5G“机卡网业”协同发展支撑方案

王栩然，董莹莹，鲍丽娜，郜 洪（.中国联合网络通信有限公司网络AI中心，江苏南京 0000；.中国联合网络通信有限公司智能网络中心，北京 00033）

0 引言

随着2019 年11 月1 日5G 正式商用，5G 正在成为社会信息流动的主动脉、产业转型升级的加速器、构建数字社会的新基石。截至目前，中国联通已有54个5G 商用城市，同时，还会在2020 年加快推进5G 网络的基础通信设施的建设。伴随着5G技术和5G建设的快速推进，5G 终端迎来了爆发式增长，华为、vivo、oppo、小米、三星等主流终端厂家纷纷推出主打款5G 手机，包括EPC 在内的5G 物联网模组也在逐步面市。“5G‘机卡网业’协同发展支撑方案”，落脚于5G 终端与5G 用户的识别与分析，洞察当前全国5G 终端和5G用户的发展趋势和业务分布，可以为5G 业务营销和5G规划建设提供数据支撑。

1 5G“机卡网业”协同分析

所谓“机卡网业”，指的是“终端”、“用户”、“网络”及“业务”，开展5G“机卡网业”的协同分析，可以直观呈现5G 终端、5G 用户、5G 网络及5G 业务的协同发展情况。本文所述的5G“机卡网业”协同发展支撑方案，可以为5G业务发展及5G规划建设提供有效的数据支撑。

为了进行5G“机卡网业”协同分析，分别要实现在网的5G 终端的准确识别、5G 登网户实时识别、5G 终端用户的网络驻留及使用业务情况分析，本文将分别阐述这几类数据识别及分析的支撑方案。

2 5G终端动态识别

根据3GPP TS 36.331 规范的描述，UE CAPABILITY INFO INDICATION 话单中的UE_NC 字段会携带终端网络能力的相关字段，其中将UE_NC（十六进制）最后2位转换成2进制后的第5位，即DCNR 值是1，即可以代表该终端支持5G NSA 接入。因此，如果能从S1-MME 接口的话单中，找到一款终端，在信令中呈现的DCNR值为1，就可以判断该终端是一款5G终端。

但由于5G终端只有在5G NSA网络接入时才会上报DCNR=1，在4G 网络下，即使是5G 终端，其上报的DCNR 值仍然为0，这就带来了一个问题，如果仅依赖DCNR值来判断5G终端，必然会遗漏掉大量驻留在4G网络上的5G 终端，如何能将在网的5G 终端尽可能多地准确地识别出来呢?

为了解决这个问题，可以建立一个5G终端的动态TAC 库。TAC 是Type Allocation Code 的简称，是区分手机品牌和型号的编码，是国际移动设备识别码即通常所说的手机终端串号（IMEI）的前8位，该代码由GSMA 及其授权机构分配。如果多个终端属于同一个TAC，那么可以代表这些终端属于同一个厂家同一款终端的同一个型号。利用这一特性，建立终端TAC 留存机制，将所有上报过DCNR=1 的终端TAC 进行留存，建立5G 终端TAC 库。同时，通过人工定期核检和互联网爬虫等方式，对所留存的TAC 进行核准、鉴别，确保5G终端TAC库中留存TAC数据的准确性。

以5G 终端TAC 库为基础，将统计时段内所有在网的终端IMEI 的前8 位与5G 终端TAC 库进行匹配，从而实现在网5G终端的准确识别。

3 5G登网用户识别

根据信令规范描述，在S1-MME 的信令流程中如果存在SECONDARY RAT DATA USAGE REPORT 消息或E-RAB MODIFICATION INDICATION 消息且添加5G 辅站gNB，那么表示用户正在通过5G NSA 网络接入。信令流程如图1所示。

