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    高速鐵路移動(dòng)無(wú)線網(wǎng)絡(luò)全方位智能分析

    2020-11-13 15:21:30施巍巍谷俊江趙波
    江蘇通信 2020年5期
    關(guān)鍵詞:南站站臺(tái)車站

    施巍巍 谷俊江 趙波

    1.中國(guó)聯(lián)通江蘇省分公司;2.南京郵電大學(xué)

    0 引言

    當(dāng)前全國(guó)高鐵網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化工作已基本實(shí)現(xiàn)了問(wèn)題點(diǎn)的集中管理和管控,高鐵網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量逐步提升。但是高鐵網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量提升也逐漸呈現(xiàn)出了一定的技術(shù)瓶頸,主要體現(xiàn)在:(1)無(wú)法實(shí)現(xiàn)快速精細(xì)化分析,對(duì)高鐵網(wǎng)絡(luò)的分析仍停留在傳統(tǒng)大網(wǎng)的分析方式上;(2)無(wú)法直觀快速評(píng)價(jià)網(wǎng)絡(luò)性能,對(duì)網(wǎng)絡(luò)問(wèn)題點(diǎn)、網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量管控手段方面目前還以表格、數(shù)據(jù)等存儲(chǔ)為主;(3)用戶問(wèn)題分析過(guò)程復(fù)雜度高,對(duì)VIP用戶跟蹤目前還主要停留在用戶投訴后才去分析的被動(dòng)階段,無(wú)法事先主動(dòng)發(fā)現(xiàn)和反饋用戶投訴;(4)無(wú)法評(píng)價(jià)車廂內(nèi)用戶的真實(shí)感知,對(duì)高鐵車廂內(nèi)高鐵用戶的網(wǎng)絡(luò)感知評(píng)價(jià)分析,還主要依據(jù)對(duì)覆蓋高鐵小區(qū)的網(wǎng)絡(luò)性能分析,以網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量代表用戶感知;(5)高鐵網(wǎng)絡(luò)分析還停留“碎片化”階段,每個(gè)省只能分析本省路段網(wǎng)絡(luò)情況,不能實(shí)現(xiàn)跨省全線路分析能力,高鐵整條線路網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量分析“碎片化”。

    本文根據(jù)高鐵網(wǎng)絡(luò)特征,從用戶感知最敏感的高鐵車站(點(diǎn))和高鐵線路(線)兩個(gè)方面開(kāi)展分析和研究,總結(jié)出一套高適合高鐵網(wǎng)絡(luò)全方位網(wǎng)絡(luò)智能分析與優(yōu)化方法:1.實(shí)現(xiàn)車站站臺(tái)地理信息繪制和柵格化呈現(xiàn);2.實(shí)現(xiàn)高鐵跨?。ㄉ虾6危┓治雠c呈現(xiàn)能力;3.實(shí)現(xiàn)“車站和站臺(tái)”網(wǎng)絡(luò)性能地理化呈現(xiàn);4.引入“影響集中度”模型探索站臺(tái)擴(kuò)容標(biāo)準(zhǔn);5.實(shí)現(xiàn)“高鐵線路”形態(tài)的場(chǎng)景化分析與呈現(xiàn);6.實(shí)現(xiàn)用戶隨高鐵運(yùn)動(dòng)情況的場(chǎng)景化分析與呈現(xiàn);7.探索開(kāi)展高鐵用戶上網(wǎng)問(wèn)題智能分析;8.實(shí)現(xiàn)針對(duì)高鐵用戶感知場(chǎng)景化分析與評(píng)價(jià)。

    1 高鐵車站和線路網(wǎng)絡(luò)全方位智能分析思路

    根據(jù)高鐵網(wǎng)絡(luò)特征和傳統(tǒng)優(yōu)化高鐵網(wǎng)絡(luò)方法存在的問(wèn)題,從用戶感知最敏感的高鐵車站(點(diǎn))和高鐵線路(路)兩個(gè)方面開(kāi)展研究,探索高鐵全方位智能分析的新模式。圖1為高鐵網(wǎng)絡(luò)全方位智能分析思路流程圖,分別以車站為點(diǎn)、以線路為線,從“點(diǎn)、線”兩個(gè)維度進(jìn)行分析。

