一种GSM网络异常话务指标关联分析方法研究

摘要　文章针对现有网络异常话务监控机制中指标不全或者门限不够准确的问题，提出了一种将异常话务指标关联实际网络性能和客户投诉的分析方法，运用该方法能对异常话务监控机制进行有效修正和完善。同时，以某市公司在应用该方法后的实际效果，证明了该方法使异常话务监控机制得到有效完善，大幅提升了日常维护优化工作的效率。

关键词　异常话务　监控和分析机制　网络性能　客户投诉

1　引言

电信网络日常维护优化工作的处理流程，一般是首先迅速准确地发现网络中的异常，再根据问题对网络和客户感知产生影响的程度，有序进行排障和优化处理，从而保证网络正常高效地运行。发现网络异常的基本方式有三种：测试(包括DT和CQT)、客户投诉和异常话务的监控，其中对异常话务及时准确的监控能够最大范围且最迅速地发现问题。因此，异常话务的监控机制显得尤为重要。

2　异常话务监控和分析机制

目前，异常话务监控指标主要分成六大类：网络覆盖类、资源能力类、接入能力类、保持能力类、切换能力类和干扰性能类。可根据每类指标对网络质量和客户感知产生影响的程度，制定不同的处理机制，来进行跟踪处理，表1中列出了某市异常话务监控机制的主要指标。

本次研究主要通过对现有异常话监控机制、实际网络异常话务状况以及现有的客户投诉的关联度分析，来寻找现有机制中不合理的地方，制定出合理高效的异常话务监控机制，促进网络维护和优化工作的效率提升。

3　异常话务指标关联实际网络性能和客户

投诉的分析方法

本文主要介绍的是一种分析方法，下文将以几个典型的异常话务指标为例进行介绍。

3.1保持能力类指标――TCH掉话

TCH掉话是影响网络质量和客户感知的最主要指标之一，因此对TCH掉话的监控是异常话务监控工作中的重点，以下着重从该指标与实际网络的掉话性能，及对应原因的客户投诉来关联分析。

(1)TCH掉话指标与实际网络掉话性能的关联分析

选取某市分公司某地2010年11月每日6点忙时的小区级TCH掉话统计数据，对TCH掉话率指标与小区数目做关联分析，其相互关系如图1所示：

从图1不难看出，当TCH掉话率在区间[2，3.5]时，小区数趋势线存在一明显拐点，这一拐点可为TCH掉话率的参考门限。

由于实际的处理能力有限，网络维护和优化的目的就是：尽可能把掉话控制在对网络的影响和客户感知都能接受的范围内。选取集团公司对TCH掉话率的考核指标0.9％为可接受范围，假定TCH掉话率的监控门限为n％，那么TCH掉话率大于n％的小区就是需要进行处理的异常小区(设有m个异常小区)，若m个小区经过处理后TCH掉话率达到考核要求，即0.9％，那全网TCH掉话率应满足如下公式：

全网TCH掉话率(％)=(全网TCH掉话次数-X)／全网TCH占用次数*100

说明：其中X为m个小区经处理后TCH掉话率变为0.9％时，减少的TCH掉话次数之和，X-(m个小区的TCH掉话次数之和。m个小的TCH占用次数之和*100－0.9)*m个小区的TCH占用次数之和／100

图2为经上述公式计算所得的门限n与TCH掉话率的关系，假定100％的处理有效率和60％的处理有效率两种情况，如下：

通过计算，有如下结论：

假定100％的处理有效率时，当监控门限n为2％时，全网TCH掉话率为0.71％；当n为2.5％时，全网TCH掉话率为0.75％；当n为3％时，全网TCH掉话率为0.78％。

假定60％的处理有效率，当监控门限n为2％时，全网TCH掉话率为0.8％，当，7为3时，全网TCH掉话率为0.845％。

(2)TCH掉话指标与客户投诉关联分析

选取该地2010年11月全网1633起客户投诉为样本，其中与TCH掉话强相关的投诉有99起。图3为TCH掉话引起的投诉量与TCH掉话率的相互关系图。

从图3可以看出，当TCH掉话率小于3％时，掉话次数和投诉量均很少；当TCH掉话率达到[3，3.5)时，客户投诉呈现明显增加趋势。

(3)TCH掉话指标监控及分析设置建议

综合上述分析，可制定TCH掉话指标的监控机制，如表2所示：

3.2资源能力类指标――TCH拥塞率

TCH拥塞率是反应网络资源紧张程度的最主要指标之一，因此对TCH拥塞率的及时监控是保证网络资源充足之前提，以下着重从该指标与实际网络拥塞程度及对应原因的客户投诉来关联分析：

(1)TCH拥塞率与实际网络拥塞程度关联分析

为了保证数据的一致性，仍然选取2010年11月的统计数据进行分析，图4为TCH拥塞率与相应区间内小区数占比趋势情况：

从图4中可以看出，当TCH拥塞率在[9，11]这个区间时，对应掉话类区间的小区数量占比趋势明显存在一拐点。经统计TCH拥塞率大于10的小区数占总的小区比例仅为0.19％，而这些小区由于拥塞导致的TCH分配失败次数总和占比确高达全网总和的74.5％。

为此，下面从TCH分配失败次数的角度对其相应的区间内小区数进行分析(见图5)，趋势如下：

从图5可以看出，在TCH分配失败次数与小区数占比趋势线中存在两个拐点：分别为400次和1000次，可以先设为TCH拥塞率的参考门限。

(2)TCH拥塞率与客户投诉关联分析

仍然选取该地2010年11月全网1633起客户投诉为样本，与TCH拥塞强相关的客户投诉有69起，图6为客户投诉与TCH拥塞率的关系。

从TCH拥塞率与投诉量的关系图可以看出，当TCH拥塞率大于15％时，投诉量有明显增加趋势。

(3)TCH拥塞指标监控设置建议

综合上述分析，可制定如下TCH掉话指标的监控机制(见表3)：

4　异常话务监控机制的优化建议

以TCH掉话率和拥塞率的两个指标为例，以上详细介绍了异常话务指标关联的分析方法，限于篇幅关系，本文未列举出所有异常话务监控指标项，运用这种方法一共调整某市异常话务指标项9项，删除不合理的指标3项，增加14项原来未纳入监控的指标，对其余比较合理的22项进行了保留。经过上述调整后，该地市的异常话务监控机制得到了有效完善，提高了工作效率。

5　总结

随着通信网络的发展和客户感受的不断变化，网络优化人员对网络异常话务的关注度越来越高，也要求异常话务的监控机制能够更加及时、高效、准确地发现定位问题，并迅速进行处理。周期性的运用本文介绍的方法对各项指标进行关联分析，能保持异常话务监控机制的合理高效，确保网络正常高效的运行。