薛 偉 譚 裴 王 星 葉 敏 李曉輝

1(中國移動通信集團設計院有限公司安徽分公司 安徽 合肥 230041) 2(中國移動通信集團設計院有限公司 北京 100080)

0 引 言

鐵塔公司成立后，在基站管理建設方面將面臨兩方面問題[1]：一是三大電信運營商大量存量站址的接收、改造以及再利用；二是三大運營商新建基站的需求建設管理。對于多家運營商提出的新建基站需求，各家運營商在提出新建基站需求時，只考慮自身網絡發(fā)展要求,如何既滿足三家運營商的新建基站需求，又最大限度提升基站共享率，是鐵塔站址規(guī)劃建設工作中的重要工作之一[2]。目前多運營商需求站點規(guī)劃建設主要存在以下幾點困難：(1) 人工判斷處理效率低；三家運營商新建站點需求及現網存量數據量大，且建設需求在規(guī)劃階段變化較為頻繁，涉及到現網存量站點自身情況及站點間距離計算等，判斷計算過程較為復雜；(2) 缺乏基于現有平臺數據的整合分析工具，難以有效支撐鐵塔規(guī)劃方案制定；(3) 缺少直觀的GIS地圖展示，需求站址建設方案多方確認時不夠直觀、方便。

為解決鐵塔公司在多運營商站址規(guī)劃建設過程中遇到的困難，給出一種基于整合算法的多運營商站址規(guī)劃平臺。通過對現網存量站址、覆蓋場景區(qū)域等數據的采集和管理，結合站址整合推薦算法，對多運營商新建站址需求進行綜合分析，輸出利舊站址、獨立新建站址、共享新建站址三類結果。根據分析結果輸出統(tǒng)計分析表，從而有效提升需求站址建設方案準確性和編制效率。

1 關鍵技術介紹

1.1 Node.js與Express技術

Node.js是一個服務器端JavaScript解釋器，采用C++語言編寫，其采用了谷歌V8 JavaScript引擎[3-4]。Node.js作為一種新型的的Web服務器，其搭建和配置非常容易，它與傳統(tǒng)的Web服務器的其中一個主要區(qū)別是：Node.js是單線程的。單線程極大地簡化了Web程序的編寫，為獲得多線程的性能優(yōu)勢，只需啟用更多的Node.js實例。Node.js通過內部單線程高效率地維護事件循環(huán)隊列來實現事件驅動機制，沒有多線程的資源占用和上下文切換。Node.js的另外一個優(yōu)點在于它的平臺無關性，它的程序可以部署在Windows、OS X和Linux等系統(tǒng)上，協(xié)作較為簡單。Express[5-6]是一個基于Node.js平臺的極簡、靈活的Web應用開發(fā)框架，它提供一系列強大的特性，用以創(chuàng)建各種Web和移動設備應用。Express框架核心特性在于可以設置中間件來響應網頁請求，定義路由表用于執(zhí)行不同的網頁請求動作，通過向模版?zhèn)鬟f參數來動態(tài)渲染網頁頁面。

1.2 MongoDB技術

MongoDB[7]是一種開源的非關系型數據庫，利用分布式文件存儲結構，由C++語言編寫，旨在為互聯網應用提供可擴展的高性能數據存儲解決方案。MongoDB作為非關系型數據庫，支持的數據結構非常松散，存儲結構使用BSON(Binary Serialized Document Format)結構，可以存儲比較復雜、且不統(tǒng)一的數據類型。MongoDB最大的特點是它支持語言非常強大，語法類似于面向對象的查詢語言，可以提供類似關系型數據庫單表查詢的絕大部分功能，也支持對數據建立索引，支持高效數據查詢操作[8]。與傳統(tǒng)的關系型數據庫相比，MongoDB作為文檔型數據庫[9]，利用更為靈活的“文檔”模型，利用在文檔中嵌入數組和文檔，能夠通過一條文檔記錄來表現出復雜的數據層次關系。MongoDB具有的特點包括高性能、易部署、易使用，存儲數據方便，適用于網站實時數據處理，分布式應用等場景，不宜用于復雜的跨文檔表級級聯查詢等場景。

2 系統(tǒng)設計與實現

2.1 系統(tǒng)總體方案

多運營商站址規(guī)劃平臺以基站現網站址和覆蓋場景區(qū)域數據為基礎，結合整合推薦算法對多運營商提供的需求建設站點進行分場景分析，輸出整合推薦算法處理結果，為鐵塔公司多運營商需求站址規(guī)劃建設工作提供解決方案。

多運營商站址規(guī)劃平臺軟件架構如圖1所示。平臺基于B/S模式，將軟件架構分為四層，分別為：數據采集層、數據處理層、業(yè)務處理層以及應用層。其中數據采集層主要負責現網基站站址數據、地市覆蓋區(qū)域數據的采集，通過WebService接口從無線網絡基礎資源庫系統(tǒng)獲取現網站址數據等工作。數據處理層負責處理平臺各種數據，并對數據進行存儲匯總等操作。業(yè)務處理層負責對各業(yè)務算法進行處理、統(tǒng)計分析處理等操作。應用層負責各功能模塊的網頁展示及交互，以及GIS地圖服務展示。

圖1 平臺軟件架構

2.2 站址整合推薦算法

站址整合推薦算法主要對根據現網基站站址以及覆蓋場景區(qū)域數據，對多運營商需求建設站址進行算法分析，形成利舊站點、獨立新建站點、共享新建站點三類站址整合推薦結果。本算法中根據不同覆蓋場景定義了不同的共享距離Distsi和整合距離Distmi，i=1,2,…,n，n為覆蓋場景個數。覆蓋場景一般包括密集市區(qū)、一般市區(qū)、縣城、鄉(xiāng)鎮(zhèn)、農村等場景。整合算法主要分為站點利舊處理和站點整合推薦處理兩部分內容，處理流程參照圖2所示。

