試論尋找網絡質量的峰值
【摘 要】無線網絡的質量和許多因素有關，由此帶來了網絡優(yōu)化工作的復雜性。文章提出了注重平衡性是提升網絡質量評價的關鍵，專注于討論使用變色龍算法合理精確配置功率，控制網內干擾分布，達到網絡質量峰值的方法。
【關鍵詞】C/I 變色龍算法 自適應 收斂反饋
1、C/I概述
1.1 最根本的網絡質量指標
評價無線網絡質量的最基本準則是C/I(載干比)。C/I的改善可以降低誤碼率、丟幀率，提高語音質量、MOS感知等，是無線網絡優(yōu)化的底層指標;而其他諸如掉話率、切換成功率、無線接入性等KPI指標都是在C/I這個性能上的高層反應。由此可見，網絡優(yōu)化的重點即是優(yōu)化C/I，偏離這一目標，盲目追求高層KPI都是不切實際的。
1.2 提高網絡質量評價的關鍵
隨著網絡發(fā)展日益復雜，各種干擾也越來越多，在功率配置問題上絕大多數網優(yōu)人員解決干擾的手段是提高功率來抗干擾，高電平高干擾，這樣會導致高電平質差比率升高，整網質量不高，且由于存在網絡質量的不平衡分布，易使終端用戶產生感知上的差異化，引發(fā)投訴上升及滿意度下降。在與競爭對手的比拼中處于優(yōu)勢，和在網內盡量保持各處同性是同樣重要的。網絡優(yōu)化是一門平衡的藝術，平衡性是提高網絡質量評價的關鍵。
舉例：路測優(yōu)化。由于路測考核指標越來越成為各運營商關注的重點，因此在優(yōu)化上也就自然而然地會傾注更多的資源，對道路覆蓋小區(qū)頻率使用進行傾斜、大功率保證C/I，提升各類道路測試指標。乍一看這樣的做法效果不錯，可細想一下問題就來了，路測道路占整體覆蓋面積不足10%，用戶不及20%，而這些區(qū)域C的強化勢必導致90%區(qū)域和80%用戶的干擾上升，將顯著降低原本就覆蓋受限區(qū)域的C/I，影響客戶感知，從實際投訴比率上也可以看到，室內投訴比率占絕大多數。因此，一視同仁(道路和室內)的總體網絡優(yōu)化策略能更好地改善用戶感知，提高滿意度，這是平衡的觀點。
1.3 C/I和功率的關系
改善C/I的方法有兩個：提高C或降低I。提高用戶感知還可以運用一些新功能，改善相同C/I情況下的MOS表現，如AMR、跳頻等。
(1)提高C的主要方法是提升功率、調整覆蓋、優(yōu)化鄰區(qū)配置;
(2)降低I的主要方法是降低功率、調整覆蓋、優(yōu)化頻率配置、控制外部干擾等。
功率調整最為糾結，增加功率即增加了C和I，增加單小區(qū)抗干擾能力的同時增加了全局干擾;減少功率降低I的同時也降低了C。
I由白噪聲、外部干擾(各類干擾設備)和內部干擾(頻率干擾和交調干擾)構成，可見在調整功率時主要影響的是內部干擾。下面模擬了一條C/I VS Lev的曲線做個簡單示意圖，如圖1所示：
其中，橫軸為全網的平均接收電平;縱軸為全網的平均C/I。圖1主要分為3個區(qū)、1個點，具體描述
A區(qū)：此處屬于低功率區(qū)域，干擾主要由底噪、外部干擾強度決定，因此隨著電平功率的提升，C/I上升很快。
B區(qū)：隨著電平的升高，干擾的主要組成部分轉為網內干擾，電平功率的上升引起的C增加和I增加接近，C/I趨于穩(wěn)定。
C區(qū)：網絡中的部分深度覆蓋或廣覆蓋區(qū)域的電平強度已經無法進一步提升，全網電平的提升是部分小區(qū)的提升貢獻的，對一個小區(qū)覆蓋而言，其主控面積遠小于干擾面積，因此在不能全網提升功率的情況下，C的增加速度會慢于I的增加速度，導致C/I的下降。而隨著平均電平的增加，功率受限區(qū)域也不斷增加，I的增加亦越來越快，C/I呈現加速下滑。目前大部分網絡運行在C區(qū)(以暴制暴的結果)。
