[發明專利]建立決策樹的方法及裝置、網絡性能優化方法及裝置有效
申請號: | 201110361982.3 | 申請日: | 2011-11-15 |
公開(公告)號: | CN103108343A | 公開(公告)日: | 2013-05-15 |
發明(設計)人: | 徐晶;王西點;程楠;王磊;沈驁;方波;趙蓓;張斌 | 申請(專利權)人: | 中國移動通信集團設計院有限公司 |
主分類號: | H04W24/02 | 分類號: | H04W24/02 |
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摘要: | |||
搜索關鍵詞: | 建立 決策樹 方法 裝置 網絡 性能 優化 | ||
技術領域
本發明涉及網絡性能優化技術領域,尤其涉及一種建立決策樹的方法及裝置、網絡性能優化方法及裝置。
背景技術
無線網絡是一個動態變化的網絡,話務密度分布不均,頻率資源緊張,且網絡配置長期處于不斷的變化之中。近年來,無線網絡的規模不斷擴大,如何能夠在有限的資源和超大的網絡規模的情況下有力地保障無線網絡的服務質量,這對無線網絡的維護和性能優化工作提出了巨大挑戰。
通用的無線網絡性能優化方法主要為:對正式投入運行的無線網絡進行數據采集、數據分析,找出影響無線網絡性能的原因,并且通過數據調等使無線網絡到達最佳運行狀態。
在進行網絡性能優化時,可以由工作人員依靠自己的經驗,人工地對繁雜的網絡數據進行及時的分析和對比得出網絡性能優化方案,在這種方法中,通常對單一類型的無線參數的參數數據進行分析,例如,首先統計某一類話務量,然后根據統計出的話務量進行網絡性能優化,再例如,先根據路測數據統計網絡覆蓋情況,然后對網絡性能進行相應分析和調整。然而,無線網絡中的無線參數的數據規模很大,這種方法對大規模數據的分析能力相對較弱。
對此現有技術提出,在進行網絡性能優化時,可以采用數據挖掘方法對無線網絡中的無線參數的參數數據進行大規模的數據分析,現有的對網絡性能進行優化時采用的數據挖掘方法主要包含下述五種,分別為:
第一種,基于神經網絡和模糊邏輯的接入網絡選擇方法,主要利用數據挖掘中的神經網絡來解決網絡選擇過程中候選網絡未來負載變化和參數不確定性對用戶性能的影響問題,需要用戶根據網絡適宜接入度來選擇作為目標網絡的候選網絡,這種方法能夠降低用戶接入網絡時的阻塞概率和服務過程中的中斷概率,實現為用戶選擇最佳接入網絡的功能。
第二種,基于聚類分析挖掘最壞小區的設計方法,主要應用聚類算法分析性能指標數據(如掉話率、話務量、接通率、擁塞率、干擾量等),以得到最壞小區的集合。
第三種,利用回歸統計預測中繼話務量的回歸統計研究,主要采集某時間段內的話務量數據,然后建立回歸模型進行話務量預測。
第四種,基于遺傳算法的自動頻率優化方法,主要利用切換統計參數建立基于切換統計的干擾矩陣,利用自動頻率優化引擎進行計算,也就是利用遺傳算法進行挖掘,輸出頻率優化結果。
第五種,基于貝葉斯方法的無線傳感器網絡的節點失效預警方法,主要是在無線傳感器網絡中利用貝葉斯方法監測網絡失效節點,以及對網絡失效節點進行預警。
由上述內容可知,現有技術在對無線網絡進行網絡性能優化時,主要存在下述兩個缺點:
1、現有技術需要工作人員人為干預才能達到較好的優化效果,因此使得網絡性能優化的靈活性較低,且優化過程較繁瑣,如基于神經網絡和模糊邏輯的接入網絡選擇方法等;
2、現有技術通常在網絡性能出現問題或收到用戶投訴后,才對網絡中無線參數的參數數據進行排查以優化網絡性能,從而使得網絡性能優化比較滯后。
發明內容
本發明實施例提供一種建立決策樹的方法及裝置、網絡性能優化方法及裝置,用以解決現有技術中網絡性能優化的靈活性較低、過程較繁瑣且比較滯后的問題。
本發明實施例技術方案如下:
一種建立無線參數決策樹的方法,該方法包括步驟:針對無線網絡中作為無線參數決策樹的根節點或中間節點的各無線參數,分別獲取該無線參數在預設的各統計周期內的參數數據;針對作為無線參數決策樹的葉子節點的各網絡性能等級,分別確定所述無線網絡處于該網絡性能等級時,預設的各性能參數需滿足的性能數據條件;確定每個統計周期內,預設的各性能參數的性能數據;根據獲取的各參數數據、確定出的各性能數據條件以及各性能數據,建立所述無線網絡的無線參數決策樹。
一種建立無線參數決策樹的裝置,包括:參數數據獲取單元,用于針對無線網絡中作為無線參數決策樹的根節點或中間節點的各無線參數,分別獲取該無線參數在預設的各統計周期內的參數數據;性能數據條件確定單元,用于針對作為無線參數決策樹的葉子節點的各網絡性能等級,分別確定所述無線網絡處于該網絡性能等級時,預設的各性能參數需滿足的性能數據條件;性能數據確定單元,用于確定每個統計周期內,預設的各性能參數的性能數據;決策樹建立單元,用于根據參數數據獲取單元獲取的各參數數據、性能數據條件確定單元確定出的各性能數據條件以及性能數據確定單元確定出的各性能數據,建立所述無線網絡的無線參數決策樹。
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