LTE网络优化_lte工程优化-程序员宅基地
技术标签： 网络
无线网络优化首先要通过各类数据的收集和统计准确地找到网络问题，具体的数据类型包括设备运行状态、参数、信令、性能指标、用户投诉等。不同网络优化分析手段的差异，在很大程度上反映在数据收集和统计方式上。传统的网络优化分析手段包括路测（Drive Test，DT）、拨打测试（Call Quality Test，CQT）、扫频测试、网管指标分析等，在2G/3G网络优化中得到了广泛的应用。而基于全量数据的优化系统则是在LTE时代出现的一种新的优化手段。
目录
无线网络优化的优势
使用户获得价值最大化，达到覆盖、容量、价值的最佳组合。通过网络优化使用户提高收益率和节约成本。
传统路测（DT）和拨打测试（CQT）
路测（DT）
DT测试是借助路测软件、测试终端、电子地图、GPS及测试车辆等工具，沿特定的路线对无线网络参数、信令和业务质量进行记录和测量，通过优化处理软件对测试数据进行统计分析，达到对网络质量评估和问题查找分析的目的。
拨打测试（CQT）
CQT测试首先在城中选择多个测试点，重点是客户反映多或较易出问题的点，然后在每个点进行定点的业务拨测，通过拨测的接通情况及业务保持性能，并结合当时网络的无线参数，对网络质量进行评估，分析网络存在的相关问题。与DT相比，CQT重点记录特定地点的业务接通、保持和质量等方面的信息。
基于扫频仪测试数据的网络结构分析
TD-LTE扫频仪可以在多个独立的频段内全面客观地反映无线系统信号在不同频点上的强度分布状况，并与路测软件配合完成对指定无线频段的扫描分析。扫频仪在现网的应用中，其作用与测试终端不同。扫频是在空闲状态下对下行信道进行测量，可对指定频段进行全频段扫描，不受限于网络是否有信令交互。
日常优化工作中主要通过扫频仪连续测量控制信道的接收电平，来进行全网的结构、覆盖和干扰评估，包括：同频小区重叠度过大导致的干扰、模三冲突引起的网络质量影响、高站越区覆盖、覆盖空洞及弱覆盖。
基于网管指标的网络优化
网管指标是用于反映网络整体运行状况的，它从统计的角度，对网络的各种性能进行监测和评估。它主要由网络KPI和MR两部分指标构成。相比于DT通过测试线路近似模拟覆盖区域，网管指标来自于用户真实所处的位置，能够更加全面地反映小区各位置上的无线条件以及业务质量，因此网管指标更具统计平均性，其数据更加全面客观。
对于一张稳定运营的商用网络，网管指标是日常网优工作顺利进行的重要保障，这一点已经在2G/3G网络中得到了认可。网管指标的用途体现在以下3点：
监测网络整体运行状况和服务质量；
为发现和定位网络问题提供数据基础；
为网络优化和建设提供参考依据。
基于全量数据的优化分析系统
(测量结果截图展示)
1）TAC值进行图层渲染，并在图层标签显示“站点名”参数。
（选取一片区域进行展示，缩放比例为8~10km范围）
2）TAC值进行图层渲染，并在图层标签显示“站点名”参数。
（选取一片区域进行展示，缩放比例为8~10km范围）
全量数据优化分析系统的引入
如何对现网进行更细、更全面的监测，成为了网络监测与优化的新课题。全量数据是指采集全量用户的信令数据、无线环境数据，通过用户标识，如IMSI、TMSI等，关联形成用户业务记录（X-Detail Record，XDR），进一步统计出小区级甚至用户级的KPI指标，并结合用户信息、网管及工程参数等信息，为实现精细网络优化提供的各类原始数据。基于全量数据的优化分析系统能够分析异常发生时的无线信令，从而为定位和解决问题提供了可靠的基础。通过对网络及时、准确的调整和优化，可最大限度地提供高水平的网络服务。
全量数据优化分析系统的实现
图1 LTE网络全量数据优化分析系统架构
LTE网络全量数据优化分析系统的实现主要基于图1所示的架构，该架构包含信令采集层、信令共享层和信令应用层3个部分，每层概述如下：
信令采集层：采集不同网元的全量信令数据并按照统一的格式传输到信令共享层；
信令共享层：收集、解析采集层发送的全量信令数据，生成应用层所需的各种数据类型并发送到应用层，同时提供对应用系统的订阅请求处理能力；
信令应用层：根据需要向信令共享层订阅不同类型的数据，并完成各种优化分析功能。
全量数据优化分析系统的优化分析功能
1．优化分析功能的特点
基于全量数据采集可进行精细的LTE网络优化和分析。对优化分析功能而言，精细化分析可体现在3个维度：用户粒度分析、无线侧精确定位、业务事件可回溯。
2．优化分析系统的基础功能
为支撑优化功能的三大特点，满足典型优化功能的各类分析需求，要求基于全量数据的优化分析系统需具备三项基础功能：GIS呈现、业务事件查询以及原始信令反查功能。这些基础功能可在各类优化功能及专题分析中按需调用，满足用户个性化的查询、评估和分析需求。
3．典型的优化分析功能
根据优化分析功能的数据源不同，典型的优化功能可分为基于MR的网络结构分析、基于KPI的网络性能分析、专题优化分析、结合用户面数据的用户感知分析四大类。
1）TAC值进行图层渲染，并在图层标签显示“站点名”参数。
（选取一片区域进行展示，缩放比例为8~10km范围）
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