一種基于多元回歸算法扇區(qū)間業(yè)務均衡畫像模型研究

［劉琳 文錦朝］

1 引言

隨著5G 網(wǎng)絡的快速建設與以及用戶業(yè)務量持續(xù)增長，5G 流量占比已達到50%左右，中國移動在2023 年計劃對4G 網(wǎng)絡中2.6 G 頻段（以下稱D 頻段）的60 M 帶寬進行逐步退頻。截止2022 年底，4G D 頻流量占4G 總流量大約30%，在D 頻退頻的背景下，4G 高負荷問題將有一定程度的惡化，并且滿意度調(diào)研不滿用戶中，存在4G高負荷問題的用戶占22%左右，其中與周邊小區(qū)業(yè)務不均衡的用戶占高負荷問題用戶的81.44%，因此，如何充分利用4G 現(xiàn)有頻段資源做好4G 網(wǎng)內(nèi)業(yè)務均衡，是提升客戶滿意度的舉措之一。

目前通信行業(yè)中，4G 網(wǎng)絡業(yè)務均衡維度基本停留在共址同覆蓋小區(qū)之間，主要從終端駐留態(tài)和連接態(tài)兩個不同的狀態(tài)開展均衡。駐留態(tài)主要通過調(diào)整重選門限實現(xiàn)均衡；連接態(tài)主要通過調(diào)整負載均衡功能算法或切換門限、CIO（偏移）等實現(xiàn)均衡。但是在扇區(qū)維度，如何找到可均衡的目標扇區(qū)，可均衡多少業(yè)務量到目標扇區(qū)，業(yè)界均沒有相關的模型作為指導。

為此，本文基于多元回歸模型，對MR 數(shù)據(jù)、切換次數(shù)、工參等數(shù)據(jù)，重點研究扇區(qū)間業(yè)務均衡畫像模型，①通過數(shù)據(jù)模型1，精準判斷可均衡目標扇區(qū)；② 通過模型2，量化每個目標扇區(qū)可接受業(yè)務均衡比例；③通過模型1、模型2 的輸出結果，通過地理化呈現(xiàn)扇區(qū)間業(yè)務畫像，提升無線網(wǎng)絡優(yōu)化人員的分析效率和準確率，改善網(wǎng)絡資源的利用率，從而提高用戶滿意度。

2 概念與定義

2.1 共覆蓋與扇區(qū)概念

在移動通信中，射頻天線的海拔高度、方向角與下傾角度均相近的基站小區(qū)的無線信號覆蓋范圍相近，無線信號覆蓋范圍相近即共覆蓋。有共覆蓋特點的邏輯小區(qū)組，可統(tǒng)稱共覆蓋小區(qū)。共覆蓋小區(qū)可分為同址共覆蓋與非共址共覆蓋兩種。

（1）同址共覆蓋：同址共覆蓋可理解為在共址物理基站中，幾個邏輯小區(qū)覆蓋方向相近或相同。同址共覆蓋的幾個邏輯小區(qū)的組合，稱為扇區(qū)。在某省扇區(qū)具體判斷方法為：邏輯宏站站間距小于50 m、小區(qū)方位角偏差小于10 度的邏輯小區(qū)組合。示例如圖1 所示。

圖1 扇區(qū)示意圖

（2）非共址共覆蓋：即基站小區(qū)之間相隔一定距離（大于50 m），且無線信號覆蓋區(qū)域相近的小區(qū)。扇區(qū)間滿足非共址共覆蓋條件，則認為是共覆蓋扇區(qū)，一般判斷方法可根據(jù)站間距（基站間距離）、鄰區(qū)切換數(shù)據(jù)、MR（Measurement Report）測量數(shù)據(jù)、方向角等進行判斷。本文重點研究扇區(qū)共覆蓋場景下負荷均衡模型畫像。

2.2 MR 鄰區(qū)采集

MR 測量是TD-LTE 系統(tǒng)的一項重要功能。由物理層上報，其測量結果可以用于系統(tǒng)中無線資源控制子層完成諸如小區(qū)選擇/重選及切換等事件的觸發(fā)[1～3]。其數(shù)據(jù)文件由周期或特定事件觸發(fā)，以某項測量內(nèi)容為單位記錄呼叫過程中的某時間某地點的網(wǎng)絡環(huán)境特征（如，服務小區(qū)RSCP、服務小區(qū)Ec/No、DL BLER、鄰區(qū)的RSCP、鄰區(qū)的Ec/No 等）。

