根据从人口稠密的智慧城市获得的实验数据分析4G LTE网络的关键性能指标外文翻译资料

 2022-08-09 10:16:14

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根据从人口稠密的智慧城市获得的实验数据分析4G LTE网络的关键性能指标

Agbotiname Lucky Imoize a, Kehinde Orolu b, Aderemi Aaron-Anthony Atayero c

摘 要

关键性能指标（KPI）数据提供有效的网络规划，性能分析和优化所需的候选信息。但是，KPI数据不足可能会限制有效的网络规划，从而导致运营成本上升，并且可能会对网络的订购者产生不利影响。为此，本文介绍了尼日利亚的4G LTE网络，在1876.6MHz、带宽为10MHz时进行的射频（RF）测量和KPI评估。本次测量专门检查RSRP、RSRQ、RSSI、SINR、PCC PHY DL吞吐量和PDCP DL吞吐量的表现。华为技术有限公司的调制解调器E392适用于传播测量和RF测量，覆盖了三个演进节点基站（eNodeBs），平均高度为25 m。站点的地理坐标如下：站点1（纬度6.43543333；经度3.44539667），站点2（纬度6.55639500；经度3.36693333）和站点3（纬度6.51879500；经度3.39911000）。E392 4G（LTE）调制解调器能够在各种LTE频带上进行传播测量，LTE下载速度为100 Mbit/s，上传速度为50 Mbit/s，采用了LTE 2x2 MIMO（多输入多输出）技术，并支持64QAM（正交幅度调制）技术。配置了驾驶测试（DT）软件版本Genex V16和Genex Assistance V16，并且测试车装有测试终端，GPS，Windows计算机以及随附的驾驶测试系统。驾驶测试车辆时，考虑到实际道路交通状况，它会以30 km/h的相对中等速度均匀地行驶，从而减少可能的多普勒效应。同时建立终端连接，并启动数据下载服务（使用文件传输协议-ftp，一种路测软件，该功能可以下载大约20GB的大文件）。随后，同时下载文件的下载限制被设置为5个文件（这样可以以高质量的下载速度同时下载5个文件）。当连接断开时，使用ftp软件重新建立同时连接，并于晴天在规划集群中进行驱动器测试。随后报告KPI数据的统计描述和概率分布函数，提出KPI之间的相互依赖性，以此来简化对测试KPI之间的相互关系的理解。报告的数据将在射频规划，无线电信道测量和建模，可行性研究以及制定无线通信系统的适当监管政策中得到运用。网络运营商也可以利用数据进行适当的KPI分析，无线电资源管理以及研发。

关键词：实验数据；4G LTE网络；关键绩效指标（KPI）；路测（DT）；传播测量统计分析；概率密度；智慧城市

规格表

学科

工程技术

具体学科领域

无线通讯工程

资料类型

表格，图形，图表，数字

数据获取方式

本文提供的实验数据是通过大量驱动获得的在尼日利亚新兴的智慧城市拉各斯及其周围进行测试而获得的。DT设备由测试终端组成，华为调制解调器E392（4G LTE调制解调器），全球定位系统（GPS）设备和相关的路测系统均经过仔细检查，随后才在测试车中组装。汽车以接近30km/h的恒定速度行驶，以避免或减小多普勒效应，测量KPI并自动记录，以便进一步处理。

资料格式

通过原始数据进行分析

数据收集参数

所测量和测试的参数包括关键性能指标，例如作为参考信号接收功率（RSRP），信噪比（SINR），接收信号强度指示器（RSSI），参考信号接收质量（RSRQ），分组数据融合协议下行吞吐量（PDCP DL吞吐量）和主要组件运营商物理下行链路吞吐量（PCC PHY DL吞吐量）。

数据收集说明

KPI数据是从平均高度为25 m的基站（BS）或演进型节点基站（eNodeBs）、称为4G LTE基础的固定发射机收集的，它们属于尼日利亚网络运营商之一的商用设备。驱动器测试（DT）设备捕获了SINR，RSRP，RSRQ，RSSI和其他KPI信息来自eNodeBs的活动扇区。规格和网络设计则根据制造商的指示适当考虑了参数说明。

数据源位置

本文报告的关键绩效指标（KPI）数据是在三个eNodeB站点及其附近收集的，坐标如下： 站点1（纬度6.43543333；经度3.44539667），站点2（纬度6.55639500；经度3.36693333）和站点3（纬度6.51879500；经度3.39911000），位于非洲发展最快的智慧城市之一，尼日利亚拉各斯。

数据可访问性

功能性4G LTE网络以1876.6MHz、10MHz带宽在106.6MHz带宽下获取的已测量KPI的详细数据集已经以电子表格格式附在本文的补充文件里，以方便访问和数据重用。

数据价值

  • 本文报道的实验数据将加强无线通信工程领域的进一步研究，尤其是在密集城市传播环境中的无线电信道测量和关键性能指标分析领域。
  • 该数据还将对以下方面带来巨大好处：1）无线电网络工程师，用于评估和确定基站（BS）的最佳位置，无线电信道和无线电覆盖范围估计以及容量改进。 2）射频规划工程师，负责射频规划，频率分配和网络优化，路测和无线电资源的最佳分配以及服务质量（QoS）分析。 3）法规和合规工程师还可以利用数据为移动网络运营商提供合适的KPI基准。
  • KPI数据将为无线电网络设计，高精度传播模型的开发和验证领域的无线电洞察设计提供进一步的见识和发展，以准确预测在不同环境条件下无线电信号受到多重散射衰减严重影响的环境中的路径损耗。
  • 数据还可以用作教室研究的候选材料（测试和验证理论和模拟结果）。
  1. 数据

