基于信令数据的客户感知评估与无线网络质量分析
基于MR数据的无线网络评估方法与应用
100.00%
计算距离
50.00%
20.82% dBm
EcIo
81.73%
100.00%
三点定位
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
50.00% 1.83% 0.00% >-5
20.12%
dB
-8_-5
-10_-8
-12_-10
<-12
10
MR数据应用
MR评估
业务 资源 覆盖 干扰 掉话 利用 评估 评估 评估 评估 …
基于MR数据的无线网络评估方法 与应用
刘亮 网优与网管技术研究部 2014年8月
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课程目标
学习完本课程,您应该能够:
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MR数据原理、现网部署、优化应用情 况 基于MR数据的无线网络评估方法 基于MR数据的无线网络评估应用
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2
课程内容
MR数据原理、部署、应用 基于MR的无线网络评估方法 基于MR的弱覆盖区域评估方法 基于MR的集团深度覆盖专项应用
MR优势
DT不足
• 只能获得基站 下行信息 • 局部的抽样存 在偶然 • 大量的路测费 用,消耗人力 物力 • 专用测试终端 与商用终端存 差异
网管性能指标
• 性能统计数据 反映的是各类 信令节点的统 计结果,缺乏 无线环境质量 的统计。
MR数据
• 7X24小时的无 线环境测量数 据; • 无线资源调度 的依据,直接 反映了用户的 真实感知。 • 缺点:与用户 行为关系较 大,MR定位精 度不高。
周期性MR
周期性VS事件性
周期性 • 优点:采样 均匀,反映 网络实际情 况 • 缺点:周期 性开启增加 网络信令及 存储负担 事件性 • 优点:正常网 络通信,不增 加负担 • 缺点:采样时 满足某条件下 的结果,不能 准确反映网络 真实水平
5G优化案例:基于信令流程分析处理NR2L问题案例
基于信令流程分析处理NR2L问题案例XX目录一、问题描述 (3)二、分析过程 (4)三、解决措施 (4)四、经验总结 (17)基于信令流程分析处理 NR2L 问题案例【摘要】NR 网络越来越多的采用 SA(Standalone)组网方式。
由于 NR 网络采用的频段较高(C- Band 及以上),导致NR 小区整体覆盖受限。
在NR 建网初期难以形成连续覆盖,其覆盖连续性差于现有的LTE 网络。
因此,需要利用连续覆盖的 LTE 网络作为基本覆盖,通过顺畅的 4G 和5G 互操作实现 5G 用户的体验连续性。
但是在目前阶段,NR2L 互操作问题不少,严重影响了 5G 用户感知,本文总结了一些常见的 NR2L 互操作问题,通过对比正常的互操作流程,详细说明了其分析过程和定位方法。
并总结了一套实用的分析方法论,对 NR2L 互操作问题的处理和定位具有非常实用的参考价值。
【关键字】NR2L 互操作【业务类别】5G 优化方法一、问题描述由于目前 5G 尚处于部署和优化阶段,现网存在较多的 L2NR 切换或重定向失败,严重影响4G 用户的感知。
L2NR 的切换和重定向失败较多,举例如下所示,gNodeB 已经给 AMF 发送了 handover required 消息,但是一直收到 AMF 的handover prepare fail 消息,导致用户在 5G 覆盖差时不能及时切换至 4G 网络。
二、分析过程为了快速定位 L2NR 的切换或重定向失败问题,首先需要熟练掌握 NR2L 的原理和基本信令流程,本文首先对这部分内容做一个简单介绍。
NR2L 移动性概述连接态业务移动性管理是为了保障连接态UE 在NG-RAN 小区和E-UTRAN 小区移动过程中业务不中断,包括数据业务和语音业务。
数据业务移动性管理的基本流程如下图所示。
基于覆盖的NG-RAN 至E-UTRAN 系统间业务移动性通过NRCellAlgoSwitch.InterRatServiceMobilitySw 中的子开关“MOBILITY_TO_EUTRAN_SW”打开,支持切换、基于测量的重定向和盲重定向。
浅析基于家宽用户感知的质量评估及分析方案
浅析基于家宽用户感知的质量评估及分析方案2中国移动通信集团吉林有限公司 130000摘要:在当前家宽业务迅猛发展的同时有效监测和评估用户感知质量,是我们关注的焦点。
文章介绍了目前的评估手段原理和方法,并分析其优劣,研究制定家宽用户感知指标评估体系,应用于当前家庭宽带网络质量评估。
关键词家宽;指标;感知;评估一、引言随着众多用户加入移动宽带网络,如何保证客户感知体验是紧随而来的重要任务之一。
宽带网络传输节点较多,网络架构复杂,内容侧资源不可控,造成用户遇到问题难以发现,对问题协同定位的要求较高。
文章研究了当前影响家宽用户的感知因素,针对不同数据源对评估方法进行研究,设计制定用户感知指标体系和相关算法,达到覆盖家宽端到端质量评估的目的。
二、影响家庭宽带用户感知体验的因素分析家庭宽带属于有线传输,影响用户感知体验的因素既多且复杂,从用户终端接入设备,到接入侧路由器均可能由品牌、价格、质量等因素影响而导致故障率不同。
网络侧由于设备老化、弱光等原因会引起故障,导致部分OLT 掉线,影响用户上网。
内容侧的资源未引入,只能路由到网外,从而导致用户感知体验差。
