基于特征建模的TDD系统大气波导干扰控制体系研究

王晓云，邓伟，张龙，苏鑫，赵世卓

基于特征建模的TDD系统大气波导干扰控制体系研究

王晓云1，邓伟2，张龙2，苏鑫2，赵世卓2

（1. 中国移动通信集团有限公司，北京 100053；2. 中国移动通信有限公司研究院，北京 100053）

大气波导干扰是特定气象条件下发生的时分双工（time-division duplex，TDD）系统内干扰，是TDD移动通信系统大规模组网面临的顽疾。在总结分析大气波导干扰成因和分类等的基础上，对大气波导干扰进行建模和表征，验证了海量干扰源在时域和频域的功率集总特征，并结合大量4G/5G现网实测数据给出了典型条件下内陆波导和海面波导的量化干扰信号传播模型，对于干扰的预测和预防具有重要意义。基于干扰特征，给出了TDD系统预防大气波导干扰的帧结构与组网的4项设计原则，5G现网数据表明干扰控制方案有效，上行干扰下降10 dB以上，相关原则对于6G系统的设计也具有指导意义。

TDD系统；大气波导干扰；传播模型；干扰控制

0 引言

时分双工（time-division duplex，TDD）系统上下行链路使用相同的频率，通过分时复用可以更好地匹配非对称的上下行业务量，获得更高的频谱使用效率。在3G时代，我国主导的TD-SCDMA系统实现三分天下有其一；在4G时代，TD-LTE与FDD LTE并行发展；在5G时代，TDD已成为主流；面向6G等下一代系统，TDD制式将具有更广阔的发展空间。

然而TDD的分时特性，也导致传播时延引发特有的基站间干扰，大气波导干扰就是其中的一种，是TDD系统大规模组网时面临的顽疾。大气波导干扰在3G时代就开始出现，在4G时代问题最为明显，5G网络随着部署规模的扩大也有所显现；它表现为较大范围内的基站上行同时受扰，发生频度高、影响范围广、干扰程度严重，发生时间、地点具有很强的随机性，如何有效地对其进行控制和规避一直是产业界关注的焦点和难点。但由于其随机性及超远距离传播的特性，传统的扫频等干扰定位手段无法使用，产业界前期获取的实测数据较少，因此对量化的集总干扰表征模型的研究较少。

前期不少专家学者从电磁学等角度，对大气波导现象进行了研究，如张瑜[1]、刘成国[2]、杨超[3]等对大气波导的传播产生条件和特性等进行了分析，但这些分析主要针对雷达探测等单个信号源的场景，无法直接用于大规模组网的移动通信系统。

本文基于理论分析和大量商用网络实测数据，对TDD系统大气波导干扰进行特征建模，并构建系统性的干扰控制体系。

1 大气波导干扰概述

1.1 大气波导干扰成因

TDD系统上下行采用相同频率，为了避免相邻基站间下行链路对上行链路的干扰，TDD系统设计了保护间隔（guard period，GP），目前中国移动现网4G、5G典型配置GP分别长约0.14 μs、0.21 μs，可分别避免约42 km、63 km范围内由传播时延造成的上下行交叉时隙干扰。

受地球曲率影响，基站间信号传播距离通常不超过最大视距传播距离LS[4]。LS与等效地球半径0、基站海拔高度、基站高度等相关，在华北平原等低海拔地区，典型的30 m基站高度对应的LS约为66 km。考虑基站天线主瓣朝向地面，通常有3°～9°不等的下倾角，且存在地面遮挡，实际信号传播距离远小于理论值，通常远小于33 km，GP可以起到很好的保护作用。视距传播示意图如图1所示。

图1 视距传播示意图

大气波导是一种气象引起的自然现象，当底层大气存在逆温（温度随高度增加而升高）和逆湿（水汽密度随高度增加而迅速下降）时，大气折射指数可能随高度急剧减小，电磁波传输时向下弯曲，当曲率超过地球表面曲率时发生超视距传播，超过GP保护范围。同时由于电磁波陷获在波导层内，信号没有遮挡，传播损耗较小，远端基站的下行信号经超远距离传输后仍有较高强度，将对近端基站的上行链路造成强干扰，即大气波导干扰。由于低空大气波导水平扩展范围较大，一般是数百千米量级，因此大气波导干扰发生时，多个地市甚至多个省成千上万个基站同时大范围受扰。大气波导超视距传播示意图如图2所示。

