TD-LTE网络性能智能优化平台

耿鲁静，孙琛，郑超，武琳栋

（中国移动通信集团设计院有限公司，北京 100080）

TD-LTE网络性能智能优化平台

耿鲁静，孙琛，郑超，武琳栋

（中国移动通信集团设计院有限公司，北京 100080）

伴随着4G网络建设的快速发展，运营商在覆盖、干扰和容量方面均面临着更大的挑战。如何在这3个维度之间找好平衡点，最大限度提升网络性能，是中国移动各省公司在日常优化工作中面临的痛点和难点。基于这一现状，针对传统网优模式存在的问题和一线生产的重点难点，并以能输出解决方案提升网络性能为目标，我们自主研发了LTE网络性能智能优化平台。整个平台设计方案围绕LTE网络性能提升这一核心，横向涵盖了覆盖和干扰优化、以及容量和业务关联分析优化，纵向打通了网络优化全流程，实现了集中化、自动化网优的目标。本文从平台的整体架构和功能设计出发，依次介绍了各专项分析功能模块的设计和实现，最后介绍了平台在现网优化中的应用情况，以及下一步的重点研发计划。

网络性能；智能优化；PIO

1 引言

随着网络的不断建设和运营，网络在深度覆盖、干扰规避和容量激增等方面面临着巨大的挑战。覆盖是通信网络需要解决的首要问题，TD-LTE的频谱劣势、VoLTE等新业务的需求、竟对压力等，都对现网网络覆盖优化提出更高的要求。TD-LTE干扰规避和优化是提升吞吐量和用户感知的关键，随着站点密度增加和网络利用率的增加，网内干扰问题越来越严重，成为优化的一大难题。网络容量是通信网络需要解决的另一重点问题，随着4G网络的运营，用户数激增、单用户DOU增加、且容量分布不均匀、热点区域的容量面临更大的挑战。如何应对这些问题和挑战，在覆盖、干扰、容量这3个维度间找到平衡点，从而切实提升用户感知，是当前摆在TD-LTE网络性能提升面前的一大问题。

2 网络性能优化现状

2.1 网络性能优化的必要性

做好覆盖和容量的优化，规避干扰，提升网络性能是运营商日常优化工作中的重要内容。做好网络性能优化需要平衡三个维度，而单小区的调整又会影响到整个区域的性能，网络性能优化是运营商长期的痛点和难点。

2.2 网络性能优化所面临的问题

传统网络性能优化模式通常是“工程师+专项工具+测试”的组合，即测试发现和定位问题，网优工程师通过专项工具分析问题，依靠经验给出优化建议，最后通过测试验证优化效果。首先由于数据源质量、指标门限不合理等原因，导致发现和定位问题的准确度不高。其次，从业人员专业素质参差不齐，方案质量依赖工程师工作经验，因此优化效果难以得到保证。最后，如果一次调整优化效果未达预期，还要涉及多轮次的调整尝试和验证测试，优化效率低下。这种传统模式已难以适应当前网优工作集中化、自动化的要求。

现有针对网络性能提升开发的优化工具和平台，一定程度上针对上述面临的问题做出了改进，但是往往仍具有以下问题。

一是没有考虑多个优化目标之间的协同。现有技术往往是针对单一指标进行优化调整，例如重叠覆盖等干扰指标，而这种调整有可能对其他网络性能指标带来负面影响，无法考虑诸如干扰、覆盖等多个优化目标之间的协同，如果要在多个目标间达到平衡，通常会通过多轮调整才能达成，优化效率低。

二是没有将问题区域网络作为一个整体通盘考虑，而是仅对问题小区进行整治，最后往往为了解决局部指标影响了区域性能。

三是平台效率低，这一点既体现在底层数据处理算法和效率上，也体现在对问题的呈现方式上不够直观，进而影响优化工作定位和分析问题的效率。

针对以上所述的问题，LTE网络性能智能优化平台秉持“小而专”的设计思路，针对一线生产重点和难点问题，纵向深入剖析问题，并以能最终输出解决方案、提升网络性能作为设计目标。