家庭宽带网络架构如图1 所示,下面基于从用户业务流程进行分节点分析。
2.1 用户接入侧用户接入侧主要指的是用户终端和路由器这一段,根据统计来看,用户侧问题是造成家宽用户感知体验最关键的环节,问题占比达到60% 以上。
用户侧问题主要有以下几个方面。
用户终端问题:用户自采购路由器,导致路由器价格、品牌和质量参差不齐,带来故障率高低不一。
且大部分用户采购都属于低端路由器,导致感知较差。
用户使用问题:用户路由器、电脑等终端配置问题,如Wi-Fi 名称设置,路由器IP 地址配置等。
机顶盒连接、遥控器使用不当等问题也会导致不能接入网络。
户线或接头问题:用户的户线及两端路由器接头容易出现自然损坏、用户损坏的问题,导致线头接触不良,或者工程施工过程中操作不当导致没有接入网络。
新一代无线网络技术的性能评估与优化
新一代无线网络技术的性能评估与优化近年来,随着无线通信技术的飞速发展,新一代无线网络技术的性能评估和优化也逐渐成为了学术界和工业界的一个热点。
作为一项备受关注的研究领域,新一代无线网络技术的性能评估和优化必然涉及到众多的技术和算法,本文将结合实际案例,从多个角度探讨新一代无线网络技术的性能评估和优化方法。
一、新一代无线网络技术概述首先,我们需要了解新一代无线网络技术的概念和发展历程。
在现代无线通信技术中,新一代无线网络技术通常指5G技术和WiFi6技术。
其中,5G技术是指第五代移动通信技术,其主要包括5G无线接入技术、5G核心网技术和5G终端技术等。
而WiFi6则是指IEEE 802.11ax标准,主要是对WiFi5技术的升级和完善。
通过引入新的技术和算法,这两种新一代无线网络技术在传输速率、延迟、稳定性等方面都有了较大的提升,得到了广泛的应用和推广。
二、性能评估方法针对新一代无线网络技术的性能评估方法,传统的性能评估方法已经不够用了,因此需要引入新的性能评估指标和方法。
目前,对于无线网络技术的性能评估主要有以下几种方法:1、网络仿真网络仿真是一种通过采用数学模型和计算机模拟来评估无线网络性能的方法。
通过仿真实验,可以模拟实际无线网络的运行情况,验证各种算法和技术,从而评估网络性能。
但是,在网络仿真中,为了保证仿真结果的准确性,需要考虑到模拟场景、仿真参数和仿真时长等因素。
2、场景测试场景测试是将新一代无线网络技术置于实际场景下进行测试,通过收集实际的数据和性能指标来评估其性能。
场景测试方法可以较好地考虑到无线信号在实际环境中的传输和干扰情况,但是测试成本较高,测试时间比较长,不能全面覆盖所有的测试情况。
3、算法分析算法分析是在理论层面上,对新一代无线网络技术中所应用的算法进行评估和分析。
通过对传输协议、调度算法、资源分配方法等核心算法进行分析,评估算法对网络性能的影响。
但是,算法分析不能考虑到一些实际情况,无法评估算法应用于实际情况下的性能。
LTE无线质量分析指标和方法
E-RAB建立成功率
接入性
E-RAB掉线率、切换成功率
比对阈值门限
监测分组业务 是否正常
稳定性
小区用户面下行丢包率 初始HARQ重传率、MAC层误块率
业务质量
MCS编码等级比例分布 业务信息PRB占用率、每PRB平均吞吐率
或历史数据
资源利用
网络问题分析定位(1/3)
影响分组业务的典型网络问题 LTE现网问题需要进行归纳和总结,这是研究网络问题定位方法的基础 LTE典型现网问题主要分为以下6类 覆盖问题:弱覆盖 干扰问题:普通邻区干扰、PCI模三干扰、系统间干扰 网络负荷问题:小区内用户数多、大数据量类型的业务多 参数配置问题:切换参数不合理、功率参数等 终端问题:终端的软硬件问题、用户违规操作问题 基站问题:硬件故障问题、软件算法不合理
业务质量指标 指标名称 用途 计算公式
eNB间S1切换平均时 表征S1切换对业务 长 质量的影响 eNB间X2切换平均时 表征X2切换对业务 长 质量的影响 小区用户面上行吞 吐量 小区用户面下行吞 吐量 表征小区用户面业 务质量
UE CONTEXT RELEASE COMMAND时间点—HANDOVER REQUIRED时间点 UE CONTEXT RELEASE时间点—HANDOVER REQUEST时 间点 测量周期内,eNB空口成功接收的PDCP SDU字节数, 不包括重传的 测量周期内,eNB空口发送接收的PDCP SDU字节数 (下行传输TB数-下行传输初始TB数)/下行传输初始 TB数*100%
SINR
– 定义:目前定义为下行RS参考信号的 SINR值,为接收到了RS专用参考信号的值 (RSRP)与干扰功率 及噪声功率之合的比 值。 – 取值:其单位为dB,目前集团要求的 取值为>=-3dB
A+Abis接口信令监测在无线网络评估中的应用
l I
A 接口
工测试耗费大量资源等不足。在移动通信技术不断
更新 、 网络 日趋复 杂 的背景 下 , 需 要 对现 有 网络评 估
方 法 进行 改善 以满 足 深 度 测 试 及 优 化 , 实 现 智 能分
图1 GS M 系统 信 令 模 型
A b i s 接 口信令 协议 模 型可 以分为 物理 层 、 L A P D ( 1 i n k a c c e s s p r o c e d u r e o n t h e D — c h a n n e l , D信 道上 链 路接 入规 程 ) 层 以及 包 含 管 理 应 用 、 网络 状 况 等 信 息 的第 三层 。第一 层 是 基 于 硬 件 的底 层 驱 动 程 序 , 用 于接 收 和发 送 数 据 至 物 理 链 路 ; 第二层是 L A P D 协议 , 用 于接 收物理 层数 据传 送服 务 , 解 决数 据封 装 问题 ; 第 三层 R R( r a d i o r e s o u r c e , 无线资源 ) 消 息 在
