第1章 WCDMA/HSDPA网络优化 准确地说，WCDMA/HSDPA网络的优化涵盖接入网、核心网、传输及其他网元，本书的内容重点是无线网络的优化。由于分组域及HSDPA的优化已超出了无线网络的范围，涉及到端到端的性能，所以凡是提到网络的优化，隐含的内容是以无线网络的优化为主，但又不局限于无线网络的优化，其内容还包含了其他协议层的优化。 WCDMA网络的优化 网络的优化是在不断提升用户满意度的前提下，使网络的资源，运营投入和网络性能之间实现最佳综合平衡的过程，该过程贯穿网络的规划、部署实施、商用前优化、商用后优化等网络生命的全周期。WCDMA网络的自干扰和移动特性决定了其优化的核心就是遵循CDMA的基本原理，控制覆盖，降低干扰，而它的多业务特性加之HSDPA的无线宽带特性使它与传统的2G网络的优化非常不同，其优化的领域更广，相互关联的关系更复杂，在射频（RF）优化的基础上实现空中接口与上层协议的最佳综合平衡成为另一个新的聚焦点。 WCDMA网络优化与网络规划的关系 网络规划与优化之间存在着相互依赖的关系，对这种关系的看法在业界有着许多的观点和流派。一种常见的表述是：规划是优化的开始，优化是规划的继续、完善和补充，再规划，再优化的过程伴随网络发展的全过程。其实这种表述过于学术化，与实际无线网络的发展过程有一定的差距。 虽然这里讨论的是WCDMA网络规划与优化的关系，很显然，规划和优化的关系并不局限于2G还是3G，而是一个具有一般性的问题。网络的规划是在满足网络设计性能目标的前提下，根据网络覆盖区域的具体环境、业务量要求、设备性能及无线技术的特性，来确定网络的物理结构（主要是基站的数目、类型、坐标、天馈等）。由于无线环境的复杂性以及WCDMA技术的自干扰和多业务特性，简单的链路预算式的初步规划就显得过于粗糙，网络规化通常是借助仿真工具来完成的。通过对具体无线环境下加载用户行为进行模拟仿真，可以较客观地评估网络的性能。通过仿真的规划，其过程实际上是运用数学模型对实际场景进行沙盘式的模拟推演，从而对网络的性能作出评估。而对规划方案的优化也是在仿真环境中– 1 –
对模型网络进行的适当调整改进。从严格意义上说，网络规划和优化之间没有一条清晰的界线。但从实际意义上说，基于理论的预规划和基于规划工具的模型仿真的网络规划及优化应该属于规划的范畴更合理，因为它还没有从模型走向实际。 规划方案一旦付诸实施，它就变成了真实环境下的运行网络。这时对网络的优化调整才是真正意义上的优化。网络规划在很大程度上是网络部署实施之前的一个阶段性工作，它的重要性在于给网络的初始性能奠定了一个优良的基础。接下来的网络优化则是伴随网络生命全周期的一个不间断的工作。这并不是说不再需要运用仿真规划工具，2G网络的经验表明，许多重大的网络结构调整，如小区分裂、站址迁移以及扩容等项目在实施前常常需要用规划工具进行仿真验证，有些网络的局部调整也常常借助仿真工具进行评估。由于工具的模型仿真分析具有其内在的局限性，仿真验证的作用只不过是进行相对比较，就是通过仿真分析对比当前网络的仿真统计指标和调整方案带来的改进情况，同时可以根据仿真分析对调整方案进行适当优化。潜在的原理是，如果仿真中发现了问题，实际中肯定会出问题。反之不然，如果仿真中没有问题，实际中可能还是会有问题。按照网络规划的含义，严格说来，这已经不再是网络规划的工作，而是网络优化的工作。 总结起来两者的关系是：合理的规划确定网络的平衡结构，给网络今后的发展，高效的运营打下坚实的基础。规划方案的实施是网络优化的开始，初期的优化是在现实环境中对工具规划的局限性和不足性进行补充和完善，目的是实现网络规划的性能目标。后期优化侧重网络的运营维护，目标是不断的提高网络的性能（尤其是用户感受），最大程度上的资源的有效利用，确定网络的竞争地位。 WCDMA无线网络规划的局限性 WCDMA的自干扰、多业务特性使得它的无线规划非常复杂，规划工作不得不依靠规划工具来完成。