面向QoE的LTE网络故障定位与优化技术  

作　　者：王振豪 刘银龙[1] 胡亚辉[1] 赵志军[1] 慈松[1] 

机构地区：[1]中国科学院声学研究所,北京100190

出　　处：《工业和信息化教育》2014年第5期83-90,共8页Industry and Information Technology Education

基　　金：国家自然科学基金(项目编号:61303251;61201232);中芬国际科技合作项目(项目编号:2010DFB10570);国家重大科技专项(项目编号:2012ZX03001-033)

摘　　要：为了保障LTE网络流媒体业务的用户体验质量(Quality of Experience,QoE),提高用户对业务的满意度,需要实时监测终端用户的用户体验质量,且需要在用户体验质量下降时,实施网络故障定位与优化,确定引起用户体验质量下降的网络故障,并针对网络故障实施具体的优化措施,使用户体验质量恢复到正常水平。但随着移动网络规模的扩大,网络参数种类和数据量的增加,人工的运维和优化方式已经不能满足日常运维的工作需要。针对这一问题,笔者提出了一种面向QoE的LTE网络故障定位和优化方法,提出了基于K-近邻机器学习算法的故障定位模型,并针对网络带宽不足和信号强度过低两种故障,提出了基于保证比特率(Guaranteed Bit Rate,GBR)的带宽保障方法和基站发送功率调整方法。仿真结果表明,所提故障定位和优化系统能够很好地实现移动终端流媒体业务的用户体验质量的监测和用户体验质量下降后的自动定位和优化。

关 键 词：QOE LTE 网络故障定位 优化 GBR 

分 类 号：TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术]