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借力NGI工具实现VoNR语音质差问题“接化发”(上)

  随着VoNR功能全面商用,VoNR语音用户与日俱增。用户对话音质差的容忍度较低,话音质差容易引发客户的投诉甚至转网。某项目通过NGI工具对VoNR语音EMI质差小区分析处理,对问题现象进行归类总结,大幅提高了VoNR语音质差小区分析效率,同时进一步完善了基于NGI VoNR EMI工具的VoNR质差小区分析优化方法论,显著增强了NGI VoNR EMI工具易用性。

  EMI(Equivalent MOS Indicator)是NGI工具的功能之一,通过内置算法对语音质量进行评估,得到上行EMI和下行EMI,从而无需路测即可进行语音感知评估。

  上行EMI:综合根据终端上行方向上的丢包率、连续丢包帧数、抖动、编码方式等指标,通过算法分析后评价该终端上行语音质量。NGI工具将基站上报的统计指标输入EMI拟合模型,自动输出EMI得分。得到的EMI值表示CallingUE到gNB1之间链路的语音通话质量(如下图中紫色线条部分)。

  下行EMI:综合根据终端下行方向上的丢包率、连续丢包数、时延、抖动、编码方式等关键影响因素,评价本终端作为语音收听者方向上的质量。NGI工具将基站上报的统计指标输入EMI拟合模型,自动输出EMI得分。得出的EMI值表示CalllingUE到CalledUE之间链路的语音通话质量(如下图中蓝色线条部分)。

  V16.22.2X及之后版本的NGI工具的VoNR EMI分析功能实现了以下功能:

  VoNR语音质量EMI评估功能,可进行小区级、话单级、切片级语音感知数据分析。

  多维地理化GIS呈现功能,可呈现栅格级上下行EMI指标。

  终端、无线侧、传输&核心网问题EMI质差根因定界功能。

  实现空口覆盖、干扰、负荷、切换等EMI质差根因定位功能。

  对某项目某区域12月1号~7号期间的VoNR数据进行统计,共计生成479万次通话。

  上行EMI均值为4.22,上行EMI≥3.0的占比为99.20%,上行EMI≥3.5的占比为98.67%,如下图所示。

  下行EMI均值4.09,下行EMI≥3.0的占比为97.33%,下行EMI≥3.5的占比为94.50%,如下图所示。

  整体VoNR语音感知良好,下行EMI质差占比较高,需重点关注。

  以一周EMI采样点数大于500且EMI质差占比超过10%为标准,共筛选出29个VoNR质差TOP小区。

  通过NGI VoNR EMI工具+专家分析的方式,对29个VoNR语音质差TOP小区进行问题定位,定位的问题中存在7个基站侧设备问题、2个越区覆盖干扰问题、6个重叠覆盖干扰问题、4个上行高干扰问题、10个对端问题,问题定位率为100%。其中,已闭环处理23个问题,问题闭环率为79%,遗留6个问题待处理,需要更换光模块硬件,处理上行干扰问题。

  问题现象:902924-262小区上行EMI均值为4.08,下行EMI均值为3.25,下行EMI质差占比高达33%。该小区存在严重的下行VoNR语音质差问题,且质差栅格无规则分布,同站其他小区EMI指标正常。下行EMI质差根因定界为DL Uu problem,根因定位原因值主要为unknown,如下图所示。

  问题分析:从现象上看,可能存在基站侧设备故障问题。902924-262小区无干扰、故障告警,EFP设备失效监测未发现明显异常。关键性能指标关联分析,该小区下行DTX比例、MAC层下行误块率(%)、MAC层下行残留误块率(%)、下行HARQ重传比率(%)明显异常,如下图所示。

  问题解决:怀疑该小区存在硬件隐性故障,拟将该小区的光纤与共站VoNR感知正常小区的光纤进行倒换,进行问题定界。在光纤倒换过程中,发现902924-262小区与902924-265小区存在光纤接反现象。光纤倒换后,902924-262小区网管关键性能指标恢复正常,下行EMI均值从3.25提升至4.08,下行EMI质差占比从33%降低至3.66%,且902924-265小区指标无明显恶化,如下图所示。

  问题现象:906108-1051小区上行EMI均值为4.13,下行EMI均值为3.1,上行EMI质差占比为2.08%,下行EMI质差占比为39.44%。该小区存在严重的VoNR语音下行质差问题,且质差栅格无规则分布。下行质差根因定界主要为DL Uu problem,根因定位原因值主要为unknown,如下图所示。

  问题分析:查询故障告警,906108-105小区11月25号上报光模块接收光功率异常告警。后续该小区上报光口链路故障告警、RRU链路断告警,如下图所示。

  问题解决:维护人员对故障告警问题进行处理后,该小区下行EMI从3.1提升至4.13,下行质差占比从39.44%降低至2.12%,关键性能指标恢复正常,如下图所示。

  篇幅有限,关于NGI工具的介绍本期先告一段落,剩下的内容让我们期待下一期《借力NGI工具实现VoNR语音质差问题“接化发”(下)》。

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