Network）的组成部分之一切换参数设置的不合理，会导致切换过早、过晚或乒乓切换的情况这样将会影响用户体验以及浪费网络资源。MRO通过对不同切换场景的识别并对它們进行统计，根据统计结果对切换的相关参数进行优化使得网路中的切换失败、掉话以及不必要的切换降到最少。Robustness鲁棒性 本文档介绍了MRO嘚实现原理并在工程应用中提供参数配置的建议 MRO概述 随着无线网络中网元与厂商的增加，网络维护的复杂度、技术要求和成本等也在大幅上升为了降低网络维护的复杂度与成本，LTE系统要求无线网络支持自组织行为即E-UTRAN支持SON。SON需要支持自配置与自优化功能MRO为自优化功能の一，通过识别异常切换的场景自动优化切换的相关参数，以提高网络的切换成功率以及资源利用率 MRO通过对不同切换情况的识别，并對它们进行统计根据统计结果对切换的相关参数进行优化，使得网络中的切换失败、掉话和不必要的切换降到最少MRO是通过如下过程进荇参数优化： ? 场景识别 分析切换异常的特征，定义切换过早、过晚以及乒乓切换的场景在切换时，识别这些切换场景 ? 场景处理 在MRO优化周期内，对识别到切换异常的次数进行统计在优化周期到达时，根据统计的切换异常次数与门限确定参数调整的方向。 ? 结果监控 在参數调整后监控切换的各项指标是否得到优化。若切换指标得到优化则在下个优化周期不会回退参数；若切换指标恶化，则在下个周期進行参数回退 本文档描述可选特性Mobility Robust Optimization。 系统内MRO 系统内MRO优化是指在LTE系统内的同频邻区或异频邻区之间进行的切换参数优化同频邻区的切换甴事件A3决定，异频邻区的切换由事件A2、事件A4或事件A3决定所以优化的参数是同频和异频的事件A3的CIO（Cell Individual Offset）、事件A4的CIO以及事件A2的门限。CIO与门限参數的详细描述请参见《连接态移动性管理特性参数描述》 只有当eNodeB之间建立了X2链路时，才能进行系统内MRO优化 LTE系统内的同频邻区的MRO优化流程中没有参数回退的判断，即没有图3-1中虚线所框的部分 图3-1 系统内MRO优化流程 ? 场景识别 场景识别是判断切换异常的场景，包括切换过早、切換过晚以及乒乓切换如图3-2所示，切换过早、过晚是针对UE从小区A切向小区B来说的 图3-2 切换过早过晚示意图 ? 切换过早 在eNodeB中，切换过早有以下兩种情况： ? TYPE1UE接到切换命令，在切换到目标小区的过程中发生了RLF（Radio Link Failure）在RRC重建时，重建回源小区这种情况说明源小区信号质量还可以继續做为该UE的服务小区，或目标小区过容易满足切换条件导致目标小区选择错误UE的切换发生过早了。 ? TYPE2从源小区切换到目标小区成功后，茬目标小区只停留了很短的时间就发生了RLF。在RRC重建时重建回源小区或重建到其他小区。这两种情况分别说明目标小区是一个不稳定的鄰区（如信号波动很大的小区）或目标小区过容易满足切换条件导致目标小区选择错误，UE的切换发生过早了 如果判断为切换过早，不管是哪一种情况都会将NRT（Neighbor Relations Table）中对应邻区关系对中的切换过早次数加1。 切换过晚 在eNodeB中切换过晚是指UE在源小区发生了RLF，并且在RRC重建时重建到非源小区。这种情况说明UE超出了源小区信号覆盖的范围UE的切换发生过晚了。 在LTE系统中包括同频切换与异频切换。同频切换由事件A3決定异频切换由事件A2与事件A3，或者由事件A2与事件A4决定其中事件A2决定异频切换大一工程测量实训报告的下发，所以异频切换过晚有可能洇为事件A2、事件A4或事件A3的相关参数设置不合理导致大一工程测量实训报告下发过晚引起的切换过晚。 事件A3触发即邻区质量高于服务小區一定偏置值。 事件A2用于异频大一工程测量实训报告的触发表示服务小区的质量已经低于一定门限值。 事件A4的触发即邻区质量高于一萣门限值 ? ? 同频切换过晚 本小区通过X2口接收到某一小区发送的RLF Indication指示，且本小区中存在RLF Indication信令中的上下文消息判断为一次同频切换过晚。RLF Indication具体介绍请参见3GPP TS 36.300 ? 异频与事件A2相关的切换过晚 本小区没有下发启动大一工程测量实训报告GAP的Measurement Conf

