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《蜂窝移动通信网络的智能优化方法研究》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在工程资料-天天文库。
1、2001年6月北京邮电大学学报Jun.2001第24卷第2期JournalofBeijingUniversityofPostsandTelecommunicationsVol.24No.2文章编号:1007-5321(2001)02-0092-05蜂窝移动通信网络的智能优化方法研究杜建凤,宋俊德(北京邮电大学电子工程学院,北京100876)摘要:研究了基于人工智能技术(AI)的智能网络优化方法,设计了智能代理(IA)式蜂窝移动通信网络优化工具IOS-CMCN,剖析了系统中引入的相关智能技术,并通过应用举例对IOS-C
2、MCN的可行性和实用性进行了分析研究.关键词:蜂窝移动通信;网络优化;人工智能中图分类号:TN929.5;TP18文献标识码:A随着我国移动用户数量的迅猛增长,移动通信网络的建设显得尤为重要.采用快速有效的网络优化方法,改善网络的性能和服务质量成为移动通信网络运营商所关注的重要问题之一.目前,大多数蜂窝移动通信网络优化工作依赖于网络维护人员的实际经验和生产厂商提供的部分网络优化工具,难于实现网络优化的系统性、连续性和智能自动化.因此将先进的人工智能(AI)技术和蜂窝移动通信网络优化技术相结合,开发智能网络优化工具具有
3、重要意义.智能代理IA(intelligentagent)是基于大量信息,包括数据、事实以及领域知识和经验,[1]模拟人类思维方式的集成智能系统.本文通过引入IA技术,以网络优化工程师以及专家的经验知识和技能为核心,合理调度无线资源管理工具(如频率规划)和网络实测分析,设计了用于蜂窝移动通信网络的智能优化系统,对采用的智能技术进行了分析,并且给出相关应用实例.1智能优化代理蜂窝移动通信网络优化是网络高层次的维护工作,优化过程中涉及到网络软件和硬件各个组成部分,运用到多方面的知识和技术,如网络资源的重新分配和网络参数的
4、重新调整,包[2]括天线位置、天线俯仰角、小区频率、越区切换参数和基站接收门限值调整等.由于不同生产厂商提供的设备参数和采集的网元性能数据不同,网络优化工作需要同时考虑到不同厂商设备和系统的特点.蜂窝移动通信网络的复杂性决定了具体的网络优化工作中无固定规律可循,为了能够及时改善网络性能,提高网络服务质量且避免大量不必要的重复性的劳动,充分利用网络优化工程师和专家的经验知识是实现网络优化的一种有效方法.本文采用以知识利用为核心的IA技术,并结合实际网络优化工作,设计了蜂窝移动通信网络智能优化系统收稿日期:2000-07
5、-14作者简介:杜建凤(1973—),女,博士生.第2期杜建凤等:蜂窝移动通信网络的智能优化方法研究93IOS-CMCN(intelligentoptimizationsystemforcellularmobilecommunicationnetwork),其原理如图1所示.图1ISO-CMCN结构原理图IOS-CMCN是一个自学习的闭环智能系统.系统以网络性能监测和用户申告信息数据为驱动,运用数据分析工具、模糊量化规则、模型分析和信息推理4类智能技术;利用优化日志库以及综合知识库的历史事件和经验知识,辅之以人机信息
6、交互;优化代理为网络优化人员提供相应的优化方案和建议.经网络运营证实,合理的优化方案作为优化日志保存,如方案不能有效改善网络性能,经过网络模型修正后,以自学习的形式重新进行智能优化,直到找到有效的优化方案或建议.对于网络中反复出现的一些问题,系统可以记忆性地直接从优化日志库中提取优化方案,提高系统的网络优化效率.2智能技术IOS-CMCN的智能性贯穿于网络优化的整个过程,主要体现在网络模型的建立、网络模型的分析和获取网络优化方案的信息推理3个方面.结合人工智能技术中的模糊量化、模糊度评判矩阵和模糊推理,利用包括无线网
7、络理论和网络优化专家经验的知识库以及存有大量网络事件和优化方案的优化日志库,实现蜂窝移动通信网络的智能优化.94北京邮电大学学报第24卷2.1智能建模表征移动通信网络特性的是从厂家OMC采集的大量数据,为了实现网络性能评估基础上的网络优化,需要对这些数据进行分析,判断网络运营状况(如SDCCH拥塞、TCH掉话率[3]高).IOS-CMCN中,引用模糊隶属度方法,模糊化网络统计性能数据,包括SDCCH拥塞率、每信道话务量和掉话率,将其描述成诸如“小区话务量高”、“小区掉话率高”和“小区TCH拥塞”的自然语言,建立合理描
8、述网络运营状况的量化网络模型.在与网络优化专家交流的基础上,结合模糊函数理论,从大量数据中分析得出,网络性能参数可以用自适应高斯22函数网络f(x;k,_)=exp[-kπ(x-_)]描述.其中,k、_为各模糊子集的自适应因子.2.2模糊知识库蜂窝移动通信网络是集多种通信技术和多家厂商设备为一体的复杂系统,影响网络性能的因素具有多样性和不确定性
