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文档简介

中国移动联合研发工程结题汇报报告

工程名称:TDMR技术在网络优化中的应用工程编号:2021_LH_532021年11月2日联合工程课题组研究单位及角色负责人及联系方式北京公司(牵头单位)王子北京)崔北京)甘肃公司、黑龙江公司、上海公司、四川公司(协助单位)李甘肃)郑黑龙江)姚馨上海)沈上海)王四川)一.开题方案完成情况目录二、主要研究成果〔整合后〕1.1研究背景及意义现有TD网络优化方法和手段中的缺乏及后续开展趋势DT和CQT测试的局限性统计指标开展趋势仅能对有限的点和线测试,结果较片面;基于抽样样本,评估结果有一定偶然性;需保证测试样本数量足够大,费时费力;无法完全复原用户真实环境。统计指标体系尚未成熟,很多优化关键指标没有相应Counter;不同厂商对各话务统计项的计数器计数机制不一致,同一指标在不同厂商之间不具备可比性;最小指标分析单位仅为小区或载频。了解用户行为、有效支撑市场基于现网用户的分析为客户体验管理CEM提供了依据,通过了解用户行为、使用习惯和话务分布,挖掘不同类型客户的潜力,进而创造差异化的客户体验营销,实现精准营销提高客户忠诚度,并最终提升公司价值。满足客户需求、到达客户预期随着移动通信业务的迅猛开展,网络规模不断壮大,用户对通信网络质量也提出了更高的要求。为满足网络开展及客户对通信质量的更高要求,我们必须应用新的技术手段及IT支撑手段才能保证网络质量到达客户的预期。现有网管统计缺陷网络规划优化的数据源正从宏观的性能统计Counter数据转变为用户级和时间级的DR〔DetailRecord〕数据,如测量报告MR,语音业务CallDetailRecord和数据业务SessionDetailRecord;MR是真实的用户通过过程的测量,反映了网络的实际覆盖情况和用户业务分布情况;海量的MR数据具有统计特性,宏观的反映了网络的特征。基于用户感知的地理化呈现通过收集MR数据,结合定位技术,实现地理化的呈现,将用户回放到使用的具体位置,真实复原用户感知,丰富了优化测试手段,全面、客观反映网络质量情况和用户感知。实现各类业务有效评估定期采集分析可掌握全网话务变化和业务开展的趋势,指导优化网络资源与拓扑结构,规划与话务量动态变化相匹配、并与未来网络扩容相结合的TD网络,最大程度地利用现有的资源实现最优的网络覆盖,从而进一步提高用户满意度。一套可以全面衡量TD网络质量、性能以及充分反响客户感知的质量指标评估体系对TD网络建设、优化乃至市场决策都有着极其重要的意义。意义

背景

1.2主要研究内容及分工TD网络质量和用户感知评估系统的建立网规模型:网络结构评估、LAC区合理性;容量预测;网优模型:覆盖评估;质量评估、导频污染、干扰等;业务模型:话务模型、用户行为模型、业务热点区域;模型修正,结果验证〔弱覆盖、干扰、话务热点区域〕。总结MR分析规那么及经验;总结利用MR发现隐性问题的处理经验;编写技术论文,系统阐述分析规那么、分析过程、应用案例及处理经验。下行覆盖TA、AOA上行时隙干扰载频接收功率上下行误块率UE发射功率载频发射功率UPPTS干扰信号功率将所有小区的公共测量和专用测量报告按比例采集并存储到文件中;处理所采集的测量报告,用于全网无线环境的评价;对数据进行深度挖掘,分析用户行为模式、用户分布等信息,为运维优化提供依据。信令采集和分析系统的建立

数据建模及模型分析通过对采集指标进行分析,以及地理化的栅格呈现,可以直观的对网络情况进行掌握;以覆盖指标为例:通过TA、AOA对测量报告的UE发射功率、ISCP、BLER进行均值和峰值的统计,可对小区的覆盖进行评价,统计全网所有小区的分布比例,可获得全网覆盖比例。指标分析和地理化呈现经验总结12341.3开题方案完成情况总结第四阶段,汇总和总结第一阶段,数据收集和理论研究第二阶段,解决方案制定论证和完善TD定位技术MR数据完备采集栅格化地理呈现最正确实现方案现网MR开启的性能评估,验证数据采集、定位精度、网络负荷变化等研究网规、网优和业务模型在专题研究成果根底上完成MR工具需求定义、开发、测试选取网元现网测试验证,根据输出成果,实施优化方案。对优化效果进行比照分析,对前期的研究进行修订和补充,闭环反响完善系统收集整理以上各阶段成果,对设备实现方案、网优专题研究、软件工具开发、专项网优操作方法进行总结形成一套成熟的、具体的、可操作的高效优化方案,便于全网快速推广2021年11月第三阶段,实施及效果验证2021年1月-3月第一阶段,数据收集和理论研究2021年6-8月第二阶段,工程实施2021年7月-10月第三阶段,应用及效果验证一.开题方案完成情况目录二、主要研究成果〔整合后〕2.1工程主要内容

软件采用领先的B/S结构,方便用户“随时随地”使用软件,无论是外场的DT工程师,还是机房的系统优化工程师,都可以实时分析MR各个指标统计值以及地理化结果领先软件B/S结构

