无线网络智能优化及业务分析平台—

方案名称：《无线网络智能优化及业务分析平台》
方案类型：宽带无线
公司名称：北京沃泰丰通信技术有限公司
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为了使2G/3G无线通信网络能够尽快成熟并满足大规模商用要求，有效的网络质量监测和优化评估手段是必不可少的。传统网络评估和优化手段主要存在如下问题：1、需要投入的成本较高：主动进行大规模DT/CQT测试或者根据用户投诉和OMC发现问题区域的测试，2、分析的数据源比较单一：没有一个系统的平台对于来自各个接口和设备的数据进行综合关联分析，3、问题处理较为滞后：用户投诉的问题或者通过OMC发现的告警一般都会在事件已经发生之后一段时间才能够获知，4、无法对于一些隐性问题进行回溯：通过OMC发现的性能较差区域或者用户投诉的区域再通过路测方式测试的时候有比较高的比例为无法再发现和定位问题。

同传统优化方式相比，本产品以信令、OMC-R数据和路测等多种数据源为基础，对相关数据进行综合关联分析，同时结合GIS技术，能够将分析的结果实时在相应的地理位置呈现，以更加全面、准确和方便地反映网络质量和性能问题，为网络优化提供有效的手段和可靠的依据。本产品以开发综合化和平台化的优化平台为目标，更加方便维护人员的日常使用。产品的主要应用对象为各电信运营商，产品能够深入分析网络性能，为网络排障和优化提供资料和专家级建议。使用者能够通过对3G网络进行业务和用户分析，发展重点业务和用户，从而提高网络收益。

此外，本产品结合2G/3G无线通信网络特点，在频率复用、邻区优化、网络覆盖、干扰和容量优化等方面进行无线网络质量研究；对彩信、WAP上网、流媒体、下载、IM等数据业务质量进行统计和评估；对2G/3G无线通信网络与GSM网络切换和互操作提供联合优化方法；支持对目标区域进行地理场景分析，能够针对不同场景进行参数核查、优化配置；支持对相关研究指标的GIS呈现。产品技术源于公司在通信网络优化领域多年的技术积累，处于国内先进的水平。

1、总体目标

本产品的总体目标是针对2G/3G无线通信网络特点及相关新技术，综合路测数据、OMC-R数据和信令数据，研究2G/3G无线通信网络各种优化理论及方法。以解决无线侧频率复用、邻区优化、网络覆盖、干扰和容量优化等问题；对彩信、WAP上网、流媒体、下载、IM等数据业务质量进行统计和评估；对2G/3G无线通信网络与GSM网络切换和互操作提供联合优化方法；支持对目标区域进行地理场景分析，能够针对不同场景进行参数核查、优化配置；支持对相关研究指标的GIS呈现。

2、产品创新点

传统网络评估和优化手段主要存在如下问题：1）需要投入的成本较高：主动进行大规模DT/CQT测试或者根据用户投诉和OMC发现问题区域的测试；2）分析的数据源比较单一：没有一个系统的平台对于来自各个接口和设备的数据进行综合关联分析；3）问题处理较为滞后：用户投诉的问题或者通过OMC发现的告警一般都会在事件已经发生之后一段时间才能够获知；4）无法对于一些隐性问题进行回溯：通过OMC发现的性能较差区域或者用户投诉的区域再通过路测方式测试的时候有比较高的比例为无法再发现和定位问题。本产品针对2G/3G无线通信网络特点及相关新技术和实际网络建设新需求，以网络各网元接口间信令数据、OMC-R数据（配置数据、告警数据和性能数据）和路测等多种数据为基础，开发综合化网络优化和分析平台。有针对性地解决目前网络建设中存在的难点，推动网络性能进一步提高。