    1.1 高鐵車站和站臺(tái)場(chǎng)景化智能分析與呈現(xiàn)

    (1)利用Python開(kāi)源工具結(jié)合訪問(wèn)網(wǎng)站運(yùn)行特征,獲取高鐵車站整體的地理邊框信息、站臺(tái)中心經(jīng)緯度信息和所有列車運(yùn)行信息?,F(xiàn)有的網(wǎng)絡(luò)地圖平臺(tái)不提供站臺(tái)的地理邊框數(shù)據(jù),要根據(jù)站臺(tái)的中心經(jīng)緯度,運(yùn)用地球球面的區(qū)域經(jīng)緯度算法獲取站臺(tái)的邊框經(jīng)緯度信息。采用JavaScript實(shí)現(xiàn)高鐵車站和所有站臺(tái)場(chǎng)景繪制工作。

    (2)利用python的自動(dòng)FTP功能自動(dòng)對(duì)接網(wǎng)管,獲取高鐵車站網(wǎng)絡(luò)承載能力、網(wǎng)絡(luò)性能、覆蓋能力數(shù)據(jù)和網(wǎng)絡(luò)穩(wěn)定性能數(shù)據(jù),于在線地圖上精準(zhǔn)呈現(xiàn)高鐵車站和所有站臺(tái)的網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行狀態(tài)。

    (3)根據(jù)獲取的高鐵車站列車信息,運(yùn)用python的大數(shù)據(jù)分析能力分析全天分鐘級(jí)“列車聚合度”,根據(jù)對(duì)列車聚合度分析,并在列車主要運(yùn)行時(shí)段(6:00-22:00),對(duì)網(wǎng)絡(luò)分鐘級(jí)指標(biāo)跟蹤分析,實(shí)現(xiàn)“列車集中度”和“用戶感知集中度”聯(lián)合分析,探索制定高鐵車站擴(kuò)容模型標(biāo)準(zhǔn)。

    1.2 高鐵線路場(chǎng)景化智能分析與呈現(xiàn)

    高鐵線路網(wǎng)絡(luò)形態(tài)主要從網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行穩(wěn)定性,網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行資源可視化,網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行性能可視化和全線路覆蓋情況四個(gè)方面進(jìn)行分析與呈現(xiàn)。利用python爬蟲(chóng)手段采集高鐵小區(qū)的告警、覆蓋數(shù)據(jù)、基站可用資源和用戶感知數(shù)據(jù),運(yùn)用大數(shù)據(jù)分析呈現(xiàn)方式,實(shí)現(xiàn)高鐵線路所有網(wǎng)絡(luò)故障點(diǎn)及各類KPI、KQI及路測(cè)指標(biāo)場(chǎng)景化呈現(xiàn),可以更直觀、快速綜合評(píng)價(jià)高鐵整條線路的用戶感知和網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量。

    1.3 單用戶運(yùn)動(dòng)軌跡圖分析與呈現(xiàn)

    通過(guò)python爬蟲(chóng)手段采集多個(gè)數(shù)據(jù)平臺(tái)單用戶的駐留小區(qū)的信息,運(yùn)用開(kāi)源軟件工具實(shí)時(shí)跟蹤分析用戶業(yè)務(wù)(語(yǔ)音、Volte、數(shù)據(jù))在鐵路沿線小區(qū)的占用變化過(guò)程,對(duì)突發(fā)的網(wǎng)絡(luò)問(wèn)題快速形成有效的分析結(jié)果。

    1.4 車廂內(nèi)用戶分離分析與呈現(xiàn)

