劉 鶯，胡劍煒

(1.湖南農(nóng)業(yè)大學(xué)理學(xué)院信科系，湖南 長沙 410128；2.湘潭大學(xué)數(shù)學(xué)與計(jì)算科學(xué)學(xué)院智能計(jì)算與信息處理教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，湖南 湘潭 411105；3.中國移動(dòng)通信集團(tuán)湖南有限公司，湖南 長沙 410015)

目前，在移動(dòng)通信領(lǐng)域，一方面4G用戶快速增長，另一方面4G手機(jī)上網(wǎng)用戶滿意度相對(duì)偏低.即使網(wǎng)絡(luò)KPI指標(biāo)顯示網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量良好，依然有大量用戶抱怨和投訴業(yè)務(wù)體驗(yàn).通過LTE信令監(jiān)測系統(tǒng)的大數(shù)據(jù)分析可知，部分問題因被整體指標(biāo)淹沒而未能及時(shí)發(fā)現(xiàn)，其中包括：(1)LTE信令監(jiān)測系統(tǒng)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性欠佳，影響發(fā)現(xiàn)問題的準(zhǔn)確率；(2)傳統(tǒng)網(wǎng)管數(shù)據(jù)無法從業(yè)務(wù)、用戶的角度全面精準(zhǔn)地分析出質(zhì)差網(wǎng)元，需要利用信令數(shù)據(jù)深入挖掘；(3)信令分析聚焦于提升整網(wǎng)的KPI和KQI指標(biāo)，對(duì)視頻業(yè)務(wù)、高鐵網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量等具體業(yè)務(wù)的分析不足.[1-2]在LTE用戶數(shù)和流量迅猛增長的情況下，LTE端到端質(zhì)量指標(biāo)和用戶感知面臨巨大挑戰(zhàn)，急需開展LTE端到端質(zhì)量指標(biāo)和用戶感知優(yōu)化工作，完善LTE端到端的應(yīng)用，解決各類隱性問題，從而提升用戶對(duì)網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量的滿意度.

1 端到端質(zhì)量優(yōu)化總體思路

利用LTE信令監(jiān)測系統(tǒng)的大數(shù)據(jù)分析，以XDR數(shù)據(jù)的問題整治為基礎(chǔ)，以提升端到端業(yè)務(wù)感知為目的，進(jìn)一步完善感知類問題定界方法，開展端到端質(zhì)量分析及優(yōu)化工作.

(1)提升XDR數(shù)據(jù)質(zhì)量.針對(duì)LTE信令監(jiān)測系統(tǒng)的信令數(shù)據(jù)，從字段核查、網(wǎng)管指標(biāo)對(duì)比、路測比對(duì)和網(wǎng)元環(huán)比這4個(gè)方面提升數(shù)據(jù)的完整性、規(guī)范性和準(zhǔn)確性.[3]

(2)完善感知問題定界方法.完善低速率質(zhì)差小區(qū)、頻繁乒乓TAU問題和質(zhì)差互聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)元等的定界方法，提高問題定界和定位的準(zhǔn)確性.

(3)聚焦具體用戶/業(yè)務(wù)感知.實(shí)現(xiàn)LTE信令監(jiān)測系統(tǒng)軟采和硬采數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析，拓展信令數(shù)據(jù)在視頻網(wǎng)絡(luò)業(yè)務(wù)、高鐵網(wǎng)絡(luò)業(yè)務(wù)等端到端業(yè)務(wù)感知質(zhì)量提升中的支撐能力.

2 質(zhì)量優(yōu)化解決方案

2.1 提升XDR數(shù)據(jù)質(zhì)量

針對(duì)LTE信令監(jiān)測系統(tǒng)中XDR數(shù)據(jù)質(zhì)量存在的問題，從基礎(chǔ)數(shù)據(jù)和指標(biāo)應(yīng)用層面，通過對(duì)比通信協(xié)議、邏輯性、網(wǎng)管指標(biāo)和路測撥測來進(jìn)行核查整治，確?；A(chǔ)數(shù)據(jù)的完整性、規(guī)范性和準(zhǔn)確性，從而提升LTE信令數(shù)據(jù)質(zhì)量，使XDR字段滿足規(guī)范化要求.

