网间通信障碍时延与丢包率对应表

5G丢包率指标1. 什么是丢包率？在网络通信中，丢包率是指在传输过程中丢失的数据包的比例。

数据包是在计算机网络中传输的基本单位，它们携带着信息从发送方到接收方。

丢包率是衡量网络质量和稳定性的重要指标之一。

丢包率通常以百分比表示，计算公式如下：丢包率 = (丢失的数据包数量 / 发送的数据包总数) * 100%2. 5G网络和丢包率5G是第五代移动通信技术，与前几代移动通信技术相比，具有更高的速度、更低的延迟和更大的容量。

然而，在5G网络中，由于各种因素，如信号干扰、设备故障或网络拥塞等，仍然可能会发生数据包丢失。

5G网络对于许多应用场景来说至关重要，例如智能城市、自动驾驶、工业物联网等。

在这些场景下，即使出现少量的数据包丢失也可能对实时性和可靠性产生重大影响。

因此，准确监测和评估5G网络中的丢包率指标变得至关重要。

3. 5G丢包率的影响因素3.1 网络拥塞网络拥塞是导致数据包丢失的常见原因之一。

当网络中的流量超过其处理能力时，就会发生拥塞，导致数据包无法及时传输到目标设备，从而造成丢包现象。

5G网络具有更大的容量和更高的带宽，可以支持更多的设备和数据传输。

然而，在高峰时段或特定区域内使用5G网络时，仍然可能会出现网络拥塞。

这种情况下，丢包率可能会显著增加。

3.2 信号干扰信号干扰是另一个导致5G丢包率升高的因素。

与4G相比，5G网络使用了更高频率的无线信号进行通信。

虽然这提供了更大的带宽和更快的速度，但也增加了信号受干扰影响的风险。

例如，在城市中使用5G网络时，建筑物、树木、天气等都可能对无线信号产生干扰。

这些干扰可能导致部分数据包无法正常传输，从而增加了丢包率。

3.3 设备故障在5G网络中，如果发送或接收数据的设备出现故障，也会导致丢包率上升。

这种设备故障可能是由硬件问题、软件错误或配置错误引起的。

设备故障可能导致数据包在传输过程中丢失或损坏。

这些丢失的数据包可能无法恢复，从而对网络性能和用户体验产生负面影响。

互联网骨干网网间通信质量监督管理暂行办法第一章总则第一条为加强互联网骨干网网间通信质量监督管理，规范网间通信障碍处理，保障互联网骨干网网间通信畅通，根据《中华人民共和国电信条例》和《公用电信网间互联管理规定》制定本办法。

第二条本办法适用于互联网骨干网通过互联单位签署协议实现直联以及通过信息产业部批准的互联网交换中心（以下简称交换中心）转接的网间通信质量监督管理。

第三条信息产业部负责全国范围内的互联网骨干网网间通信质量监督管理。

省、自治区、直辖市通信管理局负责本行政区域内除大区直联链路扩容和交换中心接入链路扩容之外的网间通信质量监督管理。

第四条互联网骨干网网间通信质量应符合信息产业部颁布的相关技术标准的规定。

对互联网骨干网网间通信质量的测试应按照信息产业部规定的方法及本办法的要求进行。

第五条信息产业部和省、自治区、直辖市通信管理局（以下统称电信监管部门）按照A类障碍和B类障碍的网间通信障碍分类对网间通信质量予以监督管理：（一）A类障碍：1、互联双方互联设备间数据包双向转发时延、双向转发丢失率（即附件5中PB或PE区段的双向转发时延、双向转发丢失率，下同）连续三日忙时平均值均达到《网间通信障碍时延与丢包率对应表》（附件4，下同）中的相应数值；2、在互联双方指定节点间的测试（测试次数不少于2次）中，跨网数据包在进入对方网络至离开对方网络，产生的转发时延平均超过35ms，或产生的转发丢失率平均超过0.5％；且与对方网内非跨网数据包从互联节点至目的测试点的双向转发时延、双向转发丢失率（即附件5中PC或PD区段的双向转发时延、双向转发丢失率，下同）相比，时延或转发丢失率超过对方网内同类指标的25％以上；从互联一方网内指定节点向互联对方网内指定节点发起数据包跨网转发测试的频次不小于2次/小时，每次发送测试数据包不小于1000个；数据包在对方网内产生转发时延、转发丢失率的具体计算方法见《跨网通信中对方网内障碍指标计算方法》（附件5，下同）；3、由于互联另一方的原因，互联一方的某一IP地址段的用户无法正常访问某一访问点或无法正常使用某一业务；4、信息产业部规定的其他网间通信障碍。

