基于CDT呼叫记录的无线网络用户感知评估优化方法

1、基于CDT呼叫记录的无线网络用户感知评估优化方法四川电信无线网络部 杨乐 胡贵宾 杨健2013年9月20日目 录1 前言42 成果实施背景52.1 传统网络用户感知优化分析方法52.2 传统分析方法存在的弊端52.3 创新优化分析方法的目的及意义53 成果内涵63.1 QOE和QOS、KQI、KPI关联63.1.1 QOE63.1.2 QOS63.1.3 KQI63.1.4 KPI64 成果创新点74.1 用户感知QOE建模74.2 语音用户感知建模74.2.1 语音KQI指标84.2.2 语音经验模型94.3 EVDO 数据体验建模105 成果创新过程的做法135.1 实时话单流处理分析技术

2、135.2 感知优化145.3 投诉处理156 成果实施后的成效17图 目 录图表 1传统用户感知获取和优化5图表 2 CDT用户感知评估框架8图表 3 语音KQI建模9图表 4 语音KQI经验模型11图表 5 EVDO体验KQI建模12图表 6 EVDO KQI经验模型13图表 7用户感知优化流程15图表 8 实时话单处理流程16图表 9 基于用户感知的智能化分析16图表 10用户感知指导优化17图表 11 NetMax-CL 投诉处理流程17图表 12用户感知量化结果18图表 13语音感知优化前后CDF分布图 18 1 前言随着移动用户的规模发展，用户对网络质量的要求愈来愈高，如何客观准确

3、评价用户的使用感知已成为业界共同的话题。传统的网络侧KPI指标不能精确地反映单一用户对网络的使用感知，无法全面地、精细化地指导无线网络优化工作和客户投诉处理工作的高效开展，因此，转变传统只注重网络KPI指标的评估思路，加强对用户使用感知的关注（Quality of Experience）尤为必要。关注、提升用户感知首先需要建立一套科学的用户感知评估体系。本文基于上述背景提出了一套基于CDT呼叫记录的用户使用感知质量评价方法。2 成果实施背景2.1 传统网络用户感知优化分析方法传统的网络评估和优化以网络KPI指标为中心，用户感知只作为参考信息。用户投诉是获取用户感知的主要途径，如下图所示。回访解

4、决问题投诉感知提升用户感知差图表 1传统用户感知获取和优化2.2 传统分析方法存在的弊端传统的网络优化不能有效进行用户感知优化。依赖用户投诉不能掌握全部用户的用户感知状况。没有有效的用户感知评估体系，用户感知不能量化是开展用户感知优化的首先要克服的障碍。2.3 创新优化分析方法的目的及意义基于CDT话单的用户感知评估体系的目的及意义在于：1、量化用户感知，使用户感知从抽象的概念变成实实在在的可见，可知，可优化的指标。2、掌握全部用户的感知状况，改进以KPI指标中心的传统网络优化方式，使基于用户感知的网络优化成为可能。3、深度优化网络，在资源有限的情况下，优先优化影响用户感知的主要因素和区域，最

5、大限度提升效益。 3 成果内涵用户感知评估体系的核心是将抽象的用户感知QOE量化成可以测量的关键质量指标KQI。3.1 QOE和QOS、KQI、KPI关联3.1.1 QOEQoE指用户体验或者用户感知。即终端用户对移动网络提供的业务性能的主观感受。它可以通过接近量化的方法来表示终端用户对业务与网络的体验和感受，并反映当前业务和网络的质量与用户期望间的差距。QoE的量化指标可以用优秀、很好、好、一般、差5个级别来标识。本文的QoE的评价主体是终端用户，评价对象是无线网络的语音和数据业务。3.1.2 QOSITU-T Rec E.800最初定义QoS为“决定用户满意程度的服务性能的综合效果”，包含

6、多个层面较为广泛的内容。QoS提出的最终目标就是当终端用户使用一个特定服务时可以得到最好的体验。QOS得到满足，则QOE就比较高。QOS是保证QOE的一种手段。3.1.3 KQIKQI（Key Quantity Indicators，关键质量指标）是主要针对不同业务提出的贴近用户感受的业务质量参数。是对电信产品、组成产品的组件（服务）或者服务元素的特定性能的测量指标，可通过一系列包含KPI在内的数据源获得。KQI是对QOE的量化。3.1.4 KPIKPI，即关键性能指标（Key Performance Indicators）。对于2G网络，网络性能是运营商关注的重点。网络性能在ITU-T Re

