[导读]毫无疑问,中国正在成为全球最大的LTE市场,并建成最大覆盖范围的LTE网络。未来,在LTE巨大发展空间里,测试仪表和测试系统也是相当重要的一环。围绕网络性能、终端成熟度、网络切换、VoLTE、流量经营等话题,本文特
毫无疑问,中国正在成为全球最大的LTE市场,并建成最大覆盖范围的LTE网络。未来,在LTE巨大发展空间里,测试仪表和测试系统也是相当重要的一环。围绕网络性能、终端成熟度、网络切换、VoLTE、流量经营等话题,本文特邀测试领域专家解读对4G商用质量有直接影响意义的测试问题。
对话嘉宾:
安捷伦中国无线市场经理 黄萍
安捷伦大中华区数字业务市场和业务开发经理 杜吉伟
大唐移动接入网产品线总工程师 李裕国
多网协同中的LTE如何更可靠?
问:4G发牌后,2014年LTE建网更加快速,多频、多模的LTE网络与终端对可靠性和无故障要求比以往更高,在您看来,面向多网协同发展的LTE网络测试技术,目前是否已经趋于成熟?还有哪些方面的挑战需要积极应对?
黄萍:多网协同下的LTE网络性能有两大挑战,即高阶MIMO和干扰共存。
挑战1:高阶MIMO。为了达到数据吞吐量和系统容量的要求,LTE网络正在朝着更高阶的MIMO演进,比如,在3GPP release 10中规定了高达8层的下行传输模式9,即8路MIMO信号。高阶MIMO的测试对测试难度和测量成本都提出了很高的挑战。
挑战2:干扰共存。多模多频多制式的网络带来了更加复杂的干扰和共存问题。有时候干扰是瞬态的突发信号,甚至不知道这些信号的频点在哪里,用传统的频谱分析仪很难解决这个问题。这时就需要能够无缝捕获信号、高速处理显示的实时频谱分析仪来完成这个使命。
李裕国:目前支持GERAN、UMTS、LTE(包括FDD和TDD)等制式的测试仪表已经成熟,LTE制式下多用户大容量仪表也已经成熟,以及用于终端生产、研发、测试类的仪表也基本形成多厂家供货,包括CSFB、VoLTE/SRVCC等多网互操作技术,也可以在实验室阶段完成功能和性能测试,所以可以认为,面向多网协同发展的LTE网络测试技术已经趋于成熟。
LTE网络和终端的可靠性、稳定性面临的挑战是需要在真实的网络环境下,采用真实的终端(包括路测终端和商用终端)在现网组网规模测试,包括各种终端组合、各种业务组合,不断改进和优化。同时测试仪表还需要完善TD-SCDMA与TD-LTE的互操作,以及CSFB自主FR技术,完善实验室测试技术和方法。
网络顺利切换的保障
问:在商用普及下,如何保证LTE两大制式以及2G/3G在切换过程中网络不中断、保证优质的用户体验,您认为需要哪些环节加强测试保障?面向VoLTE,产业链和运营商还需要在哪些测试环节上下功夫?
黄萍:LTE时代,移动终端同时承载着传统语音业务和各种数据业务的体验,手机的续航时间一直是用户抱怨的问题之一,也是用户良好体验的关键之一。运营商会对芯片和终端的在各种状态下的功耗进行严格的规定和测试。电池功耗测试,定义了智能终端在空闲态、连接态、数据传输和小区切换过程中的电池功耗,确保手机的电池在实际应用中有足够的续航时间,提高用户的满意度。安捷伦TD-LTE IOT自动化测试系统主要用来测试手机的移动性性能、数据传输性能、异常处理能力以及功耗表现, 帮助开发和测试工程师定位各种问题。
李裕国:良好的用户体验,通常需要做好以下几个方面工作:通过网络优化,实现基础网络覆盖达标(包括RSRP、SINR);通过网络优化,控制系统外干扰;加强终端与网络的IoT测试,以及外场真实网络环境下多用户拉网测试,从终端省电环节(包括配置合理的C-Drx、Paging周期等参数)、组合业务环节(语音PS业务)、互操作算法环节(包括设置合理的算法门限、事件组合等),加强测试保障。
面向VoLTE业务,运营商需要加快核心网络改造,包括2G/3G/4G网络,需要重点测试不同厂家间的互联互通,需要加快部署IMS网络,加强语音业务的功能测试、性能测试,在减少呼叫时延的前提下,提升语音质量,提升网络频谱效率,保证语音业务的连续性。
大数据价值如何挖
问:运营商在LTE时代将充分挖掘大数据的价值,并展开流量经营来摆脱管道化的传统角色,针对流量的深入分析和有效数据提取,也必然要求相关的测试设备和技术提供支持,在这方面,您认为有哪些技术可以帮助运营商实现目标?
杜吉伟:大数据时代对数据提取和传输提出了更高的要求,大数据中心的机房的服务器要支持更高速度的存储能力,比如采用SAS 12Gbit/s ,服务器还同时支持PCI-E 3.0等高速总线,将来还要支持PCI-E 4.0;和传输网相关的技术也在飞速提升,由传统的10G、40G, 已经开始迈向100G,而且400G和1T已经提上研发日程。对这些高速总线,需要对其物理层发射和接受能力进行测试,发射端要符合规范的定义,接收端亦是如此,发射端测试需要高端实时示波器。示波器除需满足带宽和采样率要求外,还需要具备解调能力。
李裕国:大数据挖掘可有效对流量数据进行掌控,从而有效了解用户的使用习惯和业务偏好,更好地为用户提供服务,实现智能管道。目前,围绕大数据挖掘,可以通过深度数据包解析扩展QCI,以及信令软采MR来帮助运营商实现目标。
通过数据深度解析,可以分析管道承载的业务类型、业务特点,譬如给集团客户提供的高附加值业务,可以通过扩展QCI来实现业务优先级处理,将有限的频谱资源用于高优先级的业务应用,有针对性的开展用户的差异化服务。关于信令软采和MR,目前在LTE现网已经在开展设备厂家和仪表厂家的联调测试,通过软采和硬采,将数据(包括Uu/S1/X2等接口信令,MR统计分析数据以及业务面数据)吐到应用数据平台,分析网络KPI指标,分析网络覆盖问题,分析负荷分布,完善网络布局。同时通过用户面数据的深度分析,开展基于用户行为分析、行为理解、行为预测的客户深度洞察,形成可对外开放、可商业化的核心能力,实现商业模式的创新。
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