中国电信无线网优平台培训

1基于天元网优平台的无线网优培训北京市天元网络技术股份有限公司2009-12-12KPI指标路测发现问题点问题点分析参数问题设备故障问题资源占用问题RF设置问题•传统网优的方法是基于KPI和路测来进行的，因而路测则成为分析网络状况的重要手段3整网评估发现问题区域针对问题区域进行分析是否解决问题解决问题路测解决否•基于海量数据的无线网络优化方法是基于话单和KPI来进行的，主要是对图和表的分析来了解网络状况，而路测则在整体流程中扮演了配角。4•基于海量数据分析的网优方法是基于如下的网络模型而发展的。无线网络运行状态无线网络指标无线网络组件5•无线网络组件子模型中主要有5个组件子模型，分别是RF组件，资源占用组件，设备状况组件，参数设置组件和业务量组件。无线环境的好与坏，无线网络指标的好与坏都是由这5个组件的好与坏决定的。•网络模型——无线组件模型无线网络组件RF组件资源占用组件设备状况组件参数设置组件业务量组件6•RF组件主要是负责基站的有效覆盖，影响基站覆盖质量的主要有五大基站指标。分别是基站的下倾角，基站的方位角，基站的站高，垂直波瓣角，水平波瓣角，发射功率。它的设置好坏直接影响到覆盖质量的好坏，因此RF组件子模型是几个模型中最重要的模型。•网络模型——无线组件模型下倾角RF组件站高方位角垂直波瓣角水平波瓣角发射功率7•资源占用组件中主要是无线网络系统中的资源占用情况。它主要分为系统资源，码资源，A口资源，单板CPU资源，信道资源等。它们的运转好坏直接关系到无线网络拥塞程度以及呼叫接入性能的好坏。•网络模型——无线组件模型资源占用组件单板资源系统资源码资源A口资源信道资源8•参数设置组件主要包含了后台配置的日常优化所需的一些主要参数。这些参数分为五大类。分别为接入参数，切换参数，功控参数，邻区参数，边界参数。•网络模型——无线组件模型参数设置组件邻区参数切换参数功控参数接入参数边界参数9•业务量组件主要有话务量，数据业务相关的流量组成。我们会关注它们的过低和过高的情况，实现整网的话务均衡是优化的目标。•网络模型——无线组件模型业务量组件话务量数据业务流量10•无线网络运行状态是由无线网络组件子模型决定的，无线网络组件运行的比较正常，那么无线网络也会呈现出良好的运行状态。那么如何衡量无线网络运行状况呢？主要是覆盖，干扰，拥塞，业务量状况，前反向平衡，接入时长。•网络模型——无线网络运行状态无线网络运行状态覆盖干扰前反向平衡接入时长拥塞网络负荷11•覆盖情况主要研究整网是否出现有弱覆盖的区域，导频污染区域，以及过远覆盖的基站。这些覆盖问题的严重程度直接影响到整网的运行质量。•网络模型——无线网络运行状态覆盖弱覆盖导频污染过覆盖12•无线网络指标是指呈现给人们的反映网络运行状况的一系列指标，不能狭义的理解为只有ＫＰＩ指标才是无线网络指标，还有话单数据和路测数据，他们也可以综合的反映出无线网络的运行状况。•网络模型——无线网络指标无线网络指标话单数据KPI数据路测数据13•基于海量数据的无线网络优化方法是基于无线网络优化分析模型来设计的。与传统的无线网络优化方法最大的不同是尽量摈弃路测的方法，而采用分析模型来分析解决网络所出现的问题。•首先要对网络进行全面的评估和打分。主要是对无线网络组件子模型和无线网络运行状态子模型的相关模块进行全面的评估和打分。通常这个工作在传统的网络优化工程中是不可想象的，而在基于海量数据分析的现代无线网络优化中完全可以在1-2个小时完成。因此通过整网各方面的评估，我们可以发现每个模块是否存在问题，并可以直接锁定最终问题原因，而减少了很多分析的环节。•其次通过对网络的分析，发现其中的问题区域，并标识出问题区域的严重程度，方便优化人员进行解决。14无线网络评估覆盖评估干扰评估网络结构评估掉话评估切换评估呼建评估拥塞评估话务评估参数评估15•覆盖评估——覆盖质量评估•覆盖质量评估主要依靠天元网优平台的的全网覆盖分析功能来完成。