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摘 要：针对当前日趋复杂的网络架构及日益提升的网络优化难度，提出并实现一种新型的基于多域数据融合的算法系统。该系统通过关联IMS、5GC及EPC域的XDR数据，实现对VoLTE、VoNR及EPSFB等语音业务的精准区分。在此基础上，系统通过构建各业务的质量劣化阈值模型，并采用滑动窗口算法，从而精准筛选重点质差小区。经X市现网连续5天的实际数据验证表明，该系统能够有效识别重点质差小区，充分验证系统的可行性与实用性。
关键词：VoNR；VoLTE；EPS FB；网络智能运营
doi：10.12045/j.issn.1007-3043.2025.03.013
概述
语音业务作为运营商的传统业务，是最影响用户体验与评价的业务。随着5G网络的蓬勃发展和2G网络的逐渐退出，当下语音业务研究重点是VoLTE语音业务、EPSFB语音业务和VoNR语音业务。
目前，由于多种语音业务解决方案共存、网络制式复杂、网间切换频繁，语音业务的网络优化需求强烈、难度增加，判别语音业务重点质差小区成为语音业务网络优化工作的重中之重。目前判别质差小区的常用方法主要有路测、基于网元配置数据和网元性能数据挖掘、基于测量报告挖掘、基于信令流程数据挖掘等。其中，运营商为了提升网络建设、网络维护的水平，在指定的网络接口链路进行旁路分光，实时分析链路中的数据并生成信令/流量详细记录（XDetail Record，XDR）。XDR数据能够便捷、精细地分析和评价网络质量，所以基于XDR数据的网络优化技术蓬勃发展。
文献［2］基于XDR数据提出了一种网络自动化、智能化的故障诊断方法，提高了运维效率，保证了用户感知。文献［3］基于XDR数据构建面向用户、业务、终端的多维大数据运营体系，可定制各类视频应用业务需求分析，支持运营商资源精准投放，助力OTT视频企业合作营销。文献［4］基于XDR数据的运动轨迹变化，完成车主与车辆的绑定，完成用户画像构建，能够有效助力新能源汽车产业精准营销，助力运营商与新能源汽车产业创新合作场景落地。
经过持续优化，目前网络的整体质量有了明显提升，网络优化建设进入切小划分、局部针对性优化阶段，需要对质差小区进行精准判别和优化。同时，由于移动通信环境的复杂性，存在由于数据异常或终端异常等突发原因导致部分正常小区被误判为质差小区的情况，所以本文提出了基于多域数据持续监测判别语音业务重点质差小区的技术。通过多种数据相互印证，避免数据异常导致的错误判断；通过持续多天监测数据，避免突发异常或终端问题导致的错误判断，从而实现对语音业务质差小区的精准定位，提高网格优化效率，提升网络质量。
