Эксперты по оптимизации сети в команде билайн анализируют различных KPI и контролируют соответствие их уровней заданным стандартам качества. Каждый день приходится работать с десятками KPI и искать возможные проблемы на сети. При этом, с голосовым сервисом задача в значительной упрощена: она большей степени зависит от уровня покрытия и в меньшей — от соотношения сигнал-шум, поэтому не становится проблемой с точки зрения ёмкости сети. А с пакетной передачей данных всё не так однозначно.
Постоянное развитие сервисов для пользователей и конкуренция среди операторов предъявляет всё более высокие требования по скорости пакетной передачи данных и задержкам. Задача оптимизатора — максимально раскрыть потенциал имеющихся ресурсов и эффективно их использовать.
Конечно же, при текущей ситуации на сети максимальное количество усилий оптимизатор прикладывает для увеличения скорости передачи данных для абонента в сети LTE.
KPI для определения проблем с сетью
Существуют множество KPI, по негативной динамике которых, можно судить о проблемах на сети и ухудшении пользовательской скорости (Average User Throughput UL/DL):
RSRP (Reference Signal Received Power) — уровень сигнала. Например, > -108 дБм — хороший уровень сигнала.
SINR (Signal-to-Interference-plus-Noise Ratio) — отношение сигнала к помехам и шуму (чем выше, тем лучше скорость).
«Друзья» SINR: RSRQ (Reference Signal Received Quality) — качество сигнала с учетом помех, и доля плохих или хороших CQI (Channel Quality Indicator).
Процент использования MCS (Modulation and Coding Scheme). Повышение модуляции возможно только при хорошем уровне сигнала и низкой интерференции, что требует точной настройки параметров handover, power control и scheduling.
Доля высоких порядков MIMO (Multiple Input Multiple Output). Технологии 2x2, 4x4 и выше позволяют параллельно передавать несколько потоков данных.
Доля трафика, переданного в режиме CA (Carrier Aggregation).
Распределение пользователей по дальности (TA).
И множество других…
Отсюда возникает вопрос: нет ли «фундаментального» KPI, по изменению которого можно понять, есть ли проблемы с качеством работы сектора LTE в целом? Этот показатель должен быть индикатором, глядя на который можно понимать, что с сектором что-то не так, и надо углубляться в его исследования и искать возможность для улучшения сервиса абонентам в зоне его сервирования.
Хороший кандидат — спектральная эффективность SE (Spectral efficiency).
Как работает SE
Спектральная эффективность измеряет, сколько информации (в битах) может быть передано в пределах одного герца спектра за единицу времени:
В зависимости от размерности KPI в PM показатель SE можно отображать Mбайт/Час/МГц.
Также важно корректно вычислять изначальные показатели: в каком секторе учтен в режиме CA и, например, коэффициент ретрансмиссии , а в используемой полосе брать эффективную полосу с учётом технологий совместного использования спектра между различными стандартами.
Можно рассмотреть и использовать два практических способа расчета SE.
Способ 1
В расчете SE используется только пользовательский трафик.
Работа функционала Carrier Aggregation снижает достоверность метрики, так как часть пользовательского трафика фактически может передаваться на другой LTE несущей.
Способ 2
В расчете SE используется только трафик, непосредственно переданный на сервирующей соте.
Полученный объем трафика включает в себя также сигнальный траффик, Padding Bits и т.п., что может снижать достоверность метрики.
В условиях дефицита частотного ресурса и высоких требований к QoS/QoE, повышение спектральной эффективности становится приоритетной задачей при развитии и модернизации сетей LTE. Повышение SE напрямую влияет на ёмкость сети, позволяет обслуживать больше пользователей в заданной полосе и улучшает общий пользовательский опыт.
По SE можно оценивать не только каждый сектор в отдельности, но и группы секторов со одинаковыми полосами и возможностями оборудования: наличие CA, доступные модуляции, коррелирующие тренды по трафику.
Дневное распределение Spectral Efficiency для различных сегментов одной сети
Если же говорить об отдельных секторах, то полезно вычислить SE для каждого сектора какого-то кластера и сформировать топ с сортировкой по возрастанию SE. В первых номерах топа будут сектора с явными проблемами с пользовательским сервисом и потенциалом для его улучшения. Дальше уже проще определять проблему сектора, ориентируясь на стандартные показатели производительности.
Опыт работ с сетью подсказывает, что большинство серьезных проблем со спектральной эффективностью связаны с неоптимальной топологией сети или ошибками во время строительстве сайта.
Примеры таких ошибок:
Зафиксирована низкая спектральная эффективность. Входе обследования сайта выяснилось, что сектор «смотрит» в металлическую конструкцию. Решение — поднять антенну повыше, над металлической конструкцией.
Результат: вместе со спектральной эффективностью выросла пользовательская скорость и трафик.
Сектора с низкой спектральной эффективностью. По итогам исследования выяснилось, что неправильно подключены джамперы к антеннам (кроссMIMO). У двух секторов одинаковая зону сервирования, соответственно, высокая интерференция.
Так выглядит 100% взаимно перекрываемая зона сервирования:
После устранения проблем монтажа джамперов зоны у каждого сектора появилась своя зона сервирования:
Сразу заметно значительное улучшение KPI:
Вывод
Если говорить об оптимизации топологии сети, то лучше подходить к этой задаче комплексно:
Выделить команду, которая будет сконцентрирована на этой задаче.
Выверить информацию об азимутах и углах наклона, которые стоят на секторах сети.
Использовать массив измерений MDT и драйвтестов.
Разработать специальные инструменты для обработки и анализа данных.