规划的作用是确定一个合理的网络结构，给网络的部署实施和优化奠定一个良好的基础。规划工具是通过一系列的模型模拟系统的运行，预测系统的性能。正是因为把复杂的东西简化为各种模型，规划工作本身就存在着内在的局限性。正确地理解和把握这些局限性，有助于避免神化工具和过分依赖工具的倾向，追求工具的精确和完美，希望靠工具取代优化的种种努力实际上是没有太大意义的。比如，规划工具预测的信号场强与实测值的方差在5～10dB之间就很不错，一味地追求细化和准确，其实意义不大，因为许多额外的努力很可能淹没在无法控制的误差当中。 网络规划的准确性受限于多种因素，这里只分析讨论几个最重要的因素，即传播模型、用户分布与业务模型、地形地物模型、信道模型和链路余量、网络规划的性能指标。这些因素的相互关系很复杂，某一因素精确度的大幅度提高，并不一定等于网络规划整体准确性的相同幅度的提高。原因是网络规划整体准确性是多种因素的综合结果，比如降低传播模型的方差3dB，不一定意味着网络规划准确性提高1倍。 – 2 –
传播模型 在使用无线规划工具进行网络设计时，传播模型是所有无线链路计算的基础，对网络性能的评估起着十分关键的作用。规划工具结合数字地图中的地形地物模型、收发信机模型、信道模型、用户分布和业务模型、传播模型等通过模拟仿真预测网络的无线性能。常用的传播模型有COST-231模型，它是基于大量测试数据归纳出的经验公式，属于区域传播模型。换句话说，该模型引入简单的参数修正便可以得到密集城区模型、城区模型、郊区模型和乡村模型，即每一个环境类别对应一个传播模型。注意，每一个环境类别覆盖着广大的区域，其中的传播特性仍然有很大区别，用一个传播模型描述整个区域的传播特性本身就是一个近似。COST-231模型并不区分不同的省份和国家，当有人用同一个密集城区传播模型规划北京和巴黎的无线网络时，并不是什么令人惊奇的事情，尽管两个城市的密集城区存在着巨大的差别。从理论角度来看，COST-231模型具有非常大的可移动性，一旦抹去了区域的相关性，模型就具备了可移动性，也就是普遍适应性（简称普适性）。所以，用同一个传播模型描述两个不同的城市网络就不足为怪了。模型的可移动性必然是以牺牲准确性为代价，用同一个传播模型描述两个不同的城市网络就不能有过高的期待，只能是粗略的估算。 为了改善特定环境下模型的准确性或者使模型反映特定环境下的传播特性，通常用现场测量的方法对传播模型进行校准，传播模型校准的方法在《WCDMA无线网络规划原理与实践》（人民邮电出版社2005年出版）一书中有详细介绍，校准的结果其实是降低了模型的可移动性。经过校准，北京和巴黎两个城市的射频传播模型就都打上了各自的烙印。 即使根据网络规划的环境划分原则对传播模型分别进行了校准，传播模型可移动性依然可能偏高。前面讲过，用一个传播模型描述一个环境类别区域的传播特性就是这个意思。比如，乡村环境内可能有丘陵地带，又有平原地带，一个乡村模型很难准确地反映这些不同的地形。如果要进一步降低模型的可移动性，就需要校准更多个传播模型。严格地说，无移动性或局域化的模型，也就是基于每一个站点的模型准确性最高。不难看出，矛盾的另一面是准确性的提高是以牺牲可移动性为代价。实际中使用的准确性高的模型为点对点的预测模型，如射线跟踪模型等，这类模型适合于单个特殊站点或微蜂窝的规划。 现实中规划一个城市的移动通信网络往往需要几百个站点，不可能用几百个点对点的传播模型。关键原因是传播模型校准的工作量大，成本太高，如此大规模的传播模型校准是不现实的。用于网络规划的传播模型必须是在可移动性和局域化的矛盾中取折衷。典型的做法是在每一个环境类别中选取5～10个站点进行测量，用这些测量数据校准出一个传播模型；如前面所述，该模型仍具有较高的可移动性，模型的预报值和测量值的方差只要在10dB以内一般都是可接受的。 图1-1所示是在某个城区环境下现场测量的一个例子，横轴是路测采样点离发射站点的距离，纵轴是接收到的信号强度值，振荡的曲线是测量值。该测试中一共有3个测试站点，路测数据也是在3个站点采集的。基于这些数据按照两种方法分别校准出两个传播模型，其一是基于单站点数据校准出的传播模型，其二是把3个站点的数据汇聚在一起校准出的传播模型。图1-1中的虚线是单站点校准的传播模型的预测值，实线是基于3个站点校准的传播模型的预测值，最下端的曲线是COST-231模型的预测值，振荡的曲线是对单站点的测量值。– 3 –
