大数据下MR和信令数据的联合分析方法

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1、万方数据电信技求doi：103c69，洳sn1000—1247201509005大数据下MR禾口信令数据的联合分析方法钱榘中国移动通信集团上海有限公司日引言随着TD—LTE网络的大规模建设，网络结构日趋复杂，网络用户投诉原因呈现复杂化。如何能让网络分析更深入、更贴合用户实际行为呢?在LTE网络里，通过关键的采集平台的建设，新增了海量规模的数据源，其中可以用于分析用户感知和网络性能的两个比较重要的数据源就是MR和信令。MR数据的量级为一天几个TB，信令的原始数据的量级则为几十个TB，如此巨大的数据，如何进行深入的用户级分析呢?

2、伴随着通信网络的发展，IT也在快速发展和进步，如cPu已经从单核到十数核等，让很多之前看似不可能的大数据分析变成了可能。目MR数据说明MR(测量报告)在TD—LTE系统中，输出包括了三部分：MRs、MRE和MRo。其中，MRE是事件性的测量统计；MRo／MRs数据是基于周期性的测量统计，其中MRs是对MRo进行的小区级平均统计，MRo则是每个用户每个周期性测量事件的原始统计，用于定位的是MRo文件。MRo的xML文件样式如图1所示。基于MR进行栅格分析的关键就是MRo的定位算法，该算法结合神经网络算法和三角定位技术，特点是灵

3、活和快速，不需要特别复杂的建模过程，适合于并行计算，可以更快速的实现定位。使用s1接口信令进行分析。LTE协议栈和接口如图2所示。利用建成的LTE全信令数据采集共享平台，实现了跨厂商的用户级信令统计，通过多接口关联和计算，可以得到用户级信令的统计。目前，该平台采集数据以s1接口数据为主。信令详单是用于和MR进行关联的主要信令数据。其网络拓扑结构如图3所示。口MR和信令数据的联合分析方法说明MR数据可以用于定位计算，而信令数据包括了详细的用户事件等重要信息，将MR数据和信令数据关联起来，就可以把数据的查看视角进一步放大，从小区

4、扩展到具体的地理位置上。4．1MR和信令关联的描述MR和信令关联主要是利用时间和s1APID信息，一个正常的用户呼叫过程中，其MMEuEslAPid是保持不变的，且MR数据和信令数据都包含了这个值。这样，通过这个数据列在指定的时间段上，如1h，就可以实现MR和信令的关联。同时，和信令数据里用户信息关联后，就能知道MR数据的用户归属，这样，信令里的用户通过匹配就能知道信令发生时的地理位置信息和场强等统计信息。定位的具体流程如图4所示。4．2MR和信令关联的IT方法目信令数据说明可以看出，MR和信令关联的逻辑并不复杂，难点在于L

5、TE信令数据有较多的数据接口，常用的包括s1(s1一两个表都是大数据表，需要～种方法能高效的进行关联计MME、s卜u)，uu，x2，s11，s6A等，本次分析数据主要算。例如，MR的数据是100～200GB／h，控制面信令流程www．ttm．cOm．cn29万方数据曰E丑态麴握研窒皇廛旦‘，脚^lver310B=。i．0。encodln92。UTF一8’，>‘bulkn此D■c&F11t>《fileEeaderfileFo珊讹r51∞=。v1．0．‘’repOrtTn睫!：。20i5—05一二9T12：30：00．000。5

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7、Ti2：：{：54．728’>梆{921032O113835022534{383s0226HILNIL肛L辩ILHIL肆ILNzL817NIL2030OO<，v>‘v>{921O32O1l3e3SO22S34I3e3S02{2耵LHILIⅡL耵L舡L珂lLl旺L8i7HIL20300O‘／v>‘v>{92iO320O1l3835022525O383504’{肆IL酊LN工LNILHIL冀lLNIL8i，NrL203000<／v>‘，ob，ecc>

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