陶攀 李寶
(廣州杰賽科技股份有限公司 廣東省廣州市 510310)
對有限的道路和點進行測試的傳統測試手段主要是DT 路測和CQT 定點測試等,該類測試手段的覆蓋面小,測試所需要的專有設備昂貴,存在測試成本高且效率較低等弊端。目前三家運營商4G 網絡投訴比例整體樣本較少,反應的問題多為單點網絡問題,系統性的對問題定位及分析存在一定的困難。因此,本文旨在研究基于OTT 技術的4G 無線網絡規劃方法,為精準網絡規劃提供可視化的大數據支撐。
OTT 數據來源于互聯網應用,其來源于是通過在用戶終端APP 上嵌入SO 模塊,從而獲取無線網絡數據,OTT 數據由包含有數據時間、基站信息、用戶使用的網絡、網絡信號質量、用戶終端的參數、Wi-Fi 信息、終端位置等的各種字段組成。
通過對用戶OTT 數據進行提取,從而進行4G 網絡現狀分析,可以對不同運營商的4G 網絡現狀的各類關鍵網絡信息進行分析和解讀。各類關鍵網絡信息如表1所示。
同時,OTT 數據分析結果是通過柵格化的方式進行精確可視化呈現,柵格大小可小至5m*5m,大至100m*100m,并且可根據實際需要進行自定義選擇。相比于常規MR 柵格100*100 的精度,OTT 柵格化RSRP 的精度更高,有助于定位具體的室內弱覆蓋建筑。OTT 數據可以通過算法對用戶的類型進行甄別、室內用戶和室外用戶的甄別、移動網用戶和Wi-Fi 用戶的甄別,基于此可以判斷出深度弱覆蓋區域的真實室內用戶數量和真實使用移動網絡的用戶數。
OTT 數據能與運營商網優數據形成良好的互補,如表2所示。
首先將包含移動用戶聚集、高業務密度、高數據業務需求、運營商品牌敏感區域以及物聯網潛在發展區域的子網格進行篩選。在完成基于重要場景的子網格篩選的基礎上,對剩余子網格中運營商的規劃需求站點和歷史疑難站點的分布情況與網格進行匹配篩選,形成重點目標規劃區域。進行規劃區域內OTT 數據提取,為更加真實準確的反應柵格內的網絡覆蓋情況,在進行區塊化OTT 數據采樣時要求保證足夠長的不少于1 個月的采樣周期和百萬級的采樣數。
然后將目標區塊內的OTT 數據進行分析。
3.1.1 關鍵字段分析
如表3所示。
3.1.2 OTT 數據柵格化
OTT 數據采樣以單個用戶為單位,并以柵格化的形式進行統計分析。
3.1.3 弱覆蓋區域定位
在完成采用數據的柵格化統計和地理呈現后,根據三家運營商LTE 網絡針對邊緣覆蓋門限值的設定,定位弱覆蓋問題柵格,在此基礎上便可對三家運營商的弱覆蓋柵格進行定位。
最后結合目標區塊內傳統DT 和CQT 測試數據,結合OTT 數據可視化呈現的真實網絡問題,進行宏微協同、室內外協同的低成本精品4G 無線網絡規劃方案針對性輸出。
如圖1所示,OTT 掃樓研究建立于面網絡分析之上,本次致力于“立體數據” 挖掘,更直觀反饋網絡現狀問題,助力室內4G 無線網絡綜合解決方案規劃編制。規劃方法如下,首先通過GPS 定位零層海拔基準點,然后按照每15 米高度范圍進行統計從而體現樓層高度的立體信息,再按照樓層高度進行OTT 數據歸類分析,反饋樓層網絡覆蓋現狀,最后輸出掃樓結果、更新樓宇庫。如表4所示。
OTT掃樓對傳統的掃樓方式進行革命,運用系統和大數據方法,低成本、高效率、高質量地進行樓宇摸查工作。
以渝中半島為例,介紹基于OTT 技術的規劃方法的應用。
(1)重點區域圈畫:重點區域的選擇依據運營商投訴分布,已建和在建樓宇庫分布,存量站點及疑難站分布,用戶熱點分布。根據渝中半島場景的類別進行區分,如高檔CBD 集中區,高檔酒店區域,商務中心,老城居民區等;再結合第1 步的幾點依據,進行重點區域的圈畫;為便于后續OTT 數據的提取和分析,網格的大小適中,在0.5km2~3km2。
(2)多維度數據分析:結合運營商OTT 數據分析,社會資源分布,運營商當期需求,投訴及傳統DT+CQT 數據分析等多維度綜合解決方案編制依據。
(3)規劃方案編制:根據運營商需求站點和OTT 定位的問題點,進行方案整合。整合方案輸出如圖2所示。

圖1:OTT 掃樓示例

圖2:渝中半島綜合解決方案規劃

表1:OTT 數據分析網絡數據類型

表2:OTT 數據與運營商網優數據的對比

表3:OTT 數據提取關鍵字段

表4:OTT 掃樓與傳統掃樓的對比
(4)規劃成果:基于OTT 技術的規劃方法的應用,為解決渝中半島當前4G 無線網絡弱覆蓋問題,需新增4G 基站275 個,其中利舊站址76 個,新建站址199 個。如表5所示。

表5:渝中半島綜合解決方案規劃成果
本文主要介紹了一種基于OTT 技術的4G 無線網絡規劃方法,借助OTT 技術應用,與部分傳統DT+CQT 的測試方法互補,為室內外場景的精準規劃、網絡優化提供可視化的大數據支撐,對后期工程具有一定指導意義。