通过网管KPI大数据关联分析主动识别网络RF问题的一种优化思路

通过网管KPI大数据关联分析主动识别网络RF问题的一种优化思路中国电信贵州分公司无线传输局完成日期2017年8月28日作者钟振版本V1.0摘要：在L800M网络日常指标优化过程中，发现某小区UE Context异常释放次数较多，影响网络性能和用户感知，最终问题定位为上行弱覆盖导致，通过RF优化问题得到解决。传统方法识别网络RF问题主要是通过路测分析，结合现网工参信息判断是否需要RF调整，但该方法效率较低，识别的小区有限，仅能识别道路覆盖小区。后续可以通过网管各项指标（如PUSCH上检测到用户级别的RSRP、TA等）进行大数据关联分析，充分发挥大数据分析作用，找出网络潜在问题，并进行针对性优化，快速提升网络质量。关键词：UE Context异常释放、RF优化、上行弱覆盖1. 问题描述8月23日监控发现“56673_1_乌当云锦庄_铁_电_C_FC”小区UE Context异常释放次数较高，各项KPI均较差。 日期小区名称UE Context异常释放次数UE Context正常释放次数eNodeB发起的原因为上行弱覆盖的UE Context异常释放次数eNodeB发起的原因为切换失败的UE Context释放次数eNodeB发起的原因为无线层问题的UE Context释放次数2017-08-2356673_1_乌当云锦庄_铁_电_C_FC61352429487106132017-08-2456673_1_乌当云锦庄_铁_电_C_FC111259022868611102017-08-2556673_1_乌当云锦庄_铁_电_C_FC6106834352166062017-08-2656673_1_乌当云锦庄_铁_电_C_FC105289197922910492017-08-2756673_1_乌当云锦庄_铁_电_C_FC105788886946810562017-08-2856673_1_乌当云锦庄_铁_电_C_FC112688978061052. 问题分析1. 分析此站UE上下文掉线率指标，counter打点为该小区的UE Context异常释放次数较高。UE Context异常释放次数指标如下： 2. 查询该站点告警日志，无相关告警。3. 核查站点的参数配置情况，未发现明显异常问题。4. 分析UE Context异常释放原因，“PUSCH上检测到用户级别的RSRP为Index13的次数”的次数最高（Index13对应接入电平在-120dBm），初步怀疑为为上行弱覆盖导致。5. 结合后台TA指标分析，发现TA的索引值主要集中在5和6，接入距离集中在3.5KM以上，存在越区覆盖问题，需要进行测试和RF优化。*TA注释 ：统计小区内上行同步态用户的TA分布情况。其中一个TA的时长为0.52微秒。 TA值区间06定义如下： Index0:0,3 Index1:4,7 Index2:8,13 Index3:14,25 Index4:26,45 Index5:46,85 Index6:86,+） 本指标统计不包含小区下的CA SCC用户。IndexTA下限TA上限覆盖距离下限（m）覆盖距离上限（m）00302341473125462813624101431425109219504264520283510546853588663068667086. 技术人员对“56673_1_乌当云锦庄_铁_电_C_FC”小区进行RF优化调整，将1小区下倾角由3°调整为15°。通过RF优化调整，此站掉线指标得到明显改善，UE Context异常释放次数由1057下降到112次，改善89%，掉线率由1.18%降低到0.16%，改善比例高达84%,如下图所示：优化后接入TA值落入正常范围，接入TA值5和6（接入距离3.5km以上）次数由72881降低到9283，改善87%，如下图所示；优化后上行弱覆盖区间索引由14提升到21，上行电平由-118dbm提升到-90dbm，有效解决上行弱覆盖问题。（Index14对应接入电平在-118dBm，Index22对应接入电平在-90dBm）3. 问题结论该案例通过日常话统指标分析，对PUSCH上检测到的用户级别的RSRP、TA值分布等指标关联综合分析，主动识别出网络问题，同时给出RF优化调整建议，最终解决网络问题，提升了网络性能，改善了用户感知。4. 总结与建议 传统方法识别网络RF问题主要是通过路测分析，结合现网工参信息判断是否需要RF调整，但该方法效率较低，识别的小区有限，仅能识别道路覆盖小区。后续可以通过网管各项指标（如PUSCH上检测到用户级别的RSRP、TA等）进行大数据关联分析，充分发挥大数据分析作用，找出网络潜在问题，并进行针对性优化，快速提升网络质量。