4G網絡深度覆蓋“283”識別方法研究

焦煜宏

（陜西通信規劃設計研究院有限公司，西安 710065）

隨著移動通信技術的快速發展，4G網絡已經成為一種重要的通訊方式，我國也不遺余力的推動4G網絡基礎設施建設。在對4G網絡工程進行建設之前，必須要對4G網絡工程的深度覆蓋需求進行精確分析，找出具有高價值的室內覆蓋區域。室內覆蓋是4G網絡建設中的一個重要方面，在4G網絡建設中，實現4G網絡室內的深度覆蓋，能夠提高用戶對4G網絡的使用體驗。相比于其他4G工程，4G網絡的室內覆蓋工程建設存在很大的施工難度，尤其是在精確選點問題上，需要對4G網絡的深度覆蓋效果進行準確的評估，以此實現對高價值室內弱覆蓋區域的準確識別，進而制定具有針對性的4G網絡場景建設方案。因此，在4G網絡室內覆蓋建設中，做好4G網絡深度覆蓋的精準規劃評估工作是非常必要的。

1 現有4G網絡深度覆蓋需求分析方法存在的局限性

傳統的4G網絡在深度覆蓋需求分析中，所采用的需求分析方法存在分析維度過于單一，需要由人工來對識別需求進行判斷，并且在識別準確性上也較低，難以取得較好的識別效果。以往的需求分析方法存在很大的局限性，主要體現在兩個方面：其一是在市場分析方面，以往的需求分析方法只是對特定地區的4G用戶滲透率以及室內人口數量進行大致的評估后當作依據，無法對在網用戶的分布情況和4G網絡的室內負荷進行真實的反映，缺乏對市場需求的準確判斷，從而造成4G網絡的深度覆蓋需求分析難以保障其可靠性與準確性；其二是在網絡分析方面，以往的需求分析方法對DT/CQT測試過于依賴，對特定的區域和時間只能進行抽樣測試，同時在路測時則僅能對路面情況進行反映，無法對室內的深度覆蓋情況進行客觀反映。由此可見，以往的需求分析方法，并沒有從用戶、業務量、覆蓋質量、終端價值以及業務價值等多個維度進行可靠的分析，因此，對4G網絡深度覆蓋的多維度需求識別方法進行研究是具有重要現實意義的。

2 4G網絡深度覆蓋“283”識別方法

針對現有4G網絡深度覆蓋需求分析方法所存在的局限性，本文提出一種“283”識別方法來對4G網絡的深度覆蓋需求進行評估，從市場和網絡2個需求，通過8個維度進行場景、價值和覆蓋3個分析，綜合考慮4G網絡的建設能力以及市場價值，使4G網絡市場需求得到有效的滿足，對業務熱點以及弱覆蓋區域進行精準把握，并通過具有針對性的建設策略來開展，對用戶室內覆蓋和高價值區域進行優先選擇，從而提高4G網絡的投資效益。在“283”識別方法中，其對4G網絡的深度覆蓋評價和需求識別是按照三個步驟來進行的，第一個步驟是在現網中輸入數據源，數據源共計有8種，并對8個室內覆蓋圖層進行輸出，從而生成特定地區的室內覆蓋地圖數據庫。第二個步驟是分別建設八個維度來對4G網絡的建設需求進行價值梯度評估，例如在MR維度評估中，根據RSRP的強度比例來實施分級，依據數據來源之間的差異，使顆粒度的評估精度能夠達到柵格級。第三個步驟是運用三個分析來獲得建筑需求的價值梯度，并根據價值梯度的高低來設置優先級，并將優先級最高的建筑物作為4G網絡的深度覆蓋建設目標。所謂優先級，需要從市場維度與網絡維度來進行解釋，VIP用戶的數量多、收入高是市場維度對高優先級的定義，而網絡覆蓋不足但具有高流量潛力的則是網絡維度對高優先級的定義。

3 4G網絡深度覆蓋“283”識別方法的多維度研究

3.1 場景分析

依據4G網絡深度覆蓋的工程部署條件、業務需求等，針對綜合建筑物分布場景共確定了五種類型，分別為中大型居住群、大型場館、商用建筑、交通樞紐以及其他場景，通過對這五種場景類型進行統計分析，建筑物的業務量和其自身場景有著十分密切的關系，對于多棟居民區、火車站、醫院、機場等均為最高流量的物業類型。由此可見，在“283”識別方法中，對建筑物業務量的分析，需要結合建筑物自身場景類型的關聯特征來進行考慮，對業務量集中場景開展4G網絡深度覆蓋規劃建設。