MR 數(shù)據(jù)主要來自UE 和eNodeB 的物理層、RLC 層，以及在無線資源管理過程，直接報送到OMC-R 以樣本數(shù)據(jù)形式進行存儲，如圖2 所示。該文件主要有服務小區(qū)電平、鄰小區(qū)電平、服務小區(qū)質(zhì)量等字段信息，無論系統(tǒng)是否配置鄰區(qū)關系，均能測量到鄰區(qū)相關信息，本文主要使用MR 中主鄰小區(qū)電平值計算MR 重疊覆蓋小區(qū)等相關數(shù)據(jù)進行分析，用于判斷小區(qū)間、扇區(qū)間的共覆蓋的關系。

圖2 測量報告樣本數(shù)據(jù)采集示意圖

MR 重疊覆蓋率定義如下。

（1）重疊覆蓋采樣點：MR樣本點中測量到的鄰區(qū)的電平和主小區(qū)電平（主小區(qū)RSRP ＞-110 dBm）差大于-6 dB且鄰區(qū)數(shù)目大于等于3 的樣本點數(shù)量[4]。

（2）重疊覆蓋率：某鄰區(qū)重疊覆蓋點數(shù)量占主小區(qū)所有鄰區(qū)重疊覆蓋采樣點數(shù)量的比例。

3 模型原理與研究

3.1 現(xiàn)有業(yè)務均衡方法

在業(yè)務均衡的方法中，判斷共覆蓋是最重要的一個環(huán)節(jié)，現(xiàn)有的均衡方法主要是同站址不同小區(qū)間的均衡，目前基本使用負荷均衡算法與重選切換門限調(diào)整來實現(xiàn)[5,6]。

3.1.1 現(xiàn)有共覆蓋判斷方法

判斷共覆蓋方法主要有以下2 種。

（1）基于站間距、方位角進行判斷[7]，當服務小區(qū)與鄰區(qū)方向角在60 度以內(nèi)（服務小區(qū)與鄰區(qū)之間的連線與服務小區(qū)法線的夾角小于等于60 度，且與鄰區(qū)的夾角小于60 度），且兩基站的距離小于等于一定距離，則判斷為共覆蓋小區(qū)。該方法存在如下問題：數(shù)據(jù)依賴工參，沒有充分考慮小區(qū)覆蓋遠近的情況，方法較為粗略。

（2）通過路測數(shù)據(jù)進行衡量，但是該方法無法真實呈現(xiàn)用戶所處的無線環(huán)境以及真實的覆蓋體驗。同時，由于現(xiàn)在用戶行為也發(fā)生了重大變化，大部分用戶集中在室內(nèi)使用數(shù)據(jù)業(yè)務，當出現(xiàn)用戶投訴后使用路測手段進行復現(xiàn)的難度很大，并且需要耗費大量人力物力以及使用專用的測試設備，開展成本高。

3.1.2 現(xiàn)有業(yè)務均衡方法

現(xiàn)有的業(yè)務均衡方法主要為負荷均衡算法、重選切換門限調(diào)整、方向角下傾角調(diào)整等，對于LTE 3D-MIMO站點，可通過天線權值調(diào)整實現(xiàn)，但目前LTE 3D-MIMO 站點逐漸清退，天線權值調(diào)整方法只適用于5G 業(yè)務均衡,對4G網(wǎng)絡作用不大。

（1）負荷均衡算法：負荷均衡算法是使小區(qū)間、頻率間和無線接入系統(tǒng)間負荷達到有效均衡的方法。該項功能主要依據(jù)服務小區(qū)和與他相鄰近的小區(qū)負荷狀況（如PRB 利用率、UE 數(shù)量等）進行判斷，根據(jù)一定算法控制用戶的接入與切換，從而將系統(tǒng)資源合理有效利用，目的在于使系統(tǒng)容量和穩(wěn)定性顯著提高。本算法需人為定義共覆蓋鄰區(qū)，存在局限性。

（2）重選切換門限調(diào)整：主要通過調(diào)整鄰區(qū)間的CIO（個體偏移）值、時間遲滯等重選切換參數(shù)，實現(xiàn)UE 從主小區(qū)加快或減慢切換到鄰小區(qū)的效果。該方法同樣需要人為主觀判斷，存在局限性。

