基于KPI与KQI用户感知的质差定界模型.pdf

Vol.43No.2Jun.2023Shandong Communication Technology山东通信技术第43卷第2 期2 0 2 3年6 月基于KPI与KQI用户感知的质差定界模型张淑英，李晓凤，邵莹，王佳琪，周昕宇（中国联通济南市分公司，山东济南2 50 0 1 4）摘要：传统网络类型投诉处理主要依靠网元级指标、人工分析告警、网管信息或拨测进行问题定界定位，投诉处理效率低，时效性差。针对用户网络类型的投诉，建立数据分析模型，可以识别因无线侧问题所引起的感知质差，并针对输出的质差小区关联KPI进行分析和预处理，减少用户投诉，提高用户感知。关键词：投诉；用户感知；KPI；K Q I1引言随着5G网络的快速建设，现阶段多制式网络并存，优化难度大，用户投诉问题凸显，且呈现增长快、复杂性高、数据业务占比大的特点。目前投诉处理主要依靠网元级指标定位用户级问题，人工分析告警、网管信息或拨测进行问题定界定位。投诉内容主要是数据业务上网慢或无法上网，主要的影响因素集中在无线侧覆盖、质量等方面。因此，在投诉场景趋于复杂化、投诉量不断增加、投诉处理效率相对较低的背景下，某运营商一方面通过强化运维人员的技能、丰富技术手段，以提升投诉处理效率；另一方面，通过分析历史数据、总结其中规律，尽可能匹配当前投诉情况，进而实现提前预警，早发现早维护，降低投诉风险。然而，当前主要是根据KPI指标的异常情况判断网络问题，据此识别出的质差小区数量过多，且大部分小区对用户实际感知并不会有过激影响，所以无法准确定位出真正对用户感知造成严重影响的小区。因此，从用户感知入手，筛选出目标明确的小区，在此基础上对问题小区进行针对性处理，即可有效解决质差小区问题2KQI质差小区评估体系建立经过大数据试套与指标门限迭代分析，分别基于下行RTT时延、TCP三次握手时延、速率与响应时长等指标，从话单侧对即时通讯、页面、游戏、视频四大业务进行质差门限设定，评估达到单据量门限的有效小区，统计其差单据的比例，关联KPI质差小区，以不同差比例门限对比关联率，取最优门限作为KQI质差小区的差单据门限。（1）用户群筛选根据本省投诉工单，通过业务类别、投诉归属地和客户端投诉问题分类，进行用户群筛选，如图1 所示。统计范园业务类别投诉扫咖地客户编投诉问题分类天法上网/无翼盖风网速慢口上网卡锁/掉线/延时/信号弱/不稳定/网页无法打开含关健字“移网上网短彩信收发昇第4G业务山乐省1 7 地市/5G业务/码使用异带/保坏漫游/边界漫游异议融合业务网无信号区其他省各地市移网无法通话SA登网用户含关键字“移网语意本省工单宽带业务/圈话业务/2 G业务/区其他esim语商通讯问舰区3G业务/联通粉扶/榜联网业务投诉工单回普/杂富/串线/断断续续/信号服/不稳定/棒话/单通滤除限速用户澳门转来工单、跨省工单、其德省图1 用户群筛选规则根据筛选的用户群，统计投诉用户的TCP管道指标、页面指标、视频流媒体指标，对比投诉用户与全网存在显著差异且定界性强的指标,将其作为核心抓手2 。（2）K Q I 抓手指标评估针对即时通讯、页面、游戏、视频四大业务，将下行RTT时延和TCP三次握手时延指标作为核心抓手。针对页面业务，考虑页面响应时长、页面下载速率；针对视频业务，考虑流媒体播放等待时长、流媒体播放下载速率，进行感知指标辅助分析，如图2 所示。收稿日期：2 0 2 3-0 3-0 6作者简介：张淑英（1 9 8 4-），女，硕士，研究方向为无线网络优化。E-mail:312023年山东通信技术页面响应时延、页面响应成功率、页面下载速率、页面显示时延流向速率码率比、二次握手时延、5XX失败次数页面响应时延，页面响应成功率、页面下载速率页面显示时延按口以上-IP速率码率比、二次握手、5XX失败次数页面响应时延、页面下载速率、速率码率比、三次爆手时延按口以下-无线小区页面响应时延、页面下载速率、速率码率比、4XX失败次数终端型号三次握手时延图2 KQI抓手指标评估（3）门限挖掘在投诉用户有效单据中，筛选因感知差造成投诉的单据，找出其中时延指标的分布规律，挖掘质差门限。