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    基于機器學(xué)習(xí)的POI網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量提升方法探究

    2022-09-01 13:00:24
    信息通信技術(shù) 2022年4期
    關(guān)鍵詞:區(qū)域化無線網(wǎng)絡(luò)聚類

    周 熹 王 奔 唐 俊

    1 中國移動通信集團云南有限公司 昆明 650100

    2 中國移動通信集團設(shè)計院有限公司陜西分公司 西安 710065

    3 中國移動通信集團設(shè)計院有限公司重慶分公司 重慶 401121

    引言

    2019年6月,中國工業(yè)和信息化部向中國電信、中國移動、中國聯(lián)通、中國廣電發(fā)放5G牌照,標志著我國正式進入5G元年,步入5G時代。而各大運營商在4G網(wǎng)絡(luò)方面的整體投資大幅縮減,如何在不增加投資的情況下提升網(wǎng)絡(luò)運維質(zhì)量、保障客戶滿意度,值得深入研究。

    當前,無線網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量提升手段主要依賴于解決TOP小區(qū)級的問題,從而達到全網(wǎng)質(zhì)量提升。但此種提升模式僅適用于建網(wǎng)初期的定點優(yōu)化,局限性較為突出,沒有熱點區(qū)域的全局優(yōu)化思維。而在網(wǎng)絡(luò)運維階段,為提升客戶滿意度,涉及的指標較為繁多,且負責(zé)指標的相關(guān)責(zé)任人還不是同一個人,在現(xiàn)場優(yōu)化過程中往往會出現(xiàn)同一個TOP小區(qū)因為不同的指標優(yōu)化方案,出現(xiàn)多次整改重復(fù)優(yōu)化的現(xiàn)象。

    基于上述問題,本文從解決目前網(wǎng)絡(luò)運維工作中繁瑣且重復(fù)的程序出發(fā),結(jié)合現(xiàn)實環(huán)境、客戶滿意度等多維模塊,簡化模式統(tǒng)籌管理研究了一套網(wǎng)格區(qū)域化質(zhì)量提升的方法。

    1 POI區(qū)域化劃分

    傳統(tǒng)的網(wǎng)格劃分依據(jù)城區(qū)范圍面積和行政區(qū)進行劃分,大部分網(wǎng)格的面積較大為14平方公里左右。且由于當前的多層組網(wǎng)涉及的基站較多,平均每個網(wǎng)格中有500多個站點,2 000多個小區(qū)。因此傳統(tǒng)的網(wǎng)格優(yōu)化的側(cè)重較為明顯,無法統(tǒng)管全局客戶滿意度的質(zhì)量提升,僅能保障城市道路面的信號質(zhì)量。

    因此引入了城市熱點區(qū)域POI的概念,如圖1所示,將物理位置按照地形地貌、行政區(qū)域、業(yè)務(wù)分布、場景等因素進行細化分割,分割成面積大于2000平方米小于4萬平方米的城市熱點區(qū)域“小網(wǎng)格”POI,根據(jù)POI將區(qū)域內(nèi)多個小區(qū)、多種指標進行問題匯聚。

    在地理信息系統(tǒng)中,一個POI可以是一棟房子、一個商鋪、一所學(xué)校,一個村莊等。包含的信息有POI ID(唯一標識)、中心經(jīng)緯度、POI范圍、POI面積大小、POI關(guān)聯(lián)服務(wù)小區(qū)等重要標識。

    2 POI內(nèi)服務(wù)小區(qū)畫像

    2.1 數(shù)據(jù)源

    MDT(Minimization Drive Test,最小化路測)數(shù)據(jù)是基于商用終端上傳的測量報告,測量報告包括無線環(huán)境測量(RSRP、RSRQ、PHR)、典型事件測量、位置信息測量等。運營商通過商用終端收集無線網(wǎng)絡(luò)的動態(tài)波動過程為網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化、分析、診斷提供全面的數(shù)據(jù)參考。

    2.2 POI服務(wù)小區(qū)畫像思路

    本文提出的POI服務(wù)小區(qū)畫像算法主要思路為基于密度的聚類,根據(jù)樣本的密度分布進行聚類。通常情況下,從樣本密度的角度出發(fā),考查樣本之間的可連接性,并基于可連接樣本不斷擴展聚類簇,以獲得最終的聚類結(jié)果[1]。

    本文主要采用基于循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的核密度算法進行聚類,通過核密度分析方法計算MDT數(shù)據(jù)的空間點、線要素在POI領(lǐng)域中的密度[2]。并對密度分布進行持續(xù)的迭代計算,以POI領(lǐng)域內(nèi)的核密度值,反應(yīng)服務(wù)小區(qū)的分布特性,并通過對不同小區(qū)MDT采樣點數(shù)據(jù)的核密度分析結(jié)果進行比較,從而選取POI領(lǐng)域內(nèi)最準確服務(wù)小區(qū)。

    核密度計算公式

    核密度估計(Kernel Density Estimation)是在概率論中用來估計未知的密度函數(shù)[3]。

    2.2.1 MDT數(shù)據(jù)清洗

    通過對通信基站基于覆蓋的鏈路預(yù)算得出移動終端用戶在室內(nèi)的有效信號強度(RSRP)大于-110dbm,對小區(qū)的所有MDT采樣點數(shù)據(jù)進行篩選,將MDT數(shù)據(jù)采樣點信號強度大于-110dbm視為有效采樣點,為符合條件的MDT有效采樣點數(shù)量。

