5G无线网络自智规划

2022-07-21 作者:中兴通讯 朱永军,张宝术,薛傲  
5G无线网络自智规划 - 中兴通讯技术(简讯)
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5G无线网络自智规划
发布时间:2022-07-21  作者:中兴通讯 朱永军,张宝术,薛傲  阅读量:

2018年迄今,国内5G无线网络的建设策略一直随着网络状态和运营商的投资策略而变化。建网初期的主要策略是从4G网络中选择价值区域和利旧宏站,升级建设5G网络,达到室外连续覆盖;在此基础上,引入多层权值,补充高层建筑物的室内覆盖,并提升分流比;当前阶段,正在逐步引入低频段和室分,拓展5G网络的覆盖广度和深度,完善室内覆盖。在上述过程中,5G网络的规划区域从初期的城区室外,向郊区、农村、海洋、高速高铁等区域扩展,规划场景细化为居民区、高校、工业园区等子场景,分析粒度从站点级逐步深入到场景级、栅格级、楼宇级和用户级。同时,ToB业务、用户感知等需求也需要新的规划策略和方案来应对。

为了支撑5G网络全生命周期的建设和经营,基于自智网络架构的5G无线网络规划平台应该具备如下特征:

- 支持覆盖、容量和速率等多种建网目标,并考虑投资回报率等商业价值;

- 随网络演进而升级解决方案策略,可以为本地网络定制场景化的策略模板;

- 具备以用户意图为主导的全流程自动化计算能力,并可以基于现网数据自动训练AI模型。

中兴通讯无线网络自智规划平台(Smart Hippo/VMAX-R),在5G网络建设实践中积累经验、持续演进,可以提供新建和存量网络的价值区域评估、弱覆盖区域评估、利旧站点筛选、宏微室分协同规划、权值规划、楼宇画像、双频网规划、竞对评估分析等服务。以用户意图为主导,平台基于4G/5G的MR和PM、工参、电子地图等数据,自动计算规划方案,输出报告给用户;由用户离线定制场景化的策略模板,适应不同场景的差异化需求;在无线传播模型、话务预测等领域引入AI模型,提升智能化程度。当前,平台已经达到了自智网络的L3等级,正在接近L4等级。

本文以5G覆盖规划功能为切入点,介绍平台的关键技术、主要业务功能和落地案例。

 

自智规划平台关键技术

 

以面向用户、服务用户为基本目标,中兴通讯提出了以用户意图为主导的无线网络自智规划系统架构,以用户意图作为系统输入,并以意图为目标构建策略分析和方案决策的支撑功能模块。这里的用户意图,是指有明确商业目的的目标要求,包括网络建设的站点规模、覆盖率、用户感知指标等。同时,为了更全面准确地评估5G现网的覆盖水平,以及预测解决方案的实施效果,给用户最终决策提供可靠的依据,自智规划平台致力于提升无线网络覆盖评估和预测的准确度,并以此为出发点,向数字孪生平台演进。

 

系统架构

以用户意图为主导的自智规划系统架构如图1所示。

- 用户通过人机交互系统,以语音和文本下达指令,创建意图;

- 系统通过意图转译功能,将用户意图转译为完整的系统意图;

- 系统基于内置的场景策略和对现网的状态评估,推荐规划策略和可实施的候选方案;

- 系统执行候选方案的计算,输出规划结果,包括站点、参数等列表和实施后的网络仿真预测图,返回给用户;

- 用户查阅所有候选方案的规划结果,决策确定最终方案。

中兴通讯无线自智规划平台以上述系统架构为目标,正在建设中。

       图1   无线网络自智规划系统架构

 

精准覆盖评估和预测

对于现网覆盖评估和规划方案的覆盖预测,自智规划平台采用下面三种覆盖预测方式,以适应不同场景的需求:

- 4G利旧站点升级后的5G覆盖预测:采用4G MR偏移到5G的预测方式,即在4G MR数据的RSRP栅格分布图上,叠加4G/5G之间的差异点,包括发射信号功率、天线增益图、不同频段的传播损耗差值,得到预测的5G信号强度。

- 基于MR数据训练得到AI预测模型:根据现网工程参数和MR数据,提取天线高度、地理环境、频段信息、站点类型等特征值,建立接收信号强度的AI预测模型。

- 采用射线跟踪模型,并基于小区并行计算模式,提升计算效率。

对于5G现网的覆盖评估,有可能存在5G MR数量不足,不能真实反映5G网络覆盖状态的情况,例如在建网初期5G用户数过少,或者网络设置的5G到4G的切换门限过高,导致小区边缘采集的5G MR弱覆盖样本比例过低。为了弥补这个缺陷,对于5G MR数量不足的栅格,采用上述多种预测方式补充完整5G网络的整体覆盖图。对于新建站的覆盖预测,根据站点环境、MR数量等,自适应选择最优的预测方式。

 

覆盖规划功能介绍

5G网络建设初期,无线网络规划的业务需求和平台对应的支撑能力,包括以下几点:

- 寻找价值区域,优先建设5G网络。平台提供两种方式:一个是基于4G站点的PM数据,筛选热点站并聚合成区域;以及基于4G网络的流量、用户数等地理分布数据,筛选价值栅格并聚合成区域。

