基于大数据的网络覆盖规划

在5G规划时代，应运用大数据分析手段，为网络规划“注智”，探索更为精确、高效的规划和评估办法，科学建模，提升效率，为精准投资决策提供参考。如何确保5G网络覆盖补点更精确、更有效?如何确保5G网络扩容资源分配更科学、更精确?这些问题需要通过大数据辅助规划决策来解决。下图为基于MR分析的城区流量分布图。
利用现网海量4G和5G网络运营数据，构建评估模型，辅助网络规划，提升精准化投资水平。应用大数据辅助规划，其中数据主要包括网络数据、业务数据和投资成本数据。
网络数据指网络覆盖分析、容量分析、用户体验分析，具体包括MR数据、5G下切4G小区信息、DT与CQT数据、小区流量、小区RRC连接数、小区PRB利用率等。
业务域数据：用户与业务发展数据、计费与价值数据，具体包括VIP 价值用户分析、ARPU数据等。
投资域数据:投资数据、成本运营数据。包括新建站和利旧站的单站造价、铁塔租金、运维成本等。
通过对上面的考虑，基于大数据的网络规划通过大数据分析，进行网络覆盖补盲规划，实现5G覆盖达到与4G网同等水平，主要包括以下两个方面；
1、室外弱覆盖补点建设：通过多维度的数据评估网络覆盖情况，包括MR数据、5G时长占比、高回落4G小区、DT数据和用户投诉等，确定弱覆盖区域。
2、选取弱覆盖评估指标，通过大数据拟合Vo5G与5G网络指标关系，以用户体验为导向，选取覆盖评估指标门限。不同的区域类型，根据体验要求，可以确定不同的门限要求。例如，市区通话质量拐点为RSRP>-115dB:农村通话质量拐点为RSRP>-120dB。
3、室分弱覆盖补点建设：室分建设关键为确定目标楼字，建议按类型划分聚类片区，然后结合市场运营数据包括价值用户分布、流量分布、基站收入分布情况，讲一步定位重点覆盖目标楼宇。可以充分利用光宽带营销网格信息，较好地提取目标客户的聚类片区信息。
4、结合大数据综合评估室内覆盖情况，可以通过3D仿真数据、室内测试数据和MR数据建立室内覆盖3D模型，建立多维度评估体系，评估目标楼宇的建设优先级。结合包括室内覆盖评估、小区话务、用户ARPU分布等信息生成室分建设优先级，根据优先级实现精准投放室分建设资源。