    根據(jù)高鐵用戶駐留基站小區(qū)信息和時(shí)間制定出高低速用戶分離算法,基于算法分離出高鐵車廂內(nèi)用戶,以這些用戶的實(shí)際感知分析網(wǎng)絡(luò)中存在的問(wèn)題,并根據(jù)這部分用戶分析評(píng)估全線網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量。

    1.5 高鐵用戶上網(wǎng)問(wèn)題智能化分析

    當(dāng)前高鐵用戶反映的問(wèn)題80%以上發(fā)生在車站候車室和站臺(tái),本次以南京南站站臺(tái)問(wèn)題為例,建立問(wèn)題分析流程和模型,可實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化分析該類問(wèn)題點(diǎn)。

    分析流程:

    (1)獲取到用戶使用號(hào)碼及問(wèn)題發(fā)生時(shí)間,并從相關(guān)系統(tǒng)上通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)化的方式獲取用戶占用小區(qū)和網(wǎng)絡(luò)資源;

    (2)通過(guò)開(kāi)源工具自動(dòng)獲取相應(yīng)網(wǎng)絡(luò)KPI和KQI信息,并建立數(shù)據(jù)庫(kù);

    (3)用戶占用網(wǎng)絡(luò)資源的主要KPI和覆蓋數(shù)據(jù)進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析;

    (4)通過(guò)車站投訴智能分析工具,評(píng)價(jià)和分析影響用戶感知的關(guān)鍵因素和原因。

    2 高鐵場(chǎng)景車站和線路全方位分析研究過(guò)程

    2.1 高鐵車站網(wǎng)絡(luò)形態(tài)分析與呈現(xiàn)

    2.1.1 高鐵車站物理形態(tài)地理化呈現(xiàn)

    (1)采用互聯(lián)手段獲取高鐵車站地理信息

    編寫python代碼模擬瀏覽器爬取高鐵車站邊框的經(jīng)緯度信息,然后對(duì)響應(yīng)的數(shù)據(jù)提煉,最終獲取車站的電子邊框信息并寫入Excel文件中。

    (2)南京南站整體和各個(gè)站臺(tái)地圖生成

    采用百度地圖開(kāi)放平臺(tái)上添加線和面的JavaScript源代碼編輯接口方式。用獲取的南京南站邊框經(jīng)緯度,使用百度地圖提供的JavaScript代碼接口,在網(wǎng)頁(yè)地圖上添加整體車站邊框圖層。另外地圖平臺(tái)不提供站臺(tái)邊框的經(jīng)緯度數(shù)據(jù),只能獲取到單個(gè)站臺(tái)的一個(gè)中心經(jīng)緯度,課題組通過(guò)中心經(jīng)緯度數(shù)據(jù),采用對(duì)地球北半球球面維度區(qū)域經(jīng)緯度算法,計(jì)算出站臺(tái)四角的經(jīng)緯度數(shù)據(jù),從而成功實(shí)現(xiàn)南京南站所有站臺(tái)邊框生成和呈現(xiàn)。

    2.1.2 高鐵車站網(wǎng)絡(luò)“多維度性能”分析與呈現(xiàn)

    (1)網(wǎng)絡(luò)性能指標(biāo)的自動(dòng)提取

    為了更加快速高效分析和呈現(xiàn)南京南站網(wǎng)絡(luò)性能,可通過(guò)Python代碼編程實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化從OMC網(wǎng)管采集和FTP下載網(wǎng)絡(luò)配置和網(wǎng)絡(luò)性能數(shù)據(jù)。下面以南京南站為例進(jìn)行說(shuō)明。

    (2)南京南站網(wǎng)絡(luò)地理化呈現(xiàn)

    提取南京南站邊框數(shù)據(jù)和指標(biāo)數(shù)據(jù)后,在地圖上南京南站的每個(gè)站臺(tái)區(qū)域被分為以下4個(gè)維度進(jìn)行指標(biāo)呈現(xiàn),根據(jù)指標(biāo)范圍來(lái)顯示不同的顏色,可以更加形象地了解當(dāng)前南京南站的總體網(wǎng)絡(luò)情況。

