中國(guó)電信業(yè)務(wù)規(guī)模發(fā)展優(yōu)化手冊(cè)某市貝爾分冊(cè)

1、業(yè)務(wù)管理中國(guó)電信業(yè)務(wù)規(guī)模發(fā)展優(yōu)化手冊(cè)某市貝爾分冊(cè)20XX年XX月精心制作您可以自由編輯3G業(yè)務(wù)規(guī)模發(fā)展優(yōu)化手冊(cè)（上海貝爾分冊(cè)）中國(guó)電信集團(tuán)公司網(wǎng)運(yùn)部中國(guó)電信上海公司二零一二年六月編寫說(shuō)明:為指導(dǎo)3G業(yè)務(wù)規(guī)模發(fā)展情況下的網(wǎng)優(yōu)工作，集團(tuán)公司組織開展專項(xiàng)研究并編寫了中國(guó)電信3G業(yè)務(wù)規(guī)模發(fā)展優(yōu)化手冊(cè)（上海貝爾分冊(cè)），對(duì)上海貝爾區(qū)域的終端業(yè)務(wù)模型、網(wǎng)絡(luò)負(fù)荷評(píng)估、網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化應(yīng)對(duì)策略和無(wú)線資源負(fù)荷預(yù)警監(jiān)控機(jī)制進(jìn)行說(shuō)明，并附加具體案例。編制單位：中國(guó)電信集團(tuán)公司網(wǎng)運(yùn)部中國(guó)電信上海公司中國(guó)電信上海研究院高通公司上海貝爾公司中通服網(wǎng)優(yōu)技術(shù)公司編制歷史：版本更新日期修改更新說(shuō)明主要撰寫人V1.02012-6-27完成

2、V1.0版馬丹、馮玄喜、李波、姚堅(jiān)、周濤、張玉平、胡曉宇、胡宇明、李和明、王秀平、李留海、樓昉、陳曉芳、曹逸文、張?zhí)祉?、金益源、戴高杰、趙佳融目錄1 概述62 終端業(yè)務(wù)模型分析72.1 分析思路72.1.1 業(yè)務(wù)研究72.1.2 終端研究82.1.3 用戶模型82.2 分析算法82.2.1 用戶區(qū)分標(biāo)識(shí)92.2.2 模型分類算法92.2.3 性能分類算法122.2.4 用戶群匹配模型算法132.2.5 時(shí)間均分算法142.2.6 連接模型算法142.3 模型特征152.3.1 時(shí)域152.3.2 地域172.3.3 統(tǒng)計(jì)方式182.3.4 智能手機(jī)(iPhone)模型212.4 分析工具 29

3、2.4.1 終端分類工具292.4.2終端模型分析工具353 網(wǎng)絡(luò)負(fù)荷評(píng)估363.1 分析流程363.2 月度走勢(shì)分析373.2.1 網(wǎng)絡(luò)側(cè)373.2.2 業(yè)務(wù)側(cè)373.2.3 終端側(cè)383.3 忙時(shí)分析383.3.1 忙時(shí)定義383.3.2 PCMD數(shù)據(jù)評(píng)估393.3.3 KPI指標(biāo)評(píng)估413.3.4 特性分析433.4 終端側(cè)評(píng)估443.4.1 分析算法443.4.2 性能測(cè)試453.4.3 小結(jié)463.5 業(yè)務(wù)側(cè)評(píng)估463.5.1 測(cè)試目的473.5.2 測(cè)試方法473.5.3 注意事項(xiàng) 483.5.4 測(cè)試結(jié)果493.5.5 策略建議494 網(wǎng)絡(luò)問(wèn)題優(yōu)化策略524.5 總體優(yōu)化流程52

4、4.6 策略應(yīng)對(duì)和優(yōu)化調(diào)整534.2.1 策略應(yīng)對(duì)總體分析流程534.2.2 策略一-休眠機(jī)制554.2.3 策略二-負(fù)荷控制機(jī)制574.2.4 策略三-切換機(jī)制584.2.5 策略四-規(guī)劃?rùn)C(jī)制614.2.6 策略五-尋呼機(jī)制634.2.7 策略六-接入機(jī)制654.2.8 網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)優(yōu)化應(yīng)對(duì)策略684.3 優(yōu)化效果評(píng)估694.3.1 資源占用694.3.2 網(wǎng)絡(luò)性能705 網(wǎng)絡(luò)負(fù)荷預(yù)警和負(fù)荷預(yù)測(cè)機(jī)制715.2 分析思路715.3 資源負(fù)荷門限分析715.3.1 信令信道門限725.2.2 前向業(yè)務(wù)信道755.2.3 反向業(yè)務(wù)信道 765.2.4 設(shè)備負(fù)荷775.3 無(wú)線資源負(fù)荷預(yù)估流程775.4

5、 預(yù)估結(jié)果796 附錄-案例匯總806.2 網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化策略實(shí)施案例806.1.1 策略一-休眠機(jī)制806.1.2 策略二-負(fù)荷控制機(jī)制816.1.3 策略三-切換機(jī)制826.1.4 策略四-規(guī)劃?rùn)C(jī)制856.1.5 策略五-尋呼機(jī)制886.1.6 策略六-接入機(jī)制916.1.7 基礎(chǔ)優(yōu)化-DO載頻邊界優(yōu)化936.2 資源預(yù)估案例1006.2.1 預(yù)測(cè)用戶模型1006.2.2 預(yù)測(cè)門限1006.2.3 資源預(yù)估案例1006.3 終端性能分析案例及策略建議1026.3.1 終端性能分析1026.3.2 終端異常處理機(jī)制1056.3.3 特殊業(yè)務(wù)（ QCHAT ）終端問(wèn)題分析 1126.4 業(yè)務(wù)分析案例

6、及策略建議1136.4.1 典型業(yè)務(wù)(BE)W究1146.4.2 QoS業(yè)務(wù)(QCHAT)研究1206.5 測(cè)試案例1236.5.1 業(yè)務(wù)測(cè)試案例1236.5.2 性能測(cè)試案例1266.6 RAPIDDORMANCY功能1276.7 智能手機(jī)實(shí)時(shí)監(jiān)控方法1296.7.1 分析思路1296.7.2 流程1306.7.3 方法1306.7.4 工具1326.8 相關(guān)表格1336.8.1 統(tǒng)計(jì)表格1336.8.2 參數(shù)表格1401 概述根據(jù)集團(tuán)公司2012年無(wú)線網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化工作要點(diǎn)要求，集團(tuán)公司網(wǎng)運(yùn)部組織上海公司、廣東公司和四川公司作為EvDO優(yōu)化的試點(diǎn)省，深入分析智能手機(jī)規(guī)模發(fā)展下DO網(wǎng)絡(luò)特性和規(guī)律；

7、跟蹤、研究、分析終端的業(yè)務(wù)特性、對(duì)網(wǎng)絡(luò)影響等問(wèn)題，建立終端業(yè)務(wù)模型，并根據(jù)該業(yè)務(wù)模型預(yù)測(cè)業(yè)務(wù)規(guī)模發(fā)展下網(wǎng)絡(luò)可能存在的問(wèn)題，完善各種無(wú)線資源負(fù)荷監(jiān)控預(yù)警機(jī)制等，為快速解決業(yè)務(wù)規(guī)模發(fā)展下影響網(wǎng)絡(luò)的普遍性問(wèn)題和用戶集中投訴問(wèn)題做提前預(yù)研；形成一整套分析思路、流程、方法和工具手段等，并將研究成果編制形成優(yōu)化手冊(cè)。總冊(cè)主要概括分析3G業(yè)務(wù)規(guī)模發(fā)展下網(wǎng)絡(luò)特性分析與問(wèn)題應(yīng)對(duì)的分析思路、流程、方法等，分冊(cè)分設(shè)備區(qū)（本分冊(cè)為上海貝爾區(qū)域）對(duì)終端業(yè)務(wù)模型、網(wǎng)絡(luò)負(fù)荷評(píng)估、網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化應(yīng)對(duì)策略和無(wú)線資源負(fù)荷預(yù)警監(jiān)控機(jī)制進(jìn)行說(shuō)明。本分冊(cè)主要從以下四方面闡述了相關(guān)分析思路和流程方法：?終端業(yè)務(wù)模型分析對(duì)不同終端類型的業(yè)務(wù)模型

