史君黛

（中國移動(dòng)通信集團(tuán)廣東有限公司江門分公司, 江門 529000）

目前4G網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展迅速，對(duì)基站設(shè)備維護(hù)工作提出更高的要求。頻繁的日常維護(hù)容易引起操作失誤，導(dǎo)致現(xiàn)網(wǎng)出現(xiàn)大量基站天線接反、工參準(zhǔn)確性低等天線異常情況，繼而可能導(dǎo)致性能指標(biāo)惡化，客戶感知受影響，網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量競爭力下降的結(jié)果。為準(zhǔn)確、便捷地核查并解決天線異常問題，本文從大數(shù)據(jù)精準(zhǔn)定位方向探索，結(jié)合智能分析技術(shù)，構(gòu)建出基于信令軟采的天線異常智能核查系統(tǒng)，降低了天線異常核查和維護(hù)成本，提高了核查效率和準(zhǔn)確性。

1 基于信令軟采的天線異常智能核查研究

天線異常判斷研究是在軟硬采數(shù)據(jù)采集和關(guān)聯(lián)后，進(jìn)行象限運(yùn)算和異常MR比例運(yùn)算，再通過天線異常判斷和天線方位角估算，然后進(jìn)行驗(yàn)證和調(diào)整，最終閉環(huán)。流程圖如圖1所示。

1.1 軟硬采數(shù)據(jù)采集和關(guān)聯(lián)

圖1 天線異常智能核查研究流程

鄰區(qū)測(cè)量數(shù)據(jù)采集關(guān)聯(lián)是指以軟硬采的MR測(cè)量數(shù)據(jù)去關(guān)聯(lián)主小區(qū)和測(cè)量鄰區(qū)，統(tǒng)計(jì)出主小區(qū)和鄰區(qū)關(guān)聯(lián)的MR數(shù)據(jù)列表。統(tǒng)計(jì)SQL語句如下：

select Intcellid，intSrvFREQ，intpci，intnc1freq，intnc1pci，avg(intSrvRSRP)，avg(intNC1RSRP)，cou nt(*)

from ftbuemr

where intnc1freq in (38350，38400，38450，38550，37900，38098，40936)

and intnc1pci is not null and intSrvRSRP≤97 and intNC1RSRP≤97 and intmrtype≤8 and intmrtype＞1

group by Intcellid， intSrvFREQ， intpci，intnc1freq， intnc1pci；

其中，Intcellid指主小區(qū)cellid，intSrvFREQ指主小區(qū)頻點(diǎn)，intpci指主小區(qū)PCI，intnc1freq指測(cè)量鄰區(qū)頻點(diǎn)，intnc1pci指測(cè)量鄰區(qū)pci，intSrvRSRP指主小區(qū)電平，intNC1RSRP指測(cè)量鄰區(qū)電平，intmrtype為1時(shí)指周期性測(cè)量，intmrtype為2-8時(shí)指事件性測(cè)量。

用戶定位數(shù)據(jù)采集關(guān)聯(lián)是指提取軟硬采數(shù)據(jù)中用戶上報(bào)的經(jīng)緯度信息、采樣點(diǎn)個(gè)數(shù)等，并以此匹配主覆蓋小區(qū)。

1.2 象限運(yùn)算和異常MR比例運(yùn)算

首先在鄰區(qū)關(guān)聯(lián)MR數(shù)據(jù)列表匹配工參信息后，本文建立起鄰區(qū)匯聚模型，繼而通過角度算法運(yùn)算出鄰區(qū)位置象限，詳細(xì)步驟如下：預(yù)設(shè)服務(wù)小區(qū)A站點(diǎn)為坐標(biāo)軸中心，正北方向0°為Y軸，服務(wù)小區(qū)A與測(cè)量鄰區(qū)小區(qū)B連線的夾角為β，鄰區(qū)連線與服務(wù)小區(qū)A天線方向的夾角為θ；再根據(jù)θ夾角度數(shù)來確定鄰區(qū)所在象限，若夾角在[0，90]之間為第1象限，夾角在[90，180]之間為第4象限，夾角在[180，270]之間為第3象限；夾角在[270，360]之間為第2象限，本文定義第3、4象限的鄰區(qū)位置為異常象限鄰區(qū)，如圖2所示。

