移动用户行为模型的研究与应用

（中国移动通信集团广东有限公司中山分公司， 中山 528400）

移动用户行为模型的研究与应用

钟其柱，黄志豪，梅艳

（中国移动通信集团广东有限公司中山分公司， 中山 528400）

中国移动用户对通话质量的要求越来越高，通话区域也日益广泛和复杂。识别用户通话中的具体场景，建立有效的用户行为模型，进行针对性的网络优化，是挽留客户的重要手段。本文研究的内容，首先在Nb/Mc接口以镜像的方式采集信令和媒体，分析数据所包含的用户位置信息；然后运用统计的方法建立不同用户场景的行为模型；最后使用该模型对全网的移动用户进行场景分类，进行通话质量的分析。

用户模型；网络优化；Nb/Mc口；通话质量

移动网络处于并将长期处于快速发展阶段，网络规模不断扩大、移动用户数迅速增加，用户对移动通话质量的要求也越来越高[1，2]。网络优化是运营商后续提高网络质量的重要手段，是一个对网络进行数据采集、数据分析、制订优化方案、实施网络调整和验证结果的过程[3]。但现有的网络优化手段主要是通过客户投诉，基站优化等较为滞后的手段[4，5]。目前还没有对用户进行分类统计，研究各种场景的用户在不同的环境下的通话质量[6]。

本文的主要工作就是根据现网中所有用户的通话行为作为对象，按通话所处的位置进行分类，研究判断归属模型，最后在模型内运用PESQ算法进行MOS值的计算，评估通话质量[7，8]。目的是给无线网络优化中心提供针对性的优化的数据，进一步提高网络质量。这在国内外还处于空白，所以有较高的研究价值[9]。

移动用户在通话中的用户场景主要有室内、室外，在室外时因为运动的工具不同而分为高速、中速和低速，在室内时根据楼层的高低会有高处和低处等。对不同的场景首先总结出以下特征：

室内/室外模型：室内和室外用户涵盖了所有的移动用户，这是最基础的划分。通过实际网络覆盖情况来看，室内用户有可能会接入到微蜂窝，也有可能会接入到室外宏基站；但室外用户一般不会接入到室内微蜂窝。故本阶段定义为按判定室内通话模型，包括用户接入微蜂窝的、接入宏基站的；除判为室内用户的其余通话均判为室外模型。

高速/中速/低速模型：在室外，用户的场景主要是按速度划分。速度模型反映的是用户通话过程中位置移动的快慢，所以速度模型可基于切换过程的速度进行计算。模型可用假定连续两次切换的时间即为经过一个小区的时间，小区直径除以时间就可得到速度。再根据速度，按不同阈值进行判定建立速度模型。根据日常经验，暂定阈值如下（阈值可调）：

高速：≥60 km/h；中速：30～60 km/h；低速：≤30 km/h。

当用户的通话行为被判断为室外模型时，才会继续细分高速/中速/低速。

高处/低处模型：按用户所在的海拔高度，可以建立高处/低处等2个模型。这两个也是相对的模型，判定高处后，其余的补集可认为是低处。因用户在建筑物中所处的位置，会影响手机能接收到的信号，例如用户在窗边，就算信号复杂，也不一定会触发切换，如用户在远离窗边，那么信号就相对干净了，也就不会触发切换，因此很难通过切换的频次来判断是高处用户。本阶段判断的高处，仅限于在高层建筑物中有高层室内小区覆盖的场景，当用户占用高层室内小区，即判为高处用户，其他均为低处用户。

1 模型定义

基于前言的分析，7大类型的用户行为模型，区分室内室外两种模型后，还可以归纳成以下5种绝对模型，并分析各自的特征：

（1） 高处模型：占用高层覆盖室内小区的。

（2） 室内模型：业务发生于室内覆盖小区的，以及发生于建筑密集区域的，虽然占用宏站小区，但所占小区组能形成共同覆盖区域的。

（3） 高速移动模型：跨越一个完整TA(550 m)用时不多于33 s的；或者存在大量切换、且小区呈链状分布，按小区物理半径位置计算平均速度在60 km/h以上的。

（4） 中速移动模型：跨越一个完整TA(550 m)用时不多于66 s且多于33 s的；或者有切换、且小区呈链状分布，按小区物理半径计算平均速度在30～60 km/h的。

（5） 低速移动模型：跨越一个完整TA(550 m)用时多于66 s的；或者有切换、且小区呈链状分布，按小区物理半径计算平均速度在5～30 km/h的。

根据现网用户的特点，从区域、速度和高度等3个维度把用户行为模型划分为室内/室外模型、高处/低处模型、高速/中速/低速运动模型等7个大类，如图1所示。

图1 用户行为模型的分类示意图

2 研究原理

本研究的数据基于Nb、Mc两个接口，其中Nb接口的内容为媒体流信息，不同的用户行为在Nb口上可能会有不同的话音质量，但还不能够直接使用Nb口上的数据建立用户行为模型；而Mc接口中的媒体控制信息H.248数据也属于管理IP类实体的范畴，对模型判定不可或缺。

经对不同接口数据的分析，发现Mc口中的A接口消息是用户行为模型研究的基础。A接口过程可以分为CM、MM、RR、补充业务和短消息等几类。其中：补充业务和短消息都属于用户应用层面；RR是无线资源管理层面，不涉及具体无线信息，对用户模型区分无贡献；CM处理的呼叫过程时长通常会较长，故可尝试按其过程中是否发生了位置变化来辅助判定用户行为模型；而通过MM则能知道用户所在小区的变化情况，对用户位置的移动判定有帮助，可作为模型判定的辅助手段。