    2.2.2 函數(shù)變量計算

    圖2 POI內(nèi)中心點與小區(qū)MDT采樣點的直線距離示意圖

    圖3 POI中心點穿過MDT采樣點到POI輪廓邊界的直線距離

    經(jīng)過測算,上述示例的三個小區(qū)在該POI中MDT采樣點的距離和POI中心點穿過MDT采樣點到邊緣輪廓的直線距離如表1所示。

    表1 POI內(nèi)MDT采樣點和測算值

    表1 POI內(nèi)MDT采樣點和測算值

    POI內(nèi)采樣點編號采樣點所屬小區(qū) 的距離/m 的距離/m 1 cell01 65 114 2 cell02 133 162 3 cell03 15 42 4 cell03 59 71 5 cell03 59 106 6 cell03 33 65 7 cell01 60 89 8 cell03 320 356 9 cell03 75 109 10 cell03 470 507

    2.2.3 POI領(lǐng)域內(nèi)小區(qū)采樣點聚類

    表2 某市POI核密度數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析結(jié)果

    圖4 POI密度相關(guān)性像素示意圖

    表3 某POI領(lǐng)域小區(qū)采樣點聚類結(jié)果

    3 網(wǎng)格區(qū)域化

    3.1 構(gòu)建POI領(lǐng)域無線網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量價值考核體系

    通過核密度與歐幾里德距離矩陣算法計算得出POI領(lǐng)域內(nèi)服務(wù)小區(qū)后,根據(jù)表4的POI領(lǐng)域無線網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量價值評估體系,對多維指標進行區(qū)域匯聚,將質(zhì)量問題歸一化輔助現(xiàn)場優(yōu)化人員進行全局問題定位[6-8]。

    表4 POI領(lǐng)域無線網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量價值考核體系

    3.2 構(gòu)建標準化POI質(zhì)量提升管控流程

    構(gòu)建POI全量問題流轉(zhuǎn)流程如圖5所示,將POI領(lǐng)域內(nèi)問題歸一化、解決方案歸一化,從“規(guī)劃新建、工程催開、維護整改、網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化”四個基站生命維度系統(tǒng)性跟進問題點解決進度,最終實現(xiàn)網(wǎng)格區(qū)域化整體無線網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量推升,達到客戶滿意、市場放心、效率提高、價值提升的目標。

    圖5 POI質(zhì)量提升管控流程

    4 結(jié)語

    本文提出的網(wǎng)格區(qū)域化質(zhì)量提升方法,基于循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的核密度算法計算小區(qū)MDT采樣點在POI領(lǐng)域內(nèi)的和密度,并以此結(jié)果借助歐幾里德距離矩陣擬合得出相關(guān)性像素圖,從而導(dǎo)出POI領(lǐng)域內(nèi)各個小區(qū)采樣點的聚類結(jié)果,梳理POI領(lǐng)域內(nèi)主要服務(wù)小區(qū)。然后通過POI領(lǐng)域無線網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量價值考核體系和標準化POI質(zhì)量提升管控流程,將小區(qū)級多維無線質(zhì)量評估指標匯聚成一個個小網(wǎng)格、小場景的質(zhì)量問題熱島,再以此為切入點統(tǒng)籌全局質(zhì)量問題,優(yōu)先解決影響范圍大、用戶多的指標。

    通過在我國某地區(qū)試點本文的研究成果,一線生產(chǎn)人員在實際工作中發(fā)現(xiàn)的POI領(lǐng)域服務(wù)小區(qū)匹配異常問題由優(yōu)化前的23%下降到5%,POI領(lǐng)域內(nèi)無線網(wǎng)絡(luò)問題的定界定位準確率由優(yōu)化前的72.53%提升到94.67%,本研究成果應(yīng)用價值較為顯著,與傳統(tǒng)解決TOP小區(qū)級問題方法相比,本研究成果具備四大優(yōu)點。

    1)可依據(jù)POI領(lǐng)域內(nèi)小區(qū)畫像算法開發(fā)網(wǎng)格區(qū)域化作戰(zhàn)地圖,實現(xiàn)線上POI無線網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量渲染,并與衛(wèi)星地圖融合實現(xiàn)替代MapInfo常用的專題地圖功能,具有高價值的實用性,能夠在提高工作效率的同時減少軟件版權(quán)費用支出,降低對國外付費軟件的依賴程度。

    2)以MDT數(shù)據(jù)為抓手,評估POI領(lǐng)域內(nèi)主服務(wù)小區(qū)樣本,避免傳統(tǒng)的小區(qū)級物理位置框選導(dǎo)致的覆蓋采樣點采集不完整。

    3)整合投訴、覆蓋、感知、性能、結(jié)構(gòu)等多維指標進行區(qū)域匯聚,構(gòu)建POI領(lǐng)域無線網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量價值考核體系,抓住重點,優(yōu)先解決影響用戶感知、口碑的指標,使一線生產(chǎn)人員更容易抓住重點,提高網(wǎng)絡(luò)感知質(zhì)量優(yōu)化的時效性。

    4)從全局角度出發(fā)統(tǒng)籌管理,將POI領(lǐng)域內(nèi)解決方案歸一化,堅持問題導(dǎo)向,避免優(yōu)化人員多次上站,降低了優(yōu)化人員重復(fù)上站的次數(shù),提升優(yōu)化效率、提高精準性,具有較高的先進性。

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