关于NB-IoT,物联网智能空调一次集控成功率提升研究
时间：2023-06-14 10:10:17 来源：雅意学习网 本文已影响 人 
［王翀 李光亚 谢炯炯］
NB-IOT 物联网智能空调业务，基于NB-IOT 物联网的网络连接模式，利用NB-IoT 网络实现服务控制平台与智能空调的通信和控制，从而实现空调智能控制。
目前该业务使用场景多为学生宿舍，同一个校区内通常安装上千台智能空调。校区空调安装完成后，需进行集控验机测试，如果一次集控率低，将会导致大量空调无法远程控制，则集控验机环节不通过。物联网智能空调组网如图1 所示。
图1 物联网智能空调组网
2.1 一次集控成功率介绍
一次集控成功率是智能空调重要业务指标，一次集控成功率集控规则，定义为控制平台通过NB-IOT 网络对智能空调1 s 下发5 个并发信号，10 s 内控制平台能收到空调的回复信号，则表示空题集控成功，如未收到空调的回复信号，则判断为第一次信号超时，此时平台会重发1 次信号，第二次仍未收到回复信号则判断为控制失败。集控是对目标区全量空调同时发送控制信息，统计出空调安装区域内空调一次集中控制成功率。通常客户标准是一次集控成功率保证在97%以上。
2.2 一次集控成功率指标分析
根据物联网智能空调业务组网和历次故障处理经验析，导致一次集控成功率低的原因目前有5 个。
（1）网络设备故障，例如物联网平台、物联网核心网、基站设备故障等，设备故障会有告警产生。
（2）网络线路故障，例如客户控制平台至物联网平台的链路故障，基站与核心网之间的线路故障等。
（3）无线信号故障，例如基站信号覆盖弱。
（4）性能类故障，例如基站容量不足，基站上下行链接异常。
（5）终端和卡故障，例如终端模组和物联网卡不匹配，物联网卡数据异常，终端模组故障等。
上述5 种故障原因，可通过设备告警、线路告警、机卡测试等手段，容易排查故障原因，但是有些故障原因对一次性集控成功率影响很大，却很容易被大家忽视。下面就根据故障处理案例，给大家分享这三类故障现象，请大家关注。
3.1 终端设置频点优先策略故障案例
3.1.1 频点优先介绍
在NB 物联网智能空调业务网络中，用户终端（User Equipment，UE，下简称模组），需要先搜索网络，找到合适的网络后接入所述网络，才能享用运营商提供的服务。
目前，模组开机后，其搜网过程为：首先按照通信模式的优先级，依次在每个通信模式下进行频点搜索，获得若干个候选频点；
然后从所获得的候选频点中选择符合所述通信模式规定的频点，并对所选择的频点对应的小区依次执行搜网过程，直至找到合适的小区；
最后驻留在该小区，完成模组的搜网过程。
模组在进行搜网时，首先接收各频点的无线信号，再对频点的接收信号强度指示（Received Signal Strength Indication，RSSI）测量，然后将频点功率值大于一定功率阀值的无线信号对应的频点作为候选频点。
物联网模组选择网络的方式，目前主要有两种，一种是频点优先，另一种是信号优先。
频点优先：根据模组内置的频点选择优先级，选择排名第一的频点接入网络，选择的这个频点不一定是信号最强的频点。
信号优先：就是模组选择候选频点中信号最强的频点接入无线网络。
3.1.2 频点优先策略导致的故障案例
广东电信某客户反映其安装在浙江某学校的物联网空调一次集控率低，只有75%。经过多方排查，网络、设备、性能、信号和终端都无异常。专家团队通过物联网平台、物联网核心网和无线网优工程师共同抓包分析，核心侧抓包数据和基站侧转包的空调数量数据不匹配，发现该校区部分智能空调并未接入到浙江省份的基站。进一步对比分析，发现该校区部分智能空调接入临近的江苏NB 基站。
从现场分析来看，浙江该学院宿舍楼NB 无线信号应该由LF_H_NXDJQB-NB_81、LF_H_NXJL-NB_81、LF_H_NXQT-NB_83 等几个小区覆盖，而不是接入到较远的江苏侧基站。无线网优工程师继续测试发现LF_H_ NXDJQB-NB_81、LF_H_NXJL-NB_81 的频点均为2504，LF_H_NXQT -NB_83 的频点为2508。学生宿舍位置和基站分布图如图2 所示。
图2 学生宿舍位置和基站分布图
通过集中控制发现部分空调占用的江苏NB 基站使用频点为2509，广东电信联合客户厂家工程师分析原因为智能空调是广东设计和生产，广东与江苏都使用2503、2507、2509 频点，同时该学院地处湖州NX，距离江苏边界很近，智能空调的NB 模组设置为频点优先，所以优先选择2503、2507、2509 频点，接入江苏NB 基站，但是占用江苏信号后，由于江苏基站较远，NB 信号不稳定，导致无线链路异常，智能空调出现无法正常使用。
