构建联通移动网络多维价值区域分析模型浅析

熊壮+陈燕芬

移动宽带网络的快速发展，要求电信运营商在考虑移动网建设、运维、发展方面关注更多的因素，积极构建区域和小区多维度价值模型。通过对影响网络价值的维度分析，给出了价值模型选取与确定方法，划分了价值区域，并对价值区域应用进行介绍和典型案例分析。

移动网络 价值模型 价值区域

Analysis of Multidimensional Valued Region Model Construction for China Unicom Mobile Network

XIONG Zhuang1， CHEN Yan-fen2

（1. China Information Technology Designing & Consulting Institute Co.， Ltd.， Shanghai Branch， Shanghai 200050， China；

2. China United Network Communications Co.， Ltd.， Shanghai Branch， Shanghai 200050， China）

With the rapid development of mobile broad band （MBB） networks， the telecom operators should consider more and more factors in the construction， operation， maintenance and development of mobile networks. They should found region and cell multidimensional valued models. Through the dimension analysis for the factors affecting network value， the selection and decision methods of valued model are given and the valued regions are divided. In addition， the applications for valued regions are introduced and typical cases are analyzed.

mobile network valued model valued region

1 引言

联通WCDMA网经过五年的建设，已基本完成市区、县城和大部分乡镇的网络部署。随着智能终端的迅速普及，数据业务量急剧增长，用户的需求呈现多样化趋势。由于网络各区域发展不均衡，如何既能满足用户需求，又确保投资效益最大化，成为运营商当前网络规划、建设考虑的重点。结合移动网络业务量、小区收入、用户和终端分布等因素，建立价值区域分析模型和评估方法，从多个维度对网络进行投资价值分析，对增强网络投资规划的严谨性、全面性和可行性有较强的指导意义；同时，也可以为网络运行维护、市场发展等方面提供决策支撑。本文拟从收入、用户、终端三个维度进行分析，划分网络价值区域，并提出相应解决方案。

2 影响网络价值的维度分析

移动网络价值体系的建立可从影响网络价值的指标着手，结合各数据的影响程度，分为直接指标和间接指标两大类。直接指标主要包括收入、业务量、用户（包括用户数量和用户等级）；间接指标主要包括业务类型、终端类型、GDP、人口密度、建筑物密度等。各项指标对网络价值的影响分析如下：

2.1 直接指标

（1）收入：收入是与网络价值相关性最大、最强的一个指标，在某种程度上可等同于狭义的网络价值。按收费内容可分为语音收入和数据收入；按统计范围可分为基站收入和区域收入。其中，基站的语音收入和数据收入由市场部门根据每月的财报收入数据（区分基础语音收入和上网数据收入）和通话时长、上网流量得到；区域收入由区域内基站收入累加得出。

（2）业务量：业务量指标直接反映区域内用户发生业务的集中情况，与收入指标相关。但业务量仅体现了语音爱尔兰和数据流量的绝对值，不能体现业务差异化资费对收入的贡献不同。

（3）用户：可以按照不同等级、不同ARPU值将用户分为不同的维度，反映的网络价值对于市场和网络建设运营均有重大参考意义。在用户维度区域量化时，结合用户话单以基站小区为单位进行归集，分析每个小区各类用户的数量及占比。

2.2 间接指标

（1）业务类型

不同的业务类型对网络流量的贡献和信令资源的占用各不相同，根据流量-信令矩阵，可将业务分成四种类型，如图1所示。

通过业务类型的分布分析，可分区域进行灵活的网络配置。但由于目前业务类型的区分，在基站侧的实现较为复杂，业务类型维度在网络价值评估中较难具体量化。

（2）终端类型

近年来智能终端快速发展普及，由高端机型、明星终端所带来的WCDMA网络产业链优势，为中国联通在3G市场提供了良好的市场竞争优势。不同的终端类型可支持的业务类型及访问便捷性不同，同一用户使用不同终端所产生的消费行为也不尽相同。通过用户话单中的手机IMEI信息与终端型号进行匹配，可区分某一基站小区覆盖范围内的不同终端类型的数量及占比，进而分析此区域内的终端保有情况。

