全州縣無線網絡優化中大數據的應用

翁娟

隨著網絡技術的快速發展和普及，終端設備和無線網絡用戶數量激增，網絡負載呈爆炸性增長趨勢。在大數據應用時代的背景下，網絡提供商尋求使用大數據分析技術在無線網絡優化方面尋求突破成為熱點問題。本文主要介紹了大數據下網絡優化的優勢，以全州縣作為案例進行了研究分析，首先分析出了該地區無線網絡存在的問題，將MR指標與實際路測的情況進行對比得出數據，找出該地區無線網絡的問題所在，對于不同的問題分別提出對應的方案策略，統計最終實施的效果，利用大數據對無線網絡進行合理的優化能夠大大提升網絡效果，促進網絡的發展。

網絡優化;大數據;項目評價

1 引言

1.1 項目的背景

無線網絡已經進入到了我們生活中的方方面面，我們顯然已經無法離開網絡而存在，而隨著生活的進步，無線網絡的不斷優化也變得尤為重要。傳統的網絡優化數據采集主要是利用路測的方式，而隨著時代的發展，大數據也逐漸的被應用到各個行業當中，在通信行業中也不例外，大數據具有數據收集全面，信息量大能夠及時準確進行分析的特點，這一特點也適用到網絡優化當中。采用MR大數據對無線網絡情況進行分析，匯總數據更加能夠了解全面的網絡情況，進而提升人們對于網絡的運用，讓更多人體驗到快速的網絡發展。

1.2 項目目的與研究意義

傳統的網絡優化采用的是路測的手段，主要是定點數據的收集，包括DT和CQT的收集方式，但是這種傳統的收集方式存在著很多的弊端，比如說收集到的數據只能夠反映部分的情況，對于整體的情況在分析的時候可能會存在偏差。而采用MR分析技術進行樣點的收集，利用大數據能夠更加準確的得出更全面的數據，得出整體性的分析，使得結果更加合理全面，對于網絡優化具有更重要的意義，本文研究了根據具體案例提高MR的覆蓋率，達到目標值要求，使得大數據利用得到優化，最終提升無線網絡的應用。

1.3 研究的內容

本文研究了全州縣的無線網絡優化的課題，主要是在MR大數據的基礎上進行了優化改進，找到了影響網絡優化的關鍵因素，提出了MR的指標和實際的路測情況進行比較分析，找到了主要的原因，并且進行了分析，找尋方案來改善不足，對方案及時的進行實施，最終將優化后的結果進行驗收。

1.4 研究的方法

本文主要采用的方法主要分為三種，案例分析法、統計分析法與定性與定量分析法。

2 大數據在無線網絡優化中的應用

2.1 大數據分析概念

大數據分析對于快速發展的社會具有重要的意義作用，它能夠有效的儲存、分析大量的數據，比以前的數據分析方式有著很明顯的優勢。對于一些企業來說，在進行一項項目研究的時候總是需要大量的數據對比分析，才能夠得出結論，建立正確的方案，這時候大數據分析手段就顯得尤為重要。利用大數據分析能夠在最快的時間內從大量的數據中挑選出關鍵的數據進行分析處理，因此大數據技術也在眾多的企業中得到應用發展，為企業提供了更高質量的保證。大數據被定義為能夠儲存、獲取、分析和管理超大規模的數據，其能力遠遠超越了傳統的數據庫范圍，一般大數據具有大齡數據規模、數據類型多種多樣、數據流轉迅速以及價值密度低這四個特點。

對于“大數據”而言，需要處理新的模型以具有更強的決策，洞察力和流程優化功能，以適應龐大，高增長率和多樣化的信息資產。大數據技術的戰略意義不是掌握巨大的數據信息，而是專業地處理這些有意義的數據。從技術上講，大數據與云計算之間的關系與硬幣的正面和背面一樣密不可分。大數據不能由單臺計算機處理，必須使用分布式體系結構的計算機。它的特點是對海量數據進行分布式數據挖掘。但是它必須依靠云計算的分布式處理，分布式數據庫和云存儲以及虛擬化技術。隨著云時代的到來，大數據也吸引了越來越多的關注。分析團隊認為，大數據通常用于公司創建的大量非結構化和半結構化數據，將這些數據下載到關系數據庫進行分析時會花費大量時間和金錢。大數據需要特殊的技術來有效處理大量的數據。適用于大數據的技術，包括大規模并行處理（MPP）數據庫，數據挖掘，分布式文件系統，分布式數據庫，云計算平臺和可伸縮存儲系統。

