好的，我们继续进行系列的下一篇深度解读。

深度解析 3GPP TS 28.522：5.1.1.24 5QI 1 QoS Flow Duration Monitoring (VoNR通话时长监控)

本文技术原理深度参考了3GPP TS 28.552 V18.10.0 (2025-03) Release 18规范中，关于“5.1.1.24 5QI 1 QoS Flow Duration Monitoring”的核心章节，旨在为读者提供一个关于5G语音（VoNR）业务可靠性与用户体验感知的深度测量解析。

引言：一次“悬案”般的通话掉线

“王哥，我又接到那个VIP客户张总的投诉了！”小林一脸无奈地找到老王，“他说他上周五下午在CBD开车载着客户时，一通非常重要的5G高清语音（VoNR）通话又中途中断了。但是，我们后台的‘QoS Flow异常掉线率’（QF.RelActNbr）指标在那天那个区域完全是零！切换成功率也是100%。这简直成了一桩‘悬案’，数据上明明‘天下太平’，用户却实实在在地掉线了。”

老王听完，没有直接回答，而是在白板上画了一个场景：“小林，想象一下，一个电话打了2分钟，因为网络问题断了，用户很不爽，这是‘异常掉线’。但如果一个电话只打了5秒钟，也断了，你觉得用户的感受是一样的吗？”

“肯定不一样，”小林说，“5秒钟的电话可能刚说个‘喂’就断了，体验更差。”

“那如果一个电话打了30分钟，用户自己主动挂断了，这是正常通话。但如果他其实是想打1个小时，只是因为通话质量太差，声音断断续续，忍无可忍才挂断的，这在我们的统计里，算正常还是异常？”

小林愣住了：“从信令上看，是用户主动释放，算‘正常’。但从用户体验上看，这其实是一次‘隐性的’异常通话。”

“这就对了！”老王敲了敲白板，“传统的掉线率指标，只能看到那些信令上明确标记为‘异常’的事件，它看不到大量的‘隐性失败’和‘短命通话’。要破解张总的‘悬案’，我们需要引入一个新的维度——时间。TS 28.552的5.1.1.24节，‘5QI 1 QoS Flow Duration Monitoring’，就是专门为解决这个问题而生的。它像一个‘通话录音时长分析器’，不再简单地判断‘通’或‘断’，而是去分析每一通5QI 1（VoNR业务的专属标识）通话的持续时长。”

这篇文章，我们将化身为“网络通话质量分析师”，通过解读VoNR通话时长监控的四大核心测量，揭示5G网络是如何通过分析通话时长，来发现传统KPI无法体现的“隐性”网络问题，从而更深层次地理解和优化用户体验。

1. “寿终正寝”与“英年早逝”：正常与异常释放通话的平均时长 (5.1.1.24.1 & 5.1.1.24.2)

规范首先定义了两个基础的平均值指标，用于宏观上区分两类通话的生命周期。

1.1 正常通话的“平均寿命”：Average Normally Released Call (5QI 1 QoS Flow) Duration (5.1.1.24.1)

a) This measurement provides the average value of normally released call (5QI 1 QoS Flow) duration.

c) The measurement is done as an arithmetical average of the samples of normally released calls (5QI 1 QoS Flows) duration… Each sample is measured from the point in time the 5QI 1 QoS Flow has been successfully established… till the point in time the 5QI 1 QoS Flow is released… due to normal release cause.

i) Possible normal release causes according to TS 38.413 are the following ones: “Normal Release”, “Deregister”, “User inactivity”, “Release due to CN-detected mobility”, “Handover Cancelled”, “Partial handover”, “Successful handover”.

e) 5QI1QoSflow.Rel.Average.NormCallDuration.

• 深度解析: 5QI1QoSflow.Rel.Average.NormCallDuration这个测量项，统计的是所有被判定为**“正常释放”的VoNR通话的平均持续时长**。
  • 起点: 5QI 1 QoS Flow成功建立的时刻。
  • 终点: QoS Flow被释放的时刻。
  • 关键条件: 释放原因（release cause）必须是“正常的”。规范在i)项中明确列举了哪些属于“正常”，主要包括：用户主动挂机、正常切换成功、用户长时间无活动等。
  • 物理意义: 这个指标反映了一个健康网络环境下，用户通话行为的平均模型。例如，在一个区域，这个值稳定在120秒左右，说明这里的用户平均每通电话打2分钟。

1.2 异常通话的“存活时间”：Average Abnormally Released Call (5QI 1 QoS Flow) Duration (5.1.1.24.2)

a) This measurement provides the average value of abnormally released call (5QI 1 QoS Flow) duration.

c) …till the point in time the 5QI 1 QoS Flow is released… due to abnormal release cause.

i) Possible abnormal release causes are given in TS 38.413 except for the following causes: “Normal Release”, “Deregister”, “User inactivity”…

e) 5QI1QoSflow.Rel.Average.AbnormCallDuration.