8、進(jìn)行分析研究，以分析3G網(wǎng)絡(luò)規(guī)模應(yīng)用和智能手機(jī)普及帶來(lái)的用戶使用特性變化，并掌握隨著業(yè)務(wù)應(yīng)用不斷變化帶來(lái)的網(wǎng)絡(luò)業(yè)務(wù)模型的變化。?網(wǎng)絡(luò)負(fù)荷評(píng)估結(jié)合終端模型特征，從網(wǎng)絡(luò)側(cè)、終端側(cè)、業(yè)務(wù)側(cè)綜合對(duì)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行全面評(píng)估，發(fā)掘新的終端業(yè)務(wù)模型對(duì)網(wǎng)絡(luò)帶來(lái)的沖擊影響。?網(wǎng)絡(luò)問(wèn)題優(yōu)化策略針對(duì)網(wǎng)絡(luò)評(píng)估發(fā)現(xiàn)的網(wǎng)絡(luò)可能面對(duì)的問(wèn)題，采取對(duì)應(yīng)的優(yōu)化流程，通過(guò)網(wǎng)絡(luò)側(cè)的六大機(jī)制對(duì)網(wǎng)絡(luò)資源進(jìn)行全面優(yōu)化。?網(wǎng)絡(luò)負(fù)荷預(yù)警和負(fù)荷預(yù)測(cè)機(jī)制在解決現(xiàn)網(wǎng)問(wèn)題的基礎(chǔ)上，持續(xù)關(guān)注網(wǎng)絡(luò)資源配置和用戶變化情況，對(duì)網(wǎng)絡(luò)資源負(fù)荷進(jìn)行監(jiān)控，并針對(duì)可能存在的瓶頸及時(shí)預(yù)警并采取相應(yīng)的措施。此外，本分冊(cè)還提供了相應(yīng)的優(yōu)化效果評(píng)估方法，并通過(guò)具體案例說(shuō)明分析方法。2

9、 終端業(yè)務(wù)模型分析2.1 分析思路2.1.1 業(yè)務(wù)研究根據(jù)業(yè)務(wù)占用資源特性的差異，可以將業(yè)務(wù)分為連接類和流量類兩大類：?連接類：傳輸數(shù)據(jù)量小，有效傳輸包占比較小，使用這類應(yīng)用時(shí)用戶對(duì)資源可用性較敏感，對(duì)帶寬不敏感。如：網(wǎng)頁(yè)瀏覽、即時(shí)通信、微博等應(yīng)用。?流量類：傳輸數(shù)據(jù)量大，有效傳輸包占比較大，使用這類應(yīng)用時(shí)用戶對(duì)資源可用性以及帶寬均較敏感。如：P2P下載、在線視頻等應(yīng)用。針對(duì)近期3G多元化業(yè)務(wù)和智能手機(jī)的迅猛發(fā)展，網(wǎng)絡(luò)業(yè)務(wù)形態(tài)和用戶行為迅速轉(zhuǎn)變的現(xiàn)狀，以及智能手機(jī)的使用業(yè)務(wù)特性，本分冊(cè)選定連接類業(yè)務(wù)為主要對(duì)象。建立業(yè)務(wù)模型和分析業(yè)務(wù)特性時(shí)，采用連接特性和流量特性兩大維度，以突顯不同業(yè)務(wù)對(duì)不同資

10、源的需求特性。2.1.2 終端研究根據(jù)用戶使用習(xí)慣和PCMD的初步分析結(jié)果，不同終端類別的用戶業(yè)務(wù)模型有較大差異。因此，本分冊(cè)將終端按照主要功能分為智能手機(jī)、普通手機(jī)和數(shù)據(jù)卡三大類：?智能手機(jī)：采用開放式的操作系統(tǒng)，支持多元化的網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用程序，業(yè)務(wù)發(fā)展迅速。移動(dòng)性較強(qiáng)，應(yīng)用以連接類業(yè)務(wù)為主。?普通手機(jī)：采用Brew和其他一些比較低端的操作系統(tǒng)，網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用較單一，以網(wǎng)頁(yè)流量等基本應(yīng)用為主。?數(shù)據(jù)卡：僅作為接入終端，業(yè)務(wù)以PC應(yīng)用為主。移動(dòng)性弱。業(yè)務(wù)模型和性能分析都將采用以上三類終端維度進(jìn)行統(tǒng)計(jì)。針對(duì)近期智能手機(jī)的迅速普及以及智能手機(jī)的使用業(yè)務(wù)特性，本分冊(cè)以智能手機(jī)為主要對(duì)象。2.1.3 用戶模型多元

11、化業(yè)務(wù)應(yīng)用最終在用戶粒度匯聚，為更貼近反映多元化業(yè)務(wù)應(yīng)用匯聚后對(duì)無(wú)線側(cè)資源的占用特性。根據(jù)業(yè)務(wù)研究特點(diǎn)（以連接類業(yè)務(wù)為主）和終端研究特點(diǎn)（以智能手機(jī)為主），確立了以用戶為粒度，按終端類別進(jìn)行分類，以連接類業(yè)務(wù)特征為維度，建立基于PCMD的用戶業(yè)務(wù)評(píng)估模型。終端類別連接時(shí)長(zhǎng)間隔前向反向智能手機(jī)均值、區(qū)間統(tǒng)計(jì)方法2.2 分析算法結(jié)合話單、終端信息等數(shù)據(jù)建立算法，形成基于終端類型的基本用戶業(yè)務(wù)模型。2.2.1 用戶區(qū)分標(biāo)識(shí)在進(jìn)行用戶級(jí)分析之前，需要先找到區(qū)分用戶的方法。在CDMA系統(tǒng)中存在多種碼作為區(qū)分用戶的標(biāo)識(shí)：1. IMSI:移動(dòng)用戶識(shí)別碼/國(guó)際移動(dòng)用戶識(shí)別碼（InternationalMobi

12、leSubscriberldentity）,用于唯一識(shí)別移動(dòng)用戶的一個(gè)號(hào)碼，共有15位十進(jìn)制數(shù)。)，用于唯一識(shí)別移動(dòng)用戶2. MIN:移動(dòng)臺(tái)標(biāo)識(shí)號(hào)（MobileIdentificationNumber的一個(gè)號(hào)碼，共有10位十進(jìn)制數(shù)。中國(guó)CDMA移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)的IMSI和MIN號(hào)的對(duì)應(yīng)關(guān)系為46003+MIN=IMSI。3. ESN:電子序列號(hào)(ElectronicSerialNumber)終端的唯一標(biāo)識(shí)，用于唯一識(shí)別3G移動(dòng)臺(tái)設(shè)備，長(zhǎng)度32比特。4. MDN:移動(dòng)臺(tái)電話號(hào)碼(MobileDirectoryNumber)MDN號(hào)碼為本網(wǎng)移動(dòng)用戶作被叫時(shí)，主叫用戶所需撥的號(hào)碼。5. AKEY:一個(gè)同時(shí)保

13、存在移動(dòng)臺(tái)及相關(guān)交換機(jī)的鑒權(quán)中心的一個(gè)64-bit的值。它被用作CAVE算法的輸入，以生成SSD。AKEY僅在移動(dòng)臺(tái)與AC中保存，不能在其它任何接口上傳送。6. MEID:移動(dòng)臺(tái)設(shè)備標(biāo)識(shí)(MobileEquipmentIdentifiers)用于唯一識(shí)別3G移動(dòng)臺(tái)設(shè)備。包含56個(gè)比特。通過(guò)以上六類標(biāo)識(shí)或號(hào)碼定義，可以看出用戶區(qū)分主要分成兩類：1)移動(dòng)終端號(hào)碼區(qū)分；2)用戶號(hào)碼區(qū)分。針對(duì)中國(guó)機(jī)卡分離的特性，需要特別關(guān)注UIM卡和終端對(duì)用戶分類的影響。結(jié)合呼叫測(cè)量記錄中對(duì)1X和1XEVDO網(wǎng)絡(luò)的用戶號(hào)碼定義，將做如下區(qū)分：1. 1X呼叫測(cè)量記錄：包含MIN、IMSI、ESN、MDN號(hào)碼2. 1XE

