通訊技術其實並不神秘...

· 華人瞰世界誠意推薦 ·

如今，我們的生活

已經100%的離不開手機了

然鵝，我們的手機訊號

卻不是每時每刻都靈光的

偶爾也會掉鏈子…

當出現這些狀況時

有的我們可以自己想辦法

比如

換手機或者換地方

▼

靠我們自己“努力”

也就只能做到這兩點了

更多的時候，我們是力不從心的

因為這些話語權，掌握在運營商手裡

從運營商的專業角度看

通話/通訊質量不佳

原因其實很複雜

大概分為三大類情況

▼

覆蓋、擁塞和干擾

是影響行動通訊質量的“三座大山”

運營商解決這些問題的過程

通常被稱為

網規網優

以往運營商的網規網優工作

“人肉”為主，工具為輔

運營商兄弟們披星戴月、爬塔搬磚

為了讓我們手機用得爽

他們付出了辛勤的勞動

而到了5G時代

除了要滿足吃瓜群眾

更高質量的通話和上網需求

還要承載大量行業關鍵業務

▼

5G三大應用場景：

對頻寬、容量、延遲和可靠性提出了極大的挑戰

雖然5G標準就具備先天技術優勢

“天生麗質”底子好

但是要把這些優勢全發揮出來

“網規網優”不可少

而

5G時代的網規網優

不光靠人肉，更多的要靠“AI”

↓

從建網到運營，總共有5個環節

AI在這當中的角色，相當厲害！

5G站點的規劃非常重要

要是沒規劃好

可能出現覆蓋不佳：欠覆蓋/過覆蓋

或者容量不合理：不足/過剩

不僅影響使用者體驗

還會造成運營商的投資浪費

如果基於系統採集到的資料

（周邊環境、話務量、站點覆蓋與容量等）

透過AI 分析和預測

最後給出精確的站點規劃建議

（放幾個，放什麼樣的，放在哪兒）

AI精準布點

最終，達到最佳覆蓋和最佳容量

在基站規劃完成後

重頭戲就來了

↓

站點的安裝和部署

這可是真正的“搬磚”

因為整個過程太複雜

一個基站的部署過程

會複雜到什麼地步呢？

▼

①基站種類多

（宏基站丨微基站丨皮基站）

②配置複雜

（硬體多丨埠多丨連線多丨引數多）

（人工傳遞資訊、檔案、電話，相互等待，資訊不對稱）

舉個例子，感受一下複雜度

比如想在北京某區，組個網

要組網的區，行話叫：局點

原來一個典型“局點” 的安裝

讓人頭疼

▼

整體工作量可想而知

如果採用AI“加持”的

5G基站部署自動化方案

▼

那麼就是so easy

重點是➜全流程自動化配置

為什麼能實現“自動化”呢？

核心在於

①極簡站點規劃

②硬體自檢測、自配置

全部基於REST介面與OSS通訊

以前基於Corba介面

粒度小，模組多，效率低

如今，效率提升4倍以上

未來5G技術覆蓋

會大量採用MassiveMIMO技術

這是一種

大規模的陣列天線

也是5G時代的核心技術之一

這種技術的好處是

①既可以透過複用，來提高容量

↓

②又可以透過波束賦形，增強覆蓋效果

↓

這種天線技術雖牛

調優卻很讓人崩潰

在天線調優中

有個術語叫Pattern

就是一系列「天線引數的組合」

這決定了小區的覆蓋

3G場景，一個pattern=水平波寬+垂直波寬的引數組合

4G場景，一個Pattern = 水平波寬+垂直波寬+下傾角的引數組合

5G場景， 一個Pattern = 水平波寬+垂直波寬+下傾角+水平角的引數組合

最終要在這些組合中

挑選出最優秀的一個Pattern

才能讓基站的覆蓋效果最好

5G的難點在於

Pattern有成千上萬種

怎麼才挑出最帥的那個？

以前

怎麼挑選Pattern呢？

靠人肉，就是靠專家經驗

專家一伸手，便知有沒有

現在

是如何挑選Pattern呢？

不靠人肉，靠AI

靠AI快速找到最優配置

AI一出手，便知優不優

那麼

怎麼才能把AI訓練成專家的呢？

總共分4步

↓

Step1

訓練

透過對全球的現網資料的採集、分析、整理和標註，構建全域性經驗庫

利用機器學習來訓練模型

Step2

推理

本地新基站開通後，基於預設的Pattern引數，和實測資料輸入到模型中，進行推理

AI會給出最優的初始Pattern

Step3

調優

AI根據每次調整引數後網路的容量資料，來不斷的調整Pattern

直到找到網路覆蓋最優的那個Pattern

Step4

最佳化

在“調優”的引數基礎上，根據話務的增長以及潮汐波動

快速的學習與推理，生成匹配話務變化的最優的Pattern

就這樣，AI透過逐步學習和推理

從數千種引數組合中，找到了最好那個

實現當前站點的最優覆蓋

我們知道

通訊網路為了提高容量

往往都採用了“複用技術”