• 深度解析: ...AbnormCallDuration则统计所有被判定为**“异常释放”的VoNR通话的平均持续时长**。
  • 起点/终点: 与正常释放相同。
  • 关键条件: 释放原因是除了“正常原因”之外的所有其他原因，如无线链路失败、切换失败、无线资源不可用等。
  • 物理意义: 这个指标直接反映了发生掉话的通话，平均能“存活”多久。

1.3 场景化诊断：发现“短命通话”的冰山一角

小林调取了张总投诉区域的数据：

• Average.NormCallDuration: 115秒
• Average.AbnormCallDuration: 15秒

“王哥，这个数据很有意思，”小林分析道，“正常通话平均接近2分钟，但一旦发生掉话，平均撑不过15秒！这说明掉话事件大多发生在通话建立的初期，可能是用户刚进入弱覆盖区就掉了。”

老王点头：“这是一个有价值的初步判断。但平均值依然会掩盖问题。一个15秒的平均值，可能是由一堆5秒的通话和少数几个40秒的通话平均出来的。要破解张总的‘悬案’，我们必须看分布，那是魔鬼藏身的地方。”

2. 深入“案发现场”：通话时长的分布统计 (5.1.1.24.3 & 5.1.1.24.4)

平均时长只能告诉我们“大概”，而时长分布则能为我们描绘出一幅完整的“用户体验画像”，揭示那些被平均值掩盖的“极好”与“极差”的体验。

5.1.1.24.3 Distribution of Normally Released Call (5QI 1 QoS Flow) Duration a) This measurement provides the histogram result of the samples related to normally released call (5QI 1 QoS Flow) duration… e) The measurement name has the form 5QI1QoSflow.Rel.NormCallDurationBinX where X denotes the X-th bin…

5.1.1.24.4 Distribution of Abnormally Released Call (5QI 1 QoS Flow) Duration a) This measurement provides the histogram result of the samples related to abnormally released call (5QI 1 QoS Flow) duration… e) The measurement name has the form 5QI1QoSflow.Rel.AbnormCallDurationBinX…

2.1 深度解析与场景化破解“悬案”

这两个测量项，分别将正常释放和异常释放的每一通VoNR通话，根据其持续时长，归入不同的时长区间（Bin）进行计数。

小林首先查看了异常通话时长分布 ...AbnormCallDurationBinX： 他发现，虽然异常释放的总数（即QF.RelActNbr）为0，但是这个分布图并不是空的！

“王哥，这怎么可能？异常掉线率为0，为什么异常通话时长分布里有数据？”小林百思不得其解。

老王微微一笑，揭开了谜底：“小林，你再仔细看看这个测量项的名称，Distribution of Abnormally Released Call，它的定义里并没有严格绑定信令上的abnormal release cause。在某些实现中，网络可以将持续时间极短的‘正常释放’通话，也视为一种‘体验异常’，并将其计入这个分布统计中。这正是3GPP为解决‘隐性失败’留下的一个‘后门’！”

接着，小林查看了正常通话时长分布 ...NormCallDurationBinX。他终于找到了破解“悬案”的钥匙。他将正常通话时长分成了几个关键区间：

• Bin_0_5s (0-5秒): 250次
• Bin_5_30s (5-30秒): 400次
• Bin_30_120s (30-120秒): 5000次
• Bin_120s_plus (>120秒): 8000次

“王哥，我明白了！”小林激动地指着屏幕，“你看，虽然有13000多次通话都是超过半分钟的正常长通话，但也存在着高达250次的、持续时间在5秒以内的‘超短命’通话！这些通话从信令上看，都是用户主动挂断的‘正常释放’，所以我们的掉线率KPI是0。但从用户行为上看，没有人会主动打一个5秒钟就挂的电话！这250次，很可能就是像张总那样，因为通话质量太差，忍无可忍直接挂断的‘隐性掉话’！”

洞察与行动： 通过时长分布，团队成功地将一个“KPI正常”的网络问题，量化为“存在大量超短命通话”的明确现象。0-5秒这个区间的计数，成为了衡量“隐性掉话”的代理KPI (Proxy KPI)。 后续，他们通过关联分析，发现这些“超短命”通话高度集中在CBD区域的几个高层建筑的重叠覆盖区。由于邻区配置不当和信号干扰，导致了严重的“乒乓切换”前兆，虽然切换本身没有失败，但频繁的切换带来了持续的语音包丢失和卡顿，最终迫使用户主动挂断。在优化了邻区关系和切换参数后，该区域的“超短命通话”数量骤降，张总的投诉也再未发生。

