无线多参数寻优技术合作项目
5G移动通信 无线网络优化技术与实践 第2章 5G无线网络典型技术特点
第2章 5G无线网络典型技术特点
2.1 5G物理层新技术设计
• 2.1.1 全新的广播信道波束设计-SS/PBCH • 系统消息设计是无线通信系统中重要概念之一，小区级系统消息主要为了配置小区驻留、提
供用户接入、互操作等一系列重要参数配置。5G NR对于系统消息进行了一定程度的简化，相 比4G不仅在同步信号以及系统消息设计方面都进行了完全不同的设计，因此有必要重新认知。 • 有别于4G将小区下行同步信号以及物理广播信道分离设计，5G中将小区主辅同步信号（SS， Synchronization Signal）与物理广播信道（PBCH，Physical Broadcast Channel）进行了某种程度 上的耦合，以SS/PBCH资源块的形式出现，简称为SSB。在4G系统中，主辅同步信号占用基带 频域的位置是固定的，例如主辅同步信号PSS/SSS固定占用整个频域带宽中间连续62个RE的位 置，PBCH固定占用整个频域带宽中间6个连续PRB的位置，而5G NR中SSB占用频域资源20个连 续PRB，最多共计240个连续RE资源，其中主辅同步信号分别占用SSB中第1个和第3个OFDM符 号中连续的127个RE资源，如图2-1所示。
第2章 5G无线网络典型技术特点
2.1 5G物理层新技术设计
• 2.1.1 全新的广播信道波束设计-SS/PBCH
• 5G NR系统组网中，每个小区的SSB频域中心位置尽管都可以进行差异化灵活配置，但为了避 免与业务信道的干扰，在实际组网规划中建议各个小区的SSB中心频点统一设置。尽管5G系统 中在频域可能存在配置多个SSB，但是包含有效MIB信息的SSB只有一个，并且该SSB的中心频 点设置应遵循如下几个准则：
• NSA模式下SSB的中心频点与PointA通过RRC重配通知UE，SSB的中心频点满足channel raster设 置准则即可；
无线网络规划与优化-多信道共用技术
多信道共用技术
信道 控制信道：传输信令数据 业务信道：传输业务数据 基站系统中，控制信道数较业务信道数少很多，主要原因是信令数据量较业务 数据量少很多。 一个基站应该设计多少个业务信道呢？ 在语音通信中，业务信道数和话务量之 间存在紧密的联系。
2 多信道共用技术
01
多信道共用
多信道共用：小区内的所有信道n对所有用户共享，移动用户可选取小区内 的任一空闲信道通信。多信道技术提高了小区内信道利用率。
在多信道共用的情况下，一个基站若有n个信道同时为小区内的全部移动用 户所共用，当其中k（k<n）个信道被占用之后，其他要求通信的用户可以按 照呼叫的先后次序占用（n-k）个空闲信道中的任何一个来进行通信。但基站 最多可同时保障n个用户进行通信。
2 多信道共用技术
02
话务技术
02
话务量
因无信道而不能通话称为呼叫失败。通信系统中，造成呼叫失败的概率称为呼
损率（B）
当多信道共用，如果出现多用户同时发出通话请求，信道数不能满足要求时， 只能让一部分用户通话，另一部分用户等待，直到有空闲信道时再通话。
2 多信道共用技术
02
话务量
呼损率B越小，成功呼叫的概率越大，用户越满意。
多信道共用技术
03
每信道能容纳的用户数
学习内容 SUBSTANCE
蜂窝移动通信的组网技术
• 多址接入技术 • 频率复用和蜂窝小区 • 多信道共用技术 • 移动通信系统频段的使用
谢谢大家！
5G通信技术下的无线网络优化与性能增强研究
5G通信技术下的无线网络优化与性能增强研究无线网络通信技术在当今社会中扮演着重要的角色，随着5G 通信技术的发展，人们对于无线网络的性能和优化要求也越来越高。
本文将针对5G通信技术下的无线网络进行优化与性能增强的研究，探讨相关问题并提出相应的解决方案。
首先，我们需要了解5G通信技术的特点和优势。
