[发明专利]一种基于LTE软采MR数据分析的过覆盖小区评估方法

说明书

技术领域

本发明涉及无线网络优化技术领域，具体地说是一种基于LTE软采MR数据分析的过覆盖小区评估方法。

背景技术

日常优化中，小区覆盖范围受到严格控制，但由于天线过高、下倾角设置与周围环境不符、城区道路波导效应、水面反射等多种因素造成过覆盖。常规方法主要通过DT测试、异常小区处理中、客户投诉来发现，但局限性较大，无法做到整网性精细化主动发现。

发明内容

本发明的技术任务是针对以上不足之处，提供一种基于LTE软采MR数据分析的过覆盖小区评估方法，通过MR携带TA、RSRP、RSRQ等信息建立一个综合评估手段来定位过覆盖小区，达到对过覆盖小区精准识别及优化的目的。

本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：

一种基于LTE软采MR数据分析的过覆盖小区评估方法，所述评估流程包括以下步骤：

基于MR采集TA值，计算UE至天线口的距离d，目前XDR表以1TS为单位，通过计算1Ts对应的时间提前量距离等于：(3*10^8*1/(15000*2048))/2=4.89m；那么d=TA*4.89；

结合邻区信息，计算单小区与周围邻小区间平均距离R1。再结合切换数据，过滤存在切换数据的邻区站点，计算该小区与邻小区平均距离R，定义R为服务小区合理覆盖半径，如果小区无切换数据采用R1；

定义N倍的R为过覆盖区域，因场景不同，N可根据场景差异自行设定；对于d≥NR的小区定义为疑似过覆盖小区；

MR数据表格中小区覆盖值=RSRP字段-141，干扰值=(RSRQ-40)/2，以RSRP=-100dBm、RSRQ=-9为过滤门限，分别通过“覆盖差干扰差”、“覆盖差干扰优”、“覆盖优干扰差”、“覆盖优干扰优”四个条件进行筛选；

目前MR上报的AOA步长为0.5°，可以计算疑似过覆盖小区的达向角，对比原始小区方位角，可得出建议调整方位角度数，再根据站高、归属场景及站密度预估下压的机械下倾角；

对于“覆盖差干扰差”的疑似超远过覆盖非农村小区核实是否存在邻区缺失。

结合小区邻区信息，剔除共站邻区，结合经纬度计算出小区平均覆盖半径R1。再加切换权值，取日CELL TO CELL切换数据，过滤切换次数≥5次邻区信息，再结合经纬度计算出小区覆盖半径R，如果是0切换小区，参考R1；

基于MR-TA计算UE到服务小区的距离，定义大于2倍的R（可结合场景自行设定），记为疑似过覆盖用户，在根据MR上报用户状态采样点来计算占比。疑似过覆盖采样点占比=疑似过覆盖用户采样点/小区总用户采样点；

结合MR-RSRP和RSRQ采样值，计算出RSRP>=-100dBm、RSRQ>=-9dB采样点比例，再根据过覆盖采样点比例、RSRP>=-100dBm比例、RSRQ>=-9dB比例三个维度较差分析。

本发明的一种基于LTE软采MR数据分析的过覆盖小区评估方法和现有技术相比，具有以下有益效果：

该评估方法消除UE之间不同的传输时延，使得不同UE的上行信号到达eNodeB的时间对齐，保证上行正交性，降低小区内干扰；引入了TA值，表征的是UE与天线端口之间的距离，目的在于不同UE到达基站时间相同。

具体实施方式

下面结合具体实施例对本发明作进一步说明。

一种基于LTE软采MR数据分析的过覆盖小区评估方法，所述评估流程包括以下步骤：

基于MR采集TA值，计算UE至天线口的距离d，目前XDR表以1TS为单位，通过计算1Ts对应的时间提前量距离等于：(3*10^8*1/(15000*2048))/2=4.89m；那么d=TA*4.89；

结合邻区信息，计算单小区与周围邻小区间平均距离R1。再结合切换数据，过滤存在切换数据的邻区站点，计算该小区与邻小区平均距离R，定义R为服务小区合理覆盖半径，如果小区无切换数据采用R1；

定义N倍的R为过覆盖区域，因场景不同，N可根据场景差异自行设定；对于d≥NR的小区定义为疑似过覆盖小区；

MR数据表格中小区覆盖值=RSRP字段-141，干扰值=(RSRQ-40)/2，以RSRP=-100dBm、RSRQ=-9为过滤门限，分别通过“覆盖差干扰差”、“覆盖差干扰优”、“覆盖优干扰差”、“覆盖优干扰优”四个条件进行筛选；

目前MR上报的AOA步长为0.5°，可以计算疑似过覆盖小区的达向角，对比原始小区方位角，可得出建议调整方位角度数，再根据站高、归属场景及站密度预估下压的机械下倾角；