14、VDO呼叫測(cè)量記錄：包括MIN、IMSI、ESN、MEID號(hào)碼根據(jù)號(hào)碼的唯一標(biāo)識(shí)性，將選用IMSI、ESN/MEID作為分析算法中的用戶索引信息。2.2.2模型分類算法 屬性分類首先，需要確定使用的主要數(shù)據(jù)來(lái)源和用戶標(biāo)識(shí)：1. 1XEVDO呼叫測(cè)量記錄：用戶信息索引為ESN/MEID，IMSI2. 1X呼叫測(cè)量記錄：用戶信息索引為MIN。根據(jù)MIN號(hào)提取相關(guān)信息時(shí)，選擇serviceoption為1、3和68的語(yǔ)音業(yè)務(wù)，以此判斷是否為手機(jī)終端用戶。通過(guò)46003+MIN=IMSI對(duì)應(yīng)關(guān)系，可建立1X和1XEVDO呼叫測(cè)量記錄的關(guān)聯(lián)關(guān)系。3. 終端信息表：ESN/MEID與終端類型

15、的對(duì)應(yīng)表。用戶信息索引為ESN/MEID。列入此表的均為手機(jī)終端用戶，并且包含此手機(jī)的具體型號(hào)。然后，結(jié)合以上數(shù)據(jù)源將用戶終端分為以下幾類：1. IMSI出現(xiàn)在EVDO話單中，并且在1X中進(jìn)行過(guò)語(yǔ)音呼叫：手機(jī)2. ESN/MEI和IMSI在終端信息表中：手機(jī)3. 不符合以上條件，但有可用IMSI：數(shù)據(jù)卡4. 不符合以上所有條件：未知通過(guò)分類算法，可對(duì)數(shù)據(jù)卡和手機(jī)進(jìn)行分類。如需要進(jìn)行細(xì)致化的用戶模型分析，可以采用屬性分類方式（如操作系統(tǒng)、套餐等）。由于智能手機(jī)是目前的一個(gè)關(guān)注焦點(diǎn)，因此本分冊(cè)采用了操作系統(tǒng)的屬性分類方式，將手機(jī)終端分類需進(jìn)一步細(xì)化，以判斷用戶行為的差異性。具體分類如下：1. 數(shù)據(jù)

16、卡：只使用EVDO數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)的USB/PCMCIA卡2. 手機(jī)：產(chǎn)生EVDOPCMD記錄，并且1XPCMD有語(yǔ)音呼叫記錄或者所對(duì)應(yīng)的ESN/MEID和IMSI在終端信息表里存在的終端。?智能手機(jī)：操作系統(tǒng)是Android,Windowsmobile,windowsCE,RIM和其他一些高級(jí)操作系統(tǒng)（比如BADA）?普通手機(jī)：Brew和其他一些比較低端的操作系統(tǒng)?未知手機(jī)：終端型號(hào)和操作系統(tǒng)不可知的手機(jī)根據(jù)以上關(guān)聯(lián)關(guān)系，可建立區(qū)分3G用戶類別區(qū)分算法計(jì)算流程圖： 未知終端未知終端的記錄是由于EVDO呼叫測(cè)量記錄未出現(xiàn)IMSI信息。當(dāng)用戶關(guān)閉手機(jī)連接重啟終端后，終端進(jìn)行Session協(xié)

17、商后不會(huì)進(jìn)行ANAAA鑒權(quán)，因此AN中無(wú)用戶IMSI信息，如果此時(shí)發(fā)生IdleSessionTransfer則會(huì)出現(xiàn)不含IMSI的話單。通過(guò)用戶業(yè)務(wù)模型統(tǒng)計(jì)，也可以看出此類用戶基本不產(chǎn)生業(yè)務(wù)，這部分有HWID無(wú)IMSI，且不能在終端信息表中找到的用戶，可在用戶業(yè)務(wù)模型統(tǒng)計(jì)中做去除處理。 未知手機(jī)計(jì)算終端類別模型時(shí)，需要使用唯一的（MEID/ESN，IMSI）進(jìn)行終端信息表匹配。但在進(jìn)行用戶數(shù)預(yù)估時(shí)，過(guò)多的未知手機(jī)會(huì)影響預(yù)估和評(píng)估的結(jié)果。因此，需對(duì)未知手機(jī)做進(jìn)一步的分類評(píng)估。在進(jìn)行不同終端類別的用戶數(shù)統(tǒng)計(jì)時(shí)，對(duì)于未知手機(jī)類別區(qū)分可采用以下兩種方法：1. 根據(jù)模型統(tǒng)計(jì)，進(jìn)行用戶數(shù)的劃

18、分：參考..22. 根據(jù)IMSI統(tǒng)計(jì)，進(jìn)行用戶數(shù)的劃分：參考.1 模型評(píng)估未知手機(jī)的模型，可采用統(tǒng)計(jì)學(xué)的理論計(jì)算，大致計(jì)算智能手機(jī)和非智能手機(jī)的比例，采用“每用戶”的方式給設(shè)備歸類，這主要是由于對(duì)這三類設(shè)備的統(tǒng)計(jì)基本是獨(dú)立的：1. 每用戶連接數(shù)2. 每用戶總RLP字節(jié)數(shù)3. 每用戶空口連接時(shí)長(zhǎng)部分關(guān)鍵的假設(shè)：1. 在所有的“未知手機(jī)”里，只存在極小部分接近數(shù)據(jù)卡模型的手機(jī)用戶。如用戶使用手機(jī)進(jìn)行modem撥號(hào)上網(wǎng)。2. 智能手機(jī)/普通手機(jī)/數(shù)據(jù)卡用戶的行為方式對(duì)于已經(jīng)進(jìn)行過(guò)分類統(tǒng)計(jì)的用戶和尚未進(jìn)行過(guò)統(tǒng)計(jì)分類的用戶是完全相同的。步驟如下：1. 判別數(shù)據(jù)

19、卡：通過(guò)統(tǒng)計(jì)“每用戶總RLP字節(jié)數(shù)”，篩選出那些總的數(shù)據(jù)流量超過(guò)閥值A(chǔ)的用戶。閥值A(chǔ)主要是用于確保剩余百分之九十九的用戶均為智能手機(jī)或者普通手機(jī)的用戶。如此篩選的的用戶就可以被認(rèn)為根據(jù)X%分布的數(shù)據(jù)卡用戶（注：之所以選擇“每用戶總RLP字節(jié)數(shù)”是因?yàn)樗偸翘幱谡龖B(tài)分布，并且在三種“每用戶”統(tǒng)計(jì)方式里最能夠區(qū)分出手機(jī)和數(shù)據(jù)卡用戶）。2. 計(jì)算智能手機(jī)和普通手機(jī)：用以下的公式來(lái)計(jì)算每種統(tǒng)計(jì)方式下智能手機(jī)和普通手機(jī)的分布：SMARTPHONE_AVG*a%+FEATUREPHONE_AVG*（1-a%-x%）=UNKNOWN_HANDSET_AVG模型統(tǒng)計(jì)的區(qū)分計(jì)算方式是未知手機(jī)的一種歸類算法。同時(shí)

20、，也可根據(jù)不同需求，使用IMSI（詳見(jiàn).2）和HWID（詳見(jiàn)2.2.3）進(jìn)行分類算法。.2IMSI分類以用戶類別（IMSI）作為索引的分類判斷算法，可作為現(xiàn)網(wǎng)用戶數(shù)的另一種估計(jì)方法。具體算法如下：此類算法可最大程度將用戶進(jìn)行類別劃分。但是由于未做HWID的匹配，有部分用戶可能使用了非天翼定制機(jī)（未上報(bào)更新后的終端類型），造成普通手機(jī)和智能手機(jī)的比例差異。后續(xù)將繼續(xù)對(duì)用戶上報(bào)終端信息庫(kù)的字段進(jìn)行研究，完善終端類別的統(tǒng)計(jì)。2.2.3 性能分類算法以終端類別HWID（MEID/ESN）作為索引的分類判斷算法，可作為終端性能的估計(jì)方法。主要使用在終端性能評(píng)估中。具體算法如下

