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摘 要：針對(duì)當(dāng)前日趨復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)及日益提升的網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化難度，提出并實(shí)現(xiàn)一種新型的基于多域數(shù)據(jù)融合的算法系統(tǒng)。該系統(tǒng)通過關(guān)聯(lián)IMS、5GC及EPC域的XDR數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)對(duì)VoLTE、VoNR及EPSFB等語音業(yè)務(wù)的精準(zhǔn)區(qū)分。在此基礎(chǔ)上，系統(tǒng)通過構(gòu)建各業(yè)務(wù)的質(zhì)量劣化閾值模型，并采用滑動(dòng)窗口算法，從而精準(zhǔn)篩選重點(diǎn)質(zhì)差小區(qū)。經(jīng)X市現(xiàn)網(wǎng)連續(xù)5天的實(shí)際數(shù)據(jù)驗(yàn)證表明，該系統(tǒng)能夠有效識(shí)別重點(diǎn)質(zhì)差小區(qū)，充分驗(yàn)證系統(tǒng)的可行性與實(shí)用性。
關(guān)鍵詞：VoNR；VoLTE；EPS FB；網(wǎng)絡(luò)智能運(yùn)營
doi：10.12045/j.issn.1007-3043.2025.03.013
概述
語音業(yè)務(wù)作為運(yùn)營商的傳統(tǒng)業(yè)務(wù)，是最影響用戶體驗(yàn)與評(píng)價(jià)的業(yè)務(wù)。隨著5G網(wǎng)絡(luò)的蓬勃發(fā)展和2G網(wǎng)絡(luò)的逐漸退出，當(dāng)下語音業(yè)務(wù)研究重點(diǎn)是VoLTE語音業(yè)務(wù)、EPSFB語音業(yè)務(wù)和VoNR語音業(yè)務(wù)。
目前，由于多種語音業(yè)務(wù)解決方案共存、網(wǎng)絡(luò)制式復(fù)雜、網(wǎng)間切換頻繁，語音業(yè)務(wù)的網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化需求強(qiáng)烈、難度增加，判別語音業(yè)務(wù)重點(diǎn)質(zhì)差小區(qū)成為語音業(yè)務(wù)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化工作的重中之重。目前判別質(zhì)差小區(qū)的常用方法主要有路測、基于網(wǎng)元配置數(shù)據(jù)和網(wǎng)元性能數(shù)據(jù)挖掘、基于測量報(bào)告挖掘、基于信令流程數(shù)據(jù)挖掘等。其中，運(yùn)營商為了提升網(wǎng)絡(luò)建設(shè)、網(wǎng)絡(luò)維護(hù)的水平，在指定的網(wǎng)絡(luò)接口鏈路進(jìn)行旁路分光，實(shí)時(shí)分析鏈路中的數(shù)據(jù)并生成信令/流量詳細(xì)記錄（XDetail Record，XDR）。XDR數(shù)據(jù)能夠便捷、精細(xì)地分析和評(píng)價(jià)網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量，所以基于XDR數(shù)據(jù)的網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化技術(shù)蓬勃發(fā)展。
文獻(xiàn)［2］基于XDR數(shù)據(jù)提出了一種網(wǎng)絡(luò)自動(dòng)化、智能化的故障診斷方法，提高了運(yùn)維效率，保證了用戶感知。文獻(xiàn)［3］基于XDR數(shù)據(jù)構(gòu)建面向用戶、業(yè)務(wù)、終端的多維大數(shù)據(jù)運(yùn)營體系，可定制各類視頻應(yīng)用業(yè)務(wù)需求分析，支持運(yùn)營商資源精準(zhǔn)投放，助力OTT視頻企業(yè)合作營銷。文獻(xiàn)［4］基于XDR數(shù)據(jù)的運(yùn)動(dòng)軌跡變化，完成車主與車輛的綁定，完成用戶畫像構(gòu)建，能夠有效助力新能源汽車產(chǎn)業(yè)精準(zhǔn)營銷，助力運(yùn)營商與新能源汽車產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新合作場景落地。
經(jīng)過持續(xù)優(yōu)化，目前網(wǎng)絡(luò)的整體質(zhì)量有了明顯提升，網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化建設(shè)進(jìn)入切小劃分、局部針對(duì)性優(yōu)化階段，需要對(duì)質(zhì)差小區(qū)進(jìn)行精準(zhǔn)判別和優(yōu)化。同時(shí)，由于移動(dòng)通信環(huán)境的復(fù)雜性，存在由于數(shù)據(jù)異�；蚪K端異常等突發(fā)原因?qū)е虏糠终Ｐ^(qū)被誤判為質(zhì)差小區(qū)的情況，所以本文提出了基于多域數(shù)據(jù)持續(xù)監(jiān)測判別語音業(yè)務(wù)重點(diǎn)質(zhì)差小區(qū)的技術(shù)。通過多種數(shù)據(jù)相互印證，避免數(shù)據(jù)異常導(dǎo)致的錯(cuò)誤判斷；通過持續(xù)多天監(jiān)測數(shù)據(jù)，避免突發(fā)異�；蚪K端問題導(dǎo)致的錯(cuò)誤判斷，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)語音業(yè)務(wù)質(zhì)差小區(qū)的精準(zhǔn)定位，提高網(wǎng)格優(yōu)化效率，提升網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量。
