128广东佛山VOLTE高危楼宇识别创新案例.docx
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128广东佛山VOLTE高危楼宇识别创新案例
广东-佛山VOLTE高危楼宇识别创新案例
2019年09月
【摘要】VOLTE具有等待时间短、通话质量高、高无线频谱利用率等优点,是语音通话的最终演进方案。
但是中国电信VOLTE方案没有SRVCC,在LTE覆盖差的区域部署VOLTE存在不能打电话、掉话等风险。
LTE网络经过多年的建设和优化,室外覆盖已经达到了较好的水平,能为用户提供很好的VOLTE业务体验,但是室内覆盖水平较差,特别是高层密集楼宇室内覆盖水平更差,在这些区域存在VOLTE业务体验差甚至不能打电话的风险。
因此需要排查VOLTE高风险楼宇,提升VOLTE用户体验。
传统识别弱覆盖高风险楼宇通过CQT测试,但是CQT测试投入大、样本少。
佛山电信利用MR数据,结合定位算法和室内外话务区分算法,从后台进行楼宇级的评估,输出楼宇的覆盖评估结果,包括MR条数、弱覆盖比例、电平强度、CDMA重定向次数、流量等信息,精准识别弱覆盖楼宇,并通过多维度指标对楼宇进行价值排序,为楼宇覆盖处理提供可靠参考。
该方案在佛山实施后效果明显,识别结果准确,可推广应用。
【关键字】VOLTE,投诉
【业务类别】VoLTE
一、概述
电信VOLTE方案由于其特殊性,在无LTE覆盖的区域部署VOLTE后存在如下风险:
1,电信终端打开VOLTE开关后,不支持CDMA。
如下所示,如果用户打开VOLTE开关,在无4G覆盖的区域,将导致语音业务不可用。
2,电信VOLTE方案不支持SRVCC,用户移动出4G覆盖区域后,将导致掉话。
佛山电信经过多年的建设和优化,室外覆盖已经达到了一个很好的水平,可为VOLTE用户提供良好的业务体验。
但是室内覆盖水平较差,有些楼宇4G无覆盖或覆盖弱,不能提供优良的VOLTE体验。
如下所示,大良容桂外MR覆盖率99.55%,室内MR覆盖率仅92.27%;乐从室外MR覆盖率99.52%,室内MR覆盖率92.64%。
大良容桂室外MR弱覆盖率分布图
大良容桂室内MR弱覆盖率分布图
乐从室外MR弱覆盖率分布图
乐从室内MR弱覆盖率分布图
鉴于LTE室内弱覆盖、且电信无法使用CDMA作为VOLTE覆盖的补充这样一种现状,急需一种创新方案可以快速识别弱覆盖楼宇,并且根据楼宇的重要程度进行排序,以确定资源投入的先后次序,使室内弱覆盖排查和排障工作对VOLTE的产出效益最大化。
在这样一种背景下,基于MR数据的高危楼宇识别方案应运而生。
二、创新方案
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2.1技术原理
该创新方案利用GenexCloud平台,利用先进的定位技术和室内外区分技术,实现建筑物级的多维度评估。
2.1.1总体流程介绍
方案的总体流程图如下所示。
1,通过采集现网的MR等数据,结合5m精度地图,利用先进的定位技术和室内外话务区分技术,使用GenexCloud平台分析得到楼宇级的综合评估结果。
2,制定弱覆盖标准,筛选弱覆盖楼宇。
3,通过楼宇级的4G话务量、CDMA回退次数、4GMR条数和建筑物高度综合排序,输出弱覆盖楼宇的综合优先级。
2.1.2定位技术
通过3D地图、工参等文件,使用射线追踪模型进行仿真,构建仿真定位特征库。
引入含有经纬度数据的MR数据(MDT数据),通过其中的真实经纬度、电平、高度等特征信息,对3D特征库进行校正,使校正后的定位特征库更准确。
