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[導(dǎo)讀]在 5G 通信網(wǎng)絡(luò)中,Sounding Reference Signal(SRS,探測(cè)參考信號(hào))是終端向基站反饋信道質(zhì)量的關(guān)鍵機(jī)制,其資源分配合理性直接影響網(wǎng)絡(luò)接入性能。當(dāng) SRS 資源不足時(shí),終端難以準(zhǔn)確上報(bào)信道狀態(tài),基站無(wú)法精準(zhǔn)調(diào)度無(wú)線資源,進(jìn)而導(dǎo)致用戶接入失敗率攀升,形成低接通難題。本文將從問(wèn)題成因分析入手,系統(tǒng)闡述技術(shù)優(yōu)化路徑與實(shí)踐解決方案。

在 5G 通信網(wǎng)絡(luò)中,Sounding Reference Signal(SRS,探測(cè)參考信號(hào))是終端向基站反饋信道質(zhì)量的關(guān)鍵機(jī)制,其資源分配合理性直接影響網(wǎng)絡(luò)接入性能。當(dāng) SRS 資源不足時(shí),終端難以準(zhǔn)確上報(bào)信道狀態(tài),基站無(wú)法精準(zhǔn)調(diào)度無(wú)線資源,進(jìn)而導(dǎo)致用戶接入失敗率攀升,形成低接通難題。本文將從問(wèn)題成因分析入手,系統(tǒng)闡述技術(shù)優(yōu)化路徑與實(shí)踐解決方案。

資源不足的核心成因

SRS 資源不足的本質(zhì)是供需矛盾,具體表現(xiàn)為三個(gè)維度的失衡。在用戶密度層面,高密度場(chǎng)景下(如大型集會(huì)、商業(yè)中心),海量終端同時(shí)發(fā)起 SRS 請(qǐng)求,超出基站預(yù)設(shè)的資源池容量。某運(yùn)營(yíng)商數(shù)據(jù)顯示,每平方公里用戶數(shù)超過(guò) 3000 時(shí),SRS 資源競(jìng)爭(zhēng)概率提升 47%,接通率下降至 85% 以下。

信道環(huán)境差異加劇了資源緊張。高速移動(dòng)終端(如高鐵場(chǎng)景)需要更頻繁的 SRS 上報(bào)(最高可達(dá) 20ms 周期),占用資源是靜態(tài)用戶的 5-8 倍;而復(fù)雜電磁環(huán)境下,終端為保證測(cè)量精度會(huì)自動(dòng)提升 SRS 發(fā)射功率,導(dǎo)致鄰區(qū)干擾增加,間接壓縮可用資源空間。

網(wǎng)絡(luò)配置缺陷進(jìn)一步放大問(wèn)題。部分基站沿用初始參數(shù)配置,未根據(jù)業(yè)務(wù)分布動(dòng)態(tài)調(diào)整 SRS 帶寬、周期等參數(shù),造成資源分配僵化。例如,在夜間低負(fù)載時(shí)段仍保持 10ms 上報(bào)周期,資源利用率不足 30%;而白天高峰時(shí)段卻因周期過(guò)長(zhǎng)無(wú)法滿足實(shí)時(shí)調(diào)度需求。

分層優(yōu)化處理方案

資源調(diào)度機(jī)制革新

動(dòng)態(tài)資源池技術(shù)可實(shí)現(xiàn) SRS 資源的彈性分配。通過(guò) AI 算法預(yù)測(cè)區(qū)域用戶數(shù)變化趨勢(shì),在早高峰(7:00-9:00)自動(dòng)將商業(yè)區(qū)基站的 SRS 資源池容量擴(kuò)容至基準(zhǔn)值的 1.5 倍,同時(shí)壓縮周邊郊區(qū)資源占比,實(shí)現(xiàn)全局資源統(tǒng)籌。某試點(diǎn)城市應(yīng)用該技術(shù)后,高峰時(shí)段資源利用率從 92% 降至 75%,接通率提升 11 個(gè)百分點(diǎn)。

