中兴：TD网络智能优化需要智能化工具

        网易科技讯 7月22日消息，中兴通信公司TD网络规划和优化总监顾巨峰今日在2009TD-SCDMA网络规划与优化研讨会上表示，从整个产业链的角度来讲，TD网络智能优化工具在前期不是特别完善，中兴通信在TD网络智能优化这块做了相当多的工作，我们认为一个网络的优化需要借助比较智能、系统化的工具为整个网优工作提供支撑。 

        中兴通信公司TD网络规划和优化总监顾巨峰演讲实录： 

        各位领导、各位专家： 

        上午好，今天很高兴和大家探讨TD网络智能优化层面的问题。 

        TD网络整个产业成熟的时间和其他几个3G制式相比相对较短，因此，从整个产业链的角度来讲，TD网络智能优化工具在前期不是特别完善，中兴通信在TD网络智能优化这块做了相当多的工作，我们认为一个网络的优化需要借助比较智能、系统化的工具为整个网优工作提供支撑。 

        今天我的题目主要是介绍三个大的工具，都是中兴公司独创的，第一是全网自动优化；第二个是NES网络优化系统；第三是MI/CDT工具。 

        全网自动林区优化是这样的，目前TD协议终端只能测量系统已定义的林区，但系统协议目前不支持终端通过非定义的林区，也就是说，系统不可能通过检测的功能提供自动林区优化的功能。目前在TD领域内做林区优化，第一是基于前期的林区规划，后续只能通过路测优化，局限性比较大，效率也不高。首先测试必须是在道路上测，但对于全网的林区优化，并不仅仅体现在道路上。 

        基于这样的背景，中兴公司专门开发了一个全网林区优化的功能，通过几个方式来实现，第一，在OMC里规划尽量多的林区，把候选林区动态导入到OMC前台里去，让轮巡林区实现到系统里去，这样终端就能实现对这部分林区的测量，通过这种轮巡把你想加的林区、尝试想加的林区都加一点，通过后处理数据来分析，分析得出最终结果，这个结果能够对你的林区优化提供比较好的建议。 

        在这里，网管能够通过自动调化任务规划，将它导入后网管能够自动轮巡，把所有的林区调动一点，经过一两周，统计数据出来之后，通过后处理，中兴公司使用一个工具对数据进行分析，得到自动林区优化的建议。这里就是一个后处理工具，通过对测量数据的处理能够对现有林区配置给出建议，看看哪些林区需要加进去、哪些林区要删掉，对于网络优化来说也会有质的改变，从传统的手工目测方式实现基于所有全网真实用户行为的测量，对整个网络优化提供数据支持。 

        第二个我想介绍的工具是NES，它跟前面讲的全网林区优化相比，从机制和实现初衷来讲也有异曲同工之处，目前所有的网络仿真都有传统的局限，因为传统的方式都是通过下行测试实现的，无法实现并行测试的同时获取干扰覆盖数据，鱼与熊掌不能兼得 。 

        在传统通过仿真实现规划时就会出现一个瓶颈，大量仿真都是基于规划模型完成，在规划方案的正确性和适用性方面就会存在一些折中。针对TD系统，我们基于两大原因用一个专利技术实现了定型测试系统。 

        第一，TDD本身上下行的损耗完全一样，上行覆盖完全可以反推下行覆盖。通过上行测试能够规避下行模式带来的问题，因为上行测试时只有一个发射机，全网都是接收机，下行测试的模式是多发单收，多发单收一定会有同频干扰。上行测试完全反过来，一发多收，因此能够很好地解决“在并行测试同时获取全小区的完整覆盖”，这是传统模式无法实现的。 

        中兴公司针对网络硬仿真这个系统开发了两个版本，定义了不同阶段，第一个版本是1.0版本，应用于网络规划，它有一套移动发射机，同时开发了很多小型化的固定接收机，在做测试的时候，这些固定接收机需要挂到你希望后面能够作为候选的基站上去，这个接收机可以待机一个月，因此可以分批把小接收机挂到你希望建站的地方，将站全部挂完之后（如200个），做一个晚上，一天测试就能够把所有数据提取到。 

        整个数据接收处理完以后就可以得到所有你希望建站的数据，这相当于你可以拿到每一个站的传播数据，基于这个数据来做后期规划，依据会非常准确，得到所见即所得的效果，在网络还没有建成之前就知道网络建成后的效果。它的规划方案精确度和以前相比有了质的飞跃，而且不像数据跟踪方式依赖于数据追踪本身，也不会有大成本的支出。 

        第二个版本是1.1版本，这两个版本是本质上的不同，不只是功能的添加，1.1版本只用到了功能发射机，这个工具定位为网络优化阶段，也就是网络建成后用这个工具做上行测试，能够得到所有基站下行完整的覆盖数据，它可以在TD网络建成后做覆盖优化工作，一个晚上拿到全网数据，白天做数据分析，像北京这样的特大城市可以分两个队伍来做，但在一般的城市，一辆车一个晚上可以全部跑完，这在整个后期做优化时就会比较方便。 

        说一下1.0这个版本，它能够实现批量的多小区的模拟校正，我们在福州市对这个功能做了功能验证，在贵州省公司和吉林省公司，基于这个系统做了真实的网络规划项目，做下来后会发现设计方案精度非常高，和省公司交流时发现，我们提出来的加战和设置建议可以得到很大的共鸣，他们说，你提的这些问题在我们的2G网络里已经碰到了，仿真规划可以体现出今后网络的样子，在TD网络还没有建起来之前就预测到问题，相比传统方法有了质的飞跃。 

