中國移動通信集團江蘇有限公司鎮(zhèn)江分公司 張 晶 韓 平 宋嘯天

智能無線網(wǎng)絡(luò)診斷與優(yōu)化模式

中國移動通信集團江蘇有限公司鎮(zhèn)江分公司 張 晶 韓 平 宋嘯天

介紹了無線網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化模式的發(fā)展歷程、現(xiàn)狀及面臨的問題，并介紹了智能化無線網(wǎng)絡(luò)診斷與優(yōu)化模式及核心算法。智能無線網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化模式更加貼近實際運維工作模式，成為無線網(wǎng)優(yōu)管理督導和輔助決策的有效手段。

智能； 無線網(wǎng)絡(luò)； 診斷； 優(yōu)化

1 基本情況

1.1 運營商無線網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化面臨的問題

1.1.1 優(yōu)化目標壓力加大

主動優(yōu)化： 日常網(wǎng)優(yōu)工作中測試數(shù)量巨大，難以分析海量數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)的處理以生成報告為主，很難及時發(fā)現(xiàn)、分析測試中的異常問題。數(shù)據(jù)信息來源多，關(guān)聯(lián)分析難度加大，即便能發(fā)現(xiàn)異常問題，也無法高效分析，仍較多依賴人工經(jīng)驗分析。

精細優(yōu)化： 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)上疊加的各類語音、數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)和手機終端互聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)的加入使得用戶對業(yè)務(wù)體驗的感知直接轉(zhuǎn)移至對網(wǎng)絡(luò)的感知。長期以來培養(yǎng)形成的移動用戶高期望值對網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化工作精細度要求持續(xù)提升。

快速優(yōu)化： 適應(yīng)2G（第二代移動通信技術(shù)）、3G、4G、WLAN（無線局域網(wǎng)）多網(wǎng)融合壓力和更高頻度的網(wǎng)絡(luò)調(diào)整。網(wǎng)絡(luò)技術(shù)升級迅速，優(yōu)化人員學習壓力大。

1.1.2 優(yōu)化資源已趨飽和

網(wǎng)優(yōu)人員編制有限，而網(wǎng)絡(luò)規(guī)模越來越大，優(yōu)化資源的增長難以跟上網(wǎng)優(yōu)工作需求，導致網(wǎng)優(yōu)人員工作壓力越來越大。目前的網(wǎng)優(yōu)工作中，測試、分析主要依靠人工完成，網(wǎng)優(yōu)人員持續(xù)的在測試、分析、再測試、再分析中交錯進行，效率比較低，人力成本、時間成本都比較高，迫切需要一種新的流程在不影響網(wǎng)優(yōu)質(zhì)量的前提下提高工作效率，降低成本。無線設(shè)備復(fù)雜度增加10倍，網(wǎng)優(yōu)人員技術(shù)能力卻增長緩慢。

自2009年至2013年網(wǎng)絡(luò)規(guī)模擴大1倍而優(yōu)化人員數(shù)量卻難以增加。

1.1.3 運維資源多樣化帶來發(fā)展隱憂

自維隊伍持續(xù)弱化： 知識更新速度無法趕上技術(shù)更新速度，自維技術(shù)人員老化加速。伴隨代維的引入，管理要求提高，部分自維力量逐步轉(zhuǎn)向維護管理。企業(yè)業(yè)務(wù)、智能終端等前臺支持任務(wù)劇增，自維資源大量前移，代維資源把控能力差，部分代維力量維護責任心與自維團隊存在差距。受投入影響，代維力量核心人員配置不足，應(yīng)對突發(fā)事件能力弱。部分代維力量技術(shù)人員穩(wěn)定性差，對網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量形成潛在隱患。同時服務(wù)于不同運營商，導致代維資源同質(zhì)化，網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量優(yōu)勢被削弱。

