劉 鶯，胡劍煒

(1.湖南農(nóng)業(yè)大學理學院信科系，湖南 長沙 410128；2.湘潭大學數(shù)學與計算科學學院智能計算與信息處理教育部重點實驗室，湖南 湘潭 411105；3.中國移動通信集團湖南有限公司，湖南 長沙 410015)

目前，在移動通信領域，一方面4G用戶快速增長，另一方面4G手機上網(wǎng)用戶滿意度相對偏低.即使網(wǎng)絡KPI指標顯示網(wǎng)絡質(zhì)量良好，依然有大量用戶抱怨和投訴業(yè)務體驗.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淹沒而未能及時發(fā)現(xiàn)，其中包括：(1)LTE信令監(jiān)測系統(tǒng)基礎數(shù)據(jù)的準確性欠佳，影響發(fā)現(xiàn)問題的準確率；(2)傳統(tǒng)網(wǎng)管數(shù)據(jù)無法從業(yè)務、用戶的角度全面精準地分析出質(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，對視頻業(yè)務、高鐵網(wǎng)絡質(zhì)量等具體業(yè)務的分析不足.[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)量指標和用戶感知優(yōu)化工作，完善LTE端到端的應用，解決各類隱性問題，從而提升用戶對網(wǎng)絡質(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，以提升端到端業(yè)務感知為目的，進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)管指標對比、路測比對和網(wǎng)元環(huán)比這4個方面提升數(shù)據(jù)的完整性、規(guī)范性和準確性.[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確性.

(3)聚焦具體用戶/業(yè)務感知.實現(xiàn)LTE信令監(jiān)測系統(tǒng)軟采和硬采數(shù)據(jù)關聯(lián)分析，拓展信令數(shù)據(jù)在視頻網(wǎng)絡業(yè)務、高鐵網(wǎng)絡業(yè)務等端到端業(yè)務感知質(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，從基礎數(shù)據(jù)和指標應用層面，通過對比通信協(xié)議、邏輯性、網(wǎng)管指標和路測撥測來進行核查整治，確?；A數(shù)據(jù)的完整性、規(guī)范性和準確性，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、時間信息回填和上層應用需求這4個方面進行數(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，對低回填率和不符合邏輯的用戶字段信息進行整改.

(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確性.

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

(4)上層應用需求.根據(jù)上層應用對底層數(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、相對時間錯誤和關鍵ID不一致等異常情況.從字段取值合法性、撥測字段準確性和字段之間關聯(lián)性這3個方面開展規(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)信息等方面驗證XDR字段的規(guī)范性.

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

(3)字段之間關聯(lián)性.從業(yè)務模型、數(shù)據(jù)特征、XDR生成規(guī)則和業(yè)務流程這4個維度核查字段之間的關聯(lián)性.

2.1.3 準確性核查 主要從業(yè)務面指標、信令面指標和路測指標這3個方面開展準確性核查.

(1)業(yè)務面指標.對比無線網(wǎng)管指標，如流量、DNS查詢、TCP建立、RRC建立和X2切換等，對偏差大于5%的指標進行整改.

(2)信令面指標.對比核心網(wǎng)網(wǎng)管指標，如附著、默認承載建立和TAU等，對偏差大于5%的指標進行整改.

(3)路測指標.利用自動路測對比XDR事件全面性、時間/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)務無線低速率質(zhì)差小區(qū) 對現(xiàn)網(wǎng)用戶行為數(shù)據(jù)進行大數(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同時影響視頻、瀏覽和應用下載等相關業(yè)務；(3)大部分無線低速率質(zhì)差小區(qū)的無線網(wǎng)管指標和MR指標較差.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話包為多大和綜合下載速率需要選擇多大的會話包等.(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)處理門限預測全網(wǎng)指標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)流量對問題小區(qū)進行優(yōu)先級排序.(5)關聯(lián)網(wǎng)管指標和MR指標.對關聯(lián)網(wǎng)管指標和MR指標進行準確性驗證，對指標無異常的疑似無線低速率小區(qū)進行復檢和再確定.

