劉煒

（廣東海格怡創(chuàng)科技有限公司 廣東省廣州市 510665）

1 引言

隨著4G LTE 網(wǎng)絡(luò)的快速發(fā)展，LTE 網(wǎng)絡(luò)在深度覆蓋、干擾規(guī)避和容量激增等方面面臨著巨大的挑戰(zhàn)。覆蓋是通信網(wǎng)絡(luò)需要解決的首要問(wèn)題，TD-LTE 的頻譜劣勢(shì)、長(zhǎng)期演進(jìn)語(yǔ)音（Voice over Long-Term Evolution，VoLTE）承載、窄帶物聯(lián)網(wǎng)（NarrowBand Internet of Things，NB-IoT）新業(yè)務(wù)的需求等，都對(duì)現(xiàn)網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)覆蓋優(yōu)化提出更高的要求。TD-LTE 干擾規(guī)避和優(yōu)化是提升吞吐量和用戶感知的關(guān)鍵，隨著站點(diǎn)密度增加和網(wǎng)絡(luò)利用率的提升，網(wǎng)內(nèi)干擾問(wèn)題越來(lái)越嚴(yán)重，成為優(yōu)化的一大難題。網(wǎng)絡(luò)容量是通信網(wǎng)絡(luò)需要解決的另一重點(diǎn)問(wèn)題，隨著4G 網(wǎng)絡(luò)的運(yùn)營(yíng)，用戶數(shù)激增、單用戶增加且容量分布不均勻，熱點(diǎn)區(qū)域的容量面臨著更大的挑戰(zhàn)。

2 網(wǎng)絡(luò)性能優(yōu)化現(xiàn)狀及問(wèn)題

現(xiàn)有針對(duì)網(wǎng)絡(luò)性能提升開(kāi)發(fā)的優(yōu)化工具和平臺(tái)，在一定程度上針對(duì)上述面臨的問(wèn)題做出了改進(jìn)，固化了優(yōu)秀的優(yōu)化方法，但是仍存在以下問(wèn)題：一是沒(méi)有考慮多個(gè)優(yōu)化目標(biāo)之間的協(xié)同，多維度考慮問(wèn)題不足。現(xiàn)有技術(shù)往往是針對(duì)單指標(biāo)進(jìn)行優(yōu)化調(diào)整，例如重疊覆蓋等干擾指標(biāo)，而這種調(diào)整有可能對(duì)其他網(wǎng)絡(luò)性能指標(biāo)帶來(lái)負(fù)面影響，無(wú)法考慮諸如干擾、覆蓋等各個(gè)優(yōu)化目標(biāo)之間的協(xié)同。如果要在各個(gè)目標(biāo)間達(dá)到平衡，通常會(huì)通過(guò)多輪調(diào)整，優(yōu)化效率低。二是沒(méi)有將問(wèn)題區(qū)域網(wǎng)絡(luò)作為一個(gè)整體通盤考慮，對(duì)問(wèn)題小區(qū)進(jìn)行整治，往往為了解決局部指標(biāo)而忽略了整體區(qū)域性能。因此，這種傳統(tǒng)模式已難以適應(yīng)當(dāng)前移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化工作中工作量大、覆蓋面廣的現(xiàn)狀，無(wú)法達(dá)到優(yōu)化工作集中化、自動(dòng)化的要求。

3 大數(shù)據(jù)智能優(yōu)化平臺(tái)

3.1 智能優(yōu)化平臺(tái)思路介紹

針對(duì)在日常網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化中的問(wèn)題，構(gòu)建LTE 網(wǎng)絡(luò)測(cè)量報(bào)告（Measurement Report，MR）大數(shù)據(jù)智能優(yōu)化平臺(tái)是解決傳統(tǒng)優(yōu)化方式中存在問(wèn)題的一種思路。MR 大數(shù)據(jù)分析的思路是關(guān)注業(yè)務(wù)和無(wú)線網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合，在構(gòu)建一體化分析思維基礎(chǔ)上，實(shí)現(xiàn)多維、海量、高效的數(shù)據(jù)處理和整合，用于精準(zhǔn)業(yè)務(wù)遷移、精確規(guī)劃、場(chǎng)景分析、地理定位、眾籌測(cè)試等功能，從面向市場(chǎng)、面向優(yōu)化、面向規(guī)劃三個(gè)方面提供有效的決策和建議，助力通信運(yùn)營(yíng)商實(shí)現(xiàn)基于大數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)運(yùn)營(yíng)環(huán)境及網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量?jī)?yōu)化方式的轉(zhuǎn)型。LTE 網(wǎng)絡(luò)MR 大數(shù)據(jù)平臺(tái)的基本思路如圖1 所示。

