案例-MR创新应用助力网络优化提升网络质量

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案例-MR创新应用助力网络优化提升网络质量

MR创新应用助力网络优化提升网络质量一、MR创新应用背景现阶段MR数据分析多用于网络深度覆盖的评估，通过终端测量上报的参考信号接收功率RSRP来评估用户所在区域的网络覆盖强度。本文通过对MR采集的数据信息进行深度分析，通过KPI异常小区的分析、过覆盖小区的识别、高干扰区域定位等多种MR创新应用手段，来挖掘网络中存在的问题并及时实施优化，提升网络质量，为后续基于MR的网络优化动作推广提供有力的支撑。二、MR创新应用总体思路基于MR数据的分析，从高干扰区域、异常小区问题、过覆盖小区三个维度识别网络痛点、难点精准定位分析，为后续网络质量的改善提供便捷、高效、全面的优化手段，低成本打造精品网络。图1：MR数据分析助力网络优化三大创新应用附：建筑物级别MR数据关键指标解析方法2.1 精准分析异常小区问题总体思路通过网管指标筛选异常小区结合MR输出的建筑物主服务小区列表得到异常小区覆盖楼宇分析异常小区覆盖楼宇的关键指标（RSRP、CQI等）输出指标异常的问题楼宇对问题楼宇现场勘查测试，输出优化方案，解决指标异常问题图2：MR精准分析KPI异常小区问题流程图2.2 精准识别过覆盖总体思路通过MR原始分析数据输出楼宇的经纬度、RSRP指标和楼宇主服务小区通过工参获取服务小区的站点经纬度，与服务小区覆盖的楼宇经纬度进行关联，通过两点间经纬度距离公式得到小区的覆盖距离筛选市区覆盖距离大于600米的小区，通过MAPINFO进行地理化呈现小区覆盖范围结合周边地理环境确定过覆盖小区，现场测试优化处理过覆盖问题BuildingID楼宇经度楼宇纬度ServingBuildingRSRPSiteIDCellID服务小区站点经度服务小区站点纬度覆盖距离buildings0_58027117.25840431.816364-102.643021120117.2505631.81972830buildings0_58107117.26042131.815639-96.8243021120117.2505631.819721036buildings0_58099117.26074331.81526-98.5343021120117.2505631.819721082buildings0_58109117.26054331.815639-99.8343021120117.2505631.819721047buildings0_58649117.26627831.816676-11843021120117.2505631.819721523buildings0_57715117.257631.819478-102.3443021120117.2505631.81972666buildings0_58110117.26037531.815899-96.5943021120117.2505631.819721020buildings0_58228117.25595831.823262-98.1243021120117.2505631.81972644buildings0_58042117.25609231.816156-95.3343021120117.2505631.81972656buildings0_57703117.25774931.81986-104.1343021120117.2505631.81972679buildings0_58143117.2542631.814934-94.8643021120117.2505631.81972637表1：楼宇经纬度结合主服务小区经纬度计算覆盖距离覆盖距离=6371004*ACOS(1-(POWER(SIN(90-楼宇纬度)*PI()/180)*COS(楼宇经度*PI()/180)-SIN(90-站点纬度)*PI()/180)*COS(站点经度*PI()/180),2)+POWER(SIN(90-楼宇纬度)*PI()/180)*SIN(楼宇经度*PI()/180)-SIN(90-站点纬度)*PI()/180)*SIN(站点）经度*PI()/180),2)+POWER(COS(90-楼宇纬度)*PI()/180)-COS(90-站点纬度）*PI（）/180）,2）图3：小区覆盖区域地理化呈现图4：MR识别过覆盖小区流程图2.3 