安徽聯通XDR與MR關聯分析應用

摘要：隨著通信和IT技術的發展，安徽聯通致力于將傳統網規的人工服務逐步轉向高效快捷的平臺服務。安徽聯通綜合支撐系統完成了XDR與MR數據的關聯融合，統一了O域中間層數據倉庫的標準格式。本文介紹了安徽聯通XDR與MR數據關聯分析相關應用。

關鍵詞：XDR與MR數據關聯;網絡覆蓋性能評估;重點場景分析

中圖分類號：TP311 文獻標識碼：A ?文章編號：1003-9082（2020）07-00-01

一、概述

隨著通信技術不斷發展，網絡優化的工作重心逐步轉移到大數據的全面分析。在2018年安徽聯通引入基于MR及信令XDR等大數據源的綜合分析支撐服務，以實現標準的點—線—面的網絡大數據優化和基于網絡數據的數據標準化和共享。XDR與MR關聯應用實現了覆蓋、感知、價值的地理化、柵格化呈現，并將時間、地點（位置）、用戶、覆蓋、感知、價值六個維度實現了融合，完整展現了網絡全景，使網絡運營工作決策更有全局觀。安徽聯通XDR與MR關聯分析應用，主要涉及五個模塊。

1.網絡覆蓋性能評估

通過MR與XDR數據結合關聯分析，進行網絡性能覆蓋評估，實現全網級別、區域級別的覆蓋、感知、價值三維指標50米*50米柵格化分析，實現全網問題自動識別、綜合分析。

2.重點場景分析

實現對景區、高校、高鐵站、商業中心、居民區等重點場景的柵格化分析，分別從覆蓋、感知、價值多維度進行評估分析，支持柵格維度多維數據關聯分析、柵格與網元關聯分析等;支撐重點場景的優化開展，為場景質量保障提供重要支撐手段。

3.日常網絡診斷

基于MR、MDT數據等，實現越區覆蓋、天饋錯接、室分外泄、超近覆蓋、無覆蓋、電平突變、基于大數據的工參數據質量核查、弱覆蓋、模三干擾等專項問題自動識別、智能診斷。

4.虛擬路測

基于MDT數據，關聯XDR、MR等多維數據，綜合應用道路切片、場景識別、用戶畫像等技術，建立常態化、低成本的面向客戶感知的網絡分析支撐體系，對網絡的覆蓋、質量、干擾等各維度進行全面透視分析。有效替代傳統路測，在節省網絡投資的同時，提升網絡測試全面性和及時性。

二、研究背景

通信技術不斷發展，網絡規劃從人工逐步轉向高效快捷大數據的全面分析。

在2018年引入基于MR及信令XDR等大數據源的綜合分析，實現標準的點—線—面的網絡大數據優化和基于網絡數據的數據標準化和共享。

三、研究方法介紹

MR與XDR的關聯應用通過建模創新和大數據分析，實現向自動化、智能化的轉型，以滿足日常生產“精確、高效、低成本”的要求。

無須外場測試和后臺分析人員，直接由平臺大數據分析找到問題區域，利用大數據分析和算法創新，通過無線測數據、事件域、質量域的關聯，實現海量數據自動化分析、問題深度定位，提高生產效率。

在應用建模過程中，算法是核心內容。根據實際情況進行針對性地調整，確保算法最貼近實際網絡情況，保證算法得到有效的應用。MR與XDR的關聯應用中會使用但不僅限于以下算法：

四、研究結果應用舉例

1.網絡覆蓋性能評估

XDR與MR關聯融合后，呈現了4G網絡覆蓋、用戶感知、用戶數的柵格圖層。圖層上可聚焦定位到網絡弱覆蓋區域、客戶感知差區域，用戶流量高價值區域，根據各區域的問題類型制定規劃建設、精細優化、市場推廣等相應的解決方案。

2.重點場景分析

重點場景分析，主要針對景區、高校、高鐵站、商業中心、居民區等重要場景從覆蓋、感知、價值幾個維度進行地理柵格化分析，實現天、周、月不同時間維度的評估分析。下表是醫院和高校場景的總數據分析，醫院場景用戶數多，主要原因是流動人員比例大，而流量則是高校場景更高。對于覆蓋好（平均RSRP>-90dBm）、感知好（平均下載速率>1M/S）、價值高（用戶數和流量高）的場景可重點發展用戶。

3.虛擬路測

通過全量用戶的MR采集和分析，實現安徽全省、16地市的市區道路、國道、省道、高速、高鐵覆蓋柵格化分析，分析類別包含RSRP、SINR、RSRQ與采樣點信息，并將道路概覽信息進行呈現。

五、應用前景拓展

5G無線網絡建設可在現有的基礎上，在算法的一些設計微調、參數微調，自動化篩選出5G潛在價值站點信息，從4G高價值用戶數據進行分析、建模，來指導擴容或新建優先級，

作者簡介：商挺（1978.02—）男，漢族，浙江嵊州市人，碩士，研究方向：移動通信。