具体步骤如下：•第一步，生成基站覆盖图16•覆盖评估——覆盖质量评估•第二步，在左边选择框中，选择相应的值，生成全网覆盖图，下图为杭州的１１月４日早忙时的ＢＳＣ１和ＢＳＣ２的覆盖设置图17•覆盖评估——覆盖质量评估•第三步，生成相应的全网覆盖图，从全网覆盖图我们可以找到覆盖差的区域，这就是未来优化的重点区域。18•覆盖评估——导频污染评估•第一步，设定导频污染的判定阈值19•覆盖评估——导频污染评估•导频污染算法导频污染判定激活集个数判定因子导频强度相近指数判定因子自定义判定权重导频污染严重度指数导频污染栅格渲染呈现•引入激活集个数和导频强度相近指数双重判定因子使得导频污染判定更为准确•引入判定权重自定义设置使得导频污染严重度更为智能准确•导频污染栅格呈现使得导频污染区域直观可见20•覆盖评估——导频污染评估•第二步，生成导频污染覆盖图21•覆盖评估——对比分析•同期对比，观察全网覆盖图和导频污染图的变化，从中发现导频污染区域和弱覆盖区域。•选择当天和前三天同一时间的覆盖图进行分析，从中发现长期存在的问题区域，则被视为优化的重点区域，并对其进行详细路测和信令分析。•通过以上方法，我们发现在锡西电信局和临安万马集团附近存在导频污染问题，导致覆盖较差，需要进行进一步路测分析。22•网络结构评估——LAC结构评估分析•根据参数性能指标地理化来对杭州整网分析LAC结构，23•网络结构评估——BSC结构评估分析•根据参数性能指标地理化来对杭州整网分析BSC结构24•干扰评估——基于话单的干扰分析•主要利用全网覆盖分析中的ＲＳＳＩＲｉｓｅ来判定•从下图看出在临安青山湖附近存在底噪过高的情况，需要予以关注25•干扰评估——基于ＫＰＩ的干扰分析•主要利用KPI性能指标中的主集平均ＲＳＳＩ来判定26•掉话评估——基于ＫＰＩ的掉话分析•主要利用参数／性能指标地理化的功能来实现全网掉话分析图•主要呈现的是扇区级的掉话次数，掉话次数－ＣＳ，掉话－ＰＳ，掉话率，掉话率－ＣＳ，掉话率－ＰＳ的掉话分析图•通过这些图的对比分析，我们可以得到ＣＳ导致掉话的集中区域，ＰＳ导致掉话的集中区域，为全面的评估奠定基础。27•掉话评估——基于ＫＰＩ的掉话分析•扇区级掉话率分析图28•掉话评估——基于ＫＰＩ的掉话分析•扇区级掉话率-CS分析图29•掉话评估——基于ＫＰＩ的掉话分析•扇区级掉话率-PS分析图30•掉话评估——基于ＫＰＩ的掉话分析•从上述图中对比发现，杭州的建德谭村里叶-1小区存在掉话率过高问题，需要进一步分析和关注。31•切换评估——基于ＫＰＩ的切换分析•主要利用参数／性能指标地理化的功能来实现全网切换分析图•主要呈现的是扇区级和载频级的切换成功率，切换成功率－ＣＳ，切换成功率—ＰＳ•通过这些图的对比分析，我们可以得到ＣＳ导致切换失败的集中区域，ＰＳ导致切换失败的集中区域，为全面的评估奠定基础。32•切换评估——基于ＫＰＩ的切换分析•利用参数／性能指标地理化的功能来实现全网切换成功率分析图33•切换评估——基于ＫＰＩ的切换分析•利用参数／性能指标地理化的功能来实现全网BSC内切换成功率分析图34•呼叫性能评估——基于ＫＰＩ的呼叫性能分析•主要利用参数／性能指标地理化的功能来实现全网呼叫性能分析图•主要呈现的是扇区级和载频级的呼叫建立成功率，呼叫建立成功率－ＣＳ，呼叫建立成功率－ＰＳ•通过这些图的对比分析，我们可以得到ＣＳ导致呼建失败的集中区域，ＰＳ导致呼建失败的集中区域，为全面的评估奠定基础。35•呼叫性能评估——基于ＫＰＩ的呼叫性能分析•利用参数／性能指标地理化的功能来实现全网呼叫成功率分析图36•呼叫性能评估——基于ＫＰＩ的呼叫性能分析•利用参数／性能指标地理化的功能来实现全网呼叫成功率-CS分析图37•呼叫性能评估——基于ＫＰＩ的呼叫性能分析•利用参数／性能指标地理化的功能来实现全网呼叫成功率-PS分析图38•话务量评估——基于ＫＰＩ的话务量性能分析•主要利用参数／性能指标地理化的功能来实现全网话务量性能分析图•主要呈现的是扇区级和载频级的业务信道话务量（不含切），业务信道话务量（不含切）－ＣＳ，业务信道话务量（不含切）－ＰＳ•通过这些图的对比分析，我们可以得到ＣＳ导致切换失败的集中区域，ＰＳ导致切换失败的集中区域，为全面的评估奠定基础。