移動(dòng)用戶行為模型的研究與應(yīng)用

（中國移動(dòng)通信集團(tuán)廣東有限公司中山分公司， 中山 528400）

移動(dòng)用戶行為模型的研究與應(yīng)用

鐘其柱，黃志豪，梅艷

（中國移動(dòng)通信集團(tuán)廣東有限公司中山分公司， 中山 528400）

中國移動(dòng)用戶對通話質(zhì)量的要求越來越高，通話區(qū)域也日益廣泛和復(fù)雜。識(shí)別用戶通話中的具體場景，建立有效的用戶行為模型，進(jìn)行針對性的網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化，是挽留客戶的重要手段。本文研究的內(nèi)容，首先在Nb/Mc接口以鏡像的方式采集信令和媒體，分析數(shù)據(jù)所包含的用戶位置信息；然后運(yùn)用統(tǒng)計(jì)的方法建立不同用戶場景的行為模型；最后使用該模型對全網(wǎng)的移動(dòng)用戶進(jìn)行場景分類，進(jìn)行通話質(zhì)量的分析。

用戶模型；網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化；Nb/Mc口；通話質(zhì)量

移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)處于并將長期處于快速發(fā)展階段，網(wǎng)絡(luò)規(guī)模不斷擴(kuò)大、移動(dòng)用戶數(shù)迅速增加，用戶對移動(dòng)通話質(zhì)量的要求也越來越高[1，2]。網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化是運(yùn)營商后續(xù)提高網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量的重要手段，是一個(gè)對網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)分析、制訂優(yōu)化方案、實(shí)施網(wǎng)絡(luò)調(diào)整和驗(yàn)證結(jié)果的過程[3]。但現(xiàn)有的網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化手段主要是通過客戶投訴，基站優(yōu)化等較為滯后的手段[4，5]。目前還沒有對用戶進(jìn)行分類統(tǒng)計(jì)，研究各種場景的用戶在不同的環(huán)境下的通話質(zhì)量[6]。

本文的主要工作就是根據(jù)現(xiàn)網(wǎng)中所有用戶的通話行為作為對象，按通話所處的位置進(jìn)行分類，研究判斷歸屬模型，最后在模型內(nèi)運(yùn)用PESQ算法進(jìn)行MOS值的計(jì)算，評估通話質(zhì)量[7，8]。目的是給無線網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化中心提供針對性的優(yōu)化的數(shù)據(jù)，進(jìn)一步提高網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量。這在國內(nèi)外還處于空白，所以有較高的研究價(jià)值[9]。

移動(dòng)用戶在通話中的用戶場景主要有室內(nèi)、室外，在室外時(shí)因?yàn)檫\(yùn)動(dòng)的工具不同而分為高速、中速和低速，在室內(nèi)時(shí)根據(jù)樓層的高低會(huì)有高處和低處等。對不同的場景首先總結(jié)出以下特征：

室內(nèi)/室外模型：室內(nèi)和室外用戶涵蓋了所有的移動(dòng)用戶，這是最基礎(chǔ)的劃分。通過實(shí)際網(wǎng)絡(luò)覆蓋情況來看，室內(nèi)用戶有可能會(huì)接入到微蜂窩，也有可能會(huì)接入到室外宏基站；但室外用戶一般不會(huì)接入到室內(nèi)微蜂窩。故本階段定義為按判定室內(nèi)通話模型，包括用戶接入微蜂窩的、接入宏基站的；除判為室內(nèi)用戶的其余通話均判為室外模型。

高速/中速/低速模型：在室外，用戶的場景主要是按速度劃分。速度模型反映的是用戶通話過程中位置移動(dòng)的快慢，所以速度模型可基于切換過程的速度進(jìn)行計(jì)算。模型可用假定連續(xù)兩次切換的時(shí)間即為經(jīng)過一個(gè)小區(qū)的時(shí)間，小區(qū)直徑除以時(shí)間就可得到速度。再根據(jù)速度，按不同閾值進(jìn)行判定建立速度模型。根據(jù)日常經(jīng)驗(yàn)，暫定閾值如下（閾值可調(diào)）：

高速：≥60 km/h；中速：30～60 km/h；低速：≤30 km/h。

當(dāng)用戶的通話行為被判斷為室外模型時(shí)，才會(huì)繼續(xù)細(xì)分高速/中速/低速。

高處/低處模型：按用戶所在的海拔高度，可以建立高處/低處等2個(gè)模型。這兩個(gè)也是相對的模型，判定高處后，其余的補(bǔ)集可認(rèn)為是低處。因用戶在建筑物中所處的位置，會(huì)影響手機(jī)能接收到的信號(hào)，例如用戶在窗邊，就算信號(hào)復(fù)雜，也不一定會(huì)觸發(fā)切換，如用戶在遠(yuǎn)離窗邊，那么信號(hào)就相對干凈了，也就不會(huì)觸發(fā)切換，因此很難通過切換的頻次來判斷是高處用戶。本階段判斷的高處，僅限于在高層建筑物中有高層室內(nèi)小區(qū)覆蓋的場景，當(dāng)用戶占用高層室內(nèi)小區(qū)，即判為高處用戶，其他均為低處用戶。

