漫游调优

问题与痛点

• 终端漫游过程中自主性强，由于不同厂商不同款型之间存在终端差异，当前网络侧统一的引导策略效果不佳，时常出现漫游粘滞问题导致漫游体验差问题。
• 新上市手机款型出现，无法预先得知终端的漫游行为特征，导致引导效果差。
• 终端操作系统版本升级，终端漫游行为出现变化，无法即时自适应，导致漫游体验出现劣化。

  

应对方案与关键技术

基于大数据进行终端漫游行为画像训练，基于不同“终端款型+操作系统”实施差异性漫游引导策略（是否能引导，什么时候引导，引导到哪个AP），提升漫游成功率，降低漫游过程的丢包，时延，提升终端漫游体验。

以终端类型识别为基础，采用强化学习算法进行在线终端画像实时训练，与设备侧、终端侧协同提升漫游体验。

• 终端下行信号测量：基于Wi-Fi 802.11k，Wi-Fi 802.11h协议获取每个终端的下行信号测量能力及测量结果，以及终端802.11v的漫游协议支持能力。
• 终端漫游行为基线：探寻每个终端漫游的终端802.11v选网条件（源AP信号阈值、目标AP信号阈值、源/目标AP信号差值等）以及不同的终端802.11v协议参数组合，建立行为基线。
• 终端画像训练：大数据识别与分析每个终端的漫游行为特征，结合基础画像的漫游引导效果，采用强化学习算法训练出每种终端款型的行为特征。

竞争力

• 相比传统统一策略的漫游引导，智能漫游差异化的引导改善了漫游策略终端私有，网络侧主动引导成功率低业界难题，实现漫游成功率提升至90%，漫游体现提升。
• 相比业界定制化的漫游策略（网络厂商与部分终端厂商合作），存在只能优化部分手机款型的漫游体验，其他款型无法兼顾，相比我司方案普适性差的缺点。

• 基于历史大数据的自我在线学习，能自适应新上线终端款型的漫游引导（终端款型新上线，操作系统迭代升级），及时性高，维护成本低。

功能介绍

您可以通过AI漫游查看如下信息：

• 首页卡片中展示了当前时间窗内AI漫游引导次数、终端画像数和终端厂商识别的统计信息。

  

• 首页列表中展示了当前时间窗内各厂商AI漫游终端的统计信息，包括：厂商、终端数量、引导成功次数/总次数、漫游前和漫游后信号强度、终端画像数、上行和下行速率等。

  

• 单击“查看详情”列中，可以查看该厂商漫游调优事件的详情，包括：漫游时间、用户MAC、用户名和漫游结果等。

  单击单个漫游事件前面的，可以查看此次漫游出详情、漫游入详情和漫游过程途径AP信息。

  

功能约束说明

仅支持云AC+FitAP组网，设备版本需R21C10及以上。