大數(shù)據(jù)分析在移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化中的應(yīng)用

李秀麗，胡會(huì)南

（河南測(cè)繪職業(yè)學(xué)院，河南 鄭州 450000）

0 引 言

移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)作為現(xiàn)代社會(huì)信息傳輸?shù)闹匾A(chǔ)設(shè)施，對(duì)于人們的生活和工作具有重要意義。隨著移動(dòng)通信技術(shù)的不斷進(jìn)步和智能終端的普及，移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)的覆蓋范圍和用戶(hù)密度不斷擴(kuò)大，網(wǎng)絡(luò)性能的優(yōu)化成為了保證通信質(zhì)量和提升用戶(hù)滿(mǎn)意度的關(guān)鍵[1]。然而，移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化仍面臨著一系列的挑戰(zhàn)。首先，網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)日益復(fù)雜，包括大量的基站、信道以及用戶(hù)終端，使得網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化變得復(fù)雜而困難；其次，網(wǎng)絡(luò)干擾、隨機(jī)干擾和多徑傳播等問(wèn)題嚴(yán)重影響著網(wǎng)絡(luò)的性能與覆蓋范圍；最后，移動(dòng)用戶(hù)需求的多樣化、通信業(yè)務(wù)的快速增長(zhǎng)和網(wǎng)絡(luò)的流量不斷增加也給網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)化帶來(lái)了更大的挑戰(zhàn)。

為了有效應(yīng)對(duì)這些問(wèn)題，大數(shù)據(jù)分析被引入移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)化[2,3]。大數(shù)據(jù)分析利用龐大的數(shù)據(jù)資源和強(qiáng)大的分析算法，能夠提取有價(jià)值的信息和知識(shí)，為網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化提供科學(xué)依據(jù)和決策支持。通過(guò)對(duì)海量的道路測(cè)試數(shù)據(jù)進(jìn)行矩陣分析，可以深入了解網(wǎng)絡(luò)的覆蓋狀況和干擾程度，從而制定出具有針對(duì)性的網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化方案。此外，基于大數(shù)據(jù)分析的數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)能夠提前發(fā)現(xiàn)潛在的問(wèn)題和短板，為網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化提供更加精準(zhǔn)的指導(dǎo)。

文章旨在探討大數(shù)據(jù)分析在移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化中的應(yīng)用。首先，分析移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化的困難，并探討大數(shù)據(jù)分析在網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化中的應(yīng)用潛力和原理。其次，介紹矩陣分析技術(shù)在網(wǎng)絡(luò)干擾分析中的應(yīng)用，并提出基于矩陣分析方法的通信網(wǎng)絡(luò)的部分指標(biāo)預(yù)測(cè)方法。最后，從理論上對(duì)該方法進(jìn)行評(píng)估，驗(yàn)證其在優(yōu)化中的有效性。本文的研究有望為移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)化提供一種基于大數(shù)據(jù)分析的新思路和新方法，對(duì)提高網(wǎng)絡(luò)的覆蓋范圍和移動(dòng)性、優(yōu)化通信質(zhì)量和用戶(hù)體驗(yàn)具有重要意義。

1 移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化與大數(shù)據(jù)分析技術(shù)

移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化面臨著多頻段和多技術(shù)的網(wǎng)絡(luò)復(fù)雜性，以及網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浜唾Y源限制等方面的困難[4,5]。一方面，現(xiàn)代移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)常常采用多頻段和多技術(shù)并存的架構(gòu)，如長(zhǎng)期演進(jìn)（Long Term Evolution，LTE）、5G、Wi-Fi 等。這些不同頻段和技術(shù)的網(wǎng)絡(luò)之間存在著相互干擾與沖突，網(wǎng)絡(luò)參數(shù)和覆蓋特性各異，導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化需要針對(duì)不同頻段和技術(shù)進(jìn)行綜合考慮及調(diào)整。另一方面，移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)和資源約束也給優(yōu)化帶來(lái)了挑戰(zhàn)。移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)由大量的基站、信道和用戶(hù)終端組成，拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)復(fù)雜且動(dòng)態(tài)變化。在優(yōu)化過(guò)程中，需要合理配置基站和信道資源，以最大限度提高網(wǎng)絡(luò)的覆蓋范圍和容量。