3、产品架构

系统的整体结构图如下：

系统架构主要为三层架构：采集层、分析处理层和表现层。

其中采集层采集的数据包含OMC数据、信令数据、DT/CQT数据等

分析处理层主要是对各个接口的网元采集的数据根据分析需求完成数据的关联处理，同时关联经验库进行问题的分析定位。

表现层主要为辅助报表、GIS和图表等内容完成结果的呈现和展示，使得问题分析的结果更加直观。

（1）数据源

①OMC数据包含网络KPI性能数据、配置参数数据、设备告警数据等信息，通过主设备厂家OMC设备以一定的时间颗粒度产生，能够以小区的维度反映网络性能和问题，网络优化系统通过采集程序按照OMC设备的上报力度实时采集OMC数据，可以结合信令数据、DT/CQT数据定位网络问题。

②DT/CQT为空口的信令数据，通过路测设备获得，包含了用户在发起业务和用户运动过程中的全部数据，能够通过用户和业务的维度分析网络问题，从信令面到业务面全方面的分析业务质量，用户感知等指标，提出解决建议。

③无线网络智能优化及业务分析平台的数据来源还包括TD-SCDMA和GSM网络侧各网元接口信令数据。以对OMC-R和DT数据形成补充

无线网络智能优化及业务分析平台支持对Iub、IuCS、IuPS接口信令数据的采集和分析，以完成2G/3G无线通信网络接入网的质量分析和性能优化。同时支持对A和Gb接口信令数据的采集和分析，以达到2G/3G无线通信网络和GSM网的联合2G/3G切换和互操作优化分析。

下图为信令数据的来源和接入优化平台的方式示意图。

无线网络智能优化及业务分析平台处理的信令数据为2G/3G无线通信网络接入网各网元接口的信令数据。具体的接口和协议数据内容包括：

接口	协议
Iub	NBAP、RRC、MR
IuCS	RANAP
IuPS	RANAP、用户面信令数据
Gb	BSSGP、用户面信令数据
A	BSSAP

各接口信令数据接入无线网络智能优化及业务分析平台后，将在前端机中完成协议解码和CDR/MR记录的合成处理。相关记录通过内部软总线传递到服务器进行相关无线网络质量分析、业务质量分析工作，同时完成相关记录数据的存储。

下图为信令数据在无线网络智能优化及业务分析平台内部的数据流向示意：

（2）应用

①OMC数据在系统中用做全网的性能评估分析，设备告警核查，配置参数核查和分析等工作，通过多个KPI指标的联合分析给出网络问题的建议，同时可以将分析和查询结果在GIS地图上展现。

②DT/CQT数据能够完成网络业务质量的分析，问题区域的深入分析，网络覆盖和业务质量的分析，在系统中的应用思路为通过大量的网络侧信令和OMC数据来发现问题和区域，通过路测终端的DT/CQT路测及网络侧的获得的信令数据来完成对于问题的深入分析和定位。

③无线网络智能优化及业务分析平台基于信令数据的功能体系架构如下图所示，包括采集处理层、分析层和呈现层。采集分析层主要完成各接口信令数据的协议解码和CDR/MR记录合成；分析层完成无线网络优化专题分析、业务质量优化分析和2/3G互操作优化分析等工作；呈现层完成相关数据的界面呈现，呈现方式包括报表、图形和GIS等。

基于对Iub接口CDR记录和MR记录分析，无线网络智能优化及业务分析平台可以对2G/3G无线通信网络的无线网络质量做如下分析：

1）覆盖性能优化。在网络建设初期，经常会发生小区覆盖的各种问题，比如覆盖不连续，有些小区超远覆盖或弱覆盖等。如果小区覆盖的问题不能很好地优化，就会造成手机掉话率高，信号不好，接入成功率低等问题。通过对MR中RSCP、P-CCPCH C/I、SIR和BLER等指标的分析就可以实时准确地诊断问题，并结合定位技术和电子地图精确发现覆盖问题发生的地理位置。本专题可以解决如下一些问题：