    ①影響用戶感知的網(wǎng)絡(luò)故障實(shí)時(shí)呈現(xiàn):

    可快速實(shí)時(shí)發(fā)現(xiàn)和跟蹤所有車站網(wǎng)絡(luò)故障告警情況,及時(shí)預(yù)警和推動(dòng)分公司快速解決。圖2為南京南站告警信息的地理化呈現(xiàn)圖,可以區(qū)分覆蓋不同站臺(tái)的RRU告警。

    ②用戶實(shí)時(shí)感知分析與呈現(xiàn)(平均單用戶速率Mbps,平均上網(wǎng)RTT時(shí)延):

    實(shí)現(xiàn)用戶感知最敏感的平均上網(wǎng)速率、平均上網(wǎng)時(shí)延等關(guān)鍵性能快速實(shí)時(shí)呈現(xiàn),動(dòng)態(tài)掌握車站網(wǎng)絡(luò)性能變化情況。圖3為南京南站下載速率和RTT時(shí)延區(qū)間圖,可以區(qū)分不同站臺(tái)的指標(biāo)。

    圖3 南京南站下載速率和RTT時(shí)延區(qū)間圖

    ③網(wǎng)絡(luò)負(fù)荷分析與呈現(xiàn)(PRB利用率,用戶數(shù)):

    常州的竹爐山房位居41處被寫仿的江南景觀榜首,西苑北海北岸、香山靜宜園、玉泉山靜明園、盤山靜寄山莊、清漪園、避暑山莊和紫禁城建福宮等7座皇家園林對(duì)其進(jìn)行了仿建。清漪園的清可軒、玉泉山靜明園的竹爐山房、香山靜宜園的竹爐精舍和避暑山莊千尺雪的茶舍均建于乾隆十六年,盤山靜寄山莊千尺雪的茶舍建于乾隆十七年春,或于室內(nèi)置有竹茶爐,或名稱源自竹爐山房。乾隆二十二年,乾隆帝在《汲惠泉烹竹爐歌疊舊作韻》詩(shī)中還寫道,“玉泉山房頗仿效,以彼近恒此遠(yuǎn)灌。”?

    通過(guò)典型的網(wǎng)絡(luò)負(fù)荷指標(biāo)“小區(qū)下行PRB利用率”、“單小區(qū)用戶數(shù)”,及時(shí)掌握車站網(wǎng)絡(luò)負(fù)荷情況。圖4為南京南站PRB利用率和用戶數(shù)區(qū)間圖,可以區(qū)分不同站臺(tái)指標(biāo)。

    圖4 南京南站PRB利用率和用戶數(shù)區(qū)間圖

    ④網(wǎng)絡(luò)覆蓋的呈現(xiàn)(10米x 10米柵格化RSRP和SINR):

    根據(jù)高鐵車站局部范圍內(nèi)用戶密度大、用戶話務(wù)集中度高的特性,首次引入10米x 10米MR覆蓋柵格分析,通過(guò)RSRP精細(xì)化分析站臺(tái)覆蓋問(wèn)題,通過(guò)SINR精細(xì)化分析站臺(tái)網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量。圖5為南京南站RSRP和SINR區(qū)間圖,可以區(qū)分不同柵格指標(biāo)。

    圖5 南京南站RSRP和SINR區(qū)間圖

    2.1.3 引入“影響集中度”模型,探索站臺(tái)擴(kuò)容標(biāo)準(zhǔn)

    (1)車站、車次信息的獲取

    (2)停靠列車車次集中度和網(wǎng)絡(luò)指標(biāo)關(guān)聯(lián)分析

    通過(guò)對(duì)南京南站每分鐘的列車??繑?shù)量進(jìn)行聚合計(jì)算,將其一天每分鐘列車聚合度與網(wǎng)絡(luò)主要指標(biāo)小區(qū)用戶數(shù)和PRB利用率進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析,分析發(fā)現(xiàn)車數(shù)與小區(qū)PRB利用率呈正向分布。

