AI質差小區優化效果評估

1.?下行流量/PRB利用率和貶損用戶的關系

通過分析長期貶損質差小區：下行PRB利用率/流量和小區平均每小時質差用戶數成正比例關系，即小區的貶損用戶會隨PRB利用率/流量的增長而增長。

2.?貶損用戶和流量走勢

年前平均每天流量平穩的情況下，通過無線側優化貶損用戶從193萬下降至101萬；受春節假期和疫情的雙重影響，流量和貶損用戶都呈現下降的趨勢，在第九期貶損用戶出現歷史最低59萬；但隨著春節假期結束/疫情結束，截止第十二期全省流量增長至20058TB，和年前第七期流量對比，增長比例為12.58%；貶損用戶數從第七期的101萬下降至第十二期99萬下降比例2%；即通過優化后，在流量持續增長的情況下，貶損用戶數反而呈現整體下降趨勢。

3.?貶損用戶優化情況

全省累計派發和優化1.48萬個AI質差小區，其中杭寧溫8503個質差小區，總占比53%。3月聯動地市對1312個貶損小區開展優化，目前已完成質檢，3月閉環率76.44%，對未閉環小區繼續聯動地市滾動疊加優化，整體如下：

3.1?質差小區優化方案

各地市反饋優化措施中，主要集中在RF優化及各類參數優化，占比70%，如下

3.2?貶損用戶優化效果：

通過對比第7批和第12批聚集貶損用戶，全省總體貶損用戶數由101萬下降至99萬，微降1.98%。經過2月和3月連續質差小區優化，質差小區涉及貶損用戶21.6萬下降至13.8萬，整體下降7.8萬，降幅36%；從模型輸出的整體貶損用戶和優化小區涉及貶損用戶數對比，可以看出優化效果較明顯。

通過對比優化小區，前后流量增長的比例和貶損用戶數變化發現：其中流量在下降10%內的小區的貶損用戶減少53%，流量增長在10%內小區的貶損用戶數減少36%。

分析第七批和十二批貶損用戶和優化小區涉及用戶相關性，除杭州、溫州、舟山外，其他地市整體貶損用戶規模有劣化，金華、湖州、衢州劣化幅度較大。各地市在開展貶損質差小區優化后，質差小區聚集貶損用戶數均有下降，其中舟山、溫州、臺州降幅明顯。對比這兩個維度數據可以看出，優化后除杭溫舟外其他地市整體用戶規模出現劣化，但優化小區涉及貶損用戶數出現明顯減少，說明優化小區效果明顯。

地市累計申請白名單338個小區，主要原因分三大類：特殊場景長期弱覆蓋、新建類項目建設周期較長、高鐵保護帶等；對優化后的貶損小區開展質檢分類并對比分析，申請白名單小區由于小區優化困難貶損用戶數降幅只有12%，降幅略小；未閉環小區降幅26%，已閉環的小區降幅最大達到40%，詳細如下：

貶損質差小區用戶數分區間段對比分析，其中貶損用戶數小于60的小區數量明顯上升，大于60貶損用戶高聚集小區數量明顯減少，整體如下：

4.?貶損優化方案不合理典型案例

通過抽查衢州和紹興各30個質差小區優化方案，其中紹興出現1個修改4-2門限導致用戶倒流的情況，衢州出現1個越區覆蓋小區，調整方位角未調整下傾角的情況，詳細如下：

4.1?不合理案例一：天饋

??質差小區描述：

常山富足山二F_1（460-00-416836-1）；小區出現連續貶損質差小區，小區平均每天質差用戶數53個，AI質差定義16.7%為弱覆蓋和17.5%的下行RTT時延高

??質差小區分析：

通過分析小區覆蓋場景為低層居民區，MR覆蓋率為95%，無線接通率為99.9%，切換成功率為99.87%，下行利用率39.5%，小區 TA>1km占比為34%存在越區覆蓋，小區狀態正常無告警，小區兩兩切換指標，無異常較差小區；根據地理位置核查小區與周邊鄰區，小區與鄰區關系正常；初步判定小區由于越區覆蓋距離太遠導致AI質差用戶數增加。

??質差小區優化方案：

常山富足山二F_1方位角由120>90

??質差小區優化方案不合理原因：

ü通過優化前后貶損用戶對比：篩選常山富足山二F_1小區和共覆蓋6個小區的貶損用戶數對比發現，常山富足山二F_1小區和區域整體貶損用戶在優化后貶損用戶數增長。

ü通過AI質差原因定位發現常山富足山二F_1小區4G-2G存在倒流的情況，小區無線問題主要是越區覆蓋，但是地市優化方案是調整方位角，導致小區還是存在越區覆蓋的情況，建議在現有的機械下傾角的基礎上，下壓4°機械下傾角。