21、：此類算法可最大程度將終端進(jìn)行類別劃分。在統(tǒng)計(jì)終端性能時(shí)，將以HWID（MEID/ESN）作為天翼定制機(jī)的評(píng)估分類依據(jù)。2.2.4 用戶群匹配模型算法針對(duì)特殊用戶群（如iPhone），可建立特殊用戶群的跟蹤算法。用戶群匹配模型流程通過(guò)特定用戶群號(hào)碼（IMSI）列表從EVDO話單中提取IMSI、流量、時(shí)長(zhǎng)等字段，計(jì)算用戶數(shù)，連接次數(shù)，前、反向流量連接時(shí)長(zhǎng)等用戶模型。目前智能手機(jī)用戶匹配方法采用終端信息表匹配，可能存在時(shí)延和手機(jī)未上報(bào)的問(wèn)題。后續(xù)將研究其他關(guān)聯(lián)方式，提高用戶的匹配度。2.2.5 時(shí)間均分算法均分化流程由于PCMD呼叫測(cè)量記錄是在每次呼叫完成后才形成記錄的，并以1小時(shí)為最小保存周期（

22、例如，一個(gè)數(shù)據(jù)卡用戶在8點(diǎn)10分發(fā)起數(shù)據(jù)連接，9點(diǎn)30分?jǐn)嚅_數(shù)據(jù)連接，記錄將保存在10點(diǎn)生成的1XEVDOPCMD文件中）。因此，從時(shí)域維度上進(jìn)行小時(shí)化分析，存在話務(wù)統(tǒng)計(jì)的滯后性。為了解決這個(gè)問(wèn)題，在計(jì)算中需引入PCMD均分化算法。目前由于話單記錄不能區(qū)分業(yè)務(wù)，因此模型分析中不區(qū)分每業(yè)務(wù)的具體模型。后續(xù)將對(duì)每業(yè)務(wù)模型特征做進(jìn)一步的研究分析。2.2.6 連接模型算法以每連接話單作為樣本，對(duì)連接模型進(jìn)行統(tǒng)計(jì)。通過(guò)對(duì)每連接時(shí)長(zhǎng)、每連接前/反向流量、連接間隔的計(jì)算，建立各類型用戶的每連接模型。?每連接時(shí)長(zhǎng)：對(duì)各類用戶每條話單的連接時(shí)長(zhǎng)進(jìn)行平均，得出不同類型用戶的每連接時(shí)長(zhǎng)（可根據(jù)需求設(shè)定門限值，將連接

23、時(shí)長(zhǎng)超長(zhǎng)話單或異常話單從樣本中剔除）；?每連接前/反向流量：對(duì)各類用戶每條話單的RLP層前/反向流量進(jìn)行求平均，得出不同類型用戶每連接前/反向流量；?平均連接間隔：通過(guò)將每連接的連接建立時(shí)間與連接時(shí)長(zhǎng)求和，得出連接結(jié)束時(shí)間。以IMSI為標(biāo)識(shí)，計(jì)算同一用戶時(shí)間相鄰的話單中，后一條話單的連接建立時(shí)間與前一條話單的連接結(jié)束時(shí)間的差值，并對(duì)同類用戶的差值求平均，得到各類用戶的平均連接間隔。（注1：當(dāng)用戶在統(tǒng)計(jì)周期內(nèi)僅存在1條話單記錄，則在統(tǒng)計(jì)平均連接間隔時(shí)將此用戶剔去。注2：當(dāng)計(jì)算跨天連接間隔時(shí)，需將后一條話單的連接建立時(shí)間+N*24小時(shí)，其中N為相隔日期數(shù)）。通過(guò)以上算法，可分析各類用戶的連接特性，

24、并可以通過(guò)每連接模型的分布，對(duì)心跳機(jī)制等行為特征進(jìn)行研究。2.3模型特征2.3.1 時(shí)域 同類終端不同資源由于智能手機(jī)的應(yīng)用多樣性，用戶不同時(shí)段應(yīng)用存在差異使其不同資源占用最忙時(shí)及24小時(shí)變化趨勢(shì)存在差異。下圖為智能手機(jī)24小時(shí)流量和連接數(shù)變化趨勢(shì)圖：從智能手機(jī)24小時(shí)流量和連接數(shù)變化情況可以看到，智能手機(jī)流量忙時(shí)出現(xiàn)在晚上18:00-19:00，而連接忙時(shí)出現(xiàn)在下午14:00-15:00。反映出智能手機(jī)用戶不同時(shí)段的應(yīng)用特性存在差異。因此分析同類終端的不同資源維度時(shí)，需關(guān)注不同的最忙時(shí)特性。 不同終端同類資源不同類別終端，因用戶使用業(yè)務(wù)特性差異，同類資源消耗的時(shí)域

25、特征存在差異。下圖分別為智能手機(jī)和數(shù)據(jù)卡工作日24小時(shí)流量變化趨勢(shì)：通過(guò)一周工作日24小時(shí)流量變化趨勢(shì)對(duì)比可以看出：智能手機(jī)的流量最忙時(shí)出現(xiàn)在18:00-19:00,而數(shù)據(jù)卡的流量最忙時(shí)出現(xiàn)在21:00-22:00。不同終端類別的流量最忙時(shí)不同，流量變化趨勢(shì)也存在差異。因此分析不同終端的同類資源維度時(shí)，同樣需關(guān)注不同的最忙時(shí)特性。 忙時(shí)遷移同類終端（尤其是智能手機(jī)），隨著應(yīng)用的快速發(fā)展，用戶的使用習(xí)慣發(fā)生變化，也使得終端資源占用特性在逐漸變化。下圖為3個(gè)月的智能手機(jī)24小時(shí)流量變化趨勢(shì)：月份智能手機(jī)流量最忙時(shí)3月18:00-19:005月18:00-19:006月21:00-22

26、:00通過(guò)三個(gè)月智能手機(jī)用戶的流量最忙時(shí)統(tǒng)計(jì)可以看出，忙時(shí)從18:00-19:00遷移至6月21:00-22:00。因此對(duì)于終端資源占用的忙時(shí)特征，需要持續(xù)跟蹤分析。2.3.2 地域由于終端特性不同，不同時(shí)段用戶的移動(dòng)性存在明顯差異，造成地域特性的差異。通過(guò)PCMD可以針對(duì)不同終端類型進(jìn)行移動(dòng)性變化分析。下圖為某智能手機(jī)24小時(shí)用戶數(shù)變化趨勢(shì)：下圖為某智能手機(jī)部分時(shí)段地域活躍度：移動(dòng)性統(tǒng)計(jì)8-9時(shí)17-18時(shí)21-22時(shí)平均每用戶占用小區(qū)數(shù)4.14.02.6與24小時(shí)用戶數(shù)進(jìn)行對(duì)比分析，8-9點(diǎn)、17-18點(diǎn)的用戶數(shù)與21-22點(diǎn)的用戶數(shù)基本相同，但用戶分布的扇區(qū)數(shù)明顯高于晚忙時(shí)，說(shuō)明用戶的移