如表1 所示，当指标项大于异常门限时，即判定为感知差单据；当感知差单据所占比例大于差单据比例时，即判定为KQI质差小区表1 KQI质差小区门限单据数差单据业务频段场景指标项异常门限门限比例下行RTT时延310ms4%3.5GTCP三次握手时延120 ms5%下行RTT时延330ms4%2.1G县城即时TCP三次握手时延140 ms4%150通讯下行RTT时延320 ms5%2.1G城区TCP三次握手时延140ms4%下行RTT时延340 ms6%2.1G农村TCP三次握手时延160ms6%下行RTT时延370 ms6%3.5GTCP三次握手时延270ms6%下行RTT时延380ms5%2.1G县城TCP三次握手时延270ms5%游戏30下行RTT时延370 ms4%2.1G城区TCP三次握手时延260 ms3%下行RTT时延400 ms6%2.1G农村TCP三次握手时延280ms5%下行RTT时延350ms6%3.5GTCP三次握手时延160 ms5%下行RTT时延370ms5%2.1G县城TCP三次握手时延180 ms4%200下行RTT时延360 ms5%页面2.1G城区TCP三次握手时延170 ms4%下行RTT时延400ms6%2.1G农村TCP三次握手时延190 ms5%页面响应时长异常960 ms6%30页面下载速率异常比例300 Kbps30%下行RTT时延240ms5%3.5GTCP三次握手时延140 ms5%下行RTT时延270ms6%2.1G县城TCP三次握手时延150 ms4%120下行RTT时延260 ms6%2.1G城区视频TCP三次握手时延140 ms4%下行RTT时延290ms6%2.1G农村TCP三次握手时延160 ms6%视频播放等待时长异常5600 ms5%30视频下载速率异常比例1000Kbps30%卡顿频次0.73KPI与KQI指标关联分析根据表1 门限输出KQI质差小区，关联质差小区速率类、时延类等KPI指标，识别KQI质差小区与非质差小区的指标特征。（1）关联速率类指标分析统计KQI质差业务和非质差业务全天和忙时的单用户上下行速率，如表2 所示，KQI质差业务的单用户上下行速率均低于非质差业务的单用户上/下行速率。表2 关联速率类指标上行单下行单上行单下行单用户速率用户速率业务类型用户速率用户速率(Mbps)(Mbps)(Mbps)(Mbps)（忙时）（忙时）即时通讯质差1.9726.4272.168.83游戏质差4.81219.9445.4720.77页面质差3.51912.9354.0315.12视频质差3.06110.7343.5312.27非质差5.007108.2426.6799.18统计用户下行速率在不同下行吞吐量区间的样本数占比，如表3所示，非质差业务的样本点主要分布在1 0、1 1、1 2（50-51 2 Mbps）区间内，其余各类KQI质差业务的样本点在区间0、1（下行速率0-5Mbps）的占比较高。对于下行吞吐率在区间0 内的样本数占比，各类KQI质差业务的样本数占比远远高于非质差业务的样本数占比。32张淑英，等：基于KPI与KQI用户感矢知的质差定界模型第2 