显然，与单站点的测量值相比，单站点校准出的传播模型的预测值准确性最高或方差最小，可移动性最差；COST-231模型准确性最差，可移动性最强；基于3个站点校准出的传播模型处于两者之间。通过进一步分析可以知道，如果增加测试站点的数目可得到基于更多站点的传播模型，该模型的预测值曲线将向COST-231模型曲线方向移动。 图1-1 校准的传播模型预测值和测量值的比较 总而言之，校准的传播模型其准确性是有限的，模型的预测值和测量值的方差只要在10dB以内一般都是可接受的，在此基础上的网络规划只是对网络性能的近似估算。 用户分布与业务模型 在网络规划中，给模拟系统加负载取决于两个最重要的要素：用户分布和业务模型。用户分布可以根据人口密度信息或2G移动网络的用户分布信息进行估算，它的结果有当前分布和逐年增长的分布预测两个层面的信息。业务模型即用户使用多业务的行为。在2G移动网络中业务模型比较简单，主要是用户使用单业务的忙时呼叫频率、呼叫时长、移动特征等。到了多业务的3G移动网络就复杂多了，业务模型还要包括多业务比例，每一种业务忙时会话的发起频率、会话时长、会话中各个突发的大小、移动特征等。 由于业务模型对网络规划中的容量设计起着关键作用，因此，业务模型的偏差自然会导致规划网络和实际网络之间的差距。 就用户分布而言，虽然有一些理论上的方法可对用户分布进行估算，多数规划工具可以根据2G网络的现网数据生成话务密度图，并以此预测3G网络的用户分布或业务密度，但这一过程包含一些假设，准确性是难以把握的。在网络规划中根据覆盖区域的划分，即密集城区、城区、郊区和农村，每一个环境类型的用户分布假定为均匀分布。有的网络规划把密集城区进一步分为若干个子区，每一个子区设定均匀的用户分布。实际网络中用户分布往往并– 4 –
非如此，图1-2给出现网中某个城市区域忙时负载分布示意，其中颜色越浅的小区负载越高，它们之间的差别可达几倍之多。 用户使用多业务的行为目前还是一个没有结果的问题。2G网络的用户使用单业务的行为已经有丰富的数据积累和统计分析，其模型比较准确；但3G网络还没有建设，因此，用户使用多业务的行为的数据也就无从谈起。用户使用多业务的行为在很大程度上具有社会属性，业务的开展及普及程度受到业务定位、业务资费政策、当地人口的经济水平和交流习惯等综合因素的影响。用户使用多业务的行为的理论模型来源于：（1）2G模型的外推；（2）仿真归纳；（3）其他商用网络数据的统计分析；（4）用户调查数据的统计分析；或者上述因素的某种组合。同样，由此得出的用户使用多业务的行为和真实情况肯定存在相当的差别。表便是现网数据对网络设计用的业务模型的修正，其中第三列是设计取值，第四和第五两列分别是两个不同的商用网络中基于无线网络控制器（RNC）的忙时数据统计值，第六列是经调整的推荐值。表中的有些值表示与原先的设计取值差别较大。例如，CS64承载可视电话，业界认定的激活因子为100%，实际数据显示为80%。另外，网络规划中普遍取30%为目标软切换比例，即软切换比，实测结果约为。 图1-2 现网中某个城市区域忙时负载分布 由此不难看出，作为规划输入的业务模型中包含着相当多的不确定因素，而这些不定因素往往难以找到精确的解决方案。有些城市的GSM网络，从商用起几乎年年扩容，造成这种情况，在很大程度上是因为不确定因素这方面的原因。 表 现网数据对业务模型的修正 承载 现网基于RNC的忙时统计 设计值 网络A 网络B 调整值 呼叫次数 43908 38317 下行激活因子 50% 56% 57% 60% 上行激活因子 50% 60% 56% 60% 平均呼叫时长（s） 88 82 53 80 忙时呼叫（BHCA） 呼叫次数 1381 392 CS64 下行激活因子 100% 76% 47% 80% 上行激活因子 100% 76% 70% 80% – 5 –
