5G用户常驻区域预判及网络支撑前置策略研究

【摘  要】针对5G网络发展初期，5G网络大数据平台及智能评估手段尚未完善，无法基于丰富的5G实际数据开展精准网络优化的问题，提出了一种5G用户常驻区域预判及网络支撑前置策略。首先，基于LTE信令大数据平台获取手机终端型号（IMEISV），与信令平台终端类型库进行匹配可获得终端类型及是否支持5G能力。然后，基于关键字段汇聚，获取5G终端分布及数量信息，即实现5G用户常驻区域预判。最后，基于高斯分布拟合LTE网络MR数据获得最佳方位角，开展网络精准优化，实现5G网络支撑前置。经实例验证，该策略能够有效提升用户热点分布区域的网络质量以及5G基站小区的业务量。

【关键词】5G；用户常驻区域；网络优化；终端能力；MR数据

0   引言

在5G网络发展初期，5G网络优化以KPI为中心开展[1-4]，而面向用户需求、用户感知而展开的5G网络优化策略的研究还较少，主要原因为5G网络大数据平台及智能评估手段尚未完善，无法获取丰富的5G实际数据，比如5G网络MR数据，因此无法获知5G用户分布密集区域，无法掌握5G用户分布密集区域的网络覆盖情况，以至于无法开展5G基站天馈的精细优化，造成部分5G用户开卡激活后，因信号差、网速慢等诸多原因投诉网络问题甚至导致用户离网，对网络口碑造成严重的负面影响。因此，如何实现5G用户常驻区域预判，如何深挖4G网络数据价值，并基于4G现网MR数据开展5G网络支撑前置，使4G/5G网络实现更好的协同，确保5G用户的体验，提升用户口碑，是5G网络发展初期运营商网络优化人员都非常关心且亟待解决的