摘要：CDMA网络的覆盖、容量和质量不是相互孤立而是互相制约的，从而导致了网络覆盖规划的复杂性。针对CDMA网络覆盖的复杂特点，对网络规划中的覆盖分析做了详细的研究，在仿真关键参数导频强度设置上提出了一些新的方法，最后在U-NET仿真系统中对提出的方法进行分析比较，实验证明当网络负荷增加到设计负荷时，仍然不用对网络进行大量的调整，网络也不会出现覆盖空洞，用户依然能够比较正常地进行通话，保证网络质量。
关键词：网络规划；覆盖分析；链路参数；仿真参数
0 引言
网络覆盖分析是网络规划中的重要步骤，也是衡量一个网络优劣的关键。CDMA网络的覆盖、容量和质量不是相互孤立的，而是互相制约的，从而导致了网络覆盖规划的复杂性。覆盖分析首先要是要进行链路预算，其次必须进行规划区域的划分，根据不同的区域特点选择正确的传播模型，最后在得到的小区范围内进行业务建模和业务预测，可以判断是覆盖受限还是容量受限，最后确定小区的覆盖范围。
本文研究了CDMA网络规划仿真系统，该系统能模拟CDMA网络的调节机制，通过前反向链路的功率控制自行调节将干扰最小化，实现网络容量的最大化和覆盖的最优化。对CDMA网络规划的关键参数提出了新的方法，分析了仿真结果并做了分析比较。实验证明当网络负荷增加到设计负荷时，仍然不用对网络进行大量的调整，网络也不会出现覆盖空洞，用户依然能够比较正常地进行通话，并保证网络质量。
1 覆盖分析基本方法
覆盖分析一般分三步进行：调查并对覆盖区域进行区分；进行链路预算；选择传播模型。结合覆盖区域的容量需求仿真得出网络覆盖范围。
规划区域划分：不同的覆盖区域有不同的覆盖策略和要求，所以首先对覆盖区域进行分类。根据无线传播环境可分为密集市区、市区、郊区(乡镇)和农村四大类。除了上述四大基本区域类型外，还有山地、林区、湖泊、海面、岛屿等特殊地形，由于各种地形的无线传输环境千差万别，可根据当地实际情况进行适当调整。
链路预算：对通信链路中的增益与损耗进行核算。即计算在一个呼叫连接中、保持一定呼叫质量下，链路所允许的最大传播损耗。通过链路预算考虑上行链路和下行链路之间的传播损耗差异，很显然实际的覆盖范围应由覆盖较差的一方决定。因此一个优良的系统应在设计时就要做好链路预算，使覆盖区内的反向信号与前向信号达到平衡。在CDMA无线设计时，对前向链路预算进行估算意义不大，因为前向链路预算不可预测因素较多，而在反向链路预算中各种因素或为已知或可准确估计，因此结果较为可靠。一般来讲CDMA系统主要是反向受限，计算反向链路更有实际意义，则反向最大损耗为：
式中：Mf为阴影衰落余量；MI干扰余量；Lp为地物损耗；Lb为人体损耗。在特定的环境和上述参数采用缺省设置时，可变的是干扰余量MI(与系统容量相关)，反向链路最大损耗会随着干扰余量的改变而变化。CDMA系统是一个白干扰系统，干扰余量表示CDMA系统自身的干扰使背景噪声提高的程度，以dB表示为：
下面给出对于几个不同的负载因子的干扰余量取值：μ=50％，MI=3 dB；μ=60％，MI=4 dB；μ=75％，MI=6 dB。本文采用的网络负载因子为75％。
传播模型的选择：传播模型是移动通信网小区规划的基础，模型的准确与否关系到小区规划是否合理，运营商是否以比较经济合理的投资满足了用户的需求。多数模型是预期无线电波传播路径上的路径损耗的，所以传播环境对无线传播模型的建立起关键作用。
Okumura-Hata模型最为常用，根据Okumura曲线图所做的经验公式，该模型由在日本测得的平均测量数据构成，其频率范围为150～1 500 MHz。市区的路径损耗中值可以用下面的近似解析式表示：
式中：f为载波频率；hb为基站天线高度；hm为移动台天线高度；d为收发距离；a(hm)为增益校正因子。
该模型采用数理统计分析方法分为市区、郊区、农村三种情况考虑，并对这三种不同地区修正模型增益校正因子。在使用该模型时要结合本地的地形地物特性做修正。
2 仿真关键参数设置
对CDMA这样的复杂系统，影响因素众多且相互制约，理论上的覆盖预测值往往误差较大，而采用系统仿真则能够通过模拟系统工作过程，得到满足容量需求的覆盖结果，合理估计网络规模和投资规模，指导运营商在容量、覆盖、质量三者间寻求最佳点。华为的U-Net仿真系统能仿真这个网络的调节机制。本文采用仿真的方法对网络规划进行覆盖分析，在仿真关键参数导频强度的设置上提出了一些方法。
Ec／Io：这是一个反映手机端当前接收的导频信号(Pilot)的水平，反映了手机在这一点上多路导频信号的整体覆盖水平，Ec／Io越大，说明有用信号的比例越大。
网络的覆盖规划通常是在建设前期预测未来网络覆盖能否满足容量需求。本文首先考虑网络规划在空载时设置的导频强度，通过工程容量设置，计算证明在后期的网络发展阶段能满足用户需求。在系统空载时取不同导频比例，地物损耗取值在0～25 dB之间变化的情况时，覆盖规划标准Ec／Io值变化如图1所示。
