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概括

基于福州联通NB-IoT智慧水务商用网络的部署运营，结合NB-IoT的技术特点，研究了NB-IoT的组网策略。 同时，针对NB-IoT行业的应用困境，提出不同网络测量参考、用户覆盖画像、业务风暴解决方案、网络行业联动管理创新解决方案等技术创新解决方案，最终期待物联网的发展。

关键字网络策略； 不同的网络测量； 用户画像； 网络产业联动 摘要1 概述 NB-IoT又称窄带物联网技术，具有工作在授权频点、蜂窝网络、深度覆盖、超低成本、超低功耗、海量连接等优势主要用于不需要高延迟和移动性的小数据包物联网服务。 2016年底，福州承接了全球最大的商业智慧水务项目。 首批30万只集成NB-IoT技术的智能水表落地。 对解决方案、问题诊断方法、行业应用进行了深入研究，得出了一系列具有重要参考价值的结论。 2 NB-IoT组网策略 2.1 NB-IoT覆盖预测 2.1.1 理论计算 首批水表部署在福州市，福州联通城市LTE网络在MR测量、城市评价、用户口碑等方面覆盖良好。 NB-IoT具有覆盖增强技术。 综合考虑成本和覆盖，采用与现有3G/4G网络共站部署。 移动网络覆盖仅限于上行链路，子载波带宽从LTE的180kHz下降到上行链路的15kHz和3.75kHz。 根据信号强度建立三个覆盖等级。 不同的覆盖等级使用2到16次不同的重复传输次数。 这两项技术使得 NB-IoT 上行比 LTE 强 20 dB。 表 1 显示了 NB-IoT 的链路预算（PDSCH 信道）。

表1 NB-IoT链路预算结果

上行链路和下行链路路径损耗相当，约为 164 dB。 考虑到实际网络中的干扰和接收机的灵敏度较弱，一般以下行大于-110 dBm作为覆盖标准。 2.1.2 仿真结果 与L1800（即部署在1 800 MHz频段的LTE基站）相比，NB1800水表上行增强20 dB智能无线远传水表设计及应用研究，NB900水表上行增强26 dB。 NB1800有四种使用方式，对应不同的基站部署密度。 仿真结果如表2所示。

表2 不同方案的仿真结果

其中，方案3整体效果较好，比较经济，计划基于方案3进行部署。方案3整体仿真结果如图1所示。从图1可以看出，存在弱部分地区存在覆盖问题，部分基站需要补充。

图1 方案3的仿真结果

2.2 测试结果

2.2.1远距离测试福州仓山浦上桥移动灯杆（NB1800组网，站高20m），选择NB边缘站点进行验证测试，经过多轮测试，得出如下结论： a）RSRP为-126.1时dBm，SINR -5.3 dB，业务包发送失败。 b) 当RSRP为-134.3dBm，SINR为-9.2dB时，终端断网。 测试结果达到了理论值。 直线拉距环境：实际覆盖能力超过拉距情况（4公里）。 2.2.2小区损耗测试选取福州建新六寨灯杆NB站点，验证仓山区金汇天鹅湖高层小区水表箱内外信号覆盖。 在距离基站300m、400m、500m的建筑物中，分别对低、中、高层水表箱内外进行了测试。 从测试结果分析，NB信号整体覆盖良好，可以满足业务需求，也验证了Simulation方案。 NB测试设备的信号在水表箱内比在水表箱外衰减了10dB左右。 在NB仿真中，损耗比LTE仿真增加了10dB，与测试结果大致一致。 2.3 组网策略 2.3.1 网络资源分布概况 中国联通网络现状分析显示，L1800占市区LTE基站的73%以上。 依托L1800网络构建物联网，可有效节省投资。 2.3.2 组网思路 继续推进NB1800模块应用。 结合L1800网络的建设，NB1800可以通过软件功能激活和基带板资源的少量扩容实现快速部署。 前期在频率资源充足的情况下，采用Stand-alone方式部署NB-IoT网络； 中期4G负载增加，需要扩展NB-IoT频点时，采用Guard Band方式部署； 之后可以使用In-Band方式进行部署。 . 特殊区域：只支持900个业务在固定区域建立NB900覆盖。 整体网络布局采用NB1800和LTE 1:2站点。 对于智能水表服务覆盖不足的地区，可在多种增强信号方案中部署NB1800站点加密、NB900方案、小射灯天线、应急手机伴侣等方案。 2.3.3 组网频率方案 总体采用90MHz和1800MHz频段混合组网方案。 福州全网清空G900的6MHz带宽，NB-IoT在123和124个频点之间使用0.2MHz，与L900间隔300kHz，采用Stand-alone组网方式。 在1800MHz频段，联通共有30MHz频率，双载波为20MHz+10MHz。 NB1800可以设置在其中一个载波的Guard Band保护频段，如图2所示。

