TD-SCDMA无线网络规划中利用2G现网数据的探讨

1、TD-SCDMA的用户分布和业务模型的特殊性

用户分布简单来说，就是在不同地理区域内的用户密度。但是我们需要注意到，移动通信用户的分布除了取决于人口因素之外，还受限于其他多种因素，如经济发展因素、地理环境因素、人文风俗因素等等，需要统筹考虑。特别是对于3G网络来说，除了具有通常意义的话音/数据一体终端用户外，还会具有使用高速数据业务的数据卡用户，其用户分布更加复杂，需要考虑的因素更多。

业务模型按照我们通常的理解，对于话音业务就是单位时间内用户的通话次数和单次通话的时长；对于数据业务就是单位时间内发起数据通话的次数和单次数据通话的吞吐量。由于3G网络提供了相比2G网络更加丰富的业务种类，其业务模型也相对更加复杂。表1列出了一个3G业务模型的实例。

表1　一个3G业务模型的实例

2、业务分布和用户模型对于TD-SCDMA无线网络规划的重要意义

TD-SCDMA采用FDMA、TDMA、CDMA、SDMA的多种多址方式，以及智能天线、联合检测等多种先进的无线技术，具有高的频率利用率、呼吸效应不明显的特点。

由于TD-SCDMA具有一定的自干扰特性，因此在无线网规划阶段需要通过Monte-Carlo仿真来对预测和验证其无线网络性能。

Monte-Carlo仿真通常具有以下流程：首先定义发射台和接收台相关参数，包括主设备参数以及天馈系统参数；其次确定无线传播参数；再次定义覆盖区域内的用户分布以及业务模型。Monte-Carlo过程也就是在给定的边界条件下随机进行生成用户分布，然后进行相应的计算来模拟网络性能，最终将多次计算的结果进行统计平均作为输出结果。

由以上叙述可以看出，用户分布和业务模型对于Monte-Carlo仿真影响重大。合理、准确的用户分布和业务模型才能够使得仿真结果具有现实意义。否则站点布局和基站配置都将无从谈起。

3、TD-SCDMA用户分布和业务模型的测算思路

3G网络在我国尚没有进行过试商用，缺乏可以进行参照的数据；而我国在国情上有很大的特殊性，这也使得国外3G运营商的相应数据对我国3G建设缺乏指导意义。

没有现成的数据可以借鉴，那么我们就需要从头开始制定用户分布和业务模型。对于移动运营商来说，最为宝贵的资源就是用户。这些用户的日常通话、移动、迁徙等行为最终都通过2G现网的海量数据统计得到体现。因此2G现网的各种统计数据是非常宝贵的用户信息，需要最大程度的加以合理地利用。

3.1　2G现网数据统计包括的信息

2G现网经过多年的发展和积累，其统计数据非常丰富，其中可以用于进行用户分布和业务模型测算的主要有以下部分：

（1）各小区系统忙时话务量和小区忙时话务量及相应数据流量；

（2）全网用户数及各品牌用户数；

（3）按照计费话单统计的各品牌通话时长和通话分钟数，细分到小区；

（4）按照计费话单统计的各品牌新业务使用频次和业务量，细分到小区。

通过以上统计，可以基本明确2G现网的用户分布情况和业务模型。

3.2　如何借助2G现网数据统计测算TD-SCDMA用户分布和业务模型

移动通信由2G网络到3G网络的演进，改变的只是网络制式，以及催生了诸如可视电话在内的新业务。如果不考虑新业务，那么对单个用户来说，日常的通话需求没有太大的变化，这体现了需求的相对刚性。因此，我们提出第一个先决条件。

（1）对于2G/3G共有的业务，单个用户的行为在2G转网到3G后保持不变。

3G网络相对2G，除了能够提供更加高质量的话音业务和更大的容量之外，最大的优势就是能够提供高速数据业务，相对原有的GPRS/EGPRS网络在数据业务的速率和质量上有了较大进步。一般来讲，网络业务提供能力的增长会推动相应业务的增长，但是如果我们考虑到TD-SCDMA现阶段能够支持的最高速率为384kbit/s，那么显然固网的带宽消耗类业务不会迁移到3G网上，占据统治地位的仍将是E-mail、WWW、Streaming和WAP等中高速数据业务。对于这些业务而言，3G承载网络使得传输时延更小，单位时间的数据流量增大了，但是由于基本用户需求没有变化，通话次数并不会变化。当然我们也需要考虑由于业务质量和用户感知度的提高，用户在使用某些业务的频次上有所增加，但总体来说，需求的相对刚性占据主导地位。由此，我们提出第二个先决条件。

