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        模擬人體指紋的小區(qū)監(jiān)控技術研究

        作者: 時間:2010-11-28 來源:網(wǎng)絡 收藏
          摘要:通過對目標小區(qū)內所有普通用戶手機測量報告記錄(簡稱MRR) 中各種參數(shù)(如:信號強度、信號質量、TA、功率等)的采集和分析,依據(jù)小區(qū)無故障或無明顯的環(huán)境變化情況下小區(qū)MRR 各項指標相對穩(wěn)定的實踐經驗, 模擬獨特性和穩(wěn)定性的特征,通過三種不同方式的算法建立個性化小區(qū)“指紋”模型,在小區(qū)性能和無線環(huán)境發(fā)生變動或異常時,幫助網(wǎng)絡優(yōu)化人員及時監(jiān)控、分析和定位故障。

          0 引言

          通過收集來自客戶所使用的普通手機測量報告,對小區(qū)上下行的信號質量、信號強度、TA、路徑損耗、功率控制等級等信息進行分類統(tǒng)計,實際反映了服務小區(qū)無線信號測量質量。

          在進行網(wǎng)絡監(jiān)控和分析時具有統(tǒng)計全面、效率高等特點,同時也能反映客戶對網(wǎng)絡的真實感受。

          傳統(tǒng)的MRR 主要應用于兩種場景: 一是當小區(qū)質量出現(xiàn)故障時,用其輔助定位故障原因;另一就是在統(tǒng)計無線網(wǎng)絡質量時,使用其中的統(tǒng)計數(shù)據(jù)(如上、下行信號強度,上、下行信號質量)的均值來衡量全網(wǎng)或局部小區(qū)覆蓋以及質量。這方面說明了MRR 具有定位網(wǎng)絡故障和反映小區(qū)無線網(wǎng)絡質量的作用。

          筆者注意到,MRR 在網(wǎng)絡優(yōu)化上的作用還可以深入挖掘。本文擬通過研究挖掘MRR 本身的特性,提出一種基于這些特性建立類似的獨特性和穩(wěn)定性的小區(qū)“指紋”監(jiān)控模型,一旦小區(qū)“指紋”

          發(fā)生變動,即發(fā)出變動或異常告警,幫助網(wǎng)絡優(yōu)化人員及時發(fā)現(xiàn)、分析和定位網(wǎng)絡異常。

          1 MRR 功能和特性簡介

          MRR 是愛立信OSS(運營支撐系統(tǒng))中的一個重要功能模塊,用于記錄特定時間和范圍內的BSC(基站控制器) 所接收的所有無線通話測量報告,測量報告包括上行和下行,具體的數(shù)據(jù)有:

          a)上行信號強度(RXLEVUL):基站測量到的接收信號強度。

          b)下行信號強度(RXLEVDL):移動臺測量到的接收信號強度。

          c)上行信號質量(RXQUALUL):基站測量到的接收信號質量。

          d)下行信號質量(RXQUALDL):移動臺測量到的接收信號質量。

          e)上行路徑損耗:反映從移動臺到基站的路徑損耗。

          f)下行路徑損耗:反映從基站到移動臺的路徑損耗。

          g)移動臺的功率等級(MSPOWER):反映移動臺發(fā)射的功率。

          h)基站收發(fā)信臺的功率等級(BSPOWER):反映基站的發(fā)射功率。

          i) 時間提前量(TA): 反映移動臺到基站的距離。

          在無線環(huán)境和網(wǎng)絡硬件設備穩(wěn)定的情況下,小區(qū)MRR 各參數(shù)值雖在一定范圍內變化, 但從統(tǒng)計上是相對穩(wěn)定的, 而且各個小區(qū)由于本身的性能差異和所處無線環(huán)境的不同, 這些參數(shù)值也是非常獨立各異的,這就類似的獨特性和穩(wěn)定性。

          2 技術方案

          為了能夠實現(xiàn)利用MRR 達到對小區(qū)異常監(jiān)控的目的,本文將分三個部分進行闡述:數(shù)據(jù)采集、建立小區(qū)“指紋”模型、異常告警呈現(xiàn)方式及處理。

          2.1 建立小區(qū)“指紋”模型

          建立基于MRR 的小區(qū)數(shù)據(jù)模型, 要先分析MRR 的數(shù)據(jù)結構。MRR 數(shù)據(jù)結構特征可以歸納為:

          a)小區(qū)名:顧名思義,就是指定制了MRR 的小區(qū)識別名稱。

          b)參數(shù)名稱:是指類似上/ 下行信號強度、TA等參數(shù)名稱。

          c)時間段:MRR 采集的時間,可觀察到數(shù)據(jù)采集時長。

          d)采樣總報告數(shù):指在規(guī)定的時間內,采集到的用戶數(shù)據(jù)數(shù)目。

          e)各個采樣點分布情況:針對不同的參數(shù),系統(tǒng)依據(jù)對該參數(shù)事先設置的等級把MRR 上報的采樣點放入符合條件的等級中。

          f)均值:取加權平均。

          2.1.1 相關算法

          MRR 數(shù)據(jù)本身已經直接或間接地提供了各參數(shù)在某一時間段內的均值,為了建立小區(qū)“指紋”的需要,本文提出了兩種算法。

          1)均值算法:

          該算法是直接取連續(xù)N 天內(根據(jù)話務模型N通??梢栽O置為7)MRR 參數(shù)平均值( 這里用Ave_X (n) 代表每天MRR 參數(shù)平均值,n=1,2……N)。

          然后再次進行算術平均,得出平均值為


          2)區(qū)間分布算法

          該算法是針對MRR 中小區(qū)參數(shù)采樣點分布的變化情況而設計, 可計算出某個小區(qū)MRR 參數(shù)某兩個值之間的采樣點分布情況,如圖1 所示。


          圖1 陰影部分表示小于或等于某個參數(shù)值y 所占全部采樣點的比例p,所對應具體算法是:


          式(2) 中,T 表示總采樣點數(shù),Ti表示某個采樣點。

          進一步,根據(jù)式(2),可以得到數(shù)天內(假設為N天)p 的均值,所對應的具體算法是:


          式(3)中,pn代表第n 天某時段p 值。

          2.1.2 建立小區(qū)“指紋”模型

          有了前面的基礎理論,本節(jié)將探討小區(qū)“指紋”

          模型的組成元素以及針對各元素可設置的閾值。

          


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