网络优化的关键指标与性能监控网络优化是企业提升在线业务运营效率与用户体验的重要手段。

而要实现网络优化，关键指标与性能监控则成为不可或缺的工具。

本文将介绍一些网络优化的关键指标，并讨论如何通过性能监控来实现网络优化。

一、网络优化的关键指标1. 延迟（Latency）：指从发送请求到接收响应所需的时间。

延迟时间越长，用户等待的时间就越长，影响用户体验。

企业需要通过降低延迟时间来提升网站或应用的响应速度。

2. 带宽（Bandwidth）：指单位时间内网络传输的数据量。

带宽决定了网络的数据传输能力，当带宽不足时，网络速度会变慢，导致用户无法流畅访问网站或使用应用。

因此，提升带宽是网络优化的重要目标之一。

3. 丢包率（Packet Loss Rate）：指在网络传输过程中丢失的数据包占总发送数据包的比例。

网络丢包会导致数据传输不完整，影响数据的准确性与完整性。

优化网络的丢包率能够提升数据传输的稳定性。

4. 吞吐量（Throughput）：指单位时间内网络传输的数据量。

吞吐量与带宽密切相关，但与带宽不同的是，吞吐量还受到网络拥塞、传输协议等因素的影响。

提升网络的吞吐量可以提高数据传输的效率。

5. QoS（Quality of Service）：指网络对特定服务质量的保证能力。

QoS包括带宽保障、延迟控制、数据传输可靠性等方面。

通过优化QoS，可以提供更好的网络服务质量，满足用户对稳定、高效网络的需求。

二、性能监控的重要性性能监控是实现网络优化的关键工具和手段。

通过监控网络的关键指标，可以实时了解网络运行状态，并及时采取措施进行优化。

以下是性能监控的重要性：1. 及时发现问题：通过性能监控，可快速发现网络出现的问题，如延迟、丢包等。

这有助于快速定位问题并进行修复，避免问题进一步扩大。

2. 优化决策支持：性能监控提供了大量的数据指标，有助于企业制定网络优化的决策和策略。

通过分析监控数据，可以找到网络瓶颈，确定优化方向。

中国移动网络故障分类详解中国移动对网络故障的管理要求、实际执行情况，将网络故障按其对业务的影响效果、影响严重程度，以及故障对处理时限的要求，分为三类。

第1条第一类：依据集团公司下发的专业网管理规程(或规定)以及各省网络质量考核办法，按照故障对设备或业务影响的严重程度不同将网内故障分为一般故障，严重故障和重大故障。

1、一般故障：是指在网络运行过程中，系统发生了部分功能异常、电路质量恶化，通信质量下降，话务监控、测量、网络管理功能受损等，但尚未对通信业务产生直接的影响，用户感知不到网络服务水平下降的故障。

2、严重故障：是指在网络运行过程中，系统发生瘫痪或服务能力明显降低，电路阻断或出现障碍，无法计费或计费异常，监控维护的手段中断等情况，并对用户业务造成严重影响的，但持续时间和影响程度尚未达到重大故障标准的故障。

