基于MDT数据的4/5G室分泄漏问题的研究

朱 原，周 阳，陈 超

（中国移动通信集团吉林分公司 吉林 长春 130021）

1 引言

传统的室分泄漏判断也有两种分析判断手段，一种是外场DT/CQT测试；一种是基于TA距离进行的经验判断。基于TA距离的判断方法主要是基于MRO数据进行用户TA上报点的分析，但是根据TA距离来定位问题这个方法也有较大的缺陷，第一每个TA的步长太大为78米，无法精确的判断出室分泄露的具体位置。第二是TA没有办法判定方位，仍需要结合外场人员的现场测试排查，只能属于过渡方案。而传统外场测试耗时耗力，无论是时间成本，人力成本和资金成本投入都较大，不符合目前集团“三融”“四化”的整体战略布局，为了能够高质量高效率的解决越来越要的室分泄漏问题，本文总结了一套集判断室分泄漏，定位室分泄漏位置的优化方案，并形成了对应的工具进行方案固化，用来进行新方案的总结和推广，便于其他公司进行引用，共同解决室分泄漏的问题，助力于客户满意度的提升[1]。

2 室分外泄画像定位原理

本文对于室分外泄画像的定位方案为“两点描线法”，第一步是基于MDT数据定义外泄小区，第二步是基于MDT数据定义室分泄漏的位置，通过定位两点最终完成室分泄漏小区的画像。

2.1 室分外泄小区识别

基于MDT的定位方案：

（1）采集MDT数据，记录相应信息(包含完整小区标识（ECI）、采样点经纬度信息、记录主服务小区及邻区RSRP电平值等信息)；

（2）结合工参信息进行分析，筛选记录含有室分小区的MDT数据；

（3）栅格划分：根据小区方位角及覆盖距离及覆盖场景进行珊格大小划分；

（4）结合各栅格距离进行判定，筛选记录含有室外采样点的室分小区MDT数据；

（5）对筛选后的数据进行室分外泄进行判定，判定规则如下：

（室分小区电平值大于-90 dBm或室分小区电平值高于第一邻区电平值10 dBm）

（6）对判定结果进行汇总分析，筛选采样量大于＞500的小区输出室分外泄小区。

实现方案：如表1所示。

表1 多场景判定条件表

基于上述判定条件，在省端进行MDT数据提取，然后通过PYTHON作为数据分析工具，实现IT智能判断，结合场景、距离、电平等相关数据通过一系列算法后得到满足条件的小区，定义为：室分外泄小区，并进行最终结果的统计输出。

2.2 室分外泄小区位置定位

通过对主服务小区栅格经纬度的统计，可以明确定位室分小区的泄漏位置，便于后续进行外场复测以及对周边宏站进行主服务更改的分析[2]。

如图1所示，该图所显示的是某居民区场景室分小区的MDT栅格化数据，从图中我们看到在距离基站超过100米的栅格上，该栅格的主服务小区距离该栅格超过100米，结合前文判定条件，居民区场景室分小区泄露距离判定条件为100米，该图显示数据已经超过了我们对于该场景100米的限定条件，同时电平数据也满足判定条件，因此我们认为该小区存在室分泄漏的问题，此栅格的经纬度即为泄露位置的经纬度。

图1 经纬度泄漏位置分析图

3 实际应用效果

为了能够快速利用本算法进行室分泄漏的分析和判断，本项目团队利用python语言将文中所述算法进行固化，同时利用本固化工具在现网中进行应用并进行效果验证，本次验证进行了小区级验证和全网级验证，具体如下：

3.1 小区级验证

对本市室分泄漏小区进行MDT数据分析和室分泄漏判定，现已某小区为例：

问题区域位于某区域同志街199号的居民小区，该室分站点覆盖楼宇功能为居民楼，通过MDT数据分析发现该室分小区存在弱覆盖现象和室分外泄现象。

经分析发现:该基站小区无故障，小区底噪正常，经过后台查询，该小区弱覆盖采样点占比为12.72%，安排外场人员到所属栅格ID进行现场测试，实际测试确认，该室分小区确实存在信号外泄现象，且RSRP低于-105 dBm。通过MR数据分析、现场测试数据综合验证所得结果与MDT数据分析结果一致，进一步验证了该算法的可靠性。

3.2 全网级验证

通过与小区级验证结果对比，基于MDT数据分析的“两点描线法”可实现准确定位室分泄露问题点。为了能够充分验证基于MDT数据分析的“两点描线法”定位室分泄露问题点在全网应用中数据分析结果是否精确，特别选取某地市全网数据进行分析验证，用以进行验证的数据模型如下：

（1）网络规模：某地市现网基站总数量2 055个，小区总数量6 688个，全网含室分小区893个。

（2）MDT数据量：分析团队选取3天数据进行处理、分析。待分析数据总量达390万条。

（3）室分问题定位：通过对某地市室分小区进行栅格处理，共计划分栅格7.45万个，筛选出室分小区相关MDT数据33.6万条，综合分析后输出结果为：室分外泄小区30个。

（4）数据对比：针对基于MDT数据分析的“两点描线法”输出的室分外泄小区，为验证准确性，对泄露栅格进行DT/CQT验证测试，通过现场测试，测试结果显示，基于MDT数据分析的“两点描线法”输出的室分外泄小区准确率为100%。

4 投诉处理案例

4.1 传统方法定位室分外泄案例：

用户投诉某大型超市门口摊位用户投诉手机上网速率慢，语音质量差。经后台查询投诉位置附近基站无告警，无线侧指标正常。在确认用户终端没有问题之后，下派外场测试人员进行测试，由于地点较远且需要在商场营业期间才能进入，所以在投诉第二天工作人员才进行现场测试，最终通过工程师2个小时的DT与CQI测试定位出是由于CCCC_欧亚奥特莱斯1-2F3-5F及DT_HLW_61E3_1小区信号较强，在距离室内250米的地方电平强度仍为-105 dBm，导致与周边宏站不断的乒乓切换，用户在此区域感知较差.经过工程师优化处理后解决此投诉，但是由于整个流程时间较长用时23个小时导致用户对移动人员的工作能力产生质疑。

4.2 通过“两点描线法”定位室分外泄案例：

近期用户投诉在市区内某医院停车场语音质量差，查询周边基站运行状态均无告警周边小区中只有CCCC_长春市儿童医院门诊住院楼4Lampsite_HLW_61E5_1小区无线侧指标较差，切换成功为91.23%且乒乓切换次数较多。提取近5天该小区的MDT数据应用“两点描线法”进行数据处理与分析，最后定位该室分小区存在室分外泄的问题。通过对该小区参数优化后回访投诉用户，用户反馈在同一地点已无任何问题。本次处理全部流程仅用了2个小时。

5 总结

本文提出的方法不仅可以在4G领域进行室分泄漏的判断，后续5G开启MDT采样后，使用本文提出方法同样可以进行5G室分泄漏的判断，本文提出的“两点描线法”创新的为外场分析和后台分析室分泄漏提供准确的数据依据，快速响应用户不满意的投诉，填补了室分泄漏IT化分析的空白。

通过对MDT数据的解析，发掘存在室分泄漏问题的小区，定位泄漏的位置，大大提高了室分泄漏的排查效率，为公司提高客户满意度的目标保驾护航。