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CDT数据分析助力高效深度网络优化

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这里提到的"问题"可以是覆盖信号差或者导频污染。如某业务区网络通过对CDT数据进行分析,找出了一些弱覆盖区域,而这些区域之前无法通过路测发现。如图2所示,左边是优化前的Ec/Io地理分布图,存在部分弱覆盖区域,右边是优化后的Ec/Io地理分布图,进行优化效果验证。

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图2 某网络Ec/Io地理分布图

这里提到的"问题"还可以是邻区漏配、错配导致的掉话,当这样的掉话一再发生时,就会被发现和解决。这种邻区优化模式有别于以往传统的基于统计次数和地理方位的邻区优化方式,而是以掉话事件为驱动,不断地弥补错误,不断地逼近完美。

此外,精细优化还可以体现在对重大操作的预先仿真。比如,当前很多城市的CDMA基站密度非常高, PN需要重新规划,如何确保重新规划后的PN应用到网络后不存在PN复用、PN混淆等隐性问题呢?在传统方式中,纯粹依靠人工观察每一个PN复用组在地理上的分布,然后得出经验型的判断,显然这种方式是比较粗放的。现在基于CDT数据中的所有PN_Phase信息,在PN规划新结果应用之前,就可以进行一次仿真验算,看看数千万条记录中会有多大的比例出现PN判决错误,都集中在哪些区域,从而进一步得到改进方案。

应用案例

某省N市在新一轮扩容建设之后,网络性能基本稳定,但是用户投诉却有所增加。传统的TopN坏小区优化思路始终无法突破这个僵局,虽然也能及时响应投诉处理,但是性能曲线却总是震荡,无法向好的方向收敛。

面对这个难题,该业务区启用了CDT系统,采集数天的数据进行分析,发现PN规划以及邻区配置的系列问题是最主要的元凶,于是进行重点整改:

● 纠正10组邻区错配;
    ● 修改2组复用距离过近的PN;
    ● 弥补15个重要的漏配邻区;
    ● 优化17组切换完成超时问题;
    ● 解决22组PN混淆问题。

通过近两天的集中整治,网络质量得到了显著的提高,用户申告量(无线方面)从每天的30余单减少为15单左右,图3展示了网络整体性能的变化状况。

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图3 N市应用CDT进行精细优化后性能KPI变化图

通过CDT数据所搭建的QoE评估体系以及所衍生的精细优化等一系列应用,能够真正做到"以人为本",找到网络服务质量的短板,将很多以往粗放型、经验型的优化工作转型为精细化的工作,将网络优化工作从"大而全"转换为若干个"小而专",使得网络优化工作起到"出奇制胜"的效果。

作者:吴赟   来源:中兴通讯技术(简讯)——2010年 第2期

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