2.1.1 完整性核查 從用戶信息回填、位置信息回填、時(shí)間信息回填和上層應(yīng)用需求這4個(gè)方面進(jìn)行數(shù)據(jù)完整性核查.

(1)用戶信息回填.核查MSISDN，IMEI和IMSI等用戶字段信息回填率和取值合法性，對(duì)低回填率和不符合邏輯的用戶字段信息進(jìn)行整改.

(2)位置信息回填.核查CITY，TAC和CELL ID等位置字段信息回填率和取值合法性，通過對(duì)比撥測數(shù)據(jù)和XDR數(shù)據(jù)來核查資源位置信息回填的準(zhǔn)確性.

(3)時(shí)間信息回填.核查業(yè)務(wù)流程起始時(shí)間回填率和取值合法性，通過撥測來核查XDR數(shù)據(jù)記錄時(shí)間差異和文件生成時(shí)間差異.

(4)上層應(yīng)用需求.根據(jù)上層應(yīng)用對(duì)底層數(shù)據(jù)的需求，梳理字段的滿足情況，提出新的字段需求.新增VIDEO_DATA_RATE視頻清晰度、STREAMING_FILESIZE流媒體文件大小、STREAMING_DURATION流媒體文件時(shí)長等字段需求.

2.1.2 規(guī)范性核查 主要考察字段取值超出正常范圍、字段格式不符合規(guī)范、相對(duì)時(shí)間錯(cuò)誤和關(guān)鍵ID不一致等異常情況.從字段取值合法性、撥測字段準(zhǔn)確性和字段之間關(guān)聯(lián)性這3個(gè)方面開展規(guī)范性核查.

(1)字段取值合法性.從接入數(shù)據(jù)流量變化情況、用戶數(shù)據(jù)信息等方面驗(yàn)證XDR字段的規(guī)范性.

(2)撥測字段準(zhǔn)確性.利用撥測數(shù)據(jù)在微觀上驗(yàn)證XDR記錄的完整性和準(zhǔn)確性.

(3)字段之間關(guān)聯(lián)性.從業(yè)務(wù)模型、數(shù)據(jù)特征、XDR生成規(guī)則和業(yè)務(wù)流程這4個(gè)維度核查字段之間的關(guān)聯(lián)性.

2.1.3 準(zhǔn)確性核查 主要從業(yè)務(wù)面指標(biāo)、信令面指標(biāo)和路測指標(biāo)這3個(gè)方面開展準(zhǔn)確性核查.

(1)業(yè)務(wù)面指標(biāo).對(duì)比無線網(wǎng)管指標(biāo)，如流量、DNS查詢、TCP建立、RRC建立和X2切換等，對(duì)偏差大于5%的指標(biāo)進(jìn)行整改.

(2)信令面指標(biāo).對(duì)比核心網(wǎng)網(wǎng)管指標(biāo)，如附著、默認(rèn)承載建立和TAU等，對(duì)偏差大于5%的指標(biāo)進(jìn)行整改.

(3)路測指標(biāo).利用自動(dòng)路測對(duì)比XDR事件全面性、時(shí)間/小區(qū)一致性、流量全面性和占用小區(qū)順序情況等.

