LTE高铁场景容量预测和扩容指导-河北

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1、LTE高铁场景容量预测及扩容指导近年来，4G网络在中国迅速发展普及，用户数量大大增加。与此同时，高速铁路在我国以及全球范围内发展迅速，高铁运营里程己达到3万公里以上并且呈快速增长的趋势，乘坐高速铁路己经成为广大群众重要的中长途出行方式。高速铁路和4G通信的蓬勃发展，共同推动高铁区域成为4G话务集中高发区，多个城市和地区高铁网络已血临大话务压力，是网络扩容的重点区域。为满足高铁区域用户业务需求，指导和规范高铁区域FDD-LTE网络扩容，本文在现网数据的基础上，分析高铁用户业务模型，提供高铁扩容标准基线，并给出场景化的扩容方案，

2、供一线在实际高铁扩容操作屮参考。2高铁用户发展情况预测小区用户数预测全景一般来说包含趋势分量预测，突发分量预测，周期分量预测，随机分量预测。本文对高铁小区用户预测主要考虑了对趋势分量的预测和对突发分量的预测，从上述两个方血对高铁用户数量进行预测。在本文中分两个小节介绍。历史数据提取各分址的规律0A突发分量预测—TrX(FutDate)趋势分虽预测一PerX(FutDate周期分量预测——RandX(FutDate随机分量侦测——汇总预测分虽得到预测值►X(FutDnie)=(A♦D(TrX(FutDate)♦PerX(Fut

3、Date)*RandX(FutDate))2.1长期用户发展趋势预测由于4G用户和高铁在中国的兴起，共同推动了高铁网络用八量增多。为更好的预见未来用户情况，指导扩容，这里介绍用户发展预测基本方法。LTE用户数增长预测基本原理是根据网络用户数历史数据，选择合适的增长函数进行建模，并根据增长函数预测未来一段时期的用户数增长情况。预测的输入为网络/小区的用户数历史增长数据，输出为用户数增反函数模型，进而预测未来某时期的用户数。以火车站举例，已有该车站站台区域LTE小区4月20H-4月26日一周的话统数据（共4小区）,需要预测该车站

4、到9月下旬的用户数情况。车站站台LTE小区4月20日-26日每日忙时话统数据如下:表格2-1火车站站台（4小区）4月20-26日忙时平均用户数FI期时间小区小区平均用戸2014火车站月台12到1547.52014火车站月台8到11105.4012014火车站月台4到790.1052014火车站月台1到384.3262115火车站月台12到1538.4262115火车站月台8到11137.792115火车站月台4到764.1012115火车站月台1到359.9612214火车站月台12到1539.9862214火车站月台8到1

5、190.5042214火车站月台4到7106.8272214火车站月台1到383.2942315火车站月台12到1573.8192315火车站月台8到11187.3012315火车站月台4到789.4562315火车站月台1到392.7632417火车站月台12到15106.2092417火车站月台8到11180.3342417火车站月台4到7129.7092417火车站月台1到3129.2412515火车站月台12到1565.652515火车站月台8到1117&3712515火车站月台4到7104.2412515火车站月台

6、1到376.7692617火车站月台12到1589.5232617火车站月台8到11174.2392617火车站月台4到7152.6032617火车站月台1到3130.442站台区域20-26B每日忙时用户数总计如下表格2・2火车站站台（总计）4月20・26日忙时平均用户数日期站台区域平均用户20327.33221300.27822320.61123443.33924545.49325425.03126546.807平均415.6假设，现在需要预测5月，该车站站台区域忙吋用户数量，则可以使用上面的数据。5月高铁站台区域忙时4

7、G用户数叫=NoXSt十So=415.6*25108/16108=662。2.2节假日突发用户预测铁路旅客出行具有明显的节假日突发特性。节假日期间，高铁旅客人数会有较明显增加，高铁上座率会较平时上升，如果旅客客流需求较大，铁路系统还会以增加假口客车等形式提高运力。假口旅客出行高峰同时会给高铁移动通信网络容量带來压力，因此节假口是高铁车站和线路区域重点保障时期。为更好的应对节口旅客陡增带来的容量压力，需要对高铁节口突发用户进行预测。经收集高铁发送旅客量数据，初步可用节假日突发系数表示高铁旅客节假日突发情况，即高铁小区节假tlL

8、TE用户数量二高铁工作日LTE用户数*节假日突发系数。具体突发系数在实际操作屮可以从以往高铁专网话统用户数规律屮获取。以高铁车站站台小区2015年五一节日期间数据为例说明。首先统计目标小区节日前工作日及五一节期间的用户数数据,该高铁站台小区数据举例如下：（4小区，4月20B-5月6日数据）