语音与数据业务信道分配的优化研究及应用.doc

成果上报申请书成果名称语音与数据业务信道分配的优化研究及应用成果申报单位成果承担部门/分公司项目负责人姓名成果专业类别*无线网成果研究类别*其他省内评审结果*优秀关键词索引（35个）扩容方案 数据业务 话音数据信道分配应用投资*产品版权归属单位对企业现有标准规范的符合度：（按填写说明4）网优扩容流程变更成果简介：简要描述成果目的和意义，解决的问题，取得的社会和经济效益。随着社会信息化的持续推进，简单的话音通信已经无法满足用户的基本需求，在通用分组无线业务GPRS(GeneralPacketRadio Service）的基础上，EGPRS网络也正在得到部署和大力发展，传统GSM网络逐步从单语音业务演进为提供综合业务的网络。EGPRS网络的全面铺开为数据业务用户带来了一种全新的感受，高速，优质，不仅吸引了更多的学生群体，而且范围已经渗透到了各个领域，使数据用户的规模得到进一步的扩大，资费调整等都使数据网络用户有了大幅度的上升，造成了网络流量的大幅提升，这种情况直接造成数据业务和语音业务在忙时出现争抢资源严重的现象，数据业务资源无法得到保证，导致投诉量增多，用户感知度下降。鉴于此类情况的不断升级，从语音与数据业务两个方面进行了理论的容量分析计算，密切结合现网需求，力求研究出合理、可行的资源分配方案，并且进行了部分区域的调整试验，得到了较为理想的效果。省内试运行效果： 以往的扩容方案只考虑到了话音业务的需求，而在网络和数据业务需求不断升级的现状下，数据业务和语音业务争抢资源的情况越来越明显，数据业务的需求越来越大，由于数据业务在信道复用和上下行占用资源不对称的特征，我们收集现网实际的数据和指标，通过数学的方法模拟出数据流量，复用度和信道个数的对比关系，从而解决了同时考虑数据和话音业务时，信道的分配数量问题。通过模拟出来的数学公式可以实现扩容方案的快速生成。通过在现网上的实际应用，取得了良好的效果。文章主体（3000字以上，可附在表格后）： 附：文章主体语音与数据业务信道分配的优化研究及应用绪论随着社会信息化的持续推进，简单的话音通信已经无法满足用户的基本需求，各大移动通信运营商为适应日益增大的数据业务需求，纷纷在数据通信领域插上自己的旗帜，积极推出基于2代移动通信网络的升级版本。中国移动也将继续对GPRS网络进行升级改造，以缩小无线通信在带宽、速率上与有线通信的差距。GPRS首次在GSM系统中引入分组交换模式，实现了无线通信和数据网络的融合。EGPRS则在GPRS网络的基础上，通过调制方式的变革将通信带宽和速率进行再次提升。移动通信技术的发展和业务的多样化，以及人们对数据业务需求的不断增加，在通用分组无线业务GPRS(GeneralPacketRadio Service）的基础上，EGPRS网络也正在得到部署和大力发展，传统GSM网络逐步从单语音业务演进为提供综合业务的网络。EGPRS网络的全面铺开为数据业务用户带来了一种全新的感受，高速，优质，不仅吸引了更多的学生群体，而且范围已经渗透到了各个领域，使数据用户的规模得到进一步的扩大，与此同时，为了让用户更加青睐于本网络，运营商也会在经营策略上做足功夫，资费调整就是最为常见的方式之一。用户群体得到了大量发展之后，网络的容量问题却随着用户的逐步增多，渐渐浮出了水面，并且愈演愈烈。以郑州网络为例，数据流量从4月430GB上升到11月平均1000GB，提升幅度达到130，其中学校开学，资费调整等都使数据网络用户有了大幅度的上升，造成了网络流量的大幅提升，这种情况直接造成数据业务和语音业务在忙时出现争抢资源严重的现象，数据业务资源无法得到保证，导致投诉量增多，用户感知度下降。本文鉴于此类情况的不断升级，从语音与数据业务两个方面进行了理论的容量分析计算，密切结合现网需求，力求研究出合理、可行的资源分配方案，并且进行了部分区域的调整试验，得到了较为理想的效果。一、网络现状分析1、郑州区域GPRS与GSM网络基本情况郑州地区基站总数3200个，EGPRS基站2387个，占75%，载频数目37649个，开启EGPRS功能载频6359个，占17%。