潘 戟，岳 强

（1.中国铁塔温州市分公司，浙江 温州 325000；2.中国联通温州分公司，浙江 温州 325000）

0 引言

根据《中国第三方支付移动支付市场季度监测报告2018 年第3 季度》的数据，移动支付已成为大众消费者的主要支付手段。其中支付宝排名第一，比例为53.71%，；微信支付排名第二，比例为38.83%。移动支付客户的数量达到9.1 亿，市场渗透约为86.50%，支付的体验无疑已经成为移动客户网络质量感知的重要组成部分。

图1 市场支付份额分析

移动支付的场景基本包含日常生活的方方面面，用户对移动支付失败的容忍度愈发敏感。微信支付的端到端优化包括移动终端、移动核心网的优化、无线网络的优化、支付服务器优化等。其中无线侧优化的主要任务是提升无线网络质量，聚焦减少误码和时延。本文根据微信支付的业务流程的特点重点从无线空口的参数着手，重新对相关参数进行设置，改善微信支付卡顿率和微信支付的成功率，提升客户的网络感知。

图2 支付场景分布

1 微信支付业务模型定义及影响因素

微信支付包括普通商户版、服务商版、银行服务商版三大类版本：

以最常用的付款码支付普通商户版为例：

（1）手机用户微信扫一扫商家商品的二维码。

（2）用户手机的微信客户端把扫码内容推送到微信支付系统。

（3）微信支付系统收到信息后，向商家后台系统支付，回调URL 的调用。

（4）商户系统调用微信支付“统一下单API”请求下单。

（5）微信支付系统根据商家系统的请求生成预支付交易。

（6）用户手机在微信客户端输入密码，确认支付。

（7）微信支付系统验证后扣款，完成支付交易，完后交易后给微信客户端返回交易结果。

（8）商户后台系统可以调用“查询订单API”来查询支付交易情况，确认完成交易。

其中步骤（5）（6）（7）中的用户授权、密码输入等步骤涉及LTE 的空中接口内容。

将LTE 系统空中接口数据分解到不同的协议层处理。下图描述了LTE 系统中下行数据传输的协议框架，下行数据信息以IP 包的形式进行传送，在空中接口之前，IP 包将通过多个协议层处理实体数据。

在各层中，要综合考虑包封装大小要适合微信支付的小包特点、微信支付业务的优先调度、物理层的误码重传等。同时，在微信支付流程中，各消息是通过https 协议，借助建立TCP 短连接完成各消息发送或接收。单步TCP 短连接超过2 秒就会被认为异常，由此可见如何在短时间内正确并及时发出IP报文是微信支付成功的前提和重要保障。综上，无线网络微信支付服务感知的优化关键点在于降低时延和误码，保证消息交互的“及时准确”。

2 微信支付端到端空口参数优化

针对微信支付过程，通过后台分析，可以分为如下几个阶段，从而有针对性地进行空口参数优化。

通过对各阶段的具体分析，从上下行路损补偿、上下行误码校验、传输模式自适应、最低保障速率、系统间互操作等五大类7 子类共51 个网络参数进行调整，并结合传统的天馈调整、干扰源扫频等辅助手段来降低误码和时延，提升微信支付业务质量。

图3 微信支付过程

图4 LTE 系统下行传输的总体协议架构

2.1 最低保障速率

TTI Bundling 功 能 (Transmission Time Interval)是将几个TTI 绑定在一起使用，在几个TTI 内传递同样的数据，增加数据传输的可靠性。TTI Bundling功能一般是针对位于覆盖小区的边缘手机而设定。

当手机处于小区边缘，功率受限时，导致重传次数增加，上行丢包率上升。使用TTI Bundling 技术，4 个连续子帧发送同一个传输块，不需等待ACK/NACK。避免过多的HARQ 重传，减小时延，提高发送成功率。TTI 绑定可以提升小区边缘用户的性能，从而提升支付的成功率。但是由于TTI Bunding会导致时隙资源消耗较多，因此，仅在小区边缘高风险区域使用，故根据终端测量的路径损耗或SINR 进行开启和关闭，避免过度消耗资源。

同时对业务优先级开关，将视频、网页浏览等开启预调度，提前分配传输块等网络资源，降低网络时延；PDCCH 自适应降索引升功率开关、最小比特速率等功能优化，提升用户的最低保障速率，降低重传率，并对HTTP 业务的时延以及三次握手过程进行优化。

2.2 上下行路损补偿

通过对最小接入电平、PDCCH 功率共享、测量频率优化功能开启、上行CoMP 功率调整等，减少4G 弱覆盖用户，提升SINR，提升测量精确度。

图5 微信支付报文

表1 微信支付流程

表2 微信支付优化分类

图6 TTI Bundling 原理图

2.3 上下行误码校验

通过频选、上行干扰抑制、上行精准MCS 开启等手段，提升控制信道的抗干扰能力，提高上下行可靠性，降低误块率。

例如：通过开启上行频选功能，可以降低上行干扰影响，有效降低手机发射功率。LTE 系统中，无线资源的调度分配有频选调度和非频选调度两种方式。上下行频选调度，就是依据特定算法条件给UE 进行PRB 资源分配，具体分配有以下三种方式：

RB 位置宽带分配：分配给用户的RB 是从系统的低频RB 开始的空闲RB。在上行CMAC 分配的RB 必须是从RB 起始位置开始的连续空闲RB，而在下行，分配的RB 空间可以是不连续的。

表3 最低保障速率参数修改表

表4 上下行路损补偿参数修改表

PRB 随机化：根据小区PCI 把小区规划为A、B、C 三类小区中的一种。A 类小区（MOD3=0）：以最低RB 开始分配；B 类小区（MOD3=1）：从宽带1/3 RB 开始分配；C 类小区（MOD3=2）：以最高RB 开始分配。

