用户数量的持续攀升，给中国移动GSM网络带来越来越沉重的负荷。驻留在2G网络上的用户对不同业务的需求，尤其是对数据业务的需求持续增长，需要运营商持续扩容网络、小区分裂来满足，而扩容、小区分裂又导致GSM网络底部噪声不断抬升，需要更强的基站信号来保障通信要求的C/I（载干比），进而要求建设更多的基站。这样的恶性循环直接影响了手机用户的通话质量。
此外，移动GSM网络数据业务占用的无线资源已经超过语音业务，而数据业务没有开启下行功率控制，数据业务的大量使用也客观抬升了网络的底部噪声。对此，网优工程师正在积极寻找各种降低网络干扰、提高语音质量的办法，包括开通AMR、GPRS下行功控、动态数据资源调控等，其中上行分集接收技术中的空时干扰抑制合并算法STIRC可通过先进的信号处理算法降低底噪干扰，提高通话质量。
有效利用分集接收技术
分集接收技术是一项典型的抗衰落技术，可以有效提高多径衰落信道下的传输可靠性。空间分集技术已成功应用于模拟移动通信系统，GSM系统的上行链路基站端，广泛采用分集接收技术，本文主要讨论在上行链路分集接收技术使用的算法。
空时干扰抑制合并算法（STIRC）是上行分集接收技术中干扰抑制合并算法（IRC）的增强版本。IRC是一种比较先进的干扰抑制算法，可以提高GSM系统中的信号接收质量；这一技术主要应用于基站的上行链路，通过天线的分集接收，接收到的信号通过“合并算法”给出不同的权值，经过加权合并后，输出到均衡器进行信道解码。对于上行信号合并，平均增益合并（EGC）最简单，但效果最差；最大比合并（MRC）比较简单，通过估计不同支路的信道状态，提供各支路的权值比例，可以获得3~5dB的C/I 增益。IRC 比MRC 复杂很多，但能够取得更优的效果，最高可以获得11dB 的C/I 增益。
STIRC算法主要针对2G基站上行分集接收，将终端发出的上行信号联合进行信号干扰消除处理，降低网络底部噪声，从而达到降低基站发射功率、提升上行链路通话质量（对端听到的声音）的目的。
STIRC与IRC的主要区别是：IRC首先检测并抑制各分支上的干扰，然后再对各分支采用MRC，即根据每条参与合并分支的信噪比加权，IRC对单干扰源（如共道或邻道干扰）是理想的干扰抑制技术；IRC通过分开的上行信号干扰消除处理，没有完全考虑互相关性，而STIRC将上行信号联合进行信号干扰消除处理，提升了去噪化的能力。
STIRC适用场景及试点试验
STIRC算法在高用户密度地区效果更明显，可明显提升上行通话质量，达到更高的平均用户吞吐量、更好的频谱效率，提高业务和控制信道性能。
在某市的试点中，网优人员选取了上行干扰较多的BSC1-14之中18个小区，采集早忙时和晚忙时时段的各项网管指标进行了采用STIRC算法前后的通话质量对比分析。
1．试点区域的上行通话质量变化趋势，如图1所示。
上行通话质量是衡量用户通话感受的重要指标，从图1中可以看出：STIRC实验参数修改后，UL0-2级和UL0-5都有所提升，提升幅度为1.33%和0.3%（UL0-2级指标平均保持在98%左右）。
2．试点区域的MS平均发射功率变化趋势，如图2所示。
