災(zāi)害情景下通信網(wǎng)絡(luò)指揮調(diào)度方案研究

陸圣師 李振新

摘? 要：隨著信息技術(shù)的快速發(fā)展，通信網(wǎng)絡(luò)在社會(huì)的各方面發(fā)揮著越來(lái)越重要的作用。然而，面對(duì)汛情、臺(tái)風(fēng)、地震、暴雪等自然災(zāi)害時(shí)，通信網(wǎng)絡(luò)卻常常呈現(xiàn)出一定的脆弱性，從而造成長(zhǎng)時(shí)間的通信隔斷和大量的搶修盲區(qū)，加劇了災(zāi)害搶救的難度。因此，本文以中國(guó)移動(dòng)海南公司搭建的應(yīng)急指揮調(diào)度系統(tǒng)為基礎(chǔ)，介紹了系統(tǒng)的整體架構(gòu)、相關(guān)技術(shù)以及應(yīng)用場(chǎng)景。該系統(tǒng)可以有效地解決災(zāi)害情境下通信網(wǎng)絡(luò)的指揮調(diào)度問(wèn)題，優(yōu)化了災(zāi)害搶救流程，減少了搶修時(shí)間，提高了用戶(hù)滿意度。

關(guān)鍵詞：電信? 災(zāi)害? 應(yīng)急指揮? 流程

Abstract： With the rapid development of information technology， communication network plays an increasingly important role in all aspects of society. However， in the face of natural disasters such as flood， typhoon， earthquake， Blizzard and other natural disasters， the communication network often presents a certain vulnerability， resulting in long-term communication isolation and a large number of repair blind areas， which aggravates the difficulty of disaster rescue. Therefore， based on the emergency command and dispatch system built by China Mobile Hainan Company， this paper introduces the overall architecture， related technologies and application scenarios of the system. The system can effectively solve the command and scheduling problem of communication network in disaster situation， optimize the disaster rescue process， reduce repair time， and improve user satisfaction.

Key Words： Telecom; Disaster; Emergency command; Process

隨著智能終端的廣泛普及和移動(dòng)通信市場(chǎng)的快速發(fā)展，人們可以隨時(shí)隨地的通過(guò)移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)獲取、分享、處理、交換信息。然而，各類(lèi)極端天氣、社會(huì)事故、群體事件等都將對(duì)通信網(wǎng)絡(luò)造成重大影響，從而導(dǎo)致部分通信故障，通信服務(wù)能力快速降低。因此，人們對(duì)于災(zāi)害情景下通信服務(wù)能力的穩(wěn)定性、自愈性、可靠性等方面提出了更高要求。在災(zāi)害情境下，通信網(wǎng)絡(luò)的指揮調(diào)度工作主要面臨三個(gè)方面的問(wèn)題：一是由于通信網(wǎng)絡(luò)的部分受損，將會(huì)導(dǎo)致大量的信息隔斷，而信息獲取的不及時(shí)將會(huì)給網(wǎng)絡(luò)搶修工作帶來(lái)困難，如計(jì)劃的制定，信息的反饋等[1];二是通信網(wǎng)絡(luò)中受損網(wǎng)絡(luò)設(shè)備（如通信基站）信息需要進(jìn)行人工的上報(bào)，常常會(huì)出現(xiàn)誤報(bào)，漏報(bào)、重復(fù)上報(bào)的情況，容易造成搶修盲區(qū)和資源沖突;三是災(zāi)害發(fā)生后，政府和公眾對(duì)災(zāi)區(qū)的通信需求快速增長(zhǎng)[2]，同時(shí)話務(wù)量和流量也將出現(xiàn)“噴井式”爆發(fā)的情況，因此在做好搶修工作的基礎(chǔ)上如何保證現(xiàn)有用戶(hù)的通信需求也是運(yùn)營(yíng)商目前亟待解決的問(wèn)題。