P點：一定網絡狀態(tài)下的功率和C/I的最佳平衡點。在此點左邊，由于功率不足，載干比不高;在此點以右，干擾增加速度上升，載干比下降。[論文網]
對于不同的網絡就有不同的C/I VS Lev的響應曲線;同一個網絡在話務、外部干擾分布不同的情況下，響應曲線也是不同的;覆蓋調整、頻率優(yōu)化等是網絡優(yōu)化的重要手段，也是改善曲線特性的主要方法。良好的曲線特性應該具有較高的P點，且C區(qū)下降趨勢較緩。在網絡特性(響應曲線)確定后，優(yōu)化的一個重要工作內容就是通過合理配置網絡功率水平，使網絡質量運行到最佳位置(P點)。
2、尋找網絡最佳運行點P——變色龍算法
2.1 圖形轉換
從上文可知，大部分網絡運行在C區(qū)，不是網絡的最佳運行區(qū)域，將網絡置于P點運行才能獲得最佳質量。那么如何確定P點呢?首先網絡功率水平的調整主要依靠最大功率水平設置(會影響覆蓋、話務分布等，在下面介紹中不采用)和功控參數設置(功控范圍、功控區(qū)間)實現。實現網絡P點運行有以下難度：
(1)從現有的GSM網絡統(tǒng)計中，缺乏對C/I的統(tǒng)計，無法很好地評價調整效果;
(2)功率水平的統(tǒng)計是平均值，在設置上是區(qū)間值，也較難實現參數設置和網絡響應的吻合，橫坐標位置較難確定。
需要想一個變通的方法將這兩個指標轉化為易獲取、易度量且相關性極強的指標。在GSM網絡中，受C/I影響最大最直接的指標是quality，quality的統(tǒng)計也非常容易獲取，這就是變色龍算法第一步。將上面的C/I VS Lev的圖轉換為目標quality VS實際quality的圖，如圖2所示：
其中，橫軸為目標質量(自左向右，由好到壞);豎軸為實際質量(自下而上，由好到壞)。
A區(qū)：當目標質量要求較低時，電平配置較低，C/I比較差，仍有功率及質量提升空間。
C區(qū)：當目標質量要求較高時，電平配置升高，產生的干擾增大，導致C/I變差，實際質量差于目標值。
P線：不同網絡特性的最佳點P，在此處能達到實際質量最佳。在圖2中表現為目標質量和實現質量一致，即斜率為1，匯聚成P線。
通過這樣的'圖形轉換，就把問題簡化到了以質量為目標的優(yōu)化過程，而質量統(tǒng)計非常方便，便于實現調整和評估的工作。
2.2 逼近P點
完成圖形轉化后，仍需要找到P點的位置，通過實踐和研究總結出了一套算法，由于其能敏銳捕捉周圍環(huán)境變化，自適應調整無線參數，將網絡置于最佳點P運行，降低干擾，提高網絡質量，因此取名“變色龍”。
變色龍算法的第二步是尋找P點，這里采用無限逼近的方法，說明
假設網絡最初目標質量設置是q1，網絡反饋的實際質量是q2;接著以q2為目標質量，網絡會反饋出q3;再以q3得出q4……由于P線的斜率為1，因此網絡的反饋會逐步收斂，這樣網絡運行點就無限逼近P線，達到網絡最佳質量。在此過程中排除了人為的對參數設定的猜測，而全由網絡反饋決定參數設置，形成了自適應過程，也就是說網絡需要多少能量，就會去要求獲取，通過這一過程大大提高了無線參數設置的準確性，如圖3所示：
2.3 變色龍算法下的參數設置
GSM廠家功控算法的理想目標是在質量允許的條件下功率盡可能低，這就需要去尋找這個質量和電平的穩(wěn)定區(qū)域。大多數優(yōu)化人員會根據經驗定一套區(qū)間參數放到現網上運行，細致點的可能會考慮分場景設置功控參數。然而，什么樣的設置才能真正滿足適合場景、規(guī)劃、話務、外部干擾等多種變量引起的功率需求變動呢?
