5G超密集组网的网络规划新技术

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5G超密集组网的网络规划新技术

摘要：随着移动互联网、物联网等技术的蓬勃发展，用户随时随地高速无线接入的需求对移动通信网络的覆盖和容量提出了更高的要求。密集市区的整体网络结构也由传统的宏站+室分的方式向宏微协同、超密集分层立体组网转变。在面向5G的超密集组网场景下，人们已经发现，5G网络在未来有着非常良好的应用空间，规划的新技术和新要求也随之进行了不断的革新。做好目前网络规划工作，必须从超密集组网的角度进行分析和研究。

关键词： 5G；超密集组网；网络规划；新技术

引用：第五代移动电话行动通信标准，也称第五代移动通信技术，外语缩写：5G。由于物联网尤其是互联网汽车等产业的快速发展，其对网络速度有着更高的要求，这无疑成为推动5G网络发展的重要因素。随着着物联网、互联网等各项技术的快速发展，用户随时高速无线接入的需求，使人们对移动通信网络的容量和覆盖情况提出了更高的要求。在此背景下，密集市区整体网路结构也由传统宏站+室分方式逐渐向宏微协同、超密集分层立体组网方向转变，从而能够为人们提供更好的服务。

一、5G网络传输先天优势决定网络规划新技术基础

5G网络传输技术是4G网络基础之上的下一代的传输网络，因此其传输速率往往更高，在理想的条件之下，传输的速度可以达到几十GB一秒。这种可以将高质量的电影片在一秒钟之内下载和传输完成的方式，使得网络技术的产生和应用有了更加广阔的使用空间。比如说，可以在家里的移动终端通过智能终端来分享3d电影，采用超高清的画质传输来进行传输分享的愉快体验。目前，5G网络在28GHz波段下的传输速率已经能够达到1Gbps，这一速度已使数据的传输能够在短时间内完成，满足人们需要快速完成数据传输的需求。 二、5G技术及新需求

互联网发展的今天，移动网络伴随着网络终端开始不断的改造和升级，最初网络的管道承载量不断增加，移动互联网的规模进一步扩大。对于互联网来说，它的要求更加高，它的技术指标要求也更加专业。

5G网络构架，各方面都是对于未来发展趋势是一种挑战。5G作为一个基础的网络，在终端性能中扮演着重要的角色，与以往的互联网不同，5G随着互联网不断的革新而出现的，应用的变革，归根结底是通过新的业务场景进行驱动的。 移动数据终端的安全防护能力相对来说比较低，现在的互联网病毒多，它的威胁性也面临着巨大的挑战。5G需要随时寻求安全的保护，恶意的软件病毒越来越多，这些病毒软件的传播一定程度上会影响技术的发展。

移动通信大概每过十年就会出现一个新的技术，技术更新快同时技术的竞争力也不断增强，5G技术引领着时代的潮流，5G技术是目前为止是社会上最新出现的技术，它是一个新的技术为区分点，5G的研究是通过关注用户和需求方式发出。

5G关键能力在于体验速率、时延、连接数密度、峰值速率、移动性、流量密度、能效和频谱效率这八个方面。 三、网络规划设计问题与解决

传统的网络规划设计主要通过路测、投诉等方式确定网络问题，这种方式费


时费力且不够全面直接。现通过用户实时上报的MR数据，可以获得在网用户对服务小区无线信号的实际测量结果，具有信息全面、效率高的优势，可以更准确反映无线网络的整体覆盖情况，便于查找网络覆盖漏洞，为新站规划提供了有力依据。同时MR数据也有其局限性，由于其本身并不包含用户的位置信息，因此无法直接定位问题的准确区域。基于大数据分析的精准问题定位的核心思想是通过对MR数据的联合定位，从而实现网络问题的精准定位。

MR数据定位分析的主要流程包括三步：一是通过测试得到测试指纹库，二是对实际的MR数据进行解析，最后将测试指纹库和MR数据进行匹配以实现定位。

在测试指纹库建立的过程中，考虑到室内外信号的巨大差异，将室外和室内区域分开进行处理。我们选择几个典型的场景进行室外DT测试，然后按照30 m×30 m的bin将测试数据进行栅格化，对于室内测试数据，以每栋建筑物作为一个栅格，其测试指纹库文件包含了不同楼层的测试数据。MR数据需采用专门的大数据工具如Hadoop、Spark等按照编码规则进行解析，然后逐行进行字段提取，并对目标字段数据进行归集统计，最后导出形成MR数据库。最后一步，采用

KNN算法将指纹库和MR特征指纹做匹配处理，最终匹配结果作为定位结果输出。 基于对用户的精确定位，不仅可以定位到网络问题区域，还可以精确确定价值区域。

定位指纹库的建立，除了前面提到的现场实测方法之外，还可以基于精细仿真得到。基于仿真的方法可以快速而便利地得到整片区域的信号场强预测，但是其精度受到电子地图精度和传播模型的影响。

在测试数据采集的过程中，采用了自主研发的比特蜂移动智能采集信息系统，系统基于安卓平台开发，可以同时完成目标楼宇或室内场景的相关数据采集、拍照记录以及无线信号测试，并且可实现勘察测试数据的上传下载，由统一的云平台进行存储管理，是建立城市建筑物无线指纹库的强大助力。

精确定位网络问题之后，接下来即需要考虑如何高效解决问题。

为了提升网络设计的精细化水平，我们合作进行了室内外联合覆盖课题研究，重点针对100 m左右小尺度的无线传播特性进行研究。在理论研究之外，还组织进行了大量的测试验证工作，整个测试工作分为3个阶段，第一阶段是类实验室测试，通过人为构造出相对单纯的传播环境，对反射、衍射、穿透等特性进行测试；第二阶段是典型场景模拟测试，主要针对影响信号传播的几个主要因素如高度、入射角等进行对比测试，评估验证其影响程度；第三阶段是外场验证测试，通过对室内外综合覆盖场景现网测试，分析不同距离、不同角度、不同天线类型的覆盖效果。

基于传播特性研究的成果开发出了室内外联合仿真工具，其核心是射线跟踪算法。通过仿真计算，可以得到室内外电平仿真效果图以及相关统计结果，如接收电平CDF曲线。有了室内外联合精细化仿真工具的支撑，即可对室内覆盖的效果进行更加准确的评估，方案的优化调整也更加有据可依。 四、5G超密集组网的网络规划

在5G超密集组网条件下，5G基站的覆盖半径将会出现明显的缩小状况，在数百米或者几十米，这种明显的缩小就可以导致小区数量和基站密度的增加。也就是说，在网络结构变得越来越复杂的今天，传统的传播模型已经不能满足网络规划科学指导的需要。因此，人们为了达到期望的标准值，就采用适当的手段，借助大数据的分析方法，进行精细化的仿真。因此，在现阶段，依托于5G的网

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