27、動(dòng)性較強(qiáng)。針對(duì)不同終端類別的移動(dòng)性特征，將做進(jìn)一步的研究。找出移動(dòng)性與性能指標(biāo)和呼叫記錄之間的關(guān)系，從而制定相應(yīng)的優(yōu)化策略研究。2.3.3 統(tǒng)計(jì)方式確定資源忙時(shí)后，可通過(guò)PCMD針對(duì)相應(yīng)時(shí)段各終端類別進(jìn)行模型分析，按模型統(tǒng)計(jì)對(duì)象不同，可分為每用戶模型和每連接模型：1 .每用戶模型：反映不同終端的總體資源占用特征值2 .每連接模型：反映不同終端各類資源消耗特征的聚集性按模型統(tǒng)計(jì)方式不同，可分為均值模型和區(qū)間分布模型：1 .均值模型：反映不同終端的資源占用的對(duì)比特征2 .區(qū)間分布模型：反映聚集性區(qū)域數(shù)值用戶模型.1均值模型各類終端主要資源類別均值模型統(tǒng)計(jì)維度如下:忙時(shí)連

28、接忙時(shí)流量忙時(shí)指標(biāo)數(shù)據(jù)卡普通手機(jī)智能手機(jī)數(shù)據(jù)卡普通手機(jī)智能手機(jī)連接數(shù)忙時(shí)均值模型統(tǒng)計(jì)總連接時(shí)長(zhǎng)(分鐘)總流量(Kbytes)前向流量(Kbytes)反向流量(Kbytes).2區(qū)間模型下圖為智能手機(jī)和數(shù)據(jù)卡的每用戶連接時(shí)長(zhǎng)的區(qū)間分布:從上圖對(duì)比中可以看出，智能手機(jī)與數(shù)據(jù)卡的連接時(shí)長(zhǎng)分布完全相反，智能手機(jī)有近40%的連接為1分鐘以內(nèi)的短連接，而數(shù)據(jù)卡則有超過(guò)30%的連接為30分鐘以上的長(zhǎng)連接。卜圖為智能手機(jī)和數(shù)據(jù)卡的每用戶流量區(qū)間分布:從流量區(qū)間分布對(duì)比可以看出，智能手機(jī)用戶以低流量為主，而高流量的數(shù)據(jù)卡用戶則更多一些。從智能手機(jī)和數(shù)據(jù)卡的均值模型對(duì)比可以看出，相較于數(shù)據(jù)卡，智能終

29、端短連接集中,對(duì)連接資源的要求較高，而對(duì)流量資源的需求較小。因此隨著智能手機(jī)的普及，需要更多的關(guān)注連接類資源，部署連接類資源優(yōu)化的策略。連接模型.1 均值模型各類終端主要資源類別均值模型統(tǒng)計(jì)維度如下:忙時(shí)連接忙時(shí)流量忙時(shí)指標(biāo)數(shù)據(jù)卡普通手機(jī)智能手機(jī)數(shù)據(jù)卡普通手機(jī)智能手機(jī)每連接流量（KB）忙時(shí)均值模型統(tǒng)計(jì)每連接間隔（秒）每連接時(shí)長(zhǎng)（秒）2.3.322區(qū)間模型下圖為智能手機(jī)和數(shù)據(jù)卡的每連接時(shí)長(zhǎng)的區(qū)間分布：約60%的數(shù)據(jù)卡連接時(shí)長(zhǎng)12秒，數(shù)據(jù)卡相對(duì)手機(jī)終端連接時(shí)長(zhǎng)較長(zhǎng)。約75%的智能手機(jī)連接時(shí)長(zhǎng)12秒，智能手機(jī)的連接時(shí)長(zhǎng)普遍較短。同時(shí)對(duì)于智能手機(jī)約60%的連接時(shí)長(zhǎng)集中在2-

30、3秒、6-7秒和11-12秒。如果減去終端rapiddormancytimer（附錄7.56）或網(wǎng)絡(luò)的dormancytimer的時(shí)間，智能手機(jī)真正使用網(wǎng)絡(luò)的時(shí)間在1-2秒左右。卜圖為智能手機(jī)和數(shù)據(jù)卡的每連接間隔的區(qū)間分布:約60%的數(shù)據(jù)卡連接間隔<10秒，約30%的智能手機(jī)連接間隔<10秒，智能手機(jī)相對(duì)數(shù)據(jù)卡連接頻繁度較低。通過(guò)模型分析，可以看出不同終端類別的每連接的連接時(shí)長(zhǎng)和間隔特性有所不同。同時(shí)，智能終端具有短連接、小流量的連接特性，需要針對(duì)此類特性制定相應(yīng)的網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化策略。2.3.4智能手機(jī)(iPhone)模型智能手機(jī)(iPhone)的模型分析，主要包括智能手機(jī)的資源占用特性

31、分析、時(shí)域地域特性分析和總體資源占用評(píng)估：?資源占用特性分析：需要從每用戶模型分析用戶的總體特征，從每連接模型分析其行為和業(yè)務(wù)特性。通過(guò)其特性與其它終端進(jìn)行對(duì)比，找出不同終端之間在總體特征和使用特性上的差異，從而就其對(duì)網(wǎng)絡(luò)資源的影響等不同角度進(jìn)行全面評(píng)估。?時(shí)域地域特性分析：綜合不同時(shí)段的特性變化趨勢(shì)及區(qū)域分布特性，可以從時(shí)域、地域等角度進(jìn)一步分析智能手機(jī)(iPhone)在不同時(shí)段、不同區(qū)域、不同資源維度的影響。?總體資源占用評(píng)估：建立模型后，通過(guò)終端的總用戶數(shù)，評(píng)估其資源占用情況，就必須了解該類終端的激活度，才能結(jié)合終端的資源占用模型，分析其對(duì)現(xiàn)網(wǎng)資源的實(shí)際占用情況。資源占用特

32、性.1均值模型統(tǒng)計(jì)項(xiàng)全天21-22時(shí)14-15時(shí)最忙時(shí)每用戶每小時(shí)連接次數(shù)15171824每用戶每小時(shí)總流量（KB）1042127912961799每用戶每小時(shí)前向流量（KB）951116411761665每用戶每小時(shí)反向流量（KB）91115120160每用戶每小時(shí)時(shí)長(zhǎng)（s）340385322103.2模型對(duì)比終端類型連接次數(shù)（次）總流量（KB）前向流量（KB）反向流量（KB）時(shí)長(zhǎng)（S）iPhone4s周末1524052251155237iPhone4s工作日1614621352110257對(duì)比樣本iPhone43612391141156421高端機(jī)336616

33、0259396中端機(jī)3351245169299低端機(jī)1527724136222智能手機(jī)265194675043.3每連接模型連接時(shí)長(zhǎng)以短連接為主。連接流量以小流量為主。統(tǒng)計(jì)每連接的區(qū)間和均值模型，確定智能手機(jī)（iPhone）的連接分布特性，并制定相應(yīng)的優(yōu)化策略。優(yōu)化策略判別流程請(qǐng)參見(jiàn)本冊(cè)第4,2.1章節(jié)。每連接連接模型時(shí)長(zhǎng)均值統(tǒng)計(jì)工作日用戶數(shù)略高于周末，兩者趨勢(shì)基本相同。工作日連接數(shù)略高于周末，兩者趨勢(shì)基本相同。周末流量明顯高于工作日，工作日工作時(shí)段流量偏低。工作日連接時(shí)長(zhǎng)略高于周末，兩者趨勢(shì)基本相同。統(tǒng)計(jì)智能手機(jī)（iPhone）工作日和周末的每用戶24小時(shí)模型，確定變化趨勢(shì)的

34、異同點(diǎn)。對(duì)均值模型的計(jì)算需考慮工作日和周末的最忙時(shí)需求。連接特性各類終端連接特性對(duì)比如下：終端類型每用戶主動(dòng)連接次數(shù)（次）每用戶被叫連接次數(shù)（次）數(shù)據(jù)卡15.698.27普通手機(jī)9.9113.7智能手機(jī)10.1415.57iPhone4s13.955.76iPhone46.4929.27iPhone4s連接以AT發(fā)起的連接為主，與其他智能終端不同。iPhone4s及智能手機(jī)24小時(shí)連接分類對(duì)比圖如下：從上圖對(duì)比可以看出，iPhone4s終端發(fā)起的連接在白天較平穩(wěn)，終端發(fā)起的連接次數(shù)與智能手機(jī)接近。與智能手機(jī)不同的時(shí)，iPhone4s連接次數(shù)在凌晨較低，且全天網(wǎng)絡(luò)發(fā)起的連接次數(shù)均遠(yuǎn)