5G通信技术具有高速率、低时延和大连接数的特点，可以满足对于大数据传输、物联网和人工智能等应用场景的需求。
然而，由于5G通信技术的高频率和大带宽特性，无线网络在实际应用中面临着诸多挑战，如覆盖范围缩小、信号衰减加剧等问题。
针对上述挑战，我们可以通过以下几个方面进行无线网络优化与性能增强的研究：首先，优化基站部署和网络架构。
在5G通信技术下，基站的部署对于网络覆盖范围和信号质量至关重要。
通过合理的基站布置和网络架构设计，可以提高无线网络的覆盖范围和信号强度，从而提升用户的通信质量和体验。
此外，基站之间的协同工作和无缝切换等技术也是优化网络性能的关键。
其次，提高无线网络的容量和频谱效率。
在5G通信技术下，无线网络需要处理大量的数据流量和连接请求。
为了提高网络的容量和频谱效率，可以采用智能天线和多用户多输入多输出（MU-MIMO）等技术，通过空间复用和波束赋形实现多用户之间的并行传输，进而提高频谱的利用效率和网络的总吞吐量。
另外，借助于物联网和边缘计算等技术，可以将网络的计算和存储功能下放到用户终端和网络边缘，减少对于远程数据中心的依赖，从而降低网络的时延和能耗。
此外，通过网络切片等技术，可以为不同应用场景提供个性化的网络服务，满足不同用户和应用的需求。
此外，网络安全和数据隐私也是无线网络优化与性能增强中需要重点考虑的问题。
在5G通信技术下，网络中传输的大量数据涉及到用户的隐私和重要信息，因此，提高网络的安全性和隐私保护是必不可少的。
可以采用安全认证和加密等技术，保护用户数据的安全性；同时，加强对于网络设备和系统的安全监控和管理，防止黑客攻击和网络犯罪行为。
基于多网融合技术的无线电频谱资源优化配置研究
基于多网融合技术的无线电频谱资源优化配置研究无线电频谱资源是实现无线通信的基础，而随着无线设备和应用的快速发展，频谱资源的需求和分配成为一个日益严峻的问题。
为了优化无线电频谱资源的配置，多网融合技术应运而生。
本文将探讨基于多网融合技术的无线电频谱资源优化配置的研究。
首先，我们需要了解什么是多网融合技术。
多网融合技术是指将不同的无线通信网络整合在一起，以提供更高的频谱利用率和更好的用户体验。
通过将不同的网络进行无缝切换和资源共享，多网融合技术可以实现频谱资源的有效配置和利用。
在实现多网融合技术的无线电频谱资源优化配置方面，我们可以从以下几个方面进行研究：首先，需要进行频谱资源的智能分配。
传统的频谱分配方法往往是静态的，无法根据实时的需求进行灵活的调整。
而基于多网融合技术的频谱资源优化配置需要具备智能化的能力，能够根据实际情况自动分配频谱资源。
这需要借助先进的智能算法和机器学习技术，对网络的实时负载、用户需求和频谱资源进行动态调整和优化。
其次，需要进行多网络之间的协同优化。
多网融合技术的核心在于多网络之间的协同工作。
在无线电频谱资源的优化配置过程中，不同网络之间需要进行频谱资源的共享和分配。
这要求我们建立起高效的网络协议和通信机制，以确保各个网络的无缝连接和资源的有效利用。
同时，还需要解决不同网络之间的干扰和冲突问题，以提高整体的频谱利用率和用户体验。
另外，还需要考虑到不同类型的应用场景和服务需求。
不同的无线应用场景和服务需求对频谱资源的要求有所不同。
例如，对于高密度的城市区域，需要提供更高的频谱容量以满足大量用户的需求；而对于远程地区或偏远地区，可能需要更远的传输距离和更低的功耗。
因此，在进行无线电频谱资源的优化配置时，需要考虑到不同场景和需求的差异，以满足不同用户和应用的需求。
最后，还需要进行频谱资源的实时监测和管理。
无线电频谱资源是一种有限的资源，它的分配和调度需要进行实时监测和管理。
通过建立实时的频谱资源监测系统，可以对频谱资源的使用情况进行实时监测和评估，并根据实际情况对频谱资源进行调整和优化。
无线网络中的能效优化技术研究
无线网络中的能效优化技术研究随着无线通信技术的快速发展，越来越多的设备可与互联网连接。
随之而来的挑战之一是如何优化无线网络的能效。