7、c E.800标准中被定义为“网络或网络的部分提供用户间通信机制的能力”。网络性能是保障QoE和QoS需求的基础，相对于难以直接度量的QoE，网络性能是网络运营商和设备厂商便于规划、设计和监测的信息。 KPI通常是网络层面的可监视可测量的重要参数。在当前移动网络的网络管理中，KPI被理解为网络性能，在网元管理中，KPI被理解为网元性能。KPI是保证QOE的基础，所以基于用户感知的优化不是不关注KPI了，而是更加高效的利用KPI来优化提升用户的感知。4 成果创新点4.1 用户感知QOE建模基于中兴CDT话单的用户整体业务感知模型，如下：EVu=EVDOu*WEVDO+EV1Xu*W(1X)其中，

8、 EVEVDO(u)，EV1X(u)分别是用户在LTE、EVDO、CDMA2000 1X网络下的得分，Wx是按照用户在EVDO，1X网络下的业务时长的归一化权重。4.2 语音用户感知建模本文主要利用CDT跟踪数据，评估语音用户对无线网络信号强度、无线呼叫成功容易程度及快慢、通话保持时间、通话质量等方面的主观质量感知，整个评估体系的框架，如下图所示：图表 2 CDT用户感知评估框架从上图可知，对于语音用户的感知（QOE），主要从用户终端信号覆盖强度，用户呼叫难易程度，用户呼叫保持时间（是否掉话），及通话质量等方面进行评估。4.2.1 语音KQI指标中兴CDMA系统，利用CDT数据，建立了语音用户

9、感知指标评估体系，具体如下：KQI类型用户感知QoE关联KQI指标&表征KPI指标获取途径覆盖性信号弱用户接入状态的Ec/Io分布CDT用户业务状态的Ec/Io分布CDT接入性接入成功容易程度用户主叫接入成功率CDT用户被叫接入成功率CDT用户外部中断率CDT接入快慢用户主叫接入时长CDT用户被叫接入时长CDT保持性呼叫保持时间用户主叫掉话率CDT用户被叫掉话率CDT用户交换异常掉话率CDT完整性通话质量用户前向FER分布CDT用户反向FER分布CDT单通用户疑似单通率CDT图表 3 语音KQI建模用户终端信号覆盖强度感知，即用户覆盖性（KQI）。用户一般有两种感知，第一种信号强度感知，一般用

10、户使用手机时，都会观察手机显示的信号强度的格数，如果信号图标上栅格较少或者没有，则用户认为信号覆盖太差，如果信号图标上栅格较多或者满格，则用户认为信号覆盖良好。第二种信号飘感知，用户在手机上观察信号的时候，发现手机显示信号强度一会强，一会弱或没有，因此用户感觉网络不稳定，同样也会影响用户感知。由于涉及到每一个用户在不同时间及不同地点的感知，因此基本不能通过简单的DT或CQT来评估用户的实际的覆盖感知，因此中兴CDMA系统通过采集用户接入时和业务状态的Ec/Io强度，即用户EC/Io覆盖统计（KPI），就可以较准确了解用户的实际信号覆盖情况。用户终端呼叫难易程度的感知，即用户接入性（KQI）。用

11、户一般存在两种感知，第一种是用户呼叫是否成功，如果每次都能呼叫成功，则用户感觉网络服务质量好，如果呼叫失败比例高，则用户感觉网络服务质量差。传统网络接入性评估是通过DT、CQT或全网性能统计进行呼叫成功率评估，但是全网呼叫成功率高，并不能代表每一个用户呼叫成功率就高，往往存在一些用户，由于所处的无线环境或其它因素，导致这些用户呼叫成功率较低，影响这些用户的使用感知，即使用全网呼叫成功率评估，有可能掩盖一些用户呼叫成功率低现象，而且很难发现这些呼叫成功率低的用户。因此中兴CDMA系统通过分析每一个用户实际的接入成功率，就可以较准确了解用户实际的接入成功率情况。第二种是呼叫快慢，如果用户每次很快呼

12、叫成功，则用户感觉网络服务质量好，如果每次需要等待好久才能呼叫成功，则用户感觉网络服务质量差。传统评估方法是使用DT、CQT测试来测试网络的呼叫建立时长，同样此种方法不能评估每一个用户在不能时间不同地点的接入建立时长，因此中兴CDMA系统通过分析每一个用户实际的接入时长，就可以较准确了解用户实际的接入快慢情况。用户呼叫保持阶段的感知，对应用户呼叫保持性（KQI）。一般是通过掉话率来评估，传统的掉话率评估是通过DT、CQT或全网性能统计来评估无线网络的掉话率，但是这些方法不能完全反映每一个用户在不同时间不同地点的通话保持时间的感受，而且很难发现一些高掉话的用户，因此影响这些用户的实际使用感知。中