（3）GDP、人口密度、建筑物密度

GDP、人口密度、建筑物密度这三个指标反映了当地经济和人口聚集情况，一般而言，其值越高，移动用户数、移动业务收入也会越大。但该指标相对较宏观，对于以基站小区为最小颗粒度统计的价值区域分析无法细化，因此较难直接参与到价值区域模型的量化计算。endprint

3 价值模型分析

3.1 价值模型选取

通过上述对影响网络价值的直接指标和间接指标的分析，本着可提取、可量化、可计算、可常态化的原则，选取收入、用户、终端三个维度进行模型建立，分别设置计算规则，评估基站小区的价值，进而评估区域的网络价值。

3.2 价值模型确立

（1）三维度评估模型建立

◆收入维度量化

提取某地市一周业务量（区分语音话务量和数据流量），结合市场部门提供的单位业务量收入，计算各个基站的一周收入；由于移动网络的区域不均衡性，基站数量与基站收入比例存在着明显的“反三角”规律，即前15%的基站贡献了全网40%左右的收入、后40%的基站仅贡献了全网10%的收入，详细统计如图2所示：

图2 基站收入与业务量占比关系对比

按上述统计规律，将收入维度划分为四档：基站收入排名前15%的归为A档；15%～35%的归为B档；35%～60%的归为C档；后40%的归为D档。ABCD档分别按100、75、50、25分进行量化打分。收入维度量化打分举例如表1所示：

表1 XX基站收入维度打分表

基站

名称 一周语音

话务收入/元 一周手机

数据收入/元 一周数据卡收入/元 一周总收入/元 全网

排名 分档 得

分

XX

基站 17 271 27 707 460 45 438 NO.4 A 100

◆用户维度量化

提取某地市一周话统数据，分析基站下IMSI号用户的业务次数，与用户等级进行对应；根据ARPU值，将钻石卡（ARPU值大于500元）、金卡（ARPU值大于200元）、银卡（ARPU值大于80元）、普通大众用户（ARPU值小于80元）的权重分别设置为10、5、3、1，把基站下的各等级用户数乘以权重系数后相加，计算基站用户维度得分，分档区间参考收入维度的15：20：25：40，分为ABCD档，按100、75、50、25分进行量化打分。用户维度量化打分举例如表2所示：

表2 XX基站用户维度打分表

基站

名称 钻石卡用户数/个 金卡用户数/个 银卡用户数/个 普通大众用户数/个 用户维

度得分 全网

排名 分档 得分

XX

基站 36 1 297 971 1 356 11 114 NO.279 B 75

◆终端维度量化

提取某地市一周话统数据，分析基站下各类型终端业务次数，对各类终端设置不同的权重，将基站下各类型终端数量乘以权重系数后相加，计算基站终端维度得分，分档区间参考收入维度的15：20：25：40，分为ABCD档，按100、75、50、25分进行量化打分。

终端权重设置与其在网分布数量相关联。按某地市联通统计的终端类型数量分析，66%的IMEI号可匹配出终端类型，其中智能手机占53%，平板电脑类占6%，数据卡占3%，非智能机占4%；在超过一半的智能手机中，采用苹果操作系统的最多，为22%，安卓其次，为18%，再次是塞班为11%和Windows为1%，其它系统不足1%。由此可知，苹果手机在目前3G市场的占比最大，业界公认其对MBB的盈利贡献也最大，所以将苹果手机作为权重计算的基准。选取苹果终端数量最多的TOP N基站，分别用其它四类终端的TOP N基站与之作对比，计算其重合度，作为权重系数设定的依据。经分析，取定苹果、安卓、塞班、平板电脑和数据卡五类终端的权重系数分别为5、4、3、2、1。终端维度量化打分举例如表3所示：

表3 XX基站终端维度打分表

基站

名称 苹果 安

卓 塞

班 平板电脑 数据卡 终端维度得分 全网排名（宏站） 分

档 得

分

XX

基站 781 393 183 181 103 6 491 NO.117 A 100

（2）基站价值等级判定

根据三维度量化方法确定分级后，每个基站便形成了三维度的价值等级，如AAA、ABD、DCD等各种价值形态的组合。其中，ABD表示收入维度为A档、用户维度为B档、终端维度为D档，对应收入价值最高、用户数量及用户等级较高、终端较为低端的场景。各种典型组合对应的典型场景如表4所示：

