TD-LTE信令数据准确性核查方法

TD-LTE信令数据准确性核查方法
李宝磊;沈亮;戴鹏程;任晓华
【摘要】随着TD-LTE网络的建设和大数据技术的逐渐成熟,基于TD-LTE信令数据进行网络质量分析已然成为当前趋势.通过采集海量XDR话单进行用户感知和网络性能分析,正在成为一种越来越重要的分析手段.数据源的完整性和准确性是分析的基石,文章分析数据采集的关键字段,制定核查算法,应用于当前信令分析系统.【期刊名称】《电信工程技术与标准化》
【年(卷),期】2017(030)002
【总页数】6页(P22-27)
【关键词】大数据;信令;TD-LTE
【作者】李宝磊;沈亮;戴鹏程;任晓华
【作者单位】中国移动通信集团设计院有限公司,北京100080;中国移动通信集团设计院有限公司,北京100080;中国移动通信集团设计院有限公司,北京100080;中国移动通信集团设计院有限公司,北京100080
【正文语种】中文
【中图分类】TN929.5
随着TD-LTE网络的大规模建设和逐渐成熟，以及大数据存储分析等技术的兴起，通过采集TD-LTE信令数据、对海量用户数据进行关联分析，从而掌握网络性能成为可能。

TD-LTE信令数据具有覆盖全、容量大、话单清晰等特点，通过采集核心网各接口的XDR数据，即可进行用户质量和网络性能分析。

其中XDR是由CDR
演变而来的概念。

CDR是传统通信网中对通话过程中网络关键信息的记录。

XDR
是CDR概念的扩展，在本文中泛指对移动网络、承载网络中数据流量的关键信息记录，即流量日志，以用户会话为单位，一个会话形成一条XDR记录。

采集S1-MME、S1-U和MR的XDR数据，统计网络综合下载速率、主流热点业务、覆盖干扰等指标，能够及时发现用户感知及网络/业务层面的问题和短板，促进提升网
络质量。

目前全国很多省份已建设信令监测平台，根据一定的DPI（Deep Packet Inspection,深度报文监测）规则，将原始码流合成信令记录。

通过采集TD-LTE
信令对室内外、高铁/地铁等特殊场景的挖掘分析层出不穷，颇多亮点。

但数据源
的完整性和准确性一直是困扰信令分析的一大难点，尤其在当今TD-LTE网络建设甫始、监测手段不完整的情况下，对于结果异常的数据，分析人员一般采取筛除异常指标、取平均的方法进行抹平，但如何追根溯源发现问题，目前尚无可靠的办法。

准确全面的指标体系和关键算法只有建立在数据准确的基础上，才能使得结果准确可靠。

本文首先分析TD-LTE信令采集XDR话单S1-MME、S1-U和MR的关键字段，其次对部分关键字段制定关联算法和核查算法，在当前TD-LTE信令采集评估和多场景分析的应用下不断修正，探索一套数据核查的方法和体系。

1.1 S1-MME话单数据
S1-MME话单主要提供控制面信息，包括传送会话管理和移动性管理，完成S1
接口的无线接入承载控制、接口专用的操作维护等功能。

主要信息有上下文信息（IP地址、UE能力等）、用户身份信息（IMSI或TMSI、GUTI等）、切换位置
信息（Cell ID、TAC等）、E-RAB承载管理信息、NAS信息（附着、鉴权、寻呼、TA更新等）、S1接口管理信息（MME标识、负载均衡等）。

在TD-LTE信令监测分析系统中，MME话单的数据主要用来用户关联、统计切换指标等，因此需重点核查的字段如表1所示。

1.2 S1-U话单数据
S1-U在MME和eNode B设备间建立隧道，传送用户面数据业务。

包括通用话单、HTTP话单、VoIP话单、即时通信话单等，DPI统一规范中的18大类、675种小类业务均可在S1-U话单中进行分析统计，是进行业务维度分析的重要接口。

因此需要核查的重点字段如表2所示。

1.3 MR数据
MR数据可以进行弱覆盖和干扰等分析，对于发生业务的用户来说，如何从S1口用户事件映射到MR数据上，是关联的重点所在，这样可以将小区级扩展到具体位置（依据定位算法不同而有一定误差）。

MR数据和信令关联主要是利用时间窗口+MME Group ID +MME Code+ MME UE S1AP ID，这样可以唯一确定一个MME下的用户，或者利用时间+ECGI确定。

其中，MME UE S1APID是MME 在S1接口中UE的唯一标识，一般伴随 Attach、Detach、TAU、Service Request这些过程分配，过程结束后都会有一条“UE Context Release”消息来释放S1连接。

MME Group ID标识了组Pool以后的MME组编号，MME Code标识了MME的设备名称。

ECGI（E-UTRAN Cell Global Identifier）则为TD-LTE网络中小区标识符。

这样通过一段时间内（如1 h）的用户标识即可将S1接口和MR数据进行关联，从而也就赋予信令数据的位置信息。

需要注意的是：数据源的时间同步是MR和信令关联准确率的关键，由于部分ID 在一段时间内是可以复用的，MME和eNode B在一定资源池内随机分配，因此时间窗口大小的选择至关重要。