- 从4G宏站中筛选价值站点,优先利旧升级为5G站点。基于4G宏站的流量、用户数、UE能力话务(4G/5G终端数量和终端话务量)等维度进行评估排序,同时考虑拓扑结构,尽量规避过近过高等站点。

- 宏微室分协同的覆盖规划。将上一步中利旧升级的4G宏站进行5G覆盖预测,评估弱覆盖和空白覆盖区域;综合考虑问题区域分布、拓扑结构、场景属性、楼宇属性等维度,协同规划宏微室分站点,其中宏站利旧、宏站新建、室分利旧等解决方案的部署优先级由策略模板配置。

-5G网络存量经营期间的业务需求和平台功能包括以下几点:

- 价值区域选择。平台根据栅格级的4G/5G MR上报条数、UE能力话务、4G流量、高倒流、自定义VIP区域等五个维度筛选出价值区域,与新建网络完全依赖4G数据不同,5G存量网络可以基于4G/5G数据进行综合评估。

- 价值利旧站点选择。根据4G小区级的PM数据流量、UE能力话务、5G倒流4G流量,对4G利旧站点进行评估筛选,与新建网络的不同点在于,增加了5G倒流流量维度。

- 竞对规划。结合4G网络测异运营商5G以及5G网络测异运营商异频5G的MR数据,评估竞对运营商的5G网络性能,并与本运营商比较,筛选出竞对落后和超出的区域。针对竞对落后的区域,进行站点增补,同时评估竞对结果,作为5G新建站点规划优先级的重要依据。

- 5G网络覆盖评估。

- 宏微室分协同的覆盖规划,同新建网流程。

除上述主流程外,平台提供了下述专题功能:

- 5G权值规划。从3D电子地图读取小区覆盖范围内的建筑物形态,搜索匹配度最高的权值。

- 楼宇画像和室分规划。基于4G AGPS MR和楼宇POI信息,对4G室分工参的位置进行审核和误差纠偏;基于建筑物形态、覆盖、5G流量、倒流流量、POI等维度,统计规划区域内所有楼宇的画像;基于“楼宇价值、覆盖水平、楼宇话务贡献”三个维度,筛选5G室分待建池。

- 700M&2.6G、2.1G&3.5G的双频网规划。平台提供两种策略供选择:一个是针对双频重叠覆盖区域,按照设置的频点优先级进行规划,另外一个是单频独立的连续覆盖规划。

- 5G通道数规划。根据小区覆盖范围内的话务量、楼宇特征等维度,设计5G宏站通道数。

 

规划案例

 

中兴通讯无线网络自智规划平台,持续为国内5G网络建设服务,积累了丰富的项目实践经验,下面介绍其中两个案例。

 

存量网络的宏微室分规划案例

某5G存量网络中,5G宏站基本上已经形成了室外连续覆盖,要求对现网进行覆盖评估,并提供规划方案。平台在5G MR的基础上,以4G MR偏移到5G预测等方式,补充完整5G网络的空白覆盖区域,呈现全网的真实覆盖水平;以4G/5G的MR上报条数、4G PM流量和5G倒流流量三个维度筛选价值区域。

针对覆盖问题和价值的重叠区域,协同规划宏站、微站和室分,站址类别包括已规划站、本运营商利旧站点、异运营商利旧站点和新建站点。

图2左图为5G现网室外覆盖评估图,右图为站点规划后的室外覆盖预测图。因篇幅所限,图2未展示价值区域、室内覆盖评估,以及针对室内外整体覆盖的宏微室分协同规划结果。

 

     图2   5G现网室外覆盖评估和站点规划后的预测图

室分纠偏和楼宇画像

某5G存量网络的楼宇画像和室分规划项目中,由于工参中记录的部分4G室分小区经纬度与实际不符,平台首先基于4G AGPS MR数据和楼宇POI信息,对所有4G室分小区的工参经纬度进行审核和纠偏(见图3)。

    图3   室分位置纠偏案例

图3中红色标注处是室分工参记录的位置,绿色标注处是经过纠偏后的室分位置,处于AGPS MR的聚集区域,纠偏前后的距离达到472m和482m。此案例中,经过纠偏后误差精度在50m的小区比例提升11%。

然后,对规划区域内的所有楼宇按以下属性统计楼宇画像:楼宇价值(建筑物POI信息、建筑物高度、建筑物占地面积、建筑面积)、覆盖水平(4G/5G MR、倒流数据)、楼宇话务评估(4G流量、UE话务能力、B域数据)、楼宇是否部署4G室分等维度。

最后,根据项目需求制定评估策略,给出是否建设5G Qcell或DAS的建议,以及建设的优先级。

上述工作大幅提升了此项目中室分规划工作的准确度和效率。

 

当前,5G无线网络存量经营正在持续深入进行,新业务新需求对无线网络规划的方案设计和平台支撑能力都提出了更高的要求。中兴通讯无线网络自智规划平台,基于自智网络架构,持续提升意图交互、场景化策略、AI模型等功能,向自智L5等级演进,适应未来广泛的发展需求,为5G网络建设作出贡献。

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