GSM—TD双网分流评估的分析与设计

摘 要本文通过对中国移动GSM-TD双网话单数据、小区工参等网络运行数据的分析，识别出分流用户，回流用户、未覆盖用户等用户指标，并计算小区分流比，从而对有分流问题的小区和区域进行定位和决策，达到优化TD网络的目的，实现了网络负载的转移。

【关键词】G-T分流 协同优化 双网分流

1 前言

移动通信网络是通信服务的载体和基础，随着移动通信网络规模不断扩大，运营基站系统的数量、网络传输能力、无线覆盖面积都在急速增长。目前中国移动GSM-TD网络的建设中，3G网络的覆盖主要集中在城市及城镇周围热点区域，存在很多未覆盖及覆盖空洞，其成熟度远不及2G网络。同时，2G-3G网络负载不均衡现象较为普遍，很大部分语音和数据流量承载在2G网络上，导致TD-SCDMA网络利用率偏低。由于移动数据业务量的激增，2G网络制式固有的特点限制了其数据业务的发展，将业务流量向TD网络转移，发挥3G网络的优势，提高业务质量，增强用户的体验，成为了一种必须。另一方面，在TD覆盖好的区域使用TD网络，在TD未覆盖的区域充分使用2G网络，节约了网络资源，最大限度提高了全网的用户感知度。

针对以上问题，如何开展GSM-TD网络协同优化，在保障2G、3G各自优势的同时，将业务量的承载向TD网络转移，提高TD网络的利用率，发展3G客户，将是我们面临的一个重要任务。首先需要解决的是寻找有分流问题的区域和小区，其次是对这些有分流问题区域的优化。对此，本文通过对话单数据、小区工参、小区网络配置参数、小区KPI数据、MR报告等数据信息的综合分析，获取分流用户、回流用户、未覆盖用户、各用户类别话务指标、待优化小区等数据，评估用户自定义的区域内以及小区级的GSM-TD双网业务分流状况，产生优化决策方案并进行方案评价，实现双网业务的分流评估与优化决策。

2 G-T双网分流评估的分析与设计

2.1 用户识别

由于现在商用的TD终端都为双模终端，即同时支持2G和3G网络，而所要进行分流的终端正是这些终端，因此我们将对这些用户进行分类和识别。在统计周期内，指定区域内（小区信息表ZONE字段定义区域或者用户自定义区域），将小区信息表内CELL-TYPE（CTYPE字段）为T的小区上有过通话记录的终端样本称为分流用户；将在小区信息表内CELL-TYPE（CTYPE）字段为T的小区上没有通过记录，但在小区信息表内CELL-TYPE（CTYPE）字段为Gin小区（TD覆盖内G网小区）上有过通话记录的终端样本称为回流用户；将在小区信息表内CELL-TYPE（CTYPE字段）为T的小区上没有通话记录，同时在小区信息表内CELL-TYPE（CTYPE）字段为Gin区上也没有通话记录的终端样本称为未覆盖用户。

2.2 小区分流评估

小区分流评估，是指以小区信息表中TD小区为颗粒度进行相关分流计算，评估同一TD终端样本在指定TD小区及其周边关联G网小区的业务分布状态，进而评估TD小区对TD终端业务（语音）的吸收能力，定位出业务吸收能力不足的TD小区为待优化小区。

2.2.1 TD-GSM关联矩阵生成

TD-GSM关联矩阵生成，指在分流评估计算前，通过邻区关系表、KPI报表、MR报告中的相关信息，计算出与TD小区存在关联性的GSM小区（并按关联性强弱排序）；并用矩阵表的形式计算并存储TD小区与GSM小区关联信息，每个TD小区的GSM关联小区应有一个量化的值（关联因子）反映关联性强弱，TD-GSM关联小区矩阵表可输出表1。