户感知的 网络分析和精 细化的 网络数据挖掘 , 直观、 准确地 呈现 网络 状态。经运 营商 实际网络 测试表 明, 利 用 A+ A b i s 接 口信令监 测进 行 多接 口信令 关联分析 可以快速 发现和 定位 网络 性能 问题 , 提 升无线 网络评估 能 力, 实现 对
全 网运 行 状 况 的 监 控 与评 估 , 实现 端 对 端 的 用 户 感 知 分 析 。
法存 在 不 同 厂 家 的 O MC( o p e r a t i o n s ma i n t e n a n c e
a p p l l i c a t i o n p a r t , 直 接转 换应 用部 分 ) 消 息 。其 中 B S S MA P消息 负责 业 务 流 程 控 制 , 分 为无 连接 消 息
中国移动LTE信令大数据分析业务规范
中国移动性能管理系统L T E信令大数据分析业务需求规范客户管理分册C e n t r a l i z e d P e r f o r m a n c e M a n a g e m e n t S y s t e mS p e c i f i c a t i o n版本号:1.0.0中国移动通信集团公司网络部目录前言 (III)1 范围 (1)2 规范性引用文件 (1)3 术语、缩略语定义 (1)4 缩略语 (3)5 概述 (3)6 客户管理 (3)6.1 客户感知评估分析 (3)6.1.1 分析目标 (3)6.1.2 分析思路 (3)6.1.3 业务规则 (4)6.1.4 数据指标 (6)6.2 客户投诉分析 (7)6.2.1 分析目标 (7)6.2.2 分析思路> (8)6.2.3 业务规则 (8)6.2.4 数据指标 (10)6.3 数据业务质差用户分析 (56)6.3.1 分析目标 (56)6.3.2 分析思路 (56)6.3.3 业务规则 (57)6.3.4 数据指标 (65)6.4 PCC策略分析支撑 (75)6.4.1 分析目标 (75)6.4.2 分析思路 (75)6.4.3 业务规则 (78)6.4.4 数据指标 (95)7 编制历史 (100)前言本标准对中国移动性能管理系统进行了抽象和描述,中国移动性能管理系统集中各类网络运行指标数据,面向网元、网络、业务和客户,实现对容量、质量、业务发展和运维管理的全面分析,重点实现四网协同分析、价值小区分析、终端分析、Gn流量分析、互联网流量流向分析和面向客户感知的互联网端到端的业务质量分析。
《中国移动性能管理系统LTE信令大数据分析业务需求规范客户管理分册V1.0.0》(以下简称“本规范”)。
本规范旨在对中国移动省级性能管理系统互联网端到端专题的功能梳理,更系统、更合理、更有效的规范和指导省公司性能管理系统建设。
本规范从流量流向、流量成份进行分析,通过整合流量流向系统和DPI系统的数据,建立关联的数据分析模型,从而有效支撑互联网流量结构调整、网络规划建设、流量控制和IDC资源引入效率的工作开展。
基于信令的数据挖掘分析模型的研究与应用
基于信令的数据挖掘分析模型的研究与应用【摘要】本文旨在探讨基于信令的数据挖掘分析模型,首先介绍了研究背景、意义和目的。
接着从信令数据挖掘技术概述入手,详细分析了基于信令的数据挖掘模型构建过程。
然后探讨了信令数据在网络安全、商业决策和智能交通领域的应用,展示了其广泛的价值和潜力。
总结了基于信令的数据挖掘分析模型的研究成果,并展望了未来研究方向。
通过对信令数据的挖掘和分析,可以为各领域提供更深入的洞察和决策支持,促进相关领域的发展和创新。
【关键词】信令数据挖掘、模型构建、网络安全、商业决策、智能交通、研究成果、未来方向1. 引言1.1 研究背景基于信令的数据挖掘分析模型是一种结合了通信技术和数据挖掘技术的新型研究方向,随着信息化时代的到来,通信网络中产生的大量信令数据成为了宝贵的信息资源。
这些数据包含了用户的通信行为、位置信息、通信内容等多方面信息,对于分析用户行为、预测用户需求、优化网络服务等具有重要的意义。
而传统的数据挖掘技术在处理大规模信令数据时面临着挑战,因此基于信令的数据挖掘分析模型的研究具有重要的研究意义。
随着移动互联网的快速发展,人们对通信网络的需求也日益增长,如何更好地利用信令数据实现网络优化、安全监测、智能决策等已成为当前研究的热点问题。
基于信令的数据挖掘分析模型的研究具有重要的现实意义。
通过对信令数据进行挖掘分析,可以更好地理解用户行为规律,预测用户需求变化,提高网络服务质量,保障网络安全等,从而为推动通信网络的发展和智能化应用提供有力支撑。
1.2 研究意义研究意义:基于信令的数据挖掘分析模型具有重要的研究意义。
信令数据是大数据时代中的重要数据来源之一,包含了用户的通信行为和网络交互信息,对于理解用户行为和网络状态具有重要价值。
信令数据挖掘技术能够帮助挖掘数据中隐藏的规律和趋势,为网络管理、安全防护、商业决策等领域提供重要支持。
而基于信令数据挖掘的模型构建,不仅可以加深对网络运行规律的认识,还可以提高数据的利用价值和分析效率。
基于信令数据的客户感知评估与无线网络质量分析
