5G网络优化：GC平台ACP模块MassiveMIMO波束优化案例

"该文档详细介绍了基于GC平台的5G网络优化中的ACP模块pattern优化案例。ACP(Automatic Cell Planning)是一种自动寻优技术，用于调整网络中的RF参数，如小区方位角、倾角和功率等，以解决覆盖、容量和质量问题。文档主要涵盖了ACP的原理、应用场景、关键特性、实施区域、优化手段以及优化效果。在实施优化后，不同区域的用户数、业务量和5G分流比均有显著提升，同时改善了网络覆盖质量。" 在5G网络优化中，ACP模块扮演着至关重要的角色。它通过智能算法自动寻找最佳的RF参数组合，旨在提高网络的性能。ACP主要应用于解决网络覆盖不足、容量限制和质量问题。在关键特性方面，ACP依赖于多种数据源，包括工参、电子地图、天线信息、负载数据、MR(Mobility Reporting)或DT(Drive Test)测量，对电平、质量和覆盖情况进行分析。 在本案例中，pattern优化专注于Massive MIMO ACP，这是一种利用波束级MR数据来构建路损矩阵的方法，以增强弱覆盖和减少重叠覆盖。通过智能迭代寻优，ACP确定了最佳的Massive MIMO小区波束场景，以提升MR覆盖，从而间接改善5G流量和分流比。 优化区域集中在联通华为承建的上城、拱墅、临平、钱塘、富阳区域。优化手段涉及数据整理、覆盖情况评估和ACP参数设置，特别是Pattern参数的调整，如波束场景、数字方位角、数字倾角和SSB功率偏置。在ACP方案执行后，会进行人工审核并剔除不合理方案。 优化的效果显著，主城区和全网的用户数、业务量和5G分流比都有所提升，5G倒流至4G的情况得到改善，无线接通率和UE上下文掉线率虽略有下降，但MR良好覆盖率显著提高。具体到各个区域，临平的优化效果最为突出，用户数和业务量增长显著，而上城的增长则相对较缓。 基于GC平台的ACP模块pattern优化对于提升5G网络的性能和用户体验有着积极的影响，特别是在解决网络覆盖和流量管理方面。这种自动化优化方法能够有效地减少手动调整的工作量，同时确保网络性能的持续优化。