（2022 年江苏省通信学会“华苏杯”论文征集评优三等奖）基于用户体验与流量释放的5G 网络扩容标准研究和应用

张 燕 孙 海 徐明达

中国联合网络通信有限公司苏州市分公司

0 引言

5G 用户持续增长，流量热点区域容量拥塞会导致用户体验差，及时地扩容可避免因用户投诉、携号转网等带来的口碑和经营效益损失。江苏联通在苏州进行5G 扩容试点并论证，理论结合实际，总结出5G 扩容分析思路和规定动作，为全省5G 扩容提供指导。

1 5G 容量评估

5G 扩容思路主要考虑用户体验和流量，以此来平衡投资收益；容量四要素是用户数、资源利用率、用户体验速率和小区容量，彼此相互影响。

1.1 容量发展三阶段

阶段一：面向放号。建网初期，根据小区容量和体验需求，规划小区放号容量，评估投资收益。

阶段二：面向体验。在业务发展中期，保障5G 用户体验好，建立5G 网络口碑，吸引和发展新用户，同时迁移4G 用户。此时用户体验开始出现拥塞，可能造成用户投诉、用户转网等负面影响。

阶段三：面向流量。随着流量爆发期的到来，会造成用户流失（体验拥塞）损失和流量损失（流量压抑）。

1.2 4/5G 容量对比

相同之处：评估量纲相同。5G 资源调度和信道受限情况与4G 相同，可沿用4G 容量评估量纲（上下行流量、用户数、利用率等），针对不同业务场景和设备形态，使用不同的门限值。

不同之处：

（1）设备形态多样。4G 以2TR 设备为主，5G 容量评估涉及TDD NR 64T/32T/8T 以及FDD NR 等设备类型和更多站型，不同设备建议使用相同量纲和不同门限，便于后端评估。

（2）小区分类精简。4G 开创性区分大中小包业务进行扩容，但当前大中包小区占比＞95%，相对初期标准指标大中包占比提升明显，建议精简大中小包小区分类。

（3）业务需求变化。4G 视频以720P 为主，5G 逐步往1080P+发展，同时5G 用户期望较高，体验不满足需求可能导致用户投诉流失，需要更好的用户体验，同时以体验满足度的方式评估用户体验。

（4）资源利用率变化。5G 引入大规模天线技术，空分复用能力增强，可大幅提升小区容量，计算5G 资源利用率需考虑空分对小区容量的增益。

1.3 容量分析维度

5G 容量受限分为接入受限和接入后的业务受限两类，因5G 网络硬件能力强大，CPU 利用率较低，所以5G 容量受限主要为业务受限，包含体验受限和流量压抑，如图1 所示。本研究扩容主要描述基于业务受限的扩容。

图1 无线容量分类

1.4 业务需求分析

5G 时代是全业务的网络时代，不仅仅是人和人的通信，还有人和物的通信、物和物的通信。行业应用非常广泛，主要面向垂直行业和万物互联，支撑更高的速率、更大连接、更低时延。为什么需要5G？主要的原因，还是用户对于业务的需求，要求的标准越来越高，比如更高清的视频、AR/VR 3D更逼真、自动驾驶的应用、远程医疗等。

5G 小区流量目前主以视频业务为主，视频逐步由高清转移至1080P+。阿姆赫斯特大学的教授雷姆沙K.斯塔曼研究发现：当视频业务缓冲2s 之后，缓冲时间每增加1s，就会有6%的人放弃观看，短视频（播放时间在30s 以内）的缓冲时间每增加1s，放弃观看的用户数量可能会更多。视频的即点即开和拖曳快速响应表现直接影响到用户感知体验，对网络提出了更高的要求。为保障在5G 网络下运行分辨率为1080P+及以上业务时秒开和不卡顿，需保障用户速率20Mbps 以上。

2 5G 容量特点

5G 引入空域复用，SU-MIMO（单用户多入多出技术）中，空分复用的数据流调度给一个单独的用户，以提升该用户的传输速率和频谱效率，即分配给该UE 的时频资源由该UE 独占；MU-MIMO（多用户多入多出技术）中空分复用的数据流调度给多个用户，多个用户通过空分方式共享同一时频资源，系统可以通过空间维度的多用户调度获得额外的多用户分集增益。

所以SU-MIMO 可以沿用老的PRB 利用率来评估，但是MU-MIMO 不可以用PRB 利用率来评估，因为有了空分概念，即使某beam 的PRB 利用率达到99%，如果有空分正交的用户接入，依然可以正常做业务。所以当前主要使用用户数评估负载，传统平均PRB 利用率不适合作为承载度量指标。

2.1 时域上不均衡

虽然小时级平均PRB 利用率较低，但当业务突发时存在阶段性PRB 利用率激增，PRB 利用率均值无法反映阶段性的业务拥塞问题，比如在某一小时内的1600 秒至2000 秒期间下行PRB 利用率猛增至100%，但此时小时级的平均PRB 利用率只有30%。

2.2 空域上不均衡

MU-MIMO 通过利用在同一波束方向上的多个用户之间共享相同的资源，提高小区吞吐量和频谱效率，资源复用越多，配对层数则越高，在频域角度，假设使用1 个RB 资源，复用次数就是层数。受限于波束隔离干扰要求，且在保证正交性能的前提条件下，AAU 64T64R 天线最多只能形成16 个不同方向的覆盖波束，即16 个流来承载不同数据实现空分复用。如图2 所示，16 个MU-MIMO 空分复用层数小时级平均配对RB 数为75 个，但是在空域越高层，配对RB 越少，均值无法反映各层配对RB 数的不均衡问题。