图2 大气波导超视距传播示意图

1.2 大气波导干扰分类

大气波导的形成与温度和湿度强相关，中国电波传播研究所研究表明，相关气象学过程主要包括海水蒸发、陆地夜间辐射冷却、平流运动、反气旋性下沉运动、锋面下沉运动，理论分析具有显著的地理和时间特征，这与我国各地区TDD系统基站的受扰情况统计相符。从现有干扰数据统计分析，我国大气波导干扰主要发生在每年的3—10月，通常4—8月较为严重[5]。干扰主要发生在平原地区和沿海地区，其中较严重的区域为华北平原、长江中下游平原、渤海湾、北部湾，东南沿海区域、东北平原、江汉平原等也偶有发生。

基于波导发生的地理特征不同，可将大气波导干扰粗略分为内陆波导干扰和海面波导干扰。其中内陆波导干扰主要发生在平原地区，发生后具有一定的规律性，通常夜间开始，早上日出前最强，日出后干扰迅速消退，与陆地夜间辐射冷却气象学过程非常匹配。海面波导主要发生在沿海城市，尤其是隔海相对的城市间，发生时间更为随机，全天均有可能，下午概率略高，可能与海水蒸发等气象学过程相关。部分华北平原城市可能会同时受到内陆波导干扰和海面波导干扰影响。TD-LTE现网2017年4月某一周7×24 h的归一化受扰程度曲线如图3所示。

图3 TD-LTE现网2017年4月某一周7×24 h的归一化受扰程度曲线

1.3 大气波导干扰源精确定位方案

为了解决大气波导干扰源无法精确定位的难题，笔者及团队曾设计了基于专用参考信号的TDD系统远距离干扰源定位方案，通过施扰站主动发送专用参考信号，并通过帧号、子帧号、频域位置和序列编码等表征基站身份信息，受扰站检测和解析该信号即可准确定位干扰源，具体流程已在文献[5-6]中详细介绍，定位参考信号的关键设计如下。

Ÿ 专用参考信号通常固定在GP前的下行符号发送，通常占用2个符号。

Ÿ专用参考信号的发射功率谱密度与下行广播信道保持一致。

Ÿ受扰站在每个上行符号都进行专用参考信号的检测。

该方案不仅用于精确定位干扰源，更为定量研究干扰模型积累了大量实测数据，相关检测数据将为大气波导干扰特征建模奠定了基础。

2 大气波导干扰特征建模

TDD移动通信系统内的大气波导干扰为多点多对点干扰，受扰站收到的干扰信号为大气波导通带内数百千米范围内施扰基站信号的叠加，具有显著的功率集总特征。

受扰站第个子载波、第个上行符号受到的干扰信号可建模表征为：

2.1 大气波导干扰功率集总特征

（1）第+个圆环内的所有基站，信号传播距离为(+)×sym，对应下行信号发送位置距离GP 0个符号。

（2）第++1个圆环内的所有基站，信号传播距离为(++1)×sym，对应下行信号发送位置距离GP 1个符号。

（3）第++2个圆环内的所有基站，信号传播距离为(++2)×sym，对应下行信号发送位置距离GP 2个符号。

（4）以此类推，直到圆环移除大气波导通道。

从上述叠加过程推导可知，大气波导干扰信号具有如下时域功率集总特征。

（1）如果各基站同时发送信号，圆环内将形成严重干扰叠加，干扰越强。

（2）如果各下行符号均发送信号，圆环间将形成干扰叠加，干扰越强。

（3）距离越近的环对应的下行发送位置离GP越近，总干扰越强。虽然圆环编号越大，环内的基站数越多，但信号传播距离越远，单站信号越弱；按自由空间传播模型计算路损，单站信号强度按对数衰减，而圆环内基站数近似线性增长，则环内各基站的总干扰随环编号增大而递减。

后续可针对上述特征，从下行信号发送时间、发送频度、发送符号维度进行系统设计，从而控制干扰。

进一步分析可知，受扰站的符号+1将受到第++1、++2个等圆环内所有基站的干扰，与符号相比，减少了干扰强度较强的第+环，预计受扰干扰将大幅减弱，则受扰站各符号干扰强度将递减，称为时域功率斜坡特征。

针对如图4所示的网络，采用4G现网典型参数进行仿真，得到了中心受扰基站和边缘受扰基站各符号的受扰强度，时域集总干扰仿真结果如图5所示，可以看到，中心受扰基站和边缘受扰基站都具备明显的功率斜坡特征，且中心受扰基站由于近距离干扰基站数多，每个环上的信号强度强，因此斜坡更陡，干扰下降更快。

