LTE高负荷场景优化方法的研究

随着4G网络覆盖的不断完善,用户规模的不断扩大,“高业务”和“高负荷”将成为4G网络的问题点。本文对高负荷场景的优化方法进行了研究和论证,在充分利用现网硬件资源的同时,使小区实现负荷均衡,有效提升网络质量和用户感知。通过论证覆盖优化、参数优化及算法优化手段在LTE网络高负荷下的有效性,总结优化经验,促进网优工作高效开展。     

5G高铁通信网络覆盖能力提升策略研究

分析5G高铁网络覆盖难点,提出5G高铁网络组网规划指导策略,包括异频组网,位置区规划、站点规划、天线选型等。分析高铁常见的隧道场景、高架桥场景、车站站厅场景以及山谷场景,总结不同场景下5G网络最佳的覆盖方案。结合传统优化方案与5G新技术优化方案,分析采用超级小区合并技术,SSB（同步信号块）单波束配置时域错开技术,下行最大流限制技术以及同PCI（物理小区标识）规划技术来提升5G高铁网络覆盖能力。     

一种基于5G客户感知的高负荷体系

随着5G网络的发展,用户业务量提升,当小区出现高负荷时,用户感知急剧下降,网络优化工程师需要相应对网络做出调整。如何定义“高负荷”,就成了网络优化工程师首要解决的问题。针对现有技术中“高负荷”判断条件过于单一、粗放和固化的问题,提出了一种基于5G客户感知的高负荷体系,根据小区配置和状态、小区实时的大小包分布情况,可以输出差异化、精细化、动态化的判断条件,确定小区是否实际出现了影响用户感知的高负荷问题,从而在保障用户感知的基础上减少过度优化,节省网络维护成本。     

超级小区合并技术在高铁场景中的研究与应用

随着高铁运营效率加快,高铁场景移动用户的大规模、长时间频繁流动的情况日益增多,同时铁路本身信息化建设的发展,对高铁线路的通信质量具有迫切需求。为保障高铁用户在乘坐高铁时能有持续良好的上网与VOLTE高清语音使用体验,采用超级小区合并的方法,以减少小区切换次数,提升覆盖率。通过高铁实际场景验证,得到较好的提升效果。在对京广高铁咸宁段进行合并后,沿线物理小区PCI使用减少29.1%,同时切换尝试次数仅较小区合并前降低46.6%,VoLTE覆盖率(RSRP≥-110dBm&SINR≥-3dB)整体较合并前增长4.31%,有效提升了高铁用户的移动网络使用感知。     

SFN在提升LTE网络性能方面的研究

本文介绍了SFN的原理和应用场景，分析了SFN小区合并的主要优点，阐述了在高铁、密集城区等特殊场景应用SFN技术能显著改善网络的覆盖性能，并有效提升用户的下行速率，最后通过SFN小区合并前后的对比报告，直观地呈现出小区合并后对各项网络指标的提升效果。     

城市场景5G eMBB网络速率提升研究与应用

在对城市5G eMBB网络遍历测试结果进行聚类分析的基础上,将整个城市网络划分为不同场景,通过数学建模研究不同场景下影响速率的关键要素,并基于关联要素确定每个小区的性能提升重点。通过有针对性的优化,可显著提升5G eMBB网络速率。该研究为城市5G eMBB网络部署后速率快速提升指引了方向,对提升用户感知具有一定指导意义。同时,提出的基于聚类的分析和优化方法也可应用于未来5G SA组网结构下uRLLC和mMTC等场景。     

NSA架构下提高5G用户感知的锚点小区参数优化策略

NSA架构下,UE终端需要通过LTE基站作为锚点才能实现5G业务。所以,提升5G驻留比指标,关键是要让支持5G的终端优先并稳定驻留在锚点小区。用户要能在5G网络下“占得上、驻留稳、体验优”,仅仅只是能够优先驻留5G小区是不够的,小区负荷情况也是用户能否“体验优”的关键因素。本文通过对5G终端和非5G终端分别在锚点小区和非锚点小区下的特点进行分析,指出在各种情况下该如何设置参数方能确保5G终端能更快更稳定地驻留5G小区。同时本文对在未来5G终端越来越多的情况下,该如何从锚点小区进行终端精准分流的问题进行了详细和深入的剖析,最终提出了一套既能保证5G终端稳定驻留5G小区,同时也能确保在锚点小区负荷升高时能自动精确分流的参数设置策略。     