将LF_H_NXQT-NB_83 小区频点由2508 频点改为2509 频点，再次集控测试原先占用200 多次的江苏信号降低为0 次，远程接入江苏基站的问题得到解决。后将LF_H_ NXDJQB -NB_81 小区频点调整为为2506，让3 个主覆盖小区都保持异频，也消除模三干扰。
经过此次调整后，一次集控成功率提升至85%。
3.1.3 案例小结
由于NB-IOT 网络存在几个频点，逐个频点进行RSSI测量会导致频点搜索速度很慢，频点优先会减少模组电量损耗，且让模组快速接入无线网络。由于上述两个优点，个别模组厂家会选择频点优先策略，如果网络环境简单的情况下，频点优先是好的选择。但是如浙江此类地跨边界的复杂信号环境，频点优先策略反而会导致一次集控率低，终端也相对耗电，并且电池容易老化。
3.2 模组安装密闭环境导致无线信号覆盖弱的故障案例
3.2.1 NB-IOT 无线信号覆盖简介
NB 无线信号在传输过程中，易受影响的因素有：
（1）物理的障碍物，不仅阻挡微波无线信号，它还能把电磁的能量给吸收掉，生成弱电流泄流掉，其中含有金属物体的障碍物对信号的衰减最大。
（2）距离无线设备及电缆线路100 m 内的无线电发射塔、电焊机、电车或高压电力变压器等强信号干扰源，也可能会对无线信号或设备产生强干扰；
（3）IEEE 802.11b/g 标准的工作频段为2.4 GHz，而工业上许多设备也正好工作在这一频段如：微波炉、蓝牙设备、无绳电话、电冰箱等。如果附近有较强的磁场存在，那么无线网络会受到影响。
3.2.2 模组安装密闭环境导致无线信号覆盖弱的故障案例
3.2.2.1 故障案例介绍和分析
广东电信某客户反映其安装在浙江某学校的物联网空调一次性集控率低，经CQT 测试，该学校无线信号覆盖良好，所有区域的RSRP ≥ -120 以上，完全符合物联网卡的接入需求。然而智能空调安装完毕后，进行一次集控率测试，大量的空调超时接入网络，导致集控率只有85%左右。经排查，网络、设备、性能、信号和终端都无异常。
为解决此问题，组织无线侧对智能空调安装区域进行多次抓包对比分析，发现失败率较高的智能空调都是处于宿舍低楼层信号覆盖弱的区域。经过现场观察，发现空调模组放置于空调内部，怀疑空调盖板遮挡导致NB 模组接收信号弱，从而接入网络失败。
3.2.2.2 无线信号测试
为证实改猜测，广东电信核查了前期进行的CQT 测试结果，组织无线人员现场测试NB 网络信号覆盖情况。测试方式采用抽测，相距较近的楼从中抽取一栋，每栋楼抽取高低各一层进行测试，测试内容主要包括无线信号质量测试和PING 业务测试。重点测试区域包括底层宿舍区域和其他NB 信号弱覆盖区域。
并建议物联网智能空调NB 无线信号覆盖区域心哈满足以下基本条件：
（1）RSRP ≥-107 dBm
（2）SINR ≥-3 dB
测试方案如下。
（1）依据测试点选取规则,在测试点NB-IoT 成功附着连接网络；
（2）NB-IoT 终端连接成功后，对PING 服务器IP地址进行上行PING 操作（可ping 测地址117.60.157.137），对测试点进行PING 32 Bytes 业务，每次PING 包间隔为5 s；
（3）每次连接PING 20 个包；
（4）统计每个测试点Ping 包成功率。成功率=ping包成功次数/ping 包尝试次数×100%。
为保证空调使用，每个点的ping 包成功率要求达到90%以上。
注：如出现网络连接异常中断，可自动重新连接网络后继续测试，该次异常事件对应的PING 周期内的PING时延、尝试及失败次数不纳入统计。
3.2.2.3 无线测试结果
测试发现现场大部分区域NB 信号强度和信号质量均在要求范围以内，少部分区域出现信号覆盖较差。基站未优化前的CQT 测试结果如表1 所示。
表1 基站未优化前的校区CQT 测试结果
NB 无线信号未满足建议的信号强度，因此采取优化措施如下。
（1）增强用户区域附近NB 基站的发射功率，从而提升覆盖区域内的NB 信号强度；
（2）调整用户区域附近NB 基站的天线下倾角度，在不影响其他业务使用的情况，尽可能将天线下倾角度对准故障区域，从而提升故障区域的NB 信号强度。