變色龍算法的第三步是將靶心圖中的質量區(qū)間和電平區(qū)間盡量重疊，使功率趨于穩(wěn)定，并且盡可能地降低發(fā)射功率，減少整網的干擾。這樣做能使電平和質量做合理轉換，因為在GSM網內質量的參數設定為0～7，電平設定為-110dBm～-47dBm，顯然電平設置更為精細，質量區(qū)間和電平區(qū)間靠近的好處是不會由于兩者的偏離導致功控方向的不確定。
通過采集話務統(tǒng)計數據收集測量報告，進行電平質量二維整理，完成環(huán)境數據的收集。某小區(qū)的情況如表1所示：
其中，填色部分的數字表示對應電平等級以下、下一級電平等級以上的對應上行質量等級的采樣點比例，所有填色格子相加為100。通過質量和電平的綜合分析，能很方便地確定穩(wěn)定區(qū)域，實現質量和電平的等效轉換。
由表1可見，電平強的時候，質差占比較低;而電平弱的時候較高。功控的目的是保證質量的情況下盡可能降低發(fā)射功率，也就是說合理設置功控電平區(qū)間，不宜設得過低引起質差，不宜設得過高產生干擾。反饋的結果能進一步修正設置的精確度。
通過測量報告能清晰地了解干擾分布狀況，進行精確功率分配，可以說有多少小區(qū)就有多少場景，實現因地制宜。更精細的做法是可以根據不同時段進行功控參數的設定，以適應不同時段的話務和干擾分布，做到與時俱進。
需要注意的是，在參數設置時以網絡級或區(qū)域級的平均值為每個小區(qū)進行設置，這樣就能很好地完成各向同性的均衡工作。此外，在干擾分布中上行和下行的相關性不大，需分別計算。
變色龍算法最終達到的效果將是降低干擾，極少功率浪費。網絡運行至P點位置，總體指標提升。
2.4 變色龍算法在3G網絡的應用
變色龍算法對于CDMA或3G網絡實施起來更為簡單，只需對BLER進行收斂，即可取得P點運行效果�？梢愿鶕煌瑯I(yè)務的BLER(Block Error Ratio，塊誤碼率)現網統(tǒng)計值作為目標設置，經過網絡的自適應反饋后，經3～4次收斂即可達到最佳運行狀態(tài)。
3、變色龍算法效果
自2011年8月起，變色龍算法陸續(xù)在多個城市多廠家設備的GSM網絡進行使用，取得了良好的效果。具體舉例如表2所示：
從總體效果來看，抑制了網內干擾，TCH/SDCCH分配成功率、0-5級質量、掉話率、切換成功率等都有顯著改善，對突發(fā)的外部干擾有很強的適應性和自愈能力，能迅速調整參數配置策略，穩(wěn)定網絡指標，是名符其實的變色龍。
4、總結
綜上所述，變色龍算法是基于網絡干擾環(huán)境分析及反饋進行參數配置自適應優(yōu)化的一種算法，目前適用于2G和3G網絡。從應用實踐看，變色龍算法是支持多廠家、適應多環(huán)境的成熟通用算法，對降低網絡底噪、提升網絡質量提供了極大的助力，加之其可操作性極強，值得廣泛推廣使用。
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