基于业务预测与聚类分析的网络疏忙评估方法

【摘  要】随着不限量套餐的推广，移动用户的业务结构发生了巨大变化，音乐、短视频等业务的流量冲击给运营商网络带来的压力亟待缓解。针对这一问题，提出了一种容量管理方案，运用业务预测方法，充分考虑实施提前量，预估网络业务量发展趋势；进一步根据预估业务量及网络配置情况划分业务场景，通过聚类分析，实施差异化的疏忙手段。工程实践表明，该方案能够有效缓解现网容量问题，大大提高了容量建设的精准性，并且具有良好的时效性。

【关键词】业务预测；聚类分析；PRB利用率；RRC连接用户数

0   引言

随着短视频、VR等新兴业务迅速推广，业务结构随之变化，单用户体验需求也在不断提高。根据中国信通院发布的《虚拟（增强）现实白皮书2018》[1]，由于沉浸体验等级不同，VR发展至中远期，视频传输期望码率可达440 Mbit/s甚至更高，这就要求网络承载能力所适配用户体验的门槛需要进一步提高。由于移动用户数的增加及不限量套餐的推广，移动网业务量激增，网络容量受到了较大挑战。以河南电信为例，2018年12月流量同比增长达155%，2018年8月更是达到了333%。流量冲击带来的网络压力亟待解决。

另一方面，由于用户套餐结构的变化，不限量套餐用户占比持续增长，移动网络呈现严重的增量不增收、增量不增户的局面。而在5G eMBB业务规模部署之前，LTE网络仍是承载网络容量的主力。目前，运营商普遍实施了常态化扩容管理机制，但当前管理机制在灵活性、时效性和前瞻性上存在明显不足，并未针对不同扇区配置提出差异化措施。本文提出了一种基于业务