依托MR大数据分析平台实现无线虚拟测试代替传统路测研究

于 洋 张 进 谷俊江 李含华

中国联合网络通信集团有限公司江苏省分公司

0 引言

中国联通江苏分公司基于现有网络MR和XDR大数据，在用户使用如滴滴打车，百度地图，美团等需要定位信息交互的软件时，通过XDR用户面数据解码，匹配得到终端位置信息。并通过MR大数据平台将MR与XDR信息关联、汇聚和定位，进而呈现海量终端的位置信息，实现大数据无线虚拟测试代替传统路测。

1 研究背景

同一厂商的设备组成MESH网络。由于OTN网络节点间通信存在很多的私有协议，难以实现多个厂家设备组网。这样的组网方式下，所有设备均由一家厂商集成，有的运营商称之为“集成式OTN”。

自4G业务商用和推广以来，4G业务流量呈现出爆炸式增长，同时用户对4G网络质量的要求越来越高，网络深度覆盖不足，尤其是室内深度覆盖问题制约着4G网络质量的提升，影响客户感知。

江苏联通公司4G站点总规模为42000个，4G室分覆盖楼宇数8400栋，作为南方经济大省的省分公司，无论从网络规模还是业务量上看，都在全国处于前列。截至2016年，江苏共有约87万栋楼宇，公路总里程近20万公里，如此庞大的基数给人工测试带来了巨大投资成本和时间成本，与我省提出的“提质、降本、增效”的公司运营发展思路相违背。所以江苏联通面对多张网络同时运行、用户数迅速增长、各种业务层出不穷、多场景覆盖需求等复杂的局面，需要从以前的靠人海战术、多系统并行提取多维数据源，人工分析和组合关联的工作方式向云化大数据分析转变。在数据源爆炸的时代，实现工作效率不降反升，精细化分析的能力日渐增强，同时兼顾运营成本投入。

2 MR大数据平台无线虚拟测试的实现

2.1 终端位置信息的匹配

（1）指纹库定位算法

指纹库算法是指采用日常的ATU道路/CQT拨打测试数据作为训练样本指纹库，将MR数据与之进行匹配，配对成功，完成MR的地理化显示。

指纹匹配一般采用模式匹配的标准算法，比如KNN（K Nearest Neighborhood）。

1）指纹匹配：宗旨是选择MR与指纹库最“相似”的栅格；

2）相似度可以通过MR中小区信号强度和指纹库的LSQ（sum of squared difference）评估，值越小表示相似度越高；

3）从待选区域的所有可能50×50栅格，按上面的方法找到K个最小的LSQ，这K个栅格的中心坐标就定义为MR的位置，通过指纹库算法可将MR定位精度由传统的200米提升到50米以内。

（2）用户行为识别算法

用户行为识别算法是通过MR数据挖掘，获取用户的电平特征、邻区特征、切换特征等多维度信息，建立室内用户模型，从而精确区分室内外业务。

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图1 指纹库定位算法原理

2.2 MR信息与准确定位信息的关联

MR大数据分析平台基于路测数据的小区信号强度进行模型校正，以PNN神经网络算法为基础对道路附近的MR样本点进行定位，同时结合经过模型校正后的网格场强定位的方法，采用 fi nger-print等识别匹配算法进行精确定位。

图2 MR信息和定位信息关联

2.3 平台搭建的方式

MR大数据平台产品采用松耦合架构，定位中心的构建位于客户大数据中心的中间层，定位结果支撑无线虚拟测试应用。

大数据分析虚拟测试平台具有如下特点：

1）实时在线大数据获取：高效自动；

2）客户端友好：Web应用、支持GIS呈现、支持数据库操作、支持问题小区查询和导出；

3）支撑精细优化：50×50米栅格级统计、业务和MR的关联定位、信令和MR的关联定位。

图3 MR大数据平台架构

2.4 功能模块实现应用

（1）LTE网络精确规划模块

LTE网络精确规划模块，通过MR定位、路测、工参，电子地图等多维数据关联分析，依托精度更高的指纹库算法以及基于指纹库的传播模型训练算法，实现数据入库、数据解析和定位、数据分析、报表输出的自动化处理，快速、有效的定位覆盖问题点。

从需求管理、站点规划、价值分析到建后评估的全流程管理，实现需求管理、站点可栅格化呈现。

图4 MR大数据平台数据生产流程

（2）众筹道路测试和众筹扫楼功能

基于特有定位和位置信息匹配算法，通过XDR和MR的大数据关联，采用APP GPS+MR指纹定位，获得含经纬度的可用采样点。显示采样点的位覆盖情况属性，精确显示道路采样数以及覆盖属性。

众筹路测功能：获得的道路多维度（覆盖、干扰、重叠等）指标状况，节省海量测试人员并获取诸多难以涉及的小巷或者小区内道路情况，虚拟测试详细度高于5级道路，在节省测试成本的同时，提升日常测试工作的效率。

众筹扫楼功能：通过MR栅格化定位算法实现对区域覆盖栅格化定位，并通过定位模型算法识别出室内外用户，在栅格化地图上做精细化的显示，进行室内建筑物的覆盖情况分析。

众筹路测输出结果不仅能在平台页面直接呈现，还可以导出KML格式文件，在Google Earth中加载，更便于维护、优化人员对比分析。

3 结论

江苏联通MR大数据分析平台无线虚拟测试的实现，通过独有的指纹库定位算法、MR和准确定位信息的关联，集约化的平台搭建方式，实现了全民参与道路虚拟测试，众筹扫楼、网络规划指导，验证和优化的功能。

运用MR数据分析平台进行MR和XDR大数据挖掘，代替传统的人工路面测试和楼宇深度测试，大大减少了网络优化数据采集的人工成本和时间成本。并且由于收集的是在网用户的实际使用感知数据，减少了人工测试可能出现的人为干预和采样不合理因素，无线网络评估结果更贴近真实用户体验，更公平合理，也使无线网络评估工作进入自动化、智能化阶段。