表4 基站价值等级典型组合对应的典型场景表

收入 用户 终端 对应典型场景

A A A/B/C 高端用户、高收入区域

A B D 收入贡献高、高端用户较多、智能终端普及率较低

A C A 高端手机未能转化成高端用户

A C B/C/D 普通低端用户集中区

D A A/B/C 潜在用户发展区

考虑收入和用户作为网络价值的核心，选取收入和用户维度为价值判断的核心条件，终端维度作为参考条件，根据不同组合将站点的价值形态分为以下三大类：

◆既有价值场景：收入维度分档为A档或B档；区域特点是收入高和VIP用户多的CBD区域、收入高但VIP用户少的大学城、收入较高和VIP用户多的成熟社区、收入较高和普通用户多的旧城区等。

◆潜力价值场景：收入维度分档为C档或D档，但用户维度分档为A档或B档；区域特点是收入中等但VIP用户多的新城区、收入较低但VIP用户多的城乡结合局部区域等。

◆低价值场景：收入维度和用户维度均为C档或D档；收入和用户都低的部分乡镇与农村等。

（3）三维度权重设置endprint

判定基站价值等级后，还需要折算出可统一衡量的标准分数，因此需引入三维度权重设置。仍然考虑收入和用户维度作为核心条件，收入维度权重>用户维度权重>终端维度权重，按表5给出的五种不同权重设置分别计算不同组合下的基站综合得分。由不同地理区域内所有站点得分可以得出该区域综合价值得分，利用区域综合价值分可制定分区域的网络建设、运维、市场发展等不同策略方针。

4 价值区域划分分析

4.1 价值区域划分需考虑的因素

价值区域划分是将某地市按统一划分原则把地理区域划分成若干子区域，进行价值评估的过程。在划分子区域时需充分考虑若干可能影响评估结果的因素，主要有地形地貌、行政区域、功能特征、业务分布、用户分布、价值形态、基站数量等。

4.2 价值区域划分及评估结果举例

综合多种因素，本文按基站价值形态的聚集性和行政区域分别进行价值区域划分举例。

（1）按基站价值形态的聚集性进行划分

该方法是以价值站点的价值形态及价值站点聚集度来划分，将连片价值站点划分到同一区域；同时尽可能考虑功能场景特征，场景相同的价值站点纳入同一区域，如商业区、居住区、交通枢纽等；城区以15～20个站点为宜，郊区根据价值站点聚集数量进行划分。

按上述划分方法及原则，对某地市联通移动网进行价值区域划分，共计划分出47个价值区域，具体情况如图3所示。

各价值区域的评估情况如表6所示。

（2）按行政区域进行划分

该方法以市场销售网格为基础，进一步根据街道、乡镇行政区划情况进行划分；同类场景尽量划分为一个子区域；子区域的划分应便于人口和经济等基础信息数据的统计；市区划分面积不宜过大，而郊区划分面积不宜过小；每个子区域基站数量控制为10～15个。

按上述划分方法及原则，对某地市联通移动网进行价值区域划分，共计划分出129个子区域，具体情况如图4所示。

各子区域的价值评估情况如表7所示。

5 价值区域应用分析

5.1 价值区域应用介绍

价值区域划分及评估结论可广泛应用于网络规划建设、运维保障、投资决策及市场运营中，并可灵活叠加投诉、覆盖信息、业务量分布、渠道分布等图层进行综合分析应用，主要归纳为以下两类：

（1）面向网络及投资的价值应用

通过叠加业务量、MR、路测、CQT、投诉、用户分布等信息，以子区域为单位进行容量预测、弱覆盖定位、用户投诉分析等，优先对高价值区域进行扩容和解决覆盖，对高端用户进行QoS保障，改善网络质量，提升用户感知，提高投资精准性。

