的指标。“重叠覆盖度”定义为：路测中与最强小区

RSRP 的差值小于 6 dB的电平数量，同时最强小区

RSRP≥-105 dB。“重叠覆盖度”比较高的网络，PCI 无论怎么规划都会产生干扰，因此，影响全网 SINR的主

要因素是“重叠覆盖度”。当一个路段“重叠覆盖度”很

低时，几乎不会出现PCI干扰，或者即使有PCI干扰，也

很容易通过PCI调整消除干扰。图 1和图 2示出的是

从大量路测数据得出重叠覆盖度与 SINR的关系。从

图中的折线来看，“重叠覆盖度”与SINR、PDCP 速率有

很强的关联性，随着“重叠覆盖度”上升，SINR 和PDCP同步下降。例如若是想平均吞吐率达到 50 Mbit/s，则平均 SINR必须在18 dB以上，而SINR要达到18 dB以

上则在该区域的“重叠覆盖度”达到 2门限以下，优化

调整才会有效果。

针对“重叠覆盖度”高的路段和小区，尝试调整天

线降低该路段的重叠覆盖度，如果不能则需要通过加

新站增加主覆盖。

2.3 单站性能评估

对于一个规模网络，要了解每个基站的的覆盖情

况非常困难。单站验证、单站优化可以得出一个基站

统计项

最小站距均值/m测试点典型采样距离/m期望斜率

［10，400］现网斜率

斜率差值

A364.0195.0-30.8-21.9-8.9

B395.0222.0-27.0-12.2-14.9

C321.0161.0-37.3-50.913.6

D430.0225.0-26.7-23.5-3.2

E387.0197.0-30.5-11.8-18.6

表2 评估区域RSRP斜率情况

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是否合格，但不能具体量化它的覆盖情况。因此，需要

通过新的维度进行评估：远近比、主覆盖线、场景采

样。

2.3.1 远近比评估

一般来说，RSRP会随着距离增大而衰减。统计

每个小区的某个区间的RSRP平均值，把近处［0，120］m范围的RSRP均值-远处（120，300］m范围的RSRP均值，定义为“远近比”（单位为 dB）。原则上要求“远

近比”为正值。在实际网络中下面几种情况“远近比”

有可能是负值。

a）天线倾角比较小，主瓣方向打得比较远。

b）近处有天面、楼房阻挡。

c）远处有坡道，信号有增益。

从遍历测试 log中，能得出每个小区的“远近比”，

知道每个小区的覆盖情况。当然，还需要根据不同原

因，进行分类，采用不同的处理方式：天线倾角比较小，

需要调整天线倾角；近处有阻挡，需要调整设计、安装

方案；远处有坡道，则要根据实际地形控制覆盖。“远近

比”分析法在TOP小区处理中，也能发挥重要作用。

案例：城区某站在 2014年12月期间，异常掉话很

多。到站下测试，RSRP只有-80 dBm。分析拉网测试

log，发现其“远近比”为-7.2，不符合“远近比”大于0 的

要求。

和外场优化工程师进一步核实情况：此站高

34 m，按主覆盖距离 200 m 计算，天线倾角应为 9~10 °；由于该路段其他站信号弱，为覆盖更远的距离，

该小区倾角只打了 7 °。和外场优化工程师讨论后，

把该小区倾角调整为9 °。调整后主覆盖小区的RSRP显著提升，站下RSRP达到-60 dBm，异常掉话大幅度

减少。

2.3.2 场景采样评估

目前，单站验证只需要测试一个定点的速率，达到

某个门限，就认为这个小区的性能达到标准。例如：

FDD 基站上下行 PDCP 层平均速率要求不低于

45/85 Mbit/s。下载速率 85 Mbit/s如果是在很高的 SINR环境下

取得的，这个基站依然可能不合格。无线环境的SINR与速率的要求如表3所示。

因此，正确评估一个基站性能是否达标，需要结合

终端所处的无线环境。每个基站都进行场景测试，会

消耗大量的人力物力。如果把拉网测试数据根据

SINR进行场景归类，统计不同场景下的PDCP速率，就

能快速地分捡出每个小区不同场景下的下载速率。

3 多维度评估实战应用

在某地的开网优化中，各区域测试指标差异比较

大。急需提高网络结构优化进度。由于路测数据量比

较大，手工操作无法进行快速全面的分析，在此大量采

用多维度评估法，保证测试数据都能在一天内分析完

成。

在优化初期，D市的RSRP越来越高，但SINR越来

越差，下载速率始终在 50 Mbit/s以下。从图 3可以看

到，D区域的RSRP斜率较大，几乎成水平分布，这意味

着覆盖不足。

另一方面，从“切换前RSRP”也可看出，D区域的

边缘RSRP比其他区域高几个dB。主小区在切换点外

的信号依然很强，对周边小区形成很大的干扰。

经过沟通，发现在网优中侧重于RSRP的整体强

度，忽略了边缘RSRP的控制。针对这种情况，一方面

是，通过“远近比”评估，筛选出一批站点进行调整，快

速改善全网覆盖控制；另一方面，加强优化思路指导，

图2 PDCP层速率与SINR的关系

图1 SINR 与小区个数的关系

场景

极好点

SINR 条件

>22 dBPDCP下载速率要求/（Mbit/s）

>85

表3 场景无线坏境与速率要求

1510505

-10

20

SINR/d

B

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

平均CRS SINR

重叠小区数/个

70 00060 00050 00040 00030 00020 00010 000

0

吞吐

率/（k

bit/s）

-7 -5 -3 -1 1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23SINR/dB

下行PDCP平均吞吐率

②③

④

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避免再犯类似的错误。

经过调整，优化后的”RSRP与距离对应关系”如

图4所示。

从图4上看，D区域近处SINR高，远处SINR低，覆

盖控制良好。“［10，400］现网斜率”与“期望斜率”一致，

重叠覆盖度下降，SINR提升，应用层下载速率达到

60.49 Mbit/s。4 结束语

本文详细阐述了各种优化维度（方法）的应用场

景、功能特点。详细情况见表4。各种维度（方法）融合贯通，将大大提高无线网络

规划、优化的效率，用更少的人力、物力建设更高质量

的LTE网络。

参考文献：

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作者简介：

林海，毕业于重庆大学，高级工程师，

主要从事网络优化与规划工作；蒋永

希，毕业于桂林电子科技大学，助理

工程师，主要从事网络优化与规划工

作。

维度（方法）

生成基础邻区表

批量路测数据邻区查漏

站间距评估（规划工参评估）

站间距评估（规划最近站距平均值）

站间距评估（测试点典型采样距离）

RSRP 斜率评估

平均重叠覆盖度评估

远近比评估

场景采样评估

应用场景

全网规划、全网优化

全网优化

全网规划

全网规划

全网优化

全网优化

全网优化、单站优化

单站优化

单站优化

功能与特点

快速准确

快速准确

评估方法通用

不需要划定地理区域

不需要划定地理区域

快速评估网络健康状态

快速评估网络健康状态

快速评估天线倾角合理性

快速评估单站业务性能

图3 优化前RSRP与距离对应关系

图4 优化后RSRP与距离对应关系

表4 应用场景汇总

ABCDE

-75-80-85-90-95

-100-105-110

-70

RSRP

/dBm

0 0.04 0.08 0.12 0.16 0.20 0.24 0.28 0.32 0.36 0.40距离/km

ABCDE0 0.04 0.08 0.12 0.16 0.20 0.24 0.28 0.32 0.36 0.40

距离/km

-75-80-85-90-95

-100-105-110

-70

RSRP

/dBm

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