2.2 完善感知問題定界方法

2.2.1 綜合業(yè)務(wù)無線低速率質(zhì)差小區(qū) 對(duì)現(xiàn)網(wǎng)用戶行為數(shù)據(jù)進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析，修改并完善無線低速率質(zhì)差小區(qū)的判別方法，有利于定界由無線側(cè)問題造成的無線低速率小區(qū)，從而提升判別的準(zhǔn)確性.從XDR數(shù)據(jù)的角度定義無線低速率小區(qū)需要考慮以下方面的問題：(1)排除SP，SGW和終端的影響；(2)無線側(cè)問題引起低速率必然會(huì)同時(shí)影響視頻、瀏覽和應(yīng)用下載等相關(guān)業(yè)務(wù)；(3)大部分無線低速率質(zhì)差小區(qū)的無線網(wǎng)管指標(biāo)和MR指標(biāo)較差.判別無線低速率質(zhì)差小區(qū)的思路是：(1)明確綜合下載速率定義.包括主流文件類型的會(huì)話包為多大和綜合下載速率需要選擇多大的會(huì)話包等.(2)排除非無線問題影響.排除質(zhì)差SP、終端和核心網(wǎng)等的影響.(3)指標(biāo)監(jiān)控門限判別.根據(jù)小區(qū)下載速率分布情況確定下載速率監(jiān)控的大致范圍，根據(jù)處理門限預(yù)測全網(wǎng)指標(biāo)以確定合適的處理門限.(4)過濾偶發(fā)原因.根據(jù)連續(xù)出現(xiàn)天數(shù)排除偶然原因，根據(jù)流量對(duì)問題小區(qū)進(jìn)行優(yōu)先級(jí)排序.(5)關(guān)聯(lián)網(wǎng)管指標(biāo)和MR指標(biāo).對(duì)關(guān)聯(lián)網(wǎng)管指標(biāo)和MR指標(biāo)進(jìn)行準(zhǔn)確性驗(yàn)證，對(duì)指標(biāo)無異常的疑似無線低速率小區(qū)進(jìn)行復(fù)檢和再確定.

排除非無線原因后，在LTE信令監(jiān)測系統(tǒng)上，綜合業(yè)務(wù)無線低速率質(zhì)差小區(qū)最終定界為數(shù)據(jù)包大于100 kB、綜合下載速率低于1 300 kbps、流量大于100 MB、用戶數(shù)大于100、連續(xù)5 d的統(tǒng)計(jì)中有3 d下載速率低于門限值的小區(qū).

2.2.2 頻繁乒乓TAU問題 LTE采用硬切換，即使小區(qū)下載速率高，但在TAC邊界頻繁出現(xiàn)TAU時(shí)，用戶感知會(huì)明顯降低.基于無線網(wǎng)管的統(tǒng)計(jì)指標(biāo)體現(xiàn)的是小區(qū)級(jí)TAU.如果用戶在短時(shí)間內(nèi)頻繁出現(xiàn)TAC A—TAC B—TAC A，無線網(wǎng)管指標(biāo)無法體現(xiàn)，那么TAU通常會(huì)被確定為正常.傳統(tǒng)優(yōu)化中只能通過路測來發(fā)現(xiàn)此類問題，而基于XDR的信令面數(shù)據(jù)可以從用戶級(jí)粒度來分析TAU.針對(duì)TAC A—TAC B—TAC A等，TAU采用無需進(jìn)行路測的特定算法進(jìn)行定位分析，節(jié)省了測試成本.基于信令數(shù)據(jù)的頻繁乒乓TAU的判定流程如圖1所示.

圖1 頻繁乒乓TAU的判定流程Fig. 1 Identification Process of Frequent Ping-Pong TAU

利用大數(shù)據(jù)分析可以實(shí)現(xiàn)TAC插花/邊界判定和TAC/LAC一致性判定、TAC邊界合理性判定.具體過程為：(1)基于用戶識(shí)別頻繁乒乓TAU的小區(qū)；(2)跨TAC的TAU次數(shù)與TAU總數(shù)的比值大于80%，可認(rèn)定出現(xiàn)問題；(3)對(duì)比站點(diǎn)30 m內(nèi)的TAC和LAC，實(shí)現(xiàn)TAC/LAC一致性判定；(4)通過共覆蓋判別來考察與最近一圈基站TAC是否一致，實(shí)現(xiàn)TAC插花/邊界的判定；(5)基于切換、TAU指標(biāo)評(píng)估參數(shù)設(shè)置的合理性，實(shí)現(xiàn)TAC邊界合理性判定.

