大数据背景下无线通信技术的发展趋势

陈晓航

（辽宁科技大学电子与信息工程学院，辽宁 鞍山 114000）

0 引言

通信行业作为我国的经济产业支柱之一，如今已经来到了瓶颈阶段，各通信企业要想突破瓶颈，就需要将无线通信网络技术融入到现在的发展情况当中。现阶段的通信行业虽然被广泛地使用到了社会各个层面当中，能够为经济建设提供有力的辅助，但是，伴随着互联网技术的快速崛起，用户在使用移动通信技术的过程中所产生需要传输的数据量呈现井喷式的增长，大量的数据使得通讯企业对数据管理与处理的工作压力巨增，因此需要做好对用户数据的挖掘以及预测评估，这样才可将无线通信技术更好地发展下去。

1 无线通信技术的发展历程

1.1 初期阶段

无线通信技术的发展开端应该追溯到1906年。在1906年雷吉纳德研究发明出了无线电广播，标志着无线电的研究进入了初期阶段；在1906年之后，又有其他研究学者提出了AM与FM模式的信息系统，并且投放到实际生活中；在1946年，研究人员通过研究，发明出了移动电话系统，世界上首个移动通信网络初现雏形。在1906年到1946年这一阶段，无线通信技术进行初期的发展，由于对无线通信技术的研究并不深入，无线通信技术无法为社会大众提供服务，只能为小部分的使用者提供服务。但是在这一阶段，使得移动通信技术从无变有，为后续的深入研究打下了下坚实的基础[1]。

1.2 广泛普及阶段

从1946年之后，越来越多的研究学者对无线通信技术进行研究。在20世纪50年代，半导体与集成电路被开发出来，而半导体与集成电路的出现使得无线通信技术进入模拟通信的阶段；在1973年手机诞生，随着手机的诞生无线通信技术正式进入了商用，各大网络运营商也开启了1G通信的运营模式；在1991年，欧洲的国家首次开通了全球移动通讯系统，从此打开了2G通信的新时代的大门。在广泛普遍的阶段中，无线通信技术被广泛的利用在商业方面，使得无线通信打破垄断的模式，应用与生活生产中的各个层面里。同时，在后续的几年中也在不断地对网络通信技术进行开发，将模拟与数字技术不断进行提升，从而能够进一步提高移动通话的质量。

1.3 快速革新阶段

在广泛普及阶段与初期发展阶段中，有效地为无线通信技术打下坚固的基础。无线通信技术的快速革新阶段开始于2000年，在2000年许多不同模式的通讯系统被开发出来，使得通信技术正式步入3G时代；在2014年4G技术被正式的提出，并且被广泛的应用在通讯网络系统上，从而使得信息技术发生转变，使得信息技术由机械化转换到智能化[2]。并且随着4G技术的提出，多媒体通信技术崭露头角，进一步促进大数据技术在移动通信网络应用过程中的普及，社会大众也告别传统信息通讯方式。

2 大数据技术的概述

大数据技术是新一代数据处理技术，是一项能够开启新时代数据处理的新型模式与理念技术，因此可以将大数据技术应用实践到更加复杂的层面上。大数据技术能够有效的优化传统的数据获取渠道以及处理手段，因此，随着大数据技术的发展，无线通信技术也会得到一定的提高。

随着我国科研人员不断对大数据技术进行研究，使得现阶段大数据技术包括了三个技术分类：第一为数据挖掘技术，数据挖掘技术是大数据分析过程中最重要的一个部分，能够根据不同的数据格式或种类使用不同的运算方法进行数据的分析计算，从而得到数据最重要的特征价值；第二个为数据可视化技术，使用大数据可视化技术对数据进行分析，能够进一步满足用户的需求，从而使的数据更直观地呈现给用户；第三则为预测评估技术，也就是大数据技术能够对获取的数据进行分析，筛选出有利用价值的信息，进一步构建起评估与预测的数据模型，然后再结合相关的数据，做到预测与评估[3]。

3 大数据下无线通信技术发展存在的相关问题

3.1 无线通信网络部署困难

在大数据背景下，无线通信技术面对的难题是需要处理更多、更复杂的数据信息。因此，在日常的运行过程中，就需要进行高强度的网络部署才可保持网络通信的稳定。并且随着现阶段我国各个城市内通信设备数量不断增多，每家每户每天产生的无线网络数据流量也越来越多，导致现阶段在大数据背景下的无线通信技术需要更多的承载力去完成数据处理工作，这样就使得现阶段的无线通信网络技术要面临着更多的压力与挑战。虽然在小区内进行超密集的网络部署，能够解决工作人员对于数据分散、大数据快速增长以及信息科技发展所带来的网络服务困难问题，但是在小区内密集的网络部署，还会为工作带来一定的局限性。例如在一些低频率的范围当中，有可能出现连续频谱资源不足或者无线网络信息传播范围缩小等问题，因此，这些问题就会导致区域网络边缘越来越锐利化，使得我国对无线通信网络部署工作更加的困难。