平均呼叫时长（s） 329 103 140 100 忙时呼叫（BHCA） 呼叫次数 5595 PS 384k 下行激活因子 20% 7% % 10% 上行激活因子 10% 6% 8% 10% 续表 承载 现网基于RNC的忙时统计 设计值 网络A 网络B 调整值 平均呼叫时长（s） 100 50 81 80 忙时呼叫（BHCA） 呼叫次数 780 4716 下行激活因子 30% 25% 13% 25% PS 128k 上行激活因子 10% 10% 平均呼叫时长（s） 100 119 21 100 忙时呼叫（BHCA） 呼叫次数 1283 143 下行激活因子 40% 21% 7% 30% PS 64k 上行激活因子 10% 10% 平均呼叫时长（s） 320 47 60 60 忙时呼叫（BHCA） 每用户注册次数 1 每用户离网次数 每用户发短信次数 每用户3G/2G小区重选次数 每秒激活集更新次数 信令及其他 每用户占用小区数 更软切换比例 40% 24% 31% 30% 跨RNC软切换比例 15% 7% 6% 10% 电路域每个呼叫切换到2G的次数 每用户被传呼次数 2 2 地形地物模型 几乎所有的无线网络规划工具都依赖数字地图的信息模拟真实环境。数字地图作为规划工具的输入代表地形及地物的模型。地图的航拍时间决定它的信息是否当前，地图精度等会直接影响到整个仿真的结果。数字地图中地形的起伏变化用数字化地形模型（DTM，Digital Terrain Model）描述，地面上的结构，如楼宇、树林、水面、绿地、居民区、村庄、开阔地– 6 –
等用地物信息（Clutter）来描述，地面上的道路，桥梁，铁路等用矢量信息来描述。 地物信息的模型化有3种方式：统计法、半确定性法和确定性法。如果数字地图精度较差或精度超出100m，只能用统计法，这种方法得到的地物分类很粗，仅有若干种。如果数字地图精度较好（如20m），也就是说，地图上每一个20m见方的区域被模型化为一个格点，这时可用半确定法，用半确定性法可得到20多种地物分类，但还无法定位建筑物形状和高度等信息。因此建筑物对无线传播的影响无法充分考虑，只能从统计意义上对建筑物的影响进行粗略的估计。只有当数字地图精度小于等于5m时，用确定性法能得到上百种地物类型，可以在三维空间定位建筑物。在这样的精度下，可以采用射线跟踪模型来预测信号场强。射线跟踪模型考虑了电波的直射波路径、在建筑物垂直面上的反射波路径、在建筑物棱上的衍射波路径等因素，但仍然忽略了地面反射波路径、透射波路径、漫反射、终端移动的影响等因素。 地图的精度越高，相应的成本及工作量也越高。城市环境的宏蜂窝网络规划通常选取20m精度的数字地图，这时模型化的数字地图不可能考虑所有的与无线传播相关的因素。严格地说，任何尺寸远大于波长的障碍物都会影响传播，数字地图无法反应这样的真实环境。基于数字地图的传播计算是根据收发信机之间的二维空间的剖面图的简化处理，多径、反射和折射都难以描述。根据城市地物的高度分布，典型的地物分类有20种左右。这些地物对信号的衰减从几个分贝到二三十分贝，它们的取值难以准确测定。传播模型校准中的一项任务就是确定各种地物对信号的衰耗，但是精确度相当有限。而且地图上同样的地物在不同的城市很可能反应的是不同的环境。例如，图1-3所示为数字地图中地物信息和真实地面结构的对比，显然，这些地物很难反应真实场景中地面结构对无线传播的影响。 图1-3 数字地图中地物信息和真实地面结构的映射 系统仿真模型 无线网络的规划工具多数是运用静态的蒙的卡罗仿真模拟系统的行为，对系统性能进行———————— ［注］ Eb表示每个比特的信号能量，No表示噪声的功率谱密度。 – 7 –
