基于價值區域的5G 精準建設方法論研究及分析系統

［王照宇 王開 孫志遠 蔡子龍］

1 概述

作為新一代的網絡通信技術，5G網絡在建設初期，面臨著建設投資大、運維成本高、業務應用模糊等多方面的問題和挑戰[1]。同時由于5G 終端滲透率不足及5G 終端用戶鎖網等原因，當前的5G 無線網絡處于輕載的狀態，5G網絡流量占比較低，4G網絡流量仍在持續增長。如何分析5G 無線網絡的建設效果，同時對已經建設及規劃建設的5G基站進行價值評估，是當前運營商面臨的難題。亟需建立一套5G 精準建設方法論，保障5G基站建設的精準落地，提升網絡和業務的匹配度，實現5G 業務高質量發展。[2][3]

2 5G 精準建設方法論分析

結合某運營商前期5G 工程建設經驗，本文總結建立了一套基于價值區域的5G 精準建設方法輪。該方法論分為3 個階段：（1）基于用戶B 域數據，分析TOP80% 5G終端常駐用戶聚集區域、TOP80% 5G 業務次數聚集區域、TOP80% 4G 業務次數聚集區域，形成5G 價值區域[4]。（2）結合網格場景信息及O 域數據，分析5G 現網及5G 規劃基站是否在5G 價值區域內，建立“黑、白、灰”名單制基站建設管理機制。（3）開發5G 精準建設分析系統，實時監控5G基站建設的精準性，有序開展5G網絡資源投入。

3 5G 價值區域選取

3.1 5G 終端用戶識別

當5G 終端接入5G NSA網絡時，S1-MME 信令流程中UENC 字段中的DCNR 值將等于1，可根據DCNR 值=1 實時識別在5G NSA網絡接入的5G 終端[5]。由于5G終端只有在5G NSA網絡接入時才會上報DCNR=1，為了準確識別所有在網的5G 終端，根據信令字段DCNR 值=1 動態識別到的5G 終端TAC 值，建立5G 終端TAC 庫。

將統計時段內所有在網的終端imei 前8 位與5G 終端TAC 庫進行匹配，得到在網的5G 終端。

3.2 小區業務分析

首先對每個5G 終端用戶每15 分鐘常駐的無線基站小區進行打標簽，并記錄在該小區下發生的業務次數和業務類型，在該15 分鐘時間段內用戶發生5G 業務次數最多的小區，即為5G 業務常駐小區，發生4G 業務次數最多的小區，即為4G 業務常駐小區。即一個5G 終端用戶每天至多會有96 個4G 業務常駐小區和96 個5G 業務常駐小區。

然后基于每個5G 終端用戶生成的常駐小區詳單表，以小區為統計對象，統計在一天24 小時內該小區曾被多少用戶常駐（同一小區下相同用戶進行去重），以及統計所有曾駐留該小區的用戶在該小區駐留時累計發生的業務次數。

最后得到每個小區在一天內的5G 終端常駐用戶數、5G 業務次數和4G 業務次數，如表1 所示。

表1 小區級5G 終端用戶數據示例

3.3 5G 價值區域分析

分別以每個小區中5G 終端常駐用戶數、5G 業務次數和4G 業務次數為顆粒度，統計TOP80% 5G 終端常駐用戶聚集的小區，TOP80% 5G 業務次數聚集的小區，和TOP80% 4G 業務次數聚集的小區，以上述3 類聚集小區的并集作為5G 價值小區。將5G 價值小區按照市區、縣城、鄉鎮、農村四大類場景進行歸屬，以每個5G 價值小區為圓心，以市區300 m、縣城500 m、鄉鎮800 m、農村1 500 m 為半徑的圓形區域的并集作為5G 價值區域。

4 5G基站價值分析

4.1 5G基站價值判定

對現網5G基站及規劃待建的5G基站進行位置歸屬，若5G基站在5G 價值區域內，則該5G基站為建設精準基站，納入灰名單。若5G基站不在5G 價值區域內，則該5G基站納入黑名單。若該5G基站是屬于覆蓋名單制校園、2B 專網等特殊業務場景的基站，納入白名單。