35、低于智能手機(jī)水平。進(jìn)一步將iPhone與幾款典型終端連接特性對(duì)比如下:對(duì)比指標(biāo)iPhone4siPhone4SCH-i909MOTO-XT800HW-C8500每用戶忙時(shí)主動(dòng)發(fā)起連接次數(shù)13.956.4915.2911.247.34每用戶忙時(shí)被叫發(fā)起連接次數(shù)5.7629.2718.3321.367.69從以上對(duì)比可以看出，iPhone4s終端的連接中AT發(fā)起的連接比例遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于其它幾款典型智能手機(jī)。在分析iPhone4s的連接特性時(shí)，發(fā)現(xiàn)iPhone4s與iPhone4存在較大區(qū)別，主要是由于：1、iPhone4s對(duì)消息推送方式進(jìn)行了改進(jìn)。2、iPhone4s采用CT-WAP接入方式，與CT-N

36、ET的接入方式相比，被端口掃描的可能性降低。端口掃描可參見(jiàn)本冊(cè)章節(jié)。為更好的掌握iPhone4s的連接特性，需要對(duì)單機(jī)進(jìn)行業(yè)務(wù)測(cè)試，以掌握統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的特征。單機(jī)業(yè)務(wù)測(cè)試請(qǐng)參見(jiàn)本冊(cè)3.5章節(jié)。時(shí)域地域特性.1 24小時(shí)趨勢(shì)（一）連接次數(shù)由以上數(shù)據(jù)顯示，iPhone4s用戶DO連接次數(shù)與全網(wǎng)用戶連接次數(shù)隨時(shí)間段波動(dòng)較一致。（二）連接時(shí)長(zhǎng)由以上數(shù)據(jù)顯示，iPhone4s用戶DO連接時(shí)長(zhǎng)與全網(wǎng)用戶連接時(shí)長(zhǎng)隨時(shí)間段波動(dòng)在上、下班高峰時(shí)間有所差異。（三）流量分析由以上數(shù)據(jù)顯示，iPhone4s用戶DO流量與全網(wǎng)用戶流量隨時(shí)間段波動(dòng)在晚忙時(shí)有所差異。統(tǒng)計(jì)智能手機(jī)（iP

37、hone）與全網(wǎng)各維度資源的24小時(shí)趨勢(shì)對(duì)比，確定變化趨勢(shì)的異同點(diǎn)。預(yù)估智能手機(jī)忙時(shí)段，挖掘可能存在的突發(fā)資源需求。.2區(qū)域分布移動(dòng)性統(tǒng)計(jì)8-9時(shí)17-18時(shí)21-22時(shí)平均每用戶占用小區(qū)數(shù)4.14.02.6與24小時(shí)用戶數(shù)進(jìn)行對(duì)比分析，8-9點(diǎn)、17-18點(diǎn)的用戶數(shù)與21-22點(diǎn)的用戶數(shù)基本相同，但用戶分布的扇區(qū)數(shù)明顯高于晚忙時(shí)，說(shuō)明用戶的移動(dòng)性較強(qiáng)。隨著智能手機(jī)的快速增長(zhǎng)，白天的手機(jī)終端移動(dòng)性對(duì)網(wǎng)絡(luò)產(chǎn)生的影響需特別關(guān)注。后續(xù)將繼續(xù)對(duì)手機(jī)終端的移動(dòng)性影響進(jìn)行研究。激活度激活度：小時(shí)內(nèi)出現(xiàn)的終端用戶與出帳用戶數(shù)的比值用戶數(shù)*實(shí)際激活度即可得到單個(gè)小時(shí)的實(shí)際激活用戶。

38、終端類型激活度數(shù)據(jù)卡20.32%普通手機(jī)22.62%智能手機(jī)23%iPhone65%與其他終端相比，iPhone的激活度明顯高于其他終端，說(shuō)明用戶的活躍度較強(qiáng)。網(wǎng)絡(luò)容量預(yù)估時(shí)，針對(duì)不同終端類別的發(fā)展用戶數(shù)，需乘以不同的激活度，以預(yù)測(cè)網(wǎng)絡(luò)資源消耗情況。2.4分析工具2.4.1 終端分類工具根據(jù)不同的未知手機(jī)分類方式（.1和.2兩類算法），將終端分類工具分為兩種，通過(guò)主界面進(jìn)入，如下圖：通過(guò)主界面選擇不同的分類方式：可分別使用以下兩種不同的分類工具。 基于IMSI的分類工具上圖為終端分類工具，通過(guò)導(dǎo)入終端信息表、EVDO話單、1X話單作為源數(shù)據(jù)，經(jīng)過(guò)用戶分

39、類算法（.2）得出EVDO話單中，各類終端的數(shù)量和比例。具體操作步驟如下：1. 在主界面中點(diǎn)擊算法一中的“終端分類”按鈕，打開終端分類工具（算法1），如上圖。2. 整理終端信息表，包含唯一的IMSI、MEID，并包含是否為智能手機(jī)操作系統(tǒng)的標(biāo)識(shí)3. 點(diǎn)擊左上角“開始導(dǎo)入”，導(dǎo)入終端信息表4. 點(diǎn)擊“添加文件”，添加EVDO原始話單后點(diǎn)擊“開始導(dǎo)入”5. 點(diǎn)擊“添加文件”，添加1X原始話單后點(diǎn)擊“開始導(dǎo)入” 基于模型的分類工具上圖為模型終端分類工具，通過(guò)導(dǎo)入終端信息表、EVDO話單、1X話單作為源數(shù)據(jù)，經(jīng)過(guò)屬性分類算法，得出EVDO話單中，各類終端的數(shù)量

40、和比例。但在進(jìn)行用戶數(shù)預(yù)估時(shí)，過(guò)多的未知手機(jī)會(huì)影響預(yù)估和評(píng)估的結(jié)果。因此，需對(duì)未知手機(jī)做進(jìn)一步的分類評(píng)估。由此我們根據(jù)算法(.1)，使用未知手機(jī)分類工具對(duì)分類進(jìn)行二次修正，得到最終結(jié)果，如下圖：具體操作步驟如下：1. 在主界面中點(diǎn)擊算法二中的“第一步：屬性分類”按鈕，打開終端分類工具(算法2)如上圖。2. 整理終端信息表，包含唯一的IMSI、MEID，并包含是否存在操作系統(tǒng)的標(biāo)示3. 點(diǎn)擊左上角“開始導(dǎo)入”，導(dǎo)入終端信息表4. 點(diǎn)擊“添加文件”，添加EVDO原始話單后點(diǎn)擊“開始導(dǎo)入”5. 點(diǎn)擊“添加文件”，添加1X原始話單后點(diǎn)擊“開始導(dǎo)入”6. 點(diǎn)擊“開始分析”得出終端分類結(jié)果7

41、. 導(dǎo)出統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，智能手機(jī)IMSI，普通手機(jī)IMSI，未知手機(jī)IMSI以及數(shù)據(jù)卡IMSI8. 使用2.4.2終端模型工具，計(jì)算各類終端模型，并導(dǎo)出9. 在主界面中點(diǎn)擊算法二中的“第三步：未知手機(jī)分類”按鈕，打開“未知手機(jī)分類”工具，如下圖：10. 點(diǎn)擊“開始導(dǎo)入”，選擇第 6 步中導(dǎo)出的未知手機(jī)IMSI 。11. 點(diǎn)擊“添加文件”，添加EVDO原始話單后點(diǎn)擊“開始導(dǎo)入”。12. 導(dǎo)入完成后選擇“高級(jí)設(shè)置”頁(yè)面，如下圖：13. 在高級(jí)設(shè)置頁(yè)面選擇是否刪除超長(zhǎng)話單以及設(shè)置超長(zhǎng)話單門限；設(shè)置數(shù)據(jù)卡用戶的流量模型門限；選擇要采用的區(qū)分智能手機(jī)和普通手機(jī)的模型并輸入第8步中計(jì)算得到的對(duì)應(yīng)模型值。14.