期表3下行吞吐量区间样本数占比即时通讯业务类型游戏质差页面质差视频质差非质差质差下行吞吐率在区间18.54%8.91%11.28%12.72%2.76%0内的样本数占比下行吞吐率在区间22.18%15.85%16.65%18.50%7.15%1内的样本数占比下行吞吐率在区间7.50%5.39%6.23%6.83%3.19%2内的样本数占比下行吞吐率在区间5.10%4.18%4.60%4.96%2.65%3内的样本数占比下行吞吐率在区间4.09%3.70%3.96%4.18%2.64%4内的样本数占比下行吞吐率在区间3.44%3.35%3.52%3.69%2.52%5内的样本数占比下行吞吐率在区间2.86%2.93%3.05%3.19%2.17%6内的样本数占比下行吞吐率在区间2.55%2.77%2.85%2.93%2.24%7内的样本数占比下行吞吐率在区间2.31%2.86%2.91%2.87%4.69%8内的样本数占比下行吞吐率在区间3.90%4.71%4.66%4.64%2.21%9内的样本数占比下行吞吐率在区间11.09%15.48%14.72%14.01%16.47%10内的样本数占比下行吞吐率在区间8.75%15.36%13.57%11.73%19.84%11内的样本数占比下行吞吐率在区间6.42%12.36%10.15%8.25%23.81%12内的样本数占比下行吞吐率在区间1.17%2.03%1.72%1.37%6.95%13内的样本数占比下行吞吐率在区间0.09%0.14%0.12%0.10%0.73%14内的样本数占比同时统计用户上行速率在不同上行吞吐量区间的样本数占比，如表4所示，也可看出KQI质差业务对应的上行低速率区间样本数有明显增加。其中，即时通讯质差业务在区间0（0-1 Mbps）内的样本数占比增加更为显著，为非质差业务在该样本区间内占比的2 倍以上。表4上行吞吐量区间样本数占比即时通讯业务类型游戏质差页面质差视频质差非质差质差上行吞吐率在区间0 内的22.97%13.68%16.95%17.89%10.76%样本数占比上行吞吐率在区间1 内的10.36%7.32%8.53%9.09%6.02%样本数占比上行吞吐率在区间2 内的8.09%6.86%7.95%8.49%7.68%样本数占比上行吞吐率在区间3内的11.54%10.37%10.92%11.34%15.16%样本数占比上行吞吐率在区间4内的14.73%15.99%15.38%14.53%33.42%样本数占比上行吞吐率在区间5内的6.13%6.87%6.27%6.64%6.43%样本数占比上行吞吐率在区间6 内的11.02%13.16%12.07%12.16%9.19%样本数占比上行吞吐率在区间7 内的4.38%6.20%5.33%5.12%3.44%样本数占比上行吞吐率在区间8 内的2.58%3.95%3.34%3.15%2.02%样本数占比上行吞吐率在区间9 内的1.64%2.63%2.21%2.06%1.36%样本数占比上行吞吐率在区间1 0 内的2.06%3.54%2.96%2.72%1.59%样本数占比上行吞吐率在区间1 1 内的1.59%3.02%2.55%2.27%1.11%样本数占比上行吞吐率在区间1 2 内的1.90%4.13%3.54%3.00%1.29%样本数占比上行吞吐率在区间1 3内的1.00%2.25%1.98%1.51%0.52%样本数占比上行吞吐率在区间1 4内的0.02%0.04%0.04%0.03%0.01%样本数占比（2）关联时延类指标分析统计KQI质差业务和非质差业务全天和忙时的上下行时延，如表5所示，各类KQI质差业务的下行时延，2023年33山东通信技术无论全天指标还是忙时指标，均远高于非质差小区。上行时延无明显规律，推测感知差不是上行时延问题引起。表5关联时延类指标上行时延下行时延上行时延下行时延业务类型（忙时）（忙时）(ms)(ms)(ms)(ms)非质差2.007.454.518.66即时通讯质差4.3498.504.10103.15游戏质差2.7686.672.6299.05页面质差3.6381.403.4693.29视频质差3.8696.013.63105.38（3）其他指标关联继续统计其他关联指标，如表6 所示。与非质差业务相比，KQI质差业务的CQI优良率较低、上行MCS调度较低，该指标对即时通讯业务影响更严重。