下图为市区内开启EGPRS功能的对比图层（绿色为已开启扇区，红色为未开启扇区）。华北水院开发区大学城一带大学路，航海路大学区域文化路，农业路，东风路大学区域大学路，中原路大学区域市区GPRS流量图华北水院开发区大学城一带大学路，航海路大学区域文化路，农业路，东风路大学区域大学路，中原路大学区域市区话务量分布图从渲染图中可以看到，基本上高流量和高话务的区域都集中在各大学校园区附近。大部分都是学校附近的基站，数据业务全天24小时流量在2GB左右，语音话务量最大达到1528Erl。2、郑州区域数据业务与GSM业务增涨情况数据业务流量增涨形式奥运会学校开学资费调整统计2008年4月2008年11月全网数据业务24小时流量，整个期间流量经过3次大的变化，数据流量从4月430GB上升到11月平均1000GB，提升幅度达到130，其中学校开学，资费调整等都使得数据网络用户有了大幅度的上升，造成了网络流量的大幅提升。l 从7月8月，学校开始放假，全网流量从600GB下降到450GB；l 8月为奥运会期间，可以看到数据业务对用户了解奥运活动起到辅助作用，流量未出现下降，反而比7月高；l 9月开始学校开学，学生用户返校对数据业务造成极大冲击，从600GB上升到800GB，网络出现严重拥塞情况；l 9月16日，郑州移动对GPRS资费进行调整，以致当月数据业务最大流量达到870G以上；l 10月份是资费优惠情况的一个过渡月份，流量空前增涨，达到960G以上，到了月末流量有所下降，由此可见用户在包月的范围内使用数据业务的情况；l 进入11月份后，数据业务已经较8月份增长了85%，最大流量已经达到了罕见的1098G。3、数据业务与GSM增涨情况分析8月和11月的语音业务和数据业务增长图，取8月全网第二周和11月第二周数据进行统计。可以看到语音业务增长率为15.44%，数据业务增长率达到85。学生的开学是语音业务和数据业务增涨的主要原因之一，其中数据业务的资费调整是增长率较高的另一个重要原因。从郑州各个区域的语音业务增长情况来看，大学校园的增长较高，达到99，而风景区、部分偏远郊区的话务量出现下降，其它区域的增长基本都在10左右。从整体上来看，大学校园的话务增长对全网的话务量影响不是很大，但是大学校园个别站点会出现非常繁忙的情况，这部分站点已经达到最大配置，导致用户投诉增多，各项测试指标异常。对于数据业务来说，增长情况主要来自大学，可以看到大学校园区域的小区8月份流量为50GB左右，而经过资费调整以及学校开学等因素共同刺激，11月份的数据流量达到270GB左右，增长率达到454。其它区域由于资费调整影响，增长情况也出现不同程度的上涨。4、GSM与数据争抢资源从上述2图可以看出，22点语音话务量要高于23点，语音话务量下降的同时，硬拥塞，软拥塞情况在流量稍有增加的基础上反而有下降趋势。这些充分证明了，当语音与数据业务都处于忙时，话音与数据争抢资源的现象就凸现出来了，用户行为造成了这种资源争抢的情况将会随着各业务用户的不断增涨，而愈演愈烈。二、语音与数据网络承载能力分析1、语音承载情况分析系统最忙时话务量话务量会随着时间而变化。即使不考虑长期发展过程中可能出现的变化，话务量还会以每天和每周为周期做短期的周期性变化。如下图：可以看出，21点左右为一天系统中语音的最忙时，占全天话务量的8%。此时出现的拥塞区域会最多，各个区域基站的工作负荷也会是全天最大。话务最忙时每用户话务量假设全网最忙时每用户仅尝试呼叫1次，与最忙时试呼次数结合，则可知最忙时全网达到的用户数，再结合全网最忙时话务量，从而可得平均每用户话务量。公式：平均每用户话务量=忙时话务量 / max（忙时试呼次数 / 每用户尝试呼叫次数）* 忙时试呼次数= tch_norm_seiz+ tch_seiz_due_sdcch_con- tch_succ_seiz_for_dir_acc 每用户尝试呼叫次数=1（假设值，可得到MAX）网络理论承载用户数根据ERL B表计算全网TCH时隙所能够提供的最大话务量、平均每用户话务量，可得出目前网络配置下所能够提供的最大用户数。