4G优化案例LTE数据业务感知时延异常根因分析案例.docx
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4G优化案例LTE数据业务感知时延异常根因分析案例
数据业务感知时延异常根因分析案例
【摘要】造成现有数据网络感知时延有很多因素,如果所有因素全部平行排列评估很难找到主因,需要找到一个算法对现有问题进行逐层分析。
XX电信创新引入交叉关联法进行数据业务感知时延异常根因定位,并在福州进行试点应用,取得良好效果。
交叉关联法引用两个相关性最低的因子,结合聚类法进行主因判决,并利用增维法,逐步对问题进行剖析,最终
定出影响感知时延最大的因素并进行解决。
【关键字】交叉关联分析法感知优化时延
【业务类别】移动网
一、背景
伴随LTE基站建设逐步进入后期,LTE用户逐渐增多,网络优化工作的主要思路是如何更好的经营网络,工作重心也从指标优化转移到提升用户感知,特别是提升用户的上网感知,因此需要进一步挖掘网络潜力,优化现有网络配置,降低用户的网页浏览时延,从而提高用户的体验感知。
造成现有数据网络感知时延有很多因素,如果所有因素全部平行排列评估很难找到主因,需要找到一个算法对现有问题进行逐层分析。
XX电信创新引入交叉关联法进行数据业务感知时延异常根因定位,并在福州进行试点应用,取得良好效果。
该方法通过引用两个相关性最低的因子,结合聚类法进行主因判决,并利用增维法,逐步对问题进行剖析,最终定出影响感知时延最大的因素并进行解决。
二、交叉关联分析法基本原理2.1.交叉关联分析法基本原理
交叉关联分析法又称立体分析法,是在纵向分析法和横向分析法的基础上,从交叉、立体的角度出发,多角度结合分析的方法,弥补了独立维度分析方法带来的偏差。
交叉关联分析涉及多维度的组合,表格比较容易把多个维度的交叉关系展现出来,因此在交叉分析中通常以表格为主。
我们平常看的表格通常叫做二维表,第一列设置为一个维度
(如日期),表头罗列各类指标(把所有指标认为是一个维度—指标维),这样行列的两个维就组成了常见的二维表。
对二维表进行扩展,展现更加丰富的维度,在行列分层次放置多个维度,如下图所示:
根据以上理论,我们针对目前高端到端时延小区进行交叉关联分析法进行定位,再通过不断增维层层分析定位问题小区的核心问题,最终通过相应优化方案调整解决。
在交叉关联法中,进行交叉的两项因子尽量不能产生相互关联,如果产生相互关联,则
数据结论则存在一定偏差。
一般情况下,可以使用卡方检验表对相关问题进行分析。
在该文档中,参与交叉关联分析的主要有以下信息,其每对信息间关联性相对最低,但又联合作用,最终对时延产生最终影响:
Ø核心侧时延/无线侧时延
ØPRB利用率/MCS
ØPHR/CQI
Ø底噪/RSRP
Ø重叠覆盖率/RSRP
Ø问题小区输出的优化方案:
Ø核心侧问题处理方案
Ø无线侧问题处理方案
Ø2.2.交叉关联分析法详细算法
2.2.1框架算法描述
基于以上基本原理,交叉关联法则基本框架算法如下:
端到端高时延问题小区的增维二维因子框架如下:
由于端到端高时延分析采用交叉关联法,则需要考虑:
1)同一级交叉关联因子是否可以完全涵盖或者大部分涵盖上一级因子
2)同一级因子相干性达到最低
此处,对端到端时延评估因子进行简要分析:
第一级:
端到端时延=核心时延+无线时延;该部分无需解释
第二级:
无线时延评估用无线速率进行替代,从无线速率基本公式而言,根据3GPP36.213规范;在单双流确认情况下
TBS大小=MCS*PRB;其demo表头如下:
ITBS
NPRB
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
0
16
32
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208
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256
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2
32
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208
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3
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4
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328
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504
600
680
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872
其中,MCS(ITBS)表征了无线环境的变化,PRB占用表征了无线负荷的变化。
第三级:
无线环境判别下,分成上行无线环境以及下行无线环境判别,其中下行无线环境采用CQI来进行表征;上行用PHR进行表征,该两项指标既表现了无线环境情况,又相对相互独立,且从基本算法而言,可以直接近似使用CQI或者PHR推算MCS,因此采用该两项表征上行或者下行链路评估十分合适。
第四级,对于无线环境评估,归根结底就是观察信噪比,其组成公式为S/N,也就是说要么有用信号够强,要么底噪抑制最低。
在此情况下,S为上下行接收到的实际信号强度,N为空间底噪,下行N用重叠覆盖度对底噪进行评估,上行则可以直接采用底噪RIP来进行评估。
从数据源而言,由于无法做到同一数据源采集全所有信息,因此需要以小区为单位对数据源信息进行交叉关联。
其中
第一级核心/无线时延取自XDR数据
第二级无线环境以及无线资源数据取自KPI数据第三级及以下信息取自MR数据
