TD-LTE与TD-SCDMA协同网络优化策略

李 昶，张建斌，安 静

（1.中国移动通信集团河北有限公司 石家庄 050035；2.石家庄职业技术学院 石家庄 050081）

1 引言

随着移动互联网应用的蓬勃发展，基于移动终端的数据业务近几年呈爆发式增长。中国移动通信集团（以下简称中国移动）运营的TD-SCDMA网络经过多年的建设和优化，逐渐承担起数据业务分流的重任。而TD-LTE作为新兴的4G技术，可以由TD-SCDMA直接升级，能够为用户提供更高的速率和更小的时延，满足用户对高速数据业务的要求。但是，在TD-LTE的规划和建设过程中，面临着网络结构越来越复杂、无线资源也日趋紧张的问题。随着人们环保意识的增强，用户对基站辐射日益敏感，市区选址越来越困难，站址和天面资源亦趋紧张，在资源受限的场景下应用共天馈技术在一定程度上可以缓解这种矛盾。但是，不同于GSM系统的异频组网和TD-SCDMA系统的主频点异频组网，TD-LTE系统是全同频组网，同频干扰问题较为严重。因此，在基于TD-SCDMA站址基础上升级建设TD-LTE 时，如何在共站址、共 RRU（remote radio unit，远端射频模块）和共天馈的情况下进行协同优化，是中国移动TD-LTE网络优化需面对的重要问题[1,2]。

2 协同网络优化方法

2.1 协同网络优化概述

基于 TD-SCDMA 网络 MR（measurement report，测量报告）数据多维度全方位自动化的TD-LTE优化方法，利用现有TD-SCDMA和TD-LTE网络 （以下简称TD-S/L）MR、OMC-R（operation and maintenance center-radio，无 线操作维护中心）配置扫频和路测等数据信息，从网络结构、覆盖、干扰等多维度评估出TD-LTE网络问题。然后，针对这些问题运用规划与优化工具，综合考虑点、线、面全方位的网络性能，输出TD-LTE优化方案。协同网络优化具有以下特点。

·多维度：指评估及优化网络性能维度，考虑网络结构、覆盖、干扰以及规划效果。

·全方位：指优化对象，包括点、线和面，即热点、道路和居民区联合优化。

·自动化：指运用工具，即基于TD-SCDMA网络MR数据的TD-LTE网络结构评估与优化工具、网络仿真评估与优化工具、自动RF优化工具等规划与优化工具。TD-LTE网络优化方法流程如图1所示。该流程主要分成两个阶段：第一个阶段为网络问题定位阶段，即多维度综合精确定位找出网络问题；第二个阶段为网络问题解决阶段，包含输出网络优化方案、方案实施以及方案实施效果评估等工作。

2.2 TD-S/L协同优化模型

基于TD-SCDMA、网络MR数据的TD-LTE网络结构评估主要输出弱覆盖指数、过覆盖指数和重的覆盖指数。在基于TD-SCDMA网络MR数据做TD-LTE网络结构评估分析时，需要先对TD-SCDMA与TD-LTE网络频段差异、方位角差异、下倾角差异、天线挂高差异等因素进行等效，接着基于TD-SCDMA网络结构指数定义输出TD-LTE网络结构指数[3～5]。

RF参数预优化采用实测数据（路测）和预测数据（基于传播模型）相结合的方式，平衡 RSRP（reference signal receiving power，参考信号接收功率）、RS CINR （carrier to interference plus noise ratio，载波干扰噪声比）等指标，以权限设置优先级自动生成全局最优的射频优化方案。对于共站共天馈参数的小区，在提升TD-LTE网络指标的同时，需确保TD-SCDMA网络性能稳定。通过对天馈方位角和下倾角进行调整，迭代运算输出达到网络需求指标的调整方案。利用TD-S/LTE协同优化软件，导入路测数据、扫频数据、工程参数、MR数据等对TD-LTE网络进行评估与方案的输出，协同优化流程如图2所示。