能效是指在保持相同处理能力的情况下最小化能源消耗，提高设备使用的经济性。
尽管近年来，无线网络中的能效优化技术已获得了广泛的关注和研究，但这一领域仍存在着巨大的挑战和机遇。
一、能效问题的背景随着移动互联网的迅速发展，视频、音乐、游戏等高带宽应用的爆发式增长，对无线网络带宽的需求越来越大。
在2015年全球移动数据交换量中，视频和音频应用占了超过三分之一。
而在智能手机用户中，手机场景下的视频观看时间同比增加了55%左右，这就代表着着相应的无线传输成本上升。
而无限网络设备功耗越来越高，同时网络带宽又难以满足这些高带宽应用的需求。
因此，如何实现能效优化既是当前无线网络领域中的重要问题，也是提高网络性能的必要条件。
二、当前能效优化技术的状况在无线网络中，有许多方法可以降低网络的能耗，其中许多方法都是通过质量服务(QoS)、可调整的参数和适当的网络资源分配实现的。
传输功率控制、基站进入休眠模式和传输侦听等技术已经广泛应用于现有的无线网络中。
此外，无线网络中还有几项可以降低网络能耗的技术:1.能量检测技术该技术基于能量检测方法，通过网络条件的监测，采取有效措施降低网络的强度，满足能效优化的要求。
2.分布式的漏水定位技术该技术是通过漏水定位技术分布式地确定网络受损的区域，提高网络传输的精准度，从而实现能量的精准调节.3.信道质量预测技术网络信道状态的预测可以有效减少网络资源的浪费，从而减少网络耗电.三、未来能效优化技术的发展趋势未来的能效技术发展将更加多样化和智能化。
对于其发展趋势，整体上有一些典型特点：1.灵活性未来可以期望地网络能够具有更高的灵活性和可视化，实现更高的适应性和错误容忍度。
比如需要动态平衡网络的负载，使其尽可能地匹配当前资源的需求，并随时调整资源分配，以匹配成长中的网络需求.2.自动化未来的能效优化技术将带来更高的自动化和自适应性.即申明和执行特定的“垂直协议”，以匹配特定的业务流量。
5G移动通信 无线网络优化技术与实践 第6章 5G无线网络优化实践
第6章 5G无线网络优化实践
6.1 NSA组网模式下的优化实践
• 6.1.1 NSA组网模式下的测量机制
• nr-SINR-r15指测量辅同步信号获取的信噪（干扰）比，定义为在SMTC测试时间窗口之内相同 频域带宽内NR辅同步信号每个RE上平均信号线性功率（单位为瓦特）与平均噪声和干扰线性 功率（单位为瓦特）的比率，涉及SMTC测试时间窗口参数配置参见图6-2。
5G移动通信 无线网络优化技术与实践
第6章 5G无线网络优化实践
6.1 NSA组网模式下的优化实践
• 在网络建设初期，由于建设进度和投资等诸多因素可能在某些局部区域造成网络覆盖空洞或 者弱覆盖，为了保证用户使用移动通信网络的用户感知，需要通过将新建通信基础网络与已 有的通信基础网络建立系统间互操作机制，以保证用户终端的业务连续性，这称之为移动性 管理。在4G开网之初需要建立与已有23G网络的有效互操作管理机制，5G也依然存在类似的 情况，由于5G NSA模式下锚点频率是4G载波频率，情况相较SA模式下特殊复杂一些，因此需 要独立分析研究。
第6章 5G无线网络优化实践
6.1 NSA组网模式下的优化实践
• 6.1.2 NSA组网模式下的移动性管理
• 除了通过下发测量控制以及后续UE测量上报流程触发建立NR辅载波流程之外，对于特定的ERAB配置，LTE锚点载波还可以请求直接建立NR辅载波承载或者双连接承载（split bear），而 不需要率先建立锚点载波承载，同样，也可以根据策略将所有的E-RAB配置成仅NR辅载波承 载，即无锚点载波承载（参见TS 37.340 10.2.1），针对这样的策略，在RRC空口流程中不需要 下发测控对象，可以通过RRC重配信令流程直接添加NR辅载波，这种机制不通过UE进行测量 上报，完全通过基站侧估计NR辅载波小区信号覆盖从而实现添加，俗称“NR辅载波盲添加”， 添加的NR辅载波小区的信号覆盖稳定性受限，信令消息体式下的优化实践