精准定位高干扰总体思路通过MR原始数据分析输出建筑物级RSRP指标、CQI指标、建筑物主服务小区、建筑物经纬度和建筑物级地图筛选出EXECL表格中建筑物RSRP良好（RSRP>-90dbm)同时CQI低(CQI<=6)的高干扰物理点根据高干扰物理点经纬度、建筑物服务小区确定高干扰小区和区域对MR分析识别的高干扰区域现场测试分析，输出解决方案CQI区间调制方式速率1CQI6QPSK低速率7CQI916QAM中速率10CQI1564QAM高速率表2：CQI与调制方式的对应关系图5：MR数据解析的RSRP（左）和CQI（右）地理化呈现BuildingIDLongitudeLatitudeSiteIDCellIDBuildingCQIServingBuildingRSRPbuildings0_60465117.2059331.78843014055.6-81.44buildings0_55506117.2495231.84715907251515-83.29buildings0_58733117.2678731.8167743125164-90buildings0_71094117.2210731.76324907688262.67-89.11buildings1_52599117.3240131.82117907813534.12-85.78buildings0_69489117.232731.77572433511114.25-82.75buildings0_90827117.3404831.85463907261554.31-89.11buildings0_61059117.2059331.788430466514.32-88.14表3：楼宇级MR数据RSRP和CQI指标图6：MR精准定位高干扰流程图三、MR创新应用方案和实施过程3.1 MR创新应用准分析异常小区问题3.1.1 异常小区问题描述通过网管平台监测HF-市区-安大新区社科楼东-HFTA-430782-55小区KPI指标异常，统计一周自忙时段，其RRC重建请求次数已达到100次以上且RRC连接重建比例达到15%左右。小区名称RRC重建请求次数RRC连接重建比例(%)HF-市区-安大新区社科楼东-HFTA-430782-5511713.98 HF-市区-安大新区社科楼东-HFTA-430782-5512012.77 HF-市区-安大新区社科楼东-HFTA-430782-5510611.73 HF-市区-安大新区社科楼东-HFTA-430782-5517212.27 HF-市区-安大新区社科楼东-HFTA-430782-5522416.14 表4：异常小区指标3.1.2 MR数据定位分析 HF-市区-安大新区社科楼东-HFTA-430782-55小区RRC重建指标差，通过MR数据分析该小区主要覆盖buildings0_66540和buildings0_66604两栋楼宇 buildings0_66540的CQI较差为4.6，且该楼宇MR数占比高为73.96%，可判断主要是该楼宇内问题导致小区指标差BuildingIDLongitudeLatitudeSiteIDCellIDBuildingMRNumBuildingCQIServingBuildingRSRPbuildings0_66540117.176931.7664307825524654.6-92.38buildings0_66604117.18231.76584307825586811.58-90.98表5：异常小区覆盖楼宇MR指标图7：MR识别异常小区覆盖楼宇和CQI质差3.1.3 现场测试分析通过建筑物图层与现场楼宇对比，buildings0_66540为安大新区桂园餐厅桂园餐厅内现场测试验证，餐厅内收到安大新区社科楼东55小区和安大新区博学南楼55小区的信号，两个小区信号相当，均在-90dBm左右，重叠覆盖高导致平均SINR在2db左右，部分区域SINR低于-3dB 桂园餐厅为安大新区博学南楼55小区主覆盖方向，需要控制安大新区社科楼东55小区覆盖范围，使餐厅内主占用安大新区博学南楼55小区图8：现场测试RSRP(左）和SINR（右）3.1.4 优化方案调整安大新区社科楼东55小区电子倾角7->10，功率122->92，控制其覆盖范围；调整安大新区博学南楼55小区功率由122->152。3.1.5 优化效果优化后桂园餐厅内由安大新区博学南楼55小区主覆盖，平均SINR由2.1dB提升至8.2dB 优化后安大新区社科楼东55小区忙时RRC重建次数由150次左右降低至25次左右，重建比例由13.37%以上降低至4.77左右图9：桂园餐厅内优化效果图10：异常小区指标改善效果3.2 MR创新应用精准识别过覆盖3.2.1 MR数据分析过覆盖小区通过MR数据分析识别430211-20和433718-5小区覆盖距离大于800米，平均RSRP在-90dbm至-100dbm左右，结合周边地理环境分析，430211-20和433718-5小区存在过覆盖BuildingID楼宇经度楼宇纬度ServingBuildingRSRPSite IDCell ID服务小区站点经度服务小区站点纬度覆盖距离buildings0_58027117.25840431.816364-102.643021120117.2505631.81972830buildings0_58107117.26042131.815639-96.8243021120117.2505631.819721036buildings0_58099117.26074331.81526-98.5343021120117.2505631.819721082buildings0_58109117.26054331.815639-99.8343021120117.2505631.819721

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