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，用戶感知會明顯降低.基于無線網(wǎng)管的統(tǒng)計指標體現(xiàn)的是小區(qū)級TAU.如果用戶在短時間內(nèi)頻繁出現(xiàn)TAC A—TAC B—TAC A，無線網(wǎng)管指標無法體現(xiàn)，那么TAU通常會被確定為正常.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)可以從用戶級粒度來分析TAU.針對TAC A—TAC B—TAC A等，TAU采用無需進行路測的特定算法進行定位分析，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%，可認定出現(xiàn)問題；(3)對比站點30 m內(nèi)的TAC和LAC，實現(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，實現(xiàn)TAC插花/邊界的判定；(5)基于切換、TAU指標評估參數(shù)設置的合理性，實現(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)計主要的網(wǎng)站指標并檢查SP服務器的負荷.該方法的缺點是撥測耗時耗力，工作量大，且因沒有針對業(yè)務和速率的監(jiān)控，只能查找面的問題，對點的問題無能為力.

利用XDR數(shù)據(jù)，通過3種方式定位服務器端質(zhì)量問題：(1)服務器協(xié)議碼.通過信令統(tǒng)計數(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%則定位為服務器質(zhì)量問題.(2)業(yè)務速率.對于長期有互聯(lián)網(wǎng)質(zhì)量監(jiān)控的熱點內(nèi)容源，在IP網(wǎng)絡質(zhì)量基本不變的情況下,若速率下降超過20%,則定位為服務器質(zhì)量問題.(3)服務器維度.對于具備服務器側(cè)質(zhì)量統(tǒng)計能力的資源，在IP網(wǎng)絡質(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)務感知

以高鐵通信網(wǎng)絡質(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、時間和場景這6個維度匯聚成一個整體，根據(jù)高鐵用戶身份識別、場景質(zhì)量透視、指標監(jiān)控和異常事件定位分析來快速和準確地評估高鐵網(wǎng)絡質(zhì)量，提升用戶業(yè)務感知.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 高鐵用戶識別 獲取高鐵專網(wǎng)基礎數(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，從實時信令監(jiān)測數(shù)據(jù)中匹配數(shù)據(jù)矩陣，并利用自學習算法對矩陣數(shù)據(jù)進行修正.基于數(shù)據(jù)矩陣、用戶移動速度和首末距離等，綜合分析用戶占用小區(qū)類型、運行距離、移動速率和占用小區(qū)時間等多項因素，形成以移動速率為主體判別條件的用戶身份識別算法，準確識別高鐵專網(wǎng)用戶.

首先，根據(jù)MME時間段關聯(lián)HTTP數(shù)據(jù)和時間占比情況，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)分別按照用戶和時間分組排序，以2 min為一組進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，計算用戶在20 min內(nèi)的移動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)，以小時為單位，按照以下規(guī)則識別高鐵用戶：(1)識別用戶占用高鐵專網(wǎng)的首末小區(qū)；(2)用戶20 min之內(nèi)的移動速度大于100 km/h；(3)占用3個以上的高鐵專網(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 在高鐵用戶識別的基礎上進一步獲取高鐵用戶從高鐵專網(wǎng)脫離占用公網(wǎng)小區(qū)進行業(yè)務、公網(wǎng)用戶占用高鐵專網(wǎng)小區(qū)進行業(yè)務的信息，實現(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)識別規(guī)則：(1)判斷用戶是否為高鐵用戶；(2)識別高鐵用戶的運行方向；(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)識別規(guī)則：(1)用戶移動速度小于60 km/h；(2)用戶占用非站臺附近的高鐵專網(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)務的時間超過5 min.

