Page 35 - 网络电信2020年4月刊下

光 通 信

表 2 5G 网络主要参数 图 7 不同情况下的覆盖和 SINR CDF 分布

持。
为量化衡量下倾角调整后的大气波导干扰的优化情况，基
图 6 不同情况的干扰电平地理分布

于文献 [2,19] 的参数，采用PETool提供的大气波导传播损耗模型
[20-21]
，采用华为NPS通信仿真软件，对中国移动的5G网络（具体
网络参数见表2）进行干扰仿真。对大气波导发生时，采用不同
的下倾角进行干扰计算，如图6和图7所示
在大气干扰较强的时段，网络上行平均信噪比(即5G取同
步信道块中参考信号的信噪比，简写为SSB-RS SINR)下降了
18.8%，由此引发下行平均速率下降16.2%和上行平均速率下降
21.5%。
通过精准计算需要下压的下倾角，SSB-RS RSRP覆盖好点
(≥-85dBm)下降了0.6%，覆盖差点(<-110dBm)基本不变，覆
盖中点增加了0.6%，但上行平均SSB-RS SINR却仅下降4.69%。
即，通过压下倾角可以在尽量降低对覆盖影响的情况下，最大
程度弱化大气波导带来的干扰。
为避免实施中因数据奇点导致出现异常下倾角的出现，可
采用式(2)计算的最大临界仰角进行上限约束。由于5G大规模
阵列天线的特性，实际上也可以采用调整天线图样的方式来减
小广播波束垂直宽度，在机械下倾角不变的前提下减小发射仰
角，使不满足电磁波在大气结层中做波导传输也能降低远端干
扰。

四、结 论
我国是大气波导的高发区，地面视距无线通信和雷达探测
等无线电系统都会受到影响，开展相关研究对于降低无线通信
干扰，消除探空雷达超折射回波，提高超视距远程监听能力及
加强无线电管理都有相当重要的意义。
本文全面阐述了影响我国5G通信系统的大气波导的特征，
有助于更好理解5G远端干扰形成的地理位置和气象条件。进一
步论证了下压天线下倾角是解决大气波导干扰的最有效手段，
并给出了具体的下倾角计算方法和一种适用于集中化自动处理
的系统框架。基于该方法对大气波导高发的琼州海峡、北部湾
和南海区域干扰仿真的结果表明，在保证本区域5G网络覆盖的
能力同时，受大气波导带来的大尺度5G网内干扰显著降低。

56 网络电信 二零二零年四月