图1 TD-LTE网络优化方法流程

2.3 基于遗传算法的TD-S/L协同优化

利用遗传算法进行关键优化函数的设计，并通过仿真对遗传算法的适应度参数进行调整。通过对无线资源进行优化，解决了用户的覆盖和容量问题。搭建了遗传算法模块，研究了传播环境中不同制式频段的路损模型，进而完成了SINR和吞吐量的计算，在遗传算法模块中进行了遗传算法的编码、交叉、选择和变异4个主要过程函数的设计，并进行了参数设定，通过遗传算法对LTE网络中的问题进行了优化。

对天线阵列不同方向的放大幅度进行编码，选用二进制编码进行分布式计算。考虑到同一块区域可能由不同的小区进行覆盖，不同制式的小区的传播环境和路径损耗不同，对目标优化小区进行编码可得：

其中，Hi代表第i个小区的传播损耗矩阵。

通过交叉、截断、选择和变异，可得出协同优化关键算法矩阵。

2.4 规划优化工具

执行TD-LTE与TD-SCDMA协同网络优化，需要使用网络结构评估、网络规划仿真以及自动选址与RF参数预优化工具。需要采集的数据信息包括：工参信息、OMC配置、MR数据、扫频和路测数据、天线信息、5 m精度的三维地图等。

3 协同网络优化实施方案

本次优化区域为某城市高新区TD-LTE网络，分布宏基站48个、宏基站小区143个。优化区域内分布TD-SCDMA宏基站64个、宏基站小区192个。TD-LTE与TD-SCDMA全部共天馈，共天馈率为100%，优化区域TD-LTE和TD-SCDMA站点分布情况见表1。优化区域内LTE一期共规划站点64个、规划面积为12.9 km2、平均站间距为482.26 m。目前已开通LTE站点48个，部分站点未能形成连续覆盖。

3.1 网络结构评估

相比TD-SCDMA网络，网络结构对LTE网络质量的影响更大，如果TD-LTE仅在问题TD-SCDMA站点基础上进行简单升级，必将继承其原有的结构和质量问题。由于优化区域内网络结构问题小区较多，TD-LTE小区全部为F频段直接升级站点，现网共天馈小区比例较高，导致双网协同优化难度较大，网络形势比较严峻。如何在保障TD-SCDMA网络质量的前提下，改善TD-LTE网络结构，提升TD-LTE网络覆盖和质量是协同网络优化的目的。优化区域现网已开通TD-LTE站点的网络结构评估见表2。

图2 协同优化流程

表1 优化区域TD-LTE和TD-SCDMA站点分布情况

表2 TD-LTE站点网络结构评估

由表2可知，优化区域内TD-LTE一期站点网络结构问题小区为36个，占总小区数25.17%。网络结构问题小区中超远站点占比最高，为12.59%，主要由于TD-LTE一期站点规模相对较小且开通率低，需要在二期TD-LTE网络建设中进行补点，以形成连续覆盖；超过理想站高1.5倍和小于理想下倾角3°问题小区的占比分别为8.39%和4.90%；超高站点小区为6个，占比4.20%。网络结构问题会导致覆盖不合理，从而导致SINR低（造成网内干扰）、小区吞吐量低、用户感知差等问题。

3.2 邻区核查与优化

在TD-LTE、TD-SCDMA和GSM三网共存的场景下，考虑到3张网络的功能与定位，网络之间互操作性能的关键在于系统间邻区的配置。在TD-LTE网络中存在两种系统间邻区：服务于C/S业务的2G邻区和服务于连续覆盖和PS业务的TD-SCDMA邻区。由于基于PS重定向的CSFB和系统间切换均采用盲切的方式，致使TD-LTE网络对所配置的系统间邻区要求更高。因此，在2G/3G/4G共存的时代，更需要对系统间邻区做更精确的配置，包括邻区数量、邻区列表和邻区的优先级。

