概述
5G TNR 在32TR/64TR等多天線場景下,由于具備了較高數(shù)量的波束,系統(tǒng)在多小區(qū)環(huán)境中能夠通過波束信息準確識別用戶位置,并能夠借助靈活權值控制將波束指向用戶,實現(xiàn)準確的覆蓋優(yōu)化。中興通訊智能化自動化的AAPC方案已進行了廣泛應用,大幅提升優(yōu)化效率,取得了良好的效果。而FNR制式下的700MHz、900MHz、2.1GHz等頻段以及大存量的LTE站點的2T/4T天線場景中,天線波束數(shù)量過低,指向性不明確,無法通過波束識別用戶位置,相應地也無數(shù)字權值可調(diào),靈活性也較低。因此覆蓋優(yōu)化仍只能使用傳統(tǒng)方法,對人員消耗仍舊較大,如何實現(xiàn)高效優(yōu)化是個難題。
中興通訊通過創(chuàng)新引入高精度定位數(shù)據(jù)、電子地圖,并結合覆蓋建模及尋優(yōu)算法,在FNR/LTE場景也具備了類似AAPC的基于用戶分布的覆蓋優(yōu)化能力。除此之外中興通訊在實踐中依次形成了基于專家經(jīng)驗、基于定向迭代等多種FNR/LTE覆蓋自動優(yōu)化方案,有效提升了FNR/LTE覆蓋優(yōu)化的效率,降低了優(yōu)化成本。
現(xiàn)有FNR優(yōu)化方案
中興通訊基于實踐和工具平臺,已形成了三類覆蓋自動優(yōu)化方案。
基于專家經(jīng)驗的覆蓋自動優(yōu)化方案
無線通信網(wǎng)絡建設優(yōu)化持續(xù)進行了數(shù)十年,基礎工程人員針對各種具體覆蓋問題積累了豐富的優(yōu)化經(jīng)驗。因此最直接的自動化改進是將這些優(yōu)化經(jīng)驗中最具有實用價值的部分,提煉成體系化的方法、原則,通過代碼邏輯體現(xiàn)在自動化的工具中,實現(xiàn)自動化的問題判斷和優(yōu)化建議輸出,規(guī)避了傳統(tǒng)優(yōu)化方案嚴重依賴優(yōu)化工程師水平的問題。
中興通訊提煉專家優(yōu)化經(jīng)驗并分別在WNG平臺及NGI平臺進行了遷移實現(xiàn),在覆蓋問題的發(fā)現(xiàn)、分析及效果評估方面基本實現(xiàn)了自動化。
基于專家經(jīng)驗自優(yōu)化基本流程如下圖所示。

專家經(jīng)驗系統(tǒng)基本工作流程
對路測數(shù)據(jù)和MR數(shù)據(jù),中興通訊均有高效優(yōu)化方案。
基于路測數(shù)據(jù)的專家經(jīng)驗方案支持自動全局、問題點分析并輸出報告、給出解決建議。優(yōu)化人力消耗節(jié)約30%~50%,綜合提效50%以上。
基于MR數(shù)據(jù)的專家經(jīng)驗方案支持自動全局、問題點分析及解決建議輸出,進一步減輕測試消耗。優(yōu)化人力消耗節(jié)約50%~70%,綜合提效70%以上。
專家經(jīng)驗來自于對各種典型問題的總結,在優(yōu)化初期效果明顯;而在已精細優(yōu)化網(wǎng)絡中效果下降。從當前外場實際應用結果看,專家經(jīng)驗方案能解決的問題比例在60%左右。
基于定向選代的覆蓋自動優(yōu)化方案
如上節(jié)所描述,基于專家經(jīng)驗的方案能夠短平快地解決一些明確的問題,但規(guī)則需要持續(xù)根據(jù)具體問題進行迭代,且有時難以解釋。為此中興通訊引入基于CSON平臺的CCO算法,該方案通過自動化的MR數(shù)據(jù)收集分析、結合電調(diào)數(shù)據(jù)的清洗,從后臺直接進行覆蓋問題判定并確定調(diào)整方向,對優(yōu)化小區(qū)自動輸出調(diào)整措施并自動執(zhí)行,通過反復小步長迭代,動態(tài)監(jiān)控問題系數(shù)變化來確定調(diào)整效果,直到到達設定條件(指標達標、優(yōu)化手段用盡、指標惡化回退)。
相比專家經(jīng)驗方案,該方案只在問題識別和調(diào)整方向上利用了少量先驗知識,通過小步長的自動調(diào)整,逐步逼近最優(yōu)解。另外該方案的數(shù)據(jù)源使用普通MR,對精確定位數(shù)據(jù)沒有依賴,降低了應用要求。

基于定向迭代的覆蓋自動優(yōu)化方案流程與步驟
從外場應用效果看,該方案對問題的解決隨著時間推進可以看到明顯的改善。在大規(guī)模應用且多任務并行的情況下,相比人工優(yōu)化效率提升非常明顯。該方案全流程閉環(huán),運行穩(wěn)定,基本無需人員干預。規(guī)模應用條件下優(yōu)化人力消耗節(jié)約80%,綜合提效90%以上。
基于建模+預測的覆蓋自動優(yōu)化方案
為在FNR/LTE的2T/4T天線場景下實現(xiàn)準確識別用戶位置,并根據(jù)用戶分布特點進行覆蓋調(diào)整,使得增益最大化,同時增強對優(yōu)化結果的可預測性,中興通訊創(chuàng)新引入基于覆蓋建模+預測的覆蓋自動優(yōu)化方案,對路測數(shù)據(jù)和MR數(shù)據(jù)都有良好的支持。
引入高精度定位MR數(shù)據(jù),由此得到用戶的地理分布,結合站點信息得到用戶相對天線的方向(DOA信息)。
對天線覆蓋特性進行3D建模得到天線在每個方向上的增益,結合路損模型完成覆蓋數(shù)學建模,由此將天線方向增益與用戶DOA信息配合,從而可以預測在不同參數(shù)配置(電子下傾、機械下傾、方位角、發(fā)射功率)情況下用戶位置的覆蓋情況,并根據(jù)代價函數(shù)判斷出不同參數(shù)組合下覆蓋問題的改善程度。
引入AI智能尋優(yōu)算法大幅提升尋優(yōu)效率,在所有的參數(shù)組合中找到較優(yōu)的參數(shù)配置,給出改善問題的參數(shù)配置建議。