5G高铁感知优化特性研究

介绍中国联通苏州分公司对沪宁高铁园区至昆山段沿线新增5G试验网络,解决高铁场景高速引起的大频偏等感知问题,采用5G纠偏技术特性和5G HyperCell小区合并特性,接入类和切换类特性参数优化,通过对高铁站间距和站轨距的进一步探索,实现感知速率和用户体验快速提升的效果.通过一系列验证研究得出适用于该城市的建设方案及参数...     

基于5G Massive MIMO的波束级MR研究与应用实践

随着5G网络逐渐步入存量优化阶段,单纯基于MR的数据无法体现场景用户的深度覆盖水平,且在运维过程中,如何精准定位以提升规划准确度、如何降本增效以提高运维效率成为了重要课题。在传统MR覆盖优化的基础上,利用当前5G独有的波束级MR测量,可以使Massive MIMO权值优化从典型波束场景,向自定义波束场景演进。将成熟的MR立体分析方法应用到自定义波束领域,再次提升深度覆盖问题的优化方法的准确性和灵活性。经验证,SSB RSRP均值可提升1dB,重叠覆盖率改善了1.22%,大幅改善了5G用户的网络质量。     

一种基于地图爬虫的场景边界识别与质量监控方法

本文提出了一种基于地图爬虫的场景边界识别与质量监控方法，参考互联网爬虫技术实现场景边界自动识别，依靠“MR+OTT”和“帕累托法则”实现场景资源信息自动更新，在此基础上，关联网优大数据实现重点场景网络质量的智能预警监控。在某市进行试点，方案上线后自动识别场景4361处，实现场景小区自动更新，初次评估覆盖率92.85%，经过两个月的整治，覆盖率提升至94.22%，弱覆盖小区占比下降4.72PP。     

基于MDT重叠覆盖度数据的KNN-DBSCAN参数自适应调优研究

传统网络优化中路测工作存在难以全量测试道路及楼宇、测试工作量大、工作效率低、周期长、受人为因素影响等显性缺点,无法动态关注每个区域网络质量情况,且常规测量报告(measurement report,MR)数据不具备定位信息,无法精确定位如重叠覆盖度问题发生位置。基于最小化路测(minimization drive test,MDT)精准定位系统通过采集底层基站MDT数据,并根据重叠覆盖度算法输出高重叠覆盖度栅格,再通过自适应K最近邻-具有噪声的基于密度的聚类方法(K-nearest neighbor density-based spatial clustering of applica-tions with noise,KNN-DBSCAN)联合算法解决了DBSCAN算法对参数设置敏感性问题,并对问题栅格进行非监督聚类,收敛问题连片区域,通过小区采样贡献度进行栅格区域映射,最终达到精准调整全局最高优先级(TOP)小区,降低小区高重叠覆盖度的目的。     

基于手机实测数据的小区覆盖多因素分析方法

在移动通信网络中,小区覆盖范围出现偏差将影响小区的各项性能指标,分析小区覆盖范围对于网络优化至关重要。文章提出了一种小区覆盖范围的分析方法：基于大量手机实测数据,分析小区电平、载干比采样点数目以及小区间距离等多种因素,得出小区覆盖范围示意图。图中可发现覆盖出现偏差的问题小区,相比传统路测方法,具有成本低、实时性强、显示直观等优点。     

基于点云簇组合特征的激光雷达地面分割方法

针对三维激光雷达在地面分割过程中存在分割不足和过分割的问题,提出一种基于点云簇组合特征的激光雷达地面分割方法。首先将三维点云投影到扇形栅格中进行连通域聚类,将梯度相差较小的栅格聚为一类。然后根据路面点云符合平面和直线几何特征的特点,对每一簇进行特征值计算以挑选路面栅格簇的候选簇,接着对其进行径向方向上的梯度检查以剔除误判栅格。最后使用三次B样条曲线进行平滑拟合,实现地面点与非地面点的分割。在不同路面状况的场景中对所提方法进行验证。实验结果表明,所提方法在含有多障碍物路面的准确率为97.50%,计算时间为27ms,说明所提方法的地面提取准确率更高,路面适应性更强。     

