基于海量扫频数据的用户感知提升策略

（中国移动通信集团设计院有限公司上海分公司，上海 200060）

基于海量扫频数据的用户感知提升策略

张楹，封志敏，鲍晓

（中国移动通信集团设计院有限公司上海分公司，上海 200060）

本文主要针对无线网络优化工作中的扫频测试数据进行研究，挖掘扫频数据在无线安全性、无线定位应用和无线环境预警方面的延展性，并结合移动终端用户App应用数据的倾向性，形成一套用户感知提升策略，并提出了该策略的应用方向和设计方案。研究的目的在于让运营商的数据为用户服务，同时用户的反馈数据也能成为运营商的有利数据源。

扫频数据；移动应用；双向数据；预警机制

1 概述

无线网络优化中有一种评估网络质量的方法，称为扫频测试。通常形式为测试人员携带频谱设备驱车在城市的各级道路中对网络信号数据进行采集，并形成测试轨迹和采样样本的相关结合，以便后期分析网络的覆盖问题和质量问题。采用这种方法能够有效地反映该时期内的测试区域的信号表现程度，但是有一定的时限性和渗透率问题。扫频数据一般为运营商内部数据不对用户公开，用户终端也不涉及扫频数据的应用。扫频数据为运营商定期常规采集，数据规模庞大，覆盖面积涉及城市80%以上的道路，所以能够反映宏观的网络问题。

设想能够将扫频数据引入到用户的移动应用中，以一种服务的形式供用户下载，当用户采取某种网络行为的时候，作为一种诱导、预警或者是激励的机制为用户的下一步判断提供依据，同时根据用户的判断，又能获得网络的实时反馈信息，形成交互的更新数据录入到扫频数据的更新版本中，如此时限性和渗透率问题就不复存在了，而且从反馈的信息中会发现更为准确的网络问题。用户在即时更新的预警机制下，享受的网络服务质量将有所提高。

2 扫频及扫频数据

2.1 扫频

扫频测试的内容大致分为频谱测试、频率模型校正以及CCH测试，其中频谱测试和频率模型校正测试不包含实际现网小区信息，只针对中心频率以及设定的采样带宽和采样子帧间隔进行频谱包络分析并采集。CCH测试也称为TOPN测试与前两者不同，主要采集下行公共信道中的频率样本和功率强度，对应下行频率通过解析小区标识来定位被测信号归属于哪个小区。CCH测试又分为两种，一种为解析系统消息（SIB）的测试形式，SIB包含了当前网络的位置区和小区识别，切换和小区选择的测量参数，控制信道结构描述，接入信道的控制参数以及其他信息，这种形式的采集在实际大面积测试时，由于需同时解析和录入大量数据样本，对扫频仪性能的要求颇高，所以一般运用在几个基站之间的覆盖测试。另一种为不解析SIB的采集形式，测试只采集下行频率样本，同时通过解析PCI或者扰码定位归属小区，这种方式在处理效能上有一定优势，且能够在2 s左右的时间录入排序前32强的采样电平，是城市道路覆盖测试的最佳方式，所以本文提及的扫频数据均属于该种方式的采集数据。

2.2 扫频数据结构

扫频数据的一般结构如表1所示。

由表1可以发现，无论哪种制式的扫频数据均包含时间信息、小区标识信息、中心频率及信道号信息、信号强度（功率）信息、信号质量（信噪比）信息以及采样点位置信息。通过频率和小区标识信息可以识别信号样本的归属；通过连续多个信号强度信息可以判定区域的覆盖状况；通过连续多个质量信息可以判断区域的干扰状况和底噪的高低；最终通过样本点的位置信息，可以确定实际采样的位置，结合前几项判断便能很好的呈现无线覆盖区域的信号状态。很容易发现以上各项数据之间是存在相关性的，例如将所有归属于同一小区的采样点呈现出来，便可以了解该小区的覆盖范围及覆盖强度；例如将-90 dBm以下的电平强度呈现出来，结合位置信息便可以了解弱覆盖的区域，甚至了解到哪些小区存在覆盖不足；又例如一个用户在某小区发生语音业务，通过小区位置信息在扫频数据中进行匹配，便可查询出该用户周边哪些区域同邻频干扰程度是高的，预测该用户活动区域的通话质量等。

