移動(dòng)通信4G網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化分析

1、移動(dòng)通信4G網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化分析 摘要：本文基于TD-LTE網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化的思路，根據(jù)TD-LTE網(wǎng)絡(luò)參數(shù)配置與關(guān)鍵TD-LTE網(wǎng)絡(luò)指標(biāo)間的關(guān)聯(lián)性，采用“扁平化”網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)和多樣化TD-LTE網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化方法，從網(wǎng)絡(luò)部署場(chǎng)景、運(yùn)營(yíng)、用戶行為三個(gè)維度，構(gòu)建了精細(xì)化的TD-LTE網(wǎng)絡(luò)KPI體系。在此基礎(chǔ)上，基于云計(jì)算將移動(dòng)通信4G網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)劃分為數(shù)據(jù)存儲(chǔ)層、數(shù)據(jù)處理層、網(wǎng)優(yōu)業(yè)務(wù)邏輯層及人機(jī)交互層4層，并針對(duì)私有云等幾種關(guān)鍵4G網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化技術(shù)展開(kāi)分析。 關(guān)鍵詞：云計(jì)算；移動(dòng)通信；4G網(wǎng)絡(luò) “網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化”是保障4G通信網(wǎng)絡(luò)正常、穩(wěn)定、高速運(yùn)行的重要手段，但網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化工作復(fù)雜，技術(shù)難度大，運(yùn)營(yíng)成本高。當(dāng)前4G網(wǎng)絡(luò)快速普及，移動(dòng)互聯(lián)

2、網(wǎng)技術(shù)迅猛發(fā)展，從而使4G移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)主流數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)逐漸增多，由此對(duì)移動(dòng)通信4G網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化技術(shù)提出更高的要求1。在此背景下，本研究基于云計(jì)算技術(shù)，結(jié)合4G網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化需求，以TD-LTE為核心，根據(jù)TD-LTE4G網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化測(cè)量數(shù)據(jù)的典型特征，提出一種扁平化的TD-LTE網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化架構(gòu)。 1基于云計(jì)算的移動(dòng)通信4G網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化總體思路 1.1構(gòu)建移動(dòng)通信。4GTD-LTE網(wǎng)絡(luò)關(guān)鍵性能指標(biāo)體系隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)及網(wǎng)絡(luò)通訊技術(shù)的快速發(fā)展，以TD-LTE為核心的新一代移動(dòng)通信4G網(wǎng)絡(luò)采用分組形式進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)傳輸，所以傳統(tǒng)的2G、3G系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)不再適用于TD-LTE系統(tǒng)。本文基于“端到端”的形式及“扁平化”網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，采用云計(jì)算建立

3、更為精細(xì)化的移動(dòng)通信4GTD-LTE網(wǎng)絡(luò)關(guān)鍵性能指標(biāo)體系。1.2加入關(guān)鍵性指標(biāo)。在2G、3G指標(biāo)基礎(chǔ)上，需在新一代移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)指標(biāo)體系中，加入關(guān)鍵性指標(biāo)，如LTE網(wǎng)絡(luò)真實(shí)性能指標(biāo)。通過(guò)對(duì)這些關(guān)鍵性能指標(biāo)，如移動(dòng)通信4G網(wǎng)絡(luò)吞吐量、TD-LTE網(wǎng)絡(luò)覆蓋率、小區(qū)邊緣TD-LTE網(wǎng)絡(luò)頻率利用率、平均頻率利用率、移動(dòng)通信4G網(wǎng)絡(luò)掉話率、切換/接入延時(shí)、公平性、TD-LTE網(wǎng)絡(luò)阻塞率、用戶網(wǎng)絡(luò)滿意度等進(jìn)行整合、分析，并找到與這些關(guān)鍵指標(biāo)相關(guān)聯(lián)的重要參數(shù)，從而為云計(jì)算背景下移動(dòng)通信4G網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化提供技術(shù)支持。這些關(guān)鍵性指標(biāo)不僅與無(wú)線配置參數(shù)、基站工程參數(shù)以及網(wǎng)絡(luò)頻率分配率、無(wú)線使用方式等移動(dòng)通信4G網(wǎng)絡(luò)工程

