1.算法概述

基于智能算法的PCI自动优化，其核心算法是基于LTE现网海量MRO数据、路测数据、资源工参数据、邻区配置等多维度数据源，创造性地提出了基于改进型遗传算法的PCI智能优化技术，并支持以并行计算方式高效输出PCI自动优化方案，有效降低系统内PCI干扰。

创新点1：PCI优化算法支持自学习机制，能够通过自主调整算法的关键参数步长，大幅提高运算效率。

创新点2：PCI优化算法具有可扩展性和边界保护机制，针对不同干扰约束条件，可使用不同的运算参数。

2.试点一实施效果

基于最优算法的PCI自动优化与验证：通过MR统计、路测及资源工参数据生成邻区级干扰矩阵，并自动计算和输出最优PCI分配方案。试点区域为湖北某市，包括3个网格，604个小区连续覆盖。自动优化方案输出后，对模3干扰的优化调整共250处，修改前后3天指标对比，网管关键KPI指标保持平稳，如图1-36所示。

图1-36 PCI试点一KPI指标对比

路测情况：区域PCI优化后整体SINR从13.39提升到15.41，下载速率从33.74Mbit/s提升到37.98Mbit/s，其中有6处严重低速率路段提升最为明显，从低于5Mbit/s提升到平均15Mbit/s，如图1-37所示。

3.试点二实施效果

目前的集中式PCI智能优化程序经过进一步完善，既支持Mod3干扰优化，又可以支持PCI冲突和混淆的规避。在××市首次进行了PCI的SSS和PSS部分的独立优化试验。

分别提取优化前（9月4～6日）和优化后（9月11～13日），对比PCI优化前后3天的指标统计，结果见表1-28。切换成功率指标提升明显，由98.12％上升至98.48％；无线接通率、掉线率等其他性能指标均保持稳定变化。(www.daowen.com)

图1-37 PCI试点一路测指标对比

表1-28 PCI试点二实施效果

9月16日和17日对崇明试点区域的一、二级道路进行遍历测试，路测指标的统计结果见表1-29。

表1-29 PCI试点二路测指标对比

（续）

备注：目前试验区域因还未完全实现LTE连续覆盖，因此应用层平均下载速率指标较全网均值要低。

小结：通过本次PCI集中优化以后，SINR平均值较优化前提升0.72dB；服务小区和最强邻区的MOD3干扰的占比（％）较优化前提升1.84％；连续SINR质差里程占比下降了1.58％，应用层平均下载速率提升了1.33Mbit/s。10Mbit/s以上采样点占比由58.03％提升为64.16％，2Mbit/s以下采样点占比由32.49％降为24.34％。