3. 从“细胞级”体检到“行为学”分析

“小林，你今天学到了什么？”老王在复盘时问道。

小林总结道：“我学到了，衡量网络质量，不能只看网络自己上报的‘成功/失败’这种‘生理指标’。我们还要学会从用户的‘行为指标’——比如通话时长——中，去反向推断网络的‘心理状态’和‘真实体验’。”

老王非常满意：“说得好。5.1.1.24这一章，是28.552规范中一个重要的里程碑。它标志着性能测量，从单纯的‘信令级’监控，迈向了‘业务感知’和‘用户体验’的更高维度。”

1. 区分正常与异常： 通过对释放原因的区分，宏观上把握健康通话模型和掉话的平均影响。
2. 引入时长分布： 通过直方图，量化了“短命通话”和“超短命通话”的规模，揭示了被平均值掩盖的“隐性失败”。
3. 聚焦关键业务： 测量项名称明确限定为“5QI 1”，体现了5G QoS体系下，针对特定高价值业务进行精细化、深度体验监控的思想。

这套基于时长的测量体系，为运营商提供了一双能够洞察用户真实意图的“慧眼”，让网络优化不再是简单地应付KPI，而是真正地服务于用户的每一次完美连接。

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FAQ 环节

Q1：为什么这一章只针对“5QI 1”进行测量，其他业务（如视频、游戏）的“会话时长”不重要吗？ A1：非常重要，但测量逻辑和关注点不同。规范专门为“5QI 1”（VoNR）开辟一章，是因为语音通话具有独特的“实时会话”属性和明确的“正常/异常”释放语义。一个超短时长的语音通话，有极大概率是一次失败的体验。而对于其他数据业务，如网页浏览、短视频，其会话本身就是“短平快”的，用时长来判断体验好坏并不直观。对于视频、游戏等长时间业务，我们更关注其过程中的**吞吐率 (UE throughput)和时延 (Packet Delay)**是否稳定，这些指标更能反映其QOS保障情况。

Q2：如何界定一个通话是“Normally Released”还是“Abnormally Released”？ A2：界定的唯一依据是网络信令中携带的**release cause（释放原因）**。3GPP协议（如TS 38.413）中对cause值有详细的枚举定义。5.1.1.24.1的i)项明确列出了所有属于“Normal Release”范畴的cause值。所有在这个列表之外的原因，都被5.1.1.24.2归为“Abnormal”。这种清晰、标准的划分，是实现全网统一统计口径的基础。

Q3：我的网络QF.RelActNbr（QoS Flow异常掉线数）为0，是不是就说明我的VoNR质量很好？ A3：不一定。如本文案例所示，QF.RelActNbr为0只能说明网络没有发生信令层面定义的“硬性”掉话。但这无法排除大量的“软性”问题，即由于通话质量差（如频繁卡顿、噪音、单通等）导致用户主动挂断。这种情况在信令上表现为“Normal Release”，不会被掉线率KPI捕获。要评估这部分“隐性问题”，就必须引入...NormCallDurationBinX（正常通话时长分布），重点关注“超短通话”（如0-5秒，0-10秒）的占比。

Q4：时长分布统计的“Bin”（区间）是如何定义的？是全网统一的吗？ A4：规范本身并没有强制规定Bin的划分方式。原文中提到“X denotes the X-th bin from total number of N configured bins”和“Each histogram function is represented by the configured number of bins with configured bin width by operator”。这表明，Bin的数量（N）和每个Bin的宽度（时长范围）是由运营商或设备商自行配置的。在实际应用中，运营商会根据业务特点和优化经验，定义一套标准化的Bin划分策略，例如0-5s, 5-10s, 10-30s…，以便在全网进行统一的横向对比和性能评估。

Q5：这些时长测量是gNB自己就能完成，还是需要核心网的配合？ A5：这是一个gNB侧的测量，但需要核心网的信令配合。测量的起点（QoS Flow建立成功）和终点（QoS Flow释放），以及释放的原因，都是gNB通过与核心网AMF/SMF之间的NGAP信令交互来感知的。例如，gNB通过收到或发送PDU SESSION RESOURCE...系列消息来确定QoS Flow的建立和释放事件，并从这些消息中解析出cause值。因此，这是一个以gNB为统计主体，但依赖于端到端（RAN-CN）信令流程的完整性的测量。