图4 大气波导干扰区域基站分布

图5 时域集总干扰仿真结果

时域功率斜坡特征是大气波导干扰功率集总特性的直观表现，与制式无关，可用于识别大气波导干扰。笔者及团队选取了近期内陆城市H某基站的符号级受扰数据进行分析，某5G基站时域集总干扰实测结果如图6所示，其功率斜坡特征明显，与理论推导匹配。

图6 某5G基站时域集总干扰实测结果

从频域来看，第个子载波是否受扰取决于施扰站是否在该频域位置发送信号，如果施扰站频域位置分配是随机的，则功率集总后工作带宽上各子载波均受扰且受扰程度相当。但如果所有施扰站在某几个位置均发送信号，则将造成信号叠加，相应位置上的干扰强度大幅提升。对于TD-LTE系统，所有小区均全带宽发送CRS，主同步信号固定占用系统带宽中间约1 MHz的频域资源，且其时域发送位置离GP较近，容易造成强干扰，多站功率叠加后在频域受扰图中呈现全带宽受扰且中间凸起的特征，其被称为功率频域凸起，成为4G大气波导干扰的重要识别特征；对于5G系统，下行业务发生在初始接入BWP的概率更高，则对应频域位置受扰程度更严重，尤其是低话务时段，可用于识别5G大气波导干扰。

笔者选取了4G现网某个典型受扰基站的频域受扰数据，频域集总干扰实测结果如图7所示，中间1 MHz受扰程度明显高于其他频域位置，符合预期。

图7 频域集总干扰实测结果

2.2 发送天线增益

移动通信基站通常采用定向天线，不同方向的天线增益不同，相差可达数十分贝，计算大气波导干扰强度时需要合理选取天线增益参数。为保证地面的连续覆盖，基站天线在水平方向通常采用宽波束，即各方向的天线增益差异不大，如果将整个基站的多个扇区看作一个整体，则可近似忽略水平方向的天线增益差异。同时为保证覆盖距离，基站天线在垂直方向通常采用窄波束，如4G 8通道天线的典型主瓣波束宽度为4°～7°，不同垂直角度的天线增益差异较大，需要重点分析。

大气波导干扰传播与信号入射角的关系如图8所示。

图8 大气波导干扰传播与信号入射角的关系

表1 不同站高对应的

2.3 路损参数

大气波导干扰是海量施扰站干扰的叠加，前面建模表征了其总体上的功率集总特征，本节将对其中单个施扰站产生的干扰信号强度进行建模和分析。

大气波导干扰信号的传播模型可用抛物线方程对亥姆霍兹（Helmholtz）方程进行近似得到[1]。抛物线波动方程为[2]：

2017年中国移动组织在华北地区4G现网规模部署了干扰定位功能，采用抽样方式部署约4 000个监测站。笔者重点对既有海面波导干扰又有内陆波导干扰的沿海城市A进行分析，涉及4月10个基站的17万条专用参考信号检测数据，共检测到2 090个施扰站，后续将基于此对路损传播表达式进行修正和量化表征。

2.3.1 路损时间参数修正

大气波导干扰信号传播受气象条件变化影响，传播路损具有较强的时变性。以沿海城市A某基站检测到的79 km外内陆城市D某基站的干扰为例，在天线倾角、发射功率等基站参数不变的情况下，不同时刻检测到的大气波导干扰定位参考信号强度大幅变化，传播路损波动可达20 dB。大气波导干扰随时间变化曲线如图9所示，连续两天均在夜间检测到干扰信号，1:00左右信号强度最低，约为-119 dBm/180 kHz，8:00左右信号强度最强，可达-98 dBm/180 kHz，白天未检测到干扰。

因此路损表达式应新增时间参量，修正为：

图9 大气波导干扰随时间变化曲线

2.3.2 路损水平距离参数修正

信号实际传播距离是路损修正的关键参数，可基于施扰站和受扰站的坐标得到地理距离，理论分析可得，信号实际传播距离应大于地理距离，通过实测数据分析可量化信号实际传播距离与地理距离的差值，进而对路损表达式中的距离参数进行修正。

