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地鐵場景5G無線鏈路預算與優(yōu)化方案研究

2022-09-08 08:35孫正輝
江蘇通信 2022年4期
關鍵詞:斷點號線鏈路

唐 岱 孫正輝

1. 中國鐵塔股份有限公司江蘇省分公司;2. 中國移動通信集團江蘇有限公司

0 引言

近年來,江蘇省城市軌道交通建設如火如荼,至“十四五”期末,江蘇城市軌道交通運營里程有望超過1500公里。作為“新基建”重要組成部分,地鐵5G公網通信覆蓋項目總體投資預計可達10億元量級。

當前地鐵場景5G公網覆蓋方案中,在隧道中使用四根全頻段漏纜進行覆蓋,是性能最優(yōu)方案之一,也是各大運營商的目標網絡。該方案可實現5G 4T4R MIMO,使得地鐵全線網絡速率達到千兆;此方案還能同時兼容三大運營商的2/3/4/5G(C-band)系統(tǒng),并將其中易產生互調干擾的系統(tǒng)進行物理分隔,具備優(yōu)異的抗干擾能力。從長期看,其在超高話務量環(huán)境下的表現相對于雙纜和貼壁天線系統(tǒng)的優(yōu)勢更加明顯。但也正因為使用四根漏纜,導致綜合造價高于雙纜系統(tǒng)40%以上,投資規(guī)模較大。因此,控制地鐵5G公網覆蓋項目投資、提升項目收益率,對各大運營商有重大意義。

在四根泄漏電纜系統(tǒng)基準方案下,單小區(qū)泄漏電纜的最大長度直接決定了整個工程設備位置點(漏纜開斷點)的數量,也即決定了主設備及POI投資的大小、后續(xù)用電成本的高低,是影響投資收益的最關鍵因素。當前,3.5G頻段無論泄露電的傳輸損耗還是自由空間傳播損耗都明顯高于2.6G頻段,在業(yè)務指標要求相同的條件下,3.5G系統(tǒng)的性能是影響整個共享方案的瓶頸。

本研究通過理論分析及現網驗證給出實際允許最大開斷間距的結論,并給出優(yōu)化設計方案,以期降低建網投資,提升行業(yè)效益。

1 地鐵場景下的5G移動通信網絡鏈路預算分析

1.1 鏈路預算基本模型

對于常規(guī)的無線信號傳播路徑,鏈路預算的基本模型可以描述為:PL=Pout-Sr。其中,Pout為發(fā)射端有效輸出功率,Sr為接收端最小接收電平,PL為最大允許路徑損耗,主要影響因素為由傳播模型決定的空間傳播損耗、人體損耗、NLOS場景下的穿透損耗、以及包括陰影衰落余量、干擾余量在內的補償因子。

地鐵隧道場景的無線環(huán)境類似,分布系統(tǒng)設計方案基本一致,如圖1所示,無線信號傳播路徑相對確定(RRU-漏纜-車體-終端)?;诋斍?GPP R16現網場景下,以3.5G 100MHz四根泄漏電纜組成4T4R的基準系統(tǒng)為例,對于下行鏈路,Pout僅與RRU單載波輸出功率有關;Sr僅與終端本身、下行業(yè)務要求有關;PL由于無線傳播路徑的確定性,在車體、終端位置一定的情況下,其取值也相對確定。同理,對于上行鏈路,Pout僅與UE能力相關,Sr僅與RRU和上行業(yè)務要求有關。

因此,以泄漏電纜綜合損耗為關注點,地鐵場景的無線鏈路預算可以調整為:PC=PS+Ga-Sr-Lp-M。其中PC為允許的泄漏電纜最大綜合損耗,PS為發(fā)射臺EIRP,Ga為發(fā)射端綜合增益,Sr為給定業(yè)務要求下的接收端最小接收電平(接收機靈敏度),Lp為車體穿透損耗,M為除車體穿透損耗外的全部綜合衰落余量。

1.2 模型存在的問題

在具體方案探討中,地鐵場景的無線鏈路預算模型的應用存在以下兩大問題。

1.2.1 業(yè)務邊界條件不同

在地鐵場景4T4R條件下,運營商對業(yè)務的要求一般有如下三種:DL速率100Mbps,UL速率1Mbps,下行RSRP -105dBm。針對這三種邊界條件,引用傳統(tǒng)經驗參數,對鏈路損耗進行計算,如表1所示。

