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    基于隨機(jī)森林算法的智能NB-IoT覆蓋評(píng)估

    2021-09-16 06:50:06鐘檢榮中國(guó)聯(lián)通北京市分公司北京100038
    郵電設(shè)計(jì)技術(shù) 2021年8期
    關(guān)鍵詞:窄帶原始數(shù)據(jù)訓(xùn)練樣本

    曾 偉,劉 哲,鐘檢榮(中國(guó)聯(lián)通北京市分公司,北京 100038)

    0 引言

    窄帶物聯(lián)網(wǎng)(Narrow Band Internet of Things,NBIoT)作為5 G 低功耗大連接場(chǎng)景的前期技術(shù)已得到了廣泛關(guān)注,NB-IoT 目前已成為各大運(yùn)營(yíng)商物聯(lián)網(wǎng)采用的主流技術(shù)。與傳統(tǒng)通信技術(shù)相比,窄帶物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)具有低成本、低功耗的特點(diǎn),應(yīng)用范圍更加廣泛。在技術(shù)路徑的選擇上,窄帶物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)對(duì)傳統(tǒng)通信技術(shù)做了極大的簡(jiǎn)化,為了節(jié)省終端功耗,不支持終端的MR測(cè)量上報(bào)。通過(guò)傳統(tǒng)手段來(lái)獲取NB-IoT網(wǎng)絡(luò)的信號(hào)狀況,不僅周期長(zhǎng)、成本高、效率低,而且部分業(yè)務(wù)場(chǎng)景點(diǎn)難以覆蓋,因此無(wú)有效的手段獲取網(wǎng)絡(luò)覆蓋狀況成為了窄帶物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)發(fā)展中亟待解決的難題。在人工智能日益成熟、應(yīng)用愈發(fā)廣泛的今天,在NBIoT網(wǎng)絡(luò)覆蓋評(píng)估引入隨機(jī)森林算法,有望解決這一難題,為窄帶物聯(lián)網(wǎng)的進(jìn)一步推廣應(yīng)用掃清障礙。

    1 NB-IoT覆蓋線(xiàn)性評(píng)估

    在目前的技術(shù)手段與實(shí)踐中除了路測(cè)評(píng)估之外,利用NB-IoT 網(wǎng)絡(luò)與UMTS900M 網(wǎng)絡(luò)同站址同天饋的特點(diǎn),常采用覆蓋線(xiàn)性評(píng)估的方法。共天饋小區(qū)信號(hào)空間傳播路徑大致相同,路徑損耗差基本定于不同頻段空間損耗差。基于UMTS900M 網(wǎng)絡(luò)柵格化MR 數(shù)據(jù)構(gòu)建路損矩陣,并利用發(fā)射功率和路徑損耗差別,實(shí)現(xiàn)對(duì)NB-IoT網(wǎng)絡(luò)柵格的覆蓋預(yù)測(cè)評(píng)估,如圖1所示。

    圖1 NB-IoT覆蓋線(xiàn)性評(píng)估原理

    1.1 理論推導(dǎo)

    由于NB-IoT網(wǎng)絡(luò)與UMTS網(wǎng)絡(luò)采用1∶1同站址組網(wǎng),共用天饋系統(tǒng),2 張網(wǎng)絡(luò)在射頻特性上,如天線(xiàn)掛高、方位角、天線(xiàn)角等保持一致。所以,NB-IoT 網(wǎng)絡(luò)與UMTS 網(wǎng)絡(luò)的天饋損耗(Feeder loss)和天線(xiàn)增益(An?tenna Gain)相同,接收信號(hào)強(qiáng)度差別只與發(fā)射功率(Tx Power)和路徑損耗(PathLoss)有關(guān)。發(fā)射功率差異如表1所示。

    表1 發(fā)射功率差異

    路徑損耗可以由自由空間傳播損耗公式計(jì)算得到。自由空間傳播損耗公式:

    由式(1)可知,在傳播距離相同的情況下,路徑損耗只與工作頻率相關(guān),中國(guó)聯(lián)通NB-IoT網(wǎng)絡(luò)使用的頻段為900 MHz與U900網(wǎng)絡(luò)同頻段,所以2張網(wǎng)絡(luò)的路徑損耗一致。

    綜上所述,如用U900 網(wǎng)絡(luò)作為NB-IoT 網(wǎng)絡(luò)覆蓋線(xiàn)性評(píng)估的參照物,那么在同站址共天饋場(chǎng)景下可計(jì)算N900網(wǎng)絡(luò)覆蓋強(qiáng)度:

    N900 接收信號(hào)強(qiáng)度-U900 接收信號(hào)強(qiáng)度=32.2-33=-0.8 dB;即N900 RSRP=U900 RSCP+0.8 dB

