TD-LTE系统内的网内干扰研究

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摘 要: 随着LTE网络负荷的逐步增加，其系统内干扰逐渐显现，如何精准判断干扰是由于系统内的用户产生并据此完成优化调整就成了目前LTE网络发展迫切需要解决的问题。本文研究了系统内干扰产生的原因，明确了系统内干扰特征，并选定现网试点完成了参数和天馈优化调整，有效降低了系统内的干扰水平，并在优化过程结合切换次数明确了干扰贡献度，为后续自动化的批量分析及优化调整奠定了基础。

关键词：TD-LTE；系统内干扰；上行干扰

1、   前言

对于移动通信网络，保证业务质量的前提是使用干净的频谱，即该频段没有被其他系统使用或干扰，否则，会使受干扰系统的性能以及用户感知受到较大的负面影响。随着LTE网络大规模建设和发展，移动TD-LTE由于制式和频段问题更容易受到干扰，目前TD-LTE受到系统间干扰主要为广电干扰、联通FDD杂散干扰、联通TDD因帧偏置不一致导致的杂散干扰、移动自身GSM谐波、互调干扰以及屏蔽器等导致的外部干扰，针对系统间干扰，已形成较为成熟的干扰判决及解决办法[1]，但是针对系统内小区间干扰研究随着网络负荷的逐步增多越发显现，如何确定明确干扰为小区间干扰并消除其干扰就成为迫切需要解决的问题。

2、   TD-LTE系统内上行干扰理论分析

TD-LTE系统内的上行干扰是移动用户产生的，由于移动用户所处的位置以及什么时间做什么业务是随机变化的，那么其整个干扰是随机变化的。具体产生如图1所示：

图1 LTE系统内上行干扰示意图

图中，两个用户UE1和UE2驻留在相近的两个不同同频小区，分别向基站eNodeB A和eNodeB B发送上行数据，由于用户的发射天线是全向天线，UE1在向eNodeB A发送信息（黄线）的同时，也向eNodeB B发送了此信息（红线），这样eNodeB B统计到UE1产生的上行干扰，其干扰程度与UE1的位置以及UE1的发射功率有关。且其干扰特性符合对数正太分布，其干扰主要来源于第一圈基站[2]。当然，现网对UE采用上行功控，当UE1距离eNodeB A非常近，距离eNodeB B非常远时，其对eNodeB B的干扰会非常小，针对2个基站，其干扰主要来源于重叠覆盖区域内的用户。

3、   TD-LTE系统内上行干扰特性分析及优化调整

结合上面理论分析，在现网选取距离相近的、存在干扰且干扰同PRB利用率强相关的基站A、B，对其分别完成开环初始功控参数调整降低UE的发射功率，完成天馈优化调整，降低重叠覆盖区域来评估干扰变化情况。

（1）系统内干扰小区的特性

结合LTEPUCCH和PUSCH的信道分配算法和上面的理论分析，系统内干扰应该符合以下特性：

l  100PRB干扰波形特性——系统闲时，PUCCH占用较多，PRB0和PRB99干扰较高，整体PRB干扰波形呈现2头高中间低的碗状特性，系统忙时，PUSCH占用较多，PRB0和PRB99干扰较低，整体PRB干扰波形呈2头低中间高的碗底状特性；

l  PRB利用率和PRB干扰强相关——小区的PRB平均干扰值与小区的PRB利用率时变图强相关，且趋势几乎一致。

结合上述明确的2个特征，选定现网2个系统内干扰小区eNodeB A和eNodeB B。

（2）参数调整

根据前面的分析，针对系统忙时的干扰主要同UE发射的PUSCH信道功率有关，而PUSCH信道功控计算公式：

其中——UE最大发射功率协议规定23dBm，为传输带宽，为MCS格式对应功率偏置，为UE功率调整步长，为eNodeB期望PUSCH目标功率水平，为路径损耗补偿因子[3]；主要受和的影响，为降低，在现网验证了5组参数设置（现网设置值-87,0.7），并观察了其干扰和RRC建立成功率的变化情况，验证结果如下图所示：

通过上面的调整结果可以看出，和的设置越低（最低为-105和0.4），UE的PUSCH信道功率会随之下降，上行干扰有所降低，但降低不明显，仅降低约1dB，但RRC建立成功率在调整期间降低了约70%，现场同步测试，终端上行速率下降4Mbps，由此可见通过上行功率调整对干扰抑制有限，且会导致用户感知急速下降，得不偿失。

（3）天馈优化

从功控角度对干扰抑制较小，那么如何控制2个小区重叠覆盖度就成了问题解决的唯一途径。通过前面的分析我们得知系统内干扰小区受其周边一圈同频小区影响较大，那么如果判断周边那些小区对干扰的贡献度最大，就成了聚焦问题的关键。

提取eNodeB A小区与eNodeB B两小区两两切换指标，提取两小区与同频小区尝试切换次数，梳理切换TOP小区，并依据其切换尝试次数与总切换次数的比值确定干扰贡献度，针对干扰贡献度高的小区优先完成RF优化调整。

表1 eNodeB A、B同频干扰小区的干扰贡献度

eNodeB A的邻区干扰贡献度			eNodeB B的邻区干扰贡献度
邻小区	24小时尝试切换次数	干扰贡献度	邻小区	24小时尝试切换次数	干扰贡献度
eNodeB B	11958	57.15%	eNodeB A	9735	48.27%
eNodeB C	2917	13.94%	eNodeB D	4980	24.69%
eNodeB D	1821	8.70%	eNodeB F	2219	11.00%
eNodeB E	1683	8.04%	eNodeB G	1102	5.46%
总切换次数	20925	-	总切换次数	20169	-

按照贡献度调整基站4处，调整后的重叠覆盖度明显减小，调整结果如下：

图2 调整前后的重叠覆盖区示意（2小区同频电平差在10dB以内采样点）

调整后，eNodeB A的干扰下降明显，干扰平均下降4dB，降到-110dBm以下，主要由于调整小区多与其尝试切换次数较多，eNodeB B的干扰变化较小，下降约2-3dB。具体如图所示：

4、   总结与展望

本文通过对系统内干扰产生的原因进行了研究，结合现网实际情况，明确了系统内干扰的判决特征，并选定了现网试点完成了参数验证，通过干扰贡献度聚焦了干扰小区，通过优化调整，有效降低了系统内的干扰水平，但是分析和判决的处理效率略显低下，后续可以通过引入自动化手段，依据系统内干扰判断特征，结合地理化的MR修改干扰贡献度，更加快捷高效完成系统内干扰消除。