覆盖连续性；

超远覆盖；

弱覆盖；

后瓣过覆盖；

特定类型小区覆盖问题优化，如：线状地区、高速公路、高落差地区等；

室内覆盖优化；

2）邻区列表优化。邻小区的合理设置可以使小区间的切换更加顺利。邻小区定义不全会导致掉话的产生，而如果定义过多会导致检索时间过长，切换过慢等问题。通过对小区邻小区列表的调整，提高呼叫接通率，减少小区间信号干扰，并提高切换成功率。通过对MR消息中本小区和邻小区P-CCPCH RSCP、C/I、BLER、SIR和RSSI等指标的综合分析可对邻小区列表进行优化。

3）切换性能优化。切换作为无线侧最重要的行为之一，系统参数设置的是否合理将直接反映在用户移动中业务的直观感受。切换问题除了同小区覆盖以及邻区设置有关系外，还和系统设备参数的设置以及RRM的切换算法相关。通过对小区间同频、异频硬切换和接力切换的成功率监控以及失败原因分析，可以帮助优化和调整系统切换相关的参数设置，发现切换算法的缺陷，防止乒乓切换、单边切换和迂回切换发生的概率。

4）接入性能优化。由于小区覆盖过弱，或者资源不足等原因，经常会造成接入成功率过低。判断接入性能，可通过小区RRC连接成功率和RB建立成功率及失败原因的分析，以优化系统接入性能，提高接入成功率。

5）呼叫保持性能优化。系统呼叫保持能力的直接反应就是掉话率和掉线率。掉话率和掉线率是运营商考核无线网络质量的主要KPI，可见其重要性。通过对无线引起的掉话和掉线原因分析，可以发现网络或手机存在的潜在问题，及时优化系统相关参数，提高系统业务保持能力。

6）系统容量优化。随着3G用户的不断增加，以及业务行为不断变化，小区资源需要及时做出相应调整，否则会引起小区资源拥塞，引起不必要的掉话发生。对小区频率、时隙、码字和发射功率等资源的占用情况进行实时监测，可以使系统资源随着业务的发展不至于造成浪费和紧张的情况发生。主要提取的指标包括：码资源可用率、TCP、RTWP、强制掉话分析等。通过对上述指标的综合分析，诊断系统容量问题，并给出优化建议。

7）系统干扰优化。干扰是蜂窝移动通信的焦点问题，TD-SCDMA通过时分方式和智能天线可有效降低干扰。但在实际应用中，由于传播时延的存在、小区间上下行时隙比例规划不一致、以及智能天线实际性能与理论性能的差别，干扰有时也会成为TD-SCDMA的致命问题。尤其是在不能利用智能天线赋型的PCCPCH等公共信道，抗干扰能力更弱。通过手机上报的MR信息，可以分析系统的同频干扰、频间干扰、GSM对TD-SCDMA的干扰等。结合定位技术和电子地图，可以分析不同地理位置的干扰情况，生成小区间的干扰矩阵，提出频率优化建议。

基于对IuPS和Iub接口CDR记录的分析，无线网络智能优化及业务分析平台可以对2G/3G无线通信网络的数据业务进行统计分析和优化。

1）HSDPA业务质量优化。通过对HSDPA业务接通率、业务掉线率、HS-DSCH服务小区改变成功率、HS-DSCH同DCH/FACH/PCH间信道切换成功率的监控和分析，可以对HSDPA业务质量提供参考建议。

2）QoS业务质量优化。

基于对Iu接口和A/Gb接口CDR记录的关联分析，无线网络智能优化及业务分析平台可以对2G/3G无线通信网络和GSM网展开联合优化：

1）语音和视频业务联合优化。对现有2G/3G互切换分析体系进行完善。目前的切换分析是从3G切出视角和2G切入视角分别进行分析，二者关联性不够。比如一次系统间切换失败，是发生在3G侧，还是2G侧，还是发生在E接口，需要把整个切换过程关联起来进行分析。

