四阶段分层优化，改进5G网络优化挑战

发布时间：2023-08-21 10:18:59 所属栏目：通讯来源：

导读：面对高达几百种乃至成千上万种的参数组合，通过人工的方式去找出参数最优值几乎不可能，网络优化的难度迅速增加。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

面对高达几百种乃至成千上万种的参数组合，通过人工的方式去找出参数最优值几乎不可能，网络优化的难度迅速增加。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。干扰目标的搜寻是非常之极其重要的，一旦环境中有干扰，无人机网络信号传输的性能就会极大的受限。在干扰搜寻期间，需要同步进行网络质量比较并进行网络监控。

初始优化阶段的一般检测
一般将部署的最后阶段作为初始优化阶段，初始优化主要是部署之后的性能测试和性能调优。基站部署完毕后，常规的天线测量、射频测量这些功能测试肯定是必不可少的，在此阶段完成下行/上行数据测试、延迟测试等等。

在此环节，上行干扰是首先搜寻到的干扰。众所周知，5G主要采用TDD模式部署，所以上行和下行是共享相同频率的，只是在时间上错开。因此如果配置网络时明显偏向于下行，视域中会存在大量的下行时隙(少量的上行时隙)，此时频谱分析仪中也几乎看不到上行信号，这样就很难看到任何干扰。上行干扰的优化测试有两个重要的点，数据吞吐率和射频参数。通过将MCS与MIMO layers的测试指标汇总起来，这就是基站所做的优化工作，能确定最终合适的数据包长度、MIMO层，便于优化上行或下行方向的数据吞吐率。

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。处于初始设计时优化测试阶段的相关实际优化工作大多在初始阶段的性能测试和调优上。

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。基于云的实时反馈测试机器人能够带来更高效的数据采集管理方式，不需要大量的手动交互就能自动高效一次性大规模的地生成数据。

毫无疑问的是，若要达成这样的高效率持续网路检验最重要的是必须要有一组可信赖的检测仪器，特别是以终点探针为重点得特别小心保养保持在一个适当的运作温差以确保其工作状况良好。。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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