摘 要  本文主要阐述了中国联通厦门市分公司在提升4G用户速率的诸多探索和实践，分析了影响4G网络速率的诸多因素，并重点从空口侧的资源调度、功率调整、干扰控制等方面分析，总结出提升4G用户速率的SPIRP的五维方法论，并将SPIRP五维方法论在现网进行实践，取得良好效果。

关键词：

4G用户速率 空口 SPIRP五维方法论 实践

一、概述

LTE网络主要承载PS业务，速率指标是直接反映用户感知的指标，也是用户最为关注的指标，通过对速率的优化，能够改善用户在4G网络的使用感知。如何准确的评估现网用户的速率，并针对性的进行优化，是LTE网络优化最核心的主题。本文通过对速率评估方法的研究，总结出有效评估用户感知速率的途径、方法，并提出提升4G用户速率的SPIRP五维方法论，通过实施，有效提升了4G用户速率。

二、提升4G用户速率的方法

2.1      用户速率的评估方法

2.1.1  通常的方法-DT速率评估存在的问题

DT测试的速率评估，能够反映道路上的速率情况，且具有采集信息全面，针对性优化开展容易等优点。但DT测试的速率评估同时也存在诸多问题：

1)   受限于道路的分布，只能评估网络中部分区域的情况，无法普遍的反映网络整体情况；

2)   只能模拟道路上室外用户的使用感知，缺少室内使用感知的评估，与现网用户大部分分布于室内的情况相左；

3)   DT测试往往采用FTP下载的方式进行，与现网用户的业务模型出入较大，无法反映用户的实际感知。

鉴于以上原因，DT的速率评估适宜在建网初期作为主要优化手段。随着网络的发展，DT测试优化在提升用户感知方面的作用将逐渐减弱。

2.1.2  通过KPI统计来定义4G用户速率的方法

话统方式的速率统计，能够反映现网用户的真实使用感知，是评估用户使用感知的较好手段。

协议定义了用户速率的统计方法。3GPP 32.450 6.3.1章节和36.314 4.1.6章节中对于下行话统速率计算和统计做了明确规定：

图1 话统侧用户速率的统计方法

如上图所示，协议规定了话统用户下行速率计算公式如下：

其中，（下行业务量）的统计如下：

统计PDCP层的有效用户面数据流量，不含MAC重传调度数据量（如上图灰色：Failed transmission），且剔除了Last TTI的数据流量（如上图蓝色：Successful transmission, buffer empty）。

（业务时长）的统计如下：

起始点：从MAC开始调度第一个数据包开始计时（如上图点：First data is transmitted to the UE）；

终止点：清空缓存前的TTI结束（如上图点：Successful transmission, buffer empty），缓存清空时的TTI（Last TTI)不纳入时长统计。

其它：包含中间缓存不为空，但无数据传输时长（如上图点： No transmission, buffer not empty）。

协议规定的用户速率统计有如下特点：

1)   业务流量只统计调度成功的（ACK）的有效数据包，不包含重传数据流量或Padding数据量，比较接近用户的真实使用感知。

2)   最后一次清空缓存的调度数据量和时长不能纳入到话统速率统计中，避免数据源不足导致的速率虚低，从而反映了空口的最大调度能力。

3)   数传时长统计时间点是从MAC第一次调度开始计算，而非从数据进入缓存时开始计算，避免DRX非激活器对话统速率的统计影响。

对应协议规定的用户速率统计公式，对应的话统公式如下：

2.1.3  话统速率与实际速率对比的准确性验证

为验证话统速率统计指标与实际下载速率之间的吻合度，挑选无背景用户的小区进行验证。

在该小区下用两个终端同时进行FTP下载业务，对比前台FTP下载速率均值和话统侧速率均值。可以看到，两次测试话统侧统计速率基本和前台下载速率均值相当，话统统计指标能够较好的反映用户实际感知。

表1话统侧统计速率与前台下载速率对比验证

2.2    基于话统的4G用户速率的影响因素

话统速率能够反映用户的真实感知速率，影响话统速率的因素和影响DT测试速率的因素类似。主要的影响因素有多用户的资源分摊、空口管道变化、上游管道变化。其中空口管道变化又涉及调度因素、控制信道资源开销及覆盖干扰因素影响的CQI、BLER、RANK等。

图2 话统侧用户速率的影响因素

多用户资源分摊、控制信道资源开销及数据信道拥塞因素，主要受网络用户规模影响较大，属于资源利用及负载均衡层面的内容。上游管道问题主要和传输、核心网等相关。

2.3    4G用户速率提升手段及SPIRP五维方法论

本文主要从空口相关的调度因素、覆盖干扰因素的优化展开讨论。针对调度策略、功率配比、上行干扰小区PUCCH功控、RB分配干扰随机化特性、RB优先的MCS选择特性等五个方面进行分析，总结出提升4G用户速率的SPIRP五维方法论，S指调度策略（scheduling policy）、P指的是功率配比（power ratio）、I指的是干扰控制(Interference control)、R指的是RB分配干扰随机化(randomization)、P指的是RB优先的MCS选择特性（priority），通过方法论，总结出4G用户速率提升的有效手段。

