面向城区的基于图去噪的小区级RSRP估计方法

移动通信系统网络的规划、部署和优化都不同程度依赖于参考信号接收功率(RSRP)估计的准确性。传统上,基站覆盖小区内某信号接收点的RSRP可由对应的无线传播模型估计。在城市环境中,不同小区的无线传播模型需要使用大量RSRP实测数据校正。由于不同小区环境存在差异,经过校正后的模型只适用于对应小区,且小区内的RSRP估计精度低。针对上述问题,将RSRP估计问题转化为图去噪问题,并通过图像处理与深度学习技术得到小区级无线传播模型,不仅能实现小区整体的RSRP估计,且能适用于相似环境小区。首先,通过随机森林回归器逐点预测每个接收点的RSRP,得到整个小区的RSRP估计图;然后,将RSRP估计图和实测RSRP分布图之间的损失视为RSRP噪声图,提出基于条件生成对抗网络(CGAN)的图去噪RSRP估计方法,通过电子环境地图反映小区的环境信息,有效地降低不同小区的RSRP。实验结果表明,在无实测数据的跨小区RSRP预测场景下,所提方法预测RSRP的均方根误差(RMSE)为6.77 dBm,相较于基于卷积神经网络的RSRP估计方法EFsNet下降2.55 dBm;在同小区RSRP预测场景下,相较于EFsNet,模型参数量减小80.3%。

LTE-A CSI-RSRP测量算法研究

分别以单天线端口的信道状态信息参考信号(CSI-RS)场景和两天线端口的CSI-RS场景为例子,通过详细的公式推导了信道状态信息参考信号接收功率(CSIRSRP)测量的4种不同算法,并进行了仿真验证。根据仿真结果不仅可以分析出这些算法的特点,还得出如果要提高CSI-RSRP的测量精度,可以尽量增大CSI-RSRP的测量带宽和增加参与计算CSI-RSRP的子帧数。

5G NR RSRP测量算法研究

RSRP(Reference Signal Receiving Power)是代表无线信号强度的关键参数,也是物理层测量的重要指标之一。当前5G NR中RSRP的测量算法多是均值法和其衍生算法,通过对现有算法的研究提出一种基于子集的共轭相乘算法。根据均值算法和共轭相乘算法进行测量值估计,并对相应算法进行测量结果的比较,进而得到子集共轭相乘算法在不同信噪比情况下可以使用不同子集数来提高RSRP估计值。将提出的新算法结合5G系统的特点与均值算法和共轭相乘算法进行比较分析,得到三种算法各自的特点。

TD-LTE基于RSRP/RSRQ的小区切换算法优化

对TD-LTE(time division long term evolution)的传统切换算法进行改进,改进的新算法综合考虑小区信号强度(RSRP)及小区信号质量(RSRQ),并将目标小区负载作为切换目标小区选择的关键因素。通过仿真进行传统切换算法与改进切换算法的对比,分析得出改进切换算法在切换成功率以及平均切换次数上都有所改进,从而有效地减少了业务中断及乒乓效应。

基于LTE小区重选的RSRP测量研究

在LTE中,小区重选是空闲模式中最重要的一项任务。通过小区重选,UE端驻留到优质的小区中。UE端通过RSRP测量,获取当前服务小区和邻近小区的质量,本文的目的即为设计出RSRP测量的实现方法,并对其进行验证。对于RSRP测量的实现方法,3GPP没有给出具体的描述,因此本文将首先设计出RSRP的计算方法,然后搭建仿真链路,对RSRP测量性能进行仿真,通过仿真验证测量带宽和加性高斯白噪声对RSRP测量值的影响。

A2&B2事件中RSRP参数在LTE SRVCC中的应用分析

在LTE部署的初期,LTE网络覆盖范围有限,因此会经常发生网络的切换;为了保证通话的连续性,于是引入了SRVCC,而SRVCC切换配置使用A2+B2事件触发;研究显示:虽然SRVCC在不同的门限下业务表现差异较小,但是B2 RSRP1门限降低时切换成功率会恶化,通过对比分析,为VOLTE将来在不同环境下SRVCC的参数设置提供了参考。