39•话务量评估——基于ＫＰＩ的话务量性能分析•主要利用参数／性能指标地理化的功能来实现全网话务量（不含切）分析图40•话务量评估——基于ＫＰＩ的话务量性能分析•主要利用参数／性能指标地理化的功能来实现全网话务量（不含切）-CS分析图41•话务量评估——基于ＫＰＩ的话务量性能分析•主要利用参数／性能指标地理化的功能来实现全网话务量（不含切）-PS分析图42•拥塞评估——基于ＫＰＩ的拥塞性能分析•主要利用参数／性能指标地理化的功能来实现全网拥塞性能分析图•主要呈现的是扇区级和载频级的业务信道拥塞率，业务信道拥塞率－ＣＳ，业务信道拥塞率－ＰＳ•通过这些图的对比分析，我们可以得到ＣＳ导致拥塞的集中区域，ＰＳ导致拥塞的集中区域，为全面的评估奠定基础。43•拥塞评估——基于ＫＰＩ的拥塞性能分析•主要利用参数／性能指标地理化的功能来实现全网拥塞率-CS分析图44•拥塞评估——基于ＫＰＩ的拥塞性能分析•主要利用参数／性能指标地理化的功能来实现全网拥塞率-PS分析图45•参数核查•本平台的参数核查主要基于电信集团第７，９号文件中所规定的需要核查的参数来实现的。•首先可以利用平台的参数优化分析功能，来对所有参数进行健康值的范围检查。•其次可以利用平台的参数统计分布和参数查询统计功能针对某个具体的参数例如基站的发射功率，搜索窗，切换参数等进行分析。46•参数健康值核查•主要利用专项优化中的参数优化分析模块来实现，其中各个参数的健康值范围均按照电信集团7，9号文件中所规定的范围进行设置，因此直接运行即可，不健康的值会用颜色标注，如果没有颜色标注的小区则为健康的。47•参数取值范围和分布核查•在优化过程中，网优分析人员经常查询每个参数的取值范围以及分布情况，从中找出参数设置异常小区，本平台利用数据管理中的参数管理里面的“参数统计分布”来实现上述功能，下面我们针对小区搜索窗参数进行核查为例，48•参数取值范围和分布核查•上图我们看到了搜索窗参数的分布情况，我们想把激活集搜索窗为9的小区导出来，这样可以更好的研究它，那么我们就要通过参数查询统计功能来实现，具体实现如下:49•邻区核查分析•主要利用专题优化工具中的邻区分析模块来完成邻区核查分析•首先可以检查OneWay，TwoWay,PN错误检查和邻区参数一致性核查•其次可以对全网进行全局邻区优化分析。•第三可以对全网的搜索窗，切换参数进行分析。50•邻区核查分析——OneWay•我们以金华为例，对11月3日的邻区进行核查分析，发现一条OneWay情况。中间的小图为GIS呈现效果51•邻区核查分析——TwoWay•我们以金华为例，对11月3日的邻区进行核查分析，发现44条TwoWay情况。中间的小图为GIS呈现效果52•邻区核查分析——全局邻区优化全局邻区优化总流程同一站点的不同小区是否配为邻区否是该小区的自身相邻小区是否排在邻区列表前两位建议加入同一站点的不同小区为邻区，并将其放置在邻区列表前两位，优先级最高全局邻区优化核心算法添加的邻区通过算法计算得出的列表与实际邻区列表进行比对删除邻区判定算法除去自身站点的相邻小区外，根据各个邻区的切换次数，对邻区进行自动排序是结束是否优先级调整的邻区删除单向邻区删除双向邻区•全局邻区优化算法实现全方面深度优化，包括优先级优化，邻区漏配优化，增删邻区优化。•全局优化核心算法引入邻区增删判定因子，进行邻区增删概率分析，提出邻区增删概率指数概念，帮助优化人员作出科学的判断。提高邻区优化的准确性和可行性。53•邻区核查分析——全局邻区优化•我们以金华为例，对11月3日的邻区进行全局邻区优化54•性能指标监控•性能指标监控应用于大型网络割接，扩容前后监控指标变化是否异常，以及重要场所的日常监控。一旦指标出现异常，可