1 模型定義

基于前言的分析，7大類型的用戶行為模型，區(qū)分室內(nèi)室外兩種模型后，還可以歸納成以下5種絕對模型，并分析各自的特征：

（1） 高處模型：占用高層覆蓋室內(nèi)小區(qū)的。

（2） 室內(nèi)模型：業(yè)務(wù)發(fā)生于室內(nèi)覆蓋小區(qū)的，以及發(fā)生于建筑密集區(qū)域的，雖然占用宏站小區(qū)，但所占小區(qū)組能形成共同覆蓋區(qū)域的。

（3） 高速移動(dòng)模型：跨越一個(gè)完整TA(550 m)用時(shí)不多于33 s的；或者存在大量切換、且小區(qū)呈鏈狀分布，按小區(qū)物理半徑位置計(jì)算平均速度在60 km/h以上的。

（4） 中速移動(dòng)模型：跨越一個(gè)完整TA(550 m)用時(shí)不多于66 s且多于33 s的；或者有切換、且小區(qū)呈鏈狀分布，按小區(qū)物理半徑計(jì)算平均速度在30～60 km/h的。

（5） 低速移動(dòng)模型：跨越一個(gè)完整TA(550 m)用時(shí)多于66 s的；或者有切換、且小區(qū)呈鏈狀分布，按小區(qū)物理半徑計(jì)算平均速度在5～30 km/h的。

根據(jù)現(xiàn)網(wǎng)用戶的特點(diǎn)，從區(qū)域、速度和高度等3個(gè)維度把用戶行為模型劃分為室內(nèi)/室外模型、高處/低處模型、高速/中速/低速運(yùn)動(dòng)模型等7個(gè)大類，如圖1所示。

圖1 用戶行為模型的分類示意圖

2 研究原理

本研究的數(shù)據(jù)基于Nb、Mc兩個(gè)接口，其中Nb接口的內(nèi)容為媒體流信息，不同的用戶行為在Nb口上可能會(huì)有不同的話音質(zhì)量，但還不能夠直接使用Nb口上的數(shù)據(jù)建立用戶行為模型；而Mc接口中的媒體控制信息H.248數(shù)據(jù)也屬于管理IP類實(shí)體的范疇，對模型判定不可或缺。

經(jīng)對不同接口數(shù)據(jù)的分析，發(fā)現(xiàn)Mc口中的A接口消息是用戶行為模型研究的基礎(chǔ)。A接口過程可以分為CM、MM、RR、補(bǔ)充業(yè)務(wù)和短消息等幾類。其中：補(bǔ)充業(yè)務(wù)和短消息都屬于用戶應(yīng)用層面；RR是無線資源管理層面，不涉及具體無線信息，對用戶模型區(qū)分無貢獻(xiàn)；CM處理的呼叫過程時(shí)長通常會(huì)較長，故可嘗試按其過程中是否發(fā)生了位置變化來輔助判定用戶行為模型；而通過MM則能知道用戶所在小區(qū)的變化情況，對用戶位置的移動(dòng)判定有幫助，可作為模型判定的輔助手段。

因技術(shù)在國內(nèi)甚至國際均沒有相關(guān)的理論研究基礎(chǔ)，故本階段主要基于CM、MM等業(yè)務(wù)來建立用戶行為模型，具體過程包括呼叫、切入/切出/內(nèi)部切換等4個(gè)方向。而數(shù)據(jù)接入流程圖如圖2所示。

3 辨別流程

圖2 移動(dòng)用戶行為模型的數(shù)據(jù)采集圖

現(xiàn)網(wǎng)無線統(tǒng)計(jì)TCH平均占用時(shí)長約40 s，為能得到切換數(shù)據(jù)，需要保證通話時(shí)長大于40 s，暫定僅對通話時(shí)長大于等于60 s的通話行為進(jìn)行模型判別。

根據(jù)以上各類模型的定義，結(jié)合實(shí)際的研究技術(shù)水平，將模型判定處理流程設(shè)計(jì)如圖3所示。

根據(jù)用戶行為模型的分類和流程圖，我們使用軟件編程實(shí)現(xiàn)了用戶模型的自動(dòng)化判斷。驗(yàn)證的主要方法是現(xiàn)場實(shí)測，然后記錄類型，然后比對程序的判斷結(jié)果，具體操作如下：