由于第二级数据的采样点无法以话单形式进行体现,因此小区问题会被闲时KPI平均化,因此对于忙时数据需要对采样点进行预处理,以还原忙时采样点。
基本处理流程如下:
1.找到小区最闲时流量作为基准单位
2.通过小区最闲流量和忙时流量相比,比值就是忙时KPI对应指标需增加的采样点倍数,同时通过对应采样点后增加部分小数后三位作为随机离散,以防止数据不会在同一位置进行打点
在进行主因判决时,需要引入聚类算法,从聚类算法的基本定义而言,聚类的定义为在已知的数据集合中,寻找数据点集的同类的集合,其中每一个数据集合为一个类,还确定了一个区域,区域中的对象的密度高于其他区域中的对象的密度。
聚类的实质就是把数据集合中的所有数据分成许多的类簇,其中必有一个类簇内的实体它们都是相似的,而其他不同类簇的实体它们不相似的;一个类簇是被测试空间中的点的汇聚,而且同一个类簇的任意两个之间的距离小于不同的类催的任意两个点之间的距离;一个包含的密度相对较高的点集的多维空间中的连通区域可以被描述为一个类簇,这时它们可以借助包含的密度相对较低的点集的区域与其他的区域分离开来。
在本文应用时,则以门限作为象限坐标轴,通过观察相关采样点与二维坐标轴的距离远近,最终决定其采样点归属到哪一类中去。
如下图:
从实现算法而言,基本方式将4个象限分成两部分,其中第2,4象限将根据采样点距离第
1,3象限距离,向第1,3象限聚合,以实现交叉关联两个因子定界问题。
2.2.2交叉关联门限门限判决
2.2.2.1无线侧和核心侧时延划分原则
无线侧时延和核心侧时延高低区分象限,详细见下图:
无线侧时延高低和核心侧时延高低判断原则:
1.核心时延门限判决
判决算法:
根据APPSERVER进行分类汇总,取TOP10中的一个或几个,其中该Server下核心时延波动小于50%,且无明显异常时延采样出现,以该server的平均时延作为参考,取该平均时延的50%波动作为时延门限作为判决依据。
2.无线时延门限判决
由于不同带宽下,小区无线平均时延明显存在差异,以现场最常见L800/L1800两种频段分别进行门限制定。
根据全网统计数据来看,在5M场景下,PRB利用率大于30%,其速率曲线开始出现明显下降,在15M场景下,PRB利用率大于50%,其速率曲线开始出现明显下降。
取下行平均PRB利用率低于门限的采样点进行平均,800M无线时延取PRB利用率低于30%,1.8G小区PRB利用率取低于50%采样点进行。
通过对全网的800M小区时延进行平均,无线侧时延为54ms,核心侧时延为37ms;对全网的1.8G小区时延进行平均,无线侧时延为33ms,核心侧时延为34ms。
分别以相应频段时延的
1.5倍作为判决门限,因此设置800M小区的无线侧时延门限为81ms,核心侧时延门限为56ms。
1.8G小区的无线侧时延门限为51ms,核心侧时延门限为51ms
1)如果问题小区的无线侧时延高于相应门限,则认为是高无线侧时延,低于相应门限则为低无线侧时延。
2)如果问题小区的核心侧时延高于相应门限,则认为时高核心侧时延,低于相应门限则为低核心侧时延。
2.2.2.2无线资源和无线环境划分原则
若是高无线侧时延小区,通过PRB利用率和下行平均MCS来划分是无线资源高或无线环境差问题,详细见下图:
高负荷和无线环境差判断原则:
根据大流量扩容场景,以及相关负荷与速率对应曲线图
高负荷小区的1.8G下行PRB利用率门限设置为50%;800M下行PRB利用率门限为30%。
MCS(调制与编码策略),不同的下行MCS对应了不同的调制方式,其中MCS0~9是QPSK
71
72
73
74
75
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80
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2088
2088
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2664
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2792
2792
2856
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2
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3
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4
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5544
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5
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6456
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6712
6712
6968
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6968
6
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7480
7736
7736
7736
7992
7992
8248
8248
8248
7
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8760
8760
9144
9144
9144
9528
9528
9528
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8
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10296
10680
10680