表1 基于傳統(tǒng)衰落參數的地鐵5G鏈路預算結果

根據計算結果,在業(yè)務要求邊界條件為RSRP -105dBm時,對漏纜的最大允許綜合損耗為89.85dB;而DL 100Mbps和UL 1Mbps條件下允許的綜合損耗均遠高于RSRP條件下的綜合損耗。因此,運營商業(yè)務要求中對漏纜系統(tǒng)允許的綜合損耗至關重要,江蘇省的運營商仍習慣以RSRP作為業(yè)務要求。

1.2.2 綜合衰落余量參數取值存在爭議

(1)陰影衰落余量。在NLOS條件下,陰影衰落主要由移動臺被障礙物阻擋形成的陰影效應引發(fā),作為慢衰落的一種,在一般城區(qū)的宏站場景中可以取9dB。而在地鐵車廂場景內,此參數是否應該取值,應當取多少,存在爭議。主要有三種經驗值:0 dB、7 dB、9 dB。

(2)人體損耗。在3GPP TR 38.901 UMA模型中,終端高度設定為1.5 M,此時人體損耗主要由本體近端損耗和群體遮擋損耗構成;在地鐵車廂場景下,人體損耗與人員姿勢、位置、群體密度均相關,而UMA模型并未給出損耗取值與群體密度、天線高度之間的關系。目前主要有三種經驗值:3 dB、5 dB、7 dB。

(3)車體穿透損耗。3GPP TR 38.901中描述了對于普通玻璃、紅外隔熱玻璃、水泥墻、木板的穿插損耗。地鐵車廂穿透損耗受車型、車體材質(玻璃材質)、玻璃和門窗面積、數量等因素的影響。由于車速較低(不超過120 km/h),不考慮多普勒效應帶來的影響。3.5G頻段下有12 dB、15 dB、17 dB、18 dB、19 dB等多種經驗值。

(4)干擾余量。在宏站場景,干擾余量主要用于補償小區(qū)遠點易受鄰小區(qū)同頻干擾導致本小區(qū)實際有效覆蓋收縮。對于地鐵這種線狀覆蓋區(qū)域,同頻干擾能否等同于宏蜂窩場景存在爭議。目前主要有0 dB、2 dB、3 dB三種經驗值。

1.3 模型參數驗證與校正思路

由于RSRP -105dBm作為業(yè)務邊界要求已基本達成共識,故主要面向下行鏈路中綜合衰落余量的取值通過現網測試進行校正。車體穿透損耗可以通過隧道步測、車測對比來測定;人體損耗可以通過忙時與閑時對比來測定;陰影衰落余量可以通過改變終端位置來近似測定。

2 鏈路預算模型參數的驗證與修正

2.1 測試方法

由于OTA測試的標準差往往較大,需采用多地、多次測試,增加樣本量,才能獲得相對準確的結果。本次測試選取5條地鐵線路作為樣本。具體待測區(qū)間為:龍山梢——石門路(無錫地鐵3號線)、胥口——茅蓬路東(蘇州地鐵5號線)、師大云龍校區(qū)——中心醫(yī)院(徐州地鐵2號線)、文化宮——南大街(常州地鐵2號線)、張府園——三山街(南京地鐵1號線)。這些區(qū)間均具備至少2個以上開斷點、忙時人流較密的特點。

為確保測試數據有效、可比,所有測試終端均使用華為Mate30/P40系列;測試軟件統(tǒng)一為華為Probe/PHU;鎖定5G頻點;業(yè)務模式統(tǒng)一使用ping;記錄主用小區(qū)PCI、SS RSRP、SINR。

測試共分為五個步驟。

(1)夜間步測。運營商小區(qū)關閉5G節(jié)能模式;測試人員手持終端,在軌行區(qū)內靠漏纜一側步行,占用軌行區(qū)內小區(qū)信號,取與行車方向相同的2次測試數據。簡稱A測。

