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基于高精度扫频路测数据的NCS小区相关关系修正 回艳玲* 作者简介：回艳玲（1988-），女，硕士研究生，主要研究方向：移动通信网络优化. E-mail: huiyanling@126.com （北京邮电大学计算机学院，北京 100876） 5 摘要：NCS数据即Neighbor Cell Support，是非常有价值的原始测量报告数据，在GSM网络覆盖现状分析中具有重要作用。传统的基于NCS测量报告计算得出的小区相关关系可能会低估实际的小区相关关系，而高精度扫频路测数据可以同时测量大量邻区关系，但直接用来修正NCS将会产生较大误差。针对这一问题，本文研究设计如何引入高精度扫频路测数10 据对NCS测量的小区相关关系进行修正。算法先后从采样点，分布性和相关性映射三方面阐述修正过程。通过修正结果表明，该方法是一种有效的NCS相关关系修正方法。 关键词：计算机应用技术；NCS数据；路测数据；修正相关关系 中图分类号：TP391 15 NCS Cell Relationship Correction Based on High-precision Sweep Road Test Data Hui Yanling (School of Computer Science and Technology,Beijing University of Posts and Telecommunications,Beijing 100876) 20 Abstract: NCS data namely Neighbor Cell Support, is a kind of very valuable original survey report data, it plays an important role in GSM network covers situation analysis. The traditional measurement reports based on NCS calculated cell relationship may underestimate the actual plot correlation, and sweep road test data with high precision can simultaneously measure a large number of adjacent area relationship, but directly used to correct for NCS will produce a large 25 error. In order to solve this problem, this paper studies how to use sweep road test data that with high precision to correct the relationships between cells by the measurement of NCS data. This algorithm explains the fixed process through sampling point, distribution and correlation mapping three aspects. through the correction results show that this method is an effective NCS correlation correction method. 30 Key words: Computer application technology; NCS data; Sweep road test data; Correlation correction 0 引言 随着用户对网络质量的要求越来越高，小区覆盖成为影响网络质量的一个不可忽视的问35 题。因而，小区覆盖调整和优化成为GSM网络优化中的一项重要的工作。GSM网络包括移动业务交换中心MSC，基站系统BSS以及移动台MS。目前的移动通信系统一般采用小区制，即将整个网络服务区域划分为若干个小区，每个小区用以负责本小区移动通信的联络和控制等功能。因此移动网络的覆盖区可以看成是由若干无线小区相互邻接而构成的面状服务区。由于服务区形状很像蜂窝，这种网络便被称为蜂窝式网络[1]。 40 GSM网络系统可以提供各种测量报告信息，如移动台在空口上以480ms为周期发送的测量报告。