差異化周期配置能顯著提升資源使用效率。對(duì)高鐵線路覆蓋小區(qū)采用 5ms 短周期,確保高速移動(dòng)中的信道跟蹤精度;對(duì)居民區(qū)靜態(tài)用戶設(shè)置 20ms 長(zhǎng)周期,減少資源消耗。統(tǒng)計(jì)顯示,差異化配置可使單位資源承載用戶數(shù)增加 35%。

干擾抑制與容量提升

引入 SRS 空域?yàn)V波技術(shù),通過(guò)波束賦形將不同用戶的 SRS 信號(hào)在空間維度分離,降低同頻干擾。實(shí)驗(yàn)室測(cè)試表明,該技術(shù)可使資源復(fù)用率提升 2 倍,在相同資源條件下接通能力提高 60%。

部署超密集組網(wǎng)時(shí),采用 SRS 功率控制策略,避免遠(yuǎn)端用戶大功率發(fā)射對(duì)近端小區(qū)的干擾。通過(guò)設(shè)置動(dòng)態(tài)功率閾值(根據(jù)距離基站遠(yuǎn)近自動(dòng)調(diào)整),可將小區(qū)邊緣 SRS 干擾降低 40%,間接釋放 15% 的資源容量。

智能運(yùn)維與網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃

構(gòu)建 SRS 資源負(fù)荷監(jiān)控平臺(tái),實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)各小區(qū)資源利用率、沖突率等指標(biāo),當(dāng)負(fù)荷超過(guò) 80% 時(shí)自動(dòng)觸發(fā)預(yù)警。運(yùn)維系統(tǒng)可聯(lián)動(dòng)調(diào)整參數(shù),如將上報(bào)周期從 10ms 臨時(shí)調(diào)整為 20ms,或縮小 SRS 帶寬至 1.4MHz,快速緩解資源壓力。

在網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃階段,結(jié)合用戶分布熱力圖,對(duì)高話務(wù)區(qū)域預(yù)留 20% 的 SRS 冗余資源。例如,在體育場(chǎng)館周邊小區(qū),預(yù)先將資源池容量擴(kuò)容至常規(guī)配置的 1.2 倍,避免大型活動(dòng)時(shí)出現(xiàn)資源枯竭。

長(zhǎng)期演進(jìn)方向

隨著 5G-A 技術(shù)成熟,引入 AI 驅(qū)動(dòng)的 SRS 自適應(yīng)調(diào)度將成為主流。通過(guò)用戶行為預(yù)測(cè)(如工作日 / 周末的流量規(guī)律)、業(yè)務(wù)類型識(shí)別(如 VR/AR 需要高頻上報(bào)),實(shí)現(xiàn)資源的智能化按需分配。試驗(yàn)網(wǎng)數(shù)據(jù)顯示,AI 調(diào)度可使資源浪費(fèi)減少 50%,接通成功率穩(wěn)定在 99% 以上。

未來(lái)還可探索 SRS 與其他參考信號(hào)的融合設(shè)計(jì),通過(guò)信號(hào)復(fù)用減少資源占用。例如,將 SRS 與 CSI-RS(信道狀態(tài)信息參考信號(hào))在時(shí)間或頻率上復(fù)用,在不降低測(cè)量精度的前提下,節(jié)省 30% 的資源開(kāi)銷。

SRS 資源不足導(dǎo)致的低接通問(wèn)題,需要從參數(shù)優(yōu)化、技術(shù)升級(jí)、智能運(yùn)維等多維度協(xié)同解決。通過(guò)動(dòng)態(tài)調(diào)整資源配置、抑制干擾、提升復(fù)用率,結(jié)合長(zhǎng)期的技術(shù)演進(jìn),可實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)接入性能的持續(xù)改善,為用戶提供更可靠的通信服務(wù)。

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