2.2.3 質(zhì)差互聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)元 傳統(tǒng)分析方法是根據(jù)撥測結(jié)果，統(tǒng)計(jì)主要的網(wǎng)站指標(biāo)并檢查SP服務(wù)器的負(fù)荷.該方法的缺點(diǎn)是撥測耗時(shí)耗力，工作量大，且因沒有針對(duì)業(yè)務(wù)和速率的監(jiān)控，只能查找面的問題，對(duì)點(diǎn)的問題無能為力.

利用XDR數(shù)據(jù)，通過3種方式定位服務(wù)器端質(zhì)量問題：(1)服務(wù)器協(xié)議碼.通過信令統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)獲取質(zhì)差內(nèi)容源的TCP失敗率、TCP重傳率和HTTP誤碼率，若它們大于5%則定位為服務(wù)器質(zhì)量問題.(2)業(yè)務(wù)速率.對(duì)于長期有互聯(lián)網(wǎng)質(zhì)量監(jiān)控的熱點(diǎn)內(nèi)容源，在IP網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量基本不變的情況下,若速率下降超過20%,則定位為服務(wù)器質(zhì)量問題.(3)服務(wù)器維度.對(duì)于具備服務(wù)器側(cè)質(zhì)量統(tǒng)計(jì)能力的資源，在IP網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量基本不變的情況下,若速率下降超過20%，則定位為服務(wù)器質(zhì)量問題.質(zhì)差定界流程如圖2所示.

圖2 質(zhì)差定界流程Fig. 2 Qualitative Difference Demarcation Process

2.3 聚焦具體用戶/業(yè)務(wù)感知

以高鐵通信網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量分析及優(yōu)化為例.依托LTE信令監(jiān)測系統(tǒng)，通過大數(shù)據(jù)分析將用戶、小區(qū)、路線、方向、時(shí)間和場景這6個(gè)維度匯聚成一個(gè)整體，根據(jù)高鐵用戶身份識(shí)別、場景質(zhì)量透視、指標(biāo)監(jiān)控和異常事件定位分析來快速和準(zhǔn)確地評(píng)估高鐵網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量，提升用戶業(yè)務(wù)感知.六維一體分析法如圖3所示.

圖3 六維一體分析法Fig. 3 Integrated Six-Dimension Analysis

2.3.1 高鐵用戶識(shí)別 獲取高鐵專網(wǎng)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，包括高鐵沿線專網(wǎng)小區(qū)覆蓋信息、小區(qū)方向序列、方位角、經(jīng)緯度、TAC和ECI等.獲取用戶位置定點(diǎn)數(shù)據(jù)，包括小區(qū)序列、方位角、跟蹤區(qū)和MR等.以信令作為分析數(shù)據(jù)源，從實(shí)時(shí)信令監(jiān)測數(shù)據(jù)中匹配數(shù)據(jù)矩陣，并利用自學(xué)習(xí)算法對(duì)矩陣數(shù)據(jù)進(jìn)行修正.基于數(shù)據(jù)矩陣、用戶移動(dòng)速度和首末距離等，綜合分析用戶占用小區(qū)類型、運(yùn)行距離、移動(dòng)速率和占用小區(qū)時(shí)間等多項(xiàng)因素，形成以移動(dòng)速率為主體判別條件的用戶身份識(shí)別算法，準(zhǔn)確識(shí)別高鐵專網(wǎng)用戶.

首先，根據(jù)MME時(shí)間段關(guān)聯(lián)HTTP數(shù)據(jù)和時(shí)間占比情況，將一條HTTP數(shù)據(jù)拆分成多條記錄.然后，將1 h內(nèi)獲取的數(shù)據(jù)分別按照用戶和時(shí)間分組排序，以2 min為一組進(jìn)行多邊形的用戶位置定位.根據(jù)2 min的用戶定位的經(jīng)緯度，計(jì)算用戶在20 min內(nèi)的移動(dòng)速度和用戶占用小區(qū)等情況.最后，利用信令面S1_MME數(shù)據(jù)，以小時(shí)為單位，按照以下規(guī)則識(shí)別高鐵用戶：(1)識(shí)別用戶占用高鐵專網(wǎng)的首末小區(qū)；(2)用戶20 min之內(nèi)的移動(dòng)速度大于100 km/h；(3)占用3個(gè)以上的高鐵專網(wǎng)小區(qū)；(4)用戶占用高鐵首末小區(qū)距離大于10 km；(5)用戶60%的會(huì)話次數(shù)占用了高鐵專網(wǎng).

