概述

高鐵優化是一種極為特殊的優化場景，尤其是針對5G網絡建設，需要新建高鐵專網覆蓋而不采用與公網混合覆蓋的模式。投訴復現故障變得代價極為高昂。因此，中興通訊過結合基站的高速識別功能和自研專利高鐵用戶識別算法，在無線側識別高速用戶，通過VDT（虛擬路測）的方式來進行覆蓋，語音感知，控制面指標的多維度評估，在免實際測試的情況下實現高速鐵路場景的后臺網優工具可視化分析。

高鐵VDT關鍵技術

高鐵VDT關鍵技術分為：“高鐵高速用戶識別”、“高鐵用戶位置定位”、“高鐵線路/路段覆蓋評估”和“高鐵用戶感知評估”四個部分。

“高鐵高速用戶識別”用于從網絡中的海量MR用書上報數據中篩選出高鐵上的高速用戶。

“高鐵用戶位置定位”用于將高速用戶產生的MR在對應高鐵線路上進行高精度定位。

“高鐵線路/路段覆蓋評估”和“高鐵用戶感知評估”在高鐵用戶MR定位的基礎上，關聯覆蓋類指標，控制面指標，感知類指標進行相關指標統計和優化分析，針對異常KPI指標進行機器學習，進行根因定界定位分析，給出規劃優化指導建議。

高速用戶識別

高速用戶識別分析的基礎是中興通訊基站的特有功能，設置對應參數后，基站將根據多普勒頻移等參數進行用戶速度識別，將識別為高速用戶的標簽打到周期性MR結構體中上報，供后分析使用。目前通過中興通訊網絡可視化后分析工具NGI來針對5G高鐵用戶進行識別分析。針對這些數據，NGI的處理流程為：

基于高鐵站點的周期性MR數據進行統計分析。

MR數據中根據基站多普勒頻移計算打上高速標簽的MR視為“高速”MR。

按基站分配的用戶唯一話單分組確定用戶。

根據高鐵用戶的移動性，時間聚集性特性進行AI學習判斷，將符合條件的用戶為高鐵用戶。

高速用戶位置定位

對于滿足“高速用戶識別決規則”的用戶的所有周期性MR數據，在NGI中進行二次定位：

對于“超級小區”的MR，如果MR中RRU的經緯度與小區經緯度不一致，且不是AGPS或指紋定位時。 進行交集判斷。

對于其他有定位結果的MR數據：

如原定位結果位置點與高鐵線路距離比較小，則直接取該點到高鐵線路的最近距離點。

如原定位結果位置點與高鐵線路距離較大，則重新定位。

高鐵線路覆蓋評估

高鐵線路的覆蓋評估主要包含3部分內容：高鐵線路指標統計表格、高鐵路段指標概覽和指標GIS渲染。如下圖所示，主要目的是為了方便用戶快速評估高鐵線路，路段級覆蓋指標，并針對差路段下鉆到對應的CP-柵格覆蓋渲染，進行詳情關聯展示如下圖所示進行呈現：

目前中興通訊支持綜合覆蓋率（RSRP&SINR）、RSRP、SINR等上/下行共29個覆蓋類評估指標的渲染與統計，用戶在使用工具時可以通過切換規則組進行不同類型指標的評估。

用戶可以通過路段-小區-CP的方式來發現和定位高鐵線路中存在覆蓋問題的具體柵格。

在GIS中，框選或者單選柵格，可以彈窗顯示柵格統計詳情，包括對應柵格的采樣點數，覆蓋小區ID，指標分布區間段等詳細信息。同時柵格和對應覆蓋小區連線進行GIS展示：

高鐵用戶感知評估

高鐵用戶的感知分為語音感知和數據業務感知，針對這兩種場景中興通訊分別采用不同的技術手段來獲取相關數據源進行分析。其中針對語音感知，中興通訊通過自身專利算法，在基站無線側利用丟包，時延，抖動，編碼方式等關鍵字段信息，對用戶通話的上下行質量進行mos擬合獲得質量評估數據，稱做EMI數據（Equivalent MOS Indicator）。將EMI數據和用戶周期性MR上報數據關聯，結合如前所述的MR識別定位技術即可實現用戶在高鐵上的語音通話感知評估與分析。

針對數據業務感知，中興通訊通過引入基站智算板，將DPI業務識別下沉到無線基站側來進行用戶業務識別和感知評估分析，針對加密視頻/非加密視頻，TCP業務等進行識別生成xEMI數據（ x Equivalent MOS Indicator）,再結合用戶周期性MR上報數據關聯實現用戶在高鐵上的視頻等數據業務的感知評估與分析。

結束語

本文介紹了VDT技術在高鐵場景的評估和優化方案。另外在2024年中興通訊將結合智算板的推廣使用，進一步完善針對高鐵用戶的視頻感知，TCP業務感知評估和優化分析。