基于LTE網(wǎng)絡測量報告的大數(shù)據(jù)智能優(yōu)化方法

劉煒

（廣東海格怡創(chuàng)科技有限公司 廣東省廣州市 510665）

1 引言

隨著4G LTE 網(wǎng)絡的快速發(fā)展，LTE 網(wǎng)絡在深度覆蓋、干擾規(guī)避和容量激增等方面面臨著巨大的挑戰(zhàn)。覆蓋是通信網(wǎng)絡需要解決的首要問題，TD-LTE 的頻譜劣勢、長期演進語音（Voice over Long-Term Evolution，VoLTE）承載、窄帶物聯(lián)網(wǎng)（NarrowBand Internet of Things，NB-IoT）新業(yè)務的需求等，都對現(xiàn)網(wǎng)網(wǎng)絡覆蓋優(yōu)化提出更高的要求。TD-LTE 干擾規(guī)避和優(yōu)化是提升吞吐量和用戶感知的關鍵，隨著站點密度增加和網(wǎng)絡利用率的提升，網(wǎng)內干擾問題越來越嚴重，成為優(yōu)化的一大難題。網(wǎng)絡容量是通信網(wǎng)絡需要解決的另一重點問題，隨著4G 網(wǎng)絡的運營，用戶數(shù)激增、單用戶增加且容量分布不均勻，熱點區(qū)域的容量面臨著更大的挑戰(zhàn)。

2 網(wǎng)絡性能優(yōu)化現(xiàn)狀及問題

現(xiàn)有針對網(wǎng)絡性能提升開發(fā)的優(yōu)化工具和平臺，在一定程度上針對上述面臨的問題做出了改進，固化了優(yōu)秀的優(yōu)化方法，但是仍存在以下問題：一是沒有考慮多個優(yōu)化目標之間的協(xié)同，多維度考慮問題不足。現(xiàn)有技術往往是針對單指標進行優(yōu)化調整，例如重疊覆蓋等干擾指標，而這種調整有可能對其他網(wǎng)絡性能指標帶來負面影響，無法考慮諸如干擾、覆蓋等各個優(yōu)化目標之間的協(xié)同。如果要在各個目標間達到平衡，通常會通過多輪調整，優(yōu)化效率低。二是沒有將問題區(qū)域網(wǎng)絡作為一個整體通盤考慮，對問題小區(qū)進行整治，往往為了解決局部指標而忽略了整體區(qū)域性能。因此，這種傳統(tǒng)模式已難以適應當前移動通信網(wǎng)絡優(yōu)化工作中工作量大、覆蓋面廣的現(xiàn)狀，無法達到優(yōu)化工作集中化、自動化的要求。

3 大數(shù)據(jù)智能優(yōu)化平臺

3.1 智能優(yōu)化平臺思路介紹

針對在日常網(wǎng)絡優(yōu)化中的問題，構建LTE 網(wǎng)絡測量報告（Measurement Report，MR）大數(shù)據(jù)智能優(yōu)化平臺是解決傳統(tǒng)優(yōu)化方式中存在問題的一種思路。MR 大數(shù)據(jù)分析的思路是關注業(yè)務和無線網(wǎng)絡相結合，在構建一體化分析思維基礎上，實現(xiàn)多維、海量、高效的數(shù)據(jù)處理和整合，用于精準業(yè)務遷移、精確規(guī)劃、場景分析、地理定位、眾籌測試等功能，從面向市場、面向優(yōu)化、面向規(guī)劃三個方面提供有效的決策和建議，助力通信運營商實現(xiàn)基于大數(shù)據(jù)網(wǎng)絡運營環(huán)境及網(wǎng)絡質量優(yōu)化方式的轉型。LTE 網(wǎng)絡MR 大數(shù)據(jù)平臺的基本思路如圖1 所示。

LTE 網(wǎng)絡MR 大數(shù)據(jù)平臺可實時在線采集2G/3G/4G 的操作維護中心（Operation and Maintenance Center，OMC）指標、4G MR數(shù)據(jù)、信令指標、網(wǎng)絡參數(shù)、告警信息和路測數(shù)據(jù)等多種數(shù)據(jù)源，將多維度數(shù)據(jù)高效融入數(shù)據(jù)庫中，最后在Web 端呈現(xiàn)，并且客戶端友好，可以在頁面上呈現(xiàn)10m×10m 或50m×50m 的地理化柵格級精細優(yōu)化。

通過智能集中分析模塊，可以全面評估、分析和優(yōu)化網(wǎng)絡。從多個維度（時間、省地市、柵格、簇等）全面掌控和了解網(wǎng)絡的覆蓋、質量、業(yè)務感知、用戶軌跡等關鍵指標，實現(xiàn)智慧運維、降本增效的目標。

3.2 主要功能模塊

圖1：LTE 網(wǎng)絡MR 大數(shù)據(jù)平臺的基本思路

（1）網(wǎng)絡覆蓋全景透視展示功能模塊：該平臺能夠實現(xiàn)網(wǎng)絡性能指標綜合展示，支持大屏呈現(xiàn)，支持自動播放；支持作為平臺首頁，呈現(xiàn)各個功能模塊的概要以及跳轉；支持高度模塊化和靈活配置。