LTE 網(wǎng)絡(luò)MR 大數(shù)據(jù)平臺(tái)可實(shí)時(shí)在線采集2G/3G/4G 的操作維護(hù)中心（Operation and Maintenance Center，OMC）指標(biāo)、4G MR數(shù)據(jù)、信令指標(biāo)、網(wǎng)絡(luò)參數(shù)、告警信息和路測(cè)數(shù)據(jù)等多種數(shù)據(jù)源，將多維度數(shù)據(jù)高效融入數(shù)據(jù)庫(kù)中，最后在Web 端呈現(xiàn)，并且客戶端友好，可以在頁(yè)面上呈現(xiàn)10m×10m 或50m×50m 的地理化柵格級(jí)精細(xì)優(yōu)化。

通過(guò)智能集中分析模塊，可以全面評(píng)估、分析和優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)。從多個(gè)維度（時(shí)間、省地市、柵格、簇等）全面掌控和了解網(wǎng)絡(luò)的覆蓋、質(zhì)量、業(yè)務(wù)感知、用戶軌跡等關(guān)鍵指標(biāo)，實(shí)現(xiàn)智慧運(yùn)維、降本增效的目標(biāo)。

3.2 主要功能模塊

圖1：LTE 網(wǎng)絡(luò)MR 大數(shù)據(jù)平臺(tái)的基本思路

（1）網(wǎng)絡(luò)覆蓋全景透視展示功能模塊：該平臺(tái)能夠?qū)崿F(xiàn)網(wǎng)絡(luò)性能指標(biāo)綜合展示，支持大屏呈現(xiàn)，支持自動(dòng)播放；支持作為平臺(tái)首頁(yè)，呈現(xiàn)各個(gè)功能模塊的概要以及跳轉(zhuǎn)；支持高度模塊化和靈活配置。

（2）多維度柵格分析功能模塊：多維度柵格分析功能模塊是在利用MR 大數(shù)據(jù)分析結(jié)果進(jìn)行小區(qū)維度統(tǒng)計(jì)，將柵格的指標(biāo)進(jìn)行分析統(tǒng)計(jì)并多維化呈現(xiàn)出來(lái)，便于對(duì)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行更準(zhǔn)確和全面的評(píng)估?；诙嗑S度數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)和匯聚，實(shí)現(xiàn)了覆蓋、感知、事件、業(yè)務(wù)多維度指標(biāo)分析。

（3）網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)化分析模塊：網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)化分析模塊實(shí)現(xiàn)了自定義問(wèn)題簇的分析，支持弱覆蓋簇、干擾覆蓋簇、重疊覆蓋簇聚類分析；新增小區(qū)級(jí)別分析，包括超遠(yuǎn)覆蓋小區(qū)、站間距核查、小區(qū)覆蓋異常擴(kuò)張和收縮分析、小區(qū)旁瓣背瓣異常分析；柵格維度實(shí)現(xiàn)分析弱覆蓋率、重疊覆蓋率、干擾率等功能。

（4）工參糾偏功能模塊：工參糾偏功能模塊基于對(duì)平均空閑時(shí)間（Mean Down Time，MDT）數(shù)據(jù)的分析，對(duì)工參經(jīng)緯度進(jìn)行估算和核查，對(duì)明顯經(jīng)緯度偏差做出判斷，輸出偏差站點(diǎn)清單。

（5）天饋診斷功能模塊：該模塊通過(guò)MR 指紋庫(kù)的基礎(chǔ)柵格具有的小區(qū)采樣點(diǎn)數(shù)量、經(jīng)緯度（柵格中心點(diǎn)經(jīng)緯度）、覆蓋率等多維信息，結(jié)合小區(qū)經(jīng)緯度、方位角等信息，從目標(biāo)柵格與當(dāng)前小區(qū)的歸屬、業(yè)務(wù)量、覆蓋強(qiáng)度、焦點(diǎn)偏離度權(quán)重等相關(guān)維度入手，通過(guò)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化對(duì)各維度進(jìn)行定性定量，搭建基于指紋庫(kù)的天饋診斷模型算法，將覆蓋小區(qū)的單個(gè)MR 柵格聚合為小區(qū)整體覆蓋情況，從而準(zhǔn)確直觀地診斷小區(qū)天饋的合理性。

（6）眾籌分析（道路、樓宇）功能：由于傳統(tǒng)路測(cè)設(shè)備的單一性，導(dǎo)致道路測(cè)試無(wú)法全面反映現(xiàn)網(wǎng)用戶的真實(shí)感知。而眾籌掃路模塊借助的每個(gè)手機(jī)終端都是測(cè)試人員。