在统计时段内，用户有任意一次“通过5G NSA 网络接入”的行为，则定义该用户在该统计时段内为“5G登网用户”。

图1 信令流程示意

4 5G终端用户驻留分布及业务分布识别

在完成5G 终端用户和5G 登网用户的识别后，分析5G终端用户的驻留分布及业务分布情况，可以挖掘常驻4G 的5G 终端用户，进行定向5G 营销；同时，也可以针对5G 终端用户常驻的区域，进行5G 网络建设及优化。

为了找到5G终端用户的驻留地及业务分布，本方案将对每个5G 终端用户每15 min 的常驻无线基站小区进行打标，并记录在该小区下发生的业务次数和业务类型。即1个5G终端用户每天至多会有96个4G业务常驻小区和96 个5G 业务常驻小区。5G 终端用户的驻留业务分布数据详单样例如表1所示。

表1 5G终端用户的驻留业务分布数据详单样例

基于表1，再以小区为统计对象，统计在一天24 h内该小区曾被多少用户常驻（去重）和所有曾驻留该小区的用户在该小区驻留时累计发生的业务次数（累加），最终形成汇总统计表，5G终端用户驻留业务数据样例如表2所示。

5 数据应用

5.1 聚焦5G终端及5G用户发展

当前，5G 业务推广正在各省同步进行，5G 终端也迎来了爆发式增长。本方案聚焦5G终端及5G用户的发展情况，通过5G终端及5G用户数据开放，关注在网5G 终端及5G 用户、累计在网5G 终端及5G 用户数据，反映5G 终端及用户发展趋势，为5G 终端及5G 业务发展提供数据支撑。如图2和图3所示。

图2 5G终端及用户分布（非真实数据）

图3 5G终端分布（分TAC）（非真实数据）

同时，为了直观呈现全国5G终端“机卡网业”协同分析的成果，反映全国不同省份及不同地（市）5G终端及5G 用户发展情况，本方案通过APP 的形式，面向全国提供5G 终端“机卡网业”协同分析数据能力，按天、周、月3个时间维度，全国、省份、地（市）3个区域维度，面向全国发布5G 终端“机卡网业”分析数据，如图4 和图5所示。

通过5G终端及用户数据能力的实时开放，面向各单位提供5G终端用户标签数据的订阅功能，以数据详单形式，支撑5G终端及5G用户发展情况分析，助力各省分公司准确把握当前发展状况。数据开放样例如表3所示。

5.2 支撑5G网络规划建设

随着5G 终端和5G 用户的发展，5G 网络建设也在同步展开。本方案聚焦5G 终端用户的常驻地及业务类型，以4G 小区为维度，通过分析在该小区内5G 终端用户数及5G 终端用户的4G、5G 业务占比，反映该区域的5G覆盖情况，为5G建设规划提供建议，数据样例如表4所示。

图4 机卡网业APP全国终端分布

同时，本方案通过5G终端用户常驻区域数据的实时开放，面向各单位提供5G终端用户常驻数据的订阅功能，以数据详单形式，为5G 网络规划和建设提供数据支撑。数据开放样例如表5所示。

6 结论

以5G 终端及5G 用户的精准识别为起点，建立5G终端“机卡网业”协同分析模型，可以实现终端动态识别、分析监控。截至2020 年4 月，已积累161 个5G 终端TAC，814 万5G 终端以及272 万5G 用户，聚焦全国5G 终端及5G 用户的发展情况，为5G 发展提供数据支撑。

建立5G终端用户的驻留分布及业务分布模型，可以挖掘常驻4G 的5G 终端用户，为5G 业务精准营销找准目标用户；同时，也对5G 终端用户常驻的区域的5G网络建设及优化，提供数据支撑。

图5 机卡网业app 5G终端用户分布详情

表3 5G终端及用户数据开放样例

在数据应用方面，通过日报、APP 等多种形式，面向全国提供5G 终端“端网业”协同分析数据能力。同时，通过能力开放平台，开发“VoLTE 终端精准分类标签API”、“5G 终端及5G 用户API”、“5G 终端用户业务常驻区域API”，实现终端数据能力的实时开放。

表4 5G终端用户的常驻地及业务类型数据样例

表5 5G终端用户常驻区域数据样例