5G优化案例：高价值用户区域45G业务分流试点优化案例.docxVIP

高价值用户区域 45G 业务分流试点优化案例 【摘要】基于 4G 网络负荷以及用户分布情况，结合 5G SA/NSA 网络建设，对高 UP 值用户常驻区域进行匹配筛选，定位 5G 重点推广区域，并支撑前端市场进行 5G 业务推广，最终实现4G 热点区域的业务分流，达到改善高价值区域用户感知提升的效果。 【关键字】互操作，SA/NSA，锚点 【业务类别】5G、参数优化、基础维护 一、 问题描述 近期 4G 网络流量的上升，对用户感知产生了严重影响，尤其是速率和APP 时延感知。根据XX区域小区级网络指标，分析各种场景负荷与速率的对应关系如下： PRB 利用率 场景 小区数目 SFN 小区 数目 体验速率 占比 80% 市区 72 0 2.83 7.39% 农村港口 67 5 3.3 7.15% 50~80% 市区 166 10 8.86 17.04% 农村港口 158 25 6.57 16.86% 30~50 市区 168 3 13.74 17.25% 农村港口 208 32 9.32 22.20% 0~30 市区 568 14 20.08 58.32% 农村港口 504 70 14.66 53.79% XXPRB 利用率50%的小区较多，分布情况如下： 二、 分析过程 基于 4G 网络负荷以及用户分布情况，结合 5G SA 网络建设，对高 UP 值用户常驻区域进行匹配筛选，定位 5G 重点推广区域，并支撑前端市场进行 5G 业务推广，最终实现 4G 热点区域的业务分流。 为评估站点建设的优先级，首次采用价值建网评分方式，从用户、终端、流量、收益和场景这 5 个维度综合考量，除重点场景需要根据需求优先建设外，针对区域高价值用户、高渗透率、高流量用户和基站投资回收期四个方面进行综合打分，并根据最终的得分结果进行排序得到建设优先级。其中价值建网的打分权重及规则包括以下几点说明： 高价值用户区域 通过端到端用户分析平台，确定基站下的 5G 终端数目。 （2）4G 流量情况 通过话统分析平台评估基站 4G 流量。 （3）4G PRB 利用率情况 通过话统分析平台评估基站PRB 负荷情况。 （4）5G 覆盖情况 基于无线追踪技术，根据现有 5G 基站分布、参数规划和功率配置，并结合城市无线环境参数仿真 5G 覆盖情况。 （5）5G 干扰评估 分析 5G 覆盖仿真情况，预估区域 5G 网内干扰情况，仿真 5G sinr 值分布。 分类 定义 权重 计算方式 数据来源 高价值用户区 5G 终端集中分布的基站范围 20 日均 5G 终端驻留数目统计，排序线性打分：50-100、100-200 和 200 以上的三档不同高价值用户分别授予 0.2、0.3 和 0.5 的权重分， 根据加权求和得到的结果并升序 端到端分析平台 排序，按照排序序号进行线性打分，序号最大的即为 20 分，序号 最小的为 0 分 4G 热点区域 DOU 流量评估方法， 计算每用户流量 20 针对DOU 分别为 5-10GB 和 10GB 以上的用户分别授予权重 0.4 和0.6。打分方法同高价值用户，根据加权求和得到的结果并升序排序，按照排序序号进行线性打分打分，序号最大的即为 20 分，序号 最小的为 0 分 KPI 系统 5G 网络评估 5G 网络覆盖RSRP 评估 20 通过大数据匹配 5G 与热点区域重合区域，区域内 5G 平均覆 盖,-105~-95 权重 0.3，大于-95 权重 0.7，按照排序序号进行线性打分打分，序号最大的即为 30 分， 序号最小的为 0 分 仿真和测试 5G 网络干扰SINR 评估 20 通过大数据匹配 5G 与热点区域重合区域，区域内 5G 平均SINR,-3~3 权重 0.3，大于 3db 权重 0.7，按照排序序号进行线性打分打分，序号最大的即为 30 分，序号最小的 为 0 分 最终得分 100 价值建网评估方案为通过大数据分析，采集基于物理站点级的用户数据，基于价值建网的评估流程如下 分析结果如下： （1）5G 高价值用户分布情况 基于华为SEQ 平台的用户终端识别功能，对用户各接口信令进行探针抓取，获取终端芯片型号等参数，并与支持 5G 的终端列表进行匹配，从而判断 5G 终端分布情况。 （2）4G 高流量和高负荷基站分布情况如下 步骤五：5G 网络覆盖评估 基于射线追踪技术、现场无线环境数据，以及XX城区的基站分布和参数配置，对XX 市区的 5G 覆盖电平和干扰情况进行仿真评估。 射线跟踪是一种被广泛用于移动通信和个人通信环境中的预测无线电波传播特性的技术，可以用来辨认出多径信道中收发之间所有可能的射线路径。一旦所有可能的射线被辨认出后，就可根据电波传播理论来计算每条射线的幅度、相位、延迟和极化，然后结合天线方向图和系