CN110621027A

CN110621027A - 短驻留用户发现和短驻留原因分析方法

Info

Publication number: CN110621027A
Application number: CN201910165057.XA
Authority: CN
Inventors: 李敏; 李果; 宋昭辉; 郭惠军
Original assignee: Putian Information Engineering Design Services Co Ltd
Current assignee: Putian Information Engineering Design Services Co Ltd
Priority date: 2019-03-05
Filing date: 2019-03-05
Publication date: 2019-12-27
Anticipated expiration: 2039-03-05
Also published as: CN110621027B

Abstract

本发明公开了一种短驻留用户发现和短驻留原因分析方法，包括如下步骤：步骤S1数据采集，通过XDR数据得出用户在此小区的驻留时间；通过MDT数据得出用户RSRP采样点的电平值和GPS信息；步骤S2数据处理，筛选出短驻留用户，通过用户的公共信息与MDT数据关联，得出在短驻留时间内用户的GPS及电平值；步骤S3短驻留原因分析，根据短驻留时间内电平值的采样点，计算出电平波动的指标，判断是否存在快衰落现象。运用XDR用户大数据和MDT基础数据相结合技术，有效的解决了传统路测数据全面性不足的问题，可以主动发现用户快衰落、重叠覆盖以及过覆盖等问题。

Description

短驻留用户发现和短驻留原因分析方法

技术领域

本发明涉及通信技术领域，具体涉及一种短驻留用户发现和短驻留原因分析方法。

背景技术

短驻留用户的产生一般由无线信号快衰落、重叠覆盖或者过覆盖的原因所导致。故存在两个问题，一是发现存在短驻留问题，二是分析分析短驻留问题是由上述哪个原因造成的。

关于发现短驻留问题，现有技术对此暂无有效的手段。目前只能是在用户投诉后才能发现，通过现场测试的方法来确定发生短驻留的原因，不仅耗费大量的人力和财力，并且总是被动的发现问题，不利于客户感知的提升。即使如此，多数时候由于客观原因难以入户测试而难以采集有价值的数据，进而也无法深度定位和分析问题。

分析短驻留问题产生的原因，现有技术主要有两种手段，一种是根据网管平台的数据统计；另外一种是外场的传统路测。网管平台的数据统计，是通过切换相关的计数器和定时器，确定用户频繁切换的原因，但是无法进行深入分析。传统路测的方式，短驻留用户的获得，主要是处理客户投诉的时候，通过外场覆盖测试，分析无线场景的手段获得。传统的路测方法，由于路测自身的局限性，根本无法实现全网用户级的大数据分析。传统路测，耗财耗力并且总是被动发现问题，由于数据源的缺少无法真实反映网络情况；网管平台暂无手段和空口 RSRP进行关联，无法深入分析原因。

发明内容

针对现有技术存在的上述缺陷，本发明要解决的其中一个技术问题是，提供一种发现存在短驻留用户的方法。

本发明要解决的另外一个技术问题是，提供一种分析短驻留问题原因的方法。

为解决上述问题，本发明首先提供一种短驻留用户发现和短驻留原因分析方法，包括如下步骤：

步骤S1：数据采集，通过XDR数据的X2接口得到用户的切换数据，提取用户切换入和切换出的时间戳，得出用户在此小区的驻留时间；通过MDT数据的实时采集，得出用户周期性上报的RSRP采样点的电平值和采样点的GPS信息；

步骤S2：数据处理，筛选出驻留时间小于时间阀值的短驻留用户，通过用户的公共信息与MDT数据关联，得出在短驻留的时间内用户的 GPS及电平值；

步骤S3：短驻留原因分析，根据短驻留时间内电平值的采样点，计算出电平波动的指标，判断是否存在快衰落现象。

作为优选，还包括步骤S4，在步骤S2或S3之后做短驻留原因分析：在高精度栅格地图上，对所有用户的电平采样点进行栅格化归类；在每个栅格内，根据每个小区采样点的电平值的数值分布，判断在此栅格是否存在重叠覆盖和过覆盖问题。

本发明通过提取XDR话单X2接口产生的所有连接态用户的切换数据，同时关联MDT数据，精确确定短驻留用户的位置信息以及短驻留时间的RSRP信息，找出短驻留的原因，具有如下几个方面的有益效果：

(1)运用XDR用户大数据和MDT基础数据相结合技术，有效的解决了传统路测数据全面性不足的问题，总体上可以达到节能减排、减少路测开销，缩短优化周期，带来更高用户满意度的目的。