（2）多維度柵格分析功能模塊：多維度柵格分析功能模塊是在利用MR 大數(shù)據(jù)分析結果進行小區(qū)維度統(tǒng)計，將柵格的指標進行分析統(tǒng)計并多維化呈現(xiàn)出來，便于對網(wǎng)絡進行更準確和全面的評估。基于多維度數(shù)據(jù)關聯(lián)和匯聚，實現(xiàn)了覆蓋、感知、事件、業(yè)務多維度指標分析。

（3）網(wǎng)絡結構化分析模塊：網(wǎng)絡結構化分析模塊實現(xiàn)了自定義問題簇的分析，支持弱覆蓋簇、干擾覆蓋簇、重疊覆蓋簇聚類分析；新增小區(qū)級別分析，包括超遠覆蓋小區(qū)、站間距核查、小區(qū)覆蓋異常擴張和收縮分析、小區(qū)旁瓣背瓣異常分析；柵格維度實現(xiàn)分析弱覆蓋率、重疊覆蓋率、干擾率等功能。

（4）工參糾偏功能模塊：工參糾偏功能模塊基于對平均空閑時間（Mean Down Time，MDT）數(shù)據(jù)的分析，對工參經(jīng)緯度進行估算和核查，對明顯經(jīng)緯度偏差做出判斷，輸出偏差站點清單。

（5）天饋診斷功能模塊：該模塊通過MR 指紋庫的基礎柵格具有的小區(qū)采樣點數(shù)量、經(jīng)緯度（柵格中心點經(jīng)緯度）、覆蓋率等多維信息，結合小區(qū)經(jīng)緯度、方位角等信息，從目標柵格與當前小區(qū)的歸屬、業(yè)務量、覆蓋強度、焦點偏離度權重等相關維度入手，通過數(shù)據(jù)標準化對各維度進行定性定量，搭建基于指紋庫的天饋診斷模型算法，將覆蓋小區(qū)的單個MR 柵格聚合為小區(qū)整體覆蓋情況，從而準確直觀地診斷小區(qū)天饋的合理性。

（6）眾籌分析（道路、樓宇）功能：由于傳統(tǒng)路測設備的單一性，導致道路測試無法全面反映現(xiàn)網(wǎng)用戶的真實感知。而眾籌掃路模塊借助的每個手機終端都是測試人員。

（7）樓宇IT 化管理：樓宇IT 化管理模塊實現(xiàn)了基于樓宇3D建模，結合測試和用戶MR 立體定位技術，并關聯(lián)關鍵業(yè)績指標（KPI）、感知指標、基站資源、投訴、測試等多數(shù)據(jù)源，實現(xiàn)樓宇覆蓋性能指標的3D 呈現(xiàn)。

3.3 基于場景的網(wǎng)絡優(yōu)化功能

（1）場景管理：提供場景數(shù)據(jù)規(guī)則管理、場景數(shù)據(jù)入庫維護和管理，提供柵格和小區(qū)的場景識別，支持多用戶并行使用。結合移動通信網(wǎng)絡場景優(yōu)化評估規(guī)則，基于業(yè)務場景特征和場景規(guī)模大小，結合多種業(yè)務指標數(shù)據(jù)進行多維度場景評估。

（2）虛擬路測功能：虛擬路測是通過MR 大數(shù)據(jù)模擬移動通信網(wǎng)絡中的道路覆蓋質量、感知、事件、業(yè)務等自動開展多維度分析和診斷，是對實際路測的一種補充和替代。

（3）高鐵專項分析功能：該功能實現(xiàn)了分別基于信令和基于速度的高鐵用戶識別。通過虛擬路測功能，高鐵專項模塊支持高鐵各條線路主要指標的GIS 呈現(xiàn)和關鍵指標統(tǒng)計分析，每條高鐵線路的質差柵格及對應主服務小區(qū)，分析專網(wǎng)泄漏和公網(wǎng)入侵，輸出質差區(qū)域的異常事件清單。

（4）高速專項分析功能：高速模塊主頁面是基于高速線路MR 覆蓋柵格上關聯(lián)重疊覆蓋、弱覆蓋等指標，同一個柵格包含多個維度的信息，便于全面評估網(wǎng)絡和為優(yōu)化網(wǎng)格提供參考。高速模塊支持高速各條線路主要指標的GIS 呈現(xiàn)、按區(qū)域進行KPI 統(tǒng)計分析、呈現(xiàn)每條高速線路的質差柵格及對應主服務小區(qū)，并分析專網(wǎng)泄漏和公網(wǎng)入侵，輸出質差區(qū)域的異常事件清單。

（5）“三高”專項分析功能：這里的“三高”是指高校、高流量商務區(qū)、高密度居民區(qū)，是移動通信網(wǎng)絡優(yōu)化工作中重要的場景。通過該場景分析可以實現(xiàn)“三高”場景的網(wǎng)絡覆蓋、感知、事件、業(yè)務等多維度分析診斷，輸出“三高”常駐用戶分析等功能。

