基于大数据的用户感知数据挖掘

UE
e
Log
已定义邻区关系和
一维
32 M R.GsmNce 未定义邻区关系的
百度文库
UE
标识项
llBcc
GSM 邻区BCC
11
M R.TimingA 时间提前量 dvance
UE
一维
22
M R.T2SfnSf SFN-SFN 观察
nTime
时间差异
UE
一维，可选
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9
目录
背景及定位 LTE信令采集及数据挖掘 大数据分析及应用进展 下一步工作计划
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4
目录
背景及定位 LTE信令采集及数据挖掘 大数据分析及应用进展 下一步工作计划
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5
LTE大数据采集架构
UU UE
S1-MME
eNB
MME
S6a HSS
X2
S11
SGs
MSC
UU
S1-U
UE
eNB
S5/S8
SGW
PGW
Internet
通过采集S1-U、S1-MME、S6a、SGs接口信令数据，进行解码、串联和信令数据库构 建，实现基于信令信息的综合网络优化维护以及市场支撑应用。 目前现在是通过分光和镜像的方式接入，通过采集编解码程序处理后入到数据库。 后续可以对接集团规范DPI数据做上层应用。
llBcchno
GSM 邻区BCCH
UE
标识项
8
M R.UeTxPo wer
UE发射功率
UE
一维
19
M R.AmrDlB
AM R 12.2K下 行传输信道误块
lerLog
率
UE
已定义邻区关系和
一维
30
M R.GsmNce 未定义邻区关系的 llCarrierRSSI GSM 载波RSSI
UE
样本
9
M R.Received 上行载波总 TotalWideBa 接收功率
Node B
一维
20
M R.Cs64Dl CS64K下行误块
BlerLog
率
UE
ndPower
已定义邻区关系和
一维
31 M R.GsmNce 未定义邻区关系的
UE
标识项
llNcc
GSM 邻区NCC
10 M R.AoaAngl 天线到达角 Node B 一维 21 M R.PsDlBler PS下行误块率
E-UTRAN
X2
X2
获取用户IMSI， 增加IMSI回填 率，提高用户 经纬度适配率。
eNB
➢ 在以往的数据平台上，通过以上接口获取的信息大概可以分
➢ 突破以往只能获取小区位置信息，通过解析用户使用
为三类：
APP，获取了第四类关键信息：
1、时间：用户业务时间点、在线时长；
4、地点：获取用户经纬度。通过用户实际经纬度和其
13 M R.UtranSir
上行信噪比
Node B
一维
24
M R.TadvAo 时间提前量与天线
a
到达角
Node B
二维
3
M R.UtranTx 下行载波发
Power
射功率
Node B 一维
14
M R.UeSir
下行信噪比
UE
一维
25
M R.TdScPcc p chRscp
TD服务小区的主载 波P-CCPCH的接收
BlerLog
率
Node B
一维
28
M R.TdNcell
TD已定义邻区关系 和未定义邻区关系
Sc
的邻区扰码
UE
标识项
上行时隙干
已定义邻区关系和
7
M R.UtranTs 扰信号码功
Iscp
率
Node B 一维
18
M R.PsUlBler Log
PS 上行误块率
Node B
一维
29
M R.GsmNce 未定义邻区关系的
数据含义
测量设备 备注
1
M R.PccpchR
P-CCPCH的 接收信号码
UE
一维 12 M R.RxTime Rx 时间偏差 Node B
scp
功率
Dev
一维
M R.TadvPcc 时间提前量与接收
23 p chRscp
信号码功率
UE
二维
2
上行接收信 M R.UlRscp 号码功率
Node B
一维
pts
信号功率
Node B
一维
16
M R.AmrUlB
AM R 12.2K上 行传输信道误块
Node B
lerLog
率
一维
TD已定义邻区关系
27 M R.TdNcell 和未定义邻区关系
UE
Uarfcn 的邻区绝对载波号
标识项
6
M R.UeTsIsc
下行时隙干 扰信号码功
p
率
UE
一维
17
M R.Cs64Ul CS64K上行误块
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LTE网络MR数据采集
接口与采集方式
LTE信令监测采用空口软采 集+核心网硬采集的方案，
获取网络全接口的全量信令
采集数据源
Uu口（软采）
•全量MR
•全量RRC连接/ 管理信令 •DCI、UCI •PHR、TA等测量数据 •吞吐量等统计指标
序号 名 称
数据含义 测量设备 备注 序号 名 称
数据含义 测量设备 备注 序号 名 称
架构合理、功能完善、调整灵活
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6
LTE信令数据挖掘
S6a
HSS
MME / S-GW
S1-MME接口
获取控制面信
S1
息
主要包括TAC
和CI
S1
用于判断用户
的占用小区
X2
S6a接口
eNB
S1
S1
MME / S-GW eNB
S1-U接口
获取用户面信 息
用户经纬度、 业务类型、用 户流量、下载 速率、下载时 延等。
信号码功率
UE
样本
4
M R.UtranCo 下行码道发
dePower
射功率
Node B 一维
15 M R.UtranSir 信噪比目标值 t
RNC
TD已定义邻区关系
和未定义邻区关系
一维
26 M R.TdNcPc 小区的主载波P-
UE
样本
cpchRscp CCPCH的接收信号
码功率
5
M R.UtranUp UpPTS干扰
基于大数据的用户感知数据挖掘
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目录
背景及定位 LTE信令采集及数据挖掘 大数据分析及应用进展 下一步工作计划
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2
大数据将有力支撑LTE网络
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3
LTE信令分析定位
信令监测系统可以挖掘海量用户任务、地点、事件等要素，MRO测量数据 具备用户网络覆盖和质量等测量信息，而路测综合分析系统具备不同测试设 备测试数据全量管理和综合分析能力。通过将信令数据的XDR数据和MRO测 量数据按照一定规则结合并转换模拟成专业测试数据的格式即可实现模拟 DT/CQT，从而尽可能的部分替代专业测试数据，为测试数据分析提供更多、 更全、成本更低的数据源。进而在此基础上，扩展、开发更多的基于测试数 据方面的应用。
2、人物：IMSI / MSISDN（用户类型、特征）、终端（终端 他时间、人物、事件因素联合分析，形成用户大数据质量评
类型、价格、能力）；
估及模拟DT/CQT、多维度地理化分析等
3、事件：网络交互事件、性能（成功率、速率）、使用业务。
（业务类型、具体业务、动作、内容）
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准确度、解析率、APP方面成果-董增