基于色譜識別的室分問題快速定位算法研究

吳金科，張 月，王 斌

（東莞移動公司，廣東 東莞 523129）

基于色譜識別的室分問題快速定位算法研究

吳金科，張 月，王 斌

（東莞移動公司，廣東 東莞 523129）

現有室分問題發現主要是通過客戶投訴“被動響應”，具有較大的滯后性；而且在定位室分問題時，是通過串行判斷的方法進行，工作效率較低，主觀值強，準確率較低。文章將室分問題歸類匯總，挖掘同類室分問題的共同特征。引入關聯系數分析法，鎖定每類室分問題的強相關指標集，并通過盒須圖劃分5級色標門限值，建立科學合理的色譜分析法。應用色譜分析法，定位室分問題準確率達到80%以上，同時實現室分問題的并行分析和快速定位。

室分覆蓋；色譜識別；快速定位

室內分布系統是針對室內用戶群、用于改善建筑物內移動通信環境的一種成功的方案，是利用室內天線分布系統將移動基站的信號均勻分布在室內每個角落，從而保證室內區域擁有理想的信號覆蓋。

隨著移動通信網絡的發展和室內話音、數據業務流量的高速增長，室內分布系統已成為吸收話務量、解決深度覆蓋并提升用戶感受的主要手段，是移動網絡的重要組成部分[1]。由于室分系統涉及規劃、建設、驗收、優化、維護等多個環節，基站信源、有源設備、無源器件、天饋系統以及優化參數的設置都會對室分網絡的質量造成影響。

1 常規室分問題定位方法

目前室分問題的發現，主要是采用“被動響應”的處理方法。用戶投訴是最直接的問題反饋，用戶主要對手機無信號、無法接通、通話質量差，掉話等不同原因進行投訴，正因為投訴的種類多而全，可以較為準確地反映實際問題，因此用戶投訴信息的分析處理也是網絡質量完善的重要借助手段[2]。

接收到室內用戶投訴后，無線網絡優化工程師至現場測試排查，在確認覆蓋區域、排除終端故障等問題后，按“覆蓋—呼叫—話音質量—通話保持”的順序模擬用戶通話行為依次進行測試排查，并通過豐田電子控制懸架（Toyota Electronic Modulated Suspension，TEMS）、掃頻等專業設備，爭取重現故障現象，采集故障點信令以輔助定位分析，直至查找到問題根源并實施對應的優化措施[3]。

常規的室分問題定位方法通過串行判斷的方法進行，存在工作效率低、主觀性強、定位準確率較低等問題。為此，需研究和制定一套科學、可行、快速的室分問題定位算法。

2 色譜識別的快速定位法

2.1 室分問題分類

根據日常無線網絡優化的處理經驗，將室分問題歸類為高干擾問題、弱覆蓋問題、過覆蓋問題、參數設置不合理問題、設備故障問題五大類型，共45種常見的室分問題。其中以高干擾為例，列出常見的6種室分問題，如表1所示。

表1 常見室分問題分類

2.2 選取室分問題的強關聯指標集

表征室分小區的無線網絡指標有很多，但室分小區出現問題時，并不是所有的指標都會出現惡化，如何挑選合理的指標來衡量室分小區是否出現問題顯得尤為重要。為了解決上述問題，引入相關系數來衡量兩個隨機變量之間線性相關程度的指標。相關系數r的定義如下公式所示：

取值范圍為[-1,1]，r〉0表示正相關，r〈0表示負相關，|r|表示變量之間相關程度的高低。特殊地，r=1稱為完全正相關，r=-1稱為完全負相關，r=0稱為不相關。設時間列序為T =（t1,t2,t3,…,tn）；室分小區CELLA對應時間列序無線網絡指標為X=（x1,x2,x3,…,xn）；從告警清單列表中提取小區CELLA室分問題的發生時間和故障類型，構建同一種室分問題的故障出現序列為Y=（y1,y2,y3,…,yn），其中yi=0 or 1，yi=0時表示沒有發生故障，yi=1時表示發生故障。