通过对邻区的核查，可以对邻区数目以及距离进行统计，从而找出超远邻区数，进而对小区进行进一步的核查。从数据中可以看到，TD-LTE的邻区中以下两个小区超远邻区数比较多，超远邻区数统计见表3。

TD-SCDMA的邻区中以下6个小区超远邻区较多，超远邻区数统计见表4。

将三网工参数据、GSM网络配置、TD-SCDMA网络配置、扫频数据和GSM相关KPI数据导入三网邻区优化软件中，根据相关算法输出邻区优化报告，删除和修改相应邻区。

3.3 PCI调整

在TD-LTE系统中，PCI的规划尤为重要，PCI的规划好坏决定了网络的干扰和质量水平。在优化过程中要及时发现、修正PCI规划不合理的扇区，以降低PCI冲突带来的干扰。PCI干扰类型主要有以下几种。

·PCI mod 3：LTE网络中 PCI=3×group ID (S-SS)+sector ID(P-SS)，如果PCI mod 3值相同的话，会造成P-SS干扰。

·PCI mod 6：在时域位置固定的情况下，下行参考信号在频域有6个freq shift。在单天线模式下，如果PCI mod 6值相同，会造成下行RS的相互干扰。

·PCI mod 30： 在 PUSCH （physical uplink shared channel，物理上行共享信道）中携带了DM-RS和SRS信息，这两个参考信号对信道估计和解调非常重要，它们由30组基本的ZC序列构成，即有30组不同的序列组合，所以如果PCI mod 30值相同，会造成上行DM RS和SRS的相互干扰。

试点区域内TD-LTE小区PCI mod 3分布如图3所示。试点区域内PCI规划存在多处不合理，如部分区域（圆圈区域）存在PCI干扰，需要结合路测扫频数据对存在PCI网内干扰的区域进行重新规划调整。常见的处理方法有以下几种。

表3 超远邻区数统计（TD-LTE）

表4 超远邻区数统计（TD-SCDMA）

图3 试点区域内TD-LTE小区PCI mod 3分布

·调整小区PCI：这是最根本的方法，可彻底地解决某一区域的mod 3干扰，但由于mod 3仅有3种可能供选择，因此变更PCI往往解决了一个地方的mod 3干扰，但会使另一个地方出现mod 3干扰，因此这种方法虽好，却只有在极少数情况下能用上。

·调整天馈：一方面可以调整方向角使干扰小区的覆盖范围发生变化，另一方面可以调整下倾角以缩小两个小区的重叠覆盖区域，但由于目前TD-SCDMA/TD-LTE（下面简称TD-S/L）共天馈，因此调整天馈需考虑对TD-SCDMA的影响。

·降低干扰小区发射功率：这相当于降低了干扰信号电平，使SINR得到提升，进而优化了用户速率，这种方法在现网优化中最为常用，但会影响小区的覆盖能力。

3.4 RS功率核查

在TD-LTE弱覆盖优化中，对于一些无法通过天馈调整优化的弱覆盖路段，可尝试使用RS power boosting（功率增强）功能来增强小区的覆盖范围。为避免大规模同频组网时的网内干扰，下行RS初始状态下不建议大范围开启RS功率增强功能，使得所有RE的功率都相同，RS功率增强示例如图4所示。在实际网络优化中，RS功率增强功能建议仅用于个别无法通过天馈调整优化的弱覆盖场景。经统计，优化区域内RS功率为6 dBm的小区有5个，其余小区功率均为9 dBm，大部分RS功率设置合理。

3.5 共天馈优化方案

根据以上协同优化原则，制定共天馈协同优化方案，并进行仿真分析。仿真传播模型以SPM为基础，使用扫频测试数据进行校正。将TD-S/L路测数据导入ACP软件中，通过工程参数、MR数据以及共天馈算法等信息，运用LTE网络规划工具和自动扇区优化工具ACP，输出网络优化方案和网络规划建议。