圖2 站址整合算法流程圖

2.2.1 站點利舊處理

本算法先對所有需求站點逐個處理，根據需求站點所在的覆蓋場景區(qū)域，確定共享距離Distsi。此處的Distsi為經驗值，可據實際要求進行調整。根據需求站點的共享距離搜索附近的現網站點，根據現網站點自身情況，判斷該現網站點是否符合利舊條件。如果符合利舊條件，則將該需求站點與選中的現網站點進行關聯，輸出利舊結果。

需求站與現網站計算站間距是根據經緯度值計算的，近似計算函數[10]表示為：

(1)

式中：R為地球半徑。設第一點A的經緯度為(LonA,LatA)，第二點B的經緯度為(LonB,LatB)，按照0度經線的基準，東經取經度的正值，西經取經度負值，北緯取90-緯度值，南緯取90+緯度值，則經過上述處理過后的兩點被計為(MLonA,MLatA)和(MLonB,MLatB)。

2.2.2 站點整合推薦

本算法對不能進行利舊處理的需求站點進行后續(xù)整合推薦。處理步驟如下：

① 任選一個未在集合Setj中的需求站點開始遍歷，根據該需求站點所在覆蓋區(qū)域獲取其對應的整合距離Distmi，獲取該站點附近符合整合距離的需求站點，加入新的Setj集合中。

② 對新集合Setj做遞歸遍歷，獲取所有加入該集合的需求站點的符合整合距離的需求站點，并加入到該Setj集合中。

④ 對集合Setj進行逐個處理，利用式(1)計算該集合中所有需求站點的兩兩之間距離，并排序，取最大值記為Distmax。并記錄該最遠的兩個需求站點，獲取這兩個需求站點所對應的整合距離。比較這兩個需求站點整合距離。取最大整合距離記為Distmm，與Distmax進行比較，如果Distmm>Distmax，進入下一步處理，否則將該集合中所有需求站點合并成一個新建站點，輸出共享新建站，并計算共享新建站經緯度公式為：

(2)

⑤ 利用聚類算法思想[11]，根據式(1)，取距離最大的兩個站點作為兩個合并子集合的中心，對Setj集合中剩余的站點根據最小距離優(yōu)先歸類原則，且符合其整合距離，逐個歸類到相應的合并子集合中。并根據式(2)對合并子集合的中心經緯度進行動態(tài)調整，如果新的合并子集合的中心無法滿足到合并子集合中的所有元素的整合距離，則該站點不能加入子集合。如果該站點不能加入所有子集合，則需要建立一個新的合并子集合，將該站點加入到新的合并子集合。

⑥ 根據步驟⑤處理，Setj集合中所有站點加入到所有合并子集合中。對于合并子集合中元素數目為1的站點，輸出為獨立新建站結果，對于合并子集合中元素個數大于1的站點輸出共享新建站結果，共享新建站經緯度參照式(2)獲得。

⑦ 直到所有Setj集合處理完畢后，算法結束。

根據本站址整合推薦算法，可以獲取到利舊站點，獨立新建站點以及共享新建站點三類站址整合推薦結果數據，為鐵塔規(guī)劃人員提供多運營商需求站址規(guī)劃建議。

3 實驗結果及分析

實驗采用數據集為某省會城市鐵塔公司提供的站點數據，現網存量站點數為10 154個，三家運營商提交需求站點數為2 474個。根據經驗值設置各覆蓋區(qū)域所對應共享距離Distsi和整合距離Distmi，得到8組實驗參數，每組參數相較前組參數值增加10%。根據算法計算結果如表1所示。其中需求吻合率反映實際建設站址與需求站址距離吻合情況，值越大代表滿足需求吻合情況越好，該參數運營商較為關注；站址共享率為站址利舊共享率和新建站址共享率平均值，此參數為鐵塔公司較為關注。

表1 整合算法計算結果表

鐵塔規(guī)劃過程中，根據共享率、需求滿足等因素考慮，將需求吻合度和站址共享率進行綜合加權評分，評分公式為：

Grade=[Crate×λ+Srate×(1-λ)]×100

(3)

式中：Grade為綜合評分，Crate為需求吻合率，Srate為共享率，λ為加權參數，取值范圍(0,1)。當λ取0.5時，獲得的綜合評分結果如圖3所示，整合算法在參數組合5獲得綜合評分較好。通過多方案的比較，對共享率、需求吻合率、新建和利舊改造站點數、投資等參數進行綜合分析，從而獲取最合適的多運營商站址規(guī)劃方案。

圖3 整合算法結果綜合評分比較圖

4 結 語

綜上，在鐵塔站址規(guī)劃過程中引入了信息化的技術手段，建設基于整合推薦算法的多運營商站址規(guī)劃平臺。結合現網存量站址數據及覆蓋場景區(qū)域數據，實現了信息化的數據采集、標準化的數據管理、自動化的站點規(guī)劃方案輸出。并通過調整算法參數及多方案比較，獲得更優(yōu)的規(guī)劃方案，解決了多運營商站址需求如何建設問題，提高鐵塔站址規(guī)劃方案準確性和編制效率，為鐵塔站址規(guī)劃工作提供參考。該系統(tǒng)在鐵塔公司2016年-2018年和2017年-2019年滾動規(guī)劃得以使用，具有較高的應用價值。

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