基于大数据分析的无线网规划方法浅析

［李凤花 臧军］



基于大数据分析的无线网规划方法浅析

［李凤花 臧军］

摘要文章简要介绍了网络规划的一般步骤，对网络规划的现状数据分析进行重点介绍，运用大数据分析方法从行业、网络、用户、业务、承载、终端、感知等多维度全面分析网络现状，发掘网络问题，结合市场策略及相应规划方法，制定完整的网络规划方案，建设精准的4G网络。

关键词：聚焦规划精品4G大数据

李凤花

工程师，现就职于山东省邮电规划设计院有限公司，从事移动通信工程规划、设计工作。

臧军

高级工程师，就职于山东省邮电规划设计院有限公司，从事通信工程设计、规划工作。

1　引言

随着4G网络的发展，4G用户逐渐增多，用户的业务需求越来越多样化，4G网络能力在业务承载上得到了充分体现，逐渐成为数据业务的主要承载网络。如何更好的满足用户感知，建设精品4G网络，是目前国内各运营商都需要考虑的问题。在多网络多制式的背景下，中国联通提出聚焦规划战略，通过优化投资节奏，加快重点区域网络覆盖。在进行无线网络规划时，按照城市、区域、楼宇三个维度分别划分等级，分级分类制定优先级建设策略，同时引入大数据分析，细化网络规划建设，进而提升规划的精准性，使得网络规划建设及优化工作更加合理，做到精准性投资。

本文简要介绍了无线网络规划的一般步骤，对网络规划的现状数据分析进行重点介绍，运用大数据分析方法从行业、网络、用户、业务、承载、终端、感知等多维度全面分析网络现状，发掘网络问题，结合市场策略及相应规划方法，制定完整的网络规划方案，建设精准的4G网络。

2　无线网络规划流程

完善的网络规划流程是规划精准性的保障，在分析网络中的大数据之前，先介绍一下无线网规划的基本流程。

无线网规划基本流程首先是收集网络基础资料，进行网络现状分析，找到现网存在问题，其中网络现状分析包括网络资源，终端、用户、测试数据、投诉、市场等方面内容；再根据集团指导意见，结合省内自身情况，制定不同网络的发展策略及目标；根据现网问题及网络发展目标形成初步建设方案，初步规划方案通过省分部门审核后，确定最终分年度规划方案及投资。具体流程如图1：

图1　无线网络规划基本流程

从无线网络规划基本流程可以发现，大数据分析体现在现状及问题分析环节，数据分析的是否到位精准直接关系到后续的方案制定，本文将重点介绍涉及大数据分析相关的内容。

3　大数据分析应用

3.1大数据简介

大数据分析是指对规模巨大的数据进行分析，由于目前运营商同时运营多种网络制式，业务量呈现爆发式增长，业务需求种类增多，用户规模增大，和用户相关的行为数据量较大，为详细分析网络运行质量，用户感知情况，以及精准网络建设区域，运营商需要对这些数据进行深入多维度的分析。通过对用户行为数据分析，才能确定用户和网络、业务的关系，更好的进行网络与业务协同规划，提升投资精准性。

无线网规划中需要分析的数据除了现网规模数据之外，还包括业务量、运行指标、路测、测量报告MR（Measurement Report）、用户投诉、用户分布、终端分布等。我们对无线网络规划中涉及的数据分为网络资源类和运行指标类，网络资源类包括现网网络工参及规模等数据，运行指标类包含各种网络制式的业务量、KPI、路测数据、投诉、MR、用户行动等相关数据，具体分类如表1：

表1　无线网络规划基础数据分类

3.2大数据分析

上述基础数据中MR数据、测试数据、投诉、业务量、用户行为类数据等属于重要的数据，原始数据量相对较大，需要通过相应的软件分析工具或是大数据专用分析平台综合维度进行分析，提取关键指标指导无线网的网络规划建设工作。

现对各类数据的提取要点、注意事项以及应用方法分析进行介绍如下。

（1）MR数据

MR数据提取范围一般是7×24小时小区级第一载频的周期性上报MR数据；MR数据需要包含统计时间、小区ID、小区经纬度、RSCP、Ec/Io分布区间等信息。

通过把小区级MR数据定位到MapInfo地图上，同时结合市区、县城、乡镇、郊区等不同场景图层，地理化展示MR数据，进行多维度进行分析，寻找相应弱覆盖区域，对于站距较密的弱区可考虑网络优化或室分解决。

