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文档简介
基于网络大数据的虚拟测试平台内容提纲1技术方案2应用成效3实施方案形成背景在“体验为王”的移动互联网时代,由于现有测试手段(如现场测试、建模虚拟测试)在“准确性”、“覆盖面”等方面的限制,导致无线优化面临巨大挑战:如何将全量用户体验与无线环境关联,准确定位无线网络问题。黑龙江公司与我公司合作开展网络大数据研究,建立手机上网移动性管理平台将信令系统挖掘的用户APP经纬度与信令、MR融合转化为测试文件,并形成丰富的上层应用。模拟测试:位置+信令+信号(MR:无线测量)深度覆盖绝对领先连续覆盖相对领先广域覆盖适度领先平台应用MRO测量数据(集中采集平台)CS+PS信令数据(信令监测平台)【无线MRO测量】+【信令】+【用户位置】生成模拟“测试Log日志”基于网络大数据的模拟CQT和DT室内CQT路面DT区域地理分布来源1:GPS直接获取+来源3:数学建模(指纹识别+TA+AOA)将信令系统挖掘的用户经纬度与信令、MR融合转化为测试文件,并可以形成更加丰富的上层应用。+?来源2:调用接口信令XDRMRO用户面信息定位信令与MR关联用户场景识别高速运动/静止用户判定构建模拟LOG关联统计:全景呈现室外场景采样点事件等于道路、高速、高铁区域交集作为样本,进行统计1生成采样点/事件/消息
基本要素2事件及采样点含经纬度通过位移算法给用户运动状态打标签区分运动测试和静止测试通过应用APP收集用户用户经纬度信息信息输入过程处理通过CELLID+S1APID进行关联,将MR打上IMSI标签1、高速位移标签用户(GPS定位,精度20米以内)2、静止用户(GPS/WIFI定位,精度20-60米以内)GIS二维建筑物图层室内场景采样点事件等于建筑物区域交集作为样本,进行统计用户级深入分析1用户手机型号2用户业务场景3用户无线指标4用户业务感知系统工作原理示意图指纹定位虚拟LOG-测试log要素分析信令与MRO的互补特征分析:事件信息:信令中含所需的相关事件信息;采样点信息:MRO中包含有无线参数信息、GSM/TD/LTE的邻区相关信息等,作为信令的补充信令信息:信令中含层三信令原始消息信令与MRO的互补关键在于:1MRO补充了信令所缺的无线指标信息以及采样点信息;2信令与MRO的关联,通过MME_S1AP_ID进行关联,实现数据的融合应用;虚拟测试LOG含:a完整信令接续;b无线环境重现;c地理位置再现;关键问题1:GIS定位-精准用户位置库搭建每天获取上报经纬度的用户数量约20万左右,获取经纬度采样点约有150万,其覆盖范围可涵盖哈尔滨市区内90%以上区域。日期上报经纬度用户数获取经纬度数量2015/9/920851615549542015/9/1020542214852502015/9/1120192214004652015/9/122029021490290定位方式精度范围(米)CELL169~398WiFi53~79GPS20信令经纬度附带精度字段,精度范围是百度定位系统中按照不同的定位方式所计算出来的误差范围,经测试验证精度字段可准确反应经纬度偏差范围。精度radius字段保障经纬度准确可靠测试场景indoor=0indoor=1空室内25112221室外113273
室外215610365在上报经纬度消息中,包含了疑似用于区分室内室外的字段:indoor,对此我们进行了相关验证,验证结果显示,该字段在室内室外均有出现,且数值不定,无法用于区分室内室外,统计结果如下:定位方式精度范围(米)CELL169~398WiFi53~79GPS20精度范围只是百度定位系统中按照不同的定位方式所计算出来的误差范围,经测试验证误差均在精度范围内,。室内外验证:indoor字段精度验证:radius字段本次测试仅以“手机通信大师”为例,分为室内测试与室外测试,共涉及10种测试场景,每种测试场景获取经纬度数量不少于100次,以此找出包括clf经纬度与xy经纬度的准确性、室内外字段的区分、位置源、精确度字段的准确性等规律。GIS定位-精准用户位置库搭建原理关键问题2-MR-特定用户场景的划分
