广东电信无线网络优化中心+基于高铁用户识别新技术开展4G LTE网络优化
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目录
农行贷款利率一、概述 (2)
二、创新方案............................................................................................错误!未定义书签。
三、经验总结 (15)
【摘要】本次通过对高铁用户识别算法的研究，可精准识别并采集高铁用户小区的MR信息，特别是采集
电信缴费到的隧道小区MR可地理化呈现轨迹，将使分析人员在前期的分析中可事半功倍，加快解决问题的效率。
【关键字】高铁用户识别、AGPS-MR、覆盖优化、速率优化
【业务类别】优化方法、MR优化、其他
1概述
目前高铁网络建设呈快速发展状态，大家的出行方式也更多得倾向于高铁，因此高铁4G 用户数不断攀升，对网络冲击较大；并且高铁用户对无线网络的业务需求及感知要求也越来越高，对网络质量是一种较大的挑战。
当前，DT测试是高铁网络评估及优化的传统测试手段，可较为直接及准确得定位到网络问题，但缺点是需要耗费较多的人力、物力及时间，使得数据的采集时效性较差，网络优化周期较长。且高铁DT测试由于各车厢不同位置的屏蔽效果也不同，导致在高铁车厢不同位置测试的结果差异会较大，单次测试难以反映覆盖总体情况。
因此本文通过对MR数据的研究，制定出新算法，可较为准确得识别出高铁用户，从而快速评估网络质量及用户感知情况，进一步减少对台账经纬度和GPS定位精度的依赖。尤其是，新算法能监测到隧
道的微弱信号，对比传统的DT测试会出现隧道由于GPS丢失导致缺失采样点数据的问题，会有着明显的优势，提升了隧道场景的无线网络优化的效率。
2高铁用户识别技术
对于高铁沿线小区识别技术，不再采用沿线固定距离获取小区，而是先通过MR 包含两个高铁站台小区，并且速度大于150KM/H的用户作为种子用户，在通过种子用户经过的小区作为沿线的小区。
同时，对于用户运动速度进行判断，通过用户出现的两个小区距离大于10KM，速度大于150KM/H进行判断，避免MR定位误差对速度的影响。具体4个步骤包括：
●识别高铁种子用户MR
元宵节祝福简短语句根据高铁站台小区，筛选全量MR，识别出至少经过两个站台，并且根据每两站台距离和MR相差时间，计算的输出大于150KM/H的用户作为种子用户，并输出期间所有MR，作为高铁种子用户MR。
●识别高铁沿线小区
筛选高铁种子用户MR所有接入小区作为高铁沿线上的接入小区，并根据小区位置进行排序，作为高铁沿线小区序列。（如果整条高铁线是纵向的即经度差比较大，那么就按照经度从小到大进行排序，否则按照纬度从小到大进行排序）。
●识别高铁非种子用户MR
西湖十景有哪些接入小区符合高铁沿线小区序列，且存在相差10KM两个接入小区，速度满足≥150KM/H的用户MR作为高铁非种子用户MR。
●高铁用户MR定位
对于非AGPS的MR采集点：根据MR中的TA计算输出与接入小区距离D=（TA+1）*78，以小区位置作为圆心，与D作为半径，查与高铁线路交点，选择在主用扇区方向夹角最小的点。
对于AGPS采集点，直接根据AGPS经纬度与高铁最近处打点。
具体流程请见下图：
图高铁用户精准识别算法流程
3高铁用户识别模型应用及案例
3.1用户识别效果
利用高铁用户识别新技术的算法，我们选取了省内的京广深、厦深、南广3条重点高铁线路做评估，得出结果如下：
表高铁验证-20181124
图具体路线
通过跟以往其他算法对比，可以发现此模型算法可以识别出更加多的高铁用户以及MR 条数，从呈现效果来看，更加准确反映高铁当前网络覆盖情况。
3.2高铁覆盖优化
3.2.1室外优化
本次开发出的天翼蓝鹰系统高铁模块，可对高铁线路全线进行分段，以500米作为一段划分，并对采集到的MR数据进行关键指标统计，评估该路段的当前网络质量。
对于MR较差的路段，可联合近期DT路测数据，对该路段进行优化。
现网案例：
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