42、回到主菜單頁(yè)面，點(diǎn)擊開始分析，得到分析結(jié)果如下圖：15. 結(jié)合第5步得到的分類統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)和第14步得到的未知手機(jī)分類數(shù)據(jù)，最后得到終端分類結(jié)果如下：分類方法對(duì)比通過(guò)兩種算法對(duì)同一樣本數(shù)據(jù)的分析結(jié)果（算法二指修正后的結(jié)果）可以看到：1 、算法一與算法二得到的智能手機(jī)比例接近，算法二略高。2 、算法一得到的普通手機(jī)比例明顯高于算法二3 、算法一得到的數(shù)據(jù)卡比例明顯低于算法二這種差別的主要原因和對(duì)策如下：1 、算法一僅使用IMSI匹配，可能將部分更換為非天翼定制智能手機(jī)的用戶匹配為普通手機(jī)（更換前使用天翼定制的普通手機(jī)），造成手機(jī)終端類型的誤判。2 、算法二由于不使用IMSI匹配，而將較

43、多的樣本通過(guò)匹配1X話單的方法區(qū)分手機(jī)和數(shù)據(jù)卡，因此其準(zhǔn)確性受到1X話單樣本數(shù)量的影響。以上例子中僅采用了一1X 話單，可以個(gè)小時(shí)的1X話單數(shù)據(jù)，因此數(shù)據(jù)卡比例較高。導(dǎo)入更長(zhǎng)時(shí)間的有效提高匹配準(zhǔn)確性，但降低分析效率。后續(xù)將繼續(xù)研究終端類型的分類方法，提高劃分的準(zhǔn)確度。2.4.2終端模型分析工具上圖為終端模型分析工具，通過(guò)終端分類工具（2.4.1）導(dǎo)出各類終端的IMSI列表，通過(guò)終端模型分析工具，計(jì)算連接次數(shù)、連接時(shí)長(zhǎng)、前反向流量、用戶數(shù)等終端指標(biāo)。具體操作步驟如下：1. 點(diǎn)擊左上方“開始導(dǎo)入”，導(dǎo)入用戶IMSI列表2. 選擇“是”或“否”刪除由于終端原因引起的超長(zhǎng)話單記錄3. 點(diǎn)擊“添加文件”

44、，添加EVDO原始話單后點(diǎn)擊“開始導(dǎo)入”4. 點(diǎn)擊“開始分析”得出終端話務(wù)模型結(jié)果注：PCMD中存在超長(zhǎng)話單（異常）現(xiàn)象，目前采用人工設(shè)定閥值去除超長(zhǎng)話單，后續(xù)將研究較為準(zhǔn)確的異常的超長(zhǎng)話單去除方法。3網(wǎng)絡(luò)負(fù)荷評(píng)估智能手機(jī)的快速普及和移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用多元化發(fā)展使得無(wú)線網(wǎng)絡(luò)的各類資源都面臨新的考驗(yàn)，對(duì)應(yīng)網(wǎng)絡(luò)問(wèn)題的出現(xiàn)，需要從各類資源維度進(jìn)行全面分析和挖掘，及時(shí)發(fā)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)中的資源瓶頸。3.1 分析流程1 、從網(wǎng)絡(luò)側(cè)、終端側(cè)和業(yè)務(wù)側(cè)進(jìn)行全面評(píng)估，確定用戶使用習(xí)慣的變化。2 、對(duì)全網(wǎng)載扇資源進(jìn)行評(píng)估，確定是否存在需優(yōu)化區(qū)域。3.2 月度走勢(shì)分析首先通過(guò)對(duì)網(wǎng)絡(luò)三側(cè)月度指標(biāo)統(tǒng)計(jì)，進(jìn)行直觀全面的分析。3.2.1

45、 網(wǎng)絡(luò)側(cè)分析網(wǎng)絡(luò)側(cè)各資源發(fā)展情況，確定連接類資源（連接時(shí)長(zhǎng)、連接次數(shù)）增長(zhǎng)明顯。3.2.2 業(yè)務(wù)側(cè)目前手機(jī)用戶應(yīng)用以HTTP類的低流量連接類業(yè)務(wù)為主。數(shù)據(jù)卡用戶應(yīng)用以流量類業(yè)務(wù)占比最高，但HTTP類業(yè)務(wù)也已高居第二位，和首類業(yè)務(wù)占比不相上下。3.2.3 終端側(cè)通過(guò)無(wú)線側(cè)話單分析，確定不同終端類型用戶的增長(zhǎng)趨勢(shì)，確定終端變化對(duì)網(wǎng)絡(luò)產(chǎn)生的影響。3.3 忙時(shí)分析3.3.1 忙時(shí)定義根據(jù)資源使用情況，將忙時(shí)定義為連接忙時(shí)和流量忙時(shí)。 連接忙時(shí)分別取1月和12月一周工作日24小時(shí)連接時(shí)長(zhǎng)按小時(shí)平均，變化趨勢(shì)如下：從上圖可以看出，連接忙時(shí)為下午14-15點(diǎn)。全年連接數(shù)發(fā)生了變化，連接忙時(shí)未改

46、變，但早忙時(shí)連接時(shí)長(zhǎng)比例出現(xiàn)了大幅增長(zhǎng)，開始接近下午忙時(shí)。 流量忙時(shí)分別取1月和12月一周工作日24小時(shí)連接時(shí)長(zhǎng)按小時(shí)平均，變化趨勢(shì)如下：從上圖可以看出，流量忙時(shí)為晚上21:00-22:00。全年晚忙時(shí)流量增幅明顯高于白天，但連接時(shí)長(zhǎng)全天均明顯增長(zhǎng)，反映出早上和下午用戶使用3G業(yè)務(wù)的流量小，晚上流量大的特點(diǎn)。而流量增幅遠(yuǎn)低于連接時(shí)長(zhǎng)，可以反映出流量類業(yè)務(wù)向連接類業(yè)務(wù)的遷移。3.3.2 PCMD數(shù)據(jù)評(píng)估通過(guò)分終端類別的無(wú)線話單進(jìn)行分析，確定用戶在忙時(shí)的使用特性。14:00-15:00：連接數(shù)和連接時(shí)長(zhǎng)忙時(shí)21:00-22:00：數(shù)據(jù)流量忙時(shí) 用戶分布根據(jù)PCMD數(shù)據(jù)，

47、分析統(tǒng)計(jì)時(shí)段（忙時(shí)或天）分終端類別的用戶分布情況如下:數(shù)量百分比數(shù)據(jù)卡各類終端用戶數(shù)量各類終端用戶占比手機(jī)智能手機(jī)普通手機(jī)根據(jù)不同終端類型的用戶數(shù)分布，確定不同忙時(shí)的集中用戶群特性，以及對(duì)網(wǎng)絡(luò)可能產(chǎn)生的資源影響。 每連接時(shí)長(zhǎng)分布（*注：計(jì)算連接時(shí)長(zhǎng)分布時(shí)不包括與session相關(guān)的連接）通過(guò)分終端類別的無(wú)線話單分析，可以看出隨著智能手機(jī)的快速增長(zhǎng)，智能手機(jī)對(duì)網(wǎng)絡(luò)資源的冗余的占用需要及時(shí)釋放。智能手機(jī)使用網(wǎng)絡(luò)的時(shí)間1-2秒的連接數(shù)約占總連接數(shù)白660%左右，部分資源存在冗余占用情況。所以需要對(duì)冗余資源進(jìn)行優(yōu)化（比如縮短DormancyTimer）從而更有效地利用網(wǎng)絡(luò)資源。3.3.2

