[發明專利]基于多特征時間序列與自編碼器的移動網絡質量評估方法在審
| 申請號: | 201811548819.6 | 申請日: | 2018-12-18 |
| 公開(公告)號: | CN109862587A | 公開(公告)日: | 2019-06-07 |
| 發明(設計)人: | 禹智昌;李晉;孫磊;高敏嬌;李冰;陳睿杰;李翔明;尹以雁;丁茂;宋治金;胡堅;王小雨 | 申請(專利權)人: | 中國移動通信集團云南有限公司 |
| 主分類號: | H04W24/08 | 分類號: | H04W24/08;G06K9/62 |
| 代理公司: | 北京德琦知識產權代理有限公司 11018 | 代理人: | 夏憲富 |
| 地址: | 650031 *** | 國省代碼: | 云南;53 |
| 權利要求書: | 查看更多 | 說明書: | 查看更多 |
| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 移動網絡 編碼器 特征時間序列 相似度結果 質量評估 維度 移動網絡性能 矩陣 計算復雜度 等級評估 聚類結果 聚類算法 內部參數 評估結果 融合處理 時間差異 時間序列 數據支撐 用戶體驗 指標標準 綜合距離 綜合考慮 聚類簇 時間段 數據點 運營商 降維 聚類 向量 地域 轉換 評估 改進 | ||
1.一種基于多特征時間序列與自編碼器的移動網絡質量評估方法,其特征在于:所述方法包括下列操作步驟:
步驟1,對不同全球小區識別號CGI(Cell Global Identifier)基站的移動網絡質量指標中的多個性能維度數據按照時間段進行劃分與整理,生成時間序列數據;再基于快速動態時間規整算法FastDTW(Fast Dynamic Time Warping)計算該時間序列中任意兩個數據之間的相似度,得到相似度結果矩陣;
步驟2,使用分別控制自編碼器中的編碼器和解碼器參數的方法,對每個小區移動網絡質量指標中的多個性能維度數據相似度結果矩陣進行降至1維的融合處理:將多個性能維度數據的相似度結果矩陣轉換為一個綜合距離向量;
步驟3,使用k-medoids算法對所述綜合距離向量執行聚類,得到K個聚類簇結果;再將該K個聚類簇結果與運營商提供的關鍵性能指標KPI(Key Performance Indicator)標準進行比較,判定該K個聚類簇分別對應的移動網絡質量等級,得到移動網絡質量評估結果。
2.根據權利要求1所述的方法,其特征在于:所述步驟1包括下列操作內容:
(11)首先采集待測的移動網絡質量性能原始數據、即該移動網絡中帶有時間戳和地域范圍的不同性能維度的評估質量指標數據;假設該待測地區的移動網絡共有J個不同全球小區識別號CGI基站,且每個CGI基站在設定時間段T=[a,b]內收集有多個性能維度為M的移動網絡質量性能測試數據組成時間序列,式中,a和b分別是測試的初始時間和終止時間;
(12)為考核不同CGI基站在不同時間段的移動網絡質量性能,首先將該時間段T=[a,b]按照設定時間間隔Δt劃分為滿足公式的多個時間段序列,式中,時間段tn中的自然數下標n是該時間段的順序號,n的最大數為N,即tn是第n個測試時間點,設定時間段T被分割為N個等長的時間間隔序列;然后,對每個CGI基站測試的、由多個性能維度為M的移動網絡質量指標數據的時間序列按照上述時間段的劃分方法進行劃分,則第j個CGI基站的時間序列數據集合為:其中,自然數下標j是CGI基站的序列號,其最大值是J,Xj(tn)是第j個CGI基站測試的所有性能維度數據的時間段序列集合;如此得到全部共J個CGI基站測試的所有共M個性能維度數據的時間序列集合,再將每個CGI基站測試的時間段序列集合都按照性能維度進行分類后,得到待測移動網絡全部基站測試的M個性能維度的時間序列集合
(13)利用快速動態時間規整算法FastDTW(Fast Dynamic Time Warping),分別計算步驟(12)得到的M個不同性能維度的時間序列數據中任意兩個數據之間的相似度,得到M個相似度結果矩陣,即M個對角線為0的N×J階對稱矩陣:用于表示該設定時間段內第i個性能維度時間序列中任意兩個數據,即兩個CGI基站附近移動網絡質量的相似度;式中,該第N×J階對稱矩陣中的第x行第y列元素ax,y,表示任意兩個時間序列數據x和y之間的相似度,且滿足ax,y=ay,x,兩個自然數x和y分別是時間序列數據中的不同時間段順序號;自然數i是不同維度的序列號,其最大值是M。
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