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一種基于大數據的外部干擾排查方法

http://www.ocrv.icu ( 2019/7/1 10:06 )

摘要

非法直放站干擾一直是長期困擾運營商的外部干擾之一,在L900部署的窗口期,研究如何通過大數據精準定位非法直放站干擾源十分重要。在介紹了非法直放站干擾原理的基礎上,詳細闡述了如何通過OTT/MDT大數據,經過聚類特征分析處理,快速準確地定位出對網絡施擾嚴重的非法直放站,切實改善網絡質量、保障用戶實際感知。

關鍵字

非法直放站、L900、OTT/MDT大數據、聚類特征分析、精準定位

 概述

自2G網絡部署以來,深度覆蓋一直是各大運營商的網絡痛點,部分用戶選擇私自采購價格低廉的非法直放站進行信號放大,一方面導致運營商MR數據中下行覆蓋虛假改善,實際問題點被掩蓋,但基站上行干擾和各項KPI出現劣化,另一方面用戶信號看似改善但實際業務出現單通、掉話的現象,NPS(網絡凈推薦值)走低。

在19年中國聯通投入重金建設L900低頻打底網的窗口期,900M頻段的干擾程度決定了L900的質量與感知,因此非法直放站的排查工作刻不容緩。傳統排查方法僅能將干擾源定位在邏輯小區范圍內,再進行人工干擾排查,導致實際定位難度大,排查效率低,運營商迫切需要一種可以快速、準確定位非法直放站的手段。

非法直放站干擾原理

直放站產生干擾的原因是空間的白噪聲和直放站自身的噪聲經過放大后通過上行鏈路連同手機信號一同到到達基站接收端造成對基站的上行干擾。

一般正規直放站廠家在安裝直放站時考慮到這個問題,要對直放站上行噪聲底部電平(uplink noise floor)進行調整,并且選擇適當的施主小區,以減少對基站系統的上行干擾。但某些用戶自行安裝的直放站并不考慮該問題,因此會對周圍基站造成較強的上行干擾。直放站引起的上行干擾統計上的規律為:與話務量無關,只要直放站工作,G900側干擾等級45比例持續高;關閉直放站后,頻譜恢復正常。

圖1:直放站工作原理和干擾影響

 基于OTT/MDT大數據的非法直放站排查

傳統直放站排查是通過投訴或者干擾方向性特征,將干擾源鎖定在某一個扇區方向進行人工掃頻,通常干擾源排查需要1-2周時間。本方法利用OTT/MDT數據的高定位準確度,結合大數據進行分析,可以實現將非法直放站干擾源根據聚類特征快速定位到20*20柵格大小,同時關聯現網GL900站點干擾情況,極大程度提升干擾排查效率。

3.1 高精度MDT數據

國際標準化組織3GPP在R9協議中提出了最小化道路測試技術(MDT)。MDT技術的核心在于通過商務手機上報的攜帶有GNSS全球導航衛星系統位置信息的測量報告,用來獲取網絡優化所需要的重要參數。

MDT功能有賴于終端的上報,上報根據需要可以是實時也可以是非實時的。系統側收集終端測量數據的方式有兩類:

方式一:終端LOG上報,即將IDLE態的測量結果暫存,在eNB發UEInformationRequest的時候,把測量信息通過UEInformationResponse發送給eNB;

方式二:實時MDT,即在連接態情況下,基于周期或事件上報的測量及上報機制,基站在連接態下通過MEASUREMENT_REPORT收集數據,除MR信令上報之外,RLF也是實時MDT數據。

通過MDT方式可以較為準確地采集到用戶的位置信息,實際定位精度在10~20m左右。

圖2:LOG上報(左)及實時MDT(右)位置定位信息上報流程

3.2 高精度OTT數據

OTT定位方法屬于MR定位技術的一種,OTT定位指依托互聯網應用向海量用戶提供的服務,基于APP軟件獲取用戶的位置信息。通過LTE網絡SI-U接口中的數據解析提取出位置服務用戶的經緯度信息,利用用戶標識和此時刻的MR數據進行關聯,并利用特定算法實現MR數據精確的室內外區分和定位。

基于OTT算法定位的經緯度,實際定位精度在10~20m左右,可為網絡優化及問題定位提供準確的定位信息。

圖3:S1-U http URI截圖

3.3 非法直放站干擾問題定位方法

3.3.1路損異常數據收集方法

非法直放站干擾問題定位方法依賴于路損異常數據的收集。以自由空間傳播模型為例,遵循信號和場強的衰落特征,信號離基站的距離逐步衰弱:

PathLoss=32.44+20*lg(F)+20*lg(Distance)

