4G环境下数据挖掘在通信网络优化中的应用研讨

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  摘要:当下,4G网络作为我国相对先进的通信网络,适用范围较广,跟人们的生产生活带来了很大便利。然而,由于本身的复杂性和相关技术条件的限制,4G网络在发展过程中出现许多问题,仍存在较大提升空间,注重数据挖掘技术可能为一有效途径。该文以数据挖掘技术和4G网络为基础,简述数据挖掘含义与方法,分析4G通信网络特点,并重点探究数据挖掘技术在4G通信环境下的运用原则与具体应用,以期更高效、科学的通信网络环境。
  关键词:4G环境;数据挖掘;移动网络;通信优化
  中图分类号:TP393 文献标识码:A 文章编号:1009-3044(2016)08-0060-02
  Abstract: The present, 4G network as China’s relatively advanced communications network, a wider scope, with the people’s production and life has brought great convenience. However, due to the complexity and associated technical conditions, 4G network appeared many problems in the development process, there are still large room for improvement, focusing on data mining techniques may be an effective way. In this paper, data mining technology and 4G networks based on data mining briefly the meaning and methods of analysis 4G communications network characteristics, and focus on the use of data mining techniques to explore the principles and specific applications in the 4G communication environment with a view to a more efficient and scientific communication Web environment.
  Key words: 4G environment; data mining; mobile networks; communication optimization
  4G通信网络是一个相对动态的网络,其内部的环境结构、用户分布以及用户行为都在持续不断的变化当中。随着通信技术的持续进步,网络环境、网络话务模型、网络通信规模等都在随之发展,这些因素逐渐使得通信网络的实际应用性能与最初设计要求不能完全相符,因此,适时采用数据挖掘技术对网络信息进行深层挖掘,不断对现有通信网络依照需求进行整改和优化,从而给人们提供更优质的通信网络服务,具有重要的意义。
  1 数据挖掘概述
  1.1 数据挖掘的含义
  数据挖掘技术是一种基于科学技术的信息技术,它的实质是:对庞大数据库资源内具有潜在价值的规则和模型进行收集,进而运用数据分析工具对数据信息和数据模型进行匹配分析,从而得出信息和模型之间的关联性特征,并以此特征为基础,最终达到科学预测的目的【1】。因此,有效的数据挖掘技术以自身良好的描述性和预测性优势,能对信息进行合理收集、合理分析和合理预测,对现下4G通信网络系统的科学优化极有帮助。
  1.2 数据挖掘的几种分析方法
  数据挖掘常用的分析方法重要包括分类分析法、关联分析法、序列分析法三种【2】。其中,分类分析法是对数据组进行标记和记录,再将通过挖掘得到的信息数据结合标记进行检测,从而及时发现异常;关联分析法是对给定数据组和集合进行分析,从而探寻不同两者之间的关联性;序列分析法与关联分析法类似,但会侧重数据前后关系进行研究。
  2 4G通信网络的特点
  2.1 移动性
  移动性是4G通信网络的最大特点,一方面指通讯工具的移动性,另一方面指IP移动性。其中设备的移动性主要是指在进行通信活动时,确保通信工具不受物体静止状态限制。这就要求通信网络必须是以无线网络为基础或无线与有线结合的复合通信模式。而对于IP移动,有效的IP移动性并实现与其他功能的交互是4G通信网络必需的功能,移动IP以简单便携的方式提供移动性,具备通用性,但也对增强移动IP性能带来一定难度【3】。
  2.2 复杂性