為了做好災(zāi)害場(chǎng)景下的通信保障和搶修工作，運(yùn)營(yíng)商必須做好事前、事中、事后三部分的工作[3-5]，通過(guò)事前的準(zhǔn)備工作提前預(yù)知風(fēng)險(xiǎn)，做好資源和人力儲(chǔ)備，保證災(zāi)害發(fā)生時(shí)可以盡快搶修受損基站，減少通信中斷時(shí)間。事中工作需要做到流程化、可視化、可控化、以及程序化，做到可用資源、維修人員、網(wǎng)絡(luò)情況的實(shí)時(shí)更新，以便進(jìn)行資源的統(tǒng)一管理和調(diào)配;事后工作主要是基于各項(xiàng)數(shù)據(jù)對(duì)此次災(zāi)害情境下的應(yīng)急保障工作進(jìn)行量化評(píng)估，分析不足，總結(jié)經(jīng)驗(yàn)，進(jìn)一步優(yōu)化指揮調(diào)度流程。

基于此，本文著手研究災(zāi)害場(chǎng)景下通信網(wǎng)絡(luò)的指揮調(diào)度方案，主要包括災(zāi)害前的危機(jī)預(yù)判，災(zāi)害中的資源調(diào)度，以及災(zāi)害后的量化評(píng)估三個(gè)方面。利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)實(shí)現(xiàn)災(zāi)害場(chǎng)景模擬和預(yù)測(cè);利用粒子群算法實(shí)現(xiàn)災(zāi)害中資源的調(diào)度和方案優(yōu)化;利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)實(shí)現(xiàn)災(zāi)害后的評(píng)估工作，找出不足，優(yōu)化方案?；谝陨先齻€(gè)方面，形成了一套基于大數(shù)據(jù)的科學(xué)的指揮調(diào)度方案，保證了在災(zāi)害場(chǎng)景下網(wǎng)絡(luò)搶修工作的科學(xué)性。

1? 通信網(wǎng)絡(luò)指揮調(diào)度方案

為了能夠做好災(zāi)害場(chǎng)景的應(yīng)急通信保障，開(kāi)發(fā)出一套科學(xué)適用的指揮調(diào)度方案是運(yùn)營(yíng)商的核心工作。本文以中國(guó)移動(dòng)海南公司搭建的面向臺(tái)風(fēng)的應(yīng)急指揮調(diào)度系統(tǒng)為切入點(diǎn)，以時(shí)間階段的形式來(lái)討論該系統(tǒng)的主要架構(gòu)。該系統(tǒng)主要可以分為3個(gè)主要階段：準(zhǔn)備工作階段、保障工作階段、評(píng)估工作階段。

1.1 準(zhǔn)備工作階段

準(zhǔn)備工作階段主要包括收集信息模塊、臺(tái)風(fēng)模擬模塊、以及基站分級(jí)模塊。此階段主要包括兩個(gè)目的：一是針對(duì)未來(lái)可能發(fā)生的突發(fā)事件做準(zhǔn)備，提前預(yù)判風(fēng)險(xiǎn)[6];二是根據(jù)數(shù)據(jù)的分析結(jié)果，提前做好面向?yàn)?zāi)害的資源儲(chǔ)備。該階段的實(shí)施方案流程如圖1所示。

1.1.1 收集信息模塊

在災(zāi)害發(fā)生之前，網(wǎng)管人員需要通過(guò)電信平臺(tái)實(shí)時(shí)的收集相關(guān)數(shù)據(jù)，主要分為3類(lèi)：人力資源數(shù)據(jù)、基站數(shù)據(jù)、以及臺(tái)風(fēng)數(shù)據(jù)。人力資源數(shù)據(jù)主要包括電信人員的分布情況、當(dāng)前可用的資源數(shù)量統(tǒng)計(jì)、可用資源的級(jí)別、以及調(diào)用該資源的準(zhǔn)則。基站數(shù)據(jù)主要包括基站的物理位置，該數(shù)據(jù)主要是指基站的經(jīng)緯度、數(shù)據(jù)量、話務(wù)量以及基站屬性等，該類(lèi)數(shù)據(jù)主要是為基站的重要度分級(jí)做數(shù)據(jù)準(zhǔn)備;臺(tái)風(fēng)數(shù)據(jù)主要包括風(fēng)力、最大風(fēng)速、中心氣壓、移動(dòng)速度、移動(dòng)方向等數(shù)據(jù)。由于該階段采集的數(shù)據(jù)來(lái)自不同的平臺(tái)，粒度、準(zhǔn)確性、可靠性、及時(shí)性都有所不同。因此，在該階段還需要根據(jù)不同的數(shù)據(jù)類(lèi)型使用適合數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行處理，在本文中涉及的數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)主要有HDFS、Hive、Zookeeper、HBase、Sqoop、Spark等。