摘 要
本文主要是针对当前集团考核的微信支付业务进行模型分析，通过质差小区、网管KPI指标与微信支付失败率的逐一关联，初步确认了微信支付业务失败率高的主要原因是上行链路质量差，从而将降低微信支付失败率的问题转换为提升上行无线链路质量的问题，并提出了质差小区定界方法、覆盖优化、干扰优化、容量优化和重要参数优化等一系列手段提升微信支付成功率。
关键词
微信支付 支付失败率 差小区 上行链路质量 网络优化
概述
移动支付是微信及腾讯旗下第三方支付平台财付通于2013年8月联合推出的互联网移动支付创新产品。近年来依托微信庞大的用户群，移动支付应用越来越广泛，据《中国第三方支付移动支付市场季度监测报告2018年第4季度》数据显示，2018年第四季度，中国第三方支付移动支付市场交易规模达47.2万亿元人民币，环比升高7.78%。其中，支付宝以53.78%的市场份额排名第一，腾讯金融（含微信支付）以38.87%的份额排名第二。
研究表明移动支付的场景基本包含日常生活的方方面面，用户对移动支付失败的容忍度愈发敏感，如何改善移动支付体验、树立联通公司口碑已成为当前优化工作的重中之重。而中国联通集团在2019年1月份开始在全国网络感知周报中添加了微信支付业务的全国指标情况，后续也将微信支付纳入到了感知考核体系中，用于各地网络感知的评估。不论是对于提升用户感知，还是应对集团考核指标，降低微信支付的卡顿率，研究造成微信支付卡顿的影响因素都有十分重要的意义。本文主要通过微信支付业务模型分析入手，结合KPI指标与微信支付失败率的对应关系，探究造成微信支付卡顿的影响因素，并提出适用于当前的微信支付严重卡顿小区的优化方法。
1.1微信支付考核
集团腾讯合作运营中心基于业务感知优化工作与主要的互联网公司建立了协同分析优化的机制，在与腾讯公司联合处理微信支付业务质量问题过程中，监测系统能够定位出微信支付失败的小区。利用腾讯的微信支付业务感知大数据，筛选识别质差小区，开展专项优化工作，要求每个省份公司通过对每一个质差小区工单制的闭环管理，驱动网络优化、建设及维护，提升运维优化的效率，提高建设投资的精准性、有效性。
1.2指标定义
支付失败定义：客户端发起支付请求，在支付过程中，因网络原因出现支付失败，即视为本次支付卡顿。
严重卡顿定义：每天支付卡顿率≥2%，视为该小区严重卡顿。
每周支付卡顿小区占比=小区严重卡顿总天数/产生支付业务总天数，分子、分母都只取weight 为middle、high、highest 小区。
微信支付业务模型分析
微信支付流程是通过扫一扫功能，扫描个人二维码收款，完成微信支付流程。扫描个人二维码收款包含如下两种方式：
（a）二维码收款未设置金额，扫描后会弹出提示输入金额的界面，需要人工输入金额，点击确认后才能继续输入密码流程。
（b）二维码收款设置金额，扫描后仍会弹出提示付款界面，需要人工点击付款按钮后才能继续输入密码流程。
由于微信不支持免密支付，所以输入密码流程也无法省略。通过抓包对比发现，两种二维码收款方式的流程类似，不存在简化流程。
还有一种微信支付流程是商家扫描付款方二维码，该流程支持付款方离线支付，付款方即使在无网络信号情况下也可以完成支付，对付款方用户感知无影响，故本文分析不涉及该场景。
通过抓包分析，微信支付流程是采用基于HTTP协议的短连接进行交互，一次短连接包含TCP建链，HTTP POST和200 OK响应交互，然后发起TCP链路释放。如下是在扫描二维码收款后的两个TCP短连接的流程。
从基站侧Log统计整理具体支付流程（微信版本V6.7.3）如下。
2.1HTTP报文
（1）扫码HTTP时延305ms（有时候是一次短链接）
.jpg)
图 2-1 扫码HTTP报文
（2）输入金额HTTP时延1331ms
.jpg)
图 2-2 输入金额HTTP报文
（3）输入密码HTTP时延1165ms
.jpg)
图 2-3 输入密码HTTP报文
后面两步时延大的原因为，增加了三次握手，而且三次握手之前有个300ms左右的UE处理时间。
2.2TCP报文流程
每个动作之前都会有一个三次握手；输入金额、密码后也会有一个三次握手；
（1）扫码TCP
.jpg)
图 2-4 扫码TCP报文
（2）输入金额TCP
.jpg)
图 2-5 输入金额TCP报文
（3）输入密码TCP
.jpg)
