向 濤,葛 寧,趙小龍,張永奎,劉 帥
(1.中國鐵塔股份有限公司陜西省分公司,陜西 西安 710075;2.清華大學(xué),北京 100080)
隨著世界范圍內(nèi)暴力和恐怖主義事件的頻繁發(fā)生以及國家安全的提高,“模擬到數(shù)字”技術(shù)的升級、將寬帶和窄帶融合組網(wǎng)已經(jīng)成為專網(wǎng)市場規(guī)模增長的兩大趨勢。 同時(shí),隨著社會保障形勢的日益復(fù)雜,單純依靠語音調(diào)度難以滿足管理需要,高清圖像管理、視頻通話和回傳等寬帶多媒體業(yè)務(wù)得到越來越多的應(yīng)用,而窄帶網(wǎng)絡(luò)具有超低時(shí)延的語音通信、優(yōu)先級管理、安全等特點(diǎn),因此寬帶與窄帶融合的組網(wǎng)方式已成為行業(yè)的普遍共識。
專網(wǎng)是政府、行業(yè)、部門或者單位內(nèi)部使用的一種安全的通信網(wǎng)絡(luò),該網(wǎng)絡(luò)主要應(yīng)用在應(yīng)急通信、安全生產(chǎn)、調(diào)度指揮、日常工作等方面[1]。
專網(wǎng)依賴業(yè)務(wù)和功能兩方面的需求而產(chǎn)生,業(yè)務(wù)方面主要是政府或者行業(yè)提出并發(fā)展了包括電子政府、公共安全、應(yīng)急聯(lián)動(dòng)、城市管理、軌道交通、機(jī)場管理等無線專網(wǎng)[2]。
隨著無線通信技術(shù)的發(fā)展,專網(wǎng)通信技術(shù)經(jīng)歷了3個(gè)階段,分別是模擬常規(guī)技術(shù)、模擬集群技術(shù)、數(shù)字集群技術(shù),現(xiàn)階段技術(shù)主要表現(xiàn)為模擬集群技術(shù)向數(shù)字集群技術(shù)轉(zhuǎn)換。 主要專網(wǎng)通信標(biāo)準(zhǔn)及特點(diǎn)如表1所示。
表1 主要專網(wǎng)通信標(biāo)準(zhǔn)及特點(diǎn)
無線專網(wǎng)可為應(yīng)急及公共安全應(yīng)急處理提供可靠的通信保障,專網(wǎng)產(chǎn)品未來將朝著多技術(shù)融合、窄帶與寬帶融合、光電融合、多網(wǎng)絡(luò)融合的趨勢發(fā)展。
多種技術(shù)融合:現(xiàn)代通信是多種技術(shù)的綜合應(yīng)用,達(dá)到優(yōu)勢互補(bǔ)、相得益彰的效果。 譬如,在通信標(biāo)準(zhǔn)中可采用TDMA 和FDMA 接入、在信道傳輸中可兼容多種信道編碼、多模多頻兼容的終端等。
光與電融合:傳統(tǒng)的集群系統(tǒng)中光纖通信用得較少,光纖通信具有成本低、容量大、衰減小等特點(diǎn),在現(xiàn)代通信技術(shù)中具有重要的地位,是大容量超寬帶通信的基礎(chǔ)資源。
多種業(yè)務(wù)的融合:多業(yè)務(wù)融合是未來通信發(fā)展方向,基于IP 化的通信能使各種網(wǎng)絡(luò)互聯(lián),利用集群網(wǎng)關(guān)也可使各系統(tǒng)互通。 為了完成多媒體業(yè)務(wù)的功能,IP 網(wǎng)絡(luò)、公網(wǎng)、窄帶集群、寬帶集群、衛(wèi)星通信完全融合在一起。 專網(wǎng)頻段及行業(yè)應(yīng)用如表2 所示。
表2 專網(wǎng)頻段及行業(yè)應(yīng)用