图2 Guard Band部署方式（LTE 10MHz及以上带宽）

3 NB-IoT在工业应用中的挑战及解决方案 3.1 NB-IoT在工业应用中的挑战 在实际应用中，NB-IoT仍然存在一些挑战。 以智慧水务项目为例，主要挑战如下。 a) 无线环境恶劣：水表面临的环境恶劣。 有的安装在地下室的一楼和二楼。 在体内，链路损耗很大。 b) 电池寿命：如果覆盖水平差，反复发射将难以进入休眠状态，会增加功耗，增加成本。 c) 缺乏后台信号监测：IoT终端为了省电和提高续航，没有传统移动网络的MR测量报告，R16之前的版本没有定位功能，后台网管无法获取信号NB-IoT 水表终端的测量。 d) 漏报问题难以定位：物联网海量连接，一个小区就有几千个水表。 如果出现水表漏报，可能是网络覆盖不足或故障，也可能是水表终端的情况，难以定性，安排现场测试验证工作量巨大。 e) 业务风暴：目前NB每个小区有数万个终端，NB每个小区5万连接的前提是大部分终端处于休眠状态。 NB-IoT的载波为180kHz，同时只支持12个子载波用户。 如果终端同时苏醒，会引起业务风暴。 f) 终端接收能力弱：在居民区同一时间同一地点对比测试，水表设备接收能力比NB测试终端弱12dB左右。 3.2 建议方案 3.2.1 不同网络测量参考

NB、WCDMA和LTE共站，LTE网络有强大的MR测量报告，配合手机上报GPS或通过算法估算位置，可准确获取终端覆盖，可根据WCDMA U900、U2100和L1800覆盖能力NB覆盖能力。 不同网格的grid MR测量如下：grid MR精度为50 m×50 m，采用三角定位模型定位，可使用所有用户测量数据（见图3）。

图3 不同网格MR测量参考示意图

N900和L1800的覆盖对比如下。 a) 理论值差异。 NB900在现网的参考信号功率为32.2 dBm； LTE1800的参考信号功率为15.2 dBm。 此外，由于频率差异，N900的路径损耗比L1800低6dB。 因此，不同网络下N900/N1800与L1800的参考信号功率理论差异为N900高于L1800：32.2-15.2+6=23dB。 b) 测试值差异。 对N900和L1800的50个测试点进行实测，对比测试结果； 整体差异稳定在 22 dB 左右，即 N900 RSRP 比 L1800 RSRP 高约 22 dB（见图 4）。

图 4 NB900 和 L1800 RSRP 测量的比较

实测值和理论差值非常接近，LTE MR网格仿真可以作为推断NB信号的参考。 3.2.2 尽量减少路测参照不同网格 MR测量更准确，但位置信息不够准确。 可以考虑引入最小路测（MDT）技术来精确定位覆盖。 MDT的原理是：在3G和4G网络中开启AGPS或MDT功能，手机上报给系统测量报告MR，MR数据包括位置信息数据。 MDT可以大大减少测试工作量，节省测试成本。 如果两个网站的地址密度不同，可以参考某个社区的MDT。 通过不同的网络测量参考和最小化路测参考，可以快速定位无线环境差的问题，从而优化补点，提高NB信号覆盖，延长电池续航时间。 3.2.3 问题用户画像通过后台跟踪用户。 目前，智能水表和智慧路灯项目中的水表和路灯均为定点终端。 固定终端一次性跟踪，建立终端信号档案，快速定位漏报。 多平台信息联动详情如下。 a) 水表应用平台：提供终端地址信息、终端号码、终端NB模块SIM卡号对应表。 b) 运营商NB-IoT平台：通过NB Jasper平台，可以查询SIM卡状态，是否在线，流量计费等。 c) 基站网络：通过分析，明确SIM卡模块的信号覆盖范围和所在的基站小区。 这样就可以建立水表终端的地址、水位、正常流量等信息。 通过问题用户画像，解决后台信号监测缺失、漏报定位难等问题。 3.2.4 业务风暴问题 NB-IoT水表数据的业务模型如下： 如果水表数据无法发送到应用服务器，且收不到应用服务器的响应报文，则重新发送2 分钟后，将重复 4 次。 4次后自动重启，发送，重启3次后，终端进入休眠状态。 在这种异常场景下，短时间内大量用户不断尝试接入，会触发大量NB终端的集中接入，大量消耗基站的PDCCH资源，造成资源浪费限制，导致用户访问失败。 a) 减少重复传输。 为了解决PDCCH资源不足的问题，可以修改基站的资源配置，减少重传次数（见表3）。