2.3.2 高鐵用戶脫網(wǎng)/公網(wǎng)用戶入侵判別 在高鐵用戶識(shí)別的基礎(chǔ)上進(jìn)一步獲取高鐵用戶從高鐵專網(wǎng)脫離占用公網(wǎng)小區(qū)進(jìn)行業(yè)務(wù)、公網(wǎng)用戶占用高鐵專網(wǎng)小區(qū)進(jìn)行業(yè)務(wù)的信息，實(shí)現(xiàn)高鐵用戶脫網(wǎng)或公網(wǎng)用戶入侵的判別.從海量用戶中識(shí)別出高鐵用戶和非高鐵用戶，判斷高鐵用戶是否脫網(wǎng)以區(qū)分高鐵脫網(wǎng)用戶和非脫網(wǎng)用戶，判斷非高鐵用戶是否入侵以區(qū)分公網(wǎng)入侵用戶和公網(wǎng)非入侵用戶.

高鐵脫網(wǎng)識(shí)別規(guī)則：(1)判斷用戶是否為高鐵用戶；(2)識(shí)別高鐵用戶的運(yùn)行方向；(3)同TA list的TAU嘗試；(4)UE存在專網(wǎng)小區(qū)到公網(wǎng)(排除月臺(tái)小區(qū))的TA更新；(5)用戶在高鐵專網(wǎng)小區(qū)重新發(fā)起Attach請求，且3 min前有信令；(6)用戶在高鐵專網(wǎng)小區(qū)掉線.

低速入侵專網(wǎng)識(shí)別規(guī)則：(1)用戶移動(dòng)速度小于60 km/h；(2)用戶占用非站臺(tái)附近的高鐵專網(wǎng)小區(qū)；(3)用戶占用的高鐵專網(wǎng)小區(qū)數(shù)不大于3；(4)占用某一高鐵專網(wǎng)小區(qū)業(yè)務(wù)的時(shí)間超過5 min.

2.3.3 建立高鐵專網(wǎng)質(zhì)量評(píng)估體系 通過大數(shù)據(jù)分析將用戶、小區(qū)、路線、方向、時(shí)間、場景這6個(gè)維度匯聚成一個(gè)整體，利用高鐵用戶定位、身份識(shí)別和乘車方向識(shí)別等算法判斷用戶脫網(wǎng)或入侵，實(shí)現(xiàn)脫網(wǎng)或入侵高風(fēng)險(xiǎn)區(qū)域、路線、方向的判斷，構(gòu)建高鐵專網(wǎng)覆蓋質(zhì)量評(píng)估體系.[4]

目前專網(wǎng)站間距小于10 km，高鐵運(yùn)行時(shí)速為250 km/h，考慮進(jìn)出站等減速情況，假定平均時(shí)速為210 km/h，則列車通過一專網(wǎng)小區(qū)覆蓋范圍需要的時(shí)間約為3 min，因此計(jì)算高鐵穿越某專網(wǎng)小區(qū)的用戶數(shù)的時(shí)間應(yīng)限制在3 min以內(nèi).根據(jù)3 min內(nèi)的統(tǒng)計(jì)和方向識(shí)別判斷用戶乘車、會(huì)車的特殊場景，實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)峰值用戶數(shù)、峰值業(yè)務(wù)量和峰值時(shí)段的判斷，構(gòu)建高鐵專網(wǎng)容量評(píng)估體系.