圖4:常規/直放站場景下場強衰落模式

根據直放站工作原理,在部署了直放站的場景下,在無線信號衰落過程的中間點位上應存在信號放大過程,即信號強度在某些點位不隨時間和距離進行衰落。

結合上述特征,根據直放站場景下用戶的異常場強和路損特征進行采樣點收集。通過GSM或FDD900的OTT/MDT數據獲取用戶、服務小區的經緯度信息,計算用戶和服務小區間的理論路損,并與MR上報RSRP得出的實際路損對比,收集低于理論路損10dB以上的異常采樣點。

圖5:基于MDT或OTT方式對比預測路損與實際路損

3.3.2路損異常數據分析處理

針對2.3.1中收集到的路損異常采樣點進行數據清洗。其中位置異常的采樣點(如在江、河、湖等非常規區域)和孤立的采樣點(采樣點樣本少或無集簇特征)認為不具有聚類特征,優先進行清洗;

圖6:基于GPS特征的采樣點清洗和基于聚類特征的小區信號疊加

針對保留下來具有聚類特征的采樣點繼續下鉆,根據MR數據中同點位多邏輯小區疊加計算,可以實現覆蓋點位的電平加強放大,進一步判斷是否區域內信號均存在放大現象;

 現網排查效率驗證

在現網開展采用OTT數據進行非法直放站干擾源位置定位驗證,對干擾源位置的分析結合了小區干擾指標、MDT/OTT干擾源定位結果、地理化場景邊框進行,目的是分辨出對網絡性能造成較大影響的、同時具有干擾源的具體區域。

4.1 基于干擾KPI的小區篩選

對現網2G小區進行上行干擾帶級別統計,統計得到全天平均干擾水平4級和5級比例高于30%的小區在7186個小區中存在117個,其中100個為宏站小區,干擾情況不隨下降而減少,存在典型的外部干擾特征。以這100個900M高干擾宏小區為目標進行下一步分析。

4.2 基于OTT數據的疑似直放站輸出

通過OTT數據通過路損異常數據分析推斷可疑干擾源,南京全區域得到可疑干擾源共計11881個,其中高可疑干擾源2315個,高可疑干擾源分布主要集中在縣城區域,其中以工業園區、集宿舍區、居民區等場景為主。

表1  全市基于OTT數據的疑似直放站統計數據

4.3 基于KPI、OTT和場景關聯的高可疑點位輸出

通過結合干擾較強的小區指標,以及OTT方式推斷的疑似干擾源位置,以計算干擾源與小區距離的方式,粗確定高干擾場景小區下的疑似干擾源數量。其中有100個高干擾宏站小區下,有44個小區附近500米內不存在疑似干擾源。

對排名較前的小區在地圖上進行確認查看,有大量疑似干擾源的位置落在居民區場景邊框內的,進一步提高其存在干擾源的優先級。

4.4 基于干擾KPI的小區篩選

針對3.3輸出的高可疑非法直放站干擾源進行人工排查,實際干擾源點位對懷疑高干擾場景的小區,選擇大里墅電信基站下大里聚福城區域進行現場掃頻確認,該區域內在大里聚福城·華庭南園和大里聚福城·怡景園存在高可疑干擾源,整片區域內存在可疑干擾源。

現場排查歷時約2小時,實際發現兩處直放站干擾源,一處為八目天線,為移動為地下車庫配電房內安裝的放大器,干擾源實際位置距離輸出高可疑干擾源點位40米內,與可疑干擾源點位重疊。

圖7 大里聚福城華庭南園/怡景苑非法直放站干擾源

另一處根據掃頻結果為用戶室內,最終定位在1805室陽臺位置,因用戶不在家原因未明確干擾源天線類型,干擾源實際位置距離輸出高可疑干擾點位240米左右,與可疑干擾源點位重疊。

總結

直放站是網絡優化覆蓋的一種解決方案,但由于直放站質量或安裝工藝問題,可能會信源基站造成嚴重的上行干擾。通過本文介紹的方法,基于OTT/MDT大數據的聚類特征分析,結合現網干擾KPI和場景信息,可以實現快速、準確定位排查非法直放站干擾源,解決相應干擾和投訴問題,后續應通過滿格寶替換和小微站建設的形式,從根本上解決深度覆蓋問題,切實提升用戶感知。

參考文獻

[1] 趙俊德. 一種基于最小化路測(MDT)數據的天饋智能優化方法[J]. 電信工程技術與標準化, 2017,(12): 42-44.

作者:全詩文 周奕昕 張進 冷俊

   來源:郵電設計技術

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