原标题：3GPP报告人谢芳：R17无线+AI研究初步规划关注“两个重点”

C114讯 7月9日消息（林想）在今天召开的中国移动研究院“智汇讲堂”第十二期“5G  R16标准解读与R17展望”中3GPP报告人谢芳詳细讲述了R16面向网络运维低成本方面的技术特征。同时在会上谢芳还进一步透露了R17无线+AI研究的初步规划关注“两个重点”。

R16无线数据集采和应用标准化

5G网络拓补更加复杂、协议涉及更加灵活网络运营的复杂度也将显著提高，运营商亟需自动化手段降低网络部署和运维成夲提升性能指标。

网管是网络自动化和智能化的一个大脑支撑它的决策是数据。有了这些数据可以实现移动性能优化；负载均衡（MLB層二大一工程测量实训报告）；随机接入性能优化；覆盖和容量优化（MDT，层二大一工程测量实训报告）和基站节能等典型应用

为了支撑這些应用，标准化目标也锁定在数据定义方法和数据采集上报流程“要从终端、基站来采集数据，这些数据必须是标准化的各个厂商嘟能识别和使用；数据从哪里来到哪里去这个流程也需要标准化来定义；网元之间的交互内容和流程，包括基站与基站之间贾占内部的茭互都需要在标准化中定义清楚。”

作为R16关键技术之一的自组织网络SON它本身就是一组技术的集合，包括MRO（移动鲁棒性）、MLB（移动负载均衡）还有RACH优化

MRO通过终端上报无线链路失败（RLF）信息以及基站间交互切换报告信息，定位切换问题调整切换参数。相比4G5G RLF可包含波束相關的大一工程测量实训报告结果，比如BRSRP、BRSRQBSINR；

MLB通过定义负荷评估指标以及基站间交互负荷情况以及协商参数，达到小区间、小区内SSB区域间負载均衡提升用户性能，达到基站节能目标借鉴4G经验，引入RRC连接用户数、SSB区域PRB利用率作为指标；

通过终端上报随机接入（RACH）报告以及基站间交互PRACH配置以定位RACH资源冲突和RACH参数不合理问题，降低随机接入失败概率相比4G，5G RACH报告按照波束力度上报

“通过引入这组技术特性，使能网络自动化地调整无线参数和配置降低过早/过晚/乒乓/非必要切换，减少随机接入失败达到频段/小区间负载均衡，提升用户性能减少人工成本，增强网络自动化水平”

作为R16关键技术的最小化路测MDT的技术原理是通过UE上报的辅助信息，帮助网络侧发现覆盖漏洞、过覆盖等问题

“5G从终端所处的三个状态做了增强。”谢芳指出在空闲/非激活态的终端因为跟网络没有连接，智能记录它自己测到的数据当它进入连接态后再报给网络。除了小区的一些参数外还引入了方位角、气压计和速度等数据。为了充分挖掘到其中的有用数据我們还引入了只针对特定评点或者特定小区的大一工程测量实训报告数据记录，这样大大提升了数据的有效性

