基于自组织映射的无线网络性能分析

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1、基于自组织映射的无线网络性能分析【摘要】为了解决缺乏适合复杂网络环境的网络性能分析方法的问题，采用基站小区的行为特征建模方法，分析实际移动通信网络性能数据，研究了自组织映射算法，并提出了一种对无线网络性能进行监控和分析的方法。通过在移动通信网络分析中实际应用，验证了该方法的可行性和实用性。【关键词】自组织映射无线网络性能指标聚类分析1引言近年来，随着移动通信网络不断演进，无线网络性能数据更加丰富和复杂［1］，这为数据自动化分析工具以及基于用户行为和感知的分析方法提出了更高的要求。2007年，Guerzoni等人［2］提出使用无线网络性能数据的分布特性来监控和分析无线网络性能；2

2、013年，Kumpulainen等人［3］基于CQI（ChannelQualityIndicator,信道质量指示）［4］提出了使用模糊推理系统来监控WCDMA无线网络的性能。本文基于反映用户感知和用户行为的无线性能数据CQI及PD（PropagationDelay,传播时延）［5］，提出采用SOM(Self-OrganizingMap，自组织映射)和多层聚类方法提取WCDMA基站小区的行为特征，进一步用以分析和监控基站小区的无线网络性能，并介绍在实际网络监控中如何采用新的方法来监控无线网络性能，提供一种适合大数据的网络性能监测方法。2无线性能分析方法通过WCDMA专业网管系统

3、提取出以下无线网络性能指标：(1)CQI：反映无线信道质量，共分为31个质量等级，等级越高基站小区下行信道的无线环境质量越好；(2)PD：用来估算移动终端与小区间的距离，共分为16个等级，等级越低距离基站越近。本文提出了一种基于自组织映射算法的移动通信网络性能分析方法，步骤如下：(1)将标准化［6］后的CQI和PD数据分别构建CQI和PD的SOM神经网络，确定每个样本矢量的BMU(BestMatchingUnit,获胜神经元)；(2)分别聚类CQI和PD的BMU提取小时级的行为模式，包括由CQIBMU提取的质量模式和由PDBMU提取的覆盖模式；(1)按天统计小区质量模式和覆盖模

4、式的分布情况，再通过第二次聚类抽象出小区行为特征。具体算法步骤如图1所示：2.1自组织映射自组织映射（SOM）是一种无监督学习的神经网络P］，因其良好拓扑保持、聚类和可视化能力普遍用于数据挖掘。本文基于自组织映射神经网络，对CQI和PD样本数据进行建模。样本数据包含3076个基站小区的CQI和PD指标，共1397794（19天X24小时）条小时数据。对标准化后的CQI和PD数据进行二维SOM训练，训练后可达到以下结果：CQI采用99X60神经元网格共5940个神经元，PD采用129X46个神经元网格共5934个神经元。2.2行为模式聚类在已构建的神经网络基础上，识别出CQI和P

5、D样本数据的BMU,再使用K均值聚类算法［8］分析得到的BMU数据［9］，聚类数量由Davies-Bouldin值［10］确定。将聚类结果定义为行为模式，即CQI聚类结果为质量模式、PD聚类结果为覆盖模式。各聚类中心如图2所示。质量模式共分为8类，根据能够使用高阶调制方式的比例和实际优化工作的经验来确定质量模式所反映的无线信道质量，分段统计如表1所示。表1中，质量模式1和质量模式6的CQI〉25占比较高、CQI彡15占比较低，这2种模式的无线信道质量较好，小区能够提供较好的吞吐率和用户感知，将这2种质量模式定为优。质量模式5的CQI〉25占比最低且CQK15占比最高，该质量模式

6、提供的吞吐率和用户感知最差，将该质量模式定为差。同理，将质量模式2、8定为良，质量模式3、4和7定为中。覆盖模式共分为5类，参考工作经验建议按照以下覆盖距离分段统计，如表2所示。其中，覆盖模式3和覆盖模式4的用户主要分布在距离小区700m范围内，覆盖模式为近；覆盖模式1在700m范围内占比较少，覆盖模式为远；其余覆盖模式则为中。将1397794条数据进行关联，分析质量模式和覆盖模式间的关系，结果如表3所示。小区质量模式在中及以上比例占85%，覆盖模式为中及相近比例达90.6%,可以看出，小区的整体质量和覆盖处于较好水平。2.3小区行为特征将上节中按天统计小区各行为模式次数，过滤

7、一天不足20小时的数据后共58129条数据，根据Davies-Bouldin值确定聚类数为5。聚类中心如图3所/J^o将聚类结果映射为基站小区的行为特征，归属同一类别的基站小区具有相似的质量和覆盖行为。通过分析各行为特征中质量模式和覆盖模式的主要占比，归纳出各行为特征的特点如表4所示。从分析结果可以看出，行为特征2覆盖近、质量好：行为特征4的覆盖模式主要占比为模式4,覆盖距离近，但质量模式主要集中在良和中，表明在覆盖近的情况下未能提供良好的吞吐率；行为特征1的覆盖模式主要是近和中，质量模式主