统计分析。它无法描述链路级别的编码、解码、调制、解调、调度等过程，也不能模拟用户的移动过程，仿真的过程是多链路功率控制迭代收敛后的大量抓拍的统计结果。在系统层面的模拟仿真通常只能采用某个假设的信道模型。例如，3GPP规范定义了多种不同的信道模型及其相应的表示信号与噪声间强弱关系的参数——E注］b/N［o，规划工具的模拟仿真一般仅区别不同业务的Eb/No，而难以实现区别不同信道模型的Eb/No，它们的取值对仿真分析预测的结果有相当大的影响。 室内覆盖和链路余量 室内覆盖和链路余量参数对网络规划的影响在已由人民邮电出版社出版的《WCDMA无线网络规划原理与实践》一书中有深入分析。规划工具中用的是二维的传播路径，没有多径效应，衰落的效应是用衰落余量来表征，同样室内覆盖也是用穿透损耗的余量来反应。这些余量的取值对网络性能、成本和后期的优化影响很大，它们的测量成本较高，测量结果本身是统计分布，与每个站点的实际情况存在相当的差别。 网络规划的性能指标和实际网络的性能指标 网络规划的起点是设定网络的性能目标，比如WCDMA以CS64承载覆盖的90%的区域可靠度为设计目标。在网络规划中运用仿真分析，通过考察一些主要的性能指标——导频E［注］c/Io和导频信号强度RSCP、软切换分布、UE发射功率分布、基站发射功率分布、业务拒绝概率等，来判定所规划的网络是否达到了要求的设计目标。应该指出，导频Ec/Io和导频信号强度RSCP、软切换分布、UE发射功率分布、基站发射功率分布指标可以和实际网络中的相应性能指标对应起来，在上述的误差许可范围内，它们基本上可以从统计意义上反应网络的上下行覆盖、干扰水平、切换比例、负载等重要性能。实际网络中需要重点优化的接入失败、掉话、误块率、数据吞吐量、时延等关键性能指标没有直接对应的规划指标，它们与规划指标的间接关系有一定的不确定性。 WCDMA网络优化与网络部署的关系 网络规划设计方案是网络部署实施的蓝图，通过网络部署这样一个复杂的现场工程，网络才变成现实。在网络规划过程中，需要按照设定的规划目标，经过反复设计优化，以达到设计目标。网络部署应该按照规划方案操作实施，遵守安装操作规程，使人为错误最小化。任何人为错误，尤其是天馈系统的错误，都会给商用前优化带来巨大的额外负担。商用前优化的目标是尽量减小网络规划局限性对实际网络的影响，验证系统的基本功能和配置，排查部署实施中的人为错误。虽然人为错误难以避免，但使其最小化才能使优化不偏离主题，快速经济地完成。 ———————— ［注］ Eb为平均到每个比特的信号能量，Io为干扰功率密度。 – 8 –
网络规划确立平衡的网络结构，奠定网络优化的基础。高质量的网络部署实施，使网络优化从一个更高的起点开始。 网络的规划与设计和工程实施之间，存在天然的紧密联系：规划在先，设计和工程施工在后；规划是基础，设计和工程施工是规划的实现。一个细致、完善、考虑充分的无线网络规划，可以在充分利用网络投资的基础上，实现网络性能的最优化、容量的最大化、最有效的投入/产出，为未来的发展留有空间。 – 9 –
WCDMA网络优化的流程 一般说来，WCDMA的优化流程包含两个阶段，即商用前和商用后。每个阶段优化涉及的内容都很多，这正是本书后面章节要分别专门介绍的重点内容。这里首先应该明确网络在什么条件下达到商用前优化的成熟状态，也就是优化的起点。图1-4描述的是网络要达到商用前优化的成熟状态过程中经历的几个主要环节。第一个环节是完成网络规划设计方案，第二个环节是根据规划设计方案获取站址，这是一项非常艰苦、耗时、高成本的工作，尤其是在市区。接下来是站址评估与设计修正，原因是有些规划站址无法获取，需要选择备用站址，这时要用规划工具进行性能验证并调整规划方案。