(2)白天車測。話務閑時,測試人員坐姿位于列車第一節(jié)Tc車的中部、靠近漏纜的車窗邊,手持終端,確保占用的小區(qū)與軌行區(qū)內測試時占用的小區(qū)一致,同方向進行3次車測;列車啟動時開始記錄數據,列車進站時停止。簡稱B測。

(3)白天車測。話務閑時,測試人員坐姿位于遠離漏纜的車窗邊,其他與B測相同。簡稱C測。

(4)白天車測。話務閑時,測試人員站姿位于列車第一節(jié)Tc車與M(Mp)車車廂連接處,手持終端,確保占用的小區(qū)與軌行區(qū)內測試時占用的小區(qū)一致,同方向進行3次車測。簡稱D測。

(5)白天車測。話務忙時(早晚上下班高峰),其他與D相同。簡稱E測。

A測可得到本區(qū)間基礎覆蓋情況;B測與A測結果對比可以得出逼近真實車體損耗值;綜合B測、C測、D測可分析陰影衰落余量以及終端所處位置對終端接收性能的真實影響;E測與D測結果對比可得人體遮擋損耗的影響;E測與A測的結果對比可以逼近真正的綜合衰落情況。由于每條線路使用的列車均為同一生產批次,可以忽略每次測試時乘坐不同列車車廂的個體差異。

2.2 測試結果

對于同一個區(qū)間段內的不同小區(qū),測試結果RSRP最大時終端所在實際位置可基本精確代表開斷點位置。由于數據采樣密度為1秒/個,列車最高速度22 M/S,故車測RSRP最高點距實際開斷位置不超過22 M,對應漏纜損耗為2.07 dB。本次測試全部取各小區(qū)RSRP最大值進行分析,以每小區(qū)各測試組數據最大值的均值作為測試結果參與對比計算。

如圖1所示,隨著測試人員和列車的行進,各小區(qū)RSRP隨終端與開斷點物理位置間距呈明顯的波浪變化。表2為無錫3號線測試結果數據示例。

表2 無錫地鐵3號線測試及對比計算結果匯總

圖1 無錫3號線龍山梢—石門路A測、B測RSRP-PCI撒點連接圖

2.3 分析與結論

對測試結果進行分析,可以得出如下結論:

(1)不同的地鐵線路,車體損耗存在區(qū)別。

根據結果,南京地鐵1號線A型車的逼近車體損耗均值達23.35 dB,無錫3號線、蘇州5號線、徐州2號線車體損耗較為接近,均為19 dB左右,上下浮動1 dB;常州2號線逼近穿透損耗遠小于其他三條使用B型車的線路,僅為7.92 dB。

(2)車廂內損耗最小、最大的位置不固定。

根據除常州2號線外的四條線路、11個小區(qū)的B測、C測、D測結果,RSRP最強位置在D位的為8個,C位3個;D位最強占比達到72.7%。RSRP最弱位置B位7個,C位3個,D位1個,B位最弱達到63.6%?;诖?,車廂內部RSRP最強處大概率為車廂連接處,最弱處大概率為車廂靠漏纜一側的座位。而車廂內不同位置間RSRP差值基本不超過2dB,說明陰影衰落在車廂內部效果很弱。

(3)車廂內群體遮擋損耗取值與人流量關系密切,但最大不會超過5.6dB。

五條線路僅南京地鐵1號線早忙時人流密度能夠達到10人/平方米以上;根據D測、E測對比,逼近人體損耗均值為3.32 dB;對具體樣本進行分析,D測RSRP樣本最強值與E測樣本最弱值的差值為5.6 dB。而其他線路人流量不超過3人/平方米,D測與E測結果之差的差值較小,甚至出現負值。因此可以認為,對于人流密度極高的線路,需要考慮人體損耗,但不超過5.6 dB;人流量不大的線路則無需考慮。

(4)綜合衰落余量與車體耗損、人體損耗強相關,與陰影衰落和干擾余量弱相關。

本次測試表明,直接考慮綜合衰落余量,而不將其拆分,更能逼近實際情況。對于人流密度較低、采用B型車的線路,逼近綜合衰落余量不超過22 dB;對于人流密度較高、采用A型車的線路,逼近綜合衰落余量不超過27 dB。

