TD-LTE - RF优化参考手册V1 - 0 - 图文

? 虽然MCS也可以直接观察无线环境的影响，但无法避免单双流变化的影响、以及TM的变化

影响。PRBEfficiency可以综合反应无线对性能的终极影响。

? 通常PRBEfficiency的取值范围更大，相对MCS指标，具有放大效果，对环境变化的影响更为

敏感，便于观察和评估。

? Distance：测试点到小区的距离。使用该指标时，建议取每个小区的最大值，在后续章节中有使用

说明。

? AzimuthDiff：测试点与服务小区的偏差绝对值。建议取每个小区的平均，在后续章节中有使用说明。 ? RSRPDelta：该指标反映了网络结构对噪声贡献的相对值。具有很明显的物理意义。

2.2 TD LTE RF优化流程

本文件所述的TD-LTE RF优化逻辑顺序如下：

图表 1 簇优化逻辑顺序

在同频系统中，交叠覆盖的控制最为重要。实际优化过程中，同站址的交叠覆盖是重叠覆盖的主因。建议在RF优化过程中，第一步控制同站址的交叠覆盖。在方位角确定后，再通过调整天馈倾角等手段进一步控制重叠覆盖。

具体实施步骤，及每个步骤的输入输出见下图：

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图表 2 簇优化实施顺序

说明：

Step①：天馈数据预检。通过测试数据分拣，预估当前基站数据库的准确性，同时输出当前区域的弱覆盖区域。解决弱覆盖，需要根据实际地貌环境给出解决方案，不在本文讨论范围。

Step②：方位角优化。根据AzimuthDiff的字段，判决出天馈接反及方位角异常的小区，并进行优化调整。

Step③：俯仰角优化。在方位角固化后，通过理想预测及渐进优化两个步骤，完成俯仰角优化。理想预测和渐进优化步骤详见第4章描述。

Step④：天线参数优化。经过②、③步骤后，天馈系统的物理参数已经固化。此时通过调整天线参数，使得无线环境利用率更高，例如采用更合适的transmission mode、更优的天线权值设置等。

3 基础数据库预检和方位角调整

现场基础数据库往往因各种原因，与实际情况并不相符。基础数据库预检功能，就是通过对测试数据分析，筛选出可疑小区。针对这些小区，需要进行站勘并更新数据库或调整天馈的方位角（使方位角设置与实际覆盖区域一致）设置。

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数据库预检输入： ? 基础数据库信息，

? CDS Export表格的 Distance和AzimuthDiff字段

步骤1：1sbin数据PCI非整问题过滤

图表 3 PCI非整问题预处理

利用上述方法，把PCI Correct字段非0数据删除掉。

步骤2：针对Distance和AzimuthDiff字段进行数据透视。

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图表 4 基础数据预检---数据透视操作

筛选数据透视结果，其中AzimuthDiff大于75度的小区过滤如下：

表格 3 方位角预检结果

Row Labels Count MaxDistance(km) AvgAzimuth Diff 99 173 0.44 135.03 126 183 0.18 156.19 127 103 0.30 97.91 128 315 0.22 137.10 163 30 0.18 98.63 167 462 0.42 103.89 190 10 0.25 104.40 202 426 0.41 113.82 216 1 0.18 128.00 243 177 0.26 137.09 244 219 0.32 114.53 248 3 0.37 81.00 288 6 0.12 77.33 8 / 18