小白理解“複用”

就是一條網路，如何讓更多使用者使用

傳統的複用技術有

TDM、WDM、CDM等等

5G也是一樣

除了大家熟知的TDM時分複用以外

（大家都走一條道，但是錯開不同時間點）

為了進一步提高容量

還使用了

↓

空分複用技術

↓

利用陣列天線，對空間進行劃分

在同一時間、同一頻點

構造連線不同使用者的基站“波束”

讓大家可以使用同一資源進行互不干擾的通訊

看起來有點懵逼，到底啥意思呢？

我們來看看空間複用的工作流程

基站需要在極短時間內計算出

可以進行空間複用的客戶

↓

然後迅速完成配對

（就是進行組隊）

計算時間要低於

0.1ms

否則，只能算到幾個就複用幾個

這種“將就”，導致系統容量無法最大化

基站的整體接入容量就會降低

配對完成之後

每一個使用者互不干擾

這樣一來，站點的容量就增大了

在這個“配對”計算中

採用了神經網路+聚類實現

快速算出最優解

配對的精準率到100%

總之，AI組隊，不會錯

說白了

能複用的使用者，全部都複用了

一點不“將就”

網路容量得到最大化的提升

由於大家用手機上網越來越開心

為了讓覆蓋更好，上網更爽

基站密度也越來越大

然而，基站能耗也是很大的

所以，如何節能也是很關鍵的

通常，運營商會採取這樣的辦法

↓

在夜間話務量的低谷

關閉基站部分載波

保留少量載波完成基本覆蓋

這樣可以達到省電的目標

就像“關路燈”似的

但是以前關閉基站

靠“人肉經驗”來確定關閉時間段

效果並不好

1、關掉基站部分載波後，由於是人肉出來的粗糙關閉時間段，如果出現突發話務量，就會造成網路質量下降，人肉方式難以找到服務質量和節能的平衡點。

2、找不到一個合適的“拉閘”週期，無法把節能最大化

基於AI進行基站節能排程

是這樣子滴

↓

用AI預測每個基站小區的話務量

根據預測結果確定載波關閉時間段

不關閉基礎覆蓋小區載波

關閉其餘小區載波

精準的AI演算法

可以推算出精確的“拉閘”週期

保障基站部分載波關閉時

網路質量不會受到影響

讓節能效率最大化

這個方案，在南非MTN現網部署

平均單站每天省電9.5度

每年省電850萬人民幣

上週，看到華為官方披露了

一系列吊炸天的5G資料

↓

目前已經獲得25個5G商用合同

與全球50餘個商業夥伴簽署合作協議

5G基站商用發貨數超過10000個

在業內遙遙領先

華為5G為什麼這麼牛

我想，上面這5個AI黑科技

算是一個縮影吧

還有更多的技術，作為一個外行

我看不懂也說不完

手機訊號的強弱和5G還是4G應該關係不大吧。說搭嘎麼應該是頻段也有搭嘎，5G的頻段比4G頻段還高，覆蓋效果只會比4G更差。如果相同的條件下。

訊號有關的話應該是邊上的基站有關，如果在5G的時候你的邊上新建的了基站應該會編號的！但是還是原先的基站那麼還是一樣或者更差、

5G的到來，與手機訊號增強沒有多大關係，手機訊號增強與網路所覆蓋的程度有關。

目前我們周圍有2G、3G、4G網路，已經普遍覆蓋，但5G網路還沒有大面積覆蓋，也只有部分割槽域有5G網路覆蓋，有5G訊號。手機訊號強度是指手機接收到基站發射的功率，通訊上用引數RSRP表示，單位是dBm(功率的絕對值),

當手機離附近基站較近，且沒有建築物阻擋，手機位置不隱蔽的情況下，一般訊號強度都能滿足使用者需求，手機離基站越近手機訊號強度越大。對於未來的5G手機，其支援4G\3G\2G網路，5G手機其向下相容，當然也可以使用4G\3G\2G網路。

5G手機使用者有4種網路制式可選擇，對於4G手機使用者只有3種網路可以選擇。5G使用者的手機訊號相對來說，比4G使用者相對好點，因為多了5G網路可選擇。

同一個地點，不同運營商的手機訊號強度也不同，因為基站所建的位置不同，有的遠有的近。中國移動的基站數量比其他兩家運營商的較多，移動的訊號質量相對來說較好，所以手機訊號強度與自己所用的運營商也有關。