LTE原始MR數據挖掘及在網絡優化中的應用

沈楠 趙春陽 余飛

摘要：原始MR為海量明細數據，不易存儲及應用，通過對原始MR數據進行了數據挖掘，在此基礎上實現了在無線網絡優化中的幾種典型應用，為原始MR數據的后續開發及應用提供了參考。

關鍵詞：原始MR;數據挖掘;網絡優化;LTE

中圖分類號：TN929.53

文獻標識碼：A

DOI： 10.15913/j.cnki.kjycx.2019.09.067

1 引言

測量報告（ measurement report，MR）是TD-LTE系統的一種重要功能，終端上報的測量結果可以用于系統中小區選擇/重選及切換等事件的觸發，也可以用于維護和觀察系統的運行狀態，是網絡優化中的主要數據來源之一。

在日常網絡優化中，原始的MR數據由于數據量巨大，不適宜直接存儲和使用，一般是將MR中所需要的關鍵字段數據入庫后再統計使用，使用起來方便靈活。這樣處理的后果就是原始MR數據中數據與數據之間的關聯以及大量有用的細節信息被丟棄了，而這種被丟棄的數據有可能被用來進行深層次的數據挖掘及應用，實現網絡數據應用的最大化，從更深的層次上實現多個維度的關聯分析及網絡數據的拓展應用。

某特大型城市全天原始MR數據的壓縮包在800 G左右，解壓縮后數據量會達到IOT左右，原始MR數據的開發及使用具有較高的技術門檻和需要占用大量的軟硬件資源，隨著計算機技術及大數據應用快速發展的背景下，對原始MR數據的分析及挖掘成為可能。

2 原始MR數據的內容及特點

目前LTE網絡已經開啟MR周期性測量功能，并由網絡管理系統對測量報告進行定期收集。周期性測量數據存放在MRO（MR original，代表測量報告樣本數據文件）中，MRO數據量大、信息齊全，是網絡評估和優化的首選數據。根據某運營商的無線測量報告的格式和內容要求，測量報告在OMC-R中有兩種存儲形式：樣本數據和統計數據，其中樣本數據表示OMC-R收集的原始測量報告信息，是本文進行數據挖掘的研究對象。XML格式的測量報告文件的樣本數據如圖1所示。

其中，bulkPmMrDataFile為測量報告性能數據文件，measurement為測量報告數據，smr為測量報告數據中每個子測量數據的名稱列表，object為具體的測量對象，v為具體測量對象的子測量數據的測量值列表，使用空格對各子測量數據數值進行分割，取值順序要求與smr列表中的子測量數據的名稱排列順序一致。如果取值為空，則用NIL標識。某主流設備原始MR上報主要數據內容如表1所示。

測量報告中上報的具體數值與實際的測量數據區間分布已經在測量報告數據規范中進行了明確的規定，如果手機測量主服務小區電平為上報數值0，則對應的電平區間為從-∞- - 120 dBm區間，具體的其他上報數據的對應關系在這里不再贅述。

eNodeB或UE對某個測量數據進行測量的周期可以從120 ms - 60 min，該周期在3GPP TS36.133 EUTRAN無線資源管理支持要求中規定，通過對原始數據的分析發現，包含了時間戳秒級別的測量數據，同時實現了同一時間多數據的同時上報，實現了多數據多維度聯動分析的可能。

3 原始MR數據直接應用開發

3.1 工具開發

將原始MRO數據導人數據庫中，開發數據的統計分析工具，可以實現小區級別數據統計分析功能，從而實現了多數據多維度聯合分析。原始MRO數據分析工具界面展示如圖2所示。

MRO原始采樣數據中包括MR.LteScRSRP、MR.LteScRSRQ、MR.LteScTadv、MR.LteScAOA、MR.Lte ScPHR、MR.LteScSinrUL等多種數據，通過把其中兩種數據結合采樣點數量映射到三維函數分布圖上，可以對小區覆蓋遠近及角度、電平覆蓋、質量分布、干擾情況等進行更加清晰的描述，有利于解決占用問題，改善小區用戶的無線環境，對優化方案起到很大的幫助。

