论文无线大数据支撑移动网络运营，该文是网络运营有关毕业论文题目范文跟支撑和移动和运营类论文参考文献范文.
一、、传统网络运维面临的困境
1.1 大数据概念
大数据作为当前社会的热点技术,已经在社会很多行业包括交通、医疗、健康、零售等方面有着巨大的应用,大大的提升了这些行业的服务效率和服务质量.大数据的数据形式来源比较广泛,包括不同的应用系统、各种各样的网络设备和互联网等等,这就造成了数据形式的多样性,包括结构化数据,半结构化数据和非结构化数据.结构化数据是数据间有很强因果关系的数据；半结构化数据是数据间因果关系比较弱的数据；非结构化数据是数据间无因果关系的数据.通常认为大数据典型的特点包括四个方面,即数据量大,处理速度高,数据多样性强,数据价值高,业界也称为大数据的4V 特点.
1.2 无线网运营现状
无线网络管理的主要工作是无线网络维护、优化、建设及客户服务等.在日常工作中,优化人员经常面临一些网络难题,最典型的三个问题是：1、网络指标好,用户感知差.例如,网络接通率达到99.5% 以上,话务掉话率在0.3% 以下,但是用户感知却没有提高,时常认为网络信号不好,网络指标和网络质量之间难以划等号.2、用户投诉的位置和原因定位.如何快速定位网络的故障原因和位置,如何再现用户投诉问题的现象,决定了投诉处理的时效,也决定的用户对运营商服务的感知.3、新基站建设,如何快速发现不好的位置,在什么位置建设基站.
解决这些难题的传统手段主要是依靠DT/CQT、网络性能指标分析、仿真、用户回访、现场测试等.这些方式的数据来源比较分散,关联性比较差,难以全面反映网络问题.分析工作主要依靠人工手工完成,对运维人员的数量要求多,技能要求高,并且手动分析效率低.
当前运营商使用的无线网络大数据分析系统,可以全面提升无线网络管理水平.系统主要利用大数据分析手段,建立模型,关联分析,MR/CDT 数据,用户信令,网元性能,设备告警,用户投诉等多个维度的数据,高效支撑了网络优化,规划建设,客户服务等方面的工作.全面提升了无线网络管理水平.
二、大数据平台架构与关键技术
2.1 平台架构
支撑运营商网络的大数据系统可分成三层,最底层是采集层,采集层主要采集了无线侧的CDT/MR 数据,核心网话单,DPI 等,配置告警、性能参数等.第二层是共享层,共享层主要对底层数据进行了清洗、存储、分发、加载,对应用层提供了API 的接口.应用层主要利用API 接口调用共享层的数据,开发各种业务应用.整个架构需要实现多网元接口,多厂家数据管理,整个应用于存储分离通过业界通用的API 接口实现数据能力的开放.
2.2 大数据平台的关键技术
无线网络的大数据分析平台需要四个关键技术能力,后面的大数据分析主要是基于这四个技术能力进行工作开展.四个技术点包括1、高精度定位；2、移动用户感知评价模型；3、业务感知栅格化；4 基于用户感知的端到端定界定位技术.
高精度的定位技术是准确的CQTmr 定位技术是无线分析的基础,AGPS 数据定位技术的核心技术是指纹定位.指纹定位技术分为两个阶段,包括离线阶段和在线阶段.离线阶段主要完成指纹数据库的建立,通过将地理位置划分成固定大小的栅格,然后将栅格中所有包含AGPS 的MR 数据抽取出来,得到代表这个栅格的RSRP 和TA 的信息,将这些信息存入指纹库；第二阶段是在线阶段,完成用户位置的定位,当用户输入MR 数据,利用主小区的RSRP 和TA 进行粗匹配再细匹配.
移动用户感知评价模型,传统的网优指标不能客观的评价用户的感知,必须建立一个基于用户感知的评价体系.整个评价体系按照不同的类型分别建立,主要从用户感觉QOE指标、业务KQI 指标和网络KPI 指标来建立感知体系模型.语音业务评价模型主要从三个维度进行考虑：1、终端的接收电平情况；2、用户接入时长；3、用户通话质量和保持性能.数据业务模型比较复杂,感知体系必须进行业务分类和细化,通常分为16 大类业务进行评价,主要参考互联网商店的业务进行分类,包括网页浏览、即时通讯、社交媒体、视频、购物、打车、游戏、地图、应用下载等.评价模型从三个维度建立：1、4G 终端的RSRP；2、连接时延和终端；3、用户的业务体验.
