芻議移動通信網絡路測數據的抽樣、分析方法

引言：移動通信網絡肩負著溝通人與人的任務，在近年來發展迅猛，3G技術剛獲得普及，4G時代就已經到來。因為其意義重大，且用戶基數極為龐大，我們必須對通信網絡進行充分的優化。路測數據采集分析，則是其中極為重要的環節。本文重點研究了一種移動通信網絡路測數據的抽樣與分析方法，該方法主要涉及到了聚類分析方法、整群抽樣、二階段抽樣等技術，關鍵論點僅供參考。

對移動通信網絡的穩定性進行評估，一般均需要進行路測，先確定需要檢測的線路，進而按照設定的抽樣速率，采集線路上的通信數據，最后對獲得的數據進行統計分析。顯然，通訊數據的采集受環境因素的影響極大，因此必須進行有效的抽樣分析，常規上我們往往會選擇簡單抽樣的方案進行數據分析，但移動通信網絡地理單元極多、信號電平變動大，因此簡單抽樣很難有效代表總體線路通信情況，本文則首先對路測數據進行了深入分析，進而提出了基于整群抽樣和二階段抽樣的數據抽樣方案，能夠有效指導開展路測。

一、整群抽樣

對移動通信網絡進行性能評估，需要用到電子地圖。在電子地圖上，包含著眾多的地理單元（即Bin），進行整群抽樣前，必須先以Bin為單位，劃分網絡覆蓋區。在這里，我們僅考慮建筑物和距離對移動通信網絡的影響，采用Birch算法，對Bin進行聚類分析。

無線信號在建筑物密集的環境下，傳播距離往往較短，而建筑物密集的環境下，小區覆蓋半徑又往往比較小，因此可以利用小區半徑（設為r）、地理單元到基站的距離（設為d）來評價建筑和距離對移動通信網絡的影響。進一步引入一個元素Q，令其值為：

則Q可以用來評價該地理單元在其所在小區內的相對位置。最終，建筑物對移動通信網絡的影響可以用r來表示，體現了基站所處的位置；而距離對移動通信網絡的影響則可以用Q來表示，體現了距離基站的遠近。采用Birch算法，分析兩項數據，就能夠得出所需的地理單元分類了。

二、二階段抽樣

通過基于整群抽樣的聚類分析后，我們已能有效確定路測線路了，隨后，則需要對抽樣數據進行樣本可靠性檢測，以挑選合適的數據了。在這里我們主要通過二階段抽樣來完成該工作。

開展二階段抽樣，是建立在這樣一個假設上：總體數據由若干個初級單元組成、初級單元由若干各二級單元組成。第一階段的抽樣，需要從初級單元中抽取n個單元，而第二階段的抽樣，則再從每個單元中抽選m個二級單元，最終，得到的n×m個單元，就是所需的抽樣結果。

應用于路測數據的采集，則可以按照如下的方案開展工作：首先，按照整群抽樣的結果，劃分初級單元層次，其中共包含N個Bin群，每個Bin群中包含Mi個二級單元，其中i=1，2…，N。該抽樣方法的優勢在于，雖然每階段抽樣的方法都類似于簡單隨機抽樣，但在評估總體均值時，利用了等概率抽樣方案，實現了加權估計。

二階段抽樣條件下，可以通過下式計算樣本均值：

其中， 表示每個初級單元中所包含的次級單元數的平均值，而 中的i表示初級單元的類別，j表示次級單元的位置。顯然，可以通過該式的計算結果來表示抽樣總體的均值，其屬于無偏估計量。

該估計量的方差可以表示為：

其中， 表示第一次抽樣的比例， 則表示第二次抽樣時，在第i組數據中的抽樣比例。

顯然，均值的方差即包含抽取不同地理單元群時形成的方差，又包含每個群內部形成的方差。

根據中心極限定理，我們按照正態分布的形式來分析樣本均值，則計算出的均值置信區間為：

分析可知，通過上述方案進行實際路測時，第一階段所抽取的群數較少時，會引入較大的方差，群數越小，置信區間越大。同時，如果第二階段抽樣時抽取較多的數據，則第二階段引入的方差就相對較小，而實現這一條件，較為輕松，因此，控制本抽樣方法的誤差，最關鍵的因素就在于控制第一階段的誤差。

一般而言，對于經過群較多，樣本數量較大的樣本而言，采取簡單隨機抽樣或者采取本文所提及的二階段抽樣，其計算出的均值與標準差較為接近；但是如果經過群較少，樣本數量較小，采取簡單隨機抽樣，將會導致均值與標準差較理想情況偏差很大，這主要關乎到地理單元的數量，如數據來自的地理單元過少，則難以發揮總體代表性。由此可見，采用二階段抽樣，對于路測而言，實用性更強，得出的結果總體代表性更好。

結束語

路測是優化移動通信網絡的關鍵步驟，一直以來都是研究人員重點關注的問題。基于移動通信網絡地理單元極多，因此路線的選擇、數據的抽樣非常重要。本文所研究的路測數據抽樣分析方法基于整群抽樣、二階段抽樣，實現了有效的聚類分析，最終得出的數據具有較高的整體代表性，應用于實際，必將在很大程度上提升路測的有效性。

參考文獻

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（作者單位：河北海星通信建設有限公司）