无线网络优化与规划-覆盖优化方法
1．衡量覆盖效果的测试指标
Rx与Ec/Io在评价网络的前向覆盖能力时应结合在一起。 如果区域的Rx很高，但不能说覆盖就很好，此时还应该参考Ec/Io 的情况。Rx与Ec/Io相加的结果可以表示为真正有效的码片接收电平 的大小，这个有效接任务3
覆盖优化
1．衡量覆盖效果的测试指标 2．覆盖问题分类及优化方法 3. 覆盖问题案例分析 4.技能实训：覆盖问题分析
1．衡量覆盖效果的测试指标
CDMA2000网络通常通过路测数据中的Rx与Ec/Io来评价网络的前 向覆盖能力。
Rx为MS在1.23MHz的带宽上所接收到的总的功率（包含接收机热 噪声、小区内外其他用户的干扰及外界干扰）；
图2-2 覆盖问题分类
2．覆盖问题分类及优化方法
在保证硬件正常的前提下，一个基站的覆盖范围主要取决于下 列因素：覆盖质量指标、发射机输出功率、接收机灵敏度、天线 方向性及增益、天线高度、使用频段、传播环境和分集接收的应 用等。
有效的覆盖范围与以上各个因素有极密切的关系，但这些因素 不是永恒不变的，而是处于时时刻刻变化之中的。作为日常优化 的基本工作，应注意从用户投诉、路测、OMC的统计数据中发现 覆盖问题，通过调整参数来解决问题。
1．衡量覆盖效果的测试指标 2．覆盖问题分类及优化方法 3. 覆盖问题案例分析 4.技能实训：覆盖问题分析
2．覆盖问题分类及优化方法
在CDMA网络优化的过程当中，覆盖问题指的是由于网络 规划或地理因素的原因造成的小区可通话范围不当的现象。
广义的讲，覆盖问题可以分为覆盖过大和覆盖过小两类；根据 周围小区的情况又可以分为孤岛型覆盖、越区覆盖和非连续覆盖 等问题。
无线 第7章 无线多址技术
跳频码分多址（FH-CDMA）。
第7.4节、码分多址
1、直扩码分多址（DS-CDMA） 在DS-CDMA系统中，窄带信号直接与伪随机序列（PN）相乘，PN码片
的速率比信息数据的速率要高若干个数量级，因此相乘后的信号频谱被
扩展到很宽的带宽，简称直扩码分多址。 DS-CDMA系统中的每个用户都有自己的PN码，并且与其它用户的PN码
无线通信技术基础
第7章、无线多址技术
内容介绍
多址技术也是无线通信系统的关键技术之一，甚至是移动通信系统换代 的一个重要标志。 蜂窝技术将无线覆盖区域规划成一个个的蜂窝小区。多址
技术则在一个无线小区内进一步将有限的频率资源分配给众多的用户。
多址技术允许很多移动用户同时共享有限的无线频率资源，通过不同的 处理技术使不同用户之间的信号互不干扰，可以分别接收和解调。 蜂窝系统中登记的用户数量远远大于同一时刻实际请求服务的用户数量 ，多址技术就是研究如何将有限的频率资源在多个用户之间进行有效的分配 和共享，在保证通信质量的同时尽可能获得更高的系统容量。 多址技术对无线信号进行了多维划分，不同的维度对应着不同的多址技 术，如频分多址、时分多址、码分多址和空分多址。信号维度划分的目标是 要使不同用户的无线信号之间在所划分的维度上达到逻辑上的正交，这样， 这些用户就可以共享有限的频率资源而不会相互干扰。
DS-CDMA具有软容量限制，容量的大小取决于噪声环境。
在DS-CDMA系统中，信号被扩展在一个较宽频谱上，频谱带宽比信 道的相干带宽大很多，固有的频率分集会减小多径衰落的影响。
在DS-CDMA系统中，信道的数据速率很高，符号时间比信道的时延
扩展小很多，超过一个码片延迟的多径将被认为是噪音。使用RAKE 接收机收集不同时延的信号进行叠加可以提高接收的可靠性。
5G网络天线权值优化介绍
工参 邻区关系（邻区配置图、站间距）
配置 信息
覆盖场景感知（特殊场景、室内外） 设备运行状态（关断/激活态）
NRM 天线波束配置状态
环境 信息
参数配置状态 2D/3D地图 建筑物分布（地貌特征）
覆盖感知
性能 信息
用户分布（位置定位）
MR/MDT KPI(OMC)
网络质量感知（KPI）
