芯耀
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語音業(yè)務是蜂窩網絡一項傳統(tǒng)業(yè)務類型，隨著網絡標準演進到5G，語音業(yè)務也自然過渡到VoNR階段。VoNR語音以其極低接通時延、先進編碼方式、超清通話質量等各種優(yōu)勢，給用戶帶來全新的音視頻通話感受。
目前國內三家運營商均先后宣布VoNR業(yè)務全面商用，被稱為5G業(yè)務最后一個板塊已經全面補齊，至此用戶將享受到全5G業(yè)務帶來的通信便利。
1、現網VoNR業(yè)務發(fā)展趨勢和面臨挑戰(zhàn)
隨著各大運營商加快推進VoNR業(yè)務，商用網VoNR話務量占比正在持續(xù)提升，如下圖所示。
某一線城市VoNR話務量增長趨勢
無線側傳統(tǒng)的VoNR業(yè)務KPI指標監(jiān)控過程側重大尺度、長時間的大樣本量的統(tǒng)計平均，存在個別場景下無法對話單級的語音感知情況進行有效跟蹤和監(jiān)控的問題。
2、VoNR度量工具（MRS）感知洞察系統(tǒng)
隨著NR產品復雜性的增加，以及網絡規(guī)模的不斷增大，依賴于現有的KPI、信令跟蹤等方法已無法滿足外場故障快速定界定位的需求，同時面臨著傳統(tǒng)維測數據內容體量大、信息關聯性差、數據不易采集等諸多困難。為了解決上述運維痛點，中興無線產品MRS應運而生。
MRS是NR可觀測性解決方案的一部分，服務于維測，其基于gNB系統(tǒng)采集的度量指標數據進行內部智能分析，輔助研發(fā)人員和一線工程師快速定界外場感知問題。
針對語音場景，MRS已實現端到端流程的語音指標統(tǒng)計和問題定界定位分析，深度挖掘語音感知問題并提高投訴應對效率。
| 端到端鏈路統(tǒng)計 | MRS |
|---|---|
| 連續(xù)丟包分檔位統(tǒng)計 | ? |
| 上行RTP丟包 | ? |
| 上行ROHC解壓失敗丟包 | ? |
| 上行PDCP?SDU丟包 | ? |
| 下行NG-U口丟包 | ? |
| 下行空口HARQ Fail丟包 | ? |
| 下行PDCP棄包 | ? |
| 下行ROHC失敗丟包 | ? |
| 上行切換帶丟包 | ? |
| 下行切換帶丟包 | ? |
3、某5G局點語音感知洞察案例
話單級上下行丟包原因統(tǒng)計——整體區(qū)域情況
連續(xù)丟包類指標統(tǒng)計——映射語音感知問題
話單A：上行連續(xù)丟7包10次，下行NG-U口連續(xù)丟7包10次，下行空口連續(xù)丟7包10次,通話時間10s。
話單B：端到端無丟包，通話時間10s。
統(tǒng)計示例：
質差話單統(tǒng)計：1+0=1個——反映質差話單整體比例
平均話單每秒連續(xù)丟包次數：(10+10+10)/(10+10)=1.5次/s——反映質差出現頻率
平均每個話單連續(xù)丟包次數：(10+10+10)/2=15次/個——反映質差嚴重程度
話單級丟包類指標分析——輔助定位TOP站點
| 上行 | 下行 |
| 上行UE 5QI1 RTP丟包率 | 下行UE 5QI1 RTP總丟包率 |
| 上行UE 空口HARQ Fail丟包率 | 下行5QI1 RTP NG-U丟包率 |
| 上行ROHC解壓失敗導致丟包率 | 下行5QI1 ROHC失敗丟包率 |
| 上行空口調度不及時導致丟包率 | 下行RTP空口HARQ Fail丟包率 |
| 上行5QI1 切換丟包率 | 下行5QI1 切換丟包率 |
某物業(yè)點存在間歇性外部干擾語音洞察——MRS實戰(zhàn)案例
物業(yè)點1：通過MRS話單級跟蹤，發(fā)現該站點的質差話單占比偏高。通過鎖定問題時間點，現場打卡排查發(fā)現該物業(yè)點照明系統(tǒng)的整流器存在間歇性干擾。當整流器工作時會對外產生干擾，影響語音業(yè)務感知，表現為問題時間段的話單丟包偏高。
安裝整流器設備及干擾波形圖如下，已經反饋運營商督促該業(yè)務點進行整改。
物業(yè)點2：通過MRS話單級跟蹤，發(fā)現該站點的質差話單偏高。通過鎖定問題時間點，現場打卡排查發(fā)現該站點在切換流程中大概率丟包，進一步依據系統(tǒng)日志發(fā)現主要是ROHC場景的丟包。終端在目標小區(qū)最開始發(fā)送的語音媒體包的ROHC壓縮算法存在缺陷，目前網絡側通過對目標站點關閉drb-ROHCcontinue開關來規(guī)避問題。
部署規(guī)避方案后指標統(tǒng)計如下，該類丟包指標改善明顯。
語音業(yè)務MRS巡檢網絡洞察流程如下圖，通過該系統(tǒng)對語音指標深入跟蹤，在語音短板指標洞察和語音感知提升方面發(fā)揮了較大作用。
基于MRS指標巡檢流程優(yōu)勢如下：
人力節(jié)?。和ㄟ^后臺指標跟蹤語音感知，極大的減小了傳統(tǒng)路測的人力消耗。
時間提效：配合MRS系統(tǒng)語音指標的后分析自動化平臺，在節(jié)省前臺資源開銷的同時，可支持多站點的多維度話單分析，且能夠在短時間內生成網絡洞察巡檢報表。
深入挖掘：依據當前話單級+小區(qū)級的最小粒度指標，能夠快速鎖定問題點，用話單級指標的優(yōu)勢來捕捉通用KPI無法跟蹤到的感知問題，快速定界VIP區(qū)域問題站點。
統(tǒng)一呈現：對全國語音重點城市，統(tǒng)一進行語音巡檢報告輸出，標準化執(zhí)行，便于對比不同地區(qū)的語音優(yōu)化水平，同步挖掘版本潛在問題。
5、結束
目前VoNR語音業(yè)務MRS感知洞察系統(tǒng)，已經在國內多個商用局點推進規(guī)模落地。該套監(jiān)控體系的落地，為核心城區(qū)的5G語音感知提升，尤其是VIP區(qū)域的語音日常巡檢工作，無論從工作提效、典型問題的提前識別還是定位定界并給出最終解決方案，均發(fā)揮了重要的作用。