大气波导干扰定位参考信号固定在靠近GP的下行符号发送，通过信号检出符号可计算干扰信号传播时长，进而推算出信号实际传播距离。相关检测数据表明，沿海城市A同时受到海面波导和内陆波导的影响，海面波导干扰主要来自沿海城市B和沿海城市C，地理距离较远，平均达到300 km以上；对于内陆波导干扰而言，施扰站分布范围较广，包括华北地区多个内陆城市等，地理距离在50～350 km范围内均有分布。实际传输距离与地理距离差值如图10所示。

图10 实际传输距离与地理距离差值

如图10所示，总体而言大气波导干扰实际传播距离略大于地理距离，平均大23.6 km，其中海面波导干扰距离差值略小，平均约为17 km，内陆波导干扰距离差值约为25 km。

简单起见，差值统一按照均值23.6 km计算，则路损传播表达式可进一步修正为：

记系统工作频率为，单位为MHz，对路损表达式进一步展开计算，可得到：

2.3.3 简化场分量修正

由于大气波导范围较大，无法采用传统扫频仪打点测试等方法进行建模，因此使用受扰站的专用参考信号检测数据进行拟合分析，本文通过统计平均规避单站的特异性，选择参考信号检测数量较多的受扰基站。具体过程如下。

步骤1 用施扰站发射功率减去参考信号接收功率，加上发射天线增益和接收天线增益得到传播路损。其中发射天线增益根据施扰站天线倾角取-0.8°～0.8°准水平区间的均值，接收天线增益固定取均值8 dB。

步骤2 对相同检测符号检出的多个施扰站的路损做平均，得到对应信号传输距离的平均路损检测值。

针对内陆波导干扰场景，选取4月20日大气波导干扰较强的1:00—7:00的数据进行统计，沿海城市A受扰较严重3个小区18 780条检测数据中共筛选出942个施扰站，其中内陆城市D 150个（平均地理距离为159 km），内陆城市E 4个（平均地理距离为95 km），内陆城市F 258个（平均地理距离为334 km），内陆城市G 205个（平均地理距离为234 km），内陆城市H 325个（平均地理距离为273 km）。不同传输距离不同时间的内陆波导实测平均路损如图11所示。

图11 不同距离不同时间的内陆波导实测平均路损

从图11可看出，大气波导较强时，100～280 km距离内信号传输路损小于自由空间损耗，最多可降低10 dB；但大气波导干扰信号随传输距离增大衰减速度更快，每20 km平均衰减1.75 dB，在300～400 km传输路损大于自由空间损耗。使用平均路损数据进行二项式拟合，可得到内陆波导干扰夜间高干扰时段的()取值。内陆波导()二项式拟合曲线如图12所示。

则对应的路损表达式可量化为：

图12 内陆波导u(x)二项式拟合曲线

针对海面波导干扰场景，对4月4日大气波导干扰较强的1:00—7:00的数据进行统计，沿海城市A受扰较严重的3个小区2 780条检测数据中共筛选出80个施扰站，其中沿海城市C 3个（平均地理距离为370 km），沿海城市B 77个（平均地理距离为330 km），沿海城市A、沿海城市B、沿海城市C隔渤海湾相对，因此均为超远距离的施扰站。海面波导实测平均路损如图13所示。

式（9）和式（10）分别给出了大气波导干扰较强时刻内陆波导干扰和海面波导干扰的典型量化路损表达式，总体而言，大气波导干扰传播路损距离较近时小于自由空间模型，但随距离增加而快速增大，在传播距离较远时路损大于自由空间模型，典型条件下，传输100 km时大气波导干扰路损比自由空间模型低约10 dB；传输300 km时二者基本相当；传输超过300 km时，大气波导干扰路损约比自由空间模型大2～5 dB，后续可利用相关表达式定量估测大气波导干扰强度，支撑相关仿真、方案设计和预防优化。

3 基于特征建模的大气波导干扰控制体系

大气波导是自然现象，无法从传播途径上进行人为消除和干预，前期主要根据干扰源溯源后，从工程实践角度对受扰站优化方案进行了诸多探索，如受扰站调整天线下倾角、受扰站优化上行功控算法和调度算法等，不赘述[7-9]。本文将基于第2节对大气波导干扰特征建模和传播规律的研究结果，针对时域功率集总特征、频域功率集总特征和发送天线增益等特征，从TDD帧结构与组网设计给出4项原则，提前预防和降低大气波导干扰发生概率，从而实现全生命周期的干扰控制，可广泛适用于5G、6G系统。