基于信令数据的客户感知评估与无线网络质量分析朱涛;张丽珍;邵四清【期刊名称】《电信网技术》【年(卷),期】2011(000)004【摘要】随着网络业务和用户的不断发展,网络优化面临着新的挑战.传统的网管KPI指标已越来越难反映终端客户的业务感知,网络中经常出现网络指标良好,但用户主观感知差等问题.因此,需设计新的测量手段,对用户遇到的网络的问题,用户的网络感知进行评估,从而真实地反应网络质量.中国移动通信集团杭州分公司在省公司的大力支持与帮助下,充分利用中创信测科技股份有限公司信令监测系统强大的用户级监测能力,通过长期的时间努力,初步实现了对用户级、用户群等的感知指标评估.进一步,杭州分公司创新性地将用户级客户感知的分析方法应用到无线网络质量分析中去,为网优人员定位客户感知差的小区.rn基于信令系统的客户感知系统分析从接入性、保持性、完整性几个维度着手,分别从用户掉话、切换失败、主叫接通成功率、寻呼成功率、用户疑似单通串话、来电提醒及T305/308超时等8个方面进行分析.结合日常的维护优化经验,杭州分公司已探索出路测分析、政企VIP用户感知分析、政企VIP小区、区域维护分析及VIP用户投诉等多个常规分析项目.【总页数】9页(P48-56)【作者】朱涛;张丽珍;邵四清【作者单位】中国移动通信集团杭州分公司网络部;中国移动通信集团杭州分公司网络部;北京中创信测科技股份有限公司产品应用部【正文语种】中文【相关文献】1.浙江移动基于信令数据的语音质量分析(一) [J], 朱涛;邵四清2.浙江移动基于信令数据的语音质量分析(续一) [J], 朱涛;邵四清3.基于大数据分析的客户感知评估体系 [J], 葛松海4.基于客户感知的无线网络选址评估方法 [J], 陈建刚;肖清华;汪伟5.面向客户感知的5G无线网络评估体系研究 [J], 冯延钊;张沛;王康;苏雷因版权原因,仅展示原文概要,查看原文内容请购买。
中国电信FDD 4G VoLTE语音感知MOS质量问题分析和优化提升的研究
中国电信FDD4G VoLTE语音感知MOS质量问题分析和优化提升的研究军(中国电信集团公司衡水分公司河北衡水053400)摘要:随着终端、基站、EPC、IMS网元的大量端到端性能及配合问题解决,VoLTE业务在接通率、掉话率指标均已经基本达到了CDMA网络的水平,接入性能和保持性能方面的感知得到了较大改善。
VoLTE作为LTE网络实现语音通话的最终方案,其通话质量、用户感知成为主要关注方向。
本文主要介绍了衡水电信网优团队针对VoLTE语音通话在无线层问题导致的丢弃包、时延问题进行分析、定位的基本思路、优化方法。
希望能够为网优工程师在VoLTE优化工作中提供帮助和支撑。
关键词:VoLTE;MOS;SEQ;QCI;GBR0引言中国电信FDD4G VoLTE引入从无线网、核心网、令网、承载网、用户数据等端到端的网络改变,使网络变得更加复杂,整个系统包含无线侧、EPC、IMS等涉及端到端的网元数量超过20多个,而且VoLTE业务引从了SIP协议。
图1电信VoLTE、2&3G、PSTN用户所承载的网元设备逻辑图中国电信FDD4G VoLTE语音包采用RTP协议对AMR WB(6.6K〜23.85K)9种速率自适应语音编码, RTP包头为12字节,UDP包头为8字节,P头为20(IPV4)&40(IPV6)字节,终端每20ds生成一个VoLTE语音包。
4G信号好的条件下VoLTE业务采用不可变速AMR-WB(23.85kbps)高清语音编码方式和编码性能更好的EVS编码来提升语音质量⑴#目前移动场景下,影响VoLTE语音质量评价MOS 值(Mean Opinion Score)和用户感知NPS的因素很多,需要对全网“三网元、两管道(无线+承载网)”关键因素开展端到端拉通优化,消除影响MOS值的编码性能、RTP丢包率、RTP时延和抖动等主要因素,到达提升用户感知和服务质量的目标。
中国电信为确保VoLTE语音业务服务质量和客户感知良好,制定《中国电信QCI业务分层策略》(表1),VoLTE的IMS信令QCI5(QoS Class Identifiar)级别最高,VoLTE业务QCI(1、2)其次,且承载要求的比特速率被网络“永久”恒定的分配类型,即使在网络资源紧张的情况下,相应的比特速率也能够保持。
运营商城域网网络质量及用户感知评价解决专项方案
运行商IP城域网接入网“最终一公里”质量及用户感知评价系统处理方案目录1.背景31.1.现实状况 (3)1.2.现有评定手段 (4)1.3.布署目标 (4)2.“最终一公里”布署提议 (6)1.1.设备布署示意拓扑图 (6)1.2.设备布署说明 (6)3.方案详解 (7)1.1.处理“最终一公里”维护问题 (7)1.2.宽带及宽带相关业务新装机步骤 (9)1.3.建立完善用户感知评定体系 (10)1.4.完善运行商故障申告及故障处理步骤 (11)4.测试触发网络优化机制 (12)1.1.网络基础质量优化 (12)1.1.1.时延指标 (12)1.1.2.丢包率指标 (12)1.1.3.吞吐量测试结果指标 (13)1.1.4.用户测速达标率支撑 (15)1.2.互联网业务质量测试 (17)1.1.1.DNS测试 (17)1.1.2.WEB访问测试 (18)1.1.3.文件上传下载测试 (22)1.1.4.邮件服务测试 (24)1.1.5.OTT业务质量测试 (26)1.3.仿真业务测试 (29)1.1.1.语音质量测试 (29)1.1.2.流媒体质量测试 (30)1.1.3.SIP测试 (31)1.背景1.1.现实状况IP城域网及接入网是运行商新一代面向多个业务、能够同时支持语音、视频、数据等多业务承载平台。
IP专网关键面对运行商本身业务系统,IP专网所承载业务系统要求含有封闭或半封闭特征,IP专网应提供对业务较高服务质量和安全可靠性确保。
现在,城域网、接入网日趋成为一个集语音、视频、数据等多个业务承载平台,目前家庭宽带互联网用户是运行商固定网收入关键起源,家庭宽带互联网用户收入占运行商固定网业务总收入百分比较高。
