論大數據在移動通信網絡優化中的應用研究

孫儼

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論大數據在移動通信網絡優化中的應用研究

孫儼

中國移動通信集團設計院有限公司新疆分公司，新疆 烏魯木齊 830011

大數據下的移動通信網絡優化技術會更好地解決移動通信網絡的優化問題，其主要應用了大數據分析、處理技術。針對通信安全問題，大數據技術的應用必須制定健全的大數據技術管理機制，規范網絡通信安全，為移動通信網絡數據的有效有序監督和控制保駕護航。

大數據；移動通信；網絡優化

1 大數據技術和移動無線網絡概況

1.1 大數據技術概括

大數據所容納的內容是巨大的，甚至大到超出了目前主流軟件工具所能夠有效獲取以及合理應用的范圍，能夠幫助企業管理者進行科學決策。大數據技術能夠從繁雜的信息中，精確地找到企業發展所需要的有價值的信息，并且以最快的方式進行處理，從而實現數據信息價值的最大化。在傳統的信息處理技術中，比較分散以及隱晦的信息很難被發掘出來，信息之間也難以產生有機聯系，就更談不上恰當處理了。大數據技術的出現可以作為網絡建設和優化服務的基礎手段，將對移動通信領域的變革帶來巨大影響。

具體來說，大數據技術包括數據存儲、數據處理以及數據分析技術，是系列技術的集合體[1]。在數據存儲中，使用最多的是云存儲。這是在云計算概念基礎上延伸出來的，顧名思義就是用分布式的文件進行集群應用，從而使不同類型的設備能夠協同創新工作。數據處理也是分布式架構技術的一個分支；數據分析是最為復雜的一項技術，需要從存儲的大量繁雜數據中找到數據之間的規律，比如通過數據挖掘和智能技術的有效應用找出兩個數據之間的關系等。

1.2 移動通信網絡概況

目前比較常用的移動通信網絡包括CDMA（2G）、EVDO（3G）和FDD-LTE（4G）。CDMA是在數字技術基礎上擴展而來的分支，其主要的特征與應用就是進行擴頻通信，實現碼分多址的分流。EVDO是專門針對分組數據進行的業務優化程序，主要應用基礎是高頻譜利用率的碼分多址技術。由于頻率達到了一定的優化程度，因此可以在帶寬為1.25?MHz的前提下實現3.1?Mbps的高速數據傳輸。當然這個數值已經達到了峰值，如果想進一步提升，則難度會非常大，但在大數據的幫助下這一想法可能會實現。LTE的網絡優化研究是由3GPP協同制定的通信系統，便于技術標準的不斷更新與實施，通常有兩種模式需要注意：一是基于頻率的分工FDD-LTE；二是基于時效的分工TD-LTE，以實現上下行無線鏈路的區分和不同時間區分。這幾張差異較大的網絡并存的結果就是優化難度特別大。不論是頻率還是時效都已經接近極限，繼續上升時衰耗較快，在需要更多基站的同時加大了彼此間的干擾。

2 大數據在移動通信網絡優化應用中的難題

2.1 過量的移動通信網絡數據量

當下使用移動通信設備的用戶越來越多，移動通信網絡的覆蓋面不斷擴大，移動網絡基站數量也隨之迅速攀升，最終導致移動通信網絡數據的過量。大數據技術有海量、高速率等數據處理特點，可以利用大數據技術來分析處理移動通信網絡的數據難題。

2.2 長期的資金投入

由于移動通信網絡優化需要大數據技術的長期支持和靈活運用，這就需要花費大量的時間和資金。各個移動通信網絡區域都會建立屬于自己的數據結構，其性質也各不同，由此所要采取的優化措施也不一樣。這樣一來不僅延長了移動通信網絡優化時間，而且資金投入也有所增加。這是困擾大數據分析的又一難題。