  4G网络通信系统的复杂性,一方面是指结构的复杂性,另一方面是传播的复杂性。对于结构复杂性,通信系统是一个面对多用户的系统,各个用户间并不完全独立,除了保证用户操作的有效外,还要保证各个用户动作互不干扰;同时,通信系统还要实现与卫星通信网市话网、数据网的互联,多样化的无线接入网技术在很多方面存在差异,彼此之间的协同工作存在一定难度,因此整体结构复杂十分。对于传播复杂性,人们在使用通讯工具时多处于非静止状态,电磁波在传播过程中易产生反射、折射或多普勒效应等,从而造成干扰、延迟等通讯质量问题,这是在通信系统优化应当加强注意的。
  3 数据挖掘对4G通信网络优化的原则
  3.1 智能性原则
  4G通信系统复杂且庞大,在这样的情况下对数据进行全盘的数据分析显然是不现实的,为避免出现“博而不精”的结果,必须要求同一层次的优化系统只可对本层次的数据进行集中处理和分析,逐层分析后,再将各层分析结果汇总,进行各层的关联性分析。在分析的过程中,要把握智能性的原则,确保各个分析任务分布到各个层次的服务器中,分布的过程要实现自动、高效,分析的过程要实现科学、智能【4】。   3.2 分布式处理原则
  由于大量的信息数据存在,因而在进行优化时不能将所有的优化系统集中在一个服务器上,也不能将所有的数据交由一个简单的优化系统进行操作,应当将过程进行分层和区域划分,遵循分布式处理的原则逐块、逐层收集和处理数据。
  3.3 智能数据挖掘分析原则
  在运用数据挖掘技术时,要注意与人工技能技术的结合来实现自动化和智能化的分析工作,并在分析的基础上上升至理论层次,生成直观报告,真正有效的帮助决策者进行科学决策,为操作者提供科学依据,对通信系统实现科学优化。
  4 4G环境下数据挖掘在通信网络优化中的具体应用800
  4.1 进行合理站点选择
  运用数据挖掘技术可以进行科学合理的站点选择。其主要原理是:利用禁忌搜索算法从某一初始可行解出发,尝试对一系列特定搜索方向进行试探,选出满足使目标函数值变化最多的移动,并结合实际地理、区域情况进行调整,从而确定最优的站点位置选定。采用这种技术选取站点,不仅能够保证通信网络的高效运转,也减少了运营商的投资费用,降低了站点的维护成本,提高运营商利润收益,更重要的是实现了资源的合理、高效、科学利用。
  4.2 进行有效干扰分析
  通信网络的干扰主要包括同信道干扰和非同频干扰,非同频干扰包括邻频干扰、互调干扰、阻塞干扰和杂散干扰。利用数据挖掘技术中的相关搜索算法可对4G通信网络干扰进行排除分析,能以最快速度确定通信网络中的干扰部位并找寻到干扰源。这种干扰分析方式可大大提高效率,帮助操作者及时找到干扰并进行处理,从而保障通信系统的健康高质量运转,避免因干扰产生的数据延迟甚至数据丢失的情况出现。
  4.3 进行合理掉话分析
  4G通信网络的掉话故障原因包括无线链路故障、T3103逾时、系统故障等,关系着网络建设和维护的质量。在运用数据挖掘技术进行掉话分析时,要对待检测的信息数据进行合理分类,进行分类分析,并在每一类别下进行有针对性的分析,以实现第一时间寻找到CSM掉话现象的问题原因。因此,科学使用数据挖掘技术进行4G通信网络的优化,能够利用实践序列方式,对通信网络中的话务变动过程及规律进行充分分析并合理预测,短时间快速分析出话务变化特征,提高分析效率,从而实现对移动网络的CSM掉话问题统筹分析。
  4.4 进行充分切换分析
  通信网络的切换是为实现用户在移动状态下的不间断通信,并维持可接受的通信质量的措施。运用数据挖掘技术进行切换分析时,主要运用数据挖掘技术中的统计学方法,对网络优化配置参数范围进行分析,并结合配置信息进行合理调整,从而有效平衡服务区内各小区的业务量,保持移动台与网络间合理的通信质量,防止通信中断,降低高用户小区呼损率,实现科学的越区切换。
  4.5 进行网络覆盖分析
  通信网络的覆盖问题主要包括弱覆盖和过覆盖两种,弱覆盖主要由基站不足或信号遮挡造成,过覆盖则会造成通信资源的浪费。运用数据挖掘技术进行网络覆盖分析,可对目标数据进行有效相关性测试,分析出移动设备与移动网络覆盖的相关性大小,操作人员可根据数据进行相关调整,使网络覆盖更加科学,通信资源利用更加合理。
  5 结语
  信息技术在不断发展,4G通信网络也在不断的普及应用,运营商间的竞争也逐渐加剧,4G网络在极大地便利人们生活的同时人们也对4G网络提出了更高的要求。因此,不论是顺应市场或满足人们需求,应用数据挖掘技术对现有4G通信网络进行科学优化十分必要,而数据挖掘技术结合计算机技术、智能化技术等,大大减少人工投入,提高了优化效率与质量。
  参考文献:
  [1] 陈红霞,张连星,杨业磊,韩静.4G环境下数据挖掘在移动通信网络优化中的运用[J].通讯世界,2015(18):12.
  [2] 张小军,任帅,申丹丹.浅析4G环境下数据挖掘在移动通信网络优化中的运用[J].电子技术与软件工程,2014(8):208-209.
  [3] 何维,李方伟,万仁福.4G网络的移动性[J].电信快报,2004(2):19-20,23.
  [4] 陈孚.4G环境下数据挖掘在移动通信网络优化中的运用[J].通讯世界,2015(7):93-94.
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