大数据分析的4G无线网精准投资研究

葛 鹏，魏立刚

（广州杰赛科技股份有限公司，广东 广州 510310）

1 4G无线网精准投资中大数据分析应用的必要性

1.1 精确覆盖增加规划难度

在传统4G无线网络建设中，仅仅依靠简单传播模型结合电子地图进行简单规划，这种规划方式和实际网络规划需求相比还存在一些问题，误差问题尤为突出，限制了4G网络精准化覆盖的发展，也增加了4G精准化覆盖难度[1]。

1.2 网络结构化程度差异影响网络质量

4G网络建设和组网中还存在部分2G/3G网络组网的影响。传统异频组网方式的存在造成了4G网络的极大干扰，另外传统2G/3G网络建设中还存在高重叠覆盖问题，这些传统问题的存在也影响了4G网络质量。

1.3 高价值区域的辨识度差

传统网络规划方式中存在数据源单一的典型问题。数据源单一直接导致价值热点识别度太低，影响4G网络的投资和建设，最终影响4G网络质量。在目前4G网络规划中并没有明确区分规划优先级，也没有结合实际需求和实际情况进行分批建设与规划，最终导致4G网络规划成本高且效率低[2]。

1.4 根据大数据特点发挥其价值

当前，网络规模不断增大，为适应网络规模和数据量发展，相关设备、技术以及平台也因此不断发展，呈现出爆炸式增长的特征。大数据的数量及质量直接决定了4G网络运行情况，因此必须在大数据背景下对4G网络进行精准科学规划，保障4G网络充分发挥其价值。同样在大数据背景下进行4G网络规划还应该充分借助大数据技术执行，结合传统网络的MR数据、终端数据、经分数据、道路测试及扫描数据等，多维度且多层次地建立数据联系，最终在综合考虑用户需求、设备运行情况以及设备性能情况的基础上确定最终的基础规划信息，尤其需要考虑高价值区域，合理评估覆盖范围和干扰问题，实现科学精准定位，确定完善的4G网络规划方案[3]。

2 无线网络规划流程

确定科学的4G网络规划流程能够有效保证网络规划的精准性，本文在进行基于大数据的4G网络规划之前必须确定科学的无线规划基本流程。就4G网络应用背景、客户需求以及网络基础资料进行调研与分析，确定网络运行现状并发现存在的问题，涉及到网络终端、网络资源、市场以及用户等众多方面。另外结合运营商管理层的指导意见和市场现状指定4G网络的发展目标和发展策略。根据4G网络建设目标、用户实际需求以及目前网络存在的问题初步确立网络建设规划方案，并且将网络规划建设方案提交给省分部进行审核。在审核和进一步考量的基础上确定最终分年度规划方案，并确定投资方案。具体流程如图1所示。

图1 具体流程图

和传统的网络规划方法不一样，4G无线网精准投资具有独特的特征，不再根据传统的单维度考虑和经验判断，而希望通过精准性、科学化以及完善化的方法进行规划。虽然目前4G网络技术经过了多年的发展，但基于大数据的精准规划仍然仅仅处于初级摸索阶段，因此需进一步明确规划流程。前面分析了4G无线网络精准规划的具体流程，但实际的网络精准规划还需要进行人工干预，以高质量满足用户需求[4]。

3 基于大数据分析的4G网络规划

3.1 对于海量数据的采集

面对大数据背景下4G网络中的大量数据，需要多维度进行数据分析和提取，重点关注高价值和高流量需求的热点区域，实施全量数据采集措施。在数据采集中主要基于2G/3G扫频进行，同时采用分类采集的方法采集MR数据、经分数据以及2G/3G基础性工程参数等大量覆盖类相关数据，在保证数据全面性分析的基础上，实现大量数据的完整性采集，结合智能分类技术对数据进行分类，在数据库中分类存储。

3.2 对于关键性问题的规划分析

3.2.1 高价值评估

基于大数据技术分析多维度数据，关联包括用户终端、话务热点以及价值业务在内涉及到的众多数据。在数据分析的基础上有效区分高渗透性区域业务和常规业务，结合出现频率等数据判定价值分类区域及终端流量。另外在分析中还应该重点关注使用率高和话务需求不能有效被满足的业务数据区域，结合4G网络投诉用户表单和VIP客户数据信息得到用户业务投诉的相关数据，最终明确4G网络重点区域数据流特点、数据流趋势、高端客户分布情况、热点网络投诉区域以及高价值流量区域等具体情况[5-7]。对具体情况进一步深入分析，最终将关注焦点定位在重要业务和敏感度较高的关键点上，深入挖掘隐形的4G高价值网络区域，并基于此进行4G网络规划效益与成本分析，希望在发展4G网络建设功能的基础上降低4G网络规划难度和成本。