4.1?不合理案例二：參數

??質差小區描述：

H757160柯橋柯西小佐路_1（460-00-411339-1）；小區出現連續貶損質差小區，小區平均每小時質差用戶數7個，AI質差定義28.1%為弱覆蓋（4G-2G倒流）。

??質差小區分析：

通過分析小區覆蓋場景為工業園區，MR覆蓋率為56.81%，重疊覆蓋度為9.11，無線接通率為99.93%，切換成功率為99.85%，下行利用率61.99%，小區狀態正常無告警，小區兩兩切換指標，無異常較差小區；根據地理位置核查小區與周邊鄰區，小區與鄰區關系正常；初步判定小區深度覆蓋不足導致的弱覆蓋。

??質差小區優化方案：

修改修改A4門限-100到-104，最小接收電平-128到-120，異系統盲切換門限-128修改到-120。

??質差小區優化方案不合理原因：

ü通過優化前后貶損用戶對比：篩選H757160柯橋柯西小佐路_1小區和共覆蓋10個小區的貶損用戶數對比發現，H757160柯橋柯西小佐路_1小區和區域整體貶損用戶在優化后貶損用戶數增長。

ü通過AI質差原因定位發現H757160柯橋柯西小佐路_1小區4G-2G存在倒流的情況，小區存在MR弱覆蓋，同時小區重疊覆蓋度為9.11，但是地市優化方案是修改最小接入電平、異系統盲切換門限；參數修改后會加快4G-2G的倒流，即小區貶損用戶會增長，同時小區會切換至周圍站點，導致周圍站點的貶損用戶增長概率增加；優化建議：通過現場測試，控制重疊覆蓋°，同時現場勘查此小區弱覆蓋的原因。

5.?杭溫長期貶損用戶聚類試點優化

5.1?杭州長期貶損用戶聚類優化

1、聚焦區域

采用基于密度的聚類算法，篩選出連續貶損用戶數大于10的小區，杭州共計匯聚出四塊區域，分別分布在城北、喬司、下沙、蕭山新灣等區域，涉及52個高頻質差小區。

2、聚焦質差小區指標

提取聚類區域質差小區指標分析，剔除非無線側原因小區，無線側原因28個小區，其中越區覆蓋、MR弱覆蓋及重疊覆蓋占71.4%，需要加強區域里的覆蓋優化；高負荷小區占比28%需盡快進行負荷優化。

3、優化后效果評估

杭州對高頻質差小區開展詳細分析，并針對質差小區具體網絡環境制定了具體優化方案，其中參數優化、天饋調整、新建站點、擴容小區數總占比76%，詳細如下：

通過最新AI質差貶損用戶數據評估，第四期優化前杭州貶損總用戶42.6萬，優化后總第七期貶損用戶29.2萬，降幅31.42%。經聚類的高頻質差小區涉及貶損用戶數1.7萬，經過專項整治后貶損用戶數0.49萬，貶損用戶下降1.2萬，降幅達71%，貶損用戶數優化效果明顯。

對杭州質差小區優化后指標進行評估，優化后上行PRB利用率及過覆蓋比例優化效果不明顯，有待進一步分析優化，其他指標有明顯提升，具體如下：

5.1?溫州長期貶損用戶聚類優化

?聚焦區域

采用基于密度的聚類算法，篩選出連續貶損用戶數大于10的小區，溫州共計匯聚出四塊區域，分別分布在虹橋、樂清、溫麗高速與104國道附近、蒼南區域等區域，涉及53個高頻質差小區。

?聚焦小區指標

提取聚類區域質差小區指標分析，剔除非無線側原因小區，無線側原因28個小區，無線側各原因分類中高負荷小區最多，總占比44%，盡快進行負荷優化。

?優化后效果評估

溫州結合高頻質差小區的無線環境及無線指標，主要開展覆蓋整治和參數優化，占比77%，詳細如下：

通過最新AI質差貶損用戶數據評估，第四期優化前溫州貶損總用戶25.1萬，優化后第七期總貶損用戶25.3萬，整體貶損規模沒有下降。溫州經聚類的高頻質差小區涉及貶損用戶數0.8萬，專項整治優化后貶損用戶數0.49萬，貶損用戶下降0.31萬，降幅38.8%，貶損用戶數優化效果明顯。由于溫州主要的質差原因為下行高負荷，優化后高負荷小區負荷有所下降，但仍存在高負荷問題，溫州貶損用戶數降幅低于杭州，還需地市繼續加強負荷優化。