1、中国移动广东公司深圳分公司2010年8月,无线网络结构健康度评估体系,汇报提纲,1,2,3,3,课题背景,算法介绍,成果应用,为什么要引入网络结构健康度的概念,如何计算网络结构健康度 如何理解网络结构健康度,如何应用网络结构健康度 成功案例,一、课题背景影响无线网络质量的两大因素,网络结构包含覆盖、容量、参数等相互影响、相互制约的多个维度，无线网络结构合理是指某区域内小区集的覆盖范围、载波配置等与可用的频率资源相适应，小区之间的相关性适度，没有造成排频困难导致的同邻频干扰现象，它从根本上决定了网络质量的好坏 问题：网络结构是否合理尚无量化的评估标准，网络结构优化还处于单个站点、单一维度的阶段，
2、缺乏区域性系统性优化的指导原则，评估的科学性与优化的准确性有待提高,频率规划问题是寻求当前网络结构下排频最优解的数学问题 目前已有多种比较成熟的频率规划软件，区别仅在于软件的运算效率以及方案趋近最优解的程度。,无线网络质量 = 频率配置 网络结构 其他因素,外部干扰因素：来自其他运营商、私装直放站等 硬件设备因素：有源设备三阶互调、设备老化、故障等 影响面较小，逐个站点排查。,一、课题背景无线网络结构的量化评估,无线网络结构量化评估的重要性 在GSM网络发展的成熟期，高话务密度和高频率复用两大瓶颈日益凸显，亟需一种量化的网络结构评估标准，指导网优工作有序、高效的开展。 如何找到一种合理的数据源
3、来构建现网的网络结构模型？即能体现小区覆盖，又能体现话务量，并且能够反映话务分布？ 路测/扫频数据：只能反映道路上的情况，不符合实际话务分布 手机测量报告：包含海量信息，经过统计能够反映真实的小区覆盖、小区间相互关系、话务分布等信息,利用手机测量报告建立现网网络结构模型，引入无线网络结构健康度的概念，量化网络结构评估标准，实现区域网络结构健康等级划分，为网优人员日常网络优化、规划网络发展方向提供明确的数据依据和指导原则！,二、算法介绍最大连通簇（CLIQUE）的计算,1、爱立信NCS（Neighbouring Cell Support）功能 原理：手机在通话时每480ms上报测量报告，包括当次
4、前六强邻区主频的下行信号强度、服务小区的上下行信号强度等内容。NCS功能可以记录一段时间内的海量测量报告，分析本小区与邻小区的信号差值，并按照不同的门限值统计报告次数，从而得出小区间的干扰限制关系。,服务小区A,被测小区B,被测小区C,在这个重叠范围内，手机测到服务小区A的信号强度（RxcellA）与邻小区B的信号强度（RxcellB）满足： RxcellA-RxcellB9dB(同频保护比) 此时认为B与A的相关性较大，如果使用同频将会造成干扰,在这个重叠范围内认为如果使用同频C将对A造成干扰。 该范围相对于BA间的重叠面积较小，意味着CA之间的相关性也比较小,通过统计NCS数据，可以得到任
5、意两两小区之间的限制关系，并且与实际的话务分布情况一致。,二、算法介绍最大连通簇（CLIQUE）的计算,2、小区间干扰概率的计算 设置NCS门限值为9dB（同频干扰保护比），则根据NCS统计结果可计算服务小区 i 和被测小区 j 间的同频干扰概率：其中NoReportsFreq为测量时间内服务小区 i 测得总的报告数；NoReportsRelSS为测量时间内被测小区 j 的信号强度与服务小区 i 的信号强度之差在9dB以内的次数 表征含义：服务小区 i 的话务有Coij的概率受到被测小区 j 的影响，当小区 i 和 j 配置同频时，该部分话务将受到同频干扰而成为质差话务。因此，只要Coij不为