（3）方向角、下傾角調(diào)整：主要為網(wǎng)絡結構調(diào)整進行負荷均衡。

3.2 業(yè)務均衡模型總體思路

由于扇區(qū)內(nèi)（即同址共覆蓋小區(qū)）業(yè)務均衡已有成熟的均衡方法，針對現(xiàn)有業(yè)務均衡方法的不足，本文重點研究扇區(qū)間業(yè)務均衡模型。該方法先通過小區(qū)級的MR 數(shù)據(jù)、鄰區(qū)切換數(shù)據(jù)和工參等數(shù)據(jù)，擬合MR 重疊覆蓋權重（i）、站間距權重（j）、鄰區(qū)切換權重（k），訓練得到業(yè)務均衡模型，用于選擇業(yè)務均衡的目標扇區(qū)，然后利用多元回歸模型，輸入i，j，k 系數(shù)與對應的扇區(qū)級MR 重疊覆蓋率，站間距、鄰區(qū)切換比例數(shù)據(jù)，判斷業(yè)務均衡效果，最終地理化呈現(xiàn)業(yè)務均衡畫像，便于網(wǎng)絡優(yōu)化人員開展業(yè)務均衡工作，總體思路如圖3 所示。

圖3 業(yè)務均衡模型總體思路

3.3 模型搭建

3.3.1 影響業(yè)務均衡的要素[10]及相關數(shù)據(jù)

由于用戶移動性以及業(yè)務的多變性，需要保證用戶的切換時延以及能切換到最適合當前業(yè)務的網(wǎng)絡中，從而保證用戶感知，而準確的鄰區(qū)關系配置是保證移動網(wǎng)絡性能的基本要求。

目前，業(yè)務均衡的關鍵是共覆蓋扇區(qū)的判斷準確性，本文研究的扇區(qū)間的共覆蓋，原理上等同于鄰扇區(qū)判斷。以LTE 網(wǎng)絡為例，根據(jù)網(wǎng)絡優(yōu)化經(jīng)驗，共覆蓋判斷可用到的數(shù)據(jù)有以下3 類。

（1）MR 重疊覆蓋率：該數(shù)據(jù)通過MR 采樣點得出，能客觀反映源小區(qū)與鄰區(qū)間重疊覆蓋的采樣點比例；優(yōu)點是UE 直接測量，可對鄰區(qū)關系缺失的鄰區(qū)進行測量并記錄采樣點數(shù)，可用于補充判斷共覆蓋的小區(qū)；缺點是數(shù)據(jù)量大，解析數(shù)據(jù)時間長。通過該數(shù)據(jù)二次處理，可整理出MR 小于6 dB 重疊覆蓋率權重、MR 鄰區(qū)權重，作為業(yè)務均衡模型的輸入要素。

MR 小于6 dB 重疊覆蓋率（X1）計算公式為：

（2）工參數(shù)據(jù)：通過小區(qū)的經(jīng)緯度、方向角、站間距等從水平空間上判斷小區(qū)間的共覆蓋關系；優(yōu)點是判斷共覆蓋容易、直接；缺點是工參數(shù)據(jù)變動頻率高，判斷扇區(qū)間共覆蓋容易出錯；考慮到工參數(shù)據(jù)中，經(jīng)緯度數(shù)據(jù)變動頻率低，站間距判斷準確，因此在模型搭建過程中，站間距（X2）作為業(yè)務均衡模型的輸入要素。

（3）鄰區(qū)切換關系數(shù)據(jù)：鄰區(qū)即相鄰的小區(qū)，相鄰小區(qū)在系統(tǒng)上配置為鄰區(qū)，即成為鄰區(qū)關系。通過鄰區(qū)關系數(shù)據(jù)可獲得兩小區(qū)間的切換次數(shù)，可客觀反映兩小區(qū)間共覆蓋的程度。對本研究來說，該數(shù)據(jù)優(yōu)點是數(shù)據(jù)獲取容易，共覆蓋關聯(lián)性強；缺點是對鄰區(qū)規(guī)劃的準確性要求高，無法對未添加鄰區(qū)關系的扇區(qū)進行共覆蓋評估。通過數(shù)據(jù)二次處理，可整理出鄰區(qū)切換比例，作為業(yè)務均衡模型輸入要素。

