案例-MR创新应用助力网络优化提升网络质量
15页1、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
2、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_58109117.26054331.815639-99.8343021120117.2505631.81
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