不包含经纬度的MR数据,通过校正后的特征库确定位置。
2.1.3室内外区分技术
室内外话务区分是指针对用户单次通话,甚至局部的测量报告片段,判断其发生位置处于建筑物内部还是外部,从而完成室内外话务分类。
经准确区分的室内、室外业务和信号强度分布,以更精细的维度描述区域内的无线传播环境特征以及用户通信需求分布,使得网络规划和优化手段更适合现网具体情况。
1,通过电平特征、呼叫特征、业务特征、去过特征、小区特征、切换特征和邻区特征构建室内外特征库。
2,将用户的MR信息与室内外特征库比对,识别室内外话务。
3,将识别的室内MR归类到最近建筑物内实现呈现。
Ø电平特征
根据自由传播模型,PD或者TA信息。
获取期望电平与实际的差值。
用于估算是否发生穿透损耗。
由于室内的传播环境稳定,因此室内电平信号比室外电平信号稳定,室外电平方差大于室内电平方差。
Ø运动特征
运动特征主要根据定位算法输出结果,对用户运动速度进行估计。
主要用于识别室外高速车载用户、步行用户以及静止用户。
Ø小区特征
如果主服务小区是室内站点并且电平信号不是很低,该话务极有可能发生在室内。
Ø切换特征
如果一段通话中出现多小区切换,那么该话务极有可能发生在室外。
2.1.4弱覆盖楼宇筛选和优先级排序
为了支持VoLTE业务,一般要求城区深度覆盖率不低于95%(RSRP在城区楼宇室内不小于-110dBm的比例)。
MR弱覆盖率类似于边缘覆盖率,根据如下所示边缘覆盖概率与覆盖率的映射关系,为满足95%的覆盖率要求,边缘覆盖率为85%,因此建议MR弱覆盖比例门限为15%~20%,在本次弱覆盖楼宇筛选中,将楼宇MR弱覆盖比例门限定为20%。
根据建筑物4G容量、CDMA重定向评估、MR条数评估和建筑高度,将弱覆盖楼宇综合排序。
打分规则如下,得分A、B的为高优先级弱覆盖楼宇。
2.2方案实施和效果
此次评估涉及顺德区大良容桂和乐从区域,见下图蓝色框区域。
通过将用户MR进行定位匹配和室内外话务区分,输出楼宇级的4G容量评估、覆盖评估和CDMA重定向评估结果。
对楼宇级MR弱覆盖比例进行评估,按照门限20%进行判定,输出弱覆盖楼宇927个。
通过对弱覆盖楼宇的4G容量、CDMA重定向评估、MR条数评估和建筑高度进行综合打分,输出A、B高优先级弱覆盖楼宇242个。
将弱覆盖楼宇与现网室分信息进行匹配,有2G无4G室分弱覆盖楼宇8个,有4G室分弱覆盖楼宇66个,无2G/4G室分弱覆盖楼宇168个。
Ø有2G无4G室分弱覆盖楼宇:
弘越中心
该楼宇弱覆盖比例30.99%,最近的LTE室分站点在141米外,该楼宇有CDMA室分“弘越大厦_0”覆盖。
Ø有4G室分弱覆盖楼宇:
敏捷畔海御峰花园2座
该楼宇弱覆盖比例33.30%,该楼宇有LTE室分“大良畔海御峰一期”覆盖,需排查室分站点状态。
Ø无2G/4G室分弱覆盖楼宇:
新桂园
该楼宇弱覆盖比例24.3%,该楼宇最近的LTE室分站点在189米外,无LTE室分。
三、经验总结
楼宇室内弱覆盖导致VOLTE掉话甚至不能打电话,严重影响VOLTE用户的感知。
通过传统的CQT测试排查弱覆盖楼宇投入大,效率低。
基于MR数据的高危楼宇识别通过先进的定位技术和室内外话务区分技术,实现楼宇级的覆盖、容量、CDMA重定向评估,不用再进行现场测试即可从后台快速识别弱覆盖楼宇。
此外可通过对楼宇级的多维度评估打分实现优先级排序,使有限的投入集中到业务量大、重定向到CDMA次数多的楼宇,提高楼宇弱覆盖提升工作的效率和投入产出比。
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