端網(wǎng)業(yè)協(xié)同全方位助力5G分流

韓斌杰

關(guān)鍵詞：NSNSA分流比協(xié)同優(yōu)化駐留

1引言

隨著5G用戶規(guī)模愈發(fā)擴大，在NSA向SA演進的過程中，網(wǎng)絡(luò)面臨語音感知劣、上行速率差等嚴(yán)峻挑戰(zhàn)[1]，加之終端與網(wǎng)絡(luò)匹配度差及終端節(jié)電策略，導(dǎo)致5G網(wǎng)絡(luò)駐留差、5G網(wǎng)絡(luò)分流比低。如何快速提高5G網(wǎng)絡(luò)的價值、提升5G網(wǎng)絡(luò)的分流比是當(dāng)前亟待解決的問題。

2背景及意義

5G是第五代通信技術(shù)，是4G的延伸[2]。其最大的變化在于服務(wù)對象從過去人與人的通信轉(zhuǎn)變?yōu)槿伺c物、物與物的通信。

5G將給人們的生活帶來翻天覆地的變化———一方面，5G通過高帶寬提升普通用戶的上網(wǎng)體驗;另一方面，5G擁有低時延、高可靠、大連接等特性，可以賦能各個行業(yè)，且垂直行業(yè)將成為運營商新的收入增長點。在4G向5G過渡期間，在提速降費的大背景下，由于流量收入受用戶規(guī)模驅(qū)動的力量逐漸變?nèi)酢⑹軆r格的影響逐漸增強，因此流量經(jīng)營需重點關(guān)注用戶的流量需求。

提升5G駐留比/分流比是貫穿市場、規(guī)劃、運維的全局性組織協(xié)同工作[3]。在5G快速發(fā)展的2021年，4G用戶和流量分流成為限制5G發(fā)展的關(guān)鍵因素。提升5G分流比不但關(guān)系到運營商的收入增長點，而且對提升用戶滿意度有決定性作用。同時，針對5G分流比提升中基于廣深競對和市區(qū)網(wǎng)絡(luò)5G倒流情況進行分析，對明確網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)發(fā)展和5G網(wǎng)絡(luò)廣覆蓋發(fā)展的建設(shè)方向有一定的指導(dǎo)意義。

3 5G分流面臨挑戰(zhàn)

5G分流在網(wǎng)絡(luò)能力、網(wǎng)市協(xié)同、感知提升方面仍存在較大挑戰(zhàn)[4]。

3.1網(wǎng)絡(luò)能力

（1）廣深覆蓋問題：農(nóng)村室分規(guī)模不足，抑制了5G分流

受限于5G網(wǎng)絡(luò)建設(shè)節(jié)奏，當(dāng)前5G網(wǎng)絡(luò)主要分布在市區(qū)及縣城熱點，廣大農(nóng)村僅有零星覆蓋;在4G時代，農(nóng)村場景站點數(shù)和4G流量均遠(yuǎn)高于市區(qū)，但當(dāng)前農(nóng)村場景5/4G站點比僅5.15%，農(nóng)村5G分流比僅7.75%;5G覆蓋不足，制約了5G分流的提升。與此同時，受限于5G頻段高、室分部署慢等因素，深度覆蓋也嚴(yán)重不足;從高倒流場景來看，高層和底層居民區(qū)的高倒流問題突出（占比近40%），與5G深度覆蓋不足有直接聯(lián)系。

（2）網(wǎng)絡(luò)效益問題：在4/5G低效益小區(qū)中4G高流量仍有一定規(guī)模

4/5G小區(qū)運行考慮“效益優(yōu)先”。當(dāng)前，全省共計2207個低效益小區(qū)，排除冬奧、高鐵、高速場景后，這部分4/5G低效益小區(qū)需優(yōu)先整治。在4/5G同覆蓋區(qū)域，4G單站流量仍高于全網(wǎng)4G平均單站流量，更需5G分流;4/5G同覆蓋4G高流量場景的平均5G分流比為19%，低于27%的共覆蓋分流比，5G分流潛力更大。