        另外，因为每一个小模型都是确知的，在设计阶段对每一个阶段、每一个小区可以作出比较精确的设置和优化，在后续做网络开通建设时能够为每一个站点、站区提供个性化设置，降低后期优化难度。现在我们在做黄蜂窝（音）规划时，方案角、倾角基本都是千篇一律，如倾角一般都很统一，针对一个城市统一设4度或者6度、8度，不会根据每一个站做单独的设置，依靠站点建设之后，通过优化不断设置参数的配置和优化，如果我们能够把这个工作前挪，就能极大降低后续做优化的效率。 

        1.1版本是针对网络建成之后提供的高效率数据处理方法，通过一个晚上的测试拿到全网数据，因为它对每个小区的覆盖都是完备的，不像现在这样拿着路测仪去各个小区跑，拿测试数据，在做相应的统计和计算时都是不完备的，通过这个测试，可以拿到全网所有小区覆盖的完备数据，因此对于数据和覆盖分析做得非常清楚，另外，通过这样的数据分析，对于功能参数的调整和优化就有了非常明确的指导意见。甚至当你调整供应商以后，他能够马上呈现给你看到调整完之后的效果。如果大家熟悉做无线网的优化，应该会很清楚，这是一个迭代收敛的过程，调一下，再测一下，看看效果怎么样，如果不理想再调第二遍，第二遍不理想再调第三遍、第四遍，是一个逐渐收敛的过程，不会通过一次测试调整就使覆盖调试达到最优，而这个工具可以加速收敛过程。 

        同时它也能对功能定位检查提供帮助，这是一个附带的功能，比如在安装天线时接偏、接反了，就能通过定位知道从而校正，这也是一个很好的功能。 

        它对于整个TD的规划阶段到优化阶段都能提供方便快捷的智能优化工具，大家知道，网络优化除了覆盖优化、还有业务优化。 MI是测量报告的缩写，这个测量报告是广义的测量报告，包括终端测量和公共测量，它可以客观反映用户所处无线环境的质质量条件，通过系统对MI数据的采集和处理，能够对网络质量进行广泛充分的评估，它的基础是全网所有已经接入的商业用户，基于一个标准测量来实现，因此这个测量数据相对传统的目测、波测等测试方法，评估会更加准确、全面，成本也更低，因为它不需要派设施工程师，用一辆车，带专用仪表去道路上做大量测试，因此成本也会更低。从测试数据来讲它肯定是更完备的，所有测试队伍到不了的地方，只要有真实用户在呼叫，它都能把相应数据报出来。 

        另外一个是CDT，它是对于全网指定区域详细呼叫数据的采集，主要是针对用户呼叫出发的过程跟踪，进行性能优化的分析，包括为用户提供服务跟踪，能够呈现地理化性能和波段的分析，特点是全网采集、事先采集，中国移动有一个10086投诉电话，当投诉电话打进来时用户会抱怨他遇到了什么问题，如果没有CDT这样的系统，用户的抱怨只能被值班人员记录下来，首先判断是不是设备故障，如果不是，就由工作人员去现场做测试，问题反馈给用户的效率比较低。而CDT因为是事先采集数据，如果能够把所有用户的数据调出来，发生了什么失败、在什么小区发生了失败、到底是什么问题……可以很快把问题分析出来，他可以答复用户反馈问题的原因，第二也能知道是什么问题。 

        第二，能够很快知道用户抱怨的问题出现在什么地方、出现在哪个小区，因为我们的用户是不专业的，在反馈问题时并不能描述得非常专业，很多时候用户会误导我们去排障，有了这个系统，就能够对用户发生的所有异常行为进行很好的分析。我们的后处理结构能够通过对测量等几个方面的结合提供对用户的问题进行所有分析。 

        测量应用是通过网管进行设置和下发的，接口管理可以管理多个MRC的数据，MRC服务器能够对数据进行解码处理，并且生成处理后的报表结果，客户端能够进行处理端的查询。MR功能主要能实现对网络集和小区集质量的分析，它能够通过地理化的呈现对干扰进行分析，通过MR的功能，你能够对一个网络集甚至小区集的覆盖质量做非常好的分析和通集。CDT功能能够提供更多基于用户使用感受的分析，比如一次单通，接入失败、掉话、切换失败的……都可以分析，包括前面华为公司同事提到的，对终端类型分类用户的问题分析，CDT也可以提供这样的统计功能。 

        对于一个网络来讲，可以对问题进行多种类型的分类，比如对终端类型的分类，这样就能知道网络里大量的问题主要是哪些型号终端贡献的，这样就可以针对此做专门改进和优化；另外还可以提供基于小区的分析，把问题最主要的几个面体现出来，看看问题是在哪个小区产生的，以此分析到底是设备的问题还是其他问题。 

        举几个案例，通过下行弱覆盖下行的筛选，可以明确知道这几个小区弱覆盖的原因，看看是不是设备故障，是不是因为设备建站缺少造成的，如果不是因为这个，那就看是不是阻挡，如果阻挡不是问题，再看是不是优化的问题，或者是天线覆盖的问题，这样就能对网络覆盖最差的几个小区做分析，直到给出下一步优化的建议方案。 

        下行弱覆盖小区的展现也可以详细分析到每一个小区，还可以通过地理化展示发现弱覆盖主要分布在哪些区域。MI/CDT的案例对于业务而言可以做很多掉话的统计分析，它有明细分析，看看具体是哪些原因。 (本文来源：网易科技报道 )