4 效率提升應用

4.1 面向規(guī)劃

（1）站點規(guī)劃：站點規(guī)劃基于微觀的柵格化視圖。通過對分析數(shù)據(jù)進行柵格化定位，在二維地圖上形成柵格化視圖。地圖上的每個柵格是各項問題特征的數(shù)據(jù)集合，將問題柵格進行聚類成為問題簇，通過視圖界面進行呈現(xiàn)。依據(jù)周圍宏基站的站間距、歸屬場景、問題柵格大小、距離、建筑物等因素，進行計算，智能場景識別匹配，尋找最佳的建站位置，最終自動推送增加站的位置和類型（宏基站/微基站）。這次利用工具平臺分析桂林MR 數(shù)據(jù)，共輸出1062 個需要規(guī)劃室分的弱覆蓋樓宇，匹配原有室分規(guī)劃資源池436 個，確認后新增359 個規(guī)劃需求。

（2）規(guī)劃站點效果：桂林某小區(qū)弱覆蓋樓宇較多，平均參考信號接收功率（Reference Signal Received Power，RSRP）為 -99.97 dBm，弱覆蓋比例為26.97%，此處為高密度住宅小區(qū)，用戶投訴較多，普遍反饋室內4G 信號差，上網(wǎng)速率慢。通過MR 大數(shù)據(jù)的分析，結合現(xiàn)網(wǎng)網(wǎng)絡結構，建議在小區(qū)增加室分系統(tǒng)，解決小區(qū)弱覆蓋的問題。

（3）評估效益提升：在評估優(yōu)化工作中，使用基于大數(shù)據(jù)精確規(guī)劃分析的方式將比傳統(tǒng)優(yōu)化分析在時間上節(jié)省37.5%，在資源效率(人工天)上節(jié)省38.1%，在車輛成本上節(jié)省22.2%。

4.2 面向優(yōu)化

（1）TOP 小區(qū)問題處理——MR 指標優(yōu)化：針對智能優(yōu)化平臺輸出的弱覆蓋、重疊覆蓋、越區(qū)覆蓋、MOD3 干擾的TOP 小區(qū)進行處理，TOP 小區(qū)數(shù)量相比共減少653 個，弱覆蓋率、重疊覆蓋率、越區(qū)覆蓋率、MOD3 干擾率指標均得到了明顯改善。MR 指標優(yōu)化的使用效果如圖2 所示。

圖2

（2）鄰區(qū)優(yōu)化：傳統(tǒng)的4G 鄰區(qū)規(guī)劃方法，易導致較多的漏配、多配鄰區(qū)問題。應用基于MR 大數(shù)據(jù)分析的智能優(yōu)化方式，通過MR 解析、多配或漏配點鄰區(qū)篩選、鄰區(qū)配置優(yōu)化方案實施等流程，為日常鄰區(qū)優(yōu)化提供有效的支撐手段，更高效地開展鄰區(qū)優(yōu)化。

通過對LFH 某山頂-800CL-OT-D-1 小區(qū)三天的MR 數(shù)據(jù)分析鄰區(qū)采樣點比例，梳理出14 個漏配小區(qū)，添加鄰區(qū)后，觀察一周KPI，切換成功率由76.17%提升至99.86%，切換成功率提升23.69%，效果明顯。

人工優(yōu)化鄰區(qū)時，需要從現(xiàn)網(wǎng)中提取鄰區(qū)關系、從數(shù)據(jù)庫中提取切換指標，再根據(jù)工參匹配經(jīng)緯度等信息，然后將問題鄰區(qū)分類后對應處理。鄰區(qū)自動優(yōu)化功能的引用可以有效地節(jié)約數(shù)據(jù)提取時間，問題分析和處理都可以自動完成，提高了工作效率。日常優(yōu)化工作的效率：人工分析的工作量是1.25 人天，智能化覆蓋評估的工作量是0.375 人天，工作效率大大提升。

5 結束語

綜上所述，在集合了海量MR 大數(shù)據(jù)，通過對MR 數(shù)據(jù)特性進行取樣分析，開展大數(shù)據(jù)特性的二次開發(fā)，充分吸收了優(yōu)秀的專業(yè)級優(yōu)化方法和智能優(yōu)化方法，實現(xiàn)了當前移動通信網(wǎng)絡優(yōu)化高速發(fā)展所需的集中化和自動化的功能。基于大數(shù)據(jù)的分析手段和大數(shù)據(jù)的分布特性研究，在網(wǎng)絡規(guī)劃、優(yōu)化和維護上均提出了一定的創(chuàng)新應用，大大提升了工作效率。同時吸收和固化了一些優(yōu)秀的優(yōu)化工具手段，為廣大移動通信網(wǎng)絡優(yōu)化工作者提供了優(yōu)化指引，在一定程度上規(guī)避了傳統(tǒng)優(yōu)化方式因工具手段不足及優(yōu)化經(jīng)驗不足帶來的網(wǎng)絡優(yōu)化不均衡的弊端。