1.2 智能分析技術(shù)將是無線網(wǎng)絡(luò)運維的未來

優(yōu)化模式必須和網(wǎng)絡(luò)演進同步發(fā)展，才能實現(xiàn)統(tǒng)一的無線網(wǎng)絡(luò)發(fā)展目標。

無線網(wǎng)絡(luò)正快速升級，“暢通”是運維的方向。而依賴人

工經(jīng)驗的傳統(tǒng)運維模式不是未來，只有發(fā)展更智能的優(yōu)化模式才能夯實移動網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展基礎(chǔ)。本文針對上述實際情況，研究智能化無線網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化模式，在確保網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量的前提下，提升無線網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化效率，減輕網(wǎng)優(yōu)人員的工作負荷，使網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化工作可持續(xù)開展。

2 無線網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化模式

2.1 無線網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化模式的發(fā)展歷史

第一代（20世紀80年代）數(shù)據(jù)記錄統(tǒng)計：傳統(tǒng)的路測數(shù)據(jù)，需要人工整理和統(tǒng)計，完全基于個體經(jīng)驗進行數(shù)據(jù)判讀[1]。

第二代（20世紀90年代）數(shù)據(jù)呈現(xiàn)報表統(tǒng)計： 傳統(tǒng)后臺分析網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)和性能統(tǒng)計，可以替代人工進行數(shù)據(jù)整理和統(tǒng)計，但分析過程仍需人工判讀[2-3]。

第三代（千禧年）后臺專題分析： 現(xiàn)有的后臺分析具備專題分析能力，除替代人工進行整理和統(tǒng)計外，還能開展流程化的問題解決向?qū)?，但人工判讀依然是分析核心[4]。

第四代智能分析決策： 最大化集成海量網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化經(jīng)驗，關(guān)聯(lián)前臺測試和后臺性能統(tǒng)計數(shù)據(jù)進行智能分析診斷并提出解決建議，人工只需進行問題解決方案決策[5]。

2.2 智能化無線網(wǎng)絡(luò)診斷與優(yōu)化模式

智能分析診斷模式結(jié)構(gòu)見圖1。

2.2.1 智能優(yōu)化模式的輸入

智能分析診斷的輸入分為兩個部分： 一是前臺網(wǎng)絡(luò)測試數(shù)據(jù)，來源于路測軟件、ATU（自動路測）平臺、掃頻儀等測試終端。二是網(wǎng)絡(luò)統(tǒng)計數(shù)據(jù)，來源于網(wǎng)管系統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)配置、性能統(tǒng)計、故障告警報表，網(wǎng)絡(luò)信令監(jiān)測系統(tǒng)及測量報告分析系統(tǒng)。

2.2.2 智能優(yōu)化模式的主體

智能分析診斷的主體為“軟件加算法包”架構(gòu)的分析平臺：軟件包為無線分析算法包，成體系的固化了大量網(wǎng)優(yōu)人員的分析實踐經(jīng)驗。軟件通過加載算法包對輸入數(shù)據(jù)中的網(wǎng)絡(luò)測試數(shù)據(jù)和網(wǎng)絡(luò)統(tǒng)計數(shù)據(jù)進行異常檢測。針對出現(xiàn)的異常結(jié)合故障告警報表、網(wǎng)絡(luò)配置報表、信令監(jiān)測系統(tǒng)等進行故障檢查形成成因分析。同時根據(jù)算法包中固化的優(yōu)化經(jīng)驗結(jié)合實際情況給出解決措施。

2.2.3 智能優(yōu)化模式的輸出

智能分析診斷的輸出采用思維導圖方式給出異常、故障、成因、措施的分層結(jié)果供決策實施。既可以指導日常優(yōu)化實施，又可以作為典型問題案例。

2.3 智能化無線網(wǎng)絡(luò)診斷與優(yōu)化核心算法

智能化無線網(wǎng)絡(luò)診斷與優(yōu)化核心算法見圖2。

2.3.1 異常檢測算法

異常檢測算法主要包含以下幾個大類：

未接通類、掉話類： 主要針對TCH（業(yè)務(wù)信道）指配、鑒權(quán)、附著等過程進行計算判斷。

切換重選類： 主要針對小區(qū)內(nèi)切換、小區(qū)間切換、TCH切換、同頻段切換、跨頻段切換、位置區(qū)更新、路由區(qū)更新等過程進行計算判斷。

