借力NGI工具實現(xiàn)VoNR語音質(zhì)差問題“接化發(fā)”（下）

之前的 借力NGI工具實現(xiàn)VoNR語音質(zhì)差問題“接化發(fā)”（上） 中，文檔君為大家介紹了NGI工具的基本原理和部分典型案例，今天就接著為大家介紹剩下的典型案例和一些經(jīng)驗總結(jié)。

典型案例

越區(qū)覆蓋干擾導致下行EMI質(zhì)差

問題現(xiàn)象：915792-264小區(qū)上行EMI均值為4.17，下行EMI均值為3.22，下行EMI質(zhì)差采樣點占比為35.85%。該小區(qū)存在嚴重的VoNR語音下行質(zhì)差問題，且下行質(zhì)差柵格規(guī)律分布，小區(qū)近點覆蓋區(qū)域VoNR語音感知良好，遠點覆蓋區(qū)域VoNR語音感知較差，質(zhì)差占比超過20%的區(qū)域主要匯聚在距離服務小區(qū)1.8公里的區(qū)域。下行EMI質(zhì)差根因定界為DL Uu problem，根因定位原因值主要為DL Interference from the strongest neighbor strong signal、DL Interference caused by overlapped coverage，如下圖所示。

問題分析：從現(xiàn)象上看，該問題的主要原因是越區(qū)覆蓋干擾導致的下行質(zhì)差問題。質(zhì)差區(qū)域由915835-263小區(qū)進行主覆蓋即可，915792-264小區(qū)對該區(qū)域形成了越區(qū)覆蓋干擾，如下圖所示。

問題解決：915792-264小區(qū)下傾角下壓8°后，該小區(qū)下行EMI均值從3.22提升至4.16，下行EMI占比從35.58%降低至1.60%，原質(zhì)差區(qū)域的語音感知得到明顯改善。

問題小區(qū)優(yōu)化后的效果圖如下圖所示。

圖 5問題小區(qū)優(yōu)化后效果圖

原質(zhì)差區(qū)域優(yōu)化前后的對比圖如下圖所示。

圖 6原質(zhì)差區(qū)域優(yōu)化前

圖 7原質(zhì)差區(qū)域優(yōu)化后

重疊覆蓋干擾導致下行EMI質(zhì)差

問題現(xiàn)象：908870-272小區(qū)上行EMI均值為4.23，上行EMI質(zhì)差占比為0.56%，下行EMI均值為3.84，下行EMI質(zhì)差占比為11.91%。存在中度VoNR語音下行質(zhì)差問題，質(zhì)差柵格主要分布于覆蓋區(qū)域左側(cè)。下行EMI質(zhì)差根因定界為DL Uu problem，根因定位原因值主要為unknown、DL Interference from the strongest neighbor strong signal、DL Interference caused by overlapped coverage，如下圖所示。

問題分析：無明顯干擾，不存在故障告警，關鍵性能指標無明顯異常，如下圖所示。

查看周邊小區(qū)覆蓋情況，整體覆蓋較好，存在一定重疊覆蓋。

908873-264小區(qū)語音覆蓋范圍如下圖所示。

908807-272小區(qū)語音覆蓋范圍如下圖所示。

908867-27小區(qū)語音覆蓋范圍如下圖所示。

問題解決：結(jié)合周邊小區(qū)覆蓋情況，制定RF優(yōu)化方案，如下表所示。

RF優(yōu)化后，908870-272小區(qū)下行EMI從3.84提升至3.95，下行質(zhì)差占比從11.91%降低至7.2%，VoNR質(zhì)差問題得到明顯改善。

經(jīng)驗總結(jié)

基于NGI VoNR EMI工具的VoNR語音質(zhì)差小區(qū)優(yōu)化方法的工作流程如下圖所示（紅色部分需要人工進行判斷）。

如果下行EMI質(zhì)差根因定界為對端問題的VoNR TOP質(zhì)差小區(qū)，無需進行處理，一般會自動恢復。

如果上下行EMI質(zhì)差根因定界為UU口問題的VoNR TOP質(zhì)差小區(qū)，主要包含以下兩大類。

第一類是基站側(cè)故障觸發(fā)的VoNR語音質(zhì)差小區(qū)，典型特征如下。

EMI質(zhì)差柵格無規(guī)則分布，不區(qū)分遠點近點。

MAC層上行殘留誤塊率、MAC層下行殘留誤塊率、上行HARQ重傳比率、下行HARQ重傳比率、下行DTX比例等關鍵關聯(lián)指標中存在一項或多項明顯異常。

EMI質(zhì)差持續(xù)性強，無法自恢復。

下行質(zhì)差根因定位為unknown的占比較高，通常超過30%（RSRP、SINR未正常上報場景除外）。

常見原因包括光模塊接收功率異常、光口鏈路故障、設備施工問題、上行強干擾、硬件隱性故障等。

典型小區(qū)柵格地理化GIS呈現(xiàn)效果如下圖所示。

第二類是無線鏈路環(huán)境導致的VoNR語音質(zhì)差小區(qū)，典型特征如下。

EMI質(zhì)差柵格規(guī)律分布，質(zhì)差柵格聚合在局部。

MAC層上行殘留誤塊率、MAC層下行殘留誤塊率、上行HARQ重傳比率、下行HARQ重傳比率、下行DTX比例等關鍵關聯(lián)指標基本正常。

EMI指標存在波動性相對較大，出現(xiàn)階段性自行恢復現(xiàn)象。

下行質(zhì)差根因定位為unknown的占比較低，通常不超過30%。

常見原因有弱覆蓋、重疊覆蓋、越區(qū)覆蓋、過遠覆蓋、鄰區(qū)漏配等。

典型小區(qū)柵格地理化GIS呈現(xiàn)效果如下圖所示。

通過VoNR語音質(zhì)量EMI評估功能可高效準確篩選VoNR語音質(zhì)差小區(qū)。通過多維柵格地理化GIS呈現(xiàn)功能、EMI質(zhì)差根因定界定位功能的應用，關聯(lián)網(wǎng)管KPI、故障告警等信息，并人工借助NQI干擾分析、EFP設備異常檢測等功能進行輔助分析，可快速識別VoNR質(zhì)差小區(qū)根因。

NGI VoNR EMI工具可有效指導運維人員評估分析VoNR質(zhì)差小區(qū)，提升VoNR語音用戶感知，應用價值極高。