2）数据业务联合优化。针对3G->GPRS、GPRS->3G的切换质量进行分析。此项分析功能尤其对于上网卡和上网本的用户感知尤为重要。

(3)不同数据源分析思路

网络性能分析中多数据源处理过程：以上述图表为主要的处理思想，通过分析和网络、业务性能及用户行为相关的KPI获得需要进行分析问题的区域和问题，通过业务过程中的用户信息、资源占用信息及移动性信息来关联分析各个接口和设备的数据，通过调用智能算法、KPI分析模块、MR分析模块和报表处理等模块来完成数据的处理，将处理的结果以及和结果相关的KPI和参数在GIS地图上通过2D/3D等方式直观关联呈现。通过长期多个接口的数据关联分析以及积累，可以完成网络的话务建模，资源建模、干扰区域建模等，为网络问题深入定位分析和预测提供重要依据

4、产品技术架构

（1）数据采集层

数据采集层主要负责数据的采集、数据的管理和数据转发三个部分的功能。采集接口部分采用硬件板卡和平台完成对不同种类数据源的采集，支持E1、POS、ATM、IP等多种类型接口的数据采集；数据适配及管理部分完成对不同种类数据源的格式转换、统一数据表示方式、数据识别及分类，为数据的转发做好准备工作；在数据转发层面主要是针对数据的需求，对数据进行转发的管理，完成数据的在指定板卡、指定端口、指定内核、指定通道的数据分发、复制、广播等数据转发模式的管理和分发动作。

（2）数据处理

数据处理模块包含不同接口的数据合成模块、数据分析模块，KPI计算模块和智能算法模块等，能够以用户、小区或者业务等维度将不同接口的数据进行联合分析，定位网络问题，给出优化解决建议。

数据处理层处理的不同接口的数据的同时能够调用智能算法结果和经验库数据来辅助分析，使得问题分析更加准确和细致。

（3）应用分析层

应用层为人机交互的界面，可以完成网络频率复用、扰码、邻区优化，网络覆盖、干扰、容量优化，网络性能评估、质量问题定位与优化，TD-SCDMA网络与GSM网络联合优化，参数核查、资源配置优化等工作内容的输入和输出。

能够通过界面化的工具，提供便利的分析问题的能力，帮助优化人员从海量的数据发现网络问题，提供解决建议。

（4）呈现层

呈现层主要是结合传统的呈现技术：2D/3G的GIS、图表和报表等手段，使得问题分析的结果能直观呈现，同时能够将多个相关指标和结果对应到网元和地理区域综合分析，利用多维GIS技术将问题分析相关的KPI指标、参数等通过不同维度呈现。

（5）系统管理

系统管理主要完成系统自身功能的管理支撑和维护，它提供系统运行日志、系统运营状态告警、系统配置等功能，分别完成系统运行中各个层次及模块的运行记录，包括正常和异常行为及结果的记录，方便用户查看并分析、定位问题；告警部分是对系统非正常状态以及非正常行为的告警提示，包括对设备连接状态、通信状态、程序异常运行状态、系统资源异常占用状态等，以图形化方式直观呈现；系统配置功能主要完成系统运行参数的配置、运行所需静态信息的配置、用户权限及角色配置，支撑系统的运行和管理。

5、关键技术

(1)高速链路采集技术

支持2M、10/100M、1000M、155M、622M等高速接口卡的数据收发处理，开发中采用了FPGA、MIPS多核处理器、嵌入式实时操作系统、CPCI接口总线等先进硬件开发技术。

