扫频数据的深度挖掘
【摘要】 通过扫频测试、GSM的NCS（邻区系统），所获得的小区属性仅仅是“广播频率”与“色码”（BSIC、CPI）的组合，而络中具有同样的“广播频率”与“色码”的小区往往不只一个。所以操作者需要对扫频、NCS数据进行“翻译”。现有的翻译手段都是以就近选取的原则（也即是说：当络中存在两个相同频率/色码的小区时，操作人员都是选取最接近的小区为目标小区），如爱立信系统对NCS小区的翻译、迪特卡得FORTI（频率规划与分析软件）、各类扫频仪（烽火）对扫频数据的翻译，都是采用就近选取原则。上述“就近选取”的原则将造成基础数据的误差，从而影响了各类软件、仪器的使用效果。事实上并非最接近测试点的小区信号就最强，翻译小区时，除了计算目标小区与扫频测试点（或目标小区与服务小区）的距离，还需要考虑如下因素：天线的覆盖方向、基站天线挂高、主频功率取值，下倾角等因素。条件许可的情况，还要考虑阻挡因素（但这一点需建立三维地理模型，复杂度极大）。
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【关键词】 色码 扫频 NCS
一、扫频数据分析
下图显示：某一个扫频测试点上获取了一个TD-SCDMA信号，其属性是主频率为10063，色码为58。而在扫频测试点的周围却有两个属性相同的小区：A小区与B小区。其中A小区是后瓣信号，但距离扫频位置较近；B小区是主瓣信号，但距离扫频位置较远。从图例中可以直观的发现，如果认为扫频中获取的小区是A小区，而不是B小区，结果无疑是错误的！如果以这样的基础数据进行各类算法，其准确度、可靠性可想而知！本人认为，当前采用的各类扫频设备、频率规划软件（基于NCS的软件）、GSM、TD后台优化工具，总有不尽人意之处，核心问题就在这。（图1）
哪么，怎样才能相对准确地（由于无法从后台获取覆盖场景的阻挡模式，还不能达到绝对的准确）翻译出扫频信号的小区身份？
1.1天线覆盖方向（水平波瓣角）
天线水平波瓣特性图显示：
天线水平主覆盖方向强度最大；
旁瓣变弱（如图示90度位置，其信号比主瓣弱化了15dB）；
后瓣最弱（其信号强度比主瓣弱化了30dB）。
水平波瓣图呈现了信号强度随角度而变化的非线性关系。
当两小区（如上图例中的A＼B小区）以不同的波瓣角覆盖扫频测试点时，需将不同的波瓣角度的信号折算成主覆盖方向的信号，得出一个等效的距离。然后再采用就”近”选取的原则。
信号强度随传播距离变化的关系
奥村地面传播衰落模型：信号强度（用S表示，单位：dB）随传播距离（用L表示）的3.5次方而变化
S∝35lg（4*Pi*L/λ）
得：S1-S2∝35lg（L2/L1）
信号强度随角度变化的关系：
天线的水平波瓣图：信号强度随水平波瓣角而变化，采用下表显示的线性回归法，可以将波瓣角的变化转换成距离的变化。
结论：实际辐射的距离为L1，折算成主瓣辐射的等效距离为L2，
L2/L1=（1+2*（sinθ/2）3）1.8
注：θ为波瓣角（实际覆盖角与主轴的夹角，180度制）
如：图2中，A小区虽然最接近测试点，但属于后瓣覆盖，折算成主瓣覆盖时的等效距离为：La*（1+2*（sinθ/2）3）1.8=7.22*La（远大于Lb）
知：测试点中发现的信号是B小区的信号，而不是A小区的信号。
（3）天线挂高的修正：在上面计算出的等效距离的基础上再乘以修正因子：（G/30）6.9/15（G表示天线挂高，30表示常见挂高30米）。
（4）主频功率值补偿：按载波功率每增加1dB，扫频信号强度增加4dB的原则，对功率取值不一致的小区进行补偿。
（5）下倾角补偿：这一因素可以不考虑，因为实际络中不可能存在两个近挨的同属性小区。
二、NCS数据分析
NCS功能简述
NCS是爱立信开发的用于发现潜在邻区的后台管理系统，基站控制器（BSC）指示在某一小区（服务小区）CAMP ON的全部用户对周边的所有广播频率进行接收、测量其强度，以及进行BSIC的解码。
之后按BSC的设定值进行汇报与统计，统计依据如：比服务小区广播频率信号强度小若干dB的小区；比服务小区广播频率信号强度大若干dB的小区，等等。
此功能常应用于邻区管理，比如服务区内的用户测量到一个小区（临区），其信号比服务小区还强，但基站管理器中并没有定义此临区的邻区关系，则BSC将指示操作者补充定义。
此功能也被操作者应用干扰分析：比如某一个小区与服务小区存在同频（TCH类的同频），而且服务区的用户测量到其广播信号强度与服务小区广播信号强度相差在同频干扰保护比之内（门限值为：C/I≥9dB），则说明此小区与服务小区有潜在的干扰。
在频率规划中，操作者可以尝试将某一个频率定义给服务小区，之后通过NCS数据，分析计算所有达到干扰门限值之内的同频（TCH）小区与服务小区之间的干扰量化值，以评估频率方案的可靠性。
上述内容中的临区属性为：BCCHNO（广播频率）、小区色码（BSIC），并不是小区的唯一身份码CGI（识别码），操作者需将上述属性翻译成小区识码，如果翻译结果准确度不高，则频率方案的可靠性就不强。 NCS数据的分析难度比扫频数据分析难度要大得多，因扫频只是一个点的数据，可以准确地计算出扫频位置点与目标小区的距离。
但NCS数据中在服务小区任意可能的位置（如下图的阴影区域）采集的数据，无法准确地计算出这个距离。目前仅有办法是计算附近具有相同属性的小区，并选取最接近服务小区的临区作为NCS数据中的目标小区。
有效办法：以服务小区所在位置作为参考位置。然后与目标小区拉线
如下图示：服务小区A的NCS数据中某一属性的数据有两个可能的小区B。
图中Va与Vb是小区方位角与指向角之间的夹角（180度制），等效距离的计算公式如下：
CLab= Lab*[10（43-Pa）/35*（2+|cos（Va/2）
|）*（30/Ga）6.9/15 +
10（43-Pb）/35*（2+|cos（Vb/2）
|）*（30/Gb）6.9/15 ]
式中：
1）Lab：可能的邻区与服务小区的距离（可采用两小区的经纬度计算）。
2）Va（或Vb）：可能的邻区方位与拉线的夹角。
3）cos（V/2）：方位角补偿值，例如：对天线对打时，cos（V/2）=0，等效距离缩短，对天线背对时，cos（V/2）=1，等效距离拉伸。
4）|cos（Vb/2）
|：表示取绝对值。
5）（30/Ga）6.9/15：天线挂高的补偿值，以30米为基准值，超过30米时，等效距离缩短；小于30米时，等效距离拉伸。
6）10（43-Pb）/35：为主载波功率取值的补偿值，以20W（43dBm）为基准值，超过时，等效距离缩短，低于时等效距离拉伸。
7）选择CLab最小的小区为NCS数据对应的邻区
三、结论
本文的显著特点是：除了考虑小区的地理位置外，同时考虑了天线覆盖方向、天线挂高、广播载波功率取值因素。比仅仅考虑地理位置的方法的可靠性要强得多。当然，无线环境是十分复杂的，其阻挡模式是无法通过某一种模型便可描述的。
若期望达到百分百的精准，还需要建立无线环境的三维模型，但可行性不强，软件分析量庞大，效果也低。