（7）樓宇I(lǐng)T 化管理：樓宇I(lǐng)T 化管理模塊實(shí)現(xiàn)了基于樓宇3D建模，結(jié)合測(cè)試和用戶MR 立體定位技術(shù)，并關(guān)聯(lián)關(guān)鍵業(yè)績(jī)指標(biāo)（KPI）、感知指標(biāo)、基站資源、投訴、測(cè)試等多數(shù)據(jù)源，實(shí)現(xiàn)樓宇覆蓋性能指標(biāo)的3D 呈現(xiàn)。

3.3 基于場(chǎng)景的網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化功能

（1）場(chǎng)景管理：提供場(chǎng)景數(shù)據(jù)規(guī)則管理、場(chǎng)景數(shù)據(jù)入庫(kù)維護(hù)和管理，提供柵格和小區(qū)的場(chǎng)景識(shí)別，支持多用戶并行使用。結(jié)合移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)場(chǎng)景優(yōu)化評(píng)估規(guī)則，基于業(yè)務(wù)場(chǎng)景特征和場(chǎng)景規(guī)模大小，結(jié)合多種業(yè)務(wù)指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行多維度場(chǎng)景評(píng)估。

（2）虛擬路測(cè)功能：虛擬路測(cè)是通過(guò)MR 大數(shù)據(jù)模擬移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)中的道路覆蓋質(zhì)量、感知、事件、業(yè)務(wù)等自動(dòng)開(kāi)展多維度分析和診斷，是對(duì)實(shí)際路測(cè)的一種補(bǔ)充和替代。

（3）高鐵專項(xiàng)分析功能：該功能實(shí)現(xiàn)了分別基于信令和基于速度的高鐵用戶識(shí)別。通過(guò)虛擬路測(cè)功能，高鐵專項(xiàng)模塊支持高鐵各條線路主要指標(biāo)的GIS 呈現(xiàn)和關(guān)鍵指標(biāo)統(tǒng)計(jì)分析，每條高鐵線路的質(zhì)差柵格及對(duì)應(yīng)主服務(wù)小區(qū)，分析專網(wǎng)泄漏和公網(wǎng)入侵，輸出質(zhì)差區(qū)域的異常事件清單。

（4）高速專項(xiàng)分析功能：高速模塊主頁(yè)面是基于高速線路MR 覆蓋柵格上關(guān)聯(lián)重疊覆蓋、弱覆蓋等指標(biāo)，同一個(gè)柵格包含多個(gè)維度的信息，便于全面評(píng)估網(wǎng)絡(luò)和為優(yōu)化網(wǎng)格提供參考。高速模塊支持高速各條線路主要指標(biāo)的GIS 呈現(xiàn)、按區(qū)域進(jìn)行KPI 統(tǒng)計(jì)分析、呈現(xiàn)每條高速線路的質(zhì)差柵格及對(duì)應(yīng)主服務(wù)小區(qū)，并分析專網(wǎng)泄漏和公網(wǎng)入侵，輸出質(zhì)差區(qū)域的異常事件清單。

（5）“三高”專項(xiàng)分析功能：這里的“三高”是指高校、高流量商務(wù)區(qū)、高密度居民區(qū)，是移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化工作中重要的場(chǎng)景。通過(guò)該場(chǎng)景分析可以實(shí)現(xiàn)“三高”場(chǎng)景的網(wǎng)絡(luò)覆蓋、感知、事件、業(yè)務(wù)等多維度分析診斷，輸出“三高”常駐用戶分析等功能。

4 效率提升應(yīng)用

4.1 面向規(guī)劃

（1）站點(diǎn)規(guī)劃：站點(diǎn)規(guī)劃基于微觀的柵格化視圖。通過(guò)對(duì)分析數(shù)據(jù)進(jìn)行柵格化定位，在二維地圖上形成柵格化視圖。地圖上的每個(gè)柵格是各項(xiàng)問(wèn)題特征的數(shù)據(jù)集合，將問(wèn)題柵格進(jìn)行聚類成為問(wèn)題簇，通過(guò)視圖界面進(jìn)行呈現(xiàn)。依據(jù)周圍宏基站的站間距、歸屬場(chǎng)景、問(wèn)題柵格大小、距離、建筑物等因素，進(jìn)行計(jì)算，智能場(chǎng)景識(shí)別匹配，尋找最佳的建站位置，最終自動(dòng)推送增加站的位置和類型（宏基站/微基站）。這次利用工具平臺(tái)分析桂林MR 數(shù)據(jù)，共輸出1062 個(gè)需要規(guī)劃室分的弱覆蓋樓宇，匹配原有室分規(guī)劃資源池436 個(gè)，確認(rèn)后新增359 個(gè)規(guī)劃需求。