10680
11064
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9
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11832
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11832
12216
12216
12576
12576
调制,MCS10~16是16QAM调制,MCS17~28是64QAM调制,MCS10开始为16QAM调制方式,同时结合3GPP36.213TBS单流调度块来看
10
12576
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12960
12960
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13536
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11
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12
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16992
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17568
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13
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19080
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14
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25456
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17
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18
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19
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20
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21
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36696
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37888
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22
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51024
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52752
55056
55056
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55056
57336
57336
57336
59256
在MCS10-11前后,满调度情况下,TBS块大小变化幅度最大,因此MCS10作为无线环境的分界相对较为合理。
结合以上分析:
1)如果1.8G问题小区的PRB利用率高于50%,则认为是高负荷小区,低于50%则为低负荷小区。
如果是L800M,则下行PRB利用率大于30%为高负荷小区,低于30%为低负荷小区。
2)如果问题小区的平均MCS低于10,则认为是无线环境差小区,大于10则为无线环境好小区。
2.2.2.3上行链路和下行链路划分原则
若是无线环境差小区,通过PHR(发射功率余量)和CQI(信道质量指示)来划分是上行链路问题或下行链路问题,详细见下图:
上行链路差和下行链路差判断原则:
PHR,全称PowerHeadroom(功率余量),即UE允许的最大传输功率与当前评估得到的PUSCH传输功率之间的差值,用公式表示为:
PHR=UEAllowedMaxTransPower-PuschPower。
它表示的是除了当前PUSCH传输所使用的传输功率之外,UE还有多少传输功率可以使用。
PH的单位是dB,范围是[-23dB,+40dB],比如:
如果PHR值为负,表示当前的PUSCH传输功率已经超过UE允许的最大传输功率,在下次调度时可以考虑减少该UE的RB资源分配;而如果PH值为正,那么后续分配的RB数目还可以继续增加。
因此PHR门限以0dB为门限。
CQI(信道质量指示)由UE测量所得,所以一般是指下行信道质量。
用于指示适用于下行传输的最佳调制编码策略。
CQI对应一个由标准规定好的调制编码组合的表格,每一个CQI对应一组调制编码速率。
CQI1~6采用QPSK,CQI7~9采用16QAM,CQI10~15采用64QAM,为与上文用于下行无线环境判决的MCS编码保持一致,CQI以7为门限。
1)如果问题小区的PHR低于23(0dB),则认为是上行链路差,大于等于23(0dB)则为上行链路好。
2)如果问题小区的CQI小于7,则认为是下行链路差,大于等于7则为下行链路好。
2.2.2.4底噪高和覆盖划分原则
若是上行链路差小区,通过底噪和RSRP来划分是高干扰问题或覆盖问题,详细见下图:
高干扰问题或覆盖问题判断原则:
理论底噪N=带宽热噪声+噪声系数,RRU接收机的噪声系数约为4dB,