進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)接入性能、傳輸性能、穩(wěn)定性能和移動(dòng)性能的判斷，構(gòu)建基于多維度關(guān)鍵算法的高鐵專網(wǎng)質(zhì)量評(píng)估體系，從用戶、小區(qū)、場景、路線、方向和時(shí)間等方面監(jiān)控網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量和評(píng)估用戶感知.

3 端到端質(zhì)量優(yōu)化效果

在LTE端到端優(yōu)化工作中，緊密圍繞用戶感知提升，依托LTE信令監(jiān)測系統(tǒng)，可實(shí)現(xiàn)提升XDR數(shù)據(jù)質(zhì)量和用戶感知、完善定界方法的目的.現(xiàn)以某省2017年上半年的數(shù)據(jù)為例進(jìn)行說明.

(1)累計(jì)發(fā)現(xiàn)121個(gè)LTE信令監(jiān)測系統(tǒng)數(shù)據(jù)異常問題，解決了104個(gè)，解決率達(dá)85.9%.重點(diǎn)解決了X2口數(shù)據(jù)不完整，MSISDN和CELLID等字段回填率低于90%等問題.XDR數(shù)據(jù)完整率由72.4%提升至99.8%，合規(guī)率由78.2%提升至92.1%，準(zhǔn)確率由80.6%提升至91.5%，數(shù)據(jù)質(zhì)量取得較大提升.

(2)深入挖掘并解決1 884個(gè)無線低速率質(zhì)差小區(qū)，565個(gè)乒乓TAU問題，101個(gè)互聯(lián)網(wǎng)質(zhì)差網(wǎng)元.采用新規(guī)則對(duì)低速率質(zhì)差小區(qū)進(jìn)行判定并分析原因發(fā)現(xiàn)，覆蓋類問題突出，占比高達(dá)41%，其次是容量、參數(shù)和干擾問題.對(duì)低速率質(zhì)差小區(qū)進(jìn)行優(yōu)化后，平均下載速率由627.26 kbps提升至2 193.37 kbps，HTTP業(yè)務(wù)成功率由72.48%提升至96.26%.對(duì)頻繁TAU算法進(jìn)行優(yōu)化后，分析問題的準(zhǔn)確性由45%提升至95%，且只需5 min即可完成全省網(wǎng)絡(luò)分析.此外，結(jié)合XDR數(shù)據(jù)和工參信息，從網(wǎng)絡(luò)維度分析TAU，可以發(fā)現(xiàn)插花站點(diǎn)、孤島站點(diǎn)等一系列網(wǎng)絡(luò)問題.通過參數(shù)和RF調(diào)整來減少重疊覆蓋后，乒乓TAU次數(shù)由51 906次下降至23 782次.

(3)對(duì)視頻業(yè)務(wù)卡頓與調(diào)度、高鐵高脫網(wǎng)與高入侵風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn)等展開深入分析，統(tǒng)計(jì)全省4G網(wǎng)絡(luò)用戶感知類指標(biāo).網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化后，網(wǎng)頁瀏覽頁面的響應(yīng)成功率由88.74%提升至95.7%，顯示成功率由87.73%提升至92.2%，下載速率由913 kbps提升至1 039 kbps；視頻播放成功率由90.6%提升至92.1%，下載速率由2 020 kbps提升至2 340 kbps；累計(jì)發(fā)現(xiàn)16個(gè)高脫網(wǎng)或高入侵風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn).

4 結(jié)語

基于用戶感知的端到端業(yè)務(wù)質(zhì)量保障是一項(xiàng)長期性的工作.[5]利用LTE信令監(jiān)測系統(tǒng)的信令數(shù)據(jù)提升XDR數(shù)據(jù)質(zhì)量，通過完善感知問題定界方法來提高問題定界和定位的準(zhǔn)確性，以高鐵通信網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量分析及優(yōu)化為切入點(diǎn)，建立基于用戶感知的網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量評(píng)估體系，為優(yōu)化端到端業(yè)務(wù)質(zhì)量提供了可行的實(shí)施方案.

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