基于OTT數(shù)據(jù)的5G端網(wǎng)協(xié)同智能優(yōu)化研究與實踐

陳 鋒，李張錚，連 慧（中國聯(lián)通福州分公司，福建福州 350000）

1 概述

在目前5G 網(wǎng)絡(luò)大規(guī)模部署背景下，要拉動5G 業(yè)務(wù)收入增長，運營商面臨的首要關(guān)鍵問題是5G用戶的常駐區(qū)域的網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量。保障最容易出問題的覆蓋地點，是5G網(wǎng)絡(luò)端網(wǎng)協(xié)同優(yōu)化的重中之重。傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)保障通過路測數(shù)據(jù)（DT）或者測量數(shù)據(jù)（MR）分析發(fā)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)缺陷，其中DT 數(shù)據(jù)只能反映點線上的問題，無法做到全網(wǎng)精細(xì)化評估，而MR 數(shù)據(jù)雖然全面但是5G R15版本終端暫不支持帶位置信息的測量數(shù)據(jù)，即使后續(xù)版本支持也存在部分終端不上報MR 位置的問題，對5G網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量的評估造成影響。

機器學(xué)習(xí)技術(shù)作為人工智能的重要組成部分，是國家發(fā)展戰(zhàn)略重點扶持的目標(biāo)［1］和當(dāng)下各行業(yè)關(guān)注應(yīng)用的焦點。本文通過使用用戶終端APP 上產(chǎn)生的用戶無線網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)（OTT）來補償5G MR 的缺陷，利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法［2］和DBSCAN 聚類算法［3］構(gòu)建5G用戶位置模型和弱覆蓋小區(qū)分布，為5G用戶網(wǎng)絡(luò)感知精細(xì)化保障奠定良好基礎(chǔ)。

2 目前5G端網(wǎng)協(xié)同優(yōu)化方法存在的不足

在當(dāng)下5G 端網(wǎng)協(xié)同優(yōu)化中，5G 用戶感知精細(xì)化保障始終是一個難點。由于5G MR 不攜帶用戶經(jīng)緯度信息，網(wǎng)絡(luò)分析嚴(yán)重依賴于人的優(yōu)化經(jīng)驗等方面的特點，急需引入大數(shù)據(jù)和機器學(xué)習(xí)的優(yōu)化方式，實現(xiàn)5G端網(wǎng)協(xié)同優(yōu)化的智能化。

2.1 MR經(jīng)緯度缺失，網(wǎng)絡(luò)精細(xì)化分析困難

MR 是UE 在網(wǎng)絡(luò)中上報的無線網(wǎng)絡(luò)測量數(shù)據(jù)，包含小區(qū)電平、小區(qū)質(zhì)量和小區(qū)覆蓋范圍等無線環(huán)境指標(biāo)。在4G 中MR 還包含了測量報告發(fā)生地點的經(jīng)緯度信息，網(wǎng)優(yōu)人員可以利用經(jīng)緯度信息來評估特定地點的網(wǎng)絡(luò)覆蓋情況，對網(wǎng)絡(luò)感知進(jìn)行精細(xì)化保障。……