MR大数据在4G网络SINR优化中地应用

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1、实用文档MR数据在4G网络SINR优化中的应用一、成果背景目前公司正在集中全力发展LTE网络建设，由于LTE属于较新的业务，因此目前缺少有效的分析手段。现阶段主要是靠路测和用户的投诉来发现网络存在的问题，解决的主要是发生在道路上的问题，对于用户实际所处位置的使用情况无法得知和分析。针对这个问题采取有目的性的采集特定时段MR数据来分析和解决。MR数据在主流的应用中主要是针对无线网络覆盖问题，即通过接收功率（RSRP）的情况确认弱覆盖、过覆盖等情况，但4G网络优化中，下载速率的多少主要取决于信号与干扰加噪声比（SINR）的情况，本文通过MR数据的深入挖潜，探索了一条对4G网络SINR的优化方法

2、，使得通过后台数据直接定位4G速率问题，极大提高了4G优化工作效率。二、解决方案文案大全实用文档影响用户使用感受的主要是覆盖差和信号质量差，也就是RSRP差和SINR差。其中覆盖问题多数只能靠新建基站等建设手段解决，而RSRP好但SINR差的情况则大多可以通过优化手段来解决，这也是优化最常遇到的问题。用户终端申请下载速率就是以其解调出的SINR为依据，然后上报CQI需求，网络根据用户上报申请分配下行速率，所以可以说SINR的优化是网络优化的重点。目前主要是通过用户投诉来发现RSRP好但SINR差的问题，如果能通过MR数据分析来主动的发现这类问题，在用户投诉之前争取解决，则网络优化效率可以得

3、到质的改变。但是在MR的上报数据中只有用户的RSRP和RSRQ的数据，并没有上报SINR的数据。因此需要将上报的RSRQ数据转换为SINR来评估，下面介绍一下具体的计算方法：1.指标定义RSRP（ReferenceSignalReceivingPower）：是在某个Symbol内承载ReferenceSignal的所有RE上接收到的信号功率的平均值；RSSI（ReceivedSignalStrengthIndicator）：是在这个Symbol内接收到的所有信号（包括导频信号和数据信号，邻区干扰信号，噪音信号等）功率的平均值；RSRQ（ReferenceSignalReceivingQua

4、lity）：RSRP和RSSI的比值，当然因为两者测量所基于的带宽不同，会用一个系数来N调整，也就是RSRQ=N*RSRP/RSSI，N是全带宽的RB数目（跟带宽有关系）。文案大全实用文档SINR：信号与干扰加噪声比（SignaltoInterferenceplusNoiseRatio）是指:信号与干扰加噪声比（SINR）是接收到的有用信号的强度与接收到的干扰信号（噪声和干扰）的强度的比值1.理论计算假设ReferenceSignal功率为PRS（W），该Symbol内数据符号功率为Pdata（W），已经被小区用户使用的RB个数为X，NI为每个子载波的干扰和噪声，则：未被小区用户使用的RB

5、个数为N-X；未被小区用户使用的每个RB接收信号强度为：4*PRS+12*NI（一个Symbol内有12个子载波，4个ReferenceSignal）被小区用户使用的每个RB接收信号强度为：4*PRS+8*Pdata+12*NI（一个Symbol内有12个子载波，4个ReferenceSignal，8个数据子载波）RSRQ=N*RSRP/RSSI=N*PRS/[X*(4*PRS+8*Pdata+12*NI）+(N-X)*(4*PRS+12*NI)]=N*PRS/[X*(4*PRS+8*Pdata+12*NI-4*PRS-12*NI)+N*(4*PRS+12*NI)]=N*PRS/[X*8*

6、Pdata+N*(4*PRS+12*NI)]文案大全实用文档=N/[X*8*Pdata/PRS+N*(4+12*NI/PRS)]=N/[X*8*Pdata/PRS+N*(4+12/SINR)]Ø假设PA=-3、Pb=1，Pdata=PRS/2，则：RSRQ=N*RSRP/RSSI=N/[X*8*Pdata/PRS+N*(4+12/SINR)]=N/[X*4+N*(4+12/SINR)]=1/[X*4/N+(4+12/SINR)]取对数：10log（RSRQ）=0-10log（X*4/N+4+12/SINR）=-10log(X*4/N+4+12/SINR)从推导来看，RSRQ和SINR之间的

7、关系涉及负荷问题，即具体被小区用户使用的RB个数X，为此，考虑到空载或轻载的环境，则此问题可以解决。将上述公式推导来看：文案大全实用文档可看出，对于轻载的环境，X的取值为0-10对相同的RSRQ情况下，其SINR变化很小，而从MR数据采集原理来看，MR是采集扇区下激活的用户M个，让M个用户周期上报测量信息，此过程并不增加下行数据或很少的交互字节，为此，完全可以选取深夜时段，采集因为终端心跳原因而处于连接状态的终端上报测量