系统作为OMC-R增强功能进行部署,采用B/S架构,用户在PC终端(可复用OMT)上用IE浏览器即可访问系统服务无需新增RNC板卡,系统直接连接RNC,自动完成数据采集分析,极大的提高数据分析的实时性,同时结合软件的B/S架构,极大限度的提升了网络优化效率数据实时采集分析系统架构MR报告实时采集A问题小区详情显示:上下行时隙干扰、UPPTS干扰、覆盖、上下行BLERTD系统特有的TA+AOA方式进行定位,定位精度在200米以内2.1工程主要内容

指标分析以及地理化呈现B2.1工程主要内容PCCPCHRSCP覆盖分布覆盖率变化趋势RNC940的PCCPCHRSCP高于-95dBm的覆盖率为98.45%。有1.55%的采样点低于-95dBm,说明这些呼叫的采样是在弱覆盖环境下进行的。C

网络覆盖评估2.1工程主要内容弱覆盖区域分析地图和统计2种方式直观呈现覆盖弱场分布覆盖弱场覆盖弱场TOP统计RNC940下覆盖Cellid为6991,7641,1623等小区弱覆盖点高比例特征。6991小区经过地理化展现,发现6991覆盖明显异常,需要排查该路段是否有阻挡。C

网络覆盖评估2.1工程主要内容质差区域分析发现Cellid为7401小区误块率大于0.05%的采样点85.95%严重影响通话质量综合分析综合分析:7401小区SIR分布异常,则怀疑7401小区BLER差由于干扰导致,进行干扰排查质差TOP10关联SIRSIR异常分布D网络质量评估2.1工程主要内容场景自动识别越区覆盖基站隐形故障导频污染根据MR数据来判断问题区域接入导频个数,在做出调整建议,较少干扰,提高用户感知度。利用时间提前量〔TA〕与PCCPCHRSCP的二维统计数据,找出越区覆盖小区根据MR数据来判断,为提供分析室外小区覆盖室内的情况,来判断这些室外覆盖室内的区域是否需要增加室分覆盖以提高终端用户的感知度专题应用利用设备周期性内上报的MR数量来判断基站是否存在隐性故障

专题分析E2.2主要创新点InnovationPoint

1全程全网质量评估突破传统DT、CQT测试抽样偶然性,由点线扩展到面,通过海量MR报告采集分析建立覆盖网络所有用户点的网络质量评估体系InnovationPoint

5传承发扬现场优化经验通过建立优化模型,固化现场优化经验,自动生成优化策略,高效完成优化定位InnovationPoint

4创新二维MR指标体系通过二维MR指标分析,实现anyone、anywhere、anytime网络质量评估InnovationPoint

3逆向优化思维革新转变传统网优被动思路,通过系统发现设备隐形故障,在影响用户感知之前实现主动优化InnovationPoint2无线环境地理化呈现通过MR与TD专用TA+AOA定位算法结合,辅以特有模型校正,回放用户地理轨迹,完全复原全网用户真实无线环境基于MR和定位技术的TD网络质量评估系统2.3工程应用感知提升找出室内宏站覆盖场景,以及业务热点,针对性的实施扩容发现并解决多款主流商务终端存在的质量问题指标提升大唐区域语音接通率由98.85%升至99.49%,语音业务掉话率由0.48降至0.28%覆盖提升通过系统分析,找出TD覆盖弱场分布,为工程建设提供依据,提升TD网络深度覆盖能力。质量提升通过质差区域排查处理解决多个网络中设备隐形故障、干扰以及质差问题点。

MMR系统在TD网络优化工作中发挥其评估结果准确、分析效率高和节省人力、物力的优势,大幅提升网优效率,实现覆盖、指标、质量、感知四大提升,成为TD网络质量分析的利器。TD覆盖弱场分布

从TD以往网优经验看,3组人员对中等规模网络进行全面测试需要至少三套测试设备、3部测试车辆和5天的测试工作量。而TDMRR工具可以部分替代DT/CQT工作,工程师无需再进行大规模的拉网测试,而是根据MRR分析结果进行优化,或者仅需要进行小范围的测试验证即可满足要求,网优效率得到极大的提升。2.4经济效益人工成本节约网优工程师人力成本一万元/月200%效率提升节约网优设备成本一万元/月效能提升设备成本业务成本

传统DT/CQTMMR+DT/CQT车辆需求31人员需求31设备需求31200%效率提升节约网优测试本钱二万元/月2.5社会效益网络质量提升:

建立一套基于信令消息的采集和分析系统,主动发现网络覆盖漏洞、话音质量差、设备隐性故障,降低网络的整体干扰水平。资源利用率提升:

控制覆盖范围,实现话务均衡,提升网络容量;迅速定位问题,加快解决进度。工作效率提升:客户满意度提升:节约本钱人工支出减少优化维护本钱提升用户实际感知稳固移动核心优势基于MR和定位技术的TD网络质量评估系统 对现有网管统计进行有益补充和改进;提高网优工作的效率、缩短覆盖、质量问题的处理时间,促进网优分析日常化。 对小区、载频的覆盖和信号质量进行精细化提升网络质量,提高用户感知;主动在问题更加恶劣影响前将问题解

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