鄰區(qū)切換比例（X3）計算公式為：

（4）路測數(shù)據(jù)：該數(shù)據(jù)通過專業(yè)路測隊伍測試所得。優(yōu)點是能準確反映小區(qū)間共覆蓋關系；缺點是數(shù)據(jù)量少，獲取成本高，不作為判斷業(yè)務均衡模型要素。

小結：通過現(xiàn)有數(shù)據(jù)的分析，業(yè)務均衡模型的重要輸入要素有3 個，分別為：MR 小于6 dB 重疊覆蓋率站間距、鄰區(qū)切換比例

3.3.2 模型搭建

業(yè)務均衡畫像模型搭建主要是為了準確找出業(yè)務均衡目標扇區(qū)，首先輸入基站小區(qū)級別的MR 小于6 dB 重疊覆蓋率、站間距、鄰區(qū)切換比例、業(yè)務均衡效果（y）4 個因子，通過多元線性回歸算法[8]，擬合出MR 小于6 dB 重疊覆蓋率權重（i）、站間距權重（j）、鄰區(qū)切換權重（k）3 個權重，得出業(yè)務均衡畫像模型。模型搭建流程如圖4。

圖4 模型搭建流程圖

（1）第一步：量化業(yè)務均衡效果（y）

業(yè)務均衡效果即目標基站小區(qū)吸收源基站小區(qū)業(yè)務的能力。由于現(xiàn)有指標規(guī)范中沒有業(yè)務均衡量化的指標，因此，本文需對業(yè)務均衡效果進行量化，以便搭建模型1。

業(yè)務均衡效果主要通過網(wǎng)絡參數(shù)調(diào)整，對比參數(shù)調(diào)整前后目標基站小區(qū)的下行PRB 利用率的變化幅度進行量化。量化流程如下。

①從全網(wǎng)篩選出高負荷待擴容小區(qū)100 個（以下稱源小區(qū)）。

② 整理源小區(qū)的MR 重疊覆蓋率、MR 鄰區(qū)測量數(shù)據(jù)、鄰區(qū)關系等數(shù)據(jù)，通過MR 鄰區(qū)測量數(shù)據(jù)、鄰區(qū)關系確定源小區(qū)對應的均衡目標小區(qū)。

③源小區(qū)所有鄰區(qū)關系的CIO 設置為0，負荷均衡算法開關為關，并保持一周。

④ 源小區(qū)打開均衡算法開關，算法內(nèi)所有參數(shù)設置為一致，CIO 統(tǒng)一調(diào)整為3，并保持一周。

⑤ 統(tǒng)計網(wǎng)絡參數(shù)修改前后目標小區(qū)下行利用率變化幅度，業(yè)務均衡效果數(shù)值范圍為

（2）第二步：三個要素權重的確定

d.SD：標準差

② 模型1 搭建

歸一化后，多元回歸模型（以下稱模型1）公式如公式5。

a.h：為常數(shù)，默認為0。

b.MR 小于6dB 重疊覆蓋率權重（i）：該權重處于[0,1]區(qū)間，值越大，共覆蓋關聯(lián)性越大，業(yè)務均衡效果越好。

c.MR 鄰區(qū)權重（j）：該權重處于[0,1]區(qū)間，值越大，共覆蓋關聯(lián)性越大，業(yè)務均衡效果越好。

d.鄰區(qū)切換權重（k）：該權重處于[0,1]區(qū)間，值越大，共覆蓋關聯(lián)性越大，業(yè)務均衡效果越好。

③i，j，k 權重值求解

導入挑選的100 個滿足條件小區(qū)的MR 小于6 dB 重疊覆蓋率、站間距，鄰區(qū)切換請求比例和業(yè)務均衡效果數(shù)據(jù)，通過最小二乘法計算i，j，k 值。

（3）第三步：選擇目標扇區(qū)

本文基于小區(qū)級間業(yè)務均衡進行模型搭建與訓練，得出i，j，k 值后，根據(jù)1.1 章節(jié)概念，將小區(qū)級數(shù)據(jù)匯聚成扇區(qū)級數(shù)據(jù)，通過模型1 輸出目標扇區(qū)對應源扇區(qū)的業(yè)務均衡效果。當業(yè)務均衡效果大于n，則認為目標扇區(qū)滿足共覆蓋要求，均衡效果好；反之目標扇區(qū)剔除，不作為均衡目標。

