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专题
2022/2/9 13:54

基于深度学习的5G覆盖动态优化的研究与应用

邮电设计技术  苏成双,尹劲松,曾进,唐天彪

本文版权为《邮电设计技术》所有,如需转载请联系《邮电设计技术》编辑部

摘要:针对传统覆盖优化评估难、效率低、准确性差的问题,提出了5G覆盖动态优化方法。首先,针对覆盖评估,创新构建了5GMR切片分析诊断体系。其次,在5G用户三维空间定位方法上探索研究了基于DOA的用户分布估算。进一步地,提出了基于MR和DOA数据的Massive MIMO权值智能寻优方案,深度挖掘5G覆盖潜力。目前整套方法已融入日常优化工作,在网络覆盖的智能诊断和自动调优中发挥着核心作用,为构建客户网络感知满意的优选运营商起到了重要推进作用。

关键词:深度学习;网络覆盖;动态优化;MR切片;DOA智能寻优

doi:10.12045/j.issn.1007-3043.2022.01.008

概述

重庆号称“8D”魔幻城市,网络场景复杂多样,用户感知需求愈加多元化和精细化,其中室内用户感知最为突出,经现网数据分析,5G TOP 室内弱覆盖场景占比远超道路,居民区弱覆盖问题尤为严重,单纯基于路测数据进行覆盖优化不足以满足室内用户诉求,需针对不同场景开展5G深度覆盖优化。

同时,随着5G Massive MIMO 组网,小区覆盖范围从水平面覆盖增加到现有水平面、垂直面三维覆盖,邻区关系配置、网络参数调整、干扰优化等更为复杂,仅靠传统人工调整很难完成优化工作。

本文研究探索了基于 MR 切片的 5G 覆盖动态诊断方法、基于DOA数据的5G波束智能寻优方法、波束寻优和 MR 切片评估结合的效果自动评估方法,构建了从覆盖动态评估→覆盖智能优化→效果自动评估的覆盖动态优化体系,如图1所示。


图1 5G覆盖动态优化流程

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