2.2 無線網絡優化手段發展和演進

作為第四代移動信息系統，4G通信技術是對3G技術的更好改進。與3G通信技術相比，4G通信技術具有更大的優勢。良好的組合可以使圖像的傳輸速度更快，并使傳輸的圖像看起來更清晰。4G通信技術在智能通信設備中的應用使用戶可以更快地訪問Internet，速度高達100M。在4G移動通信技術的背景下，各種通信工具顯然更加靈活，通信方式種類更多。例如，它不再局限于傳統的語音通信模式，而是具有新的視頻通信模式。對于通信網絡終端服務來說，這是一個完美的過程。為了反映通信方法的靈活性，可以在不受時間和空間等環境限制的情況下，隨時隨地部署這種高度智能的通信模式?；诖斯δ?，4G通信技術還可以將手機與多媒體平臺和計算機上的所有功能連接起來，從而使手機用戶僅依靠一部手機即可實現更多類型的通信方法，從而使人們的社交活動發生了變化。提高效率，社交內容變得越來越令人興奮。這也為后續的項目設計和評估奠定了堅實的理論基礎。

無線網絡優化是隨著互聯網的普及和移動終端設備的快速發展而逐漸被提及的概念。對于無線網絡來說，其中數據的收集是重要的一部分。有效的對數據進行收集，能夠有效的貫徹到“提網速，降網費”的理念。一般用戶可能使用的為無線網絡，但是移動網絡中運用到了LTE的階段，利用LTE的基站，能夠有效的使得網絡數據通過無線網絡，能夠有效的接入智能終端。而使用者可以通過LTE擁有更多業務，也能夠根據客戶的需求來選擇對應的特定服務，更能夠滿足客戶的需求，提高大家對移動網絡的滿意度。但是，在優化網絡也遇到了一定的困難，比如說對于一些偏遠地方存在信號弱，或者在一些小區存在信號干擾等問題。因此，對于LTE的網絡，需要更好的來完善切換關系。所以說想要對數據有效的提升才能夠更好的收集好的數據進行利用分析。一般來說，在傳統的無線網絡優化方法中，網絡認知應被視為靜態情況。僅當出現諸如運營商的部署甚至用戶投訴之類的情況時，才能真正理解無線網絡的準確性。然而，目前人們尚未對無線網絡優化過程中的效率給予合理的關注。普通用戶通常使用無線網絡，當移動網絡發展到LTE級別時，可以通過無線網絡空中接口實現整個網絡數據服務，然后可以訪問智能終端。因此，在優化無線網絡的過程中，在級別上避免同信道干擾將變得越來越困難。在過去的網絡優化中，僅通過調整單元邊界很難應對負載變化。因此，為了減少系統干擾，需要改善切換關系。面對異構網絡的網絡，如果還使用先前的鄰域關系進行優化，那么這是不符合系統更改的解決方案。因此，必須加強數據分析效率的提高，使數據分析更加準確。

網絡優化是一個長期的過程，貫穿網絡開發的整個過程。只有不斷提高網絡質量，我們才能獲得移動用戶的滿意并吸引和發展更多的用戶。在日常網絡優化過程中，可以通過OMC和驅動器測試發現問題。網絡優化的前提是要做好數據的收集和分析。數據收集包括交通統計數據收集和路測數據收集。通過路測設備收集路測數據，以定性，定量和定位檢測無線下行鏈路覆蓋范圍切換，質量狀態等，并通過無線資源的地理調查，確認網絡當前狀態與網絡狀態之間的差異。然后，分析通過路測收集到的數據，例如測試路線的地理位置信息，每個基站在測試路線區域中的位置以及基站之間的距離等，每個點的場強分布頻率點，覆蓋范圍，接收信號的質量，Layer3消息的切換情況和解碼數據等，找出問題并解決。為了有效地解決網絡優化問題，各制造商已經開發了用于網絡優化的輔助分析工具，可以用作流量分析和診斷分析的工具。