2.3 用戶業務的多元化

每一個區域的信號覆蓋場所內會存在各用戶的多元化業務，例如利用移動設備終端來觀視頻、打電話、瀏覽新聞或網頁等，使得各模型的正常使用不正常，特別是在用戶業務密集的區域，會出現競相爭奪網絡資源的情況，導致網絡出現擁堵，部分高流量的BE業務無法正常運行[2]。相同時間點所出現的多元化的業務模型，會使網絡數據變得零碎分散，給其數據整理帶來不便。

3 大數據分析在移動通信網絡優化中的應用

3.1 移動通信用戶管理優化

移動通信用戶的數量在不斷變化，用戶數據也在不斷更新，給處理與保存都帶來很大的困難。大數據分析技術的應用可以根據各個移動用戶的傳輸狀態實時記錄，方便了對移動通信用戶的管理和對通信網絡穩定性的調查和分析。

3.2 移動通信用戶計費管理優化

隨著移動通信用戶使用量的增加，出現了消費套餐類型以及消費信息等巨量數據。傳統通信網絡優化手段不能及時地對這些數據進行分類處理，工作效率比較低。大數據技術的應用，可以快速地對數據進行分析、歸類，使移動通信管理人員可以很好地掌握通信用戶的使用規律，從而對數據信息進行歸納、分析，發掘信息的潛在價值，發現潛在商機，更好地開拓通信市場。

3.3 移動通信用戶行為管理優化

用戶對網絡的使用具有很強的不確定性，很難把握用戶使用應用軟件的頻率，使用業務的類型以及上網喜好等，這樣一來就使移動通信商在定位軟件設計的方向時出現偏差，導致花費巨資開發的軟件卻沒有人使用。這種結果會使移動通信商遭受嚴重的經濟損失。因此，應對用戶的上網流量信令、數據等進行挖掘和整合分析，發現其中共性和特點，方便以后軟件的開發和業務的開展[3]。

3.4 自動網絡參數調整

當移動通信網絡數據優化系統有了輔助決策功能后，經過多次實驗的考驗，這樣的分析結果就會很準確。在這種條件下，還可以進一步改善優化工具。我們將可進一步優化的軟件作用于OMC系統上，通過OMC直接調整網絡系統參數，方便了用戶的同時也為用戶提供了穩定的通信質量。

3.5 網絡問題智能分析

通過采集關鍵節點信令并核查MR報告、告警日志、參數配置文件等數據，對異常Cause進行統計分析，查找問題原因。針對不同原因制定具體的自優化方案，從故障告警、參數設置、用戶終端、核心網等多個維度輸出優化方案。

4 結束語

為了使移動通信技術滿足時代發展的需要，4G通信技術的發展，給人們帶來了更好的通信體驗，同時也對移動通信網絡的優化服務提出了更大的挑戰。數字化和網絡的快速發展，促進了大數據分析能力的提升，但如何發揮發數據分析技術在移動網絡優化中的作用是目前最需要解決的問題。

[1]黃瑞慧.數據挖掘在移動通信網絡優化中的實踐研究[J].中國新通信，2016（4）：72.

[2]蔣曉鵬.移動通信網絡優化中大數據技術的運用分析[J].電子技術與軟件工程，2016（12）：170.

[3]王森.4G環境下移動通信網絡優化中數據挖掘的應用研究[J].網絡安全技術與應用，2016（12）：96.

Research on the Application of Big Data in Mobile Communication Network Optimization

Sun Yan

China Mobile Communication Group Design Institute Co., Ltd., Xinjiang Branch, Xinjiang Urumqi 830011

The optimization technology of mobile communication network in the era of big data will solve the optimization problem of mobile communication network better. It is mainly used in big data analysis and processing technology. To solve the problem of communication security, the application of big data technology must establish a sound management mechanism of big data technology, standardize network communication security, and escort the effective supervision and control of mobile communication network data.

big data; mobile communication; network optimization

TN929

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