基于MDT數據的4/5G室分泄漏問題的研究

朱 原，周 陽，陳 超

（中國移動通信集團吉林分公司 吉林 長春 130021）

1 引言

傳統的室分泄漏判斷也有兩種分析判斷手段，一種是外場DT/CQT測試；一種是基于TA距離進行的經驗判斷。基于TA距離的判斷方法主要是基于MRO數據進行用戶TA上報點的分析，但是根據TA距離來定位問題這個方法也有較大的缺陷，第一每個TA的步長太大為78米，無法精確的判斷出室分泄露的具體位置。第二是TA沒有辦法判定方位，仍需要結合外場人員的現場測試排查，只能屬于過渡方案。而傳統外場測試耗時耗力，無論是時間成本，人力成本和資金成本投入都較大，不符合目前集團“三融”“四化”的整體戰略布局，為了能夠高質量高效率的解決越來越要的室分泄漏問題，本文總結了一套集判斷室分泄漏，定位室分泄漏位置的優化方案，并形成了對應的工具進行方案固化，用來進行新方案的總結和推廣，便于其他公司進行引用，共同解決室分泄漏的問題，助力于客戶滿意度的提升[1]。

2 室分外泄畫像定位原理

本文對于室分外泄畫像的定位方案為“兩點描線法”，第一步是基于MDT數據定義外泄小區，第二步是基于MDT數據定義室分泄漏的位置，通過定位兩點最終完成室分泄漏小區的畫像。

2.1 室分外泄小區識別

基于MDT的定位方案：

（1）采集MDT數據，記錄相應信息(包含完整小區標識（ECI）、采樣點經緯度信息、記錄主服務小區及鄰區RSRP電平值等信息)；

（2）結合工參信息進行分析，篩選記錄含有室分小區的MDT數據；

（3）柵格劃分：根據小區方位角及覆蓋距離及覆蓋場景進行珊格大小劃分；

（4）結合各柵格距離進行判定，篩選記錄含有室外采樣點的室分小區MDT數據；

（5）對篩選后的數據進行室分外泄進行判定，判定規則如下：

（室分小區電平值大于-90 dBm或室分小區電平值高于第一鄰區電平值10 dBm）

（6）對判定結果進行匯總分析，篩選采樣量大于＞500的小區輸出室分外泄小區。

實現方案：如表1所示。

表1 多場景判定條件表

基于上述判定條件，在省端進行MDT數據提取，然后通過PYTHON作為數據分析工具，實現IT智能判斷，結合場景、距離、電平等相關數據通過一系列算法后得到滿足條件的小區，定義為：室分外泄小區，并進行最終結果的統計輸出。

2.2 室分外泄小區位置定位

通過對主服務小區柵格經緯度的統計，可以明確定位室分小區的泄漏位置，便于后續進行外場復測以及對周邊宏站進行主服務更改的分析[2]。

如圖1所示，該圖所顯示的是某居民區場景室分小區的MDT柵格化數據，從圖中我們看到在距離基站超過100米的柵格上，該柵格的主服務小區距離該柵格超過100米，結合前文判定條件，居民區場景室分小區泄露距離判定條件為100米，該圖顯示數據已經超過了我們對于該場景100米的限定條件，同時電平數據也滿足判定條件，因此我們認為該小區存在室分泄漏的問題，此柵格的經緯度即為泄露位置的經緯度。

圖1 經緯度泄漏位置分析圖

3 實際應用效果

為了能夠快速利用本算法進行室分泄漏的分析和判斷，本項目團隊利用python語言將文中所述算法進行固化，同時利用本固化工具在現網中進行應用并進行效果驗證，本次驗證進行了小區級驗證和全網級驗證，具體如下：

3.1 小區級驗證

對本市室分泄漏小區進行MDT數據分析和室分泄漏判定，現已某小區為例：

問題區域位于某區域同志街199號的居民小區，該室分站點覆蓋樓宇功能為居民樓，通過MDT數據分析發現該室分小區存在弱覆蓋現象和室分外泄現象。

經分析發現:該基站小區無故障，小區底噪正常，經過后臺查詢，該小區弱覆蓋采樣點占比為12.72%，安排外場人員到所屬柵格ID進行現場測試，實際測試確認，該室分小區確實存在信號外泄現象，且RSRP低于-105 dBm。通過MR數據分析、現場測試數據綜合驗證所得結果與MDT數據分析結果一致，進一步驗證了該算法的可靠性。

3.2 全網級驗證

通過與小區級驗證結果對比，基于MDT數據分析的“兩點描線法”可實現準確定位室分泄露問題點。為了能夠充分驗證基于MDT數據分析的“兩點描線法”定位室分泄露問題點在全網應用中數據分析結果是否精確，特別選取某地市全網數據進行分析驗證，用以進行驗證的數據模型如下：

（1）網絡規模：某地市現網基站總數量2 055個，小區總數量6 688個，全網含室分小區893個。

（2）MDT數據量：分析團隊選取3天數據進行處理、分析。待分析數據總量達390萬條。

（3）室分問題定位：通過對某地市室分小區進行柵格處理，共計劃分柵格7.45萬個，篩選出室分小區相關MDT數據33.6萬條，綜合分析后輸出結果為：室分外泄小區30個。

（4）數據對比：針對基于MDT數據分析的“兩點描線法”輸出的室分外泄小區，為驗證準確性，對泄露柵格進行DT/CQT驗證測試，通過現場測試，測試結果顯示，基于MDT數據分析的“兩點描線法”輸出的室分外泄小區準確率為100%。

4 投訴處理案例

4.1 傳統方法定位室分外泄案例：

用戶投訴某大型超市門口攤位用戶投訴手機上網速率慢，語音質量差。經后臺查詢投訴位置附近基站無告警，無線側指標正常。在確認用戶終端沒有問題之后，下派外場測試人員進行測試，由于地點較遠且需要在商場營業期間才能進入，所以在投訴第二天工作人員才進行現場測試，最終通過工程師2個小時的DT與CQI測試定位出是由于CCCC_歐亞奧特萊斯1-2F3-5F及DT_HLW_61E3_1小區信號較強，在距離室內250米的地方電平強度仍為-105 dBm，導致與周邊宏站不斷的乒乓切換，用戶在此區域感知較差.經過工程師優化處理后解決此投訴，但是由于整個流程時間較長用時23個小時導致用戶對移動人員的工作能力產生質疑。

4.2 通過“兩點描線法”定位室分外泄案例：

近期用戶投訴在市區內某醫院停車場語音質量差，查詢周邊基站運行狀態均無告警周邊小區中只有CCCC_長春市兒童醫院門診住院樓4Lampsite_HLW_61E5_1小區無線側指標較差，切換成功為91.23%且乒乓切換次數較多。提取近5天該小區的MDT數據應用“兩點描線法”進行數據處理與分析，最后定位該室分小區存在室分外泄的問題。通過對該小區參數優化后回訪投訴用戶，用戶反饋在同一地點已無任何問題。本次處理全部流程僅用了2個小時。

5 總結

本文提出的方法不僅可以在4G領域進行室分泄漏的判斷，后續5G開啟MDT采樣后，使用本文提出方法同樣可以進行5G室分泄漏的判斷，本文提出的“兩點描線法”創新的為外場分析和后臺分析室分泄漏提供準確的數據依據，快速響應用戶不滿意的投訴，填補了室分泄漏IT化分析的空白。

通過對MDT數據的解析，發掘存在室分泄漏問題的小區，定位泄漏的位置，大大提高了室分泄漏的排查效率，為公司提高客戶滿意度的目標保駕護航。