基于MR的网络性能评估及其优化方法

基于MR的网络性能评估及其优化方法中讯邮电咨询设计院有限公司技术研究部郭景赞－2－提纲2MR优化应用提纲1MR基本原理－3－提纲1MR基础提纲2MR定位MR基本原理4MR基本原理MR（MeasurementReport）即测量报告什么是MR？测量报告是通信过程中网络了解UE状态的手段，实现资源调度管理的依据，因此MR测量结果也就反映了用户的真实体验。DT不足•只能获得基站下行信息•局部的抽样存在偶然•大量的路测费用，消耗人力物力•专用测试终端与商用终端存差异网管性能指标•性能统计数据反映的是各类信令节点的统计结果，缺乏无线环境质量的统计。MR数据•7X24小时的无线环境测量数据；•无线资源调度的依据，直接反映了用户的真实感知。•缺点：指标类型少，且与其他指标关联较难。MR优势5MR上报机制6系统广播测量控制（MC）UE上报MR，周期或事件测量标识测量命令测量类别测量对象测量量报告量报告准则状态有效性报告传输模式7MC（测量控制）内容MR内容8MR内容PSCRSCPPathlossEc/IoTxpowerGSMRSSIBLER如何定位？与其他数据如何关联？MR测量类型9MR测量类型同频测量异频测量异系统测量业务量测量质量测量内部测量位置测量－10－提纲1MR基础提纲2MR定位MR基本原理MR关键技术-MR定位11利用传播模型进行三点定位原理计算路损计算距离三点定位根据MR中测量的各小区的pathloss，或者根据RSCP计算：基站导频发射功率-RSCP接收功率MR关键技术-MR定位12定位精度测试建议：在应用中，基于MR定位分析进行的评估、优化等工作，应以小区粒度进行分析为主，而对于100*100m栅格化的，由于其置信度较低，分析结果应辅以其他手段进行使用进行DT路测，将所有MR数据单独解析，并给出每一个GPS记录的经纬度根据IMSI过滤DT用户的MR数据，利用定位算法对每一个MR添加经纬度以DTGPS经纬度为参照，对RNC侧的MR数据定位结果进行比较，给出结果DT路测MR算法定位结果对比－13－提纲2MR优化应用提纲1MR基本原理－14－提纲3直放站室分监控提纲1网络评估提纲2软切换参数优化MR优化应用网络评估15MR评估整网覆盖评估弱覆盖小区过覆盖小区干扰小区弱覆盖区域过覆盖区域导频污染区域…周期性VS事件性16周期性•优点：采样均匀，反映网络实际情况•缺点：周期性开启增加网络信令及存储负担事件性•优点：正常网络通信，不增加负担•缺点：采样时满足某条件下的结果，不能准确反映网络真实水平周期性VS事件性17周期性RSCP事件性RSCP周期性ECNO事件性ECNO周期性与事件性RSCP差值周期性与事件性ECNO差值城市1-84.61-90.74-7.43-10.396.132.96城市2-81.53-86.38-5.34-7.974.852.63城市3-81.9-86.82-5.96-7.774.921.81城市4-90.49-95.35-7.55-9.234.861.68城市5-84.34-90.58-7.12-10.216.243.09城市6-80.47-85.75-5.31-8.315.283城市7-83.44-90.17-6.91-9.776.732.86城市8-83.08-87.27-5.67-8.14.192.43城市9-86.14-90.82-6.2-8.654.682.45城市10-86.84-90.45-7.39-8.983.611.59周期性VS事件性统计结果存在较大误差！！！周期性VS事件性18012345678周期性VS事件性周期性与事件性RSCP差值周期性与事件性ECNO差值从对比结果看：周期性与事件性MR的RSCP差值在3.5~6.5之间，ECNO的差值在1.5~3.1之间，且无确定关系。无法使用事件性MR替代周期性MR。建议：对重点区域长期开启周期性MR采集，非重点区域根据需要开启－19－提纲3直放站室分监控提纲1网络评估提纲2软切换参数优化MR优化应用利用MR进行软切换优化20软切换优化分析优点•带来软切换增益对抗衰落；•相对硬切换来说，软切换可以提高切换性能。缺点•软切换同时占用多条无线链路导致下行资源占用较多目标•设定合理软切换比例实现软切换性能及资源利用的平衡利用MR进行软切换优化21软切换优化重要参数WCDMA软切换参数名称取值单位参数取值建议ReportingRange(Event1a)dB3dBHysteresis(Event1a)dB0dBTimetoTrigger(Event1a)ms320msReportingRange(Event1b)dB5dBHysteresis(Event1b)dB0dBTimetoTrigger(Event1b)ms640ms软切换优化难点制定目标?了解现网?评估目标？利用MR进行软切换优化22利用MR进行软切换流程1.统计MR点过滤2.计算MR数据各导频的差值3.统计各差值的概率分布4.计算等效软切换比例5.设定软切换参数现网WCDMA同频测量的MR数据分为周期性MR和事件性MR两种，由于事件性MR数据是在满足某种条件下的测量结果，如果以事件性MR统计分布区间的话，则满足软切换条件的比例会虚高。因此，应首先对MR数据进行过滤，只对周期性MR数据进行统计分析。利用MR进行软切换优化23利用MR进行软切换流程1.统计MR点过滤2.计算MR数据各导频的差值3.统计各差值的概率分布4.计算等效软切换比例5.设定软切换参数利用MR进行软切换优化24利用MR进行软切换流程1.统计MR点过滤2.计算MR数据各导频的差值3.统计各差值的概率分布4.计算等效软切换比例5.设定软切换参数现网WCDMA同频测量的MR数据分为周期性MR和事件性MR两种，由于事件性MR数据是在满足某种条件下的测量结果，如果以事件性MR统计分布区间的话，则满足软切换条件的比例会虚高。因此，应首先对MR数据进行过滤，只对周期性MR数据进行统计分析。