提升用戶感知的無線參數自動化診斷方法研究

王磊，張鵬，沈驁，徐晶

（1 中國移動通信集團設計院有限公司，北京 100080; 2 中國移動通信集團吉林有限公司，長春 130061）

1 研究背景

現有的網絡優化系統設計思路，大多是通過對各類網絡運行指標的統計分析和報表呈現，來找出問題小區，再針對發現的問題小區、最差小區進行諸如干擾、掉話、接入、切換等多方面的深入分析和排查，進而制定優化方案進行實施驗證。這種優化流程雖然可以及時監測網絡質量的下降，并有針對性的進行問題處理，但是大多時候，當網優工程師發現網絡質量下降時，用戶感知已經受到了嚴重影響，投訴量上升已成為事實。因此，當前這種以網絡運行指標為導向的優化流程，并不能預先診斷出在網絡結構、網絡配置等方面存在的深層次問題，也就是說，在網絡質量出現明顯下降之前，無法提前分析出可能影響到網絡質量的問題隱患。

同時，在網絡優化工作中，調整無線參數設置對網絡質量有著重要影響，而當前的網優分析流程中，對參數設置的檢查步驟卻是分散在了問題定位的各個子環節，且一般都是在出現網絡質量問題后才在網絡局部進行參數設置的排錯分析。對于每次優化工作，參數分析環節總是需要進行大量重復性的排查工作，這就限制了網絡優化工作效率的提升。

本文提出的方法正是為了彌補當前網絡優化方法的不足，提出以參數優化預警為核心，使用診斷規則標準權值庫，對影響無線網絡結構、網絡配置方面的關鍵參數設置實施全網深度分析，并對輸出的違規結果進行綜合評價、加權計算后作為預警優先級的依據，并能夠根據網絡質量的波動情況，自動調節待處理問題的緊急程度，迭代式的將當前最嚴重的問題隱患推送至一線分析人員。

2 技術架構設計

本文提出的方法旨在進一步提高當前網絡優化工作效率，減少網絡優化分析過程中的大量人工重復性工作，將無線參數深度分析應用在日常優化工作中，建立一套完整的參數優化預警機制，從而實現在網絡質量下降前，提前作出問題診斷，并能及時通知優化工程師調整網絡配置。

圖1 無線參數預警分析系統總體框架

本文提出的方法由13個功能模塊組成，按功能類別可分為：預警分析支撐、核查引擎算法兩大部分。總體設計如圖1所示。

2.1 預警分析支撐

步驟1：首先，建立參數核查規則基準權重表：此表用于指示各項參數分析規則與預警基準權重的映射關系，將參數分析規則分為如下4類：

（1）參數取值設置違反標準規范中的取值范圍，即參數值設置錯誤；

（2）參數取值設置不違反標準規范的取值范圍，但在特殊覆蓋場景下設置不合理；

（3）參數間關聯關系設置錯誤；

（4）參數間關聯關系設置不合理。

將以上各類分析規則均按照嚴重程度由高到低劃分為以下5種預警級別：危險（Critical）、錯誤(Error)、警告(Warning)、注意(Notice)、報告(Information)。

基于以上條件建立的參數核查規則基準權重表如表1所示。

步驟2：需建立懲罰系數表，用于對違規結果預警優先級的細粒度調節。

設參數核查規則輸出的違規項數量n，如n大于特定門限E，且設其持續時間t,超過時間門限T，則定義離散懲罰系數r(n,t)，用于擴大此項核查違規結果的權重。

基于以上定義，建立的懲罰系數表如表2所示。

步驟3：進行數據源準備：含無線參數數據采集、解析、導入、存儲過程。

步驟4：此步驟完成參數閾值預警分析規則的建立和導入：由于參數閾值類核查規則，會隨著覆蓋場景的不同、專項網絡優化任務的不同、以及設備版本的升級而不斷進行調整，因此，此步驟需提供參數閾值類核查規則導入接口。

表1 參數核查規則基準權重表

表2 參數核查規則懲罰系數表

步驟5：基于以上各步，此處計算無線參數預警分析的總權重：使用多維度的無線參數分析規則對特定覆蓋范圍內的小區配置參數進行分析后，將核查規則i輸出的違規項數量記為n(i);查詢基準權重表，得到規則對應的基準權重U(i)，同時根據數量n(i)和持續時間t(i)，查詢懲罰系數表，得到r(i),計算基本預警權重：

上述公式(1)在計算基本預警權重時，充分考慮了各類無線參數設置規則對于網絡質量所產生的不同程度的影響，同時，將違規項數量過多，未處理時間過長等因素通過懲罰系數的方式進行加權體現，并且也可以根據不同的網絡場景進行靈活動態的調整。

由于對無線網絡參數進行綜合分析評價，最終是為了指導網優工程師及時調整網絡中不合理或不正確的配置，提升網絡整體質量，同時降低網絡問題隱患，因此，本方法在公式(1)的基礎上，根據現網的話務統計指標情況，進一步設計了附加預警權重，即最差小區偏離度D，從而可以更加合理的對預警優先級進行深度排序，定義如下：

其中,Sj為最差小區定義指標j的標準門限值,xj為指標j的現網統計值,λj為幅度調整系數(λj>0),當xj-Sj> 0時，說明相應統計指標劣化，且超過了標準門限，因此將作用于公式（1）一個正偏置，抬升了公式(1)的基本預警權重，從而提高了預警優先級，反之，將作用一個負偏置，相對降低了優先級。

綜上，無線參數預警分析的總權重為：

基于以上算法，對無線參數違規項的預警權重進行計算后，按照總權重進行優先級排序，將對網絡質量影響最嚴重的參數設置違規項進行預警推送，指導優化工程師進行現網配置調整。