从优化区域RSRP预测统计汇总结果来看，优化后的网络性能相对优化前有提升，RSRP≥-110 dBm的比例由优化前的87.23%提升至优化后的97.52%，提升了10.29%。优化前后仿真结果RSRP覆盖对比如图5所示。

从优化区域SINR预测统计汇总结果来看，优化后网络性能相对优化前有较为明显的提升，SINR≥-3 dB的比例由优化前的92.46%提升至优化后的95.42%，提升了2.96%。优化前后仿真结果SINR覆盖对比如图6所示。

3.6 共天馈优化结果

在3G和4G同厂商的区域，TD-LTE可以从TD-SCDMA直接升级为双模网络，这种双模网络给无线网络优化带来了全新的挑战，如何在优化中兼顾两张网络的最佳性能、协同考虑优化方法和手段是双模网络优化的重要内容。根据优化方案和现场实际情况对其中部分站点以及小区进行天馈调整，优化前后工参调整情况见表5。

优化区域调整前后路测对比见表6。从天馈调整前后路测统计指标对比结果来看，LTE覆盖率由优化前的86.28%提升至优化后的93.86%，提升了7.58%；从SINR指标对比结果来看，SINR≥-3 dB的比例由优化前的91.21%提升至优化后的96.83%，提升了5.62%。

图4 RS功率增强示例

图5 优化前后仿真结果RSRP覆盖对比

图6 优化前后仿真结果SINR覆盖对比

表5 优化前后工参调整情况

表6 优化前后各项路测指标对比

图7 优化前后测试速率对比

优化前后测试速率对比如图7所示。从下载速率来看，应用层下载速率大于10 Mbit/s占比由69.72%提升至77.12%，提升了7.40%；应用层平均下载速率由23.73 Mbit/s提升至29.25 Mbit/s，优化后网络性能相对优化前有大幅度的提升，且TD-SCDMA网络性能在正常范围内波动，达到了优化的预期目标，验证了共天馈优化理论。但部分路段和区域仍存在不同程度的弱覆盖情况，需后期通过增加基站的方式来解决。

4 TD-S/L协同优化调整策略

通过对TD-S/L协同优化理论进行分析和现网试点，提出以下调整策略。

（1）覆盖为主、兼顾容量

TD-S/L协同网络规划应以覆盖为主、兼顾容量需求为主要目标，通过统一规划、分阶段建设实施的原则，打造精品网络。规划初期，利用TD-SCDMA升级迅速形成一张具备中浅度覆盖能力F频段的TD-LTE双模网络，并加快基站开通率，提升覆盖能力；规划中期，利用D频段对网络覆盖空洞进行补盲，以减少F频段站点过密带来的小区干扰；规划远期，在热点区域采用双层网或载波聚合，提高用户下载速率。

（2）根据测试和MR数据查找问题点

问题点主要分为以下几种类型：RSRP覆盖差，SINR差，通常由建筑物遮挡导致或者距离最近基站较远、信号覆盖不到所致；RSRP覆盖差，SINR好，距离基站较远且该区域覆盖小区比较少；RSRP覆盖好，SINR差，站间距较密区域覆盖信号比较好，但是基站之间干扰较大，或者两小区之间存在对打情况。

（3）确定造成问题点的小区及其内在联系

分析问题路段，确定该路段主要由哪些小区信号覆盖。通过主控小区连线，将问题路段分成不同的小段，每个小区都有唯一的主控小区。通过点分析功能，确定哪些小区在该问题路段作为干扰存在，哪些小区作为主覆盖存在。

（4）调整问题路段，同时用预测进行评估

若路段存在弱覆盖现象，优先调整离该弱覆盖区域近且无遮挡的小区，其次调整在该路段主控栅格块较多的小区，再调整主控栅格块较少的小区；若路段覆盖比较好SINR比较差，优先调整主控栅格块比较少的小区（该小区在问题路段上主要作为干扰存在），其次调整对打且信号都比较强的小区。