    1.2 實(shí)測(cè)矯正

    1.1 節(jié)通過(guò)理論說(shuō)明了通過(guò)U900 的覆蓋強(qiáng)度來(lái)估算NB-IoT 網(wǎng)絡(luò)覆蓋強(qiáng)度的可行性,U900 的覆蓋電平與N900的覆蓋電平存在規(guī)律差異。在實(shí)際應(yīng)用中,由于網(wǎng)管平臺(tái)采集及解析U900 MR 數(shù)據(jù)產(chǎn)生的偏滯,U900 與N900 的覆蓋差值還需要經(jīng)過(guò)實(shí)測(cè)矯正。選取了一片區(qū)域進(jìn)行驗(yàn)證,對(duì)45 個(gè)測(cè)試點(diǎn)的U900 與N900進(jìn)行CQT測(cè)試,對(duì)比測(cè)試結(jié)果,如圖2所示。

    圖2 N900 RSRP與U900 RSCP的實(shí)測(cè)差值示意圖

    從圖2 可以看出,U900 覆蓋電平值與N900 覆蓋電平值整體差值保持平穩(wěn),確實(shí)存在規(guī)律性差異,差異值平均為4 dB,即U900 RSCP 比N900 RSRP 高約4個(gè)dB,因此N900 RSRP≈U900 RSCP+4 dB。

    2 隨機(jī)森林模型的建立

    隨機(jī)森林是一種統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論,是利用bootsrap重抽樣方法從原始樣本中抽取多個(gè)樣本,對(duì)每個(gè)bootsrap樣本進(jìn)行決策樹(shù)建模,然后組合多棵決策樹(shù)的結(jié)果,通過(guò)投票得出最終結(jié)果。隨機(jī)森林模型具有很高的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率,對(duì)異常值和噪聲具有很好的容忍度,且不容易出現(xiàn)過(guò)擬合。

    2.1 數(shù)據(jù)的來(lái)源與選取

    本文以目標(biāo)點(diǎn)位處的U900 制式的RSCP 值、U900制式的EcIo 值、L1800 制式的RSRP 值、L1800 制式的SINR 值、U2100 制式 的RSCP 值、U2100 制式 的EcIo值、經(jīng)度、緯度及采樣點(diǎn)與主服務(wù)基站距離這9個(gè)指標(biāo)作為輸入特征;目標(biāo)點(diǎn)位的NB-IoT覆蓋電平值作為輸出特征。

    在原始樣本集中,輸入特征數(shù)據(jù)可以直接從網(wǎng)管后臺(tái)提取相關(guān)指標(biāo),輸出特征通過(guò)實(shí)地測(cè)試的方法獲得。同樣的,在評(píng)估待測(cè)點(diǎn)位的NB-IoT 覆蓋電平值時(shí),只需要從后臺(tái)網(wǎng)管提取待測(cè)點(diǎn)位的9 個(gè)輸入特征值即可。

    2.2 隨機(jī)森林算法模型

    隨機(jī)森林算法是一種集成學(xué)習(xí)算法,綜合多個(gè)決策樹(shù)的預(yù)測(cè)結(jié)果得到最終結(jié)果。隨機(jī)森林中隨機(jī)是核心,通過(guò)隨機(jī)的選擇樣本、特征,降低了決策樹(shù)之間的相關(guān)性。隨機(jī)森林中的隨機(jī)主要有2 層意思,一是隨機(jī)在原始訓(xùn)練數(shù)據(jù)中有放回地選取等量的數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練樣本,二是在建立決策樹(shù)時(shí),隨機(jī)地從特征中選取一部分特征建立決策樹(shù)。這2種隨機(jī)使得各個(gè)決策樹(shù)之間的相關(guān)性較小,可進(jìn)一步提高模型的準(zhǔn)確性。隨機(jī)森林算法分為如下3個(gè)步驟。

    步驟1,生成原始數(shù)據(jù)樣本集,模型輸入量的個(gè)數(shù)為9 個(gè),輸出量的個(gè)數(shù)為1 個(gè)。選取N個(gè)NB-IoT 網(wǎng)絡(luò)終端點(diǎn)位來(lái)生成原始數(shù)據(jù)樣本集,一條原始數(shù)據(jù)樣本包含9 個(gè)輸入特征值和1 個(gè)輸出值。原始數(shù)據(jù)樣本集包含N條原始數(shù)據(jù)樣本。

    步驟2,用步驟1生成的原始數(shù)據(jù)樣本集通過(guò)有放回抽樣M次生成訓(xùn)練樣本集,建立窄帶物聯(lián)網(wǎng)覆蓋評(píng)估模型,評(píng)估模型以隨機(jī)森林算法為核心,由M 棵決策樹(shù)組成。每棵決策樹(shù)都由一個(gè)訓(xùn)練樣本集生成,決策樹(shù)生成時(shí)從根節(jié)點(diǎn)開(kāi)始,采用最小二乘偏差(LSD)方法遞歸確定每個(gè)節(jié)點(diǎn)的分裂變量和分裂點(diǎn),直到滿(mǎn)足停止條件,如圖3所示。

