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基于大数据的区域性4G网络MR弱覆盖分析提升

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基于大数据的区域性4G网络MR弱覆盖分析提升

南家享1,邹 康1,雷新旺2

(1.中国移动通信集团陕西有限公司安康分公司,安康 725000;2.北京胜普多邦通信技术有限公司,安康 725000)

doi:10.3969/J.ISSN.1672-7274.2019.03.035

TN929.53 文献标示码:A 文章编码:1672-7274(2019)03-0052-02中图分类号:

1 引言

容量和覆盖是评估网络质量的两个重要维度。4G网络从热

点覆盖、广域覆盖到现阶段的深度覆盖,覆盖能力虽逐年稳步提升,但核心城区局部弱覆盖、无覆盖、过覆盖的问题仍然存在,不仅影响了客户感知,也拉低了KPI指标。

为了提升覆盖能力,支撑市场发展,达到客户感知和网络指标的双提升,对4G网络MR弱覆盖的提升方法进行了简要概述,并通过“一委两院”家属楼区域4G弱覆盖的分析实例,总结提炼出了基于大数据的区域性4G网络MR弱覆盖分析提升方案,为MR分析优化提供了一种新的思路。

2 4G网络MR弱覆盖分析方案概述

MR是通过基站侧下发测量计划,用户终端周期性(一般为10.24秒)上报数据形成的测量报告。某小区的MR覆盖率指:该小区的测量报告中电平值低于-110dbm的总采样点与该小区下总采样点的比值,即:

若某小区MR覆盖率低于90%,则认为该小区存在MR弱覆盖。MR弱覆盖分析提升有两种方案,一是基于单小区MR覆盖率指标分析的方法,即以弱覆盖小区为中心进行优化提升;二是基于大数据的区域性MR覆盖分析,该方案通过数据渲染,呈现出弱覆盖区域,对弱覆盖区域按照优先级进行综合性分析提升。2.1 基于MR指标的单站分析

覆盖率的分析提升均以后台参数优化+前台测试调整(1万平以上覆盖空洞新建基站)的方式进行。基于MR覆盖率指标的单站分析,以弱覆盖小区为中心,重点优化该小区(基站)覆盖率区域的覆盖率指标。

该方案重点突出,直接面对问题,能很高效的解决该小区的覆盖问题;但同时会大概率导致相邻基站覆盖率变差,有“按下葫芦浮起瓢”的现象:无法宏观把控局部区域或者整张网络覆盖情况,总体来看见效缓慢。2.2 基于大数据的区域性分析

基于大数据的区域性分析,以某一区域全量基站的MR弱覆盖采样点和数据流量两个维度进行MapInfo渲染,形成弱覆盖和高价值连片区域,并以区域为最小分析单元进行综合解决提升。

分析单元选择以覆盖价值二维四象限图为标准,优先处理高

流量(日均流量大于25GB)

、严重弱覆盖(日均弱覆盖采样点大于10000)的第一象限区域,最后处理低流量、非严重弱覆盖的第三象限区域。

该方案通过对网络覆盖的区域把控,着力解决盲人摸象式单站分析的不足,“按下葫芦浮起瓢”的问题解决方式得到了转变,问题解决率得到了大幅提升。

渲染原理:Mapinfo以核心城区基站经纬度为基准,结合MR弱覆盖采样点和数据流量,生成一个虚拟矩形。按照用户自

52DIGITCW2019.03定义搜索半径,结合数据类型(如最大值/最小值/累加值/平均值),计算搜索范围内所有数据单元的相应字段指标,将计算结果映射到用户自定义的颜色范围,并填充到对应矩形,直观体现一个或多个区域的连续流量密度、整体覆盖趋势等。

3 安康核心城区4G MR覆盖分析实例

3.1 数据渲染

提取核心城区全量基站一个星期的MR覆盖指标和日均流量,用MapInfo软件渲染:

MR弱覆盖采样点染 日均流量染图

3.2 区域选择

从渲染结果来看,优先级1区域,因物业原因无法建设,调整其他区域建站;优先级2无法通过优化手段解决,故选取优先级3的“一委两院”家属楼区域开展分析提升。3.3 分析优化

将目标区域室内外遍历性测试数据导入Google earth可见,该区域道路覆盖好,弱覆盖主要集中在区科委小区等5个多层居民小区。且建筑密集、楼间距较小,基站天线遮挡、下倾角大、覆盖空洞,造成终端频繁切换、重选。

综合分析区域内网络资源,从以下三维度进行提升。(1)FDD扩容:资源有限,优先对安康建筑安装公司-HLH-AKAO044FLD进行了FDD扩容。(2)参数优化:一是功率挖潜,通过开展区域内小区功率参数核查,将安康汉滨世纪新村-HLH-AKAO005TLFD-41小区功

率提升了从92dbm提升到122dbm;

二是参数精细化设置:对区域内T/F小区间的切换、重选参数进行精细调整,让距离基站较远的居民楼内用户优先占用FDD小区,增强信号质量。

(3)RF精调:

一是根据现场情况将安康汉滨中医院-HLH-AKMO076TL-1小区方位角由120度调整为80度,二是将安康汉滨果园小学-HLH-AKFN027TLD-42小区的方位角由76调整至110度、下倾角有3度抬升至5度。3.4 效果评估

3.4.1 目标区域评估(1)MR指标评估

“一委两院”区域综合调整后,MR弱覆盖小区数由调整前的15个降低到调整后的5个,MR覆盖率从调整前(下转第66页)

