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無(wú)線(xiàn)通信網(wǎng)絡(luò )多口徑測試統計數據初探論文
摘要：首先介紹移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò )的發(fā)展背景，然后具體闡述現階段網(wǎng)絡(luò )測試與評估的手段和面對的挑戰，提出多口徑測試統計數據的方法，以及介紹數據的匯聚及應用，以方便后期網(wǎng)絡(luò )優(yōu)化。
關(guān)鍵詞：泰森多邊形；匯聚區域；地理信息；系統離散數據；數據匯聚
1引言
移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò )經(jīng)過(guò)數十年的發(fā)展，規模已變得十分龐大，結構日趨復雜，業(yè)務(wù)種類(lèi)日益繁多，業(yè)務(wù)量相較數年前也增加了幾個(gè)量級。為了管理維護如此復雜的網(wǎng)絡(luò )，衍生出了豐富的指標類(lèi)型、統計手段、測試工具以及網(wǎng)絡(luò )評估方法。這些豐富的指標和統計測試手段有利于從不同角度對網(wǎng)絡(luò )進(jìn)行立體評估，同時(shí)也給如何有效利用此類(lèi)數據提出了挑戰。
2多種測試統計數據利用的手段
現階段網(wǎng)絡(luò )測試與評估主要有以下手段。路測（DT）：DT是指借助儀表/測試手機以及測試車(chē)輛等工具，沿著(zhù)特定的線(xiàn)路進(jìn)行無(wú)線(xiàn)網(wǎng)絡(luò )參數、運行和業(yè)務(wù)質(zhì)量指標的測定和采集，一般用于網(wǎng)絡(luò )的測試評估。DT提供的測試數據可精確到點(diǎn)，以經(jīng)緯度定位。自動(dòng)路測（ATU）：類(lèi)似路測，與路測不同的是ATU測試時(shí)不需要專(zhuān)業(yè)路測人員近端操作。ATU提供的測試數據可以精確到點(diǎn)，以經(jīng)緯度定位。掃頻測試：掃頻測試是指利用掃頻儀及軟件沿指定路段運行，用于收集所經(jīng)地點(diǎn)的信號頻段強度等信息，主要用于干擾排查以及小區重疊覆蓋測試，掃頻測試提供的數據精確到點(diǎn)，以經(jīng)緯度定位。呼叫質(zhì)量測試（CQT）：CQT是指利用測試終端人工定點(diǎn)撥打測試，并手動(dòng)記錄規定指標，一般用于投訴處理特殊場(chǎng)景的網(wǎng)絡(luò )質(zhì)量評估等。CQT提供的測試數據可精確到點(diǎn)，一般以經(jīng)緯度定位。后臺統計：后臺統計是指操作維護系統通過(guò)網(wǎng)元上報的一系列事件計算出多個(gè)預先定義好的指標，如業(yè)務(wù)量、掉話(huà)率、切換成功率等。后臺統計提供的數據一般精確到小區。測量報告（MR）：MR是操作維護系統通過(guò)中斷或基站手機獲得的底層測量報告，如TA、電平、載干比等，MR提供的數據一般精確到小區級別。投訴：相對其他測試手段，投訴是一種被動(dòng)的網(wǎng)絡(luò )數據收集方法。接到一個(gè)有效投訴后，一般會(huì )聯(lián)系用戶(hù)進(jìn)行現場(chǎng)撥打測試，并給出測量結果。投訴所提供的測試數據一般可精確到點(diǎn)，以經(jīng)緯度定位。在網(wǎng)絡(luò )的日常維護和評估中，通常是在不同的時(shí)間，由不同的人出于不同的目的對同一個(gè)區域利用不同的測試手段進(jìn)行的測試，最后很可能會(huì )給出相同問(wèn)題的不同描述。比如對用戶(hù)來(lái)說(shuō)某一問(wèn)題是通話(huà)質(zhì)量差且有時(shí)會(huì )掉話(huà)，對路測來(lái)說(shuō)可能表現為頻繁切換，對掃頻測試來(lái)說(shuō)可能表現為重疊覆蓋，而以上幾種測試手段所給出的具體經(jīng)緯度可能會(huì )有所不同。這種對同一問(wèn)題在現象、位置描述方面的差異導致測試數據離散化，必然會(huì )額外增加數據使用人員的工作量。這些在不同時(shí)間獲得的測試結果分別由不同人分析時(shí)，每個(gè)人員是獨立的個(gè)體，無(wú)法共享已有的成果，即使由一個(gè)人分析，也不能有效回溯歷史分析記錄。為了提高多種測試數據的使用效率，有必要使地理上離散的測試數據合理匯聚，數據使用人員可把一些離散的問(wèn)題作為一個(gè)整體分析。
3使用泰森多邊形匯聚離散數據
將地理上離散的測試數據匯聚在一起作為一個(gè)整體，需要考慮匯聚區域的大小。太大的匯聚區域會(huì )使數據失去相關(guān)性，太小的匯聚區域，將無(wú)法體現測試數據的匯聚優(yōu)點(diǎn)。綜合考慮各種測試統計方法的最小精度，基于小區覆蓋范圍的數據匯聚區域比較合理。這里利用泰森多邊形獲得小區的大致覆蓋范圍，從而形成測試數據的匯聚區域。
3.1生成泰森多邊形
