二

与传统的2天线、4天线、8天线相比，5G大规模阵列天线的通道数可达32或者64，天线阵子数可做到192、512甚至更高，天线数显著增加，可以通过灵活组合提供水平+垂直的波束赋形，实现更精准、更立体的覆盖。

传统天线仅支持远程电倾角的调整，而大规模阵列天线支持更多的权值参数远程调整，如水平波瓣宽度、垂直波瓣宽度、波束方向角、下倾角、波束数量、排列方式等。这为5G网络智能化调整奠定了硬件基础。

三

省内结合5G大规模阵列天线的特性，已开发多项专题应用，具体如下：

利用大规模阵列天线可实现对用户的水平方位(HDOA)、垂直方位(VDOA)数据的采集，获取用户相对基站的位置信息。再通过大数据学习，预测未来每个时段用户的分布情况。再将用户分布预测结果进行画像，利用机器视觉算法，快速寻优每个小区每个时段最佳的波束方案，并动态调整，实现覆盖能力和业务吸收能力的提升。

某高校小区波束调整方案示例

利用大规模阵列天线的数字权值特征，省内还开发了“基于站点退服的覆盖补偿"系统。当识别到网络中有站点退服时，根据栅格级的覆盖需求，自动调整邻区的波束进行覆盖补偿，减小感知和流量上的损失。

如下图所示，在现网的一个应用实例中，“补偿系统”识别到某站点退服5分钟后，自动对周边多个邻区权值调整，将故障影响程度降到最低。

四

大规模阵列天线的应用不限于上文中提及的几种，在未来的网络应用中亦大有可为，下文与大家探讨一些大规模阵列天线在网络运维中的应用思路。

传统的多小区间联合调度，只是在频率资源调度上的相互配合，例如：ICIC技术，是通过相邻小区在重叠覆盖区域分配不同的频率资源来降低相互的干扰影响，这种方式会牺牲一定的频谱资源。在5G大规模阵列天线应用后，可以将波束方位、波束功率等方面资源纳入多小区联合调度，增强网络覆盖和结构。笔者提出两种具体的方案：

方案1：通过MR等大数据的学习，寻优出一种相邻小区间波束配合的方案。

目前省内的“天线波束权值优化”系统还是基于单小区内的用户变化规律实施动态调整，没有实现相邻小区间的配合。该方案是目前“天线波束权值动态优化”系统的升级版本，能够进一步提升网络覆盖和质量，而且该方案不依赖厂家设备，运营商可自研工具实现，但对预测准确性要求高。

目前QoS差异化服务在无线专业仅体现在时频资源调度的优先级上，如5QI6、7、8、9的调度权重目前设置为8、1、4、2，这种差异化服务方案并不能保证VIP用户在远点时拥有比普通用户在近点时更佳的感知体验。

在大规模阵列天线蜂窝通信系统中，基站配备了大量天线。不仅可以在时频调度方面实现不同5QI用户的差异化服务，还可以在天线波束资源、功率资源等方面进一步实现资源分配的差异化。确保高优先级用户获得更加良好的用户感知。

多维度差异化QoS服务

干扰是网络优化中比较棘手的问题，传统天线的小区只能通过底噪与频谱图形判断是否存在干扰及干扰类型，较难判断干扰的具体方向与位置。

大规模阵列天线天线最重要属性之一就是高角度分辨率，可通过接收的导频信号到达角度准确识别干扰器的方向。然后通过相应的干扰定向消除、抑制算法，减轻干扰的影响。在干扰定向消除和抑制方面，笔者提出如下几种方案：

（1）识别干扰机方向后，相应进行广播波束的调整，避开干扰。

（2）对受干扰方向内的用户分配更多的天线、功率、更高上行信噪比解调要求，加强发向/来自UE的能量以对抗干扰。

（3）设计信号通道的估计方案，使普通用户的导频信号与干扰器导频信号正交，抑制来自干扰器的影响。

实际开发设计时，以上三种方案可以同时使用。

基于大规模阵列天线的角度空间干扰检测

工业自动化是5G无线通信网络的关键应用。但不同的工业系统，环境和需求大相径庭。

考虑到ToB方案的多样性，需要建立海量的场景和方案的匹配库，以便每个项目都能快速检索、实施最优的覆盖方案。

笔者提出以下解决方案：首先，根据现网存在的ToB服务方案结合可能存在的变化，如用户的方位、用户的机动性、覆盖建筑的大小等因素，调整服务的小区数量、波束权值从而衍生出海量的覆盖模型。其次，在部署政企服务的覆盖方案时，基站先从覆盖模型库中抽取符合的场景，如企事业单位、工厂车间，并快速进行该场景类别内的覆盖方案轮询，选择综合性能最好方案，实现高效的寻优。

海量ToB场景的波束方案快速匹配

五