图1-4中的箭头表示这样一个反复过程。第四个环节是站点基建，主要是相关的土建工程。之后的环节是设备安装，安装完成后进入最后的环节，即设备检测，目的是校验安装规范的遵守执行和设备运行情况。所有网络设备通过设备检测后，网络才算达到商用前优化的成熟状态，即优化开始状态。 图1-4 WCDMA网络商用前优化的起始点 商用前优化各个环节先后顺序很关键，否则将会事倍功半，延误工期。因此，需要有一个成熟的、经过实践验证的有效流程来指导优化工作。图1-5形象地描述了这样一个优化流程。商用前优化网络时几乎无用户，基于网络计数器的关键性能指标（KPI）无统计意义，优化主要基于路测指标，优化对网络性能的改进幅度较大。商用前优化的目标是尽量弥补网络规划的局限性与实际网络的差别，验证系统的基本功能和配置，排查部署实施中的人为错误。 图1-5中的起点自然也就是图1-4中的终点。按照图1-5所示的流程，商用前优化的第一个阶段是站点配置审查，内容包括基站、RNC和各个其他网元的参数配置审查，软件的版本的审查，确保它们与规范及推荐值一致。第二个阶段称为站点功能验证，主要是通过仪器测量检验天馈系统、基站、RNC等网元是否处于正常工作状态，测量小区无线信号、应该支持的各种基本功能、扰码设置、邻小区设置、各种形式的软切换功能等。此外，还要测量分组域功能，验证上下行各种速率的承载的连接和连接的保持性，数据吞吐率通常配合使用路测工具在小区内若干位置进行FTP测试，运用工具分析验证上下行速率的变化与UE上报信道测量值的关系，以及平均误块率是否在设定的范围。 商用前优化的第三个阶段是基站簇的优化，以15～20个连片站点为一组。基站簇的优化主要是通过路测及数据分析，调整邻小区关系，运用物理优化的手段突出主服务小区，优化切换比例、接入成功率、链路保持性、误块率等关键性能指标，同时改进在真实射频环境中移动时的数据吞吐率，确立它们的分布。测试路线的选择要合适，能够涵盖各个小区。通过对采集到的数据进行分析（主要是看空口的消息流），运用分析工具解析出每一个消息的时– 10 –
间、地点和信号质量，找出非正常的连接及产生的原因，采取相应的优化措施。通过对信令流程的解析分析，诊断确定问题与射频环境以及干扰等的关联性。 图1-5 WCDMA网络优化的流程 商用前优化的第四个阶段是全网优化，以基于全网的路测评估网络的性能。以基站簇为单位的优化完成后，要把各个基站簇集成为网络整体，基站簇之间的边界区域的邻小区关系还需要进一步调整，覆盖和切换关系也要进一步调整。物理优化仍然是主要手段，参数优化一般不是这一阶段的重点。在没有商业用户的网络中，为了检验网络在承载负载情况下的性能，最后阶段要对网络实施人工模拟加载，通过路测分析，测试网络在带负载时性能指标的变化情况。需要注意，人工模拟加载是全网络的均匀加载，并不能真实反映实际网络在承载用户时的非均匀负载情况，模拟加载网络不能作为优化的目标网络。 商用前优化的最后阶段是网络验收，网络验收可以根据具体情况决定进行全网验收，或是在网络中某个局部区域进行验收。网络验收是基于路测的关键性能指标（KPI），不需要对网络做人工模拟加载。验收通过之后，网络便达到了商用的要求。 网络进入商用运行后，承载着用户负载，相对商用前优化有几个显著的不同点： ξ优化不再具有明显的流程，优化将伴随网络的生命的全周期，是一个连续不断的长期过程； ξ网络性能的监控及优化的性能指标主要是基于网络计数器和其他网络运行的记录，基于路测的网络性能指标和优化退居次要地位，仅仅是辅助手段而已； ξ参数优化上升为主要的优化手段，物理优化的工作量逐步减少； ξ在时间上优化对网络性能指标的改进幅度一般没有商用前那么大； ξ商用前优化的目标是使网络性能指标通过网络验收标准，商用后优化的目标是不断地提高网络效率，注重网络的平滑演进，提升网络的竞争力，改进性能指标KPI。 WCDMA网络优化的方法 WCDMA网络的优化方法是本书的主题，贯穿全书的内容。优化的原理指导优化方法，优化方法实践优化原理，本书的内容和书中提供的案例正是为了深入浅出地展示原理和方法。– 11 –
