基于用户感知数据承载效率提升探究

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1、基于用户感知数据承载效率提升探究　　【摘要】为了有效控制数据业务增长对网络的冲击，提高资源的利用效率，通过基于Gb平台海量数据分析研究，提出了基于用户感知的GSM网络数据承载效率提升方法，并举例分析。该方法可以输出小区级的TBF最佳复用度及PDCH信道配置建议，在保障用户上网感知的前提下，实现GSM网络数据资源承载效率的有效提升。【关键词】Gb平台用户感知承载效率1研究背景随着智能机的普及，GSM网络数据业务急速增长导致资源占用暴增。从网络质量看，一方面GSM网络数据信道缺乏有效的功控带来干扰导致语音质量下降，另一方面语音优先导致数据业务

2、被挤占而产生了更多的投诉；从经济效益看，GSM网络数据业务收入低，45%的资源仅带来10%的收入，严重影响投资收益。因此，如何有效控制数据业务增长对网络的冲击，保证业务质量和投资收益成了重要的研究课题，而究其根本是如何提高资源的利用效率。2数据资源承载效率概述GSM网络数据资源承载效率计算公式如下：6因此，承载效率实际上是每数据信道承载的流量，单位时间每信道承载的流量越大，毫无疑问投资收益最高；同时，相同数量的数据流量承载于越少的信道上，带来的干扰就越少，当然语音质量也越高，但前提是不影响用户感受。影响承载效率的主要因素如下：（1）无线侧

3、因素无线侧的表现无疑会影响承载效率，它包括资源（如DAP、PCU）和无线环境（C/I）等，这些因素的好坏决定了单时隙有效带宽，好的无线环境会提升公式的分子。（2）业务类型业务类型是影响承载效率的主要原因。数据信道承载的业务速率高，承载效率就高；反之则低。高速业务类型会加大公式的分子。（3）TBF复用度对于一般业务，系统会根据手机能力分配信道，一般分配4个下行信道。对于EDGE（EnhancedDataRateforGSMEvolution，增强型数据速率GSM演进技术），4个信道一般可以承载200kbps以上数据流量。当业务速率有限的情况

4、下，存在着资源带宽没有被充分利用的情况，即公式的分子过小。通过业务在相同PDCH（PacketDataChannel，分组数据信道）上的复用可以有效提升分子，从而提升了承载效率。6无线侧因素是需要日常无线优化持续开展的，也是网络基础优化；业务类型是用户使用习惯决定的，可以市场引导。本文的重点是通过Gb平台海量数据挖掘的方法，在保障用户感知（业务速率）的前提下优化TBF（TemporaryBlockFlow，临时块流）复用度，提升GSM网络数据资源承载效率。3基于用户感知的数据资源效率提升方法传统的优化手段是通过提升TBF复用度，配置PDC

5、H数据信道，从而提升承载效率。但由于每个小区的用户业务类型分布并不相同，而传统方法无法精准获得小区级最佳TBF复用度，简单地按照TBF复用度进行粗放式资源配置容易造成资源浪费或用户感知下降。本文通过对每个小区业务类型分布的数据挖掘和分析，精准确定各个小区的最佳TBF复用度，从而提升全网的数据资源承载效率。基于用户感知的数据资源效率提升流程如图1所示：由于数据挖掘是基于海量数据的，数据量越大则分析结果越准确，因此本文的研究分析是基于三个星期的数据进行的。将数据根据包长度（业务类型）和TBF复用度以一定的颗粒度（颗粒度可以随着数据量的累积调整

6、到更细）进行分布关联，可以得到在特定包长度和特定TBF复用度时的各种指标，其中最关心的就是关键业务的速率。目前，为了将SP和手机客户端对业务速率的影响降到最小，笔者仅选取了三种关键业务速率，即图铃速率、新闻速率和彩信速率。（1）准确定义各种关键业务用户感受的门限值。6步骤一：通过大量Gb数据分析，将每一颗粒度中的所有小区关键业务速率以x/y比例确定用户感知的门限值，如10个用户的业务采样值中取第二低的速率作为用户可接受的门限值，即称为2/8比例，该比例意味着80%的用户由于其业务速率超过该门限而满意。可以看到，1/9比例的业务门限要低于2

7、/8比例；而3/7比例的业务门限却要高于2/8比例。步骤二：结合用户投诉修正关键业务用户感知门限。步骤三：采取实测以验证感知门限。通过对某地市三个星期的数据分析，可得到三种关键业务对应的几种典型比例的速率门限，如表1所示：通过步骤二的分布数据和步骤三门限，可以确定每种业务占比（包长度）在满足用户感受速率门限时可承受的最大TBF复用度。如表2所示，是通过软件自动生成（3/7比例，部分数据）的各种业务占比的最大TBF复用度。随着原始数据的累积，表2将变得越来越准确。（2）通过大量不同时段的统计，取得每个小区各时段的业务占比，对于其中各个时段业

8、务占比所对应的TBF复用度均低于门限的小区，则该小区可以通过压缩PDCH配置，在不影响用户感受的情况下提升承载效率；如结果相反，则应增加PDCH以满足用户感受。6（3）通过全网所有小区TBF最