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1、L800感知质差小区优化案例一、 问题描述接省公司感知工单，反馈情况如下丽水海潮宾馆_19小区连续2天感知指标差（LF_B_LDhaichaobinguan800_6），附加信息：告警ID:100000001812336258。工单详情如下图所示： 从质差分析平台指标统计发现：7月16日、7月17日视频优良率在30%左右。7月16日优良率64.59%，浏览优良率92.39%，视频优良率22.89%，主要为视频优良率低导致 。二、 问题分析 通过分析发现，质差小区主要受异常终端、异常用户、无线环境及异常服务器影响所致，故针对丽水海潮宾馆_19小区质差问题，结合感知分析平台，就以上情况分析如下：1
2、、终端详情7月16日7月17日 从终端分析看，该小区下主要终端有HUAWE,OPPO,VIVO,APPLE等主流终端，非问题终端。2、SP详情从整体的质差定位分析，由于SP访问导致质差的占比0%，非SP问题导致。详细SP情况如下：7月16日7月17日从SP详情分析看，视频SP使用主要集中在腾讯视频、腾讯公用、天翼视讯、淘宝商城等，SP优良率指标正常。3、用户详情7月16日 7月17日从用户详情分析看，16日异常用户1896708xxxx、1535526xxxx、1537226 xxxx、1805787 xxxx高视频类首包时延连接影响感知指标，17日异常用户1804228 xxxx、18167
3、08 xxxx、1805787 xxxx、1890588 xxxx、1895708 xxxx等高视频类首包时延连接影响感知指标，故主要为异常用户导致感知指标差。4、绿网DPI和网优平台取数 查询该小区TCP握手时延第一天的二三次握手时延偏高，第二天恢复正常；MR覆盖情况较好，CQI低阶占比偏高，PDCCH占用率经过核查，800M基站取值与厂家网管平台取值偏差很大（1.8&2.1设备取值正常），上下行PRB占用率正常，RRC连接用户数在3左右，属于正常，故可以排除以上原因导致的感知指标差。由于网优平台MR分析功能存在问题，将通过无线分析的MR图层代替。 5、无线分析查看该小区4G网络云图，结合M
4、R采样点分析，该小区覆盖方向室外RSRP在-90至-100dbm左右，信号覆盖一般，由此可判用户在室内深度覆盖偏差，容易下切至800M网络。基站GE图层：LF_B_丽水海潮宾馆_19质差小区分析小结：无线环境：该小区主要覆盖中东路海潮村方向，用户主要集中在海潮村内，房屋较为密集，1.8G信号无法有效穿透，分析可能房屋内深度覆盖不足异频切换到800M小区，且内部信号较弱，导致视频优良率低。用户原因：从整体的质差定位分析，仅仅17日由于用户原因导致的质差连接次数达到3351次，质差问题主要是异常用户原因导致；分析城区内切换至800M，应该信号已经较差，房屋内深度覆盖不足导致用户连接异常，结合用户话
5、单逐一回访，排除因为终端原因导致的连接异常，减少异常用户对感知指标的影响。三、 处理过程由于目前800M网络主要为托底网络使用，主要为未来Volte语音做准备，目前800M频段只开了3M，在下切至800M站点本身无线信号已经偏差，用户在室内使用800M网络进行视频业务，极易造成质差。所以该小区16号、17号均出现用户浏览类优良率较好，而视频优良率偏差。我们通过回访16日异常用户1896708 xxxx、1535526 xxxx、1537226 xxxx、1805787 xxxx；以及17日异常用户1804228 xxxx、1816708 xxxx、1805787 xxxx、1890588 xx
6、xx、1895708 xxxx用户发现用户的大致位置：通过异常用户的回访，我们大致确定了用户位置，主要为丽水海潮宾馆3扇区的旁瓣覆盖。由于房屋较为密集，且站址位置较低，较难穿透，造成该位置1.8G网络覆盖较差，使用户下切至800M网络。由于站点较低，我们对该站的原有下倾角进行核查，发现该站3小区，机械倾角5度，电子倾角9度，由于站点较低，覆盖距离偏近，且该站电子倾角9度，有所偏大。通过实地观察我们对现有电子下倾角进行调整：调整前：调整后：通过分析，我们降该站电子倾角由原来的9度调整至6度，增强海潮宾馆1.8G覆盖，减少用户下切至800M网络。 通过现场用户位置测试核实，目前用户附近主要已使用丽
7、水海潮宾馆1.8G信号，RSRP在-95左右，基本用户已不会出现下切的情况。四、 指标对比 通过扇区天馈调整，目前异常用户已主要驻留在1.8G网络下，用户在使用1.8G做视频业务较为流畅，该扇区7月18日、19日小区业务优良率指标得到了极大的提升，由原来的70%左右，提升至92%以上，指标提升效果明显，视频业务优良率指标也已经恢复正常。五、 总结和推广 由于4G网络的普及，业务感知指标已经变成了网络状况及用户业务使用好坏的重要依据，从上面这个问题点的处理来看，异常用户、异常终端以及无线网络、服务器问题对用户业务感知影响很大。该问题主要为800M用户使用视频业务，导致业务感知指标差，受无线环境影响较大，1.8G网络深度覆盖不足用户下切800M网络也对指标有一定的影响。目前来看因为异常SP或者异常用户问题对感知指标影响的比例相对较少，但随着用户量的增大也需要时刻关注。业务感知问题主要还是针对用户、终端、SP服务器、无线环境等做逐步分析排查，针对相应问题分类分析处理，努力提升感知指标。
