RANK持续偏高引起丢包恶化和MCS严重降阶问题处理案例

RANK持续偏高引起丢包恶化和MCS严重降阶问题

案例上报省份：河南 案例上报人：李军

一、 关键词：

丢包 MCS Rank

二、 案例分类

1. 问题分类：网络性能

2. 手段分类：参数调整

三、 优化背景

5G在空口侧最大的特性之一是Massive MIMO带来的空分复用和上、下行多流，宏站64T64R AAU可提供小区级上行8流和下行16流，小区级和用户级速率增益提升明显。

下行RANK数与所处无线环境、MCS、丢包等多个因素互相影响，用户使用的RANK数是通过自适应算法，根据对不同MCS和RANK下的谱效率进行计算，得到速率和频谱效率最优的结果。

5G优化过程中，发现了RANK数偏高，导致丢包率恶化和MCS降阶严重的问题，通

过参数优化问题得到解决。

四、 问题现象

河南移动在使用CPE1.0灌包时，下行丢包接近100%，下行MCS仅为1.5，下行RANK4，无线质量良好，CSI-RSRP为-65dBm，CSI-SINR为31dB，后台无告警。

组网情况：NSA组网，FDD1800+2.6G

5G基站版本：V100R015C10SPC060

锚点基站版本：V100R015C10SPC160

五、 原因分析

RANK数是根据空口质量、无线环境、MCS、丢包等因素自适应调整，但该问题的MCS和丢包严重恶化，与RANK数不匹配。

RANK自适应总体来说可以归为3种自适应方法：频谱效率最优、条件数边界保护RANK自适应、不考虑条件数边界保护RANK自适应。

查询后台参数配置，当前小区采用谱效率最优自适应算法：

该参数表示SRS权下基站侧Rank自适应方案选择开关，用于确定基站侧Rank自适应选择方案。

当参数设置为0时，该参数不生效，默认采用谱效率最优基站侧Rank自适应方案；

频谱最优自适应算法的总体思想是：SU MCS根据CQI、外环调整量以及BFGAIN等已经先确定，在确定MCS后通过一系列的数学公式得到当前MCS、不同RANK下的频谱效率。根据对不同MCS和RANK下的谱效率进行计算：

➢ 如果多一流计算出来的谱效率优于当前流数1.1倍（默认值），则选择升rank；

➢ 如果少一流计算出来谱效率优于当前流数1.1倍（默认值），则选择降低rank；

➢ 升降rank都只能逐阶升降，不能越阶升降。

目前的现象显示，丢包较高，但未触发降RANK，频谱最优RANK自适应未能生效，所以怀疑其他参数异常。

继续排查参数，发现DL RANK固定值设置为8，如下：

单用户最大下行数据流数取决于如下因素：

• gNodeB发射天线数和UE接收天线数中的相对较小值

• 小区最大流数限制

• 协议约定：单用户下行最多可同时支持8流的数据传输

测试采用CPE1.0，为2T4R设备，下行最大支持4流，所以当小区固定为8流时，UE

固定为最大支持能力的4流。

SU-MIMO单用户下行最大流数484848MU-MIMO最大下行复用流数1616161688gNodeB64T64R64T64R32T32R32T32R8T8R8T8RUE2T4R4T8R2T4R4T8R2T4R4T8RMU-MIMO单用户下行最大流数444444SU-MIMO单用户上行最大流数242424MU-MIMO最大上行复用流数888844MU-MIMO单用户上行最大流数242424 Rank高低与CSI-RSRP 、SINR 、 CQI 、MCS呈现正相关性，当无线信道不足以支撑RANK8时，锁定RANK8使得丢包率恶化，反而影响下行MCS降阶，最终造成下载速率低、UE脱网等问题。

六、 解决方案

将DL RANK固定值设置为0，使其不生效。自适应选择最优RANK。

七、 效果评估

将RANK改为自适应后测试，RANK自适应调整为2，下行MCS变为26，下行误码为0，测试速率正常。

八、 基于案例提炼的方法、流程及评估标准建议

1、 出现类似RANK数与丢包、MCS不匹配时，核查RANK自适应采用哪种策略，推荐为频谱最优自适应；

2、 RANK自适应策略配置无异常后，继续排查DL RANK固定值，是否固定为1、2、4、8等数值，一般场景下推荐设置为0，即不固定DL RANK数；

3、 固定DL RANK在某些场景下可小幅提升速率，比如TUE测试DL RANK接近8，但难以达到时；

4、 该方法也是排查DL RANK数一直偏低的手段之一；

5、 该方法同样适用于上行RANK异常排查。