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是一个开源的使用ANSI C语言编写是一个高性能的key-value数据库,Redis与大名鼎鼎的memcached缓存服务很像,但是redis支持的数据存储类型更丰富。将主数据库中频繁读写的关键数据分离出来使用redis做为缓存数据库就是一个不错的选择。在进行数据读取时,要先在redis中查看,如果没有查找到再进入主数据库中查找,并且要将其写入redis中,同时设置其失效时间。在存储数据时,要按照实际情况进行分析,可以选择在同一时间将数据存储到数据库与redis中,值得注意的是,在存储到redis中时,最好设置好失效时间。另外,也可以将数据直接存储到数据库中,考虑的问题较少。redis可以自己搭建并不困难,这里不做详细安装配置说明。3.5 数据库层

数据库层一般可采用数据库主从复制或主主复制足以应付高

并发请求,部署配置也较简单,例如目前主流数据库mysql就支持主从复制或主主复制。对于数据吞吐量特大的应用一般可以采用分布式集群技术,例如MySQL cluster。

数据库层对于本身数据库的优化也至关重要,很多数据库访问奔溃的最大原因是本身数据库优化没有做好,如索引的建立,表结构的优化,字段的合理设置等。

4 应对高并发请求的典型技术架构图

见图1。

5 总结

高并发英文名称为High Concurrency,是指通过合理的设计确保系统可以在同一时间内处理众多请求,是一种在分布式网络系统结构设计中重点考虑的因素。关于系统并发处理能力的提升,在方中有很多解决方法,单靠提升单机硬件性能、网络性能总是有极限的,而分布式架构设计最有效的解决方法之一。本人通过在实际工作岗位中的实践操作得出的一些心得做了一些汇总,也确实能够解决一些高并发问题。另外应付高并发请求,软件系统方面也是大有课题研究,如果程序不够优化,数据查询不够优化,再好的系统和架构也无法承受的住压力。所以稳定高效的互联网应用既离不开高效、稳定的系统架构,更离不开优质的程序代码。随着互联网、移动互联网产品的不断更新、高并发技术解决方案也层出不断,因本人技术水平有限,也只是在系统架构层面和应用部署层面根据实际工作中的一些实际操作和实践心得做了一点介绍,抛砖引玉,希望能给从事相关工作的技术同仁带来一些帮助。参考文献

图1

(上接第32页)无法采用中控模式组织行车,导致双林控制中心无法监测到2、3号线列车运行状态及信号设备状态。

(2)施工人员违规施工,未能按照运营公司施工管理规定进行施工,造成施工作业中违章,施工超时、无票施工等违规问题。4.2 风险应对措施

(1)针对可能造成双林控制中心网络中断的风险,可采用站控模式组织行车,对运营不造成重大影响。(2)人员入场前进行三级安全教育,进行施工管理制度培训;计划申报时,认真审核施工方案,确认施工内容、施工区域、施工时间等;施工过程派人员跟踪,严格按照施工管理规定申请及注销作业票,严格按照施工方案进行施工。

[1] 网络博客.互联网高并发架构技术实践.[2] 网络博客.nginx负载均衡配置和策略.

此方案最终目标是在确保安全及系统可靠运营、不影响日常运营/维护的前提下,完成控制中心信号系统的无缝切换。此方案的技术要点及华苑控制中心信号系统的配置,按照满足当前留有余量的原则,满足了天津市轨道交通资源共享的整体效益。现已于2017年11月完成了控制中心搬迁中信号设备迁改的工作并完成验收。参考文献

[1] 天津地铁2、3号线控制中心信号系统改移项目合同招标文件,2017(02).[2] 孙希艳.简谈地铁运营线信号系统改造相关技术与控制措施.铁路通信信号工程技术,2015(4).

5 结束语

(上接第52页)95.56%提升到调整后96.42%,提升0.86%,日均

流量增长.3G,效果明显。(2)数据渲染对比

对比综合调整前后“一委两院”区域的覆盖渲染图可见,调整后覆盖提升明显,流量有小幅提升。

调整前覆盖染图 调整后覆盖染图

前22个,调整后20个,整体保持问题,未造成周边区域覆盖率降低现象,达到了区域性综合调整的目的。3.6 小结

通过对目标区域和目标区域周边区域MR覆盖率和弱覆盖小区评估可见,采用“基于大数据的区域性4G网络MR弱覆盖分析”方法对“一委两院”区域进行MR弱覆盖分析提升时,该区域的MR覆盖率提升了0.86%,覆盖该区域基站的MR弱覆盖小

“一委两院”区域周边基区数由分析整改前的15个降低到5个;

站的MR弱覆盖小区数保持在20个,MR覆盖率维持在95.7%左右,对周边基站影响较小,达到了分析目的。

4 结束语

3.4.2 目标区域周边基站MR覆盖评估

“一委两院”区域周边500米范围内共有4G小区数45个,统计调整前后MR覆盖率和MR弱覆盖小区数表化情况。MR覆盖率调整前为95.69%,调整后为95.71%,MR弱覆盖小区数调整

本文首先对4G网络MR弱覆盖的提升方法进行了简要概述,并通过“一委两院”家属楼区域MR弱覆盖的分析实例,证明了基于大数据的区域性4G网络MR弱覆盖分析提升方案的优势,为MR分析优化提供了一种新的思路。

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