公式：承载用户数=理论话务量 / 平均每用户话务量注：另外存在一种极限情况，假设SDCCH信道与各链路资源满足，所有TCH时隙满负荷同时进行语音业务，即每用户占用1个TCH信道（半速率信道按照2个TCH信道计算）同时进行通话。公式：承载用户数=所有TCH信道数目网络理论承载用户数计算所知条件：试呼次数话务量全网理论话务量全网TCH数目1895661 87717 236102 303831普通方式：网络承载用户数=236102/（87717/1895661）=5102424极限方式：网络承载用户数=全网TCH数目=3038312、数据业务负荷情况分析理论TBF数（用户）下图为数据业务的TBF图解，NOKIA的设备中，单时隙下行最大支持9个TBF，上行最大支持7个TBF。由于GPRS中采用多时隙捆绑模式进行数据传输，因此一个CLASS 10的用户(4时隙)可以使用4个下行TRX时隙，也就是这4个TRX时隙最少可以提供9个CLASS 10的手机（1*9=9个用户），然而最大可以支持4*9=36个单时隙手机(CLASS 1)用户。理论最大的用户数之计算流程理论最大的用户数可以通过单时隙支持的最大TBF数量来计算：下行9个，上行7个。计算的原则是：可用的最大数据时隙数×单时隙支持的最大TBF数可用的最大数据时隙数（GTRX数×8）信令信道的数量理论最大的用户数之计算是依据语音业务完全不占用可用的数据时隙的理想情况下成立，而同时一个时隙却必须让下行9个和上行7个的用户共用，所以每位用户只能获得分配下行1/9个时隙和上行1/7个时隙。网络实际能支撑的用户数之计算流程§ Step1：用户忙时数据吞吐量下图为郑州全网24小时数据流量分布图，从下图可以看出数据业务晚忙时是在晚上22点左右，根据分析忙时的数据量占全天总数据量的6.2%左右。由于EGPRS网络上下行是不对称的，同时目前用户的应用也以下行为主，所以导致网络的下行负荷明显高于上行。下表为网络全天的上下行数据量。 ULPayloadDLPayload全天数据量209.61 913.98 根据目前上下行数据流量分布，计算得到上下行数据比例约为1：4。为了能使用户达到最低的QoS要求，不会由于过度共享无线资源导致速率下降，必须有合理的网络规划，充足的网络资源，以保证终端用户的速率，这里的QoS假设为每用户能得到的平均吞吐量是10kbps。§ Step2：计算可用的数据时隙数此步的思路为找出被语音业务所占用之后还剩余可用于数据业务的时隙数。首先从OMC统计逐步找出下列几项数值，再根据以下的公式得出数据信道时隙数。· 统计载波数量NTRX· 统计开启GTRX的载波数量NETRX· 统计语音业务所需占用的信道数，从OMC统计获得的语音话务量再根据ErlangB表计算出用于语音业务的时隙数，如小区有半速率话务量，则必须按全速率的信道来统计TrfVoice· 统计信令信道的数量，这包括BCCH和SDCCH信道NSIG· 统计free timeslot的数量，根据BTS上的载频数以及CSU和CSD参数的设置，找出CSU和CSD的free timeslot数量并得出它们的平均值NFREE· 统计GTRX载波上非信令信道的数量GTCHCH· 计算公式为：EGPRS数据信道时隙min（8×NTRXNSIGNFREETrfVoice ，GTCHCH）min（TCH可用信道总数NFREETrfVoice ，GTCHCH）§ Step3：计算BTS平均吞吐量· BTS的平均吞吐量公式：BTS的平均吞吐量数据信道时隙数×每时隙吞吐量×信道利用率注：1每时隙吞吐量为trf_235b和trf_236的KPI指标，从OMC统计上取忙时数值。2信道利用率解释：在无线信道资源一定的情况下，多用户过度共享无线资源会导致终端用户的速率下降，进而导致终端用户的感受恶化。为避免这种情况的发生，在规划容量时利用合理的信道利用率设置保证系统有足够的容量。这里为了能获得网络能支撑的最大用户数量，所以把该值设成100%利用率。