2.3 無線網絡優化分析大數據的優勢

進一步熟悉當前的無線網絡，充分了解無線網絡終端的用戶類型及其行為偏好，并注意優化無線網絡資源分配。利用對無線網絡用戶行為偏好的理解，可以實現大數據的應用，從而確保大數據的運行效果，提高用戶性能，優化數據利用率。在預測網絡用戶的行為的過程中，通?；诋斍跋嚓P用戶的行為偏好數據進行全面的研究。來自不同級別的有關用戶行為偏好信息的大數據統計信息可以使信息記錄更加詳細。關于將來某些用戶的行為，可以使用合理的數據進行合理的預測。

3 全州縣無線網絡優化設計

3.1 全州縣簡介概況

全州縣緊鄰湖南省，屬于廣西的東北部地區，與桂林市相距大約125公里。全州縣的地理位置比較重要，有著廣西北大門的稱呼。全州縣占地面積約為4021平方公里，人口數達到了77.8萬，它有著兩千多年的歷史，是重要的交通等樞紐地，屬于桂林市占有面積最多，然后人口最密集的地區。所以全州的網絡通訊也尤為重要。

3.1.1 全州縣農村網絡覆蓋現狀

全州縣農村網絡覆蓋截止到2018年已經存在了386個LTE基站，這些基站有效的提高了全州縣的網絡問題，但是由于全州縣中有些地區屬于地理位置不太優越，并且經濟較為落后，所以很多地方的網絡覆蓋信號還比較弱。

3.1.2 無線網絡現狀分析

通過調查研究發現全州縣某些農村LTE MR的覆蓋率還比較低，不能夠達到預想值。無線網絡現在已經急需傳入到各家各戶當中，但是目前來說雖然無線網絡發展的較為迅速，滿足了廣大用戶的需求，但是在一些偏遠地方由于一些原因還是無法達到網絡順暢的目標，但是任何地方的無線網絡平臺發展已經是刻不容緩的一件事情。

3.1.3 現網優化手段存在的問題

優化現在雖然擁有了很多的手段，但是仍然存在著一些問題，例如說隨著網絡的不斷發展，網絡的覆蓋率也越來越高，越來越多的用戶使用到了無線網絡，這也就帶來了較大的承載量，越來越大的數據信息也就是會有越來越大的分析難度，不能夠滿足精準定位等功能。另外，這些數據對于時間和空間領域有著較顯著的差異，也使得優化增加了難度。無線網絡存在著布置以及數據結構的差距，將數據全部整合到一個平臺上較為困難。而且，數據較為零散，管控的策略比較落后，使用者所使用的設備種類不同且使用內容量多種多樣，數據龐大且復雜，分析較為不便。

3.2 各項大數據關鍵數據分析及要因確認

3.2.1 某區域農村MR指標與實際路測情況對比分析和預測思路

2018年村的MR覆蓋率較弱，期望目標值中農村的LTE-MR覆蓋率需要高于90%，但是實際情況卻不太樂觀。截至到18年2月份平均值僅為85.1%，離目標值還存在著一定的差距。對全州縣的各鄉鎮進行數據統計得出如下表數據：

通過表中找出覆蓋率弱的地區小區進行更進一步的分析，分析得出這些地區大部分在高山、低估或者是比較偏遠的山村里。通過調查猜測這些地區可能因為地理位置和經濟狀況的原因影響著LTE-MR的覆蓋率。

3.2.2 關鍵影響因素分析

通過進一步的分析，小組研究人員總共探究了7個末端的原因，分別是以下7點：

（1）發電及時率低;檢測了各站點的及時率是否能夠達標。

（2）各個站點間距過大;檢查各個基站之間的最小距離。

（3）天線掛高的問題;檢查天線是否可以有掛高的提升空間，天線是否存在阻礙物等;

（4）天線使用時間是否超過了規定要求;

（5）駐波的故障出現的處理率比較低;

（6）傳輸的成環率比較低;

（7）維護的人員量不足;

通過對這7個因素進行分析，總共得出了3條主要的原因分別為：發電及時率低、站點間距過大以及天線相對掛高低。

3.3 項目方案

3.3.1 保電方案、縮小站間距方案、天線抬升

針對3個主要的原因，小組采取了各對應的措施，分別是建立了保電方案、縮小站間距方案以及天線抬升的方案。針對保電方案，總共提出了兩點方案，第一點是增加發電力量，增派代維人員，自留站點的電池要派人進行檢查到期更換;對于鐵塔的站點要是規定給縣鐵塔及時的反饋。第二點對于地區特殊，代維人員無法進行操作這種需要聯系村領導進行溝通;對于站點間距過大的問題，第一個方案是申請增設宏站，第二個方案是對現有的網絡資源進行整合，拆閑補忙;對于天線相對掛高低，采取了方案一建立新的桿塔并且保證其正面不會有阻礙，第二個方案根據實際的測量與后臺的仿真相結合，一旦發現問題的聯系塔工進行調整，并且安排代維人員砍青。