2.3.1  S-调度策略

当采用TYPE0方式进行PDSCH资源分配时，如果用户所需的RB资源不是整数个RBG，资源分配方式有Round_Up、Round_Down、Adaptive三种方式。

如下图所示，当用户需求RB超过N（N>=1）个RBG不足N+1个RBG时，采用Round_Up、Adaptive策略时，分配给用户N+1个RBG，采用Round_Down策略时，先分配N个RBG，剩余 的资源需求通过下一次调度解决。

单用户需求RB<1个RBG时，采用Round_Up策略时，分配给用户1个RBG，采用Round_Down、Adaptive策略时，根据用户实际需求的RB数进行对应RB的分配。

图3 RBG调度策略对比

可以看出，Round_Down方式RB资源利用充分，但会增加调度次数。Round_Up方式会存在少量RB资源浪费，但可以减少调度次数。Adaptive策略在超过1个RBG需求时采用Round_Up方式，小于1个RBG需求时采用Round_Down策略。

因此，在网络资源充足的情况下，通过使用Round_Up调度策略，可以减少调度时间，提升用户速率。

2.3.2  P-功率配比

LTE网络的主要干扰来自邻区，邻区的干扰又分为邻区RS符号的干扰和邻区数据符号的干扰，在PRB利用率较低的场景下，邻区干扰主要是邻区RS符号的干扰。如下图所示，服务小区的B符号受到多个邻区的RS符号的干扰。

图4 邻区的RS符号干扰示意图

两种典型的功率配置为RS=15.2 PA=0 PB=0/RS=18.2 PA=-3 PB=1。

RS=15.2 PA=0 PB=0配比下的功率分配情况如下图所示：

图5 RS=15.2 PA=0 PB=0配比下的功率分配示意图

RS=18.2 PA=-3 PB=1配比下的功率分配情况如下图所示：

图6 RS=18.2 PA=-3 PB=1配比下的功率分配示意图

如下表所示，总输出功率都约为40W，功率配比为RS=18.2 PA=-3 PB=1时RS符号功率是RS=15.2 PA=0 PB=0时的2倍，而B符号功率却更小。也就意味着，功率配比为RS=18.2 PA=-3 PB=1时B符号受到的邻区RS符号的干扰更加强烈，势必影响小区吞吐率。

表2 不同功率配比下邻区RS符号的干扰对比

2.3.3  I-上行干扰小区PUCCH功控

在LTE系统中，PUCCH承载上行控制信息，包括ACK/NACK、SRI和CQI三种上行控制信令。其中ACK/NACK用于下行数据传输的HARQ反馈。如果PUCCH受到干扰，上行ACK/NACK消息无法正常解调，将导致下行数据包的重传而影响下行吞吐率。

现网底噪较高的小区，其上行两边带均受到不同程度的干扰，尤其是左高右低的干扰分布，对下边带的干扰尤其严重。

图7 不同PRB的RSSI情况

PUCCH发射功率计算公式如下：

其中，

表示第i个上行子帧。

为UE的最大发射功率。

为eNodeB期望的接收功率谱水平。计算公式如下：

表示eNodeB期望的目标信号功率谱水平。

为UE相对于的功率偏置，反映了UE等级、业务类型以及信道质量对不同UE的PUCCH发射功率的影响。

为UE估计的下行路径损耗值。通过RSRP测量值和SIB2消息中携带的CRS发射功率获得。

由PUCCH格式决定。为CQI的信息比特数，反映PUCCH上的CQI比特数对功率的影响。为HARQ的信息比特数，反映PUCCH上的HARQ信令对功率的影响。

反映PUCCH不同的传输格式对发射功率的影响。

为UE的PUCCH发射功率的调整量，由PDCCH中的TPC信息映射获得。

可以看出，通过的优化，能够控制小区内用户在PUCCH上的功率强度。

2.3.4 R-RB分配干扰随机化特性

在下行调度时，采用干扰随机化特性可以让多小区组网下相邻小区的RBG资源分配位置尽可能错开，降低低负载时小区间的干扰，提升频谱效率。该功能启用时，根据网络的PCI配置设置参数“eNodeB干扰随机化模数”。当进行RBG资源分配时，各小区根据该功能确定的RBG起始位置进行资源分配。