对时间要求紧迫，需要立即进行处理否则会对用户业务造成严重影响的故障。

对于无线基站故障，当一个本地网内10个以上基站发生同时阻断即界定为严重故障。

3、重大故障：是指网络中断、系统瘫痪，电路阻断，无法计费，监控手段中断，业务中断等严重故障持续到一定时间或影响用户超过规定数量的故障。

各专业的重大故障的定义参见附件《中国移动全网重大通信故障定义》。

第2条第二类：依据《公用电信网间通信质量监督管理规定》，按照故障对业务质量的影响效果可将网间故障分为A类障碍，B类障碍，严重障碍，事故和严重事故。

(一)A类障碍：1、发端网络的呼损：过网呼叫的发端网络呼损高于20%;2、受话网络的来话接通率：过网呼叫的受端网络来话接通率低于80%;3、发(受)端网络的呼叫建立时延：过网呼叫在发(受)端网络中的呼叫建立时延，与发(受)端网络中同种可比业务的连接建立时延的差异大于6秒的发生概率超过20%;单通、错号、无回铃音、虚假回铃音(指主叫用户听回铃音，被叫用户不振铃，下同)等现象的发生概率超过20%;5、网间互联中继电路的负荷：公用电信网间某一中继群连续三日忙时呼损均高于5%，或者经电信监管部门网间结算及互联互通监测系统监测(以下简称监测系统)监测，连续三日忙时每线话务量平均达到工业信息化部下发的《网间通信障碍互联中继电路负荷表》中所规定的相应数值。

PDCP（QCI=1）丢包率优化目录PDCP（QCI=1）丢包率优化 (2)1. 背景 (2)2. 指标定义 (4)3. 丢包率对VoLTE的影响 (5)4. 丢包统计原理 (6)上行丢包统计原理 (6)上行丢包原因 (7)下行丢包统计原理 (7)下行丢包原因 (8)5. 优化思路 (8)5.1 SR周期优化 (8)5.2 PDCP层参数优化 (11)5.2.1 PDCP discard Timer (12)5.2.2 PDCP SN size (15)5.2.3 ROHC (17)5.3 RLC层参数优化 (19)5.3.1 RLC t-Reordering timer (19)5.4 MAC层参数优化 (21)5.1上行包聚合 (21)6. VoLTE feture应用 (23)6.1 LTE 571: Controlled UL Packet Segmentation (23)6.2 LTE 1406: Extended VoLTE T alk Time (27)7. 普通优化思路 (28)8. 特殊场景优化 (30)8.1 郊区农村弱覆盖场景优化 (31)8.2 高干扰场景优化 (33)8.3 铁路信号快衰场景优化 (33)8.4 城区质差场景优化 (35)PDCP（QCI=1）丢包率优化1.背景VoLTE商用在即，江西省公司对VoLTE PDCP高丢包率小区占比进行考核，考核门限5%，但是，诺基亚PDCP（QCI=1）高丢包小区占比高达10%以上，远远要于友商，针对目前的现状，开展专题优化工作。

【现状】1、PDCP（QCI=1）高丢包小区占比，诺基亚所在的5个地市中，诺基亚的PDCP（QCI=1）高丢包小区占比远远高于友商，以抚州为例如下图所示；2、上行PDCP（QCI=1）丢包率，诺基亚远高于友商，下行PDCP（QCI=1）丢包率稍高于友商，主要表现在上行丢包率比较大；3、目前现网VoLTE用户少，都存在采样点少的时候，丢包率高的情况；2.指标定义以PDCP(QCI=1)高丢包小区占比作为关键指标进行考核，考核门限为1.5%。

