









摘要:目前5G無線網(wǎng)絡相較于規(guī)模較為完備的4G無線網(wǎng)絡,存在深度覆蓋不足、覆蓋不連續(xù)等問題,現(xiàn)網(wǎng)存在較多的“4G強5G弱”場景,對客戶感知影響較大。為了提升“4G強5G弱”場景的客戶感知,該文提取了客戶從5G無線網(wǎng)遷往4G無線網(wǎng)的主要性能指標,基于變異系數(shù)賦權法快速識別“4G強5G弱”場景的小區(qū),從而制定優(yōu)化方案,實現(xiàn)用戶網(wǎng)絡切換的平穩(wěn)感知與網(wǎng)絡效益的雙平衡。
關鍵詞:無線網(wǎng);變異系數(shù);場景;感知
doi:10.3969/J.ISSN.1672-7274.2024.08.002
中圖分類號:TN 929.5" " " " " " " " "文獻標志碼:B" " " " " " 文章編碼:1672-7274(2024)08-000-03
Research and Application of Enhancing \"4G Strong 5G Weak \"Scene Perception Based on Coefficient of Variation Assignment Method
LIN Xiaolan, RUAN Jingli, CHEN Jie
(China Mobile Group Guangdong Co., Ltd. Zhangjiang Branch, Zhangjiang 524033, China)
Abstract: Compared with 4G wireless network, 5G wireless network has the problems of insufficient depth coverage and discontinuous coverage, and there are more\"4G strong and 5G weak\" scenarios in the existing network, which have a greater impact on customer perception. In order to improve customer perception in \"4G strong 5G weak\" scenarios, the article extracts the main performance indicators of customers migrating from 5G to 4G wireless networks, and quickly identifies the cells in \"4G strong 5G weak\" scenarios based on the coefficient of variation empowerment method, so as to develop optimization plans to achieve a balance between the smooth perception of network switching and network efficiency.
Keywords: wireless networks; coefficient of variation; scenarios; perception
0" "引言
隨著通信行業(yè)的無線網(wǎng)絡從2G到5G的發(fā)展,無線網(wǎng)絡的網(wǎng)絡規(guī)模、容量、覆蓋都得到顯著的改善。由于終端、App應用的更新迭代,客戶對無線網(wǎng)絡的要求不斷提升,迫切需要打造精品網(wǎng)絡,滿足客戶不斷增長的需求。
1" "研究背景
1.1 行業(yè)內(nèi)現(xiàn)狀
目前現(xiàn)網(wǎng)存在較多的“4G強5G弱”場景:用戶離網(wǎng)5G不及時會導致感知差,而離網(wǎng)5G過早又減少客戶駐留5G,影響客戶體驗5G網(wǎng)絡。
現(xiàn)有的判定“4G強5G弱”場景的方法主要是從4G/5G基站的地理距離及5G流量倒流4G網(wǎng)絡的指標來判定,該判定方法依賴工程師個人經(jīng)驗,且無法精準識別“4G強5G弱”場景的小區(qū),定性篩選的缺陷是主觀隨意性過強,缺乏對評價指標有效性的分析和檢驗[1]。基于無法精準識別“4G強5G弱”場景小區(qū)的難點,迫切需要研究新的方法快速篩選出“4G強5G弱”場景小區(qū),開展針對性的優(yōu)化工作。
1.2 本次研究成果
本文主要構建了“4G強5G弱”場景KPI體系,基于變異系數(shù)[2]賦權法進行綜合評估,制定差異化優(yōu)化方案。場景KPI體系涉及覆蓋觸發(fā)的5G到4G切換嘗試頻次及范圍等關鍵指標;利用變異系數(shù)法對各項指標進行權重分配,同時結合指標數(shù)組的百分位算法進行線性得分評估。該方法可消除測量尺度和量綱的影響,若某指標取值差異大,則反映所評價小區(qū)差距的關鍵因素,算法賦予更高的權重,通過權重計算每個小區(qū)的得分,得分高的小區(qū)判定為“4G強5G弱”場景小區(qū)。
2" "算法實現(xiàn)過程說明
2.1 構建“4G強5G弱”場景關鍵性能指標體系
選取純粹表征用戶從5G無線網(wǎng)遷往4G無線網(wǎng)的關鍵性能指標,消減由于用戶行為、業(yè)務變更及其他外部因素造成的干擾影響,相關指標及定義如表1所示。