“公轉(zhuǎn)商”是指公積金貸款轉(zhuǎn)商業(yè)貸款的簡稱，具體如下，當(dāng)公積金出現(xiàn)資金鏈緊張或者達(dá)到特定條件（前期預(yù)警設(shè)置）時(shí)，住房公積金繳存者需申請(qǐng)辦理住房公積金貸款支付購房款，在審批的貸款額度內(nèi)由“公”（公積金中心）指定的商業(yè)銀行向購房人發(fā)放“商”業(yè)貸款，兩種貸款間的息差由前者按月向借款人發(fā)放補(bǔ)貼。同時(shí)，當(dāng)公積金中心貸存比下降到合理水平，資金流動(dòng)性向好時(shí)，可將居民的商業(yè)性個(gè)人住房貸款轉(zhuǎn)回為住房公積金貸款[5]。

另一方面，在匹配用戶定位數(shù)據(jù)工參信息后，本文建立起用戶定位分布模型，繼而運(yùn)算出用戶定位分布象限，其運(yùn)算方法類似鄰區(qū)位置象限運(yùn)算方法，同樣引入了4象限，再根據(jù)用戶上報(bào)的經(jīng)、緯度信息，計(jì)算出用戶定位分布點(diǎn)處在以主小區(qū)方向?yàn)檎v軸象限的位置，若用戶定位分布點(diǎn)集中在第3、4象限，則被視為異常用戶定位分布情況。

經(jīng)過鄰區(qū)位置象限運(yùn)算和用戶定位分布象限運(yùn)算后，得到異常象限鄰區(qū)和異常象限用戶定位分布，即可運(yùn)算出鄰區(qū)異常的MR比例和用戶定位分布異常的MR比例。鄰區(qū)異常MR比例指分布在3、4象限的鄰區(qū)所關(guān)聯(lián)的MR數(shù)據(jù)占所有鄰區(qū)關(guān)聯(lián)的MR數(shù)據(jù)的比例；用戶定位分布異常MR比例指分布在第3、4象限的用戶定位分布點(diǎn)關(guān)聯(lián)的MR數(shù)據(jù)占所有用戶定位分布點(diǎn)關(guān)聯(lián)的MR數(shù)據(jù)的比例。

圖2 鄰區(qū)位置象限運(yùn)算方法示意圖

1.3 天線異常判斷

經(jīng)過對(duì)天線異常判斷的反復(fù)研究和驗(yàn)證，本文將鄰區(qū)異常MR比例和用戶定位分布異常MR比例同時(shí)大于等于50%以上作為天線異常的判斷標(biāo)準(zhǔn)。

以服務(wù)小區(qū)天線方向?yàn)榛鶞?zhǔn)，鄰區(qū)象限判斷天線異常和用戶定位分布判斷天線異常的示意如圖3所示。

1.4 天線方位角估算

在天線異常判斷結(jié)果的基礎(chǔ)上，本文利用用戶定位分布關(guān)聯(lián)的MR數(shù)據(jù)進(jìn)行角度估算，繼而得出異常天線的方位角：先預(yù)設(shè)小區(qū)為坐標(biāo)中心，Y軸正半軸為0°方向，平均劃分出12個(gè)象限，每個(gè)象限跨度為30°；再計(jì)算出每個(gè)用戶定位分布關(guān)聯(lián)的MR采樣點(diǎn)所落在的象限；進(jìn)而統(tǒng)計(jì)出每個(gè)象限用戶定位分布關(guān)聯(lián)的MR采樣點(diǎn)占所有象限MR采樣點(diǎn)的比例。若算出多個(gè)連續(xù)相鄰象限的MR采樣點(diǎn)占比之和≥60%，則定義該連續(xù)相鄰象限的中心角為天線方位角估算值。

假設(shè)小區(qū)用戶定位MR采樣點(diǎn)主要集中在1、2、3象限，象限角度之和為90°，則天線方向角為3個(gè)象限的中心角45°，如圖4所示。

