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摘  要：随着大数据在网络优化体系中广泛应用，为更深入准确的挖掘网络覆盖问题，提升覆盖问题定位识别的准确率，在原有MR/MDT/工参/2D/3D电子地图等多维数据融合基础上，进一步扩充了互联网众测（OTT）数据，依据多维数据场景栅格化的方式，对栅格内的RSRP Gap进行差异化分析，通过基于四象限的45G弱栅格策略及自身与竞对弱栅格RSRP 差值分析，依托OTT栅格聚类分析工具实现对问题点的精准识别定位，其次借助规范化的规建优流程，实现了快速覆盖问题的解决，使网络覆盖能力和用户感知得到了极大的提升。

关键词：OTT（Over The Top）；聚类运算；AOA；TA；区块化精细定制

OTT（Over The Top）数据是终端操作系统在APP业务运行时产生的，然后屏蔽掉个人信息后上传后台，形成了针对网络相关参数的专业网络数据，通过与手机厂商合作，借助主流APP软件采用内嵌SDK自动触发无感测试，真实采集用户应用感知数据，通过移动互联网实时回传并存储用户测试数据至指定服务器。本文旨在克服日常工作中OTT众测数据分析周期长，问题定位困难的缺点，对海量用户测试OTT数据进行分析策略的研究，形成OTT栅格聚类分析工具，精准定位网络覆盖问题点，合理输出规建维优技术方案，借助OTT问题点栅格化、位置地理化融合算法可实现各阶段分析结果GIS呈现，最大限度挖掘OTT众测数据的能力。

1.互联网OTT数据优势

传统MR/MDT测试及网管KPI指标只能纵向定位自身网络小区粒度问题，不能广泛模拟用户级别位置场景真实情况，无法满足目前无线网络对用户感知准确评估的要求，同时传统的网络评估方式只能纵向洞察自身网络覆盖问题，横向对自身同友商的网络差异评估比较困难与片面，而多用户OTT众测数据采用真实用户随机测量互联网传送的方式，并且携带自身与友商网络RSRP值等的相关数据，因此通过对OTT数据联合分析，可全面准确的反映网络自身短板与友商的差距，而且可准确模拟用户视角对不同运营商网络基本能力对比评估，但针对海量的OTT数据分析耗时耗力，导致问题定位周期长，问题处理不及时，影响用户感知，因此在日常网络优化工作中需要开发了一种基于OTT聚类栅格化的分析优化方法，达到及时、准确的评估自身与友商网络竞对状况，达到增强补弱，领先竞对的目的。

2.整体思路及构架

基于OTT众测数据，以覆盖领先竞对为目的，结合地理区域将电子地图进行20*20米的范围定义栅格划分，对所有带经纬度信息的OTT采样点与栅格进行匹配，通过OTT数据自身网络不同制式间及与友商网络的RSRP Gap对比，融合不同场景、栅格级的站点、覆盖、客户分布的GIS洞察结果，精细化识别覆盖问题栅格。计算栅格内总采样点数及弱覆盖/弱竞对采样点数，结合差值门限，识别弱覆盖且弱于竞对栅格。

1）定义：

5G OTT弱覆盖且劣于竞对的栅格定义如下：栅格内RSRP均值< -100dBm且劣于友商3dB及以上 （每个栅格中本网与与竞对的有效样本均大于5个）。

4G OTT 弱覆盖且劣于竞对栅格占比：栅格内RSRP均值< -110dBm且劣于友商3dB及以上（每个栅格中本网与与竞对的有效样本均大于10个）。

依据大数据分析，采用四象限的45G弱栅格策略及自身与竞对弱栅格RSRP 差值分析、OTT问题栅格聚类分析、基于用户多场景栅格化覆盖问题定位识别、区块化机制定制互操作策略为主展开与竞对覆盖能力综合评判，输出规建维优为手段的优化方案，以达到覆盖提升，领先竞对的目的。