    圖3 隨機(jī)森林模型生成圖

    步驟3,獲取待測(cè)點(diǎn)位的9 個(gè)模型輸入數(shù)據(jù),通過(guò)窄帶物聯(lián)網(wǎng)覆蓋評(píng)估模型計(jì)算出待測(cè)點(diǎn)位的信噪比值。將9 個(gè)模型輸入數(shù)據(jù)輸入模型,每棵決策樹(shù)都可以得出1 個(gè)信噪比值,記為f1(x),f2(x)…fm(x),M棵決策樹(shù)所得結(jié)果的平均值即為模型的輸出結(jié)果。即:

    在步驟2 中,訓(xùn)練樣本集的生成方法是:從N條原始樣本數(shù)據(jù)集中,有放回隨機(jī)抽樣n(n≤N)條原始數(shù)據(jù)樣本,再?gòu)拿織l原始數(shù)據(jù)樣本中隨機(jī)選取k(k≤9)個(gè)輸入特征值與1 個(gè)輸出值,生成1 個(gè)訓(xùn)練樣本集。1 個(gè)訓(xùn)練樣本集為一個(gè)n×(k+1)的數(shù)組。

    生成決策樹(shù)時(shí)的最小二乘偏差(LSD)方法是求解:

    其中,ti是分裂特征,是分裂點(diǎn),R1,R2是按照分裂點(diǎn)劃分的2個(gè)區(qū)域:

    c1,c2是R1,R2兩區(qū)域內(nèi)的平均值:

    xi,yi是模型的輸入和輸出,i ∈{1,2,…n},j ∈{1,2,…k}。

    遍歷特征ti,掃描分裂點(diǎn),選擇使最小二乘偏差達(dá)到最小值的分裂特征和分裂點(diǎn)(ti,),作為決策樹(shù)的分裂依據(jù)。

    為了控制過(guò)擬合現(xiàn)象的發(fā)生,可以把決策樹(shù)生成停止條件指定為:某一分裂點(diǎn)左右任意一分支的數(shù)據(jù)集樣本數(shù)小于5%×n。

    3 結(jié)果對(duì)比分析

    本文構(gòu)建了2 種NB-IoT 覆蓋評(píng)估模型,選取同一片區(qū)域?qū)€(xiàn)性評(píng)估模型和隨機(jī)森林模型的效果進(jìn)行驗(yàn)證,通過(guò)評(píng)估值與實(shí)測(cè)值的對(duì)比,來(lái)驗(yàn)證模型的準(zhǔn)確性,比較模型的性能。如圖4和圖5所示。

    圖4 線(xiàn)性評(píng)估模型NB-IoT覆蓋評(píng)估值與實(shí)測(cè)值對(duì)比圖

    圖5 隨機(jī)森林模型NB-IoT覆蓋評(píng)估值和實(shí)測(cè)值對(duì)比

    結(jié)果表明,由線(xiàn)性評(píng)估模型推算出的評(píng)估值與實(shí)測(cè)值大部分偏差在20 dB 以?xún)?nèi),標(biāo)準(zhǔn)偏差σ=10.5,評(píng)估結(jié)果較為一般。而由隨機(jī)森林模型推算得出的評(píng)估值與實(shí)測(cè)值有顯著的相關(guān)性,標(biāo)準(zhǔn)偏差σ=5.7,在覆蓋電平值較差的區(qū)域采樣點(diǎn)偏差大,這與NB-IoT弱覆蓋區(qū)域采樣點(diǎn)較少有關(guān),如能增加采樣點(diǎn)補(bǔ)充進(jìn)訓(xùn)練樣本集,則評(píng)估精度還可以進(jìn)一步提升。

    綜上所述,由隨機(jī)森林模型得到的評(píng)估值較為理想,彌補(bǔ)了NB-IoT 網(wǎng)絡(luò)覆蓋評(píng)估不準(zhǔn)確的漏洞,具有市場(chǎng)推廣意義。

    4 結(jié)束語(yǔ)

    本文深入研究NB-IoT覆蓋的評(píng)估方法,結(jié)合人工智能領(lǐng)域的隨機(jī)森林算法,探索出一種開(kāi)展NB-IoT覆蓋評(píng)估的有效方法。對(duì)比線(xiàn)性差值評(píng)估方法,有效提高了覆蓋評(píng)估精度,大大提高了覆蓋預(yù)測(cè)評(píng)估效率。

    對(duì)NB-IoT物聯(lián)網(wǎng)覆蓋的精準(zhǔn)評(píng)估,可以有效地指導(dǎo)NB-IoT網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃建設(shè)和優(yōu)化運(yùn)維,精準(zhǔn)助力業(yè)務(wù)部門(mén)對(duì)潛在用戶(hù)的售前牽引,為運(yùn)營(yíng)商物聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)的部署應(yīng)用提供了有力支撐。NB-IoT 點(diǎn)位的評(píng)估優(yōu)化,支撐了包括北京聯(lián)通亦莊智能井蓋項(xiàng)目、豐臺(tái)水位監(jiān)控項(xiàng)目以及新冠疫情期間隔離報(bào)警設(shè)備項(xiàng)目在內(nèi)的一批重點(diǎn)項(xiàng)目,均取得了顯著的效果。

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