SSB波束碰撞导致SINR恶化及Pattern智能优化案例.docx

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1、SSB波束碰撞导致SINR恶化及Pattern智能优化案例一、关键词：Pattern、SSB波束碰撞、Pattern智能优化二、案例分类1.问题分类：SSBSINR优化2.手段分类：参数调整3.关于问题和手段分类项如有其他建议，可补充三、优化背景福州移动NR站点逐步形成规模，部分区域已实现连续覆盖，开展NR网络的簇优化工作提升NR网络质量。Pattern优化是后续5G优化的一个重要课题，目前华为等厂家默认Pattern水平波束宽度为105度，基于4G优化经验分析，水平波束宽度过宽会导致邻区干扰问题，为此福州试验在5G连片覆盖区域将现网10

2、5°默认pattern优化为90°、65°等水平波束宽度Pattern类型，下图为华为三种Pattern对应的水平和垂直覆盖范围，这三种Pattern垂直波束宽度一致，水平方位角不同，适宜开展相应Pattern优化研究。PatternHorizontalHPBWVerticalHPBWTiltAzimuth0105°6°-2~9-290°6°-2~9-10~10365°6°-2~9-22~22但试点后发现65°水平波束宽度的SSBSINR反而最差，90度次之，105°最优，与预期结果刚好相反，需要进一步分析原因。一、问题现象Pattern

3、优化试点后发现65°水平波束宽度的SSBSINR反而最差，90度次之，105°最优，与预期结果刚好相反，需要进一步分析原因。二、原因分析首先开展覆盖分析，评估是否因Pattern变化导致覆盖变化，进而影响了SSBSINR，从结果来看，这三种Pattern均为窄波束场景，其波束最优方向的最大增益一致，因此在遍历拉网场景，三种Pattern的SSB平均电平基本一致，排除覆盖变化影响SSBSINR的可能性。细化分析发现，这三种Pattern水平波瓣宽度有差异；水平波瓣变窄可有效抑制旁瓣干扰，但同时也增加高重叠覆盖区域的SSB波束碰撞问题，因此在

4、实际SSB优化中，不仅需考虑SSB波束宽度，同时也需要考虑SSB波束碰撞问题。不同场景下不同Pattern配置对比lSSBSINR提升场景：水平波瓣收窄，有利于减少邻区重叠覆盖，在旁瓣过大导致重叠覆盖的场景，确可提升SSBSINR，现网也存在SINR改善场景。分析邻区情况，相比Pattern0，Pattern3场景，问题路段邻区干扰明显减少，减少了同频干扰以及SSB波束碰撞问题。lSSBSINR劣化场景：但水平波瓣收窄，同样也会增加SSB波束碰撞的几率，从而降低SSBSINR。对于多个小区主瓣方向同时覆盖相同路段的重叠覆盖场景，收窄水平波

5、束不会减少邻区干扰，反而增加了SSB波束碰撞概率。左下侧两个图分别为相同路段在Pattern3和Pattern0场景下SSB波束碰撞图（图中颜色代表不同小区PCI，数字标识SSBIndex，SSBindex相同则SSB波束同时发送，即产生波束碰撞）备注：Pattern0波束个数高于Pattern2/3波束个数，碰撞概率相对较低。一、解决方案SSB波束碰撞的特殊性，决定了后续大规模开展Pattern优化时，不仅需要考虑波束宽度、方位角、下倾角等与覆盖场景一致，还需要考虑SSB波束碰撞问题，Pattern手动优化难度较好，迫切需要通过自动化工

6、具平台开展Pattern智能优化，福州针对性的在ACP方案能够基于DT数据和设定的优化目标，对SSB弱覆盖、SINR质差和重叠覆盖路段进行识别，然后通过Pattern和RF参数迭代寻优提升道路覆盖。福州实验网立足海峡会展中心周边连续覆盖区域开展ACP寻优试点，取得良好效果，SSBSINR从优化前14.2dB提升至优化后17.1dB，提升近3dB，与ACP仿真评估栅格级SINR提升幅度接近（考虑工参准确性与地图准确度），ACP寻优工具是工程快速优化的一个重要手段。一、效果评估SSBSINR从优化前14.2dB提升至优化后17.1dB，提升近

7、3dB。指标优化前优化后提升效果SSBSINR14.217.12.9二、基于案例提炼的方法、流程及评估标准建议1、对于5G单点覆盖场景，Pattern优化不需要考虑SSB波束碰撞问题；但对于5G连片覆盖存在较大重叠覆盖场景，Pattern优化不仅需要考虑波束宽度、下倾角、方位角等RF特性与覆盖场景匹配，还需要考虑SSB波束碰撞问题；2、根据测试结果，对因为旁瓣的重叠覆盖问题，可以将SSB波瓣改小，对于主瓣的重叠覆盖问题，可以将SSB波瓣改大来改善SINR。但是，因为对于重叠覆盖原因判断是个难点，因此对于重叠覆盖场景，单纯的将SSB波瓣改大

8、改小均不合适，需要借助ACP之类的智能优化工具来进行规划。3、随着5G网络建设，Pattern智能优化是今后5G优化的一个重要优化反向，集团与各省需尽快开展Pattern智能优化试点与研究。已