6、0，小区 i 和 j 之间就存在频率限制关系，Coij越大，i 和 j 之间的相互影响越大。,二、算法介绍最大连通簇（CLIQUE）的计算,3、最大连通簇理论在网络结构优化中的应用 根据深圳的经验，Coij 2%的小区限制关系对参与本步骤的计算。 定义一个连通簇，簇中任何两两小区间都有限制关系，并用连线表示，定义一个最大连通簇，一个小区所在多个连通簇中，有一个连通簇中所有小区载波数之和最大，该簇称为最大连通簇，在本课题中称之为CLIQUE。 CLIQUE内部的载波不能使用同邻频，如果频率资源能够满足一个小区所在的最大连通簇，那一定能够满足包含该小区的所有连通簇（证明略）。因此，在频率优化中实际
7、上只需关注小区所在的最大连通簇。,例：如左图，包含“中心小区1”的连通簇有： (中心小区1、小区E、小区D)；(中心小区1、小区D、小区C)； (中心小区1、小区C、小区A)；(中心小区1、小区A、小区B)； (中心小区1、小区B、小区E)；(中心小区1、小区A、小区E)； (中心小区1、小区A、小区E、小区B)。 假定每个小区的载波数相同，这样包含“中心小区1”的最大连通簇就是： (中心小区1、小区A、小区E、小区B)。,二、算法介绍CLIQUE与网络质量的关系,CLIQUE内载波总数与网络质量密切相关 CLIQUE内部的载波不能使用同邻频，但当CLIQUE内的载波数过高时，频率配置将不可避
8、免的出现复用，造成网内干扰，引起网络质量下降。 统计深圳全网900M小区的CLIQUE数据，随着CLIQUE内载波总数的增加，CLIQUE内同邻频数呈上升趋势，当CLIQUE载波数小于60时，簇中同邻频数保持在5个以下，网络质量相对稳定；当CLIQUE载波数大于60时，簇中同邻频数急剧增加，严重影响网络质量。,质量保持相对稳定,质量受到较大影响,二、算法介绍CLIQUE干扰系数,微观网络结构的量化评估CLIQUE干扰系数 定义CLIQUE干扰系数为其中 为CLIQUE内载波总数；N 为干扰载波门限常数，以深圳 900M网络为例，N 取60； 为CLIQUE内所有小区对间干扰概率的平均值；当CL
9、IQUE内载波总数小于N 时， CLIQUE干扰系数取0。 表征含义：CLIQUE中超过干扰载波门限的载波会造成不可避免的同邻频干扰，每个超限载波受干扰的程度约等于CLIQUE内小区间限制关系的平均水平， CLIQUE 内产生的总干扰即为两者的乘积。CLIQUE干扰系数越大，就说明该小区簇的网络结构越不合理，需要优化。,容量优化：向周边小区均衡话务，减少簇中的载波数,覆盖优化：打断过覆盖小区限制关系，减少簇中小区数,二、算法介绍区域性网络结构健康度,宏观网络结构的量化评估区域性网络结构健康度 定义区域性网络结构健康度为其中 为CLIQUE内平均每载波承载的话务量； 为区域内话务总量 表征含义：
10、对区域内网络结构不合理导致的干扰话务求和，并计算其占到区域话务总量的比例，通过归一化，得到该区域网络结构“健康程度”。,A镇 B镇 C镇 D镇 X镇 Y镇 Z镇,80%,81%,87%,92%,84%,88%,98%,94%,参评区镇,健康度偏低，说明区域网络结构合理度整体偏低，由于覆盖、容量导致的同邻频干扰限制过多，应该首先启动网络结构的专题优化,健康度较高，说明区域内网络结构合理，同邻频干扰限制导致的质差话务少，网络还有较大的扩容空间,三、算法应用网络结构健康度vs网络质量,网络结构健康度与网络质量的关系(Coij2%) 采用手机测量报告中的下行信号质量（Rxquality）来衡量网络质量
11、。在不考虑网外其他干扰因素的情况下，它主要由网络结构和频率配置共同决定，在认为频率配置合理度已达到最优的条件下，大量数据统计表明网络结构健康度与网络下行话音质量之间存在较强的正相关性,*注：由于室内站环境相对封闭，对周边站点影响较少，计算clique时仅考虑了室外大站,三、算法应用网络结构健康度vs网络质量,网络结构健康度与网络质量的关系(Coij1%),*注：室外大站(Coij1%)；从拟合结果看，规律性不如(Coij2%)，健康度在站点相对密集的片区与站点相对稀疏片区之间存在一个跃变,站点相对密集,站点相对稀疏,三、算法应用网络结构健康度vs网络质量,评估粒度可以根据需要扩大或缩小，下图为