3.2 直接應用

小區電平、質量及覆蓋范圍聯合分析如圖3所示。

RSRP、RSRQ、采樣點的三維數據圖例呈現，可以進行干擾和覆蓋分析，RSRP和RSRQ都比較差的采樣點較多，說明小區很大可能存在弱覆蓋問題;RSRP較好而RSRQ較差的采樣點較多說明小區信號存在一定干擾。RSRP、TA（距離）、采樣點數的三維數據呈現，可以查看小區在各個距離區間的覆蓋情況，在距離基站較遠處是否存在較多的采樣點，采樣點電平強度如何。根據采樣點在各個距離區間的數量和電平分布，可進行相應優化方案，改善問題小區的電平覆蓋強度。通過對原始MRO數據的開發，可實現測量報告中多維度數據聯合分析，更加精準地定位網絡中的問題。

4 MR數據的挖掘應用探索

4.1 定位應用

利用MRO測量報告中的MR.LteScTadv（時間提前量）、MR.LteScAOA（天線到達角）兩個可計算入射距離和入射角度的參數，結合小區本身經緯度和方向角，可對用戶采樣點進行定位，主要原理是以基站站址為圓心，TA估算半徑，AOA估算方向以獲取所有占用本小區信號的用戶地理位置，然后通過對采樣點進行電平及質量渲染，可用來獲取優化工單實施前后局部網絡的電平及質量變化，驗證優化方案的正確性。基于該數據的算法研究已經有相關論文發表，具體定位算法不在這里贅述。

在導入基站工參和相關MRO數據成功后，利用工具軟件，可以在百度地圖上看到弱覆蓋采樣點的分布情況，有效指導一線優化人員進行問題定位。同時在開發中，可以針對采樣點數據劃分區間后，按照區間進行采樣點顏色標識，這樣方便問題點在地理位置上的標注，使用者一目了然就可以看到問題點的所在。

原始MRO數據采樣點弱覆蓋定位示意圖如圖4所示，定位區域道路測試電平覆蓋示意圖如圖5所示。

通過MRO數據優化工具對弱覆蓋采樣點進行定位后，現場DT打點測試，確定弱覆蓋采樣點存在的具體位置，驗證工具定位的準確性。通過對比發現，工具可以發現存在明顯弱覆蓋的問題點，用來指導一線優化人員使用，問題定位快速方便，避免了現場測試導致的工作效率不高的問題。

4.2 多運營商覆蓋分析

3GPP協議中對鄰小區的測量并沒有區分TDD和FDD制式，但可以通過讓多模終端測量其他運營商的頻點來實現多運營商的網絡數據采集和分析。

MRO采樣數據除了測量系統內本身在用的頻點以外，還可以添加其他運營商的頻點，實現了其他運營商的頻點測量、上報的PCI以及接收電平等有效采樣信息，為MRO測量數據在競爭對手指標分析中的應用創造了條件。

通過對某100個小區MRO樣本數據進行統計，鄰區測量頻點中屬于聯通的（主要頻點：1650、3770、1506）占總采樣點數量的14.34%，鄰區測量頻點中屬于電信的（主要頻點：475）占總采樣點數量6.04%。在測量報告中，對終端上報的主服務小區電平作為移動運營商電平采樣點數據，對比終端上報的鄰小區其他運營商電平數據，分析結果如表2所示。

從原理上來看，受網絡側參數控制及終端能力的限制，網管上定義其他運營商的頻點在數量上有一定的限制，這就導致終端測量其他運營商頻點遍歷不充分，只測量了某運營商的部分頻點，不能充分反映該運營商真實電平覆蓋情況。但這種問題可以通過多天/不同天添加不同頻點的方式來增加頻點測試的遍歷性來解決，但由于原始MR數據量巨大，多天數據同時處理對計算機軟硬件提出了很高的要求。

通過此類分析，可以對比各運營商網絡覆蓋情況、用戶業務量分布等，可更加直觀地反映移動運營商本身覆蓋的盲點以及其他運營商的大概網絡質量，進一步以此為依據進行精細化的移動網絡規劃及優化。

5 小結

原始MRO數據作為終端實時上報的測量數據，在無線網絡空口優化中有舉足輕重的地位和價值。本文通過對該數據進行分析及挖掘實現了一些初步的分析及應用，隨著計算機對大數據的處理能力越來越強，原始數據中秒級別的用戶信息可以與其他數據源融合分析，為以后的無線網絡自動智能優化提供較可靠的大數據支撐，具有廣泛的應用前景。

參考文獻：

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