MR应用的重点:解决特定用户场景识别的问题!!通过位移算法给用户运动状态打标签区分道路测试和定点测试step1
采样点选择:选择特定时间、特定范围(如持续时长超过阈值)的采样点作为运算数据step2
精细划分采样特征:基于初步选择的特定用户的特定场景,进行高速移动、低速移动、静止的采样点划分:高速移动采样判定:满足用户非静止特征,并在时间窗口内,GSI定位的具体位置变化幅度大于设定阈值;低速移动采样判定:满足用户非静止特征,并在时间窗口内,GSI定位的具体位置变化幅度低于设定阈值;静止状态采样判定:满足用户非静止特征,并在时间窗口内,GSI定位的具体位置低于静止判断门限;关键问题3-融合信令与MR关联原理XDR数据关键特征:含用户IMSI号、所占用的CELLID、S1APID关键信息以及其他一些事件相关信息MR数据关键特征:含所占用的CELLID、S1APID的关键信息以及一些其它空口信息融合信令与MR关联步骤如下:1、按照IMSI为键值,构造CELLID+S1APID+时间跨度的二维关系表,即用于表征该IMSI号码什么时间段内使用的是什么CELLID+S1APID号码,同时构造CELLID+S1APID的反向键值表;2、将MRO,以CELLID+S1APID为键值,搜索步骤一中的二维表,根据MR时间,识别是在哪个IMSI的哪个CELLID+S1APID时间跨度内;3、将MR记录赋值IMSI;4、按照业务需求,输出采样点记录、事件记录。CI为占用小区标识T表示不同临时号占用的时间点一个小圈代表一个MR采样点一个小圈代表一个XDR事件1.道路覆盖全貌2.道路覆盖黑点4.问题点钻取5.用户LOG选择6.问题回溯和现场无线环境3.街景复现现场模拟无线现场路测:小区->用户->位置下钻的优化分析方法和思路,模拟LOG全要素回放分析,彻底解决传统问题只能定位到小区的难题,提升端到端优化分析能力。模拟测试系统-移动性回溯相比传统城区路测1-4级道路88%的渗透率,模拟路测1-5级道路的渗透率可达到95%确保深度覆盖优势:将静止用户位置和建筑物矢量图拟合,实现建筑物感知透视并定位到建筑物内感知差用户及其位置,细化分析维度,解决室内信号普查、投诉复原和精确规划的长久难题。模拟测试系统室内分析-室内感知透视建筑物的信号强度、上行SINR等呈现楼宇用户信令形成CQTlog,支持现场业务性能、无线环境回溯1.宏观:基于建筑场景的分析呈现3.用户:回放每个用户log2.微观:深入具体建筑分析用户用户级深入分析1用户手机型号2用户业务场景3用户无线指标4用户业务感知模拟楼宇测试渗透率为82%系统建设内容及应用组织主要创新点主要创新点主要创新点主要创新点主要创新点主要创新点内容提纲1技术方案2应用成效3实施方案精准的需求,带权重流入问题闭环跟踪工序发现问题精准维护+精准优化精准维护+精准优化过滤,留精准规划需求精准规划点—楼宇GIS采样点问题精准转换为:楼宇、道路、街区的精准需求基于面积、业务量等的权重排序分析维度转换权重排序精准的待规划需求+精准的权重排序,指导有限资源的精准投放精准后评估指定目标(点、线、面)的评估,确保建设目标的一致性,精准闭环跟踪线—道路面—街区将区域的需求,转换为利于维护和优化分析的网元维度精准体系原理问题关联小区+位置关联小区进行维护及优化工序的实施:隐性故障排查告警排查天线接反排查过覆盖分析弱覆盖分析……过覆盖弱覆盖天线接反
