面對高達幾百種乃至成千上萬種的參數組合,通過人工的方式去找出參數最優值幾乎不可能,網絡優化的難度迅速增加。另一方面,在無線資源緊張的情況下,如何進行資源的分配和調度,如何有效管理無線網路的相關參數,這都是網絡優化面臨的挑戰。

5G整體網絡優化方法可以從下面四個角度來看,第一階段是初始優化,第二階段是應急網絡優化,剩下的兩個階段分別是持續優化和指導性優化。對于任何網絡優化,首先肯定是網絡工程建設,然后是干擾搜尋。干擾搜尋是極其重要的,一旦有干擾,網絡信號性能就會受限。在干擾搜尋期間,需要同步進行網絡質量比較并進行網絡監控。

初始優化階段的一般檢測

一般將部署的最后階段作為初始優化階段,初始優化主要是部署之后的性能測試和性能調優?;静渴鹜戤吅?,常規的天線測量、射頻測量這些功能測試肯定是必不可少的,在此階段完成下行/上行數據測試、延遲測試等等。

考慮到5G網絡復雜性很高,可以將網絡的下行方向調節至高數據速率,這樣也可以優化網絡配置以實現低延遲。在此階段,為了完善整個優化流程,測試廠商會進行網絡切片,使得網絡的一些部分優先考慮高數據速率,還有一部分優先考慮低延遲。

在此環節,上行干擾是首先搜尋到的干擾。眾所周知,5G主要采用TDD模式部署,所以上行和下行是共享相同頻率的,只是在時間上錯開。因此如果配置網絡時明顯偏向于下行,時域中會存在大量的下行時隙(少量的上行時隙),此時頻譜分析儀中也幾乎看不到上行信號,這樣就很難看到任何干擾。上行干擾的優化測試有兩個重要的點,數據吞吐率和射頻參數。通過將MCS與MIMO layers的測試指標匯總起來,這就是基站所做的優化工作,能確定最終合適的數據包長度、MIMO層,便于優化上行或下行方向的數據吞吐率。

在TDD模式中,上行干擾優化的復雜在于下行總是會覆蓋上行?;静シ诺腟IB系統信息廣播可以配置上下行參數,即可以在解碼的SIB中看到上行時隙的起止點,稍加配置即可獲取上行起止信息,然后就此提供特定時間門控。下行階段測試調優與此相同。初始優化階段的相關優化大多在性能測試和調優上。

應急網絡優化該怎么辦?

第二個優化階段——應急網絡優化主要進行故障排除以解決網絡中的問題。流程并不復雜,網絡管理KPI顯示網絡質量問題,然后應急網絡優化執行頻譜測量、信號覆蓋驗證以及其他測量。

假如顯示高BLER、低MCS這種情況,那么就是上行方向可能存在干擾。在處理過程中,如果能將比特率、延遲和連續性整合至單一結果中那么優化將更方便迅速。這種方法由終端將UDP數據包流發送至服務器,再由服務器將其發回終端,其間使用TWAMP協議,也就是雙向主動測量協議。這種雙向測試模式中的數據包速率、數據包大小、時延均為可配置,根據不同的網絡流量需求進行配置,然測試結果可以將比特率、延遲和連續性整合至同一結果中,優化整個流程的便捷性。

外部干擾源是應急網絡優化中時常出現的,另一個則是TDD的時間同步,是一項潛在的干擾源,因此同步中的時間測試同樣必不可少。

持續優化實現高效實現連續網絡測試

持續優化需要使用連續的數據流來進行這種常規優化,基于云的測試會比較適合這類持續優化,也就是說將測試設備的控制和后處理轉移到云端,從連接互聯網的任意位置訪問這些應用程序。路測設備、基準測試設備、室內采集設備都能夠直接采用基于云的測試實現持續優化?;谠频臏y試能夠帶來更高效的數據采集方式,不需要大量的手動交互就能高效地生成數據。

端到端的數據流同樣通過遠程配置整個測試設備,配置好完整的測量文件,然后工程師將任務推送至終端的探針來執行任務。設備定期向管理端上傳高級別KPI以及一些位置和狀態更新。任務測試后,這些終端會將文件上傳至專用的預定義文件服務器,然后由自動測量文件進行處理。

要實現這種高效的連續網絡測試最重要無疑是可靠的測試設備,尤其是終端探針,要維持在一定溫度確保其正常工作。這可以借助強制對流的無源冷卻裝置,或者借助Peltier元件的有源冷卻裝置,使得UE和探針處于恒溫水平。

寫在最后

最后一部分指導性的優化主要是為了應對5G網絡日趨復雜化的各種市場問題,根據收集到的大量數據進行分析并為用戶提供指導性的優化建議。機器學習在其中也發揮了不少作用,采用不同算法進一步發揮大量數據的作用。

從部署結束到網絡應用環節中的每一個階段,這四個階段的優化能迅速降低5G網絡優化的難度,在無線資源緊張的情況下,合理地進行資源的分配和調度,并有效管理無線網路的相關參數。

標簽: 網絡優化 網絡測試