（2）面向市场及运营的价值应用

结合价值区域的划分，可以有目的地在中低端用户数量密集但使用量不多的区域进行市场业务推广，在高端用户规模不足的区域进行市场宣传重点营销；结合渠道分布，评估各子价值区域渠道建设需求等，提升市场策略的有效性和针对性。

5.2 典型案例分析

以某地市大学城区域为例进行分析，具体如表8所示：

表8 某地市大学城综合价值区域等级判定表

价值区域名称 综合评估分档 收入分档 用户分档 终端分档 网络现状 投诉

情况 业务

情况

大

学

城 A A B A （1）校内深度覆盖不足；

（2）部分基站容量受限 数据业务体验差 数据业务活跃，以手机流量为主

该区域综合评估为A，收入和终端维度为A档、用户维度为B档，结合该区域覆盖特点：深度覆盖不足，部分校内和校间道路路测信号较差，存在MR弱覆盖站点；用户投诉主要为数据业务体验差，目前该区域移动数据业务活跃，使用频繁。

（1）叠加路测和MR图层进行覆盖问题分析

图5为在此区域叠加现网路测图层和MR分析图层的效果图。通过分析，此区域内目前存在3处明显弱覆盖问题区域，结合地理环境和基站分布可知，此3处需新建基站进行解决。

（2）容量和数据速率分析

某大学城区域内小区数据下载速率如表9所示：

表9 某大学城区域基站小区数据下载速率表

小区名 下载速率最大值

/kbit.s-1 下载速率最小值

/kbit.s-1 下载速率平均值

/kbit.s-1

W-小区1-1 499.46 109.57 243.85

W-小区1-2 502.42 176.08 301.48

W-小区1-3 842.29 55.81 326.50

W-小区2-1 910.15 98.24 453.88

W-小区2-2 869.75 265.04 505.45

W-小区3-2 968.60 112.41 466.83

W-小区4-1 960.24 171.53 437.54

W-小区5-1 962.62 273.32 565.34

… … … …

W-小区8-1 971.48 346.19 608.08

由表9可知，大学城区域内用户数据体验较差，最高下载速率低于1Mbps的小区数较多，达不到建网指标，影响用户数据业务体验，需要及时进行容量扩容。

（3）区域相关建议

建议针对弱覆盖区域新建3个基站改善覆盖；对部分接入速率较低基站进行载波或码字扩容。同时，建议对部分套餐进行修订，如46元C档套餐增加60分钟省内通话，66元A档套餐赠送500M省内流量等，培养用户消费行为，提升业务应用及消费水平。

6 结束语

随着移动通信技术的发展，移动网提供的接入速率越来越快，移动网支撑的业务种类也越来越多，因此移动通信网逐渐演变为移动宽带网络，与移动网建设、运维、发展相关的因素也逐渐丰富。采用多维价值因素分析，构建区域和小区的价值维度，可以帮助电信运营商聚焦网络重点，找准定位、认清短板，做到有的放矢，提高工作的精准性和有效性。

参考文献：

[1] 王有为，徐志宇，夏国忠，等. WCDMA特殊场景覆盖规划与优化[M]. 北京： 人民邮电出版社， 2011.

[2] Erik Dahlman， Stefan Parkvall， Johan Skold， et al. 3G演进：HSPA与LTE[M]. 2版. 堵久辉，缪庆育，徐斌，等译. 北京： 人民邮电出版社， 2010.

[3] 高鹏，周胜. UMTS无线网络规划原理和方法[M]. 北京： 人民邮电出版社， 2009.

[4] 张长刚，等. WCDMA/HSDPA无线网络优化原理与实践[M]. 北京： 人民邮电出版社， 2007.