3.2 无线通信网络资源管控困难

在大数据的背景之下，无线网络通信技术行业中，通信业务种类不断的进行创新，导致现阶段网络通讯企业需要处理的数据也不断地增多。同时，流量也在实时地发生不规则转变，使得无线通信网络的资源管理更加的困难。在我国现阶段对资源管控的方式当中，主要以自动自发管理为主[4]。自动自发管理方法就是能够结合网络负载量进行转变，从而开展资源的划分，但是自动自发的管理模式容易使得资源的管控效率变低。在对无线通信网络的资源进行管控时，管控的主体目标为网络负载量，所以随着现阶段网络负载量的不断增加，就导致资源管控需要处理的大数据业务更多，因此无法进行有效的管控，造成无法满足用户基本的业务需求，使得资源管控的维度失衡。

4 大数据下的无线通信技术优化改进措施

4.1 优化无线通信网络部署

现阶段在大数据背景下无线通信网络技术针对网络部署工作困难的问题，可以使用科学的方法进行解决，例如，通信网络管理部门可以建立起大基站，加强大基站的建设管理的工作优化网络部署，对于不同地方区域的覆盖可以运用无线射频单元技术进行满足，这样就可以有效地对通信设备与资源进行合理的部署，能够更好地为用户提供服务，最大化的满足市场需求。网络管理部门在借助大基站建设的辅助下，能够对各项网络资源进行优化、调整与分配，使网络部署工作以网络为中心，将数据作为核心的无线网络部署方式，能够使大数据技术的价值进一步发挥出来。在进行密集小区网络资源部署的过程当中，想要有效地解决连续频谱资源不足带来的问题，工作人员就需要借助大数据技术进行工作，首先对超密集小区内部的通讯网络情况进行数据信息的挖掘、处理与分析，之后在对处理过后的信息安全地储存，防止信息数据泄露。只有充分地分析用户数据信息，才可进行合理的网络部署，才可进一步提高频谱资源的利用率。

4.2 大数据环境下资源的准确投放

无线通信技术在大数据发展的背景下，要想做到对资源的精准投放，就需要对资源进行合理的分配。现阶段城市中，对小区内部资源进行分配的方法，应该根据小区具体的情况进行特定的资源分配调节。同时还可对用户进行等级划分，并且以用户的需求作为划分登记的界限，之后再针对不同层次的用户制定出更加合适的控制策略，从而能够对资源更加合理地分配，形成完善的资源分配制度，进一步满足客户的需求[5]。并且在满足用户对网络使用需求思维过程中，还可使用海量数据挖掘技术找出资源进行精准的投放方向，使得资源的投放更加有序与正确。

5 大数据背景下无线通信技术的发展

在大数据背景下，无线通信网络技术规划中的应用与发展需要结合特定的服务环境进行分析。现阶段的通信技术并非是单一的模式，因此要想更加满足多种多样的应用需求，就需要借助大数据技术开发出不同特点的通讯技术，进一步扩大服务范畴。大数据背景下无线通信技术发展的未来应该朝着多元化的方向发展着，现阶段互联网技术逐渐与无线通信技术相融合，使得无线通信技术能够更加的满足各个层面当中的需求，因此，单一的无线通信技术无法满足未来的进步与需求，在对无线通信网络进行规划时，需要打破通信技术的局限性，加大对智能化网络化的学习能力，进一步优化网络通信技术的不足，随着不同用户的需求制定出针对性的服务内容。

在大数据背景下，无线通信技术对于资源的管理应该朝着资源集中化的网架结构方向发展，能够进一步实现云端管控的无线网络框架。在未来的发展过程中，应该加大对数据信息的获取能力、挖掘能力、加工能力以及评估决策能力，进一步优化对不同用户需求信息的提取，从而制定出针对性更强的服务内容。除此之外，由于现阶段的数据管理问题十分的严峻，在未来的发展过程中，应该加大对数据管理的优化力度，进一步结合大数据技术提升互联网动态管理的便捷性，将数据信息进行系统性的整合，做到对资源的精准分配与利用。

6 结语

无线通信技术依照大数据技术的辅助，能够使其发展更上一层，因此，在未来的发展过程当中，应该积极地结合大数据技术的优势，开展出更加多元的服务内容与应用系统。