姜琦

（中国移动通信集团江苏有限公司南通分公司，南通 226007）

话音用户综合感知指数

姜琦

（中国移动通信集团江苏有限公司南通分公司，南通 226007）

本文主要基于用户感知预防优化目的，使用结构方程模型理论对用户综合感知体系建模，并使用大量投诉样本来统计得到该体系下4大因素，接入性、保持性、完整性和网络健康因子的权重，推导出用户综合感知评估体系，并获得了以下研究成果。

KPI；KQI；GSM；IQoE

随着GSM网络建设和商用的不断深入，用户感知度作为竞争的焦点之一越来越受到运营商的关注。用户感知(QoE，Quality of Experience)是终端用户对移动网络提供的业务性能的主观感受，没有一个量化的标准去衡量，使运营商很难通过用户感知这个指标去衡量网络质量的好坏，以及从哪些方面去优化网络和业务，以提高网络和业务质量，提升用户感知。

1 话音用户综合感知指数

QoE是通信领域的概念，它可以理解为用户体验或者用户感知，即终端用户对移动网络提供的业务性能的主观感受。QoE的评价主体是终端用户，评价对象是业务和支撑业务的网络（主要包括核心网络、无线网络和业务平台）。

从用户感知的问题分析中发现，目前很多严重影响用户感知的敏感问题缺乏量化评测的手段，如脱网、死机，不能打电话，话音质量差，重要电话丢失，掉话等，由于在上述情况中终端与网络侧没有信令交互，因此难以统计，只能通过用户投诉和路测的方式获取，然而用户投诉和路测数据因其零散性和片面性，均不适于网络监控和评测的需要。

对于用户感知QoE，业务质量是重要的影响因素，但不限于此，需要有一个明晰的评估思路。针对每种业务，根据业务特性，合理地定义用户感知QoE的关注度，并以此为基础，进一步定义业务质量；QoE基本得分由KQI指标测量结果与相应的权重根据一定的模型计算得到；KQI指标测量结果即对应于客观QoS输入量，KQI权重则体现了主观QoS输入量；KQI指标权重的设计以用户的行为习惯及其对该种业务各KQI指标的耐受力、敏感度为基础。

也就是说完善面向用户感知的网络/业务质量评估体系。从网管统计、无线测量报告MR、拨打测试、信令监测、用户投诉、话单信息等多渠道获取网络质量信息，通过综合分析，客观地反映用户对网络的感知。同时，通过建立QoE-KQI-KPI评估体系，对业务质量进行精确评估。

图1 用户综合感知指数评估体系图

用户的感知通常我们用QoE来定义，这是完全从终端用户的角度来定义的，在本文中我们结合了网络建设者和网络维护者的视角，加入了网络健康因子的因素。对于传统的QoE我们依然是从接入性，完整性，保持性3个角度来分析，从用户行为习惯和对各种KQI指标的耐受力、敏感度为基础，给出了不同KQI，KPI的感知权重，同时从实际网络中用户投诉行为（投诉类型占比和投诉概率因子），来修正QoE。有了这样的体系，我们就能主动式管理VIP用户的感知，预防式的管理VAP（Very Annoying Person）用户的感知。

图1是我们基于上面的思想给出的综合用户感知指数评价体系IQoE（Integrated Quality of Experience），其中运用了结构方程模型（Structural Equation Model）的多元分析方法。

通过矢量结构推导，综合用户感知指数评价体系IQoE 数学公式：

1.1 建模

结构方程模型是目前国际上流行的多元分析方法，广泛应用于经济、管理、社会学、心理学等领域，本次项目中用户综合感知指数的测量和分析计算也采用了结构方程模型。结构方程模型由变量和变量关系构成，其中变量包括两种，结构变量（construct）和观测变量(measurement variable或indicator)。结构变量又称为潜变量（latent variable），是反映抽象和综合概念的变量。观察变量是人们可以测量和计算得到，可以认为是模型的输入变量，结构变量不能直接测量得到，只能通过对观测变量的测量和计算得到，是模型的中间变量或者输出。各变量之间均存在一定的关系比如因果关系或者互作用关系，这种关系是可以计算的。计算出来的值就叫参数，参数值的大小，意味着变量间互相关系影响的大小。

图2 结构方程模型示意图

图2是一个典型的结构方程模型的典型框图，可以看到和我们的用户综合感知指数评估体系非常相似，因此使用结构方程模型的思想来对用户综合感知指数来做分析。所有涉及到的变量与属性如表1所示。

表1 用户综合感知指数体系中变量属性表

1.2 数据推导

KPIitem表示为向量形式为：

其中：

KPIacc=（sd掉话，sd拥塞，寻呼失败，TCH掉话，TCH分配失败）；KPIdelay=(呼叫时延)；

KPIqual=(信号完好率，SQI)；KPIsc=(串话/单通)；

KPIdrop=(掉话率)

这层的系数η向量表示为：

η=(ηA，ηB，ηC，ηD，ηE)T

其中：

ηA=(η1，η2，η3，η4，η5)；ηB=(η6)；ηC=(η7，η8)；ηD=(η9)；ηE=(η10)

所以：

KPI=KPIitemη=( KPIacc，KPIdelay， KPIqual， KPIsc， KPIdrop) (ηA，ηB，ηC，ηD，ηE)T=(KPIaccηAT，KPIdelayηBT， KPIqualηCT， KPIscηDT， KPIdropηET)

定义向量θ：

θ=(θ1，θ2，θ3，θ4，θ5)

向量KQI：

KQI=(KQIACC，KQIINT，KQIRE)

=((KQIaccηAT，KPIdelayηBT)，(KPIqualηCT，KPISCηDT)，(KPIdropηET))((θ1，θ2)，(θ3，θ4)，(θ5))T

