在現(xiàn)網(wǎng)中，突發(fā)性的小區(qū)退服、高話務(wù)場(chǎng)景是影響網(wǎng)絡(luò)健壯性的重要因素。目前，僅依靠人力運(yùn)維的方式由于時(shí)間即時(shí)性的問題會(huì)造成流量與用戶滿意度的降低。

某運(yùn)營(yíng)商引入AAPC突發(fā)識(shí)別功能，基于高負(fù)荷和小區(qū)退服特征觸發(fā)權(quán)值優(yōu)化，完成了高負(fù)荷壓降、低負(fù)荷吸納和退服小區(qū)覆蓋補(bǔ)償。高負(fù)荷場(chǎng)景用戶數(shù)得到明顯均衡，退服場(chǎng)景覆蓋得到及時(shí)補(bǔ)充，優(yōu)化全過程依賴于工具自動(dòng)判斷決策執(zhí)行，無需人工參與，實(shí)現(xiàn)了自智L4的水平。

突發(fā)識(shí)別流程機(jī)制

目前主要通過監(jiān)測(cè)RRC用戶數(shù)和PRB利用率實(shí)現(xiàn)高負(fù)荷突發(fā)識(shí)別，整個(gè)過程分為高負(fù)荷識(shí)別、負(fù)荷判斷、權(quán)值優(yōu)化、權(quán)值回退等四個(gè)控制流程，如下圖所示。

圖 1 高負(fù)荷突發(fā)識(shí)別流程

低負(fù)荷鄰區(qū)主要借助于DOA的鄰區(qū)測(cè)量信息吸納負(fù)荷，通過標(biāo)記高負(fù)荷小區(qū)均衡用戶的鄰區(qū)DOA測(cè)量信息，可以調(diào)整鄰區(qū)的均衡方向，DOA協(xié)同測(cè)量信息如圖2和圖3所示。

圖 2 高負(fù)荷

圖 3 低負(fù)荷

小區(qū)退服補(bǔ)償優(yōu)化的整個(gè)過程分為四個(gè)步驟：退服檢測(cè)、鄰區(qū)搜索、覆蓋補(bǔ)償、干擾協(xié)調(diào)，如下圖所示。

小區(qū)退服補(bǔ)償優(yōu)化流程

退服監(jiān)測(cè)：通過網(wǎng)元對(duì)接FM（告警）檢測(cè)模塊，如果小區(qū)出現(xiàn)退服告警，且5分鐘內(nèi)未恢復(fù)，則自動(dòng)進(jìn)入覆蓋補(bǔ)償流程。

鄰區(qū)搜索：檢測(cè)可以用于覆蓋補(bǔ)償?shù)泥弲^(qū)，AAPC的DOA測(cè)量中測(cè)量到緊密鄰區(qū)的DOA信息。

覆蓋補(bǔ)償：AAPC在DOA測(cè)量時(shí)可以同時(shí)測(cè)量鄰區(qū)的DOA信息，從而可以獲取用戶分布在鄰區(qū)的映射，基于映射的分布信息，可以進(jìn)行覆蓋補(bǔ)償?shù)恼{(diào)整。

干擾協(xié)調(diào)：覆蓋補(bǔ)償基于鄰區(qū)的測(cè)量信息進(jìn)行的補(bǔ)償，主要是原則是“應(yīng)補(bǔ)盡補(bǔ)”，容易出現(xiàn)過度補(bǔ)償?shù)膯栴}，干擾協(xié)調(diào)可改善過度補(bǔ)償?shù)膯栴}。

案例1：突發(fā)高負(fù)荷優(yōu)化

對(duì)用戶數(shù)曲線進(jìn)行分析，3月15日突發(fā)負(fù)荷均衡策略生效后，RRC平均用戶數(shù)開始呈現(xiàn)網(wǎng)元間的交叉。對(duì)權(quán)值生效時(shí)段的用戶數(shù)變化進(jìn)行分析，高負(fù)荷小區(qū)的RRC用戶數(shù)明顯下降，同時(shí)鄰區(qū)的用戶數(shù)增加，達(dá)到了高負(fù)荷小區(qū)降用戶，鄰區(qū)增用戶的預(yù)期。

對(duì)突發(fā)高負(fù)荷權(quán)值優(yōu)化參數(shù)進(jìn)行分析，在檢測(cè)到高負(fù)荷后，對(duì)高負(fù)荷小區(qū)下壓權(quán)值。基于覆蓋關(guān)系篩選3個(gè)低負(fù)荷緊密鄰區(qū)，AAPC權(quán)值優(yōu)化針對(duì)鄰區(qū)下傾角、方位角進(jìn)行調(diào)整，使其偏向高負(fù)荷區(qū)域，整體實(shí)現(xiàn)“高負(fù)荷小區(qū)壓降，低負(fù)荷鄰區(qū)吸納”的預(yù)期。

案例2：突發(fā)小區(qū)退服覆蓋補(bǔ)償

對(duì)用戶數(shù)曲線進(jìn)行分析，在小區(qū)突發(fā)退服后，用戶數(shù)損失40左右。突發(fā)小區(qū)退服權(quán)值優(yōu)化及時(shí)進(jìn)行覆蓋補(bǔ)償，補(bǔ)償?shù)挠脩艋九c損失的用戶持平，退服后，鄰區(qū)用戶數(shù)明顯增長(zhǎng)。

對(duì)突發(fā)小區(qū)退服權(quán)值優(yōu)化參數(shù)進(jìn)行分析，在檢測(cè)到小區(qū)退服后，針對(duì)退服小區(qū)鄰區(qū)進(jìn)行權(quán)值優(yōu)化，基于覆蓋關(guān)系篩選5個(gè)緊密鄰區(qū)，AAPC權(quán)值優(yōu)化針對(duì)鄰區(qū)下傾角、方位角進(jìn)行調(diào)整，使其偏向小區(qū)退服覆蓋區(qū)域，整體實(shí)現(xiàn)“退服小區(qū)覆蓋補(bǔ)償”的預(yù)期。

通過對(duì)突發(fā)負(fù)荷均衡策略執(zhí)行后整體試點(diǎn)小區(qū)覆蓋、感知速率、業(yè)務(wù)量、關(guān)鍵指標(biāo)評(píng)估，遠(yuǎn)點(diǎn)覆蓋增多，感知速率略微下降。小區(qū)上行感知速率由14.87 Mbps左右下降至14.29 Mbps左右，小區(qū)下行感知速率由273.66 Mbps左右下降至267.44 Mbps左右。PDCP總流量由6286.58 GB左右增長(zhǎng)至7010.68 GB左右，增長(zhǎng)率為11.52%。其他關(guān)鍵指標(biāo)波動(dòng)變化。