§ Step4：计算网络能支撑的用户数量· 支撑用户数量公式为支撑用户数量BTS平均吞吐量/单用户吞吐量注：每时隙吞吐量将根据小区的干扰情况和EDAP容量瓶颈而变化，在无线环境良好和EDAP以及PCU容量足够的情形下，每时隙吞吐量将获得最大值，而网络所能支撑的实际用户数量将更大。反之，如无线环境恶劣或EDAP和PCU容量不足，那么网络所能支撑的实际用户数量也将相应减少。单个基站的计算结果下表是上面的单个基站例子的计算结果，详细的计算请参照以下Excel附件：同一时刻支持的用户数量如下：上表中，这些小区支持的用户数目相对于学校、城中村、商业区等热点区域的用户数来说是远远不够的。全网的计算结果以下是全网支撑的用户数之计算结果。理论上最大的用户数按每用户1时隙来计算将达到约107万。可是由于现在的市场上的大部分手机用户都支持4时隙，所以如按每用户4时隙来计算，理论上最大的用户数将只达到约26万。如按照现网情况来计算网络实际能支撑的用户数量，假设每用户都能得到的平均吞吐量是10kbps的前提下，那么用户数量将只达到大约19万左右。结合语音业务与数据业务的承载能力分析，现网用户数已经达到7174883（超过理论能够承载用户数），数据业务用户已经增至2466408，按同时两个业务分别平均10%的用户在进行各自对应业务（语音用户为470848（数据业务同时不进行语音业务），数据用户为246641），就目前网络的配置而言，都已经超过了所能够承载的用户数，使得资源争抢问题更加突出，为了能够更好的为用户在使用中提供最好的网络服务，就要在网络承载能力得到了进一步分析之后的基础上对网络进行合理的资源分配。因此，语音与数据信道结合起来的规划原则，自然而然的成为了研究的重点。语音与数据信道规划原则无线信道的规划需要分成4个部分来完成，分别是信令信道，语音部分，数据部分和空闲时隙数（Territory Margin）。也就是说把每个部分所需要的时隙数计算出来，然后再根据所有的需要决定载频数。信令信道规划原则这里所说的信令信道就是BCCH和SDCCH信道。通常SDCCH的配置是依据每2个载频设置1个SDCCH/8信道的原则来设置，也就是说小区载频数为2的话就设置1个SDCCH/8信道，小区载频数为4的话就设置2个SDCCH/8信道。为了能更有效的把资源利用，这里建议把忙时SDCCH话务量根据ErlangB表的呼损1%来得出所需要的信道数。使用1%呼损的原因是为了保证用户能顺利的接入网络。CS域规划原则CS域的具体规划思路分为两部分，第一部分是获取现网的忙时话务量，而第二部分则是计算出由于拥塞而被推挤掉的话务量。之后可以把这两部分乘上所预测的话务量增长比例，由此得出这一个小区所应该拥有的实际话务量，以此推算出现网忙时的语音话务量所需要的时隙数。第一部分：忙时话务量从OMC统计出小区级的忙时半速率和全速率的话务量，由于之后所要推算出的信道数都是按全速率的信道来计算，所以必须把半速率话务量除于2：总话务量 全速率话务量 （半速率话务量/2）如果需要把这原则定义为扩容之后就无需把半速率打开，那么所套用的公式就如下：总话务量 全速率话务量半速率话务量第二部分：由于拥塞被挤掉的话务量具体的思路是把每个呼叫建立失败都假设成一个用户的通话，之后再乘上每个通话平均时间，就可以得出话务量。从OMC上能够统计出来以上的数值，呼叫建立失败的次数可以使用blck_9c，而平均的通话时间则可以使用每时隙占用时长（trf_172）来统计。计算公式为：由于拥塞被挤掉的话务量 blck_9c ×（trf_172/每小时） blck_9c ×（trf_172/3600）第三部分：计算语音需要的时隙数把第一和第二部分的结果相加，就可以得出真正的总话务量，然后可以根据对将来业务的增长情况，把刚才的结果乘上一个增长预测的百分比。之后根据ErlangB表，得出在呼损2%之下的语音信道数。计算公式为：语音信道数 ErlangB呼损2%（全速率话务量（半速率话务量/2）（blck_9c ×（trf_172/3600）PS域规划原则根据郑州全网五天的忙时数据，按照不同的复用率（TBF_38C），得出以下的平均PS时隙数与平均PS TRAFFIC的关系图。