基于端到端KPI的VoLTE语音MOS评估方案及应用

目前VoLTE的语音MOS主要通过前台测试采样得到。通过测试得到的MOS值具有局限性，不能代表全网的语音质量，无法准确评估全网的MOS情况，且无法发掘整网的语音MOS质差小区。为了进一步分析影响MOS的关键因素，本文结合大数据对影响语音MOS的关键因素进行了研究，通过关键因素与MOS的变化关联分析，发掘MOS感知劣化门限。本文深入分析了影响VoLTE语音MOS的关键因素和变化趋势，为无线网络挖掘语音MOS质差提供有力依据。     

网络代维领域嵌入式廉洁风险防控系统构建与思考——以低端优化专业为例

加强国有企业廉洁风险防控,既是国有企业责无旁贷的政治担当,也是现代企业治理不可或缺的基本制度。对电信运营商而言,实行网络代维有利于降低成本,提升核心竞争力,但也会出现廉洁风险。本文以低端优化专业为例,针对需求不真实、执行不规范、审核不严格等问题,建立事前加强规范、事中注重监督、事后强化问责的嵌入式廉洁风险防控系统,以人防与技防相结合的方式,有效提高了网络代维领域廉洁风险防控水平。     

700 MHz频段在5G网络优化中的应用研究

700 MHz频段具有频率低、绕射能力强、覆盖效果好等优点,中国移动与中国广电已明确将基于700 MHz频段资源开展5G网络共建共享。首先从理论上分析了700 MHz频段的覆盖优势,然后通过700 MHz 5G站点的连片道路覆盖测试、居民楼覆盖性能测试以及定点容量性能测试等试点,为后续700 MHz 5G网络建设及优化提供了数据支撑。可以从主动规避700 MHz广电频率干扰、充分发挥高低频组网方案优势、积极探索多频段协同优化策略等方面,最大程度地释放700 MHz黄金频谱的价值,持续提升5G无线网络质量。     

基于数据挖掘和地理可视化的4G/5G语音质量优化研究

传统语音质量优化依赖于现场测试、案例积累和专家经验,以人工试验的方式分析问题,成本高昂且效率低下。通过应用数据挖掘、决策树机器学习算法以及地理可视化等多种技术,开发了基于大数据分析的语音体验优化可视化平台,可有效识别语音大数据中的规律,实现用户语音体验指标与无线网络性能指标关联分析、劣化门限智能识别以及质差区域画像分析等功能,有利于降低网络工程师技能门槛、提升网络优化工作效率、节省网络运维成本,为行业提供精准有效的语音体验提升解决方案。     

一种提升城区网格道路5G覆盖率的新方法

城区网格道路是移动通信用户重要的使用场景。与其他用户静止场景相比,道路上UE移动性导致客户感知相对较差。传统城区网格道路测试优化存在整治不彻底、优化效率低、工单重复派、工作无重点等痛点。提出了一种提升城区网格道路5G覆盖率的新方法,引入测试问题圆域的概念,实现了零星测试问题点的有效聚合,并用“聚合度”“重复度”定量标识测试问题优先级;通过测试问题圆域“理想方位角”和“合适小区”的计算,提出了测试问题最优覆盖小区的计算方法,可有效输出问题圆域的优化方案。所提方法已在现网部署,有效支撑了全网城区网格道路测试优化工作,5G覆盖率由89.95%提升到98.86%,应用效果较好。     

基于端到端信令挖掘的VoNR语音时延切片分析方法及应用

VoNR端到端时延是影响5G语音感知的重要因素。传统的时延分析依赖于性能指标关联和现场测试分析，成本高昂且效率低下。本文提出一种基于端到端信令的VoNR语音时延切片分析方法，将呼叫接续时延的统计分析细化至每条信令和每个网元，准确统计业务流程中每条信令消息在每个网元消耗的时间，结合分段时延切片分析工具定位影响VoNR端到端时延的网元并实施优化，与只统计整体时延的分析方法相比，更加高效和精准。通过实际运用，该方法极大地支撑了5G语音质量的优化提升。