4.2 “黑、白、灰”名單基站管理

（1）5G 現網基站

對于現網不在5G 價值區域內的黑名單5G基站，納入網絡監控，若連續6 個月內都不在5G 價值區域中，且不屬于覆蓋名單制校園、2B 專網等特殊業務場景的基站，則對該5G基站進行搬遷整改。對于現網5G 白名單和灰名單基站，保持基站正常運行。相關流程如圖1 所示。

（2）5G 規劃基站

對于規劃的白名單5G基站，不允許對站點進行變更，要求按期盡快完成基站開通。

對于規劃的在5G 價值區域內的灰名單5G基站，若連續3 個月內都在5G 價值區域中，則該規劃站點優先進行建設。

對于規劃的不在5G 價值區域內黑名單5G基站，暫緩基站建設，納入網絡監控。若連續3 個月內都不在5G價值區域中，則該規劃的5G基站取消，進行規劃站點變更，重新進行站點規劃選址。相關流程如圖2 所示。

圖2 5G 規劃基站“黑、白、灰”名單管理流程

4.3 分析結果

對某運營商承建的5G 現網基站進行分析，其中共有48 20 個基站屬于未在當月5G 終端聚集區黑名單基站，納入黑名單進行基站監控。連續6 個月對現網黑名單基站進行5G 價值區域分析，有3 853 個基站屬于5G 終端聚集區，其余947 個5G基站持續6 個月都不在5G 終端聚集區，將947 個基站推送各本地網運維部門，對基站進行整改調整。

對某運營商規劃的5G基站進行分析，共有7 086 個基站屬于規劃的2B、校園保障等口碑場景白名單基站，有14 614 個基站未在當月5G 終端聚集區，納入黑名單進行基站監控。連續3 個月對規劃黑名單基站進行5G 價值區域分析，有9 783 個基站屬于5G 終端聚集區，其余4 831 個持續3 個月都不在5G 終端聚集區，對這些持續不在5G 終端聚集區的基站進行規劃變更調整，基于5G 用戶價值分布，重新進行基站規劃。

5 5G 精準建設分析系統

5.1 系統架構

本系統采用層次化的架構設計，架構如圖3 所示，平臺業務功能運行于Web 應用服務器之上，系統前端采用Angular 框架，后臺使用java 開發，通過API 接口方式供瀏覽器頁面調用和展示；數據存儲包括基于開源MPP 架構的Greenplum 分布式數據倉庫集群和開源的關系型數據庫PostgreSQL 及在此之上構建的GIS 地理化擴展PostGIS作為數據存儲支撐。

圖3 RNE 平臺系統架構

5.2 需求分析

本5G 精準建設分析系統主要用于監控所開通的5G基站，是否在5G 價值區域中，并基于GIS 地圖顯示基站分布位置。為了對已入網的5G基站和規劃待建的5G基站進行黑、白、灰名單分類顯示，需要在地圖上對不同分類的基站設置不同的顯示顏色和圖標，并對黑名單基站發出相應的預警提示。同時具備分本地網匯總統計各類基站的規模和占比，導出詳細的基站清單。詳細的需求分析如圖4 所示。

圖4 精準建設系統需求分析

5.3 系統功能

本系統分為集團管理者入口、省分使用者入口、管理員入口。

省分使用者入口有基站維護模塊、指標統計模塊、地圖呈現模塊。對每個使用者分配不同的權限，只能維護對應本地網的基站清單，同時系統界面呈現相應本地網的指標和基站分布圖層。

集團管理者入口有指標統計模塊和地圖呈現模塊。能夠查看全國各省的指標數據和基站分布圖層。

管理員入口有多個功能，可以進行用戶管理、角色管理、系統維護管理等。詳細的系統功能分析界面如圖5 所示。

圖5 精準建設系統功能分析

6 結束語

本文針對5G基站建設的精準性問題，提出了一種5G 精準建設方法論。通過對5G 價值區域進行分析定位，將5G 現網基站和規劃基站進行“黑、白、灰”價值分類，建立名單制基站建設管理機制。針對黑名單基站持續監控基站價值屬性，對基站發出搬遷調整預警，同時開發了一套5G 精準建設分析系統，監控基站建設的精準性，方便管理者對基站建設進度和建設精準性進行統計分析，實現網絡建設和業務發展的迭代匹配。