这里的平均PS时隙数是取ava_16a，而PS TRAFFIC则是取trf_237b，在这里只是考量下行的数值。从此图可以观察到平均PS时隙数与PS TRAFFIC拥有一个非常明显的趋势线，而越往这趋势线之下，复用率就越高，这是由于同样的PS TRAFFIC可以让较少的时隙数来提供，但同时会造成复用率的程度被提高。Multiplexing由于根据不同的复用率程度，PS时隙数和PS Traffic之间的关系是成正比，由此可以转换得出每个复用率程度之下的平均PS时隙数与PS Traffic之间的方程式。PS Data TSL = + * PS Traffic 和 的数值是取决于复用率，下表显示的是它们对应的关系值：Multiplexing 0-15.974.391-1.54.543.632-2.53.123.22.5-32.872.723-3.52.422.58>3.51.621.78而所推荐使用来规划的复用率是小于1.5。由此可以得出在1.5复用率的情况下，使用以上公式来获得PS域的时隙数：PS Data TSL = 3.63 + 4.54 * PS Traffic为了能更准确地计算出真正的PS时隙数，以上的模型必须是在把所有小区的CDEF都设成1的情况下才采集测量数据。这是因为所采集的PS时隙数和现网的CDEF配置有直接的联系，如果CDEF配置设得比所需求的要大，那么所得的PS时隙将不会太准确。但是由于如果将现网的CDEF修改为1，会对用户数据业务的使用造成很大的影响，所以在以上所提取的数据中并没对现网配置作出修改，这也使以上所得出的公式可能会有少许偏移。但对于目前郑州无线资源非常紧张的数据网络状态，复用度大于1.5的平均PS时隙数的统计，基本不受影响。只对复用度小于1的平均PS时隙数的统计有影响。也就是说，对于我们建议采用的复用度为1.5的配置原则，应该没有太大的影响。或许以后能够选择个别能代表郑州的BSC进行上述的调整，然后再把模拟出来的、更准确的公式应用在全网之上。下面二图主要是说明了为何复用率小于1.5被推荐使用：上图是根据不同的复用率程度，结合TBF_16大于2%就考虑为数据拥塞小区之条件而得出的百分比图。从上图可以明显观察到从复用率大于2开始，数据拥塞小区的百分比就直线上升。上图是LLC层吞吐量与复用率的关系图，从上图观察所得，可以看到LLC层吞吐量的最峰值随着复用率的恶化而明显下跌。正因为如此，使用复用率大于2之条件来规划PS域是不被推荐的。有一点必须注意的是，由于所取的统计数据是在晚上忙时时段，所以有可能由于网络过度拥堵而导致用户不能正常使用，而且也有可能因为拥堵导致速率下降，而使用户放弃在这一时段使用数据业务，这些都使晚忙时数据不能真正的反映出用户真正需求的量，所以有可能使所计算出的PS域小于真正所需要的。这里也建议以后可以对不同时段的统计数据作出详细分析，如语音和数据都处于忙时的时段，或只是数据处于忙时而语音不忙，或语音忙而数据业务不忙，以便能找出真正适合的时段来提取数据。空闲时隙数（Territory Margin）在CS域和PS域之间必须要有空闲的时隙，以便能够保证在语音有需要时能够立即获得资源，而不需要等到PS域降级之后才得到需要的资源，如果能够确保一直有这个空置的时隙，就能降低由于CS域没有及时拿到资源导致的呼叫建立失败。所以，在计算了语音和数据业务所需要的时隙后，这空闲的时隙也必须考虑在内。这空闲的时隙数是取决于所配置的载频数和CSU与CSD参数的设置。域升级每当PS域需要升级时，就必须按照所设置的CSU值和所对应的载频数，从下表中能得出在升级之后所必须拥有的最少空闲时隙数。域降级每当语音太忙碌导致PS域进行降级时，需要按照下表中CSD值对应的载频数得出所对应的空闲时隙。根据以上二表找出了域升级和域降级的空闲时隙数之后，再平均起来就能获得这一部分的时隙数。