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基于感知高负荷小区的快速响应策略研究

发布时间:2024-04-21 04:26
  基于影响用户感知的8个维度指标搭建起了小区容量打分模型,精确选出最影响感知的高负荷小区。针对这些小区的快速处理提出三大策略,一是通过定义业务相关性和干扰相关性两个指标将小区间的均衡动作标准化;二是将跨站软件资源调度调整为站内潮汐调度;三是在硬件资源准备方面,对突发高负荷小区通过软劈裂单层网、降设备通道数来应对硬件问题;对持续稳定的高负荷小区通过对同一机房内的基带板卡资源整合来解决硬件资源缺口。

【文章页数】:6 页

【部分图文】:

图2高优先级感知高负荷小区的时间分布

图2高优先级感知高负荷小区的时间分布

对β值高于1.5的感知高负荷小区的出现时间段进行规律分析,发现大部分小区出现时间段集中在晚间且较为稳定,白天出现的感知高负荷小区数较少且多为突发。为此,对高优先级感知高负荷小区的处理,可以根据出现的时间段采取不同的处理手段。白天出现的少量突发的感知高负荷小区应通过缩小监控粒度,及....


图4机房合并省基带板的示意

图4机房合并省基带板的示意

如图4所示,假设同一机房内有3个满配站点,即单站均配置为3个小区*单小区(3*D+2*F),合计15个载波。为了满足上述配置,在单基带板卡默认支持6个载波的情况下,每个站点的基带部分均配置了3块基带板。现将同一机房作为一个整体来看,机房内合计有45个载波,配置了9块基带板卡,而实....


图5策略应用效果

图5策略应用效果

基于影响用户感知的8维指标搭建起的β打分法,对S市小区进行分类,共梳理了2765个不同优先级的感知高负荷小区。对这些小区经过机房基带池整合,合计节省出500块基带板硬件资源,潮汐调度节省了1478个软件资源。通过上述均衡、快速扩容等手段合计解决了2572个小区,使全网流量成倍增长....


图1网络负荷及无线利用率情况

图1网络负荷及无线利用率情况

随着4G网络建设和业务推广,网络的主要问题已经从覆盖转为容量,用户在使用网络过程中更多的因为容量感知而产生投诉。以S市为例,自2018年下半年新增用户不限量套餐推出后,4G日均流量增长了近100%,无线利用率高达45%,日均高负荷小区数达2000多个。后续随着流量经营及新业务的发....



本文编号:3960407

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