[发明专利]一种移动通信网络端到端语音质量故障定位系统及方法有效

专利信息
申请号: 200910238754.X 申请日: 2009-11-24
公开(公告)号: CN102075988A 公开(公告)日: 2011-05-25
发明(设计)人: 祝瑾华;周平;陈勇 申请(专利权)人: 中国移动通信集团浙江有限公司
主分类号: H04W24/04 分类号: H04W24/04;H04W80/04
代理公司: 北京德琦知识产权代理有限公司 11018 代理人: 项京;宋志强
地址: 310006 浙江省*** 国省代码: 浙江;33
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摘要:
搜索关键词: 一种 移动 通信 网络 端到端 语音 质量 故障 定位 系统 方法
【说明书】:

技术领域

本发明涉及移动通信网络的语音质量故障测试技术,特别涉及一种移动通信网络端到端语音质量故障定位系统及方法。

背景技术

随着移动网络IP化进程的深入以及3G无线网络的启用,杂音、断续、单通等语音质量相关的用户投诉量迅速增加,影响用户感受的移动终端到终端之间的语音质量问题逐渐凸显出来。

网络IP化是在各网元之间用IP承载网代替原来的时分复用(TDM)传输,其网络结构参见图1,图1为移动通信网络结构示意图。图1示出了两个用户设备(UE)在进行语音通话时,主要与语音质量相关的网络设备。其中为了表示清楚将UE1用到的网络设备都标号为1,UE2用到的网络设备都标号为2。具体来说,UE1通过包含NODEB1和无线网络控制器(RNC)1的无线接入网1接入到核心网1(图中未示出)中的媒体网关(MGW)1,MGW1与移动交换中心(MSC)1相连;UE2通过包含NODEB2和RNC2的无线接入网2接入到核心网2(图中未示出)中的MGW2,MGW2与MSC2相连,且MGW1与MGW2通过IP承载网101进行数据传输。

由图1可知,当语音承载在IP网络上时,丢包、抖动和时延不可避免,当IP承载网性能下降和故障时,将会引起丢包率上升,引起语音质量下降。同时,由于3G网络处于建网初期,无线覆盖质量和UE质量也会引起语音质量下降。并且MGW和RNC、基站控制器(BSC,图1中未示出)上用于语音编解码的板件故障也会引起语音质量问题。另外,切换也是移动通信中影响语音质量的重要因素。在切换过程中需要暂时中断话音传输,中断用来传送相关切换信令,这种暂时的中断是为保持网络的连接性能而完成向更合适小区切换的需要,但却是以牺牲话音的连续性为代价。当出现频繁的乒乓切换时,连续的偷丢帧问题在用户听觉上会出现类似帧丢失引起的的话音中断情况,当切换非常频繁时语音质量会迅速下降。上述几个因素同时对最终用户之间传送的语音质量产生影响。

目前RNC、BSC、MGW设备都没有对经过其接续的通话的语音质量进行监控的能力,当发生语音质量问题时,在网络中对引起语音质量下降的故障点及原因进行定位非常困难,对运行中的无线接入网、IP承载网、MGW各个设备以及切换频度对语音质量的影响程度进行估计也比较困难。

目前对网络中语音质量故障的测试方法一般有:

1、进行大量的人工拨测,总结语音问题出现的规律。人工采集核心网、IP承载网、无线接入网设备上的告警信息、性能统计等信息,对上述信息进行人工综合分析,凭经验进行故障点的判断。

这种方法只能靠经验推断,无法获知对语音质量的影响程度,当发生隐性故障没有告警信息时无法发现。

2、使用语音质量测试仪在不同的地点进行端到端的语音质量测试,对当地的端到端语音质量状况进行评估。

这种方法只能对端到端的语音质量情况进行评估,当测试到的语音质量很差时,无法对网络中产生语音质量下降的故障点进行定界和定位。

3、进行大量的人工拨测,当发现杂音、断续、单通后人工在RNC设备上输入指令进行各种环回,然后根据听到的杂音等现象判断问题是在无线侧还是核心网侧。

这种方法需要花费大量的人力,且无法得到核心网、IP承载网、无线接入网对语音质量的损伤程度。

另外,在申请号为“200410038801.3”的中国专利申请文件中公开了一种端到端语音质量自动测试系统及其方法。该系统结构参见图2,图2为现有技术端到端语音质量自动测试系统结构示意图。该系统包含语音卡10、MGW20、MGW30、IP承载网40和软交换设备50,控制和计算装置60。其测试方法是:语音卡10在控制和计算装置60的控制下,使用第一端口和第二端口模拟两部普通电话机通信,其通过第一端口向MGW20播放第一语音文件。MGW20通过IP承载网40向MGW30传送语音,MGW30将语音通过语音卡10的第二端口发送给语音卡10。语音卡10对接收的语音进行录音,形成第二语音文件,并将第一语音文件和第二语音文件发送给控制和计算装置60。控制和计算装置60根据第一、第二语音文件计算感知话音评估法(PESQ)得分。

PESQ是把输出信号与样本信号进行比较计算出差异值,再将此差异值按照听觉感知模型映射得到评分值(MOS-LQO,Mean Opinion Score-Listening Quality Objective),MOS评分值为1分-5分。

由此可见,该方法只能实现端到端的语音质量的自动化测试,得到衡量语音质量的PESQ得分,而不能对网络中产生语音质量下降的故障点进行定界和定位。

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