概述
圖1給出了LTE容量規劃的流程。
圖1 LTE容量規劃的流程-話務模型及需求分析：是指針對客戶的需求及話務模型進行分析，如目標用戶數、BHSA、忙時激活率、PPPsession時長、業務速率、overbooking等。
-每用戶吞吐量：是指基於話務模型及一定假設進行計算得出。
-整網需求容量：是指網路整體容量需求，等於每用戶吞吐量×用戶數。
-網路配置分析：是指包括頻率復用模式、頻寬、站間距、MIMO模式等考慮因素。
-每基站容量：是指基於一定網路配置進行系統仿真，得出的平均每站點承載的容量。
-站點數目：等於整網需求容量/每基站容量。
用戶模型分析
網路的話務模型千差萬別。LTE網路的話務模型研究還處於起步階段，可以通過3G現網數據業務的統計進行一定的推算，話務模型分析的主要目的是計算出每用戶的吞吐量。
表1給出了典型的話務模型的示例：
表1 典型話務模型
| 業務 類型 | BHSA | 上行 | 下行 | ||||||||
| 10 | 10 | 承載速率/kbit/s | PPPSessionTime/s | PPPSessionDutyRatio | BLER | TPPerUser/kbit/s | 承載 速率/kbit/s | PPPSessionTime/s | PPPSessionDutyRatio | BLER | TPPerUser/kbit/s |
| VoIP | 1.4 | 26.9 | 80 | 0.4 | 5% | 0.34 | 26.9 | 80 | 0.4 | 5% | 0.34 |
| VideoPhone | 0.2 | 62.52 | 70 | 1 | 5% | 0.25 | 62.52 | 70 | 1 | 5% | 0.25 |
| VideoConference | 0.2 | 62.52 | 1800 | 1 | 5% | 6.32 | 62.52 | 1800 | 1 | 5% | 6.32 |
| RealTimeGaming | 0.2 | 31.26 | 1800 | 0.2 | 5% | 0.63 | 125.05 | 1800 | 0.4 | 5% | 5.05 |
| StreamingMedia | 0.2 | 31.26 | 1200 | 0.05 | 5% | 0.11 | 250.11 | 1200 | 0.95 | 5% | 16 |
| Signaling | 5 | 15.63 | 7 | 0.2 | 5% | 0.03 | 15.63 | 7 | 0.2 | 5% | 0.03 |
| WebBrowsing | 0.6 | 62.52 | 1800 | 0.05 | 5% | 0.95 | 250.11 | 1800 | 0.05 | 5% | 3.79 |
| DataTransfer | 0.3 | 140.68 | 600 | 1 | 5% | 7.11 | 750.33 | 600 | 1 | 5% | 37.9 |
| 0.4 | 140.68 | 50 | 0.5 | 5% | 0.39 | 750.33 | 15 | 0.3 | 5% | 0.38 | |
| FileSharing | 0.2 | 100 | 1200 | 1 | 5% | 6.73 | 100 | 1200 | 1 | 5% | 6.73 |
單站平均吞吐量估算
通過仿真方法來確定單站平均吞吐量時，在仿真中結合電子地圖將UE隨機分布在LTE小區下，通過電子地圖和傳播模型計算每個UE所在位置的RSRP和SINR，並根據小區中可用的資源塊（RB）數量及對應MCS進行UE速率的計算。在計算RSRP和SINR時，需要考慮整個LTE網路對小區所產生的干擾以及上行IOT抬升。
通過測試方法來確定單站平均吞吐量時，在實際測試中，可以通過對主測小區進行上行模擬加擾或真實UE加擾來提高小區的上行IOT，通過對相鄰小區進行下行的OCNG載入或真實UE載入來實現對主測小區下行UE的干擾，以此方法來模擬真實商用網路的環境。在測試UE的分布方面，通過在主測小區尋找距離基站近、中、遠三類點，分別布置一定數量的UE，同時進行上行數據業務，或者下行數據業務，以此來統計特定干擾水平下、UE均勻分布時LTE小區的上行和下行數據吞吐率。
上述仿真和測試都基於一種假設，那就是每個小區都在所有的RB上進行數據發射，這樣會給相鄰小區的邊緣用戶帶來很大的影響，導致邊緣用戶的吞吐率很低。目前主流的對抗小區間干擾的技術為ICIC，其不同的技術方案可以滿足在不同調度算法下提高系統頻率利用率的需求。
表2列出在不使用ICIC功能，小區用戶採用FTP持續下載情況下測得的小區吞吐率。
表2 LTE測試速率典型值
| 空載 | 下行鄰區70% | 下行鄰區100% | |
| 10M | 30.67 | 21.54 | 19 |
| 20M | 59.3 | 27.44 | 38 |
單站用戶數估算
在進行容量估算時，通常根據每忙時每用戶的吞吐量需求，結合通過仿真或測試得到的小區吞吐量來計算小區在忙時能夠駐留的用戶數，再根據每站的配置得到每個基站能夠駐留的用戶數。
每用戶的忙時吞吐量需求可以通過兩種方法獲得。第一種是根據業務模型中不同類型的業務的比例及相應業務類型所對應的其他參數計算出平均每用戶在忙時所需要的吞吐率。另外一種方法是根據平均每用戶的月吞吐量和忙時集中係數計算出每用戶忙時的吞吐量需求。前面已經提到，在LTE網路部署初期，可參考的業務模型有限，因此，主要通過第二種方法來進行LTE系統的容量估算。
表3給出了LTEFDD系統的容量估算示例。
表3 容量估算示例
| 步驟 | 參數 | 取值 | 備註 |
| 小區吞吐率/Mbit/s | a | 38 | 20MHz頻寬，鄰區下行100%載入 |
| 平均用戶月吞吐量/Gbit/s | b | 5 | |
| 每天吞吐量/Gbit/s | c | 0.1667 | =b/30天 |
| 忙時吞吐量/Mbit/s | d | 0.0379 | =c×8×10%/3600×1024，忙時吞吐量占全天業務10% |
| 單小區支持的用戶數 | e | 1002 | =a/d |
| 單基站支持的用戶數 | f | 3006 | =e×3 |
小結
LTE系統容量的估算能夠為網路部署及運營策略提供重要的參考，但容量的估算存在很多難點。從系統能力的角度上來考慮，可通過仿真和實驗的方法來得到LTE網路的整體性能，但仿真本身需要有精確的用戶業務模型來提供支持，否則得出的估算結果的參考價值將大打折扣。
從數據業務發展的角度來考慮，可以通過網路在過去一段時間的數據業務使用量來預測目標時期區域網路絡用戶容量是否能夠滿足需求。但同樣需要精確的用戶業務模型來提供支持，同時，業務發展策略的改變也會帶來用戶行為的改變，從而導致用戶業務模型的轉變。
因此，業務模型的預測在LTE網路容量估算和規劃中占有極其重要的位置，本節內容主要闡述了通過網路能力和用戶模型來估算目標網路用戶容量的方法，以供參考。