用戶感知類： 主要針對FTP（文件傳輸協(xié)議）速率低、語音MOS（平均意見評分）差等過程進行計算判斷。

2.3.2 故障檢查算法

故障檢查算法在物理層主要為以下兩類：

無線覆蓋類： 該類算法主要服務(wù)于掉話、未接通、速率低等異常事件，同時也對統(tǒng)計性覆蓋問題進行分析，主要包括弱覆蓋、無主覆蓋、越區(qū)覆蓋、反向覆蓋、室內(nèi)信號泄露等分析方向。

鏈路干擾類： 該類算法主要服務(wù)于掉話、未接通、EGPRS（增強型通用分組無線業(yè)務(wù)）速率低等異常事件，同時也對統(tǒng)計性干擾問題進行分析，主要包括下行干擾、上行干擾、鏈路平衡、功率陡降等分析方向。

故障檢查算法在網(wǎng)絡(luò)層主要為以下兩類：

切換重選類： 該類算法服務(wù)于掉話、未接通、切換異常等異常事件，主要包括切換過程、重選過程等分析方向，以及配置鄰區(qū)相關(guān)問題分析。

信令接續(xù)類： 該類算法服務(wù)于未接通等異常事件，從整個信令接續(xù)過程中每個階段進行問題分析，主要包括SDCCH（獨立專用控制信道）過程、鑒權(quán)過程、建立過程、TCH分配過程、振鈴接通過程等。

故障檢查算法在業(yè)務(wù)層主要為以下兩類：

語音質(zhì)量類： 該類算法主要服務(wù)于語音業(yè)務(wù)質(zhì)量異常事件，主要包括MOS差等分析方向。

數(shù)據(jù)質(zhì)量類： 該類算法服務(wù)于FTP下載速率低等數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)質(zhì)量異常事件，主要包括EGPRS資源、參數(shù)等分析方向。

2.3.3 成因分析算法

成因分析算法在空口障礙方面主要為以下兩類：

覆蓋類：該類算法主要包括覆蓋太強、覆蓋太弱、室內(nèi)信號泄露等成因。

干擾類：該類算法主要包括同鄰頻干擾、同頻同碼、三階互調(diào)干擾等成因。

成因分析算法在配置缺陷方面主要為以下兩類：

切換重選類：該類算法主要包括切換參數(shù)、重選參數(shù)、鄰區(qū)配置等成因。

EGPRS參數(shù)類：該類算法主要包括EGPRS資源擁塞、終端開戶信息問題等成因。

其他配置類：該類算法包括部分信道建立定時器設(shè)置問題、

數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)參數(shù)配置問題、功能配置問題等成因。

成因分析算法在設(shè)備故障方面主要為以下兩類：

設(shè)備傳輸類：該類算法主要包括終端異常、小區(qū)異常、BSC（基站控制器）異常、核心網(wǎng)異常、Abis接口異常、A接口異常、Gb（GPRS服務(wù)支持節(jié)點和基站子系統(tǒng)間接口）異常等成因。

天饋器件類： 該類算法主要包括天線接反、天線異常、反射覆蓋等成因。

2.3.4 措施建議算法

措施建議算法在參數(shù)調(diào)整方面主要為以下四類：

工程參數(shù)類：該類算法主要包括調(diào)整天線下傾角、天線方位角、檢查頻點等措施。

切換重選類：該類算法主要包括調(diào)整切換參數(shù)、重選參數(shù)、添加鄰區(qū)等措施。

EGPRS參數(shù)類：該類算法主要包括檢查EGPRS功能狀態(tài)，檢查終端開戶信息等措施。

其他參數(shù)類：該類算法主要包括設(shè)置定時器、數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)參數(shù)，檢查功能配置等措施。

