背景描述
在現(xiàn)網(wǎng)中,突發(fā)性的小區(qū)退服、高話務(wù)場(chǎng)景是影響網(wǎng)絡(luò)健壯性的重要因素。目前,僅依靠人力運(yùn)維的方式由于時(shí)間即時(shí)性的問題會(huì)造成流量與用戶滿意度的降低。
某運(yùn)營(yíng)商引入AAPC突發(fā)識(shí)別功能,基于高負(fù)荷和小區(qū)退服特征觸發(fā)權(quán)值優(yōu)化,完成了高負(fù)荷壓降、低負(fù)荷吸納和退服小區(qū)覆蓋補(bǔ)償。高負(fù)荷場(chǎng)景用戶數(shù)得到明顯均衡,退服場(chǎng)景覆蓋得到及時(shí)補(bǔ)充,優(yōu)化全過程依賴于工具自動(dòng)判斷決策執(zhí)行,無(wú)需人工參與,實(shí)現(xiàn)了自智L4的水平。
功能原理
突發(fā)識(shí)別流程機(jī)制
目前主要通過監(jiān)測(cè)RRC用戶數(shù)和PRB利用率實(shí)現(xiàn)高負(fù)荷突發(fā)識(shí)別,整個(gè)過程分為高負(fù)荷識(shí)別、負(fù)荷判斷、權(quán)值優(yōu)化、權(quán)值回退等四個(gè)控制流程,如下圖所示。
圖 1 高負(fù)荷突發(fā)識(shí)別流程
低負(fù)荷鄰區(qū)主要借助于DOA的鄰區(qū)測(cè)量信息吸納負(fù)荷,通過標(biāo)記高負(fù)荷小區(qū)均衡用戶的鄰區(qū)DOA測(cè)量信息,可以調(diào)整鄰區(qū)的均衡方向,DOA協(xié)同測(cè)量信息如圖2和圖3所示。
圖 2 高負(fù)荷
圖 3 低負(fù)荷
小區(qū)退服補(bǔ)償優(yōu)化的整個(gè)過程分為四個(gè)步驟:退服檢測(cè)、鄰區(qū)搜索、覆蓋補(bǔ)償、干擾協(xié)調(diào),如下圖所示。
小區(qū)退服補(bǔ)償優(yōu)化流程
退服監(jiān)測(cè):通過網(wǎng)元對(duì)接FM(告警)檢測(cè)模塊,如果小區(qū)出現(xiàn)退服告警,且5分鐘內(nèi)未恢復(fù),則自動(dòng)進(jìn)入覆蓋補(bǔ)償流程。
鄰區(qū)搜索:檢測(cè)可以用于覆蓋補(bǔ)償?shù)泥弲^(qū),AAPC的DOA測(cè)量中測(cè)量到緊密鄰區(qū)的DOA信息。
覆蓋補(bǔ)償:AAPC在DOA測(cè)量時(shí)可以同時(shí)測(cè)量鄰區(qū)的DOA信息,從而可以獲取用戶分布在鄰區(qū)的映射,基于映射的分布信息,可以進(jìn)行覆蓋補(bǔ)償?shù)恼{(diào)整。
干擾協(xié)調(diào):覆蓋補(bǔ)償基于鄰區(qū)的測(cè)量信息進(jìn)行的補(bǔ)償,主要是原則是“應(yīng)補(bǔ)盡補(bǔ)”,容易出現(xiàn)過度補(bǔ)償?shù)膯栴},干擾協(xié)調(diào)可改善過度補(bǔ)償?shù)膯栴}。
典型案例
案例1:突發(fā)高負(fù)荷優(yōu)化
對(duì)用戶數(shù)曲線進(jìn)行分析,3月15日突發(fā)負(fù)荷均衡策略生效后,RRC平均用戶數(shù)開始呈現(xiàn)網(wǎng)元間的交叉。對(duì)權(quán)值生效時(shí)段的用戶數(shù)變化進(jìn)行分析,高負(fù)荷小區(qū)的RRC用戶數(shù)明顯下降,同時(shí)鄰區(qū)的用戶數(shù)增加,達(dá)到了高負(fù)荷小區(qū)降用戶,鄰區(qū)增用戶的預(yù)期。
對(duì)突發(fā)高負(fù)荷權(quán)值優(yōu)化參數(shù)進(jìn)行分析,在檢測(cè)到高負(fù)荷后,對(duì)高負(fù)荷小區(qū)下壓權(quán)值。基于覆蓋關(guān)系篩選3個(gè)低負(fù)荷緊密鄰區(qū),AAPC權(quán)值優(yōu)化針對(duì)鄰區(qū)下傾角、方位角進(jìn)行調(diào)整,使其偏向高負(fù)荷區(qū)域,整體實(shí)現(xiàn)“高負(fù)荷小區(qū)壓降,低負(fù)荷鄰區(qū)吸納”的預(yù)期。
案例2:突發(fā)小區(qū)退服覆蓋補(bǔ)償
對(duì)用戶數(shù)曲線進(jìn)行分析,在小區(qū)突發(fā)退服后,用戶數(shù)損失40左右。突發(fā)小區(qū)退服權(quán)值優(yōu)化及時(shí)進(jìn)行覆蓋補(bǔ)償,補(bǔ)償?shù)挠脩艋九c損失的用戶持平,退服后,鄰區(qū)用戶數(shù)明顯增長(zhǎng)。
對(duì)突發(fā)小區(qū)退服權(quán)值優(yōu)化參數(shù)進(jìn)行分析,在檢測(cè)到小區(qū)退服后,針對(duì)退服小區(qū)鄰區(qū)進(jìn)行權(quán)值優(yōu)化,基于覆蓋關(guān)系篩選5個(gè)緊密鄰區(qū),AAPC權(quán)值優(yōu)化針對(duì)鄰區(qū)下傾角、方位角進(jìn)行調(diào)整,使其偏向小區(qū)退服覆蓋區(qū)域,整體實(shí)現(xiàn)“退服小區(qū)覆蓋補(bǔ)償”的預(yù)期。
通過對(duì)突發(fā)負(fù)荷均衡策略執(zhí)行后整體試點(diǎn)小區(qū)覆蓋、感知速率、業(yè)務(wù)量、關(guān)鍵指標(biāo)評(píng)估,遠(yuǎn)點(diǎn)覆蓋增多,感知速率略微下降。小區(qū)上行感知速率由14.87 Mbps左右下降至14.29 Mbps左右,小區(qū)下行感知速率由273.66 Mbps左右下降至267.44 Mbps左右。PDCP總流量由6286.58 GB左右增長(zhǎng)至7010.68 GB左右,增長(zhǎng)率為11.52%。其他關(guān)鍵指標(biāo)波動(dòng)變化。