專網(wǎng)涉及頻段、行業(yè)眾多,目前我國只有1.4 G 無線政務(wù)專網(wǎng)是全國統(tǒng)一要求建設(shè)的專網(wǎng),全國有14 個(gè)省市完成了1.4 G 無線政務(wù)專網(wǎng)覆蓋,站址總體規(guī)模超1 萬余個(gè),網(wǎng)絡(luò)形式多樣、業(yè)務(wù)方式靈活。
在現(xiàn)有專網(wǎng)覆蓋規(guī)劃的過程中,一般只采用根據(jù)覆蓋指標(biāo),對網(wǎng)絡(luò)覆蓋效果進(jìn)行測試及規(guī)劃。 常規(guī)的規(guī)劃報(bào)告形成,如圖1 所示。
圖1 報(bào)告形成流程
信號電平:最佳服務(wù)小區(qū)覆蓋預(yù)測、重疊小區(qū)覆蓋預(yù)測、控制信道-參考信道/SCH/PBCH 接收信號電平覆蓋預(yù)測、業(yè)務(wù)信道PDSCH,PUSCH 信道接收信號電平覆蓋預(yù)測。
信號質(zhì)量(靜態(tài)負(fù)載/蒙特卡羅仿真):控制信道-參考信道/SCH/PBCH 接收信號質(zhì)量覆蓋預(yù)測、業(yè)務(wù)信道PDSCH,PUSCH信道接收信號質(zhì)量覆蓋預(yù)測、基于PDSCH/PUSCH 信道接收質(zhì)量的最佳承載預(yù)測、基于PDSCH/PUSCH 信道的速率分布預(yù)測圖。
黃稈烏哺雞竹為河南省剛竹屬植物的另一新變型[22]。本變型與原變型之間的區(qū)別在于稈全部為硫黃色,在稈的中下部有幾個(gè)節(jié)間具有一枚或幾枚綠色縱條紋。因其竹稈色澤亮麗,除用作筍用林栽培外,作庭園觀賞竹甚佳。
專網(wǎng)覆蓋目標(biāo)和應(yīng)用場景有別于公眾通信網(wǎng)絡(luò),需要考慮更多的參考指標(biāo),如:自然參數(shù),如氣候、地形、地貌、環(huán)境、風(fēng)壓、地質(zhì)災(zāi)害等;社會參數(shù),如重大節(jié)假日、用戶行為等;客戶要求,如安全性、可靠性、穩(wěn)定性、低時(shí)延等;平臺參數(shù),如電子地圖范圍、精度、網(wǎng)絡(luò)建模、天線功率、終端靈敏度等。
基于研究背景和現(xiàn)狀分析可見,隨著以無線多媒體業(yè)務(wù)為代表的專網(wǎng)新業(yè)務(wù)涌現(xiàn),復(fù)雜的多業(yè)務(wù)行為在專網(wǎng)中呈現(xiàn)出明顯的潮汐現(xiàn)象和冪律分布,傳統(tǒng)以覆蓋為主的規(guī)劃方法已無法滿足專網(wǎng)業(yè)務(wù)發(fā)展的需求,因而探索滿足專網(wǎng)多業(yè)務(wù)需求的新型網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃方法是發(fā)展的趨勢。
通過分析專網(wǎng)應(yīng)用時(shí)存在的地形、氣象環(huán)境、人流量等干擾因素,通過智能分析手段建立規(guī)劃模型,使輸出的覆蓋規(guī)劃結(jié)果最大可能的接近實(shí)際測試的結(jié)果。
基于研究背景和現(xiàn)狀分析可見,隨著以無線視頻業(yè)務(wù)為代表的新業(yè)務(wù)涌現(xiàn),復(fù)雜的多業(yè)務(wù)行為在時(shí)空呈現(xiàn)出明顯的潮汐現(xiàn)象和冪律分布,傳統(tǒng)的單點(diǎn)統(tǒng)計(jì)建模已無法精細(xì)刻畫,因而探索面向過程的網(wǎng)絡(luò)化建模是發(fā)展的趨勢。 從數(shù)學(xué)上看,網(wǎng)絡(luò)化過程建模旨在從高維無序空間發(fā)現(xiàn)有序模式,其本原問題是動(dòng)態(tài)隨機(jī)高維向量下的函數(shù)構(gòu)建,面臨著復(fù)雜性和不確定性雙重挑戰(zhàn)。