利用MR进行软切换优化25利用MR进行软切换流程1.统计MR点过滤2.计算MR数据各导频的差值3.统计各差值的概率分布4.计算等效软切换比例5.设定软切换参数61611100%iiiii激活集中无线链路为的个数软切换比例激活集中无线链路为的个数利用MR进行软切换优化26利用MR进行软切换流程1.统计MR点过滤2.计算MR数据各导频的差值3.统计各差值的概率分布4.计算等效软切换比例5.设定软切换参数首先结合现网状况设定软切换比例目标值，然后根据MR分析获得的现网无线信号分布结果，确定ReportingRange(Event1a)和ReportingRange(Event1b)设定值，从而实现精确控制软切换比例的目标。利用MR进行软切换优化27分析案例-城市一无线信号分布差值（dB）导频2-1（个数）导频3-1（个数）导频4-1（个数）导频2-1（占比%）导频3-1（占比%）导频4-1（占比%）等效软切换比例(预测)0~1787011101617.67%1.08%0.16%8.75%0~215740222032215.33%2.16%0.31%17.49%0~323652435577823.04%4.24%0.76%27.28%0~4309567388170030.15%7.20%1.66%37.35%0~53762611149320836.65%10.86%3.12%47.51%0~64367015193514342.54%14.80%5.01%57.34%0~74919319503749347.92%19.00%7.30%66.91%0~854372240401012352.96%23.42%9.86%76.38%0~958840286401307657.31%27.90%12.74%85.21%0~1062998329461607661.36%32.09%15.66%93.46%0~1166755369881901665.02%36.03%18.52%101.05%0~1270080407332181268.26%39.68%21.25%107.94%0~1373005440622445171.11%42.92%23.82%114.03%0~1475489470272696473.53%45.81%26.26%119.34%0~1577469494942921875.46%48.21%28.46%123.67%0~1678974514883116776.93%50.15%30.36%127.08%0~1780163531713282978.08%51.79%31.98%129.88%0~1881150545573425779.05%53.14%33.37%132.19%0~1981882556793537979.76%54.24%34.46%133.99%0~2082423565353630680.29%55.07%35.36%135.35%利用MR进行软切换优化28分析案例-城市一无线信号分布0.00%10.00%20.00%30.00%40.00%50.00%60.00%70.00%80.00%90.00%12345678910111213141516171819最强与第二强差值最强与第三强差值最强与第四强差值等效软切换比例(预测)分析案例-城市一如果以5dB为1b门限，则最高将会有36.65%的概率发生两路软切换，同时会有10.86%的概率发生三路软切换，其等效软切换比例为47.51%利用MR进行软切换优化29分析案例-城市二无线信号分布差值（dB）导频2-1（个数）导频3-1（个数）导频4-1（个数）导频2-1（占比%）导频3-1（占比%）导频4-1（占比%）等效软切换比例(预测)0~11473224394138.91%1.48%0.25%10.39%0~2285716861160517.28%4.15%0.97%21.43%0~34158212696365525.15%7.68%2.21%32.83%0~45346819994679732.34%12.09%4.11%44.43%0~564344280161079238.92%16.94%6.53%55.86%0~674427359911567845.02%21.77%9.48%66.78%0~783953443262124350.78%26.81%12.85%77.59%0~892410527522738955.89%31.91%16.57%87.80%0~9100017609573387060.49%36.87%20.49%97.36%0~10106981689234065164.70%41.69%24.59%106.39%0~11113100764384714568.41%46.23%28.51%114.64%0~12118543836305352471.70%50.58%32.37%122.28%0~13123360900365930374.61%54.46%35.87%129.07%0~14127468959556458477.10%58.04%39.06%135.13%0~151310151012216938679.24%61.22%41.97%140.46%0~161337391057567369980.89%63.96%44.58%144.85%0~171359551095127747482.23%66.24%46.86%148.46%0~181377161127198062083.29%68.18%48.76%151.47%0~191389911152568308784.07%69.71%50.25%153.78%0~201417241211208950685.72%73.26%54.14%158.97%利用MR进行软切换优化30分析案例-城市二无线信号分布分析案例-城市二同样如果以5dB