2.2 核查引擎算法

2.2.1 影響客戶感知的參數診斷分析

本模塊設計用于核查通信全過程中影響用戶感知的重點參數設置，按照通信場景分為：終端空閑階段分析規則、終端起呼階段分析規則、終端通話階段分析規則、終端掛機階段分析規則、終端使用數據業務分析規則。

2.2.2 專項網絡優化分析參數診斷分析

本模塊設計用于專題優化任務中的參數取值核查，包括異頻段均衡專題優化參數分析規則、數據話音均衡專題優化參數分析規則、干擾評估專題參數分析規則、乒乓切換專題優化參數分析規則。

2.2.3 特殊覆蓋場景下參數診斷分析

本模塊設計用于在特殊覆蓋場景下的參數取值合理性核查規則，參數設置的覆蓋場景可劃分為：一般室內、高層室內、密集室外、一般室外、高校、城中村、廣覆蓋、體育場、高速鐵路、高速道路、高架橋、隧道。

2.2.4 自定義參數規則診斷分析

本模塊設計提供參數分析核查規則的可編程接口（API）,用于實現復雜參數核查規則的定制開發，如同鄰頻分析規則、同頻同BSIC分析規則、同主頻同擾碼組分析規則、復合碼相關性分析規則、頻譜利用率分析規則。

2.2.5 參數間關聯規則診斷分析

本模塊設計用于核查兩個或多個參數現網值取值關系是否符合預先定義的關聯性規則。參數間關聯性規則可使用數學關系式及邏輯關系式進行描述。

2.2.6 網元間參數設置一致性診斷分析

本模塊設計用于核查同一參數在一定網元范圍內的現網值設置是否一致。可選網元范圍包括但不限于：MSC、LAC、BSC、BTS、Cell，TRX。

2.2.7 現網庫與規劃庫參數一致性診斷分析

本模塊設計用于周期或人工核查指定網元或全網的規劃參數取值和現網參數取值是否相同，同時，結合參數的分級定義、及無線參數調整的工單管理流程，用于監控核查重點參數的現網值被錯誤修改、以及參數值被頻繁修改的情況。

2.2.8 單制式系統內鄰區參數診斷分析

本模塊設計用于分析單制式系統內鄰區配置，采用的規則算法包括：單一系統內過多、過少、單向、過遠鄰區核查；單一系統內同基站下小區之間的鄰區漏配情況核查；單一系統內鄰區關系中源小區、目標小區無法找到對應的實際小區核查；單一系統內鄰區（或外部小區）參數一致性核查。

2.2.9 多制式異系統間互操作診斷分析

本模塊設計用于分析多制式異系統間的互操作配置，采用的規則算法如下：異系統間過多、過少、單向、過遠鄰區核查；異系統間共站址小區之間的鄰區漏配情況核查；異系統鄰區關系中的源小區、目標小區無法找到對應的實際小區核查；異系統鄰區（或外部小區）參數一致性核查；異系統互操作參數閾值合理性核查。

3 GSM/TD-SCDMA互操作專題優化診斷分析

3.1 選擇參數配置核查規則（7項）

GSM->TD-SCDMA重選參數合理性核查算法；TD-SCDMA->GSM重選參數合理性核查算法； TDSCDMA->GSM切換參數合理性核查算法； GSM/TD-SCDMA外部小區參數一致性核查；GSM/TDSCDMA鄰區與實際小區一致性核查； GSM/TDSCDMA共站址小區之間的鄰區漏配情況核查； TDSCDMA的GSM鄰區同BCCH檢查。

3.2 選取性能監控指標（10項）：

TD-SCDMACS分流比例、TD-SCDMA PS分流比例、TD-SCDMA業務滲透率、TD-SCDMA用戶滲透率、CS域無線接通率、CS域無線掉話率、CS域2G/3G切換成功率、PS域無線接通率、PS域無線掉話率、PS域2G/3G切換成功率。

設編制上述規則的標準權值表后，并將分析算法應用于全網，考慮性能指標偏離度，如根據本文所述方法計算綜合預警權重，進行綜合評價后，劃分如表3所示的5類小區。

從表3可以看出，Cell_A、Cell_B類小區參數設置不合理權重與性能指標偏離度呈正相關，且綜合預警優先級最高，是需要優先處理的部分。

表3 GSM/TD-SCDMA互操作專題預警分析

Cell_C類小區雖然參數設置存在少量不合理、但監控指標基本達標，需進一步分析特殊覆蓋場景與用戶業務分布情況，因此處理優先級為中。

Cell_D類小區雖然參數設置基本合理，但監控指標未達標，需進一步分析設備故障、外部干擾、容量不足等原因，因此處理優先級為中。

Cell_E類小區參數設置基本合理，且指標優于預期，因此處理優先級較低。

根據以上分析結果，給出參數分析綜合預警，并根據話務質量統計指標的波動情況，自動調節待處理問題的緊急程度，迭代式的將當前網絡問題隱患，按優先級推送至一線優化分析人員。

4 總結

本文提出的方法改進了傳統網絡優化方法的不足，以參數優化預警系統為核心，能夠對影響無線網絡結構、網絡配置方面的關鍵參數設置實施全網深度分析，并對參數分析輸出的違規結果進行綜合權重計算，從而可以在網絡質量下降之前，指導網優工程師及時調整網絡中配置不正確或不合理的參數設置，實現了對無線網絡的精細化分析和自動化診斷。如將本方法應用在日常網絡優化工作中，進行反饋迭代，最終目標是將影響網絡質量的隱患因素逐步排除，為無線通信網絡持續的高質量運行保駕護航。

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