双智网络概述和关键技术

双智网络概述

随着5G网络的规模商用，在精准保障差异化用户体验的同时提升5G网络资源利用率，逐步成为网络优化、演进与发展的核心命题。运营商希迫切望提升5G利用率，往往采用一刀切的方式，将全网的5G->4G的互操作调整至一个较低的门限，从而扩大5G小区的覆盖范围。但是不同站点有不同的无线环境，统一的互操作策略难以适配所有的基站，双智网络创新解决方案应运而生。

双智网络，即网络级智能互操作参数自优化+用户级智能用户编排。智能互操作参数调整，保障网络性能和小区级感知前提下提升5G驻留比/分流比；同时智能用户编排将感知差的用户迁移至合适的异频或者异系统小区，保证用户体验和感知。

图 1 双智网络方案

双智网络关键技术

双智网络解决方案主要有两个关键技术

网络级智能互操作参数自优化技术：基于对5G小区各项基础指标和用户感知指标的评估，自动调整5G到4G的互操作参数，在网络性能指标稳定前提下，尽量扩大5G小区的覆盖范围，提升5G驻留比，提高网络服务能力上限。

用户级智能用户编排技术：同时开启智能用户编排，近实时监控用户体验，将体验变差的用户迁移到其他5G频点或者4G小区，为智能互操作参数调整提供兜底保障，同时也可反作用于网络参数优化，促进网络性能提升。

智能互操作参数自优化技术

智能互操作参数自优化技术，基于对5G小区关键基础指标和用户感知指标的评估，自动调整互操作参数门限（连接态A2事件门限和TTT，空闲态非同频小区重选起测门限），实现一站一策的互操作策略，既扩大了5G小区的覆盖范围，提升5G驻留比，同时尽量避免对感知指标的影响。

图 2 智能互操作自优化示意图

如图3所示，在“调整评估时间窗”评估时间内，感知指标同时满足门限要求，通过服务小区启动异系统测量门限A2自动下探调整，或调整A2事件的TTT，使得用户较难触发异系统互操作到4G。参数调整后观测小区指标的变化，在“快速后评估”评估时间内以及“后评估时间窗”评估时间内，感知指标的劣化绝对值均小于设定门限，则生效本次自动调整，否则将参数回退到调整前。

异系统A2下调下限要大于盲重定向A2，且大于等于“驻留比提升异系统A2下探最小门限”。若也选择调整A2事件的TTT，则在异系统A2下探到最小值后上调A2事件的TTT。

图 3 互操作评估及调整原理

注：如果评估周期内，小区互操作参数被人工修改，则重新启动自动化评估。

智能用户编排技术

智能用户编排可以实时监控每个用户的业务体验，当体验变差时，综合考虑终端能力、业务需求、网络能够提供的服务能力（网络异频/异系统覆盖情况、各频层的小区负荷情况、信道质量情况等信息），并结合AI无线指纹栅格库，将用户快速迁移到最优的目标频层和小区，包括5G系统内异频和5G->4G异系统。

现阶段用户编排技术包含如下功能：

源小区用户体验评估功能：

上行增强型质切（SingleRBSINR+堵塞率联合判决）。

下行增强型质切（“下行质切+下行感知速率低+下行堵塞”联合判决）。

目标小区精准选择：

邻区负荷判决（RRC用户数占比、上/下行PRB利用率）。

邻区下行覆盖和质量判决（下行RSRP、RSRQ、SINR）。

邻区上行质量判决（SingleRBSINR）。

邻区下行空口能力判决（平均空口能力速率预估）。

快速迁移功能：

基于指纹栅格免测量异频数据质切功能。

基于指纹栅格免测量异系统数据质切功能。

方案实践应用

双智网络解决方案，已在国内三大运营商实现万站以上的部署规模。

以某重点城市举例，部署前5G->4G门限及TTT的网络配置是（-112dbm，320ms），启动互操作自优化并同步部署智能用户编排功能，确保用户级的业务性能感知。

双智网络部署后，运行结果如下：

推广区域内NR小区共1148个，维持原网络配置的比例为31.27%，成功下探比例为68.73%，具体运行情况见下表。

双智网络效果：在提升5G分流比的同时，能够保障整体用户感知和性能指标的稳定。

对比4月同时段，双智网络推广区域5月4日-8日的5G流量提升6.70%，5G分流比提升1.75%；同时段的对照区域5G流量提升5.04%，5G分流比提升1.24%。故实际本次双智推广的5G流量净增长比例为1.66%，5G分流比净增益0.51%（剔除自然增长）。

图 4 双智网络效果-分流比

图 5 双智网络效果-流量

推广区域内5G系统间切换成功率改善0.15%，其它性能类指标均保持平稳，试点期间无新增投诉；感知类指标中，CQI优良率改善0.23%，RRC重建比率改善0.06%，上行高路损占比改善0.53%，上行UE低速率占比改善0.17%，下行UE低速率占比改善0.39%，整体指标均有所改善。

图 6 双智网络效果-基础&感知

结束语

无线网络从1G发展到5G，运维方式在不断进步，靠人工进行网络优化效率低下，并且质量和及时性都无法保证。网络智能自动化是未来网络优化的发展方向，网络通过不断的自评估和自优化，动态调整到自己的最优状态，并且通过近实时的用户体验感知，为用户选择最优的网络进行服务。