2.3 扫频数据的现状

目前，海量的扫频数据是运营商用于优化网络的数据依据，还没有对外公开或运用于移动终端侧。每年运营商的扫频数据采集成本巨大，采集范围遍布全国每一个地市乡村，主要采集1～4级道路的数据。扫频数据有其独特的时限性，随着网络的不断建设，无线环境的不断变化，数据在不同时期变化较大，但是扫频数据有极强的时域关联性，几个连续时期的扫频数据叠加在一起分析，可以有力地预测出网络环境的渐变趋势（底噪趋势）。扫频数据同样具有延展性，它不同于MR数据，不受限于通话情况，不解析层三信令，只真实反映扫频信号的覆盖情况，不受参数、邻区的影响，是客观评价网络质量的有力依据，运用价值巨大。

如果将扫频数据转变成一种应用，让用户能够基于它更好地去体验网络服务；又或者是基于扫频数据能够即时性地采集更新用户行为数据，用原本大成本的、但有局限性的内部数据为运营商获取海量的低成本有利信息。那么扫频数据将不仅仅作为优化网络的依据，更能成为一种提升网络服务的工具。

3 双向数据

双向数据又可称为交互数据，基本模型类似于通信原理中的三次握手协议，即对每次发送的数据量是怎样跟踪进行协商使数据段的发送和接收同步，根据所接收到的数据量而确定的数据确认数及数据发送、接收完毕后何时撤消联系，并建立虚连接，通过该连接能够实现信息的交互和更新，从有线局域网传输到云计算服务均存在大量的交互数据，尤其在智能终端发展迅猛的今天，双向数据的应用愈发用户主观化，如验证码输入、微信推送信息、用户位置信息、商品评价系统、二维码扫描服务等。通过实际应用面向用户的交互信息，被服务提供者大量的采集并分析，最终用于应用产品的质量提升或新产品的研发。在扫频数据的应用中，同样可以融入双向数据的概念，用户通过下载到本地的扫频信息，选择软件推荐的不同信号特质的服务区进行各类应用服务的选择性信息交互过程，软件会记录用户的反馈信息或信息交互流程信令事件，然后将海量的用户数据上传至运营商服务器，运营商收集到的数据可能是与扫频数据完全不相关的信息，也可能是实际网络的质量信息，而这些信息经过提炼和分析都可以为提升用户感知作出贡献。图1为基于扫频数据的双向用户数据应用的流程图。

表1 扫频数据结构表

图1 基于海量扫频数据的双向用户数据应用流程图

在用户面，是基于应用的双向数据流，用户之间也可以发起交互业务，用户数据最终通过安装在智能终端的应用软件反馈至运营商，运营商收集网络质量信息结合实测更新扫频数据同时推送至应用的更新，另一方面海量的用户感知及行为数据可作为新产品新应用的开发依据和倾向性指导。在服务提供者层面，数据是单向流入流出的，在用户界面不会出现专业性的数据格式，完全后台查询机制，提高了内部数据的安全性，同时实现降低采集成本和数据高渗透性的目标。

4 扫频数据应用案例

运用扫频数据的结构及功能特性，可以提出一系列应用设计，应用的对象都是移动终端的用户，而应用数据的上传方向为运营商服务器，该类基于扫频数据的应用，在用户面均以提升用户感知为目标，在运营商接口是以尽可能收集用户行为数据为初衷，通过对现网扫频数据地不断更新机制在应用层形成交互数据，在运营商侧形成独立收集、独立更新、独立分析的循环机制。以下列举若干基于扫频数据的终端应用设计。

4.1 伪基站捕捉

伪基站区域下发垃圾短信日益猖獗，移动终端位于伪基站覆盖范围区域，由于伪基站与大网基站同频且下行电平高于大网基站，终端一般容易重选进入伪基站服务区，在该服务器做位置更新，犯罪分子可以通过获得IMSI、IMEI和手机号码等重要信息，同时导致未接通现象，此时伪基站在它的频率上广播垃圾短信，使得用户不但不能享受正常的移动服务，财产安全更是受到一定的威胁。