无线通信数据可提供与通信设备，标准和规范的开发有关的有用信息，在电信基础架构的初始部署过程中进行高级可行性研究，并提供服务质量(QoS)的准确评估，以提高用户体验质量(QoE)。通常，无线通信系统被设计为将数据从源传输到目的地（从发射端到接收端）。随着无线系统在4G LTE网络的快速部署，5G网络的不断演进，以及无线系统的迅猛发展，与之相适应的流量需求也不断地增长，关键性能指标的分析正逐渐成为人们关注的问题。为此，迫切需要对可操作的4G LTE网络的关键性能指标进行严格检查和评估。由于这些数据对我们的分析大大的有益，因此，这被认为是非常重要的：实时提供有关网络性能的有用信息，并提供一个合适的平台，以在覆盖范围和容量方面对现有网络结构进行改进。最后，数据可以帮助开发高级调制技术，并促进节能无线通信系统的开发。

本篇文章将介绍可操作的4G LTE网络中某些特定KPI的分析。在这其中，需要测试的KPI有：RSRP、RSRQ、RSSI、SINR、PCC PHY DL吞吐量和PDCP DL吞吐量。这些KPI是在1876.6MHz的4G LTE频率和10MHz带宽下测量的。RF测量跨度之广，达到了2km的直线传播距离。并且，这些由测量获得的KPI在IBM SPSS Statistics和MATLAB中得到了提取和分析。

从实验数据得出的KPI简要描述如下：首先，测量环境的鸟瞰图和地理坐标分别如图1-2所示。4G LTE RSRP，RSRQ，SINR和PCC PHY吞吐量性能分布的轨迹分别如图3-6所示。 详细的KPI信息如图7-12所示。具体地说，图7中给出了在站点1-3处测得的RSRP，图8显示了在站点1-3处测得的RSRQ。图9表示在站点1-3处测量的RSSI，图10给出在站点1-3处测量的SINR，图11表示在站点1-3处测量的PCC PHY DL吞吐量。最后，图12显示了在站点1-3处测得的PDCP DL吞吐量。

表1-9给出了测得的KPI的统计数据。更具体地说，表1给出了站点1处测得的RSRP、RSRQ和RSSI的统计信息。表2给出了站点1处测得的SINR、PCC PHY DL吞吐量和PDCP DL吞吐量的统计信息。表3给出了所测得的统计信息：站点2上的RSRP、RSRRQ和RSSI。表4描述了站点2上测得的SINR、PCC PHY DL吞吐量和PDCP DL吞吐量的统计。此外，表5列出了测得的RSRP、RSRQ和RSSI的统计信息。而表6给出了站点3处测得的SINR、PCC PHY DL吞吐量和PDCP DL吞吐量的统计分析。此外，表7给出了站点1-3处测得的RSRP和RSRQ的比较，并在表8中给出了站点1-3处测得的RSSI和SINR的比较。最后，表9显示了站点1-3处测得的PCC PHY DL吞吐量和PDCP DL吞吐量的比较。

图1 测量环境的鸟瞰图

图2 测量环境的地理坐标

图3 4G LTE RSRP性能分布的轨迹

图4 4G LTE RSRQ性能分布的轨迹

观察到的KPI的概率分布在图13-18中给出。值得注意的是，图13说明了站点1-3处测得的RSRP的概率密度。图14给出了站点1-3处测得的RSRQ的概率密度，图15提供了站点1-3处测得的RSSI的概率密度。同样，图16报告了在站点1-3处测得的SINR的概率密度，而图17表示了在站点1-3处测得的PCC PHY DL吞吐量的概率密度。最后，图18显示了站点1 -3处测得的PDCP DL吞吐量的概率密度。

图5 4G LTE SINR性能分布的轨迹

图6 4G LTE PCC PHY吞吐量性能分布轨迹

  1. 实验设计，材料和方法

测量设备选用了华为的调制解调器：Huawei E392。E392 4G（LTE）调制解调器能为RF测量和测量数据的后处理提供良好的灵活性。该设备可用于各种LTE频段的传播测量，并支持100 Mbit/s的LTE下载速度，同时支持高达50 Mbit/s的LTE上传速度。此外，该设备还支持LTE 2x2 MIMO（多输入输出）技术和64QAM（正交幅度调制）技术。本次测量选择了Genex的Drive Test（DT）软件版本V16和Genex Assistance V16，将设备仔细连接后组装在DT汽车中以进行无缝传播测量。驾驶测试用车装有测试终端站、GPS设备和个人计算机（PC），以及相关的驾驶测试系统。

图7 1-3站点的RSRP测量数据

图8 1-3站点的RSRQ测量数据

图9 1-3站点的RSSI测量数据

图10 1-3站点的SINR测量数据

图11 1-3站点的PCC PHY DL吞吐量测量数据

图12 1-3站点的PDCP DL吞吐量测量数据

表1

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