保定基于OMC統計數據的低速率小區分析提升

劉揚 王巖

【摘要】 通過OMC對網絡指標監控，發現低速率小區，并對影響小區速率的指標進行多維度關聯分析，定位原因并解決?？杀Ｕ嫌脩魧I務質量不斷提高的需求，提升用戶感知。

【關鍵字】 下行低速率優化 UE平均速率統計

一、問題背景

隨著無線技術的快速發展及智能終端的普及，用戶對于業務質量需求不斷提高。為此，保定開展了對4G用戶下載速率的專項分析優化。主要需通過兩項途徑進行：

1.用戶級的微觀分析：

通過4G信令監測系統開展基于用戶面的數據分析和統計，實現下載速率低問題的精確分析和定位。由于我省目前4G信令監測平臺剛剛搭建，部分功能及分析手段尚未完善，故本文暫不對該類途徑進行深入分析。

2.網絡級的宏觀分析：

方式一：基于路測的數據分析：通過測試軟件進行路面測試，發現網絡速率問題并展開針對性提升。受限于測試線路，傳統的路測方式不能解決全網的低速率問題。

方式二：基于OMC統計的數據分析：通過OMC統計，發現低速率小區，并對影響其的指標進行多維度關聯分析，排查出導致低速率的原因并解決。該方式可快速發現全網速率問題，且數據采集方便、豐富。

二、低速率小區分析理論

OMC側，對用戶平均下行速率的統計公式為：

其中，pmPdcpVolDlDrb為下行無線數據承載的總容量，表示eNB傳輸給終端并獲得ACK反饋的數據量；pmPdcpVolDlDrbLastTTI表示最后一個TTI下發給終端的無線承載總容量；pmUeThpTimeDl表示終端下行數據傳輸的有效時間。

通過分析該項指標，可將無線側導致低速率的原因分為故障告警問題，參數配置問題，干擾問題，用戶容量問題，覆蓋問題，通過分析相應表征的統計數據，判斷出對應的問題。

三、低速率小區分析及案例

截止目前，保定共分析低速率小區203個，原因歸類為覆蓋問題（43%）、用戶容量（27%）、干擾問題（13%）、故障告警（12%）。

1.深度覆蓋問題

一般表現：（1）小區速率低于10Mbps（2）上行受限比例大于80%（3）TA均值較小，一般在300m左右。

解決方案：天線勘察，調整小區天線，增加覆蓋區域內室內信號強度。

現網案例：該小區無告警，能夠正常接納用戶，平均用戶速率較低。分析發現，小區傳輸受限比例較大，通過MR中TA分布距離分析，發現終端所在位置集中在300m范圍內，初步分析小區如下站點的1，2小區覆蓋范圍內存在深度覆蓋問題。上站測試，在小區近點下行均值達到55Mbps，大于網管側統計數據，能夠滿足用戶業務承載要求。上站勘測發現，LTE小區位于鐵塔最底層，天線掛高36米，1，2小區下傾角為4度，天線過低被頂樓天臺遮擋，無法覆蓋近距離用戶將LTE天線升高，問題解決。

2.用戶容量問題

一般表現：（1）RRC用戶數大于1000（2）小區速率低于10Mbps（3）無影響業務告警

解決方案：（1）調整切換相關參數，減小覆蓋范圍（2）開啟負載均衡功能，將業務均衡到周邊小區

現網案例：通過OSS查詢，問題小區隨著RRC連接用戶數增加，用戶平均速率降低，表明該小區當日處于高用戶流量環境（14：00pm-23：00pm）。開啟負載均衡后，問題解決。

3.干擾問題

一般表現：（1）小區速率低于10Mbps（2）小區上行PRB干擾均值大于-110dBm（3）無影響業務告警

解決方案：（1）PRB干擾分析確定干擾的時/頻域特性。（2）現場掃頻確定干擾源類型和方位，排除干擾源。

現網案例：該小區無告警，可正常接納用戶，但平均用戶速率較低，同時小區上行干擾較大。通過后臺PRB數據分析，發現為全阻塞干擾。經現場掃頻，在站點附近發現廣電發射塔，通過對比正對和背對廣電塔的干擾，初步判定該小區的干擾源來自廣電發射塔干擾。

四、總結

通過低速率問題小區分析處理，可有效提升4G用戶的平均下行速率，明顯改善用戶感知。同時，通過多角度關聯分析將問題原因歸類，逐步固化出針對下行速率優化的多項經驗，對日后優化分析工作的效率提升有重大意義。