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TA对volte业务感知影响的研究目录TA对volte业务感知影响的研究 (3)1问题描述 (3)2分析过程 (3)2.1TA（Timing Advance）介绍 (3)2.2诺基亚TA测量介绍 (5)2.3TA&volte上下行丢包率关系 (6)3验证及优化解决 (11)3.1功率优化过远覆盖 (11)3.2RF优化过远覆盖 (12)3.3互操作参数优化过远覆盖 (14)4经验总结 (16)TA对volte业务感知影响的研究【摘要】TA意为时间提前量-Timing Advance，一般用来判断小区覆盖的远近，为日常RF优化提供重要指标依据。
本文主要研究TA指标与volte上行丢包的关系，经KPI数据统计，发现农村800M小区TA在分别大于2.5km/2.8km情况下，volte上下行丢包率快速上升，城市1.8G在TA>700m时，上下行丢包率恶化趋势加剧。
通过TA指标&上下行丢包率的结合，迅速判定影响上下行丢包率差的原因是否为过远覆盖问题导致，并以此来指导前场RF优化。
【关键字】TA、上下行丢包率、过远覆盖1 问题描述目前，一方面面临着竞争对手TDD的压力，另一方面建设资源紧缺，而且在某些场景下尤其是农村区域，又需兼顾投资效益，为快速有效地提升4G覆盖，建设800M站点成为一种手段。
但800M频段低，波长长，覆盖好，若覆盖控制不合理很容易带来远覆盖问题。
另一方面，城市由于城市化的进程，人口密度越来越高，需要建设更多的站点解决容量问题，再者在建筑物密集而无室分建设区域需要800M作底层覆盖。
以上导致城市站点越来越多，站间距越来越小，过远覆盖日益严重。
而过远覆盖会导致部分指标的恶化，影响用户感知。
主要表现在三个方面：（1）在VoLTE通话过程中可能造成语音断续甚至单通，QCI=1上行丢包率高；（2）由于过远覆盖，导致重叠覆盖率高，SINR差，MOS值差，从而volte语音质量差；（3）空闲态下，远覆盖终端能够驻留在LTE网络，但由于上下行链路不平衡导致无法使用业务。
高负荷场景下VOLTE优先接入优化目录一、问题描述 (3)二、分析过程 (3)三、解决措施 (6)四、经验总结 (8)高负荷场景下VOLTE优先接入优化【摘要】随着VoLTE推广以及用户的增加，4G网络逐步承担起话音承载的重任，由前期的单一承载数据业务，逐渐过渡到混合承载VoLTE语音业务+数据业务，VOLTE问题将会逐步凸现出来，我们需要提前做好即将出现的问题的解决方案，保证后续出现问题时能及时解决。
【关键字】VoLTE 单通通话质量差【业务类别】VoLTE、参数优化一、问题描述近日对LTE网络中某些场景进行VOLTE测试时，通常数据业务和VOLTE业务混合承载在同一LTE载波上，如果是单纯数据业务情况，对用户感知影响并不明显，但是VOLTE语音业务和数据业务在感知敏感度上存在较大的差异。
特别是在高负荷场景中，由于数据业务用户对PRB资源（尤其是上行）、CCE资源消耗，会对VOLTE语音业务产生吞字、通话声音断续、注册困难等感知问题。
二、分析过程近日接到用户投诉，反正在铜陵市长江路汇金广场附近手机信号差，打电话声音断断续续，有时候听不清楚。
联系用户确认具体位置后现场测试，手机占用TL-市区-工人医院-HFTA-448911-0小区，VOLTE通话过程中发现MOS值偏低，并且在通话过程中存在吞字、不清晰的现象，通话体验较差。
问题点具体位置如下图所示：通过网管查询，目前覆盖该路段的TL-市区-工人医院-HFTA-448911-0小区用户数在170个左右，由于信令调度优先级高于VOLTE业务，因此虽然VOLTE用户数相对较少，但当这些用户如果同时使用LTE数据，高负荷下大量数据用户的信令调度消耗了CCE资源，在CCE资源受限后，就会导致上/下行报文无法调度的情况发生，进而影响VOLTE用户的感知，严重时甚至会发生接入困难的现象。