如图2所示，用户正常情况接入小区A进行通信业务；当距离A小区南向200 m左右开启伪基站B后，用户被迫重选至伪基站B，导致手机业务异常。

传统方式的伪基站捕捉，一般运营商需投入较高成本的扫频测试或频谱仪探测小组在指定范围内捕捉伪基站的下行干扰信号，这种方式存在一定局限性，例如伪基站为移动车辆站点，在固定区域扫频无法测得；例如伪基站不固定时间工作，测试小组赴区域时正好为伪基站不在工作时间，无法测得；又例如伪基站隐藏地点车辆无法进入，区域渗透率受限导致探测小组无法测得。所以综合考虑以上因素，设计了伪基站投诉应用。

图2 伪基站接入示意图

如果将定期更新的扫频数据内置于应用，供移动终端用户下载，形成用户交互界面，当用户收到垃圾短信时出现诸如以下提示：手机信息可能被窃取是否投诉？当前位置信息安全性差是否转移？您可能正在受到安全攻击，是否还击？等等。用户只需做出是否的选择即完成服务，运营商可以考虑提供一系列激励机制取得用户的反馈信息，例如通话时长延伸、积分等。

该设计的主要判断依据为两个方面，其一为后台查询扫频数据的频率和位置信息的关联性，其二为测试电平与用户当前接收电平的匹配。

扫频数据结构中有频点信息，和TEMS测试数据有明显区别，扫频测得的频率为环境频率而TEMS测得的则为实际业务频率，所以扫频数据更能全面的反映用户当前的无线环境优劣，当手机接收到恶意消息时，用户给予即时反馈，后台根据手机上一次位置更新请求的发起点与扫频数据中的频点信息进行匹配，结合BISC能够探测到用户合理的业务小区，如果为正确小区，则不作统计，如果后台查询出的小区位置与用户实际的发起点差异过大则认为该区域为伪基站活跃区域，并作为统计采样数据。

另外，用户接收恶意短信息大多处于手机空闲状态，当手机选入伪基站覆盖区后做位置更新请求，因为伪基站参数往往为极限设置，所以比网络底噪高出许多，十分容易在用户端的扫频电平核查中被发现，一般较合理服务小区电平高出10 dBm左右的情况，就可以认为用户处于伪基站活跃区域。

结合以上两点依据，扫频数据结构中的经纬度信息能够帮助应用软件迅速匹配用户上报投诉的位置点位，当这些上报采样数据统计到某一个数量级的时候，就可以将其栅格化并准确地定位到伪基站的位置；当伪基站为移动目标时，根据栅格化后数据可以发现其移动轨迹；用户上报的交互信息成为24 h的监控信息并具有很高的渗透率，所以较常规测试更有实效性。

如图3所示，当某个数量级的用户在伪基站B的覆盖区域内遭受业务异常事件并通过应用上报事件反馈的时候，服务器记录该类数据并结合位置信息定位到伪基站B的近似位置。

图3 伪基站被定位示意图

同时，用户的海量上报数据能够提供运营商后续针对业务量偏移、基站选址倾向、小区切换选择等的数据依据。

4.2 网络预警

目前的无线移动网络正处于多频段多制式融合的阶段，当用户在一个网络驻留并发生位置变化时，往往会由于网络的连续覆盖不好或者是出现连续质差区域导致业务质量下降；当一个用户在多个网络间驻留并发生位置变化时，是通过不同网络间的互操作来实现业务的过渡，但是往往由于高阶网络的覆盖不足或者是回落至低阶网络时的质量劣化导致用户体验下降。用户对于网络的选择一般取决于终端的能力和等级，对于网络的评价通常为后知后觉型，更加无法为自己下一次业务的优劣做出决策，所以用户感知始终处于被动评价阶段。