(2)提供用户级别、高精准的网络优化指导，可以主动发现用户快衰落、重叠覆盖以及过覆盖等问题。

(3)本方法可以输出全网的栅格的用户感知渲染图，辅助运营商提前介入低感知热点区域，帮助运营商了解基于用户感知网络覆盖图。

附图说明

图1为本发明的短驻留用户发现和短驻留原因分析方法一个实施例的框图；

图2为本发明的短驻留用户发现和短驻留原因分析方法另一个实施例的框图。

具体实施方式

下面实施例对本发明作进一步详细描述，但不作为对本发明的限定。在本专利的说明书和权利要求书中，用户与终端具有同样的含义，即使用终端的用户。

首先，结合图1说明本发明的一种短驻留用户发现和短驻留原因分析方法，包括如下步骤：

此外，由于短驻留原因有三种情况，如图2所示，在步骤S2之后做短驻留原因分析：在高精度栅格地图上，对所有用户的电平采样点进行栅格化归类；在每个栅格内，根据每个小区采样点的电平值的数值分布，判断在此栅格是否存在重叠覆盖和过覆盖问题。这种情况下，只做重叠覆盖和过覆盖问题分析。显然，还可以在步骤S2之后，同时进行步骤S3和S4，对快衰落、重叠覆盖和过覆盖三种原因进行分析。

其中，栅格存在重叠覆盖问题的判断方法：如果栅格内第一强度电平值与第三强度电平值的差小于设定的阈值，则存在重叠覆盖问题

其中，过覆盖的判断方法：待分析小区的电平值与其余小区相关系数大于设定的阈值并且栅格中心点到基站的距离大于设定的阈值时，存在过覆盖；其中，小区相关系数＝(其余小区和本小区RSRP差值＞ 6dBm的采样点数)/本小区在此时间段的总采样点。

在上述步骤S3中判断是否存在快衰落现象采取用户的电平值标准差和电平值差值两个指标。电平值标准差和电平值差值来衡量电平波动的指标。具体而言，可采取电平值差值可按如下方式计算，电平值差值＝最大i个电平值均值-最小i个电平值均值，如果电平值差值大于阈值，并且标准差大于阈值，则判断此用户存在快衰落，i大于或等于1。i的值一般可选15。

用S1-MME或者S1-U的数据代替上述XDR数据获取用户切换入和切换出的时间戳；

用MR数据替代MDT数据获取短驻留的时间内用户的GPS及电平值。

在上述步骤S2中，为了将XDR数据和MDT数据进行关联，步骤S2 中的公共信息采取设备识别号、GGSNDATATEID、SGSNDATATEID或 IMSI+MME UE S1 AP ID参数中的任意一个，所谓的公共信息指的是能识别用户的参数。

为了提高数据分析效率，还可以在步骤S1中增加剔除无效数据的步骤。具体而言，无效数据包括在统计时间内切换次数小于阈值的数据和在统计时间内重复出现的小区仅能记为1个小区的数据。第一类数据被认为不存在短驻留的用户，第二类用户为高速行驶的用户，应该排除。

以上是对本专利的整体说明，下文结合一个详细的实施例说明本发明。

数据采集

XDR数据采集-基于IMSI提取X2接口的XDR话单提取

LTE信令采集解析服务器包括很多接口，本实施例提取的是X2接口XDR数据。

MDT数据采集-利用MDT技术提取用户经纬度以及RSRP，具体为如下过程：

1)通过网管OMMB配置MDT任务，并下发给eNB；

2)基站向UE下发周期性的MDT测量任务；

3)UE根据终端下发的测量任务进行数据采集；

4)终端上报测量结果给基站；

5)基站将采集的数据上报给MDT解析服务器。“连接态上报MR 采集粒度”的设置，确保采样粒度远小于UE驻留时间阈值，目的是为例确保UE驻留时间内有采样数据。

XDR数据处理

X2接口切换相关的XDR的信令标识中包括了“Procedure Start Time”(业务流程开始时间)和“Procedure End Time”(业务流程结束时间)字段，二者之差，就可以得出用户在小区的驻留时长。

筛选出短驻留用户：在XDR的数据解析结果中，用户在完整的业务请求到释放的过程中，会发生很多次切换，每切换到一个小区会对应该小区的产生一个驻留时间。从A小区切换入B小区的时间： Procedure_end_time_A->B；切换出B小区进入C小区的时间：Procedure_end_time_B->C；

驻留时间t：

t＝{Procedure_end_time_B->C}-{Procedure_end_time_A->B}

短驻留的筛选：

如果驻留时间小于特定的阈值T(例如3ms，可根据实际调整该阈值)，则认为本次切换是短驻留切换。

用户使用IMSI作为识别参数，即每条数据均对应设备IMSI。

为提高数据处理效率，作为优选方案，可先基于XDR话单剔除无效数据。无效数据包括不存在频繁切换的数据和异常数据。具体做法如下：

在统计时间T(推荐值60s)内，剔除以下两种数据：

(1)切换次数小于阈值λ(推荐值3次，可以根据实际调整该阈值)的IMSI数据，一般此用户可以确定不存在频繁切换，即剔除切换次数较少的数据；

(2)遍历的唯一小区数大于阈值β(推荐值15个,可以根据实际调整该阈值)的用户，唯一小区数，指的是在统计时间T(推荐值60s) 内，重复出现的小区仅能记为1个小区。符合这种条件的为室外高速移动的用户。