4、參數(shù)密切關(guān)聯(lián)，還關(guān)系到整個(gè)移動(dòng)通信4G網(wǎng)絡(luò)的管理、無(wú)線資源的管理調(diào)配以及網(wǎng)絡(luò)調(diào)試2。1.3無(wú)線網(wǎng)絡(luò)管理。在無(wú)線網(wǎng)絡(luò)管理方面，基于OFDM正交頻分復(fù)用技術(shù)可對(duì)系統(tǒng)寬帶、時(shí)隙配置、幀結(jié)構(gòu)、無(wú)線資源接入切換過(guò)程、MIMO適用場(chǎng)景、配置方式甚至調(diào)度、算法以及分配過(guò)程等進(jìn)行合理優(yōu)化?；谏鲜鲫P(guān)鍵性能指標(biāo)，可基于LTE系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)移動(dòng)通信4G網(wǎng)絡(luò)組網(wǎng)參數(shù)靈活選擇與網(wǎng)絡(luò)配置。1.4網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化。在網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化過(guò)程中，只有識(shí)別無(wú)線資源管理相關(guān)參數(shù)以及底層網(wǎng)絡(luò)參數(shù)同高層關(guān)鍵指標(biāo)間的關(guān)聯(lián)度與影響因子，方可分析并進(jìn)一步細(xì)化關(guān)鍵指標(biāo)與影響因子間的關(guān)系，進(jìn)而找到移動(dòng)通信4G網(wǎng)絡(luò)問(wèn)題，有的放矢地進(jìn)行優(yōu)化。 2基于云計(jì)算的移動(dòng)通信4G

5、網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化方法 2.1建立聯(lián)動(dòng)關(guān)系。在確定關(guān)鍵性指標(biāo)后，需基于云計(jì)算、大數(shù)據(jù)與網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化理論，建立移動(dòng)通信4G無(wú)線網(wǎng)絡(luò)參數(shù)與關(guān)鍵性能指標(biāo)間的聯(lián)動(dòng)關(guān)系。從網(wǎng)絡(luò)業(yè)務(wù)層面來(lái)看，傳統(tǒng)2G及3G網(wǎng)絡(luò)單純以語(yǔ)音與中低速數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)為主，而新一代移動(dòng)通信4GTD-LTE網(wǎng)絡(luò)中大量業(yè)務(wù)均來(lái)源于高速數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)，且在云計(jì)算背景下新一代移動(dòng)通信4G網(wǎng)絡(luò)業(yè)務(wù)開(kāi)放性較強(qiáng)，不同類型的業(yè)務(wù)對(duì)QoS服務(wù)質(zhì)量定位也存在較大差異3。因此，在移動(dòng)通信4G網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化過(guò)程中，必須綜合考慮并統(tǒng)計(jì)相關(guān)具體網(wǎng)絡(luò)業(yè)務(wù)量，合理利用相對(duì)有限的網(wǎng)絡(luò)資源，提供高質(zhì)量的移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)服務(wù)。2.2網(wǎng)絡(luò)分層優(yōu)化。在改變傳統(tǒng)2G、3G粗放型網(wǎng)絡(luò)業(yè)務(wù)模式的基礎(chǔ)上，基于精細(xì)化