RB 位置子带分配：当信号质量波动较大时，上行调度通过子带CQI 选择较好的信道资源分配给UE。

同时开启MCS精准调制功能，有效降低误码率，提高传输数据的有效性，也缩短了重传导致的时延增加。精准MCS 授权打开后，基站可以根据UE 的BSR 精准匹配TBSize；比如UE 有400bit 的数据要发送，根据信道质量确定的MCS 为8，此时需要的RB 为4 个，TBSize 为536bits；经过精准MCS 授权后发现MCS 为7,此时TBSize 为472bits,仍然可以用4 个RB 来完成400bit 的发送，同时也降低了码率保障的传输稳定性。

2.4 传输模式自适应

根据不同场景自动调整TM 模式或根据终端支持情况自动开启上行压缩(UDC,Uplink Data Compression)功能，达到提高下行CQI、MCS、速率、SINR 的目的。UDC 功能原理是通过压缩上行数据来达到节省带宽的目的，改善网络的上行容量。

表5 上下行误码校验参数修改表

图7 UDC 协议栈

上行数据压缩功能属于端到端的功能，需要网络侧和终端的支持。终端和eNodeB 之间交换上行数据压缩能力信息、eNodeB 给终端配置上行数据压缩参数等流程都需要高通扩展LTE 信令（ELS ）框架的支持。上行数据压缩UDC 的压缩比例和上行传输的文件属性密切相关，上传文件的压缩比例越高，UDC 功能带来的增益越明显，上传文件的压缩比例越小，UDC 带来的增益越小。

部署上行数据压缩UDC 功能后进行CQT 测试，测试结果如表6，根据测试结果可以看出，UDC 功能部署前上行平均吞吐量是28.63Mbps,UDC 功能打开后上行平均吞吐量达到37.87 Mbps,上行吞吐率提升了32.27%。

2.5 系统间互操作

通过3G/4G 切换、重定向门限调整，减少4G弱覆盖用户，降低时延。

2.6 辅助优化

对于个别微信支付劣化小区，参数优化后效果未达预期，需通过传统的天馈调整、道路测试，干扰源扫频排查等手段优化。

表6 传输模式自适应参数修改表

表7 系统间互操作参数修改表

表8 传统优化表

3 效果及指导意义

通过以上方案的逐步实施推进，已基本解决现网微信支付存在的问题。

3.1 最低保障速率参数优化效果评估

对本地区全网487 个忙时下行体验速率在20Mbps 以下的小区进行参数优化，以提升小区的下行体验速率。

1.3.1 顶空固相微萃取。在顶空萃取样本之前，先将65 μm PDMS/DVB固相微萃取探头安装于手动SPME进样手柄上，于气相色谱进样口250 ℃老化30 min。选取新鲜完好的紫椴花朵5.0 g，置于20 mL 配有聚四氟乙烯胶垫的样品瓶中，拧紧瓶盖。将含有紫椴花朵样本的密封顶空瓶置于恒温箱内，控制60 ℃恒温平衡30 min，然后将老化后的固相微萃取探头插过隔膜垫，进入密封样品瓶中，推出萃取探头，60 ℃顶空萃取30 min，萃取完成后，将固相微萃取装置迅速插入GC进样器，250 ℃条件下热解析2.0 min。

图8 最低保障速率参数优化对比

3.2 上下行路损参数优化效果评估

针对本地区上行质量较差的65 个小区部署了上行频选等参数，参数实施后，该部分上行质量提升明显,PAY_FAIL_RATE 平均值有明显改善。

图9 上下行路损参数优化对比

3.3 上下行误码参数效果评估

经过研究发现，上行干扰会导致较高的支付卡顿率，针对本地区28 个存在上行干扰的小区参数优化和上站排障工作，优化后小区干扰下降，卡顿率降低。

3.4 传输模式自适应参数优化效果评估

针对本地区覆盖较远TA 值比较大的310 个支付卡顿小区进行传输模式核查，将传输模式由TM4传输改为TM 自适应，修改完成后小区平均TA 无明显波动，但卡顿率有所降低。

图10 上下行误码参数优化对比

图11 传输模式自适应参数优化对比

3.5 系统间互操作参数优化效果评估

通过优化3G/4G 间互操作参数，在4G 网络信号较差时及时重定向到3G 网络，4G 网络较好时避免占用3G 网络，利用4G 网络系统优势改善支付卡顿小区占比，累计优化调整4261 个小区。

图12 系统间互操作优化对比

随着对微信支付各无线侧参数的深入研究，深入挖掘分析异常信令携带原因值与接口、网元进行关联，深度发掘各类问题的典型特征和失败原因，并对问题进行反推验证，以点带面，形成问题 “指纹特征”库，创新型搭建基于“问题指纹库”的端到端微信支付定界体系，快速有效地定位微信支付问题，提升运维效率。

3.6 微信支付劣化小区优化效果评估

针对外部原因（干扰等）和参数修改后未达预期的20 个特定小区进行传统辅助优化，通过干扰排查，天馈调整等手段，效果较好，卡顿率降低。

图13 干扰前后对比

图14 干扰优化指标对比

4 结语

随着移动支付的普及，4G 网络的支付类优化越来越成为影响用户网络感知的主要应用。对于此类问题，首先要了解交互流程，针对流程中的各个环节结合网络性能指标逐级分解，得出上行链路质量是影响移动支付的主要因素，并通过发掘各类问题的典型特征，形成解决微信支付各种问题的一系列方法，提升运维优化的效率，改善用户体验。