基于覆蓋建模和預測的自動優(yōu)化方案主要工作流程
基于覆蓋建模+預測的覆蓋自動優(yōu)化方案是目前多個方案中相對比較完備的方案,覆蓋建模方面有多種技術可以選擇,參數(shù)尋優(yōu)方面也容易引入智能化的方法,根據(jù)優(yōu)化目標選擇不同的代價函數(shù),算法的擴展空間較大。
在高精度定位信息和射線追蹤模型的輔助下,該方案在復雜城市環(huán)境也可以取得良好的效果。基于預測,該方案在實際應用中給出的建議更為精準而且迭代次數(shù)較少,任務建立后也無需人員介入,人員消耗減少90%,綜合提效90%以上。
方案應用分析
基于上述介紹,可以看到三種方案的特點:
專家經(jīng)驗方案在網(wǎng)絡優(yōu)化初期效果較明顯,但后期規(guī)則維護有難度;
定向迭代方案優(yōu)化效果較穩(wěn)定,但優(yōu)化周期略長;
基于預測和尋優(yōu)的算法適用問題范圍較大,擴展性好,但對輸入數(shù)據(jù)要求略高。
在實際應用中,可以結合不同方案的特點靈活進行部署和應用,以取得最大的效益。一般建議在網(wǎng)絡建設初期的工程優(yōu)化階段或在道路專項優(yōu)化時,可以優(yōu)先采用專家經(jīng)驗的方案來快速解決典型問題。在網(wǎng)絡相對穩(wěn)定后,建議采用定向迭代方案,對網(wǎng)絡負面影響小,增益明確?;诟采w建模+預測的方案,在輸入數(shù)據(jù)具備的情況下可以應用到優(yōu)化工作的各個階段,尤其在相對復雜的網(wǎng)絡環(huán)境中應用時效果更好。
三種方案詳細對比如下。

主要方案優(yōu)缺點詳細對比和應用建議
FNR優(yōu)化方案演進
隨著網(wǎng)絡結構日趨復雜,運營商對多頻段多制式的綜合優(yōu)化需求越來越迫切,前面章節(jié)中所描述的方案在應用中已經(jīng)出現(xiàn)一些瓶頸,因此自動優(yōu)化方案也需要作相應的演進以滿足復雜場景下的優(yōu)化需求。中興通訊也將積極轉(zhuǎn)向基于AI 的自動化優(yōu)化方案以應對未來的挑戰(zhàn)。
對覆蓋自動優(yōu)化,在建模環(huán)節(jié)和求解環(huán)節(jié)可以引入基于AI的演進方案。
首先是在建模環(huán)節(jié)從手動數(shù)學建模轉(zhuǎn)向基于數(shù)據(jù)的AI建模。
其次,新引入的基于AI學習的優(yōu)化方法,需要大量問題的實例作為輸入對AI模型進行訓練以進行求解,但外場很難獲得大量的覆蓋調(diào)整閉環(huán)數(shù)據(jù)。因此該方法引出下一個改進點,即通過數(shù)字孿生技術構建網(wǎng)絡,在此環(huán)境中進行虛擬建模訓練,獲得足夠的樣本數(shù)據(jù)以支撐AI建模。
數(shù)字孿生網(wǎng)絡模擬方法,綜合傳統(tǒng)建模(仿真)基于物理規(guī)律和基于數(shù)據(jù)網(wǎng)絡模擬特點,解決傳統(tǒng)方法仿而不真和純數(shù)據(jù)仿真的以偏概全問題,更加逼近真實網(wǎng)絡。中興通訊作為業(yè)界無線解決方案提供的資深專業(yè)公司,在孿生平臺也早已有完整的規(guī)劃,系統(tǒng)架構如下圖所示。

網(wǎng)絡孿生系統(tǒng)架構
在覆蓋優(yōu)化方面,重點涉及架構中的信道孿生部分,中興通訊目前已經(jīng)有階段性的成果,正在將孿生研究成果逐步引入覆蓋自動優(yōu)化算法,從而把覆蓋自動優(yōu)化提升到提高到一個新的層次。

網(wǎng)絡孿生關鍵組件-信道孿生
結束語
中興通訊在FNR覆蓋自動優(yōu)化應用上已經(jīng)積累了豐富的實踐,包括基于專家經(jīng)驗方案、基于迭代嘗試的方案,尤其是創(chuàng)新引入基于覆蓋建模和智能尋優(yōu)算法的方案,具備了類似多天線場景下AAPC的緊跟用戶的優(yōu)化能力,明顯提升覆蓋優(yōu)化效率,降低外場對優(yōu)化工程師的要求,降低優(yōu)化成本。
但針對日益復雜的多頻段多制式綜合組網(wǎng)下的優(yōu)化問題,方案還需要不斷演進,中興通訊也積極引入新技術,借助于數(shù)字孿生平臺的建設及更優(yōu)的智能化算法,迭代演進面向未來的覆蓋自動優(yōu)化方案以應對新的挑戰(zhàn)。
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原文標題:FNR覆蓋自優(yōu)化探討
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