图 2-6 输入密码TCP报文
2.3报文大小及相关时延统计
.jpg)
3微信支付影响因素分析
用连续三周的微信支付日数据，与日常KPI指标进行了关联对比，进一步评估影响微信支付的因素。
3.1质差与非质差小区对比
相比于支付正常小区，支付失败的质差小区情况如下：
（1）微信支付失败时的RSRP比支付正常的RSRP低2~3dB ，支付失败RSRP小于-105dBm的占比绝对值高2%左右。
.jpg)
图 3-1 支付小区RSRP分布
.jpg)
图3-2 RSRP小于-105dBm的占比
（2）平均路损高2~3dB，PL大于120的占比绝对值高2~3%，平均TA高1~2，TA覆盖距离远0.1km左右；
.jpg)
图 3-3 平均路损
.jpg)
图 3-4 路损大于120dB的占比
.jpg)
图 3-5 平均TA
.jpg)
图 3-6 TA覆盖距离
（3）上行重传率绝对值高2~3%；
.jpg)
图 3-7 上行数据重传率
（4）UE功率余量小于等于-6的占比绝对值高2~3%；
图 3-8 UE功率余量≤-6的占比
（5）载波平均噪声干扰高2~3dB；
.jpg)
图 3-9 闲时载波噪声干扰
（6）上行PRB利用率绝对值高2~3%。
.jpg)
图 3-10 上行PRB利用率
（7）PUSCH DCI0 DTX 比例，质差小区比例12%，正常小区8%，质差小区比正常小区绝对值高4~5%。
.jpg)
图 3-11 PUSCH DCI0 DTX比例
（8）PUSCH SINR小于10的 比例，质差小区42%左右，正常小区35%左右，质差小区比正常小区高5~7%。
.jpg)
图 3-12 PUSCH SINR小于10比例
（9）Msg3检测成功比例，质差小区75%左右，正常小区85%左右，质差小区比正常小区高7~10%。
.jpg)
图 3-13 Msg3检测成功比例
3.2支付失败率与KPI的变化趋势
质差小区支付失败率随KPI变化趋势：
（1）上行干扰
微信支付失败同NI强相关。支付失败率随NI的增加而增大，在NI>-105dBm后，支付失败率有明显的抬升；
.jpg)
图 3-14 微信支付失败率与NI关系
（2）容量
微信支付失败受下行负荷影响不明显，上行在PRB利用率>70%的极高负荷情况下，支付失败明显变差。支付失败率受下行PRB利用率影响不明显，随上行PRB利用率的升高而增大，在上行PRB利用率>70%后，支付失败率有抬升；
因此按照集团的扩容门限可满足。
图 3-15 微信支付失败率与下行PRB利用率关系
.jpg)
图 3-16 微信支付失败率与上行PRB利用率关系
（3）覆盖
微信支付失败同覆盖强相关。整体支付失败率随着支付失败时RSRP的变差而增大。
.jpg)
图 3-17 微信支付失败率与RSRP关系
支付失败率随服务小区RSRP的平均值小于-105的占比的增加而增大，在该指标大于40%后，支付失败率开始抬升。
.jpg)
图 3-18 微信支付失败率与RSRP小于-105dBm的占比关系
（4）上行链路质量
微信支付失败同上行链路质量强相关。
支付失败率随PUSCH SINR <10的比例的增加而增大， PUSCH SINR <10的比例大于50%开始，支付失败率明显抬升。
.jpg)
图 3-19 微信支付失败率与PUSCH SINR <10的占比关系
Msg3检测成功比例的小于65%后，支付失败率抬升。
.jpg)
图 3-20 微信支付失败率与Msg3检测成功比例的占比关系
PUSCH DCI0 DTX比例大于20%后，支付失败率抬升。
.jpg)
图 3-21 微信支付失败率与DCI0 DTX比例的占比关系
（5）传输
微信支付失败同传输暂无明显相关性。
由于支付失败的影响因素是多维度，如果将传输的指标和支付失败率进行关联分析，只能从宏观上大致看趋势和相关性，无法给出准确的定量结果。
分析某市的支付失败小区与传输的丢包和时延关系，传输基本没有丢包，从传输时延的角度统计，支付失败的小区平均传输时延（14.48ms）与支付成功的小区平均传输时延（14.12ms）基本相当，未发现明显的相关性。
.jpg)
分析另一地市的支付失败小区与传输的丢包和时延关系，暂未发现明显的相关性。
.jpg)
3.3微信支付影响因素小结