措施建議算法在設(shè)備檢修方面主要為以下幾類：

設(shè)備傳輸類：該類算法主要包括檢查終端、小區(qū)、BSC、Abis、A、Gb口狀態(tài)等措施。

天饋器件類：該類算法主要包括檢查天線接反、天線異常、反射覆蓋、室分整改等措施。

2.4 試點情況

我們采用智能無線網(wǎng)絡(luò)診斷與優(yōu)化模式和傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化模式進行對比，結(jié)合高性能的智能分析平臺，可在一天內(nèi)由同一組網(wǎng)優(yōu)團隊實現(xiàn)二輪次或三輪次的網(wǎng)優(yōu)操作，且人員工作強度適當，該運維模式可長期執(zhí)行?？傮w來看，大致可以使同一網(wǎng)優(yōu)團隊效率提升二倍或三倍。

3 總結(jié)與展望

3.1 智能優(yōu)化與傳統(tǒng)優(yōu)化模式對比

在傳統(tǒng)優(yōu)化模式下，當天測試數(shù)據(jù)很難當天處理完畢，若要滿足當天完成測試、分析、調(diào)整、復(fù)測就需要打亂整個工作計劃，每天需要工作到很晚，工作強度大。

在智能優(yōu)化工作模式下，優(yōu)化人員每天上午可進行第一輪測試（4 h），利用中午休息的時候同時使用智能分析平臺處理上午的測試數(shù)據(jù)（約1 h）。在處理完畢之后，優(yōu)化人員可以花很少的時間對處理結(jié)果進行決策和篩選（約0.5 h），如有條件或有需要可直接進行網(wǎng)絡(luò)調(diào)整。下午繼續(xù)進行第二輪測試（4 h），然后利用傍晚休息的時候再次使用智能分析處理下午的測試數(shù)據(jù)（約1 h），在軟件處理完畢之后，優(yōu)化人員再花很少的時間對處理結(jié)果進行決策和篩選（約0.5 h），如有條件或有需要可直接進行網(wǎng)絡(luò)調(diào)整。

3.2 智能優(yōu)化模式的優(yōu)勢

智能無線網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化模式更加貼近實際運維工作模式，成為無線網(wǎng)優(yōu)管理督導和輔助決策的有效手段?？梢詳?shù)倍提升無線網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化工程師的工作效率，用于快速提升無線網(wǎng)絡(luò)運行性能和業(yè)務(wù)質(zhì)量。可以替代人工對大量的系統(tǒng)運行和測量數(shù)據(jù)進行快速的復(fù)雜關(guān)聯(lián)診斷分析。

3.2.1 體系提升網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量

精細： 深入完整的挖掘出網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)內(nèi)在缺陷，答復(fù)提升網(wǎng)絡(luò)精細覆蓋水平。

全面： 彌補了用戶感知指標方面的優(yōu)化分析技術(shù)不足，全方位提升全網(wǎng)用戶感知水平。

準確： 提供了全面、細致的網(wǎng)絡(luò)缺陷分布和優(yōu)化向?qū)В嵘鲃觾?yōu)化的決策水平。

3.2.2 從容提升測試強度

快速： 大幅提升分析效率，能夠應(yīng)對更高拉網(wǎng)測試強度帶來的海量測試數(shù)據(jù)。

穩(wěn)定： 分析過程按照固化的經(jīng)驗算法執(zhí)行，分析結(jié)論不受主觀判斷和測試強度的影響。

3.2.3 優(yōu)化提升資源效能

可控： 有效把控優(yōu)化人員優(yōu)化過程的質(zhì)量，降低分析質(zhì)量對個人專業(yè)能力的依賴。

決策： 重復(fù)性的數(shù)據(jù)判讀交由高效的分析平臺完成，有限的人力資源投入到更重要的決策環(huán)節(jié)中。

增效： 全面提升日常優(yōu)化工作節(jié)奏，相同規(guī)模的優(yōu)化隊伍也可發(fā)揮出更大的工作效能。

[1]吳寶棟, 肖恒輝, 陸南昌, 等. 無線網(wǎng)絡(luò)智能優(yōu)化系統(tǒng)及其應(yīng)用[J]. 移動通信, 2012(12): 16-20.

[2]周嵐. 智能路測系統(tǒng)及其在無線網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化中的應(yīng)用[J]. 現(xiàn)代電信科技, 2003(6): 25-26.

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