3.2 價值分析

在4G網絡深度覆蓋的市場發展需求分析中，價值分析是其重要內容，而價值分析又包含終端價值、用戶價值、業務價值等多個方面的信息，只有對這些方面進行各個維度的分析，才能明確高價值用戶的聚集區域，從而確保4G網絡規劃建設的有效性和針對性。

3.2.1 用戶價值

4G時代的來臨，使4G網絡用戶相比于以往的2G網絡和3G網絡來說，無疑具有更高的價值性和更強的集中性。4G網絡用戶所消耗的流量要比2G網絡和3G網絡用戶高的多，據2017年對移動數據業務和用戶的相關統計數據結果表明，相比于2G網絡和3G網絡用戶，4G網絡用戶的流量消耗要分別比前兩者高出4.4倍和6.4倍。此外，在高區間中4G網絡用戶的DOU/ARPU要更為集中，而2G網絡和3G網絡的用戶至少有80%以上的ARPU在58元以內，僅有5%至7%的2G與3G網絡用戶的區間ARPU超過88元。而對于4G網絡用戶來說，其ARPU小于58元的用戶量只占到10%左右，ARPU超過88元的用戶數量則超過30%。由此可見，通過對2G、3G和4G網絡用戶的DOU/ARPU等數據進行分析，并按照價值梯度來進行劃分，可以非常容易的確定高ARPU或高DOU用戶的聚集區域，從而將其當作高優先級的4G網絡深度覆蓋區域，可以大幅提高4G網絡深度覆蓋工程的投資收益比。

3.2.2 終端價值

相比于其他終端，4G智能終端在單機流量上遠遠高于前者，并且4G用戶的智能終端流量消耗也要比2G用戶的終端消耗量高，智能終端在流量上和其生產廠家及品牌并沒有相應的聯系，而是和智能終端的價值有著較高的關聯性，對于價值較高的智能終端，其承載數據量自然也就較高。通過對智能終端的價值進行分析，能夠對4G終端的分布情況進行確定，特別是高價值的4G終端分布區域，能夠大大提高4G網絡深度覆蓋規劃建設的有效性。將弱覆蓋和終端價值進行維度結合，能夠有效識別出分布較多4G終端的區域。

3.2.3 業務價值

對于網絡流量的貢獻比例來說，同樣都是40%的網絡流量，這些網絡流量只占到所有4G小區總流量的9%，而在所有2G和3G小區的總流量中卻要占到11%至20%，這也證明小區的高價值會做出更高的4G網絡流量貢獻，其集中度也更高。從用戶對流量的使用習慣來看，至少有70%以上的流量是在室內產生的，并且4G用戶對宏站的占用時間長達50%，其流量占比更是接近60%，通過業務價值分析，可以明確網絡流量的密度分布情況，并對室內外進行定位劃分，即可精確識別出4G網絡在深度覆蓋過程中所具有的業務流量價值。

3.2.4 DPI業務結構

在“283”識別方法中，還可利用DPI數據來識別業務類型，并分析用戶感知和業務結構之間所具有的關聯性，然后結合業務特征來對業務分組進行大小劃分，并依據業務分組來明確網絡指標，按照價值梯度來區分用戶感知，從而使4G網絡得到有效的深度覆蓋規劃建設。

3.3 弱覆蓋分析

在“283”識別方法中，可利用CQT測試數據、MR數據、用戶投訴數據來進行弱覆蓋分析，根據小區的不同和覆蓋目標的不同，從而實現對特定區域的弱覆蓋評估。此外，通過4G回流至2G網或3G網的用戶分布確定4G網絡的弱覆蓋區域，從而完善4G網絡的覆蓋，使4G網絡建設具備更高的精準度。

4 結束語

綜上所述，本文針對4G網絡深度覆蓋中，以往需求分析識別方法中存在的局限性，提出一種“283”識別方法，對4G網絡的深度覆蓋需求進行多維度的精確識別，并可對業務感知及價值區域進行精準識別，進而為4G網絡的深度覆蓋奠定了可靠的精準網絡規劃體系，指引4G網絡精準投資和建設，持續提升用戶體驗，助力4G網絡的信息化建設。