基于套餐驅(qū)動型負荷增長的擴容規(guī)劃

徐鑫校，王凌風（.浙江省通信產(chǎn)業(yè)服務(wù)有限公司，浙江杭州30005；.華信咨詢設(shè)計研究院有限公司，浙江杭州30004）

0 引言

隨著LTE網(wǎng)絡(luò)的不斷完善發(fā)展，一方面4G用戶保持快速增長態(tài)勢，另一方面移動數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)流量需求也越來越大。移動支付、視頻廣播等各種移動互聯(lián)網(wǎng)應用的普及，帶動數(shù)據(jù)流量呈爆炸式增長。據(jù)工信部最新統(tǒng)計數(shù)據(jù)，2017年移動互聯(lián)網(wǎng)接入流量消費達246億GB，比上年增長162.7%，增速較上年提高38.7%。全年月戶均移動互聯(lián)網(wǎng)接入流量達到1 775 MB，是2016年的2.3倍，2017年12月當月戶均接入流量高達2 752 MB。其中，手機上網(wǎng)流量達到235億GB，比2016年增長179%，在移動互聯(lián)網(wǎng)總流量中占95.6%，成為推動移動互聯(lián)網(wǎng)流量高速增長的主要因素。

移動數(shù)據(jù)流量的迅猛增長正改變通信信息業(yè)發(fā)展格局，電信產(chǎn)業(yè)生態(tài)鏈呈現(xiàn)變革的趨勢［1］。數(shù)據(jù)流量業(yè)務(wù)是4G時代運營商業(yè)務(wù)的主要增長點，“流量經(jīng)營”日益成為中國運營商們新的轉(zhuǎn)型焦點［2］。隨著“冰激凌套餐”“任我看”“天翼不限流”等套餐活動的推出，3家基礎(chǔ)網(wǎng)絡(luò)運營商的流量經(jīng)營競爭也趨于白熱化，在不限流量類套餐的驅(qū)動下，用戶月均流量迅猛增長?？焖僭鲩L的數(shù)據(jù)流量業(yè)務(wù)給移動網(wǎng)絡(luò)帶來了海嘯般的沖擊［3］，數(shù)據(jù)流量所帶來的網(wǎng)絡(luò)負荷問題，正成為運營商關(guān)注的焦點。

網(wǎng)絡(luò)發(fā)展是漸進的，在時間序列上的變化呈現(xiàn)出一定的規(guī)律性，容量規(guī)劃既能夠避免載波資源的空閑，又可以匹配實際需求，有利于提升用戶感知［4］。應對套餐驅(qū)動帶來的網(wǎng)絡(luò)負荷增長，需根據(jù)流量及用戶增長趨勢，合理配置網(wǎng)絡(luò)資源進行容量擴容規(guī)劃，避免資源空閑，提升用戶感知。

根據(jù)3家基礎(chǔ)運營商普遍采用的網(wǎng)絡(luò)負荷評估指標，通過不限流量套餐前后用戶應用行為的對比分析，對不限流量套餐所帶來的流量增長預測方法進行相應研究，并結(jié)合RRC有效用戶數(shù)增長、PRB利用率增長的預測研究，探討在不限流套餐驅(qū)動環(huán)境下網(wǎng)絡(luò)負荷的增長及采取的擴容思路和方法。

1 基于套餐驅(qū)動型的流量預測

一般而言，網(wǎng)絡(luò)流量具有高度自相關(guān)、隨機性和非線性等時間序列特征，因此，可以根據(jù)網(wǎng)絡(luò)流量時間序列特征對網(wǎng)絡(luò)流量進行預測［5］。在不限流業(yè)務(wù)推出之前，移動網(wǎng)絡(luò)流量增長可以根據(jù)歷史流量的時間序列特征進行預測，但在此之后，流量增長來源于套餐的驅(qū)動效應明顯，按歷史流量數(shù)據(jù)的時間序列特征進行流量預測，明顯不適用于因套餐因素刺激的流量預測和相應容量擴容規(guī)劃。

圖1 不限流套餐節(jié)點前后周流量TOP 20業(yè)務(wù)應用對比圖

1.1 套餐驅(qū)動型流量現(xiàn)狀分析

4G網(wǎng)絡(luò)承載的數(shù)據(jù)流量受多種因素影響，包括終端因素、網(wǎng)絡(luò)因素和市場因素等［6］。LTE用戶使用數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)產(chǎn)生移動數(shù)據(jù)流量主要受制于3個方面的因素：終端、網(wǎng)絡(luò)帶寬和資費水平［7］，其中資費水平對流量影響更為明顯。自不限流套餐業(yè)務(wù)開展以來，用戶行為習慣也發(fā)生著明顯的變化，從某省運營商用戶監(jiān)控平臺的用戶行為，在套餐前后節(jié)點的對比分析可以看出，愛奇藝、QQ、PPS等視頻類應用由原37%提升至66%，由此帶來的就是全網(wǎng)日均流量增長迅猛，部分熱點地區(qū)負荷超重（見圖1）。