¨1000M光口测试卡（单模或多模）

¨10/100/1000M自适应以太网电口测试卡

¨E1接口测试卡（支持高速2M、透明2M、N×64K等）

¨STM-1、STM-4 POS、CPOS接口测试卡

¨STM-1、STM-4 ATM接口测试卡

(2)可扩展通用协议栈平台技术

协议栈平台是解决网络协议解码、封装的单元，主要是屏蔽应用对网络层的依赖。协议栈的性能是直接影响应用性能和扩展能力的关键。传统的协议栈只是解决应用平台对协议栈的不依赖性，而无法完成协议嵌套封装、协议统计、协议过滤、协议自动装载等功能。可扩展的通用协议栈平台，协议栈支持灵活配置，并具有扩展性，协议栈平台实现IPv4/IPv6不同协议栈的自动在线封装检测，无需手工配置即可实现相关协议的正确解码分析。采用通用的软件测试分析平台技术，通过数据采集管理平台进行统一的接口数据适配，对采集数据的实时解码、解析、过滤、合成、统计分析等通用处理过程与网络接口类型、协议类型无关。

协议对象

协议解码

协议统计

协议过滤

协议配置

协议栈

对象管理

协议栈管理

(3)基于关联分析的业务合成技术

目前业务合成主要是以业务类别和时间为关键因素分析合成，可以达到的合成分析效果仅限于业务的起止时间和简单的控制与承载分类，而不能实现精确的消息定位、完整的时序流程和可视化流程重现。对于应用业务分析则主要是基于业务过程的分析，通过有机结合固定特征资源和可变特征资源，从捕获的原始数据中自动提取同一用户、同一业务过程、不同接口和协议交互的所有信令数据包，还原合成描述不同业务过程消息交互的详细业务过程记录，以便快速有效的定位业务开通、运营、维护、升级等过程中遇到的信令交互及协议规范细节问题。

(4)基于MR的定位技术

在移动通信标准规范中规定，在手机处于专用模式下时，将向系统发送（上行）对无线环境进行测量的报告，同时系统向手机发送下行测量报告。测量报告可以通过A-Bis/Iub接口或BSC/RNC/OMC等设备全面获得。

MR数据包含上、下行无线链路测量数据，包括：手机的接收质量，手机的接收电平，手机的发射功率，基站的接收质量、基站的接收电平，TA，PB，业务的BLER，RTWP等无线环境和业务质量信息。

通过MR分析系统，可以利用网络中每一部手机的无线环境测量信息，充分反映所有用户的真实感受。相对于话务统计数据分析、DT/CQT分析而言，通过MR进行网络评估和优化具有多种优势。

1）真实性

MR数据所有用户通话时产生的真实通话记录，客观反映全网无线环境，而DT/CQT则是模仿用户打电话的行为，受测试范围、时间和测试方法等因素的限制，无法真实反映网络实际情况。

2）详尽性

通过MR进行系统评估时，由于其数据的海量特征，收集了所有载频、时隙的占用情况，能够更全面了解网络的运行情况。而DT/CQT拨打电话次数有限，只能了解部分小区、部分载频、部分时隙的通话情况；基于话务统计的数据分析则无法得到每个呼叫过程中的详尽数据，统计指标受限于厂家的计数器设置。

3）方便性

DT/CQT进行之前，需做很多相关的准备工作，如对车辆、路线、时段等的选择，天气、交通信号、甚至测试卡的类型都可能影响到整个测试结果。但通过MR方式则可以选择任意时间、任意地点评估网络的状态，不再局限于固定时间和固定地点，可以获得更加准确的网络服务质量信息。

4）直观性

DT/CQT只含有手机对下行链路的测量信息，通过MR则可以对系统的上、下行信息进行合并分析处理，得到的内容更加丰富，既可以生成数字指标，又能生成图形化指标。

综上所述，采用MR数据进行网络优化和评估具有其他方法无法比拟的技术优势。

处理原理图：

(5)话务建模技术

话务建模技术的核心思想是通过用户在业务过程的信令消息的分析，获得用户发起业务的类型、资源占用情况，小区ID、时间和区域等信息，结合GIS 在地图上以栅格化的方式进行呈现。

需要能够按照单用户或者单个业务进行多个接口数据的关联，同时通过记录用户在业务过程中的所有信令数据，按照业务的维度进行数据的分析和处理，结合智能定位算法，能够以一定周期将用户的业务量对应到GIS，然后在GIS上以100*100m栅格内业务量的情况进行渲染和模型建立分析。