美國氣候學(xué)家AHThiessen提出了一種根據離散分布的氣象站降雨量計算平均降雨量的方法，應用到無(wú)線(xiàn)通信網(wǎng)絡(luò )，將所有相鄰基站連成三角形，做這些三角形各邊的垂直平分線(xiàn)，于是每個(gè)基站周?chē)娜舾纱怪逼椒志�(xiàn)便圍成一個(gè)多邊形，這個(gè)多邊形即為泰森多邊形，如圖1所示。泰森多邊形的特點(diǎn)是：(1)每個(gè)泰森多邊形內僅含有一個(gè)基站；(2)泰森多邊形內的點(diǎn)到相應基站的距離最近；(3)位于泰森多邊形邊上的點(diǎn)到其兩邊基站的距離相等。
3.2扇區化泰森多邊形
如上述生成的泰森多邊形包含同一基站多個(gè)小區的覆蓋范圍，使用此多邊形聚合測試數據不能保證數據較強的相關(guān)性，會(huì )對分析形成干擾，因此還需要將泰森多邊形進(jìn)一步分割，使包含的測試數據盡量反映單一小區的特性，方法如下。對大于等于3小區的基站，在其對應多邊形內做同基站小區間夾角平分線(xiàn)，從而分裂為3個(gè)或3個(gè)以上的多邊形。對2個(gè)小區的基站在對應多邊形內做同基站小區間夾角的平分線(xiàn)及其延長(cháng)線(xiàn)，分裂為2個(gè)多邊形。對單小區基站，其對應的泰森多邊形保持不變。泰森多邊形扇區化后，其第二條性質(zhì)未變，能夠保證所包含數據一定程度上的相關(guān)性，如圖2所示。
3.3匯聚區域的重要屬性定義
為了便于后期測試數據的匯聚，匯聚區域需要一些必備屬性用于測試統計數據的匹配。名稱(chēng)屬性：使用對應小區名稱(chēng)命名，主要用于小區級別的統計和測試結果。地理屬性：在GIS中屬于Region對象，有面積、坐標，用于匹配點(diǎn)狀測試結果，如路測、ATU等。
4數據的匯聚及應用
4.1測試數據的整理及匯聚
后臺統計、MR數據精確到小區級別，可使用小區名與匯聚區域名稱(chēng)匹配的方法匯聚，其他可精確到經(jīng)緯度的測試數據利用GIS軟件的SQL語(yǔ)句加上within（）函數匹配，最終形成包含表1字段的數據。其中解決方法分類(lèi)包括調整工程參數、調整系統參數、新增站點(diǎn)，解決方法詳述應包含問(wèn)題的分析及具體解決方案。
4.2匯聚數據在優(yōu)化中的應用
優(yōu)化中遇到的問(wèn)題點(diǎn)應該包括問(wèn)題現象、問(wèn)題經(jīng)緯度、相關(guān)小區名稱(chēng)、測量數據等。優(yōu)化分析工程師拿到數據后應首先把問(wèn)題匯聚到相應的匯聚區域內，然后查詢(xún)匯聚區域內是否有類(lèi)似現象的問(wèn)題點(diǎn)。如果有類(lèi)似現象的問(wèn)題點(diǎn)，則可參考已有的分析和解決方案，并根據現狀評估已有方案的效果或可行性，避免不必要的分析，從而提高效率。如果匯聚區域內無(wú)類(lèi)似問(wèn)題現象，應對此問(wèn)題加以分析，找出具體原因，然后查找匯聚區域內是否有相同原因引起的問(wèn)題點(diǎn)，如果有，需評估已有方案是否可行，是否需要更改。如果測試統計數據沒(méi)有進(jìn)行匯聚，將會(huì )產(chǎn)生不必要的分析，甚至會(huì )制定出已驗證不可行的方案。
4.3匯聚數據在規劃中的應用
網(wǎng)絡(luò )規劃中的擴容、新增站點(diǎn)都需要參考測試數據的分析以及話(huà)務(wù)統計，其中新增站點(diǎn)分為容量站點(diǎn)和覆蓋站點(diǎn)。如某期規劃原則中有一般城區連續覆蓋的要求，這時(shí)需要查找分析以往的測試統計數據。在沒(méi)有數據匯聚的情況下，查找發(fā)現有20個(gè)弱覆蓋問(wèn)題點(diǎn)需要新增站點(diǎn)解決。由于可能有些問(wèn)題點(diǎn)距離很近，無(wú)需每個(gè)問(wèn)題點(diǎn)新增站點(diǎn)解決，往往1個(gè)新增站點(diǎn)可以解決附近的多個(gè)問(wèn)題點(diǎn)。因此在確定新增站點(diǎn)前還需要利用地理信息系統（GIS）軟件，分析每個(gè)問(wèn)題點(diǎn)的距離，以確定最優(yōu)的新增站點(diǎn)數量。針對上述規劃原則，在已有區域匯聚數據的情況下，只需以匯聚區域為對象分析是否需要規劃站點(diǎn)，然后再根據匯聚區域面積進(jìn)行微調，重點(diǎn)關(guān)注面積較大的匯聚區域。這種情況下需要分析的數據量大大減少，提高了規劃的效率。
5結束語(yǔ)
以上提出一種無(wú)線(xiàn)通信網(wǎng)絡(luò )多口徑數據匯聚方法，目的是盡量把相關(guān)度較高的數據作為一個(gè)整體加以利用，避免了過(guò)度離散的數據給后期的使用帶來(lái)困擾。匯聚數據的使用效果離不開(kāi)日常維護優(yōu)化中對問(wèn)題點(diǎn)的準確描述和原因分析，這樣的數據對網(wǎng)絡(luò )的發(fā)展有重要的參考指導意義。
參考文獻
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