基于用户面大数据分析的端到端VoLTE语音质量提升法.pptx

基于用户面大数据分析的 端到端VoLTE语音质量提升法;目录;问题：目前现网用户投诉出现过单通、断续、音质等问题，语音质量类投诉占VIP投诉总量的75%，这严重影响用户的高清语音体验。; 由于VoLTE端到端IP化，IP网络特有的因素〔如丢包、抖动、时延〕会对VoLTE语音质量产生恶劣影响，故VoLTE语音质量分析和提升方法与GSM提升工作有明显差异。; 成果基于用户面大数据分析，独创一套端到端提升VoLTE语音质量的方法。通过采集VoLTE媒体面各接口数据，应用G.107算法评估VoLTE通话质量，建立了一套完整、可量化的VoLTE语音质量评价体系；创新应用“四维五域三聚焦〞法，精准定位语音质量降质点；在现网落地网络级和用户级双重保障体系，利用大数据方法主动定位MOS质差小区/终端/网元，翻开了用户面数据的黑匣子，全方位提升用户感知。;语音质量的评估方法包括 主观评价 客观评价;KQI指标：;VoLTE语音质量评价体系—KPI获取途径;VoLTE语音质量评价体系—KQI获取途径;;目录;;建立VoLTE语音质量保障体系，优化业务感知; 通过采集VoLTE网络端到端的呼叫各媒体接口信息，利用G.107算法呈现现网发生的每次通话的双向上下行MOS、丢包、延时、抖动、编解码，包括RTCP端到端和各媒体接口RTP分段的质量KQI/KPI回溯，用于支撑语音质量投诉处理。; 通过对S1-MME与S1-U接口信令和媒体消息中相关字段的关联，提取全网各小区下语音呼叫MOS值，进一步筛选语音MOS质差小区〔如TOP10)，进行重点攻关和优化。 ;目录;17;VoLTE语音质量问题定界方法——四维五域三聚焦;分别从VoLTE与VoLTE、VoLTE与CS互通2个场景梳理语音质量降质点定位方法：; 在定界为空口问题后，需要继续精准定位终端、基站功能异常或者空口质差等原因。但一般的终端测试软件只能看到电平、SINR值好与差，无法与用户volte语音感知对应起来，是制约volte语音质量快速提升的的瓶颈。为理清终端与基站之间的语音包传输过程，定位语音丢包原因，在终端和基站两侧创新了“物理层逐帧抓包〞的数据采集分析方法，具备了空口物理层帧级排查分析能力，全面翻开了无线网用户面传输黑匣子。;案例现象：;;案例现象：; 局部??区收到MOS质差性能告警，经过分析导致MOS质差均为使用AMR-NB低速率导致，编码速率为5.15K。 根据主被叫号码进行分析，均为外省用户漫游至北京拨打归属省CS用户，外省MGCF默认选择AMR-NB次差速率编码所致。;案例现象：;26;VoLTE语音质量无线侧提升方法;VoLTE语音质量端到端提升方法〔无线〕;VoLTE语音质量端到端影响分析; 由于核心网不加TC时，只进行IP包交换，没有流控、器件故障和配置问题时不会造成语音质量问题，故北京公司前期在PGW、PSBC、IM-MGW些网元上采取了一系列优化测试，减少由于核心网元丢包、编解码转换引起的语音降质可能。 ;经过核心网、无线等多部门联合攻关和优化，北京VoLTE语音质量提升效果明显：;网络;目录;主叫号码;终端品牌;;感 谢 聆 听！