图2 空分复用RB 配对

3 5G 扩容思路

3.1 体验目标制定

新引入“体验满足度”来衡量用户秒级体验速率的满足程度，基于协议28.552 的体验速率分布，体验速率分布话统秒级统计每个用户的体验速率，定义体验速率大于目标值的秒次占比，以表征用户体验的满足程度。用户体验以满足度的方式来进行评估，更加能够反映用户体验情况。

通过分析体验满足度与小区平均体验速率的关系，当体验满足度达到一定值（如80%），再提升数值代价将比较大，此时为了保障80%用户20Mbps（使用1080P 业务即点即开），小区平均速率需要达到50Mbps，如图3 所示。

图3 体验满足度与速率对应关系

3.2 现网健康检查

为保证扩容评估的准确性，在扩容评估之前，需对评估区域内的小区进行以下动作，优化到位后再扩容，以排除非容量因素的影响。

（1）告警/故障/传输排查：重点关注小区退服类告警，单板过载，射频通道故障排查；传输带宽受限、传输丢包等问题排查。

（2）参数核查与优化：重点关注涉及数传、MLB 等参数是否异常，利用OMStar 批量自动核查参数，保证“核心”参数配置正确。

（3）PS 数传性能优化核查：优化影响话统速率的关键因素如CQI、MCS、RBG 策略、Rank2 比例、切换等算法，性能恶化的原因分析与定位。

（4）空口质差排查：以CQI＜=X 占比大于（1-体验满足度）作为判断标准，满足的小区优先做优化排查，优化后再扩容。

3.3 容量模型搭建

5G 扩容以“保障用户体验良好”和“价值流量不损失”为核心，同时兼顾体验品牌与投资收益，在此基础上构建基于用户体验的扩容模型和基于流量压抑的扩容模型（如图4 所示）。从用户数、流量、体验速率、空间和时间等多个维度预测业务增长。

图4 容量发展建模

基于用户体验的扩容模型：通过构建小区用户数与用户体验速率的关系，即随着用户数增长，用户体验速率下降，当达到A 点，体验不满足需求，可能导致用户流失，扩容之后能够保障用户体验需求，留住和发展更多用户。

基于流量压抑的扩容模型：通过构建小区用户数与小区流量的关系，识别流量压抑拐点（B 点），B 点扩容之后即可释放轻度压抑区的流量，C 点扩容可能已经造成用户流失（体验拥塞）损失和流量损失（流量压抑）。

3.4 KPI 话统建模

选取苏州联通TOPN 小区话务指标进行数据建模。随着用户数的增长，小区下行体验速率下降，下降至某个临界点时用户业务需求得不到满足，此时映射得到的用户数即需要扩容的用户数门限，如图5 所示。为保障80%用户的体验，对应用户下行体验速率约50Mbps，映射到激活用户57 个、RRC平均用户数140 个。

图5 用户数与体验速率建模

随着用户数的增长，当自忙时小区下行流量达到56GB 时，小区下行流量基本不再上升，并出现拐点，即随着用户数的继续增长，小时级的流量呈现下降趋势，自忙时小区上行流量在6GB 时饱和不再上升，此时对小时级下行流量到达峰值拐点的小区进行扩容可获得最大流量效益，如图6 所示。

图6 用户数与流量建模

3.5 扩容门限总结

为平衡投资收益，5G 扩容标准需将基于体验和基于业务受限两者相结合，以保障80%用户体验为目标，总结出扩容标准建议为：（1）基于用户数：自忙时小区RRC 平均用户数＞140；（2）基于流量和速率：自忙时小区下行流量＞56GB，自忙时下行平均速率＜50Mbps。二者满足其一即可。

4 5G 扩容实践

基于扩容标准筛选出满足扩容条件的有托普学院和陆家泾新路小区。

托普学院小区主要覆盖校园，校园由两个宏站覆盖，4G和5G 网络均无室分，5G 小区忙时下行流量79GB，平均用户数328 个，体验受限和流量压抑严重，一周符合80%体验满足度扩容标准小时数123 次；4G 小区忙时下行流量5.2GB，PRB 利用率58.6%。

陆家泾新路小区主要覆盖纬创公司宿舍区，5G 仅有宏站无室分，4G 室分宏站均有，5G 小区忙时下行流量76GB，平均用户数307 个，体验受限和流量压抑严重，一周符合80%体验满足度扩容标准小时数78 次；4G 小区忙时下行流量12.9GB，PRB 利用率95.7%。

对托普学院、陆家泾新路共4 个小区完成扩容后，用户感知速率、流量效益提升明显，如图7、图8 所示。

图7 扩容前后流量对比

图8 扩容前后下行速率对比

5 结束语

本课题成果包括构建多维度业务增长预测模型和基于业务分布的资源配置分析，同时还对5G 容量的发展历程、4G和5G 网络容量差异、5G 容量分析维度和容量特点进行总结分析，以保障80%用户20Mbps（使用1080P 业务即点即开）为目标，构建出用户增长与体验速率、流量变化的容量模型。基于模型结合苏州TOPN 总结出适用于苏州本地的扩容门限：当自忙时RRC 平均用户数＞140 或者（自忙时下行流量＞56GB，自忙时下行平均速率＜50Mbps），并对流量热点区域托普学院、陆家泾新路扩容试点，扩容后日均总流量增加400GB 左右，改善了用户体验并提升了流量效益。

本课题成果适用于大城市和特大型城市的超高流量区域，包括CBD、高校、大型医院、重要交通枢纽和商业街等，可以实现精准的资源投放，提升网络容量和质量，可以有效释放压抑的流量，改善用户体验，具有良好的应用和推广价值，可向全国推广，当前已推广至江苏全省应用。