但和此同时,家庭互联网用户投诉却占总投诉亮比重很大,成为用户满意度提升瓶颈。
各运行商对家庭宽带互联网用户份额抢占愈演愈烈,价格已经不再是最终用户考虑唯一原因,接入网络稳定性、可靠性已经成为终端用户最先考虑问题。
基于信令的数据挖掘分析模型的研究与应用
基于信令的数据挖掘分析模型的研究与应用【摘要】本文旨在探讨基于信令的数据挖掘分析模型的研究与应用。
首先从引言部分介绍了研究背景、研究意义和研究目的。
接着在正文部分详细讨论了信令数据挖掘的理论基础、模型构建、实际应用表现、在信息安全领域的应用以及用户隐私保护的平衡。
最后在结论部分总结了基于信令的数据挖掘分析模型的研究成果、应用前景和发展方向。
通过对信令数据挖掘的深入探讨,可以为相关领域的研究和应用提供理论支持和实践参考,推动数据挖掘技术的发展,提升信息安全保障水平。
【关键词】信令数据挖掘、分析模型、研究、应用、理论基础、构建、实际应用、信息安全、用户隐私、保护、平衡、成果、前景、发展方向。
1. 引言1.1 研究背景随着通信技术的发展和普及,人们在日常生活中产生了大量的通信数据,其中包括电话通话记录、短信记录、网络传输数据等。
这些通信数据中蕴含着大量有价值的信息,如用户行为模式、偏好、社交关系等,对于提高服务质量、个性化推荐、信息安全等方面具有重要意义。
数据挖掘技术的应用已经在各个领域中得到广泛应用,其中基于信令的数据挖掘成为研究的热点之一。
通过挖掘通信数据中的隐藏信息,可以为运营商提供用户行为分析、精准营销、欺诈检测等服务;同时也可以为政府部门提供犯罪侦查、情报监控等支持。
在利用通信数据进行数据挖掘的过程中,也面临着一系列挑战和问题。
其中包括数据量大、数据质量低、数据隐私泄露等问题,对于如何构建有效的数据挖掘模型、保护用户隐私等方面提出了新的挑战。
研究基于信令的数据挖掘分析模型,探索其应用在不同领域中的潜力与局限性,具有重要的理论和实践意义。
1.2 研究意义基于信令的数据挖掘分析模型的研究具有重要的意义。
随着互联网的普及和移动设备的普及,人们在日常生活中产生了大量的数据。
这些数据包含了丰富的信息,可以帮助我们更好地了解用户行为、市场趋势、社会活动等方面。
通过运用数据挖掘技术对信令数据进行分析,可以挖掘出其中隐藏的规律和趋势,为企业决策和社会发展提供重要参考。
中国联通网优中心商冶:基于用户感知移动网络质量评估与监控体系
3G牌照发放两年多来,网络规划优化越来越成为大家关注的一个热点话题,特别是多种网络并存与竞争环境下,提升用户感知正逐渐成为电信业努力的方向。
为此,中国电子信息产业发展研究院和通信产业报主办了“2011通信网络规划优化大会”,以“多元网络优化和用户感知提升”为主题,探讨后3G时代网络规划优化的现状、方法与发展趋势。
下面由中国联通(600050,股吧)网优中心核心网优化处经理商冶演讲,主题为“基于用户感知移动网络质量评估与监控体系”。
商冶:尊敬各位领导、各位专家、各位同仁上午好。
首先我非常感谢大会给我们这些业内同事和同行提供这么一个交流和学习的机会,并且我也想借此机会对刚才受到表彰中国联通七个分公司表示祝贺。
下面由我来代表中国联通总部网优中心把我们对用户感知一些认识以及我们正在开展一些工作跟大家做一个介绍。
我的介绍分成三部分,首先是我们对于用户感知基本的认识和我们认为网优工作和用户感知之间的关系。
大家知道,在积累行业竞争背景之下,其实用户发展是越来越困难,TMF指出用户忠诚度和用户停留时间是跟运营商的利润产生直接关系,我们非常认可这个观点。
用户忠诚度其实和很多方面有关系不光是质量,包括产品设计,宣传、用户体验、资费等等。
从网优工作本身出发应该更关注客户体验,这是我们讨论的主题之一。
从现在的情况来看我们认为在业界还没有一个很完整的QoE的现成的研究成果,理论东西多,实践东西少,是一个共同难题。
我们认为移动互联网在用户感知方面做的工作远远落后于互联网。
结合到我们日常网络优化,我们认为有四方面挑战,首先是移动互联网今天业务种类越来越丰富,用户爱好和行为不断变化,而且用户对于3G业务预期越来越高。
目前我们基于网络KPI的优化目标与用户需求实际上差距越来越大。
这些KPI平时既用于网络优化和维护,也用于对分公司考核。
KPI越来越高,已经到了99.9,甚至百分之百,用户不对指标进行认可。
再有就是语音业务跟传统的KPI之间的关系是比较紧密的,基本上KPI是可以反映语音业务。
网络服务质量的评估与分析
网络服务质量的评估与分析如今,互联网已经成为了人们生活中不可或缺的一部分,网络服务的质量也成为了各大企业和机构争相优化的重要内容。
而如何评估和分析网络服务质量,成为了技术上的关键问题。
本文将介绍网络服务质量的相关概念,分析现有的评估方法,探讨未来的发展方向。
一、网络服务质量的概念网络服务质量(Quality of Service,简称QoS)是指在网络上,保障某些应用或者用户的网络服务质量。
网络服务质量的内容包括带宽、时延、丢包率等方面,不同的应用有不同的网络服务质量需求,因此网络服务质量的评估也需要有所区分。
网络服务质量的评估可以从一下几个方面考虑:(1)带宽:带宽是指网络传输的数据量,是衡量网络服务质量的重要指标。
网络服务的质量与带宽有很大的关系,如果带宽不足,可能会导致网络拥堵,从而降低网络速度和质量。
(2)时延:时延是指网络数据从发送方到接收方所需的时间,包括传输延迟、处理延迟、排队延迟等。
时延对于某些应用如在线游戏、视频会议和交易等影响很大,需要保证网络时延的稳定性。