大庆公司针对虚拟CD采集288栋权重排序高弱覆盖楼宇现场勘测,根据勘测均确认为弱覆盖楼宇。其中78%弱覆盖楼宇由于附近站被阻挡或楼宇结构问题无法有效覆盖,288栋弱覆盖楼宇分为150个弱覆盖区域,基于灵活武器库开展规划设计。权重排序程宇广场程宇广场为弱覆盖楼宇,附近弱覆盖采样点非常多且较为密集。经过维护和优化调整等无法有效解决室内深度覆盖问题,本区域综合权重排序高,已纳入四期二阶段室分规划中。精准规划—室内规划(基于点问题)大庆公司结合虚拟DT和日常路测试开展弱覆盖路段勘察,协同定位93个问题路段,通过催开规划站,天面调整等手段已解决32个,对9处权重排序高路段进行专项规划。经勘测和分析湖滨大街权重排序较高,日常人车流量大,附近覆盖较好,但周边宏站由于遮挡无法有效覆盖。在湖滨大街与科技路交口处新建规划微站站点,已纳入四期二阶段规划。精准规划-微站规划(基于线问题)哈尔滨公司通过虚拟CD规划专题,利用“街区面”和“连续差道路”支撑在南岗区域规划34个建设点。对四期一、二阶段以往规划站点进行评估,借助虚拟CD平台的业务、覆盖等权重显示,将一二阶段站点互调,共139各站点由二阶段调整到一阶段。精准规划-
宏站规划(基于面问题)权重排序:投资收益比最大化,权重高区域优先规划。通过全量道路闭合,形成闭合“物业面”,作为规划综合解决方案的载体,如居民小区、酒店、企事业单位、校园等。双鸭山公司运用虚拟CD,针对四达商贸城区域,进行综合规划(1个宏站+3种灵活小型设备),实现精准规划武器库联动-双鸭山四达商贸城区域综合规划解决方案宏站:进行广域零散弱覆盖点解决灵活小型设备:集中弱覆盖点解决精准规划-综合规划(结合灵活规划武器库)精准优化通过越区覆盖功能模块,后台集中分析过远覆盖采样点占比高小区352处,通过现场调整天线下倾角、降低平台高度等,过覆盖效果得以改善。根据小区采样点功能分析,后台集中分析采样点位置与小区方向相反问题,发现全省198对小区接反问题,目前已督办整改完毕。1.LTE室分“深耕”集中分析:2.越区覆盖集中分析:3.天线接反集中分析:现场天线调整哈道里通达街与前进路C扇区过覆盖(近1公里),经天面调整后,越区覆盖问题解决哈道理卓展基站C扇区方向的采样点集中在B扇区方向,系统判断天线接反,经到站核查发现C小区和B小区天线接反,协调代维完成整改通过模拟测试系统,分析已建设感知差问题哈尔滨仅1个月内发现21处室分系统问题,经处理后平均RSRP由-108dBm提升至-91dBm。经逐段排查确认耦合器异常,现场替换测试后,RSRP平均-82dBm,恢复正常。发现问题解决及效果哈香坊电机厂家属区原有的楼宇通过模拟系统CQT发现覆盖变差而无告警精准优化研究4G用户回落23G区域分析功能,集中开展4G时长驻留比提升,对LTE频繁回落区域进行精确定位(共定位问题点281处,解决103处),有效地提升了问题区县的LTE用户流量和时长驻留比,提升幅度分别为8%和11%。5.集中优化分析全省低零业务小区:发现问题经纬酒店LTE室分为低业务无告警,系统发现经纬酒店室内4G信号弱,分布系统存在隐性故障。3/4G合路信号后进入2/3G合路器将4G信号滤除,处理后平均RSRP提升23%,平均下载速率16.856.4Mbps问题处理及效果4.集中优化提升4G时长驻留比:按照日均掉落次数统计:绿色:<20黄色:20~100红色:100~200黑色:>200精准后评估建立新建基站后评估的体系,利用虚拟CD系统,从“面”、“线”、“点”三个维度建立精准后评估体系,确保新基站后评估能够更加精细化、集中化、实时性,保障新建站精准落地。三维度基于精准规划进行精准后评估确保从“面”、“线”、“点”三维度进行评估,保证精准规划精准落地。具体评定标准如下:
定制评估:根据室内外不同场景特点,分别量化不同覆盖半径;
全面评估:从“面”、“线”、“点”三维度,“覆盖”、“下载”、“效益”三方面,全面评估入网基站;黑点挑选:设置容忍上限,挑选入网“黑点”,零容忍处置;评定标准对比体系优势1集中管理:借助虚拟CD系统可以集中管理新建站入网覆盖情况,可以对新建入网站集中评估,统一标准,提高效率;优势2全面评估:可以从“面”、“线”、“点”三维度进行分别评估,精准评估三维度情况,不是以某一维度进行模糊评估,评估更全面精准;优势3实时评估:不受基站规模、地理位置、人员数量及能力等因素影响,做到入网即评估;优势4基于规划、闭环评估:依托精准规划,闭环评估规划区域问题解决进展,实现闭环管理。当前评估体系以前的评估体系分散管理:由于工具手段的限制,新入网基站需人工逐一现场确认,且测试效果依托于人员能力,无法集中把控评估片面性:依托于现场路测仅能做到以街道“线”代替基站“面”、“点”的覆盖评估,由于技术手段限制,只能片面性评估。时效性差:由于工程施工特点,基站多集中入网,而路测人员十分有限,且部分站点距离市区极远,因此评估只能被动等待。精准后评估-集中、高效开展精准后评估传统评估方式评估时间长:4天(单站1/6人天)评估人数多:测试人数7人评估对象少:街道人员素质需求高:具有测试分析能力基于虚拟CD系统评估VS评估时间短:1天评估人数少:1人评估对象全:区域、街道、楼宇人员素质需求低:平台自动输出新建站评估表新建站覆盖效果评估图哈尔滨172个新建站评估方式对比说明报表集中开展哈尔滨172新建站点基于虚拟CD系统评估工作,相比传统方式效率提升27倍,更易集中把控评估进度。精准后评估-全面、精准开展后评估,确保基站入网质量传统评估:基于道路测试此站点满足覆盖要求在传统评估方式中,“哈尔滨赣水路与香江路交汇处”基站路测指标较好可入网(基站方向角均向道路倾斜),但通过虚拟CD系统可以看出该站点在区域和楼宇的覆盖效果较差,因此要求此站点进行整改。虚拟CD系统:基于区域、街道、楼宇评估,此站点深度覆盖未达要求不合格整改虚拟CD系统:整改后区域、街道、楼宇均满足覆盖要求精准后评估-量化规划需求+精准后评估形成大闭环以地理对象(面、线、点)评估为手段,量化规划需求,实现新建站后精准闭环评估宏站区域闭环管理评估街道站街道闭环管理评估微站楼宇闭环管理评估(哈尔滨顾乡公园区域)(哈尔滨道里卓展)(哈尔滨黑龙江大学)内容提纲1技术方案2应用成效3实施方案实施方案信令系统接口:XDR接口,需带有httpcontent字段,即用户面的信息MR原始数据接口部署条件—黑龙江现网情况主节点数量(台)Cpu内存硬盘系统网卡hadoop主节点1IntelXeonCPUE5-24201.9GHz,24核96G25TLinux,CentOS双网卡,集群内独享单网卡HADOOP备用主节点1IntelXeonCPUE5-24201.9GHz,24核96G25TLinux,CentOS双网卡,集群内独享单网卡HADOOP平台数据存储节点66IntelXeonCPUE5-24201.9GHz,24核96G25TLinux,CentOS双网卡,集群内独享单网卡MR数据解析服务器2IntelXeonCPUE5-24201.9GHz,24核48G25TWindows2008双网卡,集群内独享单网卡分析应用服务器1IntelXeonCPUE5-24201.9GHz,24核48G25TWindows2008双网卡500w用户/60G数据库存储(每天)/68台hadoop节点/6Thadoop数据(每天)/2台MR解析服务器/1台数据库及WEB应用/4小
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