6、分析、統(tǒng)計(jì)方式，分別從網(wǎng)絡(luò)部署場(chǎng)景、網(wǎng)絡(luò)運(yùn)營(yíng)及用戶行為三個(gè)層面，采用云計(jì)算對(duì)移動(dòng)通信多樣化的TD-LTE4G網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行優(yōu)化。2.2.1網(wǎng)絡(luò)部署場(chǎng)景從網(wǎng)絡(luò)部署場(chǎng)景層面而言，商業(yè)區(qū)域居民區(qū)、郊區(qū)與城市、室外與室內(nèi)等不同的網(wǎng)絡(luò)部署場(chǎng)景，均會(huì)對(duì)網(wǎng)絡(luò)業(yè)務(wù)密度及實(shí)現(xiàn)方式產(chǎn)生影響。對(duì)此，需對(duì)不同網(wǎng)絡(luò)部署場(chǎng)景下的網(wǎng)絡(luò)業(yè)務(wù)量差異進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析。根據(jù)業(yè)務(wù)統(tǒng)計(jì)結(jié)果，對(duì)不同網(wǎng)絡(luò)部署場(chǎng)景中的網(wǎng)絡(luò)參數(shù)配置差異和內(nèi)在聯(lián)系進(jìn)行分析。2.2.2網(wǎng)絡(luò)運(yùn)營(yíng)。從網(wǎng)絡(luò)運(yùn)營(yíng)層面而言，對(duì)具體網(wǎng)絡(luò)業(yè)務(wù)進(jìn)行分析，有助于制定不同的QoS保障策略，并可結(jié)合運(yùn)營(yíng)商網(wǎng)絡(luò)業(yè)務(wù)統(tǒng)計(jì)分析結(jié)果，調(diào)整網(wǎng)絡(luò)資費(fèi)，對(duì)發(fā)展?jié)摿^大的業(yè)務(wù)給予QoS保障，并對(duì)其進(jìn)行精細(xì)化資

7、源管理與控制，同時(shí)對(duì)不同QoS保障策略進(jìn)行調(diào)整優(yōu)化，以實(shí)現(xiàn)TD-LTE網(wǎng)絡(luò)運(yùn)營(yíng)效益最大化。2.2.3用戶行為。從用戶行為層面而言，用戶行為分析需以網(wǎng)絡(luò)業(yè)務(wù)統(tǒng)計(jì)分析結(jié)果為基礎(chǔ)。即在對(duì)云計(jì)算下的移動(dòng)通信4G網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行優(yōu)化時(shí)，需結(jié)合網(wǎng)絡(luò)業(yè)務(wù)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)結(jié)果，即對(duì)用戶使用網(wǎng)絡(luò)業(yè)務(wù)時(shí)的用戶行為，如業(yè)務(wù)時(shí)長(zhǎng)分布、不同業(yè)務(wù)間的關(guān)聯(lián)性與具體比例、網(wǎng)絡(luò)通信時(shí)長(zhǎng)等進(jìn)行深入挖掘?；谟脩舻木唧w行為特征，對(duì)移動(dòng)通用性4G網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行優(yōu)化，一方面在滿足用戶網(wǎng)絡(luò)需求的基礎(chǔ)上，實(shí)現(xiàn)對(duì)系統(tǒng)資源的有效利用；另一方面，根據(jù)用戶行為，為其提供良好的服務(wù)。 3基于云計(jì)算的移動(dòng)通信4G網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化架構(gòu) 為滿足移動(dòng)通信4G網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化需求，本文根據(jù)云計(jì)算

8、最新的研究進(jìn)展，在網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化業(yè)務(wù)邏輯及大數(shù)據(jù)典型性特征的基礎(chǔ)上，通過(guò)對(duì)LTE話務(wù)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)及LTE測(cè)量報(bào)告數(shù)據(jù)的深入分析，提出了一種“自下而上”的移動(dòng)通信4G網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化云計(jì)算架構(gòu)，其總體結(jié)構(gòu)如圖所示。由圖1可知，基于云計(jì)算的移動(dòng)通信4G網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化架構(gòu)自下而上可分為四層，即數(shù)據(jù)存儲(chǔ)層、處理層、網(wǎng)優(yōu)業(yè)務(wù)邏3.1數(shù)據(jù)存儲(chǔ)層。數(shù)據(jù)存儲(chǔ)層可有效發(fā)揮不同類型數(shù)據(jù)庫(kù)的技術(shù)優(yōu)勢(shì)，使不同類型數(shù)據(jù)可在不同數(shù)據(jù)庫(kù)中分類存儲(chǔ)。比如，GIS地理空間數(shù)據(jù)庫(kù)中可存儲(chǔ)地理圖層信息，具體如ArcGIS和SuperMap的Geodatabase與SDX+數(shù)據(jù)等。GIS數(shù)據(jù)庫(kù)是一種用于承載地理信息的基于標(biāo)準(zhǔn)關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)的數(shù)據(jù)模型。在關(guān)系