对于这种情况，可以适当打开部分基站的VOLTE语音优先接入开关和VOLTE语音用户抢占开关，保证VOLTE用户的体验。
基于CQI的LTE网络负荷与感知优化关联分析1概述今年七期工程已接近尾声，整网4G覆盖基本达标，网络优化应从覆盖优化转移至用户感知优化。
每用户承载感知下载速率作为数据网络能体现用户感知的重要指标，其与小区负荷、网络质量等息息相关，因此分析其指标相关性及其变化趋势，对如何提升用户感知有较大帮助。
用户感知提升离不开基础网络的质量优化，负荷增加会引起用户感知和网络质量下降，同时网络质量的下降也会增加网络负荷、降低用户感知。
本文主要从每用户承载感知速率，网络质量（CQI）、负荷（PRB利用率）的相关性进行分析，给出提升用户感知的方法和解决方案。
2整体趋势和关键指标2.1整体趋势统计对比PRB利用率与用户平均吞吐率、平均CQI，随着PRB利用率提高，每用户下行承载感知速率下降明显、平均CQI在PRB利用率超过30%后降幅趋于平缓，变化趋势如下图所示：小区业务和负荷指标线性关系明显，随着小区平均用户数增加、流量的增多PRB利用率也随之升高。
如下图所示：2.2关键指标✓小区负荷PRB即物理资源块（Physical Resource Block），为空中接口物理资源分配的单位，其利用率（使用个数/可用个数）反应了小区资源使用情况；而小区平均用户数、流量是小区承载情况的体现，PRB利用率随着小区内用户数、流量的增加而上升。
因此PRB利用率体现了小区负荷情况。
✓业务质量CQI（Channel Quality Indicator）信道质量指示，它反映信道的质量状况，由UE测量并反馈给eNode B，值越大信道质量越好。
业务信道采用何种调制是根据反馈的信道质量来确定的， CQI值与编码方式和编码效率一一对应，当CQI值>=10时进行64QAM调制。
因此小区平均CQI反应了小区干扰程度及业务服务质量。
✓用户感知每用户下行承载感知速率为小区下用户单位时间内平均速率，用户吞吐率越高，该用户使用网络感知就越好，因此每用户下行承载感知速率可表征小区内用户平均感知优劣程度。
对于不同场景VoLTE视频感知影响研究目录惠州对于不同场景VoLTE视频感知影响研究................................................错误!未定义书签。
一、推广背景 (2)二、推广实施 (3)2.1VoLTE视频技术原理 (3)2.2VoLTE视频与OTT视频通话区别及优势 (3)2.3VoLTE视频通话条件 (3)2.4VoLTE视频信令流程 (4)2.5VoLTE视频业务带宽需求说明 (6)2.6VoLTE视频主要问题及挑战 (8)三、优化总结 (9)3.1不同场景下VoLTE视频感知验证及研究 (9)3.2不同终端VoLTE视频感知测试验证 (9)3.3不同无线环境VoLTE视频感知测试验证 (14)3.4不同速度VoLTE视频感知测试验证 (17)3.5不同负荷VoLTE视频感知测试验证 (19)3.6VoLTE视频无线参数优化验证 (20)3.7VoLTE视频感知验证经验总结 (24)四、优化总结 (24)【摘要】随着需求的发展，信息沟通由单纯的语音向视频通话转移，也就是说视频通话的业务需求越来越高，这也就是VOLTE的一项重要的有吸引力的业务，也就是说，就是实时高清视频通话业务随着中国电信VoLTE网络的部署，VoLTE视频通话应用将越来越广泛。
相对传统的OTT视频通话，VoLTE视频通话具备端到端的QoS保证，在时延、视频通话质量、流量功耗节省等方面具有明显优势，本文从VoLTE视频技术原理、VoLTE视频应用的主要问题及挑战着手，对不同场景下VoLTE视频感知进行了验证以及研究。
研究的主要场景包括：终端场景、无线环境场景、速度场景、负荷场景以及不同无线参数场景。
研究的主要结论有一定的推广意义：（1）不同终端的视频媒体属性带宽不同，协商带宽以低带宽终端为准。
在相同的带宽条件下，摄像性能好的终端，画质更清晰。
