基于SRI周期自适应配置优化网络接通率的实例研究

林 珺

（广东海格怡创科技有限公司，广东 广州 510627）

0 引 言

随着移动通信网络用户不断增长，业务呈现出多元化发展趋势，网络容量和网络质量依然是影响无线网络发展的主要因素[1]。为更好地支撑移动通信网络的业务发展，提升移动业务的客户感知，通过实际的案例研究与分析使得网络上行调度请求指示（Schduling Request Indication，SRI）配置与场景适配，提升网络的稳定性和服务质量[2]。

1 SRI参数原理

小区SRI是用户向基站申请上行无线资源配置的信令，当终端有上行资源需求时，需要通过资源请求（Scheduling Request，SR）来向基站申请资源。SR请求在物理上行控制信道（Physical Uplink Control Channel，PUCCH）的固定位置传输，SRI对小区下终端发送SR所需的资源和周期进行标定，使得该小区下的终端在接入时按照设定好的周期和位置发送SR信息[3-5]。当终端SR周期设置过长时，将无法及时发送上行的调度请求，从而影响用户的接入时延；当SR周期设置过短时，如果遇到终端异常或网络异常等情况，终端则会频繁发送SR，从而占用网络资源，并引起频繁的资源配置失败问题。在配置SRI参数时，需要从网络负荷、网络覆盖等方面综合考虑[6]。

各厂家在设备中均设置了SRI周期自适应开发来指示终端进行SR，具体有以下3种。一是考虑服务质量（Quality of Service，Qos）分类识别码（QoS Class Identifier，QCI）的自适应算法，根据小区负载和QCI承载来自适应配置SR周期；二是不考虑QCI的自适应算法，仅根据小区负载来自适应配置SR周期；三是关闭（OFF）算法，根据小区的周期性来配置SR周期[7]。

2 优化实例分析

2.1 问题背景

在广东省移动通信网络优化的日常指标监控中发现，梅州市梅县城区牌坊下RD-HLH-222自5G反向替换开通后无线接通率一直偏低，核查主要为拥塞导致，现象表征为用户数超过200个时便出现较为严重的拥塞，无线资源控制（Radio Resource Control，RRC）和无线接入承载（Radio Access Bearer，RAB）建立失败的原因为PUCCH资源不足[8]。通过进一步排查发现广东省梅州市共有427个小区存在接通率低于95%的问题，其现象与梅州市梅县城区牌坊下RD-HLH-222小区现象基本一致。该类小区的特点是人口密集、业务量大，属于同一类的覆盖场景。基于此，重点对梅州市梅县城区牌坊下RD-HLH-222小区进行优化，以期能够解决同类场景的覆盖问题。

2.2 问题分析

从故障、干扰、容量以及参数设置等维度对问题进行分析，整体分析流程如图1所示[9,10]。

图1 问题分析流程

结合梅州市梅县城区牌坊下RD-HLH-222小区指标特证，按照问题分析流程图逐一深入分析处理。

（1）该小区是否新建入网小区。现网实时核查，该站点已于2021年3月完成单优反开，非新建入网。基站配置信息如图2所示。

图2 基站配置信息

（2）该小区是否存有故障。现网实时核查，该站点运行正常，无任何告警。基站告警查询信息如图3所示。

图3 基站告警查询信息

（3）该小区是否存在干扰。通过分析关键绩效指标（Key Performance Indicator，KPI）天级指标，该小区不存在干扰问题。梅州梅县城区牌坊下RDHLH-222小区干扰指标数据如表1所示。

表1 小区干扰指标数据

（4）该小区是否存在容量问题。现网实时核查，小区该小区业务峰值出现在20:00，不存在容量问题。梅州梅县城区牌坊下RD-HLH-222小区容量与利用率指标数据如表2所示。

表2 小区容量与利用率指标数据

（5）该小区参数设置是否存在问题。经现网实时核查小区相参数配置，发现该小区SRI周期自适应参数设置为“OFF”，与其他小区参数设置考虑QCI的自适应算法不一致。

2.3 配置分析

当SRI周期自适应参数设置为OFF时，根据配置的SRI周期确定可支持的用户数容量，这在很大程度上限制了支持的用户数，容易导致拥塞，降低无线接通率。

当SRI周期自适应参数设置为不考虑QCI的自适应算法时，演进型Node B（evolved NodeB，eNodeB）为用户配置SRI周期时仅考虑小区负载进行自适应配置，避免了由QCI承载变化或部分特性生效变化导致的SRI重配，减少了信令开销。当现网存在异常终端概率性不发送SRI时，由于减少了SRI重配，解决了因异常终端而导致演进的无线接入承载（Evolved Radio Access Bearer，E-RAB）建立成功率下降的问题。同时，SRI周期根据SRI算法进行自适应配置，能支持用户数规格容量调整。

（3）当参数设置为考虑QCI的自适应算法时，SRI周期根据SRI算法进行自适应配置，能支持用户数规格容量调整。

2.4 调整措施与效果分析

将SRI周期自适应开关由OFF调整至考虑QCI的自适应算法，增加小区支持用户数规格容量[11]。参数调整后，梅州市梅县城区牌坊下RD-HLH-222小区的无线接通率由86.86%提升至99.76%，小区支持的用户数由201个提升至255个，由于PUCCH资源分配失败导致的RRC和RAB建立连接失败次数减少至0，语音用户的通话质量保持不变，有效改善了用户的接入感知。梅州梅县城区牌坊下RD-HLH-222调整前的性能指标数据如表3所示，调整后的指标数据如表4所示。

表3 调整前性能指标数据

表4 调整后的性能指标数据

以梅州市梅县城区牌坊下RD-HLH-222小区为试验站，一再确定试验站调整改善效果后，5月26日对梅州现网3DMIMO的427个小区进行批量参数调整，调整后整体无线接通率由99.45%提升至99.7%，RRC和E-RAB拥塞率均明显下降，小区内最大用户数由27 160个提升至30 912个，有效提升了梅州现网3DMIMO小区容量厚度。全网接通率改善情况如表5所示。

表5 全网接通率改善指标数据

2.5 推广建议

通过梅州现网实例验证了SRI周期自适应参数设置对提升网络接通率的作用，SRI周期自适应开关由OFF调整至考虑QCI的自适应算法能大大增加小区支持用户数规格容量，在保持语音用户的通话质量保持不变的情况下，有效降低拥塞、提升无线接通率。调整后，整体指标可控，RRC和E-RAB拥塞率均明显下降，可进行全网推广，各厂家可根据自身参数设置特点自行配置。

3 结 论

SRI参数的设置需要从容量、指标和用户感知等方面综合考虑，该参数设置的合理性将会对网络造成较大的影响。在日常的网络优化工作过程中，网络参数的设置要从其覆盖场景、容量、感知等方面进行平衡，以找到适合当前网络结构的参数模型，从而提升网络的稳定性和服务质量。