计算例子根据以上各个步骤，对一个小区进行计算的例子如下：小区55361拥有以下的配置从OMC上统计出以下的数据：半速率话务量3.84全速率话务量15.59SDCCH话务量4.08数据话务量2.64Trf_17243.9Blck_9c92CSU1CSD95%第一步：信令信道· BCCHo 1个时隙· SDCCHo ErlangB(1%,4.08Erl)=10subTslo 所以，只需要2个SDCCH就足够· 信令信道总共需要的时隙数o 123Tsl第二步：语音信道· 话务量 全速率话务量 （半速率话务量/2）15.59(3.84/2)17.51Erl· 由于拥塞被挤掉的话务量 blck_9c ×（trf_172/每小时） blck_9c ×（trf_172/3600）92×(43.9/3600)1.122Erl· 总话务量17.51+1.12218.63· 语音信道需要的时隙数o ErlangB(2%,18.63Erl)=27Tsl第三步：数据信道· PS Data TSL 3.63 + 4.54 * PS Traffic3.63 + 4.54 * 2.6416第四步：空闲时隙数（Territory Margin）· 把以上所有的时隙相加得到（3271646）时隙，也就是说需要6块载频（46/8=5.75）· CSU1和6块载频，从以上的表能得出域升级后需空出的时隙数是2个时隙· CSD95%和6块载频，从以上的表能得出域降级后需空出的时隙数是2个时隙· 把CSD和CSU的结果平均起来：o (2+2)/2=2o 在CS域和PS域之间平均需要2个空闲时隙第五步：所需载频数· 把以上所有的步骤所得出的结果相加：o 需要信道的总数信令信道语音信道数据信道空闲时隙 3+27+16+2 48个信道· 最后换算成载频数向上取整（48/8） 6o TRX=6三、主要创新点本次语音、数据业务信道配置原则的提出，是以现网配置数据及网络流量情况为依据，网络承载能力做前提，围绕资源的合理分配展开讨论并得出最终方案，这种与现网结合紧密的计算方法决定了它的长效性与客观性的优势。此方案可为容量方面的优化工作增加一个新的思路，对原本没有完整扩容依据的数据业务提供了一个可行的扩容规则，并且语音业务与数据业务的相结合，平衡了两者之间的资源配置关系，把语音与数据业务资源争抢几率降至最低，尽量发挥网络的潜在优势，为用户提供最上乘的服务。典型案例由于现网的高投诉量都是集中在高校附近，所以分别选取了两个投诉量最高的高校周围区域，根据以上所讨论的原则予以实际应用。所选取的地点分别是化工职业学院和交通职业学院附近区域。根据以上的计算步骤，对这两个区域附近的小区提交了扩容方案，除此之外，也一并提交GTRX扩容方案。由于方案执行上的困难，现在只是根据现网的统计数据，对所计算出的方案进行数据分析的核对比较。等方案执行完之后，再观察效果。所以现阶段针对以上所提的方案，只对各种不同的情况作指标分析，以便能够求证以上原则的准确度。CI：56361（铁炉北1）建议扩容的配置情况：现网扩容后的配置情况：根据新扩容原则计算所得，这小区的GP信道数在两个BTS上都是足够的，所以无需对这小区进行任何GTRX调整，而所增加的TRX个数为1。由于这小区在现阶段是把半速率打开着，而语音信道数则是根据全速率来计算，也就是说计算出来的结果将不再需要半速率就能满足所有的需求。因为数据信道原本已足够，所以所增加的载频实际上只为满足全速率语音的需求。下图为这小区的半速率与全速率话务量，可以观察到半速率话务量的比例在扩容之后显著减少，所以在现阶段就算把半速率关闭也将不会对数据或语音业务造成影响。半速率话务量在扩容后所占的比例降低半速率话务量在忙时所占的比例特别高下图显示的是这小区的master BTS上计算所需的GP信道数和在忙时所统计的ava_16a值接近。计算所需的GP信道数为9，和在忙时所统计的ava_16a值接近以下为这小区的slave BTS的情况，ava_16a值一直保持在8左右，大于计算所需的GP信道数6，那是由于CDEF设为8时隙以及语音不忙，并无占用PS域的缘故。