基于矩陣編碼的自動路測根因定位方法

張霖

摘要

目前路測問題的定位主要采用人工分析方式，分析思路為單線程逐步排查，分析效率低，而且分析結果與工作人員優化水平和經驗強相關。論文中通過將路測問題的分析過程矩陣化，建立路測問題根因分析經驗矩陣，同時采用系統自動化分析路測問題，實現路測問題分析自動化和矩陣化。

【關鍵詞】矩陣 路測 根因 自動化

目前路測問題的定位方法主要采用人工分析的方式，針對終端、維護、建設、優化、規劃5大類21個小類根因進行人工分析，給出最有可能的小類根因。具體分析流程步驟如下：

（1）終端故障排查，排除非無線網因素；

（2）故障告警排查，排查問題路段周邊是否有站點存在故障告警；

（3）排查問題路段周邊是否存在己規劃未建設的站點；

（4）進行各類參數的排查，如對功率類、切換類、互操作類參數進行排查；

（5）對網絡規劃優化分析，比如越區覆蓋、重疊覆蓋、鄰區配置，PCI優化等；

（6）干擾的排查，通過后臺干擾檢測，判斷系統的干擾，及外部干擾源的排查；

（7）進行現場路測，復現問題點等。現有的分析思路為單線程逐步排查，分析效率低；且整個原因分析與優化人員優化水平和經驗強相關。如何提高現有的路測問題根因定位分析效率，以及路測根因定位的準確率，成為了路測問題分析定位的重中之重。

1自動路測根因定位

1.1路測分析根因分類

路測問題根因主要分為終端、維護、建設、優化、規劃5大類，每個類別又包含若干子類根因。如表1所示。

1.2路測分析矩陣建立

在路測問題分析的過程中，針對路測的某一類問題，如：高質差路段，系統化建立分析模型，采用矩陣量化分析問題根因，逐漸改變“基于個人經驗分析”的現狀，建立路測分析經驗矩陣，固化分析經驗，提升根因定位的準確性和自動化程度。

應用到目前智能路測分析，可以如表2所示。

假設有路測判決條件1?n，通過收集的故障問題樣本1?m，人為己經判斷出根因1出現時主要原因為根因1，根因2、3出現時主要原因為根因3，根因2、4出現時主要原因為根因4。以此為例對每種路測問題建立路測根因的矩陣樣本，建立經驗矩陣，這樣就能通過判斷路測問題路段滿足哪些根因，對比經驗矩陣自動輸出各類路測問題結果。

將己知的人工判定方法，建立各種問題路段的矩陣樣本，建立經驗矩陣。當出現的問題不在己知的矩陣樣本中，還可以通過調整、新增根因判決條件或新增數據樣本，最終輸出讓人滿意的結果。

由于各個根因判決條件相對獨立，調整或新增某個根因判決條件對其它判決條件不造成影響，便于后期對經驗矩陣的調整。

2應用案例

XX網格1XX涂料有限公司附近存在質差路段，終端占用460-00-229632-147，滿足根因條件：過覆蓋、鄰區漏配、模三干擾。人為分析460-00-229632-147這個小區在該路段存在過覆蓋，過覆蓋是問題的根本原因，鄰區漏配、模三干擾都由過覆蓋導致。按照人為分析的結果，為該問題點建立樣本矩陣（如表3所示）。

判決問題路段滿足根因過覆蓋、鄰區漏配、模三干擾，矩陣輸出值為[0，0，0，1，1，0，1，0，0]；當問題路段同時滿足樣本數據的這幾個根因時就能自動輸出問題路段根因是過覆蓋。

3結束語

本文通過將路測問題根因定位的分析過程矩陣化，建立路測問題根因分析經驗矩陣，同時采用系統自動化分析路測問題，固化日常生產中的分析優化經驗，實現路測問題分析自動化和矩陣化，大大簡化了工作人員工作量，提高了工作人員的分析效率，以及路測根因定位的準確率。

基于矩陣編碼的自動路測根因定位優勢：

（1）傳統的優化方法受分析人員經驗影響大，新方案將分析工作引人矩陣算法，將處理經驗固化為經驗矩陣，減少對優化人員能力的依賴。

（2）提高問題的分析效率，對比傳統的優化思路單線程判斷，矩陣編碼可多線程同時進行判斷，通過固化的經驗分析矩陣，快速輸出定位結果，效率較人工成倍提升。

參考文獻

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