（2）对于数据类业务，用户由2G转网到3G后通话次数不变，单次通话流量增加，流量增加量同带宽成正比。

对于可视电话业务，普遍被认为是3G网络吸引用户的杀手级业务之一。但是由于其对网络资源消耗较大，相应的资费会显著高于普通通话。受限于社会经济发展水平，从我国现阶段业务发展现状来看，特别是彩信的发展来看，质优价高的普遍发展较慢。考虑到可视电话业务在需求上的局限性，我们引入第三个先决条件。

（3）可视电话的使用频度和通话时长均明显少于普通通话业务。

分析3G用户的来源，数据卡用户的来源相对简单，主要是对于移动数据业务有强烈需求的商务用户，因此除少量新增用户外，基本会从现有全球通用户中产生，而新增的用户也将是潜在的全球通用户。由此我们引入第四个先决条件。

（4）数据卡用户的来源均为全球通用户。

在终端用户方面，由于3G相对于2G的主要新引力在于数据能力和可视电话等新业务，因此终端用户将主要由偏向商务的全球通用户和偏向新业务的动感地带用户转网而来，其中全球通用户将占据多数。由此引入第五个先决条件。

（5）终端用户的来源主要是全球通用户辅以少部分动感地带用户。

对于TD-SCDMA网络来说，数据业务按照QoS及速率的不同，具有PS64k、PS128k和PS384k三种类型。用户成为某一类型数据业务的签约用户后，除可以使用本类型业务外，还可视网络资源情况降级使用低类型业务。以PS384k业务为例，其用户在网络资源不足的时候可以尝试使用PS128k甚至PS64k业务，可以保证基本的业务感知度。考虑到高速业务对于网络资源的占用巨大，PS384k业务几乎需要一个载扇的资源，相应资费势必会较为昂贵。从而我们可以认高速数据业务签约用户必然较少，且实际的高速业务使用频次也势必最低，但其单次数据流量将最高。由此引入第六个先决条件。

（6）数据业务的使用频次按速率由低到高逐渐降低，单次使用数据流量反之。

通过以上6个先决条件，辅以现网按照品牌区分的数据统计，则可以得到较为符合实际情况的用户分布和业务模型。

图1是通过现网数据进行TD用户分布和业务模型测算的流程示意图。

图1　模型测算流程

3.3　TD用户分布及业务模型测算示例

下面我们以某城市的TD-SCDMA网络规划为例，说明一下用户分布及业务模型的测算过程。

首先对其进行覆盖区域和区域内2G话务统计，结果如表2所示。

表2　2G话务统计结果

该城市经济发达，商务活动频繁，从表2中可以看出，密集城区在全网业务量上占很大比重，而数据业务比重要高于话音业务比重。

再进行分品牌话务统计，结果如表3所示。

表3　分品牌话务统计结果

依据条件4和5，我们综合上述表格中的业务量比例，以全球通用户的分布为基础，部分参考动感地带用户的分布情况作为3G终端用户和数据卡用户在这些区域的分布比例。

按照统一部署，该城市TD-SCDMA用户数分别为终端用户100万，数据卡用户66万，各区域的用户数及比例如表4所示。（其中V为终端用户，D为数据卡用户，下同）。

表4　不同用户统计结果

对覆盖区域内的2G用户进行呼叫统计，见表5。

表5　2G用户呼叫统计结果

在此主要考虑全球通用户和动感地带用户的呼叫统计数据进行3G话音呼叫数据预测，最终取定3G话音业务的呼叫次数为0.82，平均通话时长为88s。

同时提取网络数据业务平均PDP激活次数和平均忙时数据流量数据，作为3G数据PS64业务通话的预测依据，对于高速率的PS业务，其会话次数相应降低，单次通话数据流量加以放大。综合以上数据，得到该城市用户模型如表1所示。

4、结束语

以上只是提出了一个经在实际规划中得到应用参考2G现网数据进行3G用户分布以及业务模型预测的一个方法，由于我们业务水平和认知能力的限制，还有很多待改进的地方。如在用户分布上可以考虑用户的ARPU的影响，在数据业务的呼叫次数上增加新业务使用频次的统计等等，将会在进一步的工作中加以研究。