路测 DPI
业务质量感知（KQI/QoE）
水平3dB波宽
110° 90° 65° 45° 25° 110° 90° 65° 45° 25° 15° 110° 65° 45° 25° 15°
垂直3dB波宽
6° 6° 6° 6° 6° 12° 12° 12° 12° 12° 12° 25° 25° 25° 25 -2°~9° -2°~9° -2°~9° -2°~9° 0°~6° 0°~6° 0°~6° 0°~6° 0°~6° 0°~6°
覆盖评估预测（传播模型 分析） 优化效果评估/预估
决策
节电小区决策（小区、时段、方 式、门限） 天线参数配置决策 邻区关系规划/优化决策 速率优化决策（MLB、切换参数）
载频linsence调度优化
Vo无线网络优化决策 站点规划决策
…
执行
参数平台 OMC …
Massive MIMO天线权值介绍
4G 无线网络广播单波束
精准匹配难度大
覆盖场景多样化，差异化精确匹配难度大
广场场景 近点宽波束,保证接入 远点窄波束,提升覆盖
高楼场景 使用垂直面覆盖宽波束，
提升垂直覆盖范围
商业区 广场+高楼覆盖, 采用较大水平/垂直波束
人工调整弊端多
人工权值优化分析难、灵活性差、 成本高、效率低且实时性差。
无线通信协议优化技术手册
无线通信协议优化技术手册1. 引言无线通信技术的发展使得人们可以随时随地进行信息交流和互联网访问。
然而，在实际应用中，由于无线信号传输受限于信道质量、频谱资源有限等因素，通信性能常常无法达到理想状态。
为了改善无线通信质量和提高系统性能，无线通信协议的优化至关重要。
本手册将详细介绍无线通信协议优化的相关技术。
2. 频谱资源管理频谱资源是无线通信的核心，有效的频谱资源管理在提高系统容量和提供更稳定的连接方面起着关键作用。
这一章节将介绍以下几个方面的技术：2.1 频谱分配与调度技术：介绍如何根据不同的网络需求，合理分配和调度频谱资源，以实现高效的频谱利用。
2.2 频谱感知与共享技术：介绍通过感知频谱使用情况，并实现频谱共享，以提高频谱资源的利用效率。
2.3 动态频谱分配技术：介绍根据实时的频谱需求，动态地分配频谱资源，以满足不同用户和服务的需求。
3. 多天线技术多天线技术是一种利用多个发射和接收天线来增强信号传输性能的技术。
本章将介绍以下几个方面的技术：3.1 多天线技术的原理：介绍多天线技术的基本原理，包括空分多址技术和空间复用技术。
3.2 多天线天线选择与波束赋形：介绍对不同无线信道和用户进行天线选择和波束赋形的技术，以提高信号传输质量。
3.3 多用户干扰管理：介绍如何利用多天线技术减少多用户间的干扰，提高系统性能。
4. 数据压缩与编码技术数据压缩与编码技术在无线通信中起着重要的作用，可以提高信号传输效率和减少功耗。
本章将介绍以下几个方面的技术：4.1 信号压缩技术：介绍通过信号压缩算法，减少数据传输的冗余，提高信号传输效率。
4.2 信道编码技术：介绍通过编码技术，实现对信号进行纠错和恢复，提高系统的可靠性。
4.3 高效调制技术：介绍如何通过选择合适的调制方式，提高无线信号的传输速率和可靠性。
5. 功率控制技术功率控制技术是一种通过调整无线信号的发射功率来实现更好的传输效果的技术。
本章将介绍以下几个方面的技术：5.1 发射功率控制技术：介绍如何根据信道质量和用户需求，动态地调整发射功率，以实现更好的通信质量和能效。
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最新整理
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无线多参数寻优技术合作项目工作周报
填报时间：2018年12月07日
填报人：王超
本周工作包括对单目标参数优化已完成的工作部分进行详细解读，即
ParaAdjust0510项目中代码的review任务。
1， 对NoahLabInterface.py文件解读