(3)丢包率:丢包率是指在网络传输中,发生数据包丢失情况的概率。
丢包率对于在线游戏、视频播放等应用来说,会影响显著的用户体验。
二、网络服务质量的评估方法网络服务质量的评估可以从多个角度入手,例如基础设施层面、应用层面、传输层面等多个方面进行评估。
(1)基础设施层面评估基础设施层面是指网络设施和网络应用的整体架构。
评估基础设施层面主要需要考虑网络的覆盖范围、带宽使用情况、设施规划等因素。
这类评估方式更加适合于网络建设的初期阶段的网络服务质量评估。
常用的评估方法包括网络拓扑分析、性能测试等。
(2)应用层面评估应用层面的评估是指根据不同应用的特点,对网络服务质量进行评估。
不同的应用可以有不同的服务质量需求,例如对于在线游戏和实时视频来说,需要保证网络时延的低延迟和丢包率的稳定性,而对于大规模重要数据传输来说,带宽则成为了首要问题。
基于信令大数据支撑用户VoLTE 感知分析方法
基于信令大数据支撑用户VoLTE 感知分析方法作者:毛蕊利来源:《中国新通信》 2020年第17期毛蕊利中国移动通信集团河南有限公司【摘要】本文主要针对用户处于LTE网络环境下的使用VoLTE高清语音业务的感知问题进行了深入的探讨,针对VoLTE用户感知提升缺乏支撑的问题,研究VoLTE信令,拉通多接口数据,实现用户注册、接通、切换、掉话、语音质量多个方面的分析与定界。
最终发现网络问题,提高网络质量,提升用户感知。
【关键词】 XDR信令 VoLTE 5G NSA 端到端分析用户感知问题定界网络质量一、概述VoLTE基于IMS实现语音控制,全部业务数据承载于4G网络之上,为用户了提供高清语音业务。
但是由于每次业务流程均涉及用户、终端、无线、传输、EPC、IMS、CS、PTN等众多网元,需要数次信令交互才能完成,因此VoLTE投诉分析困难、问题定界缺乏依据的问题越发突出。
为保障客户感知,为问题定界提供依据,亟需建立一套面向用户感知的VoLTE业务一体化质量分析体系。
河南移动网管中心基于XDR信令进行了深入的探索和实践,总结出了相应的规则和方法并在全省进行推广。
二、研究背景网络规模日益扩大,网络结构更加复杂、网络流量增长迅猛,用户对网络依赖程度更高,对业务感知更敏感,目前的分析手段仍主要是基于小区粒度的质量分析,手段单一,无法洞悉业务感知。
语音业务流程复杂,网元众多,缺乏有力评估分析手段。
现网无线指标不断提升,网络覆盖不断完善,但现网用户投诉仍居高不下,用户满意度阶梯状下滑,重点场景深度覆盖不足问题凸显,竞对优势逐渐减小,品牌价值和核心竞争力面临挑战。
如何快速准确定位用户感知短板,降低用户投诉,提升网络满意度是工作的关键。
三、VoLTE感知定界3.1指标体系明确VoLTE业务质量性能指标集,包括指标定义、指标算法和指标劣化阈值。
目前VoLTE感知体系涵盖呼叫、注册业务及PCC相关网络指标,涉及EPS联合附着成功率、注册成功率、VoLTE接通率、呼叫建立时延、VoLTE掉话率、MOS值、eSRVCC切换成功率和eSRVCC切换时长8项KQI指标。
浅析无线网络的用户体验质量建模及性能优化
浅析无线网络的用户体验质量建模及性能优化郑侃;张月莹;王文博【期刊名称】《信息通信技术》【年(卷),期】2012(000)003【摘要】With the rapid development of the mobile internet services, demands of users and the types of services become increasingly diverse. The key on the success of a new service lies in how to provide good Quality of Experience (QoE) performance, which is also regarded as an important way to measure the acceptance of services for users. In this paper, we first provide a thorough introduction on the influence factors and assessment methods on QoE. Then, their features and drawbacks are analyzed. Next, state-of-art in the QoE-aware performance optimization is summarized. Finally, the future research on QoE is envisioned.%随着移动互联网业务的蓬勃发展,用户需求日益多样化,不断涌现各种无线新业务。
如何提供良好的用户体验质量(QoE),是无线新业务是否获得成功的关键,同时也是衡量用户对业务认可程度的重要方式。
文章首先对无线业务用户体验质量的影响因素和评价方法进行了介绍,然后分析了各种方法的特点和缺陷,并进一步总结了基于用户体验质量的性能优化领域的研究现状,最后展望了未来的研究前景。
LTE信令监测及互联网KQI指标规范
LTE信令监测及互联网KQI指标规范LTE(Long Term Evolution)是一种4G移动通信技术,它提供更快的数据传输速度和更低的时延,以满足人们对移动互联网的高带宽需求。
在LTE网络中,信令监测和互联网关键质量指标(Key Quality Indicator,KQI)的规范非常重要,可以帮助运营商监测网络的性能,及时识别和解决问题,提供更好的网络体验。
