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73/100 📌 第 8 周：網路優化與測試 - 找出問題並調整參數以提升品質與效能
73. 優化 🔍
掉話率、失敗率，數據說話！
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🎯 單元導讀
無線網路建設完成後，不代表工作就結束。
👉 真正的挑戰在於 優化（Optimization） —— 透過實際量測與數據分析，降低 掉話率（Call Drop Rate, CDR）、接通失敗率（Call Setup Failure, CSFR）、切換失敗率（Handover Failure Rate, HFR），確保使用者體驗。
這就像醫生根據檢驗報告，開立正確處方：用數據說話，精準下藥。
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🧠 一、優化的核心指標（KPI）
1. 掉話率（CDR）
o 指通話過程中異常中斷的比例。
o 常見原因：覆蓋不足、切換失敗、干擾過強、回傳瓶頸。
2. 呼叫接通率（Call Setup Success Rate, CSSR）
o 用戶發起通話或連線是否能順利建立。
o 失敗原因：訊號太弱、核心網擁塞、資源分配不足。
3. 切換成功率（Handover Success Rate, HSR）
o 移動過程中，連線是否能無縫切換。
o 問題來源：鄰區配置錯誤、干擾重疊、參數不佳。
4. 數據體驗（Throughput / Latency / Packet Loss）
o 不只看語音，還要看數據服務（速率、延遲、丟包）。
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🧠 二、優化的方法
1. 覆蓋優化
o 增加基地台、調整天線高度/下傾角。
o 解決訊號弱、掉話點。
2. 干擾優化
o 功率控制、PCI/頻率規劃、ICIC/eICIC。
o 減少鄰區干擾與重疊。
3. 切換優化
o 調整 HO 閾值、鄰區關係表（NCL）。
o 減少 HO Failure、Ping-pong handover。
4. 容量優化
o 開啟載波聚合、MIMO、調整資源分配。
o 減少尖峰時段擁塞。
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💻 三、ASCII 示意圖
KPI 優化循環
[ 驅測/統計數據 ]
↓
[ 問題定位：掉話/失敗 ]
↓
[ 優化措施：覆蓋 / 干擾 / 切換 / 容量 ]
↓
[ 驗證驅測 & KPI 對比 ]
↓
[ 持續優化 → 迴圈 ]
行動網路的驅測與優化是一個持續循環的改善過程。
首先從 驅測與統計數據 蒐集實際網路表現，分析掉話、切換失敗、速率低等問題；
接著進行 問題定位，找出原因屬於覆蓋不足、干擾過強、切換異常或容量瓶頸；
再依結果執行對應的 優化措施（如調整功率、天線角度、參數或加站）；
隨後透過 驗證驅測與 KPI 對比，確認改善效果；
最後進入 持續優化迴圈，不斷重複監測與調整，確保網路品質長期穩定、使用者體驗最佳化。
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🧩 四、模擬題
1️⃣ 專業題
掉話率（Call Drop Rate, CDR）：指通話建立成功後，因無線訊號中斷或切換失敗而「通話被迫中斷」的比例。
接通失敗率（Call Setup Failure Rate, CSFR）：指用戶撥號後，因網路資源不足、訊號弱或接入失敗而「無法成功建立通話」的比例。
📶 成因比較：
• 掉話率高 → 通常與覆蓋盲區、切換失敗（handover failure）、干擾或回傳異常有關。
• 接通失敗率高 → 多與接入信號弱、RRC連線失敗、無可用信道或核心網擁塞有關。
👉 簡言之： 掉話是「講到一半斷線」，接通失敗是「電話打不通」。
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2️⃣ 應用題
若高速公路掉話率偏高，可依下列方向優化：
• 覆蓋強化： 增設或調整基地台，補強切換區與隧道段信號。
• 切換優化： 調整 handover 閾值與 TA 參數，避免過早或過晚切換。
• 干擾抑制： 實施 PCI 規劃與功率控制，減少同頻干擾。
• 回傳與容量提升： 檢查回傳傳輸延遲與資源瓶頸，確保通話穩定性。
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3️⃣ 情境題
市中心白天掉話率 0.5%，晚上升至 3%，推測：
• 容量瓶頸： 晚間用戶集中，基地台資源不足導致切換失敗。
• 干擾增加： 夜間周邊熱點與臨時活動開啟更多小區，導致同頻干擾。
• 負載不均： 流量集中於部分小區，導致連線壅塞。
✅ 建議對策：
• 實施負載平衡（Load Balancing）與干擾協調（ICIC/ANR）。
• 調整切換參數、優化鄰區關係。
• 於夜間高流量時段開啟小區分裂或暫時增強功率。
掉話率反映「通話穩定性」，接通失敗率反映「接入能力」。
若夜間掉話上升，多因容量與干擾導致，需從覆蓋、切換與負載管理三面同步優化。
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🛠 五、實務演練題
1️⃣ 數據分析實作
• 匯出一個小區一週的 KPI：CDR、CSSR、HSR。
• 找出異常時段與區域，並提出假設原因（覆蓋不足、容量不足、干擾問題）。
2️⃣ 優化方案設計
• 根據驅測資料，若在捷運隧道掉話率高 → 提出「增設漏波電纜或室內分布系統」方案。
• 若在體育場活動時接通失敗率高 → 提出「臨時小基站 + 功率優化」方案。
3️⃣ 持續迴圈驗證
• 實施優化後，再次驅測 → 與原始數據比較。
• KPI 需達標：
o 掉話率 < 1%
o 呼叫成功率 > 98%
o 切換成功率 > 95%
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✅ 六、小結與啟示
• 優化 = 用數據定位問題，用技術解決問題。
• KPI 是「病徵」，驅測與統計分析是「檢驗報告」。
• 覆蓋、干擾、切換、容量 → 四大方向，對症下藥。
• 意義：優化是確保 使用者體驗（QoE） 的最後關鍵一步，也是運維工程師的核心任務。
👉 總結：優化就是「網路醫生」，透過掉話率、失敗率等數據找病根，對症治療，確保用戶隨時都有穩定的服務！