1) DataScaler类中定义3个方法，分别是：fit() 定义pca或pls对数据进行降维
处理（pls需同时传入样本和标签）;transform()和fit_transform对数据进行标
准化和降维处理; inverse_transform() 对transform的反变换。
2) CommonModelSingleton类中定义了6个方法，其中有以下较为重要：
buildCommonModel()得到样本数据，参数，标签集；用pls来normalize state
data，normalize parameter data；用现有参数，训练bagging和QR模型作为
common模型，并给出训练数据集的预测值；用定义的评价函数给出score_r2
值。get_action_by_model() 得到样本数据，参数，标签集；得到参数取值范
围到use_action_set中； if (config.epsilon_greedy == True)，用choice随机下
发参数；clean_data() 用训练的clean_model(BayesianRidge)给出样本的预测
标签，筛取预测值和真实值误差在前95%的样本。用训练好的common模型
和self模型给出训练样本的预测值，并用三种评价函数给出score。
2， 对my_quadratic_regressor.py文件解读
1) my_quadratic_regressor类的定义中重要的方法：
fit()方法的作用为训练模型 X：train ，包含param（对实验而言可调（优
化）参数）；Y：lable训练直接调库方法minimize，方法为“L-BFGS-B”； cost
的定义中加入了正则项。
2) 该文件可能存在的bug：
在模型的init中即已经建好了rbf模型，定好了目标维度。但是当fit时，
n_component=min(N, n_component)，后面未注意维度问题，造成维度不一致
的错误，所以需要修改。Eg：将rbf放在min语句后生成。
3， datakeeper.py文件解读
主要为DataBuffer类中定义的重要方法：getAllCellInfoMap 读取小区信息，
name,id等。loadCellStatus 加再并更新小区状态。对bad的cell处理。根据
小区status判断是否可adjust，若是，调整并生成self.cell_status_map，记录
小区的基本信息，ADJUST信息initCellStatusActiveSons 初始化并激活小区
等等。
4， Gauss.py文件主要功能是高斯消元法求rank，主要包括Gauss类的定义，并
通过方法rank,raw_seq=gauss() 计算a 的rank以及返回raw_seq。
5， commufc.py文件解读
前几个函数主要用于读文件，其余部分的主要功能有PolynomialFeatures
类的实现，功能为多项式特征的回归模型。类似rbf的升维（这里采用多项
式方法）。calPolynomial()函数的功能主要是用于进行多项式升维，
最新整理
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getPrediction()：代码中有两种模型，但是只有前者有效，其作用为：以Poly
特征（标准化后）来做线性回归。可选degree=2，3
6， optimizeinterface.py文件解读
此文件包含7个函数和一个类class Optimizer，类里面又有13个方法，
目前大概看了一半的内容，包括7个函数和4个方法，并将部分常用的python
函数或方法做了总结。
7， 下周工作
解决当前代码中留存的问题，并完整解释所有功能，从数据处理，common
模型，self模型以及优化过程等几个不同的角度来讨论可以改进的方向。