信令监测主要用于监测和分析网络中的信令流量和信令质量。
信令是指LTE网络中控制数据传输和资源分配的消息,在网络运行中起到重要的作用。
信令监测可以帮助运营商及时了解网络的状况,及时发现故障和异常情况,并对网络进行优化和改进。
LTE网络中的信令监测主要包括以下几个方面:1. 信令流量监测:监测信令流量的变化和趋势,包括接入过程中的信令流量、小区切换中的信令流量、控制信道的信令流量等。
通过对信令流量的监测,可以评估网络的负荷和带宽利用率,并根据需要进行网络优化。
2. 信令质量监测:监测信令的质量指标,包括信令的丢包率、时延、抖动等。
信令质量直接影响用户的通信质量和用户体验,因此对信令质量进行监测非常重要。
通过对信令质量的监测,可以及时发现信令丢失、时延过大等问题,并采取相应的措施进行优化。
3. 信令分析:对信令消息进行深入的分析和解读,以了解用户行为、网络性能等信息,并根据分析结果进行问题排查、优化和改进。
信令分析可以帮助运营商了解用户的需求和使用习惯,从而提供更好的服务。
互联网关键质量指标(KQI)是用来评估和衡量网络性能的指标,可以从用户的角度出发,反映用户对网络质量的感知。
在LTE网络中,常见的互联网KQI指标包括以下几个方面:1. 网络覆盖率:衡量网络信号的覆盖范围和强度,可以通过测量信号强度、覆盖面积等指标来评估。
2. 数据传输速率:衡量网络的数据传输能力,包括上行和下行速率。
数据传输速率的提升可以提高用户的上网体验。
3. 时延:衡量网络传输数据的延迟时间,包括网络接入时延、传输时延等。
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注 : 户 感 知 系 数 分 l2 3三 个 等 级 , 级 为 3 用 ,, 等 的 项 目对 用 户 感 知 影 响 程 度 最 大 , 2次 之 , 等 级 对 l 用 户 感 知 影 响 程 度 最 低 ,具 体 等 级 可 根 据 实 际 情 况
应 网络质 量 。 涛 、 丽珍 、 四 清 所撰 《 于信 令 数据 的客 户感知 评 估 与 无 线 网络 质量 分 析 》 文 朱 张 邵 基 一
介 绍 了 中 国 移 动 通 信 集 团杭 州 分 公 司在 省 公 司 的 大 力 支 持 与 帮 助 下 , 分 利 用 中 创 信 测 科 技 股 份 充
・
4 ・ 8
中创 信 测 技 术 专 栏
《 电信 网技 术 ) 0 1年 4月 第 4期 口 ) 1 2
为 了更 直 观 的表 现 客 户 业 务 使 用 感 知 情 况 , 客 对
1 路 测 用 户 感 知 分 析
路 测 用 户 感 知 分 析 是 基 于 信 令 监 测 系 统 结 合 客
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接 通率 % l00 0 0 100 0 0 1 00 0 0
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户 感 知 从 接 人 性 、 持 性 、 整 性 等 保 完 多维 度 进 行 分 析 。杭 州 分 公 司 从 2 0 08
户 业 务 感 知 受 损 度 进 行 等 级 评 分 ,采 用 百 分 制 按 优 秀 、 良、 优 良好 、 色 预 警 、 色 预 警 等 5档 进 行 分 档 黄 红
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用 户 H 2 7
有 限 公 司信 令监 测 系统 强 大 的 用 户级 监 测 能 力 , 通过 长期 的 时 间努 力 , 步 实现 了对 用 户 级 、 初 用户 群 等 的感 知 指标 评 估 。
摘 要
随 着 网络 业务 和 用 户 的 不 断发展 , 网络 优 化 面临 着 新 的挑 战 。传 统 的 网管 K I 标 P指
个 方 面进 行 分 析 。 结合 日常 的 维护 优 化 经 验 , 州分 公 司 已探 索 出路 测 分 析 、 企 VJ 杭 政 P用 户 感知
分析 、 企 VI 政 P小 区 、 区域 维 护 分析 及 VI P用 户投 诉 等 多个 常规 分析 项 目。
关键词 客 户感 知 感 知 体 系 VI 用 户 P VI 小 区 投 诉 P
已越 来越 难 反 映 终 端客 户 的 业务 感知 , 网络 中经 常 出现 网络 指标 良好 , 用户 主观 感 知 差 等 问题 。 但
因 此 , 设 计 新 的 测 量 手 段 , 用 户 遇 到 的 网 络 的 问 题 , 户 的 网络 感 知 进 行 评 估 , 而 真 实 地 反 需 对 用 从
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完 整 性
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表 3 每 用 户 各 项 指 标 统 计
用户 标识 用 户 A 用户 B 用户 c 语 音 业 务 总 数 3 0 2 9 1 8 主 叫未接 通 次 数 O 0 0
用 户 D 4 6
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编 者按 : 着 网络 业务 和 用 户 的 不 断发 展 , 随 网络 优 化 面 临 着新 的挑 战 。传 统 的 网管 KP 指 标 !