為降低建模的復(fù)雜性和減小不確定性,將層析的思想引入過程建模方法。 首先,針對整體建模的復(fù)雜性,通過時(shí)間尺度縮放分解規(guī)模降低建模復(fù)雜性,層析出(準(zhǔn))靜態(tài)模型、緩變模型、快變模型三個(gè)過程層次;其次,針對不確定性,考慮隨著時(shí)間尺度增大不確定逐漸遞減,層析出確定和弱不確定,減小整體建模不確定性[5],如圖2 所示。
圖2 層析建模方法
當(dāng)前,網(wǎng)絡(luò)上的業(yè)務(wù)種類非常多,從運(yùn)營商定義的大類業(yè)務(wù)來看,主要包括視頻類、音樂類、社交類、新聞?lì)?、?yīng)用下載類、郵件類、購物類、云盤類、天氣類、閱讀類、財(cái)經(jīng)類、游戲類、工作類、搜索類、支付類、地圖類、打車類等。 每種業(yè)務(wù)的業(yè)務(wù)參數(shù)主要有上行流量、下行流量、上行數(shù)據(jù)包、下行數(shù)據(jù)包、總流量、總數(shù)據(jù)包、用戶數(shù)、GET/POST 請求個(gè)數(shù)以及激活時(shí)間等。 準(zhǔn)靜態(tài)模型的研究從較大的空間尺度(RNC 等)上對業(yè)務(wù)的主要業(yè)務(wù)參數(shù)的業(yè)務(wù)量進(jìn)行排序,找出對全網(wǎng)某業(yè)務(wù)參數(shù)的業(yè)務(wù)量貢獻(xiàn)最大的主要業(yè)務(wù),即TOP 業(yè)務(wù)。然后,對這些TOP 業(yè)務(wù)進(jìn)行時(shí)間序列的回歸和趨勢分析,實(shí)現(xiàn)天尺度(工作日和節(jié)假日)的業(yè)務(wù)分布建模。通過建模發(fā)現(xiàn),天尺度的TOP 業(yè)務(wù)分布模型具有很好的準(zhǔn)靜態(tài)特性。 運(yùn)營商利用該特性可以實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確預(yù)測,如果再針對不同的TOP 業(yè)務(wù)合理配置網(wǎng)絡(luò)資源,將有效提升網(wǎng)絡(luò)資源的效率。 主要考慮參數(shù),如圖3 所示,包括:
圖3 業(yè)務(wù)分析影響
(1)自然參數(shù):如氣候、地形、地貌、環(huán)境、風(fēng)壓、地質(zhì)災(zāi)害等。
(2)社會參數(shù):如重大節(jié)假日、用戶行為等。
(3)業(yè)務(wù)要求:如安全性、可靠性、穩(wěn)定性、低時(shí)延等。
(4)平臺參數(shù):如電子地圖范圍、精度、網(wǎng)絡(luò)建模、天線功率、終端靈敏度等。
流量分層:考慮用戶流量整體服從的二八特性,精細(xì)化的基站流量建模可以通過層析的方法將基站流量分層為重度用戶流量和普通用戶流量兩部分分別建模,如圖4 所示。
圖4 流量的特征提取與關(guān)聯(lián)分析
特征提取與關(guān)聯(lián)分析:針對重度用戶多維建模特征構(gòu)造是首要問題,課題研究構(gòu)造的特征包括:用戶流量時(shí)間序列特征、用戶畫像特征(如業(yè)務(wù)偏好、場景偏好、時(shí)段偏好)用戶位置信息、基站覆蓋場景信息等。首先分析這些特征在預(yù)測維度上是否存在相關(guān)性,然后選取合適的特征進(jìn)行各方面預(yù)測。
