基于LTE MR大数据分析的虚拟化路测应用探讨

为了降低网优的工作中人工测试的工作量、降本增效,通过采用大数据分析的方法,对用户手机采集上报的MR数据进行分析,研究了不同道路场景的MR定位优化算法,并提出了道路栅格化、数据清洗、栅格汇聚及道路覆盖GIS呈现、自动发现道路典型覆盖问题的虚拟化路测实现方案。经过人工路测与虚拟化路测对比验证,证实了虚拟化路测的可行性和准确性。

基于MR的5G虚拟路测及工单自动生成方案研究与应用

在5G网络时代,道路测试仍是衡量网络质量的一个重要因素。传统路测主要是通过人工拉网测试,不仅耗时巨大,而且数据采样点少,无法及时发现问题并处理。文章提出了一种面向5G的道路虚拟路测方法,基于终端上报的无线MR数据,通过精准的道路用户识别和高精度定位算法,实现线路基础网络质量的实时监控和问题辅助分析,并构建了一种问题路段自动识别方法,可以基于既定规则自动输出问题路段工单,减少人工分析成本,支撑问题高效处理。