安排撥測人員在現(xiàn)網(wǎng)不同區(qū)域中模擬各種通話行為（室內(nèi)、室外；高處、低處；高速、中速和低速），并記錄本次所處位置及行為類型，如表1所示，每種模型進(jìn)行了100次測試，總測試達(dá)700次。然后通過判別系統(tǒng)對Nb/Mc信令進(jìn)行分析，對撥測行為使用軟件進(jìn)行分類，以此驗(yàn)證和優(yōu)化模型的準(zhǔn)確性。

圖3 用戶行為模型技術(shù)實(shí)現(xiàn)流程圖

表1 模型測試判斷記錄表

4 研究成果

通過實(shí)際撥打測試，驗(yàn)證模型判定準(zhǔn)確性，結(jié)果如表2所示。

從表2可知，高速、高處、室內(nèi)微蜂窩誤判率均為0，現(xiàn)網(wǎng)判定結(jié)果真實(shí)有效；室外中速、普通用戶誤判率不超過15%，說明模型準(zhǔn)確可用。

針對撥打測試驗(yàn)證準(zhǔn)確的用戶模型，提取現(xiàn)網(wǎng)數(shù)據(jù)（選取中山五分之一的用戶，100萬戶）分析各類模型用戶感知結(jié)果如圖4所示。

從圖4可以看出，本文所設(shè)計(jì)的模型判別流程有效可用。對于室內(nèi)外模型，室內(nèi)人數(shù)占80%以上；對于室內(nèi)高低處模型，樓層低的用戶占90%以上；對于速度模型，中速運(yùn)動(dòng)用戶占80%以上。這與中山的人員分布和城市結(jié)構(gòu)相吻合[10]。

從模型內(nèi)的話音質(zhì)量評估分析得出，從用戶感知的角度，室內(nèi)(微蜂窩)比室外質(zhì)量好；室內(nèi)低處比高處質(zhì)量好；室外中低速比高速質(zhì)量好。但總體來看，移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)的通話質(zhì)量MOS值均在3.0以上，整體質(zhì)量較好[11，12]。

用戶行為模型屬于超前研究，在國內(nèi)國外都屬于創(chuàng)新性研究，理論基礎(chǔ)、實(shí)現(xiàn)技術(shù)和應(yīng)用得都有待于我們的探索。在研究的過程中，愛立信工程師也加入團(tuán)隊(duì)做相關(guān)的研究。

表2 用戶行為模型評價(jià)結(jié)果

圖4 用戶行為模型不同用戶的感知示意圖

5 結(jié)論

新的用戶行為判別流程可以準(zhǔn)確定位哪些用戶在通話過程中是在道路上移動(dòng)的，哪些是靜止的。通過整理不同時(shí)段的用戶行為模型，可以掌握不同時(shí)段的用戶行為數(shù)據(jù)，例如在上下班時(shí)間，室外用戶比室內(nèi)用戶多，從而進(jìn)行針對性的網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化。本研究的結(jié)論主要有以下幾個(gè)方面：

（1）依據(jù)現(xiàn)網(wǎng)實(shí)際用戶無線環(huán)境的類型，定義了室內(nèi)、室外2個(gè)大類、以及室內(nèi)高處、低處，室外高速、中速、低速5種具體用戶行為模型；

（2）以Nb/Mc口數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，初步制定并實(shí)現(xiàn)了基于通話的用戶行為模型判定算法；

（3）驗(yàn)證了7大模型的準(zhǔn)確度，對判定結(jié)果較為準(zhǔn)確有效用戶模型，給出了模型內(nèi)的客戶感知評價(jià)；

（4）后續(xù)完善用戶行為模型算法，提高算法的準(zhǔn)確度，基于用戶所有通話來判定各段時(shí)間內(nèi)用戶歸屬的模型；

（5）嘗試分析TD-LTE用戶模型，為網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化提供準(zhǔn)確細(xì)分的用戶感知評價(jià)數(shù)據(jù)。

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Research and application of mobile user behavior model

ZHONG Qi-zhu, HUANG Zhi-hao, MEI Yan
(Zhongshan Branch of China Mobile Group Guangdong corporation, Zhongshan 528400, China)

China Mobile users are demanding higher call quality increasingly, communication area becomes more broad and complex too. Identify the users specific call scenario create a valid user behavior model, targeted network optimization, which is an important means to retain customers. This paper research, f rstly, collected signaling and media by the mirror way on Nb/ Mc interfaces, analyzed users location information included in the data, then created different user scenarios behavioral model by using statistical methods, f nally using the model of the mobile user's entire network for scene classif cation, and analyzed the communication quality.

users model; network optimization; Nb/ Mc interfaces; communication quality

TN929.5

A

1008-5599（2014）07-0072－05

2014-03-17