[5] 张长刚，等. WCDMA无线网络规划原理与实践[M]. 北京： 人民邮电出版社， 2005.endprint

判定基站价值等级后，还需要折算出可统一衡量的标准分数，因此需引入三维度权重设置。仍然考虑收入和用户维度作为核心条件，收入维度权重>用户维度权重>终端维度权重，按表5给出的五种不同权重设置分别计算不同组合下的基站综合得分。由不同地理区域内所有站点得分可以得出该区域综合价值得分，利用区域综合价值分可制定分区域的网络建设、运维、市场发展等不同策略方针。

4 价值区域划分分析

4.1 价值区域划分需考虑的因素

价值区域划分是将某地市按统一划分原则把地理区域划分成若干子区域，进行价值评估的过程。在划分子区域时需充分考虑若干可能影响评估结果的因素，主要有地形地貌、行政区域、功能特征、业务分布、用户分布、价值形态、基站数量等。

4.2 价值区域划分及评估结果举例

综合多种因素，本文按基站价值形态的聚集性和行政区域分别进行价值区域划分举例。

（1）按基站价值形态的聚集性进行划分

该方法是以价值站点的价值形态及价值站点聚集度来划分，将连片价值站点划分到同一区域；同时尽可能考虑功能场景特征，场景相同的价值站点纳入同一区域，如商业区、居住区、交通枢纽等；城区以15～20个站点为宜，郊区根据价值站点聚集数量进行划分。

按上述划分方法及原则，对某地市联通移动网进行价值区域划分，共计划分出47个价值区域，具体情况如图3所示。

各价值区域的评估情况如表6所示。

（2）按行政区域进行划分

该方法以市场销售网格为基础，进一步根据街道、乡镇行政区划情况进行划分；同类场景尽量划分为一个子区域；子区域的划分应便于人口和经济等基础信息数据的统计；市区划分面积不宜过大，而郊区划分面积不宜过小；每个子区域基站数量控制为10～15个。

按上述划分方法及原则，对某地市联通移动网进行价值区域划分，共计划分出129个子区域，具体情况如图4所示。

各子区域的价值评估情况如表7所示。

5 价值区域应用分析

5.1 价值区域应用介绍

价值区域划分及评估结论可广泛应用于网络规划建设、运维保障、投资决策及市场运营中，并可灵活叠加投诉、覆盖信息、业务量分布、渠道分布等图层进行综合分析应用，主要归纳为以下两类：

（1）面向网络及投资的价值应用

通过叠加业务量、MR、路测、CQT、投诉、用户分布等信息，以子区域为单位进行容量预测、弱覆盖定位、用户投诉分析等，优先对高价值区域进行扩容和解决覆盖，对高端用户进行QoS保障，改善网络质量，提升用户感知，提高投资精准性。

（2）面向市场及运营的价值应用

结合价值区域的划分，可以有目的地在中低端用户数量密集但使用量不多的区域进行市场业务推广，在高端用户规模不足的区域进行市场宣传重点营销；结合渠道分布，评估各子价值区域渠道建设需求等，提升市场策略的有效性和针对性。

5.2 典型案例分析

以某地市大学城区域为例进行分析，具体如表8所示：

表8 某地市大学城综合价值区域等级判定表

价值区域名称 综合评估分档 收入分档 用户分档 终端分档 网络现状 投诉

情况 业务

情况

大

学

城 A A B A （1）校内深度覆盖不足；

（2）部分基站容量受限 数据业务体验差 数据业务活跃，以手机流量为主

该区域综合评估为A，收入和终端维度为A档、用户维度为B档，结合该区域覆盖特点：深度覆盖不足，部分校内和校间道路路测信号较差，存在MR弱覆盖站点；用户投诉主要为数据业务体验差，目前该区域移动数据业务活跃，使用频繁。

（1）叠加路测和MR图层进行覆盖问题分析

图5为在此区域叠加现网路测图层和MR分析图层的效果图。通过分析，此区域内目前存在3处明显弱覆盖问题区域，结合地理环境和基站分布可知，此3处需新建基站进行解决。

（2）容量和数据速率分析

某大学城区域内小区数据下载速率如表9所示：

表9 某大学城区域基站小区数据下载速率表

小区名 下载速率最大值

/kbit.s-1 下载速率最小值

/kbit.s-1 下载速率平均值

/kbit.s-1

W-小区1-1 499.46 109.57 243.85

W-小区1-2 502.42 176.08 301.48

W-小区1-3 842.29 55.81 326.50

W-小区2-1 910.15 98.24 453.88

W-小区2-2 869.75 265.04 505.45

W-小区3-2 968.60 112.41 466.83

W-小区4-1 960.24 171.53 437.54

W-小区5-1 962.62 273.32 565.34

… … … …

W-小区8-1 971.48 346.19 608.08

由表9可知，大学城区域内用户数据体验较差，最高下载速率低于1Mbps的小区数较多，达不到建网指标，影响用户数据业务体验，需要及时进行容量扩容。

（3）区域相关建议

建议针对弱覆盖区域新建3个基站改善覆盖；对部分接入速率较低基站进行载波或码字扩容。同时，建议对部分套餐进行修订，如46元C档套餐增加60分钟省内通话，66元A档套餐赠送500M省内流量等，培养用户消费行为，提升业务应用及消费水平。