傳統(tǒng)的建模大多基于單維的回歸建?;蛘唠[馬爾科夫模型,由于基站流量在小尺度時(shí)間上的突發(fā)性增強(qiáng),因此單維建模的準(zhǔn)確度極低,如圖5 所示。
圖5 多維關(guān)聯(lián)的小尺度流量建模
小尺度流量建模的難點(diǎn)在于小尺度上的快變、強(qiáng)波動(dòng)性,突發(fā)流量極難預(yù)測,本研究嘗試從多維關(guān)聯(lián)的角度對小尺度流量建模預(yù)測。 另一方面,實(shí)際數(shù)據(jù)顯示小尺度流量的突發(fā)性大多是由個(gè)別用戶引起,因此通過層析的方式將流量分層可進(jìn)一步降低建模的復(fù)雜度,提高準(zhǔn)確性。
隨著5G 的逐步實(shí)現(xiàn)多行業(yè)應(yīng)用,例如電力、鐵路、民航等行業(yè)的5G 應(yīng)用專網(wǎng)成了公網(wǎng)的延伸;同時(shí),智慧城市的發(fā)展,融合了市政、應(yīng)急、公安、交通等多個(gè)行業(yè)的專網(wǎng)。 垂直行業(yè)5G 應(yīng)用的增多,本身就是融合的過程,智慧城市的建設(shè)未來將成為一個(gè)融合的平臺,最終實(shí)現(xiàn)雙網(wǎng)融合協(xié)同發(fā)展,因此,專網(wǎng)建設(shè)有如下發(fā)展方向。
以多維度的立體規(guī)劃方法進(jìn)行課題研究,后期對其IT 開發(fā)搭建架構(gòu),對不同行業(yè)不同場景進(jìn)行應(yīng)用,衍生自主研發(fā)的專網(wǎng)規(guī)劃平臺雛形。
通過規(guī)劃平臺的搭建,對不同行業(yè)不同場景形成規(guī)劃結(jié)果,拓展政府及行業(yè)專網(wǎng)規(guī)劃,為政府在城市管理、公共安全和應(yīng)急處理發(fā)揮專網(wǎng)價(jià)值。
發(fā)揮鐵塔公司龐大的存量資源儲備和社會社會資源獲取優(yōu)勢,通過專網(wǎng)規(guī)劃的研究算法為后期專網(wǎng)規(guī)劃建設(shè)及物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用打好基礎(chǔ),實(shí)現(xiàn)雙網(wǎng)融合協(xié)同發(fā)展[6-7]。
隨著國家隊(duì)公共安全越來越重視,以及疫情防控期間我國經(jīng)濟(jì)的持續(xù)發(fā)展,我國的專網(wǎng)通信將穩(wěn)步持續(xù)發(fā)展[2]。 在專網(wǎng)規(guī)劃建設(shè)中,需要考慮專網(wǎng)的業(yè)務(wù)需求、功能需求、無線技術(shù)特點(diǎn)以及投資建設(shè)情況等多種因素。 本文通過分析專網(wǎng)應(yīng)用時(shí)存在的地形、氣象環(huán)境、人流量等干擾因素,通過智能分析手段建立規(guī)劃模型,同時(shí)將層析的思想引入到過程建模方法中,針對整體建模的復(fù)雜性,通過時(shí)間尺度縮放分解規(guī)模降低建模復(fù)雜性,層析出(準(zhǔn))靜態(tài)模型、緩變模型、快變模型三個(gè)過程層次,并考慮隨著時(shí)間尺度增大不確定逐漸遞減,層析出確定和弱不確定,減小整體建模不確定性,使輸出的覆蓋規(guī)劃結(jié)果最大可能的接近實(shí)際測試的結(jié)果。