（2）在无线环境良好的情况下，VoLTE视频协商带宽速率不满足配置文件等级实际带宽速率需求时，有概率发生卡顿花屏现象，需要核心网修改满足level=3.0视频文件等级实际带宽需求为1216Kbps，保障VoLTE视频电话业务感知正常。
高干扰导致VOLTE高BLER处理案例研究摘要：VOLTE是目前手机移动通信的主要通话方式，相对于以前的 GSM通话，它具有低时延、高清的通话特点，但是如果基站出现高干扰的情况，用户的手机通话质量就会很差。
关键词：高干扰、VOLTE前言：VOLTE全称为Voice over Long-Term Evolution，意思是一个面向手机和数据终端的高速无线通信标准。
它基于IP多媒体子系统网络，在LTE上使用为控制层面和语音服务的媒体层面特制的配置文件，这使语音服务作为数据流在LTE数据承载网络中传输，而不再需维护和依赖传统的电路交换语音网络。
VoLTE的语音和数据容量超过3G UMTS三倍以上，超过2G GSM六倍以上。
因为VoLTE数据包信头比未优化的VoIP/LTE更小，它也更有效地利用了带宽。
一、案例问题现象在进行网格测试分析时发现通园路和东振路部分路段BLER在10%~25%之间，BLER较高导致VOLER通话时mos低，严重影响用户语音感知度。
二、问题分析过程站点所在位置及高BLER路段通过分析现场测试log来看，国际科技园四期_2小区的干扰值在-95 dBm左右，为高干扰小区，小区覆盖区域高BLER是由于国际科技园四期_2高干扰导致。
高干扰指标：流程图：异常问题—可能原因：1、硬件故障；2、阻塞干扰；3、互调干扰—可能原因：1、硬件故障—如果是该故障，则提供解决方案，解决问题，闭环问题。
—如果不是该故障—可能原因：2、杂散干扰—如果是该故障，则提供解决方案，解决问题，闭环问题。
—如果不是该故障—可能原因：3、互调干扰—如果是该故障，则提供解决方案，解决问题，闭环问题。
随着LTE站点建设速度的加快，2、3、4G站点共站的情况也大幅增加，那么干扰也相对应的增加。
主要包括不同运营商之间的干扰，外部设备的干扰和2、3G小区特定频段的干扰。
本案例中收到干扰的小区为F频段，造成F频段干扰的主要原因有：①GSM900/ GSM1800系统阻塞干扰、 GSM900的二阶互调干扰、 GSM1800系统和1.8 FDD- LTE系统带来的杂散干扰② 信号屏蔽及干扰仪其他电子设备导致的外部干扰③ 基站本身天馈系统硬件存在隐性故障造成的干扰1、硬件故障排查：影响小区无法建立的硬件故障有：射频单元故障、S1链路故障、CPRI链路故障、时钟资源不可用、单板不可用、基带单元故障等。
广东-高干扰场景下VoLTE语音质量提升方案2019年07月目录广东-高干扰场景下VOLTE语音质量提升方案..............................................错误!未定义书签。
一、问题描述 (2)二、分析过程 (2)三、解决措施 (5)四、经验总结 (11)【摘要】随着网络演变和业务负载上升，VoLTE业务对网络质量相比数据业务更敏感，干扰会导致丢包从而引起语音业务的单通、断续、吞字等语音感知差的现象。
在日常的小区维护中，高干扰小区占比约为2%，故通过参数减少干扰从而提升VoLTE用户感知是一个很有意义的课题。
【关键字】干扰、VOLTE、MOS、丢包率【业务类别】VoLTE、参数优化一、问题描述随着网络的建设及环境复杂，网络中会出现各种各样的信号源。
当这些信号落入LTE 的接收带内时，就会造成网络的上行干扰。
干扰是影响网络质量的关键因素之一，对接通、掉话和切换、VOLTE语音质量MOS等均有影响。
电信近期LTE高干扰小区（大于-105dBm）数量873个，占全网比小区1.92%，严重影响用户VOLTE业务感知。
干扰的处理有干扰源的关停，RF天馈调整，参数调优等手段，但是通过干扰源的关停，RF天馈调整等优化手段，优化周期较长。