1.2 流量預測方法概述

近年來國內(nèi)各研究者針對流量預測的模型構(gòu)建研究，主要有傅里葉模型［8］、粗粒度網(wǎng)絡(luò)流量的灰色模型［9］、基于灰色小波的網(wǎng)絡(luò)流量組合預測模型［10］、FARIMA網(wǎng)絡(luò)流量預測模型［11］等。業(yè)務(wù)預測的常用方法主要包括瑞利分布預測、邏輯曲線預測、普及率法以及回歸法預測等［12］，此外業(yè)務(wù)預測TRMPAS 6步法［13］在現(xiàn)網(wǎng)中也得到了相關(guān)應用，基于人工神經(jīng)元的流量預測則非常適合用于大規(guī)模的信息處理和預測［14］，以上預測模型及方法在常規(guī)流量業(yè)務(wù)的預測中得到很好的應用，但對于不限流套餐因市場因素突變而帶來的流量增長預測，則缺乏一定的準確性和適用性。

1.3 基于套餐驅(qū)動型流量預測思路

圖2 網(wǎng)絡(luò)流量負荷增長預測總體思路

1.3.1 市場常態(tài)業(yè)務(wù)增長預測

通過歷史流量數(shù)據(jù)，采用相應的常規(guī)預測模型及預測方法，估算流量自然增長趨勢。首先從PRS/網(wǎng)管中獲取網(wǎng)絡(luò)歷史流量數(shù)據(jù)，通?；?～6個月的數(shù)據(jù)對未來1～3個月的數(shù)據(jù)進行預測是比較準確的，超過這個時間長度由于市場、社會等因素的變化將導致預測出現(xiàn)偏差［15］，因此獲取歷史流量數(shù)據(jù)的時間跨度建議在半年以上；其次按時間序列繪制網(wǎng)絡(luò)單日或月均流量隨時間變化的趨勢圖，以此估算網(wǎng)絡(luò)在無套餐等特殊市場因素影響下的流量自然月增長情況?？紤]到數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)常規(guī)變化特征，數(shù)據(jù)獲取的起止時間點建議避開受春節(jié)影響的1、2月份，校園場景則建議避開寒暑假月份。

1.3.2 套餐驅(qū)動型業(yè)務(wù)增長預測

套餐驅(qū)動型業(yè)務(wù)增長，主要來源于2個方面，一方面是基礎(chǔ)套餐類的業(yè)務(wù)增長，以電信不限流套餐為例，目前有49元、99元、129元、169元、199元、299元等套餐。不限流套餐用戶有新增的訂購用戶，此部分用戶發(fā)展增長趨勢，可以參照市場部門用戶發(fā)展計劃及周用戶增長速率進行預測；也有存量轉(zhuǎn)化部分，以現(xiàn)在中國電信主流套餐樂享4G套餐向“天翼不限量”套餐轉(zhuǎn)化為統(tǒng)計對象，考察各檔位套餐超套情況，估算不限流套餐用戶存量轉(zhuǎn)化用戶數(shù)的發(fā)展趨勢。

套餐驅(qū)動型業(yè)務(wù)增長另一方面，來源于疊加套餐的業(yè)務(wù)增長。疊加套餐作為基礎(chǔ)套餐的補充，與基礎(chǔ)套餐不存在替代關(guān)系，可自由疊加。因其靈活性，促銷往往針對特殊業(yè)務(wù)、特殊時段、特殊場景，缺乏預測歷史參考。因此建議與市場部門溝通疊加套餐訂購預期進行預測。

根據(jù)基礎(chǔ)套餐訂購數(shù)及不同檔位，以及基礎(chǔ)套餐和疊加套餐用戶周耗流量占比、用戶使用應用場景情況，并以此估算對流量的帶動效應，得出相應套餐驅(qū)動環(huán)境下的流量增長趨勢，結(jié)合之前的市場常態(tài)流量自然增長趨勢，以現(xiàn)網(wǎng)小區(qū)當前流量為基準，預測規(guī)劃期內(nèi)的流量增長。

2 用戶增長預測

4G用戶增長關(guān)聯(lián)因素眾多，一般來說和網(wǎng)絡(luò)資費、終端能力、網(wǎng)絡(luò)服務(wù)水平、市場營銷等相關(guān)聯(lián)。真實出賬用戶數(shù)，也即市場前端發(fā)展的4G用戶數(shù)，在網(wǎng)絡(luò)中表現(xiàn)為MME附著用戶數(shù)［16］，這類用戶數(shù)主要反映了核心網(wǎng)側(cè)網(wǎng)絡(luò)負荷，與無線側(cè)（eNodeB）的負荷關(guān)聯(lián)不大。無線側(cè)網(wǎng)絡(luò)負荷更關(guān)注有效RRC用戶數(shù)，而有效RRC用戶與MME附著用戶（真實出賬用戶）的增長有所不同，更多取決于用戶行為的變化，兩者增長幅度偏差較大。根據(jù)現(xiàn)網(wǎng)統(tǒng)計表明，小區(qū)RRC有效用戶和小區(qū)流量增長基本呈線性關(guān)系，如圖3所示，因此，RRC有效用戶數(shù)與流量可以采用相同的增長率進行預測。