在这里先对书中的优化方法做一个归纳性的表述。 ξ网络规划遵循CDMA原理，确立平衡的网络结构，奠定网络优化的基础。 ξ网络部署实施严格遵守各个环节的安装操作规范，减少人为错误，建立网络优化的最佳起点。 ξKPI表明网络的性能状态，关系到用户的感受，丰富的KPI从各个不同层面衡量网络性能，准确把握网络运行的脉搏。 ξKPI的监控指出网络性能的变化趋势，指导优化的进展和方向，是优化的路标。 ξ商用前优化遵守流程，避免重复，以物理优化为主、功能参数优化为辅，目标是弥补网络规划的局限性，达到网络验收的性能要求。 ξ网络验收要严格把关，确保网络性能达到规划设计目标，以优良的性能进入商用。 ξ商用后优化一般无固定的流程，被动优化、主动优化和智能优化多种方法手段并举，要注重网络平滑演进，提高网络的效率，改进KPI，增强竞争力。 ξ物理优化顾名思义是着眼于物理层，从空口信号的源头上最小化干扰，对于自干扰的WCDMA网络，它是属于治根治本的最基本优化手段，物理优化主要是调整天线、调整站点、增减站点，突出主服务小区覆盖。 ξ同步、移动性管理、功率控制以及无线资源管理等主要功能算法参数优化用来优化系统功能和资源，实现网络中各个功能之间的默契配合，最大限度地发挥网络的效能。 ξ分场景参数优化通过调整分场景参数模板来提高网络整体性能，简化参数优化，便于网络管理维护，实现局部优化和全局优化的平衡，降低网络运维成本。 ξWCDMA网络的多业务使它的优化范围更大，分组域的优化不仅仅是物理层优化，还涉及高层协议的优化，它们之间的最佳配合加上无线资源的优化才能提升端到端的数据业务性能。 ξWCDMA的演进网络HSDPA引入了无线宽带，优化的内容和范围进一步扩大。HSDPA优化以物理层优化为基础，MAC-hs层参数优化是关键，配合无线资源的优化，方能实现端到端的无线宽带数据的高吞吐率及低时延。 ξWCDMA网络的演进需要版本的不断升级，网络版本升级是一个复杂的系统工程，其相应的优化要遵循正确的流程，严格控制好每一个优化环节，通过技术体系和产品体系的提升来改进网络性能。 ξ系统开销信道的配置与优化可优化网络的配置和资源，实现开销和业务的最佳平衡。 ξ扩容优化是要根据网络负载的变化发展，以平滑演进的方式保持网络覆盖和容量的最佳平衡。 WCDMA网络优化与GSM网络优化的比较 从广义上说，任何无线网络的优化，干扰控制都是核心。GSM网络有频率分割和空间隔离，干扰控制相对容易。除了利用扇区化、功率控制、跳频等技术手段降低干扰外，优化的重要工作是频率复用方案的调整。GSM系统最初只定义了语音业务，网络的规划和优化主要是以话音业务为目标，网络覆盖和容量相对独立，基于路测的优化比较简单，只要确认信号场– 12 –
强和切换边界就可以基本解决问题，通常不需要反复路测，需要反复调整的是频率复用方案。 WCDMA虽然是GSM技术向第三代演进的技术体系，3GPP对两者的互操作制定了完整的规范，但两者的优化原理、流程、方法都很不同。WCDMA的自干扰特性使得覆盖、容量和质量相互关联，优化不能简单地只顾及一个方面。虽然没有了频率规划方案的反复调整，干扰的优化往往不能一次就解决问题，常常是通过反复的调整找到平衡点。另外，WCDMA的多业务特性又使得它的优化范围从电路域的语音扩展到分组域的数据，WCDMA技术的同频复用使得干扰控制更加至关重要，优化地更加复杂。随着书中内容的展开，相信读者会更深刻地感受到这些要点。 WCDMA网络优化的目标 从前面WCDMA优化的流程中可以看出，网络商用后的优化随着网络的发展而不断发展，优化是伴随着网络生命周期的长期任务。