综上所述，微信支付质差小区同正常小区相比，存在上下行覆盖差、干扰高以及上行链路质量差等现象。
对于下行覆盖，支付失败质差小区在平均RSRP更低、RSRP>-105dBm的比例更高、TA覆盖距离更远、支付失败时的RSRP更低等。
对于上行覆盖差小区表现为，PL > 120的占比较高，实际路测中有一种现象，PL突然升高，导致上行出现大量重传，Bler升高到30%以上，导致时延变大。
对于NI高的小区，也是微信支付失败率高的主要小区。
对于上行链路质差主要同三个指标相关，即Msg3的检测成功率、PUSCH SINR <10dB的比例（基站侧上行PUSCH有调度的TTI的SINR）和PUSCH DCI0 DTX比例（基站发送了DCI0，但是在相应的PUSCH的位置上没有收到数据），通过大数据分析，大多数的质差小区都存在这三个指标较差的现象。
因此，从上述分析来看，微信支付高失败率的原因主要是上行链路质量差，降低微信支付失败率的问题从网络优化的角度可以转换成提升上行无线链路质量的问题。
微信支付业务质量提升
4.1质差小区定界
从故障、告警、传输、覆盖、干扰等多个维度综合判断，初步定界方法如下：
.jpg)
4.2覆盖优化
良好的无线覆盖是保障移动业务感知的重要前提，也直接影响到微信支付的成功率。涉及到的覆盖问题主要表现为三个方面：弱覆盖、越区覆盖和导频污染。
现场可以基于路测、MR、投诉、CQT等数据，精准定位问题区域，也可以通过QM工具来梳理覆盖问题小区，进行覆盖问题排查。
1)对于TA过大、PL过大的小区，可以考虑压天线，收缩小区的覆盖半径，改善覆盖质量（PL即路损，基站发射功率 - 终端接收功率即为路损，路损越大链路质量越差。）；
2)对于TA适量、PL过大的小区，可以考虑深度覆盖不足的因素，需提升深度覆盖质量。
3)如果现场有NETMAX工具的话，则可以用该工具统计覆盖质差小区，然后与感知质差小区列表进行匹配分析；
4)还可以通过QM获取覆盖问题小区，再与微信支付失败率高的小区进行关联，针对具体的覆盖问题进行对应的RF优化。
4.3干扰优化
LTE系统在本小区内不存在同频干扰，干扰主要来自于使用相同频率的邻小区。系统内的干扰主要是用户间干扰、PCI 规划不当等带来的PCI冲突、mod3干扰等。系统外的干扰主要是外部一些民用设备带来的干扰。以上各种干扰都会对LTE系统网络性能造成严重的影响。系统外的干扰处理需要多方面的资源协调解决。
干扰将直接影响支付业务质量，下行干扰的主要解决方法如下：
1)PCI规划和自优化，避免PCI冲突、mod3干扰；
2)覆盖控制，避免大量重叠覆盖；
3)提升主服务小区信号，降低干扰信号强度。
对于上行干扰，如果是外部干扰源导致NI过高的小区，主要解决方法如下：
1)如果现场有扫频可以确定干扰源的，尽量排除干扰源的影响；
2)如果无法排除干扰源的，小区同方向若为多载波组网，可以考虑调整不同小区间的频点优先级。如果为单载波，可以根据干扰源影响的RB数和位置，通过优化【PRB随机化偏置】，改变小区宽带分配的起始RB位置，达到减小干扰影响的目的。
4.4容量优化
网络负荷高低和在线用户数量多少在一定程度上有影响，通过检测无线网络PRB资源利用率、RRC有效连接用户数量，结合扩容、负荷均衡的方法，避免小区高负荷，从而提升业务感知质量体验。
4.5版本性能及其他参数优化
.jpg)
结束语
微信支付已经渗透于我们生活的方方面面，在一定程度上影响公司移网业务的口碑，而针对微信支付业务的建模分析，及其优化提升方法的研究，是互联网浪潮下我们进行的一次大胆探索。微信支付业务成功率的优化提升，既与传统的优化有关联，又需要结合IT的思维进行全程全网的分析，判定主要影响因素并予以优化。本文通过分析，确认了微信支付失败率与上行无线链路质量的强相关性，提出了一系列改善上行无线链路质量的方法，为后续针对微信支付失败率高的卡顿小区的优化确立了快速分析定位方法，提升了优化效率。
参考文献
1、W. Richard Stevens 《TCP/IP详解》 机械工业出版社
2、上野·宣 《图解HTTP》 人民邮电出版社
3、朱明程, 王宵峻 《网络规划与优化技术》 人民邮电出版社
4、许书君，程战 《移动通信技术及应用》 西安电子科技大学出版社
5、张新程，周晓津 《LTE空中接口技术与性能》 人民邮电出版社