=-174+10*log(180K)+4=-117.4dBm/RB,dbm是一个表示功率绝对值的值,计算公式为10log(功率值/1mw)。
RB,每无线承载(RadioBearer),dBm/RB是每无线承载的发射功率,根据研究院的定义:
当RRU_NI=-105dBm/RB,即降敏12.4dB定义为严重干扰。
因此底噪的门限为为-105dBm。
根据集团定义覆盖率指标以RSRP>=-105为门限。
1)如果问题小区的底噪高于-105dBm,则认为是上行底噪高,低于-105dBm则为上行底噪低。
2)如果问题小区的RSRP大于35(-105dBm),则认为是覆盖好,小于35(-105dBm)则覆盖差。
2.2.2.5重叠覆盖和弱覆盖划分原则
若是下行链路差小区,通过重叠覆盖率和RSRP来划分是重叠覆盖问题或弱覆盖问题,详细见下图:
重叠覆盖问题或弱覆盖问题判断原则:
重叠覆盖率:
重叠覆盖度(以服务小区RSRP为基准,差值在6dB以内小区数)大于等于3的测试点占比,根据集团定义重叠覆盖率指标以15%为门限。
根据集团定义覆盖率指标以RSRP>=-105为门限。
根据集团定义覆盖率指标以RSRP>=-105为门限。
1)如果问题小区的重叠覆盖率大于等于15%,则认为是重叠覆盖高,小于15%则为重叠覆盖低。
2)如果问题小区的RSRP大于-105dBm,则认为是覆盖好,小于-105dBm则覆盖差。
三、交叉关联分析法则具体操作实例
交叉关联分析法则根据基本流程,首先找到异常高端到端时延小区,再针对问题小区进行分析调整评估。
3.1福清市宏路齐翔食品公司门口南侧35米景观塔_B15WNND1时延高案例
3.1.1无线侧和核心侧问题判决
通过对问题小区福清市宏路齐翔食品公司门口南侧35米景观塔_B15WNND1
统计结果
高无线侧时延
低核心侧时延
高无线侧时延
高核心侧时延
低无线侧时延
低核心侧时延
低无线侧时延
高核心侧时延
总计
7天出现次数
145
1
3
0
149
占比
97.32%
0.67%
2.01%
0.00%
100.00%
(423834_31)高时延进行分析,对无线侧时延和核心侧时延按照全网均值的1.5倍划分,根据采样点值分布在四个空间统计结果如下表:
走势图如下:
从上表可以看到,福清市宏路齐翔食品公司门口南侧35米景观塔_B15WNND1的高无线侧时延&低核心侧时延的采样点最高占比为97.32%,因此该小区端到端高时延是由于无线侧高时延导致。
3.1.2无线资源和无线环境划分
统计结果
高负荷
无线好
高负荷
无线差
低负荷
无线好
低负荷
无线差
总计
7天出现次数
8
459
16
189
672
占比
1.19%
68.30%
2.38%
28.13%
100.00%
根据无线资源和无线环境划分原则,统计7天KPI指标,对该小区的PRB利用率和MCS均值进行统计:
走势图如下:
从上表可以看到,福清市宏路齐翔食品公司门口南侧35米景观塔_B15WNND1的进行聚类算法处理后,无线原因部分造成的采样点占比为96.43%,因此该小区为无线环境差问题小区。
3.1.3上行链路差和下行链路差判断
统计结果
上行链路差
下行链路好
上行链路差
下行链路差
上行链路好
下行链路好
上行链路好
下行链路差
总计
1天出现次数
8444
58598
24236
68466
159744
占比
5.29%
36.68%
15.17%
42.86%
100.00%
根据上行链路差和下行链路差判断原则,通过对一天24小时的MRO数据进行分析,对该小区的PHR(小区发射功率余量)和CQI(信道质量指示)统计归类如下:
走势图如下:
从上表可以看到,聚类后福清市宏路齐翔食品公司门口南侧35米景观塔_B15WNND1的下行链路差采样点为79.54%,因此该小区无线环境差问题主要是由于下行链路差原因。
3.1.4重叠覆盖问题或弱覆盖问题判断
统计结果
重叠覆盖高
覆盖好
重叠覆盖高
覆盖差
重叠覆盖低
覆盖好
重叠覆盖低
覆盖差
总计
1天出现次数
90136
9411
60042
155
159744
占比
56.43%
5.89%
37.59%
0.10%
100.00%
根据重叠覆盖问题或弱覆盖问题判断原则,通过对一天24小时的MRO数据进行分析,对该小区的RSRP和RSRQ统计归类如下:
二维分布图走势图如下:
从上表可以看到,福清市宏路齐翔食品公司门口南侧35米景观塔_B15WNND1的高重叠覆盖采样点为62.32%,因此该小区下行链路问题主要是由于重叠覆盖高导致的质差原因。
3.1.5重叠覆盖高的优化方案
通过参数核查该小区的最大放射功率为46dBm,电子下倾角3度,查看FAST的覆盖情况,发现存在过远覆盖问题:
因此建议下压的电子倾角和降低PMAX值减少越区覆盖导致的高重叠覆盖问题,调整见下表:
ENB_CELL
Cell_Name
参数名称
调整
前
调整
后
423834_3
1
福清市宏路齐翔食品公司门口南侧35米景观塔_B15WNND1
pmax
46
43
423834_3
1
福清市宏路齐翔食品公司门口南侧35米景观塔_B15WNND1
angle
3
6
3.1.6优化效果验证
日期
site_name
建立连接时延(ms)
TCP无线侧平均时延(ms)
核心网侧平均时延
(ms)
2020/4/17
福清市宏路齐翔食品公司门口南侧35米景观塔_B15WNND1
520.19
482.48
37.71
2020/4/18
福清市宏路齐翔食品公司门口南侧35米景观塔_B15WNND1
669.85
634.67
35.18
2020/4/19
福清市宏路齐翔食品公司门口南侧35米景观塔_B15WNND1
524.00
488.75
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福清市宏路齐翔食品公司门口南侧35米景观塔_B15WNND1
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