图8 RB分配干扰随机化特性

2.3.5 P-RB优先的MCS选择特性

在PDSCH的调度中，正常的调度流程首先为调度用户的选择，其次为调度用户的MCS确定，最后为调度用户的RB数及位置确定。但当空口资源不受限时，采用RB优先的MCS选择功能（即增加RB数，降低MCS）可以减少重传，降低小流量业务的调度时延，提升用户速率，但会降低下行频谱效率。

RB优先的MCS选择策略适用于单用户场景和多用户场景。配置为单用户模式时，只在单用户场景下进行RB优先的MCS选择。配置为多用户模式时，小区中不论是单用户场景还是多用户场景，都可进行RB优先的MCS选择，RB优先的MCS选择只针对当前TTI最后一个待调度的用户。

三、提升4G用户速率的SPIRP五维方法论的实践验证

3.1调度策略调整

现网RBG资源分配策略默认配置为Round_Down，在该策略下，当用户需求的RB数超过1个RBG且不为整数RBG时，需要通过2次调度才能完成数据传输，在多用户场景下，两次调度往往间隔较长，导致单用户吞吐率下降、传输时延增大。为验证调度策略对速率的影响，将小区的RBG资源分配策略修改为Round_Up。

调整后全网单用户吞吐率从21.53Mbps提升到了29.21Mbps，提升近8Mbps。

图9 调度策略调整前后单用户速率变化

调整后首包时延大于500ms的比例从3.85%下降到0.45%，时延改善十分明显。

图10 调度策略调整前后首包时延大于500ms的比例变化

3.2功率配比优化

通过分析得出功率配比为RS=18.2 PA=-3 PB=1时B符号受到的邻区RS符号的干扰更加强烈，更强的邻区干扰势必影响小区的吞吐率。现网结合厦门岛外簇优化将岛外功率配比为RS=18.2 PA=-3 PB=1的小区修改为RS=15.2 PA=0 PB=0进行验证。结果显示修改后每一批次小区的单用户吞吐率均出现比较明显的提升，至少提升4Mbps，尤其是业务量最低的第二批，提升约20Mbps。

图11 功率配比调整前后单用户速率变化

对比修改前后的MR数据，整体的覆盖略有下降，[-90，-80)区间采用点比例下降约3%，[-110，-100)区间比例增加约3%，但小于-110dbm的比例增加并不明显，对用户驻留4G影响不大。

图12功率配比调整前后MR变化

3.3    上行干扰小区PUCCH功控优化

从理论分析可以得出，针对存在上行干扰的小区，通过PUCCH信道功控参数优化，抬高UE在PUCCH上的发射功率，能够增大上行ACK/NACK的解调概率，从而改善下行吞吐率。

现网通过对61个上行干扰小区的PUCCH功控参数调整进行验证。调整后整体平均下行单用户速率从30.03Mbps提升到了31.42Mbps，平均提升1.4Mbps。

图13 PUCCH功控优化前后单用户速率变化

对比调整小区的首包时延大于500ms的比例，有略微改善。

图14 PUCCH功控优化前后首包时延大于500ms的比例变化

3.4    RB分配干扰随机化特性应用

现网对RB分配干扰随机化特性应用效果进行验证，打开干扰随机化特性后，对比前后单用户吞吐率从29.2Mbps提升到29.32Mbps，提升幅度较小。应该与现网PRB利用率较低，小区间数据符号之间的干扰较小有关。

图15 RB分配干扰随机化特性应用前后单用户速率变化

从首包时延大于500ms的比例来看，也变化不大。

图16 RB分配干扰随机化特性应用前后首包时延大于500ms的比例变化

3.5    RB优先的MCS选择特性应用

现网对3.2.4  RB优先的MCS选择特性应用效果进行验证，将RB优先MCS选择从单用户模式改为多用户模式，并将RB优先MCS选择概率门限从10%提升至20%，对比前后单用户吞吐率从29.51Mbps提升至30.06Mbps。

图17 RB优先的MCS选择特性应用前后单用户速率变化

首包时延大于500ms的比例从0.44%下降到0.38%。

图18 RB优先的MCS选择特性应用前后首包时延大于500ms的比例变化

四、总结

通过基于提升4G网速的SPIRP的五维方法论实施后，全网单用户吞吐率从19.67Mbps提升至33.46Mbps，整体提升明显。增益最大的方案为SPIRP中的P-功率配比优化和R-RBG资源分配策略优化，同时通过方法论实施后，对用户时延也取得明显改善。首包时延大于500ms的比例也从优化前的3.84%下降到0.32%。

本文通过对提升4G用户速率的各项因素的分析，得出提升4G速率的SPIRP五维方法论，并在本地网进行实施，取得显著效果，值得其他本地网参考借鉴。

参考文献

1、章欢 《LTE系统资源调度算法的研究》 哈尔滨工程大学

2、孔刚 《LTE上下行调度算法介绍》 www.huawei.com

3、3GPP Technical  www.3gpp.org  32.450 E-UTRAN IP Throughput

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