確定關鍵性能指標體系后,提取小區(qū)的關鍵性能指標的數(shù)據(jù)如表2所示。
2.2 關鍵算法實現(xiàn)
利用變異系數(shù)對關鍵性能指標的體系進行權重分配,變異系數(shù)法是根據(jù)統(tǒng)計學方法計算得出系統(tǒng)各指標變化程度的方法,直接利用各項指標所包含的信息,通過計算得到指標的權重,是一種客觀賦權的方法。該方法可分析不同水平的變量數(shù)列之間標志值的變異程度,消除測量尺度和量綱的影響。算法步驟如下:
(1)計算均值:將評估體系中的6個性能指標的數(shù)值按照算術平均公式,計算出“4G強5G弱”場景中各項性能指標的平均值。具體公式如下:
(1)
根據(jù)提取的小區(qū)關鍵性能指標值計算均值M如表3所示。
(2)計算標準差:標準差是方差的算術平方根。性能指標的數(shù)值減去其平均值的平方和,所得結果除以該組數(shù)的個數(shù),再把所得值開根號,所得值就是這組數(shù)據(jù)的標準差。標準差通常表示樣本某個數(shù)據(jù)觀察值相距平均值有多遠,在測驗分數(shù)等值上有重要作用。
方差:
標準差:
根據(jù)提取的小區(qū)關鍵性能指標值計算標準差σ值如表4所示。
(3)計算變異系數(shù):標準差能很客觀準確的反映一組數(shù)據(jù)的離散程度,但是對于不同指標的不同樣本數(shù)據(jù),標準差就缺乏可比性了,因此,又引入了變異系數(shù)。變異系數(shù)是一組數(shù)據(jù)的標準差與其相應的均值之比,用公式表示為:。
根據(jù)提取的小區(qū)關鍵性能指標值計算變異系數(shù)CV值如表5所示。
(4)歸一化權重分配:變異系數(shù)歸一化后的權重=指標變異系數(shù)/各指標變異系數(shù)之和。歸一化后的指標權重分配如表6所示。
(5)確定性能指標的門限:使用等百分位等值公式確定6項性能指標的高門限,低門限全部定為0。百分位數(shù):統(tǒng)計學術語,如果將一組數(shù)據(jù)從小到大排序,并計算相應的累計百分位,則某一百分位所對應數(shù)據(jù)的值就稱為這一百分位的百分位數(shù)。可表示為:一組n個觀測值按數(shù)值大小排列。例如,處于p%位置的值稱第p百分位數(shù)。百分位數(shù)計算公式為:
(2)
式中,L為欲求的百分位數(shù)所在組段的下限;i為該組段的組距;fx為該組段內(nèi)的頻數(shù);n為總頻數(shù);FL為小于L所在組段的累計頻數(shù)。
設定p%=90%,定出p%位置的值即關鍵性能指標的高門限值如表7所示。
(6)依據(jù)性能指標門限給小區(qū)評分:評分規(guī)則為指標值高于高門限值得滿分,低于高門限值則線性得分。線性得分公式:滿分×(指標值-低門限)/(高門限-低門限),低門限值統(tǒng)一定義為0。依據(jù)以上的評分規(guī)則,計算小區(qū)的得分如表8所示。
(7)制定優(yōu)化方案:篩選出評分≥90分的204個小區(qū)進行優(yōu)化,提升5G覆蓋質(zhì)量的同時,在用戶感知劣化前及時切換至4G網(wǎng)絡,保障客戶在4G/5G無線網(wǎng)絡良好的良好體驗。
3" "創(chuàng)新點
(1)應用變異系數(shù)賦權法確定“4G強5G弱”場景小區(qū)的關鍵性能指標的權重。本文首次應用變異系數(shù)賦權法對無線網(wǎng)絡的“4G強5G弱”場景小區(qū)的關鍵性能指標分配權重,由于變異系數(shù)法的客觀性,該方法的應用優(yōu)勢在于不依賴工程師個人經(jīng)驗,利用統(tǒng)計數(shù)據(jù)客觀地對關鍵性能指標分配權重。
(2)使用等百分位數(shù)等值公式確定小區(qū)性能指標的門限。本文創(chuàng)新性地應用統(tǒng)計學的等百分位數(shù)等值公式來確定小區(qū)性能指標的門限,該方法完全通過數(shù)據(jù)統(tǒng)計來確定門限值,可以直觀展示不同百分位對應的門限值,再依據(jù)實際需要篩選合適的門限值。
4" "結束語
通過對204個小區(qū)開展優(yōu)化后,5G總流量下降1.72%(邊緣用戶提前切換至4G),覆蓋觸發(fā)的5G到4G切換嘗試次數(shù)環(huán)比增長24.85%;上行平均速率環(huán)比提升0.4 Mbps,漲幅26.97%,下行平均速率環(huán)比提升11.1 Mbps,漲幅10.08%;MAC層上行誤塊率環(huán)比下降0.37%,降幅10.47%;MAC層下行誤塊率環(huán)比下降0.37%,降幅10.47%。小區(qū)性能指標無異常波動,邊緣用戶體驗明顯改善,符合預期調(diào)整效果。
參考文獻
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[2] 李源,李鳳婷,王森,等.基于改進變異系數(shù)法與BP神經(jīng)網(wǎng)絡的售電公司信用評估[J].電網(wǎng)技術,2022,46(11):4228-4237.
作者簡介:林小蘭(1983—),女,漢族,福建人,中級工程師,碩士,研究方向為無線網(wǎng)網(wǎng)絡優(yōu)化管理。
阮靖禮(1988—),男,漢族,廣東人,學士,研究方向為無線網(wǎng)網(wǎng)絡優(yōu)化管理。
陳" "杰(1995—),男,漢族,廣東人,學士,研究方向為無線網(wǎng)網(wǎng)絡優(yōu)化管理。