MDT数据的数据处理，目的是为了获得用户经纬度信息对应的RSRP测量值，提取其中的数据即可。MDT数据的如下表所示。

表1-MDT数据上报表

中文名	英文名
		时间戳	TimeStamp
所属基站	eNBID
		IMSI	IMSI
MME UE S1AP ID	MMEUES1APID；
		服务小区ID	CellID
服务小区PCI	SCPCI
		服务小区频点	SCFreq
服务小区RSRP	SCRSRP
		经度	Longitude
纬度	Latitude

数据处理步骤：将上述数据关联，得到如表2所示。

将短驻留用户信息表与带有经纬度和RSRP电平值的用户信息表进行关联，关联自选选取“时间戳+IMSI+MME UE S1 AP ID”，可将同一时间同一用户、设备的驻留时间和RSRP电平值进行对应。

表2-关联数据表

短驻留原因分析的步骤

判断是否存在快衰落现象

根据短驻留时间内电平值的采样点，计算出电平波动的指标，判断是否存在快衰落现象。

数据计算：

单个短驻留用户在短驻留时间内的RSCP波动情况--RSRP平均值和方差的计算

针对在短驻留时间内采集到的n个电平值，作如下计算：

Ai表示用户在A小区测量到的RSRP值；

定义采样点序列电平值＝{A1，A2，A3，……,An}；

计算平均值α＝(A1+A2+A3+……+An)/n；

方差σ：∑(Ai-A)²/n

判断是否存在快衰：

若最大i个电平值均值(推荐值取前15个)-最小i个电平值均值(推荐值取后15个)}大于阈值3(推荐值取15dbm)，并且标准差 σ大于阈值4(推荐值取15dbm)，定义此用户存在快衰落现象。上述 i取值可根据实际进行调整，上述阈值可根据实际进行调整。

短驻留原因分析-重叠覆盖和过覆盖

在高精度栅格地图上，对所有用户的电平采样点进行栅格化归类；在每个栅格内，根据每个小区采样点的电平值的数值分布，判断在此栅格是否存在重叠覆盖和过覆盖问题。栅格可按5*5m制作。

单个栅格内每个短驻留小区平均电平的计算

(1)基于带有经纬度、RSRP的短驻留用户信息表，以经纬度为对象，进行栅格匹配：每一条数据包括如下信息短驻留用户的IMSI，短驻留小区编号，归属栅格号，电平值，经度和纬度。

(2)针对每个栅格内采样点的RSRP值，以“短驻留小区”为分类项，汇总该短驻留小区下所有用户上报的RSRP值，然后计算均值，得出该短驻留小区在此栅格内的平均电平值、方差和标准差。

详细算法如下：

1)、采样点赋值形成数据序列：假设某栅格内对应某短驻留小区下所有用户测量上报的的RSRP电平值共n个采样点，将这n个数据作为数据序列，序列定义为例如，栅格1内对应短驻留小区cell1下所有RSCP电平值如下表所示，其数据序列

2)、计算的算术平均值ā和标准方差δ。

计算平均值ā＝{d1+d2+……+dn}/n；

ā＝∑(di)/n(i＝1,2，……,n)；

方差：σ＝∑(di-ā)²/n(i＝1,2，……,n)；

标准差：δ＝{∑(di-ā)²/n^1/2}

3)、内的每个数据减去算术平均值ā，得到结果再取绝对值为 J。

4)、设过滤系数为X。(X取值范围为1～10，默认为1)，过滤系数主要是起到对部分异常终端数据的剔除。

5)、将J与过滤系数X乘以标准差δ进行比较，如J>X*δ,则该数据视为抖动过大，视为无效数据。否则不做任何处理。

6)、剔除无效数据后，重新计算新数据序列的算术平均值，以此作为该短驻留小区在本栅格的电平均值。

表3-栅格内各小区电平均值表

栅格存在重叠覆盖或者过覆盖的判断

重叠覆盖问题的判断：栅格内第一强度电平值-栅格内第三强度电平值的差值小于阈值的为重叠覆盖，其中阈值选6dB，可以根据需要调整。根据此定义判断每个栅格是否存在重叠覆盖问题。

过覆盖的判断：待分析小区的电平值与其余小区相关系数>1％(推荐值1％，可以进行调整)，并且栅格中心点到基站的距离>500m(推荐值500m，可进行调整)。小区相关系数＝(其余小区和本小区RSRP 差值＞6dBm采样点数)/本小区在此时间段的总采样点。根据此定义判断每个栅格是否存在过覆盖。

