大数据助力射频优化——SPSS挖掘过覆盖小区-江苏.docx

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1、大数据助力射频优化——SPSS挖掘过覆盖小区（盐城电信无线中心沈群峰）摘要：当前处于LTE业务发展初期，用户数较少，话统数据并不能完全反映网络的实际质量，因此信号测试工作以及相关数据的分析犹显重要。随着自动路测系统的统一部署，每天会产生大量的测试数据，该系统安装在出租车上，一些常规路测没有到达的地方，如居民小区内部等，都会有数据的采集。如何高效利用这些数据，对网优工作提出新挑战。本文利用“大数据”的分析思路和手段，一方面建立了小区的覆盖质量评判方法，另一方面通过建立一套数据分析算法，对测试数据进行高效的分析处理，找出网络中的问题小区。此举不但可以

2、减少日常的测试工作量，减轻庞大数据的分析强度，而且能够精准快速定位问题点，并对网络优化以及规划建设具有重要指导意义。关键字：大数据SPSS自动高效射频优化1、问题描述常规的网络优化过程一般是先实施路测，通过数据分析，采用色彩渲染的方法标注出问题点，然后查找相关基站，根据天线挂高、方位、俯仰等制定调整方案，实施后进行复测，结合相应的网管统计指标进行评估。但是其中存在很大的人为因素，而且大量的测试数据分析牵扯了很大的工作精力。此次通过对数据的分析，能够自动找出疑似问题小区，然后通过问题小区带出相应的问题点进行优化，则可以大幅提升工作效率。LTE网络对

3、信号的纯净度要求特别高，因此过覆盖小区对网络质量的影响非常大，此次主要建立相关算法针对过覆盖小区进行自动筛查，指出网络优化中需要关注的目标小区。1、问题分析（1）相关数据准备：本次进行大数据分析利用的是IBMSPSSModeler数据挖掘平台，其拥有易于使用的可视化界面，容易上手操作，而且可以很好的对接多种数据源。用于分析的数据取自自动路测系统，将测试数据下载后倒换成文本格式文件，以便于在SPSS中进行分析。另外还需要导出相关统计指标以及基站工参等协助进行数据挖掘分析。比如利用网优平台导出小区的各CQI数值的占比以及小区平均接入距离等，这些都将对

4、小区的覆盖质量评估起到作用。（2）阀值确定原则无线口的重要指标由RSRP、SINR、CQI组成，通过对大市区范围内多天的数据进行综合分析，得出大致的均值：RSRP为-85dBm，SINR为15dB，CQI为10。因此可以将这些数值作为相关指标的阀值，分析各个扇区的指标情况，从而筛选出疑似问题小区。再通过对疑似小区的覆盖分析，基本就可以确定该小区存在的问题，一方面减轻工作量，另一方面可提升准确性。（1）覆盖分析方法目前对于小区的覆盖质量分析，主要就是通过网优平台的统计指标尤其是CQI的相关指标来实现。本次利用SPSS对测试数据进行处理，结合测试点到

5、相应小区的距离展现覆盖性能，建立起覆盖质量评判方法。下面以东闸51小区的覆盖性能分析结果为例进行说明：由此覆盖质量评判分析方法，可以看出该小区在200米范围内，各项覆盖指标良好，之后指标开始下降，300到400米则各项指标基本都弱于阀值，还可以看出该小区作为主服的最远的覆盖距离为400米。（2）自动筛查问题小区计算各个测量点到主服小区的距离，归并后分析各个小区覆盖的情况，可以发现很多问题，本次主要关注过覆盖问题，因此将路测数据中计算出的小区平均覆盖距离和小区覆盖半径（可根据基站间距得出）做比较，同时将最大覆盖距离和基站间距做比较，均超过的则判定为

6、过覆盖小区，另外部分样本数比较少的小区可暂不予关注。在SPSS中建立起设定好的分析规则，分别对三天的自动路测数据进行分析，其自动导出分析结果如下面表格所示：上表显示的即为自动统计出的过覆盖小区，其中：紫色部分为基于站点分布的基站间距和小区覆盖半径，这些数据需要根据站点建设开通情况及时的更新；蓝色部分为测试数据相对应的当天的网优平台统计指标；橙色部分即为SPSS中根据路测数据自动计算出来的测试点到主服小区的距离统计。由于出租车每天的行驶路线不同，每天的分析结果必定存在差异，因此建议综合考虑多天的分析结果加以评判。1、问题解决下面对自动导出的问题小区

7、进行分析，以确认相关问题并介绍分析方法。l盐城汽车站51小区：从问题小区表中可发现，该小区每次都出现，采用小区覆盖质量评估法可以看出，该小区覆盖接近2000米。查看单小区覆盖图，可以看到该小区的确覆盖很远，和现场优化人员沟通得知，由于规划站点（红圈位置）尚未建成，而周边站点信号无法有效覆盖该路段，因此前期优化中特别将该小区进行调整以加强该路段的覆盖，从小区覆盖质量图表中也可以看出，800到1500米距离，虽然RSRP较弱，但是SINR和CQI相应的还是比较好的，基本可以满足用户的使用。l缤纷亚洲49小区：该小区出现2天，对其采用前面的覆盖评判分析

8、方法进行分析。可以看出该小区超过1000米后还覆盖很长路段，特别是在1000到1500米之间，其覆盖质量很差，RSRP、SINR、CQI