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已越 来越 难反 映 终端 客 户 的 业务 感知 , 网络 中经 常 出现 网络指 标 良好 , 用 户 主观 感 知 差 等 问题 。 但
因 此 , 设 计 新 的 测 量 手 段 , 用 户 遇 到 的 网 络 的 问 题 , 户 的 网 络 感 知 进 行 评 估 , 而 真 实地 反 需 对 用 从
恼人 非常恼人
年 的 摸 索 , 合 日常 的 维 护 经 验 , 果 显 著 , 效 地 提 结 效 有
高 了用 户 网 络 感 知 。 11 路 测 用户 感 知 体 系 介绍 .
13 内部 路 测 用 户 感 知 分 析 . 内 部 路 测 用 户 感 知 分 析 主 要 针 对 业 务 测 试 、 部 内 VI 户 感 知 指 标 分 析 ,分 别 从 前 面 所 提 的 8个 用 户 P用
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中创信测技术专栏
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基 于信令数据 的客户感知评估 与无线网络质量分析
信 令 监 测 客 户 感 知 指 标 分 别 从 接 人 性 、保 持 性 、
完 整 性 三 个 维 度 进 行 分 析 , 个 维 度 的 各 项 指 标 定 义 三 及 算 法 如 表 1所 示 。
感 知 维 度 进 行 统 计 ( 中 分 析 的用 户 群 组 可 以进 行 自 其 定 义) ,并 分 别 从 VI 户 每 天 的 指 标 情 况 、指 标 趋 P用 势 、 障 问 题 等 进 行 分 析 。下 面 取 某 天 的 日报 数 据 进 故
应 网络 质 量 。 中 国移 动 通信 集 团杭 州 分公 司在 省公 司 的 大力 支持 与帮 助 下 , 分利 用 中创 信 测科 充 技 股份 有 限公 司信 令 监 测 系统 强 大 的 用户 级 监 测 能 力 , 过 长期 的 时 间努 力 , 步 实现 了对 用 户 通 初
级 、 户群 等 的 感 知指 标 评 估 。 一 步 , 州分 公 司创 新性 地 将 用 户级 客 户 感知 的分 析 方 法应 用到 用 进 杭 无 线 网络 质 量分 析 中去 , 网优人 员定 位 客 户 感知 差 的 小 区。 为 基 于信 令 系统 的 客 户 感 知 系统 分析 从 接 入 性 、 持 性 、 保 完整 性 几 个 维度 着手 , 别从 用 户掉 分 话 、 换 失败 、 叫 接 通 成 功 率 、 呼 成 功 率 、 户 疑 似 单 通 串话 、 电提 醒及 T 0 /0 切 主 寻 用 来 3 53 8超 时等 8
再 进 行 细 化 。 用 户 感 知 度 =用 户 感 知 指 标 值 X 用 户 感 知系数 。
12 客 户 感 知 等 级 评 价 .
表 1 信 令 监 测 客 户 的 感 知 指 标
感知类 型 指标名称 接入性
保持性
数据来源 时间粒度 用户感知 加权系数 每用户 寻呼无响应数 = 呼无 响应 次数, 寻 ( 用户样本数× 信 令监测 天 1 用户总话务量1 每 用户 主 叫 未接 通 数 = 叫振 铃 前 呼损 次数 , 户 样 本 信 令 监 测 天 主 ( 用 1 数 × 户 总话 务 量 ) 用 正 常 呼 叫平 均 接 续 时 延 = 常 呼 叫接 续 时 延总 和/ 常 呼 信 令 监 测 天 正 正 1 叫次 数 每用户掉话数 = 掉话次 数/ ( 用户样本数× 用户总 信 令监测 天 3 话务量) 每 T 0 /3 8超 时次 数 = 3 5 3 8 时 次数 , 户 样 本 信 令 监测 天 3 5T 0 T 0T 0 超 ( 用 2
数× 用户 总话 务量 每 用 户 疑 似 单通 串话 数 = 似 单 通 串 话 次 数, 户 样 本 数 信 令 监 测 天 疑 ( 用 × 户 总 话务 量) 用 平 均每用户 切换 失败数 =3换失败 次数, t  ̄ J f 用户样本数 × 用 信 令监测 天 户 总 话 务 量 每 用 户 来 电提 醒 数 = 电提 醒 次 数, 户 样 本 数 × 来 ( 用 用 信 令 监 测 天 户总话务量)
败 率 % 响 应 数 功 率 % 00 0 0 l00 0 O O 0O 0 0