3.1 预防干扰的TDD移动通信系统设计

如第2节的分析和推导，大气波导干扰具有显著的功率集总特征，若能减小下行信号或增大发送信号与GP的间距，将能有效预防干扰。笔者提出下行信号按需发送、常发下行信号远离上行时隙两项设计原则，并在5G系统设计过程中进行了实践，现网实测数据表明干扰预防作用明显，5G系统所受干扰比4G显著降低10 dB以上，且发生概率显著降低。

3.1.1 原则一：下行信号按需发送

除传输业务数据信号外，移动通信系统正常工作还需要基站发送广播信号、同步信号、解调参考信号等下行信号，为了避免功率集总，应尽量将解调参考信号等下行信号设计为有业务时按需发送，无业务传输的下行时隙应力争做到“0功率”，从而实现“0干扰”。在有业务的场景中，将业务优先调度在远离GP的下行时隙，等效于大幅增加GP长度，可以大幅降低大气波导干扰影响。理想情况下，基于下行信号按需发送原则进行系统设计，可以尽量减少常发下行信号，在无业务或低业务时，TDD系统大气波导干扰可趋近于0。

4G系统中小区公共参考信号（cell reference signal，CRS）是典型的下行常发公共信号，即使没有业务也会在每个下行时隙全带宽发送，成为大气波导干扰的主要来源。笔者团队及产业界一起，在推动5G帧结构设计时取消了CRS，解调参考信号采用用户级按需发送设计，同时也对下行广播信号进行了优化设计，系统信息块（system information block，SIB）可按需发送，有效减少下行信号系统开销。

3.1.2 原则二：常发下行信号远离上行时隙

对于系统中确需的固定常发下行信号，如同步信号、主信息模块（master information block，MIB）等公共信号，为减少时域功率集总，应设计为尽量远离上行时隙。同时为避免频域功率集总，其频域发送位置应尽量不固定、各基站错开，从而降低干扰。

TD-LTE系统主同步信号固定在特殊子帧的第3个符号发送，距离上行时隙较近，频域上固定占用系统带宽中间约1 MHz的带宽[10]，造成了4G大气波导干扰的功率频域凸起特征。笔者团队及产业界一起，在推动5G系统设计时进行优化，增大MIB、主辅同步信号等常发下行信号与GP的间隔，现网典型配置下保护间隔可达4G的5倍，同时还支持频域位置灵活配置，理论上5G MIB、主辅同步信号等不会再造成大气波导干扰。

TD-LTE和TDD NR的参考信号分布对比如图14所示。

笔者对2022年10月10日内陆城市G某县城约100个小区的受扰情况进行了统计，相同片区相同时段5G平均受扰强度比4G低11～19 dB，凌晨低话务时段受扰程度差距更明显，数据表明5G的系统设计确实有效预防了大气波导干扰。同区域4G/5G上行底噪对比如图15所示。

3.2 预防干扰的TDD移动通信系统组网设计

频率和天线是TDD移动通信系统大规模组网时的关键参数，针对频域集总特征和天线增益特征，笔者有针对性地提出控频率、控天线的系统组网设计原则，并基于4G现网进行了实践，效果良好。

3.2.1 原则一：干扰配对区域异频组网

基于受扰数据的相关性分析、干扰源定位数据，可得到地理区域间的互扰情况。合理规划各片区的基站工作频段，可实现远端站和近端站的异频或错频组网，避免或降低大气波导干扰。笔者对中国移动环渤海湾的大气波导干扰源检测结果进行了统计分析，发现隔海相对的片区间干扰关系相对明确且固定，以天津沿海片区和烟台沿海片区2017年4月的数据为例，施扰站检测数量占比均接近60%，互为主要干扰源。

图14 TD-LTE和TDD NR的参考信号分布对比

图15 同区域4G/5G上行底噪对比

中国移动在4G 1.9 GHz频段共有30 MHz频谱，以10 MHz为单位，分别记为F1、F2、F3，笔者团队统筹规划了沿海城市A片区和沿海城市B片区的基站频点，沿海城市A使用前20 MHz，沿海城市B使用后20 MHz，移频前后各频段受扰强度如图16所示，沿海城市B片区F3所受干扰平均比F2下降4 dB，同时沿海城市A F1所受干扰比F2平均下降3～7 dB，控制频率可有效降低大气波导干扰强度。

