楼宇场景下的5G广播波束研究

5G由于采用了Massive MIMO和波束赋形(Beamforming BF)等技术有效的解决城区不同场景下的覆盖问题,进而覆盖效果更加完善.5G天线数量可达16/32/64/128阵列,因此被称为大规模的MIMO.本文研究高、中、低层楼宇场景下广播波束权值规划最佳方案,给出配置建议,供规划优化参考.     

Massive MIMO广播波束场景化研究

Massive MIMO和波束赋形是5G的一项关键技术。5G将LTE时期的MIMO进行了扩展和延伸,即LTE的MIMO最多8天线,到5G扩增为16/32/64/128天线,被称为“大规模”的MIMO。本案通过对不同场景Massive MIMO波束调整方案进行研究,输出场景化的设置方案,以期为后期Massive MIMO优化提供参考。     

5G波束赋形场景化应用策略研究

本文主要对5G波束相关原理及不同波束pattern对不同场景的适用性进行研究,提出适用于现网的波束pattern建议.通过集成更多的射频通道和天线、实现三维精准波束赋形和多流多用户复用技术,将每个信号引导到终端接收器的最佳路径上,提高信号强度,避免信号干扰,从而改善通信质量,达到比传统的技术方案更好的覆盖和更大的容量,...     

基于坐标下降算法的5G广播波束权值智能优化方法研究

随着5G建设步伐的加快,无线通信网络的复杂程度不断更迭,网络优化需求增多,且精细化要求不断提高,传统的Massive MIMO广播波束权值优化仅依靠人工配置,已无法满足当前网络变化的需要。本文创新性地提出了一种基于坐标下降算法的5G广播波束权值智能优化方法,可自适应灵活调整天线波束权值配置,实现多场景下波束权值智能优化,极大提升优化效率,减少人工成本投入。     

5G大规模波束赋形技术综述

大规模波束赋形技术是5G新空口(NR)满足增强移动宽带(eMBB)、超高可靠低时延(URLLC)以及海量机器间通信(mMTC)三大场景性能指标的核心技术。从学术研究和产业发展两个角度回顾了大规模波束赋形技术的发展历史,探究了大规模波束赋形技术性能增益的理论源头,分析了验证和测试结果,进一步说明了理论的正确性和大规模波束赋形技术的可行性;针对大规模波束赋形的关键技术展开讨论,从信道建模、传输/接收方案、反馈方案、参考信号设计和天线阵列设计等角度分析大规模波束赋形的技术瓶颈和可能的解决方案;介绍了大规模波束赋形技术在5G NR中的标准化方案,包括传输方案、信道状态信息获取机制、参考信号设计、协作方案和波束管理等,剖析其设计机理并指出了设计上的一些缺陷。最后对大规模波束赋形技术的演进方向做了总结和展望,梳理了进一步增强的技术方向。从产学研用等多个角度解析大规模波束赋形技术的发展脉络,希望为相关研究提供有益的指导和借鉴。     

5G Pattern寻优增强场景化覆盖方案研究

随着移动通信发展,5G将会为城市的发展注入更多能量,并对5G网络优化,提出了更严峻的考验。为更好优化5G网络、提升用户感知,5G引入了新的优化方式5G Pattern场景化优化方案。主要介绍5G Pattern寻优增强场景化覆盖的方案研究及应用。根据不同的覆盖场景,利用Pattern寻优场景化波束方案,提升目标区域覆盖,降低干扰,改善区域内性能指标,并给客户带来更好的体验。     

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。     

基于AI算法的Massive MIMO波束权值优化研究与应用

针对Massive MIMO波束权值优化的难点,提出了一种基于GBDT机器学习的回归预测算法,通过实测及仿真,研究该算法在不同场景下各种波束权值的覆盖能力,基于机器学习模型,利用研究结果结合三维地图、建筑物数据、MR数据、仿真/测试数据等进行机器学习建模,输出Massive MIMO波束自适应覆盖优化算法。在现网的应用结果表明,该算法能够有效地提升5G网络覆盖质量。     

5G Massive MIMO天线权值优化方法研究

Massive MIMO技术在垂直维度和水平维度均具备良好的波束赋形能力,有效提升了5G覆盖,降低了干扰,增加了覆盖优化的灵活性.本文提出了一种根据覆盖区域内用户话务分布自适应权值优化的方法,通过动态调整同步信号(SSB)天线波束赋形,实现Massive MIMO小区覆盖与业务分布的实时匹配.     

