[發明專利]基于時間-空間的業務量區域分類和分析方法

有效

• 申請號: 202010549613.6
• 申請日: 2020-06-16
• 公開（公告）號: CN111866912B
• 公開（公告）日: 2021-07-20
• 發明（設計）人: 張愷颯;啜鋼
• 申請（專利權）人: 北京郵電大學
• 主分類號: H04W24/02
• 分類號: H04W24/02;H04W24/06;G06K9/62
• 代理公司: 北京永創新實專利事務所 11121
• 代理人: 冀學軍

本發明公開了基于時間?空間的業務量區域分類和分析方法，屬于預測和網絡優化技術領域。首先選取若干個相鄰的基站，構造各基站的坐標點集合，并查詢各基站相應的歷史業務量。然后構建Delaunay三角網，記錄每個三角形的三個基站點坐標，生成三角形鏈表P。遍歷三角形鏈表P，利用三角形外心尋找維諾邊，畫出維諾圖，自動將所有基站劃分為若干多邊形區域；同時對每個區域的相鄰區域進行記錄，實現空間上的劃分；同時采用k?NN算法對所有區域的業務量數據進行分類，實現時間上的劃分。最后對維諾圖中歷史業務量變化趨勢相同且相鄰的基站區域標記為同一個顏色，并利用格蘭杰因果關系檢驗各分類區域的業務量數據的因果性。本發明提高了網絡優化的準確度。

技術領域

本發明屬于蜂窩網絡中預測和網絡優化技術領域，具體是一種基于時間-空間的業務量區域分類和分析方法。

背景技術

隨著移動網絡的快速發展，無線網絡中的數據流量也在急劇增長。根據CiscoVisual Networking Index:Forecast and Trends,2017-2022,’[R]Cisco,Tech.Rep.,November,2018的統計數據以及預測，從2016到2021年，忙時互聯網流量將增長4.6倍，閑時互聯網流量也將增長3.2倍，手機端流量將超過PC端；流量的成倍增長給網絡的運營和維護帶來了巨大的挑戰，因此，對于無線網絡數據的分析和對于業務量模型的研究就顯得尤為關鍵。

5G通信的到來將為蜂窩網絡帶來激增的流量，蜂窩網絡中的流量具有時間變異性強，以及時空的強相關性，給網絡性能分析帶來很大困難。

為了合理利用通信網絡資源，對蜂窩網絡中的流量信息的處理方式變得尤為關鍵。然而現有的無線網絡優化中仍然存在一些問題，例如在網絡優化時，工作人員往往根據經驗對區域進行劃分，如商業區和住宅區等。這就導致在進行資源分配和網絡參數調整時存在一定的誤差。

發明內容

為了優化人工網絡資源配置，提高網絡資源分配的合理性，本發明提出了基于時間-空間的業務量區域分類和分析方法，利用時空模型對歷史業務量數據進行分類，并以此為基礎，將因果分析應用于通信數據分析，是一種針對4G網絡和未來5G網絡數據面向精準網絡優化的有效區域分類和數據分析方法。

所述的基于時間-空間的業務量區域分類和分析方法，具體步驟如下：

步驟一，選取若干個相鄰的基站，將各基站的坐標點構造集合B，并查詢各基站相應的歷史業務量，構成矩陣T。

步驟二，將各個基站的坐標位置通過Delaunay算法構建Delaunay三角網，并記錄Delaunay三角網中構成每個三角形的三個基站點坐標，生成三角形鏈表P；

P＝[Tri₁,Tri₂......,Tri_t.....,Tri_n]

其中，Tri_t為經過三角剖分之后的第t個三角形；n為所有基站經過三角剖分之后的三角形個數。

步驟三，對三角形鏈表P進行遍歷，利用三角形外心尋找維諾邊，存入鏈表中；

具體過程為：

步驟301、針對當前三角形Tri_t，遍歷三角形鏈表P，尋找與三角形Tri_t共邊的三個相鄰三角形Tri_A，Tri_B和Tri_C；

Tri_A∈P，Tri_B∈P，Tri_C∈P。

步驟302、分別計算當前三角形Tri_t以及三個相鄰三角形Tri_A，Tri_B和Tri_C的外接圓圓心，共四個外心；