向量ω定义为：ω=(ω1， ω2， ω3)

向量λ定义为：λ=(λ1， λ2， λ3)

定义中间向量δ和运算法则F：δ=F(ω，λ)= (ω1λ1， ω2λ2， ω3λ3)

向量QoE定义：QOE=KQIδT=(KQIACC，KQIINT，KQIRE) ( ω1λ1， ω2λ2， ω3λ3)T

最终，基于网络健康的用户业务感知指数IQoE为：

IQoE=ρ×μlev×QOE=ρ×μlev×KQIδT

=ρ×μl e v((K Q Iaccη AT，K P Idelayη BT)，( KPIqualηCT，KPISCηDT)，(KPIdropηET)) ((θ1，θ2)，(θ3，θ4)，(θ5))TF(ω， λ)T

=ρ×μlev(KQIacc， KPIdelay， KPIqual， KPISC，KPIdrop，)(ηA，ηB，ηC，ηD，ηE)TθTF(ω， λ)T

在本文方案中，m=5，k=10。

投诉概率因子：描述用户遇到各种情况问题时，投诉的意愿；这个和具体业务的影响程度不同，发生地点不同而变化，具体数字表示为发生该问题时产生的投诉概率。比如覆盖类投诉，用户投诉某个地点没有信号或者信号很弱，一般情况下无法打电话，这样客户投诉的概率很高，假设为50%；而未通的概率为5%，意味着100次未通情况下，只投诉了5次，因为用户可以找个其它位置继续拨打电话，只要通了就一般不会投诉。

因为用户感知差这个事件为随机变量X，只会发生两种情况，用户投诉或者不投诉。设用户投诉的概率为p，不投诉的概率为q，那么p+q=1；对于每个投诉现象，比如掉话，我们可以认为是n次伯努利实验，即二项分布，记为Y～B（n，p）；期望E（Y）=np，方差D（Y）=npq。

表2 投诉概率因子与权重计算表

通过1年多的投诉整理，我们可以认为每个事件的整理是一个二项分布的样本，记为Y^，所以感知差发生次数期望值n=Y^/E(Y)=Y^/p。

编号/Item：根据投诉类型，对用户感知的分类：

Si： 真实发生感知差次数的期望；λi用户感知差分项权重。

试验以80%乙腈水为提取液，粮食谷物等样品经过超声提取后，使用固相萃取柱净化杂质，以超高压液相色谱串联质谱法进行定性、定量检测分析，该方法较好地控制了基质效应，且简单高效。

λk归类后用户感知权重，分为接入性、保持性、完整性和网络健康度。

因此，真实发生感知差次数的期望Si为：Si=/ Pi

用户感知差分项权重λi：

接入性感知权重为λ1：λ1=λB1；保持性感知权重为λ2：λ2=λB4；

完整性感知权重为λ3：λ3=λB2+λB3+ λB5+λB6+ λB7；

网络感知权重为ρ：ρ=λA；

A：覆盖类用户感知权重为例，

SA=SA^/PA=3 655/50%=7 310

2 话音用户综合感知指数应用

2.1 话音用户综合感知参数设定

采用用户综合感知指数计算方法：

用户综合感知参数物理含义表如表3所示。

表3 用户综合感知参数物理含义表

对应框架图中的各个参数值如表4所示。

表4 用户综合感知参数表

接入性指标提取：接通率包括SD掉话，SD拥塞，寻呼失败，TCH拥塞，TCH分配失败的次数，寻呼时延的权重较低，计算中可忽略。

完整性指标提取：信号良好包括Rxquality和SQI，SQI的权重占0.6，串话和单通由于KPI指标难以直接取得，其在一个较好的网络中出现的次数应该较小，为计算方便予以忽略。

保持性指标提取：取掉话次数为准。

网络覆盖度指标提取：取下行电平覆盖为准。

对于接入性、完整性、保持性、网络覆盖度指标分别进行归一化评定，分为4个层次，1为好，2为较好，3为一般，4为较差。

按照IQoE计算公式计算得到综合的用户感知指数（IQoE数值范围从0.82，+∞）。

2.2 用户综合感知栅格显示

根据公式我们得出每个小区的话音用户综合感知指数，进行100 m×100 m的栅格图形化显示。

3 总结

通过科学的建模方式，建立起话音用户综合感知评价体系，分别从用户感知的接入性，保持性，完整性以及同用户感知紧密相关的网络健康度方面进行了问题分析和优化。

在话音用户综合感知评价体系中，计算用户感知QoE时，需要用到投诉信息来确定用户接入性、完整性、保持性、网络健康度等的权重因子，因此在处理投诉信息时，可以将这些信息分类更明确，贴近该体系的分类，这样会得到更为准确的各项权重，便于精确定位网络问题。

用户综合感知评价体系是一个开放的体系，它是一个研究方法，因为使用了结构方程模型方法，所以在模型中的各模块可以继续单独定义而不影响该方法的整体性，这样可以大大拓展该体系的应用性。同时各变量间的系数取值的研究，将会提高算法的准确性，会是以后的一个研究方向。

[1] 高飞，宋昭辉，李国栋． 基于用户感知的TD-SCDMA网络优化研究[J]． 电信工程技术与标准化， 2011(11)．

IQoE system of voice users

JIANG Qi
(China Mobile Group Jiangsu Co., Ltd. Nantong Branch, Nantong 226007, China)

This article is mainly based on the purpose of user perception prevention optimization, through structural equation model theory to construct integrated sensing system, and use the large number of complaints to the statistical sample of the four factors of the system, accessibility, retention, integrity and the weight of network health factor, obtaining the result of IQoE system and the following fi ndings.

KPI; KQI; GSM; IQoE

TN929.5

A

1008-5599（2013）10-0075-05

2013-08-26