本文重点针对VoLTE业务通过参数调优，期望改善VoLTE接入成功率，掉话率和VoLTE语音MOS分二、分析过程详细介绍案例的分析过程、问题分类定界方法，最终定位问题原因等。
干扰定义：干扰场景主要指业务闲时上行平均NI>=-105dBm（上行干扰PRB均值L.UL.Interference.Avg>=-105dBm）的小区。
通过从现网选取5个干扰较大的小区，进行VOLTE业务性能指标评估，参数优化，验证优化提升效果，作为全网高干扰小区参数推广的依据。
网管平台高干扰对VOLTE指标指标评估通过网管提取5个高干扰小区KQI指标发现，上/下行空口丢包率和上/下行VQI平均值较差两类指标较差。
2018/10/DTPT——————————收稿日期：2018-08-010前言2017年，中国联通4G 网络的进一步建设、优化以及各类型大王卡、冰激凌套餐的铺开，使得4G 网络负荷急剧增加。
4G 用户规模和话务的快速增长，导致局部网络资源必然会产生瓶颈，影响用户感知。
负荷是网络承载的现状，感知是用户切实的体验，两者既相辅相成，又相互制约。
本文通过实时跟踪全网负荷和用户感知的变化情况，整体上把控联通4G 网络的运行现状。
同时深入研究负荷与感知的关系，分析高负荷小区和高负荷用户对现网感知的影响，细化不同资源对网络的多样作用［2］。
14G 现网负荷变化LTE 现网负荷包括LTE 资源负荷和LTE 效益负荷（见图1）。
LTE 资源负荷指LTE 网络资源，即下行PRB 利用率。
LTE 效益负荷包括LTE 的社会效益和经济效益，指LTE 用户负荷和LTE 流量负荷。
而LTE 效益负荷，最终体现在网络上，就是PRB 的占用情况，即下行PRB 利用率。
本文以某本地网4G 数据为例进行分析，可以看到，4G 现网负荷提升显著。
1.14G 流量负荷中国联通4G现网负荷与感知分析研究384G 流量负荷指小区下行空口业务流量，即统计小区范围内的业务在PDCP 层所发送的下行总吞吐量［4］。
2017年10月，某本地网4G 下行总流量已达到8138TB 。
从2017年1月到10月，4G 下行流量的月平均增长率为16.1%，总体增长率为269.9%。
4G 下行流量增长趋势迅猛。
1.24G 用户负荷4G 用户负荷指占用4G 网络的用户数。
2017年10月，某本地网4G 用户已达到167万（见图2）。
从2017年1—10月，4G 用户的月平均增长率为4.7%，总体增长率为51.7%。
关联4G 流量分析发现，4G 用户数增长趋势略慢，说明单用户业务量提升显著。
可以看到，各类型大王卡、冰激凌套餐的铺开，快速的改变了用户行为，极大地增加了单用户流量。
问题描述：由于数据业务同VOLTE业务混合承载在相同的载波资源内，在高负荷大话务场景、保障场景中VOLTE语音业务出现吞字、注册困难等问题。
问题原因：由于信令调度优先级高于VOLTE业务，因此虽然VOLTE用户数相对较少，但是由于高负荷下大量数据用户的信令调度消耗了CCE资源，在CCE资源受限后，就会导致上/下行报文无法调度的情况发生。
如果无法调度的报文是信令消息，就可能会导致RRC/E-RAB建立失败或者E-RAB掉话。
如果无法调度的上行报文是业务报文，就可能导致上行消息丢包。
影响范围：1在宏站D频段小区上VOLTE启呼2启呼后切换至F频段小区（基于业务切换）3VOLTE呼叫过程中稳定占用F频段小区（通话40s）4结束呼叫后切换（返回）至D频段小区（基于组1的频率优先级切换触发）应用评估：4月20日在园区移动大楼室分开启语音和数据分载波承载方案：新增E3(10M)载波承载VOLTE语音，原E1\E2(20M+20M)载波承载普通数据。