典型场景下5G天线波束权值研究

5G NR系统采用波束赋形技术。不同权值赋形的广播波束,增强不同组网场景下广播信道、同步信号的覆盖范围,更好地匹配小区覆盖范围和用户分布。根据不同场景选择适合自身覆盖需求的波束配置方案,能够解决当前小区覆盖能力有限以及受周围环境干扰等问题,适用于不同组网场景。基于此,结合实际场景问题,深入探究基站的下倾角、高度以及距离与需要覆盖区域的高度和宽度之间的关系,匹配出适配的波束覆盖方案,并给出典型场景下5G权值建议。     

利用智能天线广播波束赋形实现小区覆盖优化

本文提出了一种针对采用智能天线的无线网络覆盖优化的方法,充分利用了智能天线这种多天线系统的优势,通过调整广播波束赋形进行覆盖区域的优化,大幅度改善了TD网络系统指标,大大减少了人工上天面调整工程参数的难度和危险性.该方法有利于网络优化向集中化、信息化、标准化和智能化方向发展.     

5G Massive MIMO的优化思路探讨

首先重点介绍了5G Massive MIMO关键技术特征,然后分析了该技术与Pre-5G多天线技术的联系与区别。进一步给出了不同广播波束和业务波束配置条件下5G NR的覆盖能力与用户速率感知情况,最后再结合原理分析和测试结论,给出了5G Massive MIMO优化的主要思路,并针对后续优化工作面临的挑战提出了一些建议。     

5G大规模天线阵列波束权值自优化系统

大规模天线波束赋形技术是5G的重要技术之一,本文基于用户最小化路测数据,采用大数据分析算法,真实模拟出用户三维分布,拟合出天线最佳波束权值,增强了无线网络的覆盖能力,激发了5G流量增长.     

Massive MIMO技术在5G网络优化中的运用

在5G通信技术快速发展的时代,用户对网络数据信息传输的速率要求逐渐提高,移动通信企业为满足用户需求,试图通过增加基站天线数目、应用Massive MIMO天线技术以提高传输速率。文章根据权值优化原理,将Massive MIMO关键技术应用于5G通信网络系统,以优化无线网,最大限度地提升用户覆盖范围,强化网络传输性能。实验验证发现,5G场景应用Massive MIMO技术能够减少人工干预,扩大用户覆盖范围,强化网络优化效率。     

基于Massive MIMO的5G高业务量场景组网方案

针对5G用户量大、流量密度大等高密重载特殊场景,引入分布式Massive MIMO技术,给出典型场景的速率和容量提升方案,并对方案进行了验证。最后总结了典型场景的组网应用建议,对提升5G用户感知,促进5G市场发展具有重要意义。     

采用Massive MIMO进行5G覆盖试点规划

本文对5G试点背景及相关技术进行介绍,通过频谱资源分析,确定采用3.5 GHz作为5G试点的主要频段;通过不同信道的链路预算分析,发现采用64T64R的Massive MIMO设备进行5G组网的站址需求与现有4GD频段组网相当;选定连续覆盖试点区域后,综合考虑试点区域特性及现有资源配置,最终形成试点区5G连续覆盖异构组网方案,并采用仿真技术对试点后的效果进行预估,在此基础上,对5G试点采用的新技术Massive MIMO效果进行验证,得出采用64T64R设备的小区容量是当前4G站点的3～4倍的结论,为新技术应用推广奠定基础,也为后续5G商用总结规划建设经验.     

TD-LTE双流波束赋形测试解决方案

双流波束赋形是LTE标准3GPP R9中引进的技术,对于TD-LTE是必选技术,对于FDD-LTE是可选技术。该技术主要优势在于多天线情况下,可以增加覆盖范围,提高系统吞吐量,减少干扰,提高边缘用户的可靠性,同时也可以提升小区中心用户的吞吐量。本文简要介绍了罗德与施瓦茨公司针对TD-LTE双流波束赋形完整的测试解决方案。