陳 爽

(河北石云網(wǎng)絡(luò)科技有限公司,河北 石家莊 050000)

0 引言

5G網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)逐漸應(yīng)用在千行百業(yè),5.5G的應(yīng)用正在拉開序幕,6G的探索準(zhǔn)備也早已悄然興起。然而,無線網(wǎng)絡(luò)的規(guī)劃與優(yōu)化的手段卻仍然停留在傳統(tǒng)的人拉肩扛的狀態(tài),委實未能做到與時俱進(jìn)。目前,大量的優(yōu)化工作主要依靠人工的分析與判斷。此時,專家的經(jīng)驗格外關(guān)鍵。人工的分析與判斷,效率低下,在一定程度上阻礙了無線網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展與應(yīng)用。大數(shù)據(jù)與人工智能技術(shù)正隨著計算機技術(shù)的發(fā)展,成為當(dāng)前炙手可熱的尖端技術(shù)。人工智能技術(shù)是一種自主學(xué)習(xí)和智能化控制的新型技術(shù),可以模擬人類的行為對大數(shù)據(jù)進(jìn)行快速高效的分析,并做出決策,給無線網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃與優(yōu)化手段的演進(jìn)帶來了新的方案。那么如何對這三者進(jìn)行高效耦合,促進(jìn)無線網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃與優(yōu)化實踐方案的演進(jìn)是這個方案的重點,進(jìn)而促進(jìn)6G網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展與應(yīng)用。

1 智能化整體方案

無線網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)KPI主要包括3個方面:(1)無線網(wǎng)絡(luò)覆蓋;(2)無線網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量;(3)無線網(wǎng)絡(luò)容量。這是無線通信的基礎(chǔ),是永恒的主題。體現(xiàn)在用戶感知方面通俗地講就是:接的通,聽得清,上的去,用得好。

然而,好的網(wǎng)絡(luò)KPI指標(biāo)并不一定意味著好的用戶感知,這主要是由于無線網(wǎng)絡(luò)只是整個通信過程的一部分,兩者并不能完全等同。因此,需要從無線KPI指標(biāo)與用戶感知兩個方面分析識別。

移動通信本身是一個大數(shù)據(jù)系統(tǒng),產(chǎn)生的數(shù)據(jù)主要包括無線話統(tǒng)數(shù)據(jù)、無線通話記錄、測試報告、配置數(shù)據(jù)、各種運行日志等。理論上通過對這些數(shù)據(jù)的分析可以掌握整體網(wǎng)絡(luò)的運行情況以及存在的網(wǎng)絡(luò)問題并采取相應(yīng)的優(yōu)化手段。目前,主要通過人工或半人工的方式對這些數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,故效率較低。這一弊端將會隨著6G網(wǎng)絡(luò)時代的到來,成為阻礙無線網(wǎng)絡(luò)發(fā)展的障礙。

在人工智能較為成熟的當(dāng)下,可以通過人工智能的方式針對不同的無線環(huán)境及需求建立不同的規(guī)劃優(yōu)化場景模型。用模型針對網(wǎng)絡(luò)KPI指標(biāo)和用戶感知指標(biāo)進(jìn)行分類識別,進(jìn)而制定出各自專屬的規(guī)劃優(yōu)化方案,更加高效地處理網(wǎng)絡(luò)問題,滿足行業(yè)應(yīng)用的需求。其中,無線網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃優(yōu)化方案主要分為:傳統(tǒng)優(yōu)化方案與傳統(tǒng)專家經(jīng)驗的繼承、AI智能專家經(jīng)驗和AI智能優(yōu)化模型等幾種方案。再把生成的優(yōu)化方案自動執(zhí)行到無線網(wǎng)絡(luò)中,促進(jìn)整體系統(tǒng)自動發(fā)現(xiàn)問題并生成自動優(yōu)化方案,從而解決問題。整體方案結(jié)構(gòu)如圖1所示。

圖1 智能化系統(tǒng)整體方案

2 無線智能規(guī)劃優(yōu)化方案

方案整體可分別按照需要進(jìn)行定期執(zhí)行,日常調(diào)整,將網(wǎng)絡(luò)問題減小到最少。

2.1 基于無線信號質(zhì)量干擾矩陣的覆蓋規(guī)劃優(yōu)化方案

通過對無線信號質(zhì)量測量報告的分析,生成無線網(wǎng)絡(luò)覆蓋矩陣立體圖,進(jìn)而發(fā)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)覆蓋不足的區(qū)域。再結(jié)合周邊業(yè)務(wù)類型與用戶分布,發(fā)掘高價值區(qū)域,適度建網(wǎng),價值建網(wǎng),協(xié)同建網(wǎng)。通過人工智能模型按照各扇區(qū)優(yōu)先協(xié)同優(yōu)化,再結(jié)合容量預(yù)測,實現(xiàn)適度擴容或建設(shè)新站點的原則,進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)發(fā)展。該方案可依據(jù)用戶業(yè)務(wù)模型的變化逐步進(jìn)行相應(yīng)的網(wǎng)絡(luò)調(diào)整,主動關(guān)懷用戶感知,并做出反應(yīng)[1]。覆蓋分析示意如圖2所示。