6 结束语

随着移动通信技术的发展，移动网提供的接入速率越来越快，移动网支撑的业务种类也越来越多，因此移动通信网逐渐演变为移动宽带网络，与移动网建设、运维、发展相关的因素也逐渐丰富。采用多维价值因素分析，构建区域和小区的价值维度，可以帮助电信运营商聚焦网络重点，找准定位、认清短板，做到有的放矢，提高工作的精准性和有效性。

参考文献：

[1] 王有为，徐志宇，夏国忠，等. WCDMA特殊场景覆盖规划与优化[M]. 北京： 人民邮电出版社， 2011.

[2] Erik Dahlman， Stefan Parkvall， Johan Skold， et al. 3G演进：HSPA与LTE[M]. 2版. 堵久辉，缪庆育，徐斌，等译. 北京： 人民邮电出版社， 2010.

[3] 高鹏，周胜. UMTS无线网络规划原理和方法[M]. 北京： 人民邮电出版社， 2009.

[4] 张长刚，等. WCDMA/HSDPA无线网络优化原理与实践[M]. 北京： 人民邮电出版社， 2007.

[5] 张长刚，等. WCDMA无线网络规划原理与实践[M]. 北京： 人民邮电出版社， 2005.endprint

判定基站价值等级后，还需要折算出可统一衡量的标准分数，因此需引入三维度权重设置。仍然考虑收入和用户维度作为核心条件，收入维度权重>用户维度权重>终端维度权重，按表5给出的五种不同权重设置分别计算不同组合下的基站综合得分。由不同地理区域内所有站点得分可以得出该区域综合价值得分，利用区域综合价值分可制定分区域的网络建设、运维、市场发展等不同策略方针。

4 价值区域划分分析

4.1 价值区域划分需考虑的因素

价值区域划分是将某地市按统一划分原则把地理区域划分成若干子区域，进行价值评估的过程。在划分子区域时需充分考虑若干可能影响评估结果的因素，主要有地形地貌、行政区域、功能特征、业务分布、用户分布、价值形态、基站数量等。

4.2 价值区域划分及评估结果举例

综合多种因素，本文按基站价值形态的聚集性和行政区域分别进行价值区域划分举例。

（1）按基站价值形态的聚集性进行划分

该方法是以价值站点的价值形态及价值站点聚集度来划分，将连片价值站点划分到同一区域；同时尽可能考虑功能场景特征，场景相同的价值站点纳入同一区域，如商业区、居住区、交通枢纽等；城区以15～20个站点为宜，郊区根据价值站点聚集数量进行划分。

按上述划分方法及原则，对某地市联通移动网进行价值区域划分，共计划分出47个价值区域，具体情况如图3所示。

各价值区域的评估情况如表6所示。

（2）按行政区域进行划分

该方法以市场销售网格为基础，进一步根据街道、乡镇行政区划情况进行划分；同类场景尽量划分为一个子区域；子区域的划分应便于人口和经济等基础信息数据的统计；市区划分面积不宜过大，而郊区划分面积不宜过小；每个子区域基站数量控制为10～15个。

按上述划分方法及原则，对某地市联通移动网进行价值区域划分，共计划分出129个子区域，具体情况如图4所示。

各子区域的价值评估情况如表7所示。

5 价值区域应用分析

5.1 价值区域应用介绍

价值区域划分及评估结论可广泛应用于网络规划建设、运维保障、投资决策及市场运营中，并可灵活叠加投诉、覆盖信息、业务量分布、渠道分布等图层进行综合分析应用，主要归纳为以下两类：