网络性能的提高是综合优化的结果，所谓综合优化就是不要总是把目光局限在网络的射频优化上，它的内涵不仅仅是传统的射频优化，其内容应该涵盖： ξ技术体系优化； ξ产品体系优化； ξ上层协议优化； ξ物理层射频优化。 技术体系优化是指技术标准体系的完善和演进，技术标准从来不是一成不变的，它在竞争中不断地发展。在技术标准的演进过程中，除了引入新的功能外，还会增加一些改善网络性能的功能，它们的作用是不可低估的。比如，在CDMA IS-95标准的演进过程中，引入了支持分组数据的新功能，也先后加入了接入切换、快速下行功率控制等网络性能增强型功能。没有接入切换功能时，软切换只能在链路建立后才能启动，当终端在多路信号的软切换区接入系统时，总会存在某些主信号不够强的特殊位置，由于接入过程中无法得到软切换的保护，干扰或衰落会导致接入失败。换句话说，这一部分接入失败是难以通过空中接口的射频优化来解决的。在GSM标准的演进过程中，同样有跳频等提高网络性能的功能。在WCDMA标准的演进过程中，一个突出的实例是引入了 产品体系优化是指产品的完善和演进。同技术标准一样，产品也在竞争中不断地发展。产品的研发和对标准的实现受技术人员的水平、器件的功能、成本等诸多因素影响，很可能成为制约网络某项性能的瓶颈。面对这样的问题，显然技术体系优化，射频优化都是无能为力的。在2G网络中曾出现过这样的问题，规范中空中接口信令有一个字节当初没有定义，是保留字节，后来规范的演进版本中用该字节承载一个新增系统消息。当网络升级到新版本后，发现网络的某几个性能指标下降，而且没有明显的规律。经过大量的现场诊断和数据分析，发现有一种商用终端不支持这一字节，从而导致整个网络性能指标恶化。再比如，WCDMA基站产品中的无线资源算法设计不够合理就会影响网络的性能。当以HSDPA/R99共享载频方式部署时，二者的功率分配不合理便是一个典型的实例。 – 13 –
上层协议的优化是指承载在物理层上的高层协议的优化，涉及端到端的多个网元，其内容包括协议参数、传输链路配置（Iub/Iur接口）、核心网等。网络的性能受到端到端各个环节的影响，尤其是分组域，其上层协议对用户速率影响较大。上层协议的优化是达到端到端性能要求的不可缺少的部分。 射频优化自然是无线网络优化的重心，也可以说是无线优化的永恒主题，它看不见摸不着，似乎总是带着神秘的色彩。对于WCDMA网络而言，射频优化其实可以简化为一句话：控制覆盖使干扰最小化。达到这一目标涉及到方方面面诸多因素，而这也恰恰正是本书所要倾心打造的核心内容。 许多当今优化维护工作做得较好的2G网络接入失败和掉话能够达到%～1%的业界公认的优良指标，这都是经过长时间综合优化的结果。图1-6所示是北美某城市CDMA网络这两个重要性能指标的演进，该城市的网络1997年初投入商用，经过近两年前期优化，接入失败和掉话稳定在%～%之间。图1-6中给出了1999年8月上旬4天的忙时统计，同时提供了2002年和2003年中这4天的忙时统计。相比之下，网络在2003年达到了%～1%之间的指标。毫无疑问，这不可能仅仅是射频优化的结果，而是相当长时间内综合优化的结果。目前，一些商用的WCDMA网络的相应指标也在接近这样的目标。那么，什么是优化的最终目标？换句话说，是不是能够无限的改进？ 图1-6 综合优化带来网络性能指标的提高 应该相信，改进的余地仍然存在。但是，向更高的目标每逼进一小步，其代价将是越来越高，100%成功率的终极目标似乎像热力学第三定律所表述的真理“绝对零度只能无限趋近，而不能达到”。其实根本原因在于网络的覆盖概率不会达不到100%，无线信号抗衰落余量和建筑物穿透余量都不可能取无限大。通信理论中的香农（Shanon）极限表达的是一定带宽在高斯噪声信道下所能承载的信息极限，它并不制约无线网络优化目标的极限。 要记住，网络优化不是免费的午餐，而是以网络的运营成本为代价。优化的目标通常是围绕网络的市场竞争力及其相应的定位而制定，并不是以一味追求更高更好的指标。 – 14 –