同时，KQI质差业务上下行PRB利用率较高，下行PRB利用率对游戏业务影响更严重。与非质差业务相比，即时通讯业务的MR覆盖率较低，可能有部分质差小区是由重叠覆盖/弱覆盖引起。部分KQI质差业务的小区上行平均干扰较高，质差原因可能是由干扰引起。此外，与非质差业务相比，KQI质差业务的上行误码率较高，可能有较多问题出现在上行传输部分，并且从指标关联程度看，下行误码率对即时通讯、视频业务也有部分影响。表6 其他指标关联即时通讯业务类型游戏质差页面质差视频质差非质差质差CQI优良率94.81%96.11%95.43%95.33%97.22%上行调度平均MCS18.72121.40820.24819.83822.819上行PRB利用率11.46%14.79%12.97%12.73%6.62%下行PRB利用率18.66%28.26%23.41%21.86%8.60%MR覆盖率98.92%99.55%99.38%99.22%99.28%(RSRP=-110)上行平均干扰(dBm)-112.32-111.97-112.21-112.37-113.66下行初始误码率6.92%5.58%5.96%6.19%5.87%上行初始误码率11.08%8.46%9.26%9.83%6.95%上行信道残留误码率2.57%1.42%1.80%1.99%0.89%4质差问题定位与处理针对上述规则，输出KQI质差小区，关联KPI指标定位单小区质差原因并分析处理，由点成面，形成质差原因定界体系，完成后续整套感知差小区识别与优化动作。（1）质差问题归类针对当前已输出的KQI质差小区，关联KPI指标定位网络侧原因可知，多数质差是由负荷（3.5G高校宏站、2.1G商务办公区室分）原因引起，高速移动且用户数突增的高铁场景也有较多质差小区，同时还有较多覆盖类问题（乡镇农村、住宅区域重叠覆盖、弱覆盖等），此外存在个别干扰问题、室分分布问题等。质差问题归类如图3所示。上行RSEP 5%上行RSRF-120重香覆盖下行覆盖干扰-1 1 0通常站间距较小TA过大（城区）50 0 米，乡镇 1 公里）过覆盖上行RSRP 1 0 0托I定位PRB利用率 50%，多见于35上行高校场景，2 1 下行商务办公区场果建立小区级问题定位环F体系业务容里窄带CCE资源不足：CCE分失败比例 1 0%流重共享流里占比多制式、多频段协同策略合理性：异频组网、负载均衡等移动性能同频、异频、异系统切换性能：切换时间/门限配置RRC与Q0sP10w建立成功车9 8%接入性能CCE资原有效性：BWP2窄带资原受限保持性能掉线辉 1%小区不可用时长KI关联本小区与周边小区故障告警故障告警馨排查流间干扰室分效能差室分剪梨场景与参数适配性：RAK虚高，高误码故障类室分质差POI不支持隐形故障排查假开通32与6 4TR通道校正宏站/微钻站波束加密8T及以下天线权值及适配RU与天线极化连接图3质差问题归类（2）典型案例省府*公寓-A1小区识别为即时通讯&页面&视频&整体业务的KQI质差小区，质差情况如表7 所示。表7 质差情况即时通讯业务页面业务视频业务质差类型整体小区级质差质差小区质差小区质差小区上行TCP丢包率页面响应失下行RTT&TCP指标项下行RTT质差&下行TCP重传败质差三次握手率质差即时通讯业务页面业务质视频业务质差小区定界整体小区级质差质差小区差小区小区该小区覆盖场景为住宅，6 4TR宏站，频段为3.5G。网管查询小区状态正常，无告警信息。查询后台指标，如表8 所示，可以看到上下行PRB利用率不高，非高负荷小区，但忙时用户上行速率较低，TA覆盖距离较远。表8 省府*公寓-A1指标用户用户下行PRB上行PRB下行速率上行速率TA利用率(%)利用率(%)）最大用户数(Mbps)(Mbps)(m)忙时-忙时41.710.8611.518.14191180.63上接第2 5页）34张淑英，等基于KPI与KQI用户感知的质差定界模型第2 期继续分析其他指标，如表9 所示，可以看出CQI优良率较低，上行调度不足，干扰略高，初始误码率较高。