    (3)高鐵車站網(wǎng)絡(luò)擴(kuò)容模型分析

    引入用戶“感知影響集中度”分析思維,以全天影響用戶使用感知程度作為擴(kuò)容的重要判決因素。進(jìn)行1min粒度流量抑制分析,對(duì)比15min粒度,站臺(tái)流量抑制發(fā)生的更早,更能模擬站臺(tái)用戶突增情況。通過(guò)分析得出,隨著小區(qū)吞吐率的增加,下行單用戶速率明顯下降,即用戶需求受到抑制。

    通過(guò)列車聚合度分析發(fā)現(xiàn)列車運(yùn)行時(shí)間主要集中在6:00-22:00,以分鐘級(jí)指標(biāo)跟蹤得出如下擴(kuò)容標(biāo)準(zhǔn),以全天影響集中度30%為判斷依據(jù),即一天用戶感知受影響能容忍的程度不能超過(guò)30%(“影響集中度”表示站臺(tái)高負(fù)荷可容忍程度,可根據(jù)實(shí)際情況調(diào)整)。表1為根據(jù)“感知影響集中度”分析得到的高鐵小區(qū)擴(kuò)容標(biāo)準(zhǔn)模型。

    表1 高鐵小區(qū)擴(kuò)容標(biāo)準(zhǔn)

    2.2 高鐵線路網(wǎng)絡(luò)形態(tài)分析與呈現(xiàn)

    2.2.1 線路網(wǎng)絡(luò)穩(wěn)定性形態(tài)呈現(xiàn)

    通過(guò)Python自動(dòng)化實(shí)現(xiàn)手段,實(shí)時(shí)從網(wǎng)管獲取高鐵車站點(diǎn)活動(dòng)告警信息并進(jìn)行告警信息解析,經(jīng)過(guò)與工參信息匹配后得出告警網(wǎng)元?dú)w屬地市、高鐵線路以及經(jīng)緯度等信息,利用JavaScript接口實(shí)現(xiàn)告警地圖展示。

    2.2.2 線路網(wǎng)絡(luò)多維KPI質(zhì)量呈現(xiàn)

    通過(guò)將高鐵線路小區(qū)的KPI指標(biāo)(PRB利用率、小區(qū)單用戶平均速率、小區(qū)最大用戶數(shù)等數(shù)據(jù))進(jìn)行地理化呈現(xiàn),能快速評(píng)價(jià)全線路各路段網(wǎng)絡(luò)負(fù)荷情況、用戶速率情況等。

    2.2.3 線路網(wǎng)絡(luò)多維KQI指標(biāo)可視化呈現(xiàn)

    通過(guò)將高鐵線路小區(qū)的KQI指標(biāo)(用戶大頁(yè)面感知速率、RTT時(shí)延等)進(jìn)行地理化呈現(xiàn),能快速評(píng)價(jià)全線路各路段用戶實(shí)際體驗(yàn)情況。

    2.3 實(shí)現(xiàn)高鐵(某?。┛缡【W(wǎng)絡(luò)形態(tài)的場(chǎng)景化分析

    高鐵網(wǎng)絡(luò)具有網(wǎng)絡(luò)場(chǎng)景歸屬清晰、用戶對(duì)場(chǎng)景判斷明確的特征,全線路網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量有保障才能整體提升用戶感知。本研究打破傳統(tǒng)省份只分析本省路段高鐵網(wǎng)絡(luò)、整條高鐵分段分析零散破碎的現(xiàn)狀,實(shí)現(xiàn)具備整條線路網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量分析能力,為實(shí)現(xiàn)京滬以及其他高鐵線路全線跨省分析工作進(jìn)行探索。

    跨省數(shù)據(jù)采集與分析:

    (1)獲取某省段數(shù)據(jù),在江蘇進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析

    通過(guò)分析某省提供的滬寧高鐵用戶+位置+應(yīng)用業(yè)務(wù)數(shù)據(jù),與江蘇現(xiàn)網(wǎng)高鐵用戶業(yè)務(wù)預(yù)統(tǒng)表關(guān)聯(lián),通過(guò)用戶號(hào)碼聚類關(guān)聯(lián)合成滬寧高鐵用戶全線的業(yè)務(wù)軌跡數(shù)據(jù)。

    (2)后續(xù)計(jì)劃采用自動(dòng)化采集某省數(shù)據(jù)方式

    后續(xù)相關(guān)省可以通過(guò)FTP向中間接口機(jī)分發(fā)數(shù)據(jù)文件,江蘇本地集群通過(guò)數(shù)據(jù)解析程序?qū)崟r(shí)讀取文件,并入到集群數(shù)據(jù)庫(kù),再通過(guò)用戶號(hào)碼關(guān)聯(lián)實(shí)現(xiàn)滬寧全線路分析。

    2.4 高鐵單用戶快速分析

    通過(guò)從核心網(wǎng)接口獲取用戶占用小區(qū)信息(LAI/ECI),利用綜合分析方式匹配高鐵工參數(shù)據(jù),實(shí)時(shí)分析跟蹤用戶業(yè)務(wù)產(chǎn)生的相關(guān)小區(qū),從而實(shí)現(xiàn)對(duì)高鐵單用戶(或VIP用戶)的跟蹤分析,在第一步實(shí)現(xiàn)高鐵網(wǎng)絡(luò)形態(tài)場(chǎng)景化呈現(xiàn)的基礎(chǔ)上,關(guān)注業(yè)務(wù)(語(yǔ)音、Volte、數(shù)據(jù))用戶在鐵路沿線小區(qū)上的占用變化過(guò)程,主要關(guān)注用戶隨基站小區(qū)的移動(dòng)而不是用戶本身的經(jīng)緯度變化,根據(jù)高鐵內(nèi)手機(jī)依次占用不同高鐵小區(qū),在高鐵線路圖上快速跟蹤分析用戶使用情況。

    2.5 真正的高鐵用戶(車廂內(nèi)用戶)使用感知分析與網(wǎng)絡(luò)評(píng)價(jià)

    2.5.1 高低速分離算法研究

    首先通過(guò)四個(gè)數(shù)據(jù)源獲取用戶占用小區(qū)基本信息(基于MR+信令+話單數(shù)據(jù)的高鐵用戶用戶識(shí)別,基于S1-U接口XDR數(shù)據(jù)的高鐵用戶識(shí)別,基于S1-MME、IU-PS接口信令面數(shù)據(jù)的高鐵用戶識(shí)別,基于O側(cè)的位置更新、切換信令及用戶特征的高鐵用戶識(shí)別);其次記錄用戶駐留的第一個(gè)高鐵小區(qū)時(shí)間為T1,用戶駐留到第二個(gè)高鐵小區(qū)時(shí)間為T2,通過(guò)兩個(gè)小區(qū)間駐留的時(shí)長(zhǎng)記錄為T,計(jì)算對(duì)應(yīng)到高鐵小區(qū)的路測(cè)經(jīng)緯度采樣點(diǎn)間距離為S,計(jì)算用戶在這兩個(gè)小區(qū)間移動(dòng)的速度V,通過(guò)時(shí)速來(lái)區(qū)分高鐵用戶與普通用戶,再通過(guò)計(jì)算一小時(shí)內(nèi)小區(qū)駐留時(shí)長(zhǎng)T的集合,來(lái)篩選出高鐵用戶。(其中V>300KM/H,定義為“復(fù)興號(hào)”用戶,200<V<300KM/H,定義為“和諧號(hào)”用戶,T的集合>1H,定位為高鐵用戶。)

