MR在WCDMA網絡規劃中的應用

王一帆

摘 要：文章介紹了WCDMA網絡MR 數據分析的內容和功能，結合無線網優平臺及華為Nastar分析系統，初步探討了MR數據在WCDMA網絡規劃中的應用。

關鍵詞：WCDMA；MR；網絡評估；網絡優化；無線網絡優化平臺；華為；Nastar optimization platform；Huawei Nastar

中圖分類號：TN929.532 文獻標識碼：A 文章編號：1006-8937（2015）30-0074-03

1 概 述

本文主要基于MR分析系統，通過MR數據，可以很好的指導網絡建設評估和規劃。我們可以從MR數據中獲取到每個小區的RSCP、ECNO的值，對這些數值進行比例計算和統計，這些統計值可以通過GIS地圖或導入到Mapinfo圖層當中，直觀的展現出網絡覆蓋情況，同時根據實際測試與MR統計結果進行對比，證明MR數據與DT測試結論一致。以MR分析結果為主，再結合DT/CQT、投訴等多方面數據，判定出弱覆蓋區域，指導網絡規劃和建設。

2 研究背景

目前，WCDMA網絡的優化手段還拘泥于傳統的方法，如通過路測、投訴、問題小區、指標優化等方式來發現網絡中存在的問題，但這種方法存在以下弊端：

①基于投訴、問題小區手段進行優化效率較低，而且存在一定滯后性

②基于傳統手段來解決網絡問題的話，網絡中某些隱患點可能無法發現

③路測只是對道路覆蓋情況進行分析及調整，但是這種調整可能對用戶的實際改善并不明顯，因此這種網絡調整存在一定的盲目性，對用戶感知度存在一定的影響

④網管指標、路測無法完整反映網絡整體的覆蓋情況

基于以上的原因，同時現有3G設備廠家支持MR數據的自動收集和保存，因此通過系統的對MR數據的處理及分析，可以發現并解決傳統優化手段無法發現的問題。同時MR是基于實際話務產生的測量報告，是一種“全民路測”，更能全面的體現用戶實際使用網絡的覆蓋情況。

基于MR的網絡評估功能，本文首先對比了MR分析結果與實際路測結果的一致性，然后介紹了在網絡規劃中的應用。

3 MR統計分析與道路測試對比

目前驅車現場測試是道路測試的主要手段，相對比較耗費人力、物力和財力。通過MR數據進行后臺分析同樣能夠實現道路覆蓋情況的分析和摸測。下面我們以機場高速為例，將路測分析和MR數據分析進行比較。

3.1 機場高速路測分析—RSCP

如下圖所示為機場高速路測RSCP分布圖，由圖可知機場高速全線覆蓋良好，只有一處覆蓋較差（RSCP<-95），分析得知該處在測試南曹北W站點斷站導致紅色區域覆蓋較弱。機場高速路測RSCP分布圖，如圖1所示。

3.2 機場高速MR分析—RSCP

MR地理化分析顯示全線指標良好，只有南曹北W站點附近（紅色圈內）覆蓋不均勻，RSCP較差，與路測分析結論一致，如圖2所示。

3.3 機場高速路測分析—EcN0

路測顯示機場高速全線ECNO良好，如圖3所示，同樣只有南曹北W基站附近部分采樣點低于-10。

3.4 機場高速MR分析—EcN0

MR地理化分析顯示全線指標良好，同樣只有南曹北W站點附近ECNO較差，與路測分析結論一致，如圖4所示。

通過上面的對比，我們可以看到通過MR分析同樣能夠獲得道路覆蓋情況。如果能夠有效的利用MR數據，可以極大地提高網絡優化的效率，降低網絡優化的成本，拓展網絡優化的深度和廣度，同時在網絡規劃中能夠提供可靠的網絡數據。

4 MR在WCDMA網絡建設評估和規劃當中的應用

通過上文，我們得到MR數據的可靠性，而在網絡建設評估和規劃中，需要全面且清晰的掌握整網的網絡覆蓋情況，因此在傳統方法中通常要耗費大量的人力物力進行全面的測試，MR數據給出了很好的幫助，我們通過網優平臺提取出全網每個小區的RSCP和ECNO值，根據不同的區間值所占的百分比進行統計，導入到地圖中獲取直觀的網絡覆蓋圖，我們對全網覆蓋情況進行了一個評估。全網MR單指標柵格分析平均RSCP，如圖5所示；全網MR單指標柵格分析平均ECNO，如圖6所示。

以MR數據為主，結合DT、CQT、投訴多方面數據（不具備MR分析條件的城市采用網管、DT、投訴等數據分析）全面查找、定位城區和業務密集區域的弱覆蓋小區（MR電平值小于-95 dBm的占比大于30%定義為弱覆蓋小區），以弱覆蓋小區為單元，按“先優化，后建設”的原則，統籌室內外覆蓋需求，制定室內外綜合覆蓋方案。依照上述方法我們得到規劃區域內弱覆蓋小區的比例，如圖7所示。

全網弱覆蓋小區地理化，如圖8所示。紅色代表弱覆蓋程度最高，綠色次之，藍色最低。由圖可知，弱覆蓋嚴重區域主要集中在中牟港區等區域。

5 結 語

基于MR數據分析來對WCDMA網絡進行評估和優化，能夠更真實地反映用戶感知，更快更準確地定位網絡問題，可以有效提高網優工作效率及用戶滿意度。目前，基于MR數據的優化逐漸得到大家的重視，不僅用于覆蓋評估、干擾評估及參數分析優化等，還應用到用戶投訴關聯分析中，取得了不錯的效果。我們還需要更進一步開發基于MR的分析優化方法，為日益擴大的網絡規模和日益復雜的優化工作提供有力的支撐。

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