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简介：这份PPT资料围绕爱立信5G-KPI体系展开，面向5G网络优化工程师、运营商运维人员及通信专业学习者，帮助其建立从单站验证到全网优化的量化评估框架。内容覆盖接入性、保持性、移动性、完整性等维度，梳理NR NSA与NR SA统计指标体系，并涉及路测KPI、簇优化、全网优化、5G驻留时长占比、无线覆盖率、上下行速率达标率等关键参数，同时区分发展期、成熟期NSA与成熟期SA的终端关注重点。资源包共1个文件，为pptx演示文稿，大小约450KB，结构紧凑，适合直接用于培训讲解或自学查阅。目前已有143人学习下载，读者可借此快速掌握KPI在网络优化中的位置、各类指标定义与目标值，为网络规划、建设与维护提供可量化的参考方向。

1. 爱立信5G-KPI体系到底在量什么：从NSA到SA的指标断层

做5G网络优化的人，绕不开爱立信这套KPI体系。原因很直接：现网里爱立信的基站占比高，而它定义的KPI口径和华为、中兴不完全一样，同一张网里混着不同厂商设备时，如果你不搞清楚爱立信这套指标怎么算、从哪个计数器取、在NSA和SA下有什么差异，优化报告就会变成玄学——指标看着涨了，用户感知没变；或者两个团队拿同一段路测数据，得出相反的结论。

爱立信5G-KPI体系本质上是一套从底层计数器（counter）到高层指标（KPI）的映射规则，覆盖接入性、保持性、移动性、可用性、完整性和能效几大类。它要解决的问题是：把NR小区里海量的测量事件、信令流程和资源状态，收敛成几十个能反映网络健康度的数字。适合谁看？做日常KPI监控的网优工程师、做NSA/SA组网对比的规划人员、以及需要把爱立信指标映射到自研平台的数据开发。这篇不堆公式，而是把体系拆开，告诉你每个指标从哪来、参数怎么设、NSA和SA下哪些指标会突然失真。

2. 接入类KPI：从随机接入到RRC连接建立的成功率拆解

2.1 接入类KPI的计数器来源与计算口径

爱立信接入类KPI的核心是几个成功率：RRC连接建立成功率、NGAP连接建立成功率（SA下）、随机接入成功率。这些指标不是凭空算的，底层依赖一组PM计数器。以RRC连接建立成功率为例，分子通常是pmRrcConnEstabSucc，分母是pmRrcConnEstabAtt，但要注意这个计数器在NSA和SA下的触发点不同。

NSA下，UE先连LTE锚点，NR只是辅节点，RRC连接建立走的是LTE侧，NR侧的RRC连接建立尝试数几乎为零。所以你在NSA网络里看NR的RRC连接建立成功率，要么没数据，要么是爱立信把LTE侧的成功率映射过来的。SA下才是真正的NR RRC连接建立，计数器才有效。

随机接入成功率更细，分Msg1和Msg2。爱立信计数器里pmRaAtt和pmRaSucc分别对应尝试和成功，但Msg1的尝试数在竞争性随机接入和非竞争性随机接入下要分开看。非竞争性随机接入（比如切换触发的）成功率通常很高，如果整体随机接入成功率掉，先看竞争性随机接入的pmRaAtt是不是涨了。

提示：NSA下不要直接拿NR的接入类KPI做考核，先确认锚点侧指标是否正常，否则会误判。

2.2 用Python拉取并计算RRC连接建立成功率

实际工作中，KPI数据一般从网管导出CSV或通过API拉。下面这段代码演示从CSV读取爱立信PM计数器并计算RRC连接建立成功率，同时区分NSA和SA场景。

import pandas as pd # 读取网管导出的PM计数器CSV，假设列包含：cell, scenario, pmRrcConnEstabAtt, pmRrcConnEstabSucc df = pd.read_csv("ericsson_pm_counters.csv") # 过滤掉尝试数为0的行，避免除零 df = df[df["pmRrcConnEstabAtt"] > 0].copy() # 计算RRC连接建立成功率 df["rrc_estab_succ_rate"] = df["pmRrcConnEstabSucc"] / df["pmRrcConnEstabAtt"] # 按NSA/SA场景分组看均值 summary = df.groupby("scenario")["rrc_estab_succ_rate"].agg(["mean", "min", "count"]) print(summary) # 找出成功率低于95%的小区 bad_cells = df[df["rrc_estab_succ_rate"] < 0.95] print(bad_cells[["cell", "scenario", "rrc_estab_succ_rate"]])