本发明的短驻留用户发现和短驻留原因分析方法具有如下优点：

本说明书中使用的各个缩略语，均为本领域常用的术语，说明如下：

XDR数据：XDR数据是基于测量数据进行处理后生成的供应系统使用的信令及业务的详细记录

MDT数据：最小化路测数据。基站侧开启MDT测量后，终端按照测量配置上报的测量数据(MDT数据包含电平值、事件、时间戳、经纬度信息)

OMMB：LTE网管系统

eNB：LTE无线基站eNodeB

UE：移动通讯终端User Equipment3G和4G网络中，用户终端就叫做UE，相当于2G网络中的MS这里的UE包含手机，智能终端，多媒体设备，流媒体设备

S1-MME：控制面S1接口

设备识别号：国际移动设备识别码(手机序列号)IMEI

GGSNDATATEID：GGSN Data Tunnel Endpoint Identifier，是GTPv1 的概念，用于表示一条隧道(PDP)，该隧道分为数据面TEID(TEID(U))，由GGSN自己分配。

SGSNDATATEID：SGSN DataTunnel Endpoint Identifier，是GTPv1 的概念，用于表示一条隧道(PDP)，该隧道为数据面TEID(TEID(U))，由SGSN自己分配。

IMSI+MME UE S1 AP ID：IMSI-国际移动用户识别号；MME-LTE接入网络移动性管理实体；UE-终端；S1-基站与MME传输接口；AP-服务接入点；ID-Identifier；

IMSI：国际移动用户识别码International Mobile Subscriber IdentificationNumber是区别移动用户的标志，储存在SIM卡中，可用于区别移动用户的有效信息

RSRP：参考信号接收功率Reference Signal Receiving Power，是LTE网络中可以代表无线信号强度的关键参数以及物理层测量需求之一，是在某个符号内承载参考信号的所有RE(资源粒子)上接收到的信号功率的平均值。

当然，以上所述是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也视为本发明的保护范围。

Claims

1.一种短驻留用户发现和短驻留原因分析方法，其特征在于，包括如下步骤：

步骤S2：数据处理，筛选出驻留时间小于时间阀值的短驻留用户，通过用户的公共信息与MDT数据关联，得出在短驻留的时间内用户的GPS及电平值；

2.根据权利要求1所述的短驻留用户发现和短驻留原因分析方法，其特征在于，还包括步骤S4，在步骤S2或S3之后做短驻留原因分析：在高精度栅格地图上，对所有用户的电平采样点进行栅格化归类；

在每个栅格内，根据每个小区采样点的电平值的数值分布，判断在此栅格是否存在重叠覆盖和过覆盖问题。

3.根据权利要求2所述的短驻留用户发现和短驻留原因分析方法，其特征在于，栅格存在重叠覆盖问题的判断方法：如果栅格内第一强度电平值与第三强度电平值的差小于设定的阈值，则存在重叠覆盖问题。

4.根据权利要求2所述的短驻留用户发现和短驻留原因分析方法，其特征在于，其中过覆盖的判断方法：待分析小区的电平值与其余小区相关系数大于设定的阈值并且栅格中心点到基站的距离大于设定的阈值时，存在过覆盖；

其中，

小区相关系数＝(其余小区和本小区RSRP差值＞6dBm的采样点数)/本小区在此时间段的总采样点。

5.根据权利要求1所述的短驻留用户发现和短驻留原因分析方法，其特征在于，步骤S3中判断是否存在快衰落现象采取用户的电平值标准差和电平值差值两个指标。

6.根据权利要求5所述的短驻留用户发现和短驻留原因分析方法，其特征在于，其中所述电平值差值＝最大i个电平值均值-最小i个电平值均值，如果电平值差值大于阈值，并且标准差大于阈值，则判断此用户存在快衰落，i大于或等于1。

7.根据权利要求1-6任一项所述的短驻留用户发现和短驻留原因分析方法，其特征在于，用S1-MME或者S1-U的数据代替上述XDR数据获取用户切换入和切换出的时间戳；

8.根据权利要求1-6任一项所述的短驻留用户发现和短驻留原因分析方法，其特征在于，步骤S2中的公共信息采取设备识别号、GGSNDATATEID、SGSNDATATEID或IMSI+MME UE S1AP ID参数中的任意一个。

9.根据权利要求1-6任一项所述的短驻留用户发现和短驻留原因分析方法，其特征在于，在步骤S1中增加剔除无效数据的步骤。

10.根据权利要求9所述的短驻留用户发现和短驻留原因分析方法，其特征在于，无效数据包括在统计时间内切换次数小于阈值的数据和在统计时间内重复出现的小区仅能记为1个小区的数据。