48、.3 每連接間隔分布通過(guò)分終端類別的無(wú)線話單分析，從連接間隔的角度來(lái)看，如果下一次數(shù)據(jù)包較早的到達(dá)，那么較長(zhǎng)的DormancyTimer可以避免包到達(dá)而引起的連接請(qǐng)求。但是從智能手機(jī)的特性可以看到智能手機(jī)的連接相對(duì)不頻繁，也就是說(shuō)可以將當(dāng)前連接的DormancyTimer縮短，從而釋放不必要的資源占用。而且隨著智能手機(jī)快速增長(zhǎng)，需要對(duì)冗余占用資源及時(shí)釋放，提升網(wǎng)絡(luò)資源的有效利用率。3.3.3 KPI指標(biāo)評(píng)估對(duì)載扇級(jí)個(gè)性忙時(shí)能力進(jìn)行分析。通過(guò)各資源統(tǒng)計(jì)，確定目前網(wǎng)絡(luò)的資源使用情況。 每載扇連接時(shí)長(zhǎng)分布約15%的載扇連接時(shí)長(zhǎng)<1Erl，約1%的載扇的連接時(shí)長(zhǎng)>28Erl。

49、目前看來(lái)全網(wǎng)連接時(shí)長(zhǎng)負(fù)荷不高，但部分載扇已達(dá)到優(yōu)化建議門限。請(qǐng)參看下圖詳細(xì)分布圖。 每載扇等效用戶數(shù)分布由于流量具有較強(qiáng)突發(fā)性，因此采用等效用戶數(shù)對(duì)前向流量類負(fù)荷進(jìn)行表征。超過(guò)60%的載扇等效用戶數(shù)<1，約2%的載扇的等效用戶數(shù)>4。目前看來(lái)全網(wǎng)連接時(shí)長(zhǎng)負(fù)荷不高，但部分載扇已達(dá)到優(yōu)化建議門限。請(qǐng)參看下圖分布： 每載扇連接請(qǐng)求次數(shù)分布大概約70%的載扇連接請(qǐng)求次數(shù)<1000次/小時(shí)。目前沒(méi)有載扇的連接請(qǐng)求次數(shù)超過(guò)27000次/小時(shí)。請(qǐng)參看下圖分布：優(yōu)化建議門限參考接入信道負(fù)荷門限（27000次/小時(shí)，AccessCycleDuration設(shè)置為32s

50、lot），詳細(xì)計(jì)算方式請(qǐng)見(jiàn)本冊(cè)章節(jié)。 每載扇RoT分布大概約3%的載扇的RoT（長(zhǎng)期平均RSSI）>7dB。目前反向負(fù)荷不高，但是隨著負(fù)荷的增加，需制定相應(yīng)的應(yīng)對(duì)策略。請(qǐng)參看下圖分布：3.3.4特性分析對(duì)全網(wǎng)資源評(píng)估，通過(guò)PCMD對(duì)用戶每連接模型進(jìn)行區(qū)間和均值統(tǒng)計(jì)，確定資源占用特性：指標(biāo)忙時(shí)數(shù)據(jù)卡普通手機(jī)智能手機(jī)每連接流量（kbps）均值統(tǒng)計(jì)每連接間隔（秒）每連接時(shí)長(zhǎng)（秒）通過(guò)KPI話務(wù)指標(biāo)統(tǒng)計(jì)，對(duì)各資源維度進(jìn)行載扇級(jí)話務(wù)評(píng)估，確定資源負(fù)荷是否存在偏高的情況。均值統(tǒng)計(jì)參見(jiàn)下圖:指標(biāo)全網(wǎng)均值超門限載扇數(shù)連接請(qǐng)求次數(shù)均值統(tǒng)計(jì)載扇個(gè)數(shù)連接時(shí)長(zhǎng)等效用戶數(shù)ROT從數(shù)據(jù)統(tǒng)

51、計(jì)看，目前全網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)負(fù)荷總體不高，小部分載扇資源負(fù)荷已達(dá)到瓶頸。忙時(shí)智能手機(jī)用戶的連接時(shí)長(zhǎng)和連接間隔有著如下的特性：約60%的智能手機(jī)用戶使用網(wǎng)絡(luò)資源的時(shí)間在12秒。隨著智能手機(jī)的快速增長(zhǎng)，需要對(duì)網(wǎng)絡(luò)時(shí)長(zhǎng)資源進(jìn)行優(yōu)化。對(duì)智能手機(jī)用戶，約>70%連接間隔>10秒，也就是說(shuō)智能手機(jī)用戶建連接不是很頻繁。需要通過(guò)優(yōu)化減小來(lái)釋放網(wǎng)絡(luò)冗余資源的占用。從以上對(duì)話單（PCMD）以及KPI的分析，可以得出如下的結(jié)論：智能手機(jī)以相當(dāng)快的速度增長(zhǎng)。而智能手機(jī)用戶行為和傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)卡用戶行為有著顯著的差別。所以隨著智能手機(jī)用戶的增長(zhǎng)，需要對(duì)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行針對(duì)性的優(yōu)化。3.4 終端側(cè)評(píng)估3.4.1 分析算法除網(wǎng)絡(luò)側(cè)

52、話單和KPI評(píng)估外，對(duì)終端側(cè)需要進(jìn)行分終端型號(hào)的性能評(píng)估?；诮K端的網(wǎng)絡(luò)指標(biāo)統(tǒng)計(jì)可以幫助及時(shí)核查現(xiàn)網(wǎng)的終端性能，以及對(duì)網(wǎng)絡(luò)指標(biāo)的影響。作為終端側(cè)策略，建議進(jìn)行周期性的話單統(tǒng)計(jì)，以及時(shí)了解終端對(duì)網(wǎng)絡(luò)的影響。本次終端性能評(píng)估，主要依托PCMD數(shù)據(jù)，根據(jù)其中的HWID（ESN/MEID）字段對(duì)終端進(jìn)行區(qū)分，并計(jì)算相關(guān)指標(biāo)。（1）數(shù)據(jù)來(lái)源1. PCMD：上海貝爾針對(duì)CDMA網(wǎng)絡(luò)開發(fā)的一個(gè)Feature主要用于追蹤每一條通話記錄。分為1xPCMD和EVDOPCMD。2. 終端信息表：根據(jù)手機(jī)的ESN或MEID對(duì)應(yīng)具體終端品牌及型號(hào)的記錄。（2）關(guān)鍵字段介紹1. IMSI：移動(dòng)用戶識(shí)別碼/國(guó)際移動(dòng)用戶識(shí)別

53、碼） ， 用于唯一識(shí)別移動(dòng)用戶的一InternationalMobileSubscriberIdentity個(gè)號(hào)碼，共有15位十進(jìn)制數(shù)。2. CFC：通話結(jié)束種類(CallFinalClass)。反映每次通話的完成情況。3. CFCQ：通話結(jié)束種類子類(CFCQualifier)。對(duì)CFC進(jìn)行進(jìn)一步的分類。4. RLPBytesTransmittedtoAT：前向RLP層流量。5. RLPBytesReceivedfromAT：反向RLP層流量。6. RLPBytesRe-receivedfromAT：前向RLP層重傳流量。7. RLPBytesRetransmitted(NAKed)toAT

54、：反向RLP層重傳流量。(3)終端型號(hào)獲取方法根據(jù)前端提供的終端信息表將話單中的HWID(ESN/MEID)與之關(guān)聯(lián)，得到相應(yīng)的終端型號(hào)、生產(chǎn)廠商及操作系統(tǒng)。(4)性能評(píng)估方法終端DO連接建立成功率：選取全天DOPCMD，主要統(tǒng)計(jì)字段為IMSI，CFC，CFCQ。通過(guò)終端信息表，關(guān)聯(lián)話單中HWID(ESN/MEID)的手機(jī)型號(hào)及生產(chǎn)廠商，統(tǒng)計(jì)每種終端的連接建立請(qǐng)求次數(shù)(CFCQ<>2206且CFC不為空的話單總數(shù))，連接建立成功次數(shù)(CFC=1或CFC=2的話單總數(shù))，得出終端連接建立成功率。終端DO連接掉話率：選取全天DOPCMD，主要統(tǒng)計(jì)字段為IMSI，CFC，CFCQ。通過(guò)終端信息表，關(guān)聯(lián)話單中HWID(ESN/MEID)的手機(jī)型號(hào)及生產(chǎn)廠商，統(tǒng)計(jì)每種終端的連接掉話次數(shù)(CFCQ=100