方案部署前后性能对比如下：总体KPI指标：4月20日进行方案部署，实施前后的总体KPI指标保持平稳RRC连接建立成功率(%) E-RAB建立成功率(%)无线掉线率(%) 切换成功率新(%)2016/4/19 99.90 99.99 0.02 99.45 2016/4/20 99.92 100.00 0.01 99.76 2016/4/21 99.94 100.00 0.01 99.71 2016/4/22 99.93 99.99 0.01 99.65VOLTE业务性能指标：VOLTE接通、掉线、丢包和时延指标在方案部署前后保持稳定无线接通率(QCI=1) QCI1业务上行空口丢包率(%)QCI1业务下行空口丢包率(%)VoLTE下行平均时延2016/4/19 99.93 0.02 0.03 3.462016/4/20 99.90 0.04 0.07 3.082016/4/21 99.95 0.03 0.03 3.192016/4/22 99.95 0.02 0.03 3.23 VOLTE载波和数据载波4G总体用户数占比为1:7.5，VOLTE语音激活用户数占比为2:1，普通数据激活用户数占比为1:4.5。
LTE网络VoLTE语音感知与高负荷影响关系研究摘要：随着2G、3G逐步退网，VoNR终端未全面普及，无线通信语音主要由VoLTE网承载，与电路域语音能力不同，VoLTE、VoNR更具优势，高清语音编码（AMR-WB/AMR-NB）带来更好质量；扁平化网元结构带来更低交互时延。
在网络高负荷下，保障VoLTE语音用户接入网络，避免出现明显感知问题，同时保障其它业务KPI和质量不下滑，对语音感知高负荷下的网络性能进行研究。
关键词：VoLTE、容量负荷、语音质量、负荷均衡1概述目前LTE仍是无线通信主要承载网，现网有大量高负荷站点，VoLTE上行受限较大，语音数据处理有一定差异， VoLTE业务使无线资源分配产生变化，与数据业务不同，VoLTE上行与下行为对称业务，上行占用资源相比数据业务开销更大，且语音业务感知更为明显，所以业务优先级也要优先于数据业务资源占用，VoLTE容量标准有进一步研究与探讨的空间，提升保障VoLTE用户的业务感知。
LTE数据业务通常为非对称业务，而VoLTE业务为小包上下行对称业务，主要占用上行资源，在网络VoLTE业务高时，往往上行资源先受限，现网中上下行可用资源不对称。
在热点高话务区域场景，为保障上下行资源对称，可修改子帧配比。
为保证用户感知，将VoLTE业务优先级提升，参考流程：（1）上行调度优先级重传调度—>控制信令调度—>VoLTE业务的BSR和SR调度—>数据业务的SR 调度—>数据业务的BSR调度（2）下行调度优先级控制信令—>重传调度—>VoLTE业务调度—>数据业务调度语音、数据业务混合高负荷场景下，优先保障语音调度，从而保障语音感知质量。
但优先保障VoLTE业务，若上行VoLTE抢占过多资源，可能导致数据下行业务的上行响应，因拥塞无法得到调度，导致数据业务下行速率过低。
实际中通常下行速率40M时，上行ACK反馈占用带宽约1M，因此当上行可用带宽低于ACK 代带宽需求，将影响下行吞吐率。
LTE负荷均衡优化：提升⽤户体验，助⼒⾼校发展提升负荷均衡，增强⽤户体验，助⼒⾼校腾⻜摘要：⾼校是培养国家⼈才的摇篮，⼤学⽣有望成为未来的⾼端⽤户群体。
运营商将⾼校视为业务发展的沃⼟，争夺潜在的未来客户，提⾼⾼校⽤户的感知度，保持学⽣对⼿机号的忠诚度，已成为运营商关注的焦点。
本⽂从多⾓度分析影响⽤户体验的因素，全⾯提升⽹络质量。
关键词：⾼负荷、VoLTE、CQI业务类别：优化⽅法、基础维护、VoLTE⼀、问题概述随着4G⽹络的发展，多家运营商的⽤户增⻓已趋于稳定。
城市⼈⼝的变化主要源⾃于⼤学新⽣的加⼊，各⼤运营商已将⾼校视为每年⽤户增⻓的主要战场。
随着4G⽹络⽤户规模和不限流量套餐的不断普及，4G⽹络负荷逐⽇增加，尤其是校园区域的负荷更为突出。
在此背景下，为了确保下半年⾼校区域VoLTE业务的良好体验，需要针对校园⾼负荷场景进⾏负荷均衡，并提升VoLTE业务的⽤户感知。
⼆、分析流程1. ⾼校⾼负荷场景分析校园区域的⾼负荷占⽐达到了56.25%。
1.8G和2.1G频段的⾼负荷⼩区主要集中在校园内，800M频段的⾼负荷⼩区则分布在校园和农村区域。
超⾼的⾼负荷占⽐以及⽤户的⾼度集中，使得校园成为全⽹优化的重中之重。