3.2.2 对矩阵的干扰评估

4G网络干扰问题的存在直接影响了4G网络运行质量与稳定性。某省网络运营商在4G网络规划运营中创立了干扰贡献算法，基于仿真、ATU以及MR进行三维度计算得到干扰贡献系数，以用于4G网络规划。在4G网络规划中基础规划方案确立的基础上，对干扰邻区及重点小区进行能量关联性分析，得到关联结果并进行干扰高低排序，确定高干扰小区。然后结合网络规划、建设的实际情况及参数，分析出现高干扰的具体原因，在原因分析的基础上结合黑、灰以及白等相关名单机制进行4G网络的具体规划，输出黑名单小区，优化灰名单小区并直接建设白名单小区[8,9]。

3.2.3 对于覆盖的评估分析

在4G网络覆盖的评估分析中需要综合海量用户测试报告进行，同时在计算中还建议结合奥村-哈塔传播方程矩阵进行，基于计算和分析的基础上进行损耗相关的模拟实验，最终确定4G网络背景下的传播路损模型。在路损模型应用中还应该结合工参、扫频以及MR等数据执行计算，以得到4G网络覆盖的全面分析。另外对于目前的2/3G网络也必须进行实测和分析以确定网络建设的具体情况，然后基于当前网络建设的情况进行4G网络评估，最终得到科学精准的覆盖性规划数据。

3.3 展开多维度且综合性的关联性评估

在4G网络规划中充分利用大数据技术，在多维度数据分析的基础上进行网络规划区域评估与计算，结合多维度覆盖评估最终得到科学合理且精准的评估体系，并应用于4G网络规划。在实际4G网络规划过程中，首先应该针对目标和用户对象进行分析并确定优先级，关注重点区域和用户发展区域，实现优先覆盖。同时前面分析指出还必须明确传统网络规划中存在的问题，在4G网络规划中应该注意这些问题并加以规避。

4 建立基于大数据的问题分析模型

4.1 大数据简介

互联网技术的发展催生了大数据技术的诞生。大数据技术的应用范围不断增大，网络运营商发展中存在涉及到大规模的数据，尤其是4G和5G网络制式的发展导致相关网络运营业务量激增，用户数量和用户规模也不断增大，为保证网络运行情况和良好的用户服务需要运营商从多维度深入分析大数据，确定网络运行情况和网络运行质量。基于大数据分析的基础上还能够明确网络、用户以及业务之间的具体关系，为业务协同规划和网络协同发展提供基础，保障4G网络规划建设精准性。另外，在4G无线网规划中还应该关注业务量、测量报告MR、用户分布以及终端分布等，这些内容也具有较大的数据体量，需要充分借助大数据技术进行分析。

4.2 大数据分析

4.2.1 MR数据

根据不同小区级（7×24） h第一载频的周期性上报数据进行MR数据提取，包括用户信息、小区信息（ID、经纬度）、统计时间、RSCP以及分布区间等信息。将采集到的信息进行整理收集，最终实现MapInfo地图上MR数据的具体定位，另外在MR数据地理化展示中还需要结合省份、城市以及乡镇不同场景图层，利用多维度分析技术进行多维度分析，最终确定弱覆盖区域，借助网络优化和室分技术等进行优化[10]。

4.2.2 测试数据

4G网络规划的测试数据主要包括CQT测试数据和DT测试数据两部分。DT测试主要是对无线网络下行信号的空中接口进行必要测试，以得到网络信号强度和语音通话质量等相关数据。CQT测试主要是进行网络呼叫质量拨打测试，在固定的地点进行无线数据网络的测试，通过测试统计对测试地点的拨叫、被叫以及主叫比例进行分析和评价，从而得到网络运行的具体情况。

4.3 模型构建

基于前面分析的基础上借助智能技术、大数据技术以及云计算技术进行模型构建。通过网络运行现状分析、问题与原因挖掘、热点与重点区域识别以及场景区分算法，最终能够精准发现网络覆盖问题，具体如图2所示。根据分析得到的基本情况和存在的问题确定初步的规划方案，并且需要对方案进行二次验证保证方案科学性。对网络现状进行仿真，找出覆盖弱点和盲点，然后对基站工参进行调整后再进行仿真，如果仍达不到覆盖要求，则需新增基站。

图2 基于大数据的问题分析模型

5 结 论

面对日益增长的大量数据，基于大数据背景进行4G网络规划变得迫在眉睫。面对大数据还应该借助大数据进行分析，综合分析以确定网络覆盖情况，同时结合价值评估体系、多维度分析技术以及大数据技术最终确立4G网络规划方案。精准的4G网络规划方案不仅能够保障4G的高质量建设，还能够有效降低4G网络建设成本。