业务感知栅格化是实现业务感知的地理化分析,将地球表面按照高斯投影的方式划分成20*20m 的栅格,对于每一个栅格按照互联网业务的类型植入感知的数据,比如覆盖,视频速率,网页的打开时延,每个业务在栅格上植入不同的KQI 指标,可以根据不同的门限评价栅格质量的好坏.然后对每个栅格赋予地域特征标识,实际应用中可以通过栅格的组合实现用户的业务感知与质量分析.
基于用户感知的端到端定界定位分析技术,主要是通过探针采集业务面的数据进行业务评测,并实现定界定段定位分析.在定界定段后,关联分析无线侧核心网的数据,遍历终端、基站、传输、核心网、SP 等端到端全流程的各个环节,并进行故障原因定位分析.终端可以分析射频的质量和响应速度等,无线侧可以分析网络的覆盖、干扰、负荷等问题,核心网可分析MME 设备异常和传输带宽等,SP 可分析DNS解析能力,SP 响应时延,丢包等情况.
无线话单、核心网话单关联可以采用关联五元组,即通过SYSID 基站、小区、MMEID、MME group ID 进行关联.
三、大数据支撑网络维度和未来工作重点
3.1 支撑网络运营的维度
大数据平台对网络运营的支撑从四个维度体现,包括主动服务、智能网优、网络精确规划、数据变现.
主动服务是指评价用户端到端感知、诊断用户无线、核心网、SP 环节的故障,对用户感知的变化进行预警,自动派发工单和预处理.在用户投诉之前解决网络问题,转变服务模式,从而使被动服务变为主动服务.
智能网优是利用感知栅格化技术,综合分析用户感知不良的问题区域自动派单,自动验证,闭环管理,同时可以对高速、高铁、校园等重要的区域动态监控,提升网优的工作效率.
网络精确规划是自动侦测移动、电信、联通多个运营商的网络覆盖数据,精确指导网络规划与建设,自动分析网络弱覆盖区域,输出网络规划建议.
数据变现,主要基于用户的位置,业务数据,挖掘用户多种类型特征数据,精确支撑市场营销或政企应用,实现整个网络运维到网络运营的一个转变.
3.2 未来的工作重点
当前运营商的网络已经升级到了VoLTE 网络,VoLTE网络结构和接口比较复杂,运维难度也大大增加.如何利用大数据手段实现VoLTE 问题区域的智能分析和可视化,建立VoLTE 用户感知评价体系,基于VoLTE 用户感知,自动更新分析,输出优化实施建议,指导优化人员进行优化作业,提升VoLTE 的网络质量,这是亟需解决的问题.
当前运营商的组网模式越来越复杂,网络的叠加度也越来越高,为了提升优化的效率,进一步节约成本,利用大数据手段实现自动分析网络覆盖容量问题,自动输出建议,预测网络容量,实现天馈自动调整,参数自优化,包括容量、负荷自均衡,系统软扩容等方面的功能.这也是未来大数据支撑网络运营的重点工作.
NB-IoT 是将来业务的爆发点,层出不穷的应用对网络运营带来了巨大的挑战,大数据支撑NB-IoT 网络将从覆盖、接入、业务、终端四个维度去研究,更好的保障NB-IoT 的网络质量,给用户更好地感知体验.
四、总结
本文首先介绍大数据的概念和网络经营面临的问题,提出利用大数据平台支撑网络运营,然后分析实现大数据平台的构建方式,即三层的架构.再提出大数据平台需要的四个关键技术高精度定位、移动用户感知评价模型、业务感知栅格化、基于用户感知的端到端定界定位技术.然后介绍大数据平台对网络支撑的维度即主动服务、智能网优、网络精确规划、数据变现.最后介绍了大数据支撑网络运营未来工作的重点方向.
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参考文献：
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