（3）終端駐留問題：部分TOP終端駐留比較差，終端私有參數(shù)影響分流

終端5G駐留能力差異大：在TOP10終端中，OPPO、蘋果、vivo等終端的SA時長駐留比相對較低，拉低了SA時長駐留比;終端特殊機制影響駐留比因素：部分終端私有節(jié)電措施影響用戶的SA時長駐留比，如OPPOReno3終端的前期SA時長駐留比穩(wěn)定在52%左右，而推送關(guān)閉節(jié)電措施新版本后的SA時長駐留比可提升至70%左右。

3.2 網(wǎng)市協(xié)同

（1）市場營銷：5G終端滲透率、登網(wǎng)率、登網(wǎng)DOU發(fā)展緩慢

市場營銷需加強：在5G分流中，與市場營銷相關(guān)性較強的關(guān)鍵指標(biāo)、全國排名均較為靠后。

（2）SA登網(wǎng)率：SA流量激發(fā)、分流能力顯著，但SA升級完成比例不高

SA分流能力是NSA用戶的1.9倍，且NSA用戶登網(wǎng)率增長對流量激發(fā)并不明顯，因此登網(wǎng)率的提升應(yīng)聚焦于SA登網(wǎng)率;已推送SA版本但未升級SA版本的用戶有370萬，占比約48%，需通過市場營銷讓NSA向SA快速遷轉(zhuǎn)。

3.3 用戶感知

（1）5G邊緣感知差等問題仍較為突出

在制定4/5G互操作策略時已考慮按照邊緣體驗優(yōu)于4G為標(biāo)準(zhǔn)[5]，但實際網(wǎng)絡(luò)復(fù)雜、部分場景現(xiàn)場實測-112dBm已存在感知劣化問題，后續(xù)需進一步面向場景精準(zhǔn)施策。

（2）終端與網(wǎng)絡(luò)協(xié)同問題影響用戶感知

現(xiàn)網(wǎng)終端導(dǎo)致感知劣化問題較多。從終端維度分析，摩托羅拉、vivo等品牌的注冊成功率低、一加、錘子等終端業(yè)務(wù)的掉線率低;在主流品牌終端中，vivo的多款產(chǎn)品感知質(zhì)差。

4 5G分流提升措施及成效

4.1網(wǎng)市協(xié)同———終端和業(yè)務(wù)推廣

“機/網(wǎng)/套”精準(zhǔn)匹配，可以在最大程度上提升5G客戶的使用感知和價值。針對4/5G客戶進行細(xì)分場景支撐市網(wǎng)協(xié)同，落地5G價值建網(wǎng)、5G精準(zhǔn)營銷、5G體驗保障和客戶行為引導(dǎo)四個動作，可以保障網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量、市場發(fā)展和客戶感知全面領(lǐng)先。而加強終端數(shù)據(jù)分析，可以引導(dǎo)用戶打開5G軟開關(guān);線上、線下多重手段結(jié)合，可以引導(dǎo)用戶用網(wǎng);推廣優(yōu)惠機型與套餐，可以引導(dǎo)用戶換機、換卡。

4.2規(guī)劃建設(shè)———基于倒流分析

規(guī)劃原則：將所有倒流流量大于50GB的非NR共站基站作為此次NR規(guī)劃的點位，再結(jié)合現(xiàn)網(wǎng)NR基站并剔除超高、超低、超低、超近基站，可以對站址進行最優(yōu)拓?fù)湟?guī)劃;將室分高倒流（大于15GB）4G室分基站作為此次NR室分規(guī)劃的點位。

規(guī)劃目標(biāo)：將高倒流基站全部納入5G站點規(guī)劃且達到拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)最優(yōu)化。

4.3網(wǎng)絡(luò)調(diào)優(yōu)———居民區(qū)分流提升

隨著用戶增加，室內(nèi)深度覆蓋不足會影響5G用戶的感知和分流比指標(biāo)。居民區(qū)5G流量占全網(wǎng)5G總流量的46%，而4G流量占共站4G總流量的48%，整體流量占比最高，屬于加強分流首要場景。通過調(diào)整天饋和權(quán)值，以提升用戶感知，則可以使網(wǎng)絡(luò)效益最大化。