LTE系统中下行信号质量RSRP测量研究

在LTE系统中,小区切换是空闲模式下UE端的一项重要任务。UE端一旦驻留在某一个小区后,它就需要不断地对当前服务小区和邻近小区的信号质量进行测量,为进行小区切换、确保UE端驻留在优质小区做准备。LTE系统中,RSRP做为衡量小区信号能量的重要参考因素,是小区切换和交接的标准和依据。本文设计了一种RSRP测量方法,并对其进行验证。3GPP没有给出RSRP测算方法的具体描述,因此本文对RSRP的数学模型进行分析,并搭建仿真链路,对RSRP测量过程进行仿真,比较不同测量模型的性能指标,以找到一个较优的RSRP测量方法。

TD-LTE RSRP边缘覆盖电平分析

分析了确定参考信号接收功率(RSRP)边缘覆盖电平需要考虑的各种因素,包括边缘覆盖概率、阴影衰落余量、快衰落余量、干扰余量等,并根据TD-LTE的技术特点给出了取值建议。最后给出了RSRP在不同覆盖概率目标值时的建议值,同时对确定边缘覆盖电平一些需要注意的问题进行了说明。

一种基于卡尔曼滤波的RSRP测量算法

为了进一步提高LTE-Advanced系统中RSRP测量精确性,文章提出了一种基于卡尔曼滤波的RSRP测量算法,并基于维也纳大学的LTE System Level Simulator平台对RSRP测量性能进行仿真分析,实验表明该算法能够有效地抵抗加性高斯白噪声和带宽变化对测量的干扰和影响,能够在复杂的测量环境下得到精度较高的RSRP值。

RSRP/SINR感知拐点分析

越来越多的第三方OTT厂商建立了感知测试分析APP子系统,即从用户终端侧采集移动互联网业务感知数据,将采集的数据统一上传到服务器,由第三方公司给运营商做统一的评价,提供分析报告和数据呈现的服务。

面向无人机通信的区域化智能波束管理

面向新一代无线通信的技术革新,无人机(Unmanned Aerial Vehicle,UAV)在未来通信系统中的应用越来越不可忽视。考虑传统波束管理(Beam Management,BM)方法在高动态、高频段空地链路中波束对准的高额开销,设计了一种基于人工智能(Artificial Intelligence,AI)技术的BM方案。方案基于长短时记忆(Long-Short Term Memory,LSTM)网络模型,利用深度学习(Deep Learning,DL)方法实现基站(Base Station,BS)-UAV通信过程中的BM。以参考信号接收功率(Reference Signal Receive Power,RSRP)为性能指标对BM方案进行评估,基于BM历史经验数据将UAV终端轨迹划分为数个区域,训练特定的区域模型以更好地适应各区域中的信道传播环境特征。在模型部署阶段,根据区域划分结果按区域切换模型,实现基于模型切换的区域化AI-BM(Model Switching based Area-Specific AI-BM,MSAS AI-BM)。仿真结果表明,所提的MSAS AI-BM方案相比传统的简单穷举BM方案能够极大降低系统开销,拥有良好的RSRP保持性能。

基于特殊场景的5G广播波束权值应用与研究

本文研究特殊场景5G网络天线波束权值优化方法,建立天线权值理论模型进行迭代计算、测试验证等,并总结隧道、高速公路、桥梁、滨江路、高层五大特殊场景的天线权值配置方案。通过将该天线权值配置模型应用于现存网络,5G网络信号电平和信干噪比等关键网络质量指标均达到相对最优。本文总结的5G广播波束权值优化方法,可供广大网优工程师参考。

面向新一代铁路移动通信的网络规划技术研究

为了解决铁路移动通信网络规划成本高且效率低的问题,满足铁路智能无线网络建设需求,以京沈客运专线为场景,研究了2.1 GHz频段下基于高性能射线跟踪的5G铁路专用移动通信(5G for railway, 5GR)智能无线网络规划技术.依托参考信号接收功率(reference signal receiving power, RSRP)高性能射线跟踪仿真得到电磁波在特定环境下传播时的信道特性和路径损耗,进而精准预算无线链路的RSRP和下行传输速率;同时将规划问题建模为多目标优化求解问题,使用遗传算法对基站参数进行分级规划,在RSRP覆盖达标的前提下,最大化下行传输速率,智能输出基站工参最优解.仿真结果表明该技术可以满足RSRP覆盖率和最大化下行传输速率的规划目标,为后续实现精准高效的5G-R无线网络规划和优化提供仿真支撑和参考.