3 网络性能智能优化平台PIO

3.1 PIO系统架构

LTE网络性能智能提升平台以工参、MR数据、PM数据等作为数据源，实现了网络健康度评估、覆盖和干扰专项精细分析及优化方案自动输出和容量业务关联分析及调整建议输出等功能。

平台整体功能架构如图1所示，可分为“1+3”的专项分析功能模块和“3+1”的功能层级。“1+3”功能模块，是指1个网络健康度评估体系和覆盖、干扰、容量3个专项分析功能模块。“3+1”功能层级，指小区级、高精度二维栅格和3D立体栅格级的问题分析层级和优化方案自动输出的问题解决层级。

整个平台设计方案围绕LTE网络性能提升这一核心，横向涵盖了覆盖和干扰优化，以及容量和业务关联分析优化，纵向从问题发现、到问题定位、再到问题解决，打通了网络优化流程从数据采集，到数据集中分析、问题精细分析和生成解决方案的各环节。

3.2 PIO的功能设计和实现

3.2.1 网络健康度评估

通过探寻对用户感知影响最大的关键网络性能指标，建立了科学完整的网络性能评估体系。评估分为覆盖、下行干扰、上行干扰和容量4个维度，共涵盖了8项指标。在网络健康度评估功能中，平台要能够直观呈现健康度指标，可以快速、准确定位网络短板和问题区域。因此平台的网络健康度评估包括了全网健康度评估和单小区健康度评估两部分。全网健康度评估结果直观呈现当前评估网络整体的短板指标，指出网络性能提升的基本切入点。单小区健康度评估结果反映小区各评估单项具体得分和短板项。而地图窗口按照小区健康度得分用不同颜色进行小区GIS渲染，可直观呈现网络短板小区、问题小区的分布和形态。

图1 LTE网络性能智能优化平台整体架构

基于网络健康度评估功能，可建立网络性能问题小区“病历本”（成因分析及整治效果档案库），对各问题小区的“病症”、“处方”及“疗效”记录留档，对于频发、疑难、遗留问题开展周期性季度专题分析，抑制问题反复。

3.2.2 覆盖专项分析

覆盖专项分析功能首先是全网小区覆盖指标的统计和呈现，包括全网指标统计和单小区的指标分析呈现。地图窗口按照覆盖得分划分了不同层级小区的地理分布，不同颜色代表了不同的得分，地图设计凸显了需要特别关注的覆盖短板小区，可以直观看到问题小区的数量和分布。

平台通过将覆盖区域栅格化实现了对问题区域精准定位分析，直观展现覆盖问题区域真正的地理分布，极大地节省复测成本。并且在目前5m精度的二维栅格定位基础上，我们又更进一步地实现了三维立体栅格定位技术，同时结合建筑物识别算法，可以更直观、详细地呈现建筑物内的覆盖情况，如图2右上所示。

覆盖专项分析模块实现了从小区级指标统计和呈现，到二维栅格问题区域精准定位分析，再到深度覆盖问题区域精准定位分析的一系列分析功能，层层深入钻取覆盖问题根因，指导一线覆盖优化。

3.2.3 干扰专项分析

干扰专项分析功能首先支持干扰问题小区指标统计分析，按照干扰源和被干扰源呈现问题小区。同时地图窗口上利用小区间拉线功能实现干扰关系双向分析，通过可调门限只呈现强相关关系小区，直观地查看每个关注小区干扰和被干扰的情况。这种干扰关系的双向分析，可以帮助优化人员厘清“害群之马”与“受害者”关系，找准真正的问题小区。

如图2左下所示，平台通过由单小区间相关性聚合分析得到干扰问题小区簇，将问题区域作为一个关联整体考虑，不只针对单小区指标提升而对问题小区进行整治，而是从问题小区周边区域的整体结构、性能着手，杜绝为了解决局部指标影响区域性能的问题，通盘考虑，系统性的进行网络结构优化，提升网络整体性能。

同时，平台将干扰问题区域分布栅格化呈现，辅助确定干扰问题整治重点区域，以CQI质差、上行网内干扰等问题小区出发，寻找网络的质差小区、质差区域，结合上下行干扰矩阵开展协同优化工作。

