基于大數據的5G前傳網絡質量分析方法

中國移動通信集團江蘇有限公司 江蘇 南京 210012

引言

在5G網絡中，5G接入網被重構為CU（Centralized unit，集中單元）、DU（Distribute Unit，分布單元）和AAU（Active Antenna Unit，有源天線單元）這3個功能實體。CU：原4G接入網中BBU的非實時部分將分割出來，重新定義為CU，負責處理非實時協議和服務。AAU：原4G接入網中BBU的部分物理層處理功能與原RRU及無源天線合并為AAU。DU：原4G接入網中BBU的剩余功能重新定義為DU，負責處理物理層協議和實時服務。依據5G提出的標準，CU、DU、AAU可以采取分離或合設的方式，5G接入網出現多種網絡部署形態，其中核心網至CU為回傳網絡、CU至DU為中環網絡，CU/DU(合設場景)至AAU或DU至AAU為前傳網絡。

目前，在網使用的5G前傳網絡主要有無源粗波分設備、半有源粗波分設備和有源粗波分系統三種解決方案，目前使用最為廣泛的為無源粗波分系統解決方案，系統主要由合分波器、彩光模塊組成；合分波器常用6合1合/分波器和12合1合/分波器兩種類型，彩光模塊采用SFP接口，接口速率為10Gbps和25Gbps。兩種速率的彩光模塊均支持速率向下兼容。主要應用于5G基站的AAU拉遠站新建和擴容（5G、LTE載波聚合、擴載頻、FD頻段雙層網）。線路側占用1芯光纖，提供6合1、12合1復用比來承載3/6路eCPRI/CPRI業務。

前傳網絡中6波合分波器波長為1271nm、1291nm、1311nm、1331nm、1351nm、1371nm；12波合分波器波長1271nm、1291nm、1311nm、1331nm、1351nm、1371nm、1471nm、1491nm、1511nm、1531nm、1551nm、1571nm。

1 面臨的問題和解決思路

目前5G前傳網絡的管理方式為，運維人員只能通過5G主設備讀取DU設備和AAU設備的彩光模塊發光光功率，判斷波道的全程衰耗，對于前傳網絡中的CU/DU端合分波設備、AAU端的合分波設備插入損耗、尾纖情況無法獲得，且由于此類設施基本為無源設備，缺乏有效的管理手段。波道出發生故障很難定位問題。且通常很難對光纜5G前傳網絡的質量作出直觀的展示和評價，使用者拿到指標數據后，也很難判定前傳網絡是否存在安全隱患，更無法知道問題出在哪里，這個給使用者帶來了很大的困擾。且由于專業區分5G主設備基本為基站專業

為解決5G前傳網絡管理難題，提升運維管理效率,可以采用基于“云+網+端”三級架構的物聯網管理模式的5G前傳網絡質量管理方案。

1.1 云

基于云計算、云存儲的大數據分析平臺,實現5G前傳網絡采集數據的接收、存儲和分析，可實時分析上傳的的測試數據并給出智能的光纜鏈路性能評估，包括合分波器損耗、接頭損耗、熔接點損耗、全程損耗、連接器回損等指標。并基于單個5G前傳網絡系統進行綜合分析、完成該5G前傳子系統的整治報告的自動生成。

1.2 網

適用于多種場景，基于4G/5G網絡架構，適用于視頻、圖像、數據傳輸需求，同時通過GPS、AGPS和基站輔助定位，控制測試數據真實性，實現測試數據從測試終端上傳至大數據分析平臺。

1.3 端

目前普通光功率計和OTDR測試的工作波長均為1310nm和1550nm，與5G傳輸前傳網絡中使用的合分波器波長沖突，6波合分波器波長為1271nm、1291nm、1311nm、1331nm、1351nm、1371nm，12波合分波器波長1271nm、1291nm、1311nm、1331nm、1351nm、1371nm、1471nm、1491nm、1511nm、1531nm、1551nm、1571nm，所以傳統的測試儀表無法測試或穿透合分波器，無法實現端到端的測試及故障定位。為達到以上效果，定制覆蓋5G前傳網絡所有波道的性能檢測終端，且終端串聯在光路中時不影響業務正常使用，不增加插入損耗；對在用光纖測試時采用帶外波長進行測試，不影響在用業務；儀表具備5G、藍牙或WIFI無線連接方式。