9、型Oracle數(shù)據(jù)庫(kù)中，主要存儲(chǔ)有業(yè)務(wù)參數(shù)、權(quán)限數(shù)據(jù)、平臺(tái)用戶數(shù)據(jù)及業(yè)務(wù)模型等幾類具體數(shù)據(jù)。其中，海量的業(yè)務(wù)分析數(shù)據(jù)、性能統(tǒng)計(jì)、路測(cè)、測(cè)量數(shù)據(jù)等，均存儲(chǔ)于HBase分布式數(shù)據(jù)庫(kù)中。3.2數(shù)據(jù)處理層。基于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，可在Hadoop分布式集群中依次針對(duì)測(cè)量數(shù)據(jù)、業(yè)務(wù)模型數(shù)據(jù)、工參數(shù)據(jù)、地理圖層信息數(shù)據(jù)、海量統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)等進(jìn)行離線、在線分析計(jì)算與處理。3.3網(wǎng)優(yōu)業(yè)務(wù)邏輯層。網(wǎng)優(yōu)業(yè)務(wù)邏輯層主要功能在于結(jié)合云計(jì)算下的移動(dòng)通信4G網(wǎng)絡(luò)不同的分析、優(yōu)化維度，提出網(wǎng)絡(luò)配置優(yōu)化建議，自動(dòng)生成預(yù)測(cè)分析報(bào)告以及制定網(wǎng)絡(luò)性能優(yōu)化方案等。3.4人機(jī)交互層。人機(jī)交互層主要為云計(jì)算下的移動(dòng)通信4G網(wǎng)絡(luò)人機(jī)交互層操作網(wǎng)優(yōu)平臺(tái)

10、的應(yīng)用及軟件界面的操作使用提供基礎(chǔ)。綜上可以看出，系統(tǒng)在上述四層結(jié)構(gòu)基礎(chǔ)上，基于云計(jì)算平臺(tái)的企業(yè)OpenStack私有云，采用HBase分布式數(shù)據(jù)存儲(chǔ)系統(tǒng)及Hadoop分布式并行計(jì)算框架，可對(duì)海量大數(shù)據(jù)進(jìn)行處理。在處理數(shù)據(jù)時(shí)，通過(guò)對(duì)OpenStack云平臺(tái)API管理接口和應(yīng)用程序編程接口進(jìn)行調(diào)用，可實(shí)現(xiàn)集群中Hadoop節(jié)點(diǎn)和應(yīng)用程序節(jié)點(diǎn)的彈性可伸縮。當(dāng)負(fù)荷較大時(shí)，可適當(dāng)減少相應(yīng)的動(dòng)態(tài)節(jié)點(diǎn)；當(dāng)負(fù)荷較小時(shí)，可適當(dāng)增加相應(yīng)的動(dòng)態(tài)節(jié)點(diǎn)。這種優(yōu)化架構(gòu)與傳統(tǒng)關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)、服務(wù)器主機(jī)的網(wǎng)優(yōu)系統(tǒng)相比，可使移動(dòng)通信4G網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化成本更低，系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行性能更佳。 4云計(jì)算背景下移動(dòng)通信4G網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化技術(shù)分析 上述網(wǎng)優(yōu)

11、架構(gòu)的實(shí)現(xiàn)離不開(kāi)下列幾項(xiàng)關(guān)鍵技術(shù)：4.1企業(yè)私有云。OpenStack企業(yè)私有云技術(shù)是一個(gè)開(kāi)源的云環(huán)境，其幾乎支持所有云計(jì)算項(xiàng)目管理。其采用統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)，可大規(guī)模擴(kuò)展平臺(tái)，實(shí)施簡(jiǎn)單，可對(duì)企業(yè)大量?jī)?nèi)存容量、CPU計(jì)算能力、網(wǎng)絡(luò)硬盤空間等進(jìn)行整合，同時(shí)還可靈活、快速創(chuàng)建和分配云主機(jī)的資源，不僅能夠有效提高計(jì)算機(jī)的資源利用率，還可實(shí)現(xiàn)應(yīng)用數(shù)據(jù)遷移、容災(zāi)、負(fù)荷均衡等。通過(guò)在企業(yè)私有云OpenStack平臺(tái)中構(gòu)建移動(dòng)通信4G網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化平臺(tái)，即可根據(jù)網(wǎng)優(yōu)發(fā)展趨勢(shì)及計(jì)算分析數(shù)據(jù)規(guī)模，彈性擴(kuò)容，快速部署。4.2Hadoop集群。Hadoop屬于開(kāi)源的分布式并行計(jì)算架構(gòu)。通過(guò)構(gòu)建基于Hadoop的MapReduce