（1）面向网络及投资的价值应用

通过叠加业务量、MR、路测、CQT、投诉、用户分布等信息，以子区域为单位进行容量预测、弱覆盖定位、用户投诉分析等，优先对高价值区域进行扩容和解决覆盖，对高端用户进行QoS保障，改善网络质量，提升用户感知，提高投资精准性。

（2）面向市场及运营的价值应用

结合价值区域的划分，可以有目的地在中低端用户数量密集但使用量不多的区域进行市场业务推广，在高端用户规模不足的区域进行市场宣传重点营销；结合渠道分布，评估各子价值区域渠道建设需求等，提升市场策略的有效性和针对性。

5.2 典型案例分析

以某地市大学城区域为例进行分析，具体如表8所示：

表8 某地市大学城综合价值区域等级判定表

价值区域名称 综合评估分档 收入分档 用户分档 终端分档 网络现状 投诉

情况 业务

情况

大

学

城 A A B A （1）校内深度覆盖不足；

（2）部分基站容量受限 数据业务体验差 数据业务活跃，以手机流量为主

该区域综合评估为A，收入和终端维度为A档、用户维度为B档，结合该区域覆盖特点：深度覆盖不足，部分校内和校间道路路测信号较差，存在MR弱覆盖站点；用户投诉主要为数据业务体验差，目前该区域移动数据业务活跃，使用频繁。

（1）叠加路测和MR图层进行覆盖问题分析

图5为在此区域叠加现网路测图层和MR分析图层的效果图。通过分析，此区域内目前存在3处明显弱覆盖问题区域，结合地理环境和基站分布可知，此3处需新建基站进行解决。

（2）容量和数据速率分析

某大学城区域内小区数据下载速率如表9所示：

表9 某大学城区域基站小区数据下载速率表

小区名 下载速率最大值

/kbit.s-1 下载速率最小值

/kbit.s-1 下载速率平均值

/kbit.s-1

W-小区1-1 499.46 109.57 243.85

W-小区1-2 502.42 176.08 301.48

W-小区1-3 842.29 55.81 326.50

W-小区2-1 910.15 98.24 453.88

W-小区2-2 869.75 265.04 505.45

W-小区3-2 968.60 112.41 466.83

W-小区4-1 960.24 171.53 437.54

W-小区5-1 962.62 273.32 565.34

… … … …

W-小区8-1 971.48 346.19 608.08

由表9可知，大学城区域内用户数据体验较差，最高下载速率低于1Mbps的小区数较多，达不到建网指标，影响用户数据业务体验，需要及时进行容量扩容。

（3）区域相关建议

建议针对弱覆盖区域新建3个基站改善覆盖；对部分接入速率较低基站进行载波或码字扩容。同时，建议对部分套餐进行修订，如46元C档套餐增加60分钟省内通话，66元A档套餐赠送500M省内流量等，培养用户消费行为，提升业务应用及消费水平。

6 结束语

随着移动通信技术的发展，移动网提供的接入速率越来越快，移动网支撑的业务种类也越来越多，因此移动通信网逐渐演变为移动宽带网络，与移动网建设、运维、发展相关的因素也逐渐丰富。采用多维价值因素分析，构建区域和小区的价值维度，可以帮助电信运营商聚焦网络重点，找准定位、认清短板，做到有的放矢，提高工作的精准性和有效性。

参考文献：

[1] 王有为，徐志宇，夏国忠，等. WCDMA特殊场景覆盖规划与优化[M]. 北京： 人民邮电出版社， 2011.

[2] Erik Dahlman， Stefan Parkvall， Johan Skold， et al. 3G演进：HSPA与LTE[M]. 2版. 堵久辉，缪庆育，徐斌，等译. 北京： 人民邮电出版社， 2010.

[3] 高鹏，周胜. UMTS无线网络规划原理和方法[M]. 北京： 人民邮电出版社， 2009.

[4] 张长刚，等. WCDMA/HSDPA无线网络优化原理与实践[M]. 北京： 人民邮电出版社， 2007.

[5] 张长刚，等. WCDMA无线网络规划原理与实践[M]. 北京： 人民邮电出版社， 2005.endprint