檢測終端通過手機APP實現5G前傳網絡的建模，測試時選中測試點，控制儀表完成纖芯測試，并采集測試文件，上傳至云運維平臺，測試文件攜帶測試時間、經緯度坐標，以及上傳照片水印等信息，上傳數據具備自動校驗，分析等功能[1]。

2 基于物聯網的纖芯測試數據采集方法簡介

結合網絡技術發展，探索基于物聯網的5G前傳網絡測試數據采集，具體情況如下：

在采集前上傳數據前先完成5G前傳網絡的建模工作，在做數據采集上傳時完成采集數據的自動匹配，為后期數據的分析處理做好準備。

檢測儀表與5G前傳網絡中DU彩光模塊、DU端合分波設備COM口，AAU端合分波設備COM口和AAU彩光模塊四個位置，采集前傳網絡中彩光模塊發光功率、無源合分波設備中各波道合光后光功率、以及對端彩光模塊的收光功率，采集在用波道、空閑波道的光功率情況。同時，將采集的數據傳送至數據處理器；

通過采用帶外波長完成在用纖芯的全程測試工作，測試光纜纖芯的數據包括纖芯相關質量參數作為參考：包括光纖鏈長、平均衰減系數等；

2.1 5G前傳網絡數據自動分析

大數據分析平臺接收APP上傳的5G前傳網絡采集數據，測算系統中每個波道的全程衰減，系統根據事前設定的規則判斷各波道的全程質量，統計優質波道，可用波道，不合格波道、空閑波道；同時根據所測數據判斷無源合分波設備端口損壞情況，確認端口可用率；

判斷標準參考值如下：

針對合分波，中心波長偏差(nm) ＜1.5；通道插入損耗(dB) ＜1.5（6波）或＜2（12波），優質波道全程衰耗（DU至AAU）(dB)≤6,6＜合格波道全程衰耗（DU至AAU）(dB)≤10,10＜可用波道全程衰耗（DU至AAU）(dB)≤14，14＜不可用波道全程衰耗（DU至AAU）(dB)。

2)針對在用纖芯，優質纖芯平均衰耗0.25dB/KM以下；合格纖芯平均衰耗0.25～0.35dB/KM以下；可用纖芯平均衰耗0.35～0.5dB/KM以下；不可用纖芯平均衰耗0.5dB/KM以上。

根據1/2位置、3/4位置中各波道測試結果，計算合分波設備插入損耗的大小，并根據評估體系判斷合分波設備是否運行正常；

根據帶外波長全程測試計算，判斷在用纖芯的全程平均衰耗是否合格；

2.2 測試結果呈現

為達到對5G前傳網絡質量情況的直觀呈現，采集數據處理后進行二維圖形化展示，前傳系統中每個波道X軸橫向排布，Y軸的數字表示該前傳系統的波道，X軸的數字表示該波道的全程衰耗；通過顏色區別標注波道，優質波道，可用波道，不合格波道、空閑波道；通過對波道上衰耗點進行標注，為插入損耗、接頭損耗、同時對損耗的大小是否達標通過顏色進行標注；而衰耗點的位置為所述事件點位置對應的X軸位置。

根據評估體系判斷各個環節中存在的問題，并進行問題匯總和分類，提出針對性的整治建議，運維人員可以根據整治建議開展5G前傳網絡的整治工作。

3 實際案例

以南京公司為例，一個人兩周時間共完成建鄴區217個5G前傳系統數據采集和入庫工作。單個系統測試上傳時間約10～20分鐘，測試完成后約1分鐘完成測試報告的生成工作；基于大數據的5G前傳網絡質量分析方法，大大提升5G前傳網絡質量的管理效率。

4 結束語

通過大數據分析管理平臺，實現對前傳網絡的端到端性能檢測和故障定位，并可自動化進行測試結果回傳和分析，提升前傳網絡性能檢測自動化能力及故障定位的效率。同時基于性能數據進行分析發現質量劣化等隱患，確保前傳網絡質量，提升5G網絡可用率。本次基于大數據的5G前傳網絡質量分析方法，綜合利用了大數據、物聯網等新技術，創新的實現5G前傳網絡質量的高效管理，同時還制定了5G前傳網絡質量評估體系，大大的提升了前傳網絡運維管理效率和標準化運維工作。