所以,對于地鐵場景的5G鏈路預算,應將和合并考慮;B型車典型取值為22 dB;A型車為27 dB。

3 基于修正模型的地鐵5G場景設計方案優(yōu)化

3.1 常規(guī)四纜方案的開斷距離優(yōu)化

根據前述計算結果,在經驗參數下,漏纜最大允許綜合損耗為89.85 dB,對應綜合衰落余量總計為30 dB。應根據車型和人流情況將衰落余量變更為22 dB或27 dB,此時漏纜最大允許綜合損耗為97.85 dB和92.85 dB。

根據2020年業(yè)界5/4全頻漏纜測試數據,80%以上的廠家漏纜百米傳輸損耗小于9.4 dB,耦合損耗小于68 dB,以此對相應參數進行調整。

考慮目前運營商通常情況下A事件切換遲滯參數配置為2s,對應列車運行最高速度22 M/s,雙邊開斷需保留44 M切換帶。則在上述條件下,優(yōu)化模型對應的開斷距離計算結果如表3所示。

結果表明,目前方案設計使用的420 M開斷距離過于保守。對于普通人流量的B型車線路,其雙邊開斷距離可以放至590 M;對于超高人流量的A型車線路,雙邊開斷距離也可以放至480M。

3.2 開斷距離優(yōu)化的現網驗證

為驗證開斷距離能否放大,進行了極限開斷覆蓋實驗。選取無錫地鐵3號線下行方向碩放機場-長江南路段,如圖2所示,對開斷點71的主設備進行閉鎖,形成長度為810 M的大開斷,評估開斷點70(PCI 863)的極限覆蓋性能。該區(qū)間長度較長,列車運行至中央開斷點時近似保持勻速,便于計算車速和距離。

圖2 無錫地鐵3號線大開斷極限覆蓋測試示意圖

列車經過開斷68后基本勻速,根據RSRP相對位置及時長可計算出運行速度為20.9 M/S。經過開斷點70,17-18 S后RSRP下降至-105 dBm以下,經過20 S左右脫網,RSRP最低值-112 dBm。計算可得此時單邊開斷極限覆蓋距離約為333-355 M,脫網極限覆蓋距離約為390 M??紤]44 M的切換帶,RSRP -105 dBm雙邊開斷距離約為622 M。如考慮終端靈敏度、預留3dB余量,則雙邊極限開斷距離約為590.1 M。

3.3 方案優(yōu)化效益分析

以最新在建項目南通地鐵1號線(39.182 KM)公網覆蓋項目為例,目前方案開斷點179處,最大開斷450 m,平均開斷437 m;如進行優(yōu)化設計,最大開斷提升至550 m,平均開斷提升至500 m左右,開斷點數量可降至156個,減少開斷點23個;以5G RRU 1.5萬元/臺、4G RRU 0.9萬元/臺、POI 0.45萬元/臺、三大運營商每開斷6套系統(tǒng)計算,共投資193.2萬元;以共享折扣2*0.6成本加成計算,運營商鐵塔服務費節(jié)約58.24萬元(7年)。同時,運營商每年可減少用電約96.7萬度電,約合64.4萬元。

以每公里地鐵分布系統(tǒng)減少0.58個開斷點,按每年新增1500公里地鐵分布系統(tǒng)建設項目為例計算可知,運營商每年節(jié)約主設備投資約5800萬元,鐵塔服務費2230萬元(7年),節(jié)約電費2436萬元;鐵塔節(jié)約投資約1580萬元。全行業(yè)每年可節(jié)約CAPEX+OPEX約1.01億元人民幣。

4 結束語

本研究討論了地鐵場景下5G鏈路預算參數取值的測定及地鐵公網覆蓋漏纜開斷設計方案的優(yōu)化方法,通過江蘇省內現網驗證使得鏈路預算取值更貼近實際,有效壓縮了基于傳統(tǒng)經驗值的設計方案帶來的冗余,從而節(jié)約了項目投資及運營成本。如果進一步擴大測試范圍,選取更多不同類型的車型和線路,可形成適用范圍更加廣泛的參數取值優(yōu)化,從而為全行業(yè)帶來更加可觀的經濟效益。

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