4.3.1“六維”場景識別法

通過小區(qū)工參屬性和4/5G共扇區(qū)信息，可以計算同扇區(qū)5G分流比指標(biāo);以基站工程參數(shù)（基站天線掛高、方位角、下傾角和覆蓋居民區(qū)的環(huán)境參數(shù)）為參考：根據(jù)樓體高度、樓體寬度，可以輸出場景標(biāo)識;根據(jù)場景特點匹配場景標(biāo)識。

4.3.2天饋調(diào)整“三步”走法

第一步，確保天線正打方向為居民樓樓體中心;第二步，根據(jù)天線掛高、樓高制定傾角方案，結(jié)合樓體距離進行微調(diào);第三步：在機械方位角、下傾角調(diào)整的基礎(chǔ)上，結(jié)合覆蓋居民區(qū)的樓體寬度、樓高、基站到樓體距離，梳理典型場景及調(diào)整方案。

4.3.3優(yōu)化效果

試點地市根據(jù)方案進行試點優(yōu)化，然后結(jié)合場景特點進行個性化天饋優(yōu)化，以發(fā)揮5G多波束優(yōu)勢，從而深挖網(wǎng)絡(luò)潛力。5G日均流量增長2.5倍，5G分流比則增長3.49pp，月均投訴降低46%。

4.4網(wǎng)絡(luò)調(diào)優(yōu)———專題優(yōu)化

（1）NSA分流與終端節(jié)能均衡策略

NSA分流與終端節(jié)能的矛盾一直是NSA網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化的一個難點。從用戶業(yè)務(wù)行為與數(shù)據(jù)緩存關(guān)系進行建模，可以尋優(yōu)平衡5G分流效果與終端節(jié)能最優(yōu)SCG添加策略，實現(xiàn)分流與終端節(jié)能雙保障;對用戶業(yè)務(wù)行為與數(shù)據(jù)緩存建模進行評估，可以使策略組合（50KB，0ms）達到均衡;對有價值的中、大包進行分流，可添加SCG，小包則不添加SCG。

應(yīng)用效果：實施NSA分流與終端節(jié)能均衡策略后，雙模5G站點流量增加2037.35GB，增幅達31.44%，5G分流比提升2.35%。

（2）地鐵分布式MassiveMIMO，容量與體驗雙提升

分布式MassiveMIMO可以將工作在相同頻段上的4T4R合并為一個4nT4nR小區(qū)，以此消除小區(qū)邊界，從而降低小區(qū)間的干擾，并可以通過MU?MIMO功能提升系統(tǒng)的容量和頻譜效率。

通過聯(lián)合BF和多用戶MIMO提升容量與體驗：在交疊區(qū)，可以獲得聯(lián)合Beamforming增益，從而大幅提升用戶體驗;在非交疊區(qū)，可以實現(xiàn)空分復(fù)用MU?MIMO增益，從而大幅提升小區(qū)容量。

（3）AAPC：實現(xiàn)波束自由化調(diào)整

AAPC（天饋權(quán)值自優(yōu)化）：實現(xiàn)天線權(quán)值自動優(yōu)化調(diào)整，可以大幅提升各種復(fù)雜場景下的網(wǎng)絡(luò)容量和立體縱深覆蓋。選擇目標(biāo)區(qū)域后，采集目標(biāo)區(qū)域內(nèi)的UE相關(guān)信息，可以獲取UE的信號強度、位置及路損信息，從而綜合考慮覆蓋及干擾等因素，進而設(shè)置優(yōu)化目標(biāo)和迭代次數(shù)，最后采用蟻群搜索算法尋找最優(yōu)方案。經(jīng)評估，部署波束自適應(yīng)尋優(yōu)的區(qū)域，用戶數(shù)及流量得以提升、遠(yuǎn)點用戶得以增加。

AAPC：實現(xiàn)天線權(quán)值自優(yōu)化，能夠有效吸收邊緣弱場用戶。統(tǒng)計TA分析后發(fā)現(xiàn)，TA在范圍[14，25]的比例有明顯提升。