    2.5.2 高鐵用戶感知場(chǎng)景化分析

    主要通過(guò)對(duì)分離出的高鐵車廂內(nèi)的用戶開(kāi)展高鐵主要感知指標(biāo)評(píng)價(jià),以這些用戶的實(shí)際感知可以實(shí)現(xiàn)兩個(gè)方面的目的:一是通過(guò)高鐵用戶的感知指標(biāo)、KPI指標(biāo),分析網(wǎng)絡(luò)存在問(wèn)題,二是基于這些車廂內(nèi)用戶的感知評(píng)價(jià)高鐵全線網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量情況。(因此,基于網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量分析與評(píng)價(jià)的目的,與之前分離算法評(píng)價(jià)系統(tǒng)不同,在這里不追求高鐵用戶分離100%完整性,而是追求對(duì)分離出來(lái)的那部分高鐵用戶網(wǎng)絡(luò)感知評(píng)價(jià)的準(zhǔn)確性。)

    重點(diǎn)開(kāi)展高鐵車廂內(nèi)用戶業(yè)務(wù)感知分析(主要包括上行RTT時(shí)延、下行RTT時(shí)延、大頁(yè)面下載速率、視頻下載速率、頁(yè)面響應(yīng)平均時(shí)長(zhǎng)、頁(yè)面響應(yīng)成功率、0卡頓率、每GB卡頓次數(shù))和網(wǎng)絡(luò)性能指標(biāo)分析(語(yǔ)音接通率、掉話率),按以上10個(gè)關(guān)鍵性指標(biāo)作為高鐵網(wǎng)絡(luò)評(píng)分標(biāo)準(zhǔn),每項(xiàng)指標(biāo)計(jì)10分,共計(jì)100分。通過(guò)對(duì)高鐵各線路及地市進(jìn)行評(píng)分,挖掘網(wǎng)絡(luò)短板指標(biāo),為網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化重心提供決策依據(jù)。表2為高鐵車廂內(nèi)用戶評(píng)價(jià)分析模型。

    表2 高鐵車廂內(nèi)用戶評(píng)價(jià)模型

    2.6.1 高鐵用戶使用問(wèn)題分析的痛點(diǎn)

    當(dāng)前高鐵網(wǎng)絡(luò)用戶投訴分析主要存在以下3個(gè)痛點(diǎn):

    (1)要通過(guò)登錄多平臺(tái)獲取數(shù)據(jù)(信令平臺(tái)、感知平臺(tái)、網(wǎng)管平臺(tái))。

    (2)只能采用表格化的關(guān)聯(lián)分析方式,分析效率低、響應(yīng)時(shí)間長(zhǎng)。

    (3)無(wú)法有效呈現(xiàn)分析結(jié)果,用戶對(duì)分析結(jié)果滿意度低。當(dāng)前高鐵用戶投訴80%以上發(fā)生在高鐵車站,如何提高車站用戶投訴反應(yīng)效率是提高用戶滿意度的關(guān)鍵。本次通過(guò)研究“高鐵車站用戶上網(wǎng)問(wèn)題智能化分析”,建立用戶在車站發(fā)生投訴的快速反應(yīng)機(jī)制,顯著提高了用戶滿意度。

    2.6.2 探索高鐵問(wèn)題分析的新方法

    (1)建立問(wèn)題分析流程

    ①獲取到用戶使用號(hào)碼及問(wèn)題發(fā)生時(shí)間,并從相關(guān)系統(tǒng)上通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)化的方式獲取用戶占用小區(qū)和網(wǎng)絡(luò)資源。

    ②通過(guò)開(kāi)源工具自動(dòng)獲取相應(yīng)網(wǎng)絡(luò)KPI和KQI信息,并建立數(shù)據(jù)庫(kù)。

    ③用戶占用網(wǎng)絡(luò)資源的主要KPI和覆蓋數(shù)據(jù)進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析。

    ④通過(guò)投訴智能分析工具,評(píng)價(jià)和分析影響用戶感知的關(guān)鍵因素和原因。

    (2)探索問(wèn)題智能分析算法

    圖6為高鐵問(wèn)題智能分析算法圖,通過(guò)對(duì)RSRP、SINR、用戶數(shù)和PRB利用率等關(guān)鍵性KPI指標(biāo)進(jìn)行判決,可得出發(fā)生投訴的問(wèn)題小區(qū)存在的主要問(wèn)題,從而快速得出投訴反饋結(jié)果。

