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内容发布更新时间 : 2024/5/5 17:24:32星期一 下面是文章的全部内容请认真阅读。

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LTE室分系统隐性故障监控方法探讨

作者:姜奇华

来源:《科学与财富》2019年第04期

摘 要:移动LTE网络发展迅速,规模日趋成熟,室内业务占比业务总量的70%,室分系统网络的健康运转,是LTE客户感知的重要保障基础,也是移动LTE网络安全、高效运行的重要衡量标准。浙江移动为了提高LTE网络质量,保障室分系统的健康运行,通过对LTE室分系统组网架构、组网特性进行深入研究分析,构建了一套提升LTE室分系统隐性故障监控能力的体系。通过实践证明,该监控体系是高效可行的。 关键词:LTE;室分系统;隐性故障;邻区簇 0 引言

据统计,移动LTE用户70%的业务行为发生在室内,因此,室分系统网络的健康与否,对客户感知起着举足轻重的作用,因此,从移动集团公司至各省、地市公司,都把提升LTE室内深度覆盖能力作为网络工作的重要目标。然而,室分系统因组网结构复杂,无源器件多,除常规小区级KPI指标监控外,缺乏与室分系统特性相对应的监控体系,无法实现对室分系统末端天线的有效监控,致使室分网络质量出现不可管、不可控两大痛点。

针对上述两大痛点,浙江公司深入研究分析,从LTE室分多RRU组网特性、室分业务量波动特性、室分常驻用户感知指标特性三个维度,构建出一套室分系统隐性故障监控,保障室分系统的健康运行! 1 监控方案

室分隐性故障监控体系由RRU级KPI指标分析模块、室分小区及其邻区业务量趋势分析模块、室分常驻用户感知指标分析模块组成,不同角度挖掘室分系统隐性故障。

室分多RRU组网特性维度:据统计,浙江85%以上的LTE室分小区由2台及以上的RRU组成,但常规网管统计仅能呈现小区级指标,浙江公司通过RRU级KPI关键指标挖潜,细化LTE室分监控粒度,提升故障定位效率。

室分业务量波动特性维度:当室分系统某个支路发生故障时,由于覆盖能力变差,室分小区自身业务吸收能力也随之下降,而其邻区则会上升,通过对室分小区及其邻区业务量波动特性的研究,发现室分系统支路隐性故障。

室分常驻用户感知指标特性维度:通过大数据筛选室分常驻用户,统计分析用户话单中的异常事件,定位室分系统隐性故障。

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1.1 LTE室分RRU级KPI指标分析

根据统计,浙江85%以上的LTE室分小区由多个RRU共同组成,覆盖面积大,常规网管仅支持小区级KPI监控数据,现场排障人员只能通过现场测试,按覆盖区域逐个排查RRU工作状态,效率低下,与此同时,小区整体指标可能会掩盖某个故障RRU,导致网管监控人员无法及时发现故障,影响客户感知。

浙江公司通过挖潜厂家设备能力,开启RRU级测量开关,获取RRU指标,细化监控对象,并以周为单位,开启RRU级RRC零接入指标分析,连续一周RRC接入数据均为0,判断为异常RRU,通过该方法,可以快速把故障RRU从小区级指标识别出来,实现小区级监控而无法完成的任务,还可以快速、准确的定位问题区域,提升现场排障效率。

三个月内,共计发现78个故障RRU,通过现场排查,主要由RRU接口松动、支路馈线故障引起,故障监控准确率为100%。 1.2 LTE室分小区及邻区簇业务量趋势分析 (1)室分小区业务量趋势分析

以LTE室分小区业务量为基础,以周为单位,分析同比增长率Y1、环比增长率Y2,以及全网业务量同比增长率K1、环比增长率K2,筛选出业务量下降异常的小区,辅以高干扰、高误块等指标,输出室分隐性问题小区,开展室分隐性故障监控工作。

三个月以来,浙江总计监控发现347个问题小区,经过现场摸排,295个小区现场确实存在故障,主要由于室分系统天馈故障引起局部区域的弱覆盖,导致室分小区业务量下降,问题监控准确率为85%。

(2)室分小区邻区簇业务量趋势分析

当室分系统局部区域遭破坏,该区域的信号覆盖能力下降,导致该区域的用户占用到邻区信号,则该小区的一部分用户业务转移到邻区上,导致目标小区业务量下降,邻区簇业务量上升。基于该现象,浙江公司对邻区配置数据、切换数据、业务量波动进行分析,梳理出目标小区 - 邻区簇业务量趋势变化模型,实施室分小区隐性故障监控。

三个月以来,浙江总计监控发现85个问题小区,经过现场摸排,79个小区现场确实存在局部区域的天馈故障,导致室分小区业务量下降,问题监控准确率为93%。 1.3 LTE室分常驻用户感知指标分析

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通过室分常驻用户大数据分析,构建室分用户评估指标模型,以分析室分常驻用户性能指标,来代替传统的测试和指标统计,进行室分网络质量评估,去发现室分隐性问题,通过室分特征库定位问题室分用户位置,进而发现室分隐性问题位置,实现室分隐性故障监控。 三个月来,浙江公司共计筛选出125个问题小区,经过现场测试,97个确实存在弱覆盖,主要由于局部天馈系统故障或者设计方案不合理导致覆盖不佳。

在监控体系试运行期间,总计发现635个常规手段无法监控的隐性故障小区,其中604个小区存在天馈系统故障,故障监控准确率达95%。 2 结语

综上所述,用以上监控体系进行LTE室分系统的隐性故障监控,相比传统小区级KPI指标监控,能发现更多的室分隐性故障,同时也能更有效的提升故障定位、排查效率,更好的保障LTE室分系统健康、稳定的运行。浙江移动现网的运营经验证明,这些监控方法是行之有效的。 参考文献:

[1]马颖,马杰.LTE室分系统指标分析方法[J].中国新通信,2018,20(01):57-58. [2]肖三保.LTE室分系统底噪故障处理探讨[J].江西通信科技,2016(04):19-21. [3]敬成.一种隐性故障问题分析方法对发展TD-LTE的启示[J].移动通信,2016,40(12):43-45. 作者简介:

姜奇华,男,1982年生,2003年本科毕业于成都理工大学测控技术与仪器专业,2009年6月加入中国移动通信集团浙江有限公司,现负责浙江省无线网络质量分析。多年来从事移动通信网络优化工作,工程师职称。