4 項目效果評價

4.1 現場路測及MR覆蓋評價

功過改造之后進行數據調查，發現后幾個月份的農村覆蓋率能夠達到90.22%，明顯的超過了當時90%的目標值，并且覆蓋率值逐漸呈現增長的趨勢。對于LTE覆蓋情況進行了統計發現信號弱的原因占比有原來的82.96%降到了31.11%，明顯體現出工作的有效開展。

4.2 經濟評價

通過改進等一系列措施的提出，部分地區信號弱的情況得到了有效的解決，這同時也帶來了經濟的收益，為經濟的促進提供了重要的價值。對于全州縣的情況來說，通過利用率了舊的站點建立新的站點，總共節約的金額達到了300多萬元，為公司節約了一大筆資金，通過信號的增強讓更多人使用到了快速的流量，也使得日均創收增加了4000多元，為更多的小區提升了流量，增加了收益。

4.3 社會效益

在本次改進方案中，增加了代維人員以及一些貧困村民的協助，這也增加了當地的就業人數，給貧困人員帶來了經濟的收入，促進了當地群眾的和諧，通過發放工資也讓更多的人有了經濟收入，帶領更多的人實現了脫貧的目標。

5 結果與展望

通過在大數據應用的背景下引入無線網絡優化，分析了大數據分析在無線網絡優化中的應用，并以基站網絡異常評估為例來分析無線網絡優化方案?；诖髷祿膽贸绦騺眚炞C大數據。分析技術在網絡優化決策分析和作業部署中起著重要的作用?？傮w來說，利用大數據與網絡的結合能夠有效的提高效率，但是因需要與一些因素相結合來優化網絡，使得網絡數據的結果更加全面準確，更好的滿足客戶的使用。本文以全州縣無線網絡優化研究為起點。通過分析全州縣無線網絡優化的現狀，能夠發現網絡存在的問題。通過分析農村MR指標，比較MR指標與實際路試條件，對指標狀況，站距等數據進行分析，找出當前無線網絡中存在的網絡問題，開展網絡建設。優化需求分析和原因分析，確定解決方案和對策等，并解釋了引入大數據進行網絡分析的必要性。本論文為日后其他省市，州縣大數據在無線網絡上的優化提供了指導意義。

參考文獻

[1]張靚，黃克彬.大數據分析在移動通信網絡優化中的應用[J].數字通信世界.2018（04）.

[2]王小波.探究移動通信網絡中大數據處理的關鍵技術[J].數字技術與應用.2018（02）.

[3]汪敏，廖名揚.大數據分析在移動通信網絡優化中的應用研究[J].通訊世界.2017（02）.

[4]翁銳浩，段新，黃倚霄，王銳.運用大數據技術構建運營商網管數據互聯中心提升網管數據服務能力[J].科技創新導報.2017（03）.

[5]管磊，胡光俊，王專.基于大數據的網絡安全態勢感知技術研究[J].信息網絡安全.2016（09）.

[6]趙夢.基于大數據環境的網絡安全態勢感知[J].信息網絡安全.2016（09）.

[7]張小松，牛偉納，楊國武，卓中流，呂鳳毛.基于樹型結構的APT攻擊預測方法[J].電子科技大學學報.2016（04）.

[8]許汝鵬，崔晶也，關則洛，寧靜，茹剛，聶磊，陳致樑.網優大數據共享架構設計及應用實踐[J].電信科學.2016（04）.

[9]陳科帆，周洪成.電信運營商大數據資源變現模式及策略研究[J].移動通信.2016（01）.

[10]王磊，王西點，程楠.基于大數據技術的智能化無線網絡優化體系[J].電信科學.2015（12）.

[11]付鈺，李洪成，吳曉平，王甲生.基于大數據分析的APT攻擊檢測研究綜述[J].通信學報.2015（11）.

[12]劉毅，劉珂，孔建坤.基于大數據挖掘的LTE網絡規劃研究[J].通信技術.2015（02）.

[13]王元卓，靳小龍，程學旗.網絡大數據：現狀與展望[J].計算機學報.2013（06）.