（5）天馈调整应注意点

机械下倾角调整范围尽量在-5°～+5°（相对值），上抬倾角的时候尽量不要调整到0°，否则可能会导致抱杆调整受限，且容易造成弱覆盖，下压过程中注意是否会对测试路段造成建筑物遮挡情况。基站覆盖如图8所示，倾角1的时候在道路上不会造成遮挡，但是调整为倾角2的时候会造成建筑物遮挡。

图8 基站覆盖示意

方位角调整范围一般在-30°～+30°，若调整范围小于5°则尽量不要调，否则效果不会太好，且实施不一定准确；TD-LTE基准功率应设定为9.2 dBm，若对现网提升不是很明显则尽量不对功率进行调整，以避免资源浪费。

共天馈调整步骤为：先调整TD小区，看TD小区下倾角和方位角的提升范围，并用路测、扫频或者MR数据进行评估；再将TD优化的结果放到LTE小区中尝试，如TD小区方位角允许变动的范围为（90°，100°，110°），且这 3 个角度对TD的覆盖都有提升，那么共天馈的LTE小区尝试这3个角度，看是否有提升。

对于共天馈系统优化天馈调整效果不理想的一些优化思路：对于一些特殊区域，调整共模天线有时会对TD-SCD M A产生非常大的影响，主要体现在路测与后台KPI指标和用户感知方面。所以，在实施优化软件输出方案后，可以根据实测结果对问题路段实行参数优化，例如在车辆拐弯处的掉话问题，就可以通过调整类似的CIO来缓解问题，对于SINR较差的区域，在不能通过调整天线避免问题的情况下，可以尝试采用PCI优化的方法。

5 结束语

本文针对在TD-SCDMA站址基础上升级建设TD-LTE时遇到的共天馈协同优化问题，提出了一种协同网络优化方法，利用工参信息、MR数据、扫频和路测等数据，从网络结构、覆盖、干扰等多维度评估了TD-S/L的网络问题，优先通过增加基站和优化调整的手段形成连续覆盖；然后，针对优化问题，运用遗传算法综合考虑了点、线、面全方位的网络性能，输出了协同优化方案，并在现网进行了验证；最后，通过对实施效果进行评估，总结了TD-S/L协同优化调整策略，该策略对全省集中网络优化具有重要指导意义。

1 马宁,权笑,孟夏等.共天馈下多制式网络的优化分析.电信工程技术与标准化,2013(3):21～24 Ma N,Quan X,Meng X,et al.Network optimization analysis of multi-system in the same antenna and feeder.Telecom Engineering Technics and Standardization,2013(3):21～24

2 张炎炎,孟繁丽,张新程等.TD-LTE网络结构评估方法研究及预规划分析.电信工程技术与标准化,2014(1):10～15 Zhang Y Y,Meng F L,Zhang X C,et al.Research on network structure analysis and pre-planning of TD-LTE system.Telecom Engineering Technics and Standardization,2013(3):21～24

3 董飞,仇勇,郑英等.TD-SCDMA/TD-LTE协同优化方法研究.电信工程技术与标准化,2014(2):1～6 Dong F,Chou Y,Zheng Y,et al.Research of collaborative optimization methods on TD-LTE & TD-SCDMA.Telecom Engineering Technics and Standardization,2014(2):1～6

4 王工,刘宁.TD-LTE与TD-SCDMA共天线协同优化的方案.山东通信技术,2014,34(1):5～9 Wang G,Liu N.Collaborative optimization methods on TD-LTE and TD-SCDMA in the same antenna.Shangdong Communication Technology,2014,34(1):5～9

5 刘玮,董江波,李楠等.共天馈条件下TD-LTE与TD-SCDMA协同优化方法研究.移动通信,2013(19):25～30 Liu W,Dong J B,Li N,et al.Research of collaborative optimization methods on TD-LTE&TD-SCDMA in the same antenna and feeder.Mobile Communications,2013(19):25～30