（4）第四步：生成均衡畫像

根據(jù)模型1 輸出的業(yè)務均衡效果，確定目標扇區(qū)后，搭建模型2 解決“可均衡多少”的問題，從而生成源扇區(qū)與周邊目標扇區(qū)的均衡畫像。模型2 如公式6。

注：等效PRB 利用率即以TDD 20 M 的小區(qū)為基準，根據(jù)不同頻段、不同帶寬的載波能力，折算成TDD 20 M等效載波，各頻點轉換關系如表1 所示。

表1 等效載波折算表

根據(jù)模型2，輸出業(yè)務均衡畫像示意圖如圖5。

圖5 業(yè)務均衡畫像示意圖

4 業(yè)務均衡畫像應用

4.1 模型應用

表2 權重系數(shù)表

選取該地市最大等效下行PRB 利用率＞40%且平均等效下行PRB 利用率＞30%[9]的扇區(qū)挑選進行效果驗證。導入對應3 個要素數(shù)據(jù)用模型1 時進行分析，共分析出826 對具備均衡調(diào)整條件的鄰扇區(qū)對。此批鄰扇區(qū)區(qū)對的基本負荷情況如圖6 所示，主扇區(qū)的利用率處于較高水平，模型1 輸出結果鄰扇區(qū)利用率在較低水平，且主鄰小區(qū)利用率差值超過20%，模型1 符合理論結果。

圖6 主鄰扇區(qū)PRB 資源利用率對比圖

4.2 優(yōu)化方案實施及效果

根據(jù)模型2，對評估出的826 對鄰扇區(qū)進行量化均衡畫像輸出，優(yōu)化人員根據(jù)現(xiàn)有均衡方法，按區(qū)域共分3 批進行實施。如圖7 與圖8 所示。

圖7 自忙時資源利用率對比圖

圖8 高流量預警扇區(qū)數(shù)量對比圖

（1）整體高流量預警扇區(qū)從優(yōu)化前239 個下降為154 個，改善幅度35%。

（2）主扇區(qū)平均利用率從49.43%下降為40.21%。

（3）目標業(yè)務均衡扇區(qū)平均利用率從24.30%增長為28.01%。

5 小結

多元線性回歸算法業(yè)務均衡畫像模型可以充分挖掘網(wǎng)絡容量潛能，提升網(wǎng)絡整體資源利用率，網(wǎng)絡效能得到顯著提升?；谏葏^(qū)間的重疊覆蓋區(qū)域空間，結合主鄰扇區(qū)間的點對點切換關系，精細化計算出各相鄰扇區(qū)可均衡幅度，對高流量、高負荷小區(qū)進行鄰扇區(qū)級業(yè)務均衡綜合評估，輸出小區(qū)對可均衡優(yōu)化清單，使扇區(qū)間負荷平衡達到新的高度，大幅提高業(yè)務均衡的精準性、可控性、高效性。

本文所述方法可以有效改善當前日益嚴重容量問題，并且其比傳統(tǒng)的均衡方法，具備以下優(yōu)勢。

（1）均衡精準：精細到主鄰小區(qū)對級的均衡，可以明確業(yè)務均衡到具體扇區(qū)。

（2）有效可控性：對權重大且具備均衡條件的鄰區(qū)，可通過切換參數(shù)實時控制均衡力度，在后續(xù)指標監(jiān)控過程中動態(tài)調(diào)整其大小，防止過均衡等情況。

（3）快捷性：此方法對比以往人工優(yōu)化模式，可以做到批量評估、批量調(diào)整、批量進行效果觀察等，簡化優(yōu)化流程提高效率。

本文主要通過LTE 數(shù)據(jù)，開展多元線性回歸業(yè)務均衡畫像模型研究，精準判斷可均衡鄰扇區(qū)并輸出業(yè)務均衡畫像，大幅提升優(yōu)化效率。在5G 業(yè)務發(fā)展到成熟階段，700 M、2.6 G、4.9 G 頻段的5G 站點大量建設后，均可以使用同種方法開展5G 扇區(qū)間業(yè)務均衡。在后期計劃中，將對5G 網(wǎng)絡的業(yè)務均衡進行研究，保證5G 用戶的滿意度。