9.1 网络规划：覆盖与容量的双约束

9.1 网络规划：覆盖与容量的双约束

本节摘要：网络规划回答两个问题——信号能覆盖多远、系统能承载多少用户，而这两个目标天然互相挤压。本节先讲清覆盖与容量的双生悖论，再用一张可运行的上行链路预算表逐项记账、算出允许路径损耗与覆盖半径，然后从用户密度与流量地图反推站点密度，最后看异构分层组网（宏微皮飞）如何配合 CRE 与 ABS 化解单层网络的死结。

一笔被反复重算的账

一座城区 30 平方公里、常住人口 120 万、移动用户渗透率 110%、忙时人均吞吐 2 Mb/s——这五个数字乘起来，就是规划工程师拿到需求单时看到的第一行：忙时全网需要承载约 2.6 Tb/s。接下来所有工作都围绕一个矛盾展开：站建少了，覆盖有洞、容量不够；站建多了，投资失控、干扰反而把容量吃掉。前八章讲的所有理论，最终都要在这个矛盾里落地成一张站址清单。

一、覆盖与容量：此消彼长的双生悖论

覆盖要的是"广度"——目标区域内任何位置都能建链；容量要的是"深度"——单位面积能吐出多少比特。二者天然冲突：

• 扩大单站覆盖半径 → 站点数下降、CAPEX 降低，但单站下挂用户变多，人均带宽被摊薄；
• 密集部署小站 → 容量上去了，站址租金、传输、市电的 OPEX 直线上升，同频干扰也随之加剧；
• 提高发射功率 → 覆盖边缘改善，但对邻区的干扰同步抬升，邻区容量受损。

5G 让这个矛盾格外尖锐。Sub-6GHz 传播好但带宽有限，毫米波带宽巨大却传播极差、覆盖半径常常不足 200 米。所以现代规划早就放弃了"一种站打天下"，改成分层、分场景、动态适配：低频打底保覆盖，中频做主力容量，高频补热点。

💡 关键直觉：覆盖是"能不能连上"，容量是"连上后能跑多快"。路测报告里 RSRP 很好但速率很低，几乎总是容量或干扰问题，而不是覆盖问题——分清这两个词，就少走一半弯路。

二、链路预算：逐项记账的标尺

链路预算就是把从发射端到接收端的能量收支逐项列清楚，核心是一条等式：

接收功率 = 发射功率 + 发射天线增益 − 路径损耗 − 馈线与接头损耗 − 穿透损耗 − 阴影衰落余量 − 干扰余量 − 人体/雨衰损耗 + 接收天线增益

接收功率只要高于接收机灵敏度，链路就成立。反过来说，这条等式可以解出最大允许路径损耗（MAPL），再用传播模型把它换算成覆盖半径——这就是覆盖规划的整个计算骨架。下面这段算例把一笔 3.5 GHz 上行预算算完：

import math

def uplink_budget():
    # 上行是覆盖短板：终端发射功率远低于基站
    tx_power   = 23       # dBm，终端最大发射功率（Power Class 3）
    tx_gain    = 0        # dBi，终端天线增益（手持，保守取值）
    rx_gain    = 24       # dBi，基站 64T64R 业务波束赋形增益
    sensitivity= -110     # dBm，基站接收灵敏度（含噪声系数与解调门限）
    allowance = tx_power + tx_gain + rx_gain - sensitivity   # 可用总预算
    # 除路径损耗之外的固定支出
    others = {"馈线与接头": 2, "穿透损耗": 18, "阴影衰落余量": 8,
              "干扰余量": 3, "人体损耗": 3}
    mapl = allowance - sum(others.values())   # 留给路径损耗的额度
    return allowance, others, mapl

def umi_nlos_radius(mapl, f_ghz=3.5):
    """3GPP TR 38.901 UMi-NLOS: PL = 35.3*log10(d) + 22.4 + 21.3*log10(f) + 0.3"""
    c = 22.4 + 21.3 * math.log10(f_ghz) + 0.3
    return 10 ** ((mapl - c) / 35.3)   # d 的单位：米

allowance, others, mapl = uplink_budget()
for k, v in others.items():
    print(f"扣减 {k}: -{v} dB")
print(f"可用总预算 {allowance} dB，留给路径损耗 MAPL = {mapl} dB")
print(f"UMi-NLOS 覆盖半径 ≈ {umi_nlos_radius(mapl):.0f} m")
# 典型输出：可用总预算 157 dB；MAPL = 123 dB；覆盖半径约 350 m
​