計算同一時間列序下Y與X的相關系數，當|r|大于0.5時，認為兩個變量有較強的相關性。挑選出同一室分問題|r|大于0.5的全部無線指標，即可形成該室分問題的強關聯指標集。

2.3 確定指標門限

室分問題的出現，一般伴隨著強關聯系數指標的異常波動。重視異常值的出現，分析其產生的原因，常常成為發現問題進而改進決策的契機。為了合理確定指標的門限值，文章引入盒須圖的分析方法。盒須圖的繪制依靠實際數據，不需要事先假定數據服從特定的分布形式，沒有對數據作任何限制性要求，它只是真實直觀地表現數據形狀的本來面貌；另一方面，盒須圖判斷異常值的標準以四分位數和四分位距為基礎，四分位數具有一定的耐抗性，多達25%的數據可以變得任意遠而不會很大地擾動四分位數，所以異常值不能對這個標準施加影響，盒須圖識別異常值的結果比較客觀。由此可見，盒須圖在識別異常值方面有一定的優越性。

從現網中收集強關聯指標的采樣點，分別將樣本數據從大到小排列，計算出上邊緣，上四分位數，中位數，下四分位數，下邊緣，還有一個最小異常值。通過盒須圖，最終可確定指標門限區間:（1）很好：綠色，上四分位數＜X≤上邊緣；（2）較好：藍色，中位數＜X≤上四分位數；（3）一般：黃色，下四分位數＜X≤中位數；（4）較差：橙色，下邊緣＜X≤下四分位數；（5）很差：紅色，（最小）異常值≤X≤下邊緣。

2.4 制定室分問題色譜

以“室分信號外泄問題”為例說明各類常見故障對應的指標圖譜建立過程，首先利用關聯系數指標挑選原則，鎖定該問題的強相關指標集為：下行6～7級質差占比、無線接入性、下行低于-94 DBm信號比例、冗余覆蓋系數、室外關聯鄰小區數。然后，根據盒須圖指標門限確定法，劃分五級色標的門限值。最后制定出“信號外泄問題”對應指標圖譜如表2所示。

表2 室分信號外泄指標色譜

2.5 室分問題色譜應用

根據上述第二至第三步的方法，制定45種常見的室分問題色譜，按PDCA工作模式，應用于實際的無線網絡優化日常工作中。通過豐富的優化案例，不斷修正室分問題色譜，提高問題定位的準確性。

3 結語

基于色譜識別的室分問題快速定位算法，通過數據建模挖掘同類室分問題的強相關指標集，本設計可實現室分問題的“并行”快速定位。經現網實踐應用驗證，問題定位準確率達到80%以上，并有效縮短室分問題的故障處理時長。同時應用該方法可以定位室分隱患故障，提前實施整改方案，從而保證室內區域擁有理想的信號覆蓋。

[1]吳佳青，胡宗福，沈達，等.分布式天線系統下行功率分配算法的研究[J].通信技術，2013（8）：15-18.

[2]李洋.高層室分系統網絡優化初探[J].中國新通信，2012（9）：11-13.

[3]馬向前.GSM室分系統干擾分析處理[J].中國新通信，2013（17）：108-109.

[4]李宇中.統計方法在移動通信網絡優化管理的應用[J].電腦知識與技術，2012（5）：1026-1028.

Study on fast location algorithm of compartment problem based on chromatographic identification

Wu Jinke, Zhang Yue, Wang Bin
（Dongguan Mobile Corporation, Dongguan 523129, China）

The existing compartment problems,mainly found through the “passive response”：customer complaints, have much more hysteresis.When positioning the compartment problems, people take the method of serial judgment with low working efficiency, subjective value and lower accuracy. The paper classifies and concludes the compartment problems so as to mine common features of the same compartment problem.It Introduces correlation coefficient analysis, focuses on strong correlation index of each room problem set, divides five levels of color threshold through the box whisker plots,and establish scientific and reasonable chromatographic analysis method. It has Applied the chromatographic analysis method whose positioning compartment problem accuracy should reach above 80%, and at the same time achieves the quick analysis in parallel and the rapid location of compartment problems.

compartment coverage; chromatographic identification; rapid location

吳金科（1983— ），男，廣東江門。