图2 PIO平台部分功能界面

3.2.4 容量专项分析

首先，将频点载波资源按站点级汇聚，对汇聚区域的频点资源使用情况进行统计和分析。平台通过在地图上用不同颜色渲染区域呈现不同的载波使用情况，同时通过js技术实现单独凸显某特定网络厚度的区域。对于一个汇聚区域，可以看到该区域所使用的频点以及不同频点对应的小区，如图2右下所示。平台通过对频点资源使用情况分析，帮助用户了解全网频点使用状况，更合理使用频点资源。

在此基础上，平台实现了将汇聚区域的频点使用情况与该区域业务量、负荷进行关联分析和呈现。这一功能可以帮助用户掌握高负荷小区所处区域的频率配置和整体容量使用情况，对不同负荷场景下的频率使用进行规划，针对不同的容量阶段，制定有差别的容量优化策略，进行精细频段间协同优化。

3.2.5 自动输出优化方案

实现自动输出优化方案的思路是：通过梳理优化经验和经典思路，形成规则，自动化输出优化解决方案。通过先进的预测算法，预测优化方案的实施效果，预测效果如图3所示。如果预测效果没有达到既定目标，则放宽限制条件后，算法进行迭代优化，直至预测效果达到目标。

设定的优化目标可以是单个小区的单个指标，也可以是一片区域内多个小区的指标，甚至是多个小区多个维度指标的组合，可以包含SINR、RSRP、容量、健康度得分等。因此，优化方案所针对提升的不仅是单个小区的指标提升，而是将短板区域的网络性能作为整体考虑，实现了多个优化目标之间的协同。

在自动输出优化方案功能的实现中，为了提高对优化方案实施效果预测的准确性，我们引入了2套预测算法分别输出结果并且互相斧正，即基于天线图谱的算法和基于深度学习的算法。

正是由于自动输出优化方案功能的实现，使得PIO平台与以往其他工具平台相比往前迈出了具有意义的一步，解决了网优分析与维护优化对接的“最后一公里”问题。接下来可以通过工单系统等方式对接维护优化资源，实现网络优化的高效闭环处理。

3.3 PIO平台主要创新点

PIO平台在网络优化算法和IT开发方面都具有较高的创新性，主要有以下几个方面。

（1）科学准确评估，提升问题定位的准确性。

通过探寻对用户感知影响最大的网络性能指标，并在多省进行了验证，形成了一套科学完整的网络性能评估体系，通过对关键指标的把控，极大提升了网络问题定位的准确性。

（2）高精度三维定位算法，实现问题簇栅格的精准定位。

依托三维射线跟踪、3D立体建模等技术，构建了5米精度的三维立体指纹库，实现了MR数据的高精度三维栅格定位。

（3）多维算法协同，实现最优化方案的自动化输出。

通过梳理优化经验和经典思路，形成规则，自动化的输出优化解决方案。并通过引入基于天线图谱的算法和基于深度学习的算法等多套预测算法，不断迭代提升方案的准确性，后期将进一步提升算法的准确性和运算速度。

图3 优化前后预测效果

（4）系统架构创新。

针对各种网络优化工具软件开发环境不同、运行环境多样的问题，创新性地提出了基于虚拟化的网优业务平台架构解决方案。

（5）IT底层算法规模与效率的优化。

综合运用MapReduce、spark、C++，通过内存映射、多线程计算等技术，辅以算法逻辑的优化，运算效率处于业界领先地位。

（6）IT前端各种主流前沿技术的大融合。

平台融合了ArcGIS、高德地图、百度地图、Three.js、D3等各种二、三维一体化的GIS技术，既发挥了各技术的自身优势，又保证了实用和美观的双重效果，让网优业务变得更加直观更有魅力，一目了然。

4 PIO的应用及未来工作

4.1 PIO在现网优化的应用

为了验证PIO在现网优化中的应用效果，在某市选取了一片区域作为试点优化区域，基于PIO开展了弱覆盖、高同频重叠覆盖和容量受限专项整治。

分别从弱覆盖问题小区、高重叠覆盖问题小区和容量受限问题小区选取了部分TOP小区，然后通过路测、扫频等手段对这些问题小区进行了复测。如图4所示，测试结果与PIO的分析结果一致，验证了PIO所输出问题小区的正确性。