无线网络的吞吐量、延时、丢包率的分析【总结】说明：本实验的环境为十字交叉拓扑场景cross.tcl脚本：set val(chan) Channel/WirelessChannel ;# channel typeset val(prop) Propagation/TwoRayGround ;# radio-propagation modelset val(netif) Phy/WirelessPhy ;# network interface typeset val(mac) Mac/SMAC ;# MAC typeset val(ifq) Queue/DropTail/PriQueue ;# interface queue typeset val(ll) LL ;# link layer typeset val(ant) Antenna/OmniAntenna ;# antenna modelset val(ifqlen) 100 ;# max packet in ifqset val(nn) 5 ;# number of mobilenodes set val(rp) NOAH ;# routing protocolset val(x) 800 ;# X dimension of the topographyset val(y) 500 ;# Y dimension of the topographyset val(energymodel) EnergyModel ;set val(initialenergy) 100000 ;# Initial energy in JoulesMac/SMAC set syncFlag_ 1Mac/SMAC set dutyCycle_ 10set cbr_interval 10.0 ;#设定的CBR流量器的发送间隔set cbr_maxpkts 25 ;#设定的CBR流量器发送的包数set cbr_packetsize 40 ;#设定的CBR流量器发送的包的大小set start_time 50.0set stop_time 5050.0set ns [new Simulator]set tracefd [open cross.tr w]$ns trace-all $tracefdset topo [new Topography]$topo load_flatgrid $val(x) val(y)create-god $val(nn)$ns node-config -adhocRouting $val(rp) \-llType $val(ll) \-macType $val(mac) \-ifqType $val(ifq) \-ifqLen $val(ifqlen) \-antType $val(ant) \-propType $val(prop) \-phyType $val(netif) \-topoInstance $topo \-channelType $val(chan) \-agentTrace ON \-routerTrace ON \-macTrace OFF \-energyModel $val(energymodel) \ -idlePower 13.5 \-rxPower 13.5 \-txPower 24.75 \-sleepPower 0.015 \-transitionPower 0 \-transitionTime 0.005 \-initialEnergy $val(initialenergy)for {set i 0 } {$i < $val(nn)} {incr i} { set node_($i) [$ns node]$node_($i) random-motion 0;}#设置节点位置$node_(0) set X_ 100.0$node_(0) set Y_ 300.0$node_(0) set Z_ 0.0$node_(1) set X_ 100.0$node_(1) set Y_ 100.0$node_(1) set Z_ 0.0$node_(2) set X_ 200.0$node_(2) set Y_ 200.0$node_(2) set Z_ 0.0$node_(3) set X_ 300.0$node_(3) set Y_ 100.0$node_(3) set Z_ 0.0$node_(4) set X_ 300.0$node_(4) set Y_ 300.0$node_(4) set Z_ 0.0#手动设置路由eval "[$node_(0) set ragent_] routing 1 3 2 "eval "[$node_(1) set ragent_] routing 1 4 2 "eval "[$node_(2) set ragent_] routing 4 3 3 4 4 0 0 1 1 " eval "[$node_(3) set ragent_] routing 1 0 2 "eval "[$node_(4) set ragent_] routing 1 1 2 "set udp0 [new Agent/UDP]$ns attach-agent $node_(0) $udp0set null0 [new Agent/Null]$ns attach-agent $node_(3) $null0set cbr0 [new Application/Traffic/CBR]$cbr0 set packetSize_ $cbr_packetsize$cbr0 set maxpkts_ $cbr_maxpkts$cbr0 set interval_ $cbr_intervalset udp1 [new Agent/UDP]$ns attach-agent $node_(1) $udp1set null1 [new Agent/Null]$ns attach-agent $node_(4) $null1set cbr1 [new Application/Traffic/CBR] $cbr1 set packetSize_ $cbr_packetsize $cbr1 set maxpkts_ $cbr_maxpkts $cbr1 set interval_ $cbr_interval$cbr0 attach-agent $udp0$ns connect $udp0 $null0$cbr1 attach-agent $udp1$ns connect $udp1 $null1proc finish {} {global tracefd ns$ns flush-traceclose $tracefdexit 0}$ns at $start_time "$cbr0 start"$ns at $start_time "$cbr1 start"$ns at $stop_time "finish"puts "start Simulation"$ns 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es 0.135 et 3.242 er 5.292] ------- [1:0 4:0 32 0] [1] 0 0s 60.000000000 _1_ RTR --- 3 cbr 60 [0.00 0 0] [energy 99324.921594 ei 666.409 es 0.135 et 3.242 er 5.292] ------- [1:04:0 32 2] [1] 0 0N -t 60.201007 -n 2 -e 99393.688837N -t 60.201007 -n 3 -e 99413.151771N -t 60.201007 -n 0 -e 99289.938613N -t 60.201007 -n 1 -e 99307.522825N -t 60.255207 -n 2 -e 99392.849128N -t 60.255207 -n 1 -e 99306.683120N -t 60.255207 -n 4 -e 99273.067214N -t 60.255208 -n 3 -e 99412.312059N -t 60.266208 -n 1 -e 99306.534616N -t 60.266208 -n 0 -e 99288.826650N -t 60.266208 -n 3 -e 99412.163559N -t 60.266208 -n 4 -e 99272.918710N -t 60.277208 -n 2 -e 99391.996366N -t 60.277208 -n 1 -e 99305.954107N -t 60.277208 -n 4 -e 99272.338201N -t 60.277209 -n 3 -e 99411.583046N -t 60.320209 -n 1 -e 99305.805603N -t 60.320209 -n 0 -e 99287.613888N -t 60.320209 -n 3 -e 99411.434546N -t 60.320209 -n 4 -e 99272.189697r 60.320233243 _2_ RTR --- 0 cbr 60 [0.01 2 0] [energy 99391.724116 ei 597.397 es 0.232 et 5.544 er 5.103] ------- [0:0 3:0 32 2] [0] 0 0f 60.320233243 _2_ RTR --- 0 cbr 60 [0.01 2 0] [energy 99391.724116 ei 597.397 es 0.232 et 5.544 er 5.103] ------- [0:0 3:0 31 3] [0] 0 0N -t 61.639008 -n 2 -e 99374.028319N -t 61.639008 -n 3 -e 99393.738753N -t 61.639008 -n 0 -e 99269.918095N -t 61.639008 -n 1 -e 99288.109807N -t 61.713207 -n 2 -e 99372.918628N -t 61.713207 -n 1 -e 99287.000120N -t 61.713207 -n 4 -e 99253.350464N -t 61.713208 -n 3 -e 99392.629059N -t 61.724208 -n 1 -e 99286.851616N -t 61.724208 -n 0 -e 99268.536150N -t 61.724208 -n 3 -e 99392.480559N -t 61.724208 -n 4 -e 99253.201960N -t 61.735208 -n 2 -e 99372.065866N -t 61.735208 -n 1 -e 99286.271107N -t 61.735208 -n 4 -e 99252.621451N -t 61.735209 -n 3 -e 99391.900046N -t 61.778209 -n 1 -e 99286.122603N -t 61.778209 -n 0 -e 99267.323388N -t 61.778209 -n 3 -e 99391.751546N -t 61.778209 -n 4 -e 99252.472947r 61.778233243 _2_ RTR --- 2 cbr 60 [0.01 2 0] [energy 99371.793616 ei 616.013 es 0.232 et 6.089 er 5.873] ------- [0:0 3:0 32 2] [1] 0 0f 61.778233243 _2_ RTR --- 2 cbr 60 [0.01 2 0] [energy 99371.793616 ei 616.013 es 0.232 et 6.089 er 5.873] ------- [0:0 3:0 31 3] [1] 0 0D61.778233243 _2_ IFQ ARP 0 cbr 60 [0.01 2 2] [energy 99371.793616 ei 616.013 es 0.232 et 6.089 er 5.873] ------- [0:0 3:0 31 3] [0] 0 0N -t 63.092007 -n 2 -e 99354.165328N -t 63.092007 -n 1 -e 99268.494320N -t 63.092007 -n 4 -e 99234.844664N -t 63.092008 -n 0 -e 99249.695100N -t 63.120208 -n 2 -e 99353.676619N -t 63.120208 -n 0 -e 99249.206395丢包率统计（drop.awk）：BEGIN {num_drop=0;num_send=0;}{event=$1; #事件类型time=$2; #事件产生的时间node_id=$3; #处理事件的节点的IDtrace_type=$4; #Trace类型pkt_id=$6; #分组的idpkt_type=$7; #分组的类型pkt_size=$8; #分组的大小(字节)if(event=="s" && (node_id=="_0_" || node_id=="_1_") && trace_type=="AGT" && pkt_type=="cbr")num_send++;if(event=="D")num_drop++;#printf("Num_drop:%d\n",num_drop);}END {printf("NUM_SEND:%d \t NUM_DROP:%d \n",num_send,num_drop);printf("The Loss Rate Of The Packets:%f \n",num_drop/num_send);}吞吐率统计（throughput.awk）：#网络吞吐量BEGIN{init=0;start_time=0;end_time=0;total_pkt_size=0;}{event=$1; #事件类型time=$2; #事件产生的时间node_id=$3; #处理事件的节点的IDtrace_type=$4; #Trace类型pkt_id=$6; #分组的idpkt_type=$7; #分组的类型pkt_size=$8; #分组的大小(字节)if(event=="s" && (node_id=="_0_" || node_id=="_1_") && trace_type=="AGT" && pkt_type=="cbr"){if(init==0){start_time=time;init=1;}}if(event=="r" && (node_id=="_3_" || node_id=="_4_") && trace_type=="AGT" && pkt_type=="cbr"){end_time=time;total_pkt_size=total_pkt_size+40; #注意：这里不能用pkt_size 代替40。