21广东茂名利用MR大数据平台高效精确提升农村弱覆盖.docx

1、21广东茂名利用MR大数据平台高效精确提升农村弱覆盖广东茂名-利用LTE MR大数据平台高效精确提升农村弱覆盖2019年9月【摘要】通过大数据平台分析MR数据，快速高效定位自然村的覆盖情况和用户分布，指导自然村的站点建设，减少人力成本和时间成本的同时提升农村覆盖率。【关键字】自然村、 覆盖栅格、用户栅格、精确投放【业务类别】大数据分析、优化方法、工具使用1 概述1.1 背景随着5G的大建设，后续VOLTE语音主要承载在4G，而2019年是4G投资的最后窗口期，地市希望抓住窗口期，解决农村覆盖问题，利用MR大数据分析工具，快速、高效、准确定位弱覆盖村点，精准投放站点。1.2 茂名农村现状茂名自然

2、村总计19756个，其中百户村3428个，非百户村16328个， 4G覆盖率只有64%，解决农村覆盖问题存在的困难：自然村数量多，分布到地图上非常密集，并且农村覆盖率64%，同比移动低19%，依靠人力摸查每个自然村的覆盖情况耗时耗力。（茂名自然村分布）区域广东电信农村覆盖情况广东移动农村覆盖情况电信4G-移动2G覆盖数（村）2G覆盖率4G覆盖数（村）4G覆盖率覆盖数（村）覆盖率覆盖率电白区373867%377468%468384%-16%高州市267455%261554%373677%-23%化州市197765%172757%237278%-21%茂名滨海新区13568%15980%16884

3、%-5%茂名高新区18775%21185%22691%-6%茂南区227273%226472%272787%-15%信宜市151356%143853%208777%-24%总计1249663%1218862%1599981%-19%1.3 创新思路利用用户上报的MR文件里面的信息来定位自然村的覆盖，提取MR的原始文件利用大数据分析平台解析，地理化展现自然村的信号分布，从而指导自然村的站点建设，降低人力成本，提高工作效率。传统摸查测试 测试难度大，茂名自然村分布广，跨度大，从近海到高山都有分布，并且要遍历自然村里面道路极为困难 耗时耗力，一共19756条自然村，假如茂名地市分3组，每组1人1司机

4、，日常测试量每组8条自然村，需要一共6名人员耗时823天，相当2年半时间。大数据分析平台 高效率，一到二周内即可完成，并且遍历自然村，只要有用户的地方都有数据。 实时，MR数据来源于用户的最新上报数据，随时更新，符合网络的当前状况。2 创新方案2.1 基本原理 用户的MR数据：Measurement Report，测量报告，有事件性触发和周期性触发两种方式，由用户上报包含MRE，MRO，MRS等三种文件，里面包含的信息通过事件类型、RSRP、RSRQ，TA等通过大数据平台处理分析，最终生成的信息可主观得对网络进行分析和优化。MRE包含：事件类型、RSRP、RSRQMRO包含：RSRP、RSRQ

5、、TA、上行SINR、丢包率MRS包含：RSRP、RSRQ、TA等的统计值2.2 工具介绍2.2.1 数据导入爱立信大数据分析平台：爱立信LTE网络规划与优化综合平台一体化，用于辅助大数据分析和优化，可支持道路数据，MR数据，KPI数据等的大数据分析，本文主要描述的未MR大数据解析。MR数据通过数据导入界面，导入原始的MRO，MRS，MRE三个文件进行信息的提炼和分析。2.2.2 数据分析本次使用的网络优化里的的MR指标分析模块，主要功能有：指标评估(MRS) 、定位分析、小区分析（网络结构 MRO)三部分，本文主要利用的是MR指标评估功能，提炼RSRP分布地理化图层，Ta，事件类型等信息。

6、2.2.3 结果输出 通过大数据平台可生成Mro_Overview，Mrs_Overview，RSRP，Tadv，MmeUeS1apId等各类信息，本次覆盖分析主要运用到是RSRP，Tadv，MmeUeS1apId数据。2.2.3.1RSRP小区 RSRP 分布。以=-110dBm 以上的栅格为总有效栅格，以 Bottom10%栅格对的 RSRP 区间为小区边缘。RSRP0-RSRP47 的不同区间采样点数量与 SumSamp 总采样点可 以计算出相对应区间的 RSRP 采样点占比。 2.2.3.2TaDv小区级采样点的分布与该小区的距离。AvgDisM、MinDisM、MaxDisM 为平均

7、值、最近值、 最远值，以及(MinDisM，MaxDisM)的区间分布统计2.3 方案实施2.3.1 数据来源用户每天上报的MR文件包含MRE， MRO，MRS三个文件类型，数据每日会自动生成并保存在FTP服务器上，数据格式如下，本文提取周期为三天的全茂名爱立信农村区域小区MR数据做为试点。2.3.2 覆盖分析 通过大数据分析工具将MR原始文件里面RSRP，通过AGRPS和三角定位算法输出50M*50M栅格地理化图层，呈现到每个自然村里面，从而无需人工测试就可直观判断覆盖情况。RSRP (Reference Signal Receiving Power，参考信号接收功率) 是LTE网络中可以代