现网一般不会将MR采集设备和信令采集设备做时间同步，会导致二者时间差的问题。

MR标签需要核查的重点字段如表3所示。

S1接口的数据核查既要检查话单字段的完整性和准确性，又要检查字段之间关联的准确性。

前者的核查主要有字段填充率、字段填空率、超大异常率筛选等，后者需要设置关联算法，核查出异常值并予以剔除。

2.1 IMEI字段核查
终端IMEI库的维护主要来源有3种：一是各省公司根据自己的终端库提供的
IMEI终端库表，需要实时更新维护；二是通过HTTP话单字段User-Agent：终
端向访问网站提供的终端信息，包括IMEI、浏览器类型等进行学习更新；三是利
用互联网提供的IMEI库进行学习并更新。

因此IMEI字段的核查只需从IMEI库中进行对比，即可判断正确与否。

2.2 IMSI字段核查
IMSI的回填根据S11接口和S6a接口进行长期学习并回填的过程，当用户进行初始ATTACH、鉴权、寻呼等过程时，上报的信息必须包含IMSI，以此为基础进行后续TMSI和IMSI的关联回填。

核查算法是通过时间窗口+Cell ID+MME
UES1AP ID进行用户筛选，若出现多个IMSI则认为数据异常，因为同一时间同
一小区下不可能出现重复用户，否则为IMSI上报错误。

2.3 小区Cell ID核查
MME话单小区Cell ID问题可能出在两方面：基础工参数据和用户XDR中上报的数据。

核查方法如下。

首先根据基础工参计算各小区与邻区的平均距离，其次设定小区平均距离的M倍
作为此小区的限定距离。

异常工参小区核查：根据用户上报的小区号，计算平均小区距离，若大于限定距离则计数，超过一定比例后，则认为该小区工参有误。

如用户A和用户B均经过某
小区，计算发现该小区到其它小区距离大于限定距离，则认为该小区上报错误。

异常上报小区核查：计算用户相邻XDR（业务连续的一段时间内）上报的小区号，根据筛除异常后的工参计算相邻小区距离，大于限定距离则认为小区上报错误；例如某用户业务发生时经历的小区顺序为a-bc-d，计算得到a到b距离正常值范围内，b到c大于限定距离，c到d大于限定距离，则认为c上报有错误，以此类推。

对于第一步计算平均距离，可以先将小区分类，然后分别计算不同场景下的限定距离，如密集城区、校园等进行统一设置距离值，减少计算复杂度。

2.4 MME UES1AP ID、MME Code、MME GroupID核查
MME UES1AP ID、MME Code和MME Group ID是由MME进行分配的，三者可以确定MME下的唯一用户。

此3组ID的准确性影响最终用户关联率，因此采取现场测试和抓分组文件的方法进行验证，测试过程中通过开关手机飞行模式实现用户的Attach和Detach过程，后台跟踪该手机发生的业务和信令流程（以Trace文件和信令文件的形式提供），将Trace文件和信令流程进行对比，即可验证3组ID的分配是否准确。

2.4.1 MME话单和Trace的完整性和准确性
完整性核对以Trace文件中的MME UE S1AP ID为基准，在XDR话单中进行个数匹配，如图1所示，统计结果匹配率低于95%认为异常。

另外，由于采集MME话单的丢失也是造成关联率较低的原因之一。

准确性核对以一次Attach过程为例：Trace信令流程如图2所示。

可以看到：15:20:01的时候生成XDR话单中的3组ID是完全一致，包括时间也较为一致。

2.4.2 MR数据和Trace一致性
截取一次视频观看流程的Trace信令如图3所示。

可以看到：用户从16: 46:35秒开始请求Service，一直观看视频到17:04:26发起Release。

将3组ID进行对应以后，得到的所有MR数据：观看视频期间测量报告MR以5 s为周期进行上报，且开始时间和结束时间和Trace文件一致，说明设备之间时间同步做的较好。

数据的验证需要特别注意MME UE S1AP ID错填为eNode B UE S1AP ID的情况，该情况将对应不到用户的测量报告。

因为后者由基站进行分配，并不能标识MME下的唯一用户。

2.5 上下行分组长UL/DL Data核查
S1-U话单最重要的指标是下载速率，需要计算分组长和时间。

首先进行上下行分组长异常核查，如填充率、超大分组和异常值。

之后需要根据原始Pcap抓分组文件，人工计算上下行分组长和相关时延，与合成XDR话单进行核对。

其中HTTP
关键字段算法如表4所示。

本文探讨了TD-LTE信令数据进行完整性和准确性核查的相关算法和原理，针对不同数据源给出了一整套解决方案。

由于TD-LTE的信令监测分析需要关联多个数据源，带来的复杂度较大，大部分算法可以通过自动化程序实现，简单易行。

部分算法较为复杂，但涉及到的字段比较重要，因此需要重点关注。

部分算法需要实际现场测试并验证，才可以得到最终结果。

本文所述方法目前已应用于TD-LTE信令监测分析系统，后续会根据实际效果进行修正和调整，服务于中国移动TD-LTE信令分析。

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