VoLTE业务MOS影响因素研究探讨

VoLTE 是一种基于 4G IMS 的语音服务,使得数据和语音服务能够在都在 4G IP 网络上承载。它采用高效率编解码技术,与 2G 和 3G 语音通话相比,VoLTE 可以将语音质量提高约 40%。MOS是作为 VoLTE 语音质量评估的重要指标,本文通过对丢包率、时延、包抖动与 MOS 值的相关性以及造成这些问题的无线因素开展量化研究,明确影响 VoLTE MoS 质量的原因,并针对性提出了提升MOS 的方法,为后续 VoLTE MOS 提升提供参考借鉴。

基于室内分层的LTE无线立体高精度仿真技术研究

为提升网络规划精度、打造高品质LTE无线立体网、破解无线立体网观测评估难题、规避网络规划阶段风险、降低后续网络优化及维护成本,对无线网仿真技术进行了深入研究。提出了基于Crosswave射线传播模型的高精度立体分层仿真方法,破解了无线网络水平方向由点及面、垂直方向由下至上的3D立体观测难题,定义并探讨了立体覆盖率指标,准确挖掘出了覆盖广度、覆盖厚度方面存在的问题,对比研究了立体分层覆盖指标,得出并掌握了立体组网分层覆盖特性差异。

NB-IoT和CAT 1覆盖能力分析

根据现有网络的实测情况,对NB-IoT和CAT 1的覆盖能力进行了有针对性的分析,分析表明其覆盖能力符合业务需求。随着终端、平台等产业链的逐步成熟,未来NB-IoT和CAT 1网络将在窄带物联网领域发挥重要的承载作用。

TD-LTE规划仿真

根据现网的热点区域分布情况,对TD-LTE的规划区域进行了选定,并对MCS对应子载波解调门限和编码效率进行分析,再根据分析的结果规划相应站点,最后对规划站点进行了仿真。

基于Geometry因子计算校正的下行TD-LTE调度优化研究

由于无线频谱资源日益短缺,多层次组网、高复用方式频繁应用造成同频干扰现象时有发生,导致网络传输不畅。为得到较好改善,首先从3GPP已有协议出发,采用两种方案推导获取关键参数Geometry因子;其次针对网络有效性、规避潜在风险性,通过分析对比及实验室验证,确定RSRP作为其计算模式;最后将该因子应用于已有系统,以减小资源碰撞为目的,调整调度时序以协调资源分配。仿真以两种网络标准拓扑进行,并依据网络实际探测能力进行限制,结果表明,可以达到提升系统吞吐量的目的,且密集组网场景下增益提升更明显。

基于FDD LTE网络的优化方法研究与实践

针对目前LTE网络存在的下载速率受限、吞吐率偏低的问题,通过测量影响网络覆盖及质量的导频RSRP值及SINR值,分析主要原因,提出LTE网络优化的方法.以宁波市北仑地区的FDD LTE网络为优化案例,运用华为的网络优化测试分析软件,通过测试、发现和分析问题,采用调整小区工参、调整天线方位角及下倾角、增加新基站等优化方法,对该区域优化前后的RSRP值及SINR值进行了实际测试并对其结果进行了比较.结果表明,采取的优化方法有效地提高了北仑地区的总体下行吞吐率,而且FTP下载的速率也得到显著的提升.

站址及天面高度偏离对4G网络覆盖的影响

为了评估站址及天面高度偏离对4G网络覆盖的影响,从铁塔公司运营的角度分析了站址及天面高度偏离的原因,基于选定的标准模型,采用定性分析的方法阐述了网络覆盖指标与站址或天面高度偏离之间的关系,并采用定量分析和仿真验证的方式评估了站址及天面高度偏离对网络覆盖的影响大小。研究结果表明,站址及天面高度偏离将会降低4G网络的覆盖,建议运营商在4G网络建设中重点关注。