表3 参数优化减少重复传输次数

为防止信令风暴，在覆盖水平较好的情况下，PDCCH初传重复次数大大减少，并设置差异化周期。 信号好时，周期小，用户容量大。 经过参数优化，解决了业务风暴的问题，为后期物联网应用积累了优化经验。 b) 分时报告策略。 NB小区有数以万计的终端。 大连接的前提是大部分终端处于休眠状态。 NB基站单载波200kHz/cell，最多12个子载波，即最多支持12个用户同时接入。 如果终端同时被唤醒，为了保证接入，终端会反复发射，并以最大功率发射，迅速拉高基站本底噪声智能无线远传水表设计及应用研究，形成恶性循环，使业务风暴无法进行。避免了，而且上面的参数调整减少重复发送的次数是没有用的，分时上报Policies可以解决这个问题。 例如，福州NB智慧水务项目规划100万个NB水表终端，中国联通预计共享30万台。 水表每天上报一次数据，上报时间为02:00-08:00。 全网水表分时上报策略设置为：水表号每增加1，上报时间点间隔1s，上报时间为6小时，共6次×3 600 = 21 600 s，300,000台/21 600 s=14台/s，即每秒全网只有14台NB终端同时上报，网络容量非常充裕。 3.2.5 网络产业联动服务支持的NB-IoT架构如图5所示。

图5 NB-IoT组网架构示意图

与传统的移动网络相比，行业终端和物联网模块的种类极其丰富，网络需求千差万别； 并增加了物联网平台和应用平台。 它涉及需求发现、方案制定、项目实施、运行保障等多个环节，需要多学科的协调配合，学科之间的协调配合难度大。 要建立跨行业的互联网、网络建设、网络优化、运维多专业的服务支撑团队，形成后端专业支持前端专业、前端专业支持业务发展的机制。 团队内部“事前”支持，售前、售中、售后共同以客户需求为导向，售后提前参与需求发现、方案制定、业务激活. 例如，对于终端接收能力弱的问题，可以快速明确责任方，协同解决。 4 结束语 物联网连接已经成为运营商进入垂直行业应用的关键点，不同速率和时延的物联网需求对系统的要求也不同。 福州首个智慧水务项目的组网部署，也为低功耗广域网的诸多应用积累了经验。 参考文献 [1] 赵静． 低速物联网蜂窝通信技术领域及发展趋势[J]. 移动通信, 2016, 40(7): 27-30. [2] 戴国华，余军华． NB-IoT的出现背景、标准发展、特点及服务研究［J］． 移动通信, 2016, 40(7): 31-36.［3］陆斌. NB-IoT物联网覆盖增强技术探讨［J］． 移动通信, 2016 , 40(19):55-59.［4］谢东海, 杨洋, 奚晨晨. NB-IoT技术在计量行业的应用［J］． 数字技术与应用, 2018, 36(8):55-56. [5]程敏明． NB-IoT网络RRC连接成功率分析与处理[J]． 移动通信, 2018, 42(10): 63-67. [6] 刘伟． NB-IoT关键技术与规划仿真方法［J］． 电信科学，2016（Z1）：144-148.［7］程日涛． NB-IoT规划目标及规划思路初探［J］． 电信科学，2016（Z1）：137-143.［8］李彦兵，刘毅，刘立阳． 一种基于GSM900 MR的NB-IoT覆盖预测方法［J］． 移动通信, 2018, 42(10): 63-67.［9］郭宝, 刘毅, 张洋. NB-IoT网络规划分析［J］． 移动通信, 2018, 42(3): 48-53.［10］胡泽言． NB_IoT网络部署方案探讨［J］． 邮电设计技术，2018（7）：6-10.［11］李建军． NB-IoT组网方案研究［J］． 移动通信, 2017, 41(6):14-18.［12］周靖科. GSM、FDD与NB-IoT融合组网探讨［J］． 通信电源技术, 2018, 171(3): 209-211. [13] 孟凡，王进忠． NB-IoT联合组网及优化策略[J]. 电信工程技术与标准化, 2018, v.31; 第 249（06）号：32-36。 [14] 陈波，甘志辉． NB-IoT网络商业价值及组网方案研究[J]． 移动通信, 2016, 40(13): 42-46. [15] 王继炎，王小舟，吴倩，等． 面向NB-IoT的核心网业务模型及组网方案［J］． 电信科学, 2017, 33(4): 148-154.［16］黄越，唐元芳． NB-IoT 物联网组网及覆盖能力探讨［J］． 移动通信, 2017, 41(18): 11-15.

关于作者

陈海，毕业于重庆大学，高级工程师，硕士，主要从事无线网络优化网络规划。

徐少松，毕业于南京邮电学院，高级工程师，本科，主要从事网络优化工作。

陈峰，毕业于福建农林大学，高级工程师，本科，主要从事无线网络优化工作。

许国平，毕业于北京邮电大学，高级工程师，博士，主要从事网络优化工作。