而trf_239和ava_16a的值就有所距离，这表示着这BTS上的GP信道并不都是一直在使用，真正忙碌的GP信道少于ava_16a值。ava_16a值保持在8左右，大于计算所需的GP信道数6以下所显示的是这小区的数据拥塞情况，由于预测所需的数据信道能够满足需求，所以两个BTS上的复用率tbf_38c一直保持在1.5以下，扩容前和扩容后都无数据拥塞的情况出现。下图master BTS上的软拥塞在扩容之前突然增加的异常情况，实际上是由于default时隙从4被减少到3时隙的原因，这是由于其中一个GTRX里的信道被转换成SDCCH，但并无对CDEF作出相应的修改。因为CDEF是一个百分比的设置，如果CDEF保持不变而GTRX里的可用信道被减少，那么default时隙数也将跟着被减少。现在市场上的GPRS手机用户多是4+1类型的，也就是说用户能够要求4时隙，所以default时隙被设成3将会对软拥塞造成非常大的冲击。以下可以观察到在12月24日对CDEF作出相应的调整后软拥塞指标恢复正常。扩容前后都无拥塞情况出现Default时隙被减少扩容前后都无拥塞情况出现CI：56362（铁炉北2）建议扩容的配置情况：现网扩容后的配置情况：根据新扩容原则计算所得的GP信道分别是master BTS需要33个，slave BTS则需要10个。为了达到所计算的GP信道数，需分别对两个BTS另增加GTRX数2个和1个。而TRX则需扩成满配置。以下二图所显示的扩容后统计指标ava_16a (平均GP信道数) 和计算值大致上相同。计算所需的GP信道数为33，和扩容后所统计的ava_16a值接近计算所需的GP信道数为10，和扩容后所统计的ava_16a值接近下面二图为数据拥塞情况，可以观察到当扩容后，两个BTS上的tbf_38c 复用率都下降至1.5以下，而软拥塞和硬拥塞都有大幅度的改善。复用率tbf_38c降至1.5左右，软拥塞及硬拥塞大幅度减少复用率tbf_38c降至1.5左右，软拥塞及硬拥塞大幅度减少CI：51902（兴华航海路口2）建议扩容的配置情况：现网扩容后的配置：根据计算所得，这小区的GP信道数在两个BTS上都是足够的，所以无需对这小区进行任何GTRX调整，而所需增加的TRX个数为1。虽然这小区GTRX里的信道数根据所计算的结果是足够数据业务的需求，还有这小区并无打开半速率，但所计算的结果却还是必须扩多一个TRX，这可以理解成语音业务已侵占PS域导致争抢资源的情况出现，由于语音业务侵占PS域，数据业务的资源将会较为紧张。以下二图所显示的是两个BTS的扩容前和扩容后的统计指标ava_16a (平均GP信道数) 和计算值大致上相同。在12月20日扩容后master BTS上的GP信道出现异常，经过12月24日对GTRX位置作出调整后恢复正常，所以以下所作的扩容前后对比必须把这一时期的统计数据排除。小区扩容后出现异常状况计算所需的GP信道数为9，和所统计的ava_16a值接近计算所需的GP信道数为10，和所统计的ava_16a值接近从下图可以观察到master BTS的数据业务在扩容之前的忙时，拥塞指标会大幅度的增加，但TRX扩容之后就再无这情况的出现，而复用率tbf_38c也从扩容前的最高3.5降至1.5以下。虽然总GP信道数并无增加，但TRX资源的增加减缓数据语音争取资源的情况。忙时数据业务拥塞情况恶劣下图为slave BTS上的情况，同样，忙时的拥塞情况减少了，而复用率tbf_38c也从扩容前的最高6降至1.5左右。忙时数据业务拥塞情况恶劣总结以上选取了两个高投诉量的高校，化工职业学院和交通职业学院附近区域的基站，根据本文提出的语音、数据配置原则予以实际应用，通过针对各种不同情况的详细指标分析，验证了新原则的准确性。本原则也可应用于其它网络，各网络可运用此方法，按照本网络不同的复用率（TBF_38C），得出反映本网络的平均PS时隙数与平均PS TRAFFIC的关系图，从而得出适合本网络的方程式、系数及计算结果。总之，本原则对原本没有完整扩容依据的数据业务提供了一个可行的扩容方案，使得语音业务与数据业务之间的资源配置关系得到平衡。