圖3 天線異常判斷示意圖

1.5 實(shí)例驗(yàn)證

為驗(yàn)證研究有效性，本文選取了一個(gè)城區(qū)天線接反疑似問題點(diǎn)進(jìn)行實(shí)例驗(yàn)證，情況如下：選取的X基站3個(gè)小區(qū)方向角分別為50°、165°、285°；通過天線異常智能核查系統(tǒng)分析出2小區(qū)和3小區(qū)天饋疑似接反；X基站2小區(qū)的用戶點(diǎn)分布并不是分布在扇區(qū)指向方向上，而是集中分布在3小區(qū)扇區(qū)指向方向；同樣，3小區(qū)的用戶點(diǎn)集中分布在2小區(qū)扇區(qū)指向方向，覆蓋方向與用戶點(diǎn)分布不一致。天線異常判斷系統(tǒng)覆蓋評(píng)估分析圖例如圖5所示。

現(xiàn)場(chǎng)實(shí)測(cè)發(fā)現(xiàn)2/3小區(qū)光纖順序錯(cuò)誤，實(shí)際連接順序與標(biāo)簽標(biāo)注順序相反，在維護(hù)人員正確調(diào)換光纖順序后，X基站的2小區(qū)和3小區(qū)的覆蓋方向恢復(fù)正常，再通過天線異常智能核查系統(tǒng)驗(yàn)證，X基站的2小區(qū)和3小區(qū)的用戶點(diǎn)分布方向與天線方位角方向一致，實(shí)例驗(yàn)證本文智能核查方法準(zhǔn)確有效。

圖4 天線方位角估算示意圖

2 基于信令軟采的天線異常智能核查系統(tǒng)功能應(yīng)用

通過軟硬采數(shù)據(jù)采集和關(guān)聯(lián)、象限運(yùn)算和異常MR比例運(yùn)算、天線異常判斷、天線方位角估算和實(shí)例驗(yàn)證等一系列的研究，最終本文成功構(gòu)建了基于信令軟采的天線異常智能核查系統(tǒng)，其界面功能包括定位功能、問題的量化呈現(xiàn)功能和閥值自由設(shè)置功能：定位功能支持GIS圖層，支持用圖釘標(biāo)識(shí)主小區(qū)，支持用飛線圖指向測(cè)量較多的鄰區(qū)；問題點(diǎn)量化呈現(xiàn)功能實(shí)現(xiàn)了詳細(xì)問題清單的界面化，包括異常采樣點(diǎn)比例、不合理鄰區(qū)PCI鄰區(qū)測(cè)量次數(shù)等；閥值自由設(shè)置功能實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)源時(shí)間范圍和異常MR比例范圍的自由選擇。

基于信令軟采的天線異常智能核查系統(tǒng)可智能化地判斷出天線異常，批量輸出結(jié)果，提供了圖像化界面，實(shí)現(xiàn)天線異常的核查和維護(hù)工作更高效、更準(zhǔn)確且更低成本。

圖5 天線異常實(shí)例分析

3 結(jié)語

LTE網(wǎng)絡(luò)運(yùn)營規(guī)模及需求不斷提升，其優(yōu)化維護(hù)工作對(duì)工作人員提出更高要求及挑戰(zhàn)。在日益增加的天線異常問題急需解決的情況下，本文通過開展大數(shù)據(jù)精準(zhǔn)定位和智能分析技術(shù)研究，并在實(shí)例驗(yàn)證當(dāng)中不斷完善智能分析技術(shù)，最終成功構(gòu)建基于信令軟采的天線異常智能核查系統(tǒng)，提高了天線異常核查的準(zhǔn)確性和效率，降低了天線異常情況的管控難度。天線異常智能核查系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)界面圖像化，操作簡易，精準(zhǔn)度高，且能進(jìn)行批量核查，與人工現(xiàn)場(chǎng)核查相比，該系統(tǒng)大大提高天線核查工作的時(shí)效性和準(zhǔn)確性，減少維護(hù)人員、配套測(cè)試設(shè)備等資源投入。

[1] 成峰輝. 淺析大數(shù)據(jù)關(guān)鍵技術(shù)[J]. 通訊世界, 2015(17):5-5.

[2] 劉德威， 孫鵬，王佳寧，等. 檢測(cè)天線接反的方法及相關(guān)裝置: CN, CN 101964988 A[P]. 2011.

[3] 張守國，洪亞奇，張琦，等. 基于虛擬方位角定位天線交叉連接探討[J]. 互聯(lián)網(wǎng)天地, 2013(11):38-39.

[4] 郭平，王可，羅阿理，等. 大數(shù)據(jù)分析中的計(jì)算智能研究現(xiàn)狀與展望[J]. 軟件學(xué)報(bào), 2015, 26(11):3010-3025.