12、并行計(jì)算編程模型，即可設(shè)計(jì)移動(dòng)通信4G網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化算法，進(jìn)而充分利用Hadoop分布式集群框架，對(duì)移動(dòng)通信4G網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化相關(guān)存儲(chǔ)數(shù)據(jù)進(jìn)行高速運(yùn)算與海量?jī)?yōu)化。4.3HBase大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)。因移動(dòng)通信4G網(wǎng)絡(luò)話務(wù)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)和網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化測(cè)量報(bào)告數(shù)據(jù)較為復(fù)雜、離散，體量超大。所以，為了滿足大數(shù)據(jù)時(shí)代對(duì)移動(dòng)通信4G網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的要求，應(yīng)采用GoogleBigTable技術(shù)和HBase分布式數(shù)據(jù)庫(kù)分析處理數(shù)據(jù)，快速搭建大規(guī)模的Hadoop存儲(chǔ)數(shù)據(jù)集群，以提高分布式存儲(chǔ)系統(tǒng)性能和可伸縮性4。4.4應(yīng)用程序集群伸縮設(shè)計(jì)。云平臺(tái)下移動(dòng)通信4G網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化用戶并發(fā)數(shù)大，排隊(duì)時(shí)間長(zhǎng)，提交的Job數(shù)量龐雜，采用程序集群的伸縮設(shè)計(jì)

13、，可自動(dòng)分?jǐn)侸ob，增加應(yīng)用程序節(jié)點(diǎn)，并通過(guò)向虛擬機(jī)管理服務(wù)申請(qǐng)，創(chuàng)建指定類型和指定數(shù)量的節(jié)點(diǎn)。4.5Hadoop集群伸縮設(shè)計(jì)。Hadoop集群的伸縮設(shè)計(jì)一般只針對(duì)DataNode節(jié)點(diǎn)進(jìn)行擴(kuò)展處理。由于移動(dòng)通信4G網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)只負(fù)責(zé)對(duì)實(shí)際數(shù)據(jù)進(jìn)行存儲(chǔ)，所以通常只能單向增長(zhǎng)。當(dāng)Hadoop集群容量增大時(shí)，可適當(dāng)增加DataNode集群節(jié)點(diǎn)或增加磁盤空間，同時(shí)還可根據(jù)Job負(fù)荷自動(dòng)增加運(yùn)算節(jié)點(diǎn)。 5結(jié)論 綜上所述，云計(jì)算與互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的快速發(fā)展，推動(dòng)了移動(dòng)通信技術(shù)與4G網(wǎng)絡(luò)技術(shù)優(yōu)化的融合。本文運(yùn)用云計(jì)算的移動(dòng)通信4G網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化總體思路，選用云計(jì)算移動(dòng)通信4G網(wǎng)絡(luò)分層優(yōu)化方法，基于四層網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化架構(gòu)，分別對(duì)四種移動(dòng)通信4G網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化技術(shù)進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)結(jié)合TD-LTE網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化關(guān)鍵技術(shù)，可大幅提升網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化效益。本系統(tǒng)的順利實(shí)施，能夠提高移動(dòng)通信4G網(wǎng)絡(luò)運(yùn)營(yíng)管理水平，改善服務(wù)狀況，產(chǎn)生良好社會(huì)效益與經(jīng)濟(jì)效益。 參考文獻(xiàn)： 1林健標(biāo).基于云計(jì)算的移動(dòng)通信4G網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化方法探討J.通訊世界，2017（8）：2