(6)基于MR的网络规划技术

常用的小区规划技术主要包括：仿真技术、路测技术、OMC统计技术、信令监测技术和协议分析技术，不同的无线网络规划优化技术在解决无线问题应用上基本上是孤立的。同时无线网络规划优化工具带有明显的人工操作特征，操作起来需要大量的人为参与，并且各个环节通常是孤立的。

不同无线网络规划优化技术功能和特点对比

传统的无线网络规划技术基本都是以手工为主，在无线网络建网和成长时期由于网络规模较小而且网络规划优化问题简单，因此是可行的。但是，在无线网络成熟时期，同时随着3G网络的全面开展，网络规划优化工作变得异常复杂，数据分析计算量大而且决定无线网络性能的变量多，仅仅靠手工操作是行不通的。

因此，无线网络规划优化工作绝大部分的计算需要有计算机来完成。借助于精确的网络规划优化问题建模和神经网络或者遗传算法等搜寻最佳网络性能最佳值算法，在实测数据的基础上尝试种种可能的无线网络参数配置以得到最佳的无线网络性能和最佳的无线网络资源配置。

自1996年来的无线网络规划优化技术演进路线

基于MR的网络规划技术是将网络参数的自配置、网络结构的自规划和网络性能的自评估各个模块组成一个平台之中，实现网络规划优化的自动化。

通过输入网络覆盖、性能要求和容量需求，通过对规划、优化经验的固化和优化，并借助于生物遗传算法和神经网络等最佳求解算法，从而能够根据网络容量、频率和覆盖的情况给出最佳的网络规划方案。根据网络每个用户的测量数据实现对网络性能、覆盖水平的全面评估，根据性能要求给出特定条件特定区域的最优参数优化、工程优化建议。

这样网络规划优化就最大程度的固化专家经验，脱离人为不定因素的影响，规划优化人员的主要任务就是尽可能全面的给定约束条件、设定网络性能目标，不断完善自组织网络的算法，从而实现网络的自发展和自组织。

网络自规划优化系统技术分为ACP小区自动规划和ATP网络结构自动规划两个部分。其中，ACP小区自规划包括覆盖预测、频率规划和容量规划等功能模块，ATP网络结构自规划包括移动特征量化、网络智能重组和业务预测等功能模块

(7)基于栅格化GIS的三维呈现技术

移动通信是GIS应用的一个新领域。目前，我国的移动通信事业进入了一个高速发展的时期，网络规划及优化是移动通信系统设计中很重要的环节，它涉及到频率的有效利用、服务质量、服务区域和系统开销等许多问题。随着移动通信的发展，用户量不断增加，站间距会愈来愈紧密，各种地形地物对电波传播的影响举足轻重。同时随着3G网络的深入开展跟多的业务种类以及及网络KPI指标，使得网络规划优化的复杂度更高。所有这些因素使无线传播的预测必须基于三维数字地图，并且采样点越多，问题的分析判断相对越准确。

基于栅格化GIS的三维呈现技术应用GIS管理数字地图原始数据的输入、维护和修改以及经由预测计算和分析得到的各种结果。所有数据分层存储并显示，基站、扇区、标注、频率、覆盖图以及干扰图等都分别存为一层。用户可以根据需求选择显示的信息，不仅成为无线网络覆盖预测实现全网可视化的前提基础，而且成为无线网络优化能快速定位问题和深入分析问题的根本保证。

基于栅格化GIS的三维呈现技术包含话务建模、预测分析、网元管理、全网专题图分析，实现智能化诊断，科学化决策，从而提高网络优化工作的效率和准确性。下图为基于栅格化的GIS呈现技术获得的无线接通率、区域和时间三个维度的分析结果。