对这些问题小区分别进行了两个轮次的优化调整：第一轮是人工分析输出优化方案，第二轮是基于PIO自动输出优化方案。第一轮调整实施及后评估完成后，根据历史工参记录将调整区域恢复成调整前的状态，然后进行第二轮调整。这样做是为了保证两轮调整方案基于同一状态的网络性能，最大限度的保证了对比的公平性和验证结果的准确性。两轮优化调整效果的对比结果显示，PIO自动输出优化方案的调整效果优于人工分析输出优化方案的调整效果，特别是在问题区域的整体性能提升上，PIO平台的提升效果更为明显和突出。

4.2 未来工作

PIO平台目前已经在上海落地部署，对定界功能、分析功能、自动生成最优化方案算法及人工智能预测算法等进行了实际验证，效果显著。同时在落地应用过程中进一步确立了后续演进方向，通过不断的改进算法和优化功能，更好的满足一线生产需求。在接下来的工作将主要从以下方面持续提升PIO平台的功能和优势。

（1）通过引入OTT等多数据源，利用机器学习等先进算法持续提升定位算法准确度；

（2）制定更科学的优化目标选取方法：后续将研究一套更科学的优化目标函数，以提升用户感知为目标进行网络优化；

图4 试点区域PIO输出覆盖问题小区与测试分析结果一致

（3）设计更精准的预测算法：为了提高预测的准确性，目前已经引入了2套预测算法互相斧正，后续将投入更多的精力，不断打磨算法，提升各算法的准确性和速度；

（4）进一步提升优化分析自动化程度，实现按需生成自动选取位置和片区连调的小微基站建设方案；

（5）在目前3D栅格覆盖呈现的基础上，实现建筑物内深度覆盖的方案预测；

（6）研究建立容量需求检测预警机制，提前预警需扩容的区域，提前优化，而不仅限于分析现状。

富通集团精彩亮相2017世界光纤光缆大会

11月1-3日，2017世界光纤光缆大会在武汉举行，富通集团携光纤通信和能源电力线缆传输两大产业领域的全系列产品精彩亮相大会。大会期间，富通集团董事、常务总裁华文在大会上作题为“创新发展、面向全球、合作共赢”的演讲。他表示，世界经济正加速向以网络信息技术产业为重要内容的经济活动转变，数字经济已成为经济增长新动能。新一代信息技术与制造业的深度融合，将不断引发产业和技术变革，智能制造正在引领制造方式变革。因此，富通集团将以“双主业”、“双市场”、“双领域”战略为指引，坚持创新驱动，不断推进供给侧结构性改革，实现产业高端化、生产智能化、成本优势化、竞争差异化，提升企业核心竞争力。同时，秉持“共商、共建、共享”的合作理念，构建伙伴关系网络，共同开创合作共赢之路。富通集团执行董事、总裁肖玮出席中国光纤光缆企业领导人圆桌论坛，并就未来全球光纤光缆供应所面临的挑战及机遇、产能新增情况、行业竞争环境、国际化及迎接超级宽带和5G网络到来企业的技术研发方向及发展战略等问题发表独到见解，共同探讨行业未来发展的路径和方向。

（刘绯云)

An introduction of LTE network performance intelligent optimization platform

GENG Lu-jing, SUN Chen, ZHENG Chao, WU Lin-dong
(China Mobile Group Design Institute Co., Ltd., Beijing 100080, China)

With the rapid construction of 4G network, operators are facing greater challenges in the network coverage, interference and capacity. How to find a good balance between these three dimensions and how to maximize the performance is pain points and difficulties in the daily optimization. We have designed and developed the LTE network performance intelligent optimization platform in view of the problems existing in the traditional network optimization model. The entire platform is design to revolve around the core goal of LTE network performance enhancements, which covering coverage and interference optimization, as well as capacity and business correlation optimization. PIO covered each aspect of optimization process. Based on the overall architecture and functional design of the platform, this paper introduces the design and implementation of the each special analysis function module, and finally introduces the application of the platform in the network optimization and the next key research and development plan.

network performance; intelligent optimization; PIO

TN929.5

A

1008-5599（2017）11-0072-06

2017-09-18