圖2 覆蓋分析

2.2 基于業(yè)務(wù)預(yù)測的網(wǎng)絡(luò)容量規(guī)劃方案

參照以往歷史小區(qū)的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)及業(yè)務(wù)類型,依據(jù)KMeans+LSTM算法來分類預(yù)測基站小區(qū)各類業(yè)務(wù)(視頻、微信等)及整體業(yè)務(wù)的發(fā)展情況。再根據(jù)預(yù)測結(jié)果對網(wǎng)絡(luò)容量實現(xiàn)扇區(qū)級的容量發(fā)展規(guī)劃。該方案可避免統(tǒng)一擴容標(biāo)準(zhǔn),評價指標(biāo)一刀切導(dǎo)致的流量釋放效果不佳的情況。改標(biāo)準(zhǔn)化擴容方式為業(yè)務(wù)需求化擴容方式,在用戶感知產(chǎn)生負(fù)面影響前,進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃并落實到現(xiàn)網(wǎng)的目的[2]。業(yè)務(wù)預(yù)測效果如圖3所示。

注:A區(qū)域為真實數(shù)據(jù),B區(qū)域為第一次預(yù)測結(jié)果,C區(qū)域為第二次預(yù)測結(jié)果,D區(qū)域為第三次預(yù)測結(jié)果,準(zhǔn)確度逐漸更加逼近真實值。

2.3 基于無線信號質(zhì)量干擾矩陣的PCI規(guī)劃優(yōu)化方案

結(jié)合無線信號質(zhì)量干擾矩陣的覆蓋規(guī)劃優(yōu)化方案與功率、波束的情況,得出區(qū)域內(nèi)的無線傳播特性。在無線傳播模型的基礎(chǔ)上,按照PCI規(guī)劃原則進(jìn)行PCI的規(guī)劃與優(yōu)化調(diào)整,將更準(zhǔn)確地規(guī)劃出高質(zhì)量的PCI,減少PCI的沖突與混淆,以及模3干擾等問題,進(jìn)而提升信號質(zhì)量。這一規(guī)劃方案打破了僅依據(jù)站間距與天線方位角進(jìn)行PCI規(guī)劃的方法,將干擾矩陣的規(guī)劃方法直接下沉到網(wǎng)絡(luò)[3]。另外,可定期對網(wǎng)絡(luò)內(nèi)的PCI使用情況進(jìn)行核查調(diào)整。PCI規(guī)劃示意如圖4所示。

圖4 PCI規(guī)劃優(yōu)化

2.4 基于登記次數(shù)預(yù)測的LAC/TAC規(guī)劃優(yōu)化方案

依據(jù)LAC/TAC規(guī)劃原則,結(jié)合無線用戶數(shù)量、切換次數(shù)等數(shù)據(jù),模擬登記次數(shù),對現(xiàn)有LAC/TAC邊界進(jìn)行定期尋優(yōu)、核查,及時糾正發(fā)現(xiàn)LAC/TAC不合理情況并自動執(zhí)行優(yōu)化方案。

2.5 鄰區(qū)規(guī)劃優(yōu)化方案

結(jié)合無線信號質(zhì)量干擾矩陣的覆蓋規(guī)劃優(yōu)化方案與功率、波束的情況,依托FP-Growth算法,對站點鄰區(qū)進(jìn)行關(guān)聯(lián)性分析。除解決傳統(tǒng)常規(guī)鄰區(qū)優(yōu)化問題外,進(jìn)而可以較好地解決高、遠(yuǎn)鄰區(qū),單向鄰區(qū)的自動優(yōu)化問題。定期核查,自動調(diào)整,及時滿足用戶模型變化導(dǎo)致的優(yōu)化滯后問題,主動提升用戶感知。

2.6 無線網(wǎng)絡(luò)智能優(yōu)化方案

優(yōu)化標(biāo)準(zhǔn)制定:首先依據(jù)網(wǎng)絡(luò)需求制定優(yōu)化標(biāo)準(zhǔn),篩選出問題站點/小區(qū)和現(xiàn)網(wǎng)標(biāo)桿站點,例如:低接通小區(qū)、高掉線小區(qū)、負(fù)荷不均衡小區(qū)、高負(fù)荷小區(qū)、視頻網(wǎng)速慢小區(qū)等。同時,過濾掉特殊站點,包括VIP站點、道路保障站點等[4]。

無線智能優(yōu)化方案的優(yōu)化依據(jù)如下:

(1)生成現(xiàn)網(wǎng)標(biāo)桿站點庫:現(xiàn)行網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)進(jìn)行了長時間的優(yōu)化積累,大部分站點各項KPI指標(biāo)和感知指標(biāo)均為優(yōu)秀,是一個天然的“網(wǎng)絡(luò)專家?guī)臁?可以通過人為打標(biāo)的方式加入專家?guī)靸?nèi),也可以通過決策樹等算法迅速將這些優(yōu)秀站點識別為經(jīng)驗專家?guī)鞌?shù)據(jù),以指導(dǎo)后續(xù)的網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化工作,此舉是對前期優(yōu)化成果的一個良好繼承。

(2)根據(jù)優(yōu)化參數(shù)分類迭代自動尋優(yōu):接入類、切換類、掉話類、干擾類;大話務(wù)保障場景,高速小區(qū)場景;業(yè)務(wù)類型特殊,用戶感知明顯場景等類型,制定針對性優(yōu)化方案,自動迭代尋優(yōu)。

(3)專家人工優(yōu)化經(jīng)驗庫的積累。根據(jù)專家操作日志生成專家優(yōu)化經(jīng)驗庫。

(4)根據(jù)上述優(yōu)化效果情況,通過關(guān)聯(lián)算法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法豐富智能優(yōu)化經(jīng)驗庫,為下次優(yōu)化奠定更加堅實的基礎(chǔ)。

(5)通過KMeans算法建立全網(wǎng)無線同場景模型。注意:這里的無線同場景模型與傳統(tǒng)的無線場景定義有所區(qū)別。傳統(tǒng)的無線場景通常是指居民區(qū)、高校、高鐵等,這里的無線場景是指無線參數(shù)環(huán)境,與應(yīng)用場景關(guān)系不大。當(dāng)問題站點/小區(qū)產(chǎn)生時,再通過對問題站點/小區(qū)與現(xiàn)網(wǎng)標(biāo)桿站點的業(yè)務(wù)類型、業(yè)務(wù)量、用戶分布、用戶數(shù)量、接收電平、TA分布、天線口發(fā)射功率等數(shù)據(jù),按照不同權(quán)重進(jìn)行匹配度打分,得分越高匹配度越高,最終選定本次優(yōu)化參照的站點/小區(qū),生成無線網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化方案。智能方案邏輯關(guān)系如圖5所示。建立算法優(yōu)先級體系如圖6所示。

圖5 無線網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃優(yōu)化智能方案模型邏輯關(guān)系

圖6 算法優(yōu)先級體系

其中,專家優(yōu)化經(jīng)驗庫方案為最高優(yōu)先級,現(xiàn)網(wǎng)標(biāo)桿站點為次高優(yōu)先級,智能優(yōu)化經(jīng)驗庫為次次高優(yōu)先級,分類參數(shù)迭代尋優(yōu)為最低優(yōu)先級;所有優(yōu)化方案最終入庫到智能優(yōu)化經(jīng)驗庫,為后續(xù)的自動智能優(yōu)化提供豐富的指標(biāo)?！敖?jīng)驗”越多,優(yōu)化能力越強。

2.7 貶損用戶規(guī)劃優(yōu)化方案

結(jié)合無線及核心網(wǎng)數(shù)據(jù),生成用戶感知數(shù)據(jù),再通過KMeans聚類算法,提取不同維度特征,最后生成貶損用戶群畫像。在此基礎(chǔ)上,按照導(dǎo)致無線網(wǎng)絡(luò)問題的根本原因,進(jìn)行分析優(yōu)化。主要分為無線網(wǎng)絡(luò)類優(yōu)化,如弱覆蓋、容量受限等;感知類優(yōu)化,如WEB速率提升、游戲類業(yè)務(wù)優(yōu)先等[5]。

同時,結(jié)合用戶滿意度調(diào)查情況對用戶感知進(jìn)行分析,便于發(fā)現(xiàn)影響用戶感知滿意度的網(wǎng)絡(luò)原因,以達(dá)到改善用戶滿意度的目的。

3 結(jié)語

通過通信大數(shù)據(jù)與人工智能算法的結(jié)合,可以實現(xiàn)無線網(wǎng)絡(luò)從規(guī)劃到優(yōu)化端到端的網(wǎng)絡(luò)自主運行,可以把日常網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化中的優(yōu)秀經(jīng)驗,進(jìn)行良好的繼承并應(yīng)用于后期的網(wǎng)絡(luò)運行工作中。減少了對于人工,尤其是對于專家經(jīng)驗的依賴。同時,通過大數(shù)據(jù)與人工智能相結(jié)合的無線網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃優(yōu)化方案,讓人們從另一個視角,對傳統(tǒng)無線網(wǎng)絡(luò)運行有了一個新的認(rèn)識:它立足于傳統(tǒng)無線網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃優(yōu)化方案,但比傳統(tǒng)規(guī)劃優(yōu)化方案更高效、更穩(wěn)定、更具有智慧性,必將在未來的無線網(wǎng)絡(luò)建設(shè)中綻放出更強大的力量。