因技术在国内甚至国际均没有相关的理论研究基础，故本阶段主要基于CM、MM等业务来建立用户行为模型，具体过程包括呼叫、切入/切出/内部切换等4个方向。而数据接入流程图如图2所示。

3 辨别流程

图2 移动用户行为模型的数据采集图

现网无线统计TCH平均占用时长约40 s，为能得到切换数据，需要保证通话时长大于40 s，暂定仅对通话时长大于等于60 s的通话行为进行模型判别。

根据以上各类模型的定义，结合实际的研究技术水平，将模型判定处理流程设计如图3所示。

根据用户行为模型的分类和流程图，我们使用软件编程实现了用户模型的自动化判断。验证的主要方法是现场实测，然后记录类型，然后比对程序的判断结果，具体操作如下：

安排拨测人员在现网不同区域中模拟各种通话行为（室内、室外；高处、低处；高速、中速和低速），并记录本次所处位置及行为类型，如表1所示，每种模型进行了100次测试，总测试达700次。然后通过判别系统对Nb/Mc信令进行分析，对拨测行为使用软件进行分类，以此验证和优化模型的准确性。

图3 用户行为模型技术实现流程图

表1 模型测试判断记录表

4 研究成果

通过实际拨打测试，验证模型判定准确性，结果如表2所示。

从表2可知，高速、高处、室内微蜂窝误判率均为0，现网判定结果真实有效；室外中速、普通用户误判率不超过15%，说明模型准确可用。

针对拨打测试验证准确的用户模型，提取现网数据（选取中山五分之一的用户，100万户）分析各类模型用户感知结果如图4所示。

从图4可以看出，本文所设计的模型判别流程有效可用。对于室内外模型，室内人数占80%以上；对于室内高低处模型，楼层低的用户占90%以上；对于速度模型，中速运动用户占80%以上。这与中山的人员分布和城市结构相吻合[10]。

从模型内的话音质量评估分析得出，从用户感知的角度，室内(微蜂窝)比室外质量好；室内低处比高处质量好；室外中低速比高速质量好。但总体来看，移动网络的通话质量MOS值均在3.0以上，整体质量较好[11，12]。

用户行为模型属于超前研究，在国内国外都属于创新性研究，理论基础、实现技术和应用得都有待于我们的探索。在研究的过程中，爱立信工程师也加入团队做相关的研究。

表2 用户行为模型评价结果

图4 用户行为模型不同用户的感知示意图

5 结论

新的用户行为判别流程可以准确定位哪些用户在通话过程中是在道路上移动的，哪些是静止的。通过整理不同时段的用户行为模型，可以掌握不同时段的用户行为数据，例如在上下班时间，室外用户比室内用户多，从而进行针对性的网络优化。本研究的结论主要有以下几个方面：

（1）依据现网实际用户无线环境的类型，定义了室内、室外2个大类、以及室内高处、低处，室外高速、中速、低速5种具体用户行为模型；

（2）以Nb/Mc口数据为基础，初步制定并实现了基于通话的用户行为模型判定算法；

（3）验证了7大模型的准确度，对判定结果较为准确有效用户模型，给出了模型内的客户感知评价；

（4）后续完善用户行为模型算法，提高算法的准确度，基于用户所有通话来判定各段时间内用户归属的模型；

（5）尝试分析TD-LTE用户模型，为网络优化提供准确细分的用户感知评价数据。

[1] 张智江， 廖军． WCDMA网络与业务发展现状及趋势[J]． 信息通信技术， 2010(01)．

[2] 梁海滨． 从日本电信业发展看3G时代运营商面临的挑战和对策[J]． 电信技术， 2010(02)．

[3] 宋蔚腾． GSM移动网络优化技术的研究与应用[D]． 北京邮电大学，2008

[4] 赵宇． GSM系统网络优化的研究[D]． 哈尔滨工程大学， 2007．

[5] 郝益勇． 提升移动网络用户体验质量的理论与方法研究[D]． 北京邮电大学， 2012．

[6] 刘鹏． 网络用户行为分析的若干问题研究[D]． 北京邮电大学， 2010．

[7] 王新岱，杨付正． 语音质量的主观评估估计方法的研究[J]．电视技术， 2003(8)：81-83．

[8] 张永晖． 基于用户行为的下一代移动互联网络若干关键问题的研究[D]． 中南大学， 2010．

[9] 杨海． 感知语音质量评价PESQ及其在通信系统中的应用[J]．江西通信科技． 2004(02)．

[10] 张华． 近代中山城市发展研究[D]． 华南理工大学，2012．

[11] 李薇， 胡智奇， 尚秋峰， 戚银城． 语音质量客观评价方法的研究[J]． 电力系统通信， 2009(04)．

[12] 刘东东． 提升移动语音质量（MOS）相关技术研究[D]． 北京邮电大学， 2012．

Research and application of mobile user behavior model

ZHONG Qi-zhu, HUANG Zhi-hao, MEI Yan
(Zhongshan Branch of China Mobile Group Guangdong corporation, Zhongshan 528400, China)

China Mobile users are demanding higher call quality increasingly, communication area becomes more broad and complex too. Identify the users specific call scenario create a valid user behavior model, targeted network optimization, which is an important means to retain customers. This paper research, f rstly, collected signaling and media by the mirror way on Nb/ Mc interfaces, analyzed users location information included in the data, then created different user scenarios behavioral model by using statistical methods, f nally using the model of the mobile user's entire network for scene classif cation, and analyzed the communication quality.

users model; network optimization; Nb/ Mc interfaces; communication quality

TN929.5

A

1008-5599（2014）07-0072－05

2014-03-17