3.OTT聚类栅格化问题定位分析方法

3.1 OTT栅格化覆盖问题识别

依据OTT众测数据中用户地理位置数据，结合传统AOA+TA用户定位方式，实现用户位置由小区级至成栅格级转换，实现用户位置及问题识别“由粗向精”的栅格化转换。

分别对栅格化OTT数据进行45G间、与友商间的RSRP GAP运算评估，采用四象限分布及矩阵分析策略，通过RSRP GAP运算结果与定义门限对比判决，分类识别覆盖问题栅格，合理输出优化策略。

3.2 OTT问题栅格聚类方法

通过对OTT问题栅格开展聚类分析（按城/县300m，农村1000m分别聚类），对出现多个栅格聚集在一起的区域为关注重点（通过聚合度级别判定），针对重点关注问题区域快速完成“规建维优”问题点定位分析，最终合理输出解决方案。

1）OTT问题栅格梳理：

通过OTT栅格自身与竞对RSRPP Gap分析，梳理弱覆盖且弱竞对问题栅格。

2）OTT问题栅格场景归属：

根据OTT数据采样经纬度信息归属城县农场景。

3）OTT问题栅格聚类

对4/5G OTT问题栅格按城/县300m，农村1000m分别聚类。

4）OTT聚类问题栅格分析

对聚类OTT栅格综合分析，输出规建维优方案。

3.3 基于四象限的区块化互操作策略

对于全量OTT栅格数据，依据自身4/5G间RSRP Gap分析，对应Gap门限在3dB以内栅格，采用栅格RSRP Gap、45G四象限栅格策略，引入区块化问题识别机制及应对策略（划分7个区块，适配差异化的优化策略），制定系统内4/5G互操作策略，以确保OTT栅格覆盖、用户感知、5G驻留及弱栅格三者平衡。

1）区块1：潜在45G弱栅格区域，45G驻留取决于初始驻留。

2）区块2：RSRP接近互操作参数A2门限，潜在45G弱栅格区域，驻留4G非弱栅，驻留5G为弱栅格。

3）区块3：4G非弱，5G终端优先驻留4G网络。

4）区块4：45G双弱栅格，优先驻留5G，抑制5G转换到4G弱栅格。

5）区块5：45G双弱栅格，优先驻留5G，可选择5G转换到4G非弱栅格。

6）区块6：位于45G互操作A2/B1门限临界，按策略规范优先驻留5G。

7）区块7：45G同为非弱区域，优先驻留5G。

4.应用效果及能力

借助OTT聚类栅格化问题定位分析方法，输出规、建、维、优调整方案，方案实施后OTT弱覆盖且弱于竟对问题栅格占比、MR过覆盖小区占比、MR弱覆盖小区占比、低感知小区占比均有提升。

1）指标及能力情况：

基于OTT众测用户采样点分析，结合问题定位策略研究，可对物业点级网络覆盖情况进行评估（如弱覆盖且劣于竞对物业点级分析），为网络覆盖优化精度提供参考及验证。

2）物业点覆盖&上下行（用户业务）速率感知竞对三维分析

依据OTT众测数据中采样用户占用不同运营商网络上下行数据量及时长，可评估

用户上下行（业务）感知速率，结合OTT数据中用户采样点物业点级竞对覆盖分析，可进行物业点级用户感知与友商间对比评估，为优化、工建、市场等多部门提供用户感知情况数据支撑。

感知速率算法：

覆盖率算法：

5.结论

OTT聚类栅格化问题定位分析方法，以提升覆盖，领先竞对为出发点，克服了日常工作中OTT众测数据分析周期长，问题定位困难的缺点，通过对OTT分析策略的研究，借助规范化的规建维优流程及用户覆盖问题精准识别，实现OTT分析由“繁至简“、问题定位由“面至点”的转换，推动OTT覆盖问题处理，促进网络覆盖改善，用户感知提升。

参考文献：

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[6]刘玉恒，蒲菊华，赫阳，等.无线传感器网络三维自身定位方法[J].北京航空航天大学学报，2008，34（6） ：647-651.

作者简介：

胡晓春 （1989.03），男（汉族），山西省太原市，大学本科，职称：初级专家；研究方向：4G/5G无线网络优化及大数据挖掘。

方路成 （1979.05），男（汉族），陕西省安康市，大学本科，职称：高级工程师；研究方向：移动通信系统、无线网优化、大数据分析应用。