一种基于大数据的EPS FB语音感知精准优化方法研究  

作　　者：邓寿提 

机构地区：[1]中国移动通信集团设计院有限公司广东分公司

出　　处：《广东通信技术》2024年第1期46-50,64,共6页Guangdong Communication Technology

摘　　要：目前5G网络的语音策略主要为VoNR,但仍有大量业务是基于EPS FB(Evolved Packet System Fallback,5G网络侧语音回落)返回4G网络进行语音业务。随着5G用户的快速增长,原有的EPSFB回落策略存在回落成功率低、回落时延长、室内SA(standalone)语音感知差,甚至回落到4G质差小区等问题,严重影响语音用户感知,因此提出一种基于大数据的EPSFB语音感知精准优化方法,利用炎强大数据平台对回落方式、回落成功率、回落时延、邻区及下发频点、EPSFB接入成功率等数据进行海量统计分析,通过FDD(Frequency Division Duplexing)1800共址、50米、1.5公里内有无室分站点进行不同场景划分,最终实现不同场景下的针对性快速精准回落,确保不同场景下5G网络用户的语音感知稳定,方法执行后,EPSFB回落成功率、接通率、掉话率等语音指标提升明显。

关 键 词：通信技术 EPS Fallback 5G 大数据 

分 类 号：TN912.3[电子电信—通信与信息系统] TP311.13[电子电信—信息与通信工程]