上行RSRP为-1 1 7 dBm，M R 系统重叠覆盖率较高，判断小区质差由重叠覆盖引起。表9 省府*公寓-A1指标上行上行DL初始UL初始PUSCHCQI调度平均MR重叠误码率 误码率上平均优良率平均干扰覆盖率(%)(%)RSRP(dBm)MCS(dBm)0.9418.755912.39616.1019-109.668-117.115120.65%由于该基站所在位置较为特殊，进入困难，根据工参可知该站点为楼顶站，楼顶抱杆高5m，覆盖周边山脉和居民区，下倾角1 0 度。因无法确认山脉阻挡程度，故未调整站点下倾角，而选择调整小区频段。原频段为3400MHz350 0 M H z，调整为异频350 0 MHz36 0 0MHz，S S B频点由6 2 7 2 6 4调整至6 339 8 4。某运营商于3月1 4日进行频段优化调整，指标对比如表1 0 所示，可以看到上行干扰值下降，用户上下行速率均有所提升。表1 0 优化前后指标对比用户用户SA无线上行干扰5G总流量日期下行速率上行速率建立噪声(GB)(Mbps)(Mbps)成功率平均(dBm)2023-03-081.978922.86020.238398.2436-1092023-03-092.211538.67850.348198.3776-109.752023-03-102.318877.77970.672397.8635-108.752023-03-112.962749.31981.233598.0708-108.252023-03-122.007259.50411.083699.0042-1092023-03-132.170352.80830.299198.0305-108.6252023-03-144.7166115.17422.119699.4495-112.8752023-03-155.8372117.83722.938499.8273-112.9372023-03-164.9842131.83943.018399.3849-113.0182再次对该小区进行KQI质差定位分析，发现其KQI类指标均已低于异常门限，指标恢复正常。5结论本文从即时通讯、页面、游戏、视频四大主流业务人手，基于下行RTT时延、TCP三次握手时延、速率与响应时长等指标，结合用户网络类型的投诉，通过KQI质差小区评估体系建立、KPI与KQI指标关联分析和质差问题定位，建立数据分析模型，识别因无线侧问题引起的感知质差，并针对输出的质差小区关联KPI进行分析和预处理，形成质差原因定界体系。参考文献：1罗猛，李毅，陈茂林.KQI感知质差小区分析研究.电信技术,2 0 1 8(3).2邹洁，郑淑琴，肖慧，等.基于DPI大数据分析的移动互联网端到端业务感知KQI质差定段预定位方法J.广东通信技术,2 0 1 7,37(4).4丝结论网络的飞速发展，使网络设备的种类越来越多；运营商管理的设备数量日益增加，对网络配置管理提出了更高需求。NETCONF在网络管理、配置下发、开放性等方面的优势，使其成为实现运营商网络运维自动化的主流协议，同时，各大网络设备厂商也纷纷将NET-CONF加人功能支持列表。虽然由于私有YANG因素导致实际应用中还存在一些问题，但OpenConfig已为解决前述问题提供了明确可行的思路。基于YANG语言的NETCONF能够在运营商运维领域提供更加丰富多样的自动化网络配置管理功能，更好助力运营商网络的高质量发展。参考文献：1常亚楠.基于YANG语言的NETCONF网络管理数据建模的研究与实现D.华中科技大学.2 0 0 9.2李琪琪，苏枫，王智超.Netconf协议在eNodeB配置管理中的应用【J，计算机系统应用，2 0 1 7.3贝诺特克莱斯.基于YANG的可编程网络【M.北京：机械工业出版社，2 0 2 1.