明白：基于5G感知拐点的场景化互操作策略研究2022/12/26 12:00:40

哦不明白

5G分流比和5G用户感知提升是现阶段工作重点，且5G络尚处在络建设初中期，现际环境复杂，涉及干扰、重叠覆盖、衰等多种场景，现阶段各项络指标与感知相关性未能清晰判断。?作者｜韩斌杰逯丹，单位：河北移动ip地址归属地查询的最新消息可以到我们平台网站了解一下，也可以咨询客服人员进行详细的解答！

L导读5G分流比和5G用户感知提升是现阶段工作重点，且5G络尚处在络建设初中期，现际环境复杂，涉及干扰、重叠覆盖、衰等多种场景，现阶段各项络指标与感知相关性未能清晰判断。?

化过程中开阶段统一配置的45G互操作策略很难保证用户感知，因此研究建立5G感知与络关键KPI相关性判定体系及场景化互操作策略，首先确定5G用户感知劣化标准，然后通过皮尔逊相关性系数确定影响用户感知的强相关指标，通过大数据分析拟合曲线印证强相关指标准确性并获取感知劣化拐点等信息，比较后制定“一站一案”的差异化边缘参数和互操作策略，从而保证5G络效益和5G用户感知。

1技术方案介绍11建立5G感知与络关键KPI相关性判定体系通过四步法确定影响感知的关键KPI及劣化拐点：



步骤一：感知质差小区定义：基于理论推算及相关业务的测试经验，当5G单用户上行速率低于1M时，用户的部分应用体验会出现明显劣化。基于5G业务预判模型，下行边缘速率建议100M以上，下行业务也需上行ACK反馈，如再支持一路1080直播业务，则上行速率需3~5M。由于当前上行高清直播业务不多，上行可重点保障下行100M的ACK需求，对应此标准，上行至少需1M。







步骤二：影响用户感知关键因素确定：通过皮尔逊相关性算法确定当前影响感知的关键指标为：上行PUSCHRSRP（覆盖类）、上行平均干扰（质量类）、每用户5-4互操作次数（质量类）。



从络覆盖、质量、容量个维度，利用皮尔逊相关系数，开展上行感知与重点KPI联动分析，发现上行PUSCHRSRP（覆盖类）、上行平均干扰（质量类）、每用户5-4互操作次数（质量类）等指标对上行感知影响较大，需重点化。注：现阶段容量类KPI不是影响感知的关键因素。



?皮尔逊相关系数：是度量两个随机变量的相关程度，其结果为一个介于-1和1之间的值，当两个变量的线性关系增强时，相关系数趋于1或-1；







步骤：影响感知各指标拐点确认：通过大数据分析拟合曲线印证强相关指标准确性，及拐点确认。



①5G上行PUSCHRSRP（上行覆盖）分析印证，通过关联分析可确定上行PUSCHRSRP的感知拐点为-119B，劣化拐点后质差小区占比在7032%，且高于非质差4735%，故可判断5G上行PUSCHRSRP为影响感知覆盖类中的关键因素之一。











②5G上行干扰电平分析印证计，通过关联分析可确定5G上行干扰电平的的感知拐点为小于-111，劣化拐点后质差小区占比在7773%，且高于非质差6315%，故判断5G上行平均干扰为影响感知质量类中的关键因素之一。











12拟合每个小区差异化的上行速率（感知）曲线，确定感知拐点对应的RSRP值，制定一站一案的互操作策略

传统评估上行感知拐点的方式主要依赖道路测试，评估上行边缘速率时下行RSRP门限作为5-4互操作门限；但现线环境复杂，互操作门限不应一刀切，受限人力、设备等测试资源，也法遍历所有小区做测试，且用户多在室内，室外道路测试也法评估室内用户真体验情况。



为解决以上难题，本项目以上行1M为体验门限标准，将小区海量下行RSRP与上行感知速率样本关联拟合，进而得到下行RSRP与上行感知速率的拟合趋势曲线，再评估趋势曲线1M门限对应的RSRP值，作为该小区一站一案的互操作门限，以下图为例：





图1小区拟合曲线“一站一案”互操作门限示例



13“维四域”边缘感知参数及特性挖潜，提升边缘感知

通过提解调、抑干扰、强协同维化，进行边缘参数挖潜：







筛选规则：

比较大用户数10~40之间；上行感知速率低于1M；5G平均TA覆盖距离2000米-2500米之间；上行每PRB的接收干扰噪声平均值-110。

效果验证：筛选23个小区进行参数验证，上行用户体验速率由063M提升至07M，提升1111%。

2技术创新点创新点1：“步法”构建上行感知与络KPI关联模型



将络重点KPI与上行体验大数据关联，从络覆盖、质量、容量个维度，利用皮尔逊相关系数，开展上行感知与重点KPI联动分析，发现上行PUSCHRSRP（覆盖类）、上行平均干扰（质量类）、每用户5-4互操作次数（质量类）等指标对上行感知影响较大，需重点化。注：现阶段容量类KPI不是影响感知的关键因素。



通过拟合曲线印证5G上行PUSCHRSRP、上行干扰与感知强关联的准确性，并确认影响感知的KPI拐点。



创新点2：基于MR大数据确定上行感知拐点对应的RSRP门限，制定一站一案的互操作策略



传统评估上行感知拐点，主要依赖道路测试方式，评估上行边缘速率时下行RSRP门限作为5-4互操作门限；但现环境复杂，门限不应一刀切，受限资源，也法遍历所有小区做测试，且用户多在室内，室外道路测试也法评估室内用户真体验情况。



基于此，本项目提出基于MR数据开展上行感知拐点门限评估，通过折线图关联用户下行RSRP和上行体验速率样本，自动进行二维曲线拟合；得到各小区差异化“一站一案”上行边缘感知拐点。



创新点3：“维四域”边缘感知参数提升



本项目通过提解调、抑干扰、强协同维化思路，提出PDCCHPUCCHPUSCHSSB等四大信道域共计14项重点参数，综合提升上行边缘感知。