爱立信基站系统也提供了多种无线信号测量分析手段，如CTR、NCR、MRR、 MTR测量等等。这些测量报告忠实地反映了小区覆盖范围内上下行无线信号的信号强度、信号质量和干扰强度等信息。因此根据这些信息，再结合各小区基站的准确地理位置，可以较为准确地估计小区覆盖范围[2]。 45 NCS数据是邻小区测量报告的记录，反映了服务小区、干扰小区在信号重叠区域内场强比值的分布，对GSM覆盖现状分析具有重要作用[3]。NCS是利用用户手机去测量定义的测量点的信号强度，可获得对大量测量频点的测量报告。但由于小区每个测量周期仅能上传6个最强邻区的测量数据，因此，对于整体小区电平偏强的区域，基于NCS测量报告可能会低估实际的小区相关关系。高精度扫频数据可以同时测量大量邻区关系，有效修正NCS50 低估小区关系的问题，但是扫频路测数据只能反映道路的测量结果，且受行车速度、测试区域等限制，如果直接修正NCS将会产生较大误差。 本文首先介绍了NCS数据和扫频路测数据相关内容，然后介绍了从采样点，分布性两方面对路测数据进行的处理，继而论述了从相关性映射方面对NCS相关关系进行修正的具体实现过程，最后对实验结果进行分析验证。 55 1 数据分析 1.1 NCS数据结构 邻小区测量报告NCS中记录了一段时间内，位于测量小区CellName范围内的移动台所收到的来自CellName周围小区的平均信号强度情况(NAVSS, TIMES)，测量原理如图1所示。 测量小区/主小区CellName被测量小区/邻区5<BCIS5, ARFCN5>被测量小区/邻区6<BCIS6, ARFCN6>被测量小区/邻区1<BCIS1, ARFCN1>被测量小区/邻区2<BCIS2, ARFCN2>被测量小区/邻区<BCIS3, ARFCN3>被测量小区/邻区<BCIS4, ARFCN4>MSNAVSS1NAVSS2NAVSS3NAVSS4NAVSS5NAVSS6MSMS被测量小区/邻区<BCIS7, ARFCN7> 60 图1 NCS测量数据测量原理示意图 Fig. 1 Measurement Principle Diagram of NCS Measurement Data NCS数据以BCCH/BSIC为基本单位，主要由（Cell，ARFCN，BSIC，NAVSS ，REPARFCN，TIMES，SUMTIMES）组成，Cell表示检测小区，ARFCN和BSIC是检测小 区检测到的主频和BSIC，即为被检测小区也就是过覆盖小区的BCCH/BSIC，REPARFCN65 是检测到此BCCH/BSIC的总采样数，TIMES标志了两个小区的密切程度，TIMES数越大，表示两小区关系越密切，SUMTIMES是检测小区检测到的所有TIMES和。 以A为测量小区、Bi为被测量小区的NCS报告中，可以得到移动台在位置特征点收到的来自被测量小区Bi的平均信号强度NAVSS。由于NCS报告只记录来自A周围邻区且信号强度排在前6强的样本点，即只记录6强邻区样本点，而在主小区A覆盖范围内，MS一70 般会收到N>6个周围小区信号，因此根据NCS测量报告得到的小区间C2I关系可能会被低估。 1.2 扫频路测数据结构 扫频反映道路的测量结果，在一定测试区域内以一定的行车速度、测量的GSM网络实时数据。其数据内容如表1所示： 75 表1 扫频路测数据内容 Tab. 1 Sweep Road Test Data Content 字段 说明 DataTime 扫频数据采集时间 CellName 小区名 Longitude 当前采样点经度 Latitude 当前采样点纬度 Frequency 频点 FieldIntensity 小区场强，即信号强度 2 修正过程 2.1 采样点修正 扫频路测数据手车速等因素影响，采样点分布不均匀，在车速较快区域采样点采集较少，80 而在车速较快地区采样点相对较密集。首先对采样数据进行插值抽值处理，使数据采样点均匀分布。处理步骤如下： （1）根据扫频数据的起始StartTime、结束时间EndTime，提取扫频样本数据所覆盖的经纬度范围，并对覆盖范围进行栅格划分，1个栅格表示为G(i, j)，其中i和j代表网格编号。划分后路测数据轨迹和网格信息如图2所示： 85 图2 网格划分和路测数据示意图 Fig. 2 Meshing and Road Test Data Diagram （2）根据路测数据采集时标准行车速度、栅格大小、扫频数据采样频率，计算1个栅格内理想采样点数，计算公式如公式1所示： 90 fvDfDvFN36001000),,(000 （2-1） 其中v0表示标准行车速度，单位为km/h；D表示栅格大小，单位：米；f0表示扫频数据采样频率，单位：次/每秒。 （3）统计在每个栅格G(i, j)范围内内，接收到的扫频测量样本总数NSample(i, j)。 计算栅格G(i, j)内，扫频测量样本中不同邻区Cellk的采样点占比p(i, j, k)；计算栅格G(i, j)内，95 扫频测量样本中邻区Cellk的数目，则 ),,(*),(),,(kjipjiNSamplekjiNSampCell （2-2） （4）在栅格G(i, j)内，如果扫频测量样本中邻区Cellk对应的样本数目NSampCell(i, j, k) ≥ downlimit1（进行数据插值抽值的门限），则做如下处理：对来自邻区cellk的接收电平进行排序；比较NSampCell(i, j, k)与1个栅格内理想采样点数目N0，采用插值或抽样的方法，100 使得在栅格G(i, j)内，来自邻区cellk的测量样本数目为N0。 对车速较快、测量样本少的栅格，即0),,(NkjiNSampCell进行样本插值，增加样本数目。样本插值方法如下：统计栅格G(i, j)内的测量样本中来自邻区cellk的信号强度最小值minRxlev、maxRxlev。将信号电平区间分为N0段， 根据每个样本的接收电平值大小，将现有样本安置到相应段内。对无样本的段，在该段内插入新样本。如图3所示： 105 minRelxmaxRelx已有样本插值样本(1)(2)(3)(4)(5)(N0=6) 图3 样本插值示意图 Fig. 3 Sample Interpolation Schematic Diagram 对车速较慢、测量样本多的栅格，即NSampCell(i, j, k) > N0,，采用抽值法，减少样本数目。样本抽值方法如下：统计栅格G(i, j)内的测量样本中来自邻区cellk的信号强度最小值110 minRxlev、maxRxlev。将信号电平区间分为N0段， 根据每个样本的接收电平值大小，将现有样本安置到相应段内。对样本数目多于1个的段，从该段内抽出已有样本。如图4所示： minRelxmaxRelx保留样本抽样样本(1)(2)(3)(4)(5)(N0=6)保留样本抽样样本 图4 样本抽值示意图 Fig. 4 Sample Decimation Diagram 115 （4）按照上述步骤，利用给定的扫频路测数据，完成对全部有样本、且样本数目大于等于downlimit1的栅格内的扫频样本数据的修正处理。 2.2 分布性修正 分布性修正是指将扫频路测数据的非正态分布，修正映射为正态分布的过程。NCS是面向用户的海量测量结果，当测量时间足够长时，邻区电平将近似为正态分布，如图5所示。120 扫频数据是面向道路的测试结果，假设测量速度已经归一化，受实际测试区域限制，邻区电平为非正态分布，且具有较高的随机性。因此，扫频测试直接得的小区相关性不能真实反映实际小区相关关系，必须进行修正。 应用假设： 1）扫频道路足够密集，即扫频结果可以反映绝大多数路面的小区相关关系； 125 2）同时，考虑到相比其他强信号或弱信号区域，道路为正常信号区域，则道路上的邻区电平可近似为平均电平大小。因此，基于道路扫频海量数据的分布平均值μ及标准差σ可近似为实际小区相关关系（同频干扰系数、邻频干扰系数）的实际分布平均值和标准差。 分布性修正处理步骤如下： （1）根据扫频数据的起始时间StartTime、结束时间EndTime，统计处于该范围内经过130 插值抽值修正后的扫频样本数据的总数。检查扫频数据量，如果扫频数据量小于门限downlimit2，则不进行修正。 （2）对处于[StartTime, EndTime]的扫频样本集合{sample(u)，u=1,2, …, N}，对样本sample(u)中出现的主小区i、干扰/邻小区j，计算C2I(i, j , u)，计算公式如式（2-3）所示： )()(),,(2jRxleviRxlevujiIC （2-3） 135 其中RxLev(i) 和RxLev(j)分别为在扫频样本sample(u)中接收到的来自小区i、j的信号强度，即接收信号电平。 （3）按照上述方法，计算每个样本sample(u)中同时出现的小区i、j间的C2I(i, j, u), 得到针对主小区i、干扰小区j的C2I测量集合：C2ISet(i, j, StartTime, EndTime)。 （4）根据C2ISet(i, j, StartTime, EndTime)，计算C2I(i,j)分布的均值μ和标准差σ，如公140 式（2-4）和式（2-5）所示： 学术论文网Tag：代写硕士论文 代写论文 代写代发论文 代发论文 |
