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[导读]LTE网络、2G和3G网络将长期共存,共同发展,多模、多制式、多频的融合也是运营商建设LTE网络的基本策略之一。经过业界的持续努力与实验网的验证,LTE网络测试领域已取得了很大进步。但在多网协同的发展方向上,仍面临

LTE网络、2G和3G网络将长期共存,共同发展,多模、多制式、多频的融合也是运营商建设LTE网络的基本策略之一。经过业界的持续努力与实验网的验证,LTE网络测试领域已取得了很大进步。但在多网协同的发展方向上,仍面临诸多挑战,需要进一步积极应对。

第一,从业务层面来看,3G时代蓬勃发展的移动互联网业务应用,到了LTE时代必将进一步提升应用。从网络角度来说,移动互联网业务消耗了大量的网络资源(比如P2P类业务的定期更新数据包会占用大量空口资源),但从另一个角度来看,新一代移动通信网络也需要这些新业务持续的需求以拉动其发展。因此,对移动互联网带来的资源消耗需求是“疏”而不是“堵”,解决的思路之一是在空口对业务加以识别和支持。这样的需求对监测仪表的发展提出了新的要求,要求空口测试仪表能识别、分析业务,并与底层信令和物理层过程进行关联分析,以共同应对移动互联网的挑战。

第二,从测试方式来看,测试数据采集技术自动化程度还不够高,仍有大量的数据采集通过人力来完成,工作效率有较大提升空间。数据自动化分析水平、智能分析功能及管理能力各地区发展参差不齐,东部沿海发达省份水平较高,中西部区域则有待提升。大数据分析、挖掘和应用仍需进一步研究利用和推广。

第三,互操作技术方案复杂。网络部署完成以后,2G、3G和4G网络将长期并存,考虑到4G网络的覆盖逐步完善,因此网络部署必须考虑网络间的互操作。蜂窝系统既要支持4G系统内互操作(LTE FDD和TD-LTE混合组网),同时也要支持4G与2G/3G的互操作。由于3G和2G系统的特殊性,4G与2G/3G系统互操作面临着较多的技术难题,如中国移动推动的语音解决方案CSFB至GSM与国外主流运营商语音解决方案存在较大区别,中国电信TD-LTE与CDMA系统之间的互操作更是全球没有先例,VoLTE与2G/3G的切换流程比较复杂,同时FDD和TD-LTE混合组网技术上也需要进一步完善。

互操作测试任务仍艰巨

三大运营商3G网络已完成大规模建设,新部署的LTE网络在较长时期内难以达到2G/3G网络的覆盖广度和深度,且VoLTE技术目前还不够成熟,因此LTE与2G/3G网络不能孤立运行,必须通过互操作来保证业务在网络之间的连续性。LTE与2G/3G的互操作包括语音互操作和数据互操作。

以中国移动为例,对于数据互操作,不仅要求TD-LTE与TD-SCDMA之间实现空闲态的双向重选、连接态的双向重定向,还要求TD-LTE与GSM网间实现互操作以保证业务连续性,复杂的切换场景对测试工作而言是艰巨的挑战。

对中国电信而言,对于语音互操作,由于LTE和CDMA电路域没有互操作关系,语音方案初期可考虑SVLTE(单卡双待机)方式,终端支持语音和数据并发,未来考虑适时引入VoLTE方式承接语音业务。对于数据业务,HRPD现网可升级至eHRPD,采用非优化切换方式保证LTE与eHRPD数据业务连续。

面对即将到来的LTE商用普及,为保证优质的用户体验,运营商的LTE测试一方面需要加强模拟各类终端业务在不同场景下的边缘切换,使实际网络中的多模终端尽可能地驻留在LTE网络。在网络负荷过高时,根据QoS机制,尽量保障VIP客户的用户感知;在LTE与2G/3G切换时,控制好切换门限。另一方面需要针对现有不同的终端、不同的版本类型、不同的即时通信业务、不同的软件应用版本,开展LTE两大制式与2G/3G之间的互操作切换测试验证。通过模仿用户体验情况,摸清其进入休眠态的时长、登录行为、心跳周期、收发消息行为等等,加强测试保障,指导故障排查与优化工作。此外,还需要针对3G/4G互操作策略开展分场景(室内、室外、电梯等)的参数配置优化实验并进行测试对比分析,输出更切合现网、贴近用户体验的网络参数配置建议。

面向VoLTE,由于目前尚未成熟,因此运营商可通过实验室测试检验系统侧对VoLTE和eSRVCC的支持程度,结合外场测试情况验证真实网络下的VoLTE语音质量及考察对现有规划的影响。在VoLTE测试中,运营商可建立或进一步完善自动路测系统,利用远程控制设备自动获取测试控制信息并自动执行测试、传输数据到中央服务器,并自动输出报表。

智能管道应具备三种能力

运营商在LTE时代应充分挖掘海量数据的价值,通过对网络信令层的分析,分析、识别用户的终端业务行为;利用KQI指标量化体系,掌握用户或指定用户群的实际通话感受、数据业务使用感受(包括网络/非网络原因造成的通话质量与通话行为感受),帮助运营商客观了解用户使用业务的感受度。打造智能管道,运营商应该具备三种能力,分别是个性化需求识别的能力、个性化匹配/分发的能力和支持聚合模式的能力。

为了实现上述目标,必须搭建大数据挖掘分析平台,大数据分析平台应具备以下能力:

1)提高客户服务质量,实现市场精准营销;

2)根据网络关联模型,对网络资源进行优化配置;

3)通过差异化服务,更好的实现流量经营。

对此,带宽管理技术(DPI与DFI)、P2P流量识别技术和流量控制技术、基于Hadoop的数据分析处理体系等有助于运营商搭建大数据挖掘测试平台

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