场景⼩区数校园占⽐2.1G⾼负荷数27092.22%2.1G校园⾼负荷数2491.8G⾼负荷数82053.41%1.8G校园⾼负荷数438800M⾼负荷数30231.79%800M校园⾼负荷数96校园等室内外场景的区分明显，⾼流量需求⼤多在室内，室外道路的流量需求相对⼀般。
因此，推荐采⽤室内外异频部署策略：优先选择异频组⽹部署：即室内采⽤LTE 2.1G，室外采⽤LTE 1.8G。
室分系统作为容量层吸收室内⾼话务量，室外则主要覆盖道路，提供⼴覆盖。
室内超⾼话务场景：推荐室内部署LTE 2.1G和1.8G双频，室外仅部署1.8G。
利⽤有源室分特性：在室内超⾼话务场景下，可利⽤有源室分的灵活⼩区分裂，提⾼室分系统的容量。
LTE网络VoLTE语音感知与高负荷影响
关系研究
摘要：
AAPC（Antenna Adaptive pattern Change天线权值自适应调整方案）是一种基于AI技术对权值进行优化的方案，用户MR数据完成建模，通过权值路径寻优算法计算用户分布场景最优权值，不依赖工参、一站一场景。
5G波束由最初单波束演进至自动潮汐波束寻优模式，最大限度发挥5G网络能力，精细化实现一站一测，网随业动，值随景变。
关键词：5G、流量经营、覆盖寻优、精细化场景方案
1、背景介绍
5G频段高，覆盖能力比3/4G相对较弱，部分区域存在覆盖不足；5G用户持续增长，5G优化需要逐渐从道路转向室内；单纯基于路测数据进行覆盖优化不足以满足室内用户诉求，无法平衡不同场景下用户体验。
全网固定单波束无法灵活适配不同场景。
5G多波束应用，配置不同波束权值，兼顾5G覆盖与流量占比。
2、分场景天线权值自动化方案部署
2.1天线权值自动化原理
AAPC基于MR采样建模，AI权值寻优计算用户分布场景最优权值，自动潮汐应用，优化权值算法和更新自动潮汐能力，根据用户位置变化，做分时段配置权值参数，实现覆盖跟随用户位置变化，覆盖增益最大化。
基于大数据分析、人工智能优化算法、AI搜索高效精准、自动划分潮汐时段等关键技术实现。
2.2场景部署方式
自动潮汐场景自识别、覆盖关联性评估、构建小区覆盖画像算法、基于路测数据权值寻优四种部署方式。
3、权值自适应调整部署介绍
3.1 数据采集
用户分布数据采集通过小区间协同测量完成。
开启天线权值自优化功能小区向接入UE下发AAPC专用测量，收到UE测量报告后，触发服务小区和测量报告中携带的邻区测量UE的相对于邻区的DOA和路损。
AAPC数据采集策略（Data Collection Policy for AAPC）推荐离散采集方式。
AAPC时间粒度（Time Grade for AAPC）推荐小时粒度。
AAPC小区级采样点门限（Cell-Level Sampling Threshold for AAPC）：离散采集策略下的AAPC单小区门限，乘以AAPC小区级采样门限折算系数（Cell-Level Sampling Threshold Conversion Factor for AAPC建议20%）计算出当前小区优化有效MR个数。
作为筛选优化小区，如小区实际采样数<该门限*数据有效比例，小区不被优化。
AAPC优化采样时长（Sample Duration for AAPC Optimizatio）：AAPC优化数据采集时长，小时为单位建议设置24小时。
3.2 权值优化
根据邻区DOA协同覆盖，完成簇分割以后进行权值计算，包括优化目标、位置、所使用候选权值集。
当系统计算出SSB优化权值后，根据SSB波束原则进行水平方位角和下倾角优化。
3.3 KPI自动评估-质差规避
AAPC性能评估时长：AAPC优化数据评估时长，默认小时为单位，24小时。
权值自动回退功能主要针对权值优化后，性能存在恶化小区及时进行权值回退，可选项为区域级与小区级，区域级考虑小区间互相影响，区域级回退指整个
自动划分簇包含的小区权值均回退，小区级影响较小，仅回退恶化小区权值。
4、AAPC部署