(8)端到端的多接口信令关联分析技术

网络规划优化工作一般包含多个接口数据的联合分析，需要获得各个接口的不同数据来完成网络问题深入分析和定位，帮助移动通信运营商来提升网络服务质量，提升用户感知度和建立品牌形象。

端到端的多借口信令关联分析技术是采用自身研发的一体化信令采集设备，能够完成从无线网、核心网、业务网全部接口的信令数据的采集和关联。通过从A/IU接口提取网络的KPI情况，获取TopN小区，通过关联Iub/Abis和空中接口的信令消息获得网络的覆盖质量情况完成信令面问题的分析定位；通过关联核心网业务网的用户数据来完成从业务情况的分析，提升用户感知。

端到端的多借口信令关联分析技术能够使得问题分析更加全面和细致，能够同时完成信令面和用户面的分析，网络KPI的多维度分析和用户感知度的分析等。同时通过分析海量的网络侧信令数据能够大大节省网络评估的频次、降低用户投诉、VIP用户/小区全程分析等。

端到端的数据业务分析思路图：

(9)多数据源联合优化分析技术

无线网络优化工作一般包含DT/CQT数据分析、OMC数据分析（包含设备配置、设备参数和设备告警等）、信令数据和话单数据等的分析，单纯从一个方面对于网络问题的分析定位带有一定的片面性或者无法准确定位。

多数据源联合优化分析技术以网络侧信令数据为核心，能够将DT/CQT、OMC数据、工程数据、GIS数据，异网络数据通过用户信息、业务类型、网络资源等公共信息有效结合，使得问题分析更加细致和深入，同时通过各种不同数据源的联合分析和优化确保全网资源的最优化配置，更加节省运营商的投资成本，最大化运营商的利润。

(10)基于嵌入式多核的数据采集平台

基于MIPS处理器的嵌入式多核技术，该平台实现了多接口、高速率、大容量的数据采集和流量控制管理功能。具备对采集数据的线速识别、线速转发，同时支持对数据的汇聚、分流、复制、组播等处理。支持10个以上的10/100/1000M多接口,以及10G的高速数据采集和线速预处理。无论从硬件的加速处理上，还是16个以上CPU计算核单元上都具备的良好的技术基础和灵活的可扩展性能。

(11)端到端的业务质量及用户行为分析技术

随着3G网络的不断开展和深入，依托3G网络各种各样的业务层出不穷（背景类、流媒体类、后台类、交互类、语音类等），同时用户种类也在不断增多（上网本、普通手机、可视电话、移动座机等），另外中国移动同时在经营3张不同制式的无线网络TD-SCDMA/GSM/EGPRS，复杂的网络结构，复杂的网络用户和复杂的网络业务，如何能够确保网络用户的需求、网络服务质量，帮助运营商最优化的配置网络资源，结合不同的网络优势和需求合理分配网络资源。

端到端的业务质量和用户行为分析技术是通过用户发起业务时候的信令数据，通过多个接口的关联，获得用户信息、网络信息、业务信息，结合GIS地图和智能算法进行业务质量相关的参数分析和挖掘，对网络中的业务质量和用户行为进行分析和提出解决建议；同时能够将这些数据按照时间维度进行建模，根据运营商的网络规划和用户预测给出网络业务和资源等的配置建议。

6．产品主要用途

本产品研究以研制开发基于多种数据源的无线网络智能优化及业务分析平台为目标。由于OMC-R、路测和网络侧各网元间接口信令数据可以更加完整、全面地反映2G/3G无线通信网络的网络质量、设备参数设置情况和业务质量情况，因此对于2G/3G无线通信网络的实验室测试、外场测试、IOT测试、试商用以及后续正式商用后的运营维护等各个阶段都将发挥重要的网络保障作用。对相关产业链设备厂商和运营商来说，将起到公正的第三方评判作用。