逻辑说明：先过滤尝试数为0的行，因为爱立信在无尝试时计数器可能为0或空，直接除会报错。scenario列用来区分NSA和SA，如果你导出的数据没有这个列，需要根据小区配置手动打标。参数上，成功率阈值95%是常见门限，低于这个值就要查随机接入或核心网侧问题。注意pmRrcConnEstabSucc在爱立信定义里可能包含重建立，如果你只想要初始连接建立，得用pmRrcConnEstabSuccInit这类更细的计数器，具体看网管版本。

2.3 接入类KPI的常见参数设置

爱立信接入类KPI受几个参数直接影响：raResponseWindowSize、preambleTransMax、msg3DeltaPreamble。这些参数在基站侧配置，改之前要评估覆盖。比如preambleTransMax设太大，随机接入尝试数会涨，成功率可能被拉低；设太小，边缘用户接不进去。常见做法是默认值不动，只在特定场景（如高铁、室内分布）微调。

NSA和SA的接入参数还有差异：SA下NR要独立完成随机接入和RRC建立，对raResponseWindowSize更敏感；NSA下NR辅节点添加的随机接入走的是另一套流程，参数影响没那么直接。如果你在做NSA向SA迁移，接入类KPI会有一个断层，不是网络变差了，是口径变了。

3. 保持与移动性KPI：掉线率、切换成功率和NSA/SA的差异

3.1 掉线率与切换成功率的计数器映射

保持类KPI里最重要的是掉线率（Drop Rate）和切换成功率（Handover Success Rate）。爱立信掉线率的分子通常是pmRrcConnRelAbnormal，分母是pmRrcConnRelNormal + pmRrcConnRelAbnormal。但NSA下，NR侧的掉线可能被算到LTE锚点侧，NR自己的掉线率看起来很低，实际用户已经断了。

切换成功率分Xn切换和NG切换。SA下NG切换（核心网参与）的计数器是pmNgHandoverAtt和pmNgHandoverSucc；Xn切换是pmXnHandoverAtt和pmXnHandoverSucc。NSA下NR辅节点变更走的是pmSecondaryNodeChangeAtt这类计数器，和SA的切换不是一回事。

移动性KPI还要看切换准备成功率、执行成功率、以及切换中断时间。爱立信有个pmHandoverInterruptionTime计数器，能反映切换过程中用户面中断的时长，这个指标在SA下更关键，因为SA没有LTE锚点兜底。

3.2 用表格对比NSA与SA下保持类KPI的口径差异

这张表是排错时的对照卡。如果你从NSA网络切到SA网络做优化，发现切换成功率突然掉了，先看是不是把NSA的辅节点变更算成了切换失败。爱立信在SA下对NG切换的统计更严格，失败原因也更多，比如核心网侧NGAP原因值。

3.3 切换参数怎么调：A3门限与时间迟滞

爱立信切换参数里最常动的是A3门限（a3Offset）和时间迟滞（timeToTrigger）。A3门限决定邻区比服务小区好多少才触发切换，时间迟滞决定这个条件要持续多久。设太小，乒乓切换多，切换成功率可能虚高但用户感知差；设太大，切换不及时，掉线率涨。

常见做法：密集城区a3Offset设2-3dB，timeToTrigger设320ms；高铁场景a3Offset设1-2dB，timeToTrigger设160ms甚至更低，让切换更快。SA下还要考虑beam切换，爱立信有beamSwitchThreshold这类参数，和小区级切换是两套逻辑。

注意：改切换参数前先导出基线KPI，改完至少观察24小时，因为切换指标有滞后性，短时间看不出问题。

4. 可用性与完整性KPI：小区可用率、E-RAB/DRB建立和吞吐量

4.1 小区可用率与DRB建立成功率

可用性KPI里，小区可用率（Cell Availability）是基础。爱立信计数器pmCellAvailDur和pmCellTotalDur的比值就是可用率。这个指标掉，通常是传输断、硬件故障或小区退服。NSA下还要看锚点小区可用率，因为锚点断了NR也用不了。

