隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)和新型網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的發(fā)展,無線網(wǎng)絡(luò)發(fā)生了巨大變化,呈現(xiàn)出密集性、復(fù)雜性、靈活性和動(dòng)態(tài)性等特點(diǎn),并且所提供的業(yè)務(wù)種類越來越多樣化,要求的服務(wù)質(zhì)量逐漸提高,因此,面對復(fù)雜的無線網(wǎng)絡(luò)如何進(jìn)行分析和規(guī)劃是一項(xiàng)重要的研究任務(wù)。然而,傳統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃方法在準(zhǔn)確性和效率方面都存在欠佳的問題,無法滿足各種新型網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃的高質(zhì)量需求。因此,本文結(jié)合大數(shù)據(jù)的分析方法,深入研究了智能化的無線網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃方法。本文在介紹現(xiàn)有的網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃方法基礎(chǔ)上,主要開展了以下三個(gè)方面的工作:(1)提出了一種基于時(shí)空分析的基站人流量預(yù)測模型。該方法從時(shí)間、空間角度出發(fā),以基站覆蓋為單元區(qū)域,研究基站人流分布與基站間人流轉(zhuǎn)移的關(guān)系,并全面分析了基站人流分布的時(shí)空特征和人流在基站間的交互特征,從而提出了基站人流量預(yù)測方法。仿真表明,該方法改善了傳統(tǒng)預(yù)測方法的缺陷,提高了人流量預(yù)測的準(zhǔn)確度,為后期的網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃提供有效的指導(dǎo)。(2)針對RPMA低功耗廣域網(wǎng)基站密度大、業(yè)務(wù)分布不均勻等特點(diǎn),提出了一種基于數(shù)據(jù)挖掘的網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃方法。首先,利用提升回歸樹算法建立了信號質(zhì)量預(yù)測模型,用于提取網(wǎng)絡(luò)的覆蓋分布空間模式。然后,針對覆蓋分布空間模式,采用加權(quán)K-centroids分簇算法得到適應(yīng)當(dāng)前模式的最優(yōu)基站部署。最后,根據(jù)總目標(biāo)函數(shù)判定得到最終的基站拓?fù)洹Ｍㄟ^實(shí)際數(shù)據(jù)集的仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,與傳統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃方法相比,所提的方法很好地提升低功耗廣域網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)的覆蓋質(zhì)量。(3)設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了基于大數(shù)據(jù)的網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃系統(tǒng)演示平臺。該平臺基于Jupter Notebook搭建,主要利用scikit-learn、pandas等Python庫實(shí)現(xiàn)了網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的預(yù)處理、信號質(zhì)量模型的訓(xùn)練與預(yù)測,以及基站位置的聚類調(diào)整過程。該部分詳細(xì)介紹了整個(gè)平臺的搭建和核心規(guī)劃算法的實(shí)現(xiàn),以此為基礎(chǔ)驗(yàn)證所提網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃方法的有效性。
【學(xué)位單位】：南京郵電大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位年份】：2019
【中圖分類】：TN929.5;TP311.13
【部分圖文】：

圖 2.1 異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)在小基站蜂窩網(wǎng)絡(luò)中，一個(gè)重要的問題是從潛在的候選站點(diǎn)中選擇最優(yōu)的部署位置。的選擇必須考慮到服務(wù)區(qū)域內(nèi)的平均用戶需求、可能造成的額外干擾，以及宏單元的負(fù)低可能帶來的好處。目前有比較簡單的方法，如僅根據(jù)熱點(diǎn)位置或到宏基站的距離來選置，但這沒有考慮到無線網(wǎng)絡(luò)的復(fù)雜性，尤其是在城市地區(qū)。另外，每個(gè)部署都與特定本相關(guān)，這些成本取決于基站的位置和類型。例如，在某些地區(qū)部署基站可能會(huì)非常昂負(fù)擔(dān)不起，而且隨著設(shè)備功能的增強(qiáng)，收購成本也會(huì)增加，例如收發(fā)器數(shù)量的增加或傳率的提高。2 基站規(guī)劃概述自 20 世紀(jì) 40 年代蜂窩小區(qū)概念引入以來，蜂窩系統(tǒng)的關(guān)鍵目標(biāo)是在服務(wù)領(lǐng)域提供大和無所不在的覆蓋。在設(shè)計(jì)初期，通過優(yōu)化基站的安裝位置，確定基站的最大發(fā)射功率

研究生學(xué)位論文 第二章 無線網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃及大程師會(huì)結(jié)合數(shù)字地圖來選擇合適的基站站點(diǎn)并配置它們的參數(shù)。和覆蓋問題，即覆蓋/容量分析，它綜合各方面因素比如地貌和干配。最后，無線網(wǎng)絡(luò)分析階段考慮信道特征和 KP（IKey performa的 QoS 值。根據(jù) QoS 值評判網(wǎng)絡(luò)是否達(dá)到最優(yōu)，若是則輸出當(dāng)復(fù)上述過程。

圖 2.3 基于 AI 的 5G 網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃和運(yùn)維的框架2.3 展示了所設(shè)想的基于 AI 的 5G 網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃和運(yùn)維的組成部分。該框架基于收集的輸入數(shù)據(jù)和智能化處理，以便提出適當(dāng)?shù)囊娊夂蜎Q策支持系統(tǒng)來協(xié)助 MNO，主部分組成。首先是數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理，MNO 傳統(tǒng)上使用復(fù)雜、不同的數(shù)據(jù)集進(jìn)行操用的信息駐留在多個(gè)系統(tǒng)中，比如網(wǎng)絡(luò)管理系統(tǒng)、賬單、庫存和網(wǎng)絡(luò)元素等[46]。因網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃和運(yùn)維面臨的挑戰(zhàn)是如何智能地分析和關(guān)聯(lián)所有這些不同的數(shù)據(jù)來源。掘，這個(gè)階段主要是對預(yù)處理后的數(shù)據(jù)進(jìn)行推理，以構(gòu)建反映相關(guān)知識的模型，絡(luò)操作和規(guī)劃決策，它的核心是使用機(jī)器學(xué)習(xí)工具來輔助建立這樣的模型。知識使用所提取的知識（例如時(shí)間/空間的流量預(yù)測、用戶識別的行為等），決定一套規(guī)劃和操作的方案。網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃是指根據(jù)市區(qū)重建計(jì)劃的策略目標(biāo)，提供必要的網(wǎng)基站）以應(yīng)對現(xiàn)有的業(yè)務(wù)需求。網(wǎng)絡(luò)操作包括對部署資源進(jìn)行相應(yīng)的處理，以控絡(luò)行為。

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本文編號：2831841