目前5G网络的语音策略主要为VoNR,但仍有大量业务是基于EPS FB(Evolved Packet System Fallback,5G网络侧语音回落)返回4G网络进行语音业务.随着5G用户的快速增长,原有的EPSFB回落策略存在回落成功率低、回落时延长、室内SA(standalone)语音感知差,甚至回落到4G质差小区等问题,严重影响语音用户感知,因此提出一种基于大数据的EPSFB语音感知精准优化方法,利用炎强大数据平台对回落方式、回落成功率、回落时延、邻区及下发频点、EPSFB接入成功率等数据进行海量统计分析,通过FDD(Frequency Division Duplexing)1800共址、50米、1.5公里内有无室分站点进行不同场景划分,最终实现不同场景下的针对性快速精准回落,确保不同场景下5G网络用户的语音感知稳定,方法执行后,EPSFB回落成功率、接通率、掉话率等语音指标提升明显.
万方数据
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