（2）規(guī)劃站點(diǎn)效果：桂林某小區(qū)弱覆蓋樓宇較多，平均參考信號(hào)接收功率（Reference Signal Received Power，RSRP）為 -99.97 dBm，弱覆蓋比例為26.97%，此處為高密度住宅小區(qū)，用戶投訴較多，普遍反饋室內(nèi)4G 信號(hào)差，上網(wǎng)速率慢。通過(guò)MR 大數(shù)據(jù)的分析，結(jié)合現(xiàn)網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，建議在小區(qū)增加室分系統(tǒng)，解決小區(qū)弱覆蓋的問(wèn)題。

（3）評(píng)估效益提升：在評(píng)估優(yōu)化工作中，使用基于大數(shù)據(jù)精確規(guī)劃分析的方式將比傳統(tǒng)優(yōu)化分析在時(shí)間上節(jié)省37.5%，在資源效率(人工天)上節(jié)省38.1%，在車輛成本上節(jié)省22.2%。

4.2 面向優(yōu)化

（1）TOP 小區(qū)問(wèn)題處理——MR 指標(biāo)優(yōu)化：針對(duì)智能優(yōu)化平臺(tái)輸出的弱覆蓋、重疊覆蓋、越區(qū)覆蓋、MOD3 干擾的TOP 小區(qū)進(jìn)行處理，TOP 小區(qū)數(shù)量相比共減少653 個(gè)，弱覆蓋率、重疊覆蓋率、越區(qū)覆蓋率、MOD3 干擾率指標(biāo)均得到了明顯改善。MR 指標(biāo)優(yōu)化的使用效果如圖2 所示。

圖2

（2）鄰區(qū)優(yōu)化：傳統(tǒng)的4G 鄰區(qū)規(guī)劃方法，易導(dǎo)致較多的漏配、多配鄰區(qū)問(wèn)題。應(yīng)用基于MR 大數(shù)據(jù)分析的智能優(yōu)化方式，通過(guò)MR 解析、多配或漏配點(diǎn)鄰區(qū)篩選、鄰區(qū)配置優(yōu)化方案實(shí)施等流程，為日常鄰區(qū)優(yōu)化提供有效的支撐手段，更高效地開(kāi)展鄰區(qū)優(yōu)化。

通過(guò)對(duì)LFH 某山頂-800CL-OT-D-1 小區(qū)三天的MR 數(shù)據(jù)分析鄰區(qū)采樣點(diǎn)比例，梳理出14 個(gè)漏配小區(qū)，添加鄰區(qū)后，觀察一周KPI，切換成功率由76.17%提升至99.86%，切換成功率提升23.69%，效果明顯。

人工優(yōu)化鄰區(qū)時(shí)，需要從現(xiàn)網(wǎng)中提取鄰區(qū)關(guān)系、從數(shù)據(jù)庫(kù)中提取切換指標(biāo)，再根據(jù)工參匹配經(jīng)緯度等信息，然后將問(wèn)題鄰區(qū)分類后對(duì)應(yīng)處理。鄰區(qū)自動(dòng)優(yōu)化功能的引用可以有效地節(jié)約數(shù)據(jù)提取時(shí)間，問(wèn)題分析和處理都可以自動(dòng)完成，提高了工作效率。日常優(yōu)化工作的效率：人工分析的工作量是1.25 人天，智能化覆蓋評(píng)估的工作量是0.375 人天，工作效率大大提升。

5 結(jié)束語(yǔ)

綜上所述，在集合了海量MR 大數(shù)據(jù)，通過(guò)對(duì)MR 數(shù)據(jù)特性進(jìn)行取樣分析，開(kāi)展大數(shù)據(jù)特性的二次開(kāi)發(fā)，充分吸收了優(yōu)秀的專業(yè)級(jí)優(yōu)化方法和智能優(yōu)化方法，實(shí)現(xiàn)了當(dāng)前移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化高速發(fā)展所需的集中化和自動(dòng)化的功能。基于大數(shù)據(jù)的分析手段和大數(shù)據(jù)的分布特性研究，在網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃、優(yōu)化和維護(hù)上均提出了一定的創(chuàng)新應(yīng)用，大大提升了工作效率。同時(shí)吸收和固化了一些優(yōu)秀的優(yōu)化工具手段，為廣大移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化工作者提供了優(yōu)化指引，在一定程度上規(guī)避了傳統(tǒng)優(yōu)化方式因工具手段不足及優(yōu)化經(jīng)驗(yàn)不足帶來(lái)的網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化不均衡的弊端。