5分流措施及推廣建議

5.1強分流

圍繞“細(xì)、動、智、遷”四方面進行工作，深挖5G網(wǎng)絡(luò)分流潛力，可以確保5G分流持續(xù)提升。

細(xì)：“兩低三高一重”分流整治。舉措：梳理5G不均衡、高倒流、低效益、低分流、低駐留、高重疊問題清單，開展問題分析與整治。

動：網(wǎng)隨業(yè)動，調(diào)整5G覆蓋優(yōu)化動態(tài)[6]。舉措：以4優(yōu)5，基于4G用戶AOA聚集方向，指導(dǎo)5G方位優(yōu)化;業(yè)隨網(wǎng)動，5G波束下傾動態(tài)調(diào)整，應(yīng)對樓宇白天夜晚話務(wù)潮汐問題。

智：基于AI立體波束優(yōu)化，實現(xiàn)分流、感知雙提升。舉措：基于MR測量構(gòu)建空間立體柵格矩陣，并通過智能AI尋優(yōu)算法計算小區(qū)最優(yōu)場景化權(quán)值，實現(xiàn)分流與感知雙提升。

遷：賦能前端，促進NSA?>SA遷轉(zhuǎn)。舉措：網(wǎng)絡(luò)側(cè)通過參數(shù)策略促進遷轉(zhuǎn).在4～5返回場景，確保優(yōu)先返回SA;通過NSA性能、覆蓋、功能三級逐步收縮NSA范圍，促進用戶無感知向SA遷轉(zhuǎn)。

5.2促協(xié)同

在方法上，基于O+B用戶畫像預(yù)測方法，反哺市場營銷;在抓手上，基于SA終端升級、高業(yè)務(wù)區(qū)域精準(zhǔn)營銷、強化SA登網(wǎng)率引導(dǎo)、質(zhì)差終端管理4維度協(xié)同市場，開展?fàn)I銷[7]，為5G分流效果再提升奠定基礎(chǔ)。

一套方法：基于O+B多維大數(shù)據(jù)，開展用戶六維特征畫像，抽象用戶特征，反哺市場進行精準(zhǔn)營銷，真正實現(xiàn)網(wǎng)市協(xié)同。

四大抓手：基于SA終端升級、高業(yè)務(wù)區(qū)域精準(zhǔn)營銷、強化SA登網(wǎng)率引導(dǎo)、質(zhì)差終端管理4維度協(xié)同市場，開展?fàn)I銷。

5.3精優(yōu)化

從“基礎(chǔ)、策略、特性、規(guī)范、管理”五個維度開展優(yōu)化工作，將優(yōu)化做精、做細(xì)、做深，省市協(xié)同打造5G精品網(wǎng)絡(luò)。

基礎(chǔ)：推進D頻段退頻。舉措：綜合考慮網(wǎng)絡(luò)容量、干擾，滾動進行4G網(wǎng)絡(luò)D1、D2頻率退頻。

策略：700M多頻策略研究。舉措：基于網(wǎng)絡(luò)定位，研究700M、2.6G與4G的互操作策略規(guī)則;基于700M上行優(yōu)勢，探索承載VoNR、上行大包遷移策略。

特性：因地制宜，為我所用。舉措：基于我省版本升級進度，開展4/5G基于感知切換功能應(yīng)用，應(yīng)對邊緣場景5G感知劣于4G問題，確保5～4門限下探全面推進。

管理：構(gòu)建感知問題黑點庫。舉措：基于KPI、KQI、網(wǎng)絡(luò)測試三維建立5G網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量黑點庫;深挖問題根因，牽引優(yōu)化策略方向。

規(guī)范：4/5G協(xié)同優(yōu)化指導(dǎo)手冊。舉措：研究并細(xì)化分場景的45G鄰區(qū)、參數(shù)、特性策略，兼顧分流比和用戶感知;探索大數(shù)據(jù)與IT自動化結(jié)合技術(shù)，實現(xiàn)互操作門限下探“一站一案”。