中国移动在5G 2.6 GHz频段共有160 MHz带宽，可拆分为100 MHz+60 MHz和80 MHz+80 MHz错频组网，正积极推进在相关区域部署。

3.2.2 原则二：降低准水平区间天线增益

根据第2节的分析，单个基站产生的干扰信号与-0.8°～0.8°准水平角度区间的天线增益强相关，因此应合理设计天线产品的方向图和基站天线下倾角，在满足覆盖距离要求的基础上尽量将天线零陷放置于准水平区间。

图16 移频前后各频段受扰强度

对于垂直维固定波束天线，应适当增大下倾角或采用上旁瓣抑制窄波束天线，可大幅降低可能产生的大气波导干扰。如现网广泛使用的8通道天线，普通天线典型的主瓣宽度为7°，如总下倾角为3°，则准水平区间的平均天线增益可达12 dBi；如增大下倾角至6°，则准水平区间的平均天线增益降低为－1.5 dBi；如采用上旁瓣抑制的高增益天线，主瓣宽带仅为4°，在总下倾角保持在3°的情况下，准水平区间的天线增益也降低至−3 dBi。上旁瓣抑制天线增益如图17所示。

图17 上旁瓣抑制天线增益

对于垂直维波束可灵活调整的大规模多输入多输出（multiple-input multiple-output，MIMO）天线，可根据用户位置等灵活调整下行信号波束方向、合理计算天线权值等，更有效地控制准水平区间的天线增益。目前5G已积极引入大规模MIMO站型，6G也有望成为标配。

4 结束语

本文总结了大气波导干扰的成因，并提出了海面波导干扰和内陆波导干扰的分类方法。之后对我国大气波导干扰特征进行建模，得到时域功率集总和频域功率集总两大特征，并通过仿真和现网实测数据进行了验证；基于理论分析和大量现网数据，定量分析了干扰强度时变规律、干扰强度与天线增益的关系、干扰传播距离与地理距离的关系，区分内部波导干扰和海面波导干扰，得到了干扰较强时段的精确大气波导干扰路损计算式，完善大气波导干扰传播模型，对于后续预测和预防大气波导干扰具有重要意义。最后基于大气波导干扰识别和表征的研究成果，提出预防大气波导干扰的帧机构与组网设计4项原则，包括下行信号按需发送、常发下行信号远离上行时隙、干扰配对区域异频组网、降低准水平区间天线增益，通过4G/5G系统设计和部署实践验证了方案的有效性，相关原则对于6G等TDD系统的后续演进和规模应用具有很好的指导意义。

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Research on characteristic model-based atmospheric duct interference control in TDD wireless communication system

WANG Xiaoyun1, DENG Wei2, ZHANG Long2, SU Xin2, ZHAO Shizhuo2

1. China Mobile Communications Co., Ltd., Beijing 100053, China 2. China Mobile Research Institute, Beijing 100053, China

Atmospheric duct interference is a seriousinternal interference of large-scale TDD wireless communication system according to specific meteorological conditions. The causes and classification of the atmospheric duct interference were analyzed firstly. Then a typical quantitative interference signal propagation model of inland and sea atmospheric duct were proposed and the power characteristics of massive interference sources in time domain and frequency domain were verified. The feature of the proposed model is based on a large number of data in real 4G/5G network environment, which is of great significance for the prediction and cancellation of atmospheric duct interference. Finally, four design principles were proposed for the frame structure and networking in TDD system to control atmospheric duct interference based on the characteristics of the proposed model. The verification in 5G network shows that the uplink interference drops more than 10 dB by the proposed interference control principles. It will also be instructive for the design of 6G system.

TDD system, atmospheric duct interference, propagation model, interference control

TN929

A

10.11959/j.issn.1000–0801.2022286

2022–10–10；

2022–11–10

王晓云（1968- ），女，中国移动通信集团有限公司教授级高级工程师、技术部总经理，主要研究方向为移动通信网络演进技术、4G/5G/6G超大规模网络的系统架构和组网技术。

邓伟（1978- ），男，中国移动通信有限公司研究院高级工程师、无线与终端技术研究所所长，主要研究方向为4G/NB-IoT/5G无线技术、空天地一体化网络、工业互联网等。

张龙（1985- ），男，中国移动通信有限公司研究院无线与终端技术研究所技术经理、高级工程师，主要研究方向为4G、NB-IoT、5G无线技术和5G垂直行业网络解决方案。

苏鑫（1989-），女，博士，中国移动通信有限公司研究院研究员，主要研究方向为无线传输基础理论、分布式MIMO等。

赵世卓（1993-），男，中国移动通信有限公司研究院工程师，主要研究方向为5G专网技术等。