1、RANK持续偏高引起丢包恶化和MCS严重降阶问题一、 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
2、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+2.6G5G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
3、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；
4、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。 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
5、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。已获得授权通信资料：白先生客栈
