[发明专利]基于网页浏览的用户感知测评无线网络性能方法

说明书

本发明提供一种基于网页浏览的用户感知测评无线网络性能方法，通过机器学习算法将无线性能指标与网页浏览业务进行关联，得出LTE无线的性能质量对业务的性能质量的影响；将客观的网页浏览业务与性能指标量化后关联成用户的觉察力产生感知结果。进一步地，将用户的觉察力感知结果反向映射回LTE无线性能，得到导致觉察力感知结果低下的网络性能短板，对用户感知较差的地方进行概率预测；该基于网页浏览的用户感知测评无线网络性能方法，除了能够找到影响网页浏览业务质量的关键指标外，还能对用户感知较差的地方进行概率预测。

技术领域

本发明涉及一种基于网页浏览的用户感知测评无线网络性能方法。

背景技术

随着TDD-LTE网络的快速发展，4G LTE网络技术的产生和智能手机拉近了人与人之间的距离。2013年全球的移动数据流量比2012年增长了81％，到达了平均15亿GB每月。如此迅速增长的网络流量对LTE无线网络造成了极大的负担。于此同时，国内外运营商在运营，维护，优化LTE网络中面临的挑战逐步显现与暴露。结合运营商无线目标网演进计划和4G规划建设的总体思路，需要尽快实现TD-LTE的全网连续覆盖，热点深度覆盖以及室内深度覆盖；在完成各建设指标以后，如何评价覆盖效果。

传统的LTE网络覆盖优化问题局限于无线RF自身参数的优化。即先定义RF参数优化到达目标，然后设计物理方法或者数学方法使得RF参数调整后到达优化目标值。在这其中，忽略的问题是，当RF的参数优化到目标值以上，或者网络覆盖建设目标达成后，是否用户在无线网络的质量体验就提升了？是否用户在网络中使用的各种业务的业务质量就提升了？归结到一个问题就是，移动用户作为网络流量与话务的消耗者和无线业务的使用者，他们在使用各项业务时是否也感受到LTE网络无线覆盖RF指标优化后带来的业务质量和体验的全面提升？因此，无论是广域覆盖，室内覆盖，专项(高铁，高速等)覆盖，都需要一套中立和客观的测评机制从移动业务的角度和业务受众者。

随着网络通信和计算机技术的不断成熟，运营商在网络、存储、计算机等基础设备的投入紧跟大数据时代的步伐，使得自身快速成为一个大数据的金矿，拥有全量的RF指标，话务统计指标，信令指标，业务应用性能指标数据等，积累了大量的数据资源，为通过大数据挖掘技术发现网络数据背后隐藏的知识提供了有效的基础。

LTE无线网络覆盖的优化，传统上以增强覆盖，减少干扰为两大定性目标。从定量的角度，运营商的TD-LTE网络KPI考核手册里对所有网络指标都严格定义了通过门限值和验收标准。从运营商的角度，定义和判断无线网络质量的好坏，是由无线网络指标来指征的。从无线用户的角度，用户自身使用承载在网络上的语音，数据等业务产生主观感受是他们判断运营商无线网络质量好坏的标准。可见，网络的运营者和网络业务的使用者之间的标尺是不统一，标准是割裂的。再从认知心理学的角度，导致割裂的原因是底层网络的客观指标无法准确评价上层业务到达使用者后产生的主观认知结果。

这就要求运营商重新审视网络优化的目标，不只局限于优化网络指标满足KPI考核手册里规定的标准，而是努力将网络层面的客观指标与用户的主观认知结果用一种主客体映射的算法桥接起来。

LTE无线网络中客观的0和1比特流经历了如下过程使得用户产生认知，如图1：LTE物理层每个TTS里的Subframe里的RB里在时域里包含6-7个Symbol，在空域里包含12个子载波，每个RB里的RE是最后用来承载和传输比特的载体。这些包含信令，与用户面内容的比特流在网络层经过封装后变成了IP Packets(IP包)，Packet里封装的信令与用户面数据。再到应用层封装后各个业务的内容，最后内容传送到用户手持的终端中，用户请求的内容(Data Call或者VoiceCall)得以体现。用户只对于最后呈现，或送达的内容可见，因此由网络到终端所呈现的内容质量，所传递的时间消耗成为用户从网络受众者的角度对LTE无线网络质量和终端质量判断的主要标准。LTE无线网络的RF质量如何映射到直接影响到用户感知的业务质量尤为关键。