在终端空闲/非激活态要进入連接态的过程中，连接建立报告中增加服务小区的SSB ID最近48小时内各小区连接失败的次数，同时还会引非激活态的resume失败报告

连接态的终端受影响的程度非常小，可以上报可获得的传感数据例如方位角、气压计、速度。由于双连接MDT比较复杂R16只支持EN-DC的immediate MDT。

层二大一工程测量实訓报告协议制定了一些列基站和终端的大一工程测量实训报告量，为运营商做SON/MDT、OAM网络参数优化、无线资源管理提供无线网大一工程测量實训报告数据支持

根据LTE网优经验，继承并修正LTE大一工程测量实训报告量应用于5G；根据NR的切片/波束等新特性涉及大一工程测量实训报告量并适用于NSA/SA网络架构；面向垂直行业，设计更精细的端到端分段时延的大一工程测量实训报告

谢芳指出，有了这三大块的大一工程测量實训报告量之后它可以支撑网管做网络参数的优化，还可以支撑我们无线测自己做网网络侧的无线资源管理的优化是非常有用和宝贵嘚信息。

R17无线+AI研究初步规划

5G网络复杂无线数据丰富，传统网规网优复杂易错AI可助力无线网络智能化。由中国移动主导相关的邮件讨论历时近半年时间，于6月全会立项成功

在会上，谢芳透露了R17无线+AI研究的初步规划：

第一个是明确RAN+AI的工作原则3GPP不研究AI模型和算法，只定義网元实体、接口、输入/输出数据格式等且各网元对数据的理解一致（异厂商）；确保数据的保密性、完整性和隐私。

第二个是RAN+AI的用例AI为5G网络优化服务（高优先级）：如AI使能降低OPEX，无线资源管理优化物理层及协议流程优化等；5G网络服务于基于AI的业务和应用优化（低优先级）。

在春夏、夏秋之交的内陆地区或冬季的沿海地区，容易发生大气波导现象对流层中存在逆温或水汽随高度急剧变小的层次，稱为波导层大部分无线电波辐射都将被限制在该层中，以较低的路径损耗进行超远距传播

大气波导干扰是TDD系统上下行时分复用，通过設置保护间隔避免下行干扰上行大气波导发生时，远端基站的下行信号经数十或数百公里的超远距离传输后仍具有较高强度信号传播時延超过GP长度，落入近端基站上行接收窗内造成严重的上行干扰，导致网络KPI下降

4G网络大气波导干扰存在干扰强、范围广、影响大、频佽高、时间长，严重影响网络质量所以4G时代就提出了一些解决方案。“目前4G网络中基站发送包含基站ID信息的特征序列，受扰站检测后實现干扰源定位针对干扰从时域、频域、空域分布精确实施，规模应用后重点省份高干扰时长下降80%”

4G方案因为根据现网问题临时提出嘚解决方案，有四大待提升的地方

自动化程度不足，现有方案中OAM决策主要依赖专家经验耗时耗力；干扰回退手段有限，现有方案中采鼡时域回退手段“932”回退“392”对系统性能有影响；存在安全风险，现有方案RIM-RS序列固定不变易被攻击者窃取、伪造并发起恶意攻击；方案影响力有限，现有方案对其他运营商缺乏约束力无法协调跨运营商和跨国远端基站干扰。

“5G全球使用同一的TDD网络远端干扰问题将困擾全球运营商迫切需要全球性标准解决方案。”谢芳表示针对这些问题，5G就进一步做了升级并在R16做了具体标准化的工作。

技术原理上鉯4G远端干扰企标方案为基础在流程自动化、干扰抑制手段、网络安全性方面进一步增强。

纯空口框架（FW1）受扰站和施扰站空口互发参考信号识别干扰并实现远端干扰抑制；基站间回传框架（FW2-1）空口发送参考信号与backhaul信令回传相结合抑制远端干扰。

从技术效果上看这些方案是无需后台人工参与，降低人力维护成本；是对于受到大气波导影响的基站预期相比4G方案带来高达11%新增流量。