产品主要面向的是对2G/3G无线通信网络质量评估、优化方法的研究，输出成果，比如多数据源的关联分析方法，协议解析及合成，端到端的网络质量测试和评估，业务质量分析和优化，用户感知分析和地理场景分析的栅格化GIS呈现等，对于3G技术的后续研究都将起到启示和指引作用。随着国内3G通信网络技术的不断成熟，产品将可以直接应用于LTE研发和产业化，以及IMT-Advanced研发和产业相关产品中去。

传统的网络优化市场主要为基于路测数据的分析工具、基于网管数据的分析工具和基于主设备厂家数据的分析工具，这几年随着网络优化工作的不断深入，同时随着3G网络的开展，网络优化工作的复杂度加剧，基于信令的优化和多种数据关联分析的网络优化思路越来越被更多的支持和认识。

产品能够通过多接口信令的关联处理分析，结合多种数据源、智能算法和GIS展现来完成网络问题的分析和定位，帮助运营商最大化的提升网络质量和业务质量，提升客户感知度，从而提升企业形象。

产品可以用作各类专项网优，如：RRM参数优化、KPI深入分析优化、特殊区域分析优化、端到端的业务分析优化等方面，同时可以作为运营商进行网络性能评估，网络质量监控，业务分析等

产品通过端到端优化的设计思想，能够通过路测数据、信令数据和主设备数据帮助运营商及时发现和定位网络问题，同时丰富的专家经验库和丰富的界面展现能够提升网络优化工作的效率，可以被广泛使用在日常网优、专题网优、网络评估和网络咨询等多种项目中。

7.本产品解决的重大技术问题

★基于DT/CQT数据的无线网络优化评估方法。

需要通过设置场景、路线，采用驱车或者定点测试的方法，对网络中的覆盖情况、干扰情况或者用户投诉区域进行测试，通过测试过程中业务质量和网络覆盖情况的分析，发现故障设备、覆盖盲区、RRM算法设置等影响网络性能和质量的问题，同时可以获得参数调整的建议、邻小区优化的建议等。

DT/CQT路线或者区域的选取原则主要需要结合OMC的性能统计或者用户投诉的情况获得问题区域或者需要测试的内容。

单纯依靠DT/CQT的网优分析方法需要投入较多的测试设备、投入较多的时间进行网络测试，同时对于网络质量的评估和分析没有代表性，另外大多数时候需要结合网络侧的信令一起来解决网络中发现的问题点。

★基于OMC-R数据的无线网络优化评估方法。

通过对于OMC-R数据统计和分析，以一定的时间颗粒度，完成小区级的网络质量分析和评估，通过OMC-R的数据来完成的网络优化和评估方法可以发现网络中的故障网元，问题较为明显的区域，数据获得几乎为零成本。

OMC-R的数据研究可以完成邻小区和参数的分析，但是无法完成用户级及业务级的网络性能分析，无法发现网络中的隐性故障点，除了设备告警之外的故障问题外均需要其他如DT/CQT，信令采集等辅助手段来进行分析。

★基于信令数据的无线网络优化评估方法。通过对Iub、Iu接口信令数据的分析，研究基于相关信令数据的小区覆盖、临区优化、切换优化和容量优化等无线网络质量评估方法。通过对IuPS接口信令数据的分析，研究基于相关信令数据的各种业务质量评估方法。通过对Iub、Iu和A接口的信令数据的联合分析，研究2/3G互操作质量评估方法。

★多数据源关联分析方法。

通过对路测、OMC-R和信令数据的关联分析，研究相关数据整合和关联的分析思路和方法。分析的思路为：根据OMC统计或者用户投诉发现网络问题，通过路测数据和不同接口的信令数据关联分析产生问题的原因（覆盖、干扰、参数设置等）

★地理场景分析的栅格化GIS呈现。

通过传统的GIS呈现技术，能够将分析的结果在地图上直观呈现，另外能够结合GIS的优势将某一类参数、影响此问题的因素等元素通过2D/3D和多窗口等方式关联呈现，使得问题分析更加直观，同时可以结合到地图上的地物情况，排除由于地物等其他外界因素导致的网络问题。