四阶段分层优化，处理5G网络优化挑战

发布时间：2023-07-20 14:08:22 所属栏目：通讯来源：

导读：在面对数百甚至数千个参数的时候，使用传统方法来找到最佳参数已经变得非常困难。因此，网络的优化变得更加具有挑战性。另一方面，在无线资源紧张的情况下，如何进行资源的分配和调度，如何有效管理无线网路的相关参

在面对数百甚至数千个参数的时候，使用传统方法来找到最佳参数已经变得非常困难。因此，网络的优化变得更加具有挑战性。另一方面，在无线资源紧张的情况下，如何进行资源的分配和调度，如何有效管理无线网路的相关参数，这都是网络优化面临的挑战。

5G整体网络优化方法可以从下面四个角度来看，第一阶段是初始优化，第二阶段是应急网络优化，剩下的两个阶段分别是持续优化和指导性优化。对于任何网络优化，首先肯定是网络工程建设，然后是干扰搜寻。干扰搜寻是极其重要的，一旦有干扰，网络信号性能就会受限。在干扰信号的搜寻期间，可能需要多次地同步进行无线电信网络之间的质量比较并进行无线电信网络监控。

考虑到5G网络复杂性很高，可以将网络的下行方向调节至高数据速率，这样也可以优化网络配置以实现低延迟。在此阶段，为了完善整个优化流程，测试厂商会进行网络切片，使得网络的一些部分优先考虑高数据速率，还有一部分优先考虑低延迟。

在TDD模式中，上行干扰优化的复杂在于下行总是会覆盖上行。基站播放的SIB系统信息广播可以配置上下行参数，即可以在解码的SIB中看到上行时隙的起止点，稍加配置即可获取上行起止信息，然后就此提供特定时间门控。下行阶段测试调优与此相同。针对初始操作系统的优化调整阶段的相关参数优化方法大多在性能测试和调优上。

假如显示高BLER、低MCS这种情况，那么就是上行方向可能存在干扰。在处理过程中，如果能将比特率、延迟和连续性整合至单一结果中，那么优化将更方便迅速。这种方法由终端将UDP数据包流发送至服务器，再由服务器将其发回终端，其间使用TWAMP协议，也就是双向主动测量协议。这种双向测试模式中的数据包速率、数据包大小、时延均为可配置，根据不同的网络流量需求进行配置，然测试结果可以将比特率、延迟和连续性整合至同一结果中，优化整个流程的便捷性。

持续优化实现高效的连续网络测试
持续优化需要使用连续的数据流来进行这种常规优化，基于云的测试会比较适合这类持续优化，也就是说将测试设备的控制和后处理转移到云端，从连接互联网的任意位置访问这些应用程序。路测设备、基准测试设备、室内采集设备都能够直接采用基于云的测试实现持续优化。不过基于云的智能感知测试能够带来更高效的数据采集方式，不需要用户大量的手动软件交互就能一步到位的高效尽可能多的地生成数据。

要实现这种高效的连续网络测试最重要的无疑是可靠的测试设备，尤其是终端探针，要维持在一定温度确保其正常工作。这可以借助强制对流的无源冷却装置，或者借助Peltier元件的有源冷却装置，使得UE和探针处于恒温水平。

（编辑：汽车网）

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