潮汐场景分时权值方案为动态权值方案的一种，增益来源主要是与用户分布
位置的匹配程度更高，现网用户场景是静态权值，权值调整方向是用户在天粒度
内分布概率最大的位置，而潮汐场景方案中的分时权值与用户位置分布的匹配位
置更高，从而能获取到更高的流量增益。
4.1 潮汐场景配置
4.1.1潮汐场景配置方案
自动潮汐：基于聚类结果，实现潮汐时段自动划分，24小时计算出23个关
联度，关联度越高，用户分布越相似，关联度低的时间点表示用户分布位置发生
变化，低关联度时间点即为潮汐时段分割点。
潮汐场景检测邻区RSRP门限，根
据邻区DOA信息自动划分簇后协同覆盖。
手动分段：居民区场景相对商业区、高校潮汐略少，进行四段式部署AAPC
权值优化，权值类参数根据用户分时段配置，从而实现覆盖跟随用户位置的变化，最大化实现覆盖增益。
4.1.2潮汐场景应用
高校校园完成自动AAPC潮汐功能部署工作，校园区域5G流量占比、5G回落
比例、5G覆盖RSRP指标均有正向改善。
4.2 重叠覆盖优化
4.2.1重叠覆盖场景配置方案
基于AI技术对MR训练，完成权值寻优计算，降低重叠覆盖率，提升覆盖，
通过检测邻区DOA数据，计算重叠覆盖，避免波束主瓣重叠覆盖同一位置。
通过构建小区覆盖画像算法，寻求最优覆盖。
4.2.2重叠覆盖场景应用
通过地理化洞悉功能重叠覆盖采样点图层渲染，对比GIS渲染图整体指标调
整后较调整前有明显改善，整体重叠覆盖度降低。
根据各小区重叠覆盖采样点统计，AAPC部署前此区域有4个高重叠覆盖（重
叠覆盖度大于15%），AAPC部署后覆盖度明显下降。
4.3 道路场景优化
线场景5G波束优化，基于路测数据进行波束调优，确保道路覆盖最优占用，建模采集：AAPC任务激活，进行拉网DT测试，完成数据采集；权值优化：建模后，自动进入权值优化流程，无需人工干预；效果评估：AAPC优化后，拉网测试
与摸底数据进行对比，确定增益。
参数配置：AAPC数据采集策略，集中采集，路
测场景配置为非离散采集；优化目标主要针对高速周边站点；采集终端类型通过
路测终端，避免用户感知影响。
TRACE跟踪，通过网管STA对路测终端进行信令跟踪， 2~3部终端；AAPC任务：采集终端类型为仅路测终端。
整体高速场景NR2.1频段为主、城区以NR3.5为主、郊县农村以NR2.1为主
要覆盖，采集路测终端数据，进行多场景权值部署。
4.4 商用权值部署
离散采集是将MR采集任务分为不同时间段，，主要用于商用场景。
用户分
布数据采集是通过小区间协同测量完成。
当收到UE上报测量报告后，触发服务
小区和测量报告中携带的邻区测量UE相对于邻区的DOA和路损进行权值自优化。
AAPC数据采集策略推荐值离散采集，路测场景建议为非离散采集，商用场景
下建议为离散采集；AAPC时间粒度推荐值小时级；AAPC优化采集时长推荐24小时。
AAPC小区级采样点门限2000；AAPC小区级采样门限折算系数20%作为筛选
优化小区，如果小区的实际采样数<该门限*数据有效比例，该小区不会被优化。
优化调整后5G流量占比平均提升0.76pp，相对于未部署区域流量占比提升0.42pp；优化调整后驻留比平均提升0.5pp。
5、总结
AAPC权值自动化属于业界领先水平，整体部署原则按照小区间覆盖协同部署，特点是通过检测邻区的DOA数据，识别小区覆盖的关联性，计算本小区与邻小区
覆盖位置，以簇为单位，避免波束主瓣重叠覆盖同一位置，以此获取更高覆盖增益。
波束调整同时兼顾覆盖与质量。
发挥智能波束最大优势，达成网络体验最佳、效能最大。
多轮迭代，保证调
整方案最优，通过路测多径还原，覆盖提升。
聚焦覆盖，基于自定义波束协同微
站/室分，降低宏站对室分小区干扰，室内外协同优化，实现边缘用户速率。
提
升5G深度覆盖，助力5G流量占比提升。
一站一策实施，基于波束级MR数据构
建路损矩阵，智能迭代寻优最佳场景化波束。
参考文献：
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