假设Htigj为统计周期内TDi小区向GSMj小区的总切换次数，那么，TD1小区与GSM1小区的关联因子（此处以3个TD小区和3个GSM小区为例）

Rt1g1= [Ht1g1/（ Ht1g1+ Ht2g1+ Ht3g1）]×[Ht1g1/（ Ht1g1+ Ht1g2+ Ht1g3）]

则TD-GSM小区关联矩阵如表1所示。

则GSM1小区与T网关联强度值

G1-T= Rt1g1+ Rt2g1+ Rt3g1

其余类推。

2.2.2 小区分流评估指标计算

小区分流评估指标可以根据评价维度和需求设计出多种指标，目前用途最广的指标是小区TD分流终端业务分流比，即：对同一统计周期，每TD小区，通过话单查询及前述中间表查询，计算在其上出现过的分流终端业务量及该业务量在该TD小区与关联GSM邻区上的分布，得出TD小区分流终端业务分流比，以及每个关联GSM邻区的业务分流比。

比如，TD小区分流终端业务分流比=TD小区上分流终端业务量/ （TD小区上分流终端业务量+该TD小区分流终端在其强G网邻区上的业务量）。

2.2.3 覆盖区决策

通过计算G网小区吸收TD终端业务量并设定相应业务量门限，通过G-T关联矩阵计算该G网与T网的覆盖关联性强弱并设定覆盖关联性判定门限，经过以下两个流程来判定TD覆盖外G网小区和TD覆盖内G网小区如图1。

其中，G-T重选参数TDDQ-OFFSET诊断，指对于上步算法中判决为“周边TD小区吸收能力不足”的G网小区，读取输入数据表“GSM-TD重选参数配置表”中该小区“TDD-QOFFSET”字段（根据LAC-CI），并与系统参数配置中-G网小区TDDQOFFSET目标值做比较，取两者小值，即TDD-QOFFSET调整建议值=MIN（TDD-QOFFSET现网值，TDDQOFFSET目标值）；

关联TD小区定位，指根据G网小区LAC-CI，以及TD-GSM小区关联矩阵，定位出与该G网小区存在关联性的TD小区LAC-CI及关联因子值。

根据以上两个流程，我们可以得到有TD业务无TD资源区域的判定，即TD覆盖外G网小区的判定和TD覆盖内G网小区的判定，找出了全网中有TD覆盖空洞的区域和TD覆盖外或覆盖较弱的高分流G网小区。

3 实验结果

通过对话单数据、小区工参、小区网络参数、MR报告等参数的分析，得到TD覆盖区业务占比表2。

根据另外一项数据分析表明，TD覆盖范围外高分流小区业务占比如表3所示。

以上数据反映出了有分流问题的小区和区域的话务指标，由于TD本身的技术特点，使得基站的覆盖半径只能到1-3km，因此在规划新站点的时候，第一要尽量选择与现网基站共址的建设方案；第二要尽量能实现连续覆盖；第三要根据话务密度分析选择话务热点区域。

4 总结

本文通过对话单数据、小区工参、小区KPI数据等数据信息进行分析，获取分流用户、回流用户、未覆盖用户、各用户类别话务指标、待优化小区等数据，评估小区级的GSM-TD双网业务分流状况，实现了对覆盖小区的优化决策。对于中国移动来说，当前GSM、TD-SCDMA、TD-LTE三网同时运营，三网融合给运营商带来的网络优化互操作状况更为突出。运营商寄希望于通过不同网络承载不同特色的业务，从而实现对网络流量的控制，因此，研究三网业务的分流评估将是今后研究的方向和主流。

参考文献

[1]周宏旭，陈涛等.移动大数据应用助力实现G_T双网分流[J].通信世界，2014，32：40-41.

[2]宋朝辉.GSM&TD协同优化思路[J].内蒙古科技与经济，2013，21：69-71.

作者简介

杨随虎（1981-），男，现在供职于西安电子科技大学通信工程学院。研究方向为无线通信。

作者单位

西安电子科技大学通信工程学院 陕西省西安市 710121