12、深圳900M网络以街道办为单位统计健康度，其趋势基本符合随着健康度的增高，质量增高的规律,按街道办汇总分析(Coij2%),按街道办汇总分析(Coij1%),三、算法应用网络结构健康度vs网络质量,取Coij1%计算CLIQUE时，其规律也符合同样的趋势，但波动较大，与街道办站点密集程度相关。因此在选择Coij门限时，要因地制宜。,三、算法应用网络结构健康度vs网络质量,如何选取合适的Coij门限，避免波动过大影响判断？ -绘制Coij1%时网络结构健康度分布的直方图，51个街道办中，健康度大于90%的有45个（占88.2%） ，健康度小于90%的有6个（占11.7%），如东门街道、桂园街道等
13、。其站点密度很高，按Coij1%门限计算将产生大量CLIQUE，难以凸显工作优先级。可以考虑采用放宽门限（ Coij2% ）计算，首先优化结构问题最严重的点，避免优化人员战线过长。,考虑适当放宽 CLIQUE计算门限,三、算法应用网络结构健康度vs网络质量,I象限：健康度95%，质量95%；频率排布问题，需开展区域变频,II象限：健康度和质量均达95%以上，暂无需开展区域结构及频率综合优化,III象限： 健康度95%， 质量95%；网络结构问题，需开展区域结构优化,IV象限： 健康度95%；网络结构尚没有影响到片区整体质量，可针对CLIQUE问题点小范围优化,绘制街道办网络结构健康度vs网络质
14、量，根据质量、结构、频率等多重门限判断当前工作重点，有序的开展针对性优化，避免不必要的网络变动带来风险！,三、算法应用区域网络结构健康等级,区域网络结构健康等级 根据当地的网络结构健康度和下行信号质量的对应关系，按照一定的范围划分网络结构健康等级。 可实现多个区域之间的横向对比，以及单个区域时间上的纵向对比，为网优人员日常网络优化、规划网络发展方向提供明确的数据依据和指导原则。,三、算法应用成功案例,深圳移动全网簇优化项目 全网八个片区各分为2-3簇，以簇为单位重点开展覆盖优化、容量优化，降低网络底噪，在网络结构合理的基础上进行区域综合变频，提升网络质量，促进网络多维度的平衡发展 利用CLIQ
15、UE算法，快速定位问题小区，并设置可调整的门限，各区域结合自身情况进行循序渐进的优化，有效控制工作量和网络质量的平衡,簇优化实施进度,全网簇优化项目持续时间为2010年3月初7月中旬，共计约4个半月 每簇网络结构优化+变频时间约2个月，由于簇划分考虑了空间隔离度，使得前簇变频和后簇优化可以同时开展，节省时间约1个半月,簇优化工作量统计,网络结构优化方案共计11346单，占全网小区总数82% 变频小区数量共计13765个，占全网小区总数100%,网络结构健康度改善情况,全网网络结构健康度由99.47%改善至99.62%，各区域均有不同程度的改善，福田区改善最大，从96.78%改善至98.11%,网络质量MRR改善情况,在全网话务逐渐增长的情况下，MRR质量随着簇优化变频逐步提升。上行由94.3%升至94.8%；下行由96.5%升至96.9%,簇1变频,簇2变频,簇3变频,网络质量MRR改善情况（分区域）,全频段上下行MRR各区域均有不同程度的提高,网络质量改善情况路测及KPI,比较优化前后1周的路测数据（路测平台），信号质量提升1.55%；每公里的切换失败及掉话数均有下降,比较优化前后1周的KPI，各项指标稳中有升；话务掉话比改善7.8%；切换成功率改善0.25%,效果显著！,谢 谢！,