图：上行链路预算瀑布——157 dB 的额度是怎么花掉的

有三个地方最容易出错。传播模型要选对：自由空间公式只适合视距，城区必须换 COST 231-Hata 或 3GPP TR 38.901 的 UMa/UMi/RMa 模型，密集城区做精确预测还要上射线追踪。余量不是随便加的：阴影衰落余量对应的是边缘覆盖概率，从 75% 提到 95% 可能要多花 8 dB，直接换算成站点数增加约三成。5G 的天线增益是动态的：64T64R 的赋形增益只在波束对准方向才成立，广播波束与业务波束的增益差可达 10 dB 以上，预算时必须说明用的是哪一个。

三、容量规划：从用户密度到站点密度

覆盖算完，还要回答"连上之后够不够快"。主线是香农公式——单小区吞吐 ≈ 带宽 × 频谱效率，再扣掉控制信道、参考信号与编码开销。

站点密度通常按"自上而下"估算：区域忙时总吞吐 ÷ 单小区有效容量 ÷ 频率复用带来的复用系数，得到所需小区数，再按站型换算成物理站址。这个方法的命门在流量地图——业务在空间上极不均匀，体育馆赛事期间的瞬时流量可达平日的百倍，CBD 白天的忙时与住宅区夜间的忙时完全错开。只按平均流量规划，热点必然拥塞；处处按峰值规划，投资必然失控。所以现代规划用人口热力、POI 分布与历史话务数据拟合出空间业务分布，再做覆盖-容量联合仿真，用蒙特卡洛方法反复投放用户、评估边缘速率，直到找到帕累托最优点。

⚠️ 常见坑：忽略"容量驱动覆盖退化"。为提升容量而抬高发射功率或激活更多资源块，会同步抬升对邻区的干扰，邻区边缘用户的 SINR 下降，实际覆盖反而收缩。这就是为什么加功率有时会让全网 KPI 变差——覆盖与容量必须在同一轮仿真里联合优化，分开算必然出错。

四、异构分层：不要只建一层网

面对覆盖与容量的死结，业界的答案是分层。宏站负责广域连续覆盖与移动性锚点，微站、皮站负责热点容量卸载，飞站与室分解决室内深度覆盖。5G 的三层频段正好对应三种角色：

• 低频（700/900 MHz）：广覆盖、强穿透，作为覆盖层与移动性锚点，容量贡献有限；
• 中频（2.6/3.5 GHz）：容量主力，兼顾覆盖，城区绝大多数业务承载在这里；
• 高频（26/28 GHz）：极致带宽，仅用于视距热点与固定无线接入，覆盖半径百米量级。

分层不是简单堆叠，两层之间必须解决干扰与接入选择。小站发射功率低，若按常规门限接入，用户会几乎全部挂在宏站上，小站形同虚设。3GPP 的对策是 CRE（小区范围扩展）——给小站的测量值人为加一个偏置，让用户即使在小站信号略弱时也优先接入小站，把流量卸载下去。代价是这些被"推"过去的用户处在小站边缘、受宏站强干扰，于是再配 ABS（几乎空白子帧）：宏站在特定子帧停止发送数据，为小站边缘用户让出干净的接收窗口。CRE 与 ABS 必须成对配置，只开 CRE 不开 ABS，被卸载的用户速率会更差。

五、规划的现实约束与数字化转向

课本之外的规划，一半时间在跟站址打交道：业主谈不下来、传输光纤到不了、市电容量不够、天面被前一家运营商占满、环保投诉要求伪装天线。这些非技术约束往往比链路预算更能决定最终站址。一个反复出现的经验是：站址库的质量比仿真精度更重要，拿到一份带经纬度、挂高、天面可用空间与传输资源的候选站址表，规划工作已经完成了一半。

方法上，规划正在从"建设前一次性快照"转向贯穿全生命周期的持续优化。数字孪生把物理网络镜像到虚拟空间，运营商可以在不影响现网的前提下模拟加站、调参、扩容的效果；AI 用历史流量预测未来几小时的负载分布，提前生成扩容与节能策略。规划师的角色随之从"绘图者"变成"策略制定者"——工具变了，但问题没变：在约束中找最优解。

本节要点回顾

• 覆盖与容量天然冲突：扩大覆盖降投资但摊薄人均带宽，密集部署提容量但抬升成本与干扰；
• 链路预算是覆盖规划的骨架：MAPL = 发射 + 增益 − 各项损耗 − 灵敏度，再用传播模型换成半径；
• 三个易错点：传播模型选错、阴影余量与覆盖概率脱钩、把波束赋形增益当恒定值；
• 容量靠流量地图而非平均值：业务空间分布极不均匀，必须做覆盖-容量联合仿真；
• 分层是唯一出路：低频打底、中频主力、高频补热，CRE 与 ABS 必须成对配置；
• 非技术约束常占主导：站址、传输、市电、天面资源往往比仿真更能决定最终方案。

规划把站址画在地图上，开通只是开始——信号打出去之后，真正漫长的活儿是持续优化，下一节进入网络优化与自组织网络。