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借力NGI工具實現VoNR語音質差問題“接化發”(上)

中興文檔 ? 來源:中興文檔 ? 2024-03-05 11:19 ? 次閱讀

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隨著VoNR功能全面商用,VoNR語音用戶與日俱增。用戶對話音質差的容忍度較低,話音質差容易引發客戶的投訴甚至轉網。某項目通過NGI工具對VoNR語音EMI質差小區分析處理,對問題現象進行歸類總結,大幅提高了VoNR語音質差小區分析效率,同時進一步完善了基于NGI VoNR EMI工具的VoNR質差小區分析優化方法論,顯著增強了NGI VoNR EMI工具易用性。

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EMI(Equivalent MOS Indicator)是NGI工具的功能之一,通過內置算法對語音質量進行評估,得到上行EMI和下行EMI,從而無需路測即可進行語音感知評估。

上行EMI:綜合根據終端上行方向上的丟包率、連續丟包幀數、抖動、編碼方式等指標,通過算法分析后評價該終端上行語音質量。NGI工具將基站上報的統計指標輸入EMI擬合模型,自動輸出EMI得分。得到的EMI值表示CallingUE到gNB1之間鏈路的語音通話質量(如下圖中紫色線條部分)。

下行EMI:綜合根據終端下行方向上的丟包率、連續丟包數、時延、抖動、編碼方式等關鍵影響因素,評價本終端作為語音收聽者方向上的質量。NGI工具將基站上報的統計指標輸入EMI擬合模型,自動輸出EMI得分。得出的EMI值表示CalllingUE到CalledUE之間鏈路的語音通話質量(如下圖中藍色線條部分)。

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V16.22.2X及之后版本的NGI工具的VoNR EMI分析功能實現了以下功能:

VoNR語音質量EMI評估功能,可進行小區級、話單級、切片級語音感知數據分析。

多維地理化GIS呈現功能,可呈現柵格級上下行EMI指標。

終端、無線側、傳輸&核心網問題EMI質差根因定界功能。

實現空口覆蓋、干擾、負荷、切換等EMI質差根因定位功能。

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對某項目某區域12月1號~7號期間的VoNR數據進行統計,共計生成479萬次通話。

上行EMI均值為4.22,上行EMI≥3.0的占比為99.20%,上行EMI≥3.5的占比為98.67%,如下圖所示。

下行EMI均值4.09,下行EMI≥3.0的占比為97.33%,下行EMI≥3.5的占比為94.50%,如下圖所示。

整體VoNR語音感知良好,下行EMI質差占比較高,需重點關注。

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以一周EMI采樣點數大于500且EMI質差占比超過10%為標準,共篩選出29個VoNR質差TOP小區。

通過NGI VoNR EMI工具+專家分析的方式,對29個VoNR語音質差TOP小區進行問題定位,定位的問題中存在7個基站側設備問題、2個越區覆蓋干擾問題、6個重疊覆蓋干擾問題、4個上行高干擾問題、10個對端問題,問題定位率為100%。其中,已閉環處理23個問題,問題閉環率為79%,遺留6個問題待處理,需要更換光模塊硬件,處理上行干擾問題。

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問題現象:902924-262小區上行EMI均值為4.08,下行EMI均值為3.25,下行EMI質差占比高達33%。該小區存在嚴重的下行VoNR語音質差問題,且質差柵格無規則分布,同站其他小區EMI指標正常。下行EMI質差根因定界為DL Uu problem,根因定位原因值主要為unknown,如下圖所示。

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問題分析:從現象上看,可能存在基站側設備故障問題。902924-262小區無干擾、故障告警,EFP設備失效監測未發現明顯異常。關鍵性能指標關聯分析,該小區下行DTX比例、MAC層下行誤塊率(%)、MAC層下行殘留誤塊率(%)、下行HARQ重傳比率(%)明顯異常,如下圖所示。

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問題解決:懷疑該小區存在硬件隱性故障,擬將該小區的光纖與共站VoNR感知正常小區的光纖進行倒換,進行問題定界。在光纖倒換過程中,發現902924-262小區與902924-265小區存在光纖接反現象。光纖倒換后,902924-262小區網管關鍵性能指標恢復正常,下行EMI均值從3.25提升至4.08,下行EMI質差占比從33%降低至3.66%,且902924-265小區指標無明顯惡化,如下圖所示。

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問題現象:906108-1051小區上行EMI均值為4.13,下行EMI均值為3.1,上行EMI質差占比為2.08%,下行EMI質差占比為39.44%。該小區存在嚴重的VoNR語音下行質差問題,且質差柵格無規則分布。下行質差根因定界主要為DL Uu problem,根因定位原因值主要為unknown,如下圖所示。

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問題分析:查詢故障告警,906108-105小區11月25號上報光模塊接收光功率異常告警。后續該小區上報光口鏈路故障告警、RRU鏈路斷告警,如下圖所示。

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問題解決:維護人員對故障告警問題進行處理后,該小區下行EMI從3.1提升至4.13,下行質差占比從39.44%降低至2.12%,關鍵性能指標恢復正常,如下圖所示。

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審核編輯:劉清

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原文標題:借力NGI工具實現VoNR語音質差問題“接化發”(上)

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