下面以某地市的市区、县城场景的MR采样点数据为例，如表2。

通过上面MR采集结果来看，市区县城场景大于-110dBm占比为95%，整体覆盖水平较好。

（2）测试数据

测试数据一般分为DT测试（Drive Test，DT）、CQT测试（Call Quality Test）。

DT路测是无线网络优化的重要组成部分，通过对GSM、WCDMA、TD-SCDMA、LTE等无线网络的下行信号，即各无线网络的空中接口进行测试，主要获得以下数据：服务小区信号强度、话音质量、相邻小区的信号强度指示Ec以及信号质量指示Ec/Io等数据；

CQT测试，即：呼叫质量拨打测试，是指在固定的地点测试无线数据网络性能，就是使用终端在某些地点进行拨叫，主叫、被叫各占一定比例，最后对测试结果进行统计分析，完成主观评判，以便对网络运行的情况有直观的了解，一般用用于室内测试。

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表2　MR数据分析举例

下面以某地市的交通干线场景的DT测试数据为例，如表3：

表3　DT测试结果举例

从表3中分析可知，低等级交通线覆盖率偏低，其中跨省高速覆盖率达到98.5%，国道测试段覆盖率达到88.7%，省道测试段覆盖率87.1%。规划中就需要对弱覆盖区域加强建设。

（3）投诉

投诉数据需要能够体现投诉点经纬度、投诉次数、投诉原因、投诉用户等级的信息。如图2举例：

图2　投诉情况分析举例

通过对投诉信息地理化分析，分析用户投诉，重点关注重要客户、热点投诉区域。通过对投诉信息的地理化展示，可直观的发现存在问题的区域，规划中可根据重要性进行解决。

（4）业务量

业务量包括语音话务量、上下行数据流量，提取历史月度平均忙时以及一周7×24小时小区级话务数据；小区忙时取定7×24小时内，单个小区语音+数据全天最忙1个小时7天平均。

话务分析需考虑各环节的需求，包括载波、传输、CE配置等各方面。同时要求数据的地理化，分析业务集中度、发展趋势以及2G/3G及LTE业务的分布特点。业务分布分析的主要目的是对业务密度和分布规律的分析，分析主流业务的地理聚集特征以及时间分布特征。如图3举例：

图3　业务量情况分析举例

图3中横坐标表示小区占比，纵坐标表示流量占比，通过上图可知，此区域10%的小区业务流量占比33%，40%的小区业务流量占比75%，体现了业务集中度的分布情况。

（5）用户行为数据

用户行为类数据包括用户行为、终端分析，需要提取用户的上网详单数据、用户套餐数据。

通过用户行为类数据需要对用户分布、用户流量分布、终端分布以及终端驻留网络情况进行分析。从消费能力、业务使用习惯等方面，重点对VIP用户、潜在价值用户和移动互联网用户进行分析；分析各用户群的地理分布和迁移，为3G/4G网络资源的精准投放提供支撑。从终端能力及分布分析，统计不同能力的终端数量，进行发展趋势分析。

通过对上述数据的多维度分析，从网络覆盖、性能、结构及用户感知等方面进行联合分析，查找现网问题和短板，为网络建设提供支撑依据。

在此以某地市用户业务使用情况分析举例：

表4　用户业务使用情况分析举例

由表4分析可知，目前的手机业务中用户感知度好的是浏览业务，对于下载业务用户感知度较低，因此，在后期的网络建设中需综合考虑上述情况。

3.3方案形成

通过对上述数据的细致分析，利用大数据工具进行综合价值、收入、用户数、业务量、终端均价及终端能力等数据的叠加分析，梳理出网格重要性，进一步优化网格分级，并可查找出现网存在的问题，形成网络问题库；根据网格的等级，设定不同的网络覆盖质量和数据业务能力目标，并聚焦到相应的网络，通过规划与优化深入结合方式进行需求分析，采用合理的建设方案解决问题。具体方案实现过程如图4。

图4　规划方案形成过程

4　总结分析

从上述分析可知，相比传统的规划方法，通过大数据多维度分析，网络规划建设可精准到高价值区域、高价值人群，能够指导网络的精准性建设，提高投资效益。传统的规划方法仅基于KPI指标，未考虑用户感知等信息，不能做到良好的网络资源配置，随着大数据多维度分析在无线网规划中的应用，4G网络建设将更加完善。

参考文献

1李兴龙.大数据分析在网络规划中的应用研究.邮电设计技术，2015，（5）:23-P27

2左超，耿庆鹏等.基于大数据的电信业务发展策略研究.邮电设计技术，2013，（10）:1-4

DOI:10.3969/j.issn.1006-6403.2016.05.015

收稿日期：（2016-04-05）