8、表无线信号强度的关键参数以及物理层测量需求之一。 2.3.3 用户分析 除了RSRP覆盖以为还要考虑用户的分布情况。在MR原始文件MRO的事件类型里面的MmeUeS1apId事件，可以反馈用户的分布情况，SampNum信息表示MmeUeS1apId事件的数据，通过AGRPS和三角定位算法输出50M*50M栅格地理化图层，可以直观得看出每个自然村的用户分布情况。2.4 验证效果通过MR数据平台分析得到的自然村分布情况是否符合真实情况，我们选取一些自然村进行人工测试，与MR大分析数据的结果进行对比验证。2.4.1 分析一：大王坳，沙坡，山塘，老屋，高车村等自然村大王坳，沙坡，山塘，老屋，高车村一带

9、自然村密集，这些自然村加起来总共有753户，4458人，通过MR大数据得到的用户分布大于10以上的和自然村的分布吻合，通过MR大数据得到的地理图层该区域的平均RSRP在-110以下，而实际人工测试道路的RSRP也是在-110以下，说明通过MR大数据分析得到的地理化图层是可以准确定位自然村的覆盖情况。 （自然村分布） （用户分布） （MR大数据RSRP分布） （人工测试RSRP分布）2.4.2 分析二：贺坑，大垌，丰垌，曲窝村等自然村贺坑，大垌，丰垌，曲窝村一带自然村密集自然村加起来总共有434户，2055人，通过MR大数据得到的用户分布大于10以上的和自然村的分布吻合，通过MR大数据得到的地理

10、图层该区域的平均RSRP在-110以下，而实际人工测试道路的RSRP也是在-110以下，说明通过MR大数据分析得到的地理化图层是可以准确定位自然村的覆盖情况。 （自然村分布） （用户分布） （MR大数据RSRP分布） （人工测试RSRP分布）2.4.3 分析三：大潮村，新屋村，六围村等自然村大潮村，新屋村，六围村一带自然村密集自然村加起来总共有950户，4461人，通过MR大数据得到的用户分布大于10以上的和自然村的分布吻合，通过MR大数据得到的地理图层该区域的平均RSRP在-110以下，而实际人工测试道路的RSRP也是在-110以下，说明通过MR大数据分析得到的地理化图层是可以准确定位自然村

11、的覆盖情况。 （自然村分布） （用户分布） （MR大数据RSRP分布） （人工测试RSRP分布）2.4.4 分析四：灯一，大塘二，甘一，木威等自然村灯一，大塘二，甘一，木威等自然村密集自然村自然村加起来总共有571户，2552人，通过MR大数据得到的用户分布大于10以上的和自然村的分布吻合，通过MR大数据得到的地理图层该区域的平均RSRP在-110以下，而实际人工测试道路的RSRP也是在-110以下，说明通过MR大数据分析得到的地理化图层是可以准确定位自然村的覆盖情况。 （自然村分布） （用户分布） （MR大数据RSRP分布） （人工测试RSRP分布）2.4.5 分析五：新村，高坡杹，六加杹村

12、等自然村新村，高坡杹，六加杹村一带自然村密集自然村加起来总共有434户，2055人，通过，MR大数据得到的用户分布大于10以上的和自然村的分布吻合，通过MR大数据得到的地理图层该区域的平均RSRP在-110以下，而实际人工测试道路的RSRP也是在-110以下，说明通过MR大数据分析得到的地理化图层是可以准确定位自然村的覆盖情况。 （自然村分布） （用户分布） （MR大数据RSRP分布） （人工测试RSRP分布）2.4.6 分析六：平山，坡头，荔枝园，旺村坡等自然村平山，坡头，荔枝园，旺村坡等一带自然村密集这自然村加起来总共有560户，2386人，通过MR大数据得到的用户分布大于10以上的和自然

13、村的分布吻合，通过MR大数据得到的地理图层该区域的平均RSRP在-110以下，而实际人工测试道路的RSRP也是在-110以下，说明通过MR大数据分析得到的地理化图层是可以准确定位自然村的覆盖情况。 （自然村分布） （用户分布） （MR大数据RSRP分布） （人工测试RSRP分布）3 实施效果茂名自然村总计19756个，如果通过人力摸测需要大量的人力耗时数月才能完成，而大数据平台可以在短时间内完成自然村覆盖的分析为自然村覆盖建设提供指导，通过MR覆盖、用户栅格分布分析，精准投放站点，好钢用在刀刃上。利用大数据平台分析数据，结合自然村的分布情况和当前的MR覆盖情况提供建设指导，改善农村覆盖情况，增

14、加新用户数并提升用户感知。茂名县分自然村农村MR覆盖率选点数量信宜444187.22%56电白463286.21%43化州404285.80%58茂南150686.24%16高州531287.57%164合计199333373.1.1 案例一：新村，石匣，椪垌等自然村一带新村，石匣，椪垌自然村这一带基本无覆盖，并且从上报MR的密度看用户也较少，规划新站之后利用大数据平台重新对比新村，石匣，椪垌二自然村一带的MR数据，MR采样密度增加并且覆盖情况大幅改善。 3.1.2 案例二：榕树，塘铺，新二等自然村一带榕树，塘铺，新二该区域自然村这一带基本无覆盖，并且从上报MR的密度看用户也很少，规划新站之后利用大数据平台重新对比榕树，塘铺，新二自然村一带的MR数据，MR采样密度增加并且覆盖情况大幅改善。4 经验总结高效率，高价值，低成本已经成为优化工作的趋势，随着大数据时代的发展，在通信行业的网规网优中我们也需要应用大数据分析能力，通过大数据的分析达到事半功倍的效果，用更低的人力成本和时间成本，更加效率得找到网络建设中存在的问题，精准投放站点，发挥站点效益，改善用户感知。