矩陣分析是一種基于線(xiàn)性代數(shù)的數(shù)學(xué)方法，通過(guò)矩陣運(yùn)算和矩陣特征分解等技術(shù)，可以對(duì)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)進(jìn)行全面且深入的分析，其基本架構(gòu)如圖1 所示[6,7]。在網(wǎng)絡(luò)干擾分析方面，通過(guò)建立干擾矩陣，將網(wǎng)絡(luò)中不同基站之間的干擾關(guān)系表示為矩陣元素，可以直觀(guān)地觀(guān)察到網(wǎng)絡(luò)中不同信道和頻段之間的干擾程度。通過(guò)對(duì)干擾矩陣進(jìn)行特征分解和主成分分析等，可以識(shí)別與定位干擾源，進(jìn)而采取相應(yīng)的干擾抑制措施，提升網(wǎng)絡(luò)的性能和覆蓋范圍。在道路測(cè)試數(shù)據(jù)方面，通過(guò)對(duì)大量的道路測(cè)試數(shù)據(jù)建立矩陣模型，可以通過(guò)矩陣分析方法進(jìn)行數(shù)據(jù)的擬合和預(yù)測(cè)。基于矩陣分析的道路測(cè)試數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)可以有效預(yù)測(cè)網(wǎng)絡(luò)的覆蓋情況和性能指標(biāo)，為網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化提供科學(xué)的數(shù)據(jù)支持和決策依據(jù)。

圖1 矩陣分析進(jìn)行移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)的架構(gòu)

2 基于矩陣分析的移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化方法

2.1 道路測(cè)試數(shù)據(jù)和干擾數(shù)據(jù)采集

采集道路測(cè)試數(shù)據(jù)和干擾數(shù)據(jù)時(shí)，首先在實(shí)際的移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中選擇合適的測(cè)試路線(xiàn)和測(cè)試點(diǎn)，確保覆蓋不同地理位置和網(wǎng)絡(luò)拓?fù)涞膮^(qū)域；其次，利用專(zhuān)業(yè)的測(cè)試儀器和設(shè)備對(duì)測(cè)試路線(xiàn)進(jìn)行全面的信號(hào)強(qiáng)度、信噪比、干擾等參數(shù)的測(cè)量和記錄，同時(shí)需要記錄與測(cè)試點(diǎn)相關(guān)的網(wǎng)絡(luò)信息，如基站位置、天線(xiàn)方位角等；再次，針對(duì)干擾數(shù)據(jù)的采集，可以通過(guò)專(zhuān)用的干擾監(jiān)測(cè)儀器或網(wǎng)絡(luò)監(jiān)測(cè)設(shè)備，對(duì)測(cè)試路線(xiàn)和周邊區(qū)域的干擾信號(hào)進(jìn)行監(jiān)測(cè)與記錄；最后，將采集的道路測(cè)試數(shù)據(jù)和干擾數(shù)據(jù)進(jìn)行整理和存儲(chǔ)，以便后續(xù)的矩陣分析建模和數(shù)據(jù)分析預(yù)測(cè)。

2.2 建立矩陣分析模型

矩陣分析模型將道路測(cè)試數(shù)據(jù)和干擾數(shù)據(jù)表示為矩陣形式，通過(guò)矩陣運(yùn)算和特征分解等數(shù)學(xué)方法分析和優(yōu)化移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)。假設(shè)有一個(gè)道路測(cè)試數(shù)據(jù)矩陣X，其中每行代表一個(gè)測(cè)試點(diǎn)，每列代表不同的網(wǎng)絡(luò)參數(shù)，如信號(hào)強(qiáng)度、信噪比等。道路測(cè)試數(shù)據(jù)矩陣X的維度為m×n，其中m表示測(cè)試點(diǎn)的數(shù)量，n表示網(wǎng)絡(luò)參數(shù)的數(shù)量，計(jì)算公式為

另外，對(duì)于干擾數(shù)據(jù)矩陣Y，每行代表一個(gè)測(cè)試點(diǎn)，每列代表不同的干擾參數(shù)，如干擾強(qiáng)度、干擾源類(lèi)型等。干擾數(shù)據(jù)矩陣Y的維度為m×k，其中k表示干擾參數(shù)的數(shù)量，計(jì)算公式為

通過(guò)矩陣分析方法，可以對(duì)道路測(cè)試數(shù)據(jù)矩陣X進(jìn)行特征分解、主成分分析等數(shù)學(xué)處理，提取關(guān)鍵的網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化信息。例如，可以利用奇異值分解對(duì)道路測(cè)試數(shù)據(jù)矩陣X進(jìn)行分解，即

式中：U為m×m的正交矩陣；W為m×n的對(duì)角矩陣；VT為n×n的正交矩陣。通過(guò)對(duì)矩陣W的對(duì)角元素進(jìn)行排序和篩選，可以獲得最重要的網(wǎng)絡(luò)參數(shù)信息，為網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化提供指導(dǎo)[8]。

類(lèi)似地，可以對(duì)干擾數(shù)據(jù)矩陣Y進(jìn)行相應(yīng)的矩陣分析處理，提取干擾源信息，并與道路測(cè)試數(shù)據(jù)矩陣X進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析，從而更好地理解網(wǎng)絡(luò)的干擾情況。通過(guò)建立矩陣分析模型，可以深入挖掘道路測(cè)試數(shù)據(jù)和干擾數(shù)據(jù)中的潛在信息，為移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)化提供科學(xué)的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)。