    圖 6 高鐵問(wèn)題智能分析算法圖

    2.6.3 高鐵問(wèn)題分析方法的實(shí)踐應(yīng)用

    端午節(jié)前一天,用戶反映南京南站上網(wǎng)速率低,通過(guò)輸入用戶投訴號(hào)碼和時(shí)間,智能分析系統(tǒng)自動(dòng)獲取問(wèn)題小區(qū)信息,并根據(jù)分析算法得出問(wèn)題小區(qū)存在的問(wèn)題,整個(gè)投訴反應(yīng)時(shí)間從接到投訴到得出結(jié)論共用時(shí)5分鐘,而正常投訴需要登錄平臺(tái)、查詢信令平臺(tái)、感知平臺(tái)、網(wǎng)管平臺(tái)等多個(gè)平臺(tái),最少需要60分鐘,效率提升12倍左右,投訴分析效率顯著提升,節(jié)省了大量人力成本。

    3 結(jié)束語(yǔ)

    運(yùn)用互聯(lián)網(wǎng)開(kāi)源工具與大數(shù)據(jù)分析手段,突破高鐵場(chǎng)景傳統(tǒng)分析和管控方法的瓶頸,利用Python、JavaScript以及Spss Modeler等互聯(lián)網(wǎng)工具和大數(shù)據(jù)分析軟件,以及利用高鐵用戶分離算法,首次提出“影響集中度”概念的高鐵車站擴(kuò)容標(biāo)準(zhǔn),總結(jié)出一套高鐵網(wǎng)絡(luò)全方位管控及優(yōu)化方法,該方法具備車站擴(kuò)容指標(biāo)評(píng)估功能、用戶投訴快速響應(yīng)功能、網(wǎng)絡(luò)性能實(shí)時(shí)地理化顯示功能、跨省網(wǎng)絡(luò)形態(tài)的場(chǎng)景化分析與呈現(xiàn)能力、單用戶運(yùn)動(dòng)軌跡實(shí)時(shí)顯示功能、車廂內(nèi)用戶感知分析評(píng)估功能,能有效實(shí)現(xiàn)高鐵網(wǎng)絡(luò)點(diǎn)線場(chǎng)景快速精準(zhǔn)化分析與管控。

    截止2019年5月累計(jì)實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)告警通報(bào)208次,處理1096條,極大提高網(wǎng)絡(luò)故障處理效率,提高了高鐵網(wǎng)絡(luò)穩(wěn)定性;智能分析處理VIP用戶投訴46次,平均時(shí)間由40分鐘降低為7分鐘,用戶滿意度由30%提升為90%。每月對(duì)省內(nèi)高鐵分析4次,累計(jì)評(píng)估80余次,共發(fā)現(xiàn)問(wèn)題點(diǎn)398處,真實(shí)反映了高鐵車廂內(nèi)用戶感知,為高鐵優(yōu)化提供新的思路,且減少了分析和測(cè)試成本支出;共完成30余次節(jié)假日和重要活動(dòng)(春節(jié)、國(guó)慶、未來(lái)網(wǎng)絡(luò)峰會(huì)、金博會(huì)等)保障,實(shí)時(shí)分析高鐵用戶感知指標(biāo),提前進(jìn)行預(yù)警和快速投訴分析,多次圓滿完成保障了任務(wù);本項(xiàng)目可以推廣實(shí)現(xiàn)其他重點(diǎn)場(chǎng)景,如校園、地鐵、機(jī)場(chǎng)等場(chǎng)景的快速迭代分析,提升重點(diǎn)場(chǎng)景整體分析管控效率和能力,提升網(wǎng)絡(luò)競(jìng)爭(zhēng)力和減少維護(hù)成本。

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