2.3.3 建立高鐵專網(wǎng)質(zhì)量評估體系 通過大數(shù)據(jù)分析將用戶、小區(qū)、路線、方向、時間、場景這6個維度匯聚成一個整體，利用高鐵用戶定位、身份識別和乘車方向識別等算法判斷用戶脫網(wǎng)或入侵，實現(xiàn)脫網(wǎng)或入侵高風險區(qū)域、路線、方向的判斷，構(gòu)建高鐵專網(wǎng)覆蓋質(zhì)量評估體系.[4]

目前專網(wǎng)站間距小于10 km，高鐵運行時速為250 km/h，考慮進出站等減速情況，假定平均時速為210 km/h，則列車通過一專網(wǎng)小區(qū)覆蓋范圍需要的時間約為3 min，因此計算高鐵穿越某專網(wǎng)小區(qū)的用戶數(shù)的時間應限制在3 min以內(nèi).根據(jù)3 min內(nèi)的統(tǒng)計和方向識別判斷用戶乘車、會車的特殊場景，實現(xiàn)網(wǎng)絡峰值用戶數(shù)、峰值業(yè)務量和峰值時段的判斷，構(gòu)建高鐵專網(wǎng)容量評估體系.

進一步實現(xiàn)網(wǎng)絡接入性能、傳輸性能、穩(wěn)定性能和移動性能的判斷，構(gòu)建基于多維度關鍵算法的高鐵專網(wǎng)質(zhì)量評估體系，從用戶、小區(qū)、場景、路線、方向和時間等方面監(jiān)控網(wǎng)絡質(zhì)量和評估用戶感知.

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)為例進行說明.

(1)累計發(fā)現(xiàn)121個LTE信令監(jiān)測系統(tǒng)數(shù)據(jù)異常問題，解決了104個，解決率達85.9%.重點解決了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個無線低速率質(zhì)差小區(qū)，565個乒乓TAU問題，101個互聯(lián)網(wǎng)質(zhì)差網(wǎng)元.采用新規(guī)則對低速率質(zhì)差小區(qū)進行判定并分析原因發(fā)現(xiàn)，覆蓋類問題突出，占比高達41%，其次是容量、參數(shù)和干擾問題.對低速率質(zhì)差小區(qū)進行優(yōu)化后，平均下載速率由627.26 kbps提升至2 193.37 kbps，HTTP業(yè)務成功率由72.48%提升至96.26%.對頻繁TAU算法進行優(yōu)化后，分析問題的準確性由45%提升至95%，且只需5 min即可完成全省網(wǎng)絡分析.此外，結(jié)合XDR數(shù)據(jù)和工參信息，從網(wǎng)絡維度分析TAU，可以發(fā)現(xiàn)插花站點、孤島站點等一系列網(wǎng)絡問題.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)對視頻業(yè)務卡頓與調(diào)度、高鐵高脫網(wǎng)與高入侵風險點等展開深入分析，統(tǒng)計全省4G網(wǎng)絡用戶感知類指標.網(wǎng)絡優(yōu)化后，網(wǎng)頁瀏覽頁面的響應成功率由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；累計發(fā)現(xiàn)16個高脫網(wǎng)或高入侵風險點.

4 結(jié)語

基于用戶感知的端到端業(yè)務質(zhì)量保障是一項長期性的工作.[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確性，以高鐵通信網(wǎng)絡質(zhì)量分析及優(yōu)化為切入點，建立基于用戶感知的網(wǎng)絡質(zhì)量評估體系，為優(yōu)化端到端業(yè)務質(zhì)量提供了可行的實施方案.

[1] 黃琪飛,李 貝,胡海波,等.基于用戶感知的端到端網(wǎng)絡優(yōu)化方法研究[J].電信技術,2016(9):9-12.

[2] 程曉軍，苗守野，景洪水，等.基于用戶感知的移動網(wǎng)絡優(yōu)化體系及關鍵技術[J].郵電設計技術,2011(11)：54-58.

[3] 慕明君,晁 昆.基于端到端的用戶感知方法研究[J].無線通信,2015(8):52-55.

[4] 李富強，謝 鷹，劉文鵬.高速鐵路移動網(wǎng)絡覆蓋方案的研究[J].郵電設計技術，2014(8)：20-24.

[5] 劉 通.移動互聯(lián)網(wǎng)端到端客戶感知評估與問題分析思路探討[J].移動通信,2016(11)：64-72.