完整性KPI里，SA下看DRB建立成功率（pmDrbEstabAtt/pmDrbEstabSucc），NSA下看E-RAB建立成功率（LTE侧）。DRB建立失败常见原因有：核心网拒绝、资源不足、UE能力不匹配。爱立信在SA下对DRB的QoS流统计更细，一个UE可能有多个DRB，成功率要按QoS流分别算。

4.2 吞吐量KPI的采集与计算

吞吐量分上行和下行，爱立信计数器有pmPdcpVolDlDrb、pmPdcpVolUlDrb（SA）和pmPdcpVolDlSrb等。计算平均吞吐量时，要用总字节数除以传输时间，注意单位是kbit还是Mbit。

# 计算下行平均吞吐量（Mbps） df["dl_throughput_mbps"] = (df["pmPdcpVolDlDrb"] * 8) / (df["pmPdcpTimeDlDrb"] * 1000) # 过滤掉传输时间为0的行 df = df[df["pmPdcpTimeDlDrb"] > 0] # 按小区看下行吞吐量分布 throughput_stats = df.groupby("cell")["dl_throughput_mbps"].describe() print(throughput_stats)

逻辑说明：pmPdcpVolDlDrb单位通常是kbit，乘8转成kbit再除时间。pmPdcpTimeDlDrb单位是秒还是毫秒要看网管定义，爱立信一般是秒，所以乘1000转毫秒。参数上，如果吞吐量低，先看是不是PRB利用率高、MCS低、或者BLER高。SA下还要看波束赋形是否生效，NSA下看LTE锚点是否成为瓶颈。

4.3 NSA与SA下吞吐量KPI的差异

NSA下用户面数据可以走NR也可以走LTE，爱立信有split bearer的统计。如果你只看NR侧的pmPdcpVolDlDrb，会低估实际吞吐量，因为部分数据走了LTE。SA下所有数据走NR，统计更干净。做NSA/SA对比时，要么统一口径，要么分开看。

另外，SA下上行增强（如SUL）会影响上行吞吐量统计，爱立信有pmPdcpVolUlDrb和pmPdcpVolUlSul分开的计数器。如果你发现SA上行吞吐量比NSA低，先确认SUL有没有配、UE支不支持。

5. 避坑与排查：爱立信5G-KPI体系里最容易翻车的5个地方

5.1 现象：NSA下NR接入类KPI全为0

原因：NSA下NR不独立建立RRC连接，接入类计数器不触发。 解决：NSA场景下看LTE锚点的接入KPI，NR侧只看辅节点添加成功率。

5.2 现象：SA切换成功率突然掉到80%以下

原因：可能把NG切换和Xn切换混在一起算，或者核心网侧NGAP原因值异常。 解决：分开统计pmNgHandoverSucc和pmXnHandoverSucc，查NGAP失败原因。

5.3 现象：吞吐量KPI和路测结果对不上

原因：计数器统计的是PDCP层，路测是应用层，中间有RLC重传和调度延迟。 解决：用PDCP层吞吐量做趋势对比，不要和Speedtest绝对值对齐。

5.4 现象：小区可用率100%但用户投诉断网

原因：可用率只看小区是否退服，不看核心网或传输是否丢包。 解决：结合pmNgapConnEstabFail和传输侧计数器一起看。

5.5 现象：改完A3门限后切换成功率涨了但掉线率也涨了

原因：切换太激进，UE在弱覆盖下频繁切换，切换成功但很快掉线。 解决：同时看切换成功率和掉线率，用pmHandoverInterruptionTime辅助判断。

6. 把KPI体系用起来：从单点指标到端到端验证的一个习惯

爱立信5G-KPI体系不是拿来看单个数字的，是要串起来用的。我自己的习惯是：每天早上先看小区可用率和RRC连接建立成功率，这两个是底线；然后看切换成功率和掉线率，判断移动性有没有问题；最后看吞吐量和PRB利用率，定位容量瓶颈。NSA和SA分开看，不要混在一张报表里。

验证一个优化动作有没有效，不能只看一个KPI。比如你调了A3门限，切换成功率涨了，但掉线率也涨了，那这个调整就是失败的。我一般会做一个简单的端到端检查表：

这个表不是万能的，但能帮你快速定位是接入、保持、移动还是容量问题。最后说一个血泪经验：爱立信的计数器定义在不同网管版本里会变，升级后一定要重新对一遍口径，别拿旧脚本直接跑新数据。希望帮到你。

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