由图

1 可以说明如下两点：

●  高负荷网络下 PCCPCH C/I 不能等同于 DPCH C/I：PCCPCH C/I 小于-3dB 的采样点

为

0.75%左右，而等效 DPCH C/I 小于-3dB 的采用点占到 5.90%。

●  基于 DECI 优化后 DPCH 覆盖有较大改善：等效 DPCH C/I 小于-3dB 的采样点由

5.90%改善到 1.03%。

高负荷网络

RRM 解决方案——MDIC

多小区下行链路干扰协同

MDIC(Multi-

Cell

 Downlink Interference Coordination，MDIC)

是一种同频干扰规避算法，主要策略是通过综合考虑服务小区的功率以及邻区干扰情况，
给用户分配合理的资源，确保下行链路具有良好的

C/I； 同时，实时监控用户下行链路的

C/I，并在恶化前进行调整，保证用户业务连续，提升用户感知。MDIC 算法包括基于邻区
干扰的资源分配策略和基于用户链路干扰检测的资源调整策略两方面。

基于邻区干扰的资源分配策略，通过上报邻区的

PCCPCH RSCP 确定干扰邻区集合，

通过服务小区可用功率和干扰邻区的干扰估算下行链路质量，综合上述两步估算的干扰情
况，将用户分配到干扰小的频点

/时隙。

基于用户链路干扰检测的资源调整策略，是用户遭到较大干扰时，就触发调整，将用

户调整到干扰小的频点时隙；判断用户下行干扰的因素有：下行

ISCP、下行 SCP、下行

BLER。对于静止保持的用户，调整到干扰小的时隙有利于降低掉话率，提升用户感受，并
降低整个系统的干扰程度；对于移动用户，在切换前将其分配到一个干扰小的时隙，则有
利于切换重配消息的下发，能有效提高切换成功率。

MDIC 具备以下特点：

●  MDIC 算法的资源分配和调整都是直接针对干扰进行；

●  MDIC 算法对于干扰的计算和检测，是以用户为粒度进行；

●  MDIC 算法的干扰规避策略是时隙级的；

这几点确保了

MDIC 算法能在有干扰的情况下，准确地定位干扰并有效地规避；同时