基于用户感知的WCDMA网络深度覆盖评估研究

提出了一种WCDMA网络中关联用户感知和路测数据的深度覆盖评估方法,通过对无线信令中的传播时延和路测数据进行关联分析,能较准确地确定用户分布范围,精确评估基站小区覆盖区域内的用户感知和深度覆盖水平。该方法能主动有效地发现深度覆盖不足的区域,为精细化优化提供了参考。     

无人机辅助空地协同无定形组网仿真评估

现有无线通信网络正在从"以基站为中心的" 蜂窝化组网向"以用户为中心的" 无定形组网演进.然而,现有的无定形组网技术其组网的灵活性受限于地面基站的部署位置.针对现有无定形组网技术灵活性受限的问题,提出了空地协同无定形组网技术.通过采用以用户的需求驱动无人机中继悬停部署实现地理空间层面无定形组网,采用"控制覆盖与业务覆盖...     

基于改进粒子群算法和特征点集的无线传感器网络覆盖问题研究

本文针对基于网格点的区域覆盖算法未考虑网络的固有特征,导致算法存在近似及复杂度偏高等问题,通过研究区域覆盖的特征,结合概率感知模型,对区域内两点的覆盖率关系进行分析,定义了特征点集的概念;对特征点集进行建模,将区域覆盖转化为基于特征点集的优化问题。利用改进粒子群算法解算此优化问题,通过惯性权重及局部增强因子扰动项,避免其陷入早熟状态;同时,针对集中式PSO算法不适用于无线传感网的问题,本文提出了一种并行分区式策略。仿真分析验证了所提算法的优越性和特征点距上界的存在性,该方法为区域覆盖问题的研究提供了新的思路。     

PLC在交通信号控制系统中的应用

随着我国城市化和现代化建设的迅速发展,交通问题成为社会经济发展的一个大问题。原有的信号灯定时控制方法已经无法满足越来越拥堵道路的需求。城市道路交通信号PLC智能控制系统运行可靠、操作简便、应用范围广,能够有效降低车辆延误及停车的次数,缓解道路交通拥堵情况。本文基于S7-200系列PLC控制系统,根据时间指令将24小时分为:白天控制与夜间控制两个时间段,并运用了实时检测、判断延时,实现交通灯信号的智能控制,有效缓解交通高峰期的压力和主干道路口的拥挤现状,推动我国城市道路交通信号灯控制系统的科学化、智能化发展。     

基于4G数据识别5G室内外同频干扰的方案研究

目前中国移动主要基于2.6GHz频端开展5G网络建设,由于室分系统和宏站共用100MHz频谱,因此室内外同频干扰会对5G用户感知产生不利影响。本文提出了一种基于4G测量报告快速识别室外5G高干扰小区的技术方案,可用于识别5G室内外高干扰小区。研究分析和测试验证表明：该方案可快速发现并定位室内外同频干扰覆盖问题,有助于辅助制定网络优化措施。     

一种改进的道路行车密度峰值模糊聚类算法

为解决城市道路中相邻车辆聚类精度低的问题,本文提出了一种改进的密度峰值模糊聚类算法。首先,该算法使用自适应椭圆距离代替欧式距离,并在决策图中引入指数函数曲线选择密度峰值点,以确定初始聚类中心和聚类数目;接着,将初始信息代入模糊C均值(FCM)聚类算法中,经迭代计算取得一次聚类结果;最后,根据雷达数据中同一辆车的数据点速度差值极小、不同车辆的速度差值相对较大这一特征,引入和速度相关的目标函数,并通过迭代计算取得最终的聚类结果,以对一次聚类结果进行修正。根据真实道路测量数据的实验证明,本文提出的聚类算法精度高、鲁棒性好,能正确聚类城市道路中相邻的车辆目标,具有更好的聚类效果。为道路中车辆的跟踪、交通状态预估等处理提供可靠、准确的目标信息,大大减少后续工程的计算量。