圖3 小區(qū)有效RRC用戶數(shù)與小區(qū)總流量關(guān)系圖

3 PRB利用率增長預測

PRB利用率的增長與流量的增長息息相關(guān)，流量的增長必然也會導致PRB利用率的增長，隨著PRB利用率增長，在同頻組網(wǎng)場景下的干擾也隨之上升，頻譜利用率則相應下降。

2.7 心理護理 因口腔劇烈疼痛，張口困難，患兒不愿意接受口腔護理。應耐心向患兒講解口腔護理對疼痛愈合的重要作用，以表揚的方式鼓勵患兒配合。當患兒雙唇水腫及口腔黏膜潰瘍糜爛，暫時不能說話表達自己的需求時，則出現(xiàn)煩躁、哭泣等表現(xiàn)。應與家人一同耐心地指導患兒表達個人需求，讓患兒通過打手勢和寫字來表達自己的需要。采取各種手段給患兒以心理支持，尋找可能的交流方法，使其心情舒暢地接受護理。

3.1 下行PRB利用率增長預測

圖4給出了平均CQI與PRB利用率關(guān)系，從圖4可以看出，PRB利用率由12.5%至25%增長1倍時，平均CQI從10.7降至10.4，約下降0.3。

UE用戶上報的CQI指標既反映了LTE網(wǎng)絡(luò)全網(wǎng)無線信號覆蓋質(zhì)量，又反映了下行信道編碼的效率，如表1所示。在每個調(diào)制階數(shù)內(nèi)，隨著CQI的提升，MCS也將提升，即編碼效率隨之提升，反之，CQI降低，為了確保傳輸?shù)目煽啃裕捎梅€(wěn)妥的MCS，降低編碼速率和效率。根據(jù)3GPP協(xié)議中CQI與編碼效率的關(guān)系，如圖4所示的CQI下降0.3時，頻譜效率大約下降至原來的92%。

圖4 平均CQI與PRB利用率關(guān)系圖

表1 CQI與調(diào)制編碼方式及編碼效率映射表

下行PRB利用率增長=流量增長倍數(shù)/頻譜效率下降倍數(shù)=2/0.92≈2.17

則：預測下行PRB利用率增長率=下行流量增長率×1.17

3.2 上行PRB利用率增長預測

基于現(xiàn)網(wǎng)數(shù)據(jù)，上行網(wǎng)絡(luò)負荷的抬升導致上行干擾也隨之抬升，上行干擾抬升，則導致上行頻譜效率下降，根據(jù)現(xiàn)網(wǎng)數(shù)據(jù)統(tǒng)計，上行PRB利用率由20%上升至40%，MCS階數(shù)約下降2階，如圖5所示。

圖5 上行MCS與PRB利用率關(guān)系圖

上行MCS階數(shù)下降2階時，對應的頻譜效率約下降至原來的89.7%。

上行利用率增長=流量增長倍數(shù)/頻譜效率下降倍數(shù)=2/0.897≈2.23

則：預測上行PRB利用率增長率=上行流量增長率×1.23

上行CCE資源的抬升與業(yè)務(wù)增長及用戶數(shù)相關(guān)，建議考慮與流量增長因子相同。

4 基于套餐驅(qū)動型的擴容規(guī)劃

4.1 擴容流程概述

結(jié)合各基礎(chǔ)運營商相應的擴容門限，通過上述流量、用戶數(shù)、上下行PRB利用率的相關(guān)預測，進行相應的擴容規(guī)劃。以中國電信4G網(wǎng)絡(luò)擴容標準為例，如表2所示。

表2 中國電信4G小區(qū)擴容門限暫行標準

在流量、PRB利用率、RRC連接用戶數(shù)3個擴容門限基礎(chǔ)上，增加對應價值小區(qū)的判斷準則，可以確保擴容具有針對性，避免擴容的盲目性。具體流程如圖6所示。

4.2 擴容方式選擇

目前各運營商4G網(wǎng)絡(luò)組網(wǎng)普遍采用多頻組網(wǎng)的方式，多頻段可以提供更多容量支撐。因此，擴容應優(yōu)先選擇載波擴容進行多載波的負荷均衡，當多頻載波滿配時，可以按場景選擇載波裂化或容量下沉，以及 3D MIMO［16］、Massive MIMO 等 5G 技術(shù) 4G 化的手段，提升網(wǎng)絡(luò)容量配置。

圖6 基于套餐驅(qū)動型負荷增長的擴容規(guī)劃流程圖

5 結(jié)束語

隨著各運營商不限流量套餐的持續(xù)推廣，4G網(wǎng)絡(luò)容量不足的問題正成為各運營商的網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化建設(shè)的重點，LTE網(wǎng)絡(luò)的擴容規(guī)劃，需結(jié)合各自擴容門限，合理預測市場常態(tài)下的負荷增長以及套餐驅(qū)動型情況下的負荷增長，有針對性地進行擴容規(guī)劃，可以在一定程度上避免擴容規(guī)劃的盲目性。