从图1可以看出，在规划中的网络空载期，当在覆盖区域测试时只要地物损耗小于15 dB时，取的覆盖标准应该为-7 dB。当基站与测试地点之间的地物损耗大于15 dB时，小区边缘的导频强度恶化的速度加快。规划时用75％反向负荷，计算出小区边缘，导频如表1所示。
以上的计算以及分析给出了一个预测网络覆盖性能的一个依据，在规划时期只要测试得到收发之间的地物损耗小于15 dB时，通过天馈调整只要保证小区边缘Ec／Io接近-7 dB左右，就可保证当网络容量增加到设计容量时，既不用对网络进行大量的RF调整也能保证网络质量，从而可以减轻以后优化工作的强度。
3 建立仿真
对仿真参数分析后必须建立仿真，网络仿真的意义在于对运营商网络建设的工程指导作用。作为必要的输入条件，通常需要获取被规划区域的无线传播环境、基站参数(信道配置、馈线／天线等)、传播模型、话务模型等信息，其中以话务模型的建立尤为关键。输入参数越精确，对提高规划结果的可信度越有利。
3．1 建立话务模型
CDMA网络，业务覆盖范围取决于前向和反向链路空中接口的话务，话务建模的逻辑图如图2所示。
业务类型：共有Voice，1X-Data EV-DO三种。移动类型：根据用户不同的移动速度设置三个门限值：T—add；T—Drop；上行最小EC／NT值。用户行为：设置不同类型用户的ERL。话务环境：根据地域环境设置不同的话务环境Dense Urban，Urban，Suburban，Rural，根据不同的话务环境分配不同的用户密度。
本文根据实际工程从某地市网管得到的话务量数据设置话务模型参数，网络数据如表2所示。
3．2 仿真流程
在仿真操作中，首先如上所述输入必要的仿真条件，然后在电子地图上用不同的多边形划分不同类型的规划区域，如密集城区、一般城区等，计算输入规划区各种业务的话务量，并将相应数量的各种业务终端按一定的权重撒入规划区的各种地物之上，即可开始迭代仿真。最终输出运营商所关注的各种网络性能指标，如覆盖范围和覆盖概率、导频污染等。由于有详实的仿真结果数据做参考，这样使运营商能全面、透彻地了解未来网络的运营质量，从而针对性地开展建网工作。
U-Net系统是根据Monte-Carlo算法进行仿真的，根据话务地图中的手机用户数量和密度，随机地在地图上分配用户的位置及用户行为，然后进行前反向链路平衡控制，判断拥塞与无线资源控制是否收敛，如果收敛则完成一次仿真，否则重新分配用户，直到收敛为止。
4 仿真结果分析
下面从小区覆盖导频强度和小区边缘覆盖率两个方面验证本文提出的仿真技术参数设置新方法。
4．1 小区覆盖导频强度分析
某市的小区覆盖导频强度仿真结果如图3所示，接收导频Ec／Io反应出网络在空载阶段和达到设计负荷阶段下的覆盖质量和干扰水平。本文采用的网络负载因子为75％。
在工程仿真中，取空载时小区边缘的导频强度的覆盖标准应该为-7 dB，从表3中看出网络规划空载期的导频强度大于-7 dB达到97．6％以上，这时可以认为网络调整好了。根据网络建设需求，在网络达到设计负荷阶段要求Ec／Io高于-12 dB的区域占总规划区域的95％以上。可以看出，接收导频的Ec／Io高于-12 dB的区域占总规划区域的98．7％，没有出现覆盖空洞，满足网络需求。
4．2 小区边缘覆盖分析
某市的小区边缘反向覆盖仿真图如图4所示。
决定覆盖质量一个重要指标就是小区边缘覆盖率，定义为：在小区边缘接收信号大于接收门限的百分比。本文中的小区边缘的定义：小区负荷达到设计时，由前反向受限方确定的覆盖半径处。
在工程仿真设置中，空载时要求小区边缘的最低Ec／Io为-7 dB，网络达到设计负荷时小区边缘要求的最低Ec／Io为-12 dB，解调门限Eb／Nt根据不同的业务速率、移动性设置，对于IS-95的9．6 Kb／s语音方案，7 dB是一个业界公认的值。
从表4中看出网络规划阶段空载期的小区边缘覆盖率大于70％的地区达到99．3％以上，这时可以认为网络调整好了。在网络达到设计负荷阶段，小区边缘覆盖要确保话务繁忙时的网络指标。根据网络建设需求，要求在网络达到设计负荷阶段小区边缘覆盖率高于70％的区域占总规划区域的95％以上。可以看出，小区边缘覆盖率高于70 9／6的区域占总规划区域的98．1％，满足网络需求。
5 结论
由于CDMA技术自身所具备的诸多特性是互相关联和影响的，从而决定了无线网络的算法设计、网络规划各个阶段都需要仿真技术做预测分析。本文针对CDMA网络覆盖的复杂特点，对网络的规划中的覆盖分析做了详细的研究，在仿真关键参数核心步骤上提出了一些新的方法，最后在U-Net仿真系统中对提出的方法进行分析比较，实验证明当网络负荷增加到设计负荷时，仍然不用对网络进行大量的RF调整，网络也不会出现覆盖空洞，用户依然能够比较正常地进行通话保证网络质量。通过分析仿真结果，验证了本文提出的方法可以满足预计网络容量下的覆盖需求。