从现场测试来看，该学院宿舍楼主要由LF_H_NXDJQB-NB_81、LF_H_NXJL-NB_81、LF_H_NXQTNB_83 等几个小区覆盖，3 个小区LF_H_NXDJQBNB_81、LF_H_NXJL-NB_81、LF_H_NXQT-NB_83 功 率由调整由29.2 dBm 调整至35.2 dBm。并对基站天线方位角调整，LF_H_NXQT-NB_83 小区调整至290 度，LF_H_NXDJQB-NB_81 小区调整至160 度。
通过对无线基站信号的优化调整后，该学院校区内NB 无线信号覆盖情况已完全符合要求，电信再次按照宿舍进行CQT 抽样测试，并将测试结果记录如下。基站优化后校区CQT 测试情况如表2 所示。
表2 基站优化后校区CQT 测试情况
（1）测试空调安装宿舍信号强度RSRP，记录每个点数据，大于-107 dBm 达标。
（2）测试空调安装宿舍信号质量SINR，记录每个点数据。大于-3 dB 达标。
经过无线基站优化后，所有区域均已正常覆盖NB 信号，满足覆盖需求。立即安排客户进行集控测试，测试结果显示，集控成功率大幅提升至95%。
3.2.3 模组安装密闭环境导致无线信号覆盖弱的案例小结
智能空调业务中，物联网卡是放入空调模组中使用，模组是放到空调内部，一旦空调的盖板合上，模组处于密闭空间，无线信号经过空调金属盖板会产生较大的衰耗，预估金属盖板对信号会产生十多个DB 的衰耗。为保障模组接受到的NB 信号质量，CQT 测试时，空调所在区域的信号强度应该比平常CQT 的信号强度高10 个DB。
因此，建议物联网智能空调NB 无线信号需要满足以下基本条件：
（1）RSRP ≥ -107 dBm
（2）SINR ≥ -3 dB
3.3 智能空调LP 故障
3.3.1 LP 故障介绍
如图1 物联网智能空调组网所示，NB 模组在空调内部通过有线线路与空调主控板链接，NB 模组接收客户控制台的信号，然后传递给空调主控板。实现客户控制平台与空调的对话，模组和空调主控板之间如出现链接失败，则定义为LP 故障。LP 故障发生后，即便模组正常接收控制台信号，也无法实现对空调的远程控制。必然会对智能空调一次集控成功率产生影响。
3.3.2 LP 故障案例
广东电信某客户反映安装在浙江某学校的物联网空调一次性集控率不高，经过排查，网络各个环节都正常，然而集控率依然不高。广东电信专家团队进行分析讨论时，为了掌握集控率低的时间规律，组织厂家进行了多次、不同时间段的集控测试。
在进行集中控制测试时发现智能空调在晚上7 点～8点之间经常出现LP 告警，过一段时间又会自动恢复。根据LP 告警的定义，可以确认智能空调主机上报LP 告警，导致集控成功率不高，由于该告警所反映的问题属于空调自身设计问题。广东电信立即联系客户工程师沟通，并协助客户排查LP 告警故障。
根据客户提供的部分出现LP 故障的空调信息（空调所在位置、使用的物联网卡ICCID/IMEI/IMSI），广东电信协调物联网公司核查空调在故障时间段的网络连接情况。经测试，智能空调在出现LP 告警的时，空调的无线模组已经附着到电信网络，接收到控制平台下发的指令，但在连接空调显示板之间出现异常，导致故障发生。
经过广东电信专家组分析，定位故障点为智能空调NB 模组与空调显示板之间通信问题，并配合模组厂家进一步核查，经核查发现空调模组软件存在BUG，导致出现LP 故障，经过厂家处理后，一次集控率成功率达标。
综上所述，此三类故障原因发生后，运营商网络没有告警，然而对物联网智能空调一次成功率却影响很大，会导致物联网智能空调集控率低，影响客户感知。
（1）模组信号选择问题，由于模组设置择频点优先而不是信号优化，导致智能空调远程接入到信号覆盖较弱基站，信号不稳定引起集控率低。
（2）NB 基站信号覆盖问题，平常CQT 测试信号符合集团规范。然而未考虑到物联网模组放置于空调内部，空调闭合导致信号衰减大，实际模组接收到的信号弱。
（3）智能空调的NB 模组软件BUG，导致与空调主控板之间通信异常，频繁出现LP 告警，造成控制失败。
针对以上3 个原因，为确保满足客户业务使用需求，建议同类型业务，NB 无线基站信号做以下优化。
（1）增强区域内NB 基站的信号发射功率，调整天线方位角度，确保信号RSRP≥ -107 dBm，SINR≥ -3 dB的要求。
（2）了解模组的无线信号选择策略，建议客户模组设置为信号优先接入NB-IOT 网络，如需要可优化区域内NB 基站频点，以适应客户使用要求。
（3）关注模组与空调主控板之间的通信情况，确保模组与空调主控板正常连接，能有效提高集控率。
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