如果将定期更新的扫频数据内置于应用，供移动终端用户下载，形成用户交互界面，类型诸如汽车导航软件或者是地铁线路预警机制，当用户需发起语音或者数据业务请求的时候给予用户一个网络的预警指导，那么用户在体验网络服务的初始便能获得主动权。

如图4所示，假设场景为同一运营商的3张网络，移动终端支持GSM&TDD的三模通信，应用首先根据下载得到更新的扫频数据，结合用户当前所处位置信息，评估出用户周边的无线环境，同时根据2G/3G/4G的扫频数据的电平、质量信息推选出指定范围内语音优选网络、数据优选网络并且根据匹配频率归属小区与用户当前位置计算出语音最优路径、数据业务最优路径。

当用户在当前位置打开应用准备发起语音或者数据业务的时刻，软件会出现服务提示：您当前需要语音还是数据服务？用户选择相应的服务即可，终端自动根据需求按照软件规划的优选路径进行业务过渡执行，例如用户选择语音业务后，应用软件根据扫频数据匹配得到最佳服务小区进行切换，语音最优路径在目前来说一般由GSM和TD-SCDMA的互操作来实现，一般规避TD-LTE建设过程中带来的容量风险，类似于CSFB业务模式，将语音路径选择在质量较好的信号分布区域。在语音业务执行过程中，用户是自由移动的，所以应用会根据用户的位置变化后台实时推选出新的规划切换路径，直至用户结束业务。该预警机制在数据业务执行时，同样适用，一般推选原则为手机位置更新由TD-LTE覆盖良好区域下降至TD-SCDMA覆盖良好区域，尽量规避GPRS区域为用户提供较好的数据带宽，保证数据吞吐效率。同时，在结束预警导航服务时，软件会提示用户对于本次通话质量或者上网速度进行评价，该评价数据同选择业务的数据一样上传至运营商服务器进行统计。

用户选择服务类型的数据，可以提供运营商判别话务量及话务类型偏移的依据，可以运用在话务量模型建立，用户业务行为偏向分析以及新站位置规划、载频资源规划、新站类型规划等等。

用户评价数据，可以提供运营商对于网络质量的客观评估值，运用该数据可以分析出恶意投诉、质差问题点、覆盖盲点以及用户对于网络的耐受程度等。海量用户数据分析设想图如图5所示。

图4 扫频数据应用预警机制流程图

图5 海量用户数据分析设想图

5 总结

通过以上两个设计方案的呈现，不难发现常规采集的扫频数据经过软件整合为终端应用之后，能够衍伸出新的数据功能，无论是伪基站排查还是网络预警功能都能够一定程度地提升用户使用网络的感知度，同时海量的用户的应用反馈信息，成为了有利于运营商进行网络后续分析的有效数据源，形成了可持续发展的良性循环。

“数据是新的石油”，如果将手中的现有资源变作挖掘的工具，使用优化合理的方法和策略去实施挖掘，最后用强大的整合能力将其“提纯”，那么它将真正的取之不尽用之不竭。

[1] 王凯． 移动通信伪基站案例分析与探究[J]． 中国无线电，2013(6)：34-36．

[2] 武振超， 魏瑞东． 信息很热、数据很忙、浅谈大数据的发展[J]． 中国电子商务，2014(2)： 45．

[3] 陈兆良． 扫频数据在网络结构优化中的应用研究[J]． 移动通信， 2012(16)：35-38．

A strategy of user perception promotion based on the massive scanning data

ZHANG Ying, FENG Zhi-min, BAO Xiao
(China Mobile Group Design Institute Co., Ltd. Shanghai Branch, Shanghai 200060, China)

This paper mainly researches the scanning data in the wireless network optimization, mining the scanning data in wireless security, wireless positioning applications and wireless environment early warning, and combining the mobile tendency terminal user application data App, formed a set of user perception of promotion strategy, and puts forward the application direction of the strategy and the design scheme. The purpose of this study is to give operators data for customer service, at the same time feedback of data users can also become favorable data source operators.

scanning data; mobile application; bidirectional data; early warning mechanism

TN929.5

A

1008-5599（2014）07-0046－06

2014-05-13