中国移动通信集团贵州有限公司网络部
贵州 贵阳 550000
摘要：TD-LTE网络推动了MBB时代的到来，用户体验直接影响用户行为，进而影响运营商收入。随着业务的多样化和用户体验要求越来越高，同时移动网络的发展有过去的技术驱动用户行为习惯转变为用户行为习惯驱动网络技术演进，先于用户挖掘TD-LTE网络下用户感知受限的影响因素制定措施，是MBB时代移动通信运营商保持市场领先的必要条件。
关键词：TD-LTE网络、MBB、用户体验、网络容量
一.空口资源因素对用户感知影响因素分析
LTE用户处于LTE网络的空口环境中，感知与不同的无线因素有着复杂的关系，能分配各用户的无线资源决定了用户的峰值速率、小区的业务量的大小显示了小区的整体效率进而影响用户的业务使用效率、承载的用户数的多少表征了小区的忙闲成都、用户所处的无线环境会直接影响到用户的业务适用质量。但实际中用户的感知收益上单一因素影响情况几乎不存而是以上因素的综合影响。此处参考中国移动感知计算方式，如下表：
1.用户数;2.KPI用户数＞P3
将上述三种业务场景的扩容门限进行融合最终归纳出用户感知在空口资源因素下的直观表现就是用户业务的保障速率。
图1.用户感知速率获取原理图
根据上述内容通过大数据平台分析获取GZ业务场景下用户感知的保障速率、再反推对保障速率影响的关键因素，即实现了LTE网络下的用户感知关键影响因素的梳理和总结，接着针对关键因素思考如何提升和改善，这是本文的主要阐述思想。
1.1场景划分标准
提取全部小区7*24小时数据，算出各小区每天每小时的下行每RAB流量（MB/RAB），找出每天最忙时（流量最大），再根据最忙时下行每RAB流量（MB/RAB）区分出各小区每天的场景，其中
大包场景：下行每RAB流量（MB/RAB）≥1MB；
小包场景：下行每RAB流量（MB/RAB）≤0.2MB；
中包场景：下行每RAB流量（MB/RAB）(0.2,1)MB。
注：上述识别依据为中国移动集团公司划分标准，在此直接引用
最后，
当一周7天中每小区大包场景占3天或3天以上时，最终判定为大包场景；
当一周7天中每小区大包场景占4天或4天以上时，最终判定为小包场景；
其余小区为中包场景。
1.2用户保障速率基线
不同业务场景下各类业务的占比是有所不同的，根据不同场景的业务组成，通过大数据管理平台（如：Mlab实验室）获取不同业务的时长占比，最终通过统计求和的方式获取该场景下用户的业务使用保障速率，即可以认为在此类场景下至少要为客户提供最小的LTE速率保障，下面给出不同业务占比所需要的保障速率的样例。
表1不同业务占比的用户保障速率基线样例
1.3流量基线
根据3.1识别原则选择贵州LTE小区中，对大包业务场景小区和中包业务场景小区的采样点（保证上游来水量充足），按照不同的空口质量绘制“下行PRB利用率”-“流量”曲线如下：
1.4其他影响因素
网络质量（干扰、故障等）对用户感知的影响也是很明显的，但此类因素属于非客观因素，可通过人为干预进行规避，不属于自然影响因素，因此不放在本文探讨范围内。
二. 总结
GZ省从6月中旬开始针对自身网络的特点从不同场景出发，对符合GZ业务实际的用户感知无线空口影响因素进行了研究。经历近4个月的不断探索和实践，基本形成了一套理论清晰操作性强的评估流程。在此基础上成功将研究成果在现网进行实践：指导完成GZ省GY市首个场景化扩容实施，整体实施效果显著：扩容区域内整体流量增长45.6%、用户面下行平均时延降低120%。该研究既弄清楚了MBB时代下LTE网络内用户感知影响的空口因素同时也场景化扩容的探索打下了坚实的基础。
论文作者:徐建林 刘岚
论文发表刊物:《科技中国》2016年5期
论文发表时间:2016/7/26
标签：用户论文; 场景论文; 业务论文; 因素论文; 速率论文; 小区论文; 网络论文; 《科技中国》2016年5期论文;