3 實(shí)例分析

在預(yù)處理階段，將采集的道路測(cè)試數(shù)據(jù)表示為一個(gè)數(shù)據(jù)矩陣X，其行代表一個(gè)測(cè)試點(diǎn)，列代表不同的網(wǎng)絡(luò)參數(shù)，包括信號(hào)強(qiáng)度、信噪比等。

本研究使用主成分分析對(duì)道路測(cè)試數(shù)據(jù)矩陣X進(jìn)行降維處理，得到主成分矩陣P[9,10]。主成分矩陣P中的每列代表一個(gè)主成分，它們是道路測(cè)試數(shù)據(jù)中具有最大方差的線(xiàn)性組合。通過(guò)分析主成分矩陣P中的主成分，可以確定對(duì)網(wǎng)絡(luò)性能影響最大的參數(shù)，并找到優(yōu)化的方向。道路測(cè)試數(shù)據(jù)矩陣的示例數(shù)據(jù)如表1 所示。

表1 道路測(cè)試數(shù)據(jù)矩陣的示例數(shù)據(jù)

通過(guò)主成分分析，可以得到主成分矩陣如表2所示。

表2 主成分矩陣

通過(guò)分析主成分矩陣的特征向量和特征值，可以確定對(duì)網(wǎng)絡(luò)性能影響最大的參數(shù)，如信號(hào)強(qiáng)度可能是主要影響因素，這為進(jìn)一步的網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化提供了指導(dǎo)。

在道路測(cè)試數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)上，可以利用建立的矩陣分析模型對(duì)未來(lái)的道路測(cè)試數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)，從而指導(dǎo)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化決策。當(dāng)建立了矩陣分析模型并使用歷史道路測(cè)試數(shù)據(jù)進(jìn)行了訓(xùn)練后，預(yù)測(cè)下一個(gè)測(cè)試點(diǎn)的信號(hào)強(qiáng)度，可以將已知測(cè)試點(diǎn)的信號(hào)強(qiáng)度作為輸入構(gòu)建一個(gè)預(yù)測(cè)模型。本研究采用線(xiàn)性回歸模型建立了信號(hào)強(qiáng)度、網(wǎng)絡(luò)參數(shù)以及模型權(quán)重之間的關(guān)系，表達(dá)式為

式中：E為預(yù)測(cè)的信號(hào)強(qiáng)度；w1,w2,…,wn為模型權(quán)重；x1,x2,…,xn為已知測(cè)試點(diǎn)的一系列網(wǎng)絡(luò)參數(shù)。在該模型中，用現(xiàn)有數(shù)據(jù)計(jì)算出模型權(quán)重之后，就可以通過(guò)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)估計(jì)出信號(hào)強(qiáng)度，本研究通過(guò)最小二乘法對(duì)權(quán)重進(jìn)行估計(jì)得

當(dāng)其中一個(gè)測(cè)試點(diǎn)只有2 個(gè)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)時(shí)，假設(shè)其當(dāng)前信號(hào)強(qiáng)度x1為-83 dBm，信噪比x2為21dB，將網(wǎng)絡(luò)參數(shù)代入預(yù)測(cè)模型，預(yù)測(cè)出下一個(gè)測(cè)試點(diǎn)的信號(hào)強(qiáng)度E為-14.4 dBm。通過(guò)以上的道路測(cè)試數(shù)據(jù)分析和預(yù)測(cè)方法，可以基于矩陣分析技術(shù)對(duì)移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行優(yōu)化。這些分析和預(yù)測(cè)結(jié)果可以為網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃與優(yōu)化提供有價(jià)值的參考和指導(dǎo)。

4 結(jié) 論

本研究的目標(biāo)是通過(guò)大數(shù)據(jù)分析方法優(yōu)化移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)，提高網(wǎng)絡(luò)的覆蓋范圍和移動(dòng)性。通過(guò)矩陣分析技術(shù)，將道路測(cè)試數(shù)據(jù)和干擾數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為矩陣形式，利用矩陣分析方法進(jìn)行數(shù)據(jù)擬合和預(yù)測(cè)。在道路測(cè)試數(shù)據(jù)分析中，采用主成分分析等方法提取關(guān)鍵網(wǎng)絡(luò)性能指標(biāo)，并找到優(yōu)化的方向。在道路測(cè)試數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)中，建立了預(yù)測(cè)模型，并通過(guò)矩陣分析的方法對(duì)模型參數(shù)進(jìn)行估計(jì)。

通過(guò)本文的研究，可以看到大數(shù)據(jù)分析在移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化中的潛在價(jià)值。通過(guò)矩陣分析技術(shù)，能夠更好地理解移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)的復(fù)雜性，并為優(yōu)化提供科學(xué)的數(shù)據(jù)支持和決策依據(jù)。這些研究成果為移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)的規(guī)劃和優(yōu)化提供了重要的參考與指導(dǎo)，有助于提高網(wǎng)絡(luò)的性能和用戶(hù)體驗(yàn)。