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2021/10/14 14:45

中移动王时檬:业界亟需探索一套可行的5G Massive MIMO天线权值优化方案

C114通信网  乐思

C114讯 10月13日消息(乐思)在今日举行的2021年5G网络创新研讨会上,中国移动通信集团设计院工程师、博士王时檬发表了题为《基于智能化的Massive MIMO权值自动优化研究应用》的演讲。

他指出,Massive MIMO天线的权值优化涉及到的参数组合优化的候选空间解达到数万种,远超出人脑可以计算空间,通过工程师经验和塔工上站调整天馈的传统方式已不再适用,需要一套适用于4/5G Massive MIMO天线的自动化智能化的天馈优化方法论及产品。

Massive MIMO权值自动优化面临挑战

由于5G引进了Massive MIMO,以及可调参数,和覆盖场景的多样化,需要自适应灵活调整的波束,以此满足各个场景的覆盖要求。同时在这样的场景下需要快速智能的网规和网优时间和人力成本。

当前,设备商如中兴华为爱立信仅有限开放广播权值参数和包络图,这些参数有限,,同时前期权值参数调整以人工调整为主,缺乏自动化手段,效率偏低,如果用低质的方案频繁调整会给现网带来不良的影响。

王时檬指出,高频大带宽、大连接等特性,使得5G站点更为密集,已经与4G网络共存的网络环境将使网络覆盖、小区间干扰等优化工作更为复杂。同时MM天线的权值优化涉及到的参数组合优化的侯选空间解达到数万种。一些设备厂商里会有17种或14种的权值场景,已经远超人工的优化手段,因此传统的优化方式已经不再适用,因此需要一套4/5GMassive MIMO的自适应智能化的优化方法。

在前期,设计院做了一些基于波束特征与场景识别的基础的研究,某个厂家有17种天线权值的配置方案,水平天线波束有6个档位,从15度到110度,垂直波束宽度有3个档位,从6度到25度优化空间非常多。另外一个厂家有14种场景,动作集合超过1万种。

同时,设计院还针对栅格场景进行识别,在地图中分别区分了低层建筑场景、中层建筑场景、高层建筑场景,还有道路场景、水域场景、工矿场景,针对这几种场景进行识别,有助于为后续技术提升。

开展基于智能化的权值优化研究

由于在有效的时间资源和计算资源下,设计院选取了Q-learning算法,同时辅以粒子型算法进行优化。

王时檬称,通过研究发现,Q-learning算法寻优反馈所需次数少,因此对于现网权值调整可认为是一种积极的算法方案。但由于算法构建的状态集和动作集与小区数量呈指数关系,因此即便对权值步长降阶,考虑到庞大计算量,也难以实现大规模调整,因此该算法更适合单站调整。

同时,由于现网存在大量潮汐场景,因此为实现用户动态分布下的自动化、智能化、自适应权值优化策略,基于小时级/天级MDT数据进行栅格汇聚,并预测用户、业务量分布特征,对“网业联动”的有效性进行探索。

此外,充分利用MDT数据中的经纬度等字段,和转换出的AOA、TA信息,判断出用户分布的所在位置,生成基于时间维度、用户维度的动态权值方案, 进行连片权值优化,实现流量提升和负荷均衡。

针对5G“网业联动”思路,当前主要以5G小区通过扫描附近4G MDT采样点,模拟分析5G用户分布规律,对小区权值进行实时优化,使5G小区能够动态覆盖用户较多的区域,提升5G用户感知。充分利用4G MDT栅格数据,5G小区覆盖范围内,通过4G MDT反向判断出5G用户所在位置,生成基于时间维度、用户维度的动态权值方案, 进行连片权值优化,实现5G流量激发。

进行基于权值优化平台的生产流程自动化探索

为更加方便实现落地生产,做到数据融通与平台融合,Massive MIMO权值优化平台已与系统内其他生产平台完成对接,实现权值自动化、智能化、常态化的权值优化目标。

据王时檬介绍,中国移动ICOS平台作为4G MDT、4/5G PM、工参数据的输入源,中国移动参数平台作为4/5G波束参数输入源并分别与权值平台完成对接,经权值平台分析输出权值调整方案,并以参数平台V3.0接口为窗口实现工单下发,完成现网自动调整的目标。

对此,设计院进行了权值方案自动监控与后评估。当前,权值优化方案多针对具有规律性用户分布特征小区分析。然而,现网易发生各种突发事件如农贸市场集会、交通拥堵等导致用户数、业务量瞬时增长,因此在权值调整过程中易导致用户投诉等问题。

对于监控回退,建立回退规则,针对RRC用户数、PRB利用率、VoLTE丢包率、MR空口丢包率等多个指标设置阶梯式门限及发生次数并进行实时监控(实时性取决于数据推送时延)。当某一时刻,指标高于门限且满足发生次数,则立即停止该工单的执行状态并回退。

同时,结合方案执行情况,自动读取PM数据实现指标后评估,包括业务量、PRB利用率等指标,实现方案自动分析、工单自动下发、实习监控回退、效果自动评估的生产流程自动化。

权值优化生产应用案例分享

在演讲中,王时檬还分享了设计院在权值优化生产中的应用案例。

2019年年尾,基于Q-learning强化学习的潮汐优化方案,设计院在A省开展小范围试点,经过筛选最终选取4个小区进行功能验证,由于考虑算力及现网物理资源情况,本次试点仅完成T0、T1轮验证,经过前后优化对比,其中业务量提升5.6%,下行速率提升3.4%,有效RRC平均连接数提升2.8%、PRB平均利用率提升2.1%,CQI改善方案评估总体呈正向效果。

2020年下半年,基于4G的权值优化方案,设计院在A省6地市开展规模应用推广,截止2020年底,整体规模达到11169个小区,4G 3D MIMO小区共计2413,单小区日均调整近3次,3DMIMO调整比例达到60%左右,流量增益在12%以上。

2021年上半年,4G权值优化方案已在B省全省范围内逐步推广应用,目前累计4G权值调整量已达45W ,应用前后4G流量增长5.82%,VOLTE话务量提升8.73%,RRC最大用户数增长8.30%,4G高负荷小区数减少16.95%,效果提升明显。

王时檬补充说,基于5G权值优化算法,对某省内密集居民区进行迭代寻优,计算出最优的权值方案,实现精准覆盖,5G流量技法。试点区域挑选是工业区级城中村,用户密集,以低层密集住宅为主,没有高层楼宇阻挡,且潮汐效应明显,适合作为5G的随业动试点。权值优化前后5G流量增长0.66%,下行RRB利用率明显提升。

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