13、兴CDMA系统通过分析每一个用户实际的呼叫保持时长、掉话率，就可以较准确了解用户实际的呼叫掉话情况。用户呼叫质量的感知，即用户呼叫完整性（KQI）。用户呼叫质量是影响用户感知最主要的因素之一，直接关系用户对实际网络的使用感受。如果用户每次通话时，话音质量清晰，没有话音吞子、漏字及话音模糊，则用户就感觉网络服务质量好；如果用户通话时，出现吞子、漏字及话音模糊现象，则用户就可能讨厌网络服务质量。影响语音感知的因素包括，用户通话过程中的前反向误帧率，全速率帧的分布，信令帧和数据帧的复用情况等。单通即用户在呼叫接通后，听不见对方讲话或对方听不见已方讲话。中兴CDMA系统通过分析每一个用户实际的通话时长

14、和前向或反向全速率帧的比例，发现用户可能存在的单通现象。4.2.2 语音经验模型综上所述，1x用户的呼叫感知建模可用如下公式表示：EV1Xs=i1XKPI(s)1XKPIi*W1XKPI(i)其中，EV1X(S)为语音业务用户 S得分；1XKPI(S)为S评估涉及的KPI类型集合；W1XKPI（i）为KPI类型 i的归一化权重；1XKPI(i)指KPI类型 i的得分。如下是语音经验模型：KQI类型用户感知QoE关联KQI指标&表征KPI指标具体说明覆盖性（20%）信号弱用户接入状态的Ec/Io分布（50%）按照Ec/Io分布等级进行评分用户业务状态的Ec/Io分布（50%）按照Ec/Io分布等

15、级进行评分接入性（20%）接入失败率程度（75%）用户主叫接入失败率（70%）按照主叫接入失败率进行评分用户被叫接入失败率（10%）按照被叫接入失败率进行评分用户外部中断率（20%）按照外部中断率进行评分接入快慢（25%）用户主叫接入时长（50%）按照主叫接入时长进行评分用户被叫接入时长（50%）按照被叫接入时长进行评分保持性（30%）呼叫保持时间用户掉话率（100%）按照掉话率进行评分完整性（30%）通话质量（75%）用户前向FER分布（50%）按照前向FER分布进行评分用户反向FER分布（50%）按照反向FER分布进行评分单通（25%）用户疑似单通率（100%）按照疑似单通率分布进行评分图

16、表 4 语音KQI经验模型4.3 EVDO 数据体验建模图表 5 EVDO体验KQI建模EVDO根据用户的行为特征，将用户的业务分为下载类、上传类、前反向对称、前反向对称、大突发类，小突发类。每类业务对一系列的KPI；根据业务的特征，将这些KPI做为加分项，减分项和基准分项。评估公式如下所示。其中，Eva(i)为业务i的评估得分，B(i)，P（i），M（i）分别为业务的三类KPI：基准KPI（Base），加分KPI（Plus）以及减分KPI（Minus），W对应的是各种KPI的权重。权重和加减分KPI的经验模型如下表所示。图表 6 EVDO KQI经验模型以下载类的FL RLP为例：小于50为

17、0分大于1.5M为100分在50和300之间，线性计算，按照（50，0），（300，60）两个坐标确定直线；300到1.5M之间，线性计算，按照（300，60），（1500，100）两个坐标确定直线；如果FL RLP为200，则其基准分得分计算如下：（200-50）* （60）/（300-50）=36同样的道理其他的减分项和加分项的KPI得分同样的方法线性差值计算得到。按照业务评估公式基准分加上加分项减去减分项就是用户的业务得分。5 成果创新过程的做法用户感知评估优化系统从对用户的感知评估入手，将用户的主观感受和多个维度的KPI结合，使用户感知可维可测。用户感知评估系统不仅在CDMA 2,3G

18、系统应用，还可以推广到将来的LTE系统。下图说明了用户感知系统在CDMA和LTE FDD混合组网的情况下，通过用户感知评估优化网络的流程图。系统根据感知评估结果，分析判断导致用户感知差的主要原因，并且针对性的提供优化指导建议，用于用户投诉支持和网络优化。 图表 7用户感知优化流程5.1 实时话单流处理分析技术通过话单准实时采集和流处理机制，低时延的完成问题分析，输出评估分析结果到用户投诉处理系统。流程如下图实例所示。图表 8 实时话单处理流程5.2 感知优化根据用户感知评估结果发现待优化方向。从参数优化和RF覆盖优化等方面提供优化指导。图表 9 基于用户感知的智能化分析经过如上图所示的智能化分析，最终落实到如下的优化点。优化点优化内容参数合理性检查1 1：邻区检查2 2：PN检查3 3：载频配置检查4参数优化5 1：功控，过载参数优化6 2：邻区参数优化7 等覆盖优化8 弱覆盖分析9 过覆盖分析10 导频污染分析1