实验室简介农村4G覆盖质量分析一直是运营商的痛点。本文从运营商的角度出发，针对自然村网络覆盖质量和竞争覆盖如何分析的问题。提出了一种更准确的基于MR二维数据的评价方法。4G网络建设从2015年开始逐步向乡镇和农村延伸。近年来，运营商响应国家脱贫攻坚号召，通过电信普遍服务和农网扶贫等方式，不断加大4G在农村的投入。从目前掌握的数据来看，中国移动在全国行政村的4G覆盖率已经达到98%以上，自然村的覆盖率也在逐年提升。这里所说的覆盖率是覆盖的行政村或自然村数量的比例，并不能全面反映网络覆盖能力。为严格落实共建共享目标，近两年建设的农村4G基站基本在2G基站原址升级建设，继承了2G网络的产业参数。真正的覆盖能力需要进一步评估。1.评估内容与方法运营商对农村网络覆盖的评估主要从两个方面进行：一是评估自身覆盖是否达标，二是评估与竞争对手的覆盖差异。与城市地区可以通过路测来评估网络覆盖质量不同，在农村，尤其是偏远农村和贫困村，对自然村一个个进行现场测试，会带来极大的人力物力消耗。目前，利用MR统计数据进行覆盖分析较为普遍，但MR数据主要用于发现连续覆盖区域的网络覆盖黑点，在覆盖分散的农村地区并不常用。同时，在做弱于竞争对手的分析时，准确率往往不高，不能作为判断的唯一依据。本文所讨论的评估方法从MR数据分析的痛点出发，首先定位自然村在覆盖区域内的位置，准确评估该位置的覆盖质量，然后通过加入辅助提高竞争分析的准确性辨别方法。1.1.自然村覆盖能力评估第一步：获取自然村的经纬度信息。目前，很多省份已经能够通过运营商市场部或当地政府部门获取自然村的经纬度信息，作为后续评估分析的基础。步骤2：计算每个自然村到最近基站的距离和方位角。通过自然村和基站的经纬度信息，可以计算出两点之间的距离和方位角。假设基站经纬度为（Zj，Zw），自然村经纬度为（Cj，Cw），R为地球平均半径，与海拔高度无关。将基站与自然村的经纬度转换为三维直角坐标(Xa,Ya,Za)和(Xb,Yb,Zb),得到自然村与基站的距离为计算三个坐标轴方向的差值。Xa=R×cos(Zw)×cos(Zj)Ya=R×cos(Zw)×sin(Zj)Za=R×sin(Zw)Xb=R×cos(Cw)×cos(Cj)Yb=R×cos(Cw)×sin(Cj)Zb=R×sin(Cw)三个坐标轴的方向差：ΔX=Xa-XbΔY=Ya-YbΔZ=Za-Zb??自然村之间的距离和基站：在计算方位角时，考虑到经度上纬度相差1度，实际距离约为111公里；在纬度上，经度每相差1度，实际距离为111公里×cos（纬度）。自然村点C相对基站Z点的方位角表示为以Z的正北方向0度为起点的顺时针角度。C点在第一象限时，方位角=α；C点在第二象限时，方位角=360+α；C点在第三、四象限时，方位角=180+α。在实际工程中，为了方便操作，一些工程设计人员编写了一个计算两点间最短距离的小程序，方位角的计算可以在此基础上集成到后续。第三步：找到你所在的社区。获取4G基站参数中的方位角信息，对比步骤2的计算结果，确定该自然村所属的覆盖区域。例如，基站三个扇区的方位角分别为60°、180°、300°，一个扇区的角度范围为0°-120°。若步骤2中计算出的自然村相对于基站的方位角为100°，则该自然村位于一个扇形覆盖范围内。第四步：评估自然村覆盖质量。知道自然村所属的cell后，提取该cell的MR二维数据MR.TadvRsrp。该数据同时反映了UE的定时提前量和参考信号接收功率的统计结果。通过这些数据，可以获得不同TA下的实测值和报告值。RSRP电平值。一个4G的TA间隔对应48个Ts，约等于234m。结合自然村与最近基站的距离，可以定位到自然村所在的TA区间，得到相应的RSRP电平统计结果，进而得到自然村的实际信号覆盖质量。评价，覆盖率计算方法见表1。表1利用二维数据MR.TadvRsrp计算小区1.2不同TA区间的RSRP覆盖率。自然村覆盖竞争能力评估在获取小区级MR.TadvRsrp数据进行网络自身覆盖评估时，基站可以下发给终端启用异频测量命令，支持多模多频终端其他运营商的4G频段可以同时测量和报告竞争RSRP电平信息。自然村所在TA断面的采样点总数包括三个算子的采样点数。网管平台通过分析处理，可以提取出采样点的个数和各个运营商的RSRP等级信息。自然村的覆盖质量，即覆盖率。但在实际操作中也存在一些问题。覆盖率的计算是根据采集到的大于一定水平指标的采样点数占采样点总数的比值。水平采样点可能会增加覆盖率，导致分析结果不准确。采样点总数少。一方面，可能是因为覆盖率低。另一方面，也可能是因为用户终端不支持竞争频段，导致没有竞争覆盖信息上报。为了解决MR分析覆盖不准确的问题，常见的做法是在MR分析结果的基础上加入一些辅助判断手段进一步分析。例如，根据站点参数，剔除一些周边没有竞争站点但MR统计数据弱于竞争站点的街区；通过获取有竞争力的MR数据，并在地图上用自己的MR数据进行渲染，消除误判的社区。第一种方法使用工业参数比较容易操作，但主观判断因素较多。第二种获取竞争性MR数据进行分析的方式最直观，但获取竞争性数据难度极大。鉴于此，本文提出了一种新的辅助判断方法。通过校正竞争采样点的理论比例与实际采样点的比例对比，初步判断MR分析结论是否准确。随后，选取部分样本点进行验证，得到实际样本点比例与理论比例偏差的经验值，作为判断的直接依据。首先是纠正了比赛中的理论采样点比例。假设三个运营商都在某个小区的覆盖范围内（优缺点不同），用户终端都支持多模多频，那么三个运营商的采样点比例应该是一样的。那是33%。实际上，并非所有终端都支持竞争频段。因此，通过获取小区级用户终端支持竞争频段的比例，可以初步计算出理论上的竞争采样点比例。小区校正后竞争采样点理论比例=小区支持竞争频段的终端占比×33%商用覆盖能力对比结果更可靠。但是，如果竞争采样点的比例低于理论比例，则意味着竞争匹配覆盖的统计结果很可能受到采样点数量少的影响。在实际分析过程中，为避免MR统计误差造成误判，建议以5个百分点为区间，选取部分低于5pp、10pp、15pp、20pp、25pp理论比例的自然村,和30pp用于现场验证。得到该区域采样点差异率的经验值。例如，经统计分析，某省MR分析弱于竞赛的自然村中，竞赛采样点的比例低于15pp以上的理论比例。基本判断是由于采样点少导致分析结论不准确。后续可以借鉴这个经验直接剔除这部分竞争分析不准确的自然村，集中对剩余竞争弱的自然村进行实地测试，最终根据竞争分析结果确定优化方案或建站方案检测结果，从而减少对农村总体调查的无效投入。另外，当距离最近的自然村基站距离超过网络覆盖范围时，无法通过MR分析得到竞争覆盖质量信息。这时候，我们可以通过从铁塔公司获取竞争站点参考的方式进行比对，获取“人有我无”的自然村信息，然后有针对性地补充覆盖.2.其他问题2.1覆盖站的误判在评估自然村的覆盖能力时，在非平原地区，自然村与最近的基站之间可能存在山体阻隔，因此最近的基站可能不是覆盖基站.针对这个问题，在第二步计算最近基站的距离和方位角时，如果第一最近站和第二最近站与自然村的距离在符合4G基站覆盖农村重点关注此类自然村。一方面可以通过Google图层观测判断，另一方面可以通过MR二维数据MR.TadvAoa判断第一最近站是否为自然村的覆盖站。MR.TadvAoa同时反映了UE的定时提前量和到达角的统计结果。通过该数据，可以得到不同TA下不同到达区间角度的采样点数。如果比值很小，说明第一最近站不是自然村的覆盖站。采样点占比计算方法如表2所示。表2利用二维数据MR.TadvAoa计算小区不同TA区间采样点占比不同TA下终端支持的频段信息为获得。因此，在校正竞争采样点的理论比例时，只能根据整个cell的终端支持率进行校正。2.3竞对采样点比例影响分析结果的问题从网络原理分析，除非自身覆盖率和竞品覆盖率差，是否弱于竞品与竞品没有直接关系整体覆盖率。我们假设以下场景。冬季农村，用户普遍宅在家里，某运营商在该地区室内信号覆盖较弱，竞争对手基本没有覆盖。此时，总采样点中的大部分属于该算子。很少。当用户走出户外，来到信号较好的区域时，同时采集并上报运营商和竞争对手的高电平信号。根据统计结果，由于采样点少，竞争对手的覆盖率高于竞争对手。算子，但是因为这个cell的大部分采样点都弱覆盖，所以整体覆盖率偏低。在对农村MR数据的整体分析中发现，在覆盖率弱于竞品的小区中，当竞品采样点占比较小时，小区整体覆盖率较低。网络数据呈现的规律很好地说明了弱于竞品的MR分析结果会因为竞品的采样点少而出现分析结果不准确的问题。从某省运营商的MR竞争分析可以看出，弱于竞争者的整体覆盖率比竞争优势者低6.5pp。在弱于竞品中，竞品样本点占比偏离理论比例从15pp开始，整体覆盖率下降，如图1所示。图1某省运营商MR竞争分析（覆盖率率）3.结语虽然5G网络建设步伐不断加快，但从各运营商披露的信息来看，出于投资效益的考虑，短期内农村地区还没有5G网络，4G仍将继续存在农村数据服务基础网络。国家放开携号转网限制后，各运营商均有用户转入转出。一方面，用户出于资费的考虑而转出，但主要原因是网络质量带来的用户体验无法得到满足。用户要求引起的。运营商在加大城市5G建设投入的同时，也要同步提升4G在农村的覆盖率。运用更多的数据分析手段，可以更好地定位农村网络覆盖问题，减少农村调查的无效投入，提高网络扶贫效率。参考文献[1]胡亚熙，梁双春，方源．基于LTE测量报告数